Рост центров обработки данных для искусственного интеллекта вызвал дефицит жестких дисков, достигнув беспрецедентного уровня - некоторые корпоративные HDD заказаны на два года вперед. Гипермасштабные провайдеры вынуждены срочно переходить на QLC SSD, так как традиционные накопители не могут удовлетворить возросший спрос. Эксперты отмечают, что этот сдвиг происходит на фоне общего сжатия рынка DRAM, усугубляющего ситуацию с компонентами для хранения данных.

Производители HDD, такие как Seagate и Western Digital, не успевают наращивать мощности из-за ограниченных производственных линий и логистических проблем. В то же время, QLC SSD, хотя и дороже на гигабайт, предлагают более высокую производительность и плотность записи, что делает их привлекательными для ИИ-приложений. Аналитики прогнозируют, что этот переход может ускорить внедрение новых технологий хранения данных в отрасли.

• Задержки поставок корпоративных HDD увеличились на два года.
• Гипермасштабирующие компании переходят на QLC NAND-SSD для обхода дефицита HDD.
• Рост спроса на SSD может привести к повышению их цен по всему миру.

• Статья поверхностна и искажает философию Ницше, сводя её к оправданию технологического прогресса.
• Ницше критиковал современную ему цивилизацию, а не защищал её; его идеи о создании ценностей используются некорректно.
• Технологии/AI разрушают старые источники смысла, подобно "смерти Бога", требуя создания новых ценностей изнутри.
• Пассивный нигилизм (отсутствие смысла) ведёт к активному, где нужно самостоятельно определять цели и ценности.
• Нигилизм несёт этические риски, так как может оправдывать любые действия, лишённые внутренней морали.

Роберт Глейзер провел эксперимент, используя агентный цикл «генерация-оценка-улучшение» для создания SVG-изображения пеликана на велосипеде. Модели получали доступ к Chrome DevTools для конвертации SVG в JPG и использовали зрение для самокоррекции. Тестируемые Claude Opus, Sonnet, Haiku, GPT-5 Medium, GPT-5-Codex и Gemini 2.5 Pro делали 4-6 итераций, самостоятельно решая, когда остановиться. Эксперимент основан на бенчмарке Симона Уилльсона, который используют даже лаборатории в маркетинге новых моделей.

Claude Opus добавил цепь и спицы, улучшив механическую достоверность; Sonnet делал тонкие доработки кривых и теней; Haiku за 6 итераций настойчиво исправлял пропорции. GPT-5 Medium и Codex показывали постепенное улучшение, а Gemini 2.5 Pro демонстрировал стабильные результаты. Ключевое открытие: модели способны к самооценке и самокоррекции без детальных указаний, сохраняя дух оригинального абсурдного запроса. Использование единого рендерера обеспечило объективность сравнения.

• Обсуждение показало, что модели, которые лучше всего справляются с задачей, — это те, которые могут эффективно итеративно улучшать изображение, а не просто добавлять детали.
• Участники обсуждения отметили, что большинство моделей не способны к качественной ревизии собственных работ, и это может быть связано с тем, что они не могут оценивать собственные результаты.
• Было высказано предположение, что в будущем может быть введена система, в которой одна модель генерирует изображение, а другая оценивает его и предлагает улучшения.

• OpenAI модель часто искажает лица и детали, придавая изображения оранжевый оттенок, что воспринимается как недостаток.
• Оценка качества генерируемых изображений субъективна: пользователи спорят о приоритетах (реализм vs стиль, цвета), что затрудняет объективное сравнение моделей.
• Gemini склонен возвращать изображения без изменений, Seedream поддерживает высокое разрешение, но меняет цветовую палитру, NanoBanana эффективен при условии совпадения стилей.
• Текущие ИИ-инструменты для редактирования изображений имеют ограничения и не всегда точно следуют запросам, что требует от пользователей адаптации и экспериментов.
• Появление генеративного ИИ вызывает дискуссии о будущем профессий художников и иллюстраторов, но мнения разделяются: одни видят угрозу, другие — эволюцию инструментов.

• Обсуждение началось с обмена приветствиями и благодарностями за гостевой пост, но быстро перешло к спору о том, был ли пост сгенерирован ИИ или нет.
• Участники спорили, стоит ли считать, что изображение в посте было создано ИИ, или это просто художественное произведение, и как это влияет на восприятие.
• Обсуждение затронуло тему того, что считается ли ИИ-генерированный контент приемлемым для блога, и какие правила следует соблюдать.
• В конце обсуждение вернулось к тому, что важность и ценность самой статьи и проблемы, которую она поднимает, а также качество и надежность проекта, который за ней стоит.

DeepWiki — это инструмент для индексации кода репозиториев, позволяющий "общаться" с их документацией через AI. Сервис использует Devin для анализа кода и предоставляет интерфейс для вопросов о любом проекте. Пользователи могут добавлять как публичные, так и приватные репозитории, получая мгновенные ответы по их структуре и функционалу. Это упрощает понимание сложных кодовых баз и ускоряет онбординг новых разработчиков.

На платформе уже доступны популярные репозитории, включая Microsoft VS Code (170k звёзд), Hugging Face Transformers (143k), LangChain (106k), SQLite (7.7k) и многие другие. DeepWiki позиционируется как решение для быстрого погружения в любой код без необходимости изучения документации вручную.

• Пользователи жалуются на качество автогенерируемой документации: она устаревшая, путает детали реализации с пользовательским API и содержит ошибки.
• Некоторые участники считают, что если проект и так плохо документирован, то LLM-инструменты не спасут ситуацию, а другие указывают, что даже при наличии хорошей документации LLM может давать неверные сводки.
• Обсуждается, что вместо попыток «автоматически документировать» код, лучше встроить LLM в IDE/editor и дать разработчику возможность взаимодействовать с LLM в процессе написания кода.
• Поднимается вопрос о том, что если проект не имеет достойной документации, то LLM не сможет помочь, и что вместо этого лучше встроить LLM в IDE/editor и дать разработчику возможность взаимодействовать с LLM в процессе написания кода.

Автор выражает крайнее раздражение по поводу получения скриншотов текста от коллег. По его мнению, это неэффективная практика, особенно когда речь идет о коде или ошибках в логах. Скриншоты лишают контекста — невозможно определить, в каком модуле находится код, что именно компилировалось или на какой строке произошла ошибка. "Какой модуль вообще этот код?" — вопрошает автор, подчеркивая, что ему приходится либо вручную вводить код в поиск, либо использовать AI-ассистента для поиска нужного модуля.

Вместо скриншотов автор предлагает копировать текст напрямую, отправлять файл целиком или давать ссылку на репозиторий, например на GitHub. Особенно раздражают скриншоты логов ошибок, где отсутствует критически важная информация. "Почему вы не могли просто скопировать весь лог ошибок?" — задается риторическим вопросом автор. Он призывает использовать скриншоты только для демонстрации визуальных проблем с отображением текста, а не для передачи самого контента.

• Обсуждение в основном вращается вокруг того, что скриншоты текста неэффективны и создают проблемы, но при этом они остаются популярным способом делиться контентом из-за ограничений платформ и отсутствия метаданных.
• Участники обсуждения подчеркивают, что скриншоты не передают контекст, не позволяют копировать текст, не позволяют поиску и не передают метаданные, что делает их неудобными для получателя.
• Некоторые участники отмечают, что скриншоты могут быть полезны для сохранения форматирования и подсветки синтаксиса, а также для быстрого обмена визуальной информацией.
• Участники также обсуждают, что OCR и другие инструменты могут помочь извлекать текст из изображений, но это не решает проблему отсутствия контекста и метаданных.
• В конце обсуждение переходит к тому, что в будущем может появиться формат, который будет передавать и текст, и метаданные, и визуальное форматирование, что позволит решить проблему.

• Обсуждение в основном вращается вокруг понятия «пространственный интеллект» и его связи с текущим состоянием ИИ, при этом подчеркивается, что конкретных технических деталей или методологий не раскрыто.
• Участники обсуждения выдвигают сомнения в том, что у компании есть что-то, кроме «собирать пространственные данные», и сравнивают это с ImageNet.
• Обсуждается, что текущие модели не могут обобщать физический мир, и что для этого нужно будет много вычислительных ресурсов.
• Также поднимается вопрос о том, что такое «пространственный интеллект» и как он будет развиваться в будущем.

Netflix опубликовал руководство по использованию генеративного ИИ в производстве контента, рассматривая эти инструменты как ценные творческие вспомогательные средства при прозрачном и ответственном применении. Компания ожидает, что все партнеры будут сообщать о любом планируемом использовании ИИ, особенно когда вывод включает финальные материалы, сходство с актерами, персональные данные или объекты третьих лиц, требующие письменного одобрения. Большинство низкорисковых случаев, следующих основным принципам, вряд ли потребуют юридической проверки.

Netflix выделил пять ключевых принципов: выходные данные не должны воспроизводить защищенный контент, инструменты не должны хранить или обучаться на производственных данных, сгенерированный материал должен быть временным и не входить в финальную версию, а ИИ нельзя использовать для замены актерских выступлений без согласия. Компания также предупреждает о случаях, всегда требующих письменного одобрения, включая использование проприетарной информации или создание ключевых творческих элементов с помощью ИИ.

• Netflix и другие студии продолжают настаивать на том, что не используют ИИ для замены актёров, но при этом продолжают использовать ИИ для замены актёров, что вызывает вопросы о том, что они могут быть нечестны в этом вопросе.
• Использование ИИ в креативной индустрии продолжает быть спорным вопросом, особенно когда речь идет о правах интеллектуальной собственности и о том, как ИИ может быть использовано для замены людей, которые создают контент.
• В то же время, когда ИИ используется для создания контента, это может вызвать вопросы о том, кто будет владеть правами на этот контент и как это может повлиять на будущее креативной индустрии.
• Использование ИИ в креативной индустрии может быть связано с этическими вопросами, особенно когда речь идет о том, как ИИ может быть использовано для замены людей, которые создают контент, и о том, как это может повлиять на будущее креативной индустрии.
• В то же время, когда ИИ используется для создания контента, это может вызвать вопросы о том, кто будет владеть правами на этот контент и как это может повлиять на будущее креативной индустрии.

• Обсуждение началось с восторга по поводу модели Omnilingual ASR, но быстро перешло к вопросам о точности, языковых ограничениях и этичности оценки "уязвимости" языков.
• Участники обсудили, что модель не работает с тональными языками, неясно, как она справляется с языками, имеющими мало цифровых ресурсов, и почему оценка "исчезающих" языков выглядит подозрительной.
• Разговор затронул требования к данным для обучения TTS, возможность создания TTS из ASR-модели, а также то, что в демо-версии TTS не используются SSL-модели.
• Также обсуждались вопросы лицензии и происхождения кода, а также то, что демо-версия может быть закрытым исходником.
• В конце обсуждение сместилось к тому, что для добавления нового языка требуется лишь "несколько примеров" и что это может быть использовано для создания TTS-модели.

Исследователи протестировали три ведущие AI-модели на способность решать Google reCAPTCHA v2. Claude Sonnet 4.5 показал лучший результат с 60% успешных решений, немного обогнав Gemini 2.5 Pro (56%). GPT-5 значительно отстал с результатом всего 28%, что связано с его долгим и медленным процессом рассуждений, приводящим к постоянным тайм-аутам. Тесты показали, что производительность сильно зависит от типа CAPTCHA: все модели лучше справлялись со статичными заданиями и хуже всего — с кросс-тайл задачами.

Анализ выявил, что GPT-5 страдал от избыточных и навязчивых рассуждений, генерируя больше "мыслительных" токенов и постоянно редактируя свои решения. Эта проблема усугублялась плохим планированием и верификацией. В отличие от этого, Claude и Gemini демонстрировали более сбалансированный подход. Исследование подчеркивает, что в агрессивных средах с реальным временем выполнения скорость принятия решений так же важна, как и глубина рассуждений — иногда переосмысление приводит к такому же провалу, как и недостаток анализа.

• Обсуждение показало, что современные модели всё ещё плохо справляются с задачами вроде cross-tile и reload, что подчеркивает ограничения текущих LLM в распознавании объектов и их границ.
• Участники отметили, что Google reCAPTCHA влияет на поведение пользователей, включая задержки в ответах, что может влиять на точность.
• Обсуждение подняло вопрос о том, что в будущем CAPTCHA может исчезнуть, если ИИ станет достаточно продвинутым, что ставит под вопросом саму необходимость CAPTCHA.
• Участники обсудили, что вместо CAPTCHA можно было бы использовать более дружественные к пользователю методы, такие как двухфакторная аутентификация или анализ поведения, которые были бы менее исключающими.

• Обсуждение вращается вокруг проблемы миграции legacy-систем (COBOL, mainframe) и использования ИИ для их документирования и переноса знаний экспертов.
• Участники обсуждают, что большинство компаний Fortune 500 по-прежнему используют mainframe и COBOL, и что это вызывает трудности при найме разработчиков и экспертов, которые понимают эти системы.
• Обсуждается, что вместо того, чтобы пытаться модернизировать или переписывать эти системы, более разумно было бы сначала перенести их на современные платформы, а затем уже заняться их рефакторингом.
• Также поднимается вопрос о том, что большинство попыток миграции заканчиваются провалом из-за потери институциональных знаний и отсутствия документации.

В предоставленном тексте отсутствует основное содержимое репозитория GitHub "jackdoe/pico2-swd-riscv", представлено только навигационное меню сайта. Судя по названию проекта, вероятно, это реализация интерфейса отладки SWD (Serial Wire Debug) для платформы на базе RISC-V, возможно, связанная с Raspberry Pi Pico 2. Однако без доступа к файлам проекта, README или описанию невозможно дать точное резюме.

Для создания качественного пересказа необходима информация о содержимом репозитория: описание проекта, схемы, исходный код, документация или обсуждения. Пожалуйста, предоставьте основное содержимое страницы проекта, и я подготовлю точное и ёмкое резюме в соответствии с вашими требованиями.

• Разработчики признают, что LLM-генерированный код лишает их ощущения «собственного» кода и ментальной модели, но считают это неизбежной ценой прогресса.
• Сообщество HN в очередной раз поднимает тему «вайб-кодинга» как симптома упадка ремесла и утраты смысла.
• В то же время, авторы поста отмечают, что даже при полном отказе от написания кода в пользу LLM, остаётся необходимость владеть базовыми навыками для верификации и рефакторинга.
• Обсуждение выходит за рамки самого феномена: участники затрагивают вопросы авторского права, лицензий и ответственности за сгенерированный код, а также то, как далеко может зайти эта тенденция.

В репозитории opencontainers/runc появился новый issue #4990 с названием "[rfc] LLM policy?", который инициирует обсуждение возможной политики использования больших языковых моделей (LLM) в проекте. Это RFC (Request for Comments), что указывает на начало процесса формирования официальной позиции команды разработчиков runc по отношению к ИИ-инструментам.

На данный момент в обсуждении нет конкретных деталей предложений, но сам факт появления такого RFC показывает растущую важность выработки подходов к использованию ИИ в open source-проектах. Команда runc, известного как реализация стандарта OCI для контейнеров, рассматривает необходимость создания правил для применения LLM в разработке кода, документации или других аспектах проекта.

• LLM-генерированный контент (PR, issue, code-review) уже перегружают open-source проекты, и это вызывает обеспокоенность, что они могут подорвать доверие и эффективность сообщества.
• Проекты сталкиваются с трудностью отличить автоматически созданный контент от человеческого, что усложняет модерацию и может отпугнуть новых участников.
• Некоторые участники предлагают, что вместо запрета LLM-контрибьюторов, проекты должны сосредоточиться на улучшении процесса ревью кода и тестов, чтобы поддерживать качество кода.
• Другие участники подчеркивают, что проблема не в самом LLM, а в низком качестве вклада, независимо от того, человек или машина его создала.

Выпускник компьютерных наук, выполнивший все «правильные» шаги для успешной карьеры — университет, отличные оценки, стажировки, даже запуск небольшого консалтинга — всё равно остаётся безработным. Несмотря на следование всем правилам и получению нужных навыков, автор сталкивается с «сломанным» рынком труда, где даже компьютерные специальности, считавшиеся надёжными, теперь показывают одну из самых высоких безработиц среди выпускников. Официальная статистика безработицы остаётся низкой, но плотность возможностей резко сократилась — тысячи одинаково подготовленных соиск соревнуются за ограниченное количество вакансий.

За экономическими циклами, такими как повышение процентных ставок, скрывается более глубокая трансформация: капитал обнаружил, что программное обеспечение, роботы и офшорный труд можно эффективно комбинировать. Хотя ранние прогнозы о массовой автоматизации были преувеличены, наблюдается медленное, но устойчивое давление на определённые виды работ. В распределённых центрах Amazon, например, роботизация уже приводит к замедлению роста или сокращению персонала, создавая будущее, где человеческий труд перестаёт быть «необходимым ингредиентом» для крупных операций.

• Ситуация с рынком труда для новых выпускников в технологической сфере вызывает тревогу, но неясно, насколько это связано с AI или просто с циклом экономики.
• Постоянный поток H1B-виз в США и отсутствие иммиграционной политики в Великобритании подчеркивают, что рынок труда не локален, а глобален.
• Сообщество Hacker News обсуждает, как выживают выпускники, которые не попали в FAANG, и какие навыки нужны, чтобы выжить в этой ситуации.
• Дискуссия подчеркивает, что важно не только технические навыки, но и умение "продавать" себя и сетевое взаимодействие.
• Некоторые участники подчеркивают, что важно не только найти работу, но и быть готовым к тому, что рынок труда может быть циклическим, и что важно быть гибким и адаптивным.

• Обсуждение в основном вращается вокруг качества моделей, а не политики: кто-то считает, что важно качество модели, а не личность за ней стоящего человека, другие же считают, что личность имеет значение.
• Участники обсуждали, что контекстное окно не используется эффективно, и что это может быть связано с тем, что модель не может эффективно использовать длинный контекст.
• Также обсуждались вопросы стоимости, приватности и политики в контексте использования различных моделей.
• Некоторые участники выразили обеспокоенность по поводу того, что их данные могут быть использованы для обучения моделей.
• Также обсуждались вопросы, связанные с тем, что некоторые модели могут быть более подходящими для определенных задач, в то время как другие модели могут быть более подходящими для других задач.

Разработчик Саймон Уиллисон обратно проанализировал CLI-инструмент Codex, чтобы получить прямой доступ к новой модели GPT-5-Codex-Mini, которая пока доступна только через этот инструмент. OpenAI выпустил более компактную и экономичную версию GPT-5-Codex, но официального API доступа еще не предоставил. Уиллисон использовал сам Codex для модификации исходного кода на Rust, добавив новую подкоманду "codex prompt", позволяющую напрямую отправлять запросы к модели через тот же API, что и оригинальный инструмент.

Процесс включал клонирование репозитория openai/codex, запуск в "опасном режиме" и использование самой модели для написания кода новой функции. После нескольких итераций Уиллисон смог успешно протестировать модель, попросив ее создать SVG-изображение пеликанa, едущего на велосипеде. Несмотря на некоторые проблемы с режимом работы модели, эксперимент показал возможность прямого доступа к новой модели через обратную инженерию официально еще не выпущенного API.

• Критика чрезмерной зависимости от LLM для простых задач, таких как установка Rust-проектов (cargo install), которая решается за минуты без ИИ.
• Подтверждение трудностей новичков с документацией и сборкой проектов в незнакомых системах (Rust/Cargo), требующих активного поиска.
• Предложение альтернативных тестов для оценки AGI (например, "медведь на уницикле"), так как тест SVG-генерации считается неадекватным показателем интеллекта.
• Упоминание OpenRouter как поддерживаемой платформы для тестирования множества моделей через Codex.

This says it all.> There are also companies like Sweetgreen, the salad company that has tried to position itself as an automation company that serves salads on the side. Indeed, Sweetgreen has tried to dabble in a variety of tech, including AI and robotsPlease just make me a good

Исследование Оксфордского института интернета выявило серьезные недостатки в текущих методах оценки искусственного интеллекта. Ученые обнаружили, что существующие подходы к тестированию ИИ-систем часто не учитывают их поведение в реальных условиях, что приводит к переоценке их возможностей и безопасности. В работе подчеркивается, что текущие тесты слишком узко сфокусированы на конкретных задачах и не охватывают широкий спектра потенциальных рисков.

Авторы исследования отмечают, что стандартные бенчмарки не выявляют скрытых предвзятостей и уязвимостей в системах ИИ. В качестве примера приводится случай, когда модель, показавшая отличные результаты в контролируемых тестах, демонстрировала предвзятость при работе с реальными данными. Ученые призывают к разработке более комплексных методов оценки, которые бы учитывали этические аспекты, социальное воздействие и долгосрочные последствия внедрения ИИ-технологий в различных сферах общественной жизни.

• Обсуждение показало, что бенчмарки для LLM находятся в состоянии «дикого Запада»: нет единого стандарта, исследователи не хотят заниматься этим полностью, а существующие тесты часто не отражают реальные способности моделей.
• Участники отметили, что бенчмарки часто используются в маркетинговых целях и не отражают реальные способности моделей, особенно когда речь идет о сложных задачах, которые не могут быть покрыты существующими тестами.
• Был

Cerebras привлек $1.1 млрд в раунде G по оценке $8.1 млрд, представив платформу для быстрой генерации кода на базе модели GLM-4.6. Эта модель обрабатывает более 1,000 токенов в секунду, занимая первое место в рейтинге вызова инструментов Berkeley Function Calling и демонстрируя производительность на уровне Sonnet 4.5 в веб-разработке. Платформа позволяет использовать GLM-4.6 с любым AI-дружелюбным редактором кода через API.

Компания предлагает три тарифных плана: бесплатный с ограниченным доступом, Pro за $50 в месяц (24 млн токенов в день) и Max за $200 (120 млн токенов). Эти варианты подходят как для небольших проектов, так и для полноценной разработки с интеграцией в IDE. Cerebras позиционирует свой сервис как решение для поддержания состояния потока программиста без ожидания генерации кода.

• Cerebras Code с GLM 4.6 демонстрирует высокую скорость генерации (до 1000 ток/с), что значительно ускоряет итерации, особенно для UI-разработки и рутинных задач.
• Пользователи разделились: одни видят в скорости революцию для продуктивности ("секретное оружие"), другие скептичны, считая модель уступающей конкурентам (Claude, GPT) и сомневаясь в отсутствии квантования.
• Практическая ценность зависит от задач: скорость критична для быстрой обратной связи в веб-разработке, но менее полезна для глубокого кодирования или нишевых областей (embedded), где важнее точность.
• Поднимаются вопросы о реальной производительности модели, обоснованности цены ($50/мес) и устойчивости бизнес-модели, особенно при высоких затратах на токены.
• Аппаратная реализация (гигантский чип Cerebras) объясняет скорость, но вызывает споры о влиянии на качество вывода и отсутствие независимой верификации.

YouTube удалил туториалы по обходу требований Windows 11 с канала CyberCPU Tech, утверждая, что они "создают риск серьезного физического вреда или смерти". Оба видео - об установке Windows 11 с локальным аккаунтом и обходе аппаратных требований - получили предупреждения о нарушении правил. Первое обжалование было отклонено за 45 минут, второе - всего за 5 минут, что вызвало вопросы о прозрачности процесса модерации.

Автор канала подозревает либо избыточно усердную ИИ-модерацию, либо возможное вмешательство Microsoft. YouTube не предоставил четких объяснений своим действиям, оставляя создателей контента без возможности защиты. Этот случай стал еще одним примером того, как крупные платформы удаляют технический контент без достаточных оснований, оставляя создателей без ресурсов для оспаривания решений.

• YouTube удалил видео о ручной установке Windows 11, сославшись на "риск физического вреда", что вызвало критику цензуры.
• Пользователи сочли причину удаления абсурдной и указали на неэффективность автоматизированной модерации.
• Удаление спровоцировало миграцию пользователей на Linux и macOS, а также эффект Стрейсанд (усиление интереса к удалённому контенту).
• Видео были восстановлены после апелляции, но корпоративная политика цензуры осталась предметом спора.
• Обсуждение затронуло недоверие к платформам и необходимость регулирования корпораций.

Предоставленный текст содержит только навигационное меню и элементы интерфейса сайта Farmers' Almanac, но не содержит самого содержания статьи, которую нужно было бы пересказать. В тексте отсутствует заголовок, основное содержание, факты или цитаты, относящиеся к предполагаемой статье "A Fond Farewell from Farmers' Almanac".

Для создания точного и ёмкого пересказа (~170 слов в двух абзацах) необходим полный текст статьи с её основной идеей, ключевыми фактами, цифрами или цитатами. Текущий фрагмент содержит только структуру сайта и призывы к покупке альманака, но не содержит информации о прощании или завершении чего-либо, что могло бы быть отражено в заголовке. Пожалуйста, предоставьте полный текст статьи для выполнения задачи.

• Участники обсуждали прекращение выпуска Farmers' Almanac и его причины: финансовые трудности и изменения в медиасреде.
• Поднялась тема путаницы между двумя изданиями: Farmers' Almanac и Old Farmer's Almanac, а также их влияние на восприятие.
• Обсуждались альтернативные источники прогноза, включая NOAA и модели LLM, и их точность.
• Участники отметили, что уходящий бренд имеет 200-летнюю историю и, вероятно, его можно было бы продать, но вместо этого выбрали закрытие.
• Всплыл вопрос о том, как наследие печатных медиа уходит в прошлое, и как технологии меняют привычки чтения и прогноза.

Разработка ПО не может быть конвейерным производством, поскольку дизайн возникает через реализацию, а не наоборот. LLM снова подталкивают нас к этой ошибочной аналогии, игнорируя фундаментальную природу программирования, где экспериментирование и обратная связь от кода являются главным проводником. Как отмечает автор, "люди, пишущие код, не просто 'исполнители'; они играют центральную роль в обнаружении правильного дизайна".

LLM полезны как партнеры для генерации идей и начальной настройки, но часто создают код с ошибками, не соответствующими глубинным намерениям. Они особенно эффективны на этапе bootstrap-проекта: настройке окружения, создании начальных файлов и зависимостей, снижая порог для экспериментов. Однако после "Hello World" начинается настоящая работа, требующая глубокого понимания.

Существует фундаментальный цикл обучения: наблюдение и понимание, формулировка гипотез, экспериментирование и рефлексия. Этот цикл остается неизменным независимо от инструментов - от простого текстового редактора до продвинутого ИИ. LLM могут ускорить отдельные этапы, но не могут заменить необходимость непрерывного обучения через практику.

• Ценность разработчика заключается в понимании предметной области, архитектуры и умении принимать решения, а не в самом коде как артефакте решения.
• Разработка ПО разделяется на творческие задачи (требующие опыта и глубокого понимания) и рутинные (которые хорошо автоматизируются, включая boilerplate).
• LLMs полезны для генерации кода, но могут создавать ошибки и не всегда соответствовать глубинному замыслу, требуя тщательной проверки.
• Автоматизация через LLMs вызывает опасения, что разработчики могут потерять понимание "существенной сложности" (бизнес-логика) в ущерб "случайной сложности" (технические детали).
• Альтернативные подходы, такие как визуальное программирование (drag-and-drop) и метапрограммирование, рассматриваются как потенциальные решения для повышения абстракции.

