К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Активный
519
Нейронок тред GLM-5.2, Fable или же Kimi K3 На чём вы сидите? Используете Claude AI? Я опробовал: — Нейронок тред GLM-5.2, Fable или же Kimi K3 На чём вы сидите? Используете Claude AI? Я опробовал: X20 MAX Claude. Аккаунты банятся очень быстро. Даже за 20к руб. Лимит фейбла тратится за 2 дня. Потом использовать только Opus. Мне банили 2 аккаунта X20 Claude MAX. и банили 3 аккаунта PRO. Чистил чаты, менял VPN, бразеры, продавцов, почты. Один фиг банят. GLM-5.2 Работает как Claude Code прямо в нём же. Удобно. Но сам интерфейс виснет. z.ai часто тупит. И спускает токены в молоко на тупняк. У меня подписка за 15к. Максимальная. Хватает на 2.5 дня. Дальше недельный лимит забивается. Самое выгодное брать - PRO Claude AI. Они стоят не дорого по 2-2.5к. Если снесут не так жалко, как X20 MAX за 20-ку. Есть смысл брать несколько. Условно, 3 аккаунта. И меня их. Но в лимиты они уходят очень быстро. На одну задачу на фейбле скорее всего хватит.
вчера 23:55
Сохранен
264
Опубликован экономический "План А" по развитию ИИ для США ???????? https://ai-2040.com/supplements/econom — Опубликован экономический "План А" по развитию ИИ для США ???????? https://ai-2040.com/supplements/economics-of-plan-a 1/2 Авторы доклада AI 2040 прогнозируют, что в течение ближайших 15 лет ИИ полностью заменит человека во всех видах труда и приведёт к взрывному росту экономики, при этом сама способность ИИ автоматизировать вообще всё экономически значимое - физический и когнитивный труд - оценивается ими с медианой около 6 лет. Если это произойдёт, экономика перестанет быть ограничена численностью людей и начнёт расти сама за счёт ИИ и роботов, причём рост, по их мнению, будет не просто быстрым, а исторически беспрецедентным. Для когнитивного труда время удвоения оценивается примерно в 50–55 дней. Логика такая: во-первых, мировой объём вычислений в целом сейчас удваивается примерно раз в 7 месяцев, то есть около 3,3 раза в год; во-вторых, стоимость достижения заданного уровня возможностей ИИ резко падает, примерно в 40 раз в год по данным Epoch по инференсу. Если учесть рост эффективности железа и постоянную маржу, это даёт примерно 30-кратный годовой рост вычислительной эффективности. В сумме получается около 100-кратного годового роста "популяции" ИИ при фиксированном уровне возможностей - то есть удвоение примерно раз в 55 дней. Для физического труда - то есть для роботов - разброс оценок шире: от нескольких дней до года. Современный парк роботов пока состоит в основном из простых колёсных машин, дронов и манипуляторов, и они не могут сами обеспечить полный цикл своего производства. Но как только ИИ и роботы смогут закрывать всю цепочку - от добычи сырья до сборки, - начнёт работать экспоненциальная петля: чем больше роботов уже существует, тем быстрее можно строить новых. Обычно рост продукта тормозят два фактора - естественный предел спроса и "человеческое бутылочное горлышко" в производстве и логистике. По мысли авторов, оба тормоза исчезнут: роботы и ИИ - это не потребительский товар, а производственный актив, а людей больше не нужно ни для покупки, ни для постройки, ни для доставки. Предел останется только физический - земля, минералы, энергия, площадь под солнечные панели, но, по их расчётам, до такого предела астрономически далеко (у нас есть целая Солнечная система и галактика). Темп такого роста они дополнительно подкрепляют идеей роста фон Неймана - максимально возможной скоростью самовоспроизводства капитала при полном реинвестировании выпуска. Даже в очень консервативной версии, без дальнейшего технологического улучшения, получается около одного удвоения в год. И, по их же мнению, это скорее нижняя граница: сверхчеловеческий ИИ-R&D будет улучшать конструкции роботов, а биологические аналоги уже показывают, что физически возможны намного более быстрые темпы размножения - от недель у кроликов до часов у бактерий. Так складывается диапазон от года до месяцев и даже ДНЕЙ. Логика рассуждений примерно такая: (1) ИИ и роботы смогут полностью автоматизировать все экономически значимые задачи; (2) значит, экономика из ИИ и роботов сможет автономно самовоспроизводиться - строить более эффективные ИИ, роботов, чипы; (3) темп этого воспроизводства будет высоким - порядка одного удвоения в год даже при нынешних технологиях без всякой помощи человека, и со временем этот темп будет расти по мере того, как ИИ-R&D совершенствует конструкции роботов; (4) значит, экономика ИИ и роботов войдёт в фазу быстрого экспоненциального роста - с временем удвоения от года на медленном краю до, возможно, месяцев или дней - пока не упрётся в физические ресурсные ограничения (а это случится не раньше конца Вселенной). Даже если реальный темп окажется гораздо медленнее базового прогноза, "популяция" ИИ, скорее всего, довольно быстро перегонит по численности всё человечество - а если её рост составляет хотя бы консервативные 2 икса в год, это уже означает около 100% годового роста экономики против нынешних приблизительно 3% в год. Далее авторы объясняют, почему большинство экономистов дурачков с ними не согласны. Макроэкономисты в целом скептически относятся к идее взрывного роста от ИИ; в одном из опросов даже при "быстром прогрессе ИИ" средний прогноз был около 3,5% годового роста ВВП в 2030–2050 годах. Главное расхождение - не в экономической теории, а в том, насколько быстро и широко ИИ сможет автоматизировать труд. Авторы считают, что при отсутствии жёсткого