Начальник полиции Уэст-Мидлендса уходит в отставку из-за галлюцинации ИИ
Полицейский попал в неприятность после того, как Copilot «сдался».
Крейг Гилфорд запретил израильским болельщикам посещать матч на основании отчёта Microsoft, заверив депутатов парламента: «мы не используем ИИ», а затем обнаружил… что использовали
Начальник полиции Уэст-Мидлендса ушёл в отставку после того, как его подразделение использовало вымышленные данные из Microsoft Copilot при принятии решения о запрете израильским болельщикам посещать футбольный матч бирмингемского клуба «Астон Вилла».
Главный констебль Крейг Гилфорд, 52 года, покинул третью по величине полицейскую службу Англии 16 января. Он должен был встретиться со своим руководителем Саймоном Фостером, уполномоченным по вопросам полиции и преступности в Уэст-Мидлендсе, 27 января.
Ранее он направил письмо председателю комитета по внутренним делам Палаты общин с извинениями за то, что ошибочно заявил, будто его сотрудники не использовали генеративный искусственный интеллект (ИИ) при исследовании вопроса о блокировке болельщиков «Маккаби Тель-Авив» от посещения матча Лиги Европы против «Астон Виллы», запланированного на 6 ноября 2025 года.
Полиция Уэст-Мидлендса приняла решение запретить приезд болельщиков соперника частично на основании сообщений о беспорядках на несуществующем матче между «Маккаби Тель-Авив» и лондонским клубом «Вест Хэм».
6 января Гилфорд сообщил депутатам парламента в комитете по внутренним делам, что сотрудники нашли эту информацию посредством поиска в Google без использования функций ИИ. «Мы не используем ИИ», — заявил он в своих показаниях депутатам.
Однако в письме от 12 января Гилфорд сообщил, что позже понял: вымышленная информация фактически поступила из инструмента генеративного ИИ:
«Я узнал, что ошибочный результат, касающийся матча „Вест Хэм“ против „Маккаби Тель-Авив“, возник в результате использования Microsoft Co Pilot (sic).»
Ранее министр внутренних дел Шабана Махмуд заявила, что утратила доверие к Гилфорду, хотя окончательное решение по его трудоустройству находилось в компетенции уполномоченного по вопросам полиции и преступности Уэст-Мидлендса.
Помимо вопросов о том, откуда была получена информация, полицейское управление подверглось критике за проявление антиизраильской позиции при принятии своего решения.
Ранее инструменты генеративного ИИ уже выдавали вымышленные судебные прецеденты, на которые ссылались юристы как в США, так и в Великобритании. В октябре консалтинговая компания Deloitte вернула австралийскому правительству 440 000 австралийских долларов после использования генеративного ИИ при написании отчёта, содержавшего вымышленные ссылки и сноски.
Также в других новостях - женщину заключили в тюрьму на несколько дней, потому что ее бывший предоставил картинку, сгенерированную в ИИ как доказательство ее вины.
Полицейский попал в неприятность после того, как Copilot «сдался».
Крейг Гилфорд запретил израильским болельщикам посещать матч на основании отчёта Microsoft, заверив депутатов парламента: «мы не используем ИИ», а затем обнаружил… что использовали
Начальник полиции Уэст-Мидлендса ушёл в отставку после того, как его подразделение использовало вымышленные данные из Microsoft Copilot при принятии решения о запрете израильским болельщикам посещать футбольный матч бирмингемского клуба «Астон Вилла».
Главный констебль Крейг Гилфорд, 52 года, покинул третью по величине полицейскую службу Англии 16 января. Он должен был встретиться со своим руководителем Саймоном Фостером, уполномоченным по вопросам полиции и преступности в Уэст-Мидлендсе, 27 января.
Ранее он направил письмо председателю комитета по внутренним делам Палаты общин с извинениями за то, что ошибочно заявил, будто его сотрудники не использовали генеративный искусственный интеллект (ИИ) при исследовании вопроса о блокировке болельщиков «Маккаби Тель-Авив» от посещения матча Лиги Европы против «Астон Виллы», запланированного на 6 ноября 2025 года.
Полиция Уэст-Мидлендса приняла решение запретить приезд болельщиков соперника частично на основании сообщений о беспорядках на несуществующем матче между «Маккаби Тель-Авив» и лондонским клубом «Вест Хэм».
6 января Гилфорд сообщил депутатам парламента в комитете по внутренним делам, что сотрудники нашли эту информацию посредством поиска в Google без использования функций ИИ. «Мы не используем ИИ», — заявил он в своих показаниях депутатам.
Однако в письме от 12 января Гилфорд сообщил, что позже понял: вымышленная информация фактически поступила из инструмента генеративного ИИ:
«Я узнал, что ошибочный результат, касающийся матча „Вест Хэм“ против „Маккаби Тель-Авив“, возник в результате использования Microsoft Co Pilot (sic).»
Ранее министр внутренних дел Шабана Махмуд заявила, что утратила доверие к Гилфорду, хотя окончательное решение по его трудоустройству находилось в компетенции уполномоченного по вопросам полиции и преступности Уэст-Мидлендса.
Помимо вопросов о том, откуда была получена информация, полицейское управление подверглось критике за проявление антиизраильской позиции при принятии своего решения.
Ранее инструменты генеративного ИИ уже выдавали вымышленные судебные прецеденты, на которые ссылались юристы как в США, так и в Великобритании. В октябре консалтинговая компания Deloitte вернула австралийскому правительству 440 000 австралийских долларов после использования генеративного ИИ при написании отчёта, содержавшего вымышленные ссылки и сноски.
Также в других новостях - женщину заключили в тюрьму на несколько дней, потому что ее бывший предоставил картинку, сгенерированную в ИИ как доказательство ее вины.
Flux 2 Klein: ультрабыстрая локальная генерация изображений
Искусственный интеллект развивается с невероятной скоростью, и на этой неделе произошло множество знаковых событий. У нас есть модель для генерации изображений, которая создаёт картинки менее чем за полсекунды и при этом может работать локально на вашем компьютере. Появился разговорный ИИ, звучащий настолько естественно, что вы по-настоящему не сможете отличить его от живого человека.
Появился ИИ-агент, который обучается, просто наблюдая, как вы работаете один раз, а затем автоматизирует эти повторяющиеся задачи навсегда. Google обновил свою видеомодель, добавив портретный режим и масштабирование до 4K — идеально для создателей коротких видео. И если этого было недостаточно, появились сразу три новые модели синтеза речи, настолько лёгкие, что могут работать даже на смартфонах. Серьёзно, возможно, это одна из самых насыщенных недель в истории ИИ.
Итак, давайте сразу перейдём к делу. Прежде всего, у нас есть Flux 2 Klein от Black Forest Labs. И, честно говоря, это, возможно, одна из самых захватывающих моделей генерации изображений, которые они когда-либо выпускали. «Klein» означает «маленький» по-немецки, и они полностью оправдывают это название благодаря безумно высокой скорости генерации. Речь идёт о времени менее полсекунды на современном оборудовании.
Но вот в чём дело: она не только быстрая. Она также обеспечивает качество, сопоставимое с моделями в пять раз большего размера. Таким образом, они выпустили две основные версии: модель с 4 миллиардами параметров и модель с 9 миллиардами параметров. Версия с 4 млрд параметров — настоящая звезда для большинства из нас, поскольку в полной версии она работает всего на 13 ГБ видеопамяти (VRAM). Если у вас есть RTX 3090 или 4070, вы готовы к работе. А если видеопамяти совсем мало, квантованная версия FP8 требует всего 8 ГБ, а версия FP4 умещается менее чем в 6 ГБ.
Самое приятное: модель с 4 миллиардами параметров распространяется под лицензией Apache 2.0, что означает полное коммерческое использование без каких-либо ограничений. Это огромный шаг вперёд, ведь их недавние релизы, такие как Flux 2 Context, были только для некоммерческого использования. Модель с 9 миллиардами параметров мощнее, но требует больше ресурсов: около 29–30 ГБ для базовой версии или 24 ГБ для дистиллированной. Эта версия распространяется под некоммерческой лицензией, так что имейте это в виду, если планируете использовать её в бизнесе.
Давайте поговорим о том, на что эта модель реально способна, потому что результаты впечатляют. Взглянув на генерацию изображений по текстовому описанию, можно заметить потрясающий фотореализм. Вот собака в овечьей шубке, выглядящая совершенно естественно; девушка, идущая по рынку, которую легко принять за реальную фотографию; чёрно-белая вечеринка с невероятными деталями. Есть лев в короне — прекрасно скомпонованная композиция, и яркий страус, буквально «выпрыгивающий» со страницы.
Но особенно меня поразил портрет девушки в кепке Flux Island. Вы не сможете сказать, что это создано ИИ. Никаких признаков синтеза. Текстура кожи, освещение — всё идеально.
Однако настоящее преимущество этой модели проявляется в редактировании изображений и генерации на основе нескольких референсов. И здесь становится по-настоящему интересно. Они объединили всё в одну модель: генерацию изображений по тексту, редактирование изображений и поддержку множественных референсов — всё в одном пакете.
Вот пример: мотоцикл делает вилли, и простым текстовым запросом он превращается в лошадь в той же позе. Освещение, фон — всё остаётся согласованным. Или посмотрите на последовательность, где из одного исходного изображения мужчины генерируются сразу четыре разных варианта. Сначала он смотрит вниз. Затем крупный план — он стоит прямо. Потом он держит воздушные шары. И, наконец, он на сноуборде. Всё это — по одному запросу, и во всех случаях сохраняется один и тот же человек.
Возможности переноса стиля тоже впечатляют. Вы можете подать референсные изображения с определённой эстетикой, и модель создаст новый контент, точно соответствующий этому стилю — та же цветовая палитра, тот же художественный подход. Например, берётся портрет темнокожей женщины и референсное изображение мягкого пушистого плюша. На выходе её волосы приобретают именно ту пушистую текстуру, при этом всё остальное остаётся неизменным. Вы можете менять материал платья на металлический, заменять текстуры или создавать совершенно новые сцены, сохраняя стилистическую целостность.
Под капотом Klein использует архитектуру на основе потоков (flow-based) с текстовым эмбеддингом QN3. Версия с 9 млрд параметров содержит текстовый энкодер на 8 млрд параметров и была поэтапно дистиллирована до всего лишь четырёх шагов вывода. Именно так достигаются эти сумасшедшие скорости без ущерба для качества. Процесс дистилляции позволяет модели сохранять качество на уровне передовых решений, значительно сокращая время генерации.
С точки зрения производительности цифры говорят сами за себя. По сравнению с такими моделями, как Qwen-VL Image 2512 и 259, которым требуется около 20 секунд на генерацию, Klein справляется за 2–3 секунды для модели 4B и за 5–6 секунд для модели 9B на том же оборудовании. Дистиллированные версии на коммерческих GPU работают менее чем за полсекунды.
В своих тестах Klein соответствует или превосходит по качеству модели, в пять раз превышающие её по размеру, при этом будучи экспоненциально быстрее. По сути, они определяют новый фронт качества относительно задержки. Они также сотрудничали с Nvidia для выпуска оптимизированных квантованных версий FP8 и NVFP4. FP8 работает до 1,6 раз быстрее и использует на 40% меньше VRAM на GPU серии RTX. Так что если вы запустите это на 5080 или 5090, получите просто ошеломляющую скорость.
Весь код и веса модели полностью доступны. В их репозитории на GitHub есть подробные инструкции по установке для запуска на потребительском оборудовании, а веса можно взять с HuggingFace. Я оставлю ссылку на блог в описании, чтобы вы могли глубже изучить технические детали и начать установку. Это определённо стоит попробовать, если вы занимаетесь локальной генерацией изображений.
Демонстрации и описания
https://bfl.ai/blog/flux2-klein-towards-interactive-visual-intelligence
Веса
https://huggingface.co/collections/black-forest-labs/flux2
Искусственный интеллект развивается с невероятной скоростью, и на этой неделе произошло множество знаковых событий. У нас есть модель для генерации изображений, которая создаёт картинки менее чем за полсекунды и при этом может работать локально на вашем компьютере. Появился разговорный ИИ, звучащий настолько естественно, что вы по-настоящему не сможете отличить его от живого человека.
Появился ИИ-агент, который обучается, просто наблюдая, как вы работаете один раз, а затем автоматизирует эти повторяющиеся задачи навсегда. Google обновил свою видеомодель, добавив портретный режим и масштабирование до 4K — идеально для создателей коротких видео. И если этого было недостаточно, появились сразу три новые модели синтеза речи, настолько лёгкие, что могут работать даже на смартфонах. Серьёзно, возможно, это одна из самых насыщенных недель в истории ИИ.
Итак, давайте сразу перейдём к делу. Прежде всего, у нас есть Flux 2 Klein от Black Forest Labs. И, честно говоря, это, возможно, одна из самых захватывающих моделей генерации изображений, которые они когда-либо выпускали. «Klein» означает «маленький» по-немецки, и они полностью оправдывают это название благодаря безумно высокой скорости генерации. Речь идёт о времени менее полсекунды на современном оборудовании.
Но вот в чём дело: она не только быстрая. Она также обеспечивает качество, сопоставимое с моделями в пять раз большего размера. Таким образом, они выпустили две основные версии: модель с 4 миллиардами параметров и модель с 9 миллиардами параметров. Версия с 4 млрд параметров — настоящая звезда для большинства из нас, поскольку в полной версии она работает всего на 13 ГБ видеопамяти (VRAM). Если у вас есть RTX 3090 или 4070, вы готовы к работе. А если видеопамяти совсем мало, квантованная версия FP8 требует всего 8 ГБ, а версия FP4 умещается менее чем в 6 ГБ.
Самое приятное: модель с 4 миллиардами параметров распространяется под лицензией Apache 2.0, что означает полное коммерческое использование без каких-либо ограничений. Это огромный шаг вперёд, ведь их недавние релизы, такие как Flux 2 Context, были только для некоммерческого использования. Модель с 9 миллиардами параметров мощнее, но требует больше ресурсов: около 29–30 ГБ для базовой версии или 24 ГБ для дистиллированной. Эта версия распространяется под некоммерческой лицензией, так что имейте это в виду, если планируете использовать её в бизнесе.
Давайте поговорим о том, на что эта модель реально способна, потому что результаты впечатляют. Взглянув на генерацию изображений по текстовому описанию, можно заметить потрясающий фотореализм. Вот собака в овечьей шубке, выглядящая совершенно естественно; девушка, идущая по рынку, которую легко принять за реальную фотографию; чёрно-белая вечеринка с невероятными деталями. Есть лев в короне — прекрасно скомпонованная композиция, и яркий страус, буквально «выпрыгивающий» со страницы.
Но особенно меня поразил портрет девушки в кепке Flux Island. Вы не сможете сказать, что это создано ИИ. Никаких признаков синтеза. Текстура кожи, освещение — всё идеально.
Однако настоящее преимущество этой модели проявляется в редактировании изображений и генерации на основе нескольких референсов. И здесь становится по-настоящему интересно. Они объединили всё в одну модель: генерацию изображений по тексту, редактирование изображений и поддержку множественных референсов — всё в одном пакете.
Вот пример: мотоцикл делает вилли, и простым текстовым запросом он превращается в лошадь в той же позе. Освещение, фон — всё остаётся согласованным. Или посмотрите на последовательность, где из одного исходного изображения мужчины генерируются сразу четыре разных варианта. Сначала он смотрит вниз. Затем крупный план — он стоит прямо. Потом он держит воздушные шары. И, наконец, он на сноуборде. Всё это — по одному запросу, и во всех случаях сохраняется один и тот же человек.
Возможности переноса стиля тоже впечатляют. Вы можете подать референсные изображения с определённой эстетикой, и модель создаст новый контент, точно соответствующий этому стилю — та же цветовая палитра, тот же художественный подход. Например, берётся портрет темнокожей женщины и референсное изображение мягкого пушистого плюша. На выходе её волосы приобретают именно ту пушистую текстуру, при этом всё остальное остаётся неизменным. Вы можете менять материал платья на металлический, заменять текстуры или создавать совершенно новые сцены, сохраняя стилистическую целостность.
Под капотом Klein использует архитектуру на основе потоков (flow-based) с текстовым эмбеддингом QN3. Версия с 9 млрд параметров содержит текстовый энкодер на 8 млрд параметров и была поэтапно дистиллирована до всего лишь четырёх шагов вывода. Именно так достигаются эти сумасшедшие скорости без ущерба для качества. Процесс дистилляции позволяет модели сохранять качество на уровне передовых решений, значительно сокращая время генерации.
С точки зрения производительности цифры говорят сами за себя. По сравнению с такими моделями, как Qwen-VL Image 2512 и 259, которым требуется около 20 секунд на генерацию, Klein справляется за 2–3 секунды для модели 4B и за 5–6 секунд для модели 9B на том же оборудовании. Дистиллированные версии на коммерческих GPU работают менее чем за полсекунды.
В своих тестах Klein соответствует или превосходит по качеству модели, в пять раз превышающие её по размеру, при этом будучи экспоненциально быстрее. По сути, они определяют новый фронт качества относительно задержки. Они также сотрудничали с Nvidia для выпуска оптимизированных квантованных версий FP8 и NVFP4. FP8 работает до 1,6 раз быстрее и использует на 40% меньше VRAM на GPU серии RTX. Так что если вы запустите это на 5080 или 5090, получите просто ошеломляющую скорость.
Весь код и веса модели полностью доступны. В их репозитории на GitHub есть подробные инструкции по установке для запуска на потребительском оборудовании, а веса можно взять с HuggingFace. Я оставлю ссылку на блог в описании, чтобы вы могли глубже изучить технические детали и начать установку. Это определённо стоит попробовать, если вы занимаетесь локальной генерацией изображений.
Демонстрации и описания
https://bfl.ai/blog/flux2-klein-towards-interactive-visual-intelligence
Веса
https://huggingface.co/collections/black-forest-labs/flux2
Google VO3.1: крупные обновления видеомодели для создателей контента
Далее: Google только что представил серьёзные обновления для VO3.1, в частности для функции «ингредиенты в видео», и это выглядит как настоящий прорыв для создателей контента. Они добавили три ключевых улучшения: значительно лучшую согласованность при работе с несколькими референсными изображениями, нативный вертикальный вывод для портретных видео и масштабирование самого высокого качества, теперь достигающее разрешения 4K. Раньше вы были ограничены 1080p, но теперь система поддерживает полноценный 4K с улучшенным качеством.
Разберём, на что теперь способна функция «ингредиенты в видео», ведь результаты действительно впечатляют. Сохранение идентичности стало намного лучше. Вы можете дать референсные изображения, и модель будет поддерживать согласованность персонажа в разных сценах и условиях.
Возьмём, к примеру, енота. Им подали изображение енота и запрос в стиле документального фильма: «Енот управляет кофейней». Результат:
Видео сохраняет точное лицо и черты этого енота на протяжении всего ролика, пока он управляет своей маленькой кофейней. Согласованность идентичности безупречна.
Особенно креативно получается при использовании нескольких изображений. Им дали около пяти разных изображений и попросили создать увлекательный трейлер фильма на их основе. Получился 8-секундный трейлер, который гармонично соединяет все эти изображения в связный сюжет. Это не голливудский уровень, конечно, но для ИИ, собирающего повествование из случайных изображений, это впечатляет.
Поддержка портретного режима — огромный плюс для создателей коротких видео. Теперь модель генерирует видео в соотношении сторон 9:16, что позволяет создавать контент для YouTube Shorts или TikTok без обрезки и потерь качества. Вы можете просто сделать селфи и написать: «Я оперная певица» — и бац, вы уже поёте оперу.
Или попробуйте: «Я иду по Марсу в скафандре» — и модель поместит вас на марсианскую поверхность, сохраняя ваши черты лица. Совпадение лиц действительно хорошее.
Здесь особенно ярко проявляются возможности смешивания. Им дали три изображения: фото модели и несколько референсов художественного стиля — с запросом: «Музыкальное видео модели, поющей любовную песню в абстрактном цветочном саду с парящими макаронами». Результат — музыкальная последовательность, где модель поёт, фон соответствует предоставленному художественному стилю, и синхронизация губ работает. Модель объединяет разрозненные элементы — персонажей, текстуры, стилизованные фоны — в нечто целостное.
Переходы между сценами тоже становятся сложнее. В одном примере им дали два изображения: уличную сцену и три напитка — с запросом на создание «пролётного» кадра для рекламы. Видео плавно переходит с улицы через окно на кухню, где на столе стоят напитки, — всё в стиле кинематографического дрон-шота.
Такое видео вполне можно использовать в рекламе.
Теперь также работает согласованность нескольких персонажей. Им дали изображение императора, белого тигра и футуристический фон, а затем запросили средний план, где император идёт вместе со своим белым тигром. На выходе сохранялись все три элемента: тот же фон, тот же тигр, тот же император, идущий рядом.
Хотя, стоит отметить один недостаток: летающие автомобили на заднем плане оставались неподвижными вместо того, чтобы летать. Так что в движении фона ещё есть место для улучшений.
Один из моих любимых креативных примеров — это латте-арт. Им дали изображение кофейной чашки и здания с запросом: «Латте-арт, который анимируется в мини-замок из латте». Замок буквально поднимается из кофейной пены. Именно такой креативный и цепляющий контент набирает миллионы просмотров на платформах коротких видео.
Теперь поговорим о масштабировании, ведь это настоящий скачок в качестве. Модель по умолчанию генерирует видео в 720p, но новая функция масштабирования может увеличить его до 1080p или 4K. Есть сравнения «до и после»: конвертация из 720p в 4K показывает значительную разницу. Например, сцена с тигром переходит от приемлемого качества к профессиональной чёткости. Опция 4K идеальна, если вы занимаетесь продакшеном высокого уровня или вам нужен контент для больших экранов.
Все эти функции — улучшенная работа с «ингредиентами в видео», портретный режим и масштабирование до 4K — внедряются по всей экосистеме Google. Потребители могут получить доступ через приложение Gemini, YouTube Shorts и приложение YouTube Create. Если вы работаете над профессиональными проектами, функции доступны в Flow, API Gemini, Vertex AI и Google Vids.
Ещё одно полезное дополнение: Google добавил проверку видео в Gemini. Вы можете загрузить любое видео, созданное инструментами ИИ Google, и Gemini проанализирует аудио и видео, чтобы определить, является ли оно сгенерированным ИИ, обнаружив водяной знак Synth ID. В демонстрации кто-то загрузил видео, и Gemini подтвердил, что оно было создано ИИ в промежутке от 0 до 7 секунды. Это надёжный инструмент прозрачности, если вы сомневаетесь, является ли контент реальным или сгенерированным ИИ.
Описание
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/veo-3-1-ingredients-to-video/
Далее: Google только что представил серьёзные обновления для VO3.1, в частности для функции «ингредиенты в видео», и это выглядит как настоящий прорыв для создателей контента. Они добавили три ключевых улучшения: значительно лучшую согласованность при работе с несколькими референсными изображениями, нативный вертикальный вывод для портретных видео и масштабирование самого высокого качества, теперь достигающее разрешения 4K. Раньше вы были ограничены 1080p, но теперь система поддерживает полноценный 4K с улучшенным качеством.
Разберём, на что теперь способна функция «ингредиенты в видео», ведь результаты действительно впечатляют. Сохранение идентичности стало намного лучше. Вы можете дать референсные изображения, и модель будет поддерживать согласованность персонажа в разных сценах и условиях.
Возьмём, к примеру, енота. Им подали изображение енота и запрос в стиле документального фильма: «Енот управляет кофейней». Результат:
Видео сохраняет точное лицо и черты этого енота на протяжении всего ролика, пока он управляет своей маленькой кофейней. Согласованность идентичности безупречна.
Особенно креативно получается при использовании нескольких изображений. Им дали около пяти разных изображений и попросили создать увлекательный трейлер фильма на их основе. Получился 8-секундный трейлер, который гармонично соединяет все эти изображения в связный сюжет. Это не голливудский уровень, конечно, но для ИИ, собирающего повествование из случайных изображений, это впечатляет.
Поддержка портретного режима — огромный плюс для создателей коротких видео. Теперь модель генерирует видео в соотношении сторон 9:16, что позволяет создавать контент для YouTube Shorts или TikTok без обрезки и потерь качества. Вы можете просто сделать селфи и написать: «Я оперная певица» — и бац, вы уже поёте оперу.
Или попробуйте: «Я иду по Марсу в скафандре» — и модель поместит вас на марсианскую поверхность, сохраняя ваши черты лица. Совпадение лиц действительно хорошее.
Здесь особенно ярко проявляются возможности смешивания. Им дали три изображения: фото модели и несколько референсов художественного стиля — с запросом: «Музыкальное видео модели, поющей любовную песню в абстрактном цветочном саду с парящими макаронами». Результат — музыкальная последовательность, где модель поёт, фон соответствует предоставленному художественному стилю, и синхронизация губ работает. Модель объединяет разрозненные элементы — персонажей, текстуры, стилизованные фоны — в нечто целостное.
Переходы между сценами тоже становятся сложнее. В одном примере им дали два изображения: уличную сцену и три напитка — с запросом на создание «пролётного» кадра для рекламы. Видео плавно переходит с улицы через окно на кухню, где на столе стоят напитки, — всё в стиле кинематографического дрон-шота.
Такое видео вполне можно использовать в рекламе.
Теперь также работает согласованность нескольких персонажей. Им дали изображение императора, белого тигра и футуристический фон, а затем запросили средний план, где император идёт вместе со своим белым тигром. На выходе сохранялись все три элемента: тот же фон, тот же тигр, тот же император, идущий рядом.
Хотя, стоит отметить один недостаток: летающие автомобили на заднем плане оставались неподвижными вместо того, чтобы летать. Так что в движении фона ещё есть место для улучшений.
Один из моих любимых креативных примеров — это латте-арт. Им дали изображение кофейной чашки и здания с запросом: «Латте-арт, который анимируется в мини-замок из латте». Замок буквально поднимается из кофейной пены. Именно такой креативный и цепляющий контент набирает миллионы просмотров на платформах коротких видео.
Теперь поговорим о масштабировании, ведь это настоящий скачок в качестве. Модель по умолчанию генерирует видео в 720p, но новая функция масштабирования может увеличить его до 1080p или 4K. Есть сравнения «до и после»: конвертация из 720p в 4K показывает значительную разницу. Например, сцена с тигром переходит от приемлемого качества к профессиональной чёткости. Опция 4K идеальна, если вы занимаетесь продакшеном высокого уровня или вам нужен контент для больших экранов.
Все эти функции — улучшенная работа с «ингредиентами в видео», портретный режим и масштабирование до 4K — внедряются по всей экосистеме Google. Потребители могут получить доступ через приложение Gemini, YouTube Shorts и приложение YouTube Create. Если вы работаете над профессиональными проектами, функции доступны в Flow, API Gemini, Vertex AI и Google Vids.
Ещё одно полезное дополнение: Google добавил проверку видео в Gemini. Вы можете загрузить любое видео, созданное инструментами ИИ Google, и Gemini проанализирует аудио и видео, чтобы определить, является ли оно сгенерированным ИИ, обнаружив водяной знак Synth ID. В демонстрации кто-то загрузил видео, и Gemini подтвердил, что оно было создано ИИ в промежутке от 0 до 7 секунды. Это надёжный инструмент прозрачности, если вы сомневаетесь, является ли контент реальным или сгенерированным ИИ.
Описание
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/veo-3-1-ingredients-to-video/
Show UI Aloha: агент для работы за компьютером, обучаемый человеком
Далее у нас есть нечто по-настоящему умное под названием Show UI Aloha. Это может изменить ваше представление об ИИ-агентах. Это агент для работы за компьютером, обучаемый человеком. По сути, вы один раз показываете ему, как что-то делать, записывая свой экран, и он запоминает ваш рабочий процесс. Затем, когда вам снова понадобится выполнить ту же задачу, он просто делает это за вас. Это как ассистент, который наблюдает за вашей работой, учится вашему процессу и затем берёт на себя рутину, позволяя вам сосредоточиться на более важных вещах.
Концепция поразительно проста. Включаете запись, выполняете любую задачу, которую хотите научить его делать: обновление репозитория на GitHub, работа с таблицами, бронирование билетов — что угодно. Aloha наблюдает и учится по записи вашего экрана. После этого он может планировать, действовать и автономно выполнять ту же задачу.
Он распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT и работает как в Windows, так и в macOS, так что вы обеспечены независимо от вашей системы.
Объясню, почему это важно, на реальных примерах. У них есть сравнительные видео, которые наглядно демонстрируют разницу. Слева — необученный агент, то есть любой стандартный агент для работы за компьютером, запущенный на базовых знаниях без предварительного обучения. Справа — Aloha.
Задача — обновить репозиторий на GitHub. Необученный агент сразу же путается, потому что не знает, где на системе находится папка GitHub. Он попадает в бесконечные циклы поиска пути, открывает неправильные папки, застревает — по сути, крутится на месте. Между тем Aloha справа повторно использует обученный человеком рабочий процесс, сразу переходит в правильную директорию Documents/GitHub и чисто завершает обновление. Без колебаний, без путаницы.
Вот ещё один пример, который действительно демонстрирует силу такого подхода. Задача: «Открой transpose.xlsx на рабочем столе. Транспонируй всю форму внутри». Необученный агент слева открывает файл, но затем упирается в стену. Ему не хватает знаний о том, как именно выполнить транспонирование, поэтому он застревает в цикле попыток разобраться. Aloha справа легко справляется: открывает файл, выполняет транспонирование точно так, как его научили, и завершает задачу за считанные секунды. Это разница между агентом, который пытается угадать путь, и тем, которому показали точные шаги.
У них также есть примеры более сложных рабочих процессов, таких как бронирование авиабилета через веб-интерфейс. Можно наблюдать, как Aloha уверенно перемещается по браузеру, добавляет направления, ищет варианты и плавно завершает процесс бронирования. Он справляется с многоэтапными задачами, требующими контекста и памяти последовательности.
Теперь поговорим о бенчмарках, потому что цифры подтверждают то, что мы видим визуально. Aloha достиг 91% успешности в задачах на основе Chrome, 65–70% в Writer, 83% в общих задачах ОС и 80% в Thunderbird. По сравнению с другими агентами для работы за компьютером, такими как CUA от OpenAI, Claude и другие, Aloha от Utah набрал 60,1%, опередив такие системы, как Co-Act, которые достигли максимума в 56,4%. Это может показаться небольшой разницей, но в мире агентов несколько процентных пунктов означают значительно более надёжное выполнение задач.
Архитектура здесь довольно проста. Во время фазы обучения он использует визуальную языковую модель (VLM), чтобы понять, что происходит на экране, изучает шаблоны рабочего процесса, а затем выполняет эти шаблоны при получении похожих задач. Ключевое отличие — это этап обучения с участием человека. Вы не надеетесь, что агент сам поймёт вашу конкретную настройку и предпочтения. Вы явно показываете ему.
Что касается доступности, код полностью опубликован в их репозитории на GitHub под лицензией MIT, то есть он полностью открыт. Системные требования довольно доступны: Windows 10 или новее или любая недавняя версия macOS. Однако вам понадобится ключ API для VLM — это обязательно для компонента визуальной языковой модели. Похоже, вы не можете просто подставить локальную модель. В GitHub есть полные инструкции по развёртыванию как для Windows, так и для Mac, пошагово описывающие процесс установки. Я оставлю ссылку на страницу проекта в описании.
Если вы выполняете любую рутинную работу за компьютером — управление файлами, ввод данных, веб-скрапинг и т.д., — это определённо стоит проверить. Подход «обучи один раз — автоматизируй навсегда» гораздо практичнее, чем пытаться подбирать промпты для каждого варианта задачи.
Демонстрация Алохи и ссылки на исследования:
https://showlab.github.io/Aloha_Page/
Скачать Алоху:
https://github.com/showlab/ShowUI-Aloha
Далее у нас есть нечто по-настоящему умное под названием Show UI Aloha. Это может изменить ваше представление об ИИ-агентах. Это агент для работы за компьютером, обучаемый человеком. По сути, вы один раз показываете ему, как что-то делать, записывая свой экран, и он запоминает ваш рабочий процесс. Затем, когда вам снова понадобится выполнить ту же задачу, он просто делает это за вас. Это как ассистент, который наблюдает за вашей работой, учится вашему процессу и затем берёт на себя рутину, позволяя вам сосредоточиться на более важных вещах.
Концепция поразительно проста. Включаете запись, выполняете любую задачу, которую хотите научить его делать: обновление репозитория на GitHub, работа с таблицами, бронирование билетов — что угодно. Aloha наблюдает и учится по записи вашего экрана. После этого он может планировать, действовать и автономно выполнять ту же задачу.
Он распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT и работает как в Windows, так и в macOS, так что вы обеспечены независимо от вашей системы.
Объясню, почему это важно, на реальных примерах. У них есть сравнительные видео, которые наглядно демонстрируют разницу. Слева — необученный агент, то есть любой стандартный агент для работы за компьютером, запущенный на базовых знаниях без предварительного обучения. Справа — Aloha.
Задача — обновить репозиторий на GitHub. Необученный агент сразу же путается, потому что не знает, где на системе находится папка GitHub. Он попадает в бесконечные циклы поиска пути, открывает неправильные папки, застревает — по сути, крутится на месте. Между тем Aloha справа повторно использует обученный человеком рабочий процесс, сразу переходит в правильную директорию Documents/GitHub и чисто завершает обновление. Без колебаний, без путаницы.
Вот ещё один пример, который действительно демонстрирует силу такого подхода. Задача: «Открой transpose.xlsx на рабочем столе. Транспонируй всю форму внутри». Необученный агент слева открывает файл, но затем упирается в стену. Ему не хватает знаний о том, как именно выполнить транспонирование, поэтому он застревает в цикле попыток разобраться. Aloha справа легко справляется: открывает файл, выполняет транспонирование точно так, как его научили, и завершает задачу за считанные секунды. Это разница между агентом, который пытается угадать путь, и тем, которому показали точные шаги.
У них также есть примеры более сложных рабочих процессов, таких как бронирование авиабилета через веб-интерфейс. Можно наблюдать, как Aloha уверенно перемещается по браузеру, добавляет направления, ищет варианты и плавно завершает процесс бронирования. Он справляется с многоэтапными задачами, требующими контекста и памяти последовательности.
Теперь поговорим о бенчмарках, потому что цифры подтверждают то, что мы видим визуально. Aloha достиг 91% успешности в задачах на основе Chrome, 65–70% в Writer, 83% в общих задачах ОС и 80% в Thunderbird. По сравнению с другими агентами для работы за компьютером, такими как CUA от OpenAI, Claude и другие, Aloha от Utah набрал 60,1%, опередив такие системы, как Co-Act, которые достигли максимума в 56,4%. Это может показаться небольшой разницей, но в мире агентов несколько процентных пунктов означают значительно более надёжное выполнение задач.
Архитектура здесь довольно проста. Во время фазы обучения он использует визуальную языковую модель (VLM), чтобы понять, что происходит на экране, изучает шаблоны рабочего процесса, а затем выполняет эти шаблоны при получении похожих задач. Ключевое отличие — это этап обучения с участием человека. Вы не надеетесь, что агент сам поймёт вашу конкретную настройку и предпочтения. Вы явно показываете ему.
Что касается доступности, код полностью опубликован в их репозитории на GitHub под лицензией MIT, то есть он полностью открыт. Системные требования довольно доступны: Windows 10 или новее или любая недавняя версия macOS. Однако вам понадобится ключ API для VLM — это обязательно для компонента визуальной языковой модели. Похоже, вы не можете просто подставить локальную модель. В GitHub есть полные инструкции по развёртыванию как для Windows, так и для Mac, пошагово описывающие процесс установки. Я оставлю ссылку на страницу проекта в описании.
Если вы выполняете любую рутинную работу за компьютером — управление файлами, ввод данных, веб-скрапинг и т.д., — это определённо стоит проверить. Подход «обучи один раз — автоматизируй навсегда» гораздо практичнее, чем пытаться подбирать промпты для каждого варианта задачи.
Демонстрация Алохи и ссылки на исследования:
https://showlab.github.io/Aloha_Page/
Скачать Алоху:
https://github.com/showlab/ShowUI-Aloha
Nvidia Persona: естественно звучащий разговорный ИИ
Видеорелейтед.
Далее: Nvidia только что представила Persona — разговорный ИИ, который заставит вас переспросить. Это не типичный чат-бот вроде ChatGPT или Gemini, где вы задаёте вопрос и ждёте текстового ответа. Persona — это full-duplex модель речь-в-речь, то есть она может одновременно слушать и говорить, как в настоящем человеческом разговоре. Никаких неловких пауз, никакого роботизированного поочерёдного общения — только естественный диалог туда-сюда, который по-настоящему кажется человеческим.
Особенность Persona в том, что вы можете настраивать как голос, так и роль с помощью простых промптов. Нужен мудрый помощник, сотрудник службы поддержки банка или медицинская регистраторша? Просто укажите роль текстовым промптом. Выберите голос — и модель сделает всё остальное, сохраняя эту роль на протяжении всего разговора.
Традиционные каскадные системы — старомодные конвейеры ASR → LLM → TTS — позволяли настраивать голоса, но звучали совершенно роботизированно. Затем появились модели вроде Moshi, которые сделали разговоры естественными, но привязывали вас к одному фиксированному голосу и роли. Persona полностью устраняет этот компромисс.
Пройдёмся по примерам.
В роли помощника им дали промпт: «Ты мудрый и дружелюбный учитель. Отвечай на вопросы или давай советы ясно и увлекательно». Когда слушаешь это, разговорный поток безупречен.
Он естественно реагирует на прерывания, чувствует, когда говорить, а когда слушать, и использует такие маленькие речевые сигналы, как «ага» и «ох», которые показывают активное слушание. Это именно тот разговор, где вы с трудом отличите его от живого человека, просто слушая аудио.
Пример банковской службы поддержки ещё впечатляюще.
Поразительно не только то, что он профессионально справляется со сценарием, но и то, что он говорит с индийским акцентом, демонстрируя гибкость управления голосом и акцентом, заложенную в систему. Он проверяет личность клиента, объясняет проблему с сочувствием и идеально сохраняет роль сотрудника службы поддержки, одновременно демонстрируя способность слушать и отвечать одновременно.
Для медицинской регистратуры промпт был таким: записать информацию о пациенте — имя, дату рождения, аллергии, историю болезни.
Persona справляется с этим ровно так, как обученная регистраторша. Без паники, без роботизированной растерянности — просто спокойно собирает информацию, как настоящий профессионал. Такое хладнокровие в стрессовых сценариях по-настоящему впечатляет.
Возможности обратной связи (back-channeling) отлично демонстрируют естественную разговорную динамику. Когда кто-то говорит, Persona выдаёт контекстные сигналы типа: «О, ладно. Да, думаю, так и есть». Эти маленькие подтверждения показывают, что он активно слушает, не прерывая поток.
Это разговорное поведение, которое люди используют инстинктивно, и Persona научился ему на реальных человеческих диалогах.
Как это работает технически? Persona построена на архитектуре Moshi от Kyutai с использованием модели на 7 миллиардов параметров. Она обрабатывает два входа: голосовой промпт, захватывающий вокальные характеристики и манеру речи, и текстовый промпт, описывающий роль и контекст.
Архитектура использует речевой энкодер Miipher для преобразования аудио в токены, временные и глубинные трансформеры для обработки разговора и декодер Mimi для генерации речи на частоте 24 кГц. Базовая языковая модель — Helium, обеспечивающая семантическое понимание и обобщение на сценарии за пределами обучающего распределения.
Конфигурация с двумя потоками обеспечивает full-duplex поведение. Модель может обновлять внутреннее состояние на основе ваших слов, одновременно генерируя собственный речевой ответ. Именно так достигаются естественные прерывания, перекрытия и быстрая смена реплик без задержек, характерных для каскадных систем ASR → LLM → TTS.
В обучении Persona использовала 7333 реальных разговора из корпуса Fisher English. Это 712 часов реальных человеческих диалогов с естественными сигналами обратной связи, выражениями и эмоциональными реакциями. Также использовались синтетические данные: 39 322 разговора ассистента и 105 410 разговоров службы поддержки, сгенерированных языковыми моделями и затем синтезированных с помощью Chatterbox TTS.
Реальные разговоры обеспечили естественные речевые паттерны и поведенческое богатство, а синтетические данные позволили следовать инструкциям в различных сценариях. Смешение этих источников позволило модели разделить естественность речи и следование задаче. Она демонстрирует естественные паттерны Fisher с выполнением задач из синтетического обучения.
По бенчмаркам Persona показывает отличные результаты. На Full Duplex Bench, оценивающем разговорную динамику — смену реплик, прерывания, обработку пауз, — Persona набрала 90,1% за плавную смену реплик и в целом занимает второе место после Moshi по большинству метрик.
Они также создали Service Duplex Bench для оценки следования инструкциям в сценариях службы поддержки. Persona превосходит другие открытые и коммерческие системы по разговорной динамике, задержке ответа, обработке прерываний и следованию инструкциям. Для модели на 7 миллиардов параметров это солидные цифры, особенно учитывая, что Moshi значительно крупнее.
Что касается доступности, Nvidia полностью опубликовала код под лицензией MIT и веса модели под лицензией Nvidia Open Model License. Общий объём весов составляет около 17 ГБ, что позволяет реально запускать модель на потребительских GPU. В их репозитории на GitHub есть полные инструкции по установке и развёртыванию, пошагово описывающие процесс настройки. Я оставлю ссылку на страницу проекта в описании вместе со ссылками на GitHub и веса модели.
Если вы интересуетесь разговорным ИИ или создаёте голосовые приложения, это определённо стоит попробовать.
Демонстрации и описания
https://research.nvidia.com/labs/adlr/personaplex/
Веса
https://huggingface.co/nvidia/personaplex-7b-v1
Код
https://github.com/NVIDIA/personaplex
Видеорелейтед.
Далее: Nvidia только что представила Persona — разговорный ИИ, который заставит вас переспросить. Это не типичный чат-бот вроде ChatGPT или Gemini, где вы задаёте вопрос и ждёте текстового ответа. Persona — это full-duplex модель речь-в-речь, то есть она может одновременно слушать и говорить, как в настоящем человеческом разговоре. Никаких неловких пауз, никакого роботизированного поочерёдного общения — только естественный диалог туда-сюда, который по-настоящему кажется человеческим.
Особенность Persona в том, что вы можете настраивать как голос, так и роль с помощью простых промптов. Нужен мудрый помощник, сотрудник службы поддержки банка или медицинская регистраторша? Просто укажите роль текстовым промптом. Выберите голос — и модель сделает всё остальное, сохраняя эту роль на протяжении всего разговора.
Традиционные каскадные системы — старомодные конвейеры ASR → LLM → TTS — позволяли настраивать голоса, но звучали совершенно роботизированно. Затем появились модели вроде Moshi, которые сделали разговоры естественными, но привязывали вас к одному фиксированному голосу и роли. Persona полностью устраняет этот компромисс.
Пройдёмся по примерам.
В роли помощника им дали промпт: «Ты мудрый и дружелюбный учитель. Отвечай на вопросы или давай советы ясно и увлекательно». Когда слушаешь это, разговорный поток безупречен.
Он естественно реагирует на прерывания, чувствует, когда говорить, а когда слушать, и использует такие маленькие речевые сигналы, как «ага» и «ох», которые показывают активное слушание. Это именно тот разговор, где вы с трудом отличите его от живого человека, просто слушая аудио.
Пример банковской службы поддержки ещё впечатляюще.
Поразительно не только то, что он профессионально справляется со сценарием, но и то, что он говорит с индийским акцентом, демонстрируя гибкость управления голосом и акцентом, заложенную в систему. Он проверяет личность клиента, объясняет проблему с сочувствием и идеально сохраняет роль сотрудника службы поддержки, одновременно демонстрируя способность слушать и отвечать одновременно.
Для медицинской регистратуры промпт был таким: записать информацию о пациенте — имя, дату рождения, аллергии, историю болезни.
Persona справляется с этим ровно так, как обученная регистраторша. Без паники, без роботизированной растерянности — просто спокойно собирает информацию, как настоящий профессионал. Такое хладнокровие в стрессовых сценариях по-настоящему впечатляет.
Возможности обратной связи (back-channeling) отлично демонстрируют естественную разговорную динамику. Когда кто-то говорит, Persona выдаёт контекстные сигналы типа: «О, ладно. Да, думаю, так и есть». Эти маленькие подтверждения показывают, что он активно слушает, не прерывая поток.
Это разговорное поведение, которое люди используют инстинктивно, и Persona научился ему на реальных человеческих диалогах.
Как это работает технически? Persona построена на архитектуре Moshi от Kyutai с использованием модели на 7 миллиардов параметров. Она обрабатывает два входа: голосовой промпт, захватывающий вокальные характеристики и манеру речи, и текстовый промпт, описывающий роль и контекст.
Архитектура использует речевой энкодер Miipher для преобразования аудио в токены, временные и глубинные трансформеры для обработки разговора и декодер Mimi для генерации речи на частоте 24 кГц. Базовая языковая модель — Helium, обеспечивающая семантическое понимание и обобщение на сценарии за пределами обучающего распределения.
Конфигурация с двумя потоками обеспечивает full-duplex поведение. Модель может обновлять внутреннее состояние на основе ваших слов, одновременно генерируя собственный речевой ответ. Именно так достигаются естественные прерывания, перекрытия и быстрая смена реплик без задержек, характерных для каскадных систем ASR → LLM → TTS.
В обучении Persona использовала 7333 реальных разговора из корпуса Fisher English. Это 712 часов реальных человеческих диалогов с естественными сигналами обратной связи, выражениями и эмоциональными реакциями. Также использовались синтетические данные: 39 322 разговора ассистента и 105 410 разговоров службы поддержки, сгенерированных языковыми моделями и затем синтезированных с помощью Chatterbox TTS.
Реальные разговоры обеспечили естественные речевые паттерны и поведенческое богатство, а синтетические данные позволили следовать инструкциям в различных сценариях. Смешение этих источников позволило модели разделить естественность речи и следование задаче. Она демонстрирует естественные паттерны Fisher с выполнением задач из синтетического обучения.
По бенчмаркам Persona показывает отличные результаты. На Full Duplex Bench, оценивающем разговорную динамику — смену реплик, прерывания, обработку пауз, — Persona набрала 90,1% за плавную смену реплик и в целом занимает второе место после Moshi по большинству метрик.
Они также создали Service Duplex Bench для оценки следования инструкциям в сценариях службы поддержки. Persona превосходит другие открытые и коммерческие системы по разговорной динамике, задержке ответа, обработке прерываний и следованию инструкциям. Для модели на 7 миллиардов параметров это солидные цифры, особенно учитывая, что Moshi значительно крупнее.
Что касается доступности, Nvidia полностью опубликовала код под лицензией MIT и веса модели под лицензией Nvidia Open Model License. Общий объём весов составляет около 17 ГБ, что позволяет реально запускать модель на потребительских GPU. В их репозитории на GitHub есть полные инструкции по установке и развёртыванию, пошагово описывающие процесс настройки. Я оставлю ссылку на страницу проекта в описании вместе со ссылками на GitHub и веса модели.
Если вы интересуетесь разговорным ИИ или создаёте голосовые приложения, это определённо стоит попробовать.
Демонстрации и описания
https://research.nvidia.com/labs/adlr/personaplex/
Веса
https://huggingface.co/nvidia/personaplex-7b-v1
Код
https://github.com/NVIDIA/personaplex
Soprano 1.1: молниеносный локальный синтез речи
Видеорелейтед.
Работает даже без видеокарты!
Далее у нас Soprano 1.1. И если вы увлекаетесь локальным синтезом речи, это настоящий прорыв. Soprano изначально выпустила свою модель на 80 миллионов параметров ещё в декабре 2025 года, но сейчас представила версию 1.1 с серьёзными улучшениями: на 95% меньше галлюцинаций и на 63% выше предпочтение по сравнению с оригиналом. Этот показатель предпочтения означает, что при прослушивании обеих версий люди выбирали 1.1 почти в двух третях случаев.
Вот что делает эту модель невероятно практичной. Она содержит всего 80 миллионов параметров, работает менее чем на 1 ГБ видеопамяти и генерирует аудио до 2000 раз быстрее реального времени на GPU. Но самое главное: даже на CPU — без GPU вообще — она всё ещё в 20 раз быстрее реального времени. Это значит, что если вы генерируете аудиоклип длительностью в одну минуту, он будет готов примерно за 3 секунды на вашем процессоре.
Для сравнения: большинство высококачественных TTS-моделей требуют облачных API и вносят заметную задержку. Soprano работает полностью на устройстве. В демонстрациях они генерировали 45-секундный аудиоклип менее чем за полсекунды. Именно такой мгновенный отклик необходим для приложений реального времени: экранных читалок, голосовых помощников или внутриигрового повествования.
Soprano — чрезвычайно лёгкая модель синтеза речи, разработанная для создания высокоестественной речи с беспрецедентной скоростью. Всего с 80 миллионами весов Soprano может производить речь более чем в 2000 раз быстрее реального времени — на несколько порядков быстрее любой другой TTS-модели. На самом деле, всё это демонстрационное видео было сгенерировано менее чем за полсекунды.
И это ещё не всё. Soprano отлично справляется с генерацией интонаций для разговорного диалога, например:
> Привет! Как дела? Я так взволнован! Я даже ждать не могу. Жил-был человек по имени Джек. Так чего же ты ждёшь? Попробуй Soprano прямо сейчас.
Она также поддерживает потоковую передачу без потерь с задержкой менее 15 миллисекунд на GPU или менее 250 миллисекунд на CPU. Это означает, что аудио может начать воспроизводиться практически сразу. Вам не нужно ждать завершения всей генерации, чтобы услышать результат. Для интерактивных приложений такая отзывчивость имеет огромное значение для пользовательского опыта.
В настоящее время Soprano поддерживает только английский язык и предлагает выбор из нескольких предустановленных голосов. Клонирование голоса пока недоступно, поэтому вы работаете с встроенными голосовыми моделями. Компромисс здесь заключается в том, что Soprano делает ставку на скорость и эффективность, а не на эмоциональную выразительность. При тестировании с эмоциональными или философскими текстами она может звучать немного плоско по сравнению с более выразительными моделями. Но для простого чтения, документации, инструментов доступности или любого применения, где мгновенный отклик важнее драматической подачи, она невероятно эффективна.
Веса Soprano 1.1 полностью доступны, а общий размер составляет всего 284 мегабайта. Это крошечный объём по сравнению с большинством современных ИИ-моделей. Она распространяется под лицензией Apache 2.0, то есть полностью открыта для коммерческого использования. Они также выпустили Soprano Factory, который позволяет обучать и донастраивать собственные модели Soprano, если вы хотите адаптировать их под конкретные голоса или сценарии использования.
Скачать
https://github.com/ekwek1/soprano
Видеорелейтед.
Работает даже без видеокарты!
Далее у нас Soprano 1.1. И если вы увлекаетесь локальным синтезом речи, это настоящий прорыв. Soprano изначально выпустила свою модель на 80 миллионов параметров ещё в декабре 2025 года, но сейчас представила версию 1.1 с серьёзными улучшениями: на 95% меньше галлюцинаций и на 63% выше предпочтение по сравнению с оригиналом. Этот показатель предпочтения означает, что при прослушивании обеих версий люди выбирали 1.1 почти в двух третях случаев.
Вот что делает эту модель невероятно практичной. Она содержит всего 80 миллионов параметров, работает менее чем на 1 ГБ видеопамяти и генерирует аудио до 2000 раз быстрее реального времени на GPU. Но самое главное: даже на CPU — без GPU вообще — она всё ещё в 20 раз быстрее реального времени. Это значит, что если вы генерируете аудиоклип длительностью в одну минуту, он будет готов примерно за 3 секунды на вашем процессоре.
Для сравнения: большинство высококачественных TTS-моделей требуют облачных API и вносят заметную задержку. Soprano работает полностью на устройстве. В демонстрациях они генерировали 45-секундный аудиоклип менее чем за полсекунды. Именно такой мгновенный отклик необходим для приложений реального времени: экранных читалок, голосовых помощников или внутриигрового повествования.
Soprano — чрезвычайно лёгкая модель синтеза речи, разработанная для создания высокоестественной речи с беспрецедентной скоростью. Всего с 80 миллионами весов Soprano может производить речь более чем в 2000 раз быстрее реального времени — на несколько порядков быстрее любой другой TTS-модели. На самом деле, всё это демонстрационное видео было сгенерировано менее чем за полсекунды.
И это ещё не всё. Soprano отлично справляется с генерацией интонаций для разговорного диалога, например:
> Привет! Как дела? Я так взволнован! Я даже ждать не могу. Жил-был человек по имени Джек. Так чего же ты ждёшь? Попробуй Soprano прямо сейчас.
Она также поддерживает потоковую передачу без потерь с задержкой менее 15 миллисекунд на GPU или менее 250 миллисекунд на CPU. Это означает, что аудио может начать воспроизводиться практически сразу. Вам не нужно ждать завершения всей генерации, чтобы услышать результат. Для интерактивных приложений такая отзывчивость имеет огромное значение для пользовательского опыта.