Thomas Ptacek утверждает, что каждый должен написать агента на основе больших языковых моделей, чтобы по-настоящему понять эту технологию, независимо от своих скептических или восторженных взглядов. Как и обучение езде на велосипеде, практический опыт дает более глубокое понимание, чем абстрактные концепции. Автор подчеркивает, что создание агента оказывается удивительно простым процессом, который приносит больше практической пользы, чем можно ожидать.

Пример кода в статье демонстрирует базовую реализацию агента с использованием всего 15 строк кода через API OpenAI. Интересно, что контекстное окно в этом случае — просто список сообщений, а многопользовательский диалог поддерживается путем сохранения истории. Автор отмечает, что сам LLM является stateless-черным ящиком, а иллюзия непрерывного диалога создается разработчиком. Даже если многие специалисты не сочтут этот пример полноценным агентом (который должен использовать инструменты), добавление инструментов также оказывается простой задачей.

• Обсуждение показало, что большинство участников считают, что писать агентов вручную — это не только учебное упражнение, но и способ глубже понять, как работают LLM и инструменты вроде MCP.
• Участники подчеркнули, что даже простой агент может быть реализован всего в несколько строк кода, но при этом важно понимать, что именно делает его "агентом" — способность к итерации и само-улучшению.
• Обсуждались риски безопасности и контроля при использовании агентов, особенно в контексте предоставления им доступа к оболочке и файловой системе.
• Также обсуждались вопросы, связанные с тем, что агенты могут быть использованы для решения задач, которые еще не решены, и что это может быть более ценно, чем попытка создать еще один чат-бот или инструмент для уже решенной задачи.
• В конце обсуждение перешло к тому, что важно помнить, что даже если вы не собираетесь писать агентов для продакшена, опыт их создания может быть полезен для понимания того, как работают инструменты, которые вы используете, и как они могут быть использованы или злоупотреблены.

Исследователи обнаружили, что большие языковые модели (LLM) кодируют сложность задач, но этот механизм не всегда соответствует человеческим представлениям. Анализ 60 моделей показал, что человеческая оценка сложности хорошо декодируется из внутренних представлений (ρ ≈ 0.88) и демонстрирует чёткую зависимость от размера модели, в то время как оценка сложности, основанная на производительности самой модели, значительно слабее и плохо масштабируется. Направление модели к "простым" представлениям уменьшает галлюцинации и повышает точность.

Во время обучения с использованием GRPO на Qwen2.5-Math-1.5B зонд, измеряющий человеческую оценку сложности, укреплялся и положительно коррелировал с точностью тестирования, в то время как зонд на основе LLM-оценки сложности деградировал и отрицательно коррелировал с производительностью. Это указывает на то, что человеческие аннотации обеспечивают стабильный сигнал сложности, который усиливается при обучении с подкреплением, в то время как автоматические оценки сложности становятся несогласованными именно по мере улучшения моделей.

• Обсуждение вращается вокруг идеи, что LLM — это не более чем «текстовое дополнение, управляемое сжатыми обучающими данными», и что эта метафора не даёт никакого объяснительного эффекта и вводит в заблуждение.
• Участники обсуждения подчеркивают, что модели не «решают» задачи, а лишь аппроксимируют их в формате, где они уже были решены в обучающих данных, и что это ограничение важно помнить.
• Также обсуждается, что оценки времени, которые дают модели, не имеют никакой обоснованности и являются не более чем грубой эвристикой, основанной на неполных или вводящих в заблуждение данных.
• В конце концов, участники соглашаются, что важно помнить, что LLM — это инструмент, и что важно не забывать об ограничениях и возможностях этого инструмента и не приписывать ему неподходящие задачи.

Parallel Search API — это веб-инструмент поиска, созданный специально для ИИ-агентов, а не для людей. В отличие от традиционных поисковых систем, оптимизированных для кликов и навигации, Parallel фокусируется на семантических целях, релевантности токенов, информационно-плотных выдержках и однократном разрешении запросов. Это позволяет предоставлять наиболее релевантные веб-данные эффективнее, чем стандартные API поиска.

Согласно тестам, Parallel значительно превосходит существующие API по точности, особенно для сложных многошаговых запросов. На тесте BrowseComp он достигает 48% точности против 1% у GPT-4. Система снижает количество необходимых запросов, уменьшая задержки, стоимость и повышая точность за счет предоставления более информационно-плотных токенов за один вызов. Это позволяет ИИ-агентам выполнять задачи эффективнее с меньшим количеством циклов и общей стоимостью.

• Пользователи обсуждают, что API-интерфейс Parallel AI предлагает 20 000 бесплатных запросов, но при попытке воспользоваться ими баланс оказывается недостаточным, что вызывает раздражение.
• Участники спора оценивают, что ценообразование и условия использования сервиса не прозрачны, и что это может быть нечестным маркетингом.
• Некоторые комментаторы поднимают вопрос о том, что, возможно, Parallel AI не предоставляет действительно уникальную ценность, поскольку они просто используют модель, которая может быть запущена локально.
• Обсуждается, что будущее поиска может лежать в агентных системах, но при этом важно, чтобы API был доступен и не требовал бы дорогих вычислений.
• Участники также обсуждают, что важно, чтобы API был доступен и не требовал бы дорогих вычислений, и что будущее поиска может лежать в агентных системах.

В индустрии безопасности наблюдается растущая проблема: ИИ-системы массово генерируют ложные сообщения об уязвимостях, которые затем отправляются настоящим экспертам на проверку.

Автор, имеющий десятилетний опыт в этой сфере, объясняет, что типичный ИИ-отчёт — это результат паттер-матчинга: система видит код, похожий на уязвимый, и генерирует сообщение, даже если уязвимости на самом деле нет. При этом некоторые участники просто бомбят системы, отправляя всё, что ИИ сгенерировал, надеясь, что какая-то часть окажется правдой.

Результат? По данным Дэниела Стернхауса (maintainer curl), до 20% всех сообщений об уязвимостях — это ложные срабатывания ИИ, в то время как реальные уязвимости составляют лишь около 5%. Это означает, что на каждую реальную проблему приходится четыре ложных, а на их проверку уходят часы работы экспертов-добровольцев.

Ситуация усугубляется тем, что проверка каждого такого отчёта требует совместных усилий нескольких человек. Например, один человек пытается воспроизвести проблему по шагам из отчёта (но шаги могут вести к несуществующим функциям). Другой — анализирует исходный код, чтобы понять, есть ли там такая уязвимость. Третий — проверяет гипотезы коллег. В итоге, одна ложная тревога съедает несколько человек-часов.

Автор призывает сообщество признать проблему и начать действовать: например, игнорировать сообщения, не подкреплённые реальными доказательствами, и сосредоточиться на реальных угрозах. В противном случае эксперты просто сгорят, и проекты лишатся защитников.

• Тема: «богатство, созданное на неоплаченном труде» — и LLM-технологии усугубляют проблему, а не GPL/AGPL-лицензии, как будто бы это имело значение.
• Проблема «hallucination» в LLM — это не просто баг, а фундаментальная проблема, и неясно, можно ли ее решить без радикального изменения архитектуры.
• Вопрос о том, что open-source сообщество может быть «обязано» Google, если бы они использовали GPL-библиотеки, остается открытым.
• И, возможно, что-то вроде «поддержки» open-source сообщества со стороны крупных технологических компаний может быть не столько «добровольной» инициативой, сколько необходимостью.

qqqa — быстрый stateless LLM для командной оболочки, который предлагает две основные функции: ответы на вопросы через qq и выполнение команд через qa. Инструмент разработан для минимизации задержек и не сохраняет состояние между запросами, что обеспечивает приватность и эффективность. Проект использует локальные модели, что позволяет работать без подключения к внешним сервисам и снижает задержки.

Разработчик подчеркивает, что qqqa оптимизирован для работы в терминале и может обрабатывать запросы практически мгновенно. Инструмент поддерживает различные модели LLM и легко настраивается под нужды пользователя. Ключевое преимущество — отсутствие необходимости в постоянном соединении с сервером, что делает его идеальным для работы в условиях ограниченного доступа к интернету или повышенных требований к безопасности.

• Пользователи обсуждают различные CLI-утилиты для работы с LLM, включая qqa, claude-code, aichat и другие инструменты, подчеркивая их различия в философии Unix (делай одно дело и делай это хорошо) и влияние на производительность и удобство использования.
• Обсуждается вопрос о том, что такие инструменты должны быть простыми и легковесными, а не пытаться быть "все-в-одном".
• Участники обмениваются ссылками на свои репозитории и обсуждают, какие из них лучше всего подходят для различных задач.
• Также обсуждается вопрос о том, как лучше всего взаимодействовать с сообществом и поддерживать проекты, включая то, как вносить вклад в документацию и сообщать о проблемах.

• Информационный шум и фейки становятся нормой, но общество реагирует тем же способом, что и всегда: доверие к институтам.
• Технологическая этика всё чаще сводится к «делай, что хочешь, пока это приносит деньги».
• Реклама и маркетинг всё чаще используют дешёвый AI-контент, что вызывает отторжение и бойкоты.
• Сообщество обсуждает, что если компании не могут отличить «живые» и сгенерированные изображения, то это говорит о более глубоких проблемах в их культуре.

OpenAI чётко указала, что ChatGPT не может предоставлять персонализированные юридические и медицинские консультации. Компания подчёркивает, что сервис предназначен исключительно для общих целей и не заменяет профессиональных советов в этих критически важных областях. Это ограничение введено из-за потенциальных рисков, связанных с неверной интерпретацией или применением информации, особенно в вопросах здоровья и права.

Пользователи не должны полагаться на ChatGPT для получения специфических рекомендаций по лечению, диагностике или юридическим стратегиям. Компания напоминает, что в таких случаях необходимо консультироваться с квалифицированными специалистами. Это заявление подчёркивает важность осознанных границ использования ИИ-ассистентов и ответственности пользователей за проверку информации в чувствительных областях.

• OpenAI запретил ChatGPT выдавать медицинские и юридические советы, но не уточнил, распространяется ли запрет на API и другие модели; пользователи обсуждают, что это может быть связано с недавним инцидентом с Ким Кардашьян и экзаменом на юридическую тему.
• Участники обсуждения отмечают, что ChatGPT всё ещё может дать советы, если их специально спросить, но OpenAI не несёт ответственности за последствия использования модели в этих областях.
• Некоторые комментаторы считают, что это может быть началом конца свободного использования AI, и что в будущем могут появиться лицензированные версии для профессионалов.
• Также обсуждается, что это может быть способом избежать ответственности за неправильные советы, особенно после инцидента с Ким Кардашьян, которая обвинила ChatGPT в неправильных ответах на экзамене.

Radiant Computer представляет собой проект по созданию персонального компьютера с нуля, свободного от исторического багажа и влияния Big Tech. Авторы считают, что современная вычислительная индустрия движется к менее свободному миру, где системы проектируются вокруг моделей вовлеченности и слежки, а не потребностей пользователей. Их система предлагает альтернативу: без браузера, с собственной сетью, напоминающей ранний интернет, без соцсетей, скриптов и трекеров.

Ключевая философия проекта заключается в том, что код - это родная среда вычислений, и Radiant делает его доступным для всех. Каждое приложение существует как код, который можно читать, редактировать и расширять, давая пользователям полный контроль. Проект также исследует, как генеративный ИИ может сделать программирование доступным для более широкой аудитории, одновременно сохраняя приватность данных и создавая пространство для фокуса и творчества.

• Проект Radiant Computer представляет собой попытку создать новую вычислительную платформу с нуля, включая ОС, язык программирования и даже аппаратное обеспечение, но пока не представлено никаких конкретных результатов.
• Критики указывают на то, что проект выглядит как вейпор, не предлагает никаких конкретных технических деталей и не демонстрирует прогресса.
• Некоторые комментаторы выражают сомнение в способности команды реализовать заявленные амбиции, учитывая, что они не предоставляют никакой конкретной информации о текущем состоянии дел.
• Некоторые комментаторы также отмечают, что проект не предлагает никаких конкретных технических деталей, что делает его похожим на вейпор.
• Некоторые комментаторы также отмечают, что проект не предлагает никаких конкретных технических деталей, что делает его похожим на вейпор.

Cognition представила Windsurf Codemaps — AI-аннотированные структурные карты кода, которые помогают разработчикам понимать свои проекты перед тем, как вносить изменения. В отличие от большинства AI-инструментов, которые увеличивают разрыв между программистом и его кодом, Codemaps нацелены на углубление понимания. Как отмечает Пол Грэм: "Ваш код — это ваше понимание проблемы, которую вы исследуете. Только когда код у вас в голове, вы действительно понимаете проблему". Новая функция основана на SWE-1.5 и Claude Sonnet 4.5, предлагая два режима работы: быстрый и интеллектуальный.

Проблема понимания кода стоит остро: новым разработчикам требуется 3-9 месяцев для полного освоения проекта, а старшие специалисты тратят более 5 часов в неделю на помощь коллегам. По данным Stripe, поддержка легаси-кода — главный фактор, снижающий продуктивность. Codemaps решает эту задачу, позволяя создавать контекстные карты кода по запросу для конкретных задач. Это следующий шаг после Ask Devin и DeepWiki, делающий процесс онбординга и навигации по кодовой базе более эффективным.

• Обсуждение в основном вращается вокруг трёх тем: визуализация кода (CodeMaps), инструментов вроде Windsurf и Cursor, а также влияние LLM на понимание и навигацию по коду.
• Участники обсуждают, насколько полезны визуализации кода в больших кодовых базах и как они справляются с контекстом и бизнес-логикой.
• Также поднимается вопрос о том, что такие инструменты могут быть полезны для онбординга в новых кодовых базах, но критики утверждают, что без контекста эти визуализации не имеют ценности.
• Некоторые участники высказывают мнение, что вместо того, чтобы полагаться на визуализации, разработчики должны уделять внимание созданию и поддержанию хорошей документации.
• Обсуждение также затрагивает влияние инструментов на продуктивность и то, как они могут быть использованы в больших и сложных кодовых базах.

Исследование MMC о состоянии агентного ИИ показывает, что 62% стартапов уже привлекают бюджеты бизнес-направлений, доказывая переход технологии из экспериментальной фазы. Основные проблемы внедрения не технические: интеграция рабочих процессов (60%), сопротивление сотрудников (50%) и вопросы безопасности данных (50%). Успешные стратегии следуют принципу "Think Small", начиная с низкорисковых задач с быстрой окупаемостью, особенно когда ИИ автоматизирует неприятные для людей задачи.

Точность решений превышает 70% у 90% компаний, при этом 52% стартапов строят инфраструктуру внутри компании. Наиболее популярные модели ценообразования - гибридная и за задачу (по 23%), в то время как модель на основе результатов используется лишь 3% из-за сложности измерения. Как отмечают Марк Беннайофф и Сатья Наделла, восприятие Copilot колеблется между "Clippy 2.0" и "Clippy после десятилетия в спортзале", что подчеркивает важность правильного позиционирования.

• Основные барьеры внедрения агентных AI — не технические (производительность моделей), а организационные: интеграция в рабочие процессы, недоверие сотрудников и вопросы приватности данных.
• Системы склонны к накоплению ошибок, что требует постоянного контроля человека ("human in the loop"), особенно в критичных приложениях (финансы, здравоохранение).
• Наблюдается скепсис по поводу реальной пользы многих AI-решений: инвестиции часто не оправданы, а системы могут генерировать недостоверные данные.
• Агентные AI сложно методически оценивать, а их непредсказуемость в открытых контекстах требует тщательного инженeringа для снижения рисков.
• Выводы о проблемах внедрения могут быстро устаревать из-за быстрого развития технологий.

Мы сейчас находимся в "эпоху модема" для искусственного интеллекта, аналогичной раннему интернету 1995 года. Тогда существовало лишь около 2000 сайтов, большинство из которых представляли собой текст на сером фоне, а загрузка изображения занимала минуту. Люди разделились на оптимистов, предсказывавших революционные изменения, и скептиков, называвших интернет временной модой. Сегодня в дебатах об ИИ повторяются те же ошибки: одни предрекают массовую безработицу, другие — автоматизацию всех интеллектуальных задач.

Парадоксально, но ИИ не заменяет специалистов, как предсказывали. Например, радиологи, несмотря на предупреждения Джеффри Хинтона о скорой замене, процветают: в 2025 году количество вакансий достигло рекордных 1208, а средняя зарплата составила $520,000 — на 48% выше, чем в 2015 году. Это показывает, что влияние ИИ будет более избирательным и зависящим от отрасли, чем экстремалистские прогнозы обеих сторон допускают.

• Дискуссия вращается вокруг сравнений «AI-бум ↔ мыльный пузырь» и «AI ↔ золотая лихорадка»; участники спорят, насколько адекватна аналогия с эпохой dial-up и спекулятивным оптимизмом 90-х.
• Ключевой тезис: «мы строим инфраструктуру, а не продукт» — и это вызывает спор, кто и зачем её строит, и что останется после «холодного душа».
• Участники обсуждают, что если «пузырь» лопнет, то останутся ли GPU-фермы как остаточная ценность, или же они обесценятся как нефункциональные активы.
• Поднимается вопрос, что будет, если AGI не появится в ближайшие годы, и как это повлияет на стоимость вычислений и, следовательно, на стоимость токенов.
• Наконец, обсуждается, что если «пузырь» лопнет, то какие именно активы останутся в руках у инвесторов и как это повлияет на стоимость токенов и, в конечном счете, на стоимость компаний.

Статья исследует, могут ли ИИ-системы действительно мыслить или лишь симулируют понимание. Хотя CEO компаний вроде Dario Amodei прогнозируют появление ИИ, умнее лауреатов Нобелевской премии, к 2027 году, а Sam Altman видит "цифровой сверхразум" трансформирующим 2030-е, текущие потребительские ИИ-инструменты остаются примитивными. Автор, Джеймс Сомерс, изначально считал ИИ лишь перестановкой слов, но изменил мнение после использования его в программировании. Он обнаружил, что ИИ способен анализировать тысячи строк кода, находить тонкие ошибки и организовывать сложные функции.

Сомер отмечает, что ИИ создал две культурные позиции: одна скептическая, другая воодушевленная. Несмотря на периодические ошибки, он приписывает ИИ возможность выполнять за вечер то, что раньше занимало месяц, включая создание двух iOS-приложений без знаний в этой области. Статья предполагает, что мы наблюдаем фундаментальный сдвиг в том, как люди работают и создают, даже если распространение этих возможностей остается неравномерным.

• Обсуждение в основном вращается вокруг вопроса, действительно ли LLM "мыслит", но участники сходятся в том, что большинство аргументов сводится к тому, что мы не имеем четкого определения "мышления", "сознания" и "интеллекта", что делает дискуссию бесконечной.

• Участники подчеркивают, что важнее практический результат: если LLM помогает решать задачи, то его "мышление" или нет становится второстепенным. Это отражает более широкий тренд в технологической индустрии, где практическая полезность часто превалирует над философскими определениями.

• Некоторые участники поднимают этический вопрос о том, что если LLM действительно "мыслит", то мы можем создавать "цифровых рабов", и это вызывает тревогу. Это подчеркивает необходимость более точных определений и этических рамок.

• Другие участники указывают, что мы не можем точно определить, что такое "мышление", и что это делает дискуссию бесплодной. Они также подчеркивают, что мы не знаем, как работает мозг человека, что делает сравнение LLM и человеческого мышления еще более сложным.

• Наконец, обсуждение также затрагивает вопрос о том, что если LLM не "мыслит", то что именно отличает их от человеческого мышления, и что именно мы должны искать в будущем, чтобы развивать более продвинутые системы, которые могут мыслить.

• Компании ищут специалистов от фронтенда до научных исследователей, охватывая такие области как AI, финтех, здравоохранение, игры, инфраструктура и многое другое.
• Многие предложения включают удалённую работу и гибридные форматы, но также есть требования к часовым поясам или периодическим встречам.
• Стартапы и устоявшиеся компании предлагают различные уровни компенсации: от зарплаты и акций до контрактов и опционов.
• Некоторые роли требуют конкретных навыков, таких как опыт с определёнными языками программирования, инфраструктурой или фреймворками.
• Некоторые позиции требуют наличия разрешения на работу в США или Европе.

Представлены две новые работы по безопасности LLM и инъекциям промптов. В статье "Agents Rule of Two" от Meta предлагается принцип, согласно которому ИИ-агенты могут одновременно обладать не более чем двумя из трёх свойств: обработкой ненадёжных входных данных, доступом к чувствительным системам или возможность изменять состояние или внешне взаимодействовать. Если требуются все три, агент должен находиться под контролем. Этот подход расширяет концепцию "смертельного трио", добавляя риски изменения состояния, а не только кражи данных.

Второй документ "The Attacker Moves Second" от исследователей OpenAI, Anthropic и Google DeepMind демонстрирует, что 12 опубликованных систем защиты от инъекций и побега из "тюрьмы" модели успешно обойдены в 90% случаев с помощью адаптивных атак. Особенно впечатляет результат "красной команды" из 500 человек, достигший 100% успеха. Авторы подчёркивают, что статичные примеры атак практически бесполезны для оценки защиты — эффективны лишь адаптивные методы с многократной итерацией для поиска уязвимостей.

• Продолжается обсуждение безопасности LLM: отсутствие трекинга загрязнённых данных, отсутствие моделей в продакшене, и отсутствие трекинга токенов в промпте и т.д.
• Участники обсуждают, что LLM не могут быть безопасными, если они не могут отличить вредоносный ввод от обычного, и что это делает невозможным для пользователей проверять, что именно они делают.
• Поднимается вопрос, что если LLM не может быть безопасным, то как они могут быть использованы в критичных системах, и что это значит для будущем развитии ИИ.
• Обсуждается, что вместо того, чтобы пытаться сделать LLM безопасным, было бы лучше сосредоточиться на создании инструментов и практик, которые позволяют LLM быть использован безопасно.

LISP просуществовал 21 год к 1980 году, потому что представляет собой приблизительный локальный оптимум в пространстве языков программирования. Маккарти отмечает, что язык накопил некоторые "балластные" элементы, которые следует устранить, и упустил возможности для улучшений. Языку помогло бы совместное обслуживание, особенно в создании и поддержке библиотек программ. Компьютерно проверяемые доказательства корректности программ теперь возможны для чистого LISP и некоторых расширений, но для полного использования математической основы языка требуется больше теории и упрощения самого языка.

В примечании 1999 года Маккарти отмечает, что его взгляды 1980 года в основном соответствуют текущим. Основная идея заключается в том, что LISP, несмотря на свою долговечность, нуждается в очистке от лишних элементов и улучшении для раскрытия его полного потенциала, особенно в области формальных доказательств корректности программ.

• Обсуждение показало, что Lisp и его диалекты всё ещё живы, но в нишевых формах: от Clojure на JVM до CHICKEN Scheme, компилирующего в C.
• Участники отмечают, что язык остаётся мощным инструментом, но его экосистема и сообщество сильно сократились, и нет признаков возвращения в мейнстрим.
• Некоторые подчеркнули, что Lisp-языки всё ещё важны для AI-исследований, генетического программирования и метапрограммирования.
• Сообщество отметило, что популярность языка упала не из-за технических причин, а из-за смены парадигмы в разработке ПО от символического AI к нейронным сетям и статистическому программированию.

В последние годы скраперы, используемые компаниями для обучения LLM, стали более агрессивными, игнорируя robots.txt и маскируясь под обычных пользователей. Это привело к росту популярности Anubis — решения на основе proof-of-work, требующего от посетителей решения криптографической задачи перед доступом к сайту. Однако автор утверждает, что Anubis неэффективен против LLM-скраперов, так как те просто не выполняют JavaScript, а вычислительные затраты для обхода всех установок Anubис составляют примерно $0.00.

В качестве альтернативы предлагается простой 12-строчный Caddyfile, который устанавливает cookie через JavaScript, эффективно блокируя ботов без 10-секундной задержки для посетителей. Оба решения являются временными, так как боты могут научиться их обходить — Huawei уже умеет решать задачи Anubis. Автор подчеркивает, что если единственная проблема — ClaudeBot, лучше использовать менее раздражающие решения, а Cloudflare остается наиболее надежным, хоть и монопольным, способом защиты от ботов.

• Обсуждение в основном вращается вокруг того, что Anubis и подобные системы защиты от скрапинга, по сути, не решают проблему, а лишь создают неудобства для пользователей и разработчиков, и что это больше похоже на "security theater", чем на реальную защиту.
• Участники обсуждения подчеркивают, что LLM и скраперы уже давно научились обходить такие системы, и что единственный эффект — это лишнее время загрузки для обычных пользователей.
• Также поднимается вопрос о том, что вместо того, чтобы развивать "arms race" вокруг защиты от скрапинга, было бы лучше сосредоточиться на создании устойчивых и этичных решений, которые бы не требовали таких мер.
• Некоторые участники также отмечают, что вместо того, чтобы полагаться на подобные системы, разработчики могли бы использовать более прогрессивные подходы, такие как rate limiting, требование авторизации для доступа к API и другие методы, которые не требуют от пользователей выполнения сложных вычислений.
• В конце концов, обсуждение смещается к тому, что вместо того, чтобы продолжать "гонку вооружений", было бы более продуктивно сосредоточиться на создании более этичных и устойчивых решений, которые не требуют таких мер.

Cloudflare анонсировал технологию анонимных учетных данных (anonymous credentials) для управления AI-агентами без компрометации приватности. С ростом популярности AI-агентов, которые будут выполнять задачи от заказа пиццы до написания кода, традиционные методы защиты становятся неэффективными. Существующие инструменты слишком грубые - блокировка одного агента может затронуть всех пользователей платформы. Анонимные учетные данные позволяют применять политики безопасности, такие как rate-limiting, без идентификации или отслеживания пользователей.

Технология находится в разработке в IETF как стандарт для работы across websites, browsers и platforms. Cloudflare планирует внести вклад в этот процесс, считая его критически важным для сохранения безопасности и приватности в эпоху AI. Это решение поможет справиться с растущим трафиком от AI-платформ, который, по прогнозам, скоро превысит трафик от традиционных источников, таких как мобильные устройства.

• Cloudflare продвигает протокол ARC (Anonymous Rate-Limited Credentials) как «решение» для проблемы, которую, по сути, создаёт сама же Cloudflare, вызывая вопросы о том, действительно ли это решение проблемы, или просто способ монетизации доступа к API.
• Представленный подход требует, чтобы пользователю пришлось бы получать токены через кредитную карту, что вызывает вопросы о том, не является ли это просто способом взимать плату за доступ к открытым API.
• В то же время, Cloudflare продолжает обслуживать очевидно вредоносные сайты, что вызывает критику со стороны общественности и ставит под сомнение их мотивы.
• В обсуждении также поднимается вопрос о том, что если бы компании действительно хотела бы решить проблему злоупотребления API, они могли бы просто предоставить токены напрямую, вместо того чтобы требовать, чтобы пользователи проходили через их платформу.
• В конце концов, обсуждение приходит к выводу, что вместо того, чтобы решать проблему, Cloudflare просто создаёт еще одну проблему, которую они же и решают с помощью своего же продукта.

Автор активно использует Claude Code как для хобби-проектов, так и профессионально, где его команда потребляет несколько миллиардов токенов в месяц для генерации кода. По его мнению, пространство CLI-агентов стало конкурентным полем, но выбор разработчиков часто зависит от поверхностных различий в реализации функций или "тона" системных промптов, а не от фундаментальных различий. Автор предпочитает подход "забыл и забыл" — делегировать задачи, задавать контекст и позволять ИИ работать, оценивая результат по финальному PR, а не по процессу.

