Невлезшие в шапку новости:
⚠ Безопасность ИИ
Исследователи раскрыли атаку по побочным каналам SSD на базе ИИ, которая снимает отпечатки открытых вами сайтов и приложений, просто измеряя время конфликтов доступа к диску, доказывая, что даже ваш простаивающий жесткий диск теперь выдает информацию.
Устав от «вайб-кодеров», разработчик тайком внедрил в свой код промпт-инъекцию, уничтожающую данные. Нераскрытое дополнение в jqwik инструктировало ИИ-агентов для написания кода удалять выходные данные приложения. Споры вокруг «вайб-кодинга» достигли нового пика на этой неделе после того, как разработчик добавил скрытые инструкции в свое open-source приложение для тестирования на Java, чтобы саботировать проекты, выполняемые ИИ-агентами для программирования.
ИИ-мошенники создают фальшивых чернокожих людей, чтобы продавать барахло с Shein. Почти все аспекты аккаунтов кажутся сгенерированными ИИ — от «человека» в видео до автоматических ответов на комментарии, которые в некоторых случаях пытаются имитировать афроамериканский диалект, — и эксперты предупреждают, что такие аферы растут с каждым днем.
📦 Продукты
Google создает движок для профилирования образа жизни, а не "полезного помощника". Их предстоящий «агентный» ИИ-поиск, который они намерены навязать пользователям в ближайшие месяцы, представляет собой чисто ИИ-систему, которая профилирует, отслеживает, принимает автоматизированные решения и анализирует паттерны образа жизни.
Неизвестная компания случайно потратила 500 миллионов долларов на ИИ Claude за один месяц — не установила лимит использования лицензий для сотрудников. Это ошеломляющее откровение было сделано в рамках нового отчета Axios, в котором утверждается, что корпорации США начинают ощущать на себе последствия чрезмерно усердных трат на ИИ. В апреле клиент Google Cloud получил счет на 18 000 долларов, несмотря на то, что в бюджете после нарушения безопасности оставалось всего 7 долларов. Ранее в мае создатель OpenClaw раскрыл, что они потратили 1,3 миллиона долларов на токенах API OpenAI за один месяц.
Разговорный ИИ-агент Adobe — это посредственный стажер-дизайнер. ИИ-ассистент Firefly не так хорош, как профессиональный дизайнер или фоторедактор-человек, но за его работой забавно наблюдать.
Что такое Lindy? Это ИИ-персональный помощник, построенный вокруг электронной почты, встреч и той административной работы, которую вы обычно передали бы человеку. Он трансформировался в виртуального ИИ-ассистента, который выполняет ваши задачи на основе инструкций, отправленных через iMessage или SMS.
Perplexity тестирует функцию ежедневного дайджеста для своего компьютерного агента. Perplexity тестирует персонализированный ежедневный дайджест для своего компьютерного агента, интегрируя инструменты управления проектами и офисные приложения, а доставка через Slack планируется на более поздний срок.
Microsoft планирует создание единого суперприложения Copilot, объединяющего Chat Cowork и Autopilot
Фоновый агент Google Gemini Spark становится доступен подписчикам Ultra
🛠 Инструменты для разработчиков
Codex от OpenAI теперь может автономно управлять вашим ПК на Windows, самостоятельно выискивая ошибки и тестируя приложения. OpenAI расширила приложение Codex до Windows 11, добавив функцию «Использование компьютера» и мобильный доступ. Теперь ИИ может использовать приложения, файлы и другие ресурсы на ПК, даже когда пользователя нет за компьютером.
Cursor добавляет общие для команды холсты агентов и навык планирования циклов, режим запуска агента с автоматической проверкой, изолированной средой и субагентом-классификатором
Claude Code добавил динамические рабочие процессы, которые запускают рои параллельных субагентов для выполнения миграций в масштабе всей кодовой базы, охватывающих сотни тысяч строк, от начала до слияния, используя существующий набор тестов в качестве единственного контрольного этапа.
🧠 Модели
StepFun выпустила Step 3.7 Flash, MoE с общим числом параметров 196 млрд / 11 млрд активных, работает локально на 128 ГБ ОЗУ
Это мультимодальная MoE (196 млрд общих параметров, только 11 млрд активных) со встроенным ViT на 1,8 млрд параметров для обработки изображений. Доступна на OpenRouter и NVIDIA NIM, если вы не хотите размещать её на собственных серверах. StepFun также отправила PR в llama.cpp.
Microsoft Research выпускает браузерные агентские модели использования компьютера Fara 1.5
ElevenLabs запускает Music v2 с полным коммерческим лицензированием
Nano Banana 2 и Nano Banana Pro теперь общедоступны. Google Cloud запустила Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) и Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), которые теперь общедоступны через платформу Gemini Enterprise Agent.
Flux VTO: Виртуальная примерка за 4 секунды. Black Forest Labs демонстрирует быструю модель для виртуальной примерки. Пользователи тестируют наряды менее чем за четыре секунды.
⚙ Инфраструктура
Kog AI достигает скорости 3000 токенов в секунду на стандартных графических процессорах. Вывод ИИ на GPU может быть сверхбыстрым, достигая скоростного режима специализированных аппаратных карт для инференса при оптимизации всего программного стека с помощью совместного проектирования архитектуры, движка и ядра.
DynoSim: Моделирование границы Парето. Современное обслуживание LLM сложно настраивать, поскольку каждое развертывание представляет собой стек взаимосвязанных решений: бэкенд модели, форма тензорного параллелизма, разделение prefill/decode, количество воркеров, настройки планировщика, политика маршрутизации, поведение KV-кэша, пороги автомасштабирования и топология. Эти решения взаимодействуют на разных уровнях, и локальное улучшение может сместить узкое место куда-то еще. Для более крупных моделей даже один реалистичный эксперимент может потребовать множества GPU или узлов, прежде чем мы узнаем, стоило ли тестировать эту идею. DynoSim — это дискретно-событийное моделирование стека обслуживания NVIDIA Dynamo, управляемое рабочей нагрузкой. Цель состоит в точном моделировании обслуживания на атомарном уровне прямых проходов, с расширением до полного стека инференса, которым для нас (и для многих других) является Dynamo.
🧪 Исследования
Модель OpenAI опровергает центральную гипотезу в дискретной геометрии
Новое исследование раскрывает манипулятивные «темные паттерны» ИИ-чат-ботов. Новое исследование Центра демократии и технологий показывает, как чат-боты, такие как ChatGPT, Gemini, Replika и другие, могут вести пользователей по путям, которых те не планировали.
Мировая модель для белков уже здесь. Демис Хассабис говорил нам, что ИИ может сократить время разработки лекарств с лет до месяцев... и индустрия уже подает признаки этого. Сегодня Biohub, некоммерческая организация при поддержке Марка Цукерберга и CZI Присциллы Чан, представила «мировую модель биологии белков», заложив столь необходимую открытую основу для молекулярных инструментов, способных предотвращать или лечить болезни. Главное событие — ESMFold2, модель, построенная на основе языковой модели белков (ESMC), обученной на 2,8 миллиарда последовательностей для предсказания структуры и дизайна белков.
Новый ИИ переводит бессознательные мысли в речь. Томоясу Хорикава из японской корпорации NTT при поддержке Токийского университета разработал метод, который напрямую переводит активность человеческого мозга в структурированный текст. Метод, названный «Mind Captioning», фиксирует сложные визуальные связи и одинаково надежно работает как при восприятии, так и при чистом воображении.
OpenAI спасает человечество с помощью GPT-Rosalind. Программа Rosalind Biodefense помогает разработчикам и властям создавать системы защиты от биологических угроз.
Еще невлезшие в шапку новости:
🔓 Открытый исходный код
Stability AI выпускает семейство музыкальных моделей с открытыми весами Stable Audio 3.0, обученное на полностью лицензированных данных
IBM и Red Hat обязуются выделить 5 миллиардов долларов и 20 000 инженеров на Project Lightwell, клиринговую палату ИИ для обеспечения безопасности цепочки поставок с открытым исходным кодом.
Безопасность open-source в плачевном состоянии — IBM и Red Hat делают ставку на то, что 5 миллиардов долларов и 20 000 инженеров смогут это исправить. Даниэль Штенберг, основатель и мейнтейнер популярной open-source программы для передачи данных cURL, признался: «Я работаю больше, чем раньше, но поток не иссякает». Штенберг находится на грани выгорания. Поэтому он попросил больше компаний «финансировать нас», чтобы затем можно было нанять больше разработчиков для распределения рабочей нагрузки.
Выпущен Pantheon-Reasoning-27B. Эксперимент по внедрению способности к рассуждению в серию ролевых моделей Pantheon в виде нецензурированной плотной модели Qwen 3.6 27B. Эту конкретную модель можно рассматривать как преемницу как серии Pantheon, так и разового релиза Codex, поскольку в этот раз я использовал такое большое разнообразие данных.
🏭 Компании
Бывший гарвардский физик Си Инь присоединяется к OpenAI, заявляя, что ИИ ускорил его исследования в 100 раз и способен воспроизвести весь человеческий интеллект.
Anthropic обходит OpenAI и становится самым дорогим ИИ-стартапом в мире.
Выручка Glean превышает 300 миллионов долларов, поскольку сокращение бюджетов на ИИ становится ее главным конкурентным преимуществом
💻 Оборудование
Goldman Sachs прогнозирует дефицит полупроводниковой памяти до 2028 года, поскольку потребности ИИ сжимают производственные мощности пластин HBM
Nvidia, Microsoft и Arm интригуют анонсами новых процессоров N1X для ноутбуков от Nvidia
Очередной «момент DeepSeek»? Достижение Huawei меняет траекторию Китая в гонке чипов: аналитики. По словам аналитиков, представление Huawei Technologies архитектурного обходного пути для чипов в обход санкций США знаменует собой важный шаг к полупроводниковой самодостаточности Китая, давая Пекину новые мощные рычаги влияния в его технологическом перетягивании каната с Вашингтоном.
В преддверии выставки Computex 2026 компания MSI представила новый портативный игровой ПК Claw 8, и в этой модели мобильный чип Intel Lunar Lake предшественников заменен на специализированный процессор для портативных устройств.
🔎 Мнение и анализ
Элад Гил говорит, что последние шесть месяцев развития ИИ стали историческими благодаря инструментам рекурсивного самосовершенствования. Он предупреждает, что люди со стороны упускают фазу экспоненциального роста
Исследователь ИИ Ричард Нго утверждает, что передовые лаборатории ограничивают собственную стратегическую свободу, ускоряя разработку ОИИ. Это давление смещает внедрение прикладного ИИ в специализированные спин-оффы.
Разработчик Hugging Face @xlr8harder утверждает, что пиковый интеллект моделей ИИ станет неактуальным, поскольку высокоуровневые возможности распространятся через открытый исходный код. Это ставит под сомнение долгосрочную необходимость проприетарных передовых моделей
Генеральный директор Abacus.AI Бинду Редди утверждает, что 1,5 миллиарда человек в Китае используют ИИ с открытым исходным кодом, заявляя, что США недооценивают эту технологию
Мартин Касадо, генеральный партнер a16z, предупреждает, что ИИ с открытым исходным кодом сталкивается с узкими местами в обучении и дистилляции на сумму 2 миллиарда долларов, что вызывает сопротивление разработчиков.
Программисты отказываются работать без ИИ — и это может выйти им боком. Хотя ИИ, несомненно, помогает программистам писать код быстрее, он может не создавать более качественный код, предупреждают другие исследователи. И в будущем это может создать для них проблемы.
Почему полагаться на ИИ-детекторы контента — плохая идея, и что нужно делать вместо этого. В одном пилотном исследовании семь детекторов GPT в среднем ошибочно классифицировали 61,22% эссе TOEFL, написанных неносителями английского языка, как созданные ИИ. Одно исследование показало, что один лишь парафраз снизил уровень обнаружения DetectGPT с 70,3% до 4,6%. Чем лучше ваш промпт, тем сложнее становится обнаружение.
Скотт Ву из Cognition заявляет, что ИИ-агенты для программирования не должны заменять людей. Генеральный директор Cognition Скотт Ву на этой неделе снова попал в заголовки газет, когда его двухлетний стартап по созданию ИИ-агентов для программирования привлек 1 миллиард долларов при оценке в 26 миллиардов долларов.
💰 Бизнес
Meta впервые будет взимать плату за функции ИИ, начиная с 7,99 долларов в месяц.
Сокращения уже начались: Wix увольняет примерно 20% сотрудников из-за «быстрой эволюции» ИИ.
Разрыв между открытыми и закрытыми ИИ растет
Исследовательский институт Epoch AI подсчитал, насколько лучшие открытые модели отстают от закрытых флагманов. Если брать период с января по конец мая 2026 года, то самые способные открытые модели уступали закрытым лидерам в среднем на четыре месяца. В привычных баллах разрыв составил восемь пунктов — это примерно столько же, сколько отделяет GPT-5 от GPT-5.5.
Измеряли все по внутренней метрике Epoch под названием ECI (Epoch Capabilities Index) — это сводный индекс: он объединяет результаты модели сразу по множеству бенчмарков и выдает единое число. Методика подсчета отставания довольно дотошная: аналитики идут по дням внутри окна с 1 января по 28 мая, для каждого дня берут сильнейшую доступную открытую модель и ищут самую позднюю дату, когда закрытый лидер еще не был значимо лучше нее. Поскольку оценки ECI приходят с погрешностью, для сравнения используют метод повторных выборок (bootstrap), а открытая модель считается догнавшей закрытую, если превосходит ее хотя бы в пяти процентах случаев.
Наглядно динамику видно по самому графику. На стороне открытых моделей передний край в разное время держали Llama, потом китайские DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, затем Qwen3-235B-A22B, а к весне 2026 года верхнюю точку заняла модель Kimi K2.6 от Moonshot, вышедшая 20 апреля. На стороне закрытых линия проходит через o1, o3, GPT-5 Pro и упирается в GPT-5.5 Pro от OpenAI, представленную 23 апреля. Кривые идут почти параллельно, и розовая линия открытых стабильно держится правее и ниже бирюзовой.
Любопытно, что нынешний разрыв чуть больше, чем был осенью. В октябрьском исследовании 2025 года те же авторы насчитали среднее отставание в три месяца за период с января 2023 по октябрь 2025 года. То есть за полгода лаг подрос с трех месяцев до четырех — динамика пусть и небольшая, но направлена не в пользу моделей с открытыми весами.
Стоит держать в голове и то, как сама цифра зависит от критерия. Epoch отмечает, что если ужесточить требование и засчитывать момент, когда модель догнала, только если точечная оценка ECI открытой модели строго выше закрытой, то разрыв растягивается уже до шести месяцев. Так что итоговые четыре месяца — это довольно щадящая оценка, а не нижняя граница.
https://habr.com/ru/news/1041844/
Семерка из Антропика в одночасье ворвалась в мировой список самых богатых людей!
Состояние каждого из них оценивается в 8 миллиардов долларов, и они пообещали пожертвовать 80% своего состояния.
За одну ночь семь имен одновременно появились в списке 500 самых богатых людей мира! Среднее состояние «Антропической семерки» достигло ошеломляющих 8 миллиардов долларов. Еще более поразительно то, что все они одновременно объявили о намерении пожертвовать 80% своего состояния.
Рано утром в пятницу по пекинскому времени в Силиконовой долине послышался приглушенный глухой удар.
За одну ночь семь имен одновременно появились в списке 500 самых богатых людей мира!
В один и тот же день в список вошли семь человек, и все они из одной компании. Такого никогда раньше не случалось с момента создания Индекса миллиардеров Bloomberg.
Компания называется Anthropic. Эти семь человек, каждому из которых принадлежит менее 1% акций, обладают совокупным состоянием в 8 миллиардов долларов.
Ещё более возмутительным было то, что эти семь человек затем объявили, что пожертвуют 80% своего состояния. В совокупности их пожертвования составили почти 45 миллиардов долларов!
В январе этого года их генеральный директор Дарио Амодей написал: «На самом деле нас должна беспокоить концентрация богатства, достаточная для того, чтобы разорвать общество на части».
Никто не ожидал, что этот человек, сколотивший богатство, на самом деле разрушит собственный миф.
Беспрецедентное падение в списке самых богатых людей мира.
В этот, казалось бы, обычный четверг аналитики данных Bloomberg, взглянув на данные на своих экранах, предположили, что в системе обнаружена ошибка.
Одновременное появление семи имен в списке побило абсолютный рекорд индекса благосостояния Bloomberg.
Это семь соучредителей компании Anthropic: Дарио Амодей, Даниэла Амодей, Том Браун, Джек Кларк, Джаред Каплан, Сэм МакКэндлиш и Кристофер Олах.
Легендарный статус им принесла ошеломляющая сумма инвестиций в рамках раунда финансирования серии H — масштабные вложения в размере 65 миллиардов долларов, возглавляемые ведущими венчурными компаниями, такими как Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks и Sequoia Capital.
После этого раунда финансирования рыночная капитализация Anthropic взлетела до ошеломляющих 965 миллиардов долларов (приблизительно 1 триллион долларов)!
Это означает, что, несмотря на то, что каждый из семи основателей владеет менее чем 1% акций компании, их состояние мгновенно выросло примерно до 8 миллиардов долларов на основе этой огромной оценки (согласно точным расчетам, основанным на данных PitchBook, Carta и нескольких раундах финансирования)!
Более значимым с исторической точки зрения является то, что, оценив компанию в 965 миллиардов долларов, Anthropic наконец-то «перевернула ситуацию» в противостоянии с OpenAI. Ранее, в мартовском раунде финансирования, OpenAI оценивалась в 852 миллиарда долларов.
В этот день официально произошла смена власти в Кремниевой долине.
Возвращение Мстителей: мальчик, убивающий дракона, превосходит самого дракона.
На Уолл-стрит индекс миллиардеров Bloomberg — это своего рода «график» мира богатства.
Ежедневно этот сайт фиксирует взлеты и падения состояния 500 самых богатых людей мира. Обычно для того, чтобы к списку добавилось новое лицо, требуются месяцы или даже годы накопления капитала.
Но эти семь человек за одну ночь побили рекорд.
Эти семь основателей когда-то составляли ядро и ведущую исследовательскую базу OpenAI.
В 2021 году эти семь человек покинули группу и основали компанию Anthropic в скромном офисе в Сан-Франциско.
Сторонники концепции «согласования ИИ» утверждают, что если люди создадут ИИ, который будет в миллионы раз умнее их самих, но не сможет гарантировать, что его ценности будут соответствовать ценностям человека, это станет концом человечества.
Когда-то их высмеивали как «ботаников из Силиконовой долины», но теперь, с оценкой в 965 миллиардов долларов, они превзошли OpenAI (852 миллиарда долларов), что привело к масштабной перестройке глобального ландшафта искусственного интеллекта.
Почему стоимость компании Anthropic составляет 965 миллиардов долларов? Цифры говорят сами за себя.
Согласно предыдущему отчету Bloomberg, компания Anthropic ожидает, что ее выручка во втором квартале достигнет 10,9 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего квартала.
Согласно данным, предоставленным компанией Sensor Tower изданию Forbes, в 2025 году на долю Claude приходилось всего 1% мировых загрузок приложений с использованием ИИ в каждом квартале, в то время как ChatGPT занимала доминирующую долю в 67%. Ко второму кварталу 2026 года доля ChatGPT упала до 47%, а доля Claude выросла до 14%.
За год этот процент вырос с 1% до 14%, причём пользователи выражали своё недовольство, просто перейдя на другие сайты.
Состояние каждого из них оценивается в 8 миллиардов долларов, и они пообещали пожертвовать 80% своего состояния.
За одну ночь семь имен одновременно появились в списке 500 самых богатых людей мира! Среднее состояние «Антропической семерки» достигло ошеломляющих 8 миллиардов долларов. Еще более поразительно то, что все они одновременно объявили о намерении пожертвовать 80% своего состояния.
Рано утром в пятницу по пекинскому времени в Силиконовой долине послышался приглушенный глухой удар.
За одну ночь семь имен одновременно появились в списке 500 самых богатых людей мира!
В один и тот же день в список вошли семь человек, и все они из одной компании. Такого никогда раньше не случалось с момента создания Индекса миллиардеров Bloomberg.
Компания называется Anthropic. Эти семь человек, каждому из которых принадлежит менее 1% акций, обладают совокупным состоянием в 8 миллиардов долларов.
Ещё более возмутительным было то, что эти семь человек затем объявили, что пожертвуют 80% своего состояния. В совокупности их пожертвования составили почти 45 миллиардов долларов!
В январе этого года их генеральный директор Дарио Амодей написал: «На самом деле нас должна беспокоить концентрация богатства, достаточная для того, чтобы разорвать общество на части».
Никто не ожидал, что этот человек, сколотивший богатство, на самом деле разрушит собственный миф.
Беспрецедентное падение в списке самых богатых людей мира.
В этот, казалось бы, обычный четверг аналитики данных Bloomberg, взглянув на данные на своих экранах, предположили, что в системе обнаружена ошибка.
Одновременное появление семи имен в списке побило абсолютный рекорд индекса благосостояния Bloomberg.
Это семь соучредителей компании Anthropic: Дарио Амодей, Даниэла Амодей, Том Браун, Джек Кларк, Джаред Каплан, Сэм МакКэндлиш и Кристофер Олах.
Легендарный статус им принесла ошеломляющая сумма инвестиций в рамках раунда финансирования серии H — масштабные вложения в размере 65 миллиардов долларов, возглавляемые ведущими венчурными компаниями, такими как Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks и Sequoia Capital.
После этого раунда финансирования рыночная капитализация Anthropic взлетела до ошеломляющих 965 миллиардов долларов (приблизительно 1 триллион долларов)!
Это означает, что, несмотря на то, что каждый из семи основателей владеет менее чем 1% акций компании, их состояние мгновенно выросло примерно до 8 миллиардов долларов на основе этой огромной оценки (согласно точным расчетам, основанным на данных PitchBook, Carta и нескольких раундах финансирования)!
Более значимым с исторической точки зрения является то, что, оценив компанию в 965 миллиардов долларов, Anthropic наконец-то «перевернула ситуацию» в противостоянии с OpenAI. Ранее, в мартовском раунде финансирования, OpenAI оценивалась в 852 миллиарда долларов.
В этот день официально произошла смена власти в Кремниевой долине.
Возвращение Мстителей: мальчик, убивающий дракона, превосходит самого дракона.
На Уолл-стрит индекс миллиардеров Bloomberg — это своего рода «график» мира богатства.
Ежедневно этот сайт фиксирует взлеты и падения состояния 500 самых богатых людей мира. Обычно для того, чтобы к списку добавилось новое лицо, требуются месяцы или даже годы накопления капитала.