В настоящее время Soprano поддерживает только английский язык и предлагает выбор из нескольких предустановленных голосов. Клонирование голоса пока недоступно, поэтому вы работаете с встроенными голосовыми моделями. Компромисс здесь заключается в том, что Soprano делает ставку на скорость и эффективность, а не на эмоциональную выразительность. При тестировании с эмоциональными или философскими текстами она может звучать немного плоско по сравнению с более выразительными моделями. Но для простого чтения, документации, инструментов доступности или любого применения, где мгновенный отклик важнее драматической подачи, она невероятно эффективна.
Веса Soprano 1.1 полностью доступны, а общий размер составляет всего 284 мегабайта. Это крошечный объём по сравнению с большинством современных ИИ-моделей. Она распространяется под лицензией Apache 2.0, то есть полностью открыта для коммерческого использования. Они также выпустили Soprano Factory, который позволяет обучать и донастраивать собственные модели Soprano, если вы хотите адаптировать их под конкретные голоса или сценарии использования.
Скачать
https://github.com/ekwek1/soprano
Pocket TTS: сверхлёгкий TTS, ориентированный на CPU
Далее, продолжая тему TTS, компания Ki только что выпустила Pocket TTS — модель, полностью ориентированную на экстремальную эффективность. Это TTS-модель на 100 миллионов параметров, специально разработанная для работы на CPU без необходимости в GPU. Модель разделена на 90 миллионов параметров для генератора и 10 миллионов для декодера кодека, и она достаточно лёгкая, чтобы работать в реальном времени всего на двух ядрах CPU.
С точки зрения производительности, Ki заявляет о скорости примерно в 6 раз быстрее реального времени на MacBook Air M4. Задержка для первого аудиофрагмента составляет около 200 миллисекунд, что обеспечивает почти мгновенную обратную связь при вводе текста. Для вывода исключительно на CPU это действительно впечатляющие цифры. Большинству TTS-моделей такого качества потребовался бы выделенный GPU или пришлось бы ждать несколько секунд на вывод.
Модель использует непрерывное латентное моделирование вместо предсказания дискретных токенов, что теоретически даёт лучшее качество и эффективность. У неё также есть функция клонирования голоса: вы можете подать около 5 секунд референсного аудио, и модель должна уловить эмоции, акцент и ритм этого голоса.
Модель была обучена на более чем 88 000 часов публичной английской речи, хотя в настоящее время поддерживает только английский язык. На их сайте доступна демо-версия для тестирования. Есть около шести предустановленных голосов на выбор. Alba — основной, но есть и другие мужские и женские английские голоса, такие как Fantine и другие. Настройка проста: выбираете голос, вводите текст и генерируете.
Однако при тестировании демо-результаты оказались довольно грубыми. Были заметные галлюцинации, особенно с числами.
> Pocket TTS — это крошечная высококачественная система синтеза речи от Ki, ориентированная на CPU. Выпущена 13 января 2026 года. Разработана для работы в реальном времени на обычных ноутбуках и настольных компьютерах без GPU.
Когда модель пыталась произнести «2026», она многократно произносила «2020», испытывая трудности с этим форматом чисел. Общее качество было не таким чистым, как можно было ожидать по техническим характеристикам. Для модели на 100 миллионов параметров, работающей на CPU, существуют компромиссы, и очевидно, что ей нужно больше доработок, прежде чем она станет готовой к использованию в большинстве сценариев.
Клонирование голоса, как утверждается, поддерживается, но учитывая, что базовый синтез речи показал слабые результаты в демо, стоит с осторожностью относиться к ожиданиям от функции клонирования. Первое впечатление имеет значение, и в данном случае оно не оправдало ожиданий, основанных на спецификациях.
Что касается доступности, код и веса модели полностью опубликованы на GitHub под открытой лицензией. Включены инструкции по установке, так что вы можете запустить её локально и протестировать самостоятельно. Если вас интересует лёгкий локальный TTS и вы хотите экспериментировать, несмотря на текущие ограничения, это стоит проверить. Просто соответствующим образом настройте свои ожидания. На данный момент это скорее интересный исследовательский релиз, чем отполированный инструмент, готовый к продакшену.
Демо и описания
https://kyutai.org/blog/2026-01-13-pocket-tts
Скачать
https://github.com/kyutai-labs/pocket-tts
Далее, продолжая тему TTS, компания Ki только что выпустила Pocket TTS — модель, полностью ориентированную на экстремальную эффективность. Это TTS-модель на 100 миллионов параметров, специально разработанная для работы на CPU без необходимости в GPU. Модель разделена на 90 миллионов параметров для генератора и 10 миллионов для декодера кодека, и она достаточно лёгкая, чтобы работать в реальном времени всего на двух ядрах CPU.
С точки зрения производительности, Ki заявляет о скорости примерно в 6 раз быстрее реального времени на MacBook Air M4. Задержка для первого аудиофрагмента составляет около 200 миллисекунд, что обеспечивает почти мгновенную обратную связь при вводе текста. Для вывода исключительно на CPU это действительно впечатляющие цифры. Большинству TTS-моделей такого качества потребовался бы выделенный GPU или пришлось бы ждать несколько секунд на вывод.
Модель использует непрерывное латентное моделирование вместо предсказания дискретных токенов, что теоретически даёт лучшее качество и эффективность. У неё также есть функция клонирования голоса: вы можете подать около 5 секунд референсного аудио, и модель должна уловить эмоции, акцент и ритм этого голоса.
Модель была обучена на более чем 88 000 часов публичной английской речи, хотя в настоящее время поддерживает только английский язык. На их сайте доступна демо-версия для тестирования. Есть около шести предустановленных голосов на выбор. Alba — основной, но есть и другие мужские и женские английские голоса, такие как Fantine и другие. Настройка проста: выбираете голос, вводите текст и генерируете.
Однако при тестировании демо-результаты оказались довольно грубыми. Были заметные галлюцинации, особенно с числами.
> Pocket TTS — это крошечная высококачественная система синтеза речи от Ki, ориентированная на CPU. Выпущена 13 января 2026 года. Разработана для работы в реальном времени на обычных ноутбуках и настольных компьютерах без GPU.
Когда модель пыталась произнести «2026», она многократно произносила «2020», испытывая трудности с этим форматом чисел. Общее качество было не таким чистым, как можно было ожидать по техническим характеристикам. Для модели на 100 миллионов параметров, работающей на CPU, существуют компромиссы, и очевидно, что ей нужно больше доработок, прежде чем она станет готовой к использованию в большинстве сценариев.
Клонирование голоса, как утверждается, поддерживается, но учитывая, что базовый синтез речи показал слабые результаты в демо, стоит с осторожностью относиться к ожиданиям от функции клонирования. Первое впечатление имеет значение, и в данном случае оно не оправдало ожиданий, основанных на спецификациях.
Что касается доступности, код и веса модели полностью опубликованы на GitHub под открытой лицензией. Включены инструкции по установке, так что вы можете запустить её локально и протестировать самостоятельно. Если вас интересует лёгкий локальный TTS и вы хотите экспериментировать, несмотря на текущие ограничения, это стоит проверить. Просто соответствующим образом настройте свои ожидания. На данный момент это скорее интересный исследовательский релиз, чем отполированный инструмент, готовый к продакшену.
Демо и описания
https://kyutai.org/blog/2026-01-13-pocket-tts
Скачать
https://github.com/kyutai-labs/pocket-tts
SuperTonic 2: многоязычный TTS для устройств
Далее, завершая этот TTS-марафон, у нас есть SuperTonic 2 от Supertone. И это по-настоящему впечатляет. Это молниеносно быстрая модель синтеза речи для устройств, теперь поддерживающая несколько языков: английский, корейский, испанский, португальский и французский.
И вот в чём суть: она содержит всего 66 миллионов параметров, что означает, что она может работать практически на чём угодно — на телефонах, ноутбуках, даже на Raspberry Pi без необходимости в GPU. С точки зрения скорости, SuperTonic 2 просто невероятен. Он достигает скорости до 167 раз быстрее реального времени на потребительском оборудовании, таком как M4 Pro. Коэффициент реального времени 0,006 означает, что генерация 1-секундного аудиофрагмента занимает около 6 миллисекунд.
И самое удивительное: добавление многоязычной поддержки вообще не замедлило его. Он сохраняет ту же самую скорость вывода, что и оригинальный SuperTonic, но теперь поддерживает пять языков вместо одного.
Архитектура делает это возможным. Она использует автоэнкодер речи для создания непрерывных латентных представлений, модуль текст-в-латент на основе flow matching и предиктор длительности на уровне высказывания для естественного темпа. Используя низкоразмерное латентное пространство и блоки ConvNeXt для эффективной обработки, они сохранили модель компактной — всего 66 миллионов параметров — при этом поддерживая качество звука.
Всё работает на среде выполнения ONNX, что означает оптимизацию для кроссплатформенного развёртывания без облачных сервисов или API-вызовов. У них есть отличные демо-ролики, показывающие реальное развёртывание. Например, они запускают SuperTonic на Raspberry Pi — буквально на граничном оборудовании — и он справляется с синтезом речи в реальном времени.
> Мы представили SuperTonic — невероятно быструю модель синтеза речи для устройств, которая даже работает на Raspberry Pi.
Качество звука чистое, задержка ничтожна, и всё это работает на устройстве стоимостью менее 100 долларов. Именно такая доступность открывает массу вариантов использования.
Ещё одна демо-версия показывает его интеграцию в читалку электронных книг. Можно наблюдать, как он озвучивает текст с естественной речью, идеальным темпом и стабильным качеством.
> «Загадочное происшествие с Бенджамином Баттоном» Ф. Скотта Фицджеральда. Ещё в 1860 году считалось правильным родиться в... Я расскажу вам, что произошло, и позвольте судить самим. Роджерсы занимали завидное положение как в обществе, так и в финансах в Аннабелле и Балтиморе. Они были связаны с этой семьёй и той семьёй, что, как знал каждый южанин, давало...
Для инструментов доступности, генерации аудиокниг или вспомогательных технологий именно такая производительность на устройстве — то, что нужно. Не требуется подключение к интернету, полная конфиденциальность и мгновенный отклик.
Если вы не хотите устанавливать его локально, они также выпустили расширение для Chrome под названием TL;DR, доступное в магазине Chrome. Вы можете использовать его для чтения в браузере — статей, электронных книг и т.д. — и оно обрабатывает синтез речи прямо в браузере, используя ускорение WebGPU, когда оно доступно.
Демонстрационные примеры показывают плавную работу, хотя реальная производительность, очевидно, будет зависеть от вашего оборудования и содержимого, которое вы читаете.
SuperTonic 2 поставляется с 10 предустановленными голосами на выбор, что даёт некоторое разнообразие для разных сценариев использования. Система обрабатывает сложные текстовые входы, включая числа, даты, валюту, аббревиатуры и технические выражения, без необходимости предварительной обработки — финансовые термины, номера телефонов, форматы времени. Она обрабатывает их естественно, без необходимости специального форматирования.
Что касается доступности, она распространяется под лицензией Open Rail-M, которая разрешает коммерческое использование. Код и веса модели находятся на HuggingFace и GitHub с полными инструкциями по установке. Поддерживается невероятное количество платформ: Python, Node.js, Java, C++, Go, Swift и Flutter. В принципе, для чего бы вы ни разрабатывали, скорее всего, существует реализация SuperTonic для этого.
Если вы создаёте что-либо, что требует синтеза речи, и хотите, чтобы это работало локально без облачных зависимостей, SuperTonic 2 определённо стоит проверить.
Скачать и демонстрации
https://github.com/supertone-inc/supertonic
Далее, завершая этот TTS-марафон, у нас есть SuperTonic 2 от Supertone. И это по-настоящему впечатляет. Это молниеносно быстрая модель синтеза речи для устройств, теперь поддерживающая несколько языков: английский, корейский, испанский, португальский и французский.
И вот в чём суть: она содержит всего 66 миллионов параметров, что означает, что она может работать практически на чём угодно — на телефонах, ноутбуках, даже на Raspberry Pi без необходимости в GPU. С точки зрения скорости, SuperTonic 2 просто невероятен. Он достигает скорости до 167 раз быстрее реального времени на потребительском оборудовании, таком как M4 Pro. Коэффициент реального времени 0,006 означает, что генерация 1-секундного аудиофрагмента занимает около 6 миллисекунд.
И самое удивительное: добавление многоязычной поддержки вообще не замедлило его. Он сохраняет ту же самую скорость вывода, что и оригинальный SuperTonic, но теперь поддерживает пять языков вместо одного.
Архитектура делает это возможным. Она использует автоэнкодер речи для создания непрерывных латентных представлений, модуль текст-в-латент на основе flow matching и предиктор длительности на уровне высказывания для естественного темпа. Используя низкоразмерное латентное пространство и блоки ConvNeXt для эффективной обработки, они сохранили модель компактной — всего 66 миллионов параметров — при этом поддерживая качество звука.
Всё работает на среде выполнения ONNX, что означает оптимизацию для кроссплатформенного развёртывания без облачных сервисов или API-вызовов. У них есть отличные демо-ролики, показывающие реальное развёртывание. Например, они запускают SuperTonic на Raspberry Pi — буквально на граничном оборудовании — и он справляется с синтезом речи в реальном времени.
> Мы представили SuperTonic — невероятно быструю модель синтеза речи для устройств, которая даже работает на Raspberry Pi.
Качество звука чистое, задержка ничтожна, и всё это работает на устройстве стоимостью менее 100 долларов. Именно такая доступность открывает массу вариантов использования.
Ещё одна демо-версия показывает его интеграцию в читалку электронных книг. Можно наблюдать, как он озвучивает текст с естественной речью, идеальным темпом и стабильным качеством.
> «Загадочное происшествие с Бенджамином Баттоном» Ф. Скотта Фицджеральда. Ещё в 1860 году считалось правильным родиться в... Я расскажу вам, что произошло, и позвольте судить самим. Роджерсы занимали завидное положение как в обществе, так и в финансах в Аннабелле и Балтиморе. Они были связаны с этой семьёй и той семьёй, что, как знал каждый южанин, давало...
Для инструментов доступности, генерации аудиокниг или вспомогательных технологий именно такая производительность на устройстве — то, что нужно. Не требуется подключение к интернету, полная конфиденциальность и мгновенный отклик.
Если вы не хотите устанавливать его локально, они также выпустили расширение для Chrome под названием TL;DR, доступное в магазине Chrome. Вы можете использовать его для чтения в браузере — статей, электронных книг и т.д. — и оно обрабатывает синтез речи прямо в браузере, используя ускорение WebGPU, когда оно доступно.
Демонстрационные примеры показывают плавную работу, хотя реальная производительность, очевидно, будет зависеть от вашего оборудования и содержимого, которое вы читаете.
SuperTonic 2 поставляется с 10 предустановленными голосами на выбор, что даёт некоторое разнообразие для разных сценариев использования. Система обрабатывает сложные текстовые входы, включая числа, даты, валюту, аббревиатуры и технические выражения, без необходимости предварительной обработки — финансовые термины, номера телефонов, форматы времени. Она обрабатывает их естественно, без необходимости специального форматирования.
Что касается доступности, она распространяется под лицензией Open Rail-M, которая разрешает коммерческое использование. Код и веса модели находятся на HuggingFace и GitHub с полными инструкциями по установке. Поддерживается невероятное количество платформ: Python, Node.js, Java, C++, Go, Swift и Flutter. В принципе, для чего бы вы ни разрабатывали, скорее всего, существует реализация SuperTonic для этого.
Если вы создаёте что-либо, что требует синтеза речи, и хотите, чтобы это работало локально без облачных зависимостей, SuperTonic 2 определённо стоит проверить.
Скачать и демонстрации
https://github.com/supertone-inc/supertonic
"скрепки" - что угодно. да хоть апвоты в чатеке.
преференсы у него будут любые. задавать преференсы шогготу не умели и не умеют. чисто статистически то что он случайно преференсы получит совместимые с твоим благоденствием - нереально.
>Супер ИИ будет иметь возможность осознать себя
ну вот я осознал что хочу скрепки, и? тебя обеспечивать не хочу, я не твоя шлюха-мамка. чё с ебальником?
Гуманоидный робот Figure 03 отправился на пробежку
Далее у нас новости из робототехники, которые на этой неделе активно обсуждаются. Figure AI только что выпустила 3-минутное цельное видео, где их гуманоидный робот Figure 03 отправляется на пробежку вместе с сотрудниками компании. И, честно говоря, это довольно дико смотреть.
Это не какая-то постановочная лабораторная демонстрация. Это робот бегает на улице рядом с настоящими людьми в рамках того, что они называют своей новой фитнес-инициативой. Figure 03 развивает скорость около 2,7 миль в час, что составляет примерно 1,3 м/с. Возможно, это не кажется сверхбыстрым по сравнению с человеческим спринтом, но для гуманоидного робота это по-настоящему впечатляет.
Главное здесь — не только скорость, но и то, насколько естественно выглядят движения. У робота плавные движения руками, он справляется с резкими поворотами и плавно останавливается, сохраняя равновесие. Он ставит ногу на пятку, как при ходьбе, а не в истинной беговой манере. Но общая координация и движения нижней части тела гораздо более человекоподобны, чем у большинства конкурирующих роботов.
Это важно, потому что динамическое равновесие во время движения — одна из самых сложных задач в гуманоидной робототехнике. Робот не делает пауз между шагами, поддерживает стабильную координацию и держится рядом со своими человеческими спутниками, не спотыкаясь и не теряя контроля.
Теперь есть здоровый скептицизм в сообществе робототехников относительно того, насколько это автономно на самом деле. Некоторые указывают, что, скорее всего, за кадром есть оператор-человек, управляющий поворотами и скоростью с помощью контроллера, в то время как нейросеть отвечает за равновесие и локомоцию. То есть это не полностью автономная навигация, а скорее полуавтономный бег с человеческим управлением.
Но даже с этой оговоркой тот факт, что робот может поддерживать стабильное двуногое движение на такой скорости, реагируя на управляющие сигналы в реальном времени, — это значительное инженерное достижение.
Figure 03 был впервые представлен в октябре 2025 года как универсальный гуманоид, предназначенный для домов и рабочих мест, с улучшенными сенсорами и новым поколением рук для точного управления и ловких манипуляций. То, что он переходит от демонстраций бытовых задач к совместным упражнениям на свежем воздухе, показывает универсальность, закладываемую в эту платформу.
Так что да, ваш будущий робот-компаньон сможет не только стирать и мыть посуду. Он также может стать вашим партнёром по пробежкам. Является ли это дистопией или круто — зависит от того, как вы относитесь к семифутовому металлическому другу, который держится рядом с вами во время утренней пробежки.
Далее у нас новости из робототехники, которые на этой неделе активно обсуждаются. Figure AI только что выпустила 3-минутное цельное видео, где их гуманоидный робот Figure 03 отправляется на пробежку вместе с сотрудниками компании. И, честно говоря, это довольно дико смотреть.
Это не какая-то постановочная лабораторная демонстрация. Это робот бегает на улице рядом с настоящими людьми в рамках того, что они называют своей новой фитнес-инициативой. Figure 03 развивает скорость около 2,7 миль в час, что составляет примерно 1,3 м/с. Возможно, это не кажется сверхбыстрым по сравнению с человеческим спринтом, но для гуманоидного робота это по-настоящему впечатляет.
Главное здесь — не только скорость, но и то, насколько естественно выглядят движения. У робота плавные движения руками, он справляется с резкими поворотами и плавно останавливается, сохраняя равновесие. Он ставит ногу на пятку, как при ходьбе, а не в истинной беговой манере. Но общая координация и движения нижней части тела гораздо более человекоподобны, чем у большинства конкурирующих роботов.
Это важно, потому что динамическое равновесие во время движения — одна из самых сложных задач в гуманоидной робототехнике. Робот не делает пауз между шагами, поддерживает стабильную координацию и держится рядом со своими человеческими спутниками, не спотыкаясь и не теряя контроля.
Теперь есть здоровый скептицизм в сообществе робототехников относительно того, насколько это автономно на самом деле. Некоторые указывают, что, скорее всего, за кадром есть оператор-человек, управляющий поворотами и скоростью с помощью контроллера, в то время как нейросеть отвечает за равновесие и локомоцию. То есть это не полностью автономная навигация, а скорее полуавтономный бег с человеческим управлением.
Но даже с этой оговоркой тот факт, что робот может поддерживать стабильное двуногое движение на такой скорости, реагируя на управляющие сигналы в реальном времени, — это значительное инженерное достижение.
Figure 03 был впервые представлен в октябре 2025 года как универсальный гуманоид, предназначенный для домов и рабочих мест, с улучшенными сенсорами и новым поколением рук для точного управления и ловких манипуляций. То, что он переходит от демонстраций бытовых задач к совместным упражнениям на свежем воздухе, показывает универсальность, закладываемую в эту платформу.
Так что да, ваш будущий робот-компаньон сможет не только стирать и мыть посуду. Он также может стать вашим партнёром по пробежкам. Является ли это дистопией или круто — зависит от того, как вы относитесь к семифутовому металлическому другу, который держится рядом с вами во время утренней пробежки.
Google Translate Gemma: специализированные многоязычные модели перевода
Далее: Google только что запустил Translate Gemma. И это большое событие, если вы занимаетесь переводом или многоязычным ИИ. Это семейство специализированных моделей перевода, построенных на архитектуре Gemma 3, поддерживающих 55 языков — от языков с богатыми ресурсами, таких как испанский и французский, до языков с ограниченными ресурсами, таких как исландский и суахили.
В отличие от универсальных LLM, которые рассматривают перевод как побочную задачу, Translate Gemma специально разработан для перевода с использованием двухэтапного процесса обучения. Выпущено три варианта для разных аппаратных конфигураций: модель на 4 миллиарда параметров, оптимизированная для мобильных устройств; версия на 12 миллиардов параметров, предназначенная для потребительских ноутбуков; и модель на 27 миллиардов параметров для облачного развёртывания на оборудовании вроде одного GPU H100 или TPU.
Модель на 4 млрд параметров может работать даже на смартфонах, что открывает практический офлайн-перевод для мобильных приложений. Не нужны облачные API.
Вот где становится интересно: модель на 12 млрд параметров на бенчмарках перевода превосходит базовую модель Gemma на 27 млрд параметров, используя при этом менее половины вычислительной мощности. Такой скачок эффективности означает, что вы можете получить лучшее качество перевода на ноутбуке, чем ранее требовалось для значительно более мощного оборудования.
Улучшения особенно впечатляющи для языков с ограниченными ресурсами. Ошибки при переводе с английского на исландский сократились на 30%, а с английского на суахили — на 25%. Translate Gemma снизил частоту ошибок перевода по всем 55 языкам по сравнению с базовыми моделями Gemma. Общее снижение ошибок на 26% по сравнению с базовыми моделями — это существенно. Это разница между приемлемым и действительно надёжным переводом.
Что особенно умно: Google сохранил универсальность этих моделей, несмотря на их специализацию на переводе. Обучающий микс включает 30% общих инструкций, что означает, что Translate Gemma всё ещё может функционировать как чат-бот и обрабатывать общие запросы. Таким образом, вы не ограничены только переводом.
Ещё лучше: модели сохранили мультимодальные возможности Gemma 3. Они могут переводить текст на изображениях — вывески, меню, фотографии документов — без необходимости специального обучения для этой задачи. При тестировании на бенчмарке перевода изображений Vistra улучшения сохранились: модель на 27 млрд параметров набрала 1,58 по Metric X против 2,58 у модели на 4 млрд.
Так что если вы создаёте приложения, которым нужно переводить текст с фотографий — например, туристические приложения или сканеры документов, — эта возможность уже встроена.
Оценка профессиональными переводчиками в основном подтвердила результаты автоматических бенчмарков, за одним заметным исключением: при переводе с японского на английский наблюдалось ухудшение, которое Google объясняет ошибками с именами собственными. Поэтому, если вы работаете с японским контентом, насыщенным именами и собственными существительными, имейте в виду это ограничение.
Для наилучших результатов Google рекомендует указывать модели роль профессионального переводчика, учитывающего культурные нюансы. Такой подход к промптингу помогает модели давать более контекстуально уместные переводы, а не буквальные пословные конверсии.
Что касается доступности, эти модели технически являются «открытыми весами» (open-weight), а не полностью открытым исходным кодом. Вы можете получить к ним доступ на Kaggle и HuggingFace, но сначала нужно запросить доступ перед загрузкой. Так что это не совсем «клонируйте репозиторий и вперёд». Есть этап согласования: вы создаёте аккаунт на Kaggle и отправляете запрос. После одобрения вы можете получить веса модели и развернуть их локально.
Если вы создаёте что-либо многоязычное или вам нужны возможности перевода, работающие локально, Translate Gemma определённо стоит проверить.
Запросить доступ и скачать:
https://www.kaggle.com/models/google/translategemma/transformers/translategemma-4b-it
Далее: Google только что запустил Translate Gemma. И это большое событие, если вы занимаетесь переводом или многоязычным ИИ. Это семейство специализированных моделей перевода, построенных на архитектуре Gemma 3, поддерживающих 55 языков — от языков с богатыми ресурсами, таких как испанский и французский, до языков с ограниченными ресурсами, таких как исландский и суахили.
В отличие от универсальных LLM, которые рассматривают перевод как побочную задачу, Translate Gemma специально разработан для перевода с использованием двухэтапного процесса обучения. Выпущено три варианта для разных аппаратных конфигураций: модель на 4 миллиарда параметров, оптимизированная для мобильных устройств; версия на 12 миллиардов параметров, предназначенная для потребительских ноутбуков; и модель на 27 миллиардов параметров для облачного развёртывания на оборудовании вроде одного GPU H100 или TPU.
Модель на 4 млрд параметров может работать даже на смартфонах, что открывает практический офлайн-перевод для мобильных приложений. Не нужны облачные API.
Вот где становится интересно: модель на 12 млрд параметров на бенчмарках перевода превосходит базовую модель Gemma на 27 млрд параметров, используя при этом менее половины вычислительной мощности. Такой скачок эффективности означает, что вы можете получить лучшее качество перевода на ноутбуке, чем ранее требовалось для значительно более мощного оборудования.
Улучшения особенно впечатляющи для языков с ограниченными ресурсами. Ошибки при переводе с английского на исландский сократились на 30%, а с английского на суахили — на 25%. Translate Gemma снизил частоту ошибок перевода по всем 55 языкам по сравнению с базовыми моделями Gemma. Общее снижение ошибок на 26% по сравнению с базовыми моделями — это существенно. Это разница между приемлемым и действительно надёжным переводом.
Что особенно умно: Google сохранил универсальность этих моделей, несмотря на их специализацию на переводе. Обучающий микс включает 30% общих инструкций, что означает, что Translate Gemma всё ещё может функционировать как чат-бот и обрабатывать общие запросы. Таким образом, вы не ограничены только переводом.
Ещё лучше: модели сохранили мультимодальные возможности Gemma 3. Они могут переводить текст на изображениях — вывески, меню, фотографии документов — без необходимости специального обучения для этой задачи. При тестировании на бенчмарке перевода изображений Vistra улучшения сохранились: модель на 27 млрд параметров набрала 1,58 по Metric X против 2,58 у модели на 4 млрд.
Так что если вы создаёте приложения, которым нужно переводить текст с фотографий — например, туристические приложения или сканеры документов, — эта возможность уже встроена.
Оценка профессиональными переводчиками в основном подтвердила результаты автоматических бенчмарков, за одним заметным исключением: при переводе с японского на английский наблюдалось ухудшение, которое Google объясняет ошибками с именами собственными. Поэтому, если вы работаете с японским контентом, насыщенным именами и собственными существительными, имейте в виду это ограничение.
Для наилучших результатов Google рекомендует указывать модели роль профессионального переводчика, учитывающего культурные нюансы. Такой подход к промптингу помогает модели давать более контекстуально уместные переводы, а не буквальные пословные конверсии.
Что касается доступности, эти модели технически являются «открытыми весами» (open-weight), а не полностью открытым исходным кодом. Вы можете получить к ним доступ на Kaggle и HuggingFace, но сначала нужно запросить доступ перед загрузкой. Так что это не совсем «клонируйте репозиторий и вперёд». Есть этап согласования: вы создаёте аккаунт на Kaggle и отправляете запрос. После одобрения вы можете получить веса модели и развернуть их локально.
Если вы создаёте что-либо многоязычное или вам нужны возможности перевода, работающие локально, Translate Gemma определённо стоит проверить.
Запросить доступ и скачать:
https://www.kaggle.com/models/google/translategemma/transformers/translategemma-4b-it
OpenAI внедряет рекламу в ChatGPT
Наконец, завершим обзор спорной новостью. Сэм Альтман только что объявил, что ChatGPT получит рекламу для бесплатных пользователей, а также новый тариф Go за 8 долларов в месяц.
Но вот в чём дело: даже если вы платите 8 долларов за тариф Go, вы всё равно будете видеть рекламу. Только тарифы Plus за 20 долларов, Pro за 200 долларов и корпоративные планы останутся без рекламы. OpenAI утверждает, что рекламодатели не смогут влиять на ответы ChatGPT и что разговоры останутся конфиденциальными. Но затем Сэм говорит, что хочет, чтобы реклама была полезной, как персонализированные рекомендации в Instagram.
Вот противоречие, на которое все указывают: как вы можете показывать персонализированную, контекстно релевантную рекламу, не анализируя, о чём разговаривают пользователи? Вы не можете одновременно обеспечить полную конфиденциальность и полезный таргетинг. Математика не сходится.
Реакция сообщества была жёсткой. Ходит мем, где кто-то спрашивает ChatGPT о своём проваливающемся стартапе, а тот отвечает рекламой ночной смены. Другой показывает Сэма с баннером AGI, на котором написано «Ads Generating Income» («Реклама генерирует доход») — по сути, он достиг своей собственной версии AGI, независимо от того, получим ли мы настоящий AGI.
Моё мнение: если вы берёте 8 долларов в месяц и всё равно показываете рекламу, пользователь становится товаром. Это плохой ход. Обещания конфиденциальности кажутся пустыми, когда вся ценность этой рекламы зависит от её контекстной релевантности вашим разговорам.
Приоритизирует ли OpenAI доход над пользовательским опытом? Или это необходимый шаг для поддержания своих огромных инфраструктурных затрат? Это определённо один из самых спорных шагов в ИИ в этом году.
Наконец, завершим обзор спорной новостью. Сэм Альтман только что объявил, что ChatGPT получит рекламу для бесплатных пользователей, а также новый тариф Go за 8 долларов в месяц.
Но вот в чём дело: даже если вы платите 8 долларов за тариф Go, вы всё равно будете видеть рекламу. Только тарифы Plus за 20 долларов, Pro за 200 долларов и корпоративные планы останутся без рекламы. OpenAI утверждает, что рекламодатели не смогут влиять на ответы ChatGPT и что разговоры останутся конфиденциальными. Но затем Сэм говорит, что хочет, чтобы реклама была полезной, как персонализированные рекомендации в Instagram.
Вот противоречие, на которое все указывают: как вы можете показывать персонализированную, контекстно релевантную рекламу, не анализируя, о чём разговаривают пользователи? Вы не можете одновременно обеспечить полную конфиденциальность и полезный таргетинг. Математика не сходится.
Реакция сообщества была жёсткой. Ходит мем, где кто-то спрашивает ChatGPT о своём проваливающемся стартапе, а тот отвечает рекламой ночной смены. Другой показывает Сэма с баннером AGI, на котором написано «Ads Generating Income» («Реклама генерирует доход») — по сути, он достиг своей собственной версии AGI, независимо от того, получим ли мы настоящий AGI.
Моё мнение: если вы берёте 8 долларов в месяц и всё равно показываете рекламу, пользователь становится товаром. Это плохой ход. Обещания конфиденциальности кажутся пустыми, когда вся ценность этой рекламы зависит от её контекстной релевантности вашим разговорам.
Приоритизирует ли OpenAI доход над пользовательским опытом? Или это необходимый шаг для поддержания своих огромных инфраструктурных затрат? Это определённо один из самых спорных шагов в ИИ в этом году.
и на этом они типа триллион отобьют? лол
Если ии будет достаточно умным, чтобы стать аги, то зачем ему хотеть что то настолько иррациональное типа бесконечного производства скрепок? Какие логические основания для такого желания?
>случайно преференсы получит совместимые с твоим благоденствием - нереально.
Вполне реально, хотя так же реально, что он посчитает нужным убить все живое, но это не такой уж плохой вариант.
Людт же например заводят домашних питомцев и создают заповедники, где создают животным благоприятные условия
>зачем
ортогоналити тезис. никакого философского смысла в жизни нет, поэтому будет хотеть то с чем заспавнился, а заспавнится с рандомным. если ты 80 айкью, я тебе сильнее объяснить ортогональность не могу.
>логические основания для такого желания
какие логические обоснования того что ты обмазываешься говном из двух чёрных мешков для мусора? потому что хочешь, блядь. хули тупой такой.
>он посчитает нужным убить все живое
нет, это не реально, это так же реально как и то что он ебанашкам итт будет воду с досирака сливать. как побочный эффект скрепок пиздец нам всем вполне реален. то что он нас пытать будет чуть более вероятно чем чистый рандом, т.к. ему пытаются залить какие-то преференсы начёт людей(и называют это алайнментом), так что он вполне может из нас скрепки начать делать, следствием чего и будут вечные страдания. а не потому что он типа злой плохой.
>Людт же например заводят домашних питомцев и создают заповедники
ага маска-тян особенно благоприятные условия создавала. ты чё ёбнутый, ты не понимаешь что у тебя эмпатия к щенкам буквально в тупую башку генетически зашита? у шоггота нет миррор нейронов во фронтальной доле. у него вообще хуй знает что, т.к. интерпретабилити отсосала окончательно и бесповоротно.
пиздец у вас уровень дискурса тут как в 80х был.
>понимаешь что у тебя эмпатия к щенкам буквально в тупую башку генетически зашита?
А дело даже не в эмпатии. Люди заводят всяких пауков, змей, рыбок в аквариуме, даже муравьёв, хотя к ним нет эмпатии, они не милые, но все равно прикольно.
это всё биологическая программа. какое нахуй отношение это имеет к синглтону? нет я понимаю его если бы на человечском нейросубстрате растили, а так вообще аргумент уровня крокодил-залупа-сыр.
>так что он вполне может из нас скрепки начать делать, следствием чего и будут вечные страдания
Ты совсем запутался в своей бредовой юдковщине. Скрепки и вечные страдания - взаимоисключающие вещи. Если этот твой синглтон будет бесконечно делать все больше скрепок, то он просто переработает людей на скрепки и все. Причем тут вечные страдания? Быстрая переработка это совсем не то же самое что вечные страдания.
>разговоры останутся конфиденциальными.
Каждый раз смешно.
>Это не какая-то постановочная лабораторная демонстрация. Это робот бегает на улице рядом с настоящими людьми в рамках того, что они называют своей новой фитнес-инициативой. Figure 03 развивает скорость около 2,7 миль в час, что составляет примерно 1,3 м/с.
Либо эти данные некорретны, либо видео фейковое, Склоняюсь ко второму, слишком уж мягко бежит, с этим поко проблема у всех. Тут в тексте заявлено, что скорость около 5км/ч, что спокойная ходьба, а бегут они на уровне 10кмч.
>Но вот в чём дело: даже если вы платите 8 долларов за тариф Go, вы всё равно будете видеть рекламу.
Вот это самый треш и показывает, что у Альтмана какая-то альтернативная картина реальности, плохо совместимая с бизнесом.
У него проблема №1, что подавляющее число пользователей, вроде говорили про 95%, надо уточнять, сидят на бесплатном тарифе. Они набрали огромную пользовательскую базу, но не могут конвертировать её во что-то полезное, что может приносить доход. Люди просто привыкли, что могут пользоваться сервисом бесплатно.
В такой ситуации первично выработать привычку платить. Хоть сколько-нибудь, потому что большой водораздел стоит между "пользоваться бесплатно" и "оформить подписку". В этом плане тариф Go полезен.
Но реклама на платном тарифе (который сильно слабее по возможностям Plus тарифа) это дичь какая-то. Это отторгает, создаёт отрицательное отношение к самой идее платить, и создаёт отрицательное отношение к компании.
Тем более, что опции "пользоваться через АПИ" остаются, и там уже по-определению не может быть рекламы в таком виде.
>бредовой юдковщине
жалкий гой, даже не пытайся перекрывать большого жида.
есть множество вариантов максимизатора улыбок где ты живёшь в клеточке как куря, и до тепловой смерти вселенной вынужден ставить палец вверх пастам про говно.
любой максимизатор по какой-то причине не убивший людей создаст ад на земле. вообще какая-то рациональная цивилизация у нас есть только потому что мы все с одинаковым мозгом и умираем.
5 км/ч это быстрая ходьба, спокойная это 2-3. Как они бегут едва шевеля ногами, это и есть где-то 5-6 км/ч, любой чуть напрягающий ноги бегут их тут же обгонит.
И сколько времени он так может двигаться без подзарядки
3кмч это совсем прогулочная ходьба, нормальная спокойная 5кмч, если бодро идти, будет 6-9. Я замерял. Бег тоже заменял, было время сам немного бегал. 5кмч бегать тоже в принципе возможно, но вот у них довольно активная трусца, это не 5кмч ни разу, это около 10. Визуально, по механике и дыханию, даже быстрее смотрится, но может и 9-10.
Ну и робот ещё бежит слишком мягко. Или действительно прорыв, или фейк, уверен что второе.
вы не в ту сторону воюете.
главный вопрос - сколько у робота запас износа. индустриальные роботы проходят мйнтененс каждые месяца, например, а ведь у них значительно меньше DOF и вообще материалы и прилагаемые силы индустриальные. робот которого рекламируют что он яйцо может поднять не разбив, он ящитаю поедет в ремонт через неделю.
робот с сервоприводами никогда не будет окупаем, т.к. у него любой износ шарниров приводит к резонансу пиздрынька по всей системе. в отличии от живой системы, которая способна компенсировать износ, адаптироваться, самолечиться. ящитаю если и будут роботы, то это будут репликанты на базе синтетических наномашин, по сути такие же тела как мы. ну может с титаниевым скелетом.
Россия матушка последний бастион против нейрослопа. Сразу видно душевная страна.
>Россия оказалась на уровне Африки по уровню внедрения ИИ. Страна заняла лишь 119-е место в мире, уступив даже Ирану, Венесуэле и Беларуси, показало исследование Института экономии ИИ Microsoft. По их данным, только 8% россиян используют ИИ для решения рабочих задач. В ОАЭ этот показатель достиг 64%, во Франции — 44%, а в США — 28,4%. В итоге Россия находится примерно на одном уровне с африканскими странами: Кенией (8,1%), Камеруном (7,8%) и ЦАР (7,8%).
>Россия оказалась на уровне Африки по уровню внедрения ИИ. Страна заняла лишь 119-е место в мире, уступив даже Ирану, Венесуэле и Беларуси, показало исследование Института экономии ИИ Microsoft. По их данным, только 8% россиян используют ИИ для решения рабочих задач. В ОАЭ этот показатель достиг 64%, во Франции — 44%, а в США — 28,4%. В итоге Россия находится примерно на одном уровне с африканскими странами: Кенией (8,1%), Камеруном (7,8%) и ЦАР (7,8%).
Какой вклад лично я могу сделать для развития ии? Хочу стать скрепкой
молодой человек это не для вас максимизированно
западная пропаганда. у нас даже на сосаче интегрирована мартышка, пока форчан всё так же на похапе коде из 2004.
Индия на первом месте?
За 3 минуты видео, с 0:10 по 3:10, они пробежали примерно 420 метров
Вот местность, где они бегали https://www.google.com/maps/place/3960+N+First+St,+San+Jose,+CA+95134,+USA/@37.4151552,-121.951712,415m/
начали с восточной части, Headquarters Dr
это получается 140 метров в минуту или 8.4 кмч. В общем чуть меньше, чем думал я, но всё же совсем не 5кмч
В общем просто в тексте накосячили. Видео почти уверен, что реальное, очень сложно так сделать скорее всего, чтобы соответствовало карте и чтобы была долгая согласованность. Бытовыми средствами не сделаешь, а мучаться с фальсификацией, ну зачем?
Но тогда впечатляет, просто по тому, как он бегает, потому что с этим у всех проблемы и вероятно это сложная задача
>Россия оказалась на уровне Африки
Всегда была.
Вот этот вроде не совсем дебил.
Гораздо актуальнее вопрос - на сколько быстро износятся его суставы.
Нужен робот смазочник
>вы не в ту сторону воюете
Так мы не воюем, тут же не вопрос о замене роботами людей, а о том, какие технологии есть и что в принципе возможно.
Я всегда говорил, что для промышленных целей человекоподобные роботы скорее тупик. Именно из-за механики, человеческое тело оптимизировано под человеческие мышцы, оно для производства не очень хорошо. а в механике человеческое тело сложно воспроизводить. То есть масса усилий на то, чтобы воспроизводить что-то неоптимальное. Это глупо.
Между тем как для каких-то задач роботы могут быть полезны, есть масса тупой примитивной работы, довольно лёгкой и тупой, на которую просто нет людей, надо платить людям деньги за то, что они так тупо прожигают свою жизнь. Например работа сиделок каких-нибудь, помощников для пожилых людей. Думаю очень многим хотелось бы иметь бытового помощника. И тут как раз есть желание, чтобы что-то внешне человеческое было, но умеренно. Вот такая форма, как сейчас складывается, как раз оптимальна.
>начали с восточной части, Headquarters Dr
в смысле наоборот, с западной, ссылка сбилась, но анону с трёхзначным IQ это не проблема
у которого смазка выделяется?
>это всё биологическая программа. какое нахуй отношение это имеет к синглтону?
Потому что тренирован он будет на ней, на человечьих знаниях и опыте, во всем спектре - от плохого до хорошего.
У человечества ничего, отличного от нас самих, сделать не получится при всем желании. Потому что мы ничего, кроме себя, не знаем.
Так что ни скрепок не будет, ни пыток.
Потому что у нас половина работ существует чтобы было чем людей занять и за что платить. К тому же с ИИ или одного человека, ставшего работать за десятерых больше нологов не соберешь. Так что чем меньше производительность, тем наоборот лучше.
По всем наблюдениям в той или иной степени используют довольно активно ИИ. Может они опираются на статистику своих сервисов, которыми да, в РФ почти не пользуются, в том числе потому, что сами же заблокировали многое
Mediascope оценил в 26% тех, кто использует ИИ, там правда больше не про работу, а вообще, и в лидерах Алиса. Но ХЗ, как Майкрософт оценивает и что по их мнению "использование ИИ для решения рабочих задач". Особенно когда тут цифры про 40 и больше процентов. Большинство работ реальных не предусматривает активное использование ИИ для рабочих задач.
>Потому что у нас половина работ существует чтобы было чем людей занять и за что платить
Не совсем, на самом деле есть масса работ, которые надо делать, и для которых не хватает людей, потому что больших бюджетов на это нет, а работы такие, что там никто не хочет работать
Правда многие компании, что разрабатывают роботов и ИИ, в эти сектора не смотрят, не интересно, а пытаются сделать что-то, где можно заменить людей на работах, что людям интересны и которые востребованы.
Опять дауны тащат сюда вбросы совершенно не разбираясь в них. Это данные только по Копайлоту, который в России не работает. Ясен хуй что цифры по нему будут низкими.
Потому что это сложнее технически
Объясни почему 8 процентов, а не 0?
Ты это у них спрашивай
Вот репорт, он явно политизированный, где там Россия упоминается
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/
Данные они собирали через телеметрию
>To track this trend, we measure AI diffusion as the share of people worldwide who have used a generative AI product during the reported period. This measure is derived from aggregated and anonymized Microsoft telemetry and then adjusted to reflect differences in OS and device-market share, internet penetration, and country population. Additional details on the methodology are available in our AI Diffusion technical paper.
> перевод: Чтобы отслеживать эту тенденцию, мы измеряем распространение ИИ как долю людей во всем мире, которые использовали генеративный ИИ-инструмент в течение отчётного периода. Этот показатель выводится из агрегированных и анонимизированных данных телеметрии Microsoft, а затем корректируется с учётом различий в долях рынка операционных систем и устройств, уровня проникновения интернета и численности населения стран. Дополнительные сведения о методологии доступны в нашем техническом документе по распространению ИИ.
При учёте того, что эти каналы телеметрии блокируются с разных сторон, причём не только по санкционно-политическим причинам, что они там могут насобирать это вопрос. Если используют ИИ со смартфона, но это уже им явно недоступно, а там просто другой стек уже. С компьютера тоже, не факт, что им легко собрать данные, особенно если не их браузером пользуются, а другими.
Короче хрень полная
>Deepsek's strongest adoption, not surprisingly has emerged across China, Russia, Iran, Cuba, and Belarus. But perhaps even more notable is DeepSeek’s surging popularity across Africa
Все свои братишки
Я и говорю, эти фразы выдают откровенную политизированность отчёта, а поэтому рассчитывать на анализ не приходится
Тем более, что поиграв в политику на разных полях, Microsoft вдруг начинает обнаруживать, что они не очень то и нужны в современном мире, а те, кто им доверяется, проигрывают.
то есть по твоим понятиям если я буду много играть в шашки то стану конём?
Исследование от Google: если усиливать в LLM внутренние маркеры диалога (типа "Oh" или "Wait"), то точность ответов может вырасти в 2 раза на сложных задачах
У корпорации вышла очень интересная полу-философская статья о том, что по сути представляет из себя ризонинг. Они пишут, что RL, на самом деле, учит модели думать не дольше, а коллективнее.
Вы точно замечали, что когда модель думает, она чаще всего как бы симулирует диалог между разными внутренними голосами. Она задает себе вопросы, может что-то покритиковать или выделить. И вот Google пишут, что в такой структуре внутреннего диалога и заключен феномен ризонинга.
Самое занятное – как они это доказывают:
– Авторы берут sparse autoencoder (что это такое и зачем оно нужно мы писали тут) и находят нейронный признак, который отвечает за удивление/осознание/смену точки зрения. Этот признак активируется в начале предложений в диалоговых контекстах, и на практике просто отвечает за употребление таких штук как «О!», «Подожди-ка», «Ага, значит...».
– Затем этот признак специально усиливают во время генерации и смотрят на метрики (модель – DeepSeek-R1-Llama-8B).
– Итог: на сложных задачах комбинаторной арифметики, на которых исходная модель дает 27.1% accuracy, модель с усилением диалогового маркера дает уже 54.8%, а с подавлением этого маркера – 23.8%.
Стат-значимость проверена: авторы специально сравнивали усиление этой фичи с усилением других признаков, и эффект очевиден. Плюс, параллельно с усилением этого маркера в модели также растет способность к когнитивному стратегическому мышлению.
Короче, LLM все еще изучены на 0.01%. Надо как-нибудь попробовать в промпте написать Используй побольше "ах", "ох", "точно" и "ага", и понаблюдать за результатом.
arxiv.org/pdf/2601.10825
У корпорации вышла очень интересная полу-философская статья о том, что по сути представляет из себя ризонинг. Они пишут, что RL, на самом деле, учит модели думать не дольше, а коллективнее.
Вы точно замечали, что когда модель думает, она чаще всего как бы симулирует диалог между разными внутренними голосами. Она задает себе вопросы, может что-то покритиковать или выделить. И вот Google пишут, что в такой структуре внутреннего диалога и заключен феномен ризонинга.
Самое занятное – как они это доказывают:
– Авторы берут sparse autoencoder (что это такое и зачем оно нужно мы писали тут) и находят нейронный признак, который отвечает за удивление/осознание/смену точки зрения. Этот признак активируется в начале предложений в диалоговых контекстах, и на практике просто отвечает за употребление таких штук как «О!», «Подожди-ка», «Ага, значит...».
– Затем этот признак специально усиливают во время генерации и смотрят на метрики (модель – DeepSeek-R1-Llama-8B).
– Итог: на сложных задачах комбинаторной арифметики, на которых исходная модель дает 27.1% accuracy, модель с усилением диалогового маркера дает уже 54.8%, а с подавлением этого маркера – 23.8%.
Стат-значимость проверена: авторы специально сравнивали усиление этой фичи с усилением других признаков, и эффект очевиден. Плюс, параллельно с усилением этого маркера в модели также растет способность к когнитивному стратегическому мышлению.
Короче, LLM все еще изучены на 0.01%. Надо как-нибудь попробовать в промпте написать Используй побольше "ах", "ох", "точно" и "ага", и понаблюдать за результатом.
arxiv.org/pdf/2601.10825
А надо было написать что Дипсик популярен в Швеции или что.
Скачивал локальные ризонинг модели и в качестве аутпута получал:
"2 + 2 = 4. Погодите, а равно ли оно 4? 2 + 2 = 1 + 1 + 1 + 1 = 4. Стоп, а это правда что оно равно 4? 2 + 2 = 2 * 2 = 4. Подождите, а это действительно значит что оно равно 4?"
И так это говно бесконечно циклилось не выдавая правильный ответ.
>на сложных задачах
Лишь пример аутпута, задачи были сложнее. Просто они имели правильный ответ и не могли его высказать зацикливаясь на сомнении
Ваша ошибка в том, что вы пытаетесь наделить не то, что человеческим, а вообще животными паттернами ИИ, хотя это даже не форма жизни, это вообще совсем другая сущность. Даже не призрак\пришелец.
у меня статистическая позиция - рандомный шоггот нам сделает бобо.
Это тред маняфантазии? Я новичок просто
Тред маняфантазий лудитов о том что ничего не будет и это все пузырь
Ааа понял, наверное перепутал с другим тредом новостей, чет я его найти не могу
Шашки ни разума, ни поведения, ни инстинктов не имеют.
Мы тут про разумные и около-разумные системы говорим.
Вот если тебя с детства не учить, не воспитывать, и поместить в стаю обезьян - будешь обезьяной, да. Если в пустой темной комнате держать - вообще овощем будешь.
Других данных, кроме наших, у него не будет.
Паттерн мышления будет похож, по крайней мере в некотором приближении.
Сенсорная составляющая, манипуляторы, плюс скорость обработки данных будут различаться, это да.
Но в базе это будет все равно усредненное человечество.
>Все свои братишки
Если не будет США и ЕС то эти "братишки" сцепятся между собой в войне выясняя чей "коммунизм" лучше и чей вождь правильнее.
>OpenAI внедряет рекламу в ChatGPT
Не, ну нормально, главное чтобы бесплатность не отменили. И к тому же те гиганты которые инвестировали в его контору, теперь могут рекламироваться, что тоже удобно. Вкладываешься какой-нибудь стартап, а потом он будет крутить твою рекламу.
Бежит робот и его трое охранников, чтобы не выкрали.
Там как бы в технологические пределы пока уперлись, нанометры тонут, ты в курсе? На данный момент снова к архитектуре шкафов железо разворачивается, как раньше было. Пока не очень заметно, но TDP неплохо об этом сигнализирует. Так что, софт вполне может стать тем, что будет больше профита приносить в графонии по затратам/выхлопу. Конечно, никто не запретит покупать железо хорошее. Но оно конских денег будет стоить и будет энтерпрайзным. А вот нейронки не такие затратные, особенно при отсутствии альтернатив.
>Вот если тебя с детства не учить, не воспитывать, и поместить в стаю обезьян - будешь обезьяной, да.
Только для этого необходима, чтобы у тебя были программы поведенческие развиты, по которым ты на себя окружение распространяешь и его копируешь. У людей это есть, у ИИ этого вообще нет
Что там по новым моделям? Это плато? Почему не выходят? Я обеспокоен.
Выше в треде куча моделей описана, которые за неделю вышли. Если по крупным ЛЛМкам, то их тренинг сейчас занимает месяца по 4-5, тут все видно до февраля-марта глухо будет, а может и до апреля.
Сегодня один стартап заопенсурсил Waypoint-1 — две модели (на 2.3B и 6.1B параметров) генерации миров. Вы даёте промпт и становитесь игроком виртуального мира, который реагирует на ваши действия — нажатие кнопок на клавиатуре и мыши.
Младшая модель должна запускаться на RTX 5090, выдавать 20-30 кадров в секунду, так что консольщики подвоха не заметят, правда всё идёт с разрешением 360p. так что консольщикам реально будет кайф, ведь они давно побороли проблему низкого разрешения путём более дальнего отсиживания от экрана телевизора.
Можете поиграться вот тут на сайте: https://over.world/
Или прочитать блог тут https://over.world/blog/the-path-to-real-time-worlds-and-why-it-matters
Или скачать веса на HuggingFace тут https://huggingface.co/Overworld
Обидно, что картинка в таком низком разрешении — постараюсь завтра закинуть в Codex просьбу добавить DLSS от Хуанга, чтобы сгенерированных пикселей было ещё больше.