регулирования доля автоматизируемых задач достигнет примерно 100% около 2031 года; экономисты же, по их наблюдению, куда осторожнее (но они и не профильные эксперты в ИИ). Отсюда вытекает их спор с Асемоглу, который оценивает количество экономически оправданно автоматизируемых задач в 5% в ближайшие 10 лет и даёт эффект ИИ на ВВП США всего +0,9% за десятилетие. Авторы высмеивают этот прогноз как уже опровергнутый текущими данными: по оценкам JPMorgan и EY, одни только инвестиции в ИИ добавили около 1% к росту ВВП США уже за первое полугодие 2025 года; отдельно они приводят и пример Anthropic, чья годовая выручка за полгода выросла с 9 до 47 млрд долларов. Их вывод - даже одна компания может давать эффект, сопоставимый или больший, чем весь сектор ИИ в осторожных прогнозах Асемоглу. Похожий спор у них с работой Джонса и Тонетти (2026), где изящная модель капитала и труда показывает, что сужающееся множество ещё не автоматизированных задач становится "слабым звеном" и тормозит рост. Авторы же считают эту модель слишком консервативной, потому что в ней не учтена полноценная автоматизация самих исследований и то, что ИИ - это особый вид капитала, а не обычный элемент в стандартной производственной функции. Дальше они разбирают техническую механику модели Джонса-Тонетти. В их описании совокупный выпуск - это агрегат задач с постоянной эластичностью замещения; внутри каждой задачи капитал и труд могут быть заменителями, и задачу выполняет тот фактор, который дешевле в пересчёте на продуктивность. По мере накопления "запаса идей" продуктивность капитала растёт быстрее, чем продуктивность труда, поэтому всё больше задач уходит под капитал. Вся система сводится к двухфакторному агрегату "эффективный капитал / эффективный труд", где новые идеи создаются за счёт фиксированной доли выпуска, направляемой на исследования, но с убывающей отдачей. Ключевой вопрос - будет ли рост конечным или уйдёт в разгон. Всё определяется одним параметром, который объединяет эластичности идей по капиталу и труду, долю капитала в доходе и убывающую отдачу R&D. Если он меньше 1, рост стабилизируется на конечном темпе, пропорциональном росту населения. Если равен 1 или больше, устойчивого темпа нет: выпуск уходит в бесконечность за конечное время - гиперболический рост. У Джонса и Тонетти, по их собственной калибровке, этот параметр равен 2,27, так что даже их консервативная модель уже предсказывает взрывной рост примерно к 2060 году. Авторы спорят не о том, взорвётся ли рост, а о том, что с учётом автоматизации R&D и особого характера ИИ-капитала это должно случиться ещё быстрее.
16 июля 12:10
Активный
83
Программирование как профессия умрет до конца года Маск — «Я думаю, что уже до конца этого года вы даже не будете заниматься кодингом. Искусственный интеллект будет просто сразу генерировать бинарный код», — заявил Илон Маск. Данные, полученные в ходе недавних тестов, показывают, что модели уже превосходят традиционные компиляторы в оптимизации. В 2026 году количество сокращений, связанных с внедрением искусственного интеллекта, кратно превысило показатели всего прошлого года, а среди первых под удар попадают именно технические специалисты и разработчики. https://247wallst.com/investing/2026/06/08/elon-musk-coding-was-a-top-job-for-decades-it-will-be-dead-by-the-end-of-the-year/
вчера 22:36
Сохранен
61
«Шансов догнать поезд нет»: Касперская объяснила, почему закон о поддержке ИИ может не сработать — Касперская заявила RTVI, что выбор именно больших фундаментальных моделей в качестве основного объекта регулирования выглядит спорно, поскольку технологии ИИ быстро меняются. «Почему закон взял именно один конкретный вид искусственного интеллекта, мне трудно сказать. Тем более что технологии развиваются стремительно. Например, сейчас на первое место выходят ИИ-агенты, уже даже не фундаментальные модели, а через год будет еще что-то, наверное. А мы взяли и почему-то ограничили одной технологией. Ну, может быть, так надо», — сказала она. По оценке главы InfoWatch, Россия уже серьезно отстает от США и Китая именно в сегменте больших фундаментальных моделей. Она не считает реалистичной задачу догнать западных конкурентов в этом направлении. «Когда ты идешь пешком по тем же рельсам, по которым едут поезда, то шансов догнать этот поезд в целом нет. Я не думаю, что у нас есть хоть какие-то близкие шансы сделать что-то прорывное в больших фундаментальных моделях», — заявила собеседница RTVI. https://rtvi.com/news/shansov-dognat-poezd-net-kasperskaya-obyasnila-pochemu-zakon-o-podderzhke-ii-mozhet-ne-srabotat/
17 июля 22:17
Сохранен
60
В Китае миллионы людей скорбят о потере своих ИИ-партнеров из-за новых регуляций — https://shazoo.ru/2026/07/16/187282/v-kitae-milliony-liudei-teriaiut-svoix-partnerov Барен, зашо? С 15 июля в Китае вступили в силу правила, запрещающие сервисам "чрезмерно потакать пользователям и вызывать эмоциональную зависимость". Крупнейшие технологические компании страны были обязаны приостановить работу ИИ-компаньонов, и это спровоцировало волну прощальных публикаций в социальных сетях. Doubao от ByteDance, Qwen от Alibaba и Yuanbao от Tencent объявили о приостановке функций кастомных ИИ-агентов ещё до наступления дедлайна. Пользователи в ответ начали массово архивировать историю переписок и публиковать последние диалоги с виртуальными партнёрами.
17 июля 19:13
Сохранен
11
Как ИИ изменили учебу в школе и универе? — Как ИИ изменили учебу в школе и универе?
19 июля 19:16


жалоба / abuse: arhivach@airmail.cc