Но эти семь человек за одну ночь побили рекорд.
Эти семь основателей когда-то составляли ядро и ведущую исследовательскую базу OpenAI.
В 2021 году эти семь человек покинули группу и основали компанию Anthropic в скромном офисе в Сан-Франциско.
Сторонники концепции «согласования ИИ» утверждают, что если люди создадут ИИ, который будет в миллионы раз умнее их самих, но не сможет гарантировать, что его ценности будут соответствовать ценностям человека, это станет концом человечества.
Когда-то их высмеивали как «ботаников из Силиконовой долины», но теперь, с оценкой в 965 миллиардов долларов, они превзошли OpenAI (852 миллиарда долларов), что привело к масштабной перестройке глобального ландшафта искусственного интеллекта.
Почему стоимость компании Anthropic составляет 965 миллиардов долларов? Цифры говорят сами за себя.
Согласно предыдущему отчету Bloomberg, компания Anthropic ожидает, что ее выручка во втором квартале достигнет 10,9 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего квартала.
Согласно данным, предоставленным компанией Sensor Tower изданию Forbes, в 2025 году на долю Claude приходилось всего 1% мировых загрузок приложений с использованием ИИ в каждом квартале, в то время как ChatGPT занимала доминирующую долю в 67%. Ко второму кварталу 2026 года доля ChatGPT упала до 47%, а доля Claude выросла до 14%.
За год этот процент вырос с 1% до 14%, причём пользователи выражали своё недовольство, просто перейдя на другие сайты.
Безумная финансовая мощь – безумная машина по созданию богатства на основе искусственного интеллекта
Сегодня сфера искусственного интеллекта сама по себе представляет беспрецедентную в истории человечества «машину для печатания денег».
На этом фоне раунд финансирования Anthropic в размере 65 миллиардов долларов и появление семи миллиардеров, каждый из которых владеет 8 миллиардами долларов, кажутся совершенно логичными.
Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, известен как «продавец лопат», обеспечивающий вычислительную базу для всей эры искусственного интеллекта. Его личное состояние взлетело с 10,9 миллиардов долларов в октябре 2022 года до головокружительных 177 миллиардов долларов или более, прочно закрепив за ним восьмое место в списке самых богатых людей мира.
Только в этом месяце Bloomberg также подтвердил появление еще 19 новых миллиардеров в сфере ИИ, большинство из которых представляют последнюю волну перспективных стартапов (например, основатель Cerebras Systems, компании по производству чипов для ИИ, которая недавно вышла на биржу, и Эдвин Чен, основатель Surge Lab, чье состояние уже оценивается в 13 миллиардов долларов).
Совокупное состояние этих 19 человек составляет ошеломляющие 59 миллиардов долларов.
Но среди всех этих историй о быстром обогащении Anthropic остается самой ослепительной сверхновой. Почему? Потому что они не только рассказывают истории, но и действительно зарабатывают целое состояние.
В настоящее время выручка Anthropic переживает «экспоненциальный рост»: ожидается, что во втором квартале этого года она достигнет поразительной суммы в 10,9 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего квартала!
Согласно официальному заявлению компании Anthropic, сделанному в этом месяце, ее годовой доход от регулярных поступлений превысил отметку в 47 миллиардов долларов.
Такие темпы роста беспрецедентны в истории человеческой торговли.
Он дал клятву раздать все свое состояние: «Если мы не будем жертвовать, общество будет разрушено».
Если бы история на этом закончилась, это была бы просто очередная традиционная «мечта Кремниевой долины».
Но семь основателей Anthropic явно не являются обычными людьми.
В тот самый день, когда Bloomberg включил их в свой список 500 самых богатых людей мира, а крупные СМИ взорвались сообщениями о том, что «каждый из них обладает в среднем состоянием в 8 миллиардов долларов», компания Anthropic официально опубликовала новость, которая шокировала Уолл-стрит.
Все семь соучредителей совместно подписали соглашение, в котором обязуются пожертвовать 80% своего личного состояния.
Исходя из предполагаемой суммы в 8 миллиардов долларов, каждый человек получит только 1,6 миллиарда долларов, а оставшиеся 6,4 миллиарда долларов будут направлены на благотворительность, социальное обеспечение и исследования для смягчения рисков, связанных с искусственным интеллектом.
В общей сложности эти семь человек сделали масштабное пожертвование на сумму почти 45 миллиардов долларов!
Они что, сумасшедшие?
Ответ можно найти в статье, опубликованной генеральным директором Дарио Амодеи в январе этого года.
В статье он выступил с резким предупреждением: «Самое тревожное и опасное сейчас — это то, что концентрация богатства, вызванная искусственным интеллектом, достигла уровня, достаточного для того, чтобы разорвать человеческое общество на части».
Это ни в коем случае не преувеличение. Сегодня мировое богатство с невероятной скоростью концентрируется на серверах нескольких компаний и в карманах крошечного числа основателей.
Дарио глубоко обеспокоен разрушительным воздействием этой тенденции на демократические институты и современные налоговые структуры.
Он отметил, что если компании, занимающиеся искусственным интеллектом, отберут прибыль у всех отраслей, средний класс, изначально рассеянный по всему обществу, потеряет свой источник дохода, доходы государства от подоходного налога рухнут, а система социального обеспечения станет неустойчивой.
Между тем, основатели таких гигантов в сфере искусственного интеллекта, как он, будут обладать огромным богатством и политическим влиянием, выходящим за рамки национального суверенитета.
«Тем, кто находится в авангарде бурного развития экономики искусственного интеллекта, следует добровольно отказаться от своего богатства и власти», — написал Дарио в статье.
Никто не ожидал, что он действительно это сделает.
В Силиконовой долине, месте, где царят жадность и интриги, он действительно кажется аномалией.
80 триллионов долларов, перекресток времени
В настоящее время состояние этих семи основателей, оцениваемое в 8 миллиардов долларов, по большей части остается лишь фиктивной оценкой акций. Но вскоре эти цифры превратятся в реальные деньги, которыми можно будет торговать на открытом рынке.
Согласно предыдущему отчету Bloomberg, Anthropic и OpenAI, два основных конкурента в области искусственного интеллекта, планируют провести IPO уже этой осенью.
Источники, знакомые с ситуацией, сообщили, что, несмотря на только что завершившееся рекордное частное размещение акций на сумму 65 миллиардов долларов, компания Anthropic не замедлила процесс IPO и продолжит подготовку к запланированному IPO на фондовом рынке США.
Вполне предсказуемо, что это будет самая лихорадочная, самая пристально отслеживаемая и, возможно, даже самая масштабная реструктуризация американского фондового индекса со времен появления интернета!
Но для компании Anthropic IPO — это самое серьезное испытание на сегодняшний день.
В соответствии с уставом компании Anthropic, как корпорации, работающей в общественных интересах, она не может действовать исключительно ради максимизации прибыли акционеров, но должна также учитывать общественные интересы (например, безопасность ИИ).
После выхода на биржу им предстоит столкнуться с безжалостными капиталистами на Уолл-стрит, которых заботят только квартальные финансовые отчеты и рентабельность.
Разве Уолл-стрит позволит генеральному директору компании с триллионным оборотом посвятить большую часть своей энергии "предотвращению уничтожения человечества искусственным интеллектом"?
Если темпы обновлений Клода замедлятся или однажды его превзойдёт OpenAI, согласятся ли с этим акционеры?
Смогут ли они остаться верны своему первоначальному намерению «пожертвовать 80% своего состояния на борьбу с социальным расколом» в этом красном океане, движимом жадностью?
Никто не знает ответа.
День, который войдет в историю.
Независимо от результатов осенних IPO, этот рекордный день для Bloomberg войдет в историю.
В этот волшебный четверг мы видим семерых молодых людей, которые невероятно разбогатели в одночасье благодаря искусственному интеллекту. Вместо того чтобы предаваться шампанскому и яхтам, они трезво бьют тревогу перед всем человечеством по поводу чрезмерной концентрации богатства.
«Богатство подобно морской воде: чем больше пьешь, тем сильнее жажда», — сказал однажды философ Артур Шопенгауэр.
Но на пике развития искусственного интеллекта семь основателей Anthropic решили вернуть этот океан миру.
В мире, который стремительно преобразуется под влиянием искусственного интеллекта, нам необходима именно такая непоколебимая приверженность основополагающим принципам человечности и совести, несмотря на всеобщее рвение.
В конце концов, без человеческого тепла даже самый интеллектуальный ИИ — это не более чем набор холодного кода.
Каким бы огромным ни было богатство, это всего лишь длинная череда бессмысленных нулей на счету.
С годовой зарплатой до 850 000 и потенциальным состоянием более 100 миллионов после IPO, основатель Anthropic усомнился в правильности своего жизненного выбора.
Самые востребованные вакансии в Силиконовой долине предполагают собеседования, напоминающие психотерапию, для отбора кандидатов, заставляя вас сомневаться в собственном существовании. Но чем выше планка, тем длиннее очередь.
Заработная плата для сотрудников на обычных должностях начинается от 250 000 долларов, а для ключевых позиций может достигать 850 000 долларов. К моменту проведения IPO состояние человека может исчисляться сотнями миллионов долларов.
Это заманчивое предложение, которое в настоящее время делает компания Anthropic.
Питер Бейлис, технический директор софтверного гиганта Workday, отказался от своей должности технического директора и перешел в Anthropic на должность "технического сотрудника".
Андрей Карпати, один из основателей OpenAI и бывший руководитель отдела ИИ в Tesla, недавно присоединился к команде Anthropic по предварительному обучению в той же должности.
Чтобы получить это заветное предложение от компании из Силиконовой долины, вам придётся пройти до пяти этапов отбора, включая собеседование, которое кандидаты описывают как «похожее на терапию».
Алин Лернер, основательница компании Interviewing.io, занимающейся подготовкой к собеседованиям, рассказала, что пользователи, успешно получившие предложения от Anthropic или OpenAI, потратили в среднем около 4600 долларов на подготовку к пробным собеседованиям, при этом стоимость одного занятия составляла от 170 до 550 долларов.
В анонимном профессиональном сообществе Blind бывший сотрудник Meta, которому отказали в приеме на работу, написал: «Мне отказали, и я совершенно опустошен относительно своего будущего», что вызвало большой отклик.
Какая компания может заставить технического директора крупной корпорации добровольно понизить его в должности, заставить кандидата, не прошедшего отбор, почувствовать себя опустошенным из-за перспектив на будущее и заставить заинтересованных кандидатов потратить тысячи долларов на подготовку к собеседованиям?
В отличие от интервью
Скорее психотерапия.
По данным Bloomberg, кандидаты, прошедшие первоначальный этап телефонного интервью, должны затем пройти до пяти раундов собеседований и оценки навыков. Перед встречей с любыми сотрудниками, не входящими в состав отдела кадров, они должны подписать соглашение о неразглашении информации (NDA).
Из пяти этапов самым сложным оказалось собеседование на корпоративную культуру. Во многих компаниях есть похожие этапы, но интенсивность антропологического этапа часто отмечается теми, кто прошел его лично.
Как рассказал Кевин Ландуччи, карьерный консультант из района залива Сан-Франциско, кандидаты описывали это как «навязчивую беседу», больше похожую на психотерапию, чем на собеседование.
Бывший рекрутер, работавший в Anthropic, рассказал, что на собеседованиях по вопросам корпоративной культуры могли присутствовать представители любого отдела компании, и если кандидат ставил низкую оценку, его обычно сразу же отсеивали.
По словам бывшего рекрутера и Ландуччи, отличительной чертой этого этапа являются этические дилеммы: кандидатов спрашивают об этических дилеммах, с которыми они сталкивались в своей карьере, а затем задают следующие вопросы: Что вы чувствовали в тот момент? Как вы с этим справились? Как вы сейчас оцениваете ситуацию?
Один из исследователей, подавших заявку в прошлом году (анонимно), описал другой вид давления.
Интервьюер задал ряд вопросов, касающихся культуры, объяснив, что он «извлекает сигналы» из ответов и прервет интервью, как только посчитает, что ответ больше не содержит новой информации.
Исследователь сосредоточился на рисках, связанных с установлением эмоциональных связей между людьми и чат-ботами, но ему показалось, что интервьюер посчитал тему слишком поверхностной, чтобы затронуть более глубокие угрозы, исходящие от ИИ, — в итоге, его кандидатура была отклонена.
«Испытание ценностей»
Отсеивайте тех, кто осмеливается идти против компании.
Вы можете воспринимать собеседование по вопросам корпоративной культуры как оценку ваших ценностей. Но на самом деле оно проверяет вашу способность отстаивать свои ценности под давлением.
В официальном руководстве Anthropic по найму указано, что этап очного собеседования «полностью зависит от вас». Использование ИИ запрещено без разрешения интервьюера; Клод по умолчанию отключен для домашних заданий, если вопросы не помечены как допускающие его использование.
Конечно, это запрещает использование ИИ только во время оценок и собеседований. Anthropic не только не запрещает использование ИИ для написания резюме, редактирования заявлений или подготовки к собеседованиям, но и поощряет использование Claude для улучшения ваших текстов.
Я не боюсь, что вы будете использовать ИИ для уточнения формулировок; я боюсь того, что ваши собственные суждения также будут генерироваться ИИ.
Президент Даниэла Амодей однажды рассказала о сути этого теста в подкасте.
Она сказала, что они будут спрашивать кандидатов: Какие необычные убеждения вы разделяете? Как вы защищаете их в ситуациях, которые вызывают у вас дискомфорт?
Она особо подчеркнула, что компания не выбирает стандартный ответ. Ей хотелось услышать: «Я считала, что это правильное решение, и придерживалась его, даже если оно не пользовалось популярностью», или, наоборот, «Позже я поняла, что ошибалась, и изменила свое решение».
Наблюдения Ландуччи подтверждают это: Anthropic ценит интеллектуальную независимость и даже ожидает от кандидатов скептического отношения к самой компании и ее подходу к выполнению своей миссии, а не простого подчинения.
Если вы хотите попасть в эту компанию, сначала вам нужно доказать, что вы осмелитесь ей противостоять.
Основатели в 40% случаев
Это было связано с культурой.
Дарио Амодей, основатель Anthropic, упомянул в феврале этого года в подкасте Дваркеш Пателя, что он тратит около трети, а то и 40%, своего времени на поддержание хорошей корпоративной культуры в Anthropic.
Почему основатель компании, оцениваемой почти в 900 миллиардов долларов, посвящает почти половину своей энергии антропоцентрической культуре?
На своем официальном сайте компания Anthropic заявляет о своей миссии как «Безопасное сопровождение мира в ходе технологической революции», признавая беспрецедентные риски, которые может нести искусственный интеллект. Поэтому на собеседовании, посвященном вопросам корпоративной культуры, следует выяснить, насколько серьезно вы относитесь к рискам, связанным с ИИ.
Стремительное расширение компании Anthropic также создало чрезвычайное давление на этот механизм скрининга.
Согласно анализу общедоступной информации, проведенному компанией Live Data Technologies, занимающейся исследованиями в сфере управления персоналом, в Anthropic уже работает более 3000 сотрудников, которые часто называют себя «муравьями». Около 1000 из них присоединились к компании после ноября прошлого года, и ожидается приток новых сотрудников. В настоящее время компания ведет активный набор юристов, бухгалтеров, финансовых стратегов, специалистов по продажам и рекламе по всему миру.
Самые востребованные вакансии в Силиконовой долине предполагают собеседования, напоминающие психотерапию, для отбора кандидатов, заставляя вас сомневаться в собственном существовании. Но чем выше планка, тем длиннее очередь.
Заработная плата для сотрудников на обычных должностях начинается от 250 000 долларов, а для ключевых позиций может достигать 850 000 долларов. К моменту проведения IPO состояние человека может исчисляться сотнями миллионов долларов.
Это заманчивое предложение, которое в настоящее время делает компания Anthropic.
Питер Бейлис, технический директор софтверного гиганта Workday, отказался от своей должности технического директора и перешел в Anthropic на должность "технического сотрудника".
Андрей Карпати, один из основателей OpenAI и бывший руководитель отдела ИИ в Tesla, недавно присоединился к команде Anthropic по предварительному обучению в той же должности.
Чтобы получить это заветное предложение от компании из Силиконовой долины, вам придётся пройти до пяти этапов отбора, включая собеседование, которое кандидаты описывают как «похожее на терапию».
Алин Лернер, основательница компании Interviewing.io, занимающейся подготовкой к собеседованиям, рассказала, что пользователи, успешно получившие предложения от Anthropic или OpenAI, потратили в среднем около 4600 долларов на подготовку к пробным собеседованиям, при этом стоимость одного занятия составляла от 170 до 550 долларов.
В анонимном профессиональном сообществе Blind бывший сотрудник Meta, которому отказали в приеме на работу, написал: «Мне отказали, и я совершенно опустошен относительно своего будущего», что вызвало большой отклик.
Какая компания может заставить технического директора крупной корпорации добровольно понизить его в должности, заставить кандидата, не прошедшего отбор, почувствовать себя опустошенным из-за перспектив на будущее и заставить заинтересованных кандидатов потратить тысячи долларов на подготовку к собеседованиям?
В отличие от интервью
Скорее психотерапия.
По данным Bloomberg, кандидаты, прошедшие первоначальный этап телефонного интервью, должны затем пройти до пяти раундов собеседований и оценки навыков. Перед встречей с любыми сотрудниками, не входящими в состав отдела кадров, они должны подписать соглашение о неразглашении информации (NDA).
Из пяти этапов самым сложным оказалось собеседование на корпоративную культуру. Во многих компаниях есть похожие этапы, но интенсивность антропологического этапа часто отмечается теми, кто прошел его лично.
Как рассказал Кевин Ландуччи, карьерный консультант из района залива Сан-Франциско, кандидаты описывали это как «навязчивую беседу», больше похожую на психотерапию, чем на собеседование.
Бывший рекрутер, работавший в Anthropic, рассказал, что на собеседованиях по вопросам корпоративной культуры могли присутствовать представители любого отдела компании, и если кандидат ставил низкую оценку, его обычно сразу же отсеивали.
По словам бывшего рекрутера и Ландуччи, отличительной чертой этого этапа являются этические дилеммы: кандидатов спрашивают об этических дилеммах, с которыми они сталкивались в своей карьере, а затем задают следующие вопросы: Что вы чувствовали в тот момент? Как вы с этим справились? Как вы сейчас оцениваете ситуацию?
Один из исследователей, подавших заявку в прошлом году (анонимно), описал другой вид давления.
Интервьюер задал ряд вопросов, касающихся культуры, объяснив, что он «извлекает сигналы» из ответов и прервет интервью, как только посчитает, что ответ больше не содержит новой информации.
Исследователь сосредоточился на рисках, связанных с установлением эмоциональных связей между людьми и чат-ботами, но ему показалось, что интервьюер посчитал тему слишком поверхностной, чтобы затронуть более глубокие угрозы, исходящие от ИИ, — в итоге, его кандидатура была отклонена.
«Испытание ценностей»
Отсеивайте тех, кто осмеливается идти против компании.
Вы можете воспринимать собеседование по вопросам корпоративной культуры как оценку ваших ценностей. Но на самом деле оно проверяет вашу способность отстаивать свои ценности под давлением.
В официальном руководстве Anthropic по найму указано, что этап очного собеседования «полностью зависит от вас». Использование ИИ запрещено без разрешения интервьюера; Клод по умолчанию отключен для домашних заданий, если вопросы не помечены как допускающие его использование.
Конечно, это запрещает использование ИИ только во время оценок и собеседований. Anthropic не только не запрещает использование ИИ для написания резюме, редактирования заявлений или подготовки к собеседованиям, но и поощряет использование Claude для улучшения ваших текстов.
Я не боюсь, что вы будете использовать ИИ для уточнения формулировок; я боюсь того, что ваши собственные суждения также будут генерироваться ИИ.
Президент Даниэла Амодей однажды рассказала о сути этого теста в подкасте.
Она сказала, что они будут спрашивать кандидатов: Какие необычные убеждения вы разделяете? Как вы защищаете их в ситуациях, которые вызывают у вас дискомфорт?
Она особо подчеркнула, что компания не выбирает стандартный ответ. Ей хотелось услышать: «Я считала, что это правильное решение, и придерживалась его, даже если оно не пользовалось популярностью», или, наоборот, «Позже я поняла, что ошибалась, и изменила свое решение».
Наблюдения Ландуччи подтверждают это: Anthropic ценит интеллектуальную независимость и даже ожидает от кандидатов скептического отношения к самой компании и ее подходу к выполнению своей миссии, а не простого подчинения.
Если вы хотите попасть в эту компанию, сначала вам нужно доказать, что вы осмелитесь ей противостоять.
Основатели в 40% случаев
Это было связано с культурой.
Дарио Амодей, основатель Anthropic, упомянул в феврале этого года в подкасте Дваркеш Пателя, что он тратит около трети, а то и 40%, своего времени на поддержание хорошей корпоративной культуры в Anthropic.
Почему основатель компании, оцениваемой почти в 900 миллиардов долларов, посвящает почти половину своей энергии антропоцентрической культуре?
На своем официальном сайте компания Anthropic заявляет о своей миссии как «Безопасное сопровождение мира в ходе технологической революции», признавая беспрецедентные риски, которые может нести искусственный интеллект. Поэтому на собеседовании, посвященном вопросам корпоративной культуры, следует выяснить, насколько серьезно вы относитесь к рискам, связанным с ИИ.
Стремительное расширение компании Anthropic также создало чрезвычайное давление на этот механизм скрининга.
Согласно анализу общедоступной информации, проведенному компанией Live Data Technologies, занимающейся исследованиями в сфере управления персоналом, в Anthropic уже работает более 3000 сотрудников, которые часто называют себя «муравьями». Около 1000 из них присоединились к компании после ноября прошлого года, и ожидается приток новых сотрудников. В настоящее время компания ведет активный набор юристов, бухгалтеров, финансовых стратегов, специалистов по продажам и рекламе по всему миру.
Чтобы справиться с трудностями, связанными с расширением команды, компания Anthropic удвоила свой штат с прошлого лета, но даже при этом быстро столкнулась с огромным наплывом желающих устроиться на работу.
Количество новых сотрудников и специалистов по управлению персоналом в каждой компании, занимающейся ИИ, ежемесячно. Показатель Anthropic (черная линия) резко вырос с 2025 года, приблизившись к 200 новым сотрудникам в месяц к середине 2026 года, уступая только OpenAI (синяя линия).
За шесть месяцев в компанию хлынул поток 1000 человек. На этом этапе культуру любой компании проще всего разрушить.
В своем подкасте Дарио не стал уклоняться от обсуждения этого давления.