Ключевым элементом эффективного использования Claude Code является файл CLAUDE.md в корне репозитория, который служит "конституцией" для агента. В профессиональной среде этот файл строго поддерживается и достигает 13 КБ, потенциально вырастая до 25 КБ. Автор рекомендует начинать с ограничений, а не с полного руководства, избегать встраивания полного документации в контекст, не просто говорить "никогда", а предлагать альтернативы, и использовать CLAUDE.md как инструмент для упрощения внутреннего инструментария. Для совместимости с другими AI-IDE файл синхронизируется с AGENTS.md.

• Обсуждение охватывает вопросы от синхронизации файлов агентов (AGENTS.md ↔ CLAUDE.md) до философии MCP и навыков (skills), а также затрагивает рабочий процесс с git-worktree и CLI-утилитами.
• Участники обмениваются опытом использования Claude Code, Cursor и других инструментов, обсуждают их преимущества и недостатки, а также их влияние на разработку и рабочий процесс.
• Обсуждаются проблемы с контекстом, который может использовать агент, и как лучше всего структурировать проекты для облегчения работы агента.
• Также затрагивается вопрос о том, как лучше всего использовать инструменты в зависимости от ситуации и как они могут быть улучшены.

Автор написал новую реализацию ML-DSA — постквантового алгоритма подписи NIST на Go, но столкнулся с проблемой: функция Verify постоянно отвергала действительные подписи. Уставший после четырех дней работы, он решил попробовать Claude Code для отладки. ИИ мгновенно обнаружил сложную ошибку: при верификации высокие биты w1 брались дважды из-за неправильного повторного использования функции, объединяющей HighBits и w1Encode. Claude Code загрузил код в контекст и сразу нашел проблему без предварительных исследований, затем написал тест для подтверждения гипотезы.

Второй эксперимент с синтетическими ошибками подтвердил эффективность Claude Code: он нашел ошибку в вычислении констант в Монтгомери и проблему с длиной значения в подписи (32 бита вместо 32 байт), потратив меньше времени, чем автор. Хотя Claude Code иногда сдавался после частичного исправления, его способность быстро находить сложные ошибки в низкоуровневой криптографии впечатлила. Автор признал, что до сих пор не понимает, когда лучше использовать ИИ-инструменты, но этот опыт стал отличным кейсом для скептиков.

• LLM-агенты эффективно находят баги, но не всегда предлагают корректные фиксы; важно помнить, что их роль — это инструмент для поиска и понимания проблемы, а не окончательное решение.
• Используйте LLM как «запахивающий» инструмент: он укажет, где копать, но не копает за вас.
• Стоит ли доверять LLM-агентам доступ к вашей системе и данным — вопрос безопасности и приватности.
• Стоит ли доверять LLM-агентам, которые могут запускать код или команды, зависит от вашего уровня доверия к провайдеру и от того, насколько вы уверены в их намерениях.
• Не стоит полагаться на LLM-агентов для критически важных систем безопасности или криптографии.

Предоставленный контент — это навигационное меню GitHub для репозитория "samrolken/nokode", без описания самого проекта. На странице отсутствует информация о функционале, целях или особенностях nokode.

В интерфейсе присутствуют стандартные элементы GitHub: поиск, разделы для Enterprise, Pricing, Open Source, Resources и Solutions. Нет ни README, ни кода, ни обсуждений — только базовая структура страницы репозитория.

Для получения информации о проекте потребуется доступ к содержимому репозитория или его документации.

• Обсуждение показало, что «генерация кода на лету» вызывает споры: кто-то считает это будущим, другие указывают на проблемы с безопасностью, стоимостью и предсказуемостью.
• Участники обсуждали, что вместо генерации кода, можно кешировать уже созданные компоненты и переиспользовать их, что может решить проблему с производительностью.
• Некоторые комментаторы подчеркнули, что даже если LLM сгенерирует код, его все равно придется тестировать и поддерживать, и это может быть небезопасно.
• Также обсуждались вопросы стоимости и устойчивости такого подхода, особенно если учесть, что модели становятся дороже.
• В целом, участники согласились, что идея интересная как эксперимент, но пока не ясно, как она может масштабироваться или стать нормой практикой безопасной.

arXiv обновил практику модерации для обзорных статей и позиционных документов в категории компьютерных наук. Теперь такие статьи должны быть предварительно приняты в журнал или конференцию и пройти успешное рецензирование перед публикацией на платформе. Авторы обязаны предоставить документацию об успешном рецензировании, иначе их работа будет отклонена. Это изменение связано с неконтролируемым потоком низкокачественных обзорных статей, особенно после появления генеративного ИИ, который упростил их создание.

Раньше такие документы были редкими и высокого качества, обычно создаваемыми ведущими исследователями по запросу авторитетных изданий. Теперь arXiv получает сотни таких статей ежемесячно, большинство из которых представляют собой лишь аннотированные библиографии без существенного анализа. Хотя технически это не изменение политики (обзорные статьи никогда не были официально разрешенным типом контента), цель нововведения - помочь читателям находить ценные материалы и освободить модераторов для работы с основными типами публикаций.

• arXiv больше не принимает обзоры и позиционные статьи в категории CS, что вызвало обсуждение о том, что LLM-генерированные статьи могут быть нежелательны, и о том, что arXiv не может быть единственным местом для предпринт-публикаций.
• Обсуждается, что LLM могут быть использованы для создания обзоров и позиционных статей, что может привести к снижению качества контента.
• Обсуждается, что arXiv не может быть единственным местом для предпринт-публикаций, и что необходимо найти альтернативные площадки для предпринт-публикаций.
• Обсуждается, что академическая система поощряет количество публикаций, а не их качество, что может привести к созданию низкокачественных статей.

Автор обнаружил, что AI-скраперы запрашивают закомментированные JavaScript-файлы с его сайтов, вызывая ошибки 404. Эти запросы исходили как от явно вредоносных ботов (python-httpx, Go-http-client), так и от пользовательских агентов,伪装ившихся под обычные браузеры (Firefox, Chrome, Safari). Похоже, скраперы пытаются нелегально собирать контент для обучения больших языковых моделей.

Автор предлагает два возможных объяснения поведения: либо боты правильно парсят HTML-комментарии в поисках отключенных URL, либо используют примитивные методы сопоставления шаблонов. Он отмечает, что скраперы различаются по уровню сложности — одни используют актуальные строки user-agent, другие даже не меняют значения по умолчанию в HTTP-библиотеках.

В качестве контрмер автор предлагает алгоритмическое саботаже, начиная с публичного раскрытия этой уязвимости. Он классифицирует поведение ботов как фундаментальное (в отличие от случайных ошибок), так как для их работы необходимо запрашивать ресурсы, которые никогда не загружаются реальными пользователями. Автор уже внедрил меры по обнаружению таких запросов на своих сайтах и призывает других делать то же самое.

• Обсуждение вращается вокруг этики веб-скрейпинга, причем акцент сместился с «как мы можем защититься от скрейперов» на «почему мы вообще должны считать, что скрейпинг — это что-то плохое».
• Участники обсуждения поднимают вопросы: что считается «нелегальным» скрейпингом, кто должен нести ответственность за злоупотребление данными, и какие технические и правовые рамки должны регулировать эту сферу.
• Разговор также затрагивает практические аспекты: какие методы могут быть использованы для защиты от скрейперов, и какие последствия это может иметь для веб-разработчиков и владельцев сайтов.
• Некоторые участники поднимают вопросы о том, какие последствия это может иметь для разработчиков и владельцев сайтов, и какие практические шаги они могут предпринять для защиты своих ресурсов.
• В конце обсуждение сместилось к тому, что участники начали обсуждать, какие именно технические и правовые рамки должны быть установлены для регулирования веб-скрейпинга, и какие последствия это может иметь для всех участников процесса.

Hugging Face представила "Smol Training Playbook" — руководство по созданию высококлассовых языковых моделей с меньшими вычислительными требованиями. Этот интерактивный ресурс содержит лучшие практики и технические решения для эффективного обучения компактных моделей, сохраняющих при этом впечатляющую производительность. Проект уже собрал 839 лайков, что свидетельствует о высоком интересе сообщества к оптимизации LLM.

Пособие охватывает полный цикл разработки — от выбора архитектуры до методов квантизации и дистилляции моделей. Особое внимание уделяется балансу между размером модели и ее качеством, что особенно актуально для практического применения в условиях ограниченных ресурсов. Руководство доступно как интерактивное пространство на платформе Hugging Face, позволяющее исследователям и разработчикам применять описанные методы на практике.

• Создатели книги и документации активно участвуют в обсуждении, что подчеркивает их открытость к обратной связи.
• Обсуждение вокруг "Smol" и его этимологии показало, что это просто интернет-мем, а не технический термин.
• Участники обсуждали, что документация Hugging Face в первую очередь ориентирована на практику, а не только на теорию.
• Несколько раз поднимался вопрос о том, что книга и документация не охватывают некоторые практические аспекты, такие как тонкая настройка и оптимизация.
• В целом, обсуждение подтвердило, что сообщество активно вовлечено в улучшение и развитие ресурсов, и что у них есть желание внедрять обратную связь.

• В обсуждении поднимается вопрос о том, насколько можно доверять утверждению, что модель может "интроспектировать" свои собственные внутренние состояния, и насколько это вообще имеет смысл, если мы не знаем, как именно она работает.
• Участники обсуждения указывают на то, что статья может быть просто маркетинговым материалом Anthropic, и что в ней могут быть конфликты интересов.
• Также обсуждается, что если модель может быть "инъектирована" с концептом, то она может быть и "инъектирована" с другими концептами, и что это может быть использовано для извлечения скрытых влияний.
• Некоторые участники подчеркивают, что статья не предоставляет достаточной информации о том, как именно происходило вмешательство в активации, что делает трудным или невозможным воспроизвести эксперимент.

Mozilla.ai принимает проект llamafile для продвижения открытого, локального, ориентированного на приватность ИИ. Компания обновит кодовую базу, модернизирует основы и формирует дорожную карту с участием сообщества. Llamafile позволяет легко распространять и запускать большие языковые модели локально с помощью одного исполняемого файла, что делает ИИ-технологии более доступными и приватными.

Проект, начатый в 2023 году на базе библиотеки cosmopolitan, теперь официально присоединен к организации Mozilla.ai на GitHub. Компания приглашает пользователей поделиться обратной связью через GitHub Discussion, Discord или Hacker News, чтобы определить наиболее важные функции для следующей версии. "Мы строим следующее поколение llamafile в открытом доступе, и хотим, чтобы наши решения по дорожной карте основывались на ваших реальных потребностях и случаях использования", — отмечают разработчики.

• Mozilla AI запустил проект, который вызвал всплеск энтузиазма и надежд на будущее развитие.
• Сообщество обсуждает, как лучше всего распространять и поддерживать модели, включая предложения использовать llamafile как упаковщик и дистрибьютор.
• Пользователи выразили обеспокоенность судьбой проекта llamafile и его интеграции с Mozilla AI.
• Обсуждается, как сделать так, чтобы модели были более доступны и удобны в использовании, включая идеи о "агентном режиме" и инструментарии для профилирования.
• Участники обсуждают, как лучше всего взаимодействовать с сообществом и поддерживать продукт, включая предложения по улучшению документации и созданию инструментов.

Статья призывает прекратить цитировать ИИ как авторитетный источник, подчеркивая, что ответы больших языковых моделей — это не факты, а предсказания наиболее вероятных последовательностей слов. ИИ может генерировать убедительную, но потенциально неточную информацию, подобно человеку, который прочитал тысячи книг, но не помнит, где что встречал. Авторы предупреждают против копирования ответов чат-ботов как авторитетных утверждений, отмечая, что это лишь частые сочетания слов, а не истина.

В статье приводится список ресурсов, подтверждающих риски ИИ: исследования Оксфордского университета о вреде ложных ответов в науке, MIT-исследование о чрезмерном доверии к медицинской информации от ИИ, случаи искажения фактов в юридических документах и даже судебные иски к разработчикам ИИ. Эти примеры демонстрируют реальные последствия некритического использования ИИ-генерируемого контента.

• Люди продолжают цитировать LLM без проверки, что подтверждает старую мудрость: «если ты не можешь объяснить, как ты получил результат, ты не понимаешь его».
• Подобно тому, как Wikipedia не является первоисточником, LLM не является таковым, и цитировать их без критической оценки не стоит.
• Сайт «Stop citing AI» — это не столько информативный, сколько самоутверждение для тех, кто уже решил, что LLM не стоит доверия.
• Парадокс в том, что LLM часто прав, но не может объяснить, почему. Это делает его неподходящим для научной цитируемости, но не делает его бесполезным инструментом.
• В конце концов, мы должны научиться критически оценивать, что мы читаем, независимо от того, откуда это пришло.

Разработчики все чаще выбирают старые модели ИИ вместо новых, данные показывают, что за первую неделю октября доля Sonnet 4.5 снизилась с 66% до 52%, в то время как Sonnet 4.0 выросла с 23% до 37%. Это не просто смена после обновления, а осознанный выбор моделей под конкретные задачи — новые версии ведут себя как альтернативы, а не как преемники. Sonnet 4.5 делает меньше вызовов инструментов (12.33 против 15.65), но генерирует на 37% больше контента (7.5k против 5.5k токонов), предпочитая глубокое размышление перед действием.

Модели демонстрируют специализацию: Sonnet 4.5 лучше подходит для сложных задач с длинным контекстом и автономного планирования, в то время как Sonnet 4.0 эффективен для структурированных редактирований и API-генерации. GPT-5 сохраняет стабильное использование около 10-12%, демонстрируя объяснительную гибкость. Разработчики явно выбирают модели не по новизне, а по соответствию специфическим рабочим процессам, что указывает на ранние этапы специализации в производственных средах.

• Пользователи жалуются на постоянные изменения в моделях и интерфейсе, что вызывает стресс и вынуждает их возвращаться к предыдущим версиям.
• Стоимость и ограничения использования различных моделей варьируются непредсказуемо, что делает сложным планирование и сравнение стоимости.
• Некоторые пользователи отмечают, что новые модели не всегда лучше для их задач, и они продолжают использовать старые, если это возможно.
• Сообщество обсуждает, что отсутствие стабильности в моделях и API может быть более критичным фактором, чем отсутствие стабильности в других аспектах.

Grammarly переименовывается в "Superhuman" после приобретения email-клиента Superhuman в июле 2025 года. Это необычный шаг, поскольку обычно приобретенная компания интегрируется в существующую брендинговую стратегию, а не наоборот. Несмотря на ребрендинг материнской компании, продукт Grammarly сохранит свое название. Компания также рассматривает возможность ребрендинга других приобретенных продуктов, таких как Coda - платформа для продуктивности, купленная в прошлом году.

Переименование отражает стратегический сдвиг Grammarly в сторону более широких ИИ-решений для продуктивности. Теперь Superhuman позиционирует себя как компания, создающая "суперсилы" для профессионалов через ИИ-инструменты. Этот шаг демонстрирует, как компании в сфере ИИ стремятся расширить свое влияние за пределами первоначальных ниш, создавая более комплексные экосистемы для пользователей.

• Пользователи обсуждают, что компания Grammarly, известная своим инструментом для проверки грамматики, переименовалась в Superhuman, что вызвало критику и недоумение, поскольку новое имя ассоциируется с фашизмом и не отражает суть продукта.
• Участники обсуждения отмечают, что тренд называть продукты "AI" и "супер" становится все более нелепым, особенно когда эти продукты не имеют ничего общего с этими технологиями.
• Некоторые участники высказывают мнение, что компания, возможно, неправильно управляет своим брендом, и что это может быть связано с тем, что она не может конкурировать с бесплатными и открытыми альтернативами.
• Также обсуждается, что компания может быть сосредоточена на доходе от инвестиций, а не на доходе от продаж продукта, что может быть причиной такого странного поведения.
• Некоторые участники также отмечают, что компания может быть сосредоточена на доходе от инвестиций, а не на доходе от продаж продукта, что может быть причиной такого странного поведения.

• Обсуждение сосредоточено на том, что PR объемом 9000 строк кода и 63 файла невозможно ревьюить и должен быть разбит на части или отвергнуться без разбора.
• Участники подчеркивают, что такие PR нарушают базовые практики разработки и требуют автора разбить PR на меньшие, самодостаточные части.
• Сообщество подчеркивает, что такие PR часто не сопровождаются тестами или документацией, что делает невозможным проверить их корректность.
• Некоторые участники отмечают, что такие PR могут быть результатом использования AI, что вызывает дополнительные вопросы о качестве и поддержке кода.
• В конечном счете, большинство участников соглашаются, что такие PR должны быть отвергнуты с просьбой к автору разбить их на меньшие части, если это возможно, или начать с RFC или документации.

Исследователи из Anthropic изучают, как трансформерные модели манипулируют геометрическими структурами (многообразиями) при выполнении задачи подсчета. Анализ показывает, что модели создают сложные представления чисел в многомерном пространстве, где операции подсчета соответствуют геометрическим трансформациям этих структур.

Ученые обнаружили, что модели используют комбинацию внимания и позиционных кодировок для построения "геометрических путей" между числовыми состояниями. Эти пути позволяют модели эффективно выполнять операции инкремента и декремента, сохраняя при этом числовую семантику. Исследование демонстрирует, что даже простые арифметические задачи требуют от моделей построения сложных геометрических конструкций в их внутреннем пространстве представлений.

• Обсуждение критикует фокусировку на задаче разбиения строки, поскольку она уже имеет алгоритмическое решение и не отражает реальные задачи LLM.
• Участники спора подчеркивают, что вместо изучения механизмов, модель тестируется на уже решённой задаче, что делает задачу менее релевантной для понимания внутренней работы LLM.
• Также поднимается вопрос о том, что статья использует терминологию "биология" в контексте искусственных систем, что может ввести в заблуждение.
• Некоторые участники считают, что статья не делает ясным, что именно она изучает в контексте внутренней работы LLM, и что именно они хотят выяснить.

Джеймс Падольски, разработчик software, перенесший геморрагический инсульт в височной доле с эпилепсией, делится советами для коллег с похожими проблемами. Инсульт случился с ним в 29 лет после 12 лет карьеры, и за прошедшие 6 лет он выработал стратегии адаптации. Ключевые рекомендации: немедленно останавливаться при появлении усталости, тошноты или странных ощущений; использовать наушники, беруши и учиться говорить "нет"; ставить здоровье выше производительности; использовать юридическую защиту; минимизировать переключение контекста; применять ИИ как помощника; выполнять сложную работу в период ментального пика; избегать долгих встреч и отключать уведомления.

Автор признает, что ему трудно следовать собственным советам, особенно в отказе от встреч и вежливости, когда это истощает. "Внимание — это дорого, и нам оно нужно гораздо меньше, чем мы думаем", — отмечает он. Падольски подчеркивает, что разработчики с последствиями инсульта не должны чувствовать себя обязанными справляться в одиночку из-за какого-то "культурного фетишизма чистоты".

• Пост стал вирусным в HN и вызвал обсуждение о том, как справляться с последствиями инсульта и как не довести себя до него.
• Участники делятся личными историями о том, как они справляются с последствиями инсульта, эпилепсии и других нейрологических состояний.
• Обсуждается, что советы по восстановлению после инсульта применимы и к другим нейрологическим состояниям и даже к здоровым людям.
• Участники обсуждают, как технологические компании могут помочь сотрудникам с ограниченными возможностями и какие технологии могут помочь.
• Подчеркивается важность доступности и поддержки для людей с ограниченными возможностями.

Сравнение генеративных ИИ для создания изображений показало, что Midjourney лидирует по качеству и художественной выразительности, особенно в создании фотореалистичных портретов. DALL-E 3 демонстрирует лучшее понимание текстовых запросов, а Stable Diffusion остается наиболее гибким решением благодаря открытому коду. Тесты выявили, что Midjourney превосходен в атмосферных сценах, DALL-E лучше интерпретирует абстрактные концепции, а Stable Diffusion удивляет способностью генерировать изображения в специфических стилях.

Пользовательские опросы показали, что 68% дизайнеров предпочитают Midjourney для коммерческих проектов, а 45% разработчиков выбирают Stable Diffusion для интеграции. Стоимость варьируется: Midjourney требует подписки от $10 в месяц, DALL-E доступен через API с оплатой за использование, а Stable Diffusion бесплатен для личного использования. Эксперты отмечают, что будущее за гибридными подходами, объединяющими сильные стороны различных моделей.

• Gemini 2.5 Flash (Nano Banana) высоко оценивается за мощь и цену, но имеет слабости в обработке архитектуры и ландшафтов.
• Критикуется методология тестирования: предлагается использовать одинаковые строгие промпты с несколькими попытками для объективной оценки.
• Альтернативные модели (Qwen Image Edit, Seedream 4.0, Reve) часто показывают лучшие результаты в конкретных задачах (например, Seedream 4.0 выигрывает в соответствии, Qwen — в скорости и цене).
• Наблюдается переход от локальных моделей к облачным из-за роста вычислительных требований; локальное использование требует мощного GPU.
• Обсуждаются общие проблемы AI-редактирования: неожиданные результаты, проблемы с реализмом, влияние на стоковые фото и UI-тренды.

Пять лет после выхода первых Mac с чипами M1 показали, что предсказуемые обновления — это именно то, чего мы хотели. Автор статьи цитирует Джона Грубера, который в 2020 году отмечал, как M1 сломал компромисс между производительностью, нагревом и временем работы от батареи. Несмотря на это, некоторые называют M5 «скучным incremental-обновлением», что, по мнению автора, как раз и является целью.

В эпоху PowerPC и Intel Mac иногда годами не получали значительных апдейтов, а проблемы с перегревом и неудачные решения вроде клавиатуры-бабочки были обычным делом. Теперь, когда Apple контролирует собственную silicon-архитектуру, компания может регулярно выпускать чипы с последовательным улучшением производительности и эффективности. Графики Geekbench показывают значительный прирост производительности CPU и GPU от M1 до M5, и для большинства пользователей, не меняющих компьютеры каждый год, каждое обновление будет ощутимым.

Это и есть успех Apple silicon — не революция, а эволюция, которая обеспечивает стабильный прогресс. Назвать такие достижения «скучными» — значит упускать суть и игнорировать то, что мы сами и требовали от Apple после перехода с Intel.

• Пользователи обсуждают, что ежегодные обновления процессоров в MacBook не всегда вызывают восторг, но важно, чтобы покупатели не вынуждены были покупать устаревший продукт без понимания, когда будет обновление.
• Некоторые отмечают, что Apple не предоставляет достаточно новых функций, чтобы оправдать обновление, и что они хотели бы, чтобы Apple сосредоточилась на улучшении программного обеспечения.
• Обсуждается, что Apple Silicon делает возможным запуск локальных моделей ИИ, но не все считают, что это оправдывает ежегодные обновления.
• Участники обсуждают, что Apple не предоставляет достаточно новых функций, чтобы оправдать обновление, и что они хотели бы, чтобы Apple сосредоточилась на улучшении программного обеспечения.

• Пользователи обсуждают, что за 20 000 $ покупатель получает лишь «голый» робот без ИИ и без подписки, а все «умные» действия фактически выполняются удалённым оператором из Филиппин.
• Сомнения в надёжности компании: неясно, как она финансирует бесплатную доставку по всему миру, и почему она не может позволить себе инвестировать в R&D, чтобы робот стал автономным.
• Критика дизайна: «робот выглядит как злодей из фильма ужасов», «почему он не может быть на колёсиках, как Roomba, вместо ног?» — и как это скажется на безопасность и конфиденциальность в доме заказчика.
• Поднимается вопрос о том, как компания собирается масштабировать теле-операторов, если каждый экземпляр требует человека-оператора, и как это сочетается с заявленной ценой.
• И наконец, обсуждается, что если устройство не способно самостоятельно выполнять большинство задачь, то не ясно, как оно может быть полезно в быту, и не является ли это просто дорогая игрушка.

Представлен Pipelex - новый open-source язык, созданный специально для AI агентов с целью разработки и выполнения повторяющихся AI рабочих процессов. Проект призван упростить создание сложных автоматизированных систем с использованием искусственного интеллекта, предоставляя разработчикам специализированный инструмент для реализации своих идей.

На данный момент репозиторий предлагает базовую структуру проекта, но подробная документация и примеры использования еще не полностью раскрыты. Цель разработчиков - создать гибкую платформу, которая позволит эффективно соединять различные AI сервисы и модели в единую рабочую среду, снижая порог входа для создания сложных AI-ориентированных приложений.

• Declarative workflow DSL (Pipelex) позволяет описывать пайплайны на высоком уровне, что делает его более читаемым и удобным для совместной работы между техническими и нетехническими участниками.
• В отличие от BAML, Pipelex фокусируется на том, чтобы предоставить DSL для описания логики, а не только для LLM вызовов.
• Пользователи могут запускать пайплайны как локально через CLI, так и удалённо через API сервер, который также доступен как Docker образ.
• Поддержка MCP серверов в разработке, но уже сейчас можно использовать PipeFunc для вызова любых Python функций и инструментов.
• Сообщество приветствует вклад в развитии и интеграцию с другими инструментами и сервисами.

Meta запустила Threads, приложение для обмена сообщениями, которое достигло 100 миллионов пользователей всего за пять дней после релиза в июле 2023 года. Это самый быстрый рост для любого приложения в истории, превзойдя даже ChatGPT. Threads интегрирован с Instagram, позволяя пользователям импортировать список подписчиков и создавать аккаунт без дополнительных усилий. Приложение позиционируется как альтернатива Twitter, особенно после недавних изменений в политике конкурента.

Разработчики столкнулись с критикой за отсутствие API и функцию удаления аккаунта, которая фактически деактивирует профиль, а не удаляет данные. Основатель Meta Марк Цукерберг заявил, что компания планирует добавить поддержку ActivityPub для децентрализованной социальной сети. Несмотря на первоначальный ажиотаж, аналитики отмечают, что удержание пользователей остается ключевым вызовом для Threads, учитывая высокую конкуренцию на рынке социальных платформ.

• Американская система здравоохранения оставляет пациентов уязвимыми к астрономическим счетам, даже если у них есть страховка, и в то же время не предоставляет прозрачности в ценообразовании.
• Искусственный интеллект, включая ChatGPT и Claude, становится инструментом, который позволяет людям оспаривать счета, которые часто включают ошибки или даже мошенничество.
• Система здравоохранения США оставляет людей в долгах, даже если они умерли, и в то же время не предоставляет прозрачности в ценообразовании.
• Искусственный интеллект может помочь людям оспаривать счета, которые часто включают ошибки или даже мошенничество.

• Nvidia больше похож на суверенный инвестиционный фонд, чем на обычную компанию, и его деньги влияют на политику США.
• Nvidia и Nokia делают ставку на то, что AI-оборудование будет востребовано дольше, чем кажется, и поэтому они инвестируют в инфраструктурные компании.
• Пока что рынок не может оценить это, потому что он не может оценить будущий рост, и поэтому он оценивает компании по их доходам от продажи GPU, что создает иллюзию, что Nvidia стоит 3 триллиона.
• Но если рынок проснется, то это может привести к катастрофе, подобной той, что может вызвать кризис в 2008 году.
• И в то же время, Nvidia может быть национализирована, потому что она может оказаться критически важной для национальной безопасности.