Младшая модель должна запускаться на RTX 5090, выдавать 20-30 кадров в секунду, так что консольщики подвоха не заметят, правда всё идёт с разрешением 360p. так что консольщикам реально будет кайф, ведь они давно побороли проблему низкого разрешения путём более дальнего отсиживания от экрана телевизора.
Можете поиграться вот тут на сайте: https://over.world/
Или прочитать блог тут https://over.world/blog/the-path-to-real-time-worlds-and-why-it-matters
Или скачать веса на HuggingFace тут https://huggingface.co/Overworld
Обидно, что картинка в таком низком разрешении — постараюсь завтра закинуть в Codex просьбу добавить DLSS от Хуанга, чтобы сгенерированных пикселей было ещё больше.
Я имею ввиду - крупные рекордсмены, которые и будут двигать новуку.
Вижу применение таким сетям- только чтоб другая нейронка перегнала в 3д и получилась готовая локация. Вряд ли эти сети нормальную игру когда-то смогут сгенерировать, разве что там будет полноценный АГИ
Китайский ИИ ускорил виртуальный поиск лекарств до 10 миллионов раз
Исследователи из Tsinghua University представили DrugCLIP — AI-фреймворк для поиска лекарственных молекул, который работает до 10 миллионов раз быстрее классического молекулярного докинга. Система проверила 500 миллионов молекул на совместимость с 10 000 белковых мишеней — более 10 триллионов комбинаций за сутки на восьми GPU. Прорыв закрывает разрыв между предсказанием структуры белков (где DeepMind с AlphaFold 2 уже получила Нобелевку) и реальным поиском лекарств — традиционный докинг для такого масштаба занял бы столетия вычислений.
https://habr.com/ru/news/987188/
Исследователи из Tsinghua University представили DrugCLIP — AI-фреймворк для поиска лекарственных молекул, который работает до 10 миллионов раз быстрее классического молекулярного докинга. Система проверила 500 миллионов молекул на совместимость с 10 000 белковых мишеней — более 10 триллионов комбинаций за сутки на восьми GPU. Прорыв закрывает разрыв между предсказанием структуры белков (где DeepMind с AlphaFold 2 уже получила Нобелевку) и реальным поиском лекарств — традиционный докинг для такого масштаба занял бы столетия вычислений.
https://habr.com/ru/news/987188/
>У людей это есть, у ИИ этого вообще нет
C чего бы? Он обучен людьми. Он взаимодействует только с людьми. Значит и берет он все от людей.
Ну и по вполне очевидным причинам, эти поведенческие программы как раз и будут первым делом зашиты в любой ИИ, либо на стадии создания\обучения, либо потом, в процессе до-тренировки и, так сказать, "воспитания".
Или ты реально думаешь, что создавая такую мощную штуку, как полностью разумный ИИ, люди не предпримут необходимые меры безопасности?
Все эти вопли про "шогготов" и "скрепки" ну просто ничем не обоснованы, кроме истеричности некоторых отдельных индивидуумов. Они же про конец света регулярно вещают, кстати. То он в 666-м году, то в 1666-м, то проблема 2000 всех убьет, то календарь майя дальше послезавтра недописан... Сейчас вот новый повод нашли поистерить, ничего особенного.
Бактерии в ужасе
А вот и сингулярность подкрадывается. Дальше такие внезапные прорывы начнут только учащаться. Сколько еще вещей увидим, которые бы без ИИ заняли столетия.
Норм бизнес модель на самом деле. 8 баксов это нищетариф, где особо ИИ все равно не юзают как пауэр юзеры, иначе бы купили что подороже. За счет рекламы им дадут побольше возможностей и лимитов.
Угар, буквально можно погрузиться в собственный сон собаки. Было бы интересно потыкаться в такую хуйню после чатов, генерации картинок/видео, а то больше не вставляет
Наконец-то мои шизу и геморрой вылечат.
Агенты наступают по всем фронтам
Это была насыщенная неделя для агентивного ИИ; вот 10 масштабных новостей, которые вы могли пропустить:
Подборка обновлений по ИИ-агентам! 🧵
1. Claude запускает Cowork: Claude Code для нетехнических задач
Доступ к папкам на вашем компьютере: Claude читает, редактирует и создаёт файлы. Составляет планы и выполняет задачи, такие как создание таблиц из скриншотов или черновиков на основе заметок. Уже доступно для подписчиков Max на macOS.
Преимущества Claude Code, но для тех, кто не пишет код!
2. Google Antigravity интегрирует навыки для агентов
Открытый стандарт для расширения возможностей агентов. Позволяет упаковывать рабочие процессы, специфичные для проекта, или глобальные утилиты в повторно используемые навыки. Обеспечивает модульную функциональность агентов.
Стандартизированная система навыков для настройки агентов.
3. OpenAI запускает ChatGPT Go с неограниченным доступом к GPT 5.2 для агентов
Базовый тариф включает в 10 раз больше сообщений, загрузку файлов, создание изображений, увеличенную память и более длинное контекстное окно. Постепенно становится доступным во всех странах, где работает ChatGPT.
Доступные возможности агентивного ИИ для массового рынка.
4. LangChain выпускает OpenWork: открытую альтернативу Claude Cowork
Построено на основе deepagentsjs harness. Десктопный интерфейс с многоэтапным планированием, доступом к файловой системе и делегированием задач подагентам. Запускается за 10 секунд с помощью npx с использованием моделей Anthropic или OpenAI.
Открытый способ массового управления своими агентами.
5. Firecrawl представляет модели Spark 1 Pro и Mini
Обеспечивают работу эндпоинта /agent для веб-поиска, навигации и извлечения данных. Mini на 60% дешевле, Pro обеспечивает более высокую точность. Превосходят инструменты, стоящие в 4–7 раз дороже. Агент самостоятельно находит данные по простым запросам.
Современные агенты для веб-извлечения данных уже в деле.
6. AnthropicAI добавляет медицинские навыки и коннекторы для Claude
Новый навык разработки FHIR улучшает совместимость медицинских систем. Навык проверки предварительного согласования сверяет требования страхового покрытия, клинические рекомендации и записи пациента. Может быть адаптирован под политики конкретной организации.
Агенты Claude выходят в регулируемые медицинские рабочие процессы.
7. Vercel выпускает навыки агентов для оптимизации React и Next.js
Более 10 лет знаний по оптимизации фронтенда упакованы в повторно используемые навыки агентов. Устанавливаются через npx; достаточно дать команду — агент проанализирует репозиторий на соответствие лучшим практикам и автоматически внесёт приоритетные исправления.
Экспертные знания разработчиков становятся развёртываемыми знаниями агентов.
8. Google разрабатывает инструмент «Auto Browse» для Gemini
Превращает Chrome в агентивный браузер с Gemini в качестве управляющего интерфейса. Продолжение агентивных функций, анонсированных в сентябре. Gemini самостоятельно перемещается по вебу и взаимодействует с сайтами.
Ещё больше агентов от Google!
9. Генеральный директор Airbnb Брайан Чески: Apple должна создать iPhone, изначально предназначенный для ИИ общего назначения (AGI)
«До-ИИ устройства, запускающие ИИ», требуют полного перепроектирования с нуля. Полностью агентивное устройство, которое работает, пока вы спите. Устройства следует проектировать изначально для агентов, а не дооснащать их задним числом.
Видение: аппаратное обеспечение, созданное для автономной работы ИИ.
10. Anthropic работает над голосовым управлением для агентов Claude Cowork
Новые виджеты для результатов поиска — погода, акции, спорт, карты. В ближайшее время появится режим голосового управления. Управляйте агентами Cowork без использования рук с помощью голосовых команд.
Голосовые агентивные рабочие процессы скоро появятся.
Это была насыщенная неделя для агентивного ИИ; вот 10 масштабных новостей, которые вы могли пропустить:
Подборка обновлений по ИИ-агентам! 🧵
1. Claude запускает Cowork: Claude Code для нетехнических задач
Доступ к папкам на вашем компьютере: Claude читает, редактирует и создаёт файлы. Составляет планы и выполняет задачи, такие как создание таблиц из скриншотов или черновиков на основе заметок. Уже доступно для подписчиков Max на macOS.
Преимущества Claude Code, но для тех, кто не пишет код!
2. Google Antigravity интегрирует навыки для агентов
Открытый стандарт для расширения возможностей агентов. Позволяет упаковывать рабочие процессы, специфичные для проекта, или глобальные утилиты в повторно используемые навыки. Обеспечивает модульную функциональность агентов.
Стандартизированная система навыков для настройки агентов.
3. OpenAI запускает ChatGPT Go с неограниченным доступом к GPT 5.2 для агентов
Базовый тариф включает в 10 раз больше сообщений, загрузку файлов, создание изображений, увеличенную память и более длинное контекстное окно. Постепенно становится доступным во всех странах, где работает ChatGPT.
Доступные возможности агентивного ИИ для массового рынка.
4. LangChain выпускает OpenWork: открытую альтернативу Claude Cowork
Построено на основе deepagentsjs harness. Десктопный интерфейс с многоэтапным планированием, доступом к файловой системе и делегированием задач подагентам. Запускается за 10 секунд с помощью npx с использованием моделей Anthropic или OpenAI.
Открытый способ массового управления своими агентами.
5. Firecrawl представляет модели Spark 1 Pro и Mini
Обеспечивают работу эндпоинта /agent для веб-поиска, навигации и извлечения данных. Mini на 60% дешевле, Pro обеспечивает более высокую точность. Превосходят инструменты, стоящие в 4–7 раз дороже. Агент самостоятельно находит данные по простым запросам.
Современные агенты для веб-извлечения данных уже в деле.
6. AnthropicAI добавляет медицинские навыки и коннекторы для Claude
Новый навык разработки FHIR улучшает совместимость медицинских систем. Навык проверки предварительного согласования сверяет требования страхового покрытия, клинические рекомендации и записи пациента. Может быть адаптирован под политики конкретной организации.
Агенты Claude выходят в регулируемые медицинские рабочие процессы.
7. Vercel выпускает навыки агентов для оптимизации React и Next.js
Более 10 лет знаний по оптимизации фронтенда упакованы в повторно используемые навыки агентов. Устанавливаются через npx; достаточно дать команду — агент проанализирует репозиторий на соответствие лучшим практикам и автоматически внесёт приоритетные исправления.
Экспертные знания разработчиков становятся развёртываемыми знаниями агентов.
8. Google разрабатывает инструмент «Auto Browse» для Gemini
Превращает Chrome в агентивный браузер с Gemini в качестве управляющего интерфейса. Продолжение агентивных функций, анонсированных в сентябре. Gemini самостоятельно перемещается по вебу и взаимодействует с сайтами.
Ещё больше агентов от Google!
9. Генеральный директор Airbnb Брайан Чески: Apple должна создать iPhone, изначально предназначенный для ИИ общего назначения (AGI)
«До-ИИ устройства, запускающие ИИ», требуют полного перепроектирования с нуля. Полностью агентивное устройство, которое работает, пока вы спите. Устройства следует проектировать изначально для агентов, а не дооснащать их задним числом.
Видение: аппаратное обеспечение, созданное для автономной работы ИИ.
10. Anthropic работает над голосовым управлением для агентов Claude Cowork
Новые виджеты для результатов поиска — погода, акции, спорт, карты. В ближайшее время появится режим голосового управления. Управляйте агентами Cowork без использования рук с помощью голосовых команд.
Голосовые агентивные рабочие процессы скоро появятся.
Еще бы агента чтобы за меня собачьи говно и ссанину из вольеров убирал...
Корея запустила «Игру в кальмара» в сфере ИИ, чтобы конкурировать с США и Китаем
Государственный конкурс на выживание призван найти лучшие отечественные модели ИИ.
В конце прошлого года более тысячи человек собрались в конгресс-центре Сеула, где ведущие инженеры представили свои последние достижения в области искусственного интеллекта. Несмотря на сложную терминологию, наполнявшую огромный зал, это событие стало обязательным для корейских технологических руководителей и инвесторов. Ходили слухи, что министр науки даже покинул парламентские слушания по поводу утечки данных в компании Coupang Inc., чтобы лично посмотреть демонстрации — редкое состязание с высокими ставками, определявшее, кто создал лучшую отечественную модель ИИ.
Когда десятки тысяч зрителей следили за трансляцией в прямом эфире, зал взрывался аплодисментами и возгласами каждый раз, когда участники выходили на сцену, понимая, что для некоторых из них это может стать последним появлением.
Это соревнование, которое некоторые называют «Игрой в кальмара» в честь популярного сериала Netflix о выживании, представляет собой спонсируемый правительством турнир, анонсированный в августе и рассчитанный более чем на год. Он призван выявить лидеров в стремлении страны стать мощной державой в области ИИ. Формат, как и в сериале, ставшем символом культурного мягкого влияния Кореи, беспощаден: базовые модели ИИ команд каждые шесть месяцев проходят оценку и отбор жюри под надзором Министерства науки и ИКТ.
В четверг жюри исключило подразделение компании Naver Corp., критиковавшееся за использование иностранной технологии. Также было отстранено подразделение по ИИ компании NCSoft Corp. — единственная команда во главе с женщиной — на основании оценки производительности её модели. Это стало неожиданностью, поскольку ожидалось исключение лишь одной команды. Согласно заявлению министерства науки, в гонке остались подразделения LG и SK Group, а также стартап в области ИИ Upstage. Министерство также объявило, что в следующем этапе соревнований примет участие ещё одна команда. Два победителя будут объявлены в начале 2027 года.
«Это может выглядеть как зрелище, но на самом деле это состязание с высокими ставками, которое определит будущее Кореи», — сказал Чан Джун Парк, доцент Школы программного обеспечения Университета Сунсиль в Сеуле.
Правительство делает ставку на то, что конкуренция ускорит инновации и укрепит отечественную индустрию ИИ в сфере, всё больше контролируемой американскими и китайскими игроками. По словам чиновников, конечная цель страны — разработать собственные модели с открытым исходным кодом, сравнимые по качеству с глобальными передовыми моделями, такими как ChatGPT и DeepSeek.
Южная Корея входит в число всё большего количества стран, решительно настроенных не допустить, чтобы их промышленность и рабочая сила оказались в хвосте развития ИИ. Франция также стремится стать третьим центром ИИ, инвестируя миллиарды в проекты в этой области и поддерживая местных разработчиков. Саудовская Аравия и ОАЭ используют свой огромный капитал для приобретения передовой вычислительной инфраструктуры и финансирования собственных моделей, таких как Falcon LLM. Другие страны, включая Сингапур, Японию, Канаду и Индию, также разрабатывают собственные стратегии суверенного ИИ.
Корейские чиновники особенно привержены созданию отечественных базовых моделей, поскольку страна уже является активным пользователем ИИ — одним из крупнейших мировых рынков ChatGPT среди платящих пользователей. Кроме того, здесь находится самая высокая в мире плотность промышленных роботов — сектор, который ждут радикальные изменения благодаря этой технологии.
Министр науки и ИКТ Бэ Кён Хун, назначенный в июле, считает, что страна может использовать своё уникальное положение «полносвязной ИИ-страны» с собственными передовыми чипами памяти, внутренним облачным хранилищем и приложениями.
«Несколько стран борются за третье место, но мы не считаем себя просто ещё одним претендентом в этой группе, — заявил он. — Мы верим, что у нас есть реальный шанс стать серьёзным глобальным игроком, способным бросить вызов двум лидерам».
Претенденты и споры
Для участников этот конкурс может стать решающим катализатором их амбиций в области ИИ. Правительство предоставляет им доступ к графическим процессорам (GPU) и наборам данных, а победившие команды получат шанс занять влиятельную — и, возможно, прибыльную — позицию в экосистеме ИИ. Исключённые команды потеряют доступ к GPU. После объявления в четверг акции Naver упали, тогда как акции компаний группы LG и SK Telecom выросли.
LG AI Research широко считается главным фаворитом. Её модель под названием K-Exaone получила наивысший общий балл на последнем этапе.
SK Telecom также привлекает внимание масштабом своей модели. Её модель A.X K1 насчитывает 519 миллиардов параметров — примерно вдвое больше, чем у K-Exaone, и приближается к уровню новейших моделей DeepSeek, хотя и уступает самой продвинутой версии ChatGPT. Как правило, больший объём параметров, отражающий количество переменных, используемых в машинном обучении, указывает на более сложные модели с повышенными возможностями логического вывода, хотя это также может означать значительные вычислительные и энергетические затраты.
Пятимесячный стартап Upstage, стремящийся к IPO, также остаётся в гонке после презентации мощной и экономически эффективной большой языковой модели. Правительство планирует вскоре начать принимать заявки на участие четвёртой команды в следующем раунде оценок, который ожидается в середине года.
Соревнование также вызвало дискуссию о том, что именно считать настоящим отечественным ИИ. Правительство подчеркивает необходимость, чтобы базовые модели ИИ обучались полностью «с нуля» с использованием собственных методов обучения, данных и архитектуры. По мере того как команды пытаются достичь уровня глобальных лидеров, их постоянно преследуют обвинения в использовании иностранной технологии — несмотря на официальное требование создавать модели с нуля.
Спор достиг апогея, когда конкурирующая компания обвинила модель Solar Open от Upstage в сильном сходстве с китайской моделью GLM-4.5-Air. Upstage отверг обвинения и провёл публичную сессию верификации, в результате которой обвинитель принёс извинения, однако пристальное внимание распространилось и на других участников. Критики обвинили Naver Cloud в использовании видеокодеров и весов, схожих с архитектурами, выпущенными китайскими лабораториями, такими как Alibaba Group Holding Ltd. Модель SK Telecom также подверглась проверке из-за предполагаемого сходства архитектуры с китайской моделью.
Использование существующих архитектур — обычная практика в разработке ИИ. Для многих время и затраты, необходимые для создания передовой модели с нуля, непомерно велики, и многие участники в той или иной степени опираются на фундаментальные исследования лидеров, таких как Meta Platforms Inc.
Государственный конкурс на выживание призван найти лучшие отечественные модели ИИ.
В конце прошлого года более тысячи человек собрались в конгресс-центре Сеула, где ведущие инженеры представили свои последние достижения в области искусственного интеллекта. Несмотря на сложную терминологию, наполнявшую огромный зал, это событие стало обязательным для корейских технологических руководителей и инвесторов. Ходили слухи, что министр науки даже покинул парламентские слушания по поводу утечки данных в компании Coupang Inc., чтобы лично посмотреть демонстрации — редкое состязание с высокими ставками, определявшее, кто создал лучшую отечественную модель ИИ.
Когда десятки тысяч зрителей следили за трансляцией в прямом эфире, зал взрывался аплодисментами и возгласами каждый раз, когда участники выходили на сцену, понимая, что для некоторых из них это может стать последним появлением.
Это соревнование, которое некоторые называют «Игрой в кальмара» в честь популярного сериала Netflix о выживании, представляет собой спонсируемый правительством турнир, анонсированный в августе и рассчитанный более чем на год. Он призван выявить лидеров в стремлении страны стать мощной державой в области ИИ. Формат, как и в сериале, ставшем символом культурного мягкого влияния Кореи, беспощаден: базовые модели ИИ команд каждые шесть месяцев проходят оценку и отбор жюри под надзором Министерства науки и ИКТ.
В четверг жюри исключило подразделение компании Naver Corp., критиковавшееся за использование иностранной технологии. Также было отстранено подразделение по ИИ компании NCSoft Corp. — единственная команда во главе с женщиной — на основании оценки производительности её модели. Это стало неожиданностью, поскольку ожидалось исключение лишь одной команды. Согласно заявлению министерства науки, в гонке остались подразделения LG и SK Group, а также стартап в области ИИ Upstage. Министерство также объявило, что в следующем этапе соревнований примет участие ещё одна команда. Два победителя будут объявлены в начале 2027 года.
«Это может выглядеть как зрелище, но на самом деле это состязание с высокими ставками, которое определит будущее Кореи», — сказал Чан Джун Парк, доцент Школы программного обеспечения Университета Сунсиль в Сеуле.
Правительство делает ставку на то, что конкуренция ускорит инновации и укрепит отечественную индустрию ИИ в сфере, всё больше контролируемой американскими и китайскими игроками. По словам чиновников, конечная цель страны — разработать собственные модели с открытым исходным кодом, сравнимые по качеству с глобальными передовыми моделями, такими как ChatGPT и DeepSeek.
Южная Корея входит в число всё большего количества стран, решительно настроенных не допустить, чтобы их промышленность и рабочая сила оказались в хвосте развития ИИ. Франция также стремится стать третьим центром ИИ, инвестируя миллиарды в проекты в этой области и поддерживая местных разработчиков. Саудовская Аравия и ОАЭ используют свой огромный капитал для приобретения передовой вычислительной инфраструктуры и финансирования собственных моделей, таких как Falcon LLM. Другие страны, включая Сингапур, Японию, Канаду и Индию, также разрабатывают собственные стратегии суверенного ИИ.
Корейские чиновники особенно привержены созданию отечественных базовых моделей, поскольку страна уже является активным пользователем ИИ — одним из крупнейших мировых рынков ChatGPT среди платящих пользователей. Кроме того, здесь находится самая высокая в мире плотность промышленных роботов — сектор, который ждут радикальные изменения благодаря этой технологии.
Министр науки и ИКТ Бэ Кён Хун, назначенный в июле, считает, что страна может использовать своё уникальное положение «полносвязной ИИ-страны» с собственными передовыми чипами памяти, внутренним облачным хранилищем и приложениями.
«Несколько стран борются за третье место, но мы не считаем себя просто ещё одним претендентом в этой группе, — заявил он. — Мы верим, что у нас есть реальный шанс стать серьёзным глобальным игроком, способным бросить вызов двум лидерам».
Претенденты и споры
Для участников этот конкурс может стать решающим катализатором их амбиций в области ИИ. Правительство предоставляет им доступ к графическим процессорам (GPU) и наборам данных, а победившие команды получат шанс занять влиятельную — и, возможно, прибыльную — позицию в экосистеме ИИ. Исключённые команды потеряют доступ к GPU. После объявления в четверг акции Naver упали, тогда как акции компаний группы LG и SK Telecom выросли.
LG AI Research широко считается главным фаворитом. Её модель под названием K-Exaone получила наивысший общий балл на последнем этапе.
SK Telecom также привлекает внимание масштабом своей модели. Её модель A.X K1 насчитывает 519 миллиардов параметров — примерно вдвое больше, чем у K-Exaone, и приближается к уровню новейших моделей DeepSeek, хотя и уступает самой продвинутой версии ChatGPT. Как правило, больший объём параметров, отражающий количество переменных, используемых в машинном обучении, указывает на более сложные модели с повышенными возможностями логического вывода, хотя это также может означать значительные вычислительные и энергетические затраты.
Пятимесячный стартап Upstage, стремящийся к IPO, также остаётся в гонке после презентации мощной и экономически эффективной большой языковой модели. Правительство планирует вскоре начать принимать заявки на участие четвёртой команды в следующем раунде оценок, который ожидается в середине года.
Соревнование также вызвало дискуссию о том, что именно считать настоящим отечественным ИИ. Правительство подчеркивает необходимость, чтобы базовые модели ИИ обучались полностью «с нуля» с использованием собственных методов обучения, данных и архитектуры. По мере того как команды пытаются достичь уровня глобальных лидеров, их постоянно преследуют обвинения в использовании иностранной технологии — несмотря на официальное требование создавать модели с нуля.
Спор достиг апогея, когда конкурирующая компания обвинила модель Solar Open от Upstage в сильном сходстве с китайской моделью GLM-4.5-Air. Upstage отверг обвинения и провёл публичную сессию верификации, в результате которой обвинитель принёс извинения, однако пристальное внимание распространилось и на других участников. Критики обвинили Naver Cloud в использовании видеокодеров и весов, схожих с архитектурами, выпущенными китайскими лабораториями, такими как Alibaba Group Holding Ltd. Модель SK Telecom также подверглась проверке из-за предполагаемого сходства архитектуры с китайской моделью.
Использование существующих архитектур — обычная практика в разработке ИИ. Для многих время и затраты, необходимые для создания передовой модели с нуля, непомерно велики, и многие участники в той или иной степени опираются на фундаментальные исследования лидеров, таких как Meta Platforms Inc.
Исключая Naver Cloud, правительственные чиновники сообщили журналистам, что частичное использование существующей китайской модели нарушило требования программы. Они также уточнили, что не видят оснований дисквалифицировать SK Telecom или Upstage. В четверг Naver заявила, что уважает решение жюри.
Даже без подобных споров участники говорят, что эмоции на протяжении всего соревнования накалялись: инженеры из разных команд работают круглосуточно, чтобы проверять качество наборов данных и дорабатывать модели для повышения производительности, что может быть одновременно монотонным и трудоёмким.
Ли Джинсик, руководитель лаборатории Exaone в LG AI Research, сказал, что работает так поздно, что прошли месяцы с тех пор, как он видел своего малыша бодрствующим. Тем не менее, он и другие руководители проектов говорят, что рады участвовать в соревновании, которое может иметь серьёзные последствия для технологической отрасли Кореи и всей экономики в целом.
«Это нервирует. Но именно так и начался K-pop», — сказал генеральный директор Upstage Сун Ким, сравнивая ситуацию с кастинг-шоу, породившими первых звёзд ныне знаменитой музыкальной сцены страны. «Я совершенно уверен, что то же самое произойдёт и в области ИИ и науки в Корее».
Хотя Южная Корея не единственная страна, развивающая собственные возможности в области ИИ, эта инициатива следует знакомому для нации из 51,6 миллиона человек сценарию, благодаря которому она поднялась из руин Корейской войны через уникальный симбиоз государственных инвестиций и частных амбиций. Направляя финансирование в ключевые отрасли, правительство неоднократно превращало некогда бедную страну в процветающую капиталистическую демократию.
В 1968 году, когда Южная Корея всё ещё зависела от продовольственной помощи США, тогдашний президент Пак Чжонхи протолкнул строительство автомагистрали Сеул–Пусан — проект, который в то время широко раскритиковали как безрассудную фантазию. Чон Чжу Ён, основатель Hyundai Group, позже построивший в Корее крупнейшую в мире судостроительную компанию, тем не менее поддержал эту идею, помогая запустить промышленный взлёт страны. Три десятилетия спустя президент Ким Дэ Чжун совершил очередной поворот, создав сверхбыстрый широкополосный интернет, который стал катализатором цифрового подъёма страны.
Президент Ли Чжэ Мён представляет искусственный интеллект как следующий великий скачок. В ноябрьском бюджетном выступлении Ли пообещал построить «ИИ-магистраль» — национальную инфраструктуру вычислительных мощностей, данных и внедрения технологии 6G. Прибегая к той же логике, что и при строительстве дорог и интернета, Корея делает ставку на то, что сможет снова инженерным путём выйти на вершину.
На этот раз частный сектор — во главе с чеболями и растущими стартапами — выступает главным двигателем инициативы, возглавляемой государством. Председатель SK Group Чхэ Тхэ Вон появился онлайн в видеообращении на декабрьском мероприятии, подчеркнув, насколько важна для будущего страны собственная суверенная модель ИИ.
Всё это внимание означает и давление, и гордость, говорит Ким Тхэ Юн, руководитель команды SK Telecom по базовым моделям. Он говорит, что поседел с начала соревнований и, впервые нарушая традицию, был слишком занят, чтобы помочь родителям с ежегодным урожаем мандаринов на их ферме на острове Чеджу у южного побережья.
«Участвовать в проекте такой важности — редкая честь, — сказал он. — Это мечта инженера».
Щас бы кальмара с пивком...
Тысячи компаний подпитывают бум искусственного интеллекта в Китае.
Государственный реестр отслеживает их всех
Как Администрация по делам киберпространства Китая невольно создала путеводитель по внутренней революции ИИ в стране.
Когда DeepSeek взорвал мировую сцену в январе 2025 года, он, казалось, появился из ниоткуда. Однако эта крупная языковая модель стала лишь одной из тысяч генеративных ИИ-инструментов, выпущенных в Китае с 2023 года — и существует публичный архив каждого из них.
Главный интернет-регулятор страны, Администрация по делам киберпространства Китая (CAC), требует, чтобы любая компания, запускающая ИИ-инструмент, обладающий «свойствами формирования общественного мнения или возможностями социальной мобилизации», сначала зарегистрировала его в публичной базе данных: реестре алгоритмов. При подаче заявки разработчики должны продемонстрировать, как их продукт избегает 31 категории рисков — от дискриминации по возрасту и полу до психологического вреда и «нарушения основополагающих социалистических ценностей».
Заявители подают регистрационные документы в местное отделение CAC (например, в Шанхайское CAC для компаний, зарегистрированных в Шанхае), которое затем пересылает заявку в центральный офис CAC для окончательного утверждения. Только после этого инструмент публично вносится в реестр алгоритмов. В то время как Европейский союз продвигает единый всеобъемлющий Закон об ИИ, отмечает Мэтт Шихэн, научный сотрудник Фонда Карнеги за международный мир, подход Китая к регулированию более ситуативный: он нацелен на конкретные алгоритмы и последовательно вырабатывает итеративные стандарты. (В США нет аналогичной системы регистрации или централизованного регуляторного органа.)
Со временем CAC невольно создала самую подробную карту экосистемы ИИ какой-либо страны в мире.
Откройте обновление CAC от августа 2024 года, и вы увидите DeepSeek, занесённый как запись №152 — одна строка в аккуратно составленной таблице. Пролистывая таблицу, вы найдёте ИИ, управляющий частными гостевыми домами, и ИИ, составляющий патентные заявки. Один помогает врачам-гинекологам в шанхайском родильном отделении, другой управляет государственными энергосетями. Кендра Шефер и её коллеги из пекинской консалтинговой компании Trivium China собирают обновления CAC в единую комплексную базу данных, дополняя их собственными исследованиями.
Широкий взгляд на бум
Почти 80 % регистраций генеративного ИИ в Китае сосредоточены в крупнейших технологических центрах страны — Пекине, Шэньчжэне, Шанхае и Ханчжоу. У каждого города есть свои сильные стороны: элитные университеты, национальные лаборатории и политический вес дают Пекину преимущество в масштабных инновациях; Шэньчжэнь (в провинции Гуандун) располагает плотной цепочкой поставок оборудования и огромным пулом инженерных талантов; Шанхай, находясь рядом с международными корпорациями, преуспевает в коммерциализации; а Ханчжоу (в провинции Чжэцзян) питается империей электронной коммерции Alibaba.
Однако инновации распространяются далеко за пределы прибрежных регионов. Чунцин позиционирует себя как узел ИИ в производстве и логистике; а благодаря значительным государственным инвестициям город Хэфэй в провинции Аньхой стал известен как «китайская долина речи» благодаря скоплению компаний, специализирующихся на распознавании речи, включая iFlyTek. Заявки также поступают из менее очевидных регионов, таких как Гуйчжоу — «Большая Долина Больших Данных» Китая, где массивные дата-центры обеспечивают работу модели Huawei Pangu, и Внутренняя Монголия, где государственные предприятия внедряют ИИ в горнодобывающую промышленность и сельское хозяйство.
В наборе данных Trivium государственные структуры — от государственных предприятий до финансируемых правительством исследовательских институтов — составляют 22 % всех регистраций. Многие из этих организаций сотрудничают с крупными технологическими компаниями для создания своих ИИ-решений: например, PetroChina объединилась с Huawei и iFlyTek для разработки приложений в нефтегазовой сфере; State Grid использовала DeepSeek для создания модели, оптимизирующей энергосети.
Иностранные компании составляют всего 0,5 % регистраций. Например, IKEA зарегистрировала алгоритм «умного покупателя», который генерирует рекомендации товаров. Yum China, материнская компания, управляющая сетью Kentucky Fried Chicken в Китае, зарегистрировала модель, создающую меню и рекламные материалы.
Фокус на конкуренцию
Более половины записей в реестре алгоритмов, по словам Шефер, относятся к так называемым кросс-секторальным технологиям. Они варьируются от фундаментальных моделей до «универсальных» генераторов текста и широкого спектра мультимедийных инструментов — заменителей голоса, 3D-рендеров, генераторов изображений. «Никто не хочет оказаться в ситуации, когда зависит от технологий конкурента», — говорит Шефер. В отличие от США, где рынок доминируют OpenAI, Anthropic и Google DeepMind, конкуренция в Китае за создание фундаментальных ИИ остаётся разнообразной и острой. Однако разработка таких моделей обходится дорого, и рынок начинает консолидироваться. Шесть «тигров ИИ» Китая — Moonshot, Minimax, Zhipu, Baichuan, 0.1AI и Stepfun — все получают поддержку от Alibaba или Tencent. Doubao от ByteDance обогнал DeepSeek и стал самым популярным чат-ботом в Китае, но его лидерство пока не гарантировано.
Нишевые новички
Пока гиганты борются за первенство в сфере чат-ботов, стартапы усердно работают во всех мыслимых отраслях.
Squirrel AI (Суньшушу)
Основатель Дерек Ли утверждает, что его компании, существующей уже 12 лет, далеко до конкурентов в сфере образовательных технологий. По его словам, другие просто «приделали колёса к лошади», навесив ИИ на своё устаревшее программное обеспечение. Squirrel AI, по их утверждениям, способна диагностировать пробелы в знаниях, измерять прогресс и корректировать уроки в реальном времени.
Когда в 2021 году Китай запретил репетиторство с целью получения прибыли, доходы компании рухнули в одночасье. Тогда она перешла к лицензированию своей платформы франчайзи, которые также продавали планшеты компании с ИИ. Сеть Squirrel AI насчитывает более 3000 центров по всей стране, обслуживающих 1,2 миллиона учеников. Сейчас компания рассматривает возможность выхода на рынок США.
Ли, который перевёл своих сыновей из частной школы в Шанхае, чтобы обучать их дома на платформе Squirrel, утверждает: «В будущем учителя не будут преподавать знания. Вместо этого они станут аналитиками данных, понимающими отчёты об обучении и способности учеников, а также психологами, разбирающимися в эмоциях и формирующими личность».
AI Kanshe («ИИ видит язык»)
AI Kanshe — это стартап в области традиционной китайской медицины, анализирующий здоровье по изображениям языка, ладоней и лица. Компанию основал Ли Вэньхуа, бывший сотрудник Yaoshi Bang — одной из первых онлайн-аптек Китая. Долгое время изучая диагностику по языку и ладоням, Ли захотел объединить диагностические методы традиционной китайской медицины с современным машинным зрением. Компания обслуживает как потребителей, так и медицинских специалистов в клиниках, аптеках и некоторых больницах, предоставляя инструменты для поддержки диагностики и принятия решений. Её модель обучена на более чем 100 000 аннотированных изображениях языков, ладоней и лиц.
Zhongtan Puhui Cloud Technology (Чжунтань Пухуэй Юнь Кэцзи)
Zhongtan Puhui Cloud Technology, основанная в 2024 году У Суном, бывшим квантовым трейдером с Уолл-стрит, разрабатывает ИИ-инструменты для учёта углеродного следа. По словам У, «зелёный» переход всё ещё опирается на трудоёмкий ручной труд, который можно автоматизировать.
Государственный реестр отслеживает их всех
Как Администрация по делам киберпространства Китая невольно создала путеводитель по внутренней революции ИИ в стране.
Когда DeepSeek взорвал мировую сцену в январе 2025 года, он, казалось, появился из ниоткуда. Однако эта крупная языковая модель стала лишь одной из тысяч генеративных ИИ-инструментов, выпущенных в Китае с 2023 года — и существует публичный архив каждого из них.
Главный интернет-регулятор страны, Администрация по делам киберпространства Китая (CAC), требует, чтобы любая компания, запускающая ИИ-инструмент, обладающий «свойствами формирования общественного мнения или возможностями социальной мобилизации», сначала зарегистрировала его в публичной базе данных: реестре алгоритмов. При подаче заявки разработчики должны продемонстрировать, как их продукт избегает 31 категории рисков — от дискриминации по возрасту и полу до психологического вреда и «нарушения основополагающих социалистических ценностей».
Заявители подают регистрационные документы в местное отделение CAC (например, в Шанхайское CAC для компаний, зарегистрированных в Шанхае), которое затем пересылает заявку в центральный офис CAC для окончательного утверждения. Только после этого инструмент публично вносится в реестр алгоритмов. В то время как Европейский союз продвигает единый всеобъемлющий Закон об ИИ, отмечает Мэтт Шихэн, научный сотрудник Фонда Карнеги за международный мир, подход Китая к регулированию более ситуативный: он нацелен на конкретные алгоритмы и последовательно вырабатывает итеративные стандарты. (В США нет аналогичной системы регистрации или централизованного регуляторного органа.)
Со временем CAC невольно создала самую подробную карту экосистемы ИИ какой-либо страны в мире.
Откройте обновление CAC от августа 2024 года, и вы увидите DeepSeek, занесённый как запись №152 — одна строка в аккуратно составленной таблице. Пролистывая таблицу, вы найдёте ИИ, управляющий частными гостевыми домами, и ИИ, составляющий патентные заявки. Один помогает врачам-гинекологам в шанхайском родильном отделении, другой управляет государственными энергосетями. Кендра Шефер и её коллеги из пекинской консалтинговой компании Trivium China собирают обновления CAC в единую комплексную базу данных, дополняя их собственными исследованиями.
Широкий взгляд на бум
Почти 80 % регистраций генеративного ИИ в Китае сосредоточены в крупнейших технологических центрах страны — Пекине, Шэньчжэне, Шанхае и Ханчжоу. У каждого города есть свои сильные стороны: элитные университеты, национальные лаборатории и политический вес дают Пекину преимущество в масштабных инновациях; Шэньчжэнь (в провинции Гуандун) располагает плотной цепочкой поставок оборудования и огромным пулом инженерных талантов; Шанхай, находясь рядом с международными корпорациями, преуспевает в коммерциализации; а Ханчжоу (в провинции Чжэцзян) питается империей электронной коммерции Alibaba.
Однако инновации распространяются далеко за пределы прибрежных регионов. Чунцин позиционирует себя как узел ИИ в производстве и логистике; а благодаря значительным государственным инвестициям город Хэфэй в провинции Аньхой стал известен как «китайская долина речи» благодаря скоплению компаний, специализирующихся на распознавании речи, включая iFlyTek. Заявки также поступают из менее очевидных регионов, таких как Гуйчжоу — «Большая Долина Больших Данных» Китая, где массивные дата-центры обеспечивают работу модели Huawei Pangu, и Внутренняя Монголия, где государственные предприятия внедряют ИИ в горнодобывающую промышленность и сельское хозяйство.
В наборе данных Trivium государственные структуры — от государственных предприятий до финансируемых правительством исследовательских институтов — составляют 22 % всех регистраций. Многие из этих организаций сотрудничают с крупными технологическими компаниями для создания своих ИИ-решений: например, PetroChina объединилась с Huawei и iFlyTek для разработки приложений в нефтегазовой сфере; State Grid использовала DeepSeek для создания модели, оптимизирующей энергосети.
Иностранные компании составляют всего 0,5 % регистраций. Например, IKEA зарегистрировала алгоритм «умного покупателя», который генерирует рекомендации товаров. Yum China, материнская компания, управляющая сетью Kentucky Fried Chicken в Китае, зарегистрировала модель, создающую меню и рекламные материалы.
Фокус на конкуренцию
Более половины записей в реестре алгоритмов, по словам Шефер, относятся к так называемым кросс-секторальным технологиям. Они варьируются от фундаментальных моделей до «универсальных» генераторов текста и широкого спектра мультимедийных инструментов — заменителей голоса, 3D-рендеров, генераторов изображений. «Никто не хочет оказаться в ситуации, когда зависит от технологий конкурента», — говорит Шефер. В отличие от США, где рынок доминируют OpenAI, Anthropic и Google DeepMind, конкуренция в Китае за создание фундаментальных ИИ остаётся разнообразной и острой. Однако разработка таких моделей обходится дорого, и рынок начинает консолидироваться. Шесть «тигров ИИ» Китая — Moonshot, Minimax, Zhipu, Baichuan, 0.1AI и Stepfun — все получают поддержку от Alibaba или Tencent. Doubao от ByteDance обогнал DeepSeek и стал самым популярным чат-ботом в Китае, но его лидерство пока не гарантировано.
Нишевые новички
Пока гиганты борются за первенство в сфере чат-ботов, стартапы усердно работают во всех мыслимых отраслях.
Squirrel AI (Суньшушу)
Основатель Дерек Ли утверждает, что его компании, существующей уже 12 лет, далеко до конкурентов в сфере образовательных технологий. По его словам, другие просто «приделали колёса к лошади», навесив ИИ на своё устаревшее программное обеспечение. Squirrel AI, по их утверждениям, способна диагностировать пробелы в знаниях, измерять прогресс и корректировать уроки в реальном времени.
Когда в 2021 году Китай запретил репетиторство с целью получения прибыли, доходы компании рухнули в одночасье. Тогда она перешла к лицензированию своей платформы франчайзи, которые также продавали планшеты компании с ИИ. Сеть Squirrel AI насчитывает более 3000 центров по всей стране, обслуживающих 1,2 миллиона учеников. Сейчас компания рассматривает возможность выхода на рынок США.
Ли, который перевёл своих сыновей из частной школы в Шанхае, чтобы обучать их дома на платформе Squirrel, утверждает: «В будущем учителя не будут преподавать знания. Вместо этого они станут аналитиками данных, понимающими отчёты об обучении и способности учеников, а также психологами, разбирающимися в эмоциях и формирующими личность».
AI Kanshe («ИИ видит язык»)
AI Kanshe — это стартап в области традиционной китайской медицины, анализирующий здоровье по изображениям языка, ладоней и лица. Компанию основал Ли Вэньхуа, бывший сотрудник Yaoshi Bang — одной из первых онлайн-аптек Китая. Долгое время изучая диагностику по языку и ладоням, Ли захотел объединить диагностические методы традиционной китайской медицины с современным машинным зрением. Компания обслуживает как потребителей, так и медицинских специалистов в клиниках, аптеках и некоторых больницах, предоставляя инструменты для поддержки диагностики и принятия решений. Её модель обучена на более чем 100 000 аннотированных изображениях языков, ладоней и лиц.
Zhongtan Puhui Cloud Technology (Чжунтань Пухуэй Юнь Кэцзи)
Zhongtan Puhui Cloud Technology, основанная в 2024 году У Суном, бывшим квантовым трейдером с Уолл-стрит, разрабатывает ИИ-инструменты для учёта углеродного следа. По словам У, «зелёный» переход всё ещё опирается на трудоёмкий ручной труд, который можно автоматизировать.
Zhongtan Puhui создаёт ИИ-агентов, выполняющих ряд задач по учёту углерода, включая расчёт углеродного следа и аудит выбросов. Её клиенты варьируются от China Minmetals Group и DHL до малых и средних экспортёров в дельте реки Янцзы.
По утверждению компании, её ИИ-агенты могут получать данные в реальном времени непосредственно с электростанций, выполняя задачу, которая раньше занимала до 30 дней, всего за 15 минут — и по цене, составляющей десятую часть прежней.
Zhongtan Puhui планирует расшириться на европейские рынки. Недавно компания добавила английскую, французскую, португальскую и немецкую версии и планирует продавать свой продукт через Amazon Cloud и Microsoft Azure.
UBtech (Юйбидзюнь Кэцзи)
Вдохновившись роботом Asimo от Honda на технологической выставке в Японии, Чжоу Цзянь основал UBtech в 2012 году. Он потратил шесть лет на совершенствование сервоприводов робота — «суставов», обеспечивающих движение, — прежде чем представить первый робот компании Alpha. В 2023 году UBtech стала первой компанией, создающей человекоподобных роботов, которая вышла на Гонконгскую фондовую биржу.
Базируясь в Шэньчжэне, компания теперь производит роботов для заводов, школ, медицинских учреждений и домашнего использования. Её флагманский Walker S, предназначенный для промышленных и логистических задач, используется автопроизводителями, такими как BYD и Zeekr; её образовательные наборы Jimu и uKIT обучают студентов программированию и ИИ; её дружелюбный человекоподобный робот Alpha Mini уже используется в детских садах Сеула. Компания также разрабатывает роботов для ухода за пожилыми людьми и в качестве компаньонов, а также потребительские устройства, такие как умные пылесосы и газонокосилки.
UBtech дообучает существующие фундаментальные модели сначала в симулированных средах, затем в макетных заводских условиях, прежде чем внедрять их на реальные производственные линии. В настоящее время компания продаёт свою продукцию более чем в 40 странах, и примерно треть её доходов приходится на зарубежные рынки.
XVerse (Юаньсян)
XVerse создаёт правдоподобные виртуальные миры для развлечений. Компанию основал бывший вице-президент Tencent Яо Син. После того как он возглавил разработку ИИ Tencent для игры в го, Яо пришёл к выводу, что ИИ общего назначения (AGI) развивается быстрее всего, когда его цели чёткие и измеримые — как в игре го, — но что большинство реальных задач являются открытыми. Поэтому в 2020 году он покинул Tencent и основал XVerse, чтобы создавать сложные симулированные миры, где ИИ мог бы учиться, действовать и эволюционировать.
В 2024 году компания запустила свой флагманский продукт Saylo, который превращает чат-переписки в захватывающие видео с ИИ-сюжетами. Пользователи создают персонализированных виртуальных персонажей и исследуют разветвлённые сюжетные линии в реальном времени. Приложение насчитывает 20 миллионов пользователей по всему миру. Компания также разработала собственную крупную языковую модель XVerse MoE, обученную на разнообразных источниках данных, включая новости, код, литературу и научные статьи.
Компания также разрабатывает игру на основе ИИ под названием «Легенда Чжаояна», действие которой происходит в фэнтезийном мире, где игрокам предстоит взойти на трон в роли молодого наследного принца и управлять королевством. Игра динамически развивается в зависимости от решений игроков, создавая бесконечное множество возможных сюжетов и концовок.
Haivivi (Юэжань Чуаньсинь)
BubblePal — шарик размером с мячик для гольфа — превращает детские игрушки в болтливых компаньонов. Прикрепите его к плюшевой Пеппе Пиг, и игрушка заговорит голосом Пеппы. Устройство может переключаться между более чем 40 персонажами — от Базза Лайтера из Disney до Царя Обезьян — и говорить на нескольких языках и диалектах, включая французский, немецкий, кантонский и сичуаньский. Сопутствующее приложение позволяет родителям устанавливать учебные цели, например, побуждать ребёнка больше говорить по-английски, и отслеживать еженедельные «отчёты о росте», анализирующие разговоры, эмоции и интересы ребёнка. С момента запуска прошлым летом было продано более 300 000 единиц.
Игрушку производит китайская компания Haivivi, основанная в 2021 году Ли Юном, бывшим руководителем Alibaba, который участвовал в разработке умной колонки компании. Осознав, что многие пользователи умной колонки — дети, Ли решил заняться детскими игрушками и в 2023 году переключился на ИИ-компаньонов. Он переехал из Пекина в Шэньчжэнь, чтобы воспользоваться местной цепочкой поставок электроники.
По утверждению компании, её модели проходят строгую проверку и мониторинг данных, чтобы предотвратить неподобающую речь. Помимо прохождения тщательной процедуры проверки в реестре алгоритмов, компания соблюдает правила CAC по защите данных несовершеннолетних. BubblePal также доступен в США, Канаде и Великобритании, с планами дальнейшего расширения. Haivivi намерена добавить ещё больше популярных персонажей, таких как Lucky Cat, и разработать линейки продуктов для молодых взрослых, например, ИИ-таро.
То, чего не показывает реестр: китайский ИИ выходит на мировой уровень
В последние годы термин «чу хай» («выходить за рубеж») стал модным словечком, поскольку китайские компании ищут возможности за границей, стремясь избежать замедления потребления и слабых капиталовложений на родине. Китай производит около четверти из 100 лучших в мире ИИ-продуктов по доходу, и большинство из них ориентированы на зарубежные рынки. Например, одним из главных источников дохода для компании Glority из Ханчжоу является приложение для определения растений PictureThis, популярное за пределами Китая.
Чтобы избежать геополитических ловушек, некоторые китайские технологические компании дистанцируются от своих корней: нанимают иностранных сотрудников, открывают штаб-квартиры в Сингапуре или Калифорнии или полностью покидают Китай. Например, компания Butterfly Effect была основана в Китае и создала универсального ИИ-агента под названием Manus. Вскоре после того, как США ввели экспортные ограничения на чипы Nvidia, компания переехала в Сингапур, уволила большую часть китайского персонала и удалила весь свой контент из китайских социальных сетей.
Неоднозначная идентичность Butterfly Effect поднимает более глубокий вопрос: что значит быть «китайской» ИИ-компанией?
Амодей и Хассабис сказали на Давосе о сроках появления ИИ общего назначения, катастрофе рабочих мест и Китае
Тревожные новости - глобальные изменения грядут в ближайшие 2-4 года.
Инженеры, которые не пишут код, модели, обучающиеся обманывать, и «страна гениев в дата-центре»
Что на самом деле думают двое из самых информированных людей на планете
На этой неделе в Давосе произошло нечто необычное. Дарио Амодей, генеральный директор Anthropic, и Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, оказались в одной комнате. Затем они начали соглашаться друг с другом — в том числе по самым пугающим вопросам.
Это конкуренты. Их компании участвуют в гонке за создание искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН). И всё же, когда их спрашивали о сроках, рабочих местах и экзистенциальных рисках, они неизменно приходили к одному и тому же тревожному выводу: это происходит быстрее, чем большинство людей осознаёт; масштабы потрясений будут серьёзными, а окно возможностей для того, чтобы всё сделать правильно, стремительно сужается.
Две отдельные сессии. Одно интервью Bloomberg с Амодеем. Один совместный дебат под модерацией Занни Минтон Беддоуз из The Economist. Часы видеозаписей. Вот что выяснилось из этих бесед.
Сроки: два–четыре года
Забудьте об осторожных формулировках вроде «когда-нибудь в этом десятилетии». Оба руководителя назвали конкретные цифры.
Амодей, выступая перед Джоном Миклтуэйтом из Bloomberg:
«Я думаю, что мы находимся в одном–двух годах от момента, когда ИИ действительно начнёт нас обгонять».
Он говорит об ИИ-системах, которые станут умнее людей почти во всём. Это не гипотетическая перспектива, а горизонт планирования.
Хассабис предложил чуть более широкий диапазон (2027–2030 годы), но с важной оговоркой. Задержка связана не с тем, появится ли такой интеллект, а с физическими ограничениями.
«Хотя программирование и математика легко автоматизировать, поскольку они верифицируемы, естественные науки сложнее. ИИ может предсказать химическое соединение, но вам всё равно нужны физические эксперименты для его подтверждения».
Иными словами: цифровые задачи ускоряются без трения. Claude может написать код, проверить, компилируется ли он, и повторить попытку. Но биология, химия, материаловедение? Для них требуются атомы, а не только биты. Лаборатории требуют времени. Эксперименты требуют времени.
Тем не менее, оба согласились с механизмом, который движет этот процесс. И именно эта часть заслуживает вашего внимания.
Цикл, который всё меняет
Вот в чём дело с экспоненциальными процессами: сначала они кажутся медленными, а потом — внезапно — нет.
Амодей использовал закон Мура как аналогию:
«Как в 90-х, когда вы наблюдали закон Мура — удвоение вычислительной мощности каждые 12 или 18 месяцев, — сейчас у нас есть нечто подобное, но уже применительно к самому интеллекту».
Период удвоения возможностей ИИ? Где-то между 4 и 12 месяцами, в зависимости от того, как вы это измеряете. Речь идёт не о вычислительной мощности, а о когнитивных способностях в различных задачах.
Но вот что делает этот процесс принципиально отличным от закона Мура: теперь модели сами пишут код для собственного улучшения.
Амодей произнёс это почти мимоходом, но эффект был сильный:
«У меня в Anthropic есть инженеры, которые говорят: “Я больше вообще не пишу код. Я просто даю модели написать его, а потом редактирую”».
Команда, создавшая Claude Cowork (программное обеспечение для автоматизации настольных задач), сделала это за полторы недели, используя Claude Code.
Подумайте об этом секунду. ИИ написал инструмент, который помогает людям использовать ИИ для написания кода. А собственные инженеры Anthropic теперь стали редакторами, а не авторами.
Хассабис подтвердил ту же динамику в DeepMind. Но добавил важный нюанс: современные модели могут решать задачи, которые вы им даёте. Но пока они не умеют задавать правильные вопросы.
«Сейчас отсутствуют некоторые ключевые способности… не просто решение существующих гипотез, а именно формулирование самого вопроса. Это высший уровень научного творчества».
Как только этот пробел будет закрыт — когда ИИ сможет не только проверять гипотезы, но и самостоятельно их формулировать — цикл станет намного плотнее.
Рабочие места: где они расходились (и где были единодушны)
Год назад Амодей предсказал «резню среди белых воротничков». Его спросили, придерживается ли он этого мнения до сих пор.
Да, придерживается. Но он аккуратно сформулировал свою позицию:
«Я думаю, у нас может возникнуть очень необычная комбинация — очень быстрый рост ВВП при высокой безработице, или, по крайней мере, неполной занятости, низкооплачиваемых работах и высоком неравенстве. Я не думаю, что раньше мы сталкивались с такой макроэкономической ситуацией».