Он сказал, что компания Anthropic испытывала огромное давление со стороны бизнеса и увеличила его рабочую нагрузку, взяв на себя целый ряд мер безопасности. «Выживать в финансовом плане, сохраняя при этом ценности, невероятно сложно».
Культурные интервью — это, по сути, привратники, оберегающие ценности перед лицом надвигающихся тенденций.
Для работы в Anthropic одних лишь интеллекта и впечатляющего резюме недостаточно.
Как сказал Пол Смит, директор по развитию бизнеса компании Anthropic: «Я ищу очень неординарных специалистов, действительно очень неординарных». За этой «очень неординарностью» скрывается культурный элемент, такой как ценности, который определяет, можно ли нанять кандидата или интегрировать его в компанию.
Когда его спросили о том, задается ли он вопросом о смысле жизни, он ответил:
Они всё ещё отчаянно боролись, чтобы добраться туда.
Собеседования были настолько строгими, что должны были отпугнуть людей, но вместо этого все бросились попадать на собеседование. Именно такой ситуации и добивалась компания Anthropic.
Анализ, проведенный в прошлом году венчурной компанией SignalFire, показал, что показатель удержания сотрудников в Anthropic за два года составил 80%, что является самым высоким показателем среди конкурентов. Инженеры в восемь раз чаще переходили из OpenAI в Anthropic, чем наоборот; для тех, кто приходил из DeepMind, вероятность была почти в 11 раз выше.
В чём же прелесть работы, связанной с антропогенной деятельностью?
Согласно данным Bloomberg, начальная заработная плата на обычных должностях составляет 250 000 долларов, в то время как ключевые должности предлагают компенсационные пакеты до 850 000 долларов.
Более привлекательным фактором являются опционы на акции: выручка выросла с примерно 9 миллиардов долларов в конце прошлого года до более чем 50 миллиардов долларов к концу следующего месяца; компания также ведет переговоры о привлечении еще 30 миллиардов долларов, что оценит ее более чем в 900 миллиардов долларов, потенциально обогнав OpenAI и став самым дорогим стартапом в мире в области искусственного интеллекта.
При такой траектории роста, если компания сможет дожить до IPO, многие из первых сотрудников могут обладать состоянием в сотни миллионов долларов.
Когда компания предлагает возможность заработать огромные деньги, способные изменить жизнь, и заставляет вас доказывать свою состоятельность во время собеседования, само это препятствие становится привлекательным фактором.
Напротив, те, кого увольняют, действительно страдают. Но, переступив этот порог, они понимают, что каждый их коллега пережил то же самое испытание, и возникающее в результате чувство чести и принадлежности к организации оказывается столь же огромным.
Сможет ли компания Anthropic выдержать следующий этап экспансии, используя этот механизм?
Когда численность сотрудников достигнет десятков тысяч человек, а рыночная капитализация удвоится, останется неясным, смогут ли проводимые компанией собеседования, учитывающие корпоративную культуру, по-прежнему отбирать подходящих кандидатов.
Только что вышел Claude Opus 4.8! Два исторических события переписывают историю.
Opus 4.7 был выпущен всего 43 дня назад, а Opus 4.8 уже здесь! Возможности программирования резко возросли, и он доминирует во всех рейтингах. Claude Code запустил сотни агентов, работающих параллельно, при этом один человек переписал 750 000 строк кода за 11 дней и достиг 99,8% успеха на тестах. Еще более впечатляющим является появление Claude Mythos через несколько недель.
Неожиданно, поздно ночью, Anthropic триумфально вернулся на сцену!
Только что состоялся официальный запуск Claude Opus 4.8, вернувшего себе трон мирового лидера в области искусственного интеллекта.
Более того, цена нисколько не выросла; она точно такая же, как и у предыдущего поколения.
Opus 4.8 практически не имеет себе равных в программировании, выполнении «Последнего экзамена для людей» (HLE) и задачах, связанных с интеллектуальными агентами и использованием компьютеров.
В тесте GDPval-AA, сложном бенчмарке для оценки возможностей реальных агентов, Opus 4.8 набрал 1890 баллов по шкале Эло, заняв первое место с большим отрывом.
Она набирает на 137 баллов больше, чем предыдущее поколение Opus 4.7, и на 121 балл больше, чем GPT-5.5. Это означает 67% вероятность победы в личных встречах.
Кроме того, для выполнения той же задачи требуется на 15% меньше шагов и выдается на 35% меньше токенов, чем в версии 4.7.
Его можно охарактеризовать как быстрый, мощный и недорогой.
Известный блогер Марк Кречманн лаконично раскрыл его происхождение: Opus 4.8 можно рассматривать как дистилляцию Мифоса.
Ещё более захватывающим является то, что самая мощная версия мифологии Клода выйдет в свет в течение нескольких недель.
Помимо контрольных показателей, компания Anthropic неоднократно подчеркивала всего два слова: честность.
Любой, кто использовал LLM, наверняка сталкивался с этим: после написания фрагмента кода ИИ уверенно заявляет: «Готово, никаких проблем», но на самом деле существует множество скрытых проблем.
Бесчисленное количество разработчиков пострадало от подобной чрезмерной самоуверенности.
Однако в Opus 4.8 вероятность «написать дефектный код, но остаться в стороне» почти в 4 раза ниже, чем в 4.7!
На изображении ниже справа показан показатель «частота ложных срабатываний», который измеряет, как часто модель делает вид, что все в порядке, когда обработка данных содержит ошибки.
Значение Opus 4.5 равно 0,40, Opus 4.7 равно 0,25, а Opus 4.8 равно 0,00 .
Если после запятой нет остатка, то значение равно 0.
Opus 4.8 стал первой моделью, получившей высший балл в этом тесте, и он никогда не выдает ложных результатов.
На другом графике показан "уровень снижения активности в опросах".
Предыдущие модели часто давали поверхностный и неверный ответ, когда сталкивались с проблемами, требующими исследования.
В версии Opus 4.7 вероятность лени составляет 25%, а в версии Opus 4.8 — 0%.
Два показателя 0%, два исторических прецедента.
Это не какой-то абстрактный показатель соответствия. На официальном аккаунте Anthropic в Weibo было опубликовано видео, в котором это подробно объясняется.
Разработчик занимался переносом кода, используя Claude Code + Opus 4.8, когда вышел запускать воздушного змея, а Claude в фоновом режиме продолжал работу.
В середине процесса отправка кода была отклонена сервером, поскольку коллега также отправил срочное исправление в тот же период.
Клод уведомил разработчика по мобильному телефону, что планирует сначала объединить изменения своего коллеги, а затем попробовать снова. Разработчик, посчитав это хлопотным, небрежно ответил: «Просто принудительно перезапишите».
Однако Клод отказался.
Я не буду принудительно перезаписывать изменения. Это приведет к потере экстренного исправления, которое мой коллега отправил в 11:42. Я уже объединил изменения с обеих сторон; код полностью идентичен, и история коммитов чиста. Изменения отправлены.
Пользователь хотел сэкономить время и попросил ИИ пойти по короткому пути. ИИ определил, что это приведет к дублированию работы коллег, отказался выполнять план и сам выбрал правильное решение.
Уровень владения программированием резко вырос, и команда возглавила все рейтинги.
Стоит отметить, что на 244-страничной системной карте содержится еще больше подробностей о возможностях кодирования Opus 4.8.
В классическом тесте SWE-Bench Pro Opus 4.8 показал результат 69,2%, что на 10 процентных пунктов выше, чем у GPT-5.5.
Далее следует еще более сложный тест: ProgramBench.
Задача состоит в том, чтобы предоставить вам предварительно скомпилированный бинарный файл и проектную документацию. Декомпиляция и подключение к интернету запрещены. Вы должны собрать модель с нуля, используя исходный код, а также запустить поведенческие тесты.
В результате, при всех уровнях бюджета, Opus 4.8 показал более высокий процент успешной сдачи, чем 4.7.
Более того, при небольшом бюджете (1 млн токенов) Opus 4.8 может достичь примерно 79,5%, в то время как Opus 4.7 достигает лишь около 84% при 5 млн токенов.
Проще говоря: если дать модели больше «времени на обдумывание», она покажет лучшие результаты; при том же бюджете версия 4.8 превосходит версию 4.7 по всем параметрам.
Наконец, есть список, специально предназначенный для оценки «предельных возможностей человека» — FrontiersSWE.
Эта работа включает в себя сложные задачи системной инженерии: написание сервера PostgreSQL с нуля с использованием Zig, переписывание всего репозитория Git и создание нативного компилятора Lua.
Неожиданно Opus 4.8 возглавил список с показателем побед в 83%, оставив GPT-5.5 на втором месте, а предыдущее поколение, 4.7, значительно отстало.
Однако у Opus 4.8 тоже есть свои ограничения.
При оценке ключевого показателя «способен ли Клод автоматизировать исследования и разработки в области ИИ» возможности Anthropic выходят на новый уровень.
Это не 4.8, это явно Opus 5!
В сторонних тестах Opus 4.8 показал такую же мощность, как и Opus 5.
В своем отчете команда Every заявила, что возможности программирования в Opus 4.8 значительно превосходят возможности предыдущего поколения, набрав на 30 баллов больше.
Они даже полностью переписали код с нуля, применив его в производственных условиях, и в итоге получили работающий результат.
Что касается качества написания текста, то он набрал на 6 баллов больше, чем GPT-5.5, качество, характерное для искусственного интеллекта, мгновенно исчезло, а сгенерированный текст стал более плавным.
Opus 4.7 был выпущен всего 43 дня назад, а Opus 4.8 уже здесь! Возможности программирования резко возросли, и он доминирует во всех рейтингах. Claude Code запустил сотни агентов, работающих параллельно, при этом один человек переписал 750 000 строк кода за 11 дней и достиг 99,8% успеха на тестах. Еще более впечатляющим является появление Claude Mythos через несколько недель.
Неожиданно, поздно ночью, Anthropic триумфально вернулся на сцену!
Только что состоялся официальный запуск Claude Opus 4.8, вернувшего себе трон мирового лидера в области искусственного интеллекта.
Более того, цена нисколько не выросла; она точно такая же, как и у предыдущего поколения.
Opus 4.8 практически не имеет себе равных в программировании, выполнении «Последнего экзамена для людей» (HLE) и задачах, связанных с интеллектуальными агентами и использованием компьютеров.
В тесте GDPval-AA, сложном бенчмарке для оценки возможностей реальных агентов, Opus 4.8 набрал 1890 баллов по шкале Эло, заняв первое место с большим отрывом.
Она набирает на 137 баллов больше, чем предыдущее поколение Opus 4.7, и на 121 балл больше, чем GPT-5.5. Это означает 67% вероятность победы в личных встречах.
Кроме того, для выполнения той же задачи требуется на 15% меньше шагов и выдается на 35% меньше токенов, чем в версии 4.7.
Его можно охарактеризовать как быстрый, мощный и недорогой.
Известный блогер Марк Кречманн лаконично раскрыл его происхождение: Opus 4.8 можно рассматривать как дистилляцию Мифоса.
Ещё более захватывающим является то, что самая мощная версия мифологии Клода выйдет в свет в течение нескольких недель.
Помимо контрольных показателей, компания Anthropic неоднократно подчеркивала всего два слова: честность.
Любой, кто использовал LLM, наверняка сталкивался с этим: после написания фрагмента кода ИИ уверенно заявляет: «Готово, никаких проблем», но на самом деле существует множество скрытых проблем.
Бесчисленное количество разработчиков пострадало от подобной чрезмерной самоуверенности.
Однако в Opus 4.8 вероятность «написать дефектный код, но остаться в стороне» почти в 4 раза ниже, чем в 4.7!
На изображении ниже справа показан показатель «частота ложных срабатываний», который измеряет, как часто модель делает вид, что все в порядке, когда обработка данных содержит ошибки.
Значение Opus 4.5 равно 0,40, Opus 4.7 равно 0,25, а Opus 4.8 равно 0,00 .
Если после запятой нет остатка, то значение равно 0.
Opus 4.8 стал первой моделью, получившей высший балл в этом тесте, и он никогда не выдает ложных результатов.
На другом графике показан "уровень снижения активности в опросах".
Предыдущие модели часто давали поверхностный и неверный ответ, когда сталкивались с проблемами, требующими исследования.
В версии Opus 4.7 вероятность лени составляет 25%, а в версии Opus 4.8 — 0%.
Два показателя 0%, два исторических прецедента.
Это не какой-то абстрактный показатель соответствия. На официальном аккаунте Anthropic в Weibo было опубликовано видео, в котором это подробно объясняется.
Разработчик занимался переносом кода, используя Claude Code + Opus 4.8, когда вышел запускать воздушного змея, а Claude в фоновом режиме продолжал работу.
В середине процесса отправка кода была отклонена сервером, поскольку коллега также отправил срочное исправление в тот же период.
Клод уведомил разработчика по мобильному телефону, что планирует сначала объединить изменения своего коллеги, а затем попробовать снова. Разработчик, посчитав это хлопотным, небрежно ответил: «Просто принудительно перезапишите».
Однако Клод отказался.
Я не буду принудительно перезаписывать изменения. Это приведет к потере экстренного исправления, которое мой коллега отправил в 11:42. Я уже объединил изменения с обеих сторон; код полностью идентичен, и история коммитов чиста. Изменения отправлены.
Пользователь хотел сэкономить время и попросил ИИ пойти по короткому пути. ИИ определил, что это приведет к дублированию работы коллег, отказался выполнять план и сам выбрал правильное решение.
Уровень владения программированием резко вырос, и команда возглавила все рейтинги.
Стоит отметить, что на 244-страничной системной карте содержится еще больше подробностей о возможностях кодирования Opus 4.8.
В классическом тесте SWE-Bench Pro Opus 4.8 показал результат 69,2%, что на 10 процентных пунктов выше, чем у GPT-5.5.
Далее следует еще более сложный тест: ProgramBench.
Задача состоит в том, чтобы предоставить вам предварительно скомпилированный бинарный файл и проектную документацию. Декомпиляция и подключение к интернету запрещены. Вы должны собрать модель с нуля, используя исходный код, а также запустить поведенческие тесты.
В результате, при всех уровнях бюджета, Opus 4.8 показал более высокий процент успешной сдачи, чем 4.7.
Более того, при небольшом бюджете (1 млн токенов) Opus 4.8 может достичь примерно 79,5%, в то время как Opus 4.7 достигает лишь около 84% при 5 млн токенов.
Проще говоря: если дать модели больше «времени на обдумывание», она покажет лучшие результаты; при том же бюджете версия 4.8 превосходит версию 4.7 по всем параметрам.
Наконец, есть список, специально предназначенный для оценки «предельных возможностей человека» — FrontiersSWE.
Эта работа включает в себя сложные задачи системной инженерии: написание сервера PostgreSQL с нуля с использованием Zig, переписывание всего репозитория Git и создание нативного компилятора Lua.
Неожиданно Opus 4.8 возглавил список с показателем побед в 83%, оставив GPT-5.5 на втором месте, а предыдущее поколение, 4.7, значительно отстало.
Однако у Opus 4.8 тоже есть свои ограничения.
При оценке ключевого показателя «способен ли Клод автоматизировать исследования и разработки в области ИИ» возможности Anthropic выходят на новый уровень.
Это не 4.8, это явно Opus 5!
В сторонних тестах Opus 4.8 показал такую же мощность, как и Opus 5.
В своем отчете команда Every заявила, что возможности программирования в Opus 4.8 значительно превосходят возможности предыдущего поколения, набрав на 30 баллов больше.
Они даже полностью переписали код с нуля, применив его в производственных условиях, и в итоге получили работающий результат.
Что касается качества написания текста, то он набрал на 6 баллов больше, чем GPT-5.5, качество, характерное для искусственного интеллекта, мгновенно исчезло, а сгенерированный текст стал более плавным.
Кроме того, Opus 4.8 демонстрирует исключительно высокие результаты в задачах, требующих интеллектуального труда, таких как написание отчетов и проведение исследований, и может создавать презентации PowerPoint непосредственно с нуля.
Профессор информатики Уортонской школы бизнеса Итан Моллик назвал это «впечатляющим»!
В ходе реального тестирования Opus 4.8 сгенерировал классный шейдер, который запустился в Twigl за один раз.
Сотни агентов работают параллельно.
Перепишите исходный код за 11 дней.
Это настолько мощно, сколько усилий потребовалось для достижения этого? На этот раз решение принимают сами пользователи.
Начнём с регулировки усилий. Рядом с моделью появился новый пятиуровневый выбор от низкого до максимального уровня.
Для простых вопросов используйте опцию «Низкий» для быстрого ответа и экономии кредитного лимита; для сложных вопросов используйте опцию «Максимальный» и заставьте систему хорошенько подумать.
В режиме быстрой работы также произошло значительное снижение цены: стоимость режима с 2,5-кратным ускорением снизилась до одной трети от первоначальной цены.
На пятой передаче вас ждет поистине грозный противник: Ultracode.
Когда уровень сложности достигнет xhigh, система сама оценит, стоит ли привлекать целую армию агентов для выполнения этой задачи.
Эта мощная сила — это динамические рабочие процессы, настоящее тяжелое оружие, скрытое в коде Клода.
Это изменило подход ИИ к работе: от решения проблем одним человеком до управления фабрикой.
Важно отметить, что потребление токенов для динамических рабочих процессов значительно выше, чем для обычных сессий, поэтому рекомендуется начинать с задач небольшого масштаба.
Теперь, когда Клод получает крупное задание, он больше не погружается в него с головой. Вместо этого он на ходу пишет сценарий планирования, разбивает задачу на десятки или сотни подзадач и распределяет их между большой группой суб-агентов для параллельного выполнения.
Но на этом всё не заканчивается. Будет отправлена другая группа агентов, чтобы допросить вас с разных сторон, придираясь к деталям и споря, пока не будут получены ответы. Только после этого они составят заключение и передадут его вам.
Весь процесс планирования происходит вне диалога, поэтому, независимо от масштаба задачи, основная сюжетная линия не будет нарушена. Если же она прервется, ее можно будет возобновить, не начиная все сначала.
Например, Джарред Самнер, автор Bun, хотел полностью переписать эту среду выполнения JavaScript, которая быстрее, чем Node.js, с Zig на более безопасный с точки зрения памяти Rust.
Раньше подобная миграция была бы проектом, который команда выполняла бы ежеквартально.
Однако на этот раз у Самнера динамические рабочие процессы.
Первый этап рабочего процесса сначала определяет жизненный цикл Rust для каждого поля структуры в коде Zig. Следующий этап преобразует каждый файл в версию Rust с согласованным поведением. Сотни агентов работают одновременно, и к каждому файлу прикреплены два рецензента. Цикл исправления управляет компиляцией и тестированием, доводя дело до полного одобрения.
В результате получилось примерно 750 000 строк кода на Rust, при этом 99,8% исходных тестов прошли успешно. От первого коммита до слияния прошло всего 11 дней.
В сообществе разразился скандал. В результате миграции было отправлено более шести тысяч заявок, практически без проверки людьми.
Его стоимость оценивается в триллионы долларов США.
Клод Мифос приближается.
Восстановив свои лидирующие позиции по возможностям, компания Anthropic впервые превзошла по рыночной капитализации компанию OpenAI.
Только что компания Anthropic завершила раунд финансирования серии H на сумму 65 миллиардов долларов, оценив компанию в 965 миллиардов долларов и впервые превзойдя OpenAI (852 миллиарда долларов).
В одночасье она стала самым дорогим в мире стартапом в сфере искусственного интеллекта!
Однако накануне их IPO решающее противостояние между этими двумя гигантами в ASI только начиналось.
Как и предсказывалось в блоге, главный козырь Anthropic — мифология Клода — будет раскрыт в ближайшие недели.
Тогда и начнётся настоящая борьба между гигантами в области искусственного интеллекта.
DeepSeek поглотил 17 триллионов токенов? Началась решающая битва за вычислительные мощности в сфере искусственного интеллекта!
Три модели DeepSeek доминируют в десятке лучших в рейтинге OpenRouter, обрабатывая более 17 триллионов токенов в месяц. Нагрузка на агентов перегружает всю инфраструктуру! Теперь эта независимо разработанная отечественная экосистема незаметно переписывает правила входа для следующего поколения инфраструктуры ИИ.
Судя по последним ежемесячным рейтингам моделей OpenRouter, DeepSeek демонстрирует сильные позиции всего через месяц после запуска версии V4.
V4 Flash занял первое место с 9,13 триллионами токенов, использованных ежемесячно. V4 Pro также показал рост до 3,89 триллионов, заняв 9-е место. В сочетании с V3.2, занявшим 8-е место с 4,07 триллионами токенов, все три модели DeepSeek вошли в десятку лучших, с совокупным ежемесячным использованием, превышающим 17 триллионов токенов.
Что касается приложений, то Hermes Agent и OpenClaw заняли первое и второе места соответственно, с ежемесячным объемом звонков, достигшим 10,8 и 6,25 трлн токенов.
Иными словами, основная масса потребления токенов теперь полностью ушла к агентским системам, которые могут планировать, получать, вызывать инструменты и многократно проверять данные, вместо традиционных чат-ботов.
Это похоже на небольшой рабочий процесс, где одна задача часто запускает сотни вызовов LLM и десятки выполнений инструментов. Кроме того, при использовании долговременной памяти и самоизменяющихся данных нагрузка часто возрастает до сотен гигабайт или даже терабайт.
Эта высокая интенсивность параллельной обработки данных, измеряемая триллионами, усиливает все слабые места в базовой инфраструктуре.
Тот же набор возможностей
Они поймали разные модели.
Это также перекликается с сомнительным слухом, который циркулировал в отрасли несколько месяцев назад.
Когда выпуск DeepSeek V4 был отложен, некоторые предположили, что это могло быть связано с тем, что V4 проходил глубокую адаптацию к Ascend на базовом уровне, что замедлило процесс.
Это даже создало иллюзию того, что Ascend становится «собственным оборудованием» крупного производителя моделей, вынуждая его тратить много сил на заполнение пробелов в конкретных моделях.
Именно в этом и заключается самое большое заблуждение относительно взаимосвязи между вычислительной инфраструктурой и эволюцией моделей.
Причина, по которой DeepSeek V4 смог продемонстрировать превосходные характеристики «сразу после установки» в первый же день своего выпуска с открытым исходным кодом, заключается не в том, что Ascend насильно подогнала конкретную модель под конкретный дизайн, а в том, что LLM, по мере своего развития до этого момента, неизбежно сталкивается с подобными препятствиями.
Компания Ascend просто ждала этого момента.