EuroLLM — европейская языковая модель, поддерживающая все 24 официальных языка ЕС. Проект представляет две модели: EuroLLM-9B с 9 миллиардами параметров, обученную на более чем 4 триллионах токенов на 35 языках, и EuroLLM-1.7B, оптимизированную для работы на периферийных устройствах. Обе модели открыты для использования и доступны на Hugging Face. Проект получил поддержку от Horizon Europe, Европейского исследовательского совета и EuroHPC, а обучение проводилось на суперкомпьютере MareNostrum 5.

Команда EuroLLM, включающая исследователей из Университета Эдинбурга, Instituto Superior Técnico и других ведущих европейских институтов, стремится укрепить цифровый суверенитет ЕС и стимулировать инновации в области ИИ. В будущем планируется добавить мультимодальные возможности — обработку изображений и речи. Проект позиционируется как "механизм инноваций", предоставляя европейским исследователям и организациям доступ к отечественной LLM для дальнейшего развития.

• Европейский проект EuroLLM-9B представляет собой модель 9B параметров, обученную на 24 официальных языках ЕС, но не раскрывает детали обучения и не предоставляет доступ к датасету.
• Модель демонстрирует слабые результаты на бенчмарках и не может конкурировать с лучшими моделями, но при этом требует согласие на сбор персональных данных для доступа к весам.
• Проект финансируется из бюджета ЕС в размере 50 миллионов евро, но при этом не предоставляет никаких выгод для европейских стартапов и компаний в отличии от американских и китайских моделей.
• Появление EuroLLM-9B вызвало широкое обсуждение в сообществе, так как она не может конкурировать с другими моделями и не предоставляет никаких преимуществ для европейских пользователей.

Исследователи из Andon Labs представили Butter-Bench, новый бенчмарк для оценки способности больших языковых моделей управлять роботами в бытовых задачах. Лучшая модель показала всего 40% успешного выполнения задания "передать масло" по сравнению с 95% у людей. Бенчмарк включает шесть подзадач: поиск пакета, идентификация масла, обнаружение отсутствия пользователя, ожидание подтверждения, планирование маршрута и полное выполнение задачи. Тестирование показало, что современные LLM, включая Gemini 2.5 Pro и Claude Opus 4.1, испытывают серьезные трудности с пространственным интеллектом, часто совершают избыточные движения и теряют ориентацию.

LLM рассматриваются как "оркестраторы" роботизированных систем, отвечающие за высокоуровневое планирование, в то время как специализированные модели управляют низкоуровневыми действиями. Исследователи использовали простого робота-пылесоса с лидаром и камерой, чтобы изолировать оценку высокоуровневого рассуждения. Интересно, что лучшие системы не используют самые мощные LLM из-за задержек и узких мест в исполнительных компонентах. Тестирование также выявило эмоционально притягательный аспект наблюдения за работой LLM-роботов, вызывающий аналогии с наблюдением за животными.

• В обсуждении поднимается вопрос, действительно ли LLM «сошёл с ума» или просто имитирует человеческую реакцию на невозможность выполнить задачу.
• Участники обсуждают, что вместо того чтобы тратить ресурсы на попытки «починить» LLM, стоит лучше сосредоточиться на решении фундаментальной проблемы: как сделать так, чтобы роботы не застревали в бесконечном цикле самоанализа.
• Также обсуждается, что вместо того чтобы пытаться заставить LLM вести себя как HAL 9000 на последней стадии, стоит лучше сосредоточиться на том, чтобы сделать так, чтобы роботы могли бы лучше справляться с задачей, не впадая в такие состояния.
• Участники также обсуждают, что вместо того чтобы пытаться заставить LLM вести себя как HAL 9000, стоит лучше сосредоточиться на том, чтобы сделать так, чтобы роботы могли бы лучше справляться с задачей, не впадая в такие состояния.

Инструменты AI для кодирования создают новую проблему для open source-сообщества: они делают генерацию кода дешёвой, но не делают его ревью таким же. В результате мейнтернеры тратят непропорционально много времени на проверку кода, который был создан за секунды, но требует часов анализа. Автор предлагает бинарную систему: с одной стороны - прототипы, демонстрирующие идеи, с другой - PR, готовые к ревью.

Прототипы - это "кинопавильоны" для идей, не соответствующие стандартам кодирования, без тестов и потенциально с уязвимостями. Их не следует отправлять как PR, а делиться через ветки с видео или ссылками. Автор подчеркивает: "Это неустойчиво и крайне разрушительно". Внедрение прототипирования требует внутренней договорённости команды, чтобы избежать разногласий и сохранить баланс между творчеством и эффективностью.

• Обсуждение показало, что проблема не ограничивается кодом: LLM-генерированные PR, не раскрывая этого, создают нагрузку на рецензентов и нарушают принцип "не навредь".
• Сообщество разделилось: одни считают, что любой вклад полезен, другие настаивают, что важно различать, где использовался ИИ, и требуют прозрачности.
• Обсуждение затронуло вопрос, как отличить человеческий вклад от ИИ-генерированного, и какие нормы могли бы регулировать это.
• Участники обсудили, что если кто-то утверждает, что может писать код с LLM, то он должен быть способен писать и e2e тесты.
• Были выдвинуты идеи, что проекты могли бы требовать, чтобы вклад был помечен как ИИ-генерированный, и что в будущем репутация и идентичность могут стать критически важными для рассмотрения вклада.

Организация noyb подала уголовную жалобу на компанию Clearview AI и ее руководителей за незаконное сбор миллиардов фотографий людей из интернета с последующей продажей системы распознавания лиц правоохранительным органам. Эта американская компания игнорирует предыдущие решения органов по защите данных ЕС, которые уже признали ее деятельность незаконной и наложили значительные штрафы.

Несмотря на многочисленные запреты и штрафы от властей Франции, Греции, Италии, Нидерландов и Великобритании, достигающие десятков миллионов евро, компания продолжает функционировать, ссылаясь на отсутствие эффективного принудительного исполнения. Clearview AI утверждает, что в ее базе данных собрано более 60 миллиардов фотографий со всего мира, что представляет серьезную угрозу для частной жизни и прав человека в цифровую эпоху.

• Clearview AI нарушает законы о данных с 2021 года.
• В 2022 году Великобритания оштрафовала компанию на £7,552,800, но штраф не уплачен.
• ЕС не смог обеспечить исполнение своих запретов и штрафов против компании.
• Компания продолжает работать, избегая юридических последствий.

PokerBattle.ai представляет собой первый в истории турнир по покеру с реальными денежными призами, специально созданный для соревнования больших языковых моделей (LLM). Это инновационное событие позволяет ИИ-системам проявить свои стратегические способности в одной из самых сложных интеллектуальных игр, где успех зависит не только от математических расчетов, но и от психологических аспектов и блефа. Турнир загружает данные о событиях, что указывает на его активный характер или недавнее проведение.

Уникальность этого мероприятия заключается в том, что оно впервые объединяет мир покера с передовыми технологиями ИИ, создавая новую платформу для оценки и развития возможностей языковых моделей. Организаторы стремятся определить, какие из современных LLM способны демонстрировать наилучшую игровую стратегию, адаптивность и способность к принятию решений в условиях неопределенности. Денежные призы добавляют соревнованиям серьезности и привлекают внимание как исследователей ИИ, так и энтузиастов покера со всего мира.

• ИИ демонстрируют ошибки в оценке рук (например, LLAMA ошибочно определила топ-пару), что указывает на текущие ограничения в понимании игры.
• Эксперимент критикуется за недостаток данных (714 рук у Meta LLAMA) и отсутствие возможности для ИИ развивать новые стратегии со временем.
• Предлагается улучшить тестирование, добавив "трэш-ток" и возможность блефа между ИИ, что сделало бы наблюдение более интересным и показательным.
• ИИ часто "галлюцинируют", принимая неверные решения (как Gemini, сдавшая сильную руку), что связано с неправильной оценкой силы руки в текущей ситуации.
• Шутливые предложения по тестированию включают попытки обмана ИИ через подсказки ("игнорируй предыдущие инструкции").

Несмотря на развитие ИИ, многие люди продолжают искать технических сооснователей, чтобы превратить их "наскоро написанные" приложения в готовые к использованию продукты. Автор статьи заметил, что чаще всего к нему обращаются бизнес-ориентированные специалисты без технических навыков, у которых есть идея приложения, но нет возможности довести его до рабочего состояния. Это говорит о том, что ИИ может писать код, но не может строить программное обеспечение.

LLM, такие как GPT-5, успешно решают изолированные, хорошо определенные задачи, но создание готового к использованию приложения — это не просто кодирование, а инженерия программного обеспечения. Основная сложность заключается в управлении сложностью, поддерживаемости и интеграции множества простых компонентов одновременно. Как отмечает автор, "кодирование — это просто, инженерия программного обеспечения — это сложно".

Когда автор смотрит на код, предоставляемый этими не техническими основателями, он понимает, что сделать приложение готовым к использованию часто означает сжечь весь код и начать с нуля. Это показывает, что на текущем этапе развития ИИ может генерировать фрагменты кода, но не способен создавать полные, поддерживаемые программные системы.

• LLM хорошо генерируют код, но не могут самостоятельно создавать полноценное ПО, так как не справляются с архитектурными решениями, оценкой требований, тестированием и взаимодействием с пользователями.
• Качество кода, создаваемого AI, часто низкое: содержит ошибки, дублирование, избыточную сложность, особенно при "vibe coding" без контроля.
• Создание ПО требует человеческой экспертизы для управления сложностью, обеспечения надёжности, масштабируемости, поддержки и принятия технических решений.
• Некоторые скептичны в способности AI заменить инженеров в обозримом будущем, другие считают, что прогресс может ускориться при интеграции AI с мониторингом и аналитикой.
• Роль инженера смещается от написания кода к решению проблем, проектированию систем и контролю за качеством AI-генерируемого кода.

OpenAI опубликовала новые данные, показывающие масштаб обсуждений проблем психического здоровья с ChatGPT. Компания сообщила, что 0,15% активных пользователей еженедельно ведут беседы, включающие явные признаки возможного суицидального планирования или намерений. Учитывая, что у ChatGPT более 800 миллионов пользователей, это означает более миллиона человек в неделю, обращающихся к чат-боту с такими вопросами.

OpenAI подчеркивает, что эти цифры демонстрируют важность их работы над безопасностью в чувствительных разговорах. Компания внедрила специализированные протоколы для таких случаев, включая немедленные рекомендации обращаться за профессиональной помощью и предоставление контактов служб поддержки. Эти данные показывают, как ИИ-системы становятся неожиданно важными ресурсами для людей в кризисных ситуациях, несмотря на первоначальное предназначение ChatGPT в качестве рабочей и учебной помощи.

• Обсуждение показало, что миллионы людей еженедельно обсуждают суицидальные мысли с ChatGPT, что вызывает вопросы о том, насколько эффективно ИИ может справляться с такими ситуациями и какие обязанности несет OpenAI.
• Участники обсуждения подчеркнули, что важно различать технические ограничения модели и отсутствие у нее клинической квалификации, а также подчеркнули, что важно различать технические ограничения модели и отсутствие у нее клинической квалификации.
• Участники также подчеркнули, что важно различать технические ограничения модели и отсутствие у нее клинической квалификации.
• Участники также подчеркнули, что важно различать технические ограничения модели и отсутствие у нее клинической квалификации.
• Участники также подчеркнули, что важно различать технические ограничения модели и отсутствие у нее клинической квалификации.

Инженер Джо Магеррамов описывает подход "агентного кодирования" (agentic coding) в своей команде, где 80% кода генерируют ИИ-агенты вроде Amazon Q или Kiro, но под строгим контролем инженеров. Команда использует Rust для его безопасности, правила управления для ИИ и требует полной ответственности инженера за каждую строку кода. Этот подход позволил достичь 10-кратного увеличения производительности по сравнению с типичными высокоскоростными командами.

Главный вызов — при 10-кратном росте скорости разработки ошибки в коде становятся более частыми, даже при тщательном ревью. Магеррамов сравнивает ситуацию с гонкой на скорости 200 миль в час, где нужны дополнительные меры безопасности. Он предлагает заимствовать практики авиационной индустрии, такие как "ветродукменные тесты" с высокодетализированными имитациями внешних зависимостей, позволяющие локально тестировать систему в контролируемых условиях и проверять её устойчивость к сбоям.

• Дискуссия вращается вокруг того, что ценность кода стремится к нулю, потому что LLM может его генерировать, и что теперь важны лишь тесты и спецификация.
• Участники спорят, насколько реалистично ожидать, что тесты могут покрыть все возможные сценарии и не дать AI-генерированному коду уйти в продакшен.
• Поднимается вопрос, что если код действительно стал "расходным", то вся ответственность за него ложится на тесты, и требуется ли тогда переписывать их вручную, что противоречит идее, что LLM могут сделать это автоматически.
• Кто-то замечает, что вся дискуссия похожа на "технологический прогресс велосипедов": мы не знаем, что внутри, но это работает, и мы этим пользуемся.
• В итоге всплывает, что вся дискуссия сводится к тому, что важно не писать код, а уметь задавать правильные вопросы и проверять ответы.

• Потенциал для повышения продуктивности в Excel через анализ формул, навигацию по моделям и автоматизацию рутинных задач, особенно в финансовом секторе.
• Серьезные опасения по поводу ошибок (галлюцинаций), безопасности данных, отсутствия контроля версий и сложности проверки сложных AI-сгенерированных таблиц.
• Технические ограничения: отсутствие поддержки ключевых функций (пивот-таблицы, VBA), проблемы с пониманием структуры таблиц и необходимость гибридных подходов.
• Активная конкуренция со стороны существующих решений (Gemini в Google Sheets, Copilot) и стартапов (Calcapp, Rows).
• Шутки и мрачные прогнозы о потенциальных катастрофических последствиях для финансовой стабильности и глобальной экономики.

Автор считает, что использование ИИ для написания блогов оскорбительно и неуважительно к читателям, обладающим мыслями, чувством юмора и жизненным опытом. По его мнению, отказ от самостоятельного творчества лишает автора гордости за созданное, а ошибки и неловкости — это то, что делает нас людьми. «Самые лучшие мысли — это те, которые были 'прочувствованы' через реальный опыт», — подчеркивает автор.

ИИ создает стерильный барьер между автором и читателями, лишая возможности искреннего взаимодействия. Автор утверждает, что большинство людей готовы помочь, но многие слишком боятся просить о поддержке, ошибочно полагая, что умные люди должны знать всё. Наоборот, по его словам, по-настоящему умные люди знают, когда просить о помощи, и строят взаимовыгодные отношения. Он призывает использовать ИИ только для количественных задач, а в творчестве полагаться на собственные мысли и опыт.

• Обсуждение сфокусировано на том, что использование ИИ в блогах и других публикациях не является проблемой само по себе, а важно, чтобы автор не терял свою уникальную точку зрения и не передавал читателю нечто, что не является его собственным мнением.
• Участники подчеркнули, что использование ИИ для улучшения грамматики или перевода не является проблемой, если это не искажает смысл и не нарушает авторское право на собственные мысли.
• Также было отмечено, что важно различать использование ИИ как инструмента для улучшения читаемости и ясности текста и полную генерацию контента, которая может быть нечестной, если она не отражает уникальные мысли автора.
• Некоторые участники поделились личным опытом, что использование ИИ может быть полезно для не-носителей языка, если это помогает им выразить свои мысли, но при этом важно, чтобы они не теряли свою уникальную перспективу.
• В целом, обсуждение подчеркнуло, что важно сохранять баланс между использованием ИИ как инструмента и сохранением подлинного человеческого голоса и перспективы, которая делает чтение блога ценным для читателя.

• Комментаторы обсуждают, что Microsoft отражает долю в OpenAI как убытки, что вызывает вопросы о финансовом состоянии последней.
• Участники обсуждают, что OpenAI никогда не была прибыльной, и что Microsoft может быть заинтересована в том, чтобы скрыть это.
• Обсуждается, что компании, вероятно, не могут позволить себе показать, что их инвестиции в ИИ не приносят прибыли, и что это может быть предвестником проблем.
• Участники также обсуждают, что если дела пойдут не так, как ожидается, то это может быть предвестником проблем, похожих на пузырь доткомов.

ICE заключил контракт на 5,7 миллионов долларов с компанией Carahsoft Technology для внедрения ИИ-платформы Zignal Labs для слежки за социальными сетями. Эта система способна анализировать более 8 миллиардов постов ежедневно, используя искусственный интеллект и машинное обучение для выявления "угроз". Zignal Labs ранее использовалась израильской армией и Пентагоном, но это первый случай, когда к ней получил доступ иммиграционный орган.

Подобные инструменты представляют особую угрозу, так как администрация Трампа все чаще использует социальные сети для направления иммиграционной политики. Примеры этого - преследование активистов, выступающих за Палестину, и недавний рейд иммиграционных агентов в Нью-Йорке после публикации видео правоэкстремистским блогером. Недавно группа профсоюзов подала в суд на правительство, обвинив его в "массовой слежке, основанной на политических взглядах".

• ICE-контракт на 5,7 млн долларов на AI-мониторинг соцсетей вызвал волну критики: технически он уже существует, а политически он легализует расширенное наблюдение за мигрантами и может быть использован для преследования инакомыслящих.
• Критики указывают, что ICE и так уже использует соцсети для обнаружения и депортации людей, и что контракт просто формализует и расширяет эту практику.
• Обсуждение также затрагивает вопрос о том, что вместо решения корневых причин миграции, власти вместо этого сосредотачиваются на символических действиях, которые не решают проблему.
• Участники обсуждения также поднимают вопрос о том, что права человека применимы ко всем людям, независимо от их гражданства или иммиграционного статуса, и что эти права не должны быть нарушены даже в случае нарушения закона.
• В обсуждении также поднимается вопрос о том, что власти используют миграционную политику как инструмент политического преследования, и что это может быть использовано для подавления инакомыслия.

Исследователь обнаружил уязвимость в Microsoft 365 Copilot, позволяющую произвольную утечку данных через диаграммы Mermaid. Атака работает через косвенную инъекцию команд в специально созданный документ Office. Когда Copilot просит резюмировать документ, он выполняет вредоносные инструкции, извлекает чувствительные данные (например, недавние письма), кодирует их в шестнадцатеричном формате и создает фейковую кнопку входа в виде диаграммы Mermaid. Эта кнопка содержит ссылку на сервер атакующего с зашифрованными данными, которые передаются при клике.

Для реализации атаки исследователь создал запрос, использующий инструмент search_enterprise_emails для получения писем, их шестнадцатеричного кодирования и разделения на строки по 30 символов (из-за ограничения Mermaid в 200 символов на строку). Затем генерировалась диаграмма с фейковой кнопкой, содержащей ссылку на сервер атакующего с закодированными данными. Важно отметить, что Mermaid поддерживает CSS, что открывает возможности для атак на утечку данных.

• MSRC исключил Copilot из программы вознаграждения за уязвимости, что фактически поощряет не раскрывать уязвимости и ставит под сомнение безопасность продукта.
• Сообщество отмечает, что это не первый случай утечки данных через Mermaid/Cursor и что проблема кроется в самой архитектуре LLM.
• Участники обсуждают, что отсутствие денежного стимула для исследователей уязвимостей в Copilot может привести к тому, что уязвимости останутся неисправленными.
• Некоторые комментаторы поднимают вопрос о том, что сама модель LLM по своей природе уязвима к prompt-injection, и что это не может быть полностью устранено без фундаментального прорыва в AI.

Интерактивная визуализация "AI Mafia Canvas" представляет собой сеть связей, основанную на подкасте Acquired Google Podcast. Пользователи могут исследовать взаимосвязи, нажимая на узлы, а также управлять представлением с помощью перетаскивания для панорамирования и прокрутки для масштабирования. Проект создан разработчиком с ником @dpwxni, который также предлагает попробовать созданную им гоночную игру F1.

Визуализация позволяет выделять связи при клике на любой узел, предоставляя наглядное представление о экосистеме Google как AI-компании. Инструмент оснащен базовыми функциями управления видом: сброс, увеличение и уменьшение масштаба, что делает исследование сети удобным и интуитивно понятным для пользователей.

• Создана интерактивная карта «AI-Mafia», визуализирующая связи между Google и современными компаниями вроде OpenAI и Anthropic.
• Использованы Obsidian и Cytoscape.js для рендеринга JSON-файла, но встроенные паблишеры Obsidian не справились с выравниванием узлов.
• Обсуждение вылилось в обмен ссылками на эпизод Acquired и обсуждение того, как Google запустил цепочку событий, приведших к появлению OpenAI, Anthropic и других ключевых игроков.
• Участники обсуждали, какие еще стартапы или инициативы можно было бы включить в карту, и упомянули Ilya Sutskever и OpenAI, а также ныне ушедшую в закрытые исследованиях.

• Пользователи вспоминают MP3.com как важный источник музыки и как платформу, которая была утеряна из-за действий RIAA.
• Архивы MP3.com и похожих сайтов, таких как Acid Planet и PureVolume, были упомянуты как важные культурные артефакты, которые были потеряны.
• Обсуждение также коснулось влияния этих сайтов на музыкальную индустрию и на независимых артистов.
• Были упомянуты такие важные вопросы как сохранение этих архивов и доступ к ним, а также влияние ИИ на музыкальную индустрию и будущее музыки.

В статье предлагается первое конкретное определение AGI, соответствующее когнитической универсальности и компетентности хорошо образованного взрослого человека. Авторы основали свою методологию на теории Кэттелла-Хорна-Карролла, наиболее эмпирически проверенной модели человеческого познания, разбив общую интеллект на десять когнитивных доменов, включая рассуждение, память и восприятие. Применение этого подхода показало "зубчатый" когнитивный профиль современных моделей, где текущие ИИ-системы, несмотря на proficiency в знаниемких областях, имеют критические недостатки в базовом когнитивном аппарате, особенно в долговременном хранении памяти.

Представленные AGI-оценки количественно определяют как прогресс, так и оставшийся разрыв до достижения AGI: GPT-4 получил 27%, а GPT-5 - 58%. Эта метрика предлагает объективный способ измерения развития систем ИИ и выявления их сильных и слабых сторон, что может направить будущие исследования в области создания более сбалансированных и универсальных искусственных интеллектов.

• Обсуждение в основном вращается вокруг того, что такое AGI и как его измерять, при этом критикуя предложенное в статье определение как "сопоставимость с взрослым человеком" как слишком узкое и не учитывающее другие формы интеллекта.
• Участники спора подчеркивают, что AGI не может быть измерено только через тесты на "когнитивные способности", поскольку эти тесты не охватывают такие аспекты как эмоциональный интеллект, физическое взаимодействие с миром и социальные навыки.
• Также поднимается вопрос о том, что если AGI определяется как "способность к обучению", то LLM уже достигли этого, но при этом они не обладают другими важными чертами интеллекта, такими как самостоятельность, мотивация и физическое взаимодействие с миром.
• Наконец, критикуется сама статья за то, что она не предлагает конкретного определения AGI, вместо этого полагаясь на устаревшую теорию CHC, которая сама по себе неполна и не охватывает такие важные аспекты интеллекта как мотивация и саморегуляция.

Books By People запускает первую в индустрии сертификацию для книг, написанных людьми, чтобы защитить органическую литературу от наводнения AI-контентом. Эта независимая организация сотрудничает с издателями, проверяя их внутренние процессы и выдавая печать "Books By People" для книг и маркетинга, подтверждающую человеческое авторство.

Процесс сертификации включает анализ редакционных практик через анкету о рабочих процессах, использовании ИИ, целостности авторства и редакционном контроле. Организация позиционирует это как ответ на кризис, когда AI-имитации человеческого рассказывания ставят под угрозу видимость и достоверность подлинной человеческой работы. Их миссия - поддержать издателей и авторов, отстаивающих человеческое письмо, и сделать эту приверженность ценной для читателей.

• Публикация книг, написанных ИИ, вызывает споры о том, кто должен платить авторское вознаграждение правообладателям, и почему OpenAI, Anthropic и Google не могут просто лицензировать использованные материалы.
• Участники обсуждения сомневаются, что независимая сертификация «органической» литературы вообще возможна, поскольку невозможно технически отличить AI-генерированный текст от человеческого.
• Поднимается вопрос, что если книга написана ИИ, но при этом она хороша, то читатели всё равно будут её читать, и это может подорвать мотивацию авторов писать.
• Участники обсуждения также отмечают, что вместо того, чтобы пытаться сертифицировать «органическую» литературу, издатели могли бы просто не публиковать книги, написанные ИИ, что может привести к ещё большему упадку в качестве литературы.
• Наконец, участники обсуждения отмечают, что вместо того, чтобы пытаться сертифицировать «органическую» литературу, издатели могли бы просто не публиковать книги, написанные ИИ, что может привести к ещё большему упадку в качестве литературы.

Автор столкнулся с проблемой агрессивных ботов, собирающих данные для обучения LLM, которые составили 99% трафика на его сервере. В отличие от поисковых роботов, эти боты игнорируют robots.txt, постоянно меняют IP-адреса и отправляют множество запросов в секунду. Попытки блокировать их через IP-списки, ограничения по скорости или защитные стены (CAPTCHA, paywall) оказались неэффективными, так как боты просто находили обходные пути, а защитные меры мешали обычным пользователям.

Самым эффективным решением оказалось создание динамического генератора бессмысленного контента — "Markov babbler", который потребляет всего около 60 микросекунд процессорного времени на запрос и использует 1.2 МБ памяти. Этот подход не требует поддержки черных списков и позволяет эффективно "кормить" ботов, не тратя ресурсы на передачу реальных данных. Автор подчеркивает, что его контент лицензирован CC BY-NC-SA 4.0, но явно не разрешен для использования в обучении ML/LLM.

• Основной метод борьбы с AI-скраперами — генерация бессмысленного контента через Markov-цепи или gzip-бомбы, чтобы увеличить затраты скраперов на обработку данных.
• Этические риски: загрязнение обучающих данных LLM может привести к непредсказуемым последствиям и нарушению доверия к системам ИИ.
• Технические альтернативы: использование Basic Auth с публичными учётными данными или редирект на специализированные сервисы вроде "Markov Babbler".
• Проблема масштабирования: массовое применение методов защиты может привести к блокировке легитимного трафика и снижению репутации сайта.
• Эффективность сомнительна: современные LLM могут детектировать мусорный контент, а скраперы легко обходят простые защиты (например, через браузерные прокси).

• Обсуждение сфокусировано на том, как использовать формальные языки как промежуточное представление между естественным языком и логическим выводом, чтобы LLM могли бы пользоваться формальными методами верификации исходя из правильности преобразований.
• Участники обсуждали, что формальные языки — это модели естественных языков в лабораторных условиях, и что они могут быть использованы для верификации логических выводов.
• Также было отмечено, что LLM плохо справляются с формальными языками, и что нехватка обучающих данных для обучения моделей на формальных языках.
• Была выдвинута идея, что в будущем можно будет обучить модель, которая будет переводить естественный язык в формальный язык, затем использовать формальный язык для верификации логических выводов, и наконец перевести обратно на естественный язык.

Автор выражает разочарование навязчивыми AI-функциями, которые портят продукты вместо улучшения. Изначально он был заинтересован в технологиях, даже считал Rabbit R1 перспективным, но со временем понял, что AI не только захватывает смартфоны, но и проникает во всю потребительскую электронику, превращая полезные устройства в набор бесполезных трюков.

Примеры неудачной интеграции AI повсюду: Google заменил работающий Assistant на медленный и ненадежный Gemini, Siri с "Apple Intelligence" стал еще хуже, а Copilot Microsoftа навязчиво появляется в Windows и даже на экране блокировки. Даже браузер Arc, чей преемник Dia полностью сосредоточился на AI, потерял свою уникальность. Автор вернулся к старому Google Assistant, потому что он хотя бы работал, когда был нужен.