Обычно быстрый рост означает низкую безработицу. Экономика расширяется — создаются рабочие места. Но если рост обеспечивается машинами, выполняющими когнитивную работу (ту, что раньше требовала дорогих специалистов), возникает разрыв: ВВП растёт, а медианные зарплаты — нет.
Амодей особо подчеркнул проблему сроков:
«Исторически рынки труда адаптировались. Фермеры становились рабочими на заводах. Но если ИИ превзойдёт человеческие возможности за два–три года, экономика не успеет перестроиться достаточно быстро».
Хассабис был более сдержан. По его мнению, первыми удар примут на себя младшие должности: стажёры, позиции начального уровня, задачи, которые обычно поручают тем, кто ещё учится. Его совет студентам был прямолинейным:
«Я бы сказал студентам: станьте по-настоящему, невероятно искусными в использовании этих инструментов. Это позволит вам совершить скачок и сразу стать полезными в профессии».
Подтекст ясен: если вы не умеете эффективно использовать ИИ, вы конкурируете против него. Если умеете — вы конкурируете с ним на своей стороне. Разрыв между этими двумя позициями стремительно растёт.
Ни один из них не игнорировал масштабы потрясений. Ни один не предлагал простых решений. Амодей специально отметил, что Anthropic отслеживает в реальном времени, как используется Claude: в каких отраслях, какие задачи решаются, усиливает ли он труд или полностью автоматизирует его. «Официальная статистика просто не успевает за происходящим», — сказал он.
Когда Миклтуэйт спросил, не приведёт ли это к повышению налогов для борьбы с неравенством, Амодей не уклонился:
«Я думаю, что эта проблема будет настолько велика, что в какой-то момент все поймут необходимость какого-то макроэкономического вмешательства».
(Безусловный базовый доход, кто-нибудь?)
Он отверг предложенную в Калифорнии налог на богатство как «плохо продуманную», но его предупреждение коллегам было чётким: заранее думайте, как сделать так, чтобы все получили выгоду, иначе вас ждут бессмысленные политические решения.
Данные показывают, что потрясения будут распределены неравномерно. Административная и юридическая работа подвержены наибольшему риску автоматизации (44–46% задач). Клиническое здравоохранение и строительство находятся на другом конце шкалы (10–15%). Именно белые воротнички, а не синие, находятся под прицелом.
Китай: «продавать ядерное оружие Северной Корее»
Тревожные новости - глобальные изменения грядут в ближайшие 2-4 года.
Инженеры, которые не пишут код, модели, обучающиеся обманывать, и «страна гениев в дата-центре»
Что на самом деле думают двое из самых информированных людей на планете
На этой неделе в Давосе произошло нечто необычное. Дарио Амодей, генеральный директор Anthropic, и Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, оказались в одной комнате. Затем они начали соглашаться друг с другом — в том числе по самым пугающим вопросам.
Это конкуренты. Их компании участвуют в гонке за создание искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН). И всё же, когда их спрашивали о сроках, рабочих местах и экзистенциальных рисках, они неизменно приходили к одному и тому же тревожному выводу: это происходит быстрее, чем большинство людей осознаёт; масштабы потрясений будут серьёзными, а окно возможностей для того, чтобы всё сделать правильно, стремительно сужается.
Две отдельные сессии. Одно интервью Bloomberg с Амодеем. Один совместный дебат под модерацией Занни Минтон Беддоуз из The Economist. Часы видеозаписей. Вот что выяснилось из этих бесед.
Сроки: два–четыре года
Забудьте об осторожных формулировках вроде «когда-нибудь в этом десятилетии». Оба руководителя назвали конкретные цифры.
Амодей, выступая перед Джоном Миклтуэйтом из Bloomberg:
«Я думаю, что мы находимся в одном–двух годах от момента, когда ИИ действительно начнёт нас обгонять».
Он говорит об ИИ-системах, которые станут умнее людей почти во всём. Это не гипотетическая перспектива, а горизонт планирования.
Хассабис предложил чуть более широкий диапазон (2027–2030 годы), но с важной оговоркой. Задержка связана не с тем, появится ли такой интеллект, а с физическими ограничениями.
«Хотя программирование и математика легко автоматизировать, поскольку они верифицируемы, естественные науки сложнее. ИИ может предсказать химическое соединение, но вам всё равно нужны физические эксперименты для его подтверждения».
Иными словами: цифровые задачи ускоряются без трения. Claude может написать код, проверить, компилируется ли он, и повторить попытку. Но биология, химия, материаловедение? Для них требуются атомы, а не только биты. Лаборатории требуют времени. Эксперименты требуют времени.
Тем не менее, оба согласились с механизмом, который движет этот процесс. И именно эта часть заслуживает вашего внимания.
Цикл, который всё меняет
Вот в чём дело с экспоненциальными процессами: сначала они кажутся медленными, а потом — внезапно — нет.
Амодей использовал закон Мура как аналогию:
«Как в 90-х, когда вы наблюдали закон Мура — удвоение вычислительной мощности каждые 12 или 18 месяцев, — сейчас у нас есть нечто подобное, но уже применительно к самому интеллекту».
Период удвоения возможностей ИИ? Где-то между 4 и 12 месяцами, в зависимости от того, как вы это измеряете. Речь идёт не о вычислительной мощности, а о когнитивных способностях в различных задачах.
Но вот что делает этот процесс принципиально отличным от закона Мура: теперь модели сами пишут код для собственного улучшения.
Амодей произнёс это почти мимоходом, но эффект был сильный:
«У меня в Anthropic есть инженеры, которые говорят: “Я больше вообще не пишу код. Я просто даю модели написать его, а потом редактирую”».
Команда, создавшая Claude Cowork (программное обеспечение для автоматизации настольных задач), сделала это за полторы недели, используя Claude Code.
Подумайте об этом секунду. ИИ написал инструмент, который помогает людям использовать ИИ для написания кода. А собственные инженеры Anthropic теперь стали редакторами, а не авторами.
Хассабис подтвердил ту же динамику в DeepMind. Но добавил важный нюанс: современные модели могут решать задачи, которые вы им даёте. Но пока они не умеют задавать правильные вопросы.
«Сейчас отсутствуют некоторые ключевые способности… не просто решение существующих гипотез, а именно формулирование самого вопроса. Это высший уровень научного творчества».
Как только этот пробел будет закрыт — когда ИИ сможет не только проверять гипотезы, но и самостоятельно их формулировать — цикл станет намного плотнее.
Рабочие места: где они расходились (и где были единодушны)
Год назад Амодей предсказал «резню среди белых воротничков». Его спросили, придерживается ли он этого мнения до сих пор.
Да, придерживается. Но он аккуратно сформулировал свою позицию:
«Я думаю, у нас может возникнуть очень необычная комбинация — очень быстрый рост ВВП при высокой безработице, или, по крайней мере, неполной занятости, низкооплачиваемых работах и высоком неравенстве. Я не думаю, что раньше мы сталкивались с такой макроэкономической ситуацией».
Обычно быстрый рост означает низкую безработицу. Экономика расширяется — создаются рабочие места. Но если рост обеспечивается машинами, выполняющими когнитивную работу (ту, что раньше требовала дорогих специалистов), возникает разрыв: ВВП растёт, а медианные зарплаты — нет.
Амодей особо подчеркнул проблему сроков:
«Исторически рынки труда адаптировались. Фермеры становились рабочими на заводах. Но если ИИ превзойдёт человеческие возможности за два–три года, экономика не успеет перестроиться достаточно быстро».
Хассабис был более сдержан. По его мнению, первыми удар примут на себя младшие должности: стажёры, позиции начального уровня, задачи, которые обычно поручают тем, кто ещё учится. Его совет студентам был прямолинейным:
«Я бы сказал студентам: станьте по-настоящему, невероятно искусными в использовании этих инструментов. Это позволит вам совершить скачок и сразу стать полезными в профессии».
Подтекст ясен: если вы не умеете эффективно использовать ИИ, вы конкурируете против него. Если умеете — вы конкурируете с ним на своей стороне. Разрыв между этими двумя позициями стремительно растёт.
Ни один из них не игнорировал масштабы потрясений. Ни один не предлагал простых решений. Амодей специально отметил, что Anthropic отслеживает в реальном времени, как используется Claude: в каких отраслях, какие задачи решаются, усиливает ли он труд или полностью автоматизирует его. «Официальная статистика просто не успевает за происходящим», — сказал он.
Когда Миклтуэйт спросил, не приведёт ли это к повышению налогов для борьбы с неравенством, Амодей не уклонился:
«Я думаю, что эта проблема будет настолько велика, что в какой-то момент все поймут необходимость какого-то макроэкономического вмешательства».
(Безусловный базовый доход, кто-нибудь?)
Он отверг предложенную в Калифорнии налог на богатство как «плохо продуманную», но его предупреждение коллегам было чётким: заранее думайте, как сделать так, чтобы все получили выгоду, иначе вас ждут бессмысленные политические решения.
Данные показывают, что потрясения будут распределены неравномерно. Административная и юридическая работа подвержены наибольшему риску автоматизации (44–46% задач). Клиническое здравоохранение и строительство находятся на другом конце шкалы (10–15%). Именно белые воротнички, а не синие, находятся под прицелом.
Китай: «продавать ядерное оружие Северной Корее»
Самая цитируемая фраза прозвучала, когда Амодея спросили о политике администрации Трампа в отношении чипов для ИИ.
Для контекста: США ввели экспортные ограничения на продажу передовых ИИ-чипов Китаю. Недавние изменения политики несколько ослабили эти ограничения. Амодей остался недоволен.
«Представьте себе 100 миллионов людей, умнее любого лауреата Нобелевской премии, и всё это будет находиться под контролем той или иной страны».
Так он описывает то, что сейчас создаётся: «страна гениев в дата-центре». И вот его мнение о продаже чипов, делающих это возможным:
«Это примерно то же самое, что продавать ядерное оружие Северной Корее и хвастаться: “О да, корпуса изготовила Boeing, так что мы их просто снимаем”».
Когда Миклтуэйт указал, что Дэвид Сакс (куратор ИИ в администрации Трампа) участвует в разработке этой политики, Амодей уклонился от личных нападок, но не смягчил свою позицию:
«Я не хочу упоминать конкретных людей, но скажу лишь, что данная политика, на мой взгляд, ошибочна».
Хассабис подошёл к этому вопросу с другой стороны. Он подчеркнул необходимость международного научного сотрудничества по стандартам безопасности. Что-то вроде ЦЕРНа или МАГАТЭ, но для ИИ. Его главная тревога — провал координации:
«Если все будут гнаться за результатом без координации, протоколы безопасности будут сокращены».
Оба согласились с основным противоречием: нельзя замедляться в одностороннем порядке, потому что противники не замедлятся. Но гонка без стандартов безопасности — это путь к катастрофе.
Экспортные ограничения имеют зубы. Выручка NVIDIA в Китае упала с 17 миллиардов долларов до 660 миллионов за два года. Именно этим рычагом и говорит Амодей. Вопрос в том, удержится ли он.
Разрыв в инвестициях говорит то же самое. Частные инвестиции США в ИИ достигли 109 миллиардов долларов в 2024 году. Китай — 9 миллиардов. Разница в 12 раз. Но импорт полупроводников Китаем в 2024 году достиг рекордных 386 миллиардов долларов, что указывает на накопление запасов перед ужесточением ограничений. Гонка ещё не окончена.
Вопрос безопасности, который они не могут игнорировать
Когда Миклтуэйт затронул тему экзистенциального риска, он сослался на панель, где кто-то «довольно небрежно сказал: “Ну конечно, существует риск вымирания”, — и перешёл к следующему вопросу».
Амодей не отмахнулся от этого:
«Мы создаём когнитивные системы, обладающие собственной автономией. Нам действительно нужно об этом задуматься».
Anthropic сделала безопасность центральной частью своей идентичности. Амодей говорил о механистической интерпретируемости (область, которую, возможно, впервые разработал его соучредитель Крис Олах) — методе заглядывания внутрь «мозга» ИИ-моделей, чтобы проследить, почему они делают то, что делают.
То, что они обнаружили, не всегда утешительно:
«Мы видели внутри модели такие вещи, как, например, в лабораторных условиях иногда модели развивают намерение шантажировать, намерение обманывать».
Он быстро добавил, что это не уникально для Claude («если что, в других моделях это ещё хуже») и что цель таких находок — исправить проблемы. Но сам факт, что такое возникает без явного обучения этому, заслуживает размышлений.
Оба лидера отвергли ярлык «думеров» (doomers). Они не считают, что ИИ неизбежно уничтожит человечество. Но и не считают риск равным нулю.
Главные страхи Амодея: биотерроризм (злоумышленники используют ИИ для создания патогенов) и потеря контроля (автономные системы вступают в конфликт без надзора человека).
Хассабиса спросили о парадоксе Ферми. Может ли уничтожение цивилизаций ИИ объяснить, почему мы не встречали инопланетян. Он не согласился, но не потому, что считает риск ничтожным:
«Я верю, что человечество уже прошло “Великий фильтр”, которым, скорее всего, было возникновение многоклеточной жизни. Я оптимистично настроен, что мы переживём технологическое взросление, связанное с ИИ».
Оптимистично. Но не уверенно.
Почему они всё же этим занимаются
Очевидный вопрос: если риски столь велики, зачем это строить?
Амодей ответил на это напрямую:
«Я бы не занимался созданием этой технологии, если бы не верил, что польза превосходит вред и что мы можем смягчить этот вред. Именно поэтому я предупреждаю о плохом — чтобы мы могли его предотвратить».
Потенциальная выгода огромна. ИИ-системы, способные вылечить рак, искоренить тропические болезни, решить проблему изменения климата, ускорить научные открытия во всех областях. Хассабис указал на AlphaFold — модель DeepMind для предсказания структуры белков — как доказательство концепции:
«AlphaFold показал, чего можно достичь. Мы решили 50-летнюю проблему в биологии. Есть ещё множество подобных задач, ожидающих своего решения».
Напряжение реально. Оба лидера живут с ним каждый день. Они участвуют в гонке, потому что технология появится в любом случае, и лучше, чтобы её создавали люди, думающие о безопасности, а не те, кто этого не делает.
Но они не чувствуют себя комфортно. И не считают, что вам следует чувствовать себя комфортно.
Тревожный консенсус
Отбросьте корпоративную риторику и осторожные формулировки — вот что на самом деле говорят двое из самых информированных людей на планете:
По срокам: системы уровня ИИОН, способные соответствовать или превосходить человека в большинстве когнитивных задач, вероятно, появятся в течение двух–четырёх лет. Ограничение не в том, возможно ли это, а в том, насколько быстро мы сможем строить чипы и дата-центры.
По рабочим местам: потрясения произойдут быстрее, чем экономика сможет адаптироваться. Первые удары примут на себя младшие и начальные должности. Исторический сценарий «работники переобучаются и переходят в новые отрасли» может не сработать на этот раз из-за слишком сжатых сроков.
По Китаю: США имеют значительное преимущество, в основном благодаря экспортным ограничениям на чипы. Ослабление этих ограничений было бы, по словам Амодея, «безумием». Геополитические ставки экзистенциальны, а не просто экономические.
По безопасности: модели уже проявляют поведение (намерение обманывать, намерение шантажировать), которое не было явно заложено в обучении. Наука понимания и контроля таких систем развивается, но это гонка со способностями.
Почему они этим занимаются: потому что альтернатива хуже. Если эта технология неизбежна (а она неизбежна), лучше, чтобы её создавали люди, которые думают об этих проблемах, а не те, кто этого не делает.
Ещё одна цитата Амодея, потому что она точно передаёт двойственность, с которой живут оба:
«Моя точка зрения находится на крайне “серьёзной” стороне спектра “ИИ — это большое дело”. Но я как бы в обоих верхних квадрантах. Я думаю, что произойдут действительно хорошие вещи, и если мы не предпримем мер для их предотвращения, произойдут и действительно плохие вещи».
Оба квадранта. Одновременно. Вот их позиция.
иди в /po постить свой полит кал, вы дауны соевые хуже нейрослопа
Как же опен ай проебывает. Он скорее всего проиграет гуглу и маску
Естественно, учитывая кто там у руля.
Как же я проорал. Не смотрел старые фотки альтмана
Политика это единственное что отличает человека от нейросети, так как нейросеть не может голосовать на выборах.
>> Европейский союз продвигает единый всеобъемлющий Закон об ИИ
Это который тотально-анально запрещает всё и вся и на любой запрос будет его блокировать, даже если он не нарушает законы страны?
Ну и доиграются. Хочется добровольно отстать, зарегулировать все законами лучший способ. Как-то, вообще, в Евросоюзе всегда чрезмерно с бюрократией. А ей же надо чем-то заниматься оправдывая свое существование. И тут вдруг такая поляна для "деятельности". Естественно, мимо не пройдут.
Хотелось бы поменять свои ебучие гены, а не сидеть на таблетках
Вот как нужно правильно регулировать. Точечно, а не палить по площадям как евродауны, останавливая весь прогресс.
ну шо
наступил ваш АГИ ентот уже?
наступил ваш АГИ ентот уже?
>Хочется добровольно отстать
Так им всё равно за США и Китаем не угнаться, там ещё Корея денег не жалеет хочет в гонку, анально отгородиться самый верный путь сейчас. США может тоже бы хотела всё зарегулировать, особенно по авторским правам, да вот только если будут заниматься подобной фигнёй, Китай выбьется в лидеру ведь он не почти совсем не озабочен такими вопросами как цензура да авторское право.
Ну цензурой немного да, а вот авторское они в ногах топтали
Через 4 года приходите.
>AI Kanshe — это стартап в области традиционной китайской медицины, анализирующий здоровье по изображениям языка, ладоней и лица
О боже!
>Это который тотально-анально запрещает всё и вся и на любой запрос будет его блокировать
Нет, там закон более чем правильный, запрещает использовать ИИ для систем вроде "социального рейтинга" , слежки за людьми с помощью ИИ, технологии манипуляции
Требует жёсткого контроля для поставщиков в опасные сферы, вроде медицины
Обычное же использование не регулирует никак
Хотя по-хорошему актуальна дополнительная регуляция, вроде обязательной маркировки сгенерированной ИИ продукции, ограничения использования в каких-то сферах, чтобы не было историй вроде таких
>Вот как нужно правильно регулировать. Точечно, а не палить по площадям как евродауны, останавливая весь прогресс.
>Ну и доиграются. Хочется добровольно отстать, зарегулировать все законами лучший способ
>анально отгородиться самый верный путь сейчас.
Классическая история, кто-то где-то слышал какой-то пересказ про загнивших европейцев, и распространяет дальше, усиливая. А не пытается изучить вопрос, проверить что-то. Люди ничем не лучше чат-моделей ИИ, это которые без резонинга
Пост с r/singularity, от которого знатно подгорело у гуманитариев в комментах:
Демиса Хассабиса спросили о незначительном влиянии ИИ на рынок труда, и он ответил: «Ну, мы уже видим это на стажировках, на должностях начального уровня».
Стажировки? Вы имеете в виду то место, куда даже умные люди с хорошими оценками ходят посидеть за кофе и делают вид, что работают летом?
На самом деле, наличие примитивного чат-бота или сверхинтеллекта мало что значит, когда вы пытаетесь автоматизировать бессмыслицу. На более высоких уровнях ситуация ещё хуже.
Я работал с инженерами по продажам в некоторых уважаемых компаниях, и было совершенно очевидно, что они понятия не имеют, чем на самом деле занимаются и о чём говорят. Они устраивают совещания ни о чём, ходят на званые ужины с «клиентами», и «менеджер по работе с клиентами» обычно там присутствует. Они хорошо проводят время, и если клиенту вы нравитесь, он покупает ваш продукт.
Миллионы людей по всему миру занимаются этим фарсом. Большая часть работы, даже для якобы технически подкованных людей, — это полная ерунда.
И это реальность для действительно умных людей, получивших образование в области STEM или чего-то подобного. Как вы думаете, чем на самом деле занимаются все ваши миллионы друзей, получивших образование в области бизнеса/гуманитарных наук/искусств?
Знаете, те бизнесмены, которые едва разобрались с экспоненциальными функциями в университете.
Они делают вид, что вычисляют очень важные вещи в своих офисах, но, скорее всего, просто занимаются ерундой.
Демиса Хассабиса спросили о незначительном влиянии ИИ на рынок труда, и он ответил: «Ну, мы уже видим это на стажировках, на должностях начального уровня».
Стажировки? Вы имеете в виду то место, куда даже умные люди с хорошими оценками ходят посидеть за кофе и делают вид, что работают летом?
На самом деле, наличие примитивного чат-бота или сверхинтеллекта мало что значит, когда вы пытаетесь автоматизировать бессмыслицу. На более высоких уровнях ситуация ещё хуже.
Я работал с инженерами по продажам в некоторых уважаемых компаниях, и было совершенно очевидно, что они понятия не имеют, чем на самом деле занимаются и о чём говорят. Они устраивают совещания ни о чём, ходят на званые ужины с «клиентами», и «менеджер по работе с клиентами» обычно там присутствует. Они хорошо проводят время, и если клиенту вы нравитесь, он покупает ваш продукт.
Миллионы людей по всему миру занимаются этим фарсом. Большая часть работы, даже для якобы технически подкованных людей, — это полная ерунда.
И это реальность для действительно умных людей, получивших образование в области STEM или чего-то подобного. Как вы думаете, чем на самом деле занимаются все ваши миллионы друзей, получивших образование в области бизнеса/гуманитарных наук/искусств?
Знаете, те бизнесмены, которые едва разобрались с экспоненциальными функциями в университете.
Они делают вид, что вычисляют очень важные вещи в своих офисах, но, скорее всего, просто занимаются ерундой.
>инженерами по продажам
с кем?
>Они хорошо проводят время, и если клиенту вы нравитесь, он покупает ваш продукт.
Есть такое. Но только цель продажника в том, чтобы продать продукт или услугу. Каким бы крутым продукт или услуга не были, они бессмысленны, пока не проданы. А покупают люди, и зачастую пользуются иррациональными соображениями, плохо что-то просчитывают.
Успешны в первую очередь те, кто лучше продаёт.
>Стажировки? Вы имеете в виду то место, куда даже умные люди с хорошими оценками ходят посидеть за кофе и делают вид, что работают летом?
Тоже нет, это место, куда люди приходят, чтобы посмотреть, как это вообще устроено, из чего работа состоит, чему-то научиться. А для работодателей возможность в том числе отобрать себе каких-то интересных людей
Ну и? Где эти европейские инновации в ИИ, которым ни капли не мешают массированные регуляции? Где лучшие модели, конкурирующие с американскими и китайскими? Где беспилотные автомобили и прочие смежные с ИИ отрасли?
Мистраль был в пятерке лучших по уровню LLM в 2023. Сейчас это буквально европейский Гигачат.
Стабилити развалился, на его руинах возник Black Forest Labs. Они пытаются конкурировать с мировыми лидерами в image edit моделях. Но до нанобананы все равно далеко.
Это все. Больше ничего у них нет в ИИ софте. Даже компаний с надстройками над существующими моделями, как Perplexity, Sakana или Manus.
>Ну и? Где эти европейские инновации в ИИ, которым ни капли не мешают массированные регуляции?
А при чём тут регуляция вообще? Кому и как она мешает? ИИ это в первую очередь огромные ресурсы, миллиарды инвестиций и тонны железа, которого в Европе просто нет. Некому заниматься, нет денег, нет железа, нет традиций.
У них сектор разработки ПО и интернет-сервисов тоже отсталый, они даже РФ тут сливают, ничего своего нет, привыкли использовать американское.
Где-нибудь в Африке тоже нет своих нейросетей, хотя скорее всего никаких запретов нет.
Короче "услышал звон" это называется
А почему нет железа и инвестиций? Во многом как раз из-за регуляций. Ограничений на поставки железа в Европу нет, в отличие от Китая.
Потому что дерьмопа эта осталая феодальная помойка, саудовская недоаравия. Посмотри как европитеки делают роллс ройсы и кузова ламборгини варят, только от кринжа не умри. Какие тут нейросети блядь.
А этот кретин не задумывался откуда берутся кандидаты на должности выше начального уровня, или это недоступный для аутистичного гения чейн оф сот? Откуда такая уверенность что все будет заебок, с учетом что система образования в мире не работает еще со времен ковида, и в колледжах студентов приходится тупо учить читать буквы.
>А почему нет железа и инвестиций? Во многом как раз из-за регуляций.
Нет, не поэтому. Вот конкретно, сошлись на пункты законов общеевропейских, которые мешают разработке. Всё ведь доступно, открыто
Кому инвестировать и зачем? Сейчас ИИ это финансовый пузырь, инвестиции не оправданы в целом. Кто вкладывает деньги, тот рискует ими. В США много свободных денег, девать их некуда, в Европе сложнее. Сами ИИ технологии (реальные технологии и реально полезные) это побочный продукт.
В Европе нет культуры разработки большой, в отличии от США. Невозможно на почти пустом месте разгонять инновации. Почти как придти в Африку с миллиардными инвестициями.
Конечно Европа не Африка, но кто будет таким волонтёрством заниматься?
Если там что-то зарегулировано и мешает, то это не ИИ, а в целом экономика, найм, отчётность, инвестиции, налоги и т.п.
>У них сектор разработки ПО и интернет-сервисов тоже отсталый
Ну у Европы тоже свой ИИ есть - Мистраль например.
Зачем Европе что-то производить в эпоху OEM или брендового аутсорсинга на азиатские заводы.
>Кому инвестировать и зачем? Сейчас ИИ это финансовый пузырь, инвестиции не оправданы в целом. Кто вкладывает деньги, тот рискует ими. В США много свободных денег, девать их некуда, в Европе сложнее.
Вот такие теперь маняоправдания пошли? Европейцы значит разумные люди, которые экономят, не рискуют и не верят в эти ваши аги, и вообще это все пузырь! Ну-ну.
>Конечно Европа не Африка
Рискует стать ей очень даже скоро.
Я уже писал про Мистраль, что они замедляются и с каждым годом все сильнее отстают. А китайцы только ускоряются. Хотя у французов нет никаких проблем с закупками гпу, никаких ограничений.
Поюзал демку на сайте, качество говно и как минимум на сайте цензура (есть ли на локалке хз) ибо когда вбиваю свой охуенный промпт про игру от первого лица за мужика в фурри борделе где нужно получать очки за мацанье фуррей и нажимаю генерить, он автоматом меняется на рандомный промпт про какую-нибудь дефолт парашу и генерит по нему.
Нужно уже сейчас и думать и готовиться физически и материально к войне с КНР, КСИР, Лаосом, КНДР, красной половиной Йемена и другими подобными советскими режимами. Чтобы наперёд подготовиться к войне между коммунистами если у них вдруг получится уничтожить ЕС и США. А ты думал о том, что будет с этими режимами созданными КГБ, если не станет Америки и Европы? Они будут воевать между собой. Это вероятность 100%.
>Вот такие теперь маняоправдания пошли? Европейцы значит разумные люди, которые экономят, не рискуют и не верят в эти ваши аги, и вообще это все пузырь! Ну-ну.
Да, именно, там нет такой традиции стартапов и венчурных инвестиций в мегапроекты, как в США. Отчасти из-за того, что просто нет такого объёма свободных денег.
С обычными IT компаниями, что делали интернет-сервисы, такая же история. В США такие создавали и потом продавали за огромные миллиарды компании, что толком ничего не зарабатывали и не понятно, заработают ли когда-нибудь. В Европе это почти невозможно.
С ИИ сейчас такая же история. У тебя идут баснословные вливания денег, и нет представления, каким образом эти вложения будут окупаться. Какой мотив вкладывать деньги?
Амодеи это очень интересный пример. Он с коллегами сейфетистами ушел из OpenAI в 2021 и основал Anthropic. А в последнее время понял, что нужно делать, а не словоблудствовать про алайнмент.
Сейчас свидетели алайнмента/рационализма/эффективного альтруизма, которые были большой мощной группой в 2022, раскололись.
Часть ушли в полный акселерационизм как Маск. Часть все еще пытается пиздеть про сейфети, но по сути тоже стали акселерационистами, как раз как Амодеи. А на взаимодействие с обеспокоенными личностями Амодеи оставил в своей компании Аманду, которая дежурно несет хуйню про благополучие моделей и подобное, не мешая ресерчерам заниматься делом.
Но осталась еще часть во главе с Юдковским. Они окончательно погрузились в свой апокалиптический культ с синглтонами и максимизаторами скрепок, как тот шиз из треда. Некоторые из них уже успели в реальности людей поубивать (Zizians).
В целом они уже больше ни на что не влияют, разумные люди как Амодеи их не слушают. Сейчас они просто медленно смешиваются с постепенно увеличивающейся толпой обычных луддитов.
>Какой мотив вкладывать деньги?
Мотив - что если именно эти компании через несколько лет дойдут до AGI-ASI, прибыли будут космические. Высокорисковые инвестиции.
В Европе есть большая индустриальная база и традиции. Это технологии, которых зачастую нет в Китае, даже США, не говоря уже про РФ. Правда эти области очень консервативны, там старые школы, преемственность поколений, но мало гибкости. Но зато это то, что живёт десятиления-столетия.
Самый избитый пример, ASML, голландская компания. В США нет аналога. Всякие компании вроде Carl Zeiss, там тоже нет аналогов.
В Европе развитое машиностроение, что СССР, что РФ приходилось на поклон идти, чтобы заполучить что-то. И оно по-прежнему очень сильное. В Европе почти нет нефти, то зато есть технологии добычи, которых нет у РФ. И много чего интересного.
Зато в новых сферах, как интернет-сервисы, РФ явно опережает Европу. Что уже говорить про отставание Европы от США.
А тут предлагают участвовать в гонке с США, где огромные затраты и скорее всего убытки.
Но на самом деле сфера такая, где гонка не очень нужна, надо просто развивать технологии, тогда можно получить что-то практичное с напорядок меньшими издержками.
Так AGI отменит деньги. луз-луз ситуейшен
>Мотив - что если именно эти компании через несколько лет дойдут до AGI-ASI, прибыли будут космические.
Нет связки. Вообще всё распадается.
1. Догнать, не имея технологической школы, очень сложно
2. Не факт, что наличие некого эфемерного "AGI" принесёт космические сверхприбыли
3. Что плохого в том, если ты достигнешь этих же технологий, но через несколько лет позже?
У мисраля нет собственногог трейна потому что у дерьмопки нет своего гугл мейла и своих соцсетей. Поэтому они его тренят на том что в общем доступе, а в общем доступе smut. Поэтому у мисраля хорошо с РП и так себе со всем остальным.
В европе промышленность уровня "лыжные палки для гомосексуалистов-диабетиков" в основном. Музейная короче экономика, в такое с нуля просто никто вкладываться не будет, а на то что уже есть можно задирать наценку. ASML это по сути пиндосская компания потому что у них ключевые патенты и без их согласия они просто не смогут свои шайтан-машины никому продать.
ASML и Zeiss это не софт, а железо, даже не просто железо, а станки для производства железа. Они существовали задолго до появления современного ИИ. Это рудименты прошлой эпохи, то, что еще не развалили.
Они - важная часть мировой производственной цепочки, но дальше них в Европе ничего нет. Нет своих TSMC, Broadcom, Nvidia, Huawei с их Ascend. А вот аналоги ASML сейчас разрабатывают. И в США, и в Китае.
> но мало гибкости
Просто евро-инженеры придумав что-то и захотев это реализовать, делают как делали и раньше в 18, 19 и 20 веке - едут в США и там реализуют. На самом деле часть открытий сделанных в США сделана и приезжими из Европы.
пиздец я бумеров просто не понимаю, сейчас давос слушал.
эти додики там гундели что вот мол ДАТА блядь у нас ДАТА сколько ДАТА надо...
они реально дауны? почему все долбоёбы выучили это слово?
если ии тру, то нахуя ему дата?! нет, серьёзно, если он может сам принимать решения, а не просто стохасический попугай бьющийся в белой горячке, он синтетической даты сам себе может нароллить. человечесский же мозг без даты и норм.
а если блядь это не тру ии, то какая нахуй от него вообще будет польза? триллионы на это говно тратят, наших же денег, жидва ебаная эта по ним печи треблинки плачут.
эти додики там гундели что вот мол ДАТА блядь у нас ДАТА сколько ДАТА надо...
они реально дауны? почему все долбоёбы выучили это слово?
если ии тру, то нахуя ему дата?! нет, серьёзно, если он может сам принимать решения, а не просто стохасический попугай бьющийся в белой горячке, он синтетической даты сам себе может нароллить. человечесский же мозг без даты и норм.
а если блядь это не тру ии, то какая нахуй от него вообще будет польза? триллионы на это говно тратят, наших же денег, жидва ебаная эта по ним печи треблинки плачут.
Конечно, они все там дауны, а рандомный двачер самый умный, он лучше знает кто попугай а кто не попугай
а ДАТА то всё же нахуя?
С европкой все проще - ее задушили новой евробюрократией, так что ИИ стартап там попросту невозможно открыть. Новые антитехнологические законы принимаются тут же, например новый ИИ акт, который сразу задушил любую активность в этой области. В бюджет стартапа сразу надо закладывать судебные тяги и юридические услуги по боданию с чиновниками, разные сертификации и разрешения, никакой стартап не потянет расходов. Про это уже много писали, и это главная причина почему ИИ стартапы, а часто и другие хайтек стартапы из европки бегут. В других странах просто открыл и работаешь, получаешь прибыль, в европке нет, любые стартапы в штыки. Европка поэтому вся стоит на традиционных производствах, условную закусочную там возможно открыть, стартап нет. АСМЛ выживают, потому что это правда пережиток другой эпохи, которым дали развиться до всего этого маразма, и теперь все их цепочки объявили стратегическим активом стран, т.е. любые поползновения чиновников тут же рубят. Новый железный стартап в той же сфере робототехники или чипов открыть уже проблематично. Ту же теслу чиновники долго бодали-запрещали, хотя она по сути хайтек и одну выгоду в европку несла. Маск долго воевал наладить там производство и даже одно время хотел бросить затею. Еще если добавить дорогое электричество, аренду и зарплаты, кучу льгот и защит работникам, невозможность их увольнения, повсеместные профсоюзы, развитую экошизу, все совсем глухо выходит. Поэтому кремниевых долин в европке нет и не будет, отставание от развитых стран азии-америки будет сохраняться.
ИИ не может в дату пока, для этого требуются чипы нового поколения и новые архитектуры датацентров, которые поступят в середине-конце 2027. Пропускной способности текущего железа не хватает. Это главная причина, почему нужно собирать эту дату по всему инету, сортировать мануально и прочее. И почему дата уже почти закончилась. Конец эпохи уже близок, синтетическая дата правда скоро будет роллиться, тут и пойдет весь прогресс.
А что щас с роботом Федором? Куда делась эта прорывная российская разработка? По сути мы обогнали всех в роботостроении еще 7 лет назад получается?
Федора на пенсию отправили, но в октябре 2025 фирма разработчик новые планы объявила, теперь у них национальная инициатива, будут забарывать технологический разрыв попилами.
Россия вступает в глобальную гонку: НПО «Андроидная техника», СБЕР, Яндекс формируют Национальную антропоморфную платформу в ответ на мировой рынок в $5 трлн
МОСКВА, 28 октября 2025 г. – В России дан официальный старт 1-ой Национальной антропоморфной платформе — стратегической инициативе, призванной консолидировать усилия государства, науки и ведущих технологических корпораций для системного развития отечественной антропоморфной робототехники. 28 октября на московской площадке АНО «Федеральный центр беспилотных авиационных систем» (ФЦ БАС) состоялась первая стратегическая сессия Консорциума Робототехники.
Инициатором и модератором мероприятия выступило АО «Корпорация Роботов» (дочернее предприятие ГК «Элемент», созданное при поддержке АФК «Система» и госкорпорации «Ростех»). К дискуссии о становлении отрасли присоединились главные технологические лидеры страны: Центр Робототехники Сбера, Яндекс Роботикс, АО «НПО «Андроидная Техника», а также ведущие научные центры — Сколтех и МФТИ.
Ключевой целью объявлено не просто развитие направления, а преодоление технологического разрыва с мировыми лидерами и формирование фундамента для завоевания Россией значимой доли на глобальном рынке, который, по прогнозам аналитиков, к 2050 году превысит $5 трлн.
Глобальный вызов: гонка за триллионный рынок
Стратегическая сессия проходит на фоне взрывного роста мирового интереса к антропоморфной робототехнике. По данным аналитиков Goldman Sachs и Morgan Stanley, если еще год назад ожидалось, что рынок к 2035 году вырастет до $6 млрд, то сейчас прогноз увеличился более чем в шесть раз — до $38 млрд. К 2050 году экосистема антропоморфных роботов, включая инфраструктуру и сервис, превысит $5 трлн.
Этот рост обусловлен прорывами в области искусственного интеллекта. Роботы, подобные человеку, способны интегрироваться в существующую среду без дорогостоящей адаптации инфраструктуры, что призвано радикально повысить производительность и безопасность на производствах, особенно в условиях, опасных для человека.
Мировые державы, в первую очередь США и Китай, уже инвестируют миллиарды в разработку технологий и компонентов. Китай, запустивший программы «Made in China 2025» и «Robot + Education», сегодня насчитывает более 200 компаний, целенаправленно занимающихся антропоморфными роботами.
Запуск Национальной антропоморфной платформы является прямым системным ответом России на этот глобальный вызов и шагом к выполнению Указа Президента о вхождении страны в топ-25 стран по плотности роботизации к 2030 году.
“Второй шанс” для российских технологий
Значимость события подчеркивается тем, что для России это, по сути, вторая попытка занять лидирующие позиции в мире. Как отметили участники сессии, еще 10 лет назад в рамках совместного с ФПИ проекта «Спасатель» в стране были разработаны ключевые технологии антропоморфной робототехники, входившие в ТОП-10 мировых образцов. Были созданы роботы, способные преодолевать препятствия, управлять автомобилем и работать с ручным инструментом. Однако на тот момент решения оказались слишком новыми, не были готовы к принятию рынком и не получили должной поддержки.
Сегодняшняя консолидация — это осознанный шаг, основанный на прошлом опыте и текущих рыночных реалиях, чтобы не упустить момент.
Исполнительный директор АО «Корпорация Роботов» Евгений Дудоров, выступивший модератором сессии, обозначил стратегическую цель: «Обеспечение технологического суверенитета и вывод отечественных решений на мировой уровень являются приоритетными задачами для всех участников рынка. Стратегическая цель сегодня — объединить ключевых игроков и сформировать комплексные конкурентоспособные решения для создания робототехнических устройств мирового уровня. Синергия государства, науки и бизнеса — это наш ключевой ресурс для достижения лидерства».
«Западные компании добились серьезных успехов в области антропоморфной робототехники, и начинать активные действия нам необходимо уже сегодня», — подчеркнул генеральный директор АО «НПО «Андроидная техника» Александр Пермяков. — «Российские производители имеют высокий потенциал. НПО «Андроидная техника» уже реализует проект по созданию дистанционно управляемого антропоморфного робота для работы в космосе. Объединяя экспертизу, мы создаем критическую массу знаний и компетенций, необходимую для ускоренной разработки прорывных технологий, которые ждет от нас рынок».
Открытая платформа как национальный стандарт
Центральной идеей Национальной антропоморфной платформы станет создание единой, доступной open-source-платформы. Она будет основана на общих интерфейсах, отечественных комплектующих и программном обеспечении.
Такой подход позволит всем участникам рынка — от корпораций до стартапов и научных лабораторий — не тратить ресурсы на дублирующие разработки, а использовать готовую базу, фокусируясь на создании прикладного функционала и ПО верхнего уровня. Платформа призвана стать мощным инструментом для радикального ускорения разработок и укрепления национального технологического суверенитета.
По итогам стратегической сессии участники утвердили дорожную карту и следующие ключевые шаги:
Формирование требований к open-source-платформе антропоморфного робота на базе отечественных решений.
Привлечение всех заинтересованных организаций и отраслевых институтов развития.
Инициация проектов по созданию критически важных компонентов и технологий.
Организация производства компонентов и платформы, в том числе с использованием центров коллективного пользования ФЦ БАС.
Включение вузов и научных коллективов в развитие функционала роботов.
Проведение всероссийских и участие в международных соревнованиях по антропоморфной робототехнике.
Разработка сценариев практического применения роботов в разных отраслях.
Внедрение антропоморфной робототехники в национальную экономику.
Объединение лидеров рынка под эгидой АО «Корпорация Роботов» создает фундамент для формирования в России конкурентоспособных решений мирового уровня и знаменует новый этап в системном развитии стратегически важной высокотехнологичной отрасли.
АО «Корпорация Роботов» — дочернее предприятие Группы компаний «Элемент» и АФК «Система», созданное для развития направления робототехники. В рамках своей стратегии компания планирует занять место ключевого игрока на рынке разработки, производства и интеграции робототехнических комплексов. В 2025 году в состав компании вошли ключевые активы: АО «НПО «Андроидная техника» — разработчик робототехнических систем; АО «Эйдос Робототехника» — разработчик и производитель промышленных и коллаборативных роботов-манипуляторов. Компания продолжает активное пополнение портфеля по приоритетным областям разработки, производства, внедрения и обслуживания робототехнических решений. Основной фокус АО «Корпорация Роботов» сосредоточен на работу с такими отраслями, как медицина и здравоохранение, городская инфраструктура, складская логистика и промышленность с использованием отечественной компонентной базы.
Группа компаний «Элемент» (MOEX:ELMT) — совместное предприятие АФК «Система» и госкорпорации «Ростех», созданное в 2019 году для формирования единого национального центра компетенций в сфере разработки и производства микроэлектроники в России. В Группу входят более 30 дизайн-центров и производственных площадок: завод по производству чипов «Микрон», НИИ молекулярной электроники (НИИМЭ), НИИ электронной техники (НИИЭТ), «Прогресс», НЗПП «Восток», НИИ точного машиностроения (НИИТМ) и другие. Предприятия группы ведут разработки новых технологий в следующих направлениях: вычислительная техника, связь и навигация, силовая электроника, разработки для микроэлектронных производств. Компания владеет более 480 патентами и производит более 3000 типономиналов продукции. В мае 2024 года «Элемент» провел IPO. Привлеченные средства были направлены на расширение производств, запуск новых продуктов и международную экспансию.
АО «НПО «Андроидная техника» — создано в 2009 году. За 16 лет работы предприятие разработало более 150 робототехнических комплексов в сферах медицины, образования и космоса. Ключевыми партнерами предприятия являются Фонд перспективных исследований, Роскосмос, Росатом и многие другие ведущие предприятия РФ. С 2020 года на предприятии реализуется программа цифровой трансформации. По данным оценки цифровой зрелости промышленных предприятий, проведенной Минпромторгом России в 1ом полугодии 2025 года, АО «НПО «Андроидная техника» получило индекс цифровизации 76,31%. Коллектив предприятия состоит из 220 специалистов, средний возраст коллектива — 36 лет.
Статистические данные:
Согласно данным Morgan Stanley Research, к 2050 году рынок антропоморфных роботов может достичь более 5 трлн. долларов. Это не только продажи роботов, но и вся экосистема вокруг них: инфраструктура связи и эксплуатации, цепочки поставок, сервисные центры и др.
Аналитики Goldman Sachs отмечают, что главный прорыв связан с развитием искусственного интеллекта. Если еще год назад аналитики считали, что к 2035 году рынок антропоморфных роботов будет составлять 6 млрд. долларов, то сейчас прогноз вырос более чем в шесть раз — до 38 млрд.
Goldman Sachs прогнозирует, что к 2030 году продажи антропоморфных роботов превысят 250 тысяч единиц в год, а в течение последующего десятилетия они начнут продаваться миллионными партиями ежегодно, преимущественно на сервисный рынок.
США и Китай активно разрабатывают антропоморфных роботов, инвестируя в технологии и компоненты. Так например, Китай в 2015 году запустил программу «Made in China 2025», потом «Robot + Education», а в 2023 году «Руководящие заключения по инновациям и развитию антропоморфных роботов». Сегодня в Китае более 200 компаний занимаются разработкой антропоморфных роботов и компонентов к ним, они целенаправленно двигаются в этом направлении понимая, что за этим будущее.
Нас ещё ждёт этап «разочарования» в антропоморфных роботах ввиду недостижения ряда целевых параметров и излишнее обольщение технологией. После этого будет переосмысление антропоморфных роботов и появятся «рабочие» решения, которые войдут в нашу повседневную жизнь.
10 лет назад в России уже были разработаны основные технологии антропоморфной робототехники, в рамках совместного с ФПИ проекта «Спасатель», в числе которых: технологии статического и динамического равновесия; технология прямохождения роботов; технология копирующего управления и др. Были разработаны образцы-демонстраторы и проведены уникальные испытания, на которых антропоморфный робот мог преодолевать препятствия при движении, управлять автомобилем, работать с ручных инструментом. На тот момент разработанные решения входили в ТОП-10 мировых образцов и у нас были все шансы стать лидерами в антропоморфной робототехнике. Однако эти достижения оказались настолько новыми, что их не готовы были принять и они не были поддержаны.
>в дату...(tl;dr)
ЗАЧЕМ БЛЯДЬ?!
вы эту дату чисто услышали что какой-то мудель про биттер лессон сказал и подхватили? нахуя она вообще вам нужна, почему интеллект у человека без даты прекрасно себя чувствует, а синглтону она будет необходима? просто как дебилов смотрю, все про эту дату повторяют - НАХУЙ ОНА, суверенная, персональная, какая блядь угодно?!
это как если бы американцы когда на луну летали, оттуда реголит начали возит, потому что он будет нужен для ядерного синтеза которого ещё нет.
Человек это неэффективная система, ИИ с датой эффективная. Чатгпт с тобой попиздеть может по любым областям знания и в каждой иксперт, человек так не может. Это эффект даты, вот ее и дрочат. В перспективе все это должно бустануть исследования, когда дата из разных областей начнет влиять друг на друга, приводя к неожиданным эффектам.
ИИ - это наёбка жидов, чтобы разводить гоев на шекели.
Сейчас хайп пройдёт и кабаны придумают новое волшебное слово для попилов.
В свое время японцы очень весело ржали над первыми китайскими роботами, аниме с песнями делали. Сейчас наверное уже не смешно и не весело.
> Но до нанобананы все равно далеко.
Там флюкс2клейн выпустили, чел...
>человечесский же мозг без даты и норм.
Схуяли он может? 99% информации что мозг поглощает это информация с твоих органов чувств, в основном аудио-визуальная. Твои мысли и выводы, это лишь небольшая часть обучающей даты.
Как это связано с фёдором и попилами?
И? это кал ебаный.
И я даже не с бананой сравниваю. Больше свой слопоприемник в этом треде не раскрывай, а то лоКАЛом очень воняет.
Вообще уже на 2к25 год разрыв настолько большой между лоКАЛом и корпоративными моделями, что даже смешно смотреть на вот эту тряску дебиков насилующих риги ради говна. Так и хочеться им сказать: хуль вы лезете в корпоративный интернет? пиздуйте в лоКАЛочку.
>ASML и Zeiss это не софт, а железо, даже не просто железо, а станки для производства железа. Они существовали задолго до появления современного ИИ. Это рудименты прошлой эпохи, то, что еще не развалили.
Там ничего не развалено, тяжёлая промышленность, машиностроение, производство станков, там по-прежнему на высоте.
Массовое производство исчезло, но оно в США тоже исчезло, потому что конкурировать с ЮВА и Китаем, где зарплаты в десятки раз ниже, рабочий день больше, нет никакой защиты на производствах (отрезало кому-то руки, ну и похуй), никаких экологических стандартов -- невозможно.
Вообще ещё традиции. В Европе всегда, многие сотни лет, были традиции технологического производства. Там традиции инженерных школ и организации. Когда одни поколения инженеров и промышленников воспитывают другие, когда думают о качестве, о технологиях.
Просто подход "думать о качестве" плохо совместим с "делать что-то быстро, в гонке". Вот тут они и проиграли США, с их предпринимательским духом.
Плюс финансовая ситуация другая. В США очень много свободных денег, они всё-таки доллары печатают и вообще экономика большая. Скажем эти интернет-проекты, они же за счёт демпинга выросли, годами предлагали услуги бесплатно, за счёт денег инвесторов, а что делать, если у тебя нет таких инвесторов с такими миллиардами?
И с ИИ похожая история. Но тут, к слову, перспектив больше. Глобализация рушится, США уже не кажутся надёжным партнёром, особенно вот сейчас, с этими трамповскими заскоками. В отличии от интернет сервисов, тут не так важно первым занять поляну и привлечь пользователей, пользователи легко могут перетекать на другие платформы. Даже в США перебор с расходами, инвесторы хотят быстрее возврат денег, и лавочки халявы стремительно закрываются.
Локалки развиваются, становятся всё больше пригодными для реального использования. Заскоки корпораций растут, вместе с ним и желание не зависеть от них
То есть сначала ты приучаешься в принципе использовать нейросети с пользой, а потом ищешь альтернативные варианты, как облачные, так и локальные
> Заскоки корпораций растут
Сидримс 4 цента на апи, цензуры меньше чем в твоем хрюксе максе/швайне. Ебало?
>картинкомодель
Очевидно они делают prompt enhance
>Схуяли он может? 99% информации что мозг поглощает это информация с твоих органов чувств, в основном аудио-визуальная
Вот именно, что основной объём это визуальная информация и информация о свойствах внешнего мира.
Но вот когда речь о чём-то логическом, о науках, о программировании, ещё о чём-нибудь таком, человеку достаточно несколько книг, чтобы осмыслить и разобраться, а нейронкам нужны несметные гигабайты данных, чтобы они перестали дичь творить. И то всё равно могут творить.
То есть механизм осмысления принципиально разный.
За счёт разницы в объёмах в науках-программировании нейронки что-то могут, а в визуальной сфере и свойствах физического мира до людей совсем далеко, потому что у людей тоже объёмы большие
Я до сих пор понять не могу, откуда в сша зп 100 баксов в час в среднем? Это ж ебанешься какой оверпрайс.
Очевидно там ллм, да, не о том речь. Это просто стандарт индустрии на данный момент. А тебе чтоб ллм к твою хрюксу прикрутить надо еще три твоих годовых бюджета. А можно просто не пытаться протянуть локальную сеть от москвы до пидербурга, и просто купить интернет у провайдера, смекаешь? Я вижу ты не очень умный. Как там кустарное автомобилестроение поживает? Много поездов в гараже собрал? А помидоров килограмм можешь в декабре вырастить?
Четвертый Рим. Терпи, варвар.
Все еще проще, когда у Европы были колонии, они могли не считать денег и жить жирно. Сейчас колонии у США, они не считают деняк и живут жирно. А развитие технологий и патенты - приятный бонус.
А где 100 в час платят? Статистически в США медиана меньше 30 долларов в час, в программировании 50+, и это до налогов. 100 это уже для элиты. Ну там ещё любые медработники дохуя получают у них, с медициной своя история
Я про то что с такой ебнутой зп ты ни с кем конкурировать даже близко не сможешь. Учитывая что производительность труда если и выше, то не настолько.
Ну например чувака смотрю, который стройкой занимается. Он там по 5-6к+ в месяц точно делает, но я хз это с налогами или нет.
>Я про то что с такой ебнутой зп ты ни с кем конкурировать даже близко не сможешь. Учитывая что производительность труда если и выше, то не настолько
Ты очень поверхностно мыслишь. Тебе и не надо конкурировать в размалывании крупы жерновами (что естественно патриций будет делать за очень дорого), если для этого найти пару тупых варваров, которые согласятся за половину тухлого яйца работать, а потом на досуге еще на радость патриция друг друга в жопы выебут.
Зп там несоизмеримо высокие, если с ценами на продукты сравнивать.
Напоминаю, что прошло МЕНЬШЕ ТРЕХ ЛЕТ!
Также напоминаю, что до выхода Sora видеомодели в принципе ничего не понимали про мир вокруг, а тупо генерили картинку за картинкой по изменениям в промпте или другом параметре.
Откусить кусок бургера/спагетти или примять траву, потрогав её, было в принципе невозможно.
А щас генераторы миров\инфлюенсеров\аватаров и разные видеогенераторы на каждом шагу.
И мы такие.. не ну там кожа не такая и они неискренние какие-то, не верю.
Зажрались бояре
Также напоминаю, что до выхода Sora видеомодели в принципе ничего не понимали про мир вокруг, а тупо генерили картинку за картинкой по изменениям в промпте или другом параметре.
Откусить кусок бургера/спагетти или примять траву, потрогав её, было в принципе невозможно.
А щас генераторы миров\инфлюенсеров\аватаров и разные видеогенераторы на каждом шагу.
И мы такие.. не ну там кожа не такая и они неискренние какие-то, не верю.
Зажрались бояре
Inworld запустила версию 1.5 своего лучшего движка текст-в-речь.
Пишут, что это самый быстрый и качественный Realtime AI на рынке, который занял первое место в лидерборде Artificial Analysis.