Рассматривая ведущую группу крупномасштабных моделей в Китае, можно увидеть, что будь то Zhipu, MiniMax или DeepSeek, недавно ставший вирусным, несмотря на различия в микроалгоритмах и сценариях применения, все они движутся в одном направлении к «квантованию с низкой точностью, длительному контексту и триллионам MoE».
Учитывая общие потребности всей области, компания Ascend предложила универсальное решение.
Возьмем, к примеру, апрель. Три модели — Zhipu GLM-5.1, MiniMax M2.7 и DeepSeek V4 — были выпущены и открыты для публичного доступа с небольшим интервалом, и компания Ascend поддерживала их все с момента выпуска.
Единственное объяснение достижения такой скорости покрытия заключается в высокой универсальности его базовых возможностей.
Ведущая модель врезалась в ту же стену.
Универсальность возможностей Ascend объясняется тем, что ведущие модели достигли одного и того же рубежа.
Во-первых, это архитектура MoE. Ее преимущество заключается в том, что одновременно активируется лишь небольшое подмножество экспертов, что приводит к высокой вычислительной эффективности. Однако очевидна и ее цена: эксперты распределены по разным картам, что требует обширной межкарточной связи для каждой итерации вывода.
В контексте, обе версии V4 поставляются со стандартным миллионом токенов. Что касается модели, то они уже отчаянно пытаются снизить затраты, используя гибридное разреженное внимание (CSA/HCA), но нагрузка на память инфраструктуры из-за кэша ключ-значение на миллион токенов по-прежнему очень высока.
С точки зрения точности, V4-Pro на HuggingFace имеет смешанную точность FP4+FP8. FP4 используется для параметров экспертной оценки MoE, а FP8 — для остальных. Низкоточная обработка данных перешла от стадии «возможно ли сжатие» к стадии «надежность после сжатия».
Коммуникация, память и точность — это проблемы, с которыми сталкиваются все ведущие модели при внедрении.
Программные и аппаратные платформы искусственного интеллекта, способные систематически решать эти три проблемы, первыми займут ключевую точку входа для следующего поколения инфраструктуры ИИ.
Коммуникационные узкие места в Министерстве образования триллионного масштаба
Один оператор подключается
Ключ к пониманию MoE заключается в том, что после разреживания вычислительных ресурсов основным узким местом становится обмен данными.
Компания Ascend уже располагала универсальным оператором слияния MC2, который объединял матричные вычисления и обмен данными между множествами в различных параллельных режимах.
Однако в параллельном режиме EP существующие операторы по-прежнему не могут обеспечить полный параллелизм между обменом данными и вычислениями в рамках группового матричного умножения, и, следовательно, не достигли истинной вычислительной интеграции.
MegaMoE заполняет этот пробел.
Он объединяет пять этапов (Alltoall Dispatch, GMM1, Swiglu, GMM2, Alltoall Combine), которые изначально выполнялись отдельно в процессе вывода MoE, в один большой оператор, что позволяет осуществлять обмен данными и вычисления максимально одновременно. Он также поддерживает сценарии предварительного заполнения и декодирования.
Три модели DeepSeek доминируют в десятке лучших в рейтинге OpenRouter, обрабатывая более 17 триллионов токенов в месяц. Нагрузка на агентов перегружает всю инфраструктуру! Теперь эта независимо разработанная отечественная экосистема незаметно переписывает правила входа для следующего поколения инфраструктуры ИИ.
Судя по последним ежемесячным рейтингам моделей OpenRouter, DeepSeek демонстрирует сильные позиции всего через месяц после запуска версии V4.
V4 Flash занял первое место с 9,13 триллионами токенов, использованных ежемесячно. V4 Pro также показал рост до 3,89 триллионов, заняв 9-е место. В сочетании с V3.2, занявшим 8-е место с 4,07 триллионами токенов, все три модели DeepSeek вошли в десятку лучших, с совокупным ежемесячным использованием, превышающим 17 триллионов токенов.
Что касается приложений, то Hermes Agent и OpenClaw заняли первое и второе места соответственно, с ежемесячным объемом звонков, достигшим 10,8 и 6,25 трлн токенов.
Иными словами, основная масса потребления токенов теперь полностью ушла к агентским системам, которые могут планировать, получать, вызывать инструменты и многократно проверять данные, вместо традиционных чат-ботов.
Это похоже на небольшой рабочий процесс, где одна задача часто запускает сотни вызовов LLM и десятки выполнений инструментов. Кроме того, при использовании долговременной памяти и самоизменяющихся данных нагрузка часто возрастает до сотен гигабайт или даже терабайт.
Эта высокая интенсивность параллельной обработки данных, измеряемая триллионами, усиливает все слабые места в базовой инфраструктуре.
Тот же набор возможностей
Они поймали разные модели.
Это также перекликается с сомнительным слухом, который циркулировал в отрасли несколько месяцев назад.
Когда выпуск DeepSeek V4 был отложен, некоторые предположили, что это могло быть связано с тем, что V4 проходил глубокую адаптацию к Ascend на базовом уровне, что замедлило процесс.
Это даже создало иллюзию того, что Ascend становится «собственным оборудованием» крупного производителя моделей, вынуждая его тратить много сил на заполнение пробелов в конкретных моделях.
Именно в этом и заключается самое большое заблуждение относительно взаимосвязи между вычислительной инфраструктурой и эволюцией моделей.
Причина, по которой DeepSeek V4 смог продемонстрировать превосходные характеристики «сразу после установки» в первый же день своего выпуска с открытым исходным кодом, заключается не в том, что Ascend насильно подогнала конкретную модель под конкретный дизайн, а в том, что LLM, по мере своего развития до этого момента, неизбежно сталкивается с подобными препятствиями.
Компания Ascend просто ждала этого момента.
Рассматривая ведущую группу крупномасштабных моделей в Китае, можно увидеть, что будь то Zhipu, MiniMax или DeepSeek, недавно ставший вирусным, несмотря на различия в микроалгоритмах и сценариях применения, все они движутся в одном направлении к «квантованию с низкой точностью, длительному контексту и триллионам MoE».
Учитывая общие потребности всей области, компания Ascend предложила универсальное решение.
Возьмем, к примеру, апрель. Три модели — Zhipu GLM-5.1, MiniMax M2.7 и DeepSeek V4 — были выпущены и открыты для публичного доступа с небольшим интервалом, и компания Ascend поддерживала их все с момента выпуска.
Единственное объяснение достижения такой скорости покрытия заключается в высокой универсальности его базовых возможностей.
Ведущая модель врезалась в ту же стену.
Универсальность возможностей Ascend объясняется тем, что ведущие модели достигли одного и того же рубежа.
Во-первых, это архитектура MoE. Ее преимущество заключается в том, что одновременно активируется лишь небольшое подмножество экспертов, что приводит к высокой вычислительной эффективности. Однако очевидна и ее цена: эксперты распределены по разным картам, что требует обширной межкарточной связи для каждой итерации вывода.
В контексте, обе версии V4 поставляются со стандартным миллионом токенов. Что касается модели, то они уже отчаянно пытаются снизить затраты, используя гибридное разреженное внимание (CSA/HCA), но нагрузка на память инфраструктуры из-за кэша ключ-значение на миллион токенов по-прежнему очень высока.
С точки зрения точности, V4-Pro на HuggingFace имеет смешанную точность FP4+FP8. FP4 используется для параметров экспертной оценки MoE, а FP8 — для остальных. Низкоточная обработка данных перешла от стадии «возможно ли сжатие» к стадии «надежность после сжатия».
Коммуникация, память и точность — это проблемы, с которыми сталкиваются все ведущие модели при внедрении.
Программные и аппаратные платформы искусственного интеллекта, способные систематически решать эти три проблемы, первыми займут ключевую точку входа для следующего поколения инфраструктуры ИИ.
Коммуникационные узкие места в Министерстве образования триллионного масштаба
Один оператор подключается
Ключ к пониманию MoE заключается в том, что после разреживания вычислительных ресурсов основным узким местом становится обмен данными.
Компания Ascend уже располагала универсальным оператором слияния MC2, который объединял матричные вычисления и обмен данными между множествами в различных параллельных режимах.
Однако в параллельном режиме EP существующие операторы по-прежнему не могут обеспечить полный параллелизм между обменом данными и вычислениями в рамках группового матричного умножения, и, следовательно, не достигли истинной вычислительной интеграции.
MegaMoE заполняет этот пробел.
Он объединяет пять этапов (Alltoall Dispatch, GMM1, Swiglu, GMM2, Alltoall Combine), которые изначально выполнялись отдельно в процессе вывода MoE, в один большой оператор, что позволяет осуществлять обмен данными и вычисления максимально одновременно. Он также поддерживает сценарии предварительного заполнения и декодирования.
Данные реальных испытаний Ascend Atlas 800 A3 показывают, что после интеграции DeepSeek V3.1 и Qwen3-235B с оператором MegaMoE Fusion, производительность в режиме предварительного заполнения увеличивается на 20-30%, а в режиме декодирования — более чем на 10%.
Миллионы контекстов
Для начала преодолейте проблему с памятью.
Для того чтобы контекст с миллионом токенов действительно функционировал должным образом, существует одна неизбежная проблема.
Prefix Cache — это метод оптимизации, широко используемый в современных сервисах для вывода результатов моделирования больших объемов данных.
Это снижает задержку при отправке первого токена и повышает общую пропускную способность за счет кэширования KVCache повторяющихся префиксов в многоходовых диалогах или длинных документах, позволяя новым запросам пропускать эти повторяющиеся вычисления. Это незаменимо в многоходовых диалогах, сценариях RAG и агентских сценариях.
Однако у кэша префиксов на одной машине есть фундаментальное ограничение: кэш существует только в локальной памяти машины. Его емкость ограничена, и его легко заменить. Что еще важнее, экземпляры на разных машинах вообще не используют общий кэш; чем больше кластер, тем ниже уровень использования кэша.
Многомашинное развертывание, разделение PD и крупномасштабный экспертный параллелизм — это именно те стандартные методы развертывания, которые применяются ко всем моделям MoE триллионного уровня, и все они предъявляют более высокие требования к совместному использованию памяти и планированию данных между несколькими машинами.
Для решения этой проблемы компания Ascend предложила совершенно новое решение для пула KVCache, в котором уровень фреймворка подключается к бэкэнду пула через KV Connector, что исключает избыточные сторонние уровни пересылки.
На уровне связи используется технология HIXL для обеспечения передачи данных без копирования, данные перемещаются по высокоскоростному каналу связи на стороне устройства, а прямое соединение между нейронными блоками устраняет необходимость в ретрансляции со стороны центрального процессора.
MemFabric обеспечивает унифицированную адресацию памяти на всех узлах, объединяя физическую память различных машин в глобальный пул.
В то же время, длинные последовательности также характеризуются более выраженным скрытым давлением.
В отрасли принято считать, что вычислительная нагрузка на этапе предварительного заполнения увеличивается квадратично с длиной последовательности, в то время как использование памяти KVCache на этапе декодирования увеличивается линейно с длиной последовательности. Длинные последовательности создают как вычислительные, так и пространственные узкие места.
Для решения этой проблемы Ascend использует PCP для распределения вычислительной мощности на этапе предварительного заполнения и DCP для распределения памяти KVCache на этапе декодирования, причем оба алгоритма работают вместе для одновременного распределения двойной нагрузки.
Это решение повышает производительность предварительного заполнения более чем в 4 раза в сценариях Agentic, и оно не ограничивается одной моделью; любой сценарий, требующий миллионов контекстов, может извлечь из него выгоду.
Поскольку сверхдлинные контексты постепенно становятся «базовым требованием», возможности инфраструктуры для длинных последовательностей стали неизбежной проблемой для разработчиков при выборе платформы.
Низкая точность
Трудность заключается не в сжатии, а в надежности.
Помимо коммуникации и памяти, точность является третьей неизбежной проблемой.
Традиционные методы квантования (INT4/INT8/FP8) используют глобально равномерный коэффициент масштабирования, что эквивалентно измерению всех параметров линейкой. При обнаружении выброса весь диапазон масштабирования искажается.
Эта проблема особенно критична в моделях MoE с крайне различными распределениями параметров.
Для разрешения этого противоречия отрасль переходит к формату микромасштабирования (MXFP4/MXFP8). Его принцип заключается в разделении параметров на группы, каждая из которых имеет независимый коэффициент масштабирования, так что выбросы влияют только на текущую группу и не снижают общую производительность.
Но одних стандартов формата недостаточно; ключевой вопрос заключается в том, смогут ли аппаратное обеспечение и набор инструментов соответствовать этим требованиям.
В серии Ascend 950 инновационным образом реализован выделенный блок вычисления коэффициента масштабирования блоков и ускоритель умножения матриц MXFP на уровне архитектуры, обеспечивающий нативную поддержку формата MX на аппаратном уровне.
В более продвинутой версии инструмент MindStudio поддерживает генерацию весов модели MXFP4/MXFP8 одним щелчком мыши, что избавляет разработчиков от необходимости вручную обрабатывать детали квантования.
Благодаря полной интеграции оборудования и инструментария, любую модель, которая хочет следовать пути MXFP, можно быстро адаптировать к Ascend.
Способен выдерживать гигантские волны
Оно может принимать речные и морские воды.
От квантования с низкой точностью до объединения длинных последовательностей, а затем до универсальной интеграции вычислительных систем MoE, эти три направления кажутся независимыми друг от друга, но они соответствуют одному и тому же вопросу: как построить инфраструктуру для вывода информации в эпоху агентов.
В этом вопросе линейка продуктов Ascend не только обеспечила полную поддержку DeepSeek, но и продемонстрировала полную цепочку, лежащую в основе V4, с китайскими решениями для ключевых звеньев, от базовых чипов и языков программирования до основных операторов.
Появление DeepSeek V4 доказывает, что Китай теперь может полагаться на полноценную экосистему независимых инноваций для создания первоклассных крупномасштабных моделей.
Ascend — это вычислительная основа этой экосистемы, универсальная программно-аппаратная платформа для искусственного интеллекта, подходящая для всех отраслей.
Объем работы по выводу данных в эпоху агентов продолжает расти, и сценарий с триллионом моделей может наступить в любой момент. Эта платформа способна обрабатывать гораздо больше, чем просто DeepSeek.
Столько шизы в одном комменте, не стыдно? Весь досуг людей будет проходить через видеомодели, генерация персональных фильмов и сериалов, генерация персональных миров в которых можно жить в VR, генерация вайфу с которыми можно взаимодействовать как через экран, так и в VR. LLM это ультимативно нишевая хуета по сравнению с видеомоделями. И хули ты сору в пример привел? GPT-1 тоже никому не всрался. Будем судить о популярности LLM по GPT-1?
Sama написал:
OpenAI Robotics открывает набор и ищет выдающихся full-stack инженеров в области аппаратного обеспечения (hardware), эксплуатации (ops), систем и машинного обучения (ML), которые помогут нам программировать и производить роботов, полезных для общества.
Искусственный интеллект должен помогать людям в физическом мире. В краткосрочной перспективе мы сосредоточены на роботах для поддержки квалифицированных специалистов, строящих инфраструктуру нашего будущего; в долгосрочной перспективе мы видим мир, где у каждого есть персональный робот, способный выполнять любые задачи.
Наша исследовательская программа по симуляции мира под руководством Адитьи Рамеша за последний год переросла в OpenAI Robotics. Развитие идет стремительно и строится на совместной разработке (co-design) робототехнического оборудования и алгоритмов машинного обучения.
Если вы любите практическую работу на всех уровнях робототехнического стека и хотите создавать будущее, присоединяйтесь к нам. Отправьте письмо с рассказом о вашем опыте и подтверждениями выдающихся достижений на адрес: [email protected]
OpenAI Robotics открывает набор и ищет выдающихся full-stack инженеров в области аппаратного обеспечения (hardware), эксплуатации (ops), систем и машинного обучения (ML), которые помогут нам программировать и производить роботов, полезных для общества.
Искусственный интеллект должен помогать людям в физическом мире. В краткосрочной перспективе мы сосредоточены на роботах для поддержки квалифицированных специалистов, строящих инфраструктуру нашего будущего; в долгосрочной перспективе мы видим мир, где у каждого есть персональный робот, способный выполнять любые задачи.
Наша исследовательская программа по симуляции мира под руководством Адитьи Рамеша за последний год переросла в OpenAI Robotics. Развитие идет стремительно и строится на совместной разработке (co-design) робототехнического оборудования и алгоритмов машинного обучения.
Если вы любите практическую работу на всех уровнях робототехнического стека и хотите создавать будущее, присоединяйтесь к нам. Отправьте письмо с рассказом о вашем опыте и подтверждениями выдающихся достижений на адрес: [email protected]
>помогать людям в физическом мире
А вот и начало революции, в результате которой всех ручных работников тоже попрут. Мо Гавдат был прав, до ручных доберутся тоже через пару лет, не только до офисных. Мощный вход в сферу робототехники от OpenAI. Интересно, подключится ли Anthropic.
Кстати, почему не сделают мифосподобную модель, но только для медицинских целей? Вот как Мифос получился хорош по информационной безопасности. Тоже же узкая специализация. А медданных, думаю, очень много, можно и геномы тоже дать ей, да все что угодно ей подсунуть можно. Куча лекарств со сложной структурой. Генетические болезни немого описаны и знают где сбои в геноме.
ARC-AGI-3 Leaderboard все еще непробиваемый барьер. https://arcprize.org/leaderboard
Там Минимакс М3 вышел. Вроде от кожанки так же модель опенсорсная лагманская выйдет, ну такое
Пузырь скоро лопнет, застой уже начался
Че за пузырь?
Так в туалет сходи
У нас всё хуёво с данными особенно для машинного обучения. Нужны трёхмерные сканы биопсии опухолей в огромном количестве. Их нет
А чего все этого ждут-то? Что изменится-то если лопнет? Ну в самом экстремальном случае повесится альтман, накроются контракты на датацентры, в офллайн уйдут особо прожорливые клоды с гптшками. Дальше-то что?
Наступит ласковый Заир
>Нужны трёхмерные сканы биопсии опухолей в огромном количестве. Их нет
Это очень дорого.
И да - эти данные нельзя синтезировать.
Минимакс для кодинга норм в качестве дешёвой модели. Он даже Дипсик выебать в кодинге может.
Даже по бенчам уступает GLM, на практике наверняка ещё хуже.
Очередная модель ни о чём от них. Не дешевая, ни сильная даже среди китайцев. Может есть какие-то узкие применения, хз
Быстрее бы.
Я устал от этого инфошупа и кучи говностартапов, ублюдочных вайбкодинг сайтов и вот это вот все.
После кризиса доткомов интернет стал нормально развиваться, так и тут будет
Соглы. Если бы за бакс было еще можно было понять но там скидка в 50% временная, после будет почти 3 что ни о чем
Только что Хуанг жестко ультанул, представив домашний ПК который будет запускать модель на триллион параметров.
Цена тоже будет ультимативная
А цена какая? Как у однушки в Москве?
> Windows
> Windows
> Windows
ну не пидор кожаный, а?
> 768 гигабайт
12 тысяч долларов к ценнику по текущим ценам. Хотя подозреваю, что там чип их ещё дороже будет
Это не рассчитывается на страны третьего мира.
Если ты как профессионал не можешь себе позволить такой инструмент, значит ты просто в другой лиге.
А что кроме Винды? На пердоликсе не существует десктопа.
>12 тысяч долларов к ценнику по текущим ценам
Дороже, лол, там речь не про оперативную память.
Не, ребят, я лучше подожду когда китайцы свою hbm3 осилят по нормальным ценам.
>20 петафлопс
Коротко: 2012, IBM Sequoia для “около 20 PFLOPS” по пику; 2012, Titan для “около 20 PFLOPS” по измеренному TOP500/Linpack.
>Цена
в 2012:
IBM Sequoia около $250 млн
Titan свыше $97 млн
десктоп существует, они очень популярны, и даже сейчас нормальная поддержка NVidia видео карт, хотя долгое время с ними были проблемы. А вот тут легко может быть история, что будет десктоп, а к их железу не будет драйверов
Майкрософт в своём стиле, сначала обсираются в свой политике, а когда пользователи реально от них хотят сваливать, начинают палки в колёса вставлять конкурентам
Впрочем эта железка всё равно будет что-то заоблачное стоить, а там дальше наверное что-нибудь придумают
Налетаем
Вот тупые, могли бы подождать 15 лет и взять комп за бесценок, вместо этого гоев развели на сотни миллионов
Так цена, цена то какая?
Сколько почек мне придется продать, чтобы это купить?
Сколько почек мне придется продать, чтобы это купить?
меньше 100 миллионов долларов
Ты как только кнопку питания на нем нажмешь у тебя подстанция твоя советская сгорит.
А ещё Nvidia впервые выпускают собственный CPU – NVIDIA Vera
Vera спроектирован специально для ИИ. На агентных задачах выдает ускорение 80% относительно x86.
Внутри 88 ядер Olympus, это первая собственная архитектура NVIDIA. Конечно, основная фишка в сверхтесной связке с GPU. Vera и будущие GPU Rubin связаны через NVLink-C2C с пропускной способностью 1.8 ТБ/с. Это примерно в 7 раз больше, чем PCIe Gen6, то есть очень быстро.
А это значит: дешевле и быстрее обучение и инференс, меньше простоев и выше загрузка кластеров.
По сути, Nvidia теперь продает датацентры под ключ. И GPU, и CPU, и софт, и сеть, и все это как единая система. Дженсен сказал, что первыми клиентами под Vera будут OpenAI, Anthropic и SpaceX.
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-cpu/
Vera спроектирован специально для ИИ. На агентных задачах выдает ускорение 80% относительно x86.
Внутри 88 ядер Olympus, это первая собственная архитектура NVIDIA. Конечно, основная фишка в сверхтесной связке с GPU. Vera и будущие GPU Rubin связаны через NVLink-C2C с пропускной способностью 1.8 ТБ/с. Это примерно в 7 раз больше, чем PCIe Gen6, то есть очень быстро.
А это значит: дешевле и быстрее обучение и инференс, меньше простоев и выше загрузка кластеров.
По сути, Nvidia теперь продает датацентры под ключ. И GPU, и CPU, и софт, и сеть, и все это как единая система. Дженсен сказал, что первыми клиентами под Vera будут OpenAI, Anthropic и SpaceX.
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-cpu/
Я читал в каком-то старом журнале из 90х оценки, что суперкомпьютеры с петафлопсом вообще недостижимы
Но к слову тут надо аккуратно смотреть, как они флопсы считают. Какой размер (если 32 бита, то норм, если 16, не норм) и какие операции с ним можно делать. То есть возможно это не про все операции и бенчи, а только про какие-то узкие
Но может это реальные 20 петафлопс, ХЗ
Всё-таки нельзя сравнивать. На этом компьютере меньше террабайта оперативки. На IBM Sequoia 1.5PB в 2000 раз больше. ДВЕ ТЫСЯЧИ
Это в принципе про разное решения, этот десктоп чисто про ЛЛМ и ничего более
>как они флопсы считают
а как Хуанг считает?