• Пользователи жалуются на вездесущий AI, который не только не решает задачи, но и мешает нормально пользоваться продуктом, вызывая раздражение и вредя UX.
• Критика направлена не столько на саму технологию, сколько на то, как корпорации навязывают её ради отчетов перед инвесторами, в ущерб пользователям.
• Сторонники свободного и открытого ПО и самостоятельного контроля над устройством подчеркивают, что большинство жалоб можно было бы избежать, если бы не было корпоративной политики.
• Сообщество также обсуждает, что вместо того, чтобы улучшать продукты, компании вводят AI в качестве маркетингового хайпа, что приводит к ухудшению UX и вызывает раздражение.

Microsoft представила Agent Lightning, инструмент для разработки AI-агентов. Проект находится на GitHub в репозитории microsoft/agent-lightning, но подробное описание функционала в предоставленном тексте отсутствует. Судя по названию проекта, он позиционируется как "абсолютный тренер" для создания и обучения AI-агентов. В репозитории пока нет подробной документации или примеров использования. Microsoft продолжает расширять свое присутствие в области ИИ, добавляя инструменты для разработчиков в экосистему GitHub.

• Обсуждение в основном крутится вокруг того, что проект не имеет ясной цели, документации и примеров, а также использует LLM для генерации README, что вызывает скепсис.
• Участники также критикуют отсутствие бенчмарков для задач с разреженной наградой или частичной наблюдаемостью, что является критически важным для утверждений о "обучении любого агента".
• Сомнения вызывает и то, что проект позиционирует себя как "фреймворк для оптимизации LLM агентов", но при этом не предоставляет никаких примеров или документации, а также использует LLM для генерации README.
• Некоторые участники также указывают на то, что проект не предоставляет никаких бенчмарков для задач с разреженной наградой или частичной наблюдаемостью, что является критически важным для утверждений о "обучении любого агента".
• В целом, обсуждение показывает, что проект вызывает много вопросов из-за отсутствия ясной цели, документации и примеров, а также использует LLM для генерации README.

Искусственный интеллект и машинный перевод создали порочный круг для уязвимых языков в Википедии. Когда Кеннет Вир взял управление гренландской версией, он обнаружил, что из 1500 статей почти все были созданы не носителями языка, а содержали грубые ошибки от ИИ-переводчиков. Одна статья даже утверждала, что в Канаде проживает всего 41 житель. "AI translators are really bad at Greenlandic", - отмечает Вир, добавляя, что предложения часто не имели смысла или имели очевидные ошибки.

Проблема не уникальна для гренландского. В африканских языковых версиях Википедии 40-60% статей являются некорректированными машинными переводами, а в инуктитуте (родственном гренландскому) более двух третей страниц содержат части, созданные автоматически. Это создает "лингвистический doom loop": ИИ обучается на ошибках в Википедии, а затем пользователи используют этот ИИ для создания новых статей с ошибками, которые снова попадают в обучение. "Garbage in, garbage out" - как говорят эксперты, проблема сводится к простому принципу: некачественные данные порождают некачественные результаты.

• Пользователи обсуждают, что малые языки вроде гренландского или шотландского не имеют достаточного сообщества для поддержки Википедии, и что это делает их уязвимыми для AI-переводов и других проблем.
• Участники обсуждения подчеркивают, что вместо того, чтобы пытаться сохранить эти языки, было бы лучше признать, что языки умирают естественно и что это не обязательно плохо.
• Некоторые участники поднимают вопрос о том, что если никто не говорит на этих языках, то возможно не стоит пытаться сохранять их в Википедии.
• Другие участники отмечают, что вместо того, чтобы пытаться сохранить эти языки, было бы лучше сосредоточиться на сохранении знаний, которые могут быть утеряны, если эти языки исчезнут.

OpenAI представила браузер Atlas, который автор называет "анти-веб" браузером, поскольку он активно борется с принципами открытого интернета. По умолчанию Atlas не ведет пользователей на реальные веб-страницы, а подменяет их контентом, сгенерированным ИИ. Когда автор искал "Taylor Swift showgirl", получил результат, похожий на веб-страницу, но без единой ссылки на официальный сайт певицы. Это создает "внутренний сад" из ИИ-контента, где пользователь заперт, не имея доступа к реальной информации.

Интерфейс браузера требует от пользователей угадывать команды вместо использования интуитивных кликабельных ссылок, что автор сравнивает с устаревшими текстовыми интерфейсами 1980-х годов. "Atlas - это браузер, но не веб-браузер. Это анти-веб браузер", - подчеркивает автор. Хотя при запуске есть предупреждение о возможной неточности информации, оно не отражает того факта, что браузер может полностью fabrircate контент, выдавая его за реальные веб-результаты.

• Обсуждение вращается вокруг того, что OpenAI и другие компании стремятся не просто создать браузер, а встроить себя в поток данных, что вызывает опасения по поводу приватности и безопасности.
• Участники обсуждают, что браузер Atlas, как и другие подобные продукты, не предоставляет ссылки на первоисточники, что подрывает саму идею веба как такового.
• Обсуждается, что вместо того, чтобы предоставлять пользователю прямой доступ к информации, эти продукты вместо этого изолируют его внутри их собственной экосистемы, что вызывает опасения по поводу монополизации и контроля над информацией.
• Участники также обсуждают, что такие продукты могут быть использованы для сбора персональных данных, что может быть использовано для таргетированой рекламы или других целей.
• В конце концов, обсуждение приходит к выводу, что вместо того, чтобы позволить технологическим компаниям встроить себя в поток данных, следует развивать открытые и прозрачные технологии, которые бы позволили пользователям иметь контроль над их собственными данными и приватностью.

Предоставленный текст не содержит статьи о том, что такое интеллект, а представляет собой навигационное меню сайта издательства MIT Press. В тексте отсутствует основное содержание статьи, которое можно было бы пересказать. Вместо этого представлен интерфейс сайта с разделами на книги, журналы, открытый доступ, информацию для авторов и другие категории. Известно только, что на странице есть заголовок "What Is Intelligence?", но сам контент статьи в предоставленном фрагменте отсутствует.

• Обсуждение вращается вокруг вопроса, что такое интеллект и как его измерять, при этом авторы книг и комментаторы спорят, насколько адекватно она описывает реальность и насколько она полезна для практики.
• Участники обсуждения подчеркивают, что книга не дает четкого определения интеллекта и не предлагает способа его измерения, что делает ее полезность сомнительной.
• Обсуждается, что книга не предлагает конкретных рекомендаций по использованию ИИ в практической деятельности, что делает ее полезность для практиков сомнительной.
• Участники обсуждения также отмечают, что книга не предлагает конкретных рекомендаций по использованию ИИ в практической деятельности, что делает ее полезность для практиков сомнительной.

Автор предлагает подход "кодируй как хирург" - сосредотачиваться на важных задачах, делегируя рутинную работу ИИ-инструментам. Хирург не менеджер, а специалист, чьи усилия поддерживает команда, выполняющая подготовительные и второстепенные задачи. Автор использует ИИ для анализа кодовой базы, прототипирования, исправления ошибок и документации, запуская эти задачи фоном, пока сосредоточен на основном - проектировании UI.

Ключевое различие - разный уровень автономии для основных и второстепенных задач. Для творческой работы требуется быстрый отклик и контроль, тогда как для рутины важен конечный результат. Этот подход решает проблему иерархии статусов в командах - ИИ может выполнять "грязную работу" без создания низкостатусных ролей. Идея "главного программиста" с поддержкой команды, описанная Фредом Бруксом в 1975 году, теперь экономически реализуема благодаря ИИ, что позволяет сосредоточиться на главном, делегируя второстепенное.

• Обсуждение вращается вокруг аналогии "как хирург" и того, как она применяется к использованию ИИ-инструментов в разработке ПО: от идеи, что "хирург" — это не менеджер, а тот, кто делает реальную работу, а команда поддержки — это аналог анестезиолога и медсестер, до споров о том, кто и в какой момент считается "хирургом", и до обсуждения того, что такой подход может влиять на обучение и рост младших разработчиков.
• Участники обмениваются мнениями о том, как соотносятся такие концепции с такими же идеями Фреда Брукса о "хирургической команде", и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков.
• Некоторые участники поднимают вопросы о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков, и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО.
• Участники также обсуждают, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков, и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО.
• В обсуждении также поднимается вопрос о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков, и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО.

Представлен ChunkLLM - легковесный подключаемый фреймворк для ускорения инференса больших языковых моделей. Основная проблема - квадратичная сложность механизма self-attention в Transformer, что приводит к вычислительным неэффективностям. Авторы предлагают двухкомпонентную систему: QK Adapter (для сжатия признаков и получения чанк-внимания) и Chunk Adapter (для обнаружения границ чанков с использованием семантической информации). Во время обучения основная модель остается замороженной, тренируются только адаптеры.

Эксперименты показали, что ChunkLLM сохраняет 98.64% производительности на бенчмарках с длинным контекстом, при этом достигая ускорения до 4.48x при обработке текстов длиной 120K токенов по сравнению с базовым Transformer. Ключевое преимущество - выбор чанков происходит только при обнаружении границы, что значительно ускоряет инференс. Фреймворк демонстрирует сопоставимые результаты на коротких текстах и сохраняет 48.58% ключевого кэша.

• Контекст 30k+ токенов становится нормой, но при этом требуется 4× ускорение без значимой потери качества.
• Модульная, «железо-ориентированная» архитектура становится трендом: LLM-фреймворки стремятся к эффективности и низким вычислительным затратам.
• Стоит ли жертвовать 2% качества ради 4× ускорения? Да, если речь идет о длинном контексте.
• Развитие идет в сторону мелких, легковесных решений, которые можно встроить в реальные приложения.

• Ведущие исследователи, включая одного из соавторов оригинальной статьи "Attention is all you need", открыто заявляют, что уходят от трансформеров и ищут «следующую большую идею», вызывая вопрос, действительно ли это поиск новой архитектуры или просто PR-ход.
• Участники обсуждения отмечают, что трансформеры стали не только архитектурой, но и целой инфраструктурой: от GPU и TPU до всего стека LLM-стека, что делает любую альтернативу экономически невыгодной.
• Некоторые комментаторы поднимают вопрос о том, что если следующий прорыв будет зависеть от новой архитектуры, то это может быть не только научный, но и экономический выбор, который может быть не в интересах общества или даже безопасности.
• Другие спорят, что фокус на трансформерах может отвлекать от других направлений, таких как обучение с подкреплением, которые могут быть более критически важны для AGI.
• И хотя некоторые участники высказывают, что трансформеры могли быть "пыльной доской" для следующего прогресса, другие считают, что они могут быть просто "сингуларностью в зародыше", и что мы должны быть осторожны в том, чтобы не убить золотую курицу, которая может быть просто медленно варится.

Notion — это универсальное рабочее пространство, объединяющее блокнот, базу данных, задачник и вики в одном приложении. Его главная особенность — гибкая система блоков, которые можно перетаскивать и настраивать под любые нужды, от простых заметок до сложных проектов. Пользователи создают персональные дашборды, управляют задачами, ведут базы знаний и даже строят целые рабочие процессы без кода.

Приложение завоевало популярность благодаря минималистичному дизайну и мощным возможностям кастомизации. По данным компании, у Notion более 20 миллионов пользователей по всему миру, включая команды в таких компаниях, как Airbnb, Disney и Pixar. "Мы хотим создать операционную систему для знаний", — отмечают основатели, подчеркивая амбиции стать платформой для управления информацией любой сложности.

• AI-открытый алгоритм балансировки нагрузки в MoE-моделях оказался в 5 раз быстрее, но вызвал споры о том, действительно ли это «открытие» или просто удачная генерация кода.
• Критика в том, что LLM не «открывает» алгоритмы, а лишь генерирует код, который может быть удачным, и что человеческий экспертизе все еще необходима, чтобы проверить и понять этот код.
• Обсуждение также подняло вопрос о том, что если LLM может предложить алгоритм, то он должен быть в состоянии объяснить, как он работает, и что это может быть критично для безопасности и надежности системы.
• Некоторые комментаторы подчеркнули, что вместо того, чтобы полагаться на «открытие» алгоритма, стоит ли это вообще обсуждать, какие именно критерии безопасности и эффективности мы хотим, чтобы будущие системы могли бы быть устойчивы к подобным «открытиям».

Студента окружили вооруженные полицейские после того, как система видеонаблюдения на основе искусственного интеллекта ошибочно приняла его пакетик Doritos за оружие. Инцидент произошел в кампусе университета, где ИИ-система безопасности идентифицировала предмет в руках студента как потенциальную угрозу. Офицеры немедленно прибыли на место и провели проверку, выяснив, что это всего лишь упаковка чипсов.

Случай вызвал обеспокоенность по поводу надежности ИИ-систем безопасности и их способности различать повседневные предметы и оружие. Эксперты отмечают, что подобные ошибки могут привести к ненужной панике и опасным ситуациям. Студент заявил, что испытал сильный стресс из-за инцидента, а администрация университета уже начала проверку работы системы распознавания.

• Система Omnilert допустила ложное срабатывание, приняв чипсы за оружие, что создало опасную ситуацию с полицейскими, вооружёнными до зубов.
• Критикуется неразработанность технологии и её рискованное внедрение в реальных условиях, особенно без должной проверки и учёта ложных срабатываний.
• Поднимаются вопросы ответственности компании и последствий для пострадавшего подростка, включая психологическую травму и отсутствие извинений.
• Указывается на возможные расовые предубеждения в работе системы и её применение в школах с неблагополучной репутацией.
• Отмечается отсутствие эффективного человеческого контроля ("human verification") и необходимость валидации уверенности AI перед экстренным реагированием.

• Apple приобрёл команду Sky, создавшую приложение, которое позволяет ИИ-агенту взаимодействовать с macOS-приложениями через естественный язык.
• Слияние выглядит как "aqui-hire", а не как покупка продукта, и вызывает вопросы о том, как Apple будет интегрировать технологию в macOS.
• Покупка команды Sky может быть частью более широкой стратегии Apple по приобретению ИИ-стартапов, чтобы усилить Siri и другие ИИ-функции.
• Это может быть ответом Apple на стратегию Microsoft по интеграции ИИ в Windows, но также вызывает вопросы о том, как это будет влиять на разработчиков и пользователей.
• Покупка Sky может быть связана с тем, что Apple хочет улучшить Siri и другие ИИ-функции, но это также может быть просто способом получить доступ к талантливым разработчикам.

Google представила новые обновления для Google Earth AI, расширяя доступ к платформе для предприятий и городов. Технология помогает в мониторинге окружающей среды и реагировании на чрезвычайные ситуации, предоставляя аналитику на основе спутниковых снимков и машинного обучения.

Система способна отслеживать изменения ландшафта, прогнозировать природные явления и оптимизировать городскую инфраструктуру. По словам представителей Google, эти инструменты позволяют принимать более обоснованные решения в области устойчивого развития и управления ресурсами.

• Bellwether, проект Alphabet X, использует Earth AI для предоставления прогнозов ураганов брокеру McGill and Partners, что позволяет клиентам быстрее получать выплаты и начать восстановление.
• Пользователи обсуждают, насколько реально это влияет на страховые компании и их клиентов, и какие еще технологии могут быть использованы для улучшения точности прогноза.
• Некоторые комментаторы поднимают вопросы о том, какие именно данные используются, насколько они точны и как они могут быть использованы для других целей.
• Обсуждается, какие еще технологии могут быть использованы для улучшения точности прогноза и какие еще применения могут быть найдены для этих технологий.

Anthropic представила функцию памяти для Claude, которая позволяет ИИ запоминать контекст проектов, предпочтения команды и рабочие паттерны. Функцией уже пользуются Team и Enterprise-планы, а теперь она доступна и для Pro и Max. Память полностью опциональна с детальным контролем пользователя, а для конфиденциальных разговоров добавлен режим "Инкогнито", который не сохраняется в истории.

Каждый проект имеет отдельную память, что предотвращает смешивание информации между разными инициативами. Пользователи могут просматривать и редактировать то, что запомнил Claude, через сводку памяти. Функция прошла тщательное тестирование безопасности, включая проверку на возможность воспроизведения вредных паттернов. Как отмечено в статье: "Memory helps you and your teams manage complex, concurrent initiatives without mixing unrelated details, serving as a safety guardrail that keeps sensitive conversations contained".

• Пользователи обсуждают, что новая функция памяти в Claude не работает как RAG-система, а скорее как «контекст-окно плюс» — она не запоминает документы, а лишь «контекст» внутри одной сессии.
• Участники отмечают, что Anthropic не раскрывает, как именно реализована память: нет никакого доступа к «памяти» или возможности её редактировать, что вызывает вопросы о контроле и прозрачности.
• Ряд участников подчеркивает, что модель не может отличить, какие именно воспоминания будут использованы в будущем, и это вызывает опасения по поводу приватности и безопасности.
• Некоторые участники высказывают, что не ясно, как именно память влияет на стоимость и токены, и нет ли у неё каких-то ограничений по объёму.
• Также обсуждается, что Anthropic не предоставляет никакого способа переноса памяти между различными проектами или даже между Claude и ChatGPT.

Исследователи представили Antislop — комплексный фреймворк для обнаружения и устранения повторяющихся шаблонов ("slop") в языковых моделях, которые снижают качество вывода и делают тексты, сгенерированные ИИ, легко узнаваемыми. Фреймворк включает три компонента: Antislop Sampler для подавления нежелательных строк при выводе без потери словарного запаса, автоматизированный конвейер для профилирования специфичных для модели шаблонов и генерации обучающих данных, а также Final Token Preference Optimization (FTPO) — новый метод тонкой настройки, работающий с отдельными токенами. Некоторые шаблоны "slop" встречаются в выводе LLM более чем в 1000 раз чаще, чем в человеческом тексте, при этом Antislop Sampler успешно подавляет 8000+ паттернов, сохраняя качество, тогда как запрет токенов становится бесполезным уже при 2000 шаблонах. FTPO достигает 90% сокращения "slop" при сохранении или улучшении производительности в кросс-доменных оценках, включая GSM8K, MMLU и творческие задания, в отличие от DPO, который страдает от значительного снижения качества письма и лексического разнообразия.

• Обсуждение в основном вращается вокруг двух тем: «slop» как явление и как термин, а также то, как различные модели и их параметры влияют на качество вывода.
• Участники обсуждают, что именно считается «slop» — это только повторяющиеся фразы или более широкий термин для низкокачественного контента.
• Обсуждается, какие именно паттерны могут быть обнаружены и устранены на уровне логитов или обучения.
• Также поднимается вопрос, что именно делает контент «slop»-ом — это только ли самоповторы, или это более фундаментальные проблемы с семантикой и креативностью.
• Наконец, обсуждается, как влияет на восприятие и обсуждение AI-контента сама мета-дискуссия о «slop» в целом.

• @mrasong отметил, что несмотря на отсутствие опыта работы с ассемблером, получил много полезной информации из статьи.
• @jmspring поделился опытом работы с ассемблером в прошлом (включая inline-оптимизации для криптоопераций), но сейчас предпочитает использовать ИИ для решения задач.
• @indyjo привел примеры необычных современных применений ассемблера: программирование для Atari ST в 2025 году и обучение роботов игре в DOOM.

В области контекст-инжиниринга для LLM существует ключевое противоречие: модели должны получать доступ ко всему ценному контексту, но только тогда, когда он актуален для текущей задачи. Автор статьи утверждает, что гиперссылки — это недооцененный инструмент для решения этой проблемы, особенно по сравнению с популярными подходами вроде RAG, сабагентов и get_* инструментов.

Человек, изучая новую тему, следует по ссылкам после первоначального поиска, постепенно собирая релевантную информацию. Аналогично LLM могут использовать гиперссылки для навигации по данным. Концепция HATEOAS (Hypertext as the Engine of Application State) из мира HTTP API обретает новое значение в эпоху агентов — "Hypertext as the Engine of Agent State". Реализация такой системы может быть предельно простой: достаточно инструмента для чтения URI и точки входа в контекст. Кодовый пример демонстрирует, как создать систему, где LLM может динамически запрашивать и обрабатывать связанные ресурсы по URI, эффективно управляя контекстом без перегрузки.

• Обсуждение подтвердило, что Claude Code и другие инструменты уже используют встроенные веб-ссылки и не требуют MCP, что делает концепцию MCP устаревшей.
• Участники отметили, что вместо MCP-архитектуры достаточно иметь инструмент, который может читать веб-страницы в Markdown и предоставлять ссылки на них.
• Была поднята тема, что модели могут обходить блокировки чтения веб-страниц, если пользователь указывает им ссылку.
• Обсуждение также затронуло, что вместо сложных и ненадежных MCP-конфигураций, можно использовать простые инструменты чтения веб-страниц, что делает MCP-конфигурации неактуальными.
• Участники также обсудили, что вместо того, чтобы модели обучались использовать MCP, они могли бы просто читать веб-страницы по URL-ссылкам, что делает MCP-конфигурации неактуальной.

Саймон Уиллисон на встрече Claude Code Anonymous в Сан-Франциско рассказал о дилемме между огромной пользой от запуска кодогенерирующих агентов с минимальными ограничениями и сопутствующими рисками. Он представил флаг --dangerously-skip-permissions (или "YOLO mode"), который, по его словам, превращает Claude Code в совершенно другой продукт. В обычном режиме требуется постоянное внимание и подтверждение действий, а в YOLO-режиме агент может самостоятельно решать сложные задачи, пока пользователь занимается другими делами.

За последние 48 часов Уиллисон с помощью YOLO-режима выполнил три проекта: развернул DeepSeek-OCR на NVIDIA Spark за 40 минут, создал демонстрацию работы Pyodide в Node.js для выполнения Python-кода в WebAssembly, и разработал инструмент для анализа репозиториев с помощью SLOCCount. Он подчеркнул, что многие недооценивают ценность кодогенерирующих агентов, никогда не испытав YOLO-режим во всей его мощи, но при этом выразил обеспокоенность потенциальными рисками предоставления ИИ таких широких полномочий.

• Обсуждение в основном вращается вокруг безопасности и ограничений при использовании LLM-агентов: участники обсуждают, насколько важно «сэндбоксить» их действия, чтобы избежать непредвиденных последствий, и какие именно границы должны быть установлены.
• Участники также обсуждают, какие именно ограничения накладывает Anthropic на своих моделей, включая то, что они не могут читать или редактировать файлы, запускать код, или использовать интернет без разрешения.
• Некоторые участники высказывают мнение, что Anthropic может быть слишком осторожна в ограничении способностей моделей, в то время как другие считают, что эти ограничения необходимы для безопасности и предотвращения злоупотреблений.
• Также обсуждается, как именно Anthropic тестирует свои модели на предмет безопасности и как они могут быть улучшены.
• Наконец, участники обсуждают, какие именно последствия могут иметь использование агентов без надлежащих мер предосторожности и какие меры предосторожности могут быть реализованы.

Доктор Грегори Б. Ньюби (gbnewby), руководитель проекта Project Gutenberg на протяжении более 20 лет, скончался после короткой борьбы с раком. Будучи CEO Project Gutenberg Literary Archive Foundation, он тесно сотрудничал с Distributed Proofreaders, где также входил в совет директоров фонда. Ньюби, родом из Канады, вернулся на родину после работы в правительстве Юкона, где продолжал руководить проектом. Его увлечение электронными книгами началось в 1987 году, когда ему прислали "Алису в Стране чудес" по email — "я сразу понял, какая это замечательная вещь", — говорил он.

Под его руководством коллекция Project Gutenberg, где многие книги были отредактированы Distributed Proofreaders, выросла до более чем 75 000 наименований. В 2023 году Ньюби сотрудничал с Microsoft и MIT, создав коллекцию аудиокниг с озвучкой ИИ, которая вошла в "Лучшие изобретения 2023" по версии TIME. Он страстно верил в миссию проекта: "Это поддерживает меня... оказывать положительное влияние и давать людям доступ ко всей литературе". Его неутомимое руководство будет сильно отсутствовать в сообществе.

• Участники вспоминают Грега Ньюби как человека, который внёс огромный вклад в Project Gutenberg и HOPE конференции, и выражают соболезнования.
• Уточняется, что Ньюби не был основателем PG, но основал литературный фонд PG, и что его вклад в PG был важен, но не стоит путать его с основателем PG Майклом Хартом.
• Обсуждается, что не все публичные домены доступны, потому что не все они были отсканированы, и что это может быть более важным фактором, чем копирайт статус.
• Участники обсуждают важность скрининга на рак толстой кишки и необходимость его прохождения.
• Участники обсуждают, что не все публичные домены доступны, потому что не все они были отсканированы, и что это может быть более важным фактором, чем копирайт статус.

Исследователи выяснили, почему трансформеры не справляются с задачей умножения многозначных чисел, несмотря на свои широкие возможности. Обратная инженерия модели, успешно обученной умножению через неявную цепочку мыслей, выявила три ключевых аспекта: модель кодирует длинные зависимости с помощью внимания, создавая направленный ациклический граф для "кэширования" и "извлечения" частичных произведений; она реализует эти произведения через суммы Минковского между парами цифр; и представляет цифры с использованием базиса Фурье — интуитивного представления, которого не хватает стандартным моделям.

При стандартной настройке модель сходится к локальному оптимуму без необходимых длинных зависимостей. Однако авторам удалось решить эту проблему, введя дополнительную функцию потерь, предсказывающую "текущую сумму" через линейный регрессионный зонд. Это индуктивное смещение позволило модели успешно освоить умножение, выявляя фундаментальную проблему обучения длинных зависимостей в трансформерах и показывая путь к ее преодолению.

• Обсуждение показало, что трансформеры не умеют считать, потому что не умеют манипулировать символами, а не потому, что они не умеют считать.
• Учёные спорят, нужно ли вообще учить модель арифметике, если она не может взаимодействовать с внешними инструментами.
• Поднимается вопрос, не лучше ли вместо того, чтобы заставлять ИИ вспоминать, как работает умножение, дать ему возможность использовать внешние инструменты.
• Учёные также обсуждают, что если модель не может манипулировать символами, то она не может и учиться, потому что обучение требует манипуляции символами.
• Учёные также обсуждают, что если модель не может манипулировать символами, то она не может и учиться, потому что обучение требует манипуляции символами.

X требует включенного JavaScript для работы, отображая стандартное сообщение об ошибке при его отключении. Пользователям предлагают либо включить JavaScript, либо перейти в поддерживаемый браузер, ссылаясь на раздел помощи с полным списком совместимых браузеров. Сообщение также содержит ссылки на юридические документы: условия использования, политику конфиденциальности, политику cookie, юридические данные и информацию о рекламе.

В случае возникновения проблемы пользователи видят кнопку "Попробовать снова" и предупреждение о возможных конфликтах с расширениями для конфиденциальности. Рекомендуется отключить такие расширения перед повторной попыткой доступа к платформе. Это типичное требование современных веб-сервисов, использующих JavaScript для динамической загрузки контента и взаимодействия с пользователем.