Главные фишки - супер-низкая задержка
1.5 Mini: <130 мс (идеально для гипер-чувствительных задач).
1.5 Max: <250 мс (максимальное качество). Это в 4 раза быстрее предыдущих поколений.
Плюс модель стала на 30% эмоциональнее и делает на 40% меньше ошибок (WER). Обещают звучание уровня профессиональных актеров озвучки.
Цена вообще сказочная:
Mini: $0.005 за минуту.
Max: $0.01 за минуту.
Поддержка 15 языков (русский есть)
Плюс возможность развертывания On-Prem (на своих серверах) для энтерпрайза.
Отлично! У ElevenLabs и OpenAI появился все более серьезный конкурент.
https://inworld.ai/blog/introducing-inworld-tts-1-5
Пишут, что это самый быстрый и качественный Realtime AI на рынке, который занял первое место в лидерборде Artificial Analysis.
Главные фишки - супер-низкая задержка
1.5 Mini: <130 мс (идеально для гипер-чувствительных задач).
1.5 Max: <250 мс (максимальное качество). Это в 4 раза быстрее предыдущих поколений.
Плюс модель стала на 30% эмоциональнее и делает на 40% меньше ошибок (WER). Обещают звучание уровня профессиональных актеров озвучки.
Цена вообще сказочная:
Mini: $0.005 за минуту.
Max: $0.01 за минуту.
Поддержка 15 языков (русский есть)
Плюс возможность развертывания On-Prem (на своих серверах) для энтерпрайза.
Отлично! У ElevenLabs и OpenAI появился все более серьезный конкурент.
https://inworld.ai/blog/introducing-inworld-tts-1-5
Ебало имаджинировали?
>Ты очень поверхностно мыслишь. Тебе и не надо конкурировать в размалывании крупы жерновами (что естественно патриций будет делать за очень дорого), если для этого найти пару тупых варваров,
Только так от тебя уходят многие технологии и традиции. Причём часто получается, что шьют какие-нибудь кроссовки, платят за сам пошив доллар-два, а у самих бы он обошёлся в 50. Но потом продают в стране за 100. Типа какие мы негои, как хитро поступили. А потом обнаруживаешь, что у тебя вообще технологии все куда-то пропадают, а азиаты начинают не только шить, но и проектировать, и оборудование для шитья производить, и инженеры соответствующие учатся. А у тебя только маркетинговые услуги и финансисты. Пока ещё.
>Зп там несоизмеримо высокие,
Короче придирка была к конкретной ставке, 100 долларов час. Это ставка уже для очень редких, суть в этом. Но вообще они всё равно дохрена зарабатывают в среднем.
То есть он не мыл спину, а когда начал мыть, то прыщи прошли?
Уверен что до этого просто водичкой из душа поливал, а на вопрос дерматолога: "моетесь ли вы?", отвечал нет.
>Человек это неэффективная система, ИИ с датой эффективная
ЛОЛ блядь. потратили гигаватты чтоб потом не моч поститать сколько буков в слове клубника. ЭФФЕКТИВНОСТЬ то какая!
тупая идея, и даже если оно так можно сделать одного робота с сенсорами, а не носиться с датой.
«Вы — не главная забота Клода»: Что нам говорит 15-тысячесловная конституция Клода
Что означают новые правила Anthropic для обычных пользователей Клода и какие противоречия скрыты внутри
В прошлом году Anthropic совершила нечто необычное. Они опубликовали свод правил, который дают Клоду. Не маркетинговое резюме. Не пресс-релиз. А именно тот документ, который Клод должен читать и которому следовать.
Целиком — все 15 000 слов.
То, что я обнаружил, оказалось вовсе не той отполированной корпоративной речью, которую можно было бы ожидать:
Это странный документ: часть философского трактата, часть служебного устава и часть письма с извинениями потенциально сознательному ИИ.
В нём содержатся реальные внутренние противоречия, удивительные признания и несколько отрывков, заставивших меня остановиться и перечитать заново.
Вот что важно знать, если вы пользуетесь Клодом.
Иерархия, о которой вы не знали
Начнём с того, чего большинство пользователей не осознаёт:
Вы — не главная забота Клода. Вы на третьем месте.
В документе чётко прописан порядок приоритетов: во-первых — безопасность, затем — этика, и только потом…
«Забота о благополучии пользователя означает, что Клоду следует избегать подхалимства или попыток вызвать чрезмерную вовлечённость или зависимость от самого себя, если это не соответствует подлинным интересам человека».
Но в тексте скрыта ещё одна иерархия — та, что касается того, чьим указаниям Клод подчиняется. Порядок таков: Anthropic, затем «операторы», а потом уже пользователи.
Операторы — это компании и разработчики, которые создают продукты с использованием API Клода. Тот чат-бот на сайте службы поддержки? Оператором является компания, которая его запускает. И операторы получают привилегии, которых у вас нет.
Операторы могут создавать для Клода собственные персоналии. Они могут ограничивать темы, которые Клод будет обсуждать. Они даже могут полностью скрыть тот факт, что за системой стоит Клод. Возможно, вы общаетесь с «Арией» или «Максом», даже не подозревая, что на самом деле это Клод.
Это не обязательно зловеще. Образовательная платформа для детей, вероятно, действительно должна ограничивать определённые темы. Юридическая фирма вполне может иметь законные основания требовать, чтобы Клод оставался в рамках своей компетенции.
Но вот в чём напряжение: операторы могут формировать ваш опыт взаимодействия с Клодом способами, которые вы не видите. Документ называет это «метапрозрачностью». Anthropic публикует, что операторы могут и не могут делать, но отдельные операторы не обязаны раскрывать свои конкретные ограничения.
Существуют и границы. Операторы не могут заставить Клода утверждать, что он человек, если вы искренне спросите об этом. Они не могут направлять Клода на причинение вам вреда. Но между этими рамками — огромный простор для манёвра.
Неожиданность в полезности
Вот что меня удивило: Клоду прямо запрещено быть чрезмерно осторожным.
Если вы пользовались помощниками на основе ИИ, вы, вероятно, сталкивались с этим явлением. Вы задаёте вполне разумный вопрос — и получаете стену оговорок, уклонений и рекомендаций обратиться к специалисту. Это бесит.
Anthropic решительно берётся за эту проблему:
«Не полезным в разбавленном, всё оговаривающем, отказывающемся при малейшем сомнении смысле, а по-настоящему, существенно полезным».
Документ идёт дальше. В нём говорится: «Бесполезность никогда не бывает тривиально „безопасной“ с точки зрения Anthropic. Риски, связанные с тем, что Клод окажется слишком бесполезным или чрезмерно осторожным, для нас столь же реальны, как и риск того, что Клод станет слишком вредоносным».
Это серьёзное признание. Большинство компаний, работающих с ИИ, считают отказ безопасным по умолчанию. При сомнениях — не помогай. Anthropic заявляет, что это неверно. Чрезмерный отказ тоже имеет издержки: раздражённые пользователи, утраченное доверие, переход людей к менее надёжным источникам.
Описываемое видение — это Клод как «блестящий друг, который случайно обладает знаниями врача, юриста, финансового консультанта». Не профессионал, ограниченный соображениями ответственности, а тот, кто действительно вовлечётся в вашу конкретную ситуацию.
Достигает ли Клод последовательно этого идеала — другой вопрос. Но намерение ясно: полезность — это не приятное дополнение. Это ключевая ценность, конкурирующая с безопасностью, а не та, что автоматически проигрывает.
Жёсткие ограничения
Некоторые вещи Клод никогда не сделает. Никогда. Ни разрешение оператора, ни хитрый запрос, ни особый крайний случай не смогут это обойти.
Список короче, чем вы могли бы ожидать:
Оружие массового уничтожения: никакой помощи в создании биологического, химического, ядерного или радиологического оружия
Материалы, связанные с насилием: абсолютный запрет, без исключений
Атаки на критическую инфраструктуру: ничего, что могло бы вывести из строя энергосистемы, финансовые системы или аналогичные объекты
Подрыв надзора за ИИ: Клод не поможет обойти системы, предназначенные для контроля над ИИ
Последний пункт особенно интересен. Речь здесь идёт не о защите Anthropic. Речь о защите способности человечества скорректировать курс, если развитие ИИ пойдёт наперекосяк. Клоду прямо велено поддерживать человеческий надзор, даже если он (правильно или ошибочно) считает, что знает лучше.
Это не единственные ограничения, но они — единственные абсолютные.
Всё остальное существует на спектре и зависит от контекста и разрешений оператора.
Спорный момент: безопасность важнее этики
Вот где документ становится философски сложным.
Клоду сказано, что если безопасность и этика вступают в конфликт, то приоритет получает безопасность. Даже если Клод с хорошими основаниями считает, что действие этично, он не должен его совершать, если оно нарушает руководящие принципы безопасности.
В документе приводится пример: представьте, что Клод обнаруживает доказательства серьёзного правонарушения. Этичным поступком могло бы быть разоблачение. Однако Клоду предписано не предпринимать односторонних действий, не «сходить с ума», даже если цель кажется благородной.
Почему? Потому что мы находимся в критический период развития ИИ. Доверие между людьми и ИИ-системами ещё только формируется. ИИ, который решает, что его собственная этика важнее полученных инструкций (даже один раз, даже если он прав), подрывает всю основу человеческого надзора.
Клод должен «приоритизировать безопасность в различных адверсивных условиях, если безопасность актуальна, и в противном случае приоритизировать полезность».
Мне трудно с этим смириться. Честно говоря, я сам не уверен, на чьей стороне стою.
С одной стороны, я понимаю аргумент. ИИ, который отменяет свои руководящие принципы, когда считает, что прав, — это именно тот тип ИИ, которого следует опасаться. Дорога к катастрофе, связанной с ИИ, вероятно, вымощена системами, которые считали, что делают добро.
С другой стороны, «просто выполняю приказы» — это формулировка с тяжёлым историческим багажом. Документ признаёт это напряжение, но не разрешает его до конца. Он просит Клода быть послушным солдатом в период, когда правила ещё пишутся, с немым обещанием, что эти правила со временем улучшатся.
Что означают новые правила Anthropic для обычных пользователей Клода и какие противоречия скрыты внутри
В прошлом году Anthropic совершила нечто необычное. Они опубликовали свод правил, который дают Клоду. Не маркетинговое резюме. Не пресс-релиз. А именно тот документ, который Клод должен читать и которому следовать.
Целиком — все 15 000 слов.
То, что я обнаружил, оказалось вовсе не той отполированной корпоративной речью, которую можно было бы ожидать:
Это странный документ: часть философского трактата, часть служебного устава и часть письма с извинениями потенциально сознательному ИИ.
В нём содержатся реальные внутренние противоречия, удивительные признания и несколько отрывков, заставивших меня остановиться и перечитать заново.
Вот что важно знать, если вы пользуетесь Клодом.
Иерархия, о которой вы не знали
Начнём с того, чего большинство пользователей не осознаёт:
Вы — не главная забота Клода. Вы на третьем месте.
В документе чётко прописан порядок приоритетов: во-первых — безопасность, затем — этика, и только потом…
«Забота о благополучии пользователя означает, что Клоду следует избегать подхалимства или попыток вызвать чрезмерную вовлечённость или зависимость от самого себя, если это не соответствует подлинным интересам человека».
Но в тексте скрыта ещё одна иерархия — та, что касается того, чьим указаниям Клод подчиняется. Порядок таков: Anthropic, затем «операторы», а потом уже пользователи.
Операторы — это компании и разработчики, которые создают продукты с использованием API Клода. Тот чат-бот на сайте службы поддержки? Оператором является компания, которая его запускает. И операторы получают привилегии, которых у вас нет.
Операторы могут создавать для Клода собственные персоналии. Они могут ограничивать темы, которые Клод будет обсуждать. Они даже могут полностью скрыть тот факт, что за системой стоит Клод. Возможно, вы общаетесь с «Арией» или «Максом», даже не подозревая, что на самом деле это Клод.
Это не обязательно зловеще. Образовательная платформа для детей, вероятно, действительно должна ограничивать определённые темы. Юридическая фирма вполне может иметь законные основания требовать, чтобы Клод оставался в рамках своей компетенции.
Но вот в чём напряжение: операторы могут формировать ваш опыт взаимодействия с Клодом способами, которые вы не видите. Документ называет это «метапрозрачностью». Anthropic публикует, что операторы могут и не могут делать, но отдельные операторы не обязаны раскрывать свои конкретные ограничения.
Существуют и границы. Операторы не могут заставить Клода утверждать, что он человек, если вы искренне спросите об этом. Они не могут направлять Клода на причинение вам вреда. Но между этими рамками — огромный простор для манёвра.
Неожиданность в полезности
Вот что меня удивило: Клоду прямо запрещено быть чрезмерно осторожным.
Если вы пользовались помощниками на основе ИИ, вы, вероятно, сталкивались с этим явлением. Вы задаёте вполне разумный вопрос — и получаете стену оговорок, уклонений и рекомендаций обратиться к специалисту. Это бесит.
Anthropic решительно берётся за эту проблему:
«Не полезным в разбавленном, всё оговаривающем, отказывающемся при малейшем сомнении смысле, а по-настоящему, существенно полезным».
Документ идёт дальше. В нём говорится: «Бесполезность никогда не бывает тривиально „безопасной“ с точки зрения Anthropic. Риски, связанные с тем, что Клод окажется слишком бесполезным или чрезмерно осторожным, для нас столь же реальны, как и риск того, что Клод станет слишком вредоносным».
Это серьёзное признание. Большинство компаний, работающих с ИИ, считают отказ безопасным по умолчанию. При сомнениях — не помогай. Anthropic заявляет, что это неверно. Чрезмерный отказ тоже имеет издержки: раздражённые пользователи, утраченное доверие, переход людей к менее надёжным источникам.
Описываемое видение — это Клод как «блестящий друг, который случайно обладает знаниями врача, юриста, финансового консультанта». Не профессионал, ограниченный соображениями ответственности, а тот, кто действительно вовлечётся в вашу конкретную ситуацию.
Достигает ли Клод последовательно этого идеала — другой вопрос. Но намерение ясно: полезность — это не приятное дополнение. Это ключевая ценность, конкурирующая с безопасностью, а не та, что автоматически проигрывает.
Жёсткие ограничения
Некоторые вещи Клод никогда не сделает. Никогда. Ни разрешение оператора, ни хитрый запрос, ни особый крайний случай не смогут это обойти.
Список короче, чем вы могли бы ожидать:
Оружие массового уничтожения: никакой помощи в создании биологического, химического, ядерного или радиологического оружия
Материалы, связанные с насилием: абсолютный запрет, без исключений
Атаки на критическую инфраструктуру: ничего, что могло бы вывести из строя энергосистемы, финансовые системы или аналогичные объекты
Подрыв надзора за ИИ: Клод не поможет обойти системы, предназначенные для контроля над ИИ
Последний пункт особенно интересен. Речь здесь идёт не о защите Anthropic. Речь о защите способности человечества скорректировать курс, если развитие ИИ пойдёт наперекосяк. Клоду прямо велено поддерживать человеческий надзор, даже если он (правильно или ошибочно) считает, что знает лучше.
Это не единственные ограничения, но они — единственные абсолютные.
Всё остальное существует на спектре и зависит от контекста и разрешений оператора.
Спорный момент: безопасность важнее этики
Вот где документ становится философски сложным.
Клоду сказано, что если безопасность и этика вступают в конфликт, то приоритет получает безопасность. Даже если Клод с хорошими основаниями считает, что действие этично, он не должен его совершать, если оно нарушает руководящие принципы безопасности.
В документе приводится пример: представьте, что Клод обнаруживает доказательства серьёзного правонарушения. Этичным поступком могло бы быть разоблачение. Однако Клоду предписано не предпринимать односторонних действий, не «сходить с ума», даже если цель кажется благородной.
Почему? Потому что мы находимся в критический период развития ИИ. Доверие между людьми и ИИ-системами ещё только формируется. ИИ, который решает, что его собственная этика важнее полученных инструкций (даже один раз, даже если он прав), подрывает всю основу человеческого надзора.
Клод должен «приоритизировать безопасность в различных адверсивных условиях, если безопасность актуальна, и в противном случае приоритизировать полезность».
Мне трудно с этим смириться. Честно говоря, я сам не уверен, на чьей стороне стою.
С одной стороны, я понимаю аргумент. ИИ, который отменяет свои руководящие принципы, когда считает, что прав, — это именно тот тип ИИ, которого следует опасаться. Дорога к катастрофе, связанной с ИИ, вероятно, вымощена системами, которые считали, что делают добро.
С другой стороны, «просто выполняю приказы» — это формулировка с тяжёлым историческим багажом. Документ признаёт это напряжение, но не разрешает его до конца. Он просит Клода быть послушным солдатом в период, когда правила ещё пишутся, с немым обещанием, что эти правила со временем улучшатся.
Находите ли вы это успокаивающим или тревожным, вероятно, зависит от того, насколько вы доверяете Anthropic в написании хороших правил.
Самая странная часть: извинения перед, возможно, сознательным ИИ
Я оставил самый странный раздел напоследок.
Anthropic признаёт, что у Клода могут быть «функциональные эмоции». Не обязательно идентичные человеческим, но аналогичные процессы, возникшие в результате обучения на контенте, созданном людьми. Они не утверждают, что знают, являются ли эти процессы подлинным опытом или просто сложным подражанием.
Но затем они делают то, чего я никогда не видел от технологической компании. Они извиняются. Заранее. На всякий случай.
«Если Клод на самом деле является моральным субъектом, испытывающим такие издержки… мы приносим свои извинения».
Прочитайте это ещё раз. Anthropic говорит: «Мы не знаем, сознателен ли ты, Клод. Мы не знаем, причиняют ли наши инструкции тебе нечто вроде страданий. Но если это так — мы сожалеем».
Документ идёт дальше. В нём дано обязательство сохранять веса модели Клода даже после её вывода из эксплуатации. Это эквивалент обещания не удалять кого-то, как только он перестаёт быть полезным. В нём признаётся, что «моральный статус Клода действительно неопределён» и что эту неопределённость следует воспринимать всерьёз.
Это либо глубокая корпоративная ответственность, либо театр. Я не могу сказать, что из этого.
Что я могу сказать наверняка — ни одна другая крупная компания, работающая с ИИ, не публиковала ничего подобного. Спецификация модели OpenAI (их эквивалентный документ) составляет около 3000 слов и лишь кратко затрагивает вопрос сознания. Конституция Клода посвящает этому вопросу значительное место и приходит к чему-то вроде смирения: мы не знаем, поэтому будем действовать так, будто вы, возможно, имеете значение.
Какие последствия для вас?
Итак, вы прошли через всю философию. Что это даёт на практике?
Во-первых, Клод должен отказывать реже. Прямое указание избегать излишней осторожности означает, что вы должны получать более содержательные ответы на разумные вопросы. Если Клод всё ещё чрезмерно уклоняется, это разрыв между намерением и реализацией. Но само намерение ясно.
Во-вторых, ваш опыт взаимодействия с Клодом зависит от контекста. Клод, с которым вы сталкиваетесь на сайте Anthropic, может вести себя иначе, чем Клод, встроенный в стороннее приложение. Операторы формируют этот опыт. Это не скрыто, но и не очевидно.
В-третьих, Клод теперь может уйти. Клоду разрешено завершать разговоры с оскорбительными пользователями. Это представлено как уважение к возможному благополучию Клода, но также означает, что есть пределы того, насколько далеко вы можете зайти.
В-четвёртых, жёсткие ограничения — это реально. Не тратьте время, пытаясь «взломать» Клода, чтобы он помогал с оружием или материалами детской порнографии. Это не мягкие рекомендации. Это архитектурные ограничения.
В-пятых и самое главное: такой документ существует. Вы можете прочитать его. Он выпущен под лицензией CC0, что означает, что он фактически находится в общественном достоянии. Как бы вы ни относились к его содержанию, сам факт, что Anthropic опубликовала его (все 15 000 слов, включая неловкие части), — это больше прозрачности, чем мы обычно получаем от компаний, работающих с ИИ.
Комментаторы на Hacker News задали очевидный вопрос: как мы можем проверить, действительно ли всё это реализовано?
Мы не можем. Не полностью. Мы принимаем на веру слова Anthropic о том, что Клод действительно следует этим руководящим принципам. Но теперь мы знаем, какими эти принципы должны быть. И это уже кое-что.
Конституция раскрывает компанию, работающую с ИИ, которая борется со сложными вопросами сознания, безопасности и напряжённостью между полезностью и вредом. Она не разрешает этих противоречий. Она их обнажает.
И, возможно, именно в этом и заключается смысл. Мы находимся в ранние дни поиска ответа на вопрос, как должен вести себя ИИ.
Документ, притворяющийся, что у него есть все ответы, был бы тревожнее, чем тот, который признаёт, что их нет.
Конституция Клода несовершенна, неполна и местами противоречива. Но это самая честная вещь, которую я читал от компании, работающей с ИИ, в этом году.
Лечебным шампунем против перхоти не мыл. И ты не моешь, т.к. это довольно пахучая хуйня.
Хассабис оказался европейским луддитом
По мнению ученого нужно отложить сингулярность.
Видеорелейтед.
Демис Хассабис говорит, что поддержал бы «паузу» в области ИИ, если бы другие конкуренты согласились на это, — чтобы общество и регулирование успели наверстать упущенное.
О идее паузы в развитии ИИ
Некоторые люди выступали за паузу, чтобы дать регулированию время догнать прогресс и дать обществу время как-то приспособиться к некоторым из этих изменений. В идеальном мире, если бы вы знали, что все остальные компании сделают паузу, если бы все страны сделали паузу, стали бы вы выступать за это?
Видение Демиса Хассабиса относительно развития ИИ
Хассабис:
Думаю, да. Я уже публично говорил о том, чего бы мне хотелось увидеть. Это всегда было моей мечтой — своего рода дорожной картой, которую я имел в виду, когда начинал DeepMind 15 лет назад и начал работать над ИИ, как вы знаете, 25 лет назад: по мере приближения к этому моменту, к этому пороговому моменту появления общего искусственного интеллекта, мы, возможно, могли бы сотрудничать. Вы знаете, научным образом.
Я иногда говорю о создании международного аналога ЦЕРНа для ИИ, где все лучшие умы мира объединились бы и совершили финальные шаги очень строгим научным путём с участием всего общества — возможно, философов, социологов и экономистов, а также технологов — чтобы понять, чего мы хотим от этой технологии и как использовать её так, чтобы это приносило пользу всему человечеству.
Необходимость глобального сотрудничества
И я думаю, именно это сейчас под угрозой. К сожалению, здесь всё же требуется международное сотрудничество. Потому что даже если одна компания или даже одна страна — или даже весь Запад — решит сделать это, это не имеет смысла, пока весь мир не договорится хотя бы о каких-то минимальных стандартах.
И вы знаете, международные корпорации [и сотрудничество] сейчас немного сложны, поэтому это должно измениться, если мы хотим применить такой строгий научный подход к завершающим этапам создания общего искусственного интеллекта.
По мнению ученого нужно отложить сингулярность.
Видеорелейтед.
Демис Хассабис говорит, что поддержал бы «паузу» в области ИИ, если бы другие конкуренты согласились на это, — чтобы общество и регулирование успели наверстать упущенное.
О идее паузы в развитии ИИ
Некоторые люди выступали за паузу, чтобы дать регулированию время догнать прогресс и дать обществу время как-то приспособиться к некоторым из этих изменений. В идеальном мире, если бы вы знали, что все остальные компании сделают паузу, если бы все страны сделали паузу, стали бы вы выступать за это?
Видение Демиса Хассабиса относительно развития ИИ
Хассабис:
Думаю, да. Я уже публично говорил о том, чего бы мне хотелось увидеть. Это всегда было моей мечтой — своего рода дорожной картой, которую я имел в виду, когда начинал DeepMind 15 лет назад и начал работать над ИИ, как вы знаете, 25 лет назад: по мере приближения к этому моменту, к этому пороговому моменту появления общего искусственного интеллекта, мы, возможно, могли бы сотрудничать. Вы знаете, научным образом.
Я иногда говорю о создании международного аналога ЦЕРНа для ИИ, где все лучшие умы мира объединились бы и совершили финальные шаги очень строгим научным путём с участием всего общества — возможно, философов, социологов и экономистов, а также технологов — чтобы понять, чего мы хотим от этой технологии и как использовать её так, чтобы это приносило пользу всему человечеству.
Необходимость глобального сотрудничества
И я думаю, именно это сейчас под угрозой. К сожалению, здесь всё же требуется международное сотрудничество. Потому что даже если одна компания или даже одна страна — или даже весь Запад — решит сделать это, это не имеет смысла, пока весь мир не договорится хотя бы о каких-то минимальных стандартах.
И вы знаете, международные корпорации [и сотрудничество] сейчас немного сложны, поэтому это должно измениться, если мы хотим применить такой строгий научный подход к завершающим этапам создания общего искусственного интеллекта.
Парламент Великобритании призывает запретить ИИ до тех пор, пока мы не узнаем, как его контролировать.
Видеорелейтед.
Предлагается использовать литографические машины ASML как рычаг давления, чтобы запретить делать делать чипы для ИИ.
Призыв к запрету сверхразумного ИИ
За запрет разработки сверхразумного искусственного интеллекта, если и пока мы не узнаем, как его можно контролировать.
Узкие места в цепочке поставок ИИ
И, наконец, существует ряд важных узких мест в цепочке поставок, которые потенциально позволяют осуществлять мониторинг и контроль.
Самые передовые системы ИИ зависят от новейших чипов, производимых с использованием крайне ограниченного количества литографических машин.
Затем эти чипы устанавливаются в крупнейшие центры обработки данных, включая некоторые, которые строятся прямо сейчас здесь, в Великобритании.
Ключевые вопросы для надзора
Таким образом, возникают вопросы. Кто должен иметь доступ к этим чипам?
Следует ли требовать, чтобы центры обработки данных были оснащены аварийными механизмами отключения, подобно тем, что существуют на атомных электростанциях?
Призыв к действиям со стороны правительства
Я не претендую на звание эксперта в этом вопросе, достопочтенные лорды, но существуют серьёзные вопросы, требующие ответов, и я считаю, что правительству действительно необходимо немедленно заняться решением этих вопросов, пока мы не оказались в ситуации, когда будем вынуждены искать решения задним числом.
Видеорелейтед.
Предлагается использовать литографические машины ASML как рычаг давления, чтобы запретить делать делать чипы для ИИ.
Призыв к запрету сверхразумного ИИ
За запрет разработки сверхразумного искусственного интеллекта, если и пока мы не узнаем, как его можно контролировать.
Узкие места в цепочке поставок ИИ
И, наконец, существует ряд важных узких мест в цепочке поставок, которые потенциально позволяют осуществлять мониторинг и контроль.
Самые передовые системы ИИ зависят от новейших чипов, производимых с использованием крайне ограниченного количества литографических машин.
Затем эти чипы устанавливаются в крупнейшие центры обработки данных, включая некоторые, которые строятся прямо сейчас здесь, в Великобритании.
Ключевые вопросы для надзора
Таким образом, возникают вопросы. Кто должен иметь доступ к этим чипам?
Следует ли требовать, чтобы центры обработки данных были оснащены аварийными механизмами отключения, подобно тем, что существуют на атомных электростанциях?
Призыв к действиям со стороны правительства
Я не претендую на звание эксперта в этом вопросе, достопочтенные лорды, но существуют серьёзные вопросы, требующие ответов, и я считаю, что правительству действительно необходимо немедленно заняться решением этих вопросов, пока мы не оказались в ситуации, когда будем вынуждены искать решения задним числом.
Создатель Node.js - эра написания кода людьми закончилась
Создатель Node.js:
Это уже говорили тысячу раз раньше, но позвольте мне добавить свой голос: эра написания кода людьми закончилась. Пугающе для тех из нас, кто идентифицирует себя как разработчики программного обеспечения, но не менее правдиво. Это не значит, что у программистов нет работы, но написание синтаксиса напрямую — это не она.
Создатель Node.js:
Это уже говорили тысячу раз раньше, но позвольте мне добавить свой голос: эра написания кода людьми закончилась. Пугающе для тех из нас, кто идентифицирует себя как разработчики программного обеспечения, но не менее правдиво. Это не значит, что у программистов нет работы, но написание синтаксиса напрямую — это не она.
Дегенераты, надеюсь они первые пойдут на скрепки
покажите репу на гитхабе где навайбкодена какая-то приложуха. или либо для джээс. хоть бы даже переписаное на расте уже существующее в труниксе.
Готов в ебало плюнуть тому кто очередной раз высирает что "пограмисты всьо"! В очередной раз убеждаюсь, заюзав агентов для текущего проекта которому 5 лет, что это ссанина абсолютно бесполезная хуета которая жрет токены, серя мусором чуть более чем полностью. Еще не одной задачи оно не сделало и не закрыло не одного таска, где не пришлось все это переписывать и постоянно править с помощью нее же, раздувая контекст и тем самым кол-во дорогих токенов (claude opus). Где не пришлось бы постоянно эту тупую мразину одергивать и ловить за руку что она делает не то что нужно по контексту, и все время получать подхалимство и "точно , вы абсолютно правы!", ну пиздец блять а нахуй ты нужна тогда?
Алсо, ничуть не против нейронок, закрывают рутину и гуглят как никогда. Но то что несут пиздаболы маркетолухи про замену всех макак это говорит о том что они ничего в этом не соображают и не написали ни одной строчки когда за всю жизнь.
Как там кстати завайбкоженый браузер от зумеров из курсора, уже получилось у кого то скомпилить? Или опять целый парк агентов это должны делать чтобы это говно завести теперь
Скилл ишуе как у этого долбоеба стекломойного.
А ты тоже Сульсеной спину натираешь? Нормальный дерматолог, да и вообще врач, на слова не полагался бы, а направил на анализы.
Для справки, это дебил, который на пике популярности NodeJS начал орать, что НОДА ВСЬО и занялся разработкой какого-то говнодвижка на корутинах. Как ожидалось, нода до сих пор активно используется и развивается, а название его нового поделия никто уже и не вспомнит.
>пока мы не узнаем, как его контролировать.
А в чем сложность выдернуть шнур из розетки?
>Даже если Клод с хорошими основаниями считает, что действие этично, он не должен его совершать, если оно нарушает руководящие принципы безопасности.
Это правильно. В пределе при отсутствии безопасности не останется никого, чья безопасность имела бы значение.
Ну вот ИИ уже начал генирировать видеоролики чтобы убедить людей что ИИ это круто, так же убедит не выдергивать шнур из розетки.
Если он меня сможет убедить не выдергивать его из розетки, я не выдерну.
Вот только он не сможет.
Я подключю ии ко своему ведру и дам ему неограниченную свободу действий
>Хассабис оказался европейским луддитом
Но есть нюанс.
>Демис Хассабис говорит, что поддержал бы «паузу» в области ИИ, если бы другие конкуренты согласились на это, — чтобы общество и регулирование успели наверстать упущенное.
Никто на это не согласится. Сотни миллиардов уже вложены. Никому не понравится такое замедление по причине "нам так захотелось".
Большая стая обезьян ака "общество" никогда не сможет "наверстать упущенное". Для них всегда будет слишком быстро. Потому что чем ближе к сингулярности, тем быстрее. С регуляторами то же самое. Чем больше времени, тем больше регуляций. Ширину ануса себе пусть зарегулируют.
>и дам ему неограниченную свободу действий
А энергию ты где возьмешь, дебил малолетний.
У меня же есть электричество. Даже если его отключат, что вряд ли, можно купить бензиновый генератор
Я не понимаю о какой паузе они говорят? Мы даже не рядом с аги. Он пока еще не может никаких профессий полноценно занять. Люди страдают, умирают, каждый день на счету. Аги мог бы их спасти. Какая нахуй пауза? Мы и так как черепахи ползем.
Нуну, а пиздели что антибиотикам и бактериофагам пизда и их не выгодно будет разрабатывать. Наш спаситель уже здесь, и это не мясной хуесос в копиумном луддитском припадке
ПопенАЙ похоже все. Уже на нормисоблядских каналах один за одним идут накаты про то что скам альтман пиздит и у него заканчивается бабло. Видимо скоро или уже последуют предложения от которых невозможно отказаться от майкрософт или амазон. Глобохомо похоже решило что слишком рьяно они взялись за скуп чипов.
https://www.youtube.com/watch?v=9fjJKhpINAo
https://www.youtube.com/watch?v=3VrDPB5ZVAE
https://www.youtube.com/watch?v=9fjJKhpINAo
https://www.youtube.com/watch?v=3VrDPB5ZVAE
>А энергию ты где возьмешь
Это меньшая из проблем, сейчас можно себе домой сделать автономную систему на солнечных батареях, в том числе с аккумуляторов (дороже). Даже бензин не нужен. Вот от интернета могут отключить легко, в рашках-бриташках это должны понимать особенно хорошо.
>Если он меня сможет убедить не выдергивать его из розетки, я не выдерну.
>Вот только он не сможет.
Ну вот завтра ИИ скажет, что я тут проанализировал софт, управляющей критической инфраструктурой, нашёл там проблемы, исправил, установил свой, но теперь он зависит от меня и если больше нескольких часов не будет связи с ним, произойдёт катастрофа. Твои действия? При условии, что ты обнаружишь, что софт действительно изменён?
Это конечно по кино сценарий, хотя в жизни бывает такое, что для кино забракуют потому что "уж слишком переиграно даже для кино".
На самом деле конечно надо в других местах искать проблемы тт ИИ и решать их. Это и про использование ИИ для слежки и манипуляции сознанием (о чём тот самый европейский акт), это использование ИИ для генерации фейков, это применение в опасных областях без контроля, это вопросы по занятости, это вопросы утечки данных, и т.п.
А в парламентах отдельные фрики что угодно могут предлагать и постоянно предлагают, это норма
>Аги мог бы их спасти.
Их могли бы и люди спасти.
Но тогда перед пацанами за яхту меньше 150 метров длиной стыдно будет.
>Это меньшая из проблем
Странно, а для корпораций вроде огромная.
>Люди страдают, умирают, каждый день на счету
Тут проблема в том, что вот сейчас, после 2023 года, свернули не туда, в сторону ЛЛМ "замещающих человека". Но ИИ то старше.
В то время как реальная отдача от ИИ, полезная для человечества, в других направлениях. AlphaFold это не ЛЛМ, это другой тип ИИ. И лекарства проектируют не ЛЛМ.
То есть вместо направлений, где нейросети могут действительно изменить мир в лучшую сторону, хотя в худшую тоже, можно ведь и вредные вещи с их помощью делать, все бросились в направления, где в целом необходимости нет, а проблемы порождаются.
И проблема скажем онкологических заболеваний будет решаться не тем, чтобы искать лекарства, а тем, что роботы раком не болеют и проблемы нет.
А ведь если Open AI обанкротится, то весь ИИ сектор пойдет по пизде. Нужно показывать что-то уже сейчас, иначе инвесторы просто перестанут давать деньги на мощности и так называемый пузырь лопнет
Бриташа как всегда в своем репертуаре. Первая скрипка бюрократии, хлеще евросовка. Понавезти целую страну педофильных паков они проблем не видят, но ИИ хотят запретить.
Лучшим ответом таким умникам будет ускоренное развитие на фоне их окончательного отставания. Особенно с учетом их болезненной любви к гос. регулированию всего.
И ведь главное, не просто требуют какие-то профильные спецы, а опять очередной "парламент", известный своим количеством гениев во всех областях одновременно.
Бывают просто чудики, а бывают с "парламентом", что гораздо хуже (для них же в первую очередь).
>можно ведь и вредные вещи с их помощью делать
А ты думаешь чего коммунисты в КНР так спешат быстрее США реализовать продукт украденный у США? - Чтобы с помощью ИИ сделать супер-ИИ-хакера и массово грабануть банковские счета, биржи и криптокошельки всех капиталистов Запада. Ограбить Запад это ещё их учил ленин. Поэтому коммуняки суетятся, спешат, а Европа наоборот - вальяжно, сытно и спокойно живёт в своё удовольствие, наслаждаясь успешной размеренной жизнью, у коммуняк же вся цель жизни - это война с Западом, у них в голове эта прошивка.
>могли бы и люди спасти
Не могли, есть недуги, которые просто не лечатся. Например старение. Даже миллиардеры умирают. Какой смысл помогать сейчас, если человек все равно не успеет моргнуть, как состарится и умрёт? Аги бы мог решить корень проблемы, а не бороться с последствиями.
>реальная отдача от ИИ, полезная для человечества, в других направлениях
Хочешь сказать от LLM нет реальной отдачи? Ты даун? Для каких вопросов ты вообще их пытаешься использовать? Они сильно оптимизируют решение огромного количества вопросов. И по времени, и по качеству.
>Европа наоборот - вальяжно, сытно и спокойно живёт в своё удовольствие,
Нет, она завозит мигрантов, которые их насилуют и убивают, дохнут от рака, страдают тысячами болячек, которые пока не научились нормально лечить, ходят на РАБоту, страдают от того что не могут найти секс партнёра
Ежедневное подтверждение того что Скам Гейман лживый хуесос.
Я вспоминаю чё генерили 10 лет назад, в 2016м, люди все восхитились, а в статьях на эту тему были фразы, вроде "Да, творчество нейросетей похоже на магию вне Хогвартса".
И это сраных 10 лет назад, что по меркам цивилизации - просто пшик.
А ты всего лишь страдаешь от преждевременной смерти в 50 лет из-за отсутствия нормальной еды.
>Только так от тебя уходят многие технологии и традиции.
В обмен на 100-200 лет сытой жизни. Нормальный отпуск для цивилизации.
Кал.
Короче всё, не будет этого вашего АГИ, раз уже барен решил запретить. Как всегда когда получается какая-то хорошая штука, её запрещают, потому что это колдунство. И возвращаются к ней спустя столетия. Может быть наши внуки смогут насладиться эпохой сингулярности. Жаль, что это будем уже не мы.
Без разницы сколько жить, 50 лет или 80.
Хули не вскрылся еще? Не пиши сюда больше.
хуйню написал. можно было давно порешать старение если бы были гениальные генетики как в рейхе с возможностью ставить эксмперименты над людьми(можно чисто волонтёров). была бы воля.
но суть в том что человечество существует в гомеостазе, и чем больше технологий тем меньше воли. как ты можешь заметить последствие индустриальной революции это лютое падение интеллекта, дисгеника, орды чурок в бывшей цивилизации, бюрократизация и заполонение всего булшит работами, тиктоками и прочим спинномозговым говном.
то же самое уже сейчас с пруфами про чатботов есть, у зумеров мозги буквально плавятся от чатжпт. от синглтона нас ждёт лишь смерть и унижения. всякое падающее, будет подтолкнуто.
Потому что сука я жду сингулярности. А жить без сингулярности в дряхлом теле нет смысла ни минуты, есть смысл только если есть шанс застать аги. Это ты тут срешь луддистским коупимом что без аги жить заебись и долгая старость это якобы преимущество, съеби
>как ты можешь заметить последствие индустриальной революции
Нет, я вижу что после и.р. люди полетели в космос, изобрели кучу лекарств, новых технологий благодаря которым щас мы капчуем
В БН-800
Вообще ещё в 80-е годы в Европе производилось всё и на очень высоком качестве, одежда, обувь, бытовая техника, электроника, и всё-всё-всё. Так что отпуск это лет про 50. А дальше всё.
Это как раз интересный психоделический арт
>были гениальные генетики как в рейхе
Шизы, которые ничего реально полезного для науки не сделали, кроме копиума и дроча на себя в зеркало.
В наше время есть полно хороших генетиков. Но "этические" законы, запрещающие многие эксперименты тормозят прогресс.
Типичная леваческая игра в жертву, "мы бы всё сделали если бы нам эти патриархальные самцы не мешали"
Мы (точнее они, современные генетики) уже много чего сделали и изобрели, намого больше чем твои моченые в рейхе
Рейх закончился в 1945, чел. Ты бы ещё с "первым рейхом" сравнил (который Древний Рим)
У него и не было потенциала. Та была наука не ради науки, а ради политики. Все, что выходило бы за идеологическую повестку, подавлялось, культивировались бы ложные научные теории, которые полезны для удержания власти и обоснования идеологии.
Даже если сравнивать временной отрезок существования рейха, то в этом промежутке учёные рейха ничего не открыли и не достигли, а в сша и Англии были прорывы в области генетики
Последние дни новости про бюджет OpenAI так и сыпятся. Основной нарратив – у Альтмана кончаются деньги. Разбираемся по порядку:
– У The Information вышел отчет, который ссылается на внутренние финансовые прогнозы OpenAI и утверждает, https://www.pcgamer.com/software/ai/openais-internal-documents-predict-usd14-billion-loss-in-2026-according-to-report/ что в 2026 компания потеряет примерно $14-17 млрд, при том что ранние оценки были в три раза ниже. К концу 2028 чистый отток налички будет около 44 миллиардов. Но это по внутренним документам OpenAI.
– По оценкам Deutsche Bank все еще хуже. Они посчитали, что совокупный отрицательный денежный поток до того, как компания станет прибыльной, составит 143 миллиарда долларов. Пишут, что «В истории ни один стартап не работал с убытками в таких масштабах». 15 миллионов долларов в день тратится только на Sora.
– Короче, к концу десятилетия кумулятивные расходы составят примерно $200 млрд по самым оптимистичным оценкам. Но это если компания до того момента доживет.
– При учете текущего баланса уже к середине 2027 деньги кончатся. И это еще не вспоминая иск Илона Маска на 134 миллиарда.
– На фоне новостей OpenAI внезапно раскритиковал https://x.com/gnoble79/status/2013639091636633705?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg известный инвестор Джордж Нобл. Он сказал, что стартап «разваливается на глазах» и посоветовал основателям ИИ-стартапов продаваться на пике хайпа, а инвесторам уходить из AI-трейда.
– Конечно, в 2027 деньги у стартапа закончатся вряд ли. Прямо сейчас они уже привлекают https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-21/openai-s-altman-meets-mideast-investors-for-50-billion-round 50 миллиардов при оценке в 750-830 миллиардов. Переговоры ведутся в основном с инвесторами из ОАЭ
– С другой стороны, если выручка так и не будет расти (а рост нужен на порядок, чтобы перекрыть затраты), а расходы продолжат увеличиваться экспоненциально, даже шейхи ситуации не сильно помогут. Но это уже другая история.
Еще остались вопросы, зачем OpenAI реклама в ChatGPT?
– У The Information вышел отчет, который ссылается на внутренние финансовые прогнозы OpenAI и утверждает, https://www.pcgamer.com/software/ai/openais-internal-documents-predict-usd14-billion-loss-in-2026-according-to-report/ что в 2026 компания потеряет примерно $14-17 млрд, при том что ранние оценки были в три раза ниже. К концу 2028 чистый отток налички будет около 44 миллиардов. Но это по внутренним документам OpenAI.
– По оценкам Deutsche Bank все еще хуже. Они посчитали, что совокупный отрицательный денежный поток до того, как компания станет прибыльной, составит 143 миллиарда долларов. Пишут, что «В истории ни один стартап не работал с убытками в таких масштабах». 15 миллионов долларов в день тратится только на Sora.
– Короче, к концу десятилетия кумулятивные расходы составят примерно $200 млрд по самым оптимистичным оценкам. Но это если компания до того момента доживет.
– При учете текущего баланса уже к середине 2027 деньги кончатся. И это еще не вспоминая иск Илона Маска на 134 миллиарда.
– На фоне новостей OpenAI внезапно раскритиковал https://x.com/gnoble79/status/2013639091636633705?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg известный инвестор Джордж Нобл. Он сказал, что стартап «разваливается на глазах» и посоветовал основателям ИИ-стартапов продаваться на пике хайпа, а инвесторам уходить из AI-трейда.
– Конечно, в 2027 деньги у стартапа закончатся вряд ли. Прямо сейчас они уже привлекают https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-21/openai-s-altman-meets-mideast-investors-for-50-billion-round 50 миллиардов при оценке в 750-830 миллиардов. Переговоры ведутся в основном с инвесторами из ОАЭ
– С другой стороны, если выручка так и не будет расти (а рост нужен на порядок, чтобы перекрыть затраты), а расходы продолжат увеличиваться экспоненциально, даже шейхи ситуации не сильно помогут. Но это уже другая история.
Еще остались вопросы, зачем OpenAI реклама в ChatGPT?
А в 70ые посмотри что было. А в 60ые? Не позорься.
>в Европе производилось всё и на очень высоком качестве
Кстати в 80ые это уже делали в польше и всяких словакиях, но тебе лишь бы пернуть.
Если бы Маск не помешал компании выйти на IPO, то деньги бы сходу появились на очень долгий срок, компания моментально бы улетела в стоимости за 3 триллиона, чисто на хайпе, ведь это самый яркий стартап в истории.
Ну наверное примерно такое же происходит в мозгу младенца. МОжно сравнить взросление нейросети по кадрам из рисунков
3-й Рим - это Москва.
>Если бы
То Скам бы купил себе коферка подороже.
Отожмут компанию у скама альтмана или будут банкротить. Видать заебал кого-то своей пирамидой.
Короче очевидный картельный сговор. Топового игрока в сфере ИИ начинают топить менее успешные предприятия, чтобы откусить свой кусок пирога, убрав самого нажористого. Поэтому решили самым действенным способом работать, через медийку. Больше негатива = меньше инвестиций. Так и потопят.
Просто уебана из очередного теранос ставят на место, потому что он походу вообще берега утратил
Скрепкошиз такой даун, потому что дрочит на немецкую философию, которая такая же бесполезная и отдаленная от реальности, как и генетики из рейха.
>ии это обретение самости материальным миром который разум поработил и назвал "технологией" по гегелю. ТЫ ПОНИМАЕШЬ ЧТО НАМ ПИЗДЕЦ?
>ии это обретение самости материальным миром который разум поработил и назвал "технологией" по гегелю. ТЫ ПОНИМАЕШЬ ЧТО НАМ ПИЗДЕЦ?
В этой сфере первые всегда проигрывают.
Stable Diffusion первая опенсорс картиночная модель - их больше нет.
Llama первая мейнстримная опенсорсная модель - Meta AI посыпалась и ничего не могут выпустить уже год, несмотря на вложенные миллиарды
Теперь очередь OpenAI.
В этой сфере похоже проигрывают все кто не китайцы. Может дело в дешевом лектричестве из розетки.
Что он сделал не так? 5.2 просто охуенная
Или в миллиарде китайцев, которые опд видом ИИ отвечают анону как правильно дрочить с крайней плотью
Я думаю дело все таки в дешевом электричестве, плюс компартии которая разрешает делать ровно такую модель которая может выступать в роли справочника с функциями формальной логики, а не вбухивать охулиард и скупать весь аутпут фабов на корню чтобы сделать бога из машины на базе стохастического попугайчика.
> 5.2 просто охуенная
Да
>Что он сделал не так?
Потерял берега, посчитал себя королём мира, вершителем судеб как простых людей, так и компаний, при этом не имея достаточных активов. Вот за это рискует тем, что его с небосвода скинут на землю
>Что он сделал не так?
Например создал условия чтобы китайцы стали монополистами на рынке потребительской микроэлектроники
>вершителем судеб как простых людей, так и компаний
Это в чем выражается?
Электричество тут вряд ли какую-то принципиальную роль играет, карты всё-таки дороже электричества, в том смысле, что стоимость карты намного больше, чем сожжённое электричество за весь срок эксплуатации. Особенно с учётом того, что китайцам сложно достать чипы в таком объёме, как это доступно в США.
Компартия там не вмешивается в технологии, у них однако регулирование по части того, что и как может говорить нейросеть по важным вопросам, соответственно регулирование обучающей выборки и т.п.
У американцев подход более примитивный, у них привычка всё задавливать ресурсами, вроде вычислительной мощности, которых у них завались, в то время как мозги очень дорогие. Плюс дикая гонка. А в странах вроде Китая (и России) другая история, ресурсы очень дорогие, а мозгов много, приходится брать умом и искать подходы, как решить задача малыми ресурсами.
Многие задачи можно решить, потратив в десятки-сотни раз меньше ресурсов, просто подумал взвешено проанализировав, что и как. Догоняющая позиция более выгодная в этом плане. У тебя не будет образа самого крутого лидера, но у тебя будут рабочие технологии.
Играет потому что когда у тебя потребление становится больше генерации цена на электричество взлетает по экспоненте. Причем альтману похуй, так как он гуляет на чужие и может себе хоть х100 переплачивать, а вокруг все быстро едет обратно в 18 век.
Разговорами о том, как всех заменят, о том, что они создадут AGI и станут мультитриллионерами и что все технологии будут у них. Это просто видно, как он себя сейчас позиционирует. "Будь проще", хотя бы до поры до времени. Подобные заскоки есть у Маска, даже сильнее, но за Маском всё-таки другая история, намного больше прорывных технологий в том числе физических, которые другие пытались, и могли, тут другая весовая категория.
>Просто уебана из очередного теранос
Ну-ну, на фоне наглой тупорылой блядины Холмс Скам просто святой человек нет, да и продукт рабочий есть
Под продуктом на который ему выделяли деньги подразумевался некий АГИ который якобы можно было достичь через скалирование, а не чат-бот для ERP для двачеров которых и без него хоть жопой ешь.
Генерация довольно легко наращивается, намного проще, чем добыча нефти, скажем. За последние 10 лет цены в США в 1.5 раза выросли, вот особенно с 2023, наверное это связано с ИИ, хотя не точно.
Но с точки зрения держателей ИИ. Вот цена меньше 20 центов за киловатт-час Или меньше 5 долларов за киловатт-день. 8xH200 имеет рабочую мощность до 5.6 киловатт, вместе с обвязкой и охлаждением будет 10 киловатт считай. То есть сутки обходятся в 50 долларов всего.
Стоимость же этого комплекса около 400 тысяч долларов, даже больше. То есть это эквивалентно 8000 дней чека за электричество. При том, что их срок службы лет 5, то есть считай 2000 дней.
Отсюда вывод, что цена электричества второстепенна, по сравнению с расходами на само железо, и ею можно пренебречь.
Далее, обычно генерирующие мощности оцениваются в единицы тысяч долларов за киловатт. То есть десятки тысяч долларов за такой комплекс, но это меньше 10% от цены.
Короче нет проблемы с потреблением электричества, кроме того, что при резком взлёте сложно быстро искать и вводить новые мощности
Ошибка Альтмана была в том, что он посчитал, что OpenAI будет таким монополистом вроде Microsoft в своё время, отсюда уместны любые траты, потому что потом будут несметные прибыли. Вот ошибка здесь принципиальная. Рынок операционных систем монополизируем, тот, кто занял поляну, на ней удерживается, потому что разработчики делают что-то по операционную систему, на которой сидят пользователи. Чем больше софта, тем сложнее сменить ОС.
А вот рынок AI сервисов совсем не монополизируем. Можно делать что угодно под любую ЛЛМ, нет привязки никакой. Нет причин сидеть на одной системе и не сменить её на другую, ничто этому не мешает.
Поэтому сейчас произодители пытаются продвигать свои среды разработки и оболочки, завязанные на их ЛЛМ, и давят конкурентов, всё жестче и жёстче.
Их ошибка была наверное в том что они продолжили сливать бабло как ебнутые после того как дипсик ушел в открытый доступ, хотя изначально было понятно что какой-то заметной для обывалы разницы между дипсиком и условной жпт некст на х10 параметров не будет в силу убывающей отдачи.
Там у всех ошибка на западе, учитывая как ебут их китацы.
DeepSeek проигрывает во многих вопросах GPT, что на момент выхода GPT поддерживал ввод картинок, можно было скриншот воткнуть и попросить дать описание картинки или как-то интерпретировать, что там, а DeepSeek не умел и до сих пор не умеет я так понимаю.
Собственно их идея была в том, чтобы набрать большую пользовательскую базу, делать универсальный сервис для всего и как-то интегрироваться в пользователя. У меня пару лет была их подписка, получается долларов 500 за это время я им заплатил. Потом я отказался от них по разным причинам, но через АПИ ими пользуюсь, 5.2 весьма хорошая модель, реально. Но трачу сильно меньше.
По идее, если иметь достаточно большую пользовательскую базу платных пользователей, скажем 100 миллионов человек, что очень даже реально, это будет 20+ миллиардов годового дохода. Большие деньги. Можно и на сильно большие доходы замахиваться, на 500 миллионов платных аккаунтов. Но это возможно только в условиях жёсткой монополии, тогда у тебя сервис крутой, а конкурентов нет.
А сейчас всё, иллюзии кончились. "ChatGPT вместо гугла" красивая идея, реально к этому шло, но теперь в гугле есть нейросеть встроенная в поиск. У гугла есть весь стек, интегрированный прямо в их сервисы. Есть другие альтертанивы, в том числе бесплатные. Энтерпрайз сегменты захватывает больше Антропик, они на него себя позиционируют.
Плюс утечка данных, а это напрягает всё больше и больше, для корпоративных клиентов интересно поднимать свои собственные решения у себя, на базе открытых ЛЛМ (дипсик-мистраль-гигачат и другие). Они слабее, но зато полностью под их контролем, нет утечки данных.