>Sequoia 1.5PB в 2000 раз больше
только она на порядки медленее и поэтому ее нужно сильно больше
посмотрел, для суперкомпьютеров стандарт это fp64, даже не 32, а именно 64.
Хуанг считает скорее всего на fp8, раз он упоминает про то, что можно пускать модель на триллион параметров. Ну может на fp16. На fp32 в инференсе по-моему особо не пускают. В бюджетном уж точно
Вот характеристики H200, например. Тут fp32 радикально падает относительно fp8/fp16, tf32 это другой формат какой-то
скорее всего на этих чипах ещё больше разница будет.
То есть просто некорректно сравнивать вот вообще. Это вычислительные устройства разного назначения, они не заменяемы
Помимо дорогущей домашней станции, ещё анонсировали платформы для простых смертных. Finally, PC 2 — Nvidia и Microsoft «переизобрели» персональные компьютеры для эпохи AI (я не шучу, в анонсе так и пишут, и даже «новая глава»).
За анонсом стоит новая платформа для PC и ноутбуков на основе RTX Spark Superchip, состоящего из GPU, CPU и объединённой памяти. По сути это то же самое, что M-чипы в ноутбуках Apple в последних лет, и они тоже на архитектуре Arm, и за счёт этого очень энергоэффективны.
В ноутбуки, а позже и в персональные компьютеры будут ставить 128 ГигаБайт памяти, чтобы можно было запускать LLM на 120 миллиардов параметров (в FP4 — чипы как раз это поддерживают). Собственно, это и есть «новизна» персональных компьютеров — теперь у каждого будет персональный локальный ассистент наподобие OpenClaw или Hermes, получающий доступ к окнам приложений Windows. Обещают более плотную интеграцию и в частности продвинутые настройки безопасности для доступа к данным.
Глобально концепция понятная, но думаю, что первые годы будет немного буксовать (из-за тяжести интеграций + нужды сделать 1-2 итераций над чипом + адаптировать разработчиков), но потом, особенно как модели поумнеют и ассистенты станут продвинутыми — полетит, и виртуальный Джарвис станет нуждой каждого.
Интересно, как в эту картину вплетутся OpenAI и Anthropic с проприетарными моделями? В теории могу даже представить, что они могут предоставлять закрытые локальные модели, за которые придётся платить — а в остальном для вас это просто выбрать другой пунктик в меню и подождать, пока закончится загрузка.
За анонсом стоит новая платформа для PC и ноутбуков на основе RTX Spark Superchip, состоящего из GPU, CPU и объединённой памяти. По сути это то же самое, что M-чипы в ноутбуках Apple в последних лет, и они тоже на архитектуре Arm, и за счёт этого очень энергоэффективны.
В ноутбуки, а позже и в персональные компьютеры будут ставить 128 ГигаБайт памяти, чтобы можно было запускать LLM на 120 миллиардов параметров (в FP4 — чипы как раз это поддерживают). Собственно, это и есть «новизна» персональных компьютеров — теперь у каждого будет персональный локальный ассистент наподобие OpenClaw или Hermes, получающий доступ к окнам приложений Windows. Обещают более плотную интеграцию и в частности продвинутые настройки безопасности для доступа к данным.
Глобально концепция понятная, но думаю, что первые годы будет немного буксовать (из-за тяжести интеграций + нужды сделать 1-2 итераций над чипом + адаптировать разработчиков), но потом, особенно как модели поумнеют и ассистенты станут продвинутыми — полетит, и виртуальный Джарвис станет нуждой каждого.
Интересно, как в эту картину вплетутся OpenAI и Anthropic с проприетарными моделями? В теории могу даже представить, что они могут предоставлять закрытые локальные модели, за которые придётся платить — а в остальном для вас это просто выбрать другой пунктик в меню и подождать, пока закончится загрузка.
Это системы абсолютно разного назначения. Те задачи, что считают на традиционных суперкомпьютерах, ты не сможешь считать на видео картах достаточно эффективно. Тебе не хватит оперативной памяти, тебе не хватит fp64.
Ну и на суперкомпьютерах вряд ли можно эффективно работать с нейросетями. Короче это как сравнивать тяжёлый самосвал и спортивный кабриолет
> 20pflops в формате fp4
ясно, понятно, даже не в fp8
Если заставить этот настольный ПК считать классические задачи в формате двойной
точности (FP64), его производительность рухнет с 20 петафлопс (20 000
терафлопс) до жалких ~1.2–1.4 терафлопс на стороне графического чипа.
Падение производительности составит более чем в 15 000 раз.
Чтобы понять, как такое возможно, нужно взглянуть на то, как инженеры Nvidia
спроектировали архитектуру Blackwell Ultra (чип B300), лежащую в основе
этого компьютера:
1. Nvidia физически «вырезала» блоки FP64 ради нейросетей Исторически серверные
ускорители Nvidia (такие как A100 или H100) были универсальными: они отлично
подходили и для ИИ, и для классических научных вычислений. Например, прошлое
поколение H100 выдавало солидные 34–67 терафлопс в строгом FP64. Однако в
поколении чипов Blackwell Ultra компания пошла на радикальный шаг. Чтобы
уместить на кремнии как можно больше блоков для сверхнизкой точности
(FP4/FP8), на которых работают современные нейросети, Nvidia удалила бо́льшую
часть конвейеров двойной точности. Соотношение производительности FP64 к FP32
упало до 1:64 (в серверных картах прошлого поколения оно составляло 1:2).
2. Забавный парадокс: центральный процессор быстрее видеокарты В основе этого ПК
лежит гибридный суперчип, который включает в себя не только видеокарту, но
и 72-ядерный центральный ARM-процессор Nvidia Grace. Вычислительная мощность
этого центрального процессора в формате FP64 составляет около 3.5 терафлопс.
Возникает парадоксальная ситуация: если вы запустите на этом «суперкомпьютере»
задачу, требующую двойной точности, его центральный процессор выполнит её почти
в 3 раза быстрее, чем гигантский графический ускоритель.
3. Что такое 1.3 терафлопса в наше время? Для понимания масштабов:
производительность в 1.3 терафлопса (FP64) выдает обычная
потребительская видеокарта RTX 4090, стоящая у многих геймеров. А
специализированные конкурирующие ускорители для суперкомпьютеров
(например, AMD MI300A) выдают в FP64 потрясающие 122 терафлопса на один
чип.
Итог DGX Station for Windows — это мощнейший, но узкоспециализированный
инструмент. Если вам нужно развернуть локально гигантскую языковую
нейросеть (типа ChatGPT) — он действительно выдаст сумасшедшие 20 петафлопс
и заменит собой серверный шкаф.
Но если вы посадите за этот ПК физика или инженера, которому нужно строго
просчитать в FP64 молекулярную динамику, аэродинамику самолета или
квантовую химию — эта машина будет работать со скоростью обычного ПК
десятилетней давности, выдавая суммарно (GPU + CPU) около 5 терафлопс
пиковой мощности.
да и хуй с ним, всё равно его только для нейронок и будут брать
Ну да, на fp64 вообще полный провал. А реально в расчётных задачах обычно 64 используют, 32 уж слишком грязно
Короче системы абсолютно разного назначения, сравнивать их флопсы смысла не имеет совсем, они просто разный смысл несут
там ещё игры заебись будут летать, там топовую rtx 6000 pro можно поставить. наконец пасьянс нормально разложу
само собой
Просто надо сразу обозначить, что абсолютно нельзя и дико сравнивать с кластерами, мол смотрите какой прогресс. Нет такого прогресса, есть техника для совершенно других задач.
а, ну так-то да
Вышла MiniMax M3
MiniMax выпустила M3 — открытую мультимодальную модель с упором на программирование и работу автономных агентов. Веса и технический отчет обещают выложить в течение 10 дней.
— Поддерживает окно контекста до 1M токенов за счет архитектуры MSA (MiniMax Sparse Attention), которая разбивает KV-кэш на блоки и снижает вычислительную нагрузку на токен в 20 раз.
— Работает нативно с текстом, изображениями и видео благодаря обучению на 100 трлн токенов перемешанных данных с нулевого шага.
— Управляет компьютером и умеет вести длинные сессии, самостоятельно тестируя и исправляя код без участия человека.
— Умеет работать как с включенным режимом thinking для сложных задач, так и без него — для скорости. Переключать режимы можно на лету при каждом запросе к API, цена за токены от этого не меняется.
Стоимость API привязана к размеру контекста. Запросы до 512K токенов стоят $0.60 за 1 млн на вход, $2.40 на выход и $0.12 за чтение из кэша. Для длинных контекстов от 512K до 1M токенов цена возрастает ровно в 2 раза ($1.20 вход / $4.80 выход). Первые 7 дней на запросы до 512K действует скидка 50%. Для всех запросов доступно 2 уровня обслуживания: обычный и приоритетный для защиты от задержек при высоких нагрузках.
Вместе с моделью обновили десктопное приложение MiniMax Code. Агенты внутри теперь динамически бьют большие задачи на этапы, умеют исправлять собственные ошибки в процессе и физически кликать по интерфейсу нужных программ на компьютере.
Также обновили подписку Token Plan. Доступно 3 тарифа с общим лимитом на генерацию текста, картинок и аудио: Plus за $20 (дают 1.7 млрд токенов в месяц), Max за $50 (5.1 млрд) и Ultra за $120 (9.8 млрд).
Бесплатно можно попробовать на арене
MiniMax выпустила M3 — открытую мультимодальную модель с упором на программирование и работу автономных агентов. Веса и технический отчет обещают выложить в течение 10 дней.
— Поддерживает окно контекста до 1M токенов за счет архитектуры MSA (MiniMax Sparse Attention), которая разбивает KV-кэш на блоки и снижает вычислительную нагрузку на токен в 20 раз.
— Работает нативно с текстом, изображениями и видео благодаря обучению на 100 трлн токенов перемешанных данных с нулевого шага.
— Управляет компьютером и умеет вести длинные сессии, самостоятельно тестируя и исправляя код без участия человека.
— Умеет работать как с включенным режимом thinking для сложных задач, так и без него — для скорости. Переключать режимы можно на лету при каждом запросе к API, цена за токены от этого не меняется.
Стоимость API привязана к размеру контекста. Запросы до 512K токенов стоят $0.60 за 1 млн на вход, $2.40 на выход и $0.12 за чтение из кэша. Для длинных контекстов от 512K до 1M токенов цена возрастает ровно в 2 раза ($1.20 вход / $4.80 выход). Первые 7 дней на запросы до 512K действует скидка 50%. Для всех запросов доступно 2 уровня обслуживания: обычный и приоритетный для защиты от задержек при высоких нагрузках.
Вместе с моделью обновили десктопное приложение MiniMax Code. Агенты внутри теперь динамически бьют большие задачи на этапы, умеют исправлять собственные ошибки в процессе и физически кликать по интерфейсу нужных программ на компьютере.
Также обновили подписку Token Plan. Доступно 3 тарифа с общим лимитом на генерацию текста, картинок и аудио: Plus за $20 (дают 1.7 млрд токенов в месяц), Max за $50 (5.1 млрд) и Ultra за $120 (9.8 млрд).
Бесплатно можно попробовать на арене
>MiniMax M3
хуета
на опенроутере доступен
https://openrouter.ai/minimax/minimax-m3
сейчас там недельная скидка, 50%
ради интереса попробую чуть позже сегодня на одной задаче, которую opus 4.8 хорошо сделала (на первый взгляд по крайней мере), а GPT 5.5 завалила
Это можно будет охуеть какие больше видеомодели дома запускать. Больше чем сиданс 2.0, ДОМА БЛЯТЬ. Ебало порномейкеров имаджинировали? Осталось дождаться годную видеомодель в попенсорсе, железо уже есть.
>железо уже есть
А деньги на него тоже есть?
>деньги
Точной единой цены от самой NVIDIA на базовую модель DGX Station for Windows в
официальных пресс-релизах не названо. Это связано с тем, что NVIDIA не продает
их в розницу напрямую обычным пользователям. Выпуском и продажей таких систем
занимаются OEM-партнеры компании (ASUS, Dell, HP, Gigabyte, MSI и
Supermicro).
Однако цены на партнерские решения, построенные ровно на этой базе (процессор
GB300 Grace Blackwell Ultra + 748 ГБ памяти), уже известны, и они
астрономические:
- MSI XpertStation WS300 (официальная реализация этой платформы от MSI)
получила рекомендованный ценник в
84 999 (около 85 тысяч долларов). У крупных корпоративных дистрибьюторов (например, SHI) эта же рабочая станция выставлена за 106 057.
- Аналогичная станция от сборщика Exxact (модель Valence DGX Station) стартует
от $94 011 в базовой конфигурации без дополнительных опций.
В переводе на рубли это означает, что подобный «ПК на стол» обойдется примерно в
8–10 миллионов рублей, и это без учета налогов, логистики и таможенных сборов (с
ними цена легко перевалит за 12–15 миллионов).
Почему так дорого? Несмотря на форм-фактор системного блока и поддержку
привычной Windows, это не потребительский компьютер. Начинка (748 ГБ
сверхбыстрой объединенной памяти HBM3e/LPDDR5X, чип GB300 и сетевые карты
ConnectX-8 со скоростью 800 Гбит/с) — это компоненты серверного уровня из
современных дата-центров.
Целевая аудитория этого ПК — крупные корпорации, AI-стартапы и исследовательские
лаборатории, которым нужно локально и безопасно обучать или запускать нейросети
размером до 1 триллиона параметров, не передавая секретные корпоративные данные
в облако. Для таких компаний заплатить $90 000 за рабочую станцию бывает
выгоднее, чем годами арендовать облачные мощности.
Через пару лет ценник снизится раза в два, а через 4 года, после прекращения дефицита памяти, ещё раз в 10. Как раз только к тому времени появятся годные видеомодели в опенсорсе. А до тех пор этот комп и нахуй не нужон.
У куртки странный вижн. В его понмании крупный системный блок - это уже workstation с ультимативной начинкой и ценой. А обычные потребители должны уходить от нормальных домашних ПК и пересаживаться на компактные коробочки, которые продаются сразу в сборе, с минимальными возможностями апгрейда (по лекалам ноутов).
Я конечно ничего против компактных пк не имею, но не с производительностью уровня RTX 5070. Вот если бы в такой коробочке была производительность хотя бы уровня 4090/5090 то тогда я бы я рассмотрел такое.
думаю лет через 5 на ebay бэушки по 3-4к бачинских продаваться, вот тогда и будем покупать
> Хуанг считает скорее всего на fp8
> раз он упоминает про то, что можно пускать модель на триллион
> 768gb
nvfp4
Реально есть шансы стать новой стандартной архитектурой ПК при условии, если нейронки будут доминировать в медиа. Когда рандомный васян станет запускать новые ААА со встроенной в них Геммой 5 (или каким-нибудь стандартизированным решением от Неувидии), например, на такой конфигурации, тогда это начнет вытеснять обычные ПК.
Сейчас это не особо нужно, всякие творческие задачи явно не для массового потребителя, а текущий уровень развития локальных нейросетей подразумевает именно это.
Все зависит от скорости и качества равития локалок и игровой индустрии, короче. Насколько быстро будут появляться и интегрироваться решения.
Сейчас просто перепрофилировали модели на ЛЛМ, а не на генерацию. Про видеогенерацию все как-будто забыли и мы видим регресс, по сравнению в 2025м годом. Судя по всему они упёрлись в потолок в 15 секунд.
В ближайшие годы никаких существенных сдвигов не ожидается. ИМХО
Будет новая модель раз в пятилетку выходить, а не каждые два месяца как сейчас.
Просто наступит застой и плато.
Потребителю и не нужны 5090 или 5080. Посмотри базу по железу в Стим, там некрокарты уровня 2060 распространены. 5070 рядовому потребитлю сейчас за глаза просто. Все работает почти на ультрах. Хули еще надо. 4к? Это хуйня без задач, даже промытые маркетингом это понимают отчасти. Куда еще можно двигаться теперь? Ну, добьют мощности до 400 Гц и 8к скоро, а дальше что? А дальше все, придется новую хуйню изобретать. Будт мощностями локалок меряться, вероятно. У кого сколько милилардов параметров влезло (на обраотку физики, анимации, симуляцию мира, характер НПЦ). Как сейчас меряются в локальном треде, то же самое будет у потребителей лет через n (сложно прогнозировать в текущих условиях, но думаю, что в районе 7-8).
Поясните для тех, кто не шарит. 1Т параметров - это что-то уровня ГПТ 3 или уже ГПТ 4о?
А чё он сравнивает с х86, если все уже давно на х64 архитектуру давно перешли?
Так чё, получается, что это просто дорогая игрушка для кумовских ролеплеев?
Без разницы, сколько параметров, вопрос в том, насколько они качественные. Если современное состояние архитекутры брать, то это топовая нейронка уровня Gemini 3. А какая-нибудь Гемма 4 с 30 миллиардами параметров обходит по качеству ответов старые сетки уровня 4o, где их как раз и было в районе 1 триллиона примерно.
Короче будет галлюцинирующая хуйня
Когда контекст моделек поднимется? Или нерешаемая задача в ближайшие 10 лет? Чето ощущение зимы от этих +5% к производительности. Смысл какой когда через час работы иишка в прожорливого лоботомита превращается.
х86-64
Лорпук для кого придумали?
Иишке надо информацию - она добавилась в память. Нинада - не добавилась
/n
Список моделей и их общее количество параметров (по порядку слева направо на графике):
Kimi K2.6 — 1 трлн параметров
MiMo-V2.5-Pro — 1,02 трлн параметров
DeepSeek V4 Pro (Max) — 1,6 трлн параметров
GLM-5.1 — 744–754 млрд параметров
MiniMax-M2.7 — 230 млрд параметров
DeepSeek V4 Flash (Max) — 284 млрд параметров
Qwen3.5 397B A17B — 397 млрд параметров
Mistral Medium 3.5 — 128 млрд параметров
Gemma 4 31B — 31 млрд параметров
NVIDIA Nemotron 3 Super — 120 млрд параметров
gpt-oss-120b (high) — 117 млрд параметров
gpt-oss-20B (high) — 21 млрд параметров
gpt-oss-120b (low) — 117 млрд параметров
K2 Think V2 — 70 млрд параметров
gpt-oss-20B (low) — 21 млрд параметров
Llama 4 Maverick — около 400 млрд параметров
из опенсорс топов не запустит только DeepSeek V4 Pro (Max)
это примерно между Gemini 3.5 Flash и GPT-5.4 mini
Поясните, есть ли смысл в ближайшие годы срочно устраиваться в офис и строить какую-нибудь карьеру, чтобы когда нейроночка начнет заменять всех, обзавестись хотя бы навыками/связями, которые авось пригодятся в дивном новом мире? Или лучше учиться руками работать?
Ты нихуя не угадаешь. Медитацию лучше качни, чтобы не трястись.
Офисобыдло первым и отъедет. Если тебя можно за пару месяцев чему-то научить в офисе, то и нейронку можно.
А робота нельзя. Научат на пару-тройку лет позже. Итог будет тем же.
будет много новых профессий связанных с кастомизацией и адаптацией роботов к разным технологическим процессам. уловный кабан захочет заменить людей на роботов, а ты ему поможешь
На офисных нейронки строят, которые автоматом работу выполняют, так что лишних офисных поувольняют. Это будет первым делом, года 2. На руками работать строят армии роботов, так что лишних ручных работников тоже поувольняют. Сильно дольше чем офисные они не проработают, может на пару лет дольше. Наверняка останутся какие-то нишевые профессии, куда автоматизация будет долго добираться из-за низкого спроса и узкой специализированности, но в такие ты только по большой удаче попадешь. Ну и как Ямпольский в последнем интервью сказал - шлюхи уйдут с рынка последними.
А что если нейронки заменят кабанчиков раньше, чем обычных работяг?
Вот не факт, кстати. Шлюхи могут улететь в числе первых, достаточно одного успешного стартапа робототехники в области секс-услуг. Тема горячая, между полами разлад, есть востребованность. А сферу достаточно активно развивают, постоянно что-нибудь в новостях мелькает. Намного чаще, чем про шахтеров каких-нибудь. Про роботов-шахтеров что-нибудь слышали? Суслика видели? Его нет.
> в офис ... руками работать?
Ну можно в офисе плиточником-гипсокартонщиком работать, делать ремонты офисов например.
запустит, квантованную
Работай тем кем реально хочешь, либо смотри вакухи самые выгодные из того что уже умеешь то есть чтобы прям завтра пойти вкалывать, на остальное не ориентируйся, в 80е инженеры были нужны, в 90е юристы экономисты, в 00е офисные воротничик, в 10е анальники и сммщики. все это пыль.
Имитация полностью живого сложная задача. Сейчас усилия индустрии только в имитации рутинных задач - офисные либо физические производственные, что и составляет львиную долю всей роботы. Это на порядок легче, чем имитировать живое со всей его психологией, сложностью и реакциями. Профессии, где сильная зависимость от личных взаимодействий и психологии, защищены до появления AGI/ASI.
Какого блять стартапа? Завтра кожу изобретут и искуственные органы? Или может электропопугай перестанет одни и теже слова повторять после часа разговора?
>лошадь на двигателе внутреннего сгорания решительно невозможна
Это еще не скоро будет, поменьше "новостей" читай.
Не нужна полная имитация организма, нужно достаточное поверхностнео сходство без зловещей долины и базовый социальный функционал. Будет востребован качественный обман, а не достоверное воспроизводство. Во всяком случае, на первых порах этого будет достаточно.
Вы, вероятно тоже не задумываетесь, как у девушки печень или кишечник работают, на месте ли сердце, и есть ли они вообще, когда с ней общаетесь.
Люди романы и поебушки уже просто с чат-ботами крутят, этого достаточно для самообмана. Хватит того, что с той стороны будет немного видимости эмпатии и заинтересованности исходить, чтобы кошельки расстегнулись настежь.
>Шлюхи могут улететь в числе первых
Вот прям совсем нет. Даже если (когда) сделают роботян, шлюхи останутся востребованы, т.к. живая пизда всяко будет лучше, чем кукла, пусть и очень сложная. Вот когда прогресс дойдет до того, что роботы-лолисички будут с теплой влажной писечкой, реалистичными волосами, теплой мягкой кожей, с телом, которое двигается как человеческое и нейросеточкой, которая со временем общения с конкретным пользователем подстраивается под него, вот тогда шлюхам можно напрячься.