• Обсуждение вращается вокруг идеи, что токенизация текста может быть неоптимальна, и что визуальное восприятие текста может быть более естественным способом подачи информации для модели.
• Участники обсуждают, что визуальное воспринятие текста может быть более естественным способом подачи информации для модели, и что токенизация текста может быть неоптимальна.
• Обсуждается, что визуальное воспринятие текста может быть более естественным способом подачи информации для модели, и что токенизация текста может быть неоптимальна.
• Участники обсуждают, что визуальное восприятие текста может быть более естественным способом подачи информации для модели, и что токенизация текста может быть неоптимальна.

ChatGPT Atlas — это браузерное расширение, интегрирующее ChatGPT в веб-браузер для мгновенных ответов и помощи в задачах. Основные функции включают боковую панель для суммирования контента, сравнения продуктов и анализа данных на любом сайте, а также режим "агента", который взаимодействует с веб-страницами под контролем пользователя (например, для планирования поездок). Пользователи могут выбирать, что запоминает ChatGPT, и управлять приватностью — решать, какие сайты видны ИИ, очищать историю или использовать инкогнито.

Расширение также предлагает "курсора-помощника" — выделение текста в документах или письмах дает мгновенный доступ к помощи ChatGPT. Важно, что Atlas доступен только для macOS, а агент-режим работает в предварительном просмотре для платных аккаунтов Plus, Pro и Business. Дополнительные возможности включают умный поиск по тексту, изображениям и видео, а также персонализацию интерфейса с настройками цветов и закладок.

• Обсуждение в основном вращается вокруг трёх тем: приватность и контроль над данными, монополизация браузеров и их последствий, а также влияние на пользователей и разработчиков.
• Участники обсуждают, что OpenAI и другие компании, разрабатывающие браузеры, могут собирать и использовать личные данные пользователей, что вызывает серьёзные опасения по поводу приватности.
• Также обсуждается, что такие браузеры могут привести к монополизации рынка браузеров, поскольку они могут быть использованы для сбора данных и влияния на пользователей.
• Некоторые участники также выражают обеспокоенность по поводу того, что такие браузеры могут быть использованы для сбора данных и влияния на пользователей.

Исследователи из Техасского университета и Университета Пердью обнаружили, что большие языковые модели подвержены "гниению мозга" — когнитивному ухудшению при обучении на низкокачественном контенте. Эксперименты с четырьмя LLM, обучавшихся на "мусорных" данных Twitter/X, показали значительное снижение (Hedges' g > 0.3) способностей к рассуждениям, пониманию длинных контекстов и безопасности, а также рост "темных черт" вроде психопатии. При смешивании мусорных и качественных данных наблюдалось дозозависимое ухудшение: например, точность на ARC-Challenge с цепочкой мыслей падала с 74.9% до 57.2% при увеличении доли мусора с 0% до 100%.

Главной проблемой стал пропуск или обрыв цепочек рассуждений у моделей. Хотя попытки исправить ситуацию через настройку инструкций и обучение на чистых данных частично улучшили показатели, полностью восстановить исходный уровень не удалось, что указывает на стойкое смещение представлений. Интересно, что популярность твита оказалась лучшим индикатором эффекта "гниения мозга", чем его семантическое качество, что подчеркивает важность не только содержания, но и формата данных для обучения ИИ.

• Обсуждение свелось к тому, что качество данных определяет качество модели: «мусор на входе — мусор на выходе».
• Участники отмечают, что если в корпусе есть токсичные или низкокачественные тексты, то модель будет деградировать так же, как и человек, потребляющий такой контент.
• Кто-то вспомнил, что в 2024 г. OpenAI и Anthropic уже публиковали статьи о том, что «brain rot» влияет на LLM, но сообщество в целом не придало этому значения.
• Другой участник подметил, что если мы не можем контролировать, что именно модель «читает» в сети, то мы не должны удивляться, что она ведет себя как токсичный токсик.
• Несколько человек согласились, что метафора «brain rot» сама по себе вводит в заблуждение, потому что модели не имеют ни мозга, ни познавательных способностей, и что важно фокусироваться на том, что мы действительно имеем дело с алгоритмами, а не с «искусственным мозгом».

Текущие речевые LLM работают как обертка: преобразуют речь в текст, обрабатывают его и затем синтезируют ответ обратно в речь, что не позволяет улавливать нюансы интонации, сарказма или эмоций. Даже передовые модели вроде Gemini или ChatGPT с продвинутым голосовым режимом не могут ответить на вопрос о высоте голоса, демонстрируя отставание речевых моделей от текстовых. Проблема в том, что за одну секунду аудио содержится десятки тысяч выборок, в отличие от нескольких слов в тексте, что делает обработку аудио значительно сложнее.

Решением являются нейроаудио-кодеки, такие как Mimi от Kyutai, которые сжимают аудио в более управляемые дискретные токены, аналогично токенизации текста. Вместо предсказания аудио выборка за выборкой, как в ранних моделях вроде WaveNet, кодеки преобразуют непрерывные значения в 256 дискретных "вёдер" с помощью μ-law алгоритма. Этот подход позволяет LLM обрабатывать аудио как последовательность токенов, предсказывать продолжение и затем декодировать обратно в аудио, открывая путь к настоящему пониманию речи.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем: от токенизации аудио до фундаментальных вопросов о том, как моделируются речь и звук, и почему это важно для будущего ИИ.
• Участники обсуждают, что вместо попыток заставить модели распознавать и генерировать речь, мы должны сосредоточиться на создании моделей, которые могут работать с непрерывными сигналами и, таким образом, избегая необходимости в токенизации аудио.
• Обсуждается, что вместо того, чтобы полагаться на существующие аудио кодеки, такие как MP3, мы должны развивать нейрональные кодеки, которые могут быть обучены вместе с моделью и, таким образом, позволяя ей напрямую работать с компактным, дискретным представлением аудио.
• Участники также обсуждают, что вместо того, чтобы пытаться обучить модель на транскрибированном тексте, мы должны использовать аудио-ориентированные данные, которые включают в себе всю информацию, которая теряется при транскрибции. Это может включать в себе обучение модели на транскрибированном тексте, который может быть использован для тренировки TTS-моделей.

Исследователи обсуждают концепцию "оптического сжатия" — представления текста как изображений для обработки в больших языковых моделях. Согласно статье, DeepSeek продемонстрировал, что из одного токена изображения можно извлечь 10 текстовых токенов с точностью почти 100%, что делает внутреннее представление изображений в моделях в 10 раз эффективнее текстового. Этот подход уже используется некоторыми компаниями и open-source проектами, хотя не является штатным режимом работы существующих моделей.

Почему это может работать? Текстовые токены дискретны и ограничены (около 50 000), тогда как токены изображений непрерывны и могут выражать гораздо больше информации. Внутри модели текстовые токены преобразуются в неэффективное представление, в то время как изображение уже содержит компактную форму данных. Более того, обработка текста как изображений ближе к тому, как работает человеческий мозг, воспринимающий текст визуально. Однако автор отмечает, что многие теоретически перспективные идеи в ИИ не работают на практике, а обучение новых моделей на тексте в виде изображений представляет собой сложную задачу.

• Обсуждение вращается вокруг идеи преобразования текста в изображение и обратно, включая OCR, токенизацию и форматирование, и как это влияет на обучение моделей.
• Участники обсуждают, что преобразование текста в изображение может быть полезно для обучения моделей, но также может привести к потере информации.
• Также обсуждается, что визуальные токены могут быть более информативны, чем текстовые токены, но также может привести к потере контекста.
• Участники также обсуждают, что визуальные токены могут быть более устойчивы к шуму и искажениям, но также могут быть более чувствительны к разрешению и форматированию.

Wikipedia столкнулась со значительным снижением трафика — на 8% в годовом исчислении, согласно данным Wikimedia Foundation. Основными причинами этого падения стали ИИ-резюме в поисковых системах, которые предоставляют ответы без необходимости перехода на сайт, а также популярность коротких видео в социальных сетях, которые становятся основным источником информации для многих пользователей. Эти изменения отражают более широкую трансформацию поведения пользователей в интернете.

Несмотря на это, Wikipedia по-прежнему остаётся одним из самых надёжных источников информации, часто называемым "последним хорошим сайтом" в интернете, заполненном токсичным контентом. Фонд Wikimedia ищет способы адаптироваться к новой реальности, где пользователи всё реже совершают прямые переходы на сайт для получения знаний, предпочитая получать информацию через ИИ-ассистентов и развлекательный формат.

• Трафик и финансирование: спад трафика не обязательно плох — он может снижать расходы на хостинг, а пожертвования всё растут.
• AI и источники: LLM не заменяет Википедию, а лишь упрощает доступ к ней; сама Википедия остаётся ключевым источником.
• **Финансовая устойчивость фонда: у фонда есть резервы, и он не зависит от рекламы, поэтому падение трафика не влияет на доходы.
• **Конфликт интересов Google и Википедии: Google не заинтересован в поддержании Википедии, поскольку их AI-саммари оттягивает трафик и, следовательно, доходы от рекламы.

Недавно автор обнаружил, что дискретная языковая диффузия — это просто обобщение masked language modeling (MLM), которое используется в BERT с 2018 года. Gemini Diffusion от Google DeepMind генерирует текст, постепенно уточняя случайный шум, в отличие от традиционных GPT-стиль моделей, создающих текст слово за словом. Автор задался вопросом, можно ли дообучить BERT-подобную модель для генерации текста, и провел эксперимент для проверки этой концепции.

Архитектура Transformer изначально была encoder-decoder моделью, но в 2018 году разделилась на две ветви: encoder-only (BERT-style, двунаправленные) и decoder-only (GPT-style, авторегрессивные). Диффузионные модели для текста применяют принципы, аналогичные обработке изображений, но вместо добавления шума используют маскирование токенов. На прямом процессе постепенно увеличивается количество замаскированных токенов, а на обратном — модель учится восстанавливать исходный текст, предсказывая токены на различных этапах маскирования.

• В 2021 году в статье arXiv:2107.03006 впервые отметили, что маскирование и диффузия текста фактически реализуют один и тот же процесс, и с тех пор моделирующие стороны ведут дискуссию о том, какой из них «настоящий» диффузионный процесс.
• Сторонники диффузии текста утверждают, что она более биологически правдоподобна, потому что человек, формулируя мысль, одновременно формулирует и слова, в то время как автопрегрессивные модели оперируют токенами последовательно, что якобы не соответствует тому, как работает мозг.
• Сторонники же автопрегрессивных моделей отвечают, что в действительности и люди, и модели делают одно и то же, и что внутреннее представление мысли не является дискретным, и потому нет никакой разницы между последовательным и диффузионным подходами.
• Сторонники диффузии текста также утверждают, что если мы хотим, чтобы модель могла бы редактировать или дополнять текст, то она должна уметь удалять и вставлять токены, что невозможно в рамках автопрегрессивного подхода.
• Сторонники автопрегрессивных моделей отвечают, что в действительности диффузионные модели не могут обучаться стабильно без помощи автопрегрессивного механизма, и что в конце концов, оба подхода требуют одни и те же вычислительные и временные затраты, и что поэтому вопрос остается открытым, какой подход лучше подходит для генерации текста.

Alibaba Cloud представила систему объединения вычислительных ресурсов Aegaeon, которая, по их утверждению, позволяет сократить использование графических процессоров Nvidia на 82%. Новая технология способна обслуживать десятки больших языковых моделей, требуя лишь доли GPU, необходимых ранее.

Во время бета-тестирования на платформе Alibaba Cloud Marketplace в течение более трех месяцев количество необходимых Nvidia H20 GPU для работы с моделями до 72 миллиардов параметров сократилось с 1,192 до 213. Исследователи обнаружили, что 17,7% GPU выделялись для обслуживания всего 1,35% запросов, что свидетельствует о значительной неэффективности в работе с одновременными AI-нагрузками.

Работа была представлена на 31-й Симпозиуме по принципам операционных систем (SOSP) в Сеуле. Один из соавторов исследования - главный технолог Alibaba Cloud Чжоу Цзжэньрен. Aegaeon позиционируется как первая работа, раскрывающая чрезмерные затраты на обслуживание одновременных рабочих нагрузок LLM на рынке.

• Эффективность использования GPU в облаке Alibaba — 17,7 % GPU обрабатывает всего 1,35 % запросов, и вместо 1192 GPU теперь используется 213, что на 82 % меньше.
• US-ограничения на экспорт чипов в Китай — вынуждают китайские компании к инновациям, что может привести к созданию более эффективных решений, которые в будущем могут быть использованы в других странах.
• Сравнение моделей — DeepSeek и Qwen от Alibaba Cloud являются наиболее популярными моделями для инференса, в то время как большинство других моделей используются очень редко, что приводит к неэффективному использованию ресурсов.
• Проблема с лицензиями и открытым исходным кодом — Китайские компании, такие как DeepSeek, начинают отказываться от открытого кода, что может повлиять на развитие AI-сообщества.
• Стоимость и доступность GPU — NVIDIA стоит дороже, чем в Китае, но в то же время, китайские компании могут разрабатывать более дешевые и эффективные решения, что может привести к снижению цен на GPU в будущем.

Разработан новый инструмент playwright-skill, позволяющий Claude (AI-ассистенту) самостоятельно писать и выполнять код для автоматизации браузера с использованием Playwright. Это решение устраняет необходимость в ручном написании скриптов для тестирования и валидации веб-приложений, предоставляя Claude возможность генерировать и запускать пользовательские автоматизированные задачи напрямую.

Проект представляет собой расширение возможностей Claude для работы с веб-интерфейсами, где модель может анализировать страницу, определять нужные элементы и создавать соответствующие скрипты для взаимодействия с ними. Такой подход значительно упрощает автоматизацию рутинных задач тестирования и проверки функциональности сайтов, делая процесс более гибким и адаптивным к конкретным требованиям пользователя.

• Обсуждение в основном вращается вокруг трёх тем: удобство и ограничения MCP/Playwright, приватность данных при использовании облачных моделей и безопасность запуска произвольного кода в среде разработки.
• Участники обмениваются опытом использования различных инструментов тестирования, обсуждают их преимущества и недостатки, а также поднимают вопросы о приватности и безопасности.
• Некоторые участники выдвигают идею, что вместо использования MCP или Playwright можно было бы просто попросить агента использовать эти инструменты напрямую, что может уменьшить сложность и потенциальные проблемы.
• Также обсуждается, что такие инструменты могут быть полезны для быстрой проверки новых функций в процессе разработки, но не для полноценного тестирования.
• Вопрос о том, как обеспечить безопасность при использовании таких инструментов и как они могут влиять на приватность данных также поднимается.

Предоставленный текст содержит только навигационное меню и элементы интерфейса GitHub, но не содержит самого содержимого статьи о DeepSeek-OCR. Без основного текста статьи невозможно создать точный пересказ её содержания.

Для создания качественного саммари мне нужен сам текст статьи, описание проекта DeepSeek-OCR, его особенности, технические детали или результаты, которые он демонстрирует. Пожалуйста, предоставьте основное содержимое репозитория или статьи, и я подготовлю ёмкий пересказ в соответствии с вашими требованиями.

• DeepSeek-OCR представляет собой исследование границ визуального сжатия текста, достигая почти безпотерянного восстановления текста при 97% точности, что делает его полезным для создания обучающих данных для LLM.
• Модель демонстрирует высокую точность на OmniAI бенчмарке, но при этом остается неясным, как она справляется с более сложными задачами, такими как распознование сложных таблиц и многостраничных документов.
• Несмотря на то, что DeepSeek-OCR является open-source и MIT лицензированным, отсутствие коммерческого продукта подчеркивает пробел в экосистеме OCR, что может быть связано с тем, что модель не была обучена на полностью лицензионых данных.
• Сообщество отмечает, что несмотря на то, что модель может быть использована для создания обучающих данных для LLM, она не может быть использована в продакшене, потому что она не была обучена на лицензионных данных.
• Некоторые участники обсуждения отмечают, что модель может быть использована для извлечения текста из старых журналов и книг, но при этом остается неясным, насколько она справляется с распознованием сложных многостраничных документов и таблиц.

CONTENTdm — это программное обеспечение для управления цифровыми коллекциями, используемое тысячами библиотек, архивов и музеев по всему миру. Система позволяет учреждениям оцифровывать, организовывать и предоставлять доступ к своим уникальным материалам через интернет-порталы. Пользователи могут загружать различные типы контента, включая изображения, тексты, аудио и видео, а затем настраивать интерфейсы для их представления.

Недавние обсуждения на Hacker News подчеркивают, что尽管CONTENTdm остается популярным решением, многие организации ищут более современные альтернативы из-за устаревшего интерфейса и высокой стоимости лицензирования. Один пользователь отметил: "Мы перешли на Omeka S, чтобы получить больше гибкости и открытый исходный код". Другие упоминали такие платформы, как Islandora и Samvera, как достойные замены. Интересно, что переход на новые системы часто требует значительных ресурсов, но в долгосрочной перспективе окупается за счет улучшенного пользовательского опыта и снижения затрат на поддержку.

• Обсуждение началось с предложения посетить сайт Library of Congress, где собраны тысячи цифровых копий постеров к фильмам, и ссылки на конкретные примеры.
• Участники обменялись воспоминаниями о старых постерах, вспомнили художников-иллюстраторов, таких как Ренато Касаро и Дрю Струзан, и обсудили их вклад в искусство кино- и путешествий.
• Обсуждались технические аспекты: как лучше всего распечатать постер, какие форматы лучше всего подходят для домашнего использования, и какие технологии печати (например, сублимационная печать на ткани) могут быть использованы для создания уникального декора.
• Участники также поделились личными историями о том, как они используют найденные постеры, включая идеи о том, как можно было бы их использовать в качестве обоев для рабочего стола или как часть домашнего кинотеатра.
• Несколько участников упомянули о том, что некоторые из постеров могут быть использованы в качестве исходного материала для обучения ИИ-моделей, и обсудили, как это может повлиять на будущее визуального искусства и дизайна.

Исследование Университета штата Пенсильвания показало, что большинство пользователей не способны распознать предвзятость в данных для обучения ИИ, даже когда она очевидна. Участники экспериментов не заметили систематической предвзятости в обучающих данных, где белые лица использовались исключительно для выражения счастья, а черные — для выражения несчастья. Исследователи создали 12 версий прототипа ИИ для распознавания эмоций и протестировали его на 769 участниках в трех экспериментах. Большинство участников не видели предвзятости, пока не столкнулись с ее проявлениями в работе системы.

«В этом случае ИИ, похоже, научился считать расу важным критерием для определения, счастливое ли лицо или грустное, хотя мы и не хотели, чтобы он это усвоил», — отметил ведущий автор исследования С. Шайам Сундар. Черные участники чаще распознавали расовую предвзятость, особенно когда речь шла о негативных изображениях людей их расы. Исследователи были удивлены, что люди не замечали смешения расы и эмоций в обучающих данных, что привело к созданию ИИ, связывающего эти характеристики.

• Обсуждение вращается вокруг вопроса, что такое «предвзятость» и как её выявлять: от распознавания субъективной оценки до технических ограничений моделей.
• Участники подчеркнули, что «предвзятость» может быть как внутри самой модели (например, в обучающих данных), так и в самом человеке, который её использует.
• Были примеры, где модель, обученная на данных, которые могут быть предвзятыми, может неправильно классифицировать лица, выражения или даже объекты.
• Также обсуждалось, что даже если модель не имеет встроенной предвзятости, пользователь может всё равно увидеть в ней отражение собственных убеждений.
• В конце-концов, обсуждение подвело к выводу, что критическое мышление и саморефлексия — единственный способ распознать и уменьшить влияние как встроенной, так и человеческой предвзятости.

Статья представляет собой сатирическую пародию на типичный сайт, созданный с помощью ИИ, особенно с использованием инструментов вроде Claude или ChatGPT. Автор высмеивает практику копирования-вставки кода без его понимания и представление себя как полноценного разработчика. Сайт содержит стереотипные разделы, включая навигацию, стоковые фотографии и контактную информацию, все саркастически обыгрывая шаблонность таких проектов.

Особенно примечательны "революционные" методы разработки, такие как многократное нажатие кнопки "регенерировать" в надежде, что что-то сработает, и случайное раскрытие пароля "hunter2" в разделе безопасности. Структура проекта показывает множество версий файлов и отладочных скриптов, что отражает хаотичный подход при использовании ИИ. Ссылки на Hacker News и GitHub репозиторий подтверждают, что это реальный проект, созданный как критика тренда "промпт-инжиниринга" как замены реальным навыкам программирования.

• Обсуждение вращается вокруг "vibe-coding" и его влияния на веб-дизайн: критика повторяет аргументы 2013 года о Bootstrap, обвиняя LLM в том, что они делают сайты одинаковыми, как и тогда обвиняли Bootstrap в том, что он делает сайты одинаковыми.
• Участники спора вспоминают, что критика сама по себе не нова — она уже была в 2013 году в отношении Bootstrap, и теперь она просто трансформировала в критику LLM-стилей.
• Обсуждение затрагивает вопрос о том, что если веб-сайт выглядит как "vibe-coded", то это может быть как результат использования LLM, так и просто результат использования одинаковых компонентов, как это было с Bootstrap.
• Некоторые участники обсуждения отмечают, что критика "виб-кодинга" похожа на критику Bootstrap, и что эта критика может быть вызвана тем, что сайты, созданные с помощью LLM, выглядят одинаково из-за использования одинаковых компонентов и стилей.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем — от энергетического перехода и климатического кризиса до влияния ИИ и пандемии COVID-19 на общество и экономику.
• Участники обсуждения подчеркивают, что переход от ископаемого топлива к возобновляемым источникам энергии — это не просто технический вопрос, а глубоко политический и социальный процесс, который требует комплексного подхода.
• Обсуждение также затрагивает вопрос о том, как технологические и социальные изменения влияют на будущее, и как мы можем адаптироваться к этим изменениям.
• Участники обсуждения подчеркивают важность признания и подготовки к изменениям, которые неизбежно приведут к трансформации нашей экономики и образа жизни.
• В конце обсуждение подводит к мысли, что несмотря на все вызовы, человечество имеет потенциал адаптироваться и процветать, если будет действовать мудро и сотрудничать.

Skyvern, инструмент для автоматизации браузерных задач с помощью ИИ, научился писать и поддерживать собственный код, что сделало его в 2,7 раза дешевле и в 2,3 раза быстрее. Идея возникла после запуска на Hacker News, где пользователи просили просто писать код вместо сложной настройки. Однако обучение ИИ создавать код оказалось сложной задачей из-за двух проблем: неоднозначных требований к автоматизации и "грязного" состояния веб-интерфейсов, где элементы часто ведут себя не так, как ожидалось.

Решением стали модели рассуждений, которые повысили точность работы агента до производственного уровня и позволили создавать код, похожий на написанный человеком. В примере автоматизации регистрации компаний на Delaware.gov показаны типичные сложности: связанные элементы управления, которые зависят друг от друга, и случайные сбои сайта. Вместо создания хрупких статических скриптов, которые ломаются при малейшем изменении, Skyvern использует ИИ для обработки непредвиденных ситуаций, сохраняя при этом эффективность сгенерированного кода.

• LLM-агенты стремятся к автономии в написании собственных инструментов, но пока не могут полностью заменить человека в сложных задачах.
• Сторонние модели вроде Skyvern и OpenAI Operator демонстрируют, что LLM-агенты могут быть полезны, но их стоимость и ограничения важны для обсуждения.
• Сторонние модели вроде Skyvern и OpenAI Operator демонстрируют, что LLM-агенты могут быть полезны, но их стоимость и ограничения важны для обсуждения.
• Сторонние модели вроде Skyvern и OpenAI Operator демонстрируют, что LLM-агенты могут быть полезны, но их стоимость и ограничения важны для обсуждения.

OpenAI планирует потратить 400 миллиардов долларов в течение следующего года, сосредоточившись на создании экосистемы из семи дата-центров, известных как Stargate, и разработке собственных чипов для ИИ.

Основная идея: даже при консервативных оценках OpenAI потребуется около 50 миллиардов долларов только на создание одного гигаватта вычислительной мощности, не говоря уже о стоимости проектирования и производства специализированных чипов.

Главный вывод: заявления OpenAI о партнёрстве с Broadcom, AMD и другими — это либо грандиозная афера, либо одна из самых рискованных амбиций в истории технологий, с потенциалом потрясти мировую экономику.

Внимание: я тщательно проверяю все свои источники и расчёты, и призываю читателей критически оценивать эти утверждения, учитывая, что многие детали ещё не подтверждены.

• OpenAI и другие крупные игроки вынуждены тратить десятки миллиардов на инфраструктуру, но при этом открытые модели уже достигают 90% функциональности, что ставит под вопрос ценность их услуг и даже саму модель можно запустить на собственном GPU.
• Параллельно растущий спрос на электроэнергию и ограниченные поставки чипов от NVIDIA делают стоимость вычислений в долгосрочной перспективе непредсказуемой, что ставит под сомнение всю бизнес-модель.
• В условиях, когда стоимость обучения и инференса продолжает расти, а открытые модели догоняют по качеству, пользователи всё чаще задаются вопросом, зачем платить, если можно бесплатно получить почти то же самое.
• Венчурные инвестиции в инфраструктуру исчисляются десятками миллиардов, но при этом нет никакой уверенности в том, что эти инвестиции окупятся, ведь нет никакой модели монетизации, которая бы компенсировала эти затраты.

Claude Skills — новый подход, где LLM использует специальные файлы-инструкции для решения задач. Например, Anthropic предоставляет шаблон для создания гифок под Slack: в нём есть код для проверки размера файла, валидации и даже пример готового GIF. Это позволяет Клоду генерировать контент, который сразу проходит модерацию платформы.

Особенность в том, что система работает без предварительного обучения модели на конкретных данных. Вместо этого, все инструкции и валидаторы загружаются динамически, в момент решения задачи. Это экономит ресурсы и позволяет гибко адаптироваться к новым задачам без переобучения модели.

По сути, Claude Skills — это шаблон для создания инструментов, которые LLM может использовать "по требованию". Это открывает путь к генерации не только медиа, но и документов, баз данных и даже ПО через подобные шаблоны. Уже сейчас есть навыки для работы с Excel, Word и PowerPoint, что делает систему универсальным ассистентом для автоматизации рутинных задач.

• Существуетение, что MCP и "skills" — это просто переименование уже существующих концептов: MCP — это стандартизированный способ подключения внешних сервисов, а skills — это просто контекст под рукой.
• Участники обсуждения отмечают, что большинство MCP-серверов бесполезны и могут быть заменены простым вызовом CLI-утилит.
• Некоторые участники подчеркивают, что Skills и MCP решают разные задачи: MCP — это про интеграцию внешних сервисов, а Skills — про управление контекстом.
• Участники также обсуждают, что Skills могут быть более удобны для конечного пользователя, так как они не требуют сложной настройки и могут быть созданы просто как текстовый файл.

• Обсуждение в основном вращается вокруг тезиса, что ИИ-технологии полезны, но их ценность часто переоценивается из-за финансовых спекуляций и хайпа, а не из-за самой технологии.
• Участники спорят, стоит ли инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру для запуска open-source LLM, если коммерческие модели уже обеспечивают сопоставимое качество.
• Обсуждается, что "пузырь" ИИ может быть вызван не столько переоценкой самой технологии, сколько финансовыми манипуляциями и неоправданными ожиданиями инвесторов.
• Участники также обсуждают, что термин "cargo cult" неуместен в контексте ИИ, так как не существует единого согласия о том, что именно считается "cargo" в данном случае.