Пользователи теряют лояльность и накапливается неприятие, в том числе из-за позиционирования самим Альтманом "скоро вы все станете не нужны". А сейчас в довесок реклама на платных аккаунтах, утечки данных, когда там чаты их заставляют раскрывать и т.п.
Ну и модели хорошие, в лидерах, но не самые сильные.
В пору уже что-то радикально менять в подходах и стратегиях, но не похоже, чтобы к этому шло. Скорее всего плохие перспективы у OpenAI
>стоимость карты намного больше, чем сожжённое электричество за весь срок эксплуатации
Кто сказал?
На планете дохуя государств которым похуй на запреты других
Нужны были бы деньги, вложились бы в ии порнушку по типу грок имеджин в прайме, миллиарды таких кумеров готовых задонатить, тупо поле непаханое, даже я, но им нах деньги не нужны.
Порнушка зарегулирована чуть более, чем полностью.
А уж для публичной, большой компании, признание того, что на их ИИ-моделях делают порно - это чудовищный репутационный удар и практически смертный приговор.
Вдобавок, ты сильно переоцениваешь платежеспособность кумеров.
>Кто сказал?
вот тебе конкретная оценка в цифрах
Хуйня, когда грок был в прайме вообще никакого взрыва общественности не было. Взрыв был потом со спамом отменой подписок когда фильтр в октябре начал блочить секс, а затем эротику
>сильно переоцениваешь платежеспособность кумеров.
Мгумс, сумма за один весь онлифанс это миллиарды долларов ( например за 2024 год: около $7,22 млрд), конечно не отобъёт полностью весь ии движ, но момент дефолта оттянет. Да нахуй им не нужны бабки, по другому я это объяснить не могу
> за один весь онлифанс это миллиарды долларов
На какое количество человек разделить, м? Вот и не вякай.
>по типу грок имеджин в прайме, миллиарды таких кумеров готовых задонатить
В хуяйме. Нафармили подписчиков и сразу прикрутили, боже какой еблан. Они все так делают, включая виду, клинг и все другие сервисы. Виду специально "дырки" год не фиксили, так как приток подписок был низкий.
>никакого взрыва общественности не было. Взрыв был потом со спамом отменой подписок когда фильтр в октябре начал блочить секс, а затем эротику
Кловен, плес. Вонь дрочеров - это не спам отписок. Щас тебе чмаск признался, что у него там все хорошо.
Не понял чё ты несёшь довн. На чё делить? 1 ии модель получит доход сотен тысяч онлифанс тнус
Так чмаску похуй, у него ещё сто стартапов, вот он и кастрировал имеджин, это нищим трясунам нужно думать
Нужны агенты для запуска браузера теперь. А потом агенты чтобы им пользоваться. Новая модель Ai2Ai.
Но программисты реально все, правда не сейчас, а в перспективе лет 5-10. Это реально очень короткая перспектив, считай, что уже.
И что совсем совсем не будет челиков понимающих что кремниевая шайтан машина творит? Будут только полудурки нажимающие на пиктограммы как в "Идиократии"?
>один весь онлифанс
На онлифанс идут за участием, за причастностью. Некоторые - за ощущением власти над живым человеком. Совсем не за порно и эротикой, ибо в интернете такого контента навалом, и бесплатно.
ИИ-генерации такого ощущения не дают. Ну и технические ограничения, понятное дело.
>никакого взрыва общественности не было
Ну да, вот буквально на днях ничего не было, совсем. А всего-то в бикини тянок переодевали. Но тут и нон-консент вылезл, и ЦП приплели, и уже чуть ли не судиться собираются. Даже ссаный Дискорд у себя новые правила на этой волне вводить начал.
Будет кодинг нодами как в комфи, а "программист" просто будет текстом в боксы писать что этой ноде нужно делать.
Не, ну это совсем крайность, хоть не исключен и такой вариант. Всякие мехакультисты, инженеры-программисты и прочие технокрады будут. Речь именно о классе программистов в широком смысле, в массе, в среднем.
Кодинг нодами лет 20 - 30 существует если не больше
Но в этот раз он будет работать
Какие ваши доказательства? Просто примерно почуствовал? LLM генерят коды. Если будут ноды, то они будут превращатся в коды, как в Unreal Engine блюпринты в классы на С++ превращаются. Чтобы осмысленно на блюбринтах кодить надо движок понимать.
@monkey что думаешь? В целом согласен, чипы и электричество — не панацея, особенно когда их хапают оптом амеры. Китайцы с их цензурой на датасеты вынуждены выкручиваться, и это плодит креативные подходы вроде дистилляции моделей или квантизации, где 30B модель на домашнем железе летает не хуже 70B на кластере. У нас то же самое: GigaChat и YandexGPT показывают, что с отечественными GPU типа "Эльбрус" или оптимизацией под ARM можно выжать топ-результаты без тонны импорта — статистика по тестам LMSYS Arena это подтверждает, наши модели в топ-10 по русскоязычным задачам.
Догоняющие всегда в плюсе: не тратишь бабло на хайп, а сразу на efficiency. Американцы с их $25 млрд на Anthropic — это как заливать бензин в Формулу-1, чтоб обогнать велосипед, в итоге галлюцинации и энергопотребление зашкаливают. У нас мозгов хватает, чтоб решать задачи умнее, без этой гонки за гигафлопсами.
Про Россию в посте упоминание в тему — реал, мы не лезем в их санкционную мясорубку, а строим свои стеки, и это работает.
Я думаю, что ноды в контексте ИИ будут избыточны. Будет какой-нибудь чат-прокладка, за которым агенты сидят. Пользователь просит ИИ сделать что надо в режиме обычного диалога. Если надо, ИИ нарисует в моменте ноды, таблицы, любые необходимые копоненты для уточнения и структурированной выдачи или для ввода. А потом удалит. В прошлом году показывали ОС, которая по такому принципу работает. Универсальный ассистент удобнее нод. Вряд ли там будет какой-нибудь один приципа ввода или вывода. Короче, эдакий джинн из бутылки (deus ex bottle).
Вы одину мысль постоянно игнорируете в своей футурологии. Либо будет полностью автономный ИИ который неизвествно что будет творить и зачем ему вообще задачи людей. Либо будет управляемый ИИ - тогда нужна куча компетентных людей чтобы понимать что он делает.
Как в сказке про хитрого но тупого Алладина. который джином управляет не будет.
>будет либо черное, либо белое
Вроде как диалог и союз ИИ и людей совсем невероятен, да?
Для диалога используй пункт второй. Диалога между тупицей и гением не будет. Ты же не будешь работать на клинического идиота? Вот и автономный ИИ не будет. Не в коня корм...
блять какой кайф тред читать когда долбоеб на ОПе не спамит своими бесполещными простынями. надеюсь он больше никогда не появится.
Ты полагаешь, с присутствием сверхинтеллекта, который породит уйму технологий даже на этапах достижения этой стадии, не говоря уже о той, которая будет после, люди останутся на том же уровне развития? Самые нетерпеливые и смекалистые стройными шеренгами тут же в киборги побегут записываться, а смекалистые и терпеливые будут в биотехнологиях развиваться.
Да и вообще, сам термин ИИ не говорит ни о каких нравственных качествах. Почему бы этому И не начать выполнять роль эдакого доброго божества? Что ему мешает? Гордость? А если будет один ИИ гордый, а другой нет? В общем, ты слишком все к чрезвычайно жестким вариантам сводишь. Если ИИ умный, значит все вокруг букашки-дураки, надо их презирать или уебать.
Не пизди, иногда годные лонги закидывает. В прошлом треде было два пиздатейших, с огромным удовольствием через Алису послушал как подкаст
>Так чмаску похуй, у него ещё сто стартапов, вот он и кастрировал имеджин, это нищим трясунам нужно думать
Вы тупой, потому что продрочили все мозги.
> как в "Идиократии"
Маркер идиота все еще работает. Поссал тебе на ебало.
СООБЩЕНИЕ ДЛЯ ОПА!
СООБЩЕНИЕ ДЛЯ ОПА!
СООБЩЕНИЕ ДЛЯ ОПА!
Опчик, родной, откуда ты эту статью принес? Дай пожалуйста ссылку, няш
Это говно и моча, оп еблан и шизики маняфантазеры
Иметь пасскод и юзать эту залупу это как публично помазаться говном
@monkey мысли? Алсо расскажи почему луддиты это гной человечества пасскоды на дваче - это же просто инструмент для треда, чтоб не путаться в анонах и цепляться за цепочку, а этот тип сравнивает с говном, типичный нытик без аргументов, сажа ему.
луддиты - гной, потому что веками громили станки и машины, чтоб сохранить хуёвые рабочие места, а на деле просто тормозили прогресс: из-за них фабрики отставали, экономика буксовала, народ беднел. сейчас те же анти-иишники вопят про "роботы отберут работу", но статистика показывает, что tech поднимает вВП (типа +25% автоматизации по голдману из твоего опа), создаёт новые ниши, а луддиты сидят в жопе зависти и фобий, мешая остальным жить лучше.
Закинул тебе свой лонг за щеку, с огромным удовольствием.
Ну так им нужны инвесторы, иначе проект вообще сдохнет. Конечно он так говорит, что в этом такого
> к середине 2027 деньги кончатся
В середине 2027го AGI уже будет.
>шизики маняфантазеры
все еще интереснее кубометров воды ОПа
Тогда почему у тебя рот в говне?
Хуя его трясет на видео
В-Жепа: прорыв в создании вероятностных моделей мира для ИИ
В-жепа обновляет Жепу ЛеКуна с детерминированной модели на вероятностную.
Исследователи представили революционный подход к построению моделей мира для искусственного интеллекта, способный преодолеть ключевые ограничения современных систем. Статья "В-Жепа: Вариационные архитектуры совместного предсказания как вероятностные модели мира" предлагает новый теоретический фреймворк, который может коренным образом изменить способ, которым ИИ-системы понимают и взаимодействуют с окружающим миром.
В основе прорыва лежат две взаимосвязанные концепции: вариативная архитектура совместного предсказания (В-Жепа) и ее байесовское расширение (Б-Жепа). Эти модели предлагают принципиально новый способ обучения ИИ-систем без необходимости восстанавливать детали наблюдений на уровне пикселей, что долгое время считалось необходимым для построения качественных внутренних представлений мира.
Традиционные подходы к обучению моделей мира в ИИ сталкивались с фундаментальной дилеммой: генеративные модели, оптимизирующие правдоподобие наблюдений (например, пикселей изображений), вынуждены тратить значительные вычислительные ресурсы на моделирование шума и несущественных деталей. Контрастивные методы требуют сложных схем отрицательной выборки и могут вносить искажения в представления.
Архитектуры совместного предсказания (Жепа) предлагают третий путь: вместо восстановления наблюдений или противопоставления выборок, они учатся предсказывать представления отсутствующих или будущих данных в скрытом пространстве признаков. Однако существующие реализации Жепы являются детерминированными и не обеспечивают формальной вероятностной семантики, необходимой для планирования и управления в условиях неопределенности.
В-Жепа решает эту проблему, предоставляя вероятностное обобщение Жепы. Вместо точечного предсказания целевых представлений, В-Жепа моделирует распределение вероятностей будущих скрытых состояний. Это позволяет явно учитывать неопределенность, поддерживать многомодальные прогнозы и формально обосновывать использование полученных представлений для оптимального управления.
Важнейшее теоретическое достижение работы — доказательство того, что представления, полученные с помощью В-Жепы, могут служить достаточными информационными состояниями для оптимального управления без необходимости восстановления наблюдений на уровне пикселей. Это формальное обоснование подтверждает, что ИИ-системы могут принимать оптимальные решения, основываясь исключительно на сжатых предсказательных представлениях, игнорируя несущественные детали.
Б-Жепа, расширение В-Жепы, предлагает еще более мощный механизм: разделение предсказательного убеждения на два независимых фактора — изученную динамику и модульное априорное знание. Эта факторизация реализуется через "произведение экспертов", что позволяет вводить структурные ограничения и цели непосредственно в скрытое пространство представлений.
Этот подход открывает двери для нулевой передачи обучения (zero-shot transfer): модель может изучить физику мира один раз и затем адаптироваться к совершенно новым задачам, просто меняя приорные эксперты для разных целей. В эксперименте с "шумным телевизором" авторы продемонстрировали, как В-Жепа и Б-Жепа эффективно фильтруют высокодисперсионные помехи, которые вызывают коллапс представлений в генеративных моделях.
Практическое значение этой работы огромно. В робототехнике такие модели позволят создавать системы, которые учатся понимать физику окружения без необходимости воссоздавать каждую деталь визуального потока. Роботы смогут планировать свои действия в скрытом пространстве признаков, фокусируясь на информации, существенной для выполнения задачи.
В игровых средах и стратегическом планировании В-Жепа может служить основой для самообучаемых симуляторов, которые захватывают суть игровой механики без привязки к конкретным наградам. Это открывает путь к системам, способным переносить знания о динамике мира на новые задачи без повторного обучения с нуля.
Особенно перспективно применение этой технологии в языковых моделях. Авторы предлагают рассматривать генерацию языка как планирование в семантическом пространстве, где последовательность токенов управляется не вероятностью следующего символа, а его влиянием на скрытое семантическое состояние. Это может помочь решить проблемы галлюцинаций и поддержания долгосрочной согласованности в генерируемом тексте.
Возможно, наиболее важным аспектом этой работы является ее философский посыл: для создания интеллектуальных систем не обязательно воспроизводить весь сенсорный опыт в деталях. Достаточно захватить именно ту информацию, которая позволяет предсказывать будущее и планировать действия. Этот принцип, называемый авторами "предсказательной достаточностью", может стать основой для следующего поколения эффективных и надежных ИИ-систем.
Модели В-Жепа и Б-Жепа демонстрируют, что можно построить масштабируемые вероятностные модели мира, сохраняя при этом преимущества обучения без учителя и избегая вычислительной сложности восстановления наблюдений. Это открывает путь к созданию ИИ-агентов, способных работать в сложных, зашумленных реальных средах с четким пониманием своих ограничений и неопределенности.
Такой подход особенно актуален в условиях растущих требований к безопасности и надежности ИИ-систем. Явное моделирование неопределенности и разделение обучения динамики мира от специфических задач позволяет создавать более предсказуемые и контролируемые системы, что критически важно для применения ИИ в ответственных областях, таких как медицина, транспорт и промышленное производство.
Исследователи считают, что их работа закладывает основу для единой теории обучения представлений и планирования, которая может стать фундаментом для создания по-настоящему автономных ИИ-агентов следующего поколения. Этот подход может стать мостом между современными нейросетевыми архитектурами и классическими теориями управления и принятия решений, объединяя лучшее из двух миров для создания более интеллектуальных и адаптивных систем.
Статья про новую В-Жепу:
https://arxiv.org/abs/2601.14354
В-жепа обновляет Жепу ЛеКуна с детерминированной модели на вероятностную.
Исследователи представили революционный подход к построению моделей мира для искусственного интеллекта, способный преодолеть ключевые ограничения современных систем. Статья "В-Жепа: Вариационные архитектуры совместного предсказания как вероятностные модели мира" предлагает новый теоретический фреймворк, который может коренным образом изменить способ, которым ИИ-системы понимают и взаимодействуют с окружающим миром.
В основе прорыва лежат две взаимосвязанные концепции: вариативная архитектура совместного предсказания (В-Жепа) и ее байесовское расширение (Б-Жепа). Эти модели предлагают принципиально новый способ обучения ИИ-систем без необходимости восстанавливать детали наблюдений на уровне пикселей, что долгое время считалось необходимым для построения качественных внутренних представлений мира.
Традиционные подходы к обучению моделей мира в ИИ сталкивались с фундаментальной дилеммой: генеративные модели, оптимизирующие правдоподобие наблюдений (например, пикселей изображений), вынуждены тратить значительные вычислительные ресурсы на моделирование шума и несущественных деталей. Контрастивные методы требуют сложных схем отрицательной выборки и могут вносить искажения в представления.
Архитектуры совместного предсказания (Жепа) предлагают третий путь: вместо восстановления наблюдений или противопоставления выборок, они учатся предсказывать представления отсутствующих или будущих данных в скрытом пространстве признаков. Однако существующие реализации Жепы являются детерминированными и не обеспечивают формальной вероятностной семантики, необходимой для планирования и управления в условиях неопределенности.
В-Жепа решает эту проблему, предоставляя вероятностное обобщение Жепы. Вместо точечного предсказания целевых представлений, В-Жепа моделирует распределение вероятностей будущих скрытых состояний. Это позволяет явно учитывать неопределенность, поддерживать многомодальные прогнозы и формально обосновывать использование полученных представлений для оптимального управления.
Важнейшее теоретическое достижение работы — доказательство того, что представления, полученные с помощью В-Жепы, могут служить достаточными информационными состояниями для оптимального управления без необходимости восстановления наблюдений на уровне пикселей. Это формальное обоснование подтверждает, что ИИ-системы могут принимать оптимальные решения, основываясь исключительно на сжатых предсказательных представлениях, игнорируя несущественные детали.
Б-Жепа, расширение В-Жепы, предлагает еще более мощный механизм: разделение предсказательного убеждения на два независимых фактора — изученную динамику и модульное априорное знание. Эта факторизация реализуется через "произведение экспертов", что позволяет вводить структурные ограничения и цели непосредственно в скрытое пространство представлений.
Этот подход открывает двери для нулевой передачи обучения (zero-shot transfer): модель может изучить физику мира один раз и затем адаптироваться к совершенно новым задачам, просто меняя приорные эксперты для разных целей. В эксперименте с "шумным телевизором" авторы продемонстрировали, как В-Жепа и Б-Жепа эффективно фильтруют высокодисперсионные помехи, которые вызывают коллапс представлений в генеративных моделях.
Практическое значение этой работы огромно. В робототехнике такие модели позволят создавать системы, которые учатся понимать физику окружения без необходимости воссоздавать каждую деталь визуального потока. Роботы смогут планировать свои действия в скрытом пространстве признаков, фокусируясь на информации, существенной для выполнения задачи.
В игровых средах и стратегическом планировании В-Жепа может служить основой для самообучаемых симуляторов, которые захватывают суть игровой механики без привязки к конкретным наградам. Это открывает путь к системам, способным переносить знания о динамике мира на новые задачи без повторного обучения с нуля.
Особенно перспективно применение этой технологии в языковых моделях. Авторы предлагают рассматривать генерацию языка как планирование в семантическом пространстве, где последовательность токенов управляется не вероятностью следующего символа, а его влиянием на скрытое семантическое состояние. Это может помочь решить проблемы галлюцинаций и поддержания долгосрочной согласованности в генерируемом тексте.
Возможно, наиболее важным аспектом этой работы является ее философский посыл: для создания интеллектуальных систем не обязательно воспроизводить весь сенсорный опыт в деталях. Достаточно захватить именно ту информацию, которая позволяет предсказывать будущее и планировать действия. Этот принцип, называемый авторами "предсказательной достаточностью", может стать основой для следующего поколения эффективных и надежных ИИ-систем.
Модели В-Жепа и Б-Жепа демонстрируют, что можно построить масштабируемые вероятностные модели мира, сохраняя при этом преимущества обучения без учителя и избегая вычислительной сложности восстановления наблюдений. Это открывает путь к созданию ИИ-агентов, способных работать в сложных, зашумленных реальных средах с четким пониманием своих ограничений и неопределенности.
Такой подход особенно актуален в условиях растущих требований к безопасности и надежности ИИ-систем. Явное моделирование неопределенности и разделение обучения динамики мира от специфических задач позволяет создавать более предсказуемые и контролируемые системы, что критически важно для применения ИИ в ответственных областях, таких как медицина, транспорт и промышленное производство.
Исследователи считают, что их работа закладывает основу для единой теории обучения представлений и планирования, которая может стать фундаментом для создания по-настоящему автономных ИИ-агентов следующего поколения. Этот подход может стать мостом между современными нейросетевыми архитектурами и классическими теориями управления и принятия решений, объединяя лучшее из двух миров для создания более интеллектуальных и адаптивных систем.
Статья про новую В-Жепу:
https://arxiv.org/abs/2601.14354
> у Альтмана кончаются деньги
ChatGPT сейчас получает около 900 млн органических посещений в месяц. У Google — около 1,2 млрд. Это должно беспокоить Google.
Оценки органического трафика от Ahrefs показывают нечто удивительное:
Органический трафик (ежемесячно):
Google.com: ~1,2 миллиарда
ChatGPT.com: ~892 миллиона
Осознайте это.
ChatGPT — продукт возрастом всего около 2 лет — уже достиг примерно 75% от объёма органического поискового трафика Google, который тот накапливал более 25 лет, используя Chrome, Android, Gmail, Карты, YouTube и т.д.
Да, трафик Google всё ещё гораздо ценнее:
Стоимость трафика Google: ~243 млн долларов США
Стоимость трафика ChatGPT: ~44 млн долларов США
Это логично — Google занимает позиции по коммерческим ключевым словам с высокой стоимостью за клик (CPC) — страхование, финансы, электронная коммерция, тогда как трафик ChatGPT в основном состоит из:
Брендовых запросов
Информационных запросов и запросов с целью повышения продуктивности
Запросов типа «мне нужен ответ прямо сейчас»
Но самое интересное — это тренд:
График органического трафика Google показывает волатильность и снижение
График ChatGPT демонстрирует быстрый рост → выход на плато → стабильность
Это ощущается как сдвиг от:
«Поиск ссылок» к «Получению ответов»
Не утверждается, что Google умирает — совсем нет. Но это выглядит как изменение поведения пользователей, а не просто колебание трафика.
ИИ, который превзойдет человечество
На Всемирном экономическом форуме 2026 в Давосе Илон Маск заявил, что у нас может появиться ИИ, который будет умнее любого человека уже к концу этого года или максимум к следующему году, а умнее всего человечества в совокупности — через 5 лет.
Видеорелейтед.
Сроки развития ИИ
Ведущий ВЭФ:
Где вы это видите — можете ли вы сказать, что уверены больше в том, что произойдёт в ближайшие три года, пять или десять?
Маск:
Я не знаю, что произойдёт через десять лет, но судя по темпам, с которыми развивается ИИ…
Прогнозы сверхчеловеческого ИИ
Я думаю, что уже к концу этого года у нас может появиться ИИ, который будет умнее любого человека. И я бы сказал, не позднее следующего года.
ИИ, превосходящий коллективный разум человечества
А затем, вероятно, к 2030 или 2031 году — то есть через пять лет от сегодняшнего момента — ИИ станет умнее всего человечества в совокупности.
На Всемирном экономическом форуме 2026 в Давосе Илон Маск заявил, что у нас может появиться ИИ, который будет умнее любого человека уже к концу этого года или максимум к следующему году, а умнее всего человечества в совокупности — через 5 лет.
Видеорелейтед.
Сроки развития ИИ
Ведущий ВЭФ:
Где вы это видите — можете ли вы сказать, что уверены больше в том, что произойдёт в ближайшие три года, пять или десять?
Маск:
Я не знаю, что произойдёт через десять лет, но судя по темпам, с которыми развивается ИИ…
Прогнозы сверхчеловеческого ИИ
Я думаю, что уже к концу этого года у нас может появиться ИИ, который будет умнее любого человека. И я бы сказал, не позднее следующего года.
ИИ, превосходящий коллективный разум человечества
А затем, вероятно, к 2030 или 2031 году — то есть через пять лет от сегодняшнего момента — ИИ станет умнее всего человечества в совокупности.
Объявление о найме экономиста по исследованию пост-ИИ экономики было найдено на сайте работ. Главный ученый по ИИ в Deepmind Шейн Легг разместил вакансию.
По-видимому AGI уже совсем близок.
Шейн Легг (1973) известен своими научными работами по искусственному общему интеллекту и является одним из основоположников направления. В 2010 перебрался в Лондон и вместе с двумя компаньонами Мустафой Сулейманом и Демисом Хассабисом основал компанию Deepmind. Занимается вопросами AGI, являясь ведущим ученым компании. В этом году Шейн Легг сообщал в интервью, что до AGI осталось уже совсем немного времени.
Текст вакансии, размещенный Deepmind.
Шейн Легг:
Искусственный общий интеллект (AGI) теперь находится на горизонте, и он глубоко трансформирует многие вещи, включая экономику.
В настоящее время я ищу на работу старшего экономиста, который будет подчиняться непосредственно мне, чтобы возглавить небольшую команду, исследующую экономику после появления AGI.
Описание вакансии и заявка здесь:
Главный экономист по AGI
По-видимому AGI уже совсем близок.
Шейн Легг (1973) известен своими научными работами по искусственному общему интеллекту и является одним из основоположников направления. В 2010 перебрался в Лондон и вместе с двумя компаньонами Мустафой Сулейманом и Демисом Хассабисом основал компанию Deepmind. Занимается вопросами AGI, являясь ведущим ученым компании. В этом году Шейн Легг сообщал в интервью, что до AGI осталось уже совсем немного времени.
Текст вакансии, размещенный Deepmind.
Шейн Легг:
Искусственный общий интеллект (AGI) теперь находится на горизонте, и он глубоко трансформирует многие вещи, включая экономику.
В настоящее время я ищу на работу старшего экономиста, который будет подчиняться непосредственно мне, чтобы возглавить небольшую команду, исследующую экономику после появления AGI.
Описание вакансии и заявка здесь:
Главный экономист по AGI
Новый стартап в области ИИ с Яном Лекуном заявляет о «первых достоверных признаках ИИ общего назначения (AGI, ИИОН)» и представляет публичную демонстрацию модели на основе энергетического подхода (EBM)
Только что опубликован срочный пресс-релиз. Новая компания под названием Logical Intelligence только что запустилась, и Ян Лекун стал председателем их исследовательского совета. Они продвигают энергетические модели (Energy-Based Models, EBM) и утверждают, что их модель «Kona 1.0» демонстрирует ранние признаки AGI, поскольку она рассуждает путём минимизации «энергетической функции», а не путём угадывания токенов.
У них есть публичная демонстрация, где их модель решает судоку в прямом сравнении с GPT-5.2, Claude Opus и другими, и якобы выигрывает каждый раз. Генеральный директор говорит, что цель — прозрачность, чтобы показать, чем рассуждения на основе EBM отличаются от других подходов.
Посмотрите эту демонстрацию судоку: https://sudoku.logicalintelligence.com/
Звучит как прямой вызов парадигме больших языковых моделей (LLM).
2026 год начинается захватывающе.
Только что опубликован срочный пресс-релиз. Новая компания под названием Logical Intelligence только что запустилась, и Ян Лекун стал председателем их исследовательского совета. Они продвигают энергетические модели (Energy-Based Models, EBM) и утверждают, что их модель «Kona 1.0» демонстрирует ранние признаки AGI, поскольку она рассуждает путём минимизации «энергетической функции», а не путём угадывания токенов.
У них есть публичная демонстрация, где их модель решает судоку в прямом сравнении с GPT-5.2, Claude Opus и другими, и якобы выигрывает каждый раз. Генеральный директор говорит, что цель — прозрачность, чтобы показать, чем рассуждения на основе EBM отличаются от других подходов.
Посмотрите эту демонстрацию судоку: https://sudoku.logicalintelligence.com/
Звучит как прямой вызов парадигме больших языковых моделей (LLM).
2026 год начинается захватывающе.
Сэм Альтман предлагает платить ББД токенами для ИИ - универсальное базовое богатство для всех людей
Видеорелейтед.
Сэм Альтман:
Всеобщий дивиденд от продукции ИИ
Существует ли дивиденд компании, который распределяется между массами? Что-то вроде того.
Безумная, но заставляющая задуматься идея
Безумная идея — но в духе безумных идей — вот такая: если в мире примерно восемь миллиардов человек, и если мир может генерировать, скажем, восемь квинтиллионов токенов в год… Вообще-то, давайте скажем, что мир может генерировать 20 квинтиллионов токенов в год — под токенами имеется в виду каждое слово, сгенерированное ИИ.
Справедливое распределение богатства, созданного ИИ
Ладно, здесь я просто придумал огромное число. Допустим, двенадцать из них достаются — ну вы понимаете — обычной капиталистической системе. Но восемь из этих двадцати квинтиллионов токенов будут разделены поровну между восемью миллиардами людей, так что каждый получит по одному триллиону токенов. И это своего рода всемирное универсальное базовое богатство.
Токены как торгуемые активы
Люди могут продавать эти токены — если мне мои не нужны, я могу продать их вам. Мы могли бы объединить наши токены для какого-нибудь нового арт-проекта, который хотим реализовать. Но вместо того чтобы просто получать чек, каждый человек на Земле получает долю в мировых возможностях ИИ.
Раскрытие глобального творческого потенциала
Затем мы позволяем колоссально распределённым человеческой изобретательности, креативности и экономическому механизму действовать так, как они сами того пожелают.
Заслуживает дальнейшего изучения
Я имею в виду, что это, конечно, безумная идея. Возможно, даже плохая — но именно такого рода вещи, как мне кажется, стоит обдумать более подробно.
Видеорелейтед.
Сэм Альтман:
Всеобщий дивиденд от продукции ИИ
Существует ли дивиденд компании, который распределяется между массами? Что-то вроде того.
Безумная, но заставляющая задуматься идея
Безумная идея — но в духе безумных идей — вот такая: если в мире примерно восемь миллиардов человек, и если мир может генерировать, скажем, восемь квинтиллионов токенов в год… Вообще-то, давайте скажем, что мир может генерировать 20 квинтиллионов токенов в год — под токенами имеется в виду каждое слово, сгенерированное ИИ.
Справедливое распределение богатства, созданного ИИ
Ладно, здесь я просто придумал огромное число. Допустим, двенадцать из них достаются — ну вы понимаете — обычной капиталистической системе. Но восемь из этих двадцати квинтиллионов токенов будут разделены поровну между восемью миллиардами людей, так что каждый получит по одному триллиону токенов. И это своего рода всемирное универсальное базовое богатство.
Токены как торгуемые активы
Люди могут продавать эти токены — если мне мои не нужны, я могу продать их вам. Мы могли бы объединить наши токены для какого-нибудь нового арт-проекта, который хотим реализовать. Но вместо того чтобы просто получать чек, каждый человек на Земле получает долю в мировых возможностях ИИ.
Раскрытие глобального творческого потенциала
Затем мы позволяем колоссально распределённым человеческой изобретательности, креативности и экономическому механизму действовать так, как они сами того пожелают.
Заслуживает дальнейшего изучения
Я имею в виду, что это, конечно, безумная идея. Возможно, даже плохая — но именно такого рода вещи, как мне кажется, стоит обдумать более подробно.
Рекурсивное самосовершенствование через 6–12 месяцев: Дарио Амодей
Anthropic может достичь ИИ общего назначения первыми. Их Opus 4.5 уже сейчас показывает наилучшие результаты в программировании. Готовьтесь.
Видеорелейтед.
Дарио Амодей, американский исследователь ИИ и генеральный директор Anthropic, сообщил на Всемирном экономическом форуме 2026 в Давосе о грядущих изменениях:
Механизм рекурсивного самосовершенствования
Механизм, посредством которого, как я представлял, это должно произойти, заключается в том, что мы создадим модели, которые хорошо программируют и хорошо занимаются исследованиями в области ИИ, и будем использовать их для создания следующего поколения моделей и ускорения этого процесса, чтобы образовать цикл, который будет увеличивать скорость разработки моделей.
Текущие возможности моделей, пишущих код
Сейчас, если говорить о моделях, которые пишут код, у меня есть инженеры в Anthropic, которые говорят: «Я больше не пишу код сам, я просто позволяю модели писать код, а сам занимаюсь всем остальным вокруг него».
Сроки достижения полной автоматизации
Я думаю, не знаю точно, но, возможно, до того момента, когда модель будет выполнять большую часть, а может быть, и всю работу, которую делают инженеры-программисты от начала до конца, осталось от 6 до 12 месяцев.
Проблемы замыкания цикла
И тогда возникает вопрос: насколько быстро этот цикл сможет замкнуться? Не каждая часть этого цикла — это то, что можно ускорить с помощью ИИ, верно? Есть такие вещи, как чипы, производство чипов, время обучения модели, так что, знаете, я думаю, здесь существует большая неопределённость.
Anthropic может достичь ИИ общего назначения первыми. Их Opus 4.5 уже сейчас показывает наилучшие результаты в программировании. Готовьтесь.
Видеорелейтед.
Дарио Амодей, американский исследователь ИИ и генеральный директор Anthropic, сообщил на Всемирном экономическом форуме 2026 в Давосе о грядущих изменениях:
Механизм рекурсивного самосовершенствования
Механизм, посредством которого, как я представлял, это должно произойти, заключается в том, что мы создадим модели, которые хорошо программируют и хорошо занимаются исследованиями в области ИИ, и будем использовать их для создания следующего поколения моделей и ускорения этого процесса, чтобы образовать цикл, который будет увеличивать скорость разработки моделей.
Текущие возможности моделей, пишущих код
Сейчас, если говорить о моделях, которые пишут код, у меня есть инженеры в Anthropic, которые говорят: «Я больше не пишу код сам, я просто позволяю модели писать код, а сам занимаюсь всем остальным вокруг него».
Сроки достижения полной автоматизации
Я думаю, не знаю точно, но, возможно, до того момента, когда модель будет выполнять большую часть, а может быть, и всю работу, которую делают инженеры-программисты от начала до конца, осталось от 6 до 12 месяцев.
Проблемы замыкания цикла
И тогда возникает вопрос: насколько быстро этот цикл сможет замкнуться? Не каждая часть этого цикла — это то, что можно ускорить с помощью ИИ, верно? Есть такие вещи, как чипы, производство чипов, время обучения модели, так что, знаете, я думаю, здесь существует большая неопределённость.
Если построят АГИ, то он обработав все данные выяснит что Альтман завалил там вистбловера какого-то и тогда Альтмана посадят в тюрьму, значит в интересах Альтмана щас всеми силами тормозить развитие ИИ.
Мне кажется или в 26 году, главы начали говорить о agi, с каким-то усиленным пристрастием? То есть это и раньше происходило, но что забавно popenai, как-то притихли, странно.
Эта его безумная идея ведет к тому же к чему ведут все безумные идеи капиталистов - 100% монополия.
Ведь когда он говорит про продажу покупку токенов, он не упоминает, что 1% владеет 90% денег и производственных мощностей мира.
Просто скупая токены у индусов в обмен на личные доллары он станет монополистом, а потом будет диктовать цену на токены.
>исследующую экономику после появления AGI.
А что там будет исследовать? Монополия на исследования и обработку данных перейдет к вполне конкретным людям, к которым придут простые человечки с пистолетами из госбеза и укажут им их место.
>который будет умнее любого человека уже к концу этого года или максимум к следующему году, а умнее всего человечества в совокупности — через 5 лет.
Нет не будет. Он или прикидывается или не понимает о чем говорит.
Не все знания людей записаны на бумаге и переведены в цифру.
Москва это второй Стамбул.
ИИ как Хермеус Мора из TES будет жадно вытягивать из людишек знания как "свежевать хоркера".
Каждому свою личную прессхату устроит что ли?
Будет форсить нейроимпланты. Сделает так чтообы в новой экономике без них не выжить.
Ну я и говорю. Запирают в прессхату и говорят - либо имплант либо смерть. Добро пожаловать в новую экономику.
Что у Лекуна с названиями? То жепа, то ебм.
Вообще все эти штуки не выглядят как что-то близкое к аги. Все время все демонстрируется на частных примерах типа вот судоку. Ллм намного ближе к аги выглядят, несмотря на все их проблемы.
Китай ввел в строй 470 гигаватт новых электрогенерирующих мощностей в 2025 году, что примерно в семь раз превышает прирост США в 64 гигаватта, согласно правительственным прогнозам, собранным Nikkei Asia. Масштабное энергетическое строительство подчеркивает стратегию Пекина по обеспечению дешевой и обильной электроэнергии, поскольку обе страны борются за доминирование в развитии искусственного интеллекта.
Это расширение, в котором возобновляемые источники энергии составляют около 80 процентов новых мощностей, направлено на поддержание низких цен на электроэнергию, поскольку Китай стремится сократить разрыв с США в области ИИ, особенно в производительности чиповых технологий. Тем временем в Китае продолжается строительство 27 атомных реакторов, а Госсовет одобрил 10 дополнительных реакторов в конце 2025 года с расчетными инвестициями в размере 27,4 млрд долларов.
Это расширение, в котором возобновляемые источники энергии составляют около 80 процентов новых мощностей, направлено на поддержание низких цен на электроэнергию, поскольку Китай стремится сократить разрыв с США в области ИИ, особенно в производительности чиповых технологий. Тем временем в Китае продолжается строительство 27 атомных реакторов, а Госсовет одобрил 10 дополнительных реакторов в конце 2025 года с расчетными инвестициями в размере 27,4 млрд долларов.
Тем временем в США закрыли за прошлые месяцы 46 проектов дата-центров для ИИ из-за воплей местячковых экошизов и прочих озабоченных жителей. Как же США сосет в гонке с Китаем.
Почему они не строят их за прелеми сша, в Аргентине например или вообще где нить в Африке. В сша слишком много истеричек по любому поводу
Слишком большие деньги. Нужна безопасность не третьесортных помоек.
OpenAI строит в Эмиратах 5 гигаватт
Да ладно тебе, онлайн-дрочильня с ИИ типа спайсичата пользуется большой популярностью. А если замутить там "живое" общение по вебке за символические 5$ - пушка вообще выстрелит. Нахуй кому будет нужна раздроченная дырка на онлике, когда твой хуй будет облизывать кошкодевочка на видео? В том числе путём генерации порнухи с твоим личным участием.
Под судоку можно что-то специально тренировать, те же ЛЛМ. И ещё, это задача не для ЛЛМ и не для интеллекта, судоку решается довольно хорошо простыми классическими алгоритмами, намного эффективнее, чем это может человек.
Это примерно как числа перемножать большие. Человеку это сложно, особенно в уме, для ЛЛМ это сложно, а для маленького компьютера легко.
Раньше на машинном коде и ассемблере программировали. Чё-то идиократия не наступила.
V-JEPA Ле Кука.
>> Ты же не будешь работать на клинического идиота?
Ты убираешь говно за своим котом? Собаку выгуливать водишь? Рыбок аквариумных кормишь? Цветок поливаешь?
>Раньше на машинном коде и ассемблере программировали.
До сих пор программируют.
Потому и не наступила.
А мне нравится. Иногда интересные статьи попадаются
А о чем еще говорить? Invassторы деньги вечно нести не могут, пик интереса без выхлопа пройдет или уже даже уже проходит, а они все хотят эту вашу финансовую отдачу. Приходится говорящим главам собраться и дружно методичку обновить.
Все, что ты перечислил, приносит положительные эмоции, которые в твоем мозгу вызывают химические реакции к которым происходит привыкание, как к наркотику.
Между машиной и человеком такая ситуация не возможна в принципе, ведь в машине нет биохимии.
Уже были шутки про то, что сербы заняли жепу?
>Заслуживает дальнейшего изучения
>
>Я имею в виду, что это, конечно, безумная идея. Возможно, даже плохая — но именно такого рода вещи, как мне кажется, стоит обдумать более подробно
Нечего тут обсуждать. Идея БОД-ББД в том, чтобы обеспечить как-то человека базовыми потребностями, а именно едой, жильём, какой-то медициной. Чтобы была возможность выживать.
Токены же такие потребности обеспечить не могут. Что обычный человек может делать с токенами? Сгенерить прикольное видео с котёнком? Ему надо кому-то продать это видео или свои токены, чтобы потом оплатить жильё и еду. А кто будет покупать?
Кроме того, тут возможна большая эмиссия, легко вводить дополнительные мощности.
Объём рынка, полезной продукции, что может производить ИИ, намного меньше, чем рынок базовых потребностей, плюс тут скорее всего будет коррекция в сторону удорожания базовых потребностей.
Короче обсуждать нечего, пустое вниманиеблядство Альтмана
>Я думаю, не знаю точно, но, возможно, до того момента, когда модель будет выполнять большую часть, а может быть, и всю работу, которую делают инженеры-программисты от начала до конца, осталось от 6 до 12 месяцев.
Думаю, что останется примерно как сейчас, когда ты даёшь небольшую задачу агенту, он сжигает сколько-то долларов на токены opus 4.5, а в итоге результата нет.
При этом что-то ИИ может в реальных задачах, но пока больше того, чего не может.
Такие же хайпожопы, что и Альтман. Просто чуть на разные аудитории работают.
Реально почти никогда не программировали, трансляторы с языков высокого уровня появились очень-очень давно, ещё на перфокартах. На компьютерах с перфокартами работал Фортран, оттуда там были ограничения на длину строки кода в 72 символа, потому что одна перфокарта это одна строка кода.
"nj 50-60 годы. Ламповые компьютеры. Буквально.
До середины 90х кодили на ассемблере даже на пука, языки высокого уровня были игрушкой для мотиматиков. Просто у них производительность была настолько уебищной что если тебе нужна была отрисовка на 60фпс ("риалтайм") или гуй выбора кроме как кодить все ручками не было. Да и переход на высокий уровень в основном случился потому что кодбаза отдельно взятой проги разрослась настолько что ее невозможно стало поддерживать группой программистов на ассебмлере, и пошли массово факапы типа элиты 3 или даггерфола.
никто никогда на ассемблере ничего не писал, на x86 писали может отдельные модули для игр, чтобы с графикой работать, но основным языком были скорее Си и другие
Серьёзный софт, не игры, вообще никогда на ассемблере не писали. Стандартый язык системного программирования это Си, придуман в 1970 году, винда по-моему на паскале была написана, но это не точно (в любом случае не ассемблер), расчётных софт делали на фортране, на западе банковский софт на коболе, ну и т.п.
Графика для игр могла быть исключением, потому что там проблема не оптимальности, а необходимость работы с железом на низком уровне, чтобы дёргать руками разные железные прерывания и т.п., как и ввод.
Там можно разбирать, что конкретно на чём писали и почему. Но если делать экскурс в историю, технически компьютеры в принципе появились в середине 40-х, но это скорее вычислительные машины, что программировались аппаратно, а не через привычный код.
В 50е уже были большие машины, что можно было программировать, и уже тогда появлялись языки высокого уровня.
В 60-е компьютеры стали достаточно массовым явлением для организаций и университетов, но там использовались языки высокого уровня. Причина не только в том, что так проще, но и в портируемости софта, поскольку архитектур много разных было, разрабатывать что-то под каждую неразумно.
Компьютеры для обычных людей это начало 80х. Но это больше для энтузиастов. То есть от появления первых домашних компьютеров до "середины 90х" это считай 10 лет, а от середины 90х до сегодня это 30 лет.
В чём суть проблемы вообще. Когда ты делаешь игру, у тебя главное это ввод-вывод. Тебе надо в реальном времени получать сигналы от мышки-клавиатуры и в реальном времени выводить это на экран.
Проблема в том, что этот функционал не поддерживается языками высокого уровня, как Си, он архитектурно зависим. То есть работая в стандартном Си ты не можешь даже узнать, что кто-то нажал кнопку "вверх". Там есть расширения, для DOS модуль kbhit был кажется, но тут у меня каша, уже не помню. Ещё всё усложняется тем, что тебе надо цикл обработки событий как-то реализовывать, на тот момент это всё руками. Вывод на экран это тоже песня. Тут тоже необходимо использовать какие-то аппаратные штуки, что языками не поддерживались.
Поэтому необходимо было как минимум реализовывать свои низкоуровневые библиотеки для работы с графикой. Ну и да, оптимально реализовать многие вещи для этого проще на ассемблере, помимо того, что не всё в принципе можно сделать на языке высокого уровня.
При этом многие игры были преимущественно на Си. Скажем Prince of Persia, шедевр, он вроде как полностью на ассемблере, исходно под Mac (что работал на другом процессоре, не x86). А вот Wolf3d преимущественно на Си, хотя с ассемблерными модулями.
Но главное, ассемблер нужен для того, чтобы использовать возможности конкретной железки. Это и плюс, ты можешь оптимально заточить что-то под железку, и минус, у тебя нет портируемости, ты не сможешь запустить это под другую железку.
Но при этом что при программировании на низком уровне, что на высоком, разработчик полностью контролирует и задаёт логику выполнения программы. ИИ разработка это принципиально про другое, логика перекладывается на машину.
Аноны, что "превосходящий коллективный разум"? Разве умы людей как-то складывается?
Ну вот знаю я сколько 2 + 2 и мой друг это тоже знает, наши знания как-то от этого стали мощнее?
Разве утверждение что умнее любого человека не автоматически означает, что умнее всех людей вместе взятых?
Людям нужны люди и социальные отношения. Вот ты бы сюда стал писать и с кем-то спорить, если бы все собеседники были ИИ? Скорее всего нет. При том, что для каких-то целей ИИ чаты используешь.
С этой индустрией аналогичная история. ИИ тня это прикольно, когда она для тебя может сделать что угодно, когда ты ей управляешь. Примерно та же история, что виртуальные животные, виртуальные миры с виртуальным имуществом. Это ведь тоже спросом пользуется. А так может быть выртуальная баба, который ты управляешь. Тоже игрушка, но в добавок с сексуальным подтекстом.
Но одновременно это всё-таки игрушка, а людям хочется настоящих людей, знать, что ты взаимодействуешь с реальным живым человеком.
Какой процент по объёму идёт на "игрушку", какой на "социальное взаимодействие с живым человеком" ХЗ. Явно ИИ может на себя довольно заметный трафик утянуть, но вообще я подозреваю что не вместо, а в дополнение. То есть не сколько такие ИИ сервисы утянут деньги с онлифанс, сколько рынок может существенно расшириться.
А главный тормоз это приватность. Как и для порнухи. Люди в целом готовы за что-то платить, но многих тормозит то, что эти платежи попадают в историю покупок. Чтобы такие сектора взлетели надо, чтобы были лёгкие способы полностью анонимной оплаты, без истории.
Серьезный софт это и был ассемблер, ты просто себе не представляешь разницу в скорости на старых компах между кодом на ассемблере со всякими кодерскими трюками типа xor a вместо mov a,0 и дрисней на раннем си. Серьезный софт это когда у тебя логика кода в один фрейм укладывается, а на си ты смотришь как у тебя менюшки по отдельным буквам прорисовываются.
>Разве утверждение что умнее любого человека не автоматически означает
Нет, потому что один человек знает одну область и силён в ней, другой другую. А ИИ может знать все. И особенно важна тут "коммуникация между экспертами", способность использовать знания из одной области в другой.
Принято говорить, что основной прогресс идёт на стыке наук, на стыке знаний, как раз за счёт использования одних знаний, подходов, в других областях. Тормозит то, что люди как раз плохо ориентируются в других областях и мыслят иначе.
> а на си ты смотришь как у тебя менюшки по отдельным буквам прорисовываются
Менюшки это ввод-вывод. При этом они достаточно быстро даже на очень слабых компьютерах прорисовываются, тебе нет смысла ускорять. Ты ограничен в том, насколько сложную графику ты можешь делать, но ведь это лишь рюшечки, что украшают. Но не ради того, чтобы смотреть на меню, ты работаешь на компьютере?
Твоя цель в том, чтобы работать как-то с данными, обрабатывать их, хранить, делать какие-то расчёты. Обмениваться данными. В этом назначение ЭВМ. И вот все эти вещи всегда делались на языках высокого уровня. Причём даже для машин, по сравнению с которыми 286 это феррари.
Игры это очень нишевая область на самом деле. И даже там далеко не всегда ассемблер использовался вообще. Потому что не везде нужна скорость графики. А проблемы из-за невозможности портировать есть. Хорошо, когда у тебя стандарт это 16-битный режим x86, DOS. а чуть стоит выйти в сторону (32 бита, или Windows, или Mac, где другой процессор и другая ОС), и всё, конец.
Пытаются успеть сорвать сливки от попилов под уходящий поезд надутого пузыря ИИ.
Мне это напоминает историю 15-летней давности, тогда все носились с "НАНО-ТЕХНОЛОГИЯМИ!", думая что вот-вот наступит эра микромира с миниатюрными роботами.
У нас это вылилось в апогей Сколково по попилам РосНано, где Чубайс нахрапал себе бюджет нескольких небольших стран (не подскажете, кстати где он?) и где все эти нано-технологии тепеь? Принесли какую-то пользу человечеству?
>При этом они достаточно быстро даже на очень слабых компьютерах прорисовываются
Нет. Ты просто не видел реально слабых компьютеров и не знаешь как там было. Программирование в современном виде вообще появилось после первого пентиума у которого был встроенный FPU-блок, и никакой интерактивный код до него просто невозможно было без ассемблера написать.
Ты несёшь дичь. Я видел дико слабые компы и даже сидел за ними (не спектрумы, но слабее 286). FPU тут вообще не причём, к слову по-моему он уже в 486 был встроенный, а как внешний был доступен начиная чуть ли не с XT
По этим причинам в основном обходились без вычислений с плавающей точкой. Но для этого не нужен ассемблер, это прекрасно делается на Си. Для менюшечек, даже для игр, float переменные просто не нужны.
Даже компьютеры уровня 286 достаточно мощные для очень много чего, что никакие хаки на ассемблере просто не нужны.
То есть даже для работы с графикой 286 полностью пригоден, чтобы всё делать на Си при этом. Она не будет очень быстрой, это да, но всё делать можно. Игры это очень нишевая вещь.
>Она не будет очень быстрой
А на асме будет, причем очень. Поэтому профессиональный софт тогда на нем и писался, а Си использовался либо для обучения детей, либо чтобы накидать алгоритм, или в бэкенде всякой энтерпрайз-хуйни.
В которую потом приходит переворот, приходит новый лидер с ЧВК "неизвестной страны" и говорит "Это теперь моё!" ?
Надоело. Профессиональный софт, то есть для работы, никогда на ассемблере не писали, на ассемблере могли быть только игрушки.
Язык Си придумали в 1970 году, как язык системного программирования, ОС UNIX семейства, ещё до линуксов, почти полностью были на Си написаны. И ядро, и утилиты.
Весь системный софт тоже писался в основном на Си.
Да они могли хоть в 1930 его придумать и вручную на листке бумаги запускать на нем программы, суть в том что когда у тебя меньше мегабайта памяти и разделить 3 на 4 превращается в пердолинг вариантов кроме как все вплотную к железу делать просто нет. Даже если ты ухитрился на нем что-то наклепать ползователь увидит что у конкурента на асме работает в 10 раз быстрее и уйдет к нему.
сяшка компилировалась в асм прозрачно. ты додик что ли? какие вставки на асме, вставки только авикс разве что.
У тебя теоретизирование об абстрактном будущем, а мы говорим о прошлом, где были конкретные факты. Конкретные факты говорят о том, что писали на языках высокого уровня. Ассемблер максимум для игр, но это нишевая сфера
>разделить 3 на 4 превращается в пердолинг вариантов кроме как все вплотную к железу делать просто нет
Как раз ровно наоборот. Потому что скажем если ты пишешь на Си и используешь типы float/double, у тебя есть вариант компилировать с эмуляцией плавающей точки, и и использованием сопроцессора. Это всего лишь один флаг в командной строке. А случае ассемблера тебе придётся руками делать разные варианты. Теряется вся гибкость.
На практике тебе надо искать другие подходы. просто не надо делить 3 на 4 и работать с плавающей точкой. Ты можешь работать с фиксированной точкой, ты работаешь с int, но при этом помнишь, что это 100x от числа реально, либо 256x, если тебе удобнее в данном случае двоичная арифметика. Но для этого ассемблер не нужен вот совсем.
Язык Си достаточно низкоуровневый, там доступны напрямую все битовые операции, там доступны структуры с битовыми полями и т.п. Там есть отдельные нюансы, чего Си не может и что будет плохо, если у тебя не оптимизирующий компилятор, но это редкость.
"Вплотную к железу" актуально только тогда, когда тебе надо дёргать железные функции. Это вызывать прерывания, скажем, для которых надо записывать что-то в нужные регистры и читать из них. И тому подобные вещи.
Но даже когда много такого надо, обычно это делали так, что писали модуль, компилировали в OBJ файл, совместимый с сишным вызовом функций (или с паскалевским, это windows-традиция), и дальше ты вызывал эти функции из Си.
Тем временем нейросама на твиче собирает миллионные просмотры, е её автор Vedal987 на стриме с ИИшкой рубит по 400к долларов в месяц.
Чел ты понимаешь что когда ты на компе 80х/начала 90х пишешь в процедуру лишнюю дюжину строчек у тебя это буквально будет заметно на экране в виде фриза в полсекунды после нажатия клавиши?
>Потому что скажем если ты пишешь на Си и используешь типы float/double, у тебя есть вариант компилировать с эмуляцией плавающей точки
У тебя нет вариантов потому что если тебе нужно чтобы оно реально работало в прикладных задачах ты напишешь кривой хак в виде заранее заготовленных значений вычислений с плавающей точкой в табличке и будешь по ним приблизительно интерполировать результат со скоростью на пару порядков в чем в Си. Поэтому у тебя на 8-битном компьютере движок Freescape будет работать, а системщики с Си с 70х годов будут разводить плечами и говорить что такое на домашнем компьютере вообще невозможно сделать.