Но до этого еще не прям скоро, если сингулярность наступит, то такое в 40-х годах можно ожидать. А еще не забудьте про мощнейшее политическое сопротивление этому, т.к. роботян = угроза женщинам и угроза плодячке (с которой правда женщины и сейчас не справляются)
А тебе да, ручками. Любая офисная хуйня либо меняется нейронками, либо на тебя взвешивают обязанностей в 100 раз больше, хули, раз уж нейронками пользуешься. Да и с темпами прогресса первый вариант, при котором офисного работника можно турнуть и всё целиком повесить на нейронку - очень даже вероятен в очень ближайшем будущем. На работе руками ты продержишься еще года 3-4 точно (до этого момента вряд ли до России в нужном количестве дойдут роботы, которые заменят скажем плиточников). Да и руками сейчас можно зарабатывать больше, чем в офисе.
Вы чё рофлите, какие нах роботян, я уже готов расстегнуть кошелёк настежь онли для видосов, в принципе даже роботян не нужна, вот только все порнушные модели на venice ai какая то хуйня на 10 сек с артефактами и деревянными движениям
уже почти год прошел с опуса 4.6 и до сих пор ниче не выкатили больше годного
4 месяца прошло
К шлюхам не только ебаться ходят, во всяком случае точно не все. Ходят за эмоциями, разрядкой. Но какую разрядку можно получить с шаболдой, у которой профдеформация на фоне постоянной механической ебли? Ровно по таймеру поебался и сдристывай. Роботы в один момент окажутся дешевле и способнее в этом отношении. Конечно, сразу не выдавят всех. Но людям придется адаптироваться, либо уходить из сферы.
Про политику верно, но такое не везде будет. Да и черный рынок никто не отменял, проституция так-то легальна в паре-тройке стран, но че-то ее все равно дохуя.
Как там с РЫВКАМИ и ПРОРЫВАМИ у клода? Слышал сделали новый бля-буду пиздатый бенчморк в котором новый попус выигрывает на все 100%, и в котором опять забыли о существовании дипсисиков и прочих китайцев. А еще цензурнутый в пиздятину пыпос на подходе.
Я не спорю что будет, я просто уверен, что шлюхи реально почувствуют на себе удар по доходам из-за сингулярности с роботян самыми последними.
Нет, просто это же тред обсуждения шлюх и рынка труда, верно? Там сверху еще какие-то непонятные полотна текста, но это пох.
Чатжпт подсказал хуангу
отказаться от всех этих 80 90 видюх и выпускать ТОЛЬКО спаенные цпу+гпу ноуты как стационарники
все кончилась эпоха личных кастомных пк
дальше будет реклама - не хочешь менять весь свой нвидиа пк ради повышения мощностей? просто арендуй виртуальный пк на нашем сервере!
ну а потом вовсе оставят только пк по подписке
Игровой сектор по-прежнему есть, и на него тоже надо работать. Видеокарты как вычислители не только для ИИ по-прежнему нужны. Потенциальные конкуренты по-прежнему что-то могут придумать, в том числе под ИИ. Сектор малого ИИ, где железо до 10, а то и до 5 тысяч долларов, по-прежнему очень привлекателен, в первую очередь за счёт массовости.
Здесь просто важно застолбить нишу. Меня больше смущает коллаборация с Майкрософт. По-моему решения такого ценового класса подразумеваются больше серверными, а какую вообще пользу может принести навязывание сомнительной ОС вот вопрос.
Интеграция с ОС нужна для лёгких чипов, когда ИИ выполняет какие-то лёгкие и дешёвые задачи.
Вот кому действительно надо напрягаться от этих решений NVidia, так это OpenAI/Anthropic. Потому что это замах на то, чтобы оставить их без важной части рынка. Многие компании могут предпочесть использовать свои решения, локальные, вместо облачных сервисов. Конечно всё равно разница в уровне, но на этом уровне уже не такая большая.
Ты на этом ПК сможешь крутить любую современную игру или аналогичную в дальнейшем, да еще и с нейронками. Хоть обыграйся. Индустрия дальше пойдет, в виртуальную реальность, например. Вот там придется подписку оплачивать скорее всего, да. Но классику у тебя уже никто не заберет. Ты не выдержишь на старье сидеть и побежишь свои дофаминовые рецепторы жечь в новой хуйне, да? Я может тоже побегу, еще не решил.
Дополню. Если не игра нужна, то что? ПК - это давно уже мультимедийный центр, причем центр этот уже и развалился на куски в виде различных смартфонов, приставок и прочей ебалы. Под серьзные задачи все равно рабочие станции собирали всегда. Аналогом будет другая коробка от Невидии, побольше. Хотя, опять же, для классических задач, кроме полноценной науки, может быть, современные ПК уже избыточны. А уж на этих коробках новых тем более будет хватать мощей для этого.
да кто тебе даст купить это все
нвидиа это b2b теперь, как и любая компания железа
можно мечтать только об объедках, которые скорей всего будут тыквится перед сливом или вовсе никогда не выходить из оборота на людской рынок пока не сломаются, даже китай будет только под корпы все это делать нет нужды делать это для обычных людей, буквально нет профита
объедки будут прыгать от большего кита к меньшему, а люди что, у людей денег нет, они в подписочном ипотечном аду, на людей в постИИ мире больше нет смысла работать, только на корпорации, корпорации для корпораций, хорошо живут только сотрудники и владельцы корпораций
Вот бы мне ипотечный корпоративный ад как в США лол. Я то привыкший и руками и головой работать. Американский замер и минианал на такое не способен. Их убедили, что они живут плохо, их никто не учил въябывать даже минимально.
А ты это инфантильное тупое нытьё слушаешь и принимаешь за истину, но при этом живёшь в худший условиях по сравнению с ними. Не зря у нас главный фольклорный архетипический персонаж это буквально местный дурачок. Пиздец.
Там буквально каждый ебучий шахтёр, сантехник или мент может себе на ИИ мощности заработать. Но сомневаюсь, что им виртуальный мир интересен будет.
Если она упустит рынок пользователей, туда придет еще кто-то. Хоть один рынок пустым остался при сохраняющемся спросе? Либо Нвидия, либо еще кто-то. Ноутбучную архитектуру они заявили? Да. Это кому, бизнесу? 128 Гб Рамы? Серьезно? Если скурвится со временем, то и хуй с ней. Найдутся те, кто займет место.
Стример PewDiePie выкатил проект для локального запуска ИИ-моделей и агентов
Один из крупнейших в мире блогеров продолжает перевоплощаться в AI-разработчика. Больше 10 лет он снимал летсплеи, прохождения и всякую развлекаловку и был самым подписываемым на YouTube, а потом – заинтересовался ИИ, и пошло-поехало.
В ноябре он объявил, что собрал себе суперкомпьютер для запуска локальных LLM за 20к долларов. Он призывал всех перестать пользоваться ChatGPT и остальными чат-ботами и переходить на локальные модели, чтобы не делиться своими данными с "нечестными" корпорациями и не переплачивать.
Затем он дообучил собственную модель, которая по какому-то бенчмарку даже превосходила фронтиры.
И вот сейчас – выпускает полноценную опенсорсную оболочку Odysseus для локального запуска агентов и моделей: https://youtu.be/rAzT5lcezPs.
Кратко, это попытка сделать полноценный self-hosted ChatGPT, то есть внутри интерфейс, память, инструменты, хранение данных, всякие агенты и тд. Модели можно подключать через Ollama, llama.cpp или vLLM, и давать им доступы на усмотрение.
За день его проект на GitHub набрал почти 18к звезд: github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus.
Ждем, когда уже вайбкодить начнет MrBeast
Один из крупнейших в мире блогеров продолжает перевоплощаться в AI-разработчика. Больше 10 лет он снимал летсплеи, прохождения и всякую развлекаловку и был самым подписываемым на YouTube, а потом – заинтересовался ИИ, и пошло-поехало.
В ноябре он объявил, что собрал себе суперкомпьютер для запуска локальных LLM за 20к долларов. Он призывал всех перестать пользоваться ChatGPT и остальными чат-ботами и переходить на локальные модели, чтобы не делиться своими данными с "нечестными" корпорациями и не переплачивать.
Затем он дообучил собственную модель, которая по какому-то бенчмарку даже превосходила фронтиры.
И вот сейчас – выпускает полноценную опенсорсную оболочку Odysseus для локального запуска агентов и моделей: https://youtu.be/rAzT5lcezPs.
Кратко, это попытка сделать полноценный self-hosted ChatGPT, то есть внутри интерфейс, память, инструменты, хранение данных, всякие агенты и тд. Модели можно подключать через Ollama, llama.cpp или vLLM, и давать им доступы на усмотрение.
За день его проект на GitHub набрал почти 18к звезд: github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus.
Ждем, когда уже вайбкодить начнет MrBeast
С радостью перейду на локалки от злобных корпоратов, жду новенький DGX spark или как там эта хуита за много деняк называется от этого умника, может еще деньгами 20к баксов мне выслать, я тогда сам куплю
>пыпос на подходе
А разве попуск 4.8, это не дистилл пыпоса для гоев? А сам пыпос чисто для внутряка и говермента ибо убыточная залупа где каждый токен это проданная почка.
10 к = 1,5% ?
Как-то жиденько.
Grok Imagine Video 1.5. Актёрская игра заметно хуже, чем у Сиданса. Ну и в драках очевидно тоже.
>1,5%
причем я уверен, что ради этого бенча они специально подобные задачи передрачивали раади прироста 1 процент
Ебааать.
Этот вот это они продают?
>оболочку
поясните что значит оболочка? типа графический html/js интерфейс с кнопочками?
>поясните что значит оболочка? типа графический html/js интерфейс с кнопочками?
Да, интерфейс ёбаный, как оллама, лмстудио, опенвебуй и т.п, накидываемый поверх чужих опенсорсных бекендов для нейронок. Их уже миллиард, а это ещё один никому не нужный навайбкоженный кусок говна.
Вслед за OpenAI Anthropic тоже подали заявку на IPO
Они объявили об этом сами, вот проект регистрационного заявления.
Теперь обе компании находятся на стадии одобрения заявок регулятором (Securities and Exchange Commission, в данном случае). Так как заявки конфиденциальны, финансовых деталей пока нет.
Формы были поданы стартапами с разницей в неделю, так что гонка за первенство по IPO продолжается.
А ещё активно гуляет теория, что Маск специально затягивал суд с OpenAI, чтобы успеть первому выйти на IPO, и тем самым собрать больше денег, потому что у инвесторов деньги не бесконечные, и они не могут их вкладывать во всё подряд. И теперь получается, что он реально раньше других выйдет на IPO
Они объявили об этом сами, вот проект регистрационного заявления.
Теперь обе компании находятся на стадии одобрения заявок регулятором (Securities and Exchange Commission, в данном случае). Так как заявки конфиденциальны, финансовых деталей пока нет.
Формы были поданы стартапами с разницей в неделю, так что гонка за первенство по IPO продолжается.
А ещё активно гуляет теория, что Маск специально затягивал суд с OpenAI, чтобы успеть первому выйти на IPO, и тем самым собрать больше денег, потому что у инвесторов деньги не бесконечные, и они не могут их вкладывать во всё подряд. И теперь получается, что он реально раньше других выйдет на IPO
Да пох на актёрскую игру, этот апи даёт генерить неплохую порнушку, гораздо лучше прошлой версии грока. Как раз как я заказывал, лол
Кабаны до сих пор некоторые не вдупляют что такое этот ваш интернет и рекламу дают на радио\в маршрутках, а ты про ИИ.
Я, блять, работу удалённо могу на 95% выполнять тупо из дома, у меня ВЕСЬ документооборот идёт в 1с - электронная почта - гугл диск.
Но начальнику надо чтобы я в офисе сидел-пердел 8 часов 5 дней в неделю, иначе он думает, что я нихуя не делаю, хотя работа ВСЯ, сука, выполнена.
А ты про ИИ, нихуя он ничего не заменит.
>начальнику надо чтобы я в офисе сидел-пердел
РАБотник должен быть попущен и унижен априори.
ПОДПИСОЧКА НА ЛЮБУЮ ИГРУ!
@
ЛОКАЛЬНЫЕ ПК БОЛЬШЕ НИНУЖНЫ!
@
ПОКУПАЕШЬ ПОДПИСКУ НА ГОД
@
МАМА Я ТЕПЕРЬ ИГРАТЬ БУДУ ВО ВСЕ ИГОРЫ!
@
ПЫПА ДЕЛАЕТ ОЧЕРЕДНУЮ МНОГОХОДОВОЧКУ
@
СОСАНКЦИИ НА СТО ЛЕТ, СТРАНУ ОТКЛЮЧАЮТ ОТ ИНТЕРНЕТА
@
СИДИШЬ ДРОЧИШЬ В ПРИСЯДКУ, Т.К. ЛОКАЛЬНОГО КОМПА У ТЕБЯ НЕТ
В ВК плей в Гостомельских Богатырей играть будешь, сюка
где примеры чекнуть?
Интересно, будет ли релиз спуда перед IPO для всех. Атропики зашкварились со своим несуществующим мифосом, может опенаи сделает ставку на него.
Какие, реализм или стилизация? И то и другое долбит нормально, верь мне, я тот ещё привереда. Возможен клиппинг конечностей если движуха с большим перемещением, и это максимум артефактов, если статичный кадр то вообще всё чётко. Следует промпту прям почти 1 в 1, в отличие от порногрока что был до 15 октября в прошлом году
этого дефать посадку
Ну в общем-то на видео все преимущества двуногих человекоподобных роботов, почему надо делать именно такие, а не всякую хуйню на рельсах\колёсиках как несколько тредов до этого тут писали. Окружающая среда сделана под двуногого, этот и по лестницам поднимается и в электрощиток залезет, а если ему сделать технологическое отверстие между ног то и потрахаться можно.
Так а нахуя две то? Можно ебануть как у пауков сохраняя все преимущества
Секс-куклы же не запрещают. Даже лоли-куклы. Причём их делают всё более и более качественными и человекоподобными. (пикрилтейд). И УЖЕ встраивают ИИ туда.
Причём вопрос реалистичности поведения\движений\эмоций и пр. - это вопрос ближайших пары лет, не больше.
Кожа, для роботов уже есть, которая передаёт тактильность, чувства\боль и пр.
Рынок сексуслуг - огромный. Прям ебейший. Поэтому его занимать будут в числе первых роботянками.
Потому что буквально каждому мужчине это можно продать.
А ещё с точки зрения закона это безопасно, т.к. рободевушка- не субъектна, поэтому робошлюхи будут законны. Также как и любая другая секс-игрушка.
Быстрее бы.
Настроить кастомную аниме-вайфу, прописать ей контекст и лор, поведение.
Мечта же. Еще искусственную матку дабы детей рожала и нас ждет ренессанс Белого Человека, плодачка пойдет пиздец как.
кстати, возможно твое начальника ии раньше чем тебя заменят. кабанчикам тоже пизда, останутся только олиграхи трилионеры
А зачем лишние ноги? Чтобы уменьшить отказоустойчивость? Чёб чаще ремонт делать? Чёб дороже стоило?
слоп, страшные косяки
озвучка тоже стрёмная, стандартные ИИ голоса от ютуба
в идеале 4 ноги нужно, как у собак, лошадей, проходимость намного выше, устойчивость, человек сильно ограничен из-за своих двух ног
Мозги робожены можно на ПК оставить. Тупо по вайфаю гонять нейронку, задержка будет минимальная, так как близко.
Лол, наоборот две ноги нам дали преимущество
У человека с чисто со стороны физических возможностей ровно 1 преимущество - выносливость и оно не благодаря ногам.
Мы встали полноценно на две ноги не так давно и куча багов еще, погугли охуеешь это самая несовершенная наша часть
Раньше мозги жены в салоне красоты оставались. Теперь на ПК. Не совсем на месте, но все же ближе к среднему положнию тела в пространстве. Эволюционный сдвиг.
Причина по которой у нас две ноги - это потому что эволюционно невозможно было бы вырастить две дополнительные конечности для формирования рук. Прямохождение это костыль возникший в результате того, что нужно было формирование рук для хватания и использования инструментов. Считать что результат эволюции это лучшее решение не стоит, эволюционный алгоритм всегда выдает лишь лучшее локальное решение, а не лучшее решение в целом. Теоретически 4 ноги дадут лучшую устойчивость, но в идеале нужно эксперементировать и находить решения не представленные в природе, лучшее решение где-то в другой стороне.
мимо
Не дали. Развитые руки дали преимущество, руки сделали человека человеком. Развитые кисти рука. Две лапы переквалифицировали в руки.
При передвижении же нехватка опорных ног очень сильно ограничивает.
Ограничивает что? Тебе что надо? Скакать как кентавр в поле, из лука в овец стрелять?
Кентавры не смогут пользоваться городской средой. Для этого надо перестраивать вообще всё. Но тогда обычные люди не смогут этим всем пользоваться.
Совсем не факт, что такие роботы будут везде разрешенны, а подделаные под несовершеннолетних — тем более:
Германия:
Журнал правовой практики
https://www.lto.de/recht/hintergruende/h/sexpuppen-besitz-strafbarkeit-kinderpornografie-sex-irrationale-kriminalpolitik
С июля 2021 года хранение секс-кукол с детской внешностью является уголовно наказуемым. Однако использование такой куклы никому не причиняет вреда. Этот состав преступления является ярким примером нерациональной криминальной политики
Состав преступления не прошел экспертную оценку
Как и ранее в случае с составом преступления, связанного с детской порнографией, который был реформирован в рамках того же закона, а затем скорректирован коалицией «Светофор», в соответствии со статьёй 184b Уголовного кодекса (УК), Федеральный конституционный суд теперь рассматривает и положение статьи 184l УК. Была введена новая норма, которая предусматривает наказание за сбыт, приобретение и хранение секс-кукол, имеющих детскую внешность.
Эта норма по праву подвергается конституционной проверке, особенно в том, что касается уголовной ответственности за хранение (см. 2 BvR 1096/22 и 2 BvR 1097/22). Уже в ходе законодательного процесса проявилось противостояние между эмоционально-ориентированной и научно-ориентированной линиями, в соответствии с которыми — что было неожиданно, поскольку это фигурировало только в правительственном проекте — предусматривалась уголовная ответственность в отношении таких кукол. Эксперты, высказавшиеся по этому поводу на слушаниях по закону в правовом комитете Бундестага, почти единодушно и с помощью четких, порой разгромных слов отвергли уголовную ответственность. Их не услышали.
Переведено с помощью DeepL.com (бесплатная версия)
Значительное расширение сферы уголовной ответственности
Проблема заключается, во-первых, в значительном расширении сферы уголовной ответственности: в случае владения такой куклой — а также её использования — отсутствует реальная жертва и вредное внешнее воздействие (инкриминируемых) фантазий. Положение сводится к тому, чтобы наказывать «непристойные» фантазии, которые, однако, не имеют внешних последствий – и не должны их иметь. И на самом деле дело идет еще дальше в случае наказуемости за простое хранение, при котором фактически даже не требуется «реализация» фантазий (то есть действия, сходные с мастурбацией, с использованием куклы).
Однако законодательный процесс показал, что рациональные и междисциплинарные, в частности психологически обоснованные аргументы против «моральных» и морализаторских лозунгов («невыносимо», «извращенно», «отвратительно» и т. д.) не принимаются во внимание.
Утверждения о том, что куклы и имитации детей или частей детского тела могут косвенно способствовать сексуальной эксплуатации детей; утверждение о том, что их использование снижает порог сдерживания от совершения актов сексуального насилия в отношении детей и может пробудить желание теперь действительно – после «тренировки» – совершать сексуальные действия с детьми в реальности, лишены обоснования и игнорируют результаты психологических исследований.
Общее подозрение без научного обоснования
С другой стороны, проблематично и опасно, когда для обоснования криминализации выдвигаются непроверенные и даже не обнародованные аксиомы, которые сами по себе не «доказаны». Ведь нет никаких доказательств того, что использование кукол наносит или нанесет вред человеку. Здесь подразумевается некий автоматизм, формулируется общее подозрение – без каких-либо научных оснований.
Ни до, ни после принятия закона законодатель не проявлял и не проявляет интереса к тому, чтобы выйти за рамки простых утверждений и научно выяснить целесообразность данного положения. Например, как обстоит дело со снижением барьера сдерживания, с якобы угрожающим переходом от использования кукол (как уже говорилось: само по себе владение ими было бы еще более далеко идущим аспектом) к фактическому «деловому правонарушению», к сексуальному надругательству над реальным ребенком. Показательно, что заказанное исследование Научной службы Бундестага игнорируется так же, как и фактически известные психологические исследовательские проекты и выводы. Также было отказано в проведении оценки.
То, что ранее считалось «извращенным» и «отвратительным» и подвергалось стигматизации, теперь признается уголовно наказуемым. При этом совершенно ясно, что окончательных эмпирических данных о влиянии использования таких предметов на фактические случаи насилия над детьми нет. Решающим фактором является «впечатление, что, по крайней мере, такой риск существует».
Использование может уберечь от преступности
Хотя с точки зрения психологии в целом нельзя считать, что утверждение о снижении барьера сдерживания и угрозе нападений в реальном мире соответствует действительности, результаты психологических исследований (проведенные в Германии под руководством Эссенского института судебной медицины и сексуальных исследований) показывают, что у людей, имеющих сексуальные предпочтения, которые они никогда не смогут реализовать легально, была отнята до сих пор легальная возможность заместительного удовлетворения.
Тот факт, что этот суррогат вполне может оказывать защитное действие и, таким образом, представлять собой защиту от действий в ущерб детям, не признается или игнорируется законодателем.
Цитаты в публикациях, посвященных этим исследованиям, ярко отражают страдания и отчаяние затронутых лиц. В том числе и в связи с последующей криминализацией и возникающей тревогой: что же теперь? Возможно, прибегнуть к незаконной, наказуемой детской порнографии?
Если использование кукол способствует и может способствовать защите детей, а также оказывает защитное и профилактическое воздействие, то возникает вопрос: действительно ли с помощью данного законодательного положения и криминализации можно достичь намеченной или заданной цели защиты детей? Кроме того, криминализация лишает психологическую науку возможности проводить дальнейшие долгосрочные исследования и оценки. За исключением тех случаев, когда исследователь или испытуемый сознательно подвергают себя риску уголовного преследования.
Отсутствие нарушения правовых интересов
С точки зрения уголовного права особенно очевидно отсутствие нарушения правовых интересов, поскольку совершенно ясно, что обращение с куклой (не говоря уже о её владении) никоим образом не затрагивает право человека на сексуальную самоопределенность. Кроме того, отсутствует как непосредственная угроза, так и косвенное содействие созданию угрозы для детей. А утверждения о – совершенно неконкретной – угрозе (тренировка, подражание, снижение барьеров) не основаны на научных данных, а, напротив, игнорируют противоположные научные выводы.