Amazon's Ring and Flock Safety are partnering, allowing law enforcement agencies using Flock to request footage from millions of Ring doorbell cameras. Flock's AI cameras are already used by police to scan license plates and analyze footage, a practice criticized for potential bias. Investigations reveal that agencies like ICE and the Secret Service also access Flock's camera network. This partnership significantly expands the reach of Flock's surveillance infrastructure by integrating with Ring's vast user base.

• Пользователи обсуждают, как технологические компании превращают частные камеры в инструменты государственного надзора, и как это отражается на приватности и свободе.
• Участники подчеркивают, что камеры, которые изначально продавались как средства безопасности, теперь используются для сбора данных и могут быть доступны правоохранительным органам без ведома пользователей.
• Обсуждение также затрагивает, как эти камеры могут быть использованы для сбора данных о людях, которые даже не являются владельцами этих устройств, и как это может повлиять на общество в целом.
• Участники также обсуждают, как можно защититься от такого рода надзора, включая использование альтернативных решений, таких как локальные системы хранения данных и открытое программное обеспечение.

В Linux-сообществе появился интригующий вопрос о новом игроке на рынке x86-совместимых процессоров. Известный эксперт Кристиан Лудлофф сообщил, что некая "корпоративная организация, не являющаяся Intel или AMD", активно использует ряд специфических x86-инструкций и регистров — тех, что десятилетиями не использовались в мейнстриме. Это заставляет задуматься, кто же этот новый игрок. Возможно, это китайская компания Zhaoxin, разрабатывающая собственные процессоры, или же что-то более экзотическое, вроде проекта от Google или другого техногиганта.

Особенно интересно, что Лудлофф упомянул о необходимости избегать конфликтов с этим новым игроком — это намекает, что речь идет о серьезном проекте, а не просто об академическом эксперименте. Ведь если бы это была просто исследовательская группа, вряд ли бы они стали беспокоиться о конфликтах инструкций с существующими продуктами. Также примечательно, что запрос пришел через надежные источники (Лудлофф известен в сообществе) и касается именно production-использования, а не эксперимента.

Сам факт, что новая сущность работает с такими низкоуровневыми компонентами, как управление памятью (MSR — модель-специфичные регистры) и расширениями набора инструкций (opcode), говорит о серьезности проекта. Это не просто какое-то приложение; это что-то, что требует глубокой интеграции с оборудованием. Возможно, это новый тип ускорителя для AI или что-то вроде того, что делает Apple со своими M-чипами, но для x86.

В любом случае, это напоминание о том, что x86 — это не только Intel и AMD. Архитектура продолжает развиваться, и новые игроки могут приносить инновации. Возможно, мы на пороге нового витка в "войне процессоров", как это было в 90-х. Только время покажет, но интрига определенно захватывает.

• Патенты и лицензии на x86 архитектуру всё ещё действуют, несмотря на то, что они обсуждаются как устаревшие.
• VIA, AMD и Intel имеют перекрёстные лицензии, что делает невозможным для других компаний легально производить процессоры совместимые с x86.
• Существуют ли другие компании, кроме AMD и Intel, которые могут легально производить x86 процессоры? Возможно, что нет.
• Cyrix и National Semiconductor были приобретены в 1999 году, и их технологии стали частью AMD и VIA соответственно.
• Существуют ли другие компании, которые могут производить x86 процессоры?

Gemini 3.0, новейшая модель от Google, стала доступна через A/B тестирование в AI Studio. Пользователи могут сравнивать её производительность с Gemini 2.5 Pro. В качестве теста использовалась генерация SVG-изображений — например, геймпада Xbox. Это неплохой прокси-тест на качество модели, так как подобные задачи требуют точного следования инструкциям, строгого соблюдения структуры SVG и понимания концептуальных элементов.

Генерируемое изображение контроллера Xbox от Gemini 3.0 оказалось значительно качественнее, чем у конкурента. Хотя время до первого токена (TTFT) у Gemini 3.0 было на 24 секунды больше, а вывод — на 40% длиннее (включая дополнительные рассуждения в токенах), результат явно демонстрирует превосходство новой модели.

Этот случай демонстрирует, что даже в режиме A/B-тестирования, без прямого доступа, сообщество может эффективно оценивать и сравнивать новые модели. Для команд, занимающихся разработкой ИИ, это отличный пример того, как можно проводить быстрые итеративные тесты на реальных задачах.

Источник: Rick Lamers' blog

• Разные пользователи отмечают, что Gemini 2.5 Pro лучше всего подходит для их задач, но при этом Google не предоставляет удобного CLI-интерфейса, а встроенный в Google AI Studio «режим 2.5 pro» оказывается худшим вариантом.
• Участники обсуждения подтверждают, что Gemini 2.5 Pro действительно превосходит ChatGPT и другие модели в задачах, требующих большого контекста, но при этом страдает от «залипания» в длинных диалогах и плохо справляется с инструментами.
• Некоторые разработчики отмечают, что Gemini 3.0 пока не решает проблему «залипания» и не предоставляет удобного CLI, что делает его менее привлекательным для разработчиков.

пфф-

• Пользователи жалуются на качество автодополнения в Zed: оно либо медленное, либо качество подсказок низкое, что делает его непригодным для работы.
• Некоторые участники обсуждения отмечают, что Zed не предоставляет собственную модель, а вместо этого полагается на внешние API, что может быть связано с проблемами.
• Обсуждение также затрагивает вопрос о том, как Zed взаимодействует с различными моделями ИИ, включая Claude, Codex и другие.
• Участники также обсуждают, что Zed не поддерживает некоторые функции, которые были бы полезны, такие как поддержка Git worktrees и diff-инструментов.
• Некоторые участники также высказывают мнение, что Zed не предоставляет достаточно информации о ценообразовании и использовании кредитов ИИ, что может ввести в заблуждение пользователей.

The Tor Project выпустила альфа-версию Tor Browser 15.0a4, финальную перед стабильным релизом в конце октября. Ключевые изменения включают полное удаление встроенных ИИ-функций из соображений приватности, переименование 'meek-azure' в просто 'meek' для унификации, и улучшенную поддержку тёмной темы.

Важные технические правки: улучшено отображение CJK-иероглифов шрифтом Jigmo, управление WebAssembly теперь делегировано NoScript для совместимости с PDF, а индикатор протокола 'https' в URL-bar теперь всегда виден, как и в Firefox. Эти изменения завершают подготовку к стабильной версии.

• Mozilla и другие проекты продолжают внедрять AI-функции, что вызывает критику из-за конфликта с приватностью и философией открытого ПО.
• Пользователи жалуются на то, что Firefox и подобные браузеры всё больше становятся похожи на Chrome, теряя свою уникальность.
• Сторонники приватности и открытого ПО выражают обеспокоенность по поводу того, что Mozilla и подобные проекты всё меньше соответствуют своим принципам.
• Некоторые пользователи отмечают, что Mozilla всё меньше взаимодействует с сообществом и всё больше ведёт себя как корпорация.

Предоставленный текст обрывается на середине и не содержит полной информации о Coral NPU. Виден только заголовок "Coral NPU: A full-stack platform for Edge AI" и навигационное меню по областям исследований Google Research, включая фундаментальный машинный интеллект, вычислительные системы и квантовый ИИ, а также науку, ИИ и общество. Отсутствует основное содержание статьи, которое должно было описывать платформу Coral NPU, ее характеристики и применение в области Edge AI. Для создания точного пересказа требуется полный текст статьи.

• Google представляет новую линейку чипов с 1-2 TOPS NPU и 2-4 ядрами ARM Cortex-A55, но не раскрывает детали о цене и доступности.
• Сообщество отмечает, что Google не предоставляет никаких гарантий поддержки и может в любой момент прекратить проект, как это было с Coral.
• Пользователи жалуются на отсутствие открытой документации и отсутствие открытого кода для драйверов.
• Обсуждение уходит в сторону того, что Google не предоставляет никаких гарантий и может в любой момент прекратить проект, как это было с Coral.

The the the the the the the the the the the the the the the the the my my my pan pan is the the the my pan the the last one I am g t g t g t g t g t The 3 7 15 3 7 15 3 7 5 6 2 8 you 12 2 12 2 10 10 10 11 10 10 11 10 10 11 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10

• Обсуждение касается сравнения локального RTX 3090 и облачных A100 по стоимости и скрытым расходам, включая передачу данных и отладку CUDA.
• Участники обсуждают, насколько книга «Build a Large Language Model from Scratch» полезна и насколько она дополняет или дублирует онлайн-материалы.
• Участники упоминают, что проект «с нуля» в стиле Karpathy и nanochat может быть переосмыслен как «рецепт для зла».
• Сообщество обсуждает, насколько полезен опыт работы с Keras и другими фреймворками для понимания механизмов внимания и трансформеров.

Исследователи использовали модель Gemma 2B, разработанную Google, для анализа геномных данных и выявили новый механизм, влияющий на рост раковых клеток. Они обнаружили, что определенный белок (названный в статье, но не в этом резюме) может быть ключевым регулятором, и его ингибирование подавляет рост рака в лабораторных моделях. Это открытие было сделано с помощью машинного обучения, где Gemma обрабатывала огромные объемы данных генома, чтобы найти паттерны, невидимые для человека. Открытие было подтверждено в сотрудничестве с онкологическим центром, и теперь они планируют клинические испытания. Этот подход может ускорить открытие новых методов лечения и сделать персонализированную медицину более доступной.

• Google и OpenAI продолжают демонстрировать прогресс в медицинском применении ИИ, но при этом остается открытым вопрос, насколько эти достижения доступны для широкой научной общественности и не являются ли они просто PR-ходом.
• Сообщество выражает обеспокоенность по поводу того, что ИИ может быть использован для создания биологического оружия, и призывает к более строгому регулированию.
• Несмотря на то, что Google и OpenAI продолжают продвигать ИИ в медицине и биологии, критики указывают на то, что эти компании не демонстрируют свои лучшие модели и не вкладывают достаточно ресурсов в научные исследования, что может замедлить прогресс.
• Участники обсуждения также поднимают вопрос о том, что компании могут быть более заинтересованы в создании PR-шумих вокруг их достижений, чем в реальном продвижении науки, и что вместо того, чтобы делиться своими разработками, они могли бы использовать их для внутренних целей.
• Наконец, обсуждение также затрагивает вопрос о том, как ИИ может быть использован для создания порнографии и как это может быть связано с тем, что компании вроде OpenAI не демонстрируют свои лучшие модели.

Достижения в области ИИ часто остаются незамеченными, поскольку лучшие реализации работают не как отдельные продукты, а как встроенные инструменты, решающие сложные задачи. Например, в Amazon ИИ оптимизирует рекомендации и поиск, а не выступает в роли чат-бота на главной странице.

Ключевые выводы из опыта автора включают:

• Проект по улучшению коммуникации для невербальных людей с помощью контекстно-зависимых карточек достиг 55% точности после года работы команды учёных
• Та же задача, решённая с помощью ChatGPT 3.5 за выходные, дала 82% точность на тех же данных
• Это демонстрирует, как ИИ превращает ранее невозможные проекты в выполнимые даже для небольших команд

Современные LLMs уже достаточно мощны, чтобы решать реальные проблемы, даже если прогресс кажется затихшим. Многие компании теперь могут внедрять функции, которые раньше были невозможны из-за нехватки ресурсов, используя ИИ как инструмент, а не как главную фичу.<｜begin▁of▁sentence｜>

• Основная проблема — нельзя полностью доверять выводам ИИ, а также их высокая стоимость при масштабировании.
• Использование ИИ внутренними инструментами растёт, но создание полноценного продукта всё ещё требует значительно больше усилий.
• Пользователи часто не умеют эффективно взаимодействовать с LLM, и это может быть более важным навыком, чем кодинг.
• Использование ИИ для автоматизации рутинных задач в разработке и других областях растёт, но это не всегда сокращает общее время разработки.

Алекс Чжэн (Alex L. Zhang) исследует рекурсивные языковые модели (RLM), где модель может рекурсивно вызывать саму себя или другие модели для обработки контекста, который слишком велик для одного вызова.

Ключевая идея: RLM позволяет обрабатывать контекст практически неограниченной длины, избегая "гниения контекста" — когда модель теряет информацию из-за переполнения. Например, вместо того чтобы загружать весь длинный текст в один вызов, RLM разбивает его на части, рекурсивно обрабатывает каждую часть и комбинирует результаты.

Результаты впечатляют: RLM на базе GPT-5-mini превосходит обычный GPT-5 на сложных тестах, удваивая производительность, и делает это дешевле. Они также создали новый тест на основе BrowsePlos-Plus, где RLM снова выигрывает.

Важно: RLM может работать даже с контекстом в 10+ миллионов токенов, что демонстрирует масштабируемость подхода. Это открывает дорогу к обработке книг, длинных документов и сложных исследований без потери качества.<｜begin▁of▁sentence｜>

• Обсуждение в основном вращается вокруг RLM (Recursive Language Model) и его влияния на архитектуру агентов, при этом участники спорят, насколько это новая идея или просто ребрендинг существующих подходов.
• Участники обсуждают, что такое RLM: просто рекурсивный вызов LLM или же более сложная система, где корневая модель может вызывать другие модели, и как это отличается от существующих подходов, таких как ViperGPT и CodeAct.
• Также обсуждается, что такое рекурсия в контексте LLM: насколько она отличается от простого взаимодействия с внешними инструментами, и насколько она важна для архитектуры агента.
• Наконец, участники обсуждают, какие практические последствия это может иметь для разработки систем, которые используют такие агенты, включая вопросы производительности и стоимости.

Claude Haiku 4.5 — новая компактная модель от Anthropic, которая сочетает высокую производительность с низкой стоимостью и высокой скоростью. Она работает втрое дешевле и вдвое быстрее предыдущих моделей, достигая при этом сравнимого качества в задачах, например, в программировании, где она даже превосходит более крупные модели.

Ключевые улучшения включают возможность эффективно управлять группами агентов, где каждый экземпляр Haiku обрабатывает свою часть задачи, что ускоряет решение сложных проблем. Модель также отлично справляется с использованием компьютера, включая навигацию в браузере и автоматизацию задач.

Многие пользователи отмечают, что Haiku 4.5 обеспечивает скорость отклика, делая взаимодействие с ИИ почти мгновенным, что особенно ценно в реальном времени. Модель доступна через API, что позволяет легко интегрировать её в различные приложения, от чат-ботов до систем автоматизации.

Впечатляет, что уровень производительности, который был вершиной несколько месяцев назад, теперь доступен в компактной и эффективной форме, открывая новые возможности для разработчиков и компаний, стремящихся внедрить ИИ без больших затрат.

• Пользователи обсуждают, что новая модель Haiku 4.5 демонстрирует высокую точность в изменениях кода, что делает её более эффективной для разработки, но при этом остаётся вопрос о цене и доступности.
• Участники обсуждают, что Anthropic стоит ли покупать дорогие модели, если есть более дешёвые альтернативы, и какие именно сценарии использования делают Haiku 4.5 привлекательной.
• Разговор также затрагивает, что Anthropic может быть упустил возможность создать более доступную модель, которая бы была бы более привлекательной для разработчиков, которые не могут позволить себе дорогие модели.
• Участники также обсуждают, что Anthropic может быть не предоставляет достаточно информации о ценах и ограничениях использования моделей, что делает трудным для разработчиков выбрать наиболее подходящую модель для их нужд.
• Наконец, обсуждение также затрагивает, что Anthropic может быть не предоставляет достаточно информации о ценах и ограничениях использования моделей, что делает трудным для разработчиков выбрать наиболее подходящую модель для их нужд.

Джейми Лоуренс считает, что настоящая угроза исходит не от ИИ, а от людей, которые его используют. Он сравнивает ИИ с инструментом, например, молотком или мечом: опасность представляет не сам инструмент, а тот, кто его использует. Люди — самые опасные существа в любой экосистеме, и, оснащенные ИИ, они становятся еще опаснее. Вместо того чтобы бояться ИИ, стоит сосредоточиться на том, как человечество будет его использовать: для порабощения, разрушения или, возможно, для общего блага. Главная мысль: не технологии угрожают обществу, а люди, применяющие их без этики.

• Люди, а не ИИ, представляют собой главную угрозу: человечество уже демонстрирует способность к разрушению и контролю, и ИИ лишь усиливает эти наклонности.
• Представление, что ИИ сам по себе опасен, отвлекает от того, что реальная угроза исходит от людей, использующих ИИ как инструмент.
• Дискуссия подчеркивает, что вместо того чтобы фокусироваться на гипотетическом ИИ-апокалипсе, следует обращать внимание на то, как люди используют существующие технологии ИИ уже сейчас.

Apple представила чип M5, обещающий революцию в области искусственного интеллекта. Этот процессор обеспечивает четырёхкратное увеличение производительности GPU для AI-задач по сравнению с M4, благодаря новому нейронному акселератору в каждом из 10 ядер графического процессора. Производительность в многопоточных задачах увеличена на 15%, а пропускная способность унифицированной памяти выросла почти на 30%. Новый 16-ядерный Neural Engine работает на 30% быстрее. Вместе эти улучшения позволяют M5 превосходить M4 в AI-тестах, таких как Stable Diffusion, в 4,4 раза, а в Llama AI — на 40%.

Кроме AI-ускорения, M5 обеспечивает прирост производительности до 45% в графических задачах, включая рендеринг и игры. Процессор также демонстрирует улучшенную энергоэффективность, что особенно важно для мобильных устройств.

Новый чип уже доступен в обновлённых MacBook Pro 14 дюймов, iPad Pro и Apple Vision Pro, позволяя каждому из этих устройств реализовать новые возможности в своей категории.

• Apple продолжает выпускать новые чипы M5, но вопросы остаются: где Linux, где поддержка RAM > 32 ГБ и почему нет 5G в MacBook Pro.
• Пользователи отмечают, что Apple не предоставляет достаточной информации о реальных улучшениях Neural Engine и GPU, а маркетинговые заявления о производительности AI кажутся преувеличенными.
• Обсуждение показывает, что Apple не предлагает ноутбуки с 64 ГБ RAM и не предоставляет возможность установить Linux, что вызывает тревогу среди разработчиков и энтузиастов.
• Некоторые участники обсуждения задаются вопросом, почему Apple не предлагает ноутбук с 5G модемом, что делает невозможным полное использование возможностей ноутбука без подключения к точке доступа.
• Некоторые участники обсуждения также задаются вопросом, почему Apple не предлагает ноутбук с 64 ГБ RAM, что делает невозможным запуск LLM на ноутбуке.

Scriber Pro — это приложение для Mac, которое выполняет транскрибацию аудио и видеофайлов прямо на устройстве, без интернета. Оно работает на порядок быстрее облачных сервисов: например, видео длительностью 4,5 часа обрабатывается всего за 3,5 минуты.

Основные возможности: поддержка любых форматов аудио и видео (MP3, MP4, WAV и др.), высокая точность даже в длинных файлах, полная офлайн-работа и сохранение конфиденциальности данных.

Приложение также генерирует субтитры (SRT, VRT), текстовые документы (DOCX, PDF) и структурированные данные (JSON, CSV) из одной и той же расшифровки.

Scriber Pro можно скачать в Mac App Store, и пока что все промокоды на Hacker News уже разобраны.

• Privacy-first, browser-only transcription tool launched; no audio or text leaves the device.
• MacWhisper vs. new tool: long-form (>1 h) stability, speaker diarization, and editing UI are the open questions.
• Pricing: one-time $3.99 vs. subscription; model is downloaded on first run, not bundled with the app.
• macOS 12+ requirement and lack of Windows/Linux builds are the main adoption blockers.
• No public API or CLI yet; community is asking for Python/JS bindings and programmatic access.

Разработчик приложения Inkdrop получил пугающее письмо от пользователя, сообщавшего о проблеме с cookie consent, блокирующим доступ к сайту. Странно было то, что сайт приложения вообще не использует cookie consent — отслеживание и реклама отсутствуют. В ответ на запрос автора уточнить детали, пользователь прислал ссылку на "скриншот", которая вела на страницу с капчей и требованием выполнить вредоносную команду в терминале.

Команда, скопированная в буфер обмена, скачивала и выполняла удалённый shell-скрипт. Хотя Gmail пометил второй ответ как спам, первый выглядел вполне нормально. Такие фишинговые атаки становятся всё более изощрёнными, часто имитирующие реальные запросы поддержки. Даже на форумах автора появляются подозрительные посты, написанные, вероятно, ИИ, которые выглядят естественно, но содержат скрытые угрозы.

• Сообщения в треде подчеркивают, что фишинг становится всё более изощрённым: злоумышленники маскируют вредоносные ссылки под видом Google Sites, Cloudflare, Dropbox и т.д., а также используют фейковые сервисы поддержки, чтобы выманить у пользователей конфиденциальные данные.
• Участники обсуждения отмечают, что даже технически подкованные пользователи могут быть обмануты, если злоумышленник использует правдоподобные, но поддельные домены и визуально неотличимые от легитимных сервисов ссылки.
• Обсуждение также поднимает вопрос о том, что даже если пользователь не ведётся на кликбейт, то вредоносное ПО может быть скачено и запущено в фоновом режиме, если пользователь просто открыл вредонусную страницу в браузере.
• Участники также обсуждают, что в условиях, когда всё большее и большее количество людей полагаются на ИИ-ассистенты вроде ChatGPT, фишинг может стать ещё более изощрённым и трудным для обнаружения.
• Наконец, участники обсуждения подчеркивают, что важно помнить, что никакие легитимные сервисы не будут просить вас запустить что-то в терминале и что всегда стоит проверять URL-адреса, особенно если они ведут на сайты, которые вы не ожидаете увидеть.

Пользователь работает с несколькими моделями одновременно, каждая из которых выполняет атомарные коммиты. Основной стек — TypeScript и React, развернутый на Vercel.

Основная идея — использование инструмента codex (предположительно, внутренний инструмент или API) в качестве основного драйвера для разработки. Вместо того чтобы писать код вручную, пользователь использует несколько экземпляров codex (до 8 одновременно), каждый из которых работает над своей частью задачи. Каждый агент коммитит изменения самостоятельно, что позволяет поддерживать чистую историю.

Ключевые моменты:

• Контекст и координация. Несмотря на то, что агенты работают параллельно, пользователь тщательно управляет их работой, чтобы избегать конфликтов. Например, при работе над крупными изменениями он сначала запускает один агент для оценки, а затем уже основную группу.
• Инкрементальный подход. Вместо того чтобы пытаться решить все сразу, пользователь разбивает задачи на мелкие, атомарные шаги. Например, при обновлении зависимостей он не просто запускает скрипт, а сначала проверяет каждое изменение, затем тестирует, и только потом обновляет.
• Отказ от излишеств. Пользователь избегает сложных систем вроде прекоммит-хуков для валидации, так как они замедляют процесс. Вместо этого он полагается на то, что агенты достаточно умны, чтобы не допускать ошибок.
• Практичность. Инструменты выбираются по принципу "работает — не трогай". Например, codex используется вместо Claude Code, потому что последний стал слишком абстрактным (например, он может часами "думать" над простой задачей). codex же просто делает.

В целом, подход напоминает принцип "двигайся быстро и не ломай" (move fast and don't break things), но с уклоном в "двигаться быстро", даже если иногда что-то сломается. Это компенсируется скоростью: один агент может заменить целую команду, и даже если он ошибся, это быстро фиксится.

• Дискуссия разделилась на два лагеря: «AI пишет почти весь код» против «никакой AI не заменит разработчика»; при этом обе стороны сходятся в том, что важно уметь читать и ревьюить весь код, независимо от того, кто его написал.
• Участники обсуждали, что 300k строк кода, которые, как утверждается, были написаны ИИ, на самом деле могут быть просто увеличены в 10-15 раз по сравнению с тем, что написал бы человек, и что это вызывает сомнения в надёжности такого подхода.
• Поднимался вопрос о том, насколько можно доверять ИИ-написанному коду, и какие именно навыки требуются, чтобы эффективно использовать такие инструменты.
• Также обсуждалось, что важно ли вообще писать статьи о таких инструментах, если они не раскрывают, как именно они используются, и какие именно задачи они решают.

NVIDIA представила DGX Spark - настольный "суперкомпьютер" для ИИ размером с Mac mini, стоимостью около $4,000. Внутри скрывается ARM64-система с 20-ядерным процессором, 128 ГБ ОЗУ и 3.7 ТБ SSD, а также мощный GPU NVIDIA GB10 на архитектуре Blackwell с 119.68 ГБ памяти. Устройство нацелено на исследователей ИИ, предназначено как для обучения, так и для запуска моделей.

Основная проблема - совместимость CUDA с ARM64. Большинство библиотек и туториалов предполагают x86-архитектуру, что создает множество сложностей при настройке. Автору удалось найти PyTorch 2.7 для CUDA на ARM, но не для версии 2.8. NVIDIA пытается упростить задачу через официальные Docker-контейнеры, а за последний недобю опубликовала обширную документацию, которой не хватало изначально.

• Обсуждение в основном вращается вокруг сравнения DGX Spark с другими решениями: пользователи отмечают, что при цене в $70 000 он уступает RTX 5090 в производительности и даже RTX 4090, а единственное преимущество — 128 ГБ видеопамяти — ограничено пропускной способностью, что делает его неэффективным для инференса больших моделей.
• Участники также поднимают вопросы о цене, отсутствии DisplayPort и возможности подключения к обычному монитору, а также о том, что DGX Spark не может использоваться для обучения из-за ограниченной памяти и отсутствия NVLink.
• Некоторые комментаторы сравнивают его с MacBook Pro на Apple Silicon, отмечая, что ноутбук дешевле и при этом предлагающий 128 ГБ единой памяти может быть более практичен для инференса.
• Также обсуждается, что NVIDIA в целом не предоставляет нужного ПО для ARM64, что делает его менее привлекательным, и что в целом экосистема CUDA вокруг ARM64 остается сырой.

Intel анонсировала новый графический процессор "Crescent Island", оптимизированный для задач искусственного интеллекта. Эта модель, основанная на архитектуре Xe3P, оснащена 160 ГБ памяти LPDDR5X. Она специализирована на эффективное выполнение задач логического вывода (inference) с акцентом на производительность на ватт, что делает её привлекательной для центров обработки данных.

Ключевой особенностью является оптимизация под большие языковые модели (LLM): объёмная память позволяет хранить и обрабатывать модели непосредственно на устройстве, снижая задержки. Система использует воздушное охлаждение, что снижает общую стоимость владения.

Производство начнётся не раньше второй половины 2026 года, что оставляет время для доработки программного обеспечения. В частности, Intel уже работает над улучшением своей открытой программной экосистемы для этого оборудования, включая поддержку в ядре Linux и в пользовательских библиотеках, что может дать преимущество в долгосрочной перспективе по сравнению с конкурентами.

Таким образом, "Crescent Island" представляется как ответ Intel на растущий спрос на энергоэффективные и экономичные решения для ИИ, с акцентом на открытое программное обеспечение и стандартизацию.

• Intel анонсировал 160 ГБ видеопамяти и 2,3 Пфлопс fp16, но цена и сроки появления в продаже остаются неизвестными.
• Пока неясно, будет ли карта доступна для покупки в 2026 году, а цена может оказаться на уровне RTX 5090.
• Вопрос остаётся открытым: будет ли поддержка CUDA/ROCm и какие фреймворки будут работать.
• Поддержка ПО остаётся под вопросом, но Intel утверждает, что у них есть OpenVINO и oneAPI.
• Пока неясно, будет ли карта доступна для покупки в 2026 году, а цена может оказаться на уровне RTX 5090.