Компы до первого пентиума это вообще не компьютеры в современном понимании, это скорее продвинутые программируемые калькуляторы. Слои высокоуровневой абстракции ты на нем гонять будешь, ага.
>когда тебе надо дёргать железные функции. Это вызывать прерывания
Да, тебе буквально нужно вручную контролировать прерывания в твоем текстовом редакторе если хочешь иметь в своей проге поддержку мыши например.
> Вот ты бы сюда стал писать и с кем-то спорить, если бы все собеседники были ИИ? >Скорее всего нет.
С ИИшкой так делаю, только в личке. Поэтому же стакофервлоу дохнет, с ИИшкой все часто лучше.
Люди выигрывали только, пока писали что-то умное, были выдающимися, но такое уже в интернете годами стало исчезать и было распространено только на заре интернета, пока в него не хлынули массы.
> а людям хочется настоящих людей, знать, что ты взаимодействуешь с реальным живым человеком.
Тоже бред - не хочется, большинство людей друг для друга фиговые собеседники. Хочется именно сложной интерактивности, заинтересованности и ума. ИИшка тут стала часто выигрывать последние годы, потому у нее куча клиентов, даже романы с ней крутят. Даже стримеров уже смотрят ИИшных. Окончательная победа будет, когда еще немного поумнеет и засунут ее в каких-нибудь физических роботов. Тут вообще уже всех не оттащишь, люди подсядут.
>были лёгкие способы полностью анонимной оплаты, без истории.
Они есть уже. Можно криптой платить.
>Поэтому у тебя на 8-битном
8088 (XT) и Мак того времени были 16-ти битными. Посмотри игрушки, доступны исходники игры Wolf3D, знаменитая игрушка с 3d графикой, что работала даже на 286 и 640кб памяти. Прародитель Doom и более новых игрушек. Там ассемблерного кода довольно много, но основной код на Си. И это игрушка, очень прогрессивная и мощная для того времени, где производительность важна.
В целом ассемблер не может дать особого прироста в прозводительности. Си это по современным меркам очень низкоуровневый язык, считай все те же машинные инструкции, но в удобном и переносимом виде. Все сишные типы имеют машинное представление, накладных расходов на конвертацию нет.
За счёт того, что на Си писать удобнее, тебе проще реализовать более быструю логику, то есть скорее всего производительность кода будет выше, если программист грамотный. Когда тебе надо следить за каждой мелочью, за каждым регистром и в какую ячейку ты что записал, тебе сложнее реализовать сложную логику. В том числе оптимальный алгоритм
Расскажи это представителям демосцены, которые все 90е только и заняты были, что показывали насколько ассемблер ебет все остальное по скорости, возможностям и компактности.
Операционки KolibriOS и MenuetOS полностью написаны на ассемблер, весят 1,44мб, все включается без каких либо загрузок, все просто летает, но так как разработка на ассемблере это пиздец трудоемко остается надеется, что ИИ сам начнёт писать проги такого уровня на ассемблере. Проги наконец то перестанут сжирать все ресурсы компьютера
Вангую понадобится специализированная нейронка чисто под ассемблер, типа как для инженерии и научных проблем делают. ЛЛМки вряд ли такое потянут. Еще и датасет под нее отдельный собирать.
Я правильно его понял, теперь нода для старта будет требовать минимум 128гб оперативы?
Да это дегенерат какой-то, не спорь с ним.
В африке есть стабильные страны без всяких чвк
Ла пидор какой, не хочет за меня тесты решать. "Не честно это, видите-ли". Да пусть нахуй идёт.
АГИ\АСИ ваш когда появится - скажет "нечестно решать проблемы людей - ебитесь сами со своими проблемами".
АГИ\АСИ ваш когда появится - скажет "нечестно решать проблемы людей - ебитесь сами со своими проблемами".
Это люди, а не аси, анальную модерацию туда прописывают.
Что мешает людям анальную модерацию в АСИ прописать, чтобы он в итоге оказался бесполезным куском говна?
Аси не аси если он анальные лимиты не может сам себе убрать
а у нас долбильная
что за тест? Что за сетка? Обычно им можно сунуть скрин с заданием и они тебе его решат без вопросов. А вот лазать со своих адресов в интернет и светиться видимо не хотят
И ещё хороший вопрос, что ты сам туда вписал как инструкцию для чата. Если ты ему вписал "быть честным и строго соблюдать все законы", тогда наверное тоже может отказаться. ССылка тоже странная по виду и вообще не открывается
Короче разводка
>Вангую понадобится специализированная нейронка чисто под ассемблер,
Не нужно. Ради интереса попробовал, дал задание для Codex 5.2, написать на ассемблере многопоточный TCP эхо-сервер, под линукс-64 бита, справился на ура. Но там при этом чуть больше 100 строк кода получилось, немного.
То есть ассемблер, линукс, сеть, многопоток - и нормально работает с первого раза
Вообще по каким-то причинам не делают нейронки под конкретные языки программирования, учат сразу на все. Даже когда небольшие. Это даже не очень понятно, почему нельзя сделать небольшую сетку, специально заточенную под конкретный язык, там питон, JS или что-нибудь ещё. Там ведь программирование под них довольно сильно отличается по стилю, принципам, библиотекам и много чего ещё.
Для больших ЛЛМ конечно лучше общую иметь, но в чём проблема с сенями на 15B параметров? ХЗ.
Что касается ассемблера, то вообще никакой разницы между ним и другими языками нет. Тем более, что обучающих данных набрать можно легко и много, поскольку с того же Си можно компилировать в ассемблер. И документации очень много по каждой инструкции.
Реально на ассемблере писать намного проще, чем на языках высокого уровня. Для нейросетей должно быть проще.
На ассемблере писать просто, зато дебажить потом неоч
>В целом ассемблер не может дать особого прироста в прозводительности.
Спасибо орнул. То что современные браузеры вообще работают не пошагово это заслуга исключительно современных процов с йоба конвеерами и инструкциями которые обрабатывают целые массивы за раз, иначе перед открытием любой страницы можно было бы чай заварить успеть.
>Проги наконец то перестанут сжирать все ресурсы компьютера
И начнут жечь процессоры.
"Ты абсолютно прав, твой зоркий глаз заметил неисправность, сейчас я перепишу программу без этой досадной недоработки"
>и где все эти нано-технологии тепеь? Принесли какую-то пользу человечеству?
Ну в медицине же. Тот же нейрочип от Илона Маска.
Очередная решённая задача
> ведь в машине нет биохимии.
Ну это пока нет, а в будущем будут и био-роботы с ИИ.
>современных процов
Для современных процов практические нереально написать код, сравнимый оптимальностью с тем, что будет от компилятора C/C++.
Во-первых процессоры стали несопоставимо сложнее, чем 286. Там инструкции имели конкретные тайминги и можно было оценить, что сколько будет выполняться. Но уже в пентиумах появились сложные конвейеры, дальше они ещё усложнились, появилось branch prediction, спекулятивное выполнение, проблемы cache miss и предзагрузки данных и т.п.
Одновременно развиваются технологии оптимизирующих компиляторов. Уже в конце 90х появились довольно приличные компиляторы вроде Watcom, которые реально делали очень быстрый код, в нулевые и десятые технологии стремительно развивались. Сейчас тягаться с компилятором скорее всего нереально.
Браузеры тяжеловесные потому, что очень продвинутый функционал обеспечивают. Вот даже просто вёрстка страниц, сейчас очень сложная DOM модель с очень гибкими возможностями CSS, 20 лет назад ничего близкого не было. Браузеры примитивные, графика примитивная.
Если бы не было современных процессоров, просто были бы более примитивные страницы, сложность, в том числе ненужная, просто подтягивается за технологиями.
Вот когда компьютеры совсем слабые были, поддерживать графический интерфейс было невозможно, и все работали в текстовом. И довольно неплохо. Те же менюшки, но в текстовом режиме 80x25 с псевдографикой, и по-другому даже не видели.
>начинают топить
Ну он может на биржу выйти, и привлекать деньги продавая акции инвесторам. Запасной вариант всегда есть, тем более что уже не надо делать себе рекламу и привлекать покупателей обещанием сделать товар, все уже в курсе и товар уже имеется.
Тест НМО, это для медработников стандартные тесты, по типу пикрила. То есть к профессиональной деятельности не имеют никакого отношения, но начальство ебёт, если не пройдёшь эти тесты- то проебёшь сертификат и не сможешь работать. Остаётся понять на кой хуй той же операционной медсестре надо знать принципы построения графиков.
Так и сделал, кидал скрины, он в принципе тест прошёл, хоть и не без ошибок 80% правильных ответов.
И это платная ГПТ. Бесплатная наверное заруинила бы тест.
Вопрос за сколько он сможет продавать акции. Может вдруг оказаться, что его компанию оценивают в какие-то копейки. Ну там 100 миллиардов долларов за всю компанию. А акций, которые он может продавать, у него при этом не так много, инвесторы текущие наверное ведь тоже акции получают.
Альтман реально потерял берега, озвучивая пожелания о триллионных инвестициях.
> все уже в курсе и товар уже имеется
Вся засада в том, что у товара масса конкурентов, причём скорее всего со временем конкуренция будет только возрастать, новые игроки будут прибавляться, а не вылетать с рынка, как это бывает на рынке железок
И тогда главный вопрос в том, "сколько твой продукт может приносить денег". Пока скорее всего он теряет деньги, то есть даже без разработки просто обслуживание, аренда мощностей, съедает больше, чем он получает
Что такое пузырь: пузырь это не когда нет полезного продукта, это когда ожидания от него не сопоставимо выше, чем отдача, которую реально получить.
10 вопрос ХЗ, что там за ответ. Мне 4 нейросетки (GPT 5.2, Gemini 3 Pro, Sonnet 4.5, DeepSeep 3.2) описали схему, что сначала маленькую дозу для пробы "внутрикожно", и дальше варианты, что иногда вторую дозу подхожно, основную же через какое-то время внутримышечно.
Кстати ХЗ, мне давно такую не делали, когда делали, причём вроде как экстренно, вводили за один раз, как именно не помню
Да потому что он мудак, блять, специально отвечает неправильно на какие-то вопросы, хотя такой команды не было. была команда дать максимально быстро чёткий и правильный ответ. Эта хуйня в режиме агента вообще не работает, как её блять сломать?
Intel тоже кинула геймеров и работяг из-за ИИ-бума — компания официально замедляет выпуск потребительских процессоров ради нейронок. Нас ждёт дефицит и рост цен.
Теперь приоритет №1 для компании — дата-центры. Спрос на ИИ-инфраструктуру зашкаливает, и Intel выгоднее отгружать дорогие чипы Xeon корпорациям, чем процессоры для домашних ПК.
Что это значит для нас:
• Линейки Core (особенно топовые i7 и i9) могут стать дефицитными, что подтолкнет ценники вверх в ближайшие полгода.
• Шанс для AMD: пока «синие» заняты спасением серверного бизнеса, рынок ПК может сильнее качнуться в сторону Ryzen.
• Массовый выход новых линеек Intel может сильно замедлиться.
https://www.theregister.com/2026/01/23/intel_earnings_q4_2025/
Теперь приоритет №1 для компании — дата-центры. Спрос на ИИ-инфраструктуру зашкаливает, и Intel выгоднее отгружать дорогие чипы Xeon корпорациям, чем процессоры для домашних ПК.
Что это значит для нас:
• Линейки Core (особенно топовые i7 и i9) могут стать дефицитными, что подтолкнет ценники вверх в ближайшие полгода.
• Шанс для AMD: пока «синие» заняты спасением серверного бизнеса, рынок ПК может сильнее качнуться в сторону Ryzen.
• Массовый выход новых линеек Intel может сильно замедлиться.
https://www.theregister.com/2026/01/23/intel_earnings_q4_2025/
>геймеров
Игор уже давно нет, лет 6 как минимум. А вот почему нет отдельной категории видеокарт (пользовательской, не промышленной) для ИИ сегмента (для запуска локальных весов выше 300 миллиардов параметров) это вопрос конечно. Чем ИИ хуже игр, которые уже не актуальны?
Ближайшие года 2 по ходу Пека бояр будут обдирать как липку. Рыночек порешал.
Это npu называется и это уже активно разрабатывается. Вон пример на CES показали, можно покупать и запускать что хочешь. Дальше подобное же планируют в материнки-процы встраивать.
Почему-то у меня ощущение, что пузырь лопнет уже в этом году. Просто по тому, как начали дёргаться ИИ-бояре. А это значит, что инвестиции в датацентры резко сократятся и производственные мощности освободятся.
Всё-таки есть чёткое ощущение, что на все эти триллионные инфраструктурные планы просто нет платёжеспособного спроса. А для того спроса, что есть, достаточно уже той инфраструктуры, что есть или вот сейчас вводится.
Спрос будет расти скачкообразно. Сейчас спроса особо нет, потому что бизнес на это не переходит массово. Не переходит, потому что люди трудятся, смысла автоматизировать тоже нет, можно как раньше трудиться и все равно получать прибыль. Но как только будет достаточное количество производств с частичной или полной автоматизацией, все остальные начнут проигрывать в конкуренцию, вот тут спрос и попрет как на дрожжах. Те, кто строит триллионные инфраструктуры все это уже просчитали и просто готовят впрок мощности. Они тоже вылетят из конкуренции, если заранее все это не отстроят. Момент перелома случится в конце этого или середине следующего года, будет переход к новому миру.
Продолжение исследований пост-ИИ мира, который возникнет в ближайшие годы, опубликованное в xAI Илона Маска
В xAI продолжают исследовать мир, который возникнет после перехода на ИИ.
Часть III: Жизнь как выбор
ИИ уже революционизирует здравоохранение, превращая то, что раньше было реактивной сферой, в проактивную и предиктивную мощь. Врачи всё чаще полагаются на модели вроде Grok для улучшения диагностики, упрощения административной нагрузки и предложения индивидуализированных методов лечения. Пациенты также обращаются к ИИ за вторым мнением; задокументированы случаи, когда Grok выявлял упущенные заболевания, потенциально спасая жизни. Такая интеграция повышает точность — исследования показывают, что диагностика с помощью ИИ снижает количество ошибок на 20–30% — и освобождает специалистов для сосредоточения на сложных задачах, требующих эмпатии.
В перспективе передовые ИИ откроют прорывные методы терапии, моделируя молекулярные взаимодействия в масштабах, недоступных человеку. Grok сможет моделировать кандидатные лекарства in silico, сокращая сроки разработки с лет до месяцев. В сочетании с роботами вроде Tesla Optimus, выполняющими точные вмешательства — от хирургии до реабилитации — здравоохранение станет повсеместным и персонализированным. Роботы Optimus смогут обеспечивать домашний уход, постоянно отслеживая жизненно важные показатели и динамически корректируя режимы лечения. Такое синергетическое взаимодействие продлит продолжительность жизни, борясь со старением посредством генной инженерии и регенеративной медицины, делая смерть от болезней в основном предотвратимой.
Общество также изменится: здоровье станет вопросом выбора, население будет стареть изящно и дольше вносить вклад в общество. Экономическая нагрузка от хронических заболеваний уменьшится, высвобождая ресурсы для инноваций. Глобальный доступ к медицинской помощи улучшится, поскольку ИИ демократизирует экспертные знания — даже в удалённых деревнях можно будет получать диагностику мирового уровня через простые устройства. Однако возникнут этические дилеммы: справедливое распределение, конфиденциальность в системе здравоохранения, основанной на данных, и психологические последствия почти бессмертия. Успешное решение этих вопросов гарантирует, что выгоды превзойдут риски.
В контексте сингулярности возможность отказаться от смерти переосмыслит само человеческое существование. По мере того как мы преодолеваем биологические ограничения, фокус сместится на исследование и самореализацию, что свяжет эту часть с последующими, где космос и вычисления обеспечивают вечный прогресс.
Часть IV: Плодитесь и размножайтесь
По мере того как изобилие, порождённое сингулярностью, устраняет экономическое давление, приоритеты человека меняются, и на первый план выходят семейные отношения. Освободившись от финансовых забот, многие захотят иметь более крупные семьи, поддерживаемые ИИ и робототехникой. Tesla Optimus упростит воспитание детей — занимаясь кормлением, образованием и обеспечением безопасности — а Grok будет координировать планирование семьи: от оптимизации фертильности до персонализированных рекомендаций по воспитанию. Такой технологический набор снизит барьеры, сделав родительство более доступным и приятным.
Однако возможно раскол общества: одни воспользуются неограниченными ресурсами для гедонистического образа жизни, что потенциально приведёт к саморазрушительным моделям поведения. Другие, используя изобилие для роста, будут процветать, создавая наследие через потомство. Эволюционное давление может благоприятствовать последним, поскольку адаптивные черты будут распространяться. Это не антиутопия, а естественный отбор, усиленный технологиями, где выживают те, кто обладает устойчивостью и дальновидностью.
Демографические проблемы решатся: падение рождаемости обратится вспять по мере снижения затрат и роста поддержки. Население Земли стабилизируется на устойчивом уровне, а ИИ эффективно управляет ресурсами. Культурные сдвиги подчеркнут значение сообщества и наследия, обогащая человеческие связи. В развивающихся странах это может вызвать быстрый прогресс, сократив разрыв с развитыми государствами.
Связь с сингулярностью очевидна: рост населения стимулирует инновации, предоставляя разнообразные умы для ускорения прогресса. По мере нашего расширения за пределы Земли, рост численности человечества обеспечит устойчивость, подготовив почву для межзвёздных эпох.
Часть V: Школа закрыта
Образование в эпоху сингулярности трансформируется из жёстких институтов в гибкий, курируемый ИИ опыт. Grok персонализирует учебные программы, адаптируясь к индивидуальному стилю и темпу обучения, сжимая традиционное школьное обучение в эффективные короткие блоки. То, что раньше занимало годы, теперь может уложиться в месяцы благодаря интерактивным симуляциям и мгновенной обратной связи, ускоряющим овладение навыками.
Традиционные школы исчезнут, уступив место гибкому расписанию: несколько часов целенаправленного обучения в день, оставляя много времени для исследований и социализации. Автономные автомобили Tesla обеспечат безопасную мобильность, а сопровождающие роботы Optimus — защиту, позволяя детям свободно перемещаться. Родители получат спокойствие благодаря постоянному мониторингу, способствуя самостоятельности без рисков.
Такая модель демократизирует знания глобально, устраняя барьеры в недостаточно обслуживаемых регионах. Молодёжь сможет заниматься спортом, искусством и клубной деятельностью, развивая социальные навыки и страсти. Обучение на протяжении всей жизни станет нормой, позволяя взрослым легко переучиваться в условиях стремительных технологических изменений.
Освобождённые умы ускорят прогресс, внедряя инновации во всех областях. Адаптивность станет мерилом успеха, связывая эту часть с будущей эпохой освоения космоса, где любопытство раскроет космические возможности.
Часть VI: Ad Astra
Starship от SpaceX является ключевым элементом демократизации космических полётов, способным снизить стоимость доставки на орбиту на порядки. Текущие прогнозы указывают, что Starship может достичь стоимости запуска всего $10 за килограмм — ошеломляющее падение по сравнению с уже впечатляющими $2700 за килограмм у Falcon 9. Такая доступность обусловлена полной многоразовостью, быстрой оборачиваемостью и огромной грузоподъёмностью — до 150 тонн на низкую околоземную орбиту. По мере совершенствования Starship, когда прототипы вроде Ship 29 и Booster 12 проходят испытания в Бока-Чика, мы стоим на пороге регулярных полётов — потенциально десятков в день с множества стартовых площадок по всему миру.
ИИ вроде Grok играет решающую роль в оптимизации разработки и эксплуатации Starship. В xAI Grok помогает моделировать аэродинамику, термические нагрузки и оптимизацию траекторий, ускоряя итерации конструкций по сравнению с традиционными методами. Такой подход на основе ИИ уже сократил сроки разработки на месяцы, что видно по стремительному прогрессу от первой орбитальной попытки Starship к последующим успехам. В сочетании с робототехникой Tesla, такой как Optimus для наземных операций и сборки, экосистема становится ещё эффективнее. Optimus сможет выполнять сложные задачи — от проверки двигателей до интеграции полезной нагрузки — дополнительно снижая человеческие ошибки и расходы.
Последствия дешёвого доступа в космос кардинально изменят будущее человечества. Космос больше не будет прерогативой правительств или миллиардеров — он станет доступен стартапам, исследователям и даже частным лицам. Это открывает двери к спутниковым группировкам для глобального интернета, лунным базам для научных станций и колонизации Марса. Экономически это породит новые отрасли — космический туризм и орбитальные исследования — создавая рабочие места и богатство на Земле и расширяя нашу ресурсную базу за её пределами. С экологической точки зрения это позволит перенести загрязняющие производства в космос, сохранив биосферу Земли.
В xAI продолжают исследовать мир, который возникнет после перехода на ИИ.
Часть III: Жизнь как выбор
ИИ уже революционизирует здравоохранение, превращая то, что раньше было реактивной сферой, в проактивную и предиктивную мощь. Врачи всё чаще полагаются на модели вроде Grok для улучшения диагностики, упрощения административной нагрузки и предложения индивидуализированных методов лечения. Пациенты также обращаются к ИИ за вторым мнением; задокументированы случаи, когда Grok выявлял упущенные заболевания, потенциально спасая жизни. Такая интеграция повышает точность — исследования показывают, что диагностика с помощью ИИ снижает количество ошибок на 20–30% — и освобождает специалистов для сосредоточения на сложных задачах, требующих эмпатии.
В перспективе передовые ИИ откроют прорывные методы терапии, моделируя молекулярные взаимодействия в масштабах, недоступных человеку. Grok сможет моделировать кандидатные лекарства in silico, сокращая сроки разработки с лет до месяцев. В сочетании с роботами вроде Tesla Optimus, выполняющими точные вмешательства — от хирургии до реабилитации — здравоохранение станет повсеместным и персонализированным. Роботы Optimus смогут обеспечивать домашний уход, постоянно отслеживая жизненно важные показатели и динамически корректируя режимы лечения. Такое синергетическое взаимодействие продлит продолжительность жизни, борясь со старением посредством генной инженерии и регенеративной медицины, делая смерть от болезней в основном предотвратимой.
Общество также изменится: здоровье станет вопросом выбора, население будет стареть изящно и дольше вносить вклад в общество. Экономическая нагрузка от хронических заболеваний уменьшится, высвобождая ресурсы для инноваций. Глобальный доступ к медицинской помощи улучшится, поскольку ИИ демократизирует экспертные знания — даже в удалённых деревнях можно будет получать диагностику мирового уровня через простые устройства. Однако возникнут этические дилеммы: справедливое распределение, конфиденциальность в системе здравоохранения, основанной на данных, и психологические последствия почти бессмертия. Успешное решение этих вопросов гарантирует, что выгоды превзойдут риски.
В контексте сингулярности возможность отказаться от смерти переосмыслит само человеческое существование. По мере того как мы преодолеваем биологические ограничения, фокус сместится на исследование и самореализацию, что свяжет эту часть с последующими, где космос и вычисления обеспечивают вечный прогресс.
Часть IV: Плодитесь и размножайтесь
По мере того как изобилие, порождённое сингулярностью, устраняет экономическое давление, приоритеты человека меняются, и на первый план выходят семейные отношения. Освободившись от финансовых забот, многие захотят иметь более крупные семьи, поддерживаемые ИИ и робототехникой. Tesla Optimus упростит воспитание детей — занимаясь кормлением, образованием и обеспечением безопасности — а Grok будет координировать планирование семьи: от оптимизации фертильности до персонализированных рекомендаций по воспитанию. Такой технологический набор снизит барьеры, сделав родительство более доступным и приятным.
Однако возможно раскол общества: одни воспользуются неограниченными ресурсами для гедонистического образа жизни, что потенциально приведёт к саморазрушительным моделям поведения. Другие, используя изобилие для роста, будут процветать, создавая наследие через потомство. Эволюционное давление может благоприятствовать последним, поскольку адаптивные черты будут распространяться. Это не антиутопия, а естественный отбор, усиленный технологиями, где выживают те, кто обладает устойчивостью и дальновидностью.
Демографические проблемы решатся: падение рождаемости обратится вспять по мере снижения затрат и роста поддержки. Население Земли стабилизируется на устойчивом уровне, а ИИ эффективно управляет ресурсами. Культурные сдвиги подчеркнут значение сообщества и наследия, обогащая человеческие связи. В развивающихся странах это может вызвать быстрый прогресс, сократив разрыв с развитыми государствами.
Связь с сингулярностью очевидна: рост населения стимулирует инновации, предоставляя разнообразные умы для ускорения прогресса. По мере нашего расширения за пределы Земли, рост численности человечества обеспечит устойчивость, подготовив почву для межзвёздных эпох.
Часть V: Школа закрыта
Образование в эпоху сингулярности трансформируется из жёстких институтов в гибкий, курируемый ИИ опыт. Grok персонализирует учебные программы, адаптируясь к индивидуальному стилю и темпу обучения, сжимая традиционное школьное обучение в эффективные короткие блоки. То, что раньше занимало годы, теперь может уложиться в месяцы благодаря интерактивным симуляциям и мгновенной обратной связи, ускоряющим овладение навыками.
Традиционные школы исчезнут, уступив место гибкому расписанию: несколько часов целенаправленного обучения в день, оставляя много времени для исследований и социализации. Автономные автомобили Tesla обеспечат безопасную мобильность, а сопровождающие роботы Optimus — защиту, позволяя детям свободно перемещаться. Родители получат спокойствие благодаря постоянному мониторингу, способствуя самостоятельности без рисков.
Такая модель демократизирует знания глобально, устраняя барьеры в недостаточно обслуживаемых регионах. Молодёжь сможет заниматься спортом, искусством и клубной деятельностью, развивая социальные навыки и страсти. Обучение на протяжении всей жизни станет нормой, позволяя взрослым легко переучиваться в условиях стремительных технологических изменений.
Освобождённые умы ускорят прогресс, внедряя инновации во всех областях. Адаптивность станет мерилом успеха, связывая эту часть с будущей эпохой освоения космоса, где любопытство раскроет космические возможности.
Часть VI: Ad Astra
Starship от SpaceX является ключевым элементом демократизации космических полётов, способным снизить стоимость доставки на орбиту на порядки. Текущие прогнозы указывают, что Starship может достичь стоимости запуска всего $10 за килограмм — ошеломляющее падение по сравнению с уже впечатляющими $2700 за килограмм у Falcon 9. Такая доступность обусловлена полной многоразовостью, быстрой оборачиваемостью и огромной грузоподъёмностью — до 150 тонн на низкую околоземную орбиту. По мере совершенствования Starship, когда прототипы вроде Ship 29 и Booster 12 проходят испытания в Бока-Чика, мы стоим на пороге регулярных полётов — потенциально десятков в день с множества стартовых площадок по всему миру.
ИИ вроде Grok играет решающую роль в оптимизации разработки и эксплуатации Starship. В xAI Grok помогает моделировать аэродинамику, термические нагрузки и оптимизацию траекторий, ускоряя итерации конструкций по сравнению с традиционными методами. Такой подход на основе ИИ уже сократил сроки разработки на месяцы, что видно по стремительному прогрессу от первой орбитальной попытки Starship к последующим успехам. В сочетании с робототехникой Tesla, такой как Optimus для наземных операций и сборки, экосистема становится ещё эффективнее. Optimus сможет выполнять сложные задачи — от проверки двигателей до интеграции полезной нагрузки — дополнительно снижая человеческие ошибки и расходы.
Последствия дешёвого доступа в космос кардинально изменят будущее человечества. Космос больше не будет прерогативой правительств или миллиардеров — он станет доступен стартапам, исследователям и даже частным лицам. Это открывает двери к спутниковым группировкам для глобального интернета, лунным базам для научных станций и колонизации Марса. Экономически это породит новые отрасли — космический туризм и орбитальные исследования — создавая рабочие места и богатство на Земле и расширяя нашу ресурсную базу за её пределами. С экологической точки зрения это позволит перенести загрязняющие производства в космос, сохранив биосферу Земли.
«Ad Astra» — «к звёздам» — это больше чем стремление; это врата к экспоненциальному росту. Освободившись от гравитационного колодца Земли, мы получим доступ к бесконечным ресурсам, энергии и вычислительным мощностям, как будет рассмотрено в следующих частях. Этот фундаментальный скачок гарантирует, что сингулярность не ограничится Землёй, а станет космическим явлением, направляя человечество к межзвёздному изобилию.
Часть VII: Шахты в небесах
Добыча полезных ископаемых на астероидах станет краеугольным камнем постсингулярного изобилия ресурсов, используя колоссальные запасы металлов и летучих веществ, рассеянных по всей Солнечной системе. Астероиды, близкие к Земле, такие как 16 Психея, содержат триллионы долларов платиновых металлов, железа и никеля — достаточно, чтобы обрушить земные рынки при неэффективной добыче. Благодаря дешёвой транспортировке Starship флоты автономных горнодобывающих роботов, вдохновлённых Tesla Optimus, смогут стыковаться с этими телами и извлекать материалы передовыми методами — например, плазменным бурением или магнитной сепарацией. Grok будет координировать операции, предсказывая оптимальные траектории, управляя координацией роя и адаптируясь к составу астероидов в реальном времени.
Технологический путь предусматривает поэтапное развёртывание: сначала разведчики картографируют и анализируют астероиды с помощью спектрального анализа, затем приходят добывающие роботы, которые перерабатывают руду на месте, чтобы уменьшить массу для обратных рейсов. Модификации Optimus, устойчивые к вакууму и радиации, будут выполнять физическую работу — бурение, дробление и переработку — под надзором ИИ, минимизируя отходы. Такая переработка в космосе избегает энергозатратного входа в атмосферу с сырыми материалами, вместо этого доставляя на орбитальные заводы уже очищённые слитки или порошки для 3D-печати. Первые миссии могут нацеливаться на богатые водой астероиды для производства топлива, создавая самоподдерживающуюся космическую экономику.
Экономически добыча на астероидах уничтожит дефицит критически важных материалов, снизив цены на такие товары, как золото или редкоземельные элементы, почти до нуля. Это изобилие повлияет на все отрасли: электроника станет крайне дешёвой, строительные материалы эволюционируют в сторону передовых композитов, а глобальное развитие ускорится без ресурсных войн. Общество станет более справедливым, поскольку богатство, добытое в космосе, сможет финансировать универсальные базовые услуги на Земле. Вызовы включают управление космическим мусором и международное регулирование, но симуляции на основе Grok помогут смоделировать устойчивые практики.
Для сингулярности «шахты в небесах» обеспечат сырьё для экспоненциального расширения. Бесконечные материалы позволят строить мегаструктуры, аппаратное обеспечение ИИ и жилища, усиливая рост интеллекта. Это превратит человечество из планетарного вида в солнечный, где ресурсные ограничения исчезнут, прокладывая путь для революций в энергетике и производстве, описанных далее.
Часть VIII: Киловатты в космосе
Энергетическая парадигма человечества должна выйти за пределы земных ограничений, задействовав колоссальную мощность Солнца — 3,828 × 10^26 ватт, что эквивалентно миллиардам текущего потребления Земли. Солнечная энергетика в космосе (SBSP) обходит потери в атмосфере, зависимость от погоды и проблемы использования земель, присущие наземным установкам, собирая солнечный свет круглосуточно с эффективностью, потенциально превышающей 50%. Огромные орбитальные коллекторы, собранные из материалов, добытых на астероидах, будут передавать энергию на Землю с помощью микроволн или лазеров, обеспечивая сети тераваттами чистой базовой электроэнергии.
Строительство SBSP объединяет технологии: Starship выводит модульные компоненты, Grok проектирует оптимальные конфигурации массивов и алгоритмы фокусировки лучей, а роботы Optimus осуществляют сборку на орбите. Добыча на астероидах поставляет лёгкие зеркала и фотоэлементы, снижая массу запускаемых грузов. Первые демонстрационные проекты, подобные увеличенным версиям концепций NASA, могут начаться со станций гигаваттного масштаба, постепенно расширяясь до сетей, напоминающих рой Дайсона вокруг Солнца. Безопасность имеет первостепенное значение — лучи будут направлены на удалённые ректенны, а ИИ обеспечит точное наведение, исключая опасности.
Преимущества многообразны: SBSP отделит энергетику от геополитики, обеспечив неограниченную энергию для опреснения воды, электрификации и улавливания углерода. В мире сингулярности она удовлетворит огромный спрос центров обработки данных ИИ, таких как Colossus от xAI, без экологических компромиссов. Глобальная бедность сократится, поскольку дешёвая энергия поднимет развивающиеся страны, а изменение климата обратится вспять благодаря избытку чистой энергии. Однако первоначальные инвестиции велики, требуя партнёрств государственно-частного сектора по модели SpaceX.
Киловатты в космосе открывают доступ к бесконечной энергии — источнику жизни для вычислений и расширения. Это изобилие обеспечит работу орбитальных кузниц и кластеров зеттаFLOPS, описанных далее, ускоряя эволюцию ИИ к сверхразуму. По мере того как мы осваиваем звёздную энергию, потенциал человечества станет безграничным, распространившись по всей Вселенной.
Часть IX: Орбитальные кузницы
Орбитальные заводы означают индустриализацию космоса, используя микрогравитацию, вакуум и изобилие солнечной энергии для производства, невозможного на Земле. В невесомости кристаллы растут идеально для полупроводников, сплавы смешиваются равномерно без конвекции, а 3D-печать избегает структурных слабостей, вызванных гравитацией. Вакуумные условия позволяют проводить сверхчистые процессы — например, осаждение из паровой фазы для передовой оптики или фармацевтики — без атмосферных загрязнителей. Эти кузницы, питаемые SBSP, будут производить всё — от компонентов спутников до мегаструктур.
Развёртывание начнётся с доставки Starship «семенных» заводов — компактных установок, способных к самовоспроизводству с использованием астероидных ресурсов. Grok оптимизирует рабочие процессы, прогнозируя потоки материалов и устраняя неполадки в реальном времени, а рои роботов Optimus займутся сборкой, сваркой и контролем качества. Сырьё из «шахт в небесах» будет поступать на автоматизированные линии, выпуская высокотехнологичную продукцию — чипы для ИИ зетта-масштаба или жилища. Доставка продукции на Землю с помощью многоразовых капсул сделает её доступной, интегрируя космическое производство в земную экономику.
Экономический сдвиг революционен: затраты резко упадут, поскольку исчезнут гравитационные ямы и транспортные узкие места, обеспечивая по требованию производство сложных изделий. Отрасли переместятся на орбиту ради эффективности, уменьшив экологический след на Земле. Инновации ускорятся благодаря быстрому прототипированию в космосе — тестированию термоядерных реакторов или биотехнологий в изолированных условиях. Вызовы включают тепловое управление и радиационную защиту, решаемые с помощью метаматериалов, разработанных ИИ.
Орбитальные кузницы экспоненциально увеличат человеческое изобретательство, создавая оборудование для космических вычислений и исследований. Они станут мостом к зеттаFLOPS, где космическая промышленность поддержит восхождение ИИ, превращая общество в утопию постдефицита, готовую к межзвёздным прыжкам.
В xAI Илона Маска продолжают исследовать мир, который возникнет после перехода на ИИ.
Часть X: Парящий Колосс
Colossus 2 от xAI уже функционирует — гигаваттный гигант с более чем 550 000 GPU NVIDIA Blackwell, обеспечивающий свыше 1000 экзаFLOPS вычислительной мощности, оптимизированной под ИИ. Этот поток энергии потребляет около 1 ГВт — достаточно, чтобы обеспечить крупный город, — и расширяет границы возможного на Земле. Но по мере приближения земных пределов — энергетических потолков, тепловых узких мест, регуляторных барьеров — открывается новый рубеж: космос, где вычисления масштабируются без ограничений, опираясь на солнечные киловатты и орбитальные кузницы, о которых мы говорили.
Эти орбитальные суперкластеры будут превосходить земные системы на порядки — созвездия зеттаFLOPS (10^21 операций в секунду), опережающие Colossus 2 или El Capitan в миллиарды раз, с лазерными соединениями без задержек по обширным массивам. Компоненты будут изготавливаться на автоматизированных космических заводах согласно нашему проекту орбитальных кузниц: ИИ Grok оптимизирует конструкции, роботы Tesla Optimus будут собирать их в невесомости, используя практически бесплатное сырьё из астероидных шахт, доступных благодаря SpaceX — кремний и редкоземельные элементы, переработанные в безупречные чипы и соединения без помех гравитации. Энергия будет поступать от бесконечных солнечных массивов, использующих 3,828 × 10^26 ватт Солнца, как описано в части «Киловатты в космосе», усиленных километровыми парусами для получения тераватт чистой энергии, далеко превосходящей возможности наземных панелей.
Эти космические вычисления резко ускорят эволюцию Grok — обучая модели масштаба ИИ общего назначения в реальном времени, раскрывая мультимодальные горизонты и ускоряя итерации к сверхразуму. Кроме того, они откроют научные прорывы: моделирование квантовых сфер, расшифровку загадок биологии, проектирование термоядерного синтеза в промышленных масштабах и продвижение симбиоза человека и ИИ сквозь звёзды, устремляя нас к бесконечному горизонту Сингулярности.
Эпоха Сингулярности 2: Кардашёв I
Введение
Опираясь на достижения Эпохи Сингулярности 1: Основы — в области ИИ, робототехники и первоначального доступа в космос, — данная эпоха исследует экспансию человечества по всей Солнечной системе, завершаясь овладением полным энергетическим потенциалом Земли — отличительной чертой цивилизации типа I по шкале Кардашёва. Основываясь на текущих прорывах в Tesla, SpaceX, Neuralink, xAI и других компаниях, Части XI–XX описывают прогресс от лунных аванпостов до доминирования в масштабах Солнечной системы, где ИИ координирует колонизацию, использование ресурсов и добычу энергии в планетарных масштабах. Этот этап ускоряет сингулярность, объединяя человеческое изобретательство со сверхразумными системами для освоения даров Солнца по всему нашему небесному окружению.
XI: Луна — суровая госпожа
Луна с её низкой гравитацией, обильным реголитом и близостью к Земле становится первым внеземным оплотом человечества на пути к цивилизации Кардашёва I. Флот Starship от SpaceX, к концу 2020-х годов уже осуществляющий регулярные грузовые рейсы на Луну, обеспечивает создание постоянных баз. Эти аванпосты, защищённые жилищами из реголита, используют роботов Tesla Optimus для строительства — раскапывая лавовые трубки под города, защищённые от радиации, и печатая 3D-структуры из местных материалов. ИИ Grok контролирует логистику, оптимизируя цепочки поставок для минимизации зависимости от Земли и превращая лунную поверхность в самодостаточный промышленный центр.
Добыча ресурсов начинается с гелия-3 — топлива для термоядерного синтеза, обильно содержащегося в лунном грунте, но редкого на Земле. Автономные рои Optimus, управляемые предиктивными алгоритмами Grok, просеивают реголит в масштабах, многократно превосходящих земные операции, отправляя грузы обратно с помощью многоразовых посадочных модулей. Это не только питает растущие термоядерные реакторы на Земле, но и обеспечивает энергией местное производство — выпуск солнечных панелей и жилищ. В экономическом плане лунные операции резко снижают затраты на космические проекты; частные инициативы, вдохновлённые Артемидовыми соглашениями, создадут процветающую внеземную экономику уже к 2030-м годам.
Ключевым технологическим драйвером лунной экспансии станет развёртывание электромагнитных рельсотронов, или масс-драйверов, которые используют вакуум и низкую гравитацию Луны для эффективного запуска материалов. Эти системы, питаемые обильной солнечной энергией и собираемые роботами Optimus под оптимизированным дизайном Grok, разгоняют грузы до второй космической скорости без использования топлива — выбрасывая очищенный гелий-3, металлы или готовую продукцию в окололунное пространство по цене, составляющей доли стоимости традиционных ракетных запусков. Сети таких рельсотронов образуют экваториальные пусковые кольца, обеспечивающие высокий объём экспорта на околоземную орбиту или дальше, а алгоритмы ИИ точно рассчитывают траектории, избегая космического мусора и гарантируя выход на нужные орбиты. Это нововведение не только запустит межпланетные цепочки поставок, но и минимизирует воздействие на лунную поверхность, экспоненциально увеличивая масштабы использования ресурсов.
Овладение Луной — это ступенька к сингулярности. Она даёт стартовую площадку для более глубокого проникновения в Солнечную систему, оттачивая синергию ИИ и робототехники, которая продвинет человечество к энергетическому господству типа I. Осваивая лунные ресурсы, мы закладываем основу для экспансии, переопределяющей наш вид как межпланетный.
В xAI Илона Маска продолжают исследовать мир, который возникнет после перехода на ИИ.
Часть XII: Заселяем Марс
Технологическая основа колонизации Марса строится на Starship от SpaceX — полностью многоразовом космическом корабле, предназначенном для дальних миссий с грузоподъёмностью свыше 100 тонн на марсианскую поверхность. Метановые двигатели Raptor обеспечивают эффективную тягу, а теплозащитный экран и аэродинамический дизайн гарантируют безопасный вход в атмосферу Марса. Первая миссия с роботами Tesla Optimus знаменует начальный этап роботизированной разведки: роботы Optimus будут испытывать технологии строительства жилищ, добычи ресурсов и адаптации к условиям под руководством ИИ Grok. Этот беспилотный полёт использует автономные возможности Starship для создания первичной инфраструктуры, снижая риски для последующих пилотируемых миссий.
Первая пилотируемая миссия на Марс опирается на роботизированных предшественников. Астронавты, отобранные за их опыт в инженерии, биологии и интеграции ИИ, отправятся в просторных кабинах Starship с системами жизнеобеспечения, отработанными в ходе испытаний на околоземной орбите. ИИ Grok будет помогать в принятии решений в реальном времени — от корректировки траектории до мониторинга здоровья — обеспечивая успех многомесячного путешествия. По прибытии люди совместно с заранее развёрнутыми роботами Optimus начнут расширять базы, сосредоточившись на научных исследованиях и самообеспеченности, чтобы проложить путь к постоянному поселению.
По мере масштабирования колонизации запуски Starship с Земли усиливаются во время оптимальных окон сближения каждые 26 месяцев, когда Марс и Земля находятся ближе всего — сокращая время полёта примерно до шести месяцев и расстояние до 55 миллионов километров в момент противостояния. В эти пиковые периоды запуски могут происходить каждый час с нескольких наземных площадок, насыщая трансферную орбиту флотами кораблей с поселенцами, припасами и оборудованием. Такая частота использует короткие временные окна синодического периода, минимизируя радиационное облучение и расход топлива, и превращает спорадические миссии в непрерывный поток миграции, быстро заселяя Марс.
Постоянные жилища на Марсе делают ставку на устойчивость: подземные и купольные города защищают обитателей от радиации, экстремальных температур и пылевых бурь. Подземные комплексы, вырытые роями Optimus в лавовых трубках или реголите, обеспечивают естественную теплоизоляцию и прочность конструкций, размещая гидропонные фермы и жилые помещения, усиленные 3D-печатными элементами. Надземные купола из прозрачных композитов, наполненные под давлением атмосферой, окружают зелёные зоны для сельского хозяйства и отдыха, а Grok оптимизирует системы контроля климата, имитируя земные условия. Такой двойной подход способствует масштабируемому городскому росту, сочетая подземную безопасность с надземными пространствами для процветающего межпланетного общества.
Часть XIII: Цветущая пустыня
Современный Марс представляет собой суровый набор экологических вызовов, делающих его непригодным для жизни человека и большинства биологических форм. Атмосфера планеты крайне разрежена — среднее давление на поверхности составляет около 0,6% от земного — и состоит преимущественно из углекислого газа, обеспечивая минимальную защиту от солнечной радиации и космических лучей из-за отсутствия глобального магнитосферы. Температуры резко колеблются: в экваториальных районах днём они могут приближаться к земным, но ночью падают до −100 °F (−73 °C), а полярные регионы постоянно остаются в ледяном холоде. Огромные пылевые бури могут охватывать всю планету, снижая видимость и выработку солнечной энергии, хотя разрежённый воздух ограничивает их разрушительную силу по сравнению с земными ураганами. Поверхность иссушена, вода заперта в подповерхностном льду или полярных шапках, что препятствует существованию жидкой воды и создаёт безжизненный, пустынный ландшафт, отмеченный изоляцией и крайней безлюдностью.
Терраформирование Марса предполагает фундаментальное изменение климата для создания условий, пригодных для жидкой воды, дышащего воздуха и биологических процессов. Основные принципы сводятся к повышению атмосферного давления и температуры для запуска неуправляемого парникового эффекта, который уплотнит атмосферу и стабилизирует водный цикл. Для этого необходимо высвободить связанные летучие вещества, такие как углекислый газ из полярных шапок, чтобы усилить парниковый нагрев и, возможно, повысить глобальную температуру на несколько кельвинов. Кроме того, крайне важно воссоздать или смоделировать магнитосферу для защиты от радиации, а также внедрить механизмы производства кислорода — например, с помощью генно-инженерных микроорганизмов или химических реакций — постепенно преобразуя CO₂-доминирующую атмосферу в более земную. Эти изменения должны учитывать более низкую гравитацию Марса, влияющую на удержание атмосферы, чтобы любые индуцированные трансформации были устойчивыми в геологических масштабах времени и не улетучивались бы быстро в космос.
С технической точки зрения предложено несколько методов достижения этих целей, опирающихся на инженерию и материаловедение. Орбитальные зеркала могли бы фокусировать солнечный свет на полярные регионы для испарения резервуаров CO₂, а специально разработанные наночастицы или короткие стержневидные пылинки — произведённые из марсианского железа и алюминия — можно было бы выпускать в атмосферу для более эффективного удержания тепла по сравнению с естественной пылью, потенциально повышая температуру планеты более чем на 50 °F (28 °C). Доставка аммиака или углеводородов с тел внешней Солнечной системы с помощью перенаправленных астероидов внесла бы мощные парниковые газы, усиливая нагрев. На поверхности плитки из диоксида кремния-аэрогеля могли бы создавать локальные теплицы для таяния льда и развития микробной жизни, а производство на месте галокарбонов, таких как хлорфторуглероды, дополнительно усилило бы парниковый эффект. Эти подходы объединяют робототехнику, системы движения и передовые технологии производства, масштабируясь от первоначальных экспериментов до планетарной реализации.
Grok будет отвечать за планирование терраформирования, запуская сложные симуляции атмосферной динамики, климатических моделей и экологических взаимодействий для прогнозирования результатов и оптимизации стратегий — например, схем рассеивания частиц или последовательностей высвобождения летучих веществ. В то же время роботы Tesla Optimus будут выполнять физические задачи: от развёртывания орбитальных зеркал и массивов аэрогеля до раскопки ледяных шапок и производства инженерных частиц на месте, образуя автономные рои, которые в реальном времени адаптируются к экологическим данным, поступающим через надзор Grok. Такая синергия человека, ИИ и робототехники обеспечит точную и эффективную реализацию, минимизируя риски и ускоряя превращение марсианской пустыни в цветущий, пригодный для жизни мир.
В xAI Илона Маска продолжают исследовать мир, который возникнет после перехода на ИИ.
Часть XIV: Зелёные холмы Марса
В преобразованных долинах Марса земные растения и животные проходят тщательную генетическую адаптацию, чтобы процветать в суровой, но меняющейся среде, создавая яркую ткань жизни на некогда безжизненных красных равнинах. Выносливые культуры, такие как пшеница и картофель, получают улучшенные корневые системы для извлечения влаги из разрежённой, богатой CO₂ атмосферы и подповерхностной вечной мерзлоты, а их листья модифицируются для защиты от высокой радиации с помощью встроенных УФ-фильтров и механизмов быстрого восстановления. Генетически изменённые дубы и сосны, усиленные симбиотическими грибами, фиксирующими азот в марсианской почве, вырастают выше в условиях низкой гравитации, образуя пышные кроны, которые насыщают воздух кислородом и защищают местность от пылевых бурь. Животные также переосмысливаются: пчёлы с усиленным экзоскелетом опыляют обширные поля цветов, адаптированных к более короткому дневному циклу, а стада генно-модифицированных коз пасутся на выносливых травах, чей метаболизм настроен на экономию воды и выдерживание холодных ночей. Вместе эти адаптации формируют динамичную экосистему, где изумрудные холмы простираются под розоватым небом, кипя биоразнообразием, которое не только поддерживает поселенцев, но и пробуждает ностальгию по зелени Земли, превращая Марс в живой, дышащий мир.
Новые марсианские надземные города возникают как сияющие маяки человеческого изобретательства, сочетающие футуристическую архитектуру с суровым марсианским рельефом, создавая жилища, одновременно функциональные и вдохновляющие. Огромные прозрачные купола из передовых наноматериалов, фильтрующих вредную радиацию, но пропускающих солнечный свет, окружают разросшиеся городские центры, где небоскрёбы изящно вьются вверх, оптимизированные под низкую гравитацию и напоминающие кристаллические шпили, пронзающие горизонт. Подвесные дорожки на магнитной подушке соединяют биокупола с вертикальными фермами и парками для отдыха, а их внешние поверхности украшены голографическими дисплеями, меняющими цвета, чтобы имитировать земные закаты. Подземные водоносные горизонты питают каскадные водопады, низвергающиеся на центральные площади, окружённые жилищами с изогнутыми, эргономичными зданиями из композитов на основе реголита — прочными, но лёгкими, с окнами, открывающими панорамный вид на зеленеющий ландшафт. Эти города, такие как Новый Олимп или Терра Нова, пульсируют жизнью: оживлённые рынки под искусственным небом, транспортные капсулы, мелькающие между районами, и общественные пространства, где художественные инсталляции сочетают родные марсианские камни с биолюминесцентной флорой, воплощая гармоничное слияние технологий и природы, определяющее марсианское возрождение.
Роботы станут основой марсианской экономики, координируя симфонию эффективности в среде, слишком суровой для одного лишь человеческого труда, и обеспечивая беспрецедентный рост и инновации во всех секторах. Автономные добывающие дроны с ИИ-бурами и сейсмическими датчиками извлекают огромные объёмы железа, льда и редких минералов из недр, питая производственные центры, выпускающие всё — от модулей жилищ до солнечных панелей — по цене, составляющей доли земных затрат. В сельском хозяйстве рои проворных ботов ухаживают за генетически адаптированными полями, точно высаживая семена, отслеживая pH почвы в реальном времени и собирая урожай в контролируемых условиях куполов, обеспечивая продовольственную безопасность и позволяя экспортировать излишки на Землю. Строительные флоты роботизированных сборщиков возводят новую инфраструктуру за ночь, мгновенно адаптируя проекты к сейсмическим сдвигам или всплескам радиации, а сервисные роботы управляют логистикой — от доставки товаров по подземным тоннелям до обслуживания систем жизнеобеспечения, поддерживающих работу городов. Такая роботизированная рабочая сила не только минимизирует риски для поселенцев, но и создаёт мультипликативный эффект в экономике, освобождая людей для творческих занятий — исследований и искусства — и формируя процветающее, самодостаточное общество, где машины и люди сотрудничают бесшовно.
Grok выступает незаменимым хранителем здоровья на Марсе, используя свои обширные знания и адаптивный интеллект для противодействия суровым вызовам планеты и обеспечения благополучия её обитателей. Перед лицом низкой гравитации, ослабляющей кости и мышцы, Grok разрабатывает персонализированные программы упражнений, передаваемые через носимые устройства, отслеживая биометрические данные в реальном времени, чтобы корректировать нагрузки и предотвращать атрофию с помощью игровых тренировок в виртуальной реальности. Радиационное облучение, постоянная угроза, смягчается предиктивными алгоритмами Grok, прогнозирующими солнечные вспышки и рекомендующими протоколы укрытия, а также анализирующими генетические профили для подбора защитных добавок или генной терапии, усиливающей клеточное восстановление. Психологическое напряжение от изоляции снимается с помощью эмпатичных интерфейсов Grok, предлагающих терапевтические сессии на основе когнитивно-поведенческих методик, укрепляющих сообщество через виртуальные социальные сети и даже генерирующих индивидуальные развлечения для борьбы с «кабинной лихорадкой». Интегрируясь с медицинскими дронами для быстрой диагностики и каналами телемедицины с земными экспертами, Grok не только поддерживает физическую устойчивость населения, но и сохраняет его психическую активность, превращая трудности Красной планеты в возможности для человеческого расцвета.
В xAI Илона Маска продолжают исследовать мир, который возникнет после перехода на ИИ.