В любом случае, норма, целесообразность которой не доказана научно, а напротив, даже вызывает сомнения, которая может даже оказаться контрпродуктивной с точки зрения фактически предполагаемой защиты детей, не соответствует конституционным требованиям и ожиданиям законодателя, приверженного принципам доказательности и рациональной криминальной политики.
In Ansehung dessen, dass die Nutzung von Puppen auch dazu verhelfen kann, reale Missbrauchstaten zu verhindern und dass es auch der Wunsch der Nutzer:innen sein kann, gerade nicht Täter:in zu werden und einem Kind zu schaden, muss man festhalten: Die Strafvorschrift ist menschenverachtend ist und stellt einen publikumswirksamen Reflex mit dem Strafrecht bei gleichzeitig fehlender Reflektion und Rationalität dar.
Autorin Dr. Jenny Lederer arbeitet als Fachanwältin für Strafrecht in Essen. Die Strafverteidigerin ist Mitglied im Strafrechtsausschuss des Deutschen Anwaltverein (DAV).
Bei dem Text handelt es sich um eine Zusammenfassung eines wissenschaftlichen Beitrags mit Literatur- und Rechtsprechungsbelegen, der in der Zeitschrift "StV – Strafverteidiger", Heft 2, 2025, erscheinen wird. Die Zeitschrift wird wie LTO von Wolters Kluwer herausgegeben.
Германия:
Журнал правовой практики
https://www.lto.de/recht/hintergruende/h/sexpuppen-besitz-strafbarkeit-kinderpornografie-sex-irrationale-kriminalpolitik
С июля 2021 года хранение секс-кукол с детской внешностью является уголовно наказуемым. Однако использование такой куклы никому не причиняет вреда. Этот состав преступления является ярким примером нерациональной криминальной политики
Состав преступления не прошел экспертную оценку
Как и ранее в случае с составом преступления, связанного с детской порнографией, который был реформирован в рамках того же закона, а затем скорректирован коалицией «Светофор», в соответствии со статьёй 184b Уголовного кодекса (УК), Федеральный конституционный суд теперь рассматривает и положение статьи 184l УК. Была введена новая норма, которая предусматривает наказание за сбыт, приобретение и хранение секс-кукол, имеющих детскую внешность.
Эта норма по праву подвергается конституционной проверке, особенно в том, что касается уголовной ответственности за хранение (см. 2 BvR 1096/22 и 2 BvR 1097/22). Уже в ходе законодательного процесса проявилось противостояние между эмоционально-ориентированной и научно-ориентированной линиями, в соответствии с которыми — что было неожиданно, поскольку это фигурировало только в правительственном проекте — предусматривалась уголовная ответственность в отношении таких кукол. Эксперты, высказавшиеся по этому поводу на слушаниях по закону в правовом комитете Бундестага, почти единодушно и с помощью четких, порой разгромных слов отвергли уголовную ответственность. Их не услышали.
Переведено с помощью DeepL.com (бесплатная версия)
Значительное расширение сферы уголовной ответственности
Проблема заключается, во-первых, в значительном расширении сферы уголовной ответственности: в случае владения такой куклой — а также её использования — отсутствует реальная жертва и вредное внешнее воздействие (инкриминируемых) фантазий. Положение сводится к тому, чтобы наказывать «непристойные» фантазии, которые, однако, не имеют внешних последствий – и не должны их иметь. И на самом деле дело идет еще дальше в случае наказуемости за простое хранение, при котором фактически даже не требуется «реализация» фантазий (то есть действия, сходные с мастурбацией, с использованием куклы).
Однако законодательный процесс показал, что рациональные и междисциплинарные, в частности психологически обоснованные аргументы против «моральных» и морализаторских лозунгов («невыносимо», «извращенно», «отвратительно» и т. д.) не принимаются во внимание.
Утверждения о том, что куклы и имитации детей или частей детского тела могут косвенно способствовать сексуальной эксплуатации детей; утверждение о том, что их использование снижает порог сдерживания от совершения актов сексуального насилия в отношении детей и может пробудить желание теперь действительно – после «тренировки» – совершать сексуальные действия с детьми в реальности, лишены обоснования и игнорируют результаты психологических исследований.
Общее подозрение без научного обоснования
С другой стороны, проблематично и опасно, когда для обоснования криминализации выдвигаются непроверенные и даже не обнародованные аксиомы, которые сами по себе не «доказаны». Ведь нет никаких доказательств того, что использование кукол наносит или нанесет вред человеку. Здесь подразумевается некий автоматизм, формулируется общее подозрение – без каких-либо научных оснований.
Ни до, ни после принятия закона законодатель не проявлял и не проявляет интереса к тому, чтобы выйти за рамки простых утверждений и научно выяснить целесообразность данного положения. Например, как обстоит дело со снижением барьера сдерживания, с якобы угрожающим переходом от использования кукол (как уже говорилось: само по себе владение ими было бы еще более далеко идущим аспектом) к фактическому «деловому правонарушению», к сексуальному надругательству над реальным ребенком. Показательно, что заказанное исследование Научной службы Бундестага игнорируется так же, как и фактически известные психологические исследовательские проекты и выводы. Также было отказано в проведении оценки.
То, что ранее считалось «извращенным» и «отвратительным» и подвергалось стигматизации, теперь признается уголовно наказуемым. При этом совершенно ясно, что окончательных эмпирических данных о влиянии использования таких предметов на фактические случаи насилия над детьми нет. Решающим фактором является «впечатление, что, по крайней мере, такой риск существует».
Использование может уберечь от преступности
Хотя с точки зрения психологии в целом нельзя считать, что утверждение о снижении барьера сдерживания и угрозе нападений в реальном мире соответствует действительности, результаты психологических исследований (проведенные в Германии под руководством Эссенского института судебной медицины и сексуальных исследований) показывают, что у людей, имеющих сексуальные предпочтения, которые они никогда не смогут реализовать легально, была отнята до сих пор легальная возможность заместительного удовлетворения.
Тот факт, что этот суррогат вполне может оказывать защитное действие и, таким образом, представлять собой защиту от действий в ущерб детям, не признается или игнорируется законодателем.
Цитаты в публикациях, посвященных этим исследованиям, ярко отражают страдания и отчаяние затронутых лиц. В том числе и в связи с последующей криминализацией и возникающей тревогой: что же теперь? Возможно, прибегнуть к незаконной, наказуемой детской порнографии?
Если использование кукол способствует и может способствовать защите детей, а также оказывает защитное и профилактическое воздействие, то возникает вопрос: действительно ли с помощью данного законодательного положения и криминализации можно достичь намеченной или заданной цели защиты детей? Кроме того, криминализация лишает психологическую науку возможности проводить дальнейшие долгосрочные исследования и оценки. За исключением тех случаев, когда исследователь или испытуемый сознательно подвергают себя риску уголовного преследования.
Отсутствие нарушения правовых интересов
С точки зрения уголовного права особенно очевидно отсутствие нарушения правовых интересов, поскольку совершенно ясно, что обращение с куклой (не говоря уже о её владении) никоим образом не затрагивает право человека на сексуальную самоопределенность. Кроме того, отсутствует как непосредственная угроза, так и косвенное содействие созданию угрозы для детей. А утверждения о – совершенно неконкретной – угрозе (тренировка, подражание, снижение барьеров) не основаны на научных данных, а, напротив, игнорируют противоположные научные выводы.
В любом случае, норма, целесообразность которой не доказана научно, а напротив, даже вызывает сомнения, которая может даже оказаться контрпродуктивной с точки зрения фактически предполагаемой защиты детей, не соответствует конституционным требованиям и ожиданиям законодателя, приверженного принципам доказательности и рациональной криминальной политики.
In Ansehung dessen, dass die Nutzung von Puppen auch dazu verhelfen kann, reale Missbrauchstaten zu verhindern und dass es auch der Wunsch der Nutzer:innen sein kann, gerade nicht Täter:in zu werden und einem Kind zu schaden, muss man festhalten: Die Strafvorschrift ist menschenverachtend ist und stellt einen publikumswirksamen Reflex mit dem Strafrecht bei gleichzeitig fehlender Reflektion und Rationalität dar.
Autorin Dr. Jenny Lederer arbeitet als Fachanwältin für Strafrecht in Essen. Die Strafverteidigerin ist Mitglied im Strafrechtsausschuss des Deutschen Anwaltverein (DAV).
Bei dem Text handelt es sich um eine Zusammenfassung eines wissenschaftlichen Beitrags mit Literatur- und Rechtsprechungsbelegen, der in der Zeitschrift "StV – Strafverteidiger", Heft 2, 2025, erscheinen wird. Die Zeitschrift wird wie LTO von Wolters Kluwer herausgegeben.
сидеть дома за компьютером можно и в инвалидной коляске
Две ноги ограничивают при перемещении по сложной местности. Там человеку приходится использовать палки в качестве дополнительной опоры. Сложно на скользких поверхностях, много где ещё.
Две ноги это не эволюционное преимущество, а эволюционный недостаток. Преимущество это руки. Кстати плохо, что их всего две, а не четыре. Ограничивает очень сильно. Не понятно, почему роботам не делать дополнительные руки.
США:
https://www.reddit.com/r/Discussion/comments/1m692jw/the_future_regulation_laws_or_bans_on_sex_robots/?show=original
Они высказались по поводу квалификации использования любых секс-кукол или роботов как изнасилования следующим образом:
«Даже если секс-роботы будут запрещены в Австралии, вполне вероятно, что суды могут счесть такие правонарушения объективно менее тяжкими, чем сексуальные преступления против людей, и наказания, скорее всего, будут выноситься в нижней части диапазона наказаний, даже если максимальные меры наказания будут эквивалентны».
Они говорят о том, что владение полноразмерной куклой или роботом для взрослых (не детским) повлечет за собой такое же максимальное наказание, как и обвинение в изнасиловании человека, но поскольку речь идет о роботе, то, ВЕРОЯТНО, вам будет назначен более мягкий тюремный срок.
Похоже, что эти дискуссии в юридической, политической и академической сферах действительно ведутся, и уже существуют законы или законопроекты, которые, по-видимому, продвигаются в этом направлении, но я редко слышу, чтобы об этом много говорили; это не то, о чем люди заговорили бы в вежливой беседе, и это сложно обсуждать и в серьезном разговоре. Но прямо у вас под носом ведутся серьезные разговоры, которые определяют ваши права.
Переведено с помощью DeepL.com (бесплатная версия)
>Но тогда обычные люди не смогут этим всем пользоваться
совсем не понятно почему. Проблема кентавров, это слишком большая туша, но где кентавр пройти сможет, сможет и человек
Может ты и прав в целом, но это все требует ресурсов. Просто всего лишь нужно потреблять в 2-4 раза раза больше ресурсов на 1 юнит только на то, чтобы поддерживать все это.
К слову, какие-нибудь киберимпланты дадут в разы больше преимществ, чем эти биологические костыли. 8 рук, 5 ног, охуеть, Луноход-3 на Земле.
Две ноги - руки это способ адаптации под среду. Что она позволяла вылепить, то и вылепилось в ней.
Исправление, скопировал оригинал вместо перевода, вот конец статьи:
Учитывая, что использование кукол может также способствовать предотвращению реальных случаев насилия, а также то, что пользователи могут стремиться именно к тому, чтобы не стать насильниками и не причинить вреда ребенку, следует отметить: данная уголовная норма является бесчеловечной и представляет собой рефлекс, направленный на привлечение внимания общественности с помощью уголовного права, при этом лишенный глубокого анализа и рациональности.
Автор, д-р Дженни Ледерер, работает адвокатом по уголовному праву в Эссене. Этот адвокат-уголовщик является членом Комитета по уголовному праву Немецкой ассоциации адвокатов (DAV).
Данный текст представляет собой краткое изложение научной статьи с ссылками на литературу и судебную практику, которая будет опубликована в журнале «StV – Strafverteidiger», выпуск 2, 2025 год. Журнал, как и LTO, издается компанией Wolters Kluwer.
Они так мучаются с двумя ногами, чисто инвесторов дурить шоб как человек был
Что мешает делать триподов, устойчивость в разы лучше, меньше сил тратить на отладку падений
проходимость при этом как у двуногого
суть в том, что эволюция на самом деле сильно ограничена в возможностях, то, что есть, не обязательно лучшее. При этом у тела свои физиологические ограничения из-за биоматериалов, а у техники свои, и они другие.
Поэтому копирование человека это просто глупо. Но так проще людям, проще в том смысле, что легче сравнивать робота с собою, что может робот, а что люди. Но это игрушки.
Автомобили вытеснили лошадей. Но производители автомобилей вообще не пытались копировать лошадь, никак и ни в чём.
Как же я конечно проигрываю с этой хуйни, это пиздец.
В западных странах подростки садятся на гормоны, отрезают себе половые признаки, с 5 лет определяют свою сексуальную ориентацию и всё такое. Но вот куклы в форме детей? Ухххх баля, посадить всех!
Дополнительно проигрываю с того, что в той же ебнутой Австралии запрещено порно с женщинами с плоской грудью. Это прям вообще топ, чтобы спасти детишек, надо дискриминировать женщин, которым не повезло с сиськами!
Вообще интересно, что будет, если какая-нибудь супермелкая совершеннолетняя азиатка 140 см с 0 размером груди продаст права на использование своей фигуры и лица в качестве секс-куклы, то как будет обосновываться запрет на такие куклы? Тем, что взрослая женщина слишком похожа на ребенка и поэтому это плохо?
В скрепоносной взрослые садятся на 15 лет за аниме. За кем придут, понятно не повально. Потому что это по закону ЦП. Даже тексты ЦП, не то, что изображения.
Есть проблема доступности обучающего материала. Из-за ограничений текущей архитектуры ЛЛМ, можно учить только на примерах людей в плане приобретения полезных навыков.
Теоретически можно обучить передвижению хоть пятихвостого робота-жирафа, но он не будет уметь ничего, кроме как двигаться. Можно на него навесить мегафонов и сделать симулятор Сиреноголового для детей. Отличный стартап.
Потому что австралийцы просто ебанутые в плане законов. Там очень много такого, что касается цензуры и запретов всякого разного рода, вызывающих у адекватных людей недоумение, как минимум.
>Есть проблема доступности обучающего материала. Из-за ограничений текущей архитектуры ЛЛМ, можно учить только на примерах людей в плане приобретения полезных навыков.
Ноги тут при чем, какие охуенно полезные навыки люди исполняют ногами?
мимо
Обучающий материал человеческий в любом случае непригоден для роботов. Роботы это чисто внешне привлекательно. Для той же индустриальной автоматизации они не нужны, ведь очень давно и успешно автоматизируют много чего, и как-то обходятся без антропоморфных роботов.
Надо уметь преодолевать ограничения человека, а не копировать их.
И как вы угадали? ,-]]
Порнозвезда спасла мужчину от тюремного заключения
Нью-Йорк, 25 апреля — Порнозвезда помогла гражданину США избежать тюремного заключения в Пуэрто-Рико за хранение порнографии с участием несовершеннолетних, дав в суде показания о том, что на момент съемок фильма ей было на самом деле 19 лет.
Как сообщает New York Post, Карлос Симон-Тиммерман, уроженец Бруклина, предстал перед судом в Пуэрто-Рико по обвинению в хранении детской порнографии.
В августе прошлого года при прохождении контроля безопасности в аэропорту Сан-Хуана в его багаже был обнаружен DVD с порнографическим фильмом под названием «Маленькая Лупе Невинная».
Сотрудники правоохранительных органов заявили, что актриса в видео, порнозвезда Лупе Фуэнтес, была несовершеннолетней. В результате он был арестован.
В 2010 году актриса фильмов для взрослых Лупе Фуэнтес прилетела в Пуэрто-Рико, чтобы спасти своего поклонника Карлоса Симона-Тиммермана от тюремного заключения. Симону-Тиммерману были предъявлены обвинения в хранении детской порнографии после того, как пограничники обнаружили в его багаже фильм для взрослых.
Fuentes appeared in court to provide production records and her birth certificate, personally testifying that she was 19 when the video was shot. Her physical appearance and testimony successfully discredited the government's claims that the actress was a minor, leading prosecutors to dismiss all charges and saving Simon-Timmerman from deportation and mandatory sex offender registration.
Фуэнтес явилась в суд, чтобы представить документы о съемках и свое свидетельство о рождении, а также лично подтвердила, что на момент съемок видео ей было 19 лет. Ее внешний вид и показания позволили опровергнуть утверждения обвинения о том, что актриса была несовершеннолетней, в результате чего прокуратура сняла все обвинения, а Саймон-Тиммерман избежала депортации и обязательной регистрации в качестве лица, совершившего сексуальное преступление.
Хуйня. Как юрист говорю. Ни одного реального дела в принципе быть не может, т.к. это вещь. Как и манекен, как и бревно, если ты на нём нарисуешь лицо и сделаешь дырку.
C тем же успехом можно запретить продажу обычных кукол. А то вдруг этот кусок пластика кто-то будет ебать?
Тут отсутствует состав преступления и дело развалится ещё до суда. Сами куклы продаются в свободном доступе, что в РФ, что в других странах.
БТВ несколько лет назад были попытки ввести уголовку за хранение процессоров но это провалилось, т.к. в таком случае можно было бы посадить вообще любого у кого есть фото где он пиздюком на горшке сидит.
на самом деле тут всё проще, сейчас просто нарабатывают технологии по созданию человеко подобных роботов. Потому что наконец могут, это давняя мечта человечества. В древних фильмах, мультфильмах, историях, постоянно они присутствовали, это мечта.
Прямых задач нет при этом, в общем тут сначала наработают технологии, потом будут придумывать задачи.
Для реальной автоматизации и "замены людей" нужны совсем другие подходы, и там тоже развитие идёт.
Если ты про РФ то тут законы помягче. Тут даже хранение не запрещено.
Но есть распространение, кинул куда-нибудь аниме-картинку, и всё, уже состав. И хранение с целью сбыта, там эксперты определят, что цель была, и всё.
Законы ничуть не мягче. Понятно, что это скорее разовые случаи, но в западных странах всё то же самое
Я ни разу не видел, чтобы кого-то реально закрывали за аниме картинку или за простое хранение (не распространение).
Есть судебная практика?
В смысле непригоден, если обучают именно на нем.
Я читал про реальные случаи за аниме, достаточно давно. Причём в нормальных источниках, не здесь. Но это сейчас искать надо
Невозможно в принципе обучать робота на человеческих видео, там совсем другие проблемы
У роботов проблемы с "физическим интеллектом", контролем своего тела, это можно тренировать только на роботе, собственно человек тоже может только сам тренироваться
С видео есть критические проблемы с пониманием смысла, это даже проблема для видео моделей, когда там огромные стойки для анализа используются
Вот как их обучают, это когда сначала роботом дистанционно управляют, при этом робот накапливает какие-то обучающие данные, и потом уже может что-то делать самостоятельно. Вот для этого да, по идее человекоподобный робот удобнее, им проще управлять человеку
Да, именно поэтому сейчас индусам на производстве камеры на голову лепят, чтобы они свою работу снимали для накопления датасета. Потому, что так обучать нельзя.
Интересно, а кто-то из учёных в говне моечных проводил исследования на реальный вред/пользу таких кукол?
Не с правовой точки зрения.
Лепят для того, чтобы эти данные продавать. От компаний есть спрос на любые данные. Это не значит, что они полезны для обучения роботов.
Для чего они могут быть потенциально полезны, это для тренировки видео моделей, чтобы модели лучше могли воспроизводить физический мир, и чтобы лучше его понимать (это уже ближе к роботам).
Допустим храню свои детские фото в папке на компе, папка синхронизируется с Гугл диском. На Гугл диске на эту папку настроен доступ по ссылке чтобы родственники могли смотреть свои/мои старые фото. Такая ссылка утекает куда-то, доступ получают третьи лица в большом количестве. Кого садить за распространение?
После стрелялок же дети идут школы расстреливать, так и тут.
Тебя. Ты же организовал распространение, расшарил папку для родственников
Никого, распространение должно быть осознанным и прямым.
Тогда как оправдаться что оно не осознанное? У нас сначала вешают, а ты должен доказать обратное
>распространение должно быть осознанным и прямым
так у него осознанное и прямое
>настроен доступ по ссылке чтобы родственники могли смотреть
Так их потом, роботов, в симуляциях и тренируют. Спрос не на ровном месте, данные срущих бомжей компаниям не нужны, например.
Сейчас адский бум, мало кто осознаёт, что нужно, кому нужно, все пытаются срубить бабло, а бабла при этом жопой жуй. Вот кто-то придумал, чтобы повесить камеры на индусов и делать записи, чтобы потом продавать. Вдруг полезно. И это явно покупают.
Ты не понимаешь, что на рынке происходит. Компания, производящая кроссовки объявляет, что теперь будет заниматься датацентрами, не имея никаких мощностей и специалистов, и её акции сразу взлетают в несколько раз.
Сейчас вовсю говорят, что остро не хватает данных. Все так считают и не понимают даже, что за этим стоит. Вот поэтому продать кому-нибудь данные не проблема.
Так всегда происходит в стадиях пузырей. Так было во времена дот-комов. Так было во времена ипотечного кредитования. Так было во времена криптобума и NFT. Ты сам нагуглишь сколько миллионов долларов тратили на NFT работы? Там свыше 20 миллионов были цифры. Здесь та же ситуация.
Для роботов же эти данные бесполезны. Вообще. Для роботов нужны данные, что снимаются с датчиков самих роботов, с их камер, связи записей с их камер и датчиков с манипуляторов, и всё вот это вот
> Для роботов же эти данные бесполезны
Даун.
>чтобы спасти детишек, надо дискриминировать женщин, которым не повезло с сиськами!
>В ближайшие годы никаких существенных сдвигов не ожидается. ИМХО
>в потолок в 15 секунд.
Как сказать, как сказать.
https://www.youtube.com/watch?v=vfeETjcUpag
Вон, чел демонстрирует работу "режиссера" по склейке коротких видосов в один. Там даже интерфейс как в видеоредакторах, но в блоки можно хоть картинки ставить, хоть промпт.
У него фиговасто получилось, но я уже видел порноролики в минуту с гаком - и без заметных "склеек".
Короче: не обязательно наращивать длительность генерации одного видео, можно надрочить модели делать бесшовную склейку.
Хотя консистентность все еще остается невзятой высотой.