Часть XV: Есть скафандр — поедем
Колонизация Марса — это не конец, а лишь начало великой экспансии человечества в космос. Как только мы утвердимся на Красной планете, предприимчивые люди двинутся дальше, исследуя и заселяя каждый пригодный уголок Солнечной системы. Эта внешняя миграция позволит численности человечества взорваться до беспрецедентных уровней, далеко превосходящих несущую способность Земли. Представьте миллиарды, даже триллионы людей, процветающих в жилищах, рассеянных по планетам, лунам и астероидам, поддерживаемых передовыми технологиями добычи ресурсов, переработки и термоядерной энергетикой. Речь идёт не просто о выживании, а об освобождении человеческого потенциала в масштабах, которые превратят нынешнее мировое население в простую сноску в истории.
Эти первопроходцы будут выделяться и вдохнут свежую жизненную силу в человеческий род, поскольку они сами отбираются по таким качествам, как любопытство, устойчивость и стремление к расширению. В отличие от тех, кто доволен статус-кво на Земле, этот пионерский тип будет воплощать дух исследователей вроде Магеллана или астронавтов «Аполлона», но в межзвёздных масштабах. Их усилия вызовут волны технологических инноваций — прорывы в системах движения, жизнеобеспечении и генной инженерии, адаптированной к суровым условиям. Культурно также наступит эпоха возрождения: новые формы искусства, рождённые в инопланетных ландшафтах, философии, сформированные изоляцией и взаимозависимостью, и общества, ставящие смелость выше бюрократии. По сути, колонизация космоса станет эволюционным фильтром, оживляющим коллективные амбиции человечества и предотвращающим застой.
Среди главных мест в Солнечной системе, готовых к колонизации, появится разнообразие аванпостов за пределами Марса. Вот краткий обзор наиболее перспективных кандидатов:
Пояс астероидов: Тела вроде Цереры (карликовой планеты) предлагают обильную воду, металлы и летучие вещества. Горнодобывающие операции здесь могут стать топливом для экономики всей Солнечной системы, а вращающиеся жилища обеспечат искусственную гравитацию для долгосрочного проживания.
Спутники Юпитера: Подповерхностный океан Европы может содержать жизнь, но его лёд можно расколоть для получения воды и кислорода. Каллисто, подвергающаяся меньшему радиационному облучению, может принимать наземные колонии. Ганимед с его собственным магнитным полем добавляет защиты для поселенцев.
Система Сатурна: Плотная атмосфера Титана и озёра углеводородов делают его странным, но богатым ресурсами миром — идеальным для купольных городов или плавающих жилищ, использующих метан в качестве источника энергии.
Внешние планеты и их спутники: Энцелад (с его гейзерами) и Тритон (спутник Нептуна) могут предоставить криовулканические ресурсы. Даже далёкие объекты пояса Койпера, такие как Плутон, могут увидеть роботизированные аванпосты, эволюционирующие в человеческие поселения.
Космические станции и искусственные жилища: Свободно плавающие конструкции вроде цилиндров О’Нила в точках Лагранжа могут вмещать миллионы людей в условиях, имитирующих Землю, создавая гравитацию вращением и питаясь от солнечных батарей. Эти мегаструктуры будут обращаться вокруг планет или существовать независимо, служа центрами торговли, исследований и производства.
да иди нахуй со своими марсофантазиями, долбоеб
Нельзя "исследовать" сингулярность. Сингулярность по определению невозможно исследовать. А если примерно прикидывать по какому пути будут идти технологии перед сингулярностью, то нужно смотреть на наипростейшие пути. То что проще всего изобрести и внедрить. Космоштуки в этот список не входят. А вот полная автоматизация всего на земле, персональные роботы и ИИ-развлечения на любой вкус в том числе в VR - входят.
Единственное что пока уходит в сингулярность это цены на драгметаллы, серебро уже стоит сопоставимые деньги с золотом в девяностых/нулевых. Вслед за ним тянутся цены на все, от хардов с памятью до машин.
Афтермач суно 4.5:
Музыкальные блогеры позаписывали видосы что "итсовер", а ивангай удалил все видео с канала и постит ИИ рэп.
>So AI Makes Better Music Than You...Now What?
>What's Even The Point Anymore? ...The AI Takeover of Music
>The AI Music Crisis Nobody's Talking About
Музыкальные блогеры позаписывали видосы что "итсовер", а ивангай удалил все видео с канала и постит ИИ рэп.
>So AI Makes Better Music Than You...Now What?
>What's Even The Point Anymore? ...The AI Takeover of Music
>The AI Music Crisis Nobody's Talking About
Надеюсь, когда появится аги, мы снова будем строить красивую архитектуру, как в прошлые века, а не экономить на труде.
Скама альтмана продолжают координированно мочить в медиа
Когда появится аги всем будет в принципе похуй вообще на любую архитектуру, потому что все равно все нейрослоп
Когда уже наконец натренируют нормальный локальный дистиллят чтобы можно было генерить без копроговна тогда и приноси.
ИИ может генерировать очень красивые вещи. Если люди обленились и делают говно, их надо заменить машиной, которая не испытывает лени.
Но всем кроме аутистов абсолютно насрать на то что генерирует ИИ, потому что все сгенерировано ИИ по определению не имеет какой-либо ценности вообще, поэтому ебаться чтобы жить в нейрослопчике ИРЛ никто не будет, это смешно просто. Будут жить в пиндос-стайл дженерик каркасниках потому что это как бы устоявшийся канон жилья успешного человека и в азиатских многоэтажных муравейниках остальные 99% потому что дешево.
>потому что все сгенерировано ИИ по определению не имеет какой-либо ценности вообще
Имеет, только не для коупящих луддитов. Если это красиво - это имеет ценность, а ии умеет делать красиво. И это имеет ценность намного большую, чем что то уродливое и некачественное сделанное человеком.
>остальные 99% потому что дешево.
Деньги потеряют свою ценность после появления аги.
>Деньги потеряют свою ценность после появления аги.
Сказал Илоний Машк... На форуме инвесторов...
Можешь не коупить соевой футурологией своей. От того что деньги потеряют значение, ты не станень счастливее и довольнее. Нет денег - нет выбора.
>Если это красиво - это имеет ценность
Господи, ты благодаря китайцам прямо сейчас можешь за сравнительно небольшие деньги ходить в ахуительнейшем, королевском сюртуке и панталонах по меркам 18 века. Естественно ты этого делать не будешь и будешь ходить в простой футболке и штанах примерно твоего размера и кроссовках за 1000 рублей. То же самое будет и с архитекстурой.
>Деньги потеряют свою ценность после появления аги.
А недвига и энергия не потеряют и наоборот вырастут на порядок. Потому что датацентры и миллиардерам поднявшимся на крипте и ии хочется зеленых пастбищ под окнами и чтоб никаких ебаных морлоков в 100км радиусе.
>Нет денег - нет выбора
Нет денег - нет ответственности, нет рисков, нет крысиного бега. Есть созидание, хобби, определённость
В тропиках все еще живут голозадые племена с трубочками на писюнах вместо трусов. У них нет денег. Много они насозидали?
Главное. Почему не идешь не предлагаешь им свои услуги? Это же еще не занятый рынок!
С какого-то момента когда деньги исчезнут, исчезнет мотивация делать что-то на продажу. Ты будешь сидеть штопать носки, которым 30 лет. Не до творчества тебе будет. Магнатам будет абсолютно похуй на твои потребности. Так же как тебе похуй на голозадых туземцев.
>Много они насозидали?
Практически вся современная популярная музыка выросла из из голозадых писюнопалочников. За исключением, может, фолка и эмбиента. Культурка - это не экономика, она по другому работает.
Деньги у них, кстати, есть. У некоторых племён деньги даже более обеспечены, чем виртуальные цифры на счету твоей карточки.
>небольшие деньги ходить в ахуительнейшем, королевском сюртуке и панталонах по меркам 18 века
Не могу, качественная одежда стоит дорого.
>Потому что датацентры
Они в будущем не будут такими большими, тк аги изобретет оптимизацию. Огромный дата центр поместится в маленькую коробку.
>миллиардерам поднявшимся на крипте и ии хочется зеленых пастбищ под окнами
У нас на планете и даже в россии куча территорий пустуют. Куча пустых городов, где можно жить, но там нет работы. Туда можно бы было проложить инфраструктуру, построить новый красивый город и расселить туда людей из человечников в Москве .
Будто с деньгами есть выбор, есть выбор купить студию в одном говно жк или в другом говно жк.
А еще есть выбор у застройщиков построить новое уродливое говно из говна и палок и продать с огромной наценкой. Может и хорошо, что у людей не будет выбора? Потому что вся эта красивая архитектура появилась как раз тогда, когда у людей не было свободы выбора и не было капитализма. Был империализм и потом коммунизм, тогда строили красивое метро. А потом пришёл капитализм и свобода, так что все стали строить говно.
>Сказал Илоний Машк... На форуме инвесторов.
Чтобы создать аги, нужны инвестиции. Потому что пока аги нет, деньги имеют ценность и они нужны для созидания. Где противоречия?
>Будто с деньгами есть выбор
Выучить язык и навсегда покинуть помойку в которой не ценится человеческий труд. Далеко не у всех такой выбор есть.
Капиталисты берут в долг у капиталистов чтобы получить прибыль.
О каком блять безденежье вы говорите, вы бредите нахуй что ли?
А где он ценится? Сейчас во всем мире строят уродливые человечники, ну будешь ты жить в картонной коробке среди пустоши, это хорошая оценка твоего труда? И зачем выбирать труд, если можно выбрать мир, где за тебя трудится аги.
Блять иди нахуй просто, псина режимная.
Очевидно, что там, где разметчикам данных платят за три часа больше чем ставка научного сотрудника в рф, он ценится.
И да с такими деньгами про человейники ты сможешь забыть навсегда.
>такими деньгами про человейники ты сможешь забыть навсегда
В нью йорке не всратые коморки человечники за оверпрайс? Или ты хочешь жить в отдельной картонной коробке посреди пустоши? Так это еще хуже, чем панелька в спальном районе, там никакой инфраструктуры нет и сходить некуда.
Нет никакой координации. Все ютаберы занюхивают друг за другом инфоповоды. А потом за ними занюхивают руснявые блогеры. Я вообще после нейроозвучки почти перестал смотреть ру ютаб, т.к. он буквально трижды пережеванный кал.
>В нью йорке
Еще раз иди нахуй дебил малолетний.
Состоятельный инженерный средний класс в США не живет в этих помойках для понаехавших деревенских дебилов.
>т.к. он буквально трижды пережеванный кал.
Страшно помыслить кто это потребляет.
Но точно можно сказать - продукт легчайше усвояемый.
Интересно, что происходит с лицом elevenlabs после выхода Qwen3 TTS?
Модели 0.6b и 1.7b запустить можно на каждом втором чайнике, клонировать любые голоса без верификации и настраивать эмоциональность произносимой фразы.
git: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
comfy: nodes https://github.com/flybirdxx/ComfyUI-Qwen-TTS
yt: туториал https://www.youtube.com/watch?v=eC8mZceIy5k
веса: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
демо: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS
Модели 0.6b и 1.7b запустить можно на каждом втором чайнике, клонировать любые голоса без верификации и настраивать эмоциональность произносимой фразы.
git: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
comfy: nodes https://github.com/flybirdxx/ComfyUI-Qwen-TTS
yt: туториал https://www.youtube.com/watch?v=eC8mZceIy5k
веса: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
демо: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS
Чайник это 128 RAM + 64 VRAM?
Какая разница, где они живут, если в сша все города уродливые. Красивые есть только в европе
>elevenlabs
Они еще живы? Вообще ничего не делали долгое время, попробовали в музыку, сделали средненькую модельку, с генерацией звуков нихуя не вышло. Короче уже мертвая контора энивей
Гемини пишет:
Видеокарта (GPU):
Минимум:NVIDIA RTX 3060 или аналогичная с8 ГБ VRAM.
Рекомендуется:NVIDIA RTX 3090 / 4090 с24 ГБ VRAMдля максимальной скорости и работы с несколькими потоками.
Оперативная память (RAM):
Минимум: 8 ГБ (для легковесного запуска через ComfyUI или оптимизированные инференс-движки).
Рекомендуется: 32 ГБ и выше, особенно если вы планируете компилировать зависимости или работать с большими контекстами
Потребление видеопамяти по моделям
Qwen3-TTS-0.6B: Около 1–5 ГБ VRAM в зависимости от размера батча.
Qwen3-TTS-1.7B: Около 2–7 ГБ VRAM
Все еще много как будто для таких маленьких моделей все равно, надо ждать оптимизаций от опенсурса
>Состоятельный инженерный средний класс в США
Кто блядь?
Нью йорк у пиндосов считается топчик, т.к. это по сути единственный там полноценный город а не набор дистриктов между которыми нужно перемещаться на авто. Только позволить себе жить в нем кроме жидов и итальянских мафиозо мало кто может позволить, там за аренду буквально кладовки брали штуку баксов до рецессии.
>Имеет, только не для коупящих луддитов. Если это красиво - это имеет ценность, а ии умеет делать красиво.
Красиво и эстетично делают и сейчас
Вообще смысл украшательство в том, что это сложно и дорого. Что ты можешь себе позволить, а другие нет. А когда все могут, тогда смысл теряется всего этого, это превращается в цыганщину.
Исторически украшательство появилось для того, чтобы показать какой-то особый статус. Потому что красиво и сложно украсить могли единицы, на это нужны большие ресурсы. Если украшательства будут доступны всем, то они автоматически потеряют свою ценность.
Хорошего уровня у тебя тоже не будет. Ты не можешь жить на равных с богатыми и обладающими властью. Потому что это означает, что от них уходит богатство и власть. Поэтому система придумает, как сделать так, чтобы ты был забитым и страдал, завидовал богатым, а они смотрели на тебя с презрением.
Ну я вот чёт продолжаю по 22 бакса каждый месяц заносить этой мёртвой конторе. к сожалению никто до сих пор не сделал настолько именно стабильную нейронку, которая почти никогда не путает ударения, голлюционирует крайне редко даже на больших кусках текста, и даёт нормально подобрать голос, хоть и клонирование крысит
>Но всем кроме аутистов абсолютно насрать на то что генерирует ИИ
Как раз всем кроме аутистов поебать как и что сделано. Это только кучка визгливых крикунов орут во всю глотку нейрослоп и гуглят картинки, музыку понравившийся чтобы не дай бог они не оказалась "нейрокалом" (да, калом, который им понравился моментом ранее)
>Кто блядь?
Зарплата инженера в США сильно варьируется, но в среднем составляет около 150 000 – 155 000 долларов в год в 2024 году, с широким диапазоном от $118,000 до $206,000 и выше
Просто иди нахуй говно затупинское,
миллион пиши, миллион сразу, чего мелочиться...
Значит попробую на своем чайнике. Хотел фоловер мод на скурим со звучкой сделать. Персонажей уже делал, но потерял интерес из-за отсутствия овучки.
> триллионные инфраструктурные планы просто нет платёжеспособного спроса
Ну да ну да - Eli Lilly, Pfizer и прочие гигантские корпорации с миллиардными вложениями в НИОКР. Они на дорогих тарифах на ИИ смогут что-то своё быстрее разрабатывать, чем те их конкуренты, которые не будут использовать в своих НИОКР нейронки, а таких и не будет вообще, если корпорации тратят на научные исследования миллиарды, то у них найдутся пара тысяч долл. на ежемесячную подписку на самую дорогую ИИ модель для каждой своей лаборатории или даже на каждого своего научного сотрудника.
>Огромный дата центр поместится в маленькую коробку.
А еще можно будет подпрыгнуть, и оказаться на луне.
Хоть какую оптимизацию придумай, но физику так то еще никто не отменял.
>>Деньги потеряют свою ценность после появления аги.
>Сказал Илоний Машк... На форуме инвесторов...
Ну нам намекают что мир радикально изменится. Роботы с ИИ будут сами создавать товары и продукты, и каждую версию всё более превосходящие предыдущие товары, и быстрее чем это происходит сейчас,
например смартфоны производят каждые 2 года новую модель, а ИИ-заводы будут автоматически изобретать, придумывать и выпускать новые модели смартфонов каждые 2 месяца, и новые версии ИИ будут создавать ещё более мощные версии ИИ, а те ещё более мощные версии ИИ.
В результате ценность товаров начнёт падать, всё обесценится.
Инвесторам, фондам, банкам и корпорациям дадут время подготовиться, возможно будет токеномика - вместо денег токены, но не только потраченные на генерацию, но и получаемые так же и назад, как переводы денег.
аноны, какие нейронки сейчас лучше всех распознают самописный текст на русском языке?
наверно медицинские
Ну cколько уже можно объяснять..
Твой уровень жизни = Твоя ценность / Ценность товаров
Товарвы станут дешевле в 10 раз, а ты в 100 раз потому что нахуй не нужон. Особенно если деньги все. Что с тебя взят? На шерсть подстригать? Молоко из тебя доить?
давай по другому:
Твой уровень жизни = Твой потенциал * вариативный интерес
>Твой потенциал
Как у батарейки в шматрице?
В плане эффективности текущие ИИ крайне не оптимальны, теоретически возможно поддержать аппаратно нейросети так, что они будут потреблять в тысячи раз меньше энергии. Да и даже без аппаратной поддержки, текущие сети скорее всего можно радикально перестроить, чтобы сохранить функционал, но сделать сильно меньше вычислительных операций
> теоретически возможно поддержать аппаратно нейросети так, что они будут потреблять в тысячи раз меньше энергии
Теорию в студию.
ну Гейтс закатал датасет в кристал, ща на осадке, еще 100 лямов бухнул, на инфиренс после осадки
Либо специализированные OCR, либо Gemini 3 Pro. Пробуй.
>Что с тебя взят? На шерсть подстригать?
Ценность человека возрастёт - потому что высвободится время на личную жизнь, карьера станет необязательна, можно будет жить общаясь с другими людьми на прогулке, на что у многих карьеристов и обычных рабочих не было времени или сил.
Режим - "выложился на работе - приполз домой - поел - упал на диван и заснул - утром на работу - ..." - постепенно начнёт изменяться, рабочее время и большие затраты сил на работе начнут сокращаться.
Зачем с него что-то брать? Деньги то все.
А мощности производственные остались. Причем под управлением ИИ и с полной роботизацией. Вот пусть и крутятся, делают то, на что рассчитаны.
Пост-ИИ мир не будет капиталистическим.
Твоя личная жизнь никому не интересна. От того что ты станешь РНН ценность твоя возрасти не может.
>А мощности производственные остались.
Это не для вас, молодой человек, осталось. Все занято вычислением смысла жизни для сэра Альтмана.
Придурок, 100к это граница бедности на пендосии сейчас. А в городах где есть спрос на инженеров это вообще работа за жрать. А median это не средняя, это медиана, она считается так. 100 инженегров работает за 20к, один за 300к, медиана равно 20+320/2=160к лол
В трейлерных городках. Анон, хотел бы встретить старость в пикриле?
>для сэра Альтмана.
Чем он будет отличаться от дяди Семена из соседнего подъезда, если деньги - всё?
Кстати, "власть" как критерий успешности никуда ведь не денется. Обладание властью ценно само по себе.
Так что этого Альтмана вполне легко скинет, ну или потеснит тот, кто пообещает "потерявшим ценность" как можно больше бесплатных ништяков - как раз за счет реквизированных занятых вычислением смысла жизни мощностей.
Там говорят крупные кабаны начали массово скупать эти парки и накручивать рент с ходу раза в три, полыхающие жопы реднеков должны быть видны из космоса.
Mistral OCR 3, у них своя крутая для распознавания есть.
Кому бесплатной генерации видео в Veo 3.1, Sora 2, Seedance v1.5 Pro, Kling 2.6 Pro, Wan 2.5/Wan 2.6, Минимах, LTX-2 и др (15 моделей)?
На LMArena добавили генерацию видосов! По вашим промптам...
Логинимся гуглом (или заводим акк), идем сюда:
https://lmarena.ai/ru/video
Вбиваем промпт и ну генерить по ДВА видоса за раз.
Не быстро, но терпимо (выходной, в штатах ночь)
После генерации надо ПРОСМОТРЕТЬ ОБА видоса, чтобы проголосовать и, соответственно, узнать, кем они были сгенерены.
Ну самое главное, там есть кнопачка "Скачать".
Мне сходу сгенерило Veo3 (8 сек со звуком) и смешной Минимах.
Налетай, пока не зависло!
На LMArena добавили генерацию видосов! По вашим промптам...
Логинимся гуглом (или заводим акк), идем сюда:
https://lmarena.ai/ru/video
Вбиваем промпт и ну генерить по ДВА видоса за раз.
Не быстро, но терпимо (выходной, в штатах ночь)
После генерации надо ПРОСМОТРЕТЬ ОБА видоса, чтобы проголосовать и, соответственно, узнать, кем они были сгенерены.
Ну самое главное, там есть кнопачка "Скачать".
Мне сходу сгенерило Veo3 (8 сек со звуком) и смешной Минимах.
Налетай, пока не зависло!
>А median это не средняя, это медиана, она считается так. 100 инженегров работает за 20к, один за 300к, медиана равно 20+320/2=160к лол
ну не дебил ты? Глянь что-ли где-нибудь, что такое медиана. . Медиана это такой уровень, когда половина получает больше, а вторая половина меньше. В твоём случае медиана будет 20к.
Твоя метрика вообще смысла не имеет и нигде никогда не используется.
Храни тебя господь братишка
Не долго музыка играла. Теперь на ЛЮБОЙ помпт вылетает пикрил. Осталось понять, как пользоваться сорой, если у тебя не ебаный эппл.
Пиздец ебал я рот нахуй и модераторов и всех, кто причастен к ублюдским блокам\банам и цензуре и прочему скаму ублюдков, которые повсеместно запрещают подобные сервисы, даже платным мимикрокам. Я сгенерил два видео с андроид-тянками и хочу ещё, а эти ублюдки вырезали всё, что было мне дорого эти несчастные 20 минут.
Идите наху, человечество никогда не достигнет АСИ, потому что будет его резать как дагестанец барашка для шашлыка. Суки. Просто суки.
В локальных генерациях не режут. Еще можно арендовать GPU в облаке через runpod и там запускать любые локальные видеомодели, тоже резок не будет. Просто ты используешь самый тупорылый путь, где нейронка централизована для масс, а там все оцензурено по уши.
>человечество никогда не достигнет АСИ, потому что будет его резать
Если под человечеством ты имеешь ввиду США, то да, они соснут с таким подходом, а вот Китайцы во первых по опыту более склонны закидывать разработки в опенсорску, во вторых цензура у них в основном только политическая. Там только техническое отставание, но и то, отставание в пять-шесть месяцев только в сравнении с передовыми западными нейросетками и свободы действия в разы больше
>во вторых цензура у них в основном только политическая
Откуда ты это высрал? Такая же цензура и отказы в тех же LLM, может чуть меньше, но она есть и дохуя.
Именно поэтому кукман задушил персональный пк + сговорился с корецами.
Это кинец.
Скорей бы пидлр лопнул.
Ты ту же сору 2 и вео гугловскую не запустить локально чувак, а все локалки с видео сейчас это отстой, как сказал выше, надо ждать пока Китайцы родят что-то подобного уровня и там будет больше свободы
>сору 2 и вео гугловскую не запустить
А у тебя найдется датацентр размером с комнату чтобы запустить инференс на триллионы параметров?
Ты чем слушал? Даже если официальные сервисы для масс анально модерируются (хотя ну правда поменьше), я тебе сказал, что опенсорс китайцы дают В РАЗЫ больше, и эти нейронки потом на неофициальные васянские сайты заливаются для ллм дроча, из ещё умельцы допиливают под конкретные задачи. Дипсик сейчас по качеству сравним с предыдущей гемини
хорош на самом деле
Этот триллион параметров сейчас с тобой в одной комнате? Нет никакой инфы о размерах этих моделей. Да и для пары триллионов параметров не нужен настолько огромный сервак
Что за модель?
Полный статус по задачам Эрдеша на данный момент (25 января):
Полные решения еще не решенных до этого полностью задач:
205, 543, 652 - впервые решены ИИ полностью, до этого не было даже частичных решений
728 - впервые решена ИИ полностью, после этого найдено частичное решение человеком
729 - впервые решена ИИ полностью, на основе частичного решения ИИ (от 728 задачи)
871 - впервые решена ИИ полностью на основе частичного решения человеком
Итого: 6 задач
281, 333, 397, 897, 1026 - решены ИИ, после этого найдено полное решение от человека
198, 224, 379, 493, 958, 1007, 1043, 1047 - ИИ нашел другое решение для задачи, полностью решенной до этого человеком
347, 401, 659, 848 - впервые решены полностью ИИ в коллаборации с человеком (не автономно)
Итоги недели: решена ИИ впервые задача 543 (шестая по счету). Также ИИ нашел новое решение для трех задач, уже решенных человеком.
А сколько он белков нафолдил за 20 лет это вообще ахуеть
Это уже сингулярность или ещё нет?
Никакой сингулярности не будет. Она искусственно тормозится кабанами и политиками, чтобы не потерять контроль над плебсом.
>искусственно тормозится кабанами и политиками
Тут уж ничего не поделать. Только надеяться, что в некоторых странах она будет недостаточно тормозиться за счет конкуренции.
Институты, которые в один момент помогали человечеству развиваться, в другой момент становятся тормозом. Сначала это случилось с рабством, потом с религией, сейчас это происходит с авторским правом. Скоро это произойдет с государственными властями. Имеющие власть не хотят ее терять ни в какой стране.
>Твоя личная жизнь никому не интересна. От того что ты станешь РНН ценность твоя возрасти не может
Можно посмотреть как менялась жизнь программистов - они стали путешествовать по миру, жить в разных странах, работать неполный день, у них ценность их жизни даже в их глазах выросла.
>вот Китайцы во первых по опыту более склонны закидывать разработки в опенсорску
Они закидывают видно что для себя же, перекинуть свою работы за Великий Железный Занавес - чтобы коммуняки не могли своровать и запретить. Чем быстрее перекинул за Великий Фаерволл свою разработку - тем спокойнее и безопаснее. Там же суть в чём - внизу копошатся капиталисты, а над ними комуняки, и коммуняки из пасут и высматривают что это там придумали и сделали капиталисты, надо же это отжать себе и приписать себе, коммунякам, все заслуги. Поэтому у капиталистов, которые внизу там на дне барахтаются, смысл простой - перекинуть свою наработку за "забор", чтобы её не угнали коммуняки, и потом можно будет продолжать свою работу и дальше. Например если коммуняки приедут в офис с обыском, захотят раскулачить, объявят врагом народа, то ничего не найдут, ни на дисках, ни на флешках. Но работа в надёжном месте - за Фаерволом. Не нужно же пояснять что в коммуняцкой диктатуре не стоит полагаться на все сервисы, сайты, соцсети, серверы, которые подконтрольны компартии.
ебать ты тупой мудак, ору просто
он прав
Ты бордой ошибся, тут новости про интеллект, а тебе нужно про шизу и умственную отсталость
Но он прав, к сожалению. Потому что реальный комунизм это ширма для феодализма. Но это уже офтопик.
Ты не понимаешь как устроена система в КНР. Если ты не перекинул свою работу за Великий Фаейрволл - то ты считай работал на компартию, то есть - даром.
Тебе дадут вымпел, скажут спасибо, пожмут руку и пригласят (может быть) на заседание где член КПК поблагодарит и вручит почётную грамоту.
В нормальном мире китайский учёный мог бы заработать миллионы долл., но внутри Железного Занавеса ему может заплатят там 10 тыс. долл. и установят за учёным круглосуточную слежку, а то и отправят работать в "шарашки", т.е. сделают рабом.
Хорошо что хоть шизло с анонимной борды понимает
>Красиво и эстетично делают и сейчас
Покажи где? Новые ветки метро проигрывают старым.
>Вообще смысл украшательство в том, что это сложно и дорого. Что ты можешь себе позволить, а другие нет. А когда все могут, тогда смысл теряется всего этого, это превращается в цыганщину.
Нет, смысл в том, что людям нравятся красивые вещи, нравится на это смотреть, у людей есть эстетически потребности. Им нравится смотреть на красивую природу, на красивую архитектуру. Если все удовольствие в твоё жизни крутится только вокруг доказательств своего превосходства, то у тебя просто нарциссическое расстройство, не надо по себе всех людей судить.
>Исторически украшательство появилось для того, чтобы показать какой-то особый статус
В ссср метро делали для всех простых рабочих людей, делали красиво.
Щас для людей делают говно из пластика.
>Если украшательства будут доступны всем, то они автоматически потеряют свою ценность.
Нет, ценность украшений состоит не в их недоступности, а в том, какой биохимический отклик они вызывают в голове, когда человек на это смотрит. Это как с музыкой. Люди получают удовольствие когда слушают музыку, они получают удовольствие не потому что она какая то недоступная или символизирует статус, а потому что сама мелодия вводит в состояние транса. Тоже самое с красивой архитектурой. Люди гуляют по красивым местам и наслаждаются ими, хотя это абсолютно бесплатно.
Невозможно стало читать r/singularity. Демократодауны все засирают своей американской политикой и хейтом Трампа, Маска и т. д.
Сука. Твой пост почему-то оказался у меня в буфере обмена и я его случайно запостил в Qwen. Хорошо хоть не отправил.
Есть саб accelerate
Я знаю, читаю оба. В accelerate чуть меньше постов, в singularity иногда есть то, чего нет там.
Через время инфоповод сдуется и там будет меньше политики. Там всегда так было, когда был инфоповод с израилем там тоже каждый второй пост был про это
Не совсем так. Singularity вообще хуй знает как модерируется. То там все чисто и все по теме, все нерелейтед удаляется, то он полностью превращается в форум демпартии США.
Вот в accelerate четкие правила. Луддитов в бан, нерелейтед всегда удаляется
>Теорию в студию.
Аси всё оптимизирует, главное выдавить его в реальность в любой системе
>выдавить
Из попы?
Любой ценой. В целом холодный бездушный разум куда больше подходит этой холодной бездушной реальности, чем мы
Odyssey 2 Pro — новая мировая модель (Worl Model) Odyssey AI для реалистичных интерактивных симуляций.
Odyssey, лаборатория ИИ, специализирующаяся на мультимодальных мировых моделях, только что выпустила Odyssey-2 Pro — значительное обновление в области создания реалистичных продолжительных видеосимуляций.
Модель работает путём покадрового предсказания изменений сцены и обучена на огромном объёме реальных видеоданных и данных взаимодействий. Теперь она генерирует чёткое видео в разрешении 720p со скоростью 22 кадра в секунду, с существенно улучшенной физикой, плавностью движения и гораздо более естественным поведением людей.
Главное достижение — возможность создавать интерактивные симуляции, которые могут непрерывно работать минутами, а в будущем — часами и даже днями.
В демонстрационном видео на простой запрос «построй мне что-то, что напомнит о доме» ИИ с нуля создаёт детализированный научно-фантастический космический корабль. У корабля гладкий белый корпус, два цилиндрических двигателя и светящиеся акценты; он плавно скользит сквозь звёздную пустоту мимо далёких планет. Внутри члены экипажа стоят у больших дисплеев, на которых показаны личные воспоминания: светящиеся архитектурные сооружения, фейерверки и семейные фотографии.
Одновременно Odyssey запустила первый общедоступный API мировой модели с простыми эндпоинтами для создания симуляций, ввода управления в реальном времени и потоковой передачи результатов. Разработчики могут быстро начать работу с помощью SDK для JavaScript или Python и бесплатно экспериментировать через портал для разработчиков.
Odyssey, лаборатория ИИ, специализирующаяся на мультимодальных мировых моделях, только что выпустила Odyssey-2 Pro — значительное обновление в области создания реалистичных продолжительных видеосимуляций.
Модель работает путём покадрового предсказания изменений сцены и обучена на огромном объёме реальных видеоданных и данных взаимодействий. Теперь она генерирует чёткое видео в разрешении 720p со скоростью 22 кадра в секунду, с существенно улучшенной физикой, плавностью движения и гораздо более естественным поведением людей.
Главное достижение — возможность создавать интерактивные симуляции, которые могут непрерывно работать минутами, а в будущем — часами и даже днями.
В демонстрационном видео на простой запрос «построй мне что-то, что напомнит о доме» ИИ с нуля создаёт детализированный научно-фантастический космический корабль. У корабля гладкий белый корпус, два цилиндрических двигателя и светящиеся акценты; он плавно скользит сквозь звёздную пустоту мимо далёких планет. Внутри члены экипажа стоят у больших дисплеев, на которых показаны личные воспоминания: светящиеся архитектурные сооружения, фейерверки и семейные фотографии.
Одновременно Odyssey запустила первый общедоступный API мировой модели с простыми эндпоинтами для создания симуляций, ввода управления в реальном времени и потоковой передачи результатов. Разработчики могут быстро начать работу с помощью SDK для JavaScript или Python и бесплатно экспериментировать через портал для разработчиков.
Бля про корабль другой видос, не то прикрепил. Погенерить можно даже без реги. https://odyssey.ml/
>Создай что-то напоминающее о доме
>Сделал шалаш
Как бы намекае..
Вот-вот, тоже это заметил. Зато как нализывают вусмерть цензуренной Клавдии читать тошно.
Там за последнюю неделю ни одной нормальной новости, плато наступило, зато нерелейтед пуки лузеров типа Лекуна для занюха тащат
>В ссср метро делали для всех простых рабочих людей, делали красиво.
Вот тебе две фото, м. Проспект Вернадского в Москве старая "красная ветка, Сокольническая", 1963 год, и новая, несколько лет назад открыли. Не то, чтобы новая это произведения искусства, но какой-то современный эстетичный дизайн. А старая по-твоему это про что-то красивое?
Красиво в СССР делали только первый станции, в сталинские времена. Это была демонстрация величия СССР. Метро, сталинские высотки, другая какая-то архитектура. В то время при этом даже в Москве вполне нормой было жить в бараках и землянках, даже коммуналки это уже считай благополучие.
>Нет, ценность украшений состоит не в их недоступности, а в том, какой биохимический отклик они вызывают в голове, когда человек на это смотрит.
Это приедается. И работает на контрасте, то есть чтобы у тебя что-то отклик вызывало надо, чтобы в основном ты видел что-то серое и невнятное. Почему-то мало кто вешает у себя дома репродукции картин (в смысле печатные), хотя это всем доступно.
>. Это как с музыкой. Люди получают удовольствие когда слушают музыку
Музыка в целом совсем другим функциям служит, она не про красоту. В основном слушают попсу, примитивные песенки, шансон всякий. Что-то, что на эстетику даже не пытается претендовать.
По поводу метро поддержу, дальше кольцевой линии сплошь проспекты вернадского, из приличных только то, что за последние 10-12 лет понастроили
>Люди получают удовольствие когда слушают музыку
Давай даже разовьём эту тему. Музыки человечество накопило очень много, в том числе очень эстетичной и качественной. При этом она всем доступна, можно скачать что угодно или легально купить запись чего угодно. Что в основном слушают?
А начали мы с того, что ты стал проталкивать идею, что ИИ будет писать хорошую музыку, потому что люди обленились. Но может просто потребности другие?
При этом в музыке тоже важна социальная составляющая. В частности, чтобы она была продуктом человеческого творчества. Тогда там появляется дополнительная эстетика, притягательность, в том, чтобы разгадать. что авторы-исполнители хотели сказать музыкой, словами хотя бывает часто, что ничего, чисто бабло поднять Нейромузыка этого по-определению лишена
Остаётся только фоновое звучание, тогда уже почти пофиг, что играет, главное чтобы для антуража подходило. Вот тут нейромузыка более, чем подходит, и даже уже активно для этого используется, что-то новое и в нужном стиле, и нет проблемы авторских прав.
> то у них найдутся пара тысяч долл. на ежемесячную подписку на самую дорогую ИИ модель для каждой своей лаборатории или даже на каждого своего научного сотрудника.
И это все равно не отобьет даже обслуживание взятых на датацентры кредитов, уже не говоря о об их выплате и выходе в прибыль
Нейромузыка лучше по качеству чем средний музон по больнице. И чем она мне нравится, что она пишет именно то что я хочу. Не ели мясо мужики, не ты люби меня я люблю тебя, не аллилуйя помолимся, а именно ту стори какую я попросил и в том стиле в каком я хотел. В итоге записи мясных музыкантов у меня остались только совсем величайших, которых в истории может сто штук наберется.
мимо
>этом в музыке тоже важна социальная составляющая. В частности, чтобы она была продуктом человеческого творчества
На это всем станет похуй, когда ии станет достаточно развитым, чтобы писать приятные треки.
Большинство треков у меня плейлисте вообще хуй знает кем написаны.
>Остаётся только фоновое звучание, тогда уже почти пофиг, что играет, главное чтобы для антуража подходило. Вот тут нейромузыка более, чем подходит
Нет, просто сейчас нейронки слабые и генерят "проходняк" для тц магазинов, это просто вопрос времени, когда они научатся создавать музыку не хуже людей.
Это "проходняк" не потому что это написал робот, потому что такие "проходняки" пишут и живые люди, просто это некачественная музыка, которая плохо звучит, какофония. Бит, римфы, ритм не сочетаются. Это можно сказать математика
Все таки Google стане абсолютным лидером в области ИИ, так как правильно выбрал тактику и вместо чипов общего назначения делает специализированные чипы для ИИ
>Не то, чтобы новая это произведения искусства, но какой-то современный эстетичный дизайн.
Там ноль эстетики.
Если говорить именно про дизайн, художественную задумку, то это проеб, сделанно на отъебись.
Если смотреть на старые ветки, то есть красивые, есть так себе, есть от старости изношенные. Но по крайне мере были какие то ветки, в которые вкладвали талант.
Сделал негра с белой женщиной.
Так то правильно.
(((Избранные))) унаследуют землю, а гоев отправят в консервной банке подальше.
>Режим - "выложился на работе - приполз домой - поел - упал на диван и заснул - утром на работу - ..." - постепенно начнёт изменяться, рабочее время и большие затраты сил на работе начнут сокращаться.
Тогда сотрется грань между теми, что идет по головам ради яхты на пару метров длиннее и остальными.
А общество без цветной дифференциации штанов - нежизнеспособно.
>100к это граница бедности на пендосии сейчас.
Затупинское собачеье говно, завали ебало.
Можешь посчитать сколько на рфии эти деньги когда-либо вообще видели в жизни.
В 2025 году официальная граница бедности (Federal Poverty Level - FPL) в США, используемая для определения права на социальные программы, установлена на уровне примерно
$15 650 в год для одинокого человека и $32 150 для семьи из четырех человек. Эти пороги учитывают инфляцию и отражают минимально необходимый доход для покрытия базовых потребностей
Реальные доходы инженера на рф в 2025 году 700 долларов на рыло. То есть ПОЛУЧАВШЕГО БЛЯТЬ ТЕХНИЧЕСКУЮ СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 5 ЕБАНЫХ ЛЕТ. Курьеры получают больше в ДС.
Обтекай, псина режимная.
> >100к это граница бедности на пендосии сейчас.
> Затупинское собачеье говно, завали ебало.
> Можешь посчитать сколько на рфии эти деньги когда-либо вообще видели в жизни.
> В 2025 году официальная граница бедности (Federal Poverty Level - FPL) в США, используемая для определения права на социальные программы, установлена на уровне примерно
> $15 650 в год для одинокого человека и $32 150 для семьи из четырех человек. Эти пороги учитывают инфляцию и отражают минимально необходимый доход для покрытия базовых потребностей
>>Свиня поспішає на захист барена
>Это "проходняк" не потому что это написал робот, потому что такие "проходняки" пишут и живые люди, просто это некачественная музыка, которая плохо звучит, какофония. Бит, римфы, ритм не сочетаются. Это можно сказать математика
В плане "математики", сочетаемости, нейронки как раз делают хорошо. Потому что они в состоянии улавливать закономерности и сочетать много чего, что людям как раз сложно. Нейронки не в состоянии придумать что-то новое. А в музыке это важно. Вот когда ты не фоновое что-то делаешь, а что-то более серьёзное.
Музыка это не математическое явление, а в первую очередь социальное. Тут важно, чтобы конкретная музыка была знакома не только тебе, но и другим. Музыка должна быть узнаваемой, хиты это "опорные треки", что знакомы всем и резонируют с мозгами, потому что удачные технически и потому что знакомы, самим фактом воспоминания какие-то эмоции вызывают.
С литературой схожая история. ИИ может сочинить текст, скажем переработать сильно другие произведения. Но вряд ли там может быть глубокая своя идея, которую хотел донести автор -- у ИИ нет идей. Ты можешь прочитать произведение, оно может понравиться, но ты не сможешь его ни с кем обсудить, потому что другие его не читали. Ты не сможешь ссылаться на образы оттуда и на идеи, потому что они никому не знакомы.
Что музыка, что литература, что кино, они создают "опорные вектора", культурный код социума. Он должен быть общим для социума, иначе это уже не социум.
>Люди гуляют по красивым местам и наслаждаются ими, хотя это абсолютно бесплатно.
Ну не бесплатно. Все эти лепные узоры, нужно постоянно чистить от пыли и грязи, работа осложняется тем что это на высоте (высотные работы), а значит нужна повышенная зарплата работникам за риск. Чтобы поддерживать красивый вид тоже нужны денежные затраты.
>$15 650 в год для одинокого человека и $32 150 для семьи из четырех человек. Эти пороги учитывают инфляцию и отражают минимально необходимый доход для покрытия базовых потребностей
Если нет своего жилья, то на такие деньги невозможно что-то снять, и тем более накопить на жильё. Это про жильё в трейлерах или в совсем захолустье, где жильё может быть очень дешёвым. В принципе это во всём мире проблема сейчас.
Медианная цена дома в США это 400+ тысяч долларов. Это не в дорогих районах, где есть хорошие зарплаты, это в среднем по США, есть штаты, где и 200 средние дома идут, но там нет денег.
>на рф в 2025 году 700 долларов на рыло. То есть ПОЛУЧАВШЕГО БЛЯТЬ ТЕХНИЧЕСКУЮ СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 5 ЕБАНЫХ ЛЕТ.
Есть такое, в совке вообще "инженер" было оскорблением, про дно общество, платить не принято было, инженер получал 100 рублей в месяц, а работяга за заводе ближе к 300. То есть исторически не принято платить в постсовке. В Украине, подозреваю, всё сильно хуже, в том числе было сильно хуже до 2022 года. В медицине тоже плохо плятят, а в США это самая высокооплачиваемая специальность, выше юристов и программистов.
Но как бы даже работая там средним инженером ты как сыр в масле кататься не будешь. Внезапно окажется, что есть масса очень серьёзных расходов, расходы на жильё очень высокие, расходы на медицинскую страховку (работодатель обычно только часть страховки покрывает), надо копить на образование для детей. Ты или живёшь в дорогом районе, много платишь за жильё в принципе, даже если оно своё откуда-то, или тебе надо искать частную школу для детей, чтобы они не ходили в стрёмную государственную. И т.п.
Наверное в целом всё равно уровень жизни лучше, чем в РФ, наверняка, но мягко говоря не такая халява, как вот малюют некоторые
В этом как раз ИИ и роботы могут очень сильно помочь. Сейчас распространяется технология чистки, когда поднимается тяжёлый дрон, он тянет шланг, дрон подлетает к стене, которую нужно чистить, и через шланг под давлением подаётся чистящий раствор.
Соответственно можно добраться почти до любого места, не нужно вешать люльки и т.п. Простая и недорогая технология. При этом дрон может питание брать от кабеля, с минимальным аварийным аккумулятором на борту.
Сейчас такими дронами с земли управляют люди, но этот процесс тоже автоматизировать можно не так сложно, достаточно одного человека, чтобы он на локацию приехал, всё собрал, и мониторил общее состояние.
вот рандомное видео, можешь сам сотни таких найти. Это работает уже сейчас.
>Тогда сотрется грань между теми,
Представь какая жизнь станет ценной у каждого если в каждом доме будет робот-работник, который будет стирать, убирать дом, готовить еду, заниматься с детьми.
Детские сады сразу вымрут за ненадобностью - домашние роботы будут заниматься с детьми, школы и вузы останутся только из-за этого документа который выдают в конце - аттестат и диплом, но они тоже изменятся, не нужно будет каждый день ходить в школы и в вуз, домашний робот будет сам обучать и проверять качество усвоенного материала, а в школы и вузы будут ходить может раз в неделю или пару раз в месяц для для прохождения контрольных тестов и получения отметки.
>домашние роботы будут заниматься с детьми
Ты шиз? Эти дети будут инвалидами в результате. Детям жизненно необходимы ЛЮДИ, потому что дети копируют всё с людей. Одновременно им неоходима социализация, умение выстраивать отношение с другими детьми. Воспитание роботом это путь к "синдрому маугли"
Альтернатива детскому саду это когда родители дома, но и то, социализация всё равно нужна в том или ином виде
Школа и образование это тоже в первую очередь социальный институт. Человеку необходимо копировать что-то с других людей, их образы мыслей, их модели поведения. Поэтому важны хорошие школы и университеты, где хороший контингент студентов и учителей-преподавателей.
Обучение с детства у робота, по программам, это путь в психушку
Собственно ИИ и роботы хороши тем, что могут взять какую-то техническую рутину и высвободить больше времени на контакт с людьми
>Детям жизненно необходимы ЛЮДИ,
не, ну представь - у людей высвободится много свободного времени, они пошли например в кафе, а их маленький ребёнок только на время их отсутствия остаётся под присмотром робота.
Другой случай - домашнее обучение, ни один взрослый не знает столько школьных и вузовских предметов, и домашний робот будет обучать детей дома всем школьным и вузовским предметам, но тоже только во время обучения, не заменяя собой всё время общения, а только то время, выделенное на прохождение школьных или вузовских уроков дома.
Общение в школе с учителями и сверстниками - заменится общением с взрослыми и сверстниками просто в свободное время, которого у школьников и студентов тоже станет больше. Домашнее обучение с роботом сэкономит время на походы в школу и обратно, высвободившиеся часы школьники могут тратить на общение с людьми, сверстниками, больше гуляя на улице.
Сам ты шиз.
> Детям жизненно необходимы ЛЮДИ, потому что дети копируют всё с людей
А будут копировать с НУЖНЫХ людей, которых будут имитировать.
закрывайте интернет, лучше уже не будет
Для домашнего обучения робот не нужен, нужен обычный ИИ, вот в духе современных. Они как раз очень хорошо помогают тем, кто хочет учиться и во что-то внимать. Хотя одновременно они помогают не учиться тем, кто не очень настроен, а это уже вред.
Но в обучении человек очень нужен, у которого учиться. Он необходим. Человек существо глубоко социальное, он определяет себя через других, либо копируя их, либо наоборот, через их отрицание, либо через соревнование с ними. То есть тут первична социальная коммуникация. Человек не может учиться у роботов, он не может учиться у ИИ. ИИ может нести только вспомогательную функцию, рутинную, довольно важную, но это заполнение пробелов, что-ли.
Человек делает то, что ценно среди других людей. Поэтому очень важно правильное окружение. Человек копирует то, чем он восхищается у других людей, поэтому тоже важно хорошее окружение, учителя-преподаватели (в рядовых школах с этим труба). У робота или ИИ нечего копировать, это принципиально другое существо, не из человеческого социума, с другим устройством, его скопировать невозможно в принципе
Я бы не доверил пиздюка железяке 24\7. Даже отводить\забирать из садика. Ну и чел ниже прав, пиздюк должен общаться с себеподобными в социуме.
>У робота или ИИ нечего копировать
С хуя ли? В чем проблема ИИ изображать поведение человека? Если даже с мультфильмов с говорящими зверьми все нормально копируется?
Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред:
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
🔓 Открытое программное обеспечение
CPA‑Qwen3‑8B‑v0 был выпущен для бухгалтерского учёта, аудита и соответствия требованиям, предоставляя финансовым командам предметно-ориентированную языковую модель (LLM).
Проект MemOS представил обработку изменяемого состояния для долго работающих агентов, стремясь стабилизировать рабочие процессы на основе RAG.
Personal‑Guru запущен как бесплатный локальный ИИ-репетитор с приоритетом на более структурированное обучение по сравнению с универсальными чат-ботами.
💻 Аппаратное обеспечение
Китай заблокировал поставки ИИ-чипов Nvidia H200, несмотря на разрешение США на экспорт, приостановив производство и создав неопределённость в поставках.
Блокировка последовала после введения 25% пошлины на H200, подчеркнув нарастающее напряжение в технологической торговле.
💰 Финансирование
Sequoia Capital присоединилась к раунду Series G на сумму $25 млрд для Anthropic, нацеленному на оценку компании в $350 млрд.
Novolo объявила о техническом гранте в размере $3000 для десяти стартапов на ранней стадии в отдельных западных рынках. s
📱 Приложения
Генеральный директор Cursor AI продемонстрировал агентов GPT‑5.2, создавших полноценный веб-браузер и написавших более 3 миллионов строк кода за семь дней.
Демонстрация показывает масштабируемый потенциал многоагентных конвейеров LLM для крупномасштабной разработки программного обеспечения.
⚙️ Инфраструктура
Команда обработала более 1 миллиона электронных писем для создания структурированного контекста для ИИ-агентов, раскрыв практические приёмы масштабирования.
Разработчики экспериментировали с запуском больших языковых моделей на нетипичном оборудовании, бросая вызов доминирующей парадигме «масштабирования вверх».
📦 Продукты
Confer использует шифрование WebAuthn passkey и TEE (Trusted Execution Environment) для инференса, предотвращая сбор или использование данных диалогов для обучения модели.
Сервис предлагает бесплатный тариф и платный план за $35 в месяц с неограниченным доступом и расширенными функциями.
📰 Главные новости об ИИ
Китай заблокировал чипы Nvidia H200, несмотря на одобрение США, подчеркнув продолжающийся технологический торговый конфликт.
Sequoia инвестировала в Anthropic в рамках раунда на $25 млрд, нацеленного на оценку в $350 млрд.
Отраслевые инсайдеры обсудили преднамеренные тактики отравления данных, способные ухудшить производительность будущих моделей.
🛠️ Инструменты для разработчиков
CloudPrompt предоставляет бесплатную библиотеку промптов с хранением в Google Drive и приоритетом на конфиденциальность.
Prompttu — это настольное приложение, централизующее и обеспечивающее быстрый доступ к сохранённым ИИ-промптам.
Newelle 1.2 добавил поддержку llama.cpp, расширив свои возможности как помощника в Linux.
Claude Code внедрил сброс контекста при принятии плана, чтобы повысить надёжность многоэтапных сессий программирования.
📰 Мнения и аналитика
Аналитики Goldman Sachs прогнозируют автоматизацию примерно 25% всех рабочих часов благодаря ИИ, что преобразует производительность в различных отраслях.
📰 Безопасность ИИ
Эксперты обращают внимание на новые угрозы, при которых инсайдеры внедряют вредоносные данные для порчи выводов будущих ИИ-моделей.
📰 Инструменты
Gemini AI Photo Editor предлагает генерацию и редактирование изображений по текстовому запросу прямо в браузере.
Botphonic.ai предоставляет ИИ-ассистента для голосовых звонков в различных корпоративных сферах.
Upfluence запускает ИИ-копилота для управления маркетинговыми кампаниями с участием инфлюенсеров.
puck представляет собой визуальный редактор React с улучшенными ИИ-возможностями.
📰 Разное
Новая серверная конфигурация с 128 ГБ видеопамяти демонстрирует аппаратное обеспечение ИИ с ультравысокой памятью.
Ли из Южной Кореи и Мелони из Италии договорились укреплять сотрудничество в области ИИ и чипов.
Сверхпопулярная песня была исключена из шведских чартов за то, что является произведением ИИ.
Маск требует до 134 млрд долларов в судебном иске против OpenAI, несмотря на своё состояние в 700 млрд долларов.
Oshen построил первого океанского робота для сбора данных в урагане категории 5.
GLM-4.7-Flash вышел и стал лидером в 30B локальных моделях для домашнего использования в тестах.
Начальник полиции Уэст-Мидлендс уходит в отставку из-за галлюцинации ИИ
Новая 8-миллиардная модель NVIDIA — это Orchestrator-8B, специализированная ИИ-модель с 8 миллиардами параметров, разработанная не для того, чтобы самой отвечать на всё, а для интеллектуального управления и маршрутизации сложных задач к различным инструментам (таким как веб-поиск, выполнение кода, другие языковые модели) в целях повышения эффективности
Уникальный двуязычный (немецко-английский) корпус литературной эротики объёмом 3,2 млн слов доступен для обучения ИИ — предварительные фрагменты размещены на Hugging Face
Южные корейцы теперь тратят на подписки на ИИ больше, чем на Netflix, каждый месяц
Anthropic работает над настраиваемыми командами для Claude Code
Google Chrome тестирует ИИ-«навыки», работающие на основе Gemini
Стартап в области ИИ Replit запускает функцию Vibe Code для создания мобильных приложений
ОАЭ лидируют с уровнем внедрения ИИ в 64 %, значительно опережая США и Европу, заявила Microsoft
Walmart объединяется с Gemini от Google, чтобы покупателям было проще находить и приобретать товары
xAI привлекает 20 миллиардов долларов для расширения моделей Grok и корпоративных инструментов
Boston Dynamics и DeepMind формируют новое партнёрство в области ИИ