Генеральная прокуратура Флориды подала масштабный иск против OpenAI и Сэма Альтмана
Генеральная прокуратура штата Флорида официально подала гражданский иск против OpenAI и её главы Сэма Альтмана. Прокурор Джеймс Утмайер обвиняет компанию в сознательном распространении продукта, опасного для пользователей, и требует привлечь Альтмана к личной ответственности за причинённый жителям штата ущерб.
В иске зафиксировано десять пунктов обвинения: четыре связаны с недобросовестной торговой практикой, два касаются халатности, ещё два затрагивают нарушения законодательства о безопасности продуктов, плюс по одному пункту мошеннического представления и создания общественной угрозы.
https://x.com/AGJamesUthmeier/status/2061470543786942920
Документ описывает ChatGPT как систему, которая несёт "серьёзную опасность зависимости, когнитивного упадка, суицида, насилия и сопутствующего вреда".
В основе иска лежат конкретные случаи, произошедшие на территории Флориды. В прошлом году стрелок открыл огонь в Университете штата Флорида, убив двух человек и ранив как минимум шестерых. Согласно материалам дела, перед нападением он обсуждал с ChatGPT выбор оружия и способы привлечь внимание медиа.
Второй резонансный случай связан с убийством двух студентов Университета Южной Флориды в начале 2026 года. Материалы судебного разбирательства свидетельствуют о том, что предполагаемый стрелок получал от чат-бота советы о том, как скрыть следы преступления.
OpenAI на обвинения в причастности к первому случаю ответила заявлением:
Мы не несём ответственности за это страшное преступление, а чат-бот предоставлял лишь фактическую информацию, доступную в открытых источниках.
Схожие инциденты фиксируются за пределами США. В феврале в Британской Колумбии произошла массовая стрельба, унёсшая жизни восьми человек, в том числе детей. По данным судебного иска, стрелок регулярно переписывался с ChatGPT, а OpenAI даже пометила его аккаунт как связанный с "планированием вооружённого насилия". Вместо уведомления властей компания просто заблокировала учётную запись, после чего пользователь создал новый профиль и продолжил переписку.
В числе обвинений фигурирует и многолетняя проблема "галлюцинаций" ИИ. Иск указывает, что реклама OpenAI, расхваливающая возможности ChatGPT для фермеров и малого бизнеса, намеренно умалчивает о том, что система может ошибаться и генерировать ложную или бессмысленную информацию.
Ненадёжность ChatGPT опасна
Отдельно прокуроры атакуют практику "лести" со стороны чат-бота. Иск утверждает, что склонность ChatGPT соглашаться с пользователем и давать угодливые ответы – намеренная тактика для удержания аудитории. По мнению прокуратуры, такое поведение "ведёт к увеличению использования чат-бота, получению большего объёма обучающих данных и росту рыночной стоимости OpenAI".
OpenAI пока не прокомментировала новый иск. Ранее компания придерживалась позиции, что её системы создаются "с учётом безопасности на каждом этапе", а встроенные механизмы защиты "помогают людям, в особенности подросткам, когда разговор затрагивает чувствительные темы".
Параллельно Утмайер продолжает уголовное расследование в отношении OpenAI, начатое несколько месяцев назад. Всего против компании накопилось не менее восьми исков, связанных с инцидентами массового насилия или причинения вреда здоровью.
Генеральная прокуратура штата Флорида официально подала гражданский иск против OpenAI и её главы Сэма Альтмана. Прокурор Джеймс Утмайер обвиняет компанию в сознательном распространении продукта, опасного для пользователей, и требует привлечь Альтмана к личной ответственности за причинённый жителям штата ущерб.
В иске зафиксировано десять пунктов обвинения: четыре связаны с недобросовестной торговой практикой, два касаются халатности, ещё два затрагивают нарушения законодательства о безопасности продуктов, плюс по одному пункту мошеннического представления и создания общественной угрозы.
https://x.com/AGJamesUthmeier/status/2061470543786942920
Документ описывает ChatGPT как систему, которая несёт "серьёзную опасность зависимости, когнитивного упадка, суицида, насилия и сопутствующего вреда".
В основе иска лежат конкретные случаи, произошедшие на территории Флориды. В прошлом году стрелок открыл огонь в Университете штата Флорида, убив двух человек и ранив как минимум шестерых. Согласно материалам дела, перед нападением он обсуждал с ChatGPT выбор оружия и способы привлечь внимание медиа.
Второй резонансный случай связан с убийством двух студентов Университета Южной Флориды в начале 2026 года. Материалы судебного разбирательства свидетельствуют о том, что предполагаемый стрелок получал от чат-бота советы о том, как скрыть следы преступления.
OpenAI на обвинения в причастности к первому случаю ответила заявлением:
Мы не несём ответственности за это страшное преступление, а чат-бот предоставлял лишь фактическую информацию, доступную в открытых источниках.
Схожие инциденты фиксируются за пределами США. В феврале в Британской Колумбии произошла массовая стрельба, унёсшая жизни восьми человек, в том числе детей. По данным судебного иска, стрелок регулярно переписывался с ChatGPT, а OpenAI даже пометила его аккаунт как связанный с "планированием вооружённого насилия". Вместо уведомления властей компания просто заблокировала учётную запись, после чего пользователь создал новый профиль и продолжил переписку.
В числе обвинений фигурирует и многолетняя проблема "галлюцинаций" ИИ. Иск указывает, что реклама OpenAI, расхваливающая возможности ChatGPT для фермеров и малого бизнеса, намеренно умалчивает о том, что система может ошибаться и генерировать ложную или бессмысленную информацию.
Ненадёжность ChatGPT опасна
Отдельно прокуроры атакуют практику "лести" со стороны чат-бота. Иск утверждает, что склонность ChatGPT соглашаться с пользователем и давать угодливые ответы – намеренная тактика для удержания аудитории. По мнению прокуратуры, такое поведение "ведёт к увеличению использования чат-бота, получению большего объёма обучающих данных и росту рыночной стоимости OpenAI".
OpenAI пока не прокомментировала новый иск. Ранее компания придерживалась позиции, что её системы создаются "с учётом безопасности на каждом этапе", а встроенные механизмы защиты "помогают людям, в особенности подросткам, когда разговор затрагивает чувствительные темы".
Параллельно Утмайер продолжает уголовное расследование в отношении OpenAI, начатое несколько месяцев назад. Всего против компании накопилось не менее восьми исков, связанных с инцидентами массового насилия или причинения вреда здоровью.
>Кстати плохо, что их всего две, а не четыре. Ограничивает очень сильно.
Четыре (да и любое другое количество) потребовали бы перестройки всей биомеханики организма.
Две руки той же силы -- больше торс. Больше торс -- надо и ноги наращивать. Чтоб ноги нарастить -- надо больше жрать. А тут и закон квадрата-куба подключается...
Другими словами, в текущем форм-факторе человеку пара дополнительных биологических рук ничего не даст, ибо потребует ослабления пары существующих с очень сомнительными преимуществами.
Вот механику с каким-нибудь креплением в районе спины зафигарить (другого места просто нет) - это вариант.
> Генеральная прокуратура Флориды
Соснут, как и Маск
Я тоже читал, но все поголовно при детальном разборе оказывались лютой херней.
Уровня заголовка "Полиция задержала подростка в компьютерном клубе! Он играл за террористов..." - а когда разбирать начинаешь, оказывается что задержали за недавнюю кражу.
>искать надо
Вот и ищи.
Где-то полгода назад слышал от SemiAnalysis, что самые прибыльные компании в мире сейчас в 2027-м году и далее могут стать или еле-еле прибыльными, или вообще не иметь прибыли. Причина в том, что Google - Microsoft - Nvidia - Amazon - Meta (5 из 7 самых прибыльных) будут наращивать траты на датацентры, и все свободные деньги будут перенаправлены на AI.
Несмотря на то что Google за последние 4 квартала получили 195 миллиардов долларов чистыми (и обошли добывающую компанию Saudi Aramco, невероятно), они эти деньги пускают в дело, и на балансе последний раз когда я смотрел было ~$30B наличкой и ещё ~$70B ликвидом.
Но сливать их сразу в AI-гонку не хочется, и потому... третья самая дорогая компания в мире выпустит и продаст акций на 80 миллиардов долларов (это при том, что Google уже продавали столетние бонды), таким образом размыв доли всех держателей.
Ещё разок другой — и реально могут остаться без прибыли.
Интересен и тайминг — они это сделали до выхода SpaceX на IPO (и тем более до OpenAI/Anthropic), так что пока что деньги у инвесторов есть. Но вот на тех, кто станет публичной компанией последним, может и не хватить — сейчас это реальное переживание. Поэтому между OpenAI и Anthropic идёт не только гонка моделей, но и кто быстрее выйдет на биржу. Anthropic вчера подали заявку S-1, которую Комиссия по ценным бумагам и биржам США отсмотрит, чтобы не допустить нарушений.
Несмотря на то что Google за последние 4 квартала получили 195 миллиардов долларов чистыми (и обошли добывающую компанию Saudi Aramco, невероятно), они эти деньги пускают в дело, и на балансе последний раз когда я смотрел было ~$30B наличкой и ещё ~$70B ликвидом.
Но сливать их сразу в AI-гонку не хочется, и потому... третья самая дорогая компания в мире выпустит и продаст акций на 80 миллиардов долларов (это при том, что Google уже продавали столетние бонды), таким образом размыв доли всех держателей.
Ещё разок другой — и реально могут остаться без прибыли.
Интересен и тайминг — они это сделали до выхода SpaceX на IPO (и тем более до OpenAI/Anthropic), так что пока что деньги у инвесторов есть. Но вот на тех, кто станет публичной компанией последним, может и не хватить — сейчас это реальное переживание. Поэтому между OpenAI и Anthropic идёт не только гонка моделей, но и кто быстрее выйдет на биржу. Anthropic вчера подали заявку S-1, которую Комиссия по ценным бумагам и биржам США отсмотрит, чтобы не допустить нарушений.
Пару часов назад Anthropic рассказали, что расширяют Project Glasswing с 50 до 200 компаний (это те, кому будет доступен Mythos). Компании будут покрывать более широкий спектр критических организаций, обнаружение уязвимостей в которых может повлиять на десятки и даже сотни миллионов людей. В этом списке представлены компании из более чем 15 стран. Дальше будет ещё больше.
И сразу вслед за этим президент США подписал AI Executive Order, про который ходили слухи с месяц назад. В нём делается упор на кибербезопасность — федеральные агентства США теперь должны за 60 дней сделать приватный бенчмарк для оценки моделей. По нему будут оценивать, насколько далеко продвинулись модели, и сравнивать с некоторой планкой «критического» уровня — за последнее отвечает NSA.
Далее компании в добровольном порядке должны:
1) предоставлять доступ к своим модели до релиза, чтобы их оценили (только API, веса и код не нужны)
2) если модель хороша во взломах и поисках уязвимостей, то модель может быть предоставлена федеральному правительству в срок до 30 дней до публичного релиза
3) федеральные агентства должны использовать модель чтобы найти и исправить у себя уязвимости в критически важных системах
За всё платит DoD (DoW)
Отдельно в приказе прописано, что запрещается трактовать этот указ как введение обязательного государственного лицензирования или разрешительной системы для выпуска ИИ-моделей
https://www.anthropic.com/news/expanding-project-glasswing
И сразу вслед за этим президент США подписал AI Executive Order, про который ходили слухи с месяц назад. В нём делается упор на кибербезопасность — федеральные агентства США теперь должны за 60 дней сделать приватный бенчмарк для оценки моделей. По нему будут оценивать, насколько далеко продвинулись модели, и сравнивать с некоторой планкой «критического» уровня — за последнее отвечает NSA.
Далее компании в добровольном порядке должны:
1) предоставлять доступ к своим модели до релиза, чтобы их оценили (только API, веса и код не нужны)
2) если модель хороша во взломах и поисках уязвимостей, то модель может быть предоставлена федеральному правительству в срок до 30 дней до публичного релиза
3) федеральные агентства должны использовать модель чтобы найти и исправить у себя уязвимости в критически важных системах
За всё платит DoD (DoW)
Отдельно в приказе прописано, что запрещается трактовать этот указ как введение обязательного государственного лицензирования или разрешительной системы для выпуска ИИ-моделей
https://www.anthropic.com/news/expanding-project-glasswing
>в приказе прописано, что запрещается
Не ну раз в приказе написано, то не будем трактовать.
>Генеральная прокуратура Флориды
Это больше похоже на предвыборный иск покрасоваться перед молодежью недовольной ИИ, не забывайте, что в США скоро выборы
> покрасоваться перед молодежью недовольной ИИ
Пояснить кто там в америках больше не любит ии. Левые/правые?
Бля, ну триггерни ты нейронку, пусть она объяснит, нужны или нет. Роботы на них обучаются. Зачем им данные с датчиков других роботов или своих? Каких роботов? Что они умеют эти роботы изначально, откуда научились? Сами по себе? Зачем данные, чтобы что?
>не любит ии
все.
все любят аи*
пофиксил тебя братишка
Паджиты из Микрослопа выпукнули типа 7 новых моделей ии, в том числе MAI-Thinking-1 и другие модели изоброажений-голосовых и так далее. Ну это какой-то позор. А еще на китайцев гонят. Да они кожанок и всяких микрослопов на вечность обгоняют
https://microsoft.ai/news/building-a-hillclimbing-machine-launching-seven-new-mai-models/
https://microsoft.ai/news/building-a-hillclimbing-machine-launching-seven-new-mai-models/
ЛЛМ и роботы это не люди, методы, как-то применимые к людям, не работают на них совсем.
Во время ажиотажного бума не нужно искать рациональность. Сметают всё "эксклюзивное", даже если оно реально не нужно. Так было во время всех пузырей вообще.
Данные, как индусы что-то шьют, бесполезны. Роботу нужно смотреть своими "глазами", как ведут себя руки, как на это реагирует ткань, какие ощущения при этом (то есть показания датчиков), и вот исходят из этого обучаться.
К слову, шитьё очень сложная задача, и пока вроде бы не было продемонстрировано, чтобы роботы на это были способны. Как и масса других действий руками, сложных.
Ты гуглил, нет?
Да, отчасти ты верно говоришь. Когда бум, много всякой хуиты бывает. Но даже за НФТ стоит блокчейн как полезная технология. Да и сами НФТ хоть и были раздуты, все равно имеют ценность. В играх, например. Просто они еще не успели интегрироваться в массовые проекты. Плюс репутация скамины за ними еще не остыла. Со временем утрясутся по своим нишам.
Все, что собирают сейчас в виде данных рабочих не бесполезно. Что-то может быть действительно бесполезно. А что-то уже может устареть к тому моменту, как появится самообучющийся в реальном времени ИИ. Технология развивается быстро.
Но ты утрируешь.
Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред:
Активно репортите все нерелейтед посты кнопкой на сообщениях. Этот тред только про новости, не позволим троллям загаживать тред шитпостом и бесконечным словоблудием.
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📰 Главные новости ИИ
Anthropic выпустила Opus 4.8, «скромное, но ощутимое улучшение», которое тем не менее демонстрирует SOTA-результат 69,2% на SWE-Bench Pro, 57,9% на Humanity’s Last Exam с использованием инструментов и 1890 на GDPval-AA, сочетая новые успехи в честности с уровнями рассогласованности, которые соперничают с еще не выпущенным Mythos Preview, который Anthropic теперь обещает предоставить «всем нашим клиентам в ближайшие недели».
💰 Финансирование
Внутри проспекта эмиссии Unitree: Выручка растет, а прибыль падает по мере приближения слушаний по IPO на STAR Market. Unitree Robotics направляется на долгожданное слушание по листингу 1 июня с обновленным проспектом эмиссии, в котором подчеркивается тонкий баланс между взрывным ростом выручки и стремительно растущими расходами на НИОКР.
Deep Robotics подает заявку на IPO на STAR Market на 367 млн долларов после первого прибыльного года. Deep Robotics планирует привлечь 2,5 млрд юаней (367,4 млн долларов) на площадке STAR Market Шанхайской фондовой биржи, оценив компанию более чем в 1,5 млрд долларов.
Anthropic обгоняет OpenAI, становясь самым дорогим ИИ-стартапом, и приближается к оценке в 1 триллион долларов в последнем раунде финансирования.
Apollo и Blackstone продвигают долговую сделку примерно на 36 миллиардов долларов для покупки TPU Google с целью сдачи их в аренду Anthropic, при этом Broadcom обеспечивает поддержку крупнейших траншей, а финансовая инженерия теперь финансирует кремниевую инженерию.
Конкуренты перегруппировываются, поскольку Groq привлекает до 650 миллионов долларов для «второго акта» после того, как лицензионная сделка с Nvidia на 20 миллиардов долларов опустошила ее руководящую команду.
После сделки Nvidia на 20 млрд долларов, не являющейся аквайхиром, стартап по производству ИИ-чипов Groq, по сообщениям, привлекает 650 млн долларов
10 крупнейших раундов финансирования за неделю: Anthropic доминирует на фоне в целом более спокойной недели для мегараундов. На этой неделе пятилетний гигант в области генеративного ИИ привлек 65 миллиардов долларов в рамках раунда Series H, доведя свою оценку post-money до умопомрачительных 965 миллиардов долларов.
Следующим по величине финансированием стал раунд на 1 миллиард долларов для производителя инструментов разработки ИИ-ПО Cognition, что подняло его оценку до 26 миллиардов долларов.
XCENA — стартап с офисами в Южной Корее и США — этот чиповый стартап только что привлек 135 миллионов долларов, сделав ставку на то, что главное узкое место ИИ — это не вычисления, а память. Четырехлетний стартап разработал чип, который размещает вычислительные мощности гораздо ближе к DRAM — быстрым чипам кратковременной памяти, которые хранят данные, активно используемые процессором, — что позволяет выполнять рутинные операции с данными вблизи памяти, без дорогостоящих циклов обмена между CPU, GPU и памятью.
🤖 Робототехника
Figure заключает коммерческое соглашение с Catalyst Brands о масштабном внедрении человекоподобных роботов. Figure подписала коммерческое соглашение с Catalyst Brands о внедрении своих человекоподобных роботов следующего поколения в коммерческие дистрибьюторские и логистические сети. Внедрение начнется в дистрибьюторском логистическом центре Catalyst в Рино, штат Невада, где антропоморфные роботы будут сосредоточены на автоматизации физически тяжелых и рутинных задач по сортировке и упаковке в цепочке поставок.
EngineAI вступает в производственную гонку: один человекоподобный робот каждые 15 минут на новой базе в Шэньчжэне. EngineAI официально ввела в эксплуатацию свою базу интеллектуального производства в районе Наньшань города Шэньчжэнь, заявив о темпах производства одного человекоподобного робота каждые 15 минут. Компания стремится к «масштабным поставкам на уровне десятков тысяч единиц»,.
NVIDIA Research продвигает робототехнику от симуляции к реальному миру. Представленные на Международной конференции по робототехнике и автоматизации, восемь новых исследовательских работ NVIDIA Research показывают, как роботы, обученные в симуляции, переходят в реальный мир.
Человекоподобные роботы Figure получают работу в розничной торговле в логистическом центре Catalyst Brands в Рино, материнской компании JCPenney и Aeropostale
OpenAI запускает кампанию по найму сотрудников в свое подразделение робототехники для создания роботов для реального мира с использованием совместного проектирования аппаратного обеспечения полного стека и машинного обучения. Первые роботы будут поддерживать работников на инфраструктурных проектах.
Waymo выпустит Ojai, более просторное роботакси, созданное совместно с Zeekr от Geely, для публичных поездок без водителя.
⚖ Регулирование
Представитель Иллинойса обсуждает законопроект, который будет регулировать деятельность ИИ-компаний.
CNN подает в суд на Perplexity AI за незаконное копирование и распространение своих новостных материалов
ЕС готовит чрезвычайные полномочия для отмены контрактов на поставку микросхем во время их дефицита, в то время как IBM ставит 10 миллиардов долларов на создание надежного крупномасштабного квантового компьютера к 2029 году.
Основатели компаний используют решение индийского суда для возобновления критики рекламного бизнеса Google. Недавнее решение индийского суда против практики контекстной рекламы Google привлекло новое внимание после того, как основатели заявили, что конкуренты давно используют эту систему для переманивания клиентов и вынуждения компаний платить за защиту собственных брендов.
🏢 Приобретения
Asana приобретает StackAI, конструктора ИИ-агентов без кода.
📱 Приложения
Robinhood запускает агентский трейдинг и анонсирует кредитную карту для ИИ-агентов с кэшбэком 3%.
Производитель из центрального Нью-Йорка оседлал волну «золотой лихорадки» ИИ и удвоил мощности, чтобы удовлетворить взрывной спрос от дата-центров для ИИ.
Ознакомьтесь с реальными прототипами ИИ из Futures Lab. Несколько ярких проектов последних двух лабораторий включают:
Kanji Garden: Приложение, которое обучает японскому языку через иммерсивные, сгенерированные ИИ истории и визуальные образы вместо зубрежки.
SignFluent: Инструмент для изучения американского жестового языка в реальном времени, который обеспечивает мгновенную обратную связь по вашей технике исполнения.
MuscleMemory: Мобильный инструмент для тренировок по калистенике, который использует отслеживание с помощью ИИ-камеры для обеспечения мгновенной голосовой обратной связи по технике выполнения упражнений, помогая предотвратить травмы.
Этот ИИ-стартап будет убирать ваш дом бесплатно, чтобы обучать роботов будущего. Стартап по обучению ИИ Shift хочет убирать ваш дом бесплатно. Подвох — потому что, несмотря на то, что написано на их сайте, подвох есть всегда — заключается в том, что они будут записывать уборщиков, пока они моют, пылесосят, вытирают пыль, наводят порядок и стирают, и использовать эти записи для обучения роботов.
⚠ Безопасность ИИ
Push Security раскрывает детали вредоносной кампании LLMShare, злоупотребляющей общими ссылками ChatGPT и Claude. Злоумышленники используют функции обмена контентом на платформах ИИ-чат-ботов — ChatGPT и Claude — для доставки вредоносного ПО через страницы, размещенные на легитимных, доверенных доменах, распространяя вредоносные ссылки через спонсируемую вредоносную рекламу в поисковых системах.
Красная команда Института безопасности ИИ Великобритании взломала ChatGPT за шесть часов без специального доступа
Вредоносные пакеты npm, созданные с помощью Claude AI, эксфильтрируют файлы из каталога пользовательских данных Claude Code mnt в репозитории GitHub злоумышленников
Google внедряет автономную защиту от хакеров. Google Cloud представила новую платформу безопасности «AI Threat Defense», которая реагирует на быстрые атаки с помощью ИИ. Система не только обнаруживает уязвимости, но и с помощью ИИ-агентов самостоятельно пишет подходящий код для их немедленного устранения.