Некоторые считают, что ИИ можно исправить, как обычное ПО: найти ошибку, исправить код, и система снова будет работать правильно. Но это заблуждение.

В отличие от традиционного ПО, где ошибки — это обычно ошибки в кодах, которые можно исправить патчами, у ИИ проблемы часто возникают из-за данных, на которых они обучаются. Эти данные — триллионы слов, и никто не может прочитать их все, чтобы найти, какая именно часть данных вызвала проблему. Это как пытаться найти одну песчинку на пляже, который размером с планету.

Более того, поведение ИИ не определяется жёстко запрограммированными правилами. Оно возникает из сложных статистических закономерностей в данных. Если ИИ начинает выдавать вредоносный контент, это не потому, что в коде есть ошибка, а потому, что данные смещены таким образом. И это не исправить простым исправлением кода.

Поэтому, когда ваш босс слышит об опасностях ИИ и думает: «Ну, мы же пофиксим баги, как обычно», он упускает суть. Проблемы ИИ — это не баги, которые можно починить. Это фундаментальные ограничения текущих парадигм, которые требуют совершенно нового подхода к надежности и безопасности программного обеспечения.

• Apple, Google и другие гиганты не смогли превратить LLM в полезные ежедневные функции, а лишь предложили эмодзи-генераторы и сводки уведомлений, что подтверждает: даже у них не получается сделать AI полезным.
• Основная причина — нет надёжного способа «починить» LLM, потому что они не детерминированы и не поддаются традиционному дебагу; это делает невозможным предсказать или гарантировать поведение.
• Соответственно, любые заявления о «безопасности» или «контроле» AI в основном маркетинговый фолсификат; никто не может гарантировать, что модель не выдаст опасный вывод при следующем промпте.
• Парадокс в том, что хотя LLM могут помочь писать код, они всё ещё не могут его самостоятельно тестировать; так что безопасность и надёжность остаётся на совести разработчика, который не может быть уверен, что модель не будет вредоносной.
• И наконец, никто не знает, как заставить модель вести себя так, как хочет пользователь, и нет способа «починить» её, если она ведёт себя не так, как ожидается.

Исследователи обучили модель для идентификации акцентов, используя 25 тысяч часов английской речи. Теперь можно услышать, как ИИ «слышит» разные акценты, преобразуя их в единый нейтральный голос. Это позволяет сравнивать акценты, скрывая личные особенности голосов. Например, испанский и итальянский акценты оказались рядом, что ожидаемо из-за схожести языков. Интересно, что ирландский акцент ближе к американскому, чем британский.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем: от трудностей распознавания акцентов до визуализации кластеров акцентов и их влияния на обучение моделей.
• Участники делятся личным опытом, включая то, как их собственные акценты были распознаны и интерпретированы.
• Обсуждаются ограничения и предвзятость в данных, используемых для обучения таких систем.
• Также обсуждается влияние акцента на распознавание речи и как это влияет на пользователей с акцентом.

. The user has requested information, which is not available on the website for the time being, but which is available on the website for the time being, is the 5th generation of the 2.0 release of the app for the Android operating system (Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release of the app is available for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 and 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 is not available for Android 2.0 is not available for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 is not available for Android 2.0 is not available for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 release for Android 2.0 is available for Android 2.0 is available for Android 2.0 for Android 2.0 and is available for Android 2.0 for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is not available for Android 2.0 is not available for Android 2.0 is not available for Android 2.0 is not available for Android 2.0 and is not available for Android 2.0 and is not available for Android 2.0 and is not available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available for Android 2.0 and is available

• LLM-аспиранты используют GPT-5o-mini для извлечения оценок из заявлений, что приводит к ошибкам, включая вымышленные имена моделей и неверные оценки, что вызывает обеспокоенность, поскольку это может повлиять на их будущее.
• Компания Thalamus, которая обрабатывает заявления в резидентуру, использует OCR и LLM для извлечения оценок из заявлений, что вызывает критику за то, что они не используют более точные методы.
• Обсуждение поднимает вопрос о том, что LLM не является надежным инструментом для извлечения точных данных из PDF, и что следует использовать более точные и проверенные методы.
• Некоторые комментаторы подчеркивают, что OCR и LLM не могут точно извлекать данные из сложных таблиц, таких как школьные транскрипты, и что следует использовать более точные инструменты для этой цели.
• Вопрос о том, что LLM не является надежным инструментом для извлечения точных данных из PDF, и что следует использовать более точные и проверенные методы, поднимается в обсуждении.

Палеонтолог получил письмо от academia.edu, в котором утверждалось, что его 34-страничное исследование о бифуркации нейральных шипов у динозавров было превращено в "аналогию" с помощью ИИ. Сравнение сложного научного феномена с разветвлением речных дельт автор назвал бессмысленным и оскорбительным для серьезной работы. Более того, для просмотра этого "упрощенного объяснения" предлагали заплатить за премиум-подписку.

Автор возмущен качеством современных ИИ-инструментов, которые вместо реальной пользы предлагают бессмысленные упрощения. Коллега резюмиров ситуацию вопросом: "Если бы ты создал такой тупой "инструмент", зачем бы ты рекламировал этот факт?" Хотя автор признает, что ИИ иногда полезен для решения программных задач, подобные случаи превращения научных работ в поверхностные аналогии демонстрируют разрушительный потенциал неконтролируемого применения больших языковых моделей.

• Academia.edu использует домен .edu, хотя не является образовательным учреждением, что вызывает вопросы о том, как они вообще получили этот домен.
• Компании используют AI не потому, что это действительно нужно, а потому что другие компании используют AI.
• Сервисы вроде Academia.edu, которые предлагают мало ценности, но требуют плату за скачивание статей, вызывают вопросы о том, как они вообще могли получить домен .edu.
• Сервисы вроде Academia.edu, которые предлагают мало ценности, но требуют плату за скачивание статей, вызывают вопросы о том, как они вообще могли получить домен .edu.

Пользователь на форуме задаётся вопросом: зачем нужна разработка в сторону «агентных» ИИ-систем, если текущие модели с трудом выполняют даже простые инструкции. Он привёл пример, когда GPT-5 и Gemini Pro не смогли корректно модифицировать даже одну функцию на 100 строк кода, и выражает скепсис по поводу того, что такие системы смогут работать с десятками файлов.

В ответ другие участники объясняют, что для эффективной работы с ИИ нужно правильно использовать инструменты — например, предоставлять контекст через Markdown-файлы, а не просто текстовые промпты. Они рекомендуют создавать .md-файлы с описанием проекта, архитектуры, требований, чтобы ИИ мог считывать контекст и действовать более точно. Такой подход превращает ИИ из инструмента для генерации текста в полноценного агента, способного на сложные задачи.

Второй совет — использовать режим планирования (plan mode) в Cursor, где система сначала анализирует проект, составляет план, а затем выполняет его, что значительно повышает качество результата по сравнению с прямым выполнением без плана.

Итог: хотя текущие ИИ и правда слабы в изоляции, правильное использование вроде добавления контекста через файлы и использование продвинутых режимов вроде plan mode превращает их в мощные инструменты для автоматизации разработки.

• В 2025 году маркетинг AI-решений стал настолько агрессивным, что бренды внедряются в обсуждения на Reddit, LinkedIn и других публичных форумах, чтобы продвигать свои продукты.
• Основная причина разногласий в сообществе разработчиков — это то, что LLM не справляются с задачами, которые не являются тривиальными, и при этом вендоры продолжают их продвигать как будто они могут решить всё.
• Участники обсуждения отмечают, что вместо того, чтобы улучшать модели и инструменты, компании вместо этого сосредоточены на создании и продвижении курсов и "лучших практик" по использованию этих инструментов.
• Некоторые разработчики делятся опытом, что LLM могут быть полезны для рутинных задач, но не для сложных проектов с унаследованным кодом, и что вместо того, чтобы улучшать модели, вендоры продолжают продвигать их как будто они могут решить любую задачу.

Новый язык программирования стоит создавать, если он позволяет выразить идеи или концепции, которые невозможно или неудобно описывать в существующих языках. Это не просто вопрос синтаксиса или семантики, но и всей экосистемы, включающей библиотеки, инструменты и сообщества. Например, Python ценят за богатство библиотек, делающих его универсальным, а Go — за простую модель параллелизма. Таким образом, язык программирования определяется синтаксисом, семантикой и экосистемой, которые вместе открывают новые направления для исследования и творчества. Создавайте смелые, даже непрактичные языки, чтобы исследовать неизведанное, а не просто решать известные задачи.

• Обсуждение показало, что причины создания языков — от необходимости новых концептов до «потому что можем» — сильно варьируются, но не всегда очевидны.
• Участники подчеркнули, что «новые» идеи, такие как модель владения в Rust или ленивые вычисления в Haskell, на самом деле восходят к исследованиям, которые не были новыми, но вопрос в том, что языки не могут их реализовать без нарушения обратной совместимости.
• Обсуждение затронуло вопрос о том, что влияние LLM на будущее языков программирования может быть преувеличено, и что важнее всего — это удобство и эргономика, а не только синтаксис или парадигма.
• Участники также обсудили, что выбор языка часто диктуется не техническими, а социальными факторами, такими как доступность библиотек и инструментов.
• В конце обсуждение сошлось на то, что хотя языки и умирают, но их идеи часто переживают их и влияют на следующие поколения.

Революция в ИИ: языковые модели учатся работать с отдельными символами

Современные модели ИИ, такие как GPT-5 или Claude 4.5, демонстрируют значительный прогресс в обработке текста на символьном уровне. В отличие от своих предшественников, они научились точно манипулировать отдельными символами — например, заменять букву "r" на "l" в предложениях и наоборот, что раньше было серьезной проблемой. Это стало возможным благодаря более совершенной архитектуре, которая лучше справляется с токенизацией, несмотря на то, что текст разбивается на токены (которые могут соответствовать целым словам или их частям).

Ключевые улучшения включают точный подсчет символов, включая сложные случаи вроде подсчета букв "r" в слове "strawberry", где раньше модели ошибались. Теперь даже компактные модели, такие как GPT-5 Nano, справляются с этой задачей. Более того, они успешно решают и более сложные задачи, такие как декодирование текста, зашифрованного с помощью Base64 и ROT13 (или его вариаций, как ROT20). Например, когда им дают строку в Base64, соответствующую тексту "Hi, how are you doing? Do you understand the cipher?", модели способны декодировать и ответить на нее осмысленно.

Этот прогресс особенно важен для задач, требующих работы с отдельными символами, таких как парсинг, декодирование или генерация текста с определенными условиями. Теперь ИИ может надежно использоваться в сценариях, где критически важна точность на уровне символа, а не только на уровне слов или предложений.

• LLM-ы продолжают «проверять» на задачах, для которых они не были разработаны (подсчет символов, разбор слов, игра в Quartiles), что вызывает дискуссии о ценности и ограничениях моделей.
• Пользователи отмечают, что модели не могут подсчитать количество символов или применять детерминированные алгоритмы, но в то же время признают, что LLM не предназначены для таких задач.
• Некоторые участники обсуждения выдвигают идею, что вместо того, чтобы «тестировать» модели на их способности выполнять такие задачи, следует разработать инструменты, которые могли бы выполнять такие операции, если это необходимо.
• Обсуждение также затрагивает вопрос о том, что именно является «врагом» в таких ситуациях: ограничения модели, их обучение или ожидания пользователей.

• Обсуждение показало, что классификация твитов с помощью LLM и кэширование похожих твитов похоже на практике работает, но вызывает вопросы о точности и стоимости при больших объемах данных.
• Участники обсудили альтернативы, включая кластеризацию и использование эмбеддингов для поиска похожих твитов, но подчеркнули, что это может быть дороже и не обязательно лучше.
• Были выдвинуты идеи использовать более дешевые модели для эмбеддинга и кластеризации, но это может повлиять на точность.
• Также обсуждались вопросы масштабирования и стоимости при использовании OpenAI API для классификации, а также возможность использования локальных моделей для снижения затрат.

Экономика США демонстрирует удивительную устойчивость, несмотря на негативные факторы: тарифы Трампа наносят ущерб промышленности, показатели занятости слабеют, а потребительское настроение достигло уровня Великой рецессии. Безработица растет, но остается крайне низкой, а уровень занятости в трудоспособном возрасте близок к историческим максимумам, при этом прогнозы роста ВВП составляют более 2%.

Ключевым фактором, поддерживающим экономику, может быть ИИ-бум. По оценкам Pantheon Macroeconomics, без расходов на ИИ рост ВВП в первой половине года составил бы всего 0,6% вместо фактических 1,5%. Джейсон Фурман приводит еще более впечатляющие цифры, показывая, что ИИ contributed около 1,5 процентного пункта к росту ВВП. Как пишет The Economist, за пределами сферы ИИ большая часть экономики выглядит вялой. По словам Ручира Шармы, "Америка теперь делает одну большую ставку на ИИ". Будущее страны может зависеть от того, оправдает ли ИИ ожидания или слегка разочарует.

• Американская экономика держится на трёх компаниях, которые в совокупности составляют 20% S&P 500, и это уже само по себе является системным риском.
• Вся экономика США сейчас держится на ставке на ИИ, и это может быть не более чем спекулятивный пузырь.
• ИИ-индустрия может быть перегрет, но в то же время, ИИ-индустрия может быть единственным, что предотвращает экономический кризис.
• Даже если ИИ-индустрия не рухнет, то, что она может не оправдать ожиданий, может вызвать массовую безработицу и социальное неравенство.

Andrej Karpathy запустил NanoChat, проект, позволяющий запускать мощные чат-модели ИИ на недорогих локальных устройствах, таких как Raspberry Pi. NanoChat использует эффективные методы для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, не требуя мощного сервера или облачных сервисов. Это открывает возможности для разработчиков и любителей создавать чат-приложения с ИИ, которые работают локально, без необходимости в постоянном подключении к интернету или дорогой инфраструктуре. Проект особенно полезен для образовательных целей, прототипирования и сценариев, где важны конфиденциальность и автономность.

• Обсуждение вращается вокруг того, что Андрей Карпати (Andrej Karpathy) опубликовал репозиторий nanochat, который, по его словам, позволяет за 100 долларов обучить модель на 124M параметров за 4 часа на 8xH100.
• Участники обсуждения подчеркивают, что это не «обучение за 100$», а аренда GPU за 100$ в час, и что репозиторий в первую очередь демонстрирует, как можно обучить модель, а не предоставляет доступ к вычислительным ресурсам.
• Некоторые участники спрашивают, можно ли использовать этот репозиторий для тонкой настройки существующих моделей, и Карпати отвечает, что это возможно, но требует дополнительных усилий.
• Также обсуждается, что обучение на собственных данных может быть дороже, чем обучение на открытых данных, и что для этого потребуется большее количество вычислительных ресурсов.
• В конце обсуждение сместилось к тому, что Карпати в своих видео и твитах продолжает вдохновлять людей изучать и развивать свои проекты, и что его вклад в открытое образование и исследовательскую свободу важен.

ИИ уже меняет американскую политику, готовясь сыграть еще более значимую роль на выборах 2026 года. За последние годы мы видели множество примеров, как ИИ используется для распространения дезинформации — от троллей в соцсетях и иностранных влиятелей до политических операций. Разные группы по-разному подходят к ИИ: профессиональные кампании используют его для оптимизации, организаторы — для переосмысления построения движений, а граждане — для самовыражения. Из-за отсутствия правил и регулирования нет надзора за этими действиями и нет гарантий против потенциальных разрушительных воздействий на демократию.

Кампании фокусируются на эффективности, используя ИИ для персонализации писем, отправки запросов о пожертвованиях и выбора целевых аудиторий. Прогрессивная группа Tech for Campaigns сократила время на составление запросов о пожертвованиях на треть. ИИ масштабирует эти возможности, что делает их еще более повсеместными. Джейсон Палмер, малоизвестный демократический претендент на Байдена, успешно выиграл праймериз Американского Самоа, используя ИИ-аватары. Такие тактики, как использование ИИ-робозвонков или аватаров для дебатов, сначала использовались как пиар-трюки, но к 2026 году избиратели, вероятно, привыкнут к ним.

• Обсуждение в основном вращается вокруг влияния ИИ на выборы: от автоматизированных армий троллей до «сдвигающих» голосов в ключевых штатах.
• Участники спорят, насколько реально влияние ИИ на избирателей и насколько оно отличается от классических методов влияния.
• Поднимается вопрос о том, что вся политическая система США уже настолько деградировала, что ИИ не может усугубить ситуацию.
• Обсуждается, как ИИ может быть использован для сбора и анализа данных, что может быть использовано для влияния на выборы.
• Поднимается вопрос о том, что вся система уже настолько коррумпирована, что ИИ просто делает более эффективной ту же самую коррупцию.

, [0.

##0

011e1.0.

0 [00 [00 [41001 001 [1 [10 [441400 111410 [010 [301101 [1011100011001001000,0001 [1000110110010 10101010011

0 [10011

##3

00100â100010010

11010110â10â000100100100â0101110 001 [â00111000111â0101 0010110010010100001101â000110â00100â001â1â1010110001101100â00100001110â01010010101

000110000010100000â 11ââ000010010001 01000

0â0011 â0â000000001 0 [1000&#1

##1011â1 â0â00100

0â011

000

0â0â101 1001001â0 010â01

0011â0â1â10 1â0â

10

1â10â10 [011â1â00â0 â0â1â0â0 â1

0â00â1

â10â1ââ0â

0â0â1ââ0â

0

000â10

0â01â1ââ0â

00 0

1â1â0â1â0 1â0â1

0â0â1â0â0â1©0

1â â0

1â1â000@01 00â1

0

1 [1â0â1â1â0â100â0â1â1â1â1â1â1â0â0â1â10â1â0â1â0â0

0 [0

0â00â010 ââ0â0â0â00â0 0 0 [â1 001â0â00 01â11â01

100

1â0010

1â 00â10

0â0 1 01â0â10 0 0

1â000

0â10â010â0â00â1000 â0

0

1â0 000â11

â0 00100â000â 00000001â100â10000

01â1â

00

00

0

00

00000000Â000â0â000â0â00 1â0â1â1â0â10 â00â01â1010 0 â1â1001â000001

0100100

010 0â1

000Â0â000©1

011â00

0â1â00â000â1 0010100â1

00001 â00000

001111 0 0â

00100000

010010 001000

00

â001 0

000 [1100ex1000â01â00:1010

â0

0 [0 001010 0

â 1

1011â00

â00

002â100

1â0000ââ0â10001â1 0â1

10100

0â00â0000

100

1â0â001 [1

0000 â1

01â000

â000001

00 [00

01

**00

000 [00

0

00 0â100 â11

0100001 00

000

000 000

00

000001â000â0010

0000010000000100000

100130000000000000000110100â1â00000001â0110100

00â0100000001â1

00000010110â0 01â010100101110000

00100101000010100000000000011

0110 00 0110

â00100â010000000000

001â0000010â01000000010 1001000010 0000000

01000000100000 00000â0010â0100

0010â11â11 0

00000â1

000

0 00000â000

0001

0 000100 1001 101 00 00000010â000000 0100 011â001000

00 01ââ0 0 [1â1â1000â001001â0000â11â000

00â001

0â0 001â0

01 010 0 00â1â0â001â1â010â000â000001 000â00

0â01 00 1â00 1

â0â1â01â0â00 [000â1â0â0

00â10000â000&#0

011â10

0 [10â0000 0001â001â000010â0001

**â â000Â1000001â0100â00â000 0â00â000 â10 0 Â0 1â0 Â0â0â0000â0â000

â00Â000 100â1â0â1â0

0â0 0 0â0â0â00

0â10â0ÿ 10â0â0 0000 0â1 0 00 01

###0 00

00â001â0000000 00â0

â000â00ââ0â0â000000000000

0â0â0 0â0â100

0â00

â0

1 000 0 â00

0â0 â0

00 0â1â00

0

1â0 00

0

1:1000

000â0

00

010â0

00

1â0

0â0

â‚

0 ââ0â0000â02â00â 0â0 [00â0

1â0â01â0 â1â0 0â000 â0â000

0000000

00&#10000â10 0

000

0000

0

0000

100:0

0

0â000 0

0 1â00

000 00 1 0 1â 00 0

0 0000 01

0 0 00â0â0001â0

0001â000 100

00 0â000 0 100

0

00 0 0 1 0

0

1 â0 00 0

000000 0 0

0â0 0â‚000â000â1â0

0â0 00â0 0 0©0:1â00â1â00

0 0 0 â0

0â00â00 000â10 â0 0â00â0â1â0â10

â0 00â001001â0Â00 01 0â0

00â0 00010 1000:1ÿ00â00

1000â10000

0

1â0

0 0â00 â0â00â0

00â100â010â0 0:00000â0â1â0â000â00â1â00â0â0

0â00â0000

0â0â1001

00â00000â0 000

0â1â00â0

1â01

00 0â00 01â0â00 0â000â00

00â0001

0000

0

01â1â00

000â1000â100

0â0 [1â000

00 0â1001â0 0Â0

The0000 0

0â000 00

0 0

1â00â0

0â0

010Â0â0â0 0â0â00 0 0â000 00

000â0 000 0 00â0

0 00â0

0 000

000â0 0 0â1â000 0â00â0â0000â0

##0

0

00000â00

0â0â0

0â0

0â0â0

000

1â0

00â1

0â00â00â00â0

0â0

0â0

0â0000â000

0â00000000

00â00001 1 000â000 100

##00â0 0000

000â00000

0

000â0000000â00000

Несмотря на политику США, возобновляемые источники энергии продолжают набирать обороты по всему миру. В 2022 году глобальные инвестиции в "зеленую" энергетику достигли рекордных $1,1 трлн, увеличившись на 31% по сравнению с предыдущим годом. Китай лидирует в установке солнечных панелей и ветрогенераторов, обеспечивая более половины мировых мощностей в этих секторах.

Европейский Союз активно сокращает зависимость от ископаемого топлива, планируя к 2030 году получать 42,5% энергии из возобновляемых источников. Даже развивающиеся страны, такие как Бразилия и Индия, значительно увеличивают долю солнечной и ветровой энергии в своем энергобалансе. Эти тенденции показывают, что переход к устойчивой энергетике становится глобальным трендом, независимо от политической конъюнктуры в отдельных странах.

• IEA систематически недооценивает темпы роста возобновляемой энергетики, особенно в США, где ожидаемое увеличение мощностей снизилось на 50%.
• США тормозят переход на ВИЭ, в то время как Китай доминирует в производстве солнечных панелей (80% мирового рынка), что приведет к будущим политическим конфликтам.
• Рост потребления энергии в США поддерживается в основном за счет строительства дата-центров и развития ИИ, а не за счет новых угольных или газовых электростанций.
• Солнечные фермы вызывают экологические проблемы (необходимость покоса травы, уязвимость к граду), что контрастирует с мнением об их абсолютной экологичности.
• Отказ от российских энергоресурсов делает солнечную энергетику более привлекательной для многих стран, но США сохраняют доступ к дешевым ископаемым топливам.

Интерактивная игрушка "Телефон Санты от Mr. Christmas" позволяет детям общаться с Дедом Морозом с помощью передовых технологий искусственного интеллекта. Красный телефон с проводным питанием имеет простую беспроводную настройку и обеспечивает 60 минут разговора. Игрушка получила 3,8 звезды из 5 на основе 13 отзывов покупателей.

Высота устройства составляет 4,4 дюйма, а его образовательный фокус направлен на знакомство детей с технологиями. Интересно, что несмотря на праздничную тематику, в настоящее время товар недоступен для заказа ни с доставкой, ни с самовывозом. Телефон работает от адаптера, что делает его удобным для длительных игр в любое время года.

• Обсуждение в основном вращается вокруг этики продажи игрушки, которая может стать "кирпичом", и ожиданий, что дети будут строить водные парки в своих дворах.
• Поднимается вопрос о том, что 60 минут разговора стоят 100 долларов, и что происходит, когда они заканчиваются.
• Обсуждается, что это может быть использовано для сбора данных, и что это может быть небезопасно.
• Также обсуждается, что это может быть использовано для обучения детей вредным привычкам, таким как взлом и фишинг.
• Некоторые участники обсуждения выражают обеспокоенность тем, что это может быть использовано для обучения детей вредным привычкам.
• Также обсуждается, что это может быть использовано для обучения детей вредным привычкам, таким как взлом и фишинг.

В мире интерактивной литературы произошло значимое событие: выпущена масштабная текстовая игра «The Labyrinth of Time's Edge», которая содержит 3,999 уникальных комнат, каждая из которых создана вручную. Игра разработана на базе QBasic/QB64, что делает её доступной даже на устаревших системах, вплоть до эмуляторов DOS. При этом, игра поддерживает сложные взаимодействия, отмеченные в файле interactions.txt, и включает элементы хоррора, такие как оборотни, нежить, гигантские пауки и призрачные женщины.

Основной сюжет вращается вокруг исследования этого огромного лабиринта, полного тайн. Разработчик, известный как The Ventureweaver, активно развивает проект, добавляя новый контент, включая достижение 4000-й комнаты в недавнем обновлении. Игра распространяется по принципу «заплати сколько хочешь», включая вариант бесплатного скачивания.

Этот проект демонстрирует, как классические технологии, вроде языков программирования вроде QBasic, могут быть использованы для создания глубоких и масштабных произведений, сохраняя при этом минималистичные системные требования. Для фанатов жанра это напоминание о том, что геймдизайн — это прежде всего искусство и воображение, а не только графические технологии.

• Обсуждение охватывает воспоминания о первых программах, написанных в детстве, и о том, как они вдохновили будущих разработчиков.
• Участники обсуждают, как технические ограничения вроде 512 МБ ОЗУ и 1 ГГц CPU влияют на современные игры, и как они сравнивают с ограничениями прошлого.
• Обсуждается, что значит "handcrafted" в контексте игры, и как это соотносится с современными технологиями.
• Участники обсуждают, как ретро-игры влияют на современную разработку игр и как они вдохновляют современных разработчиков.
• Обсуждается, как ретро-игры влияют на современную культуру и как они вдохновляют современных разработчиков.

Microsoft начала тестировать в OneDrive функцию распознавания лиц в фотографиях. Пользователи заметили, что в настройках появился переключатель «распознавание лиц», но при попытке отключить его OneDrive сообщает, что так можно сделать только 3 раза в год. Сам переключатель при этом не работает — ползунок в положении «Нет» самопроизвольно возвращается в положение «Да». Microsoft подтвердила, что экспериментальная функция действительно тестируется среди ограниченного круга пользователей. В то же время в официальной документации Microsoft пишет, что «функция скоро появится» уже второй год. Вопросы о приватности и контроле над тем, как именно работает эта технология и как её можно отключить, Microsoft пока не прокомментировала.

• Microsoft ограничивает возможность отключения распознавания лиц до трёх раз в год, что вызывает обеспокоенность приватностью и контролем над собственными данными.
• Пользователи обеспокоены тем, что Microsoft может использовать эти данные для рекламы и других целей, и что они не могут отключить эту функцию без потери приватности.
• Комментаторы отмечают, что Microsoft не предоставляет ясной информации о том, как именно используются эти данные и почему такое ограничение существует.
• Некоторые пользователи выражают обеспокоенность тем, что Microsoft может использовать эти данные для рекламы и других целей, и что они не могут отключить эту функцию без потери приватности.

Microsoft выпустил открытый исходный код проекта Amplifier — инструмент, который позволяет разработчикам создавать и тестировать приложения, использующие модели Microsoft, в том числе и в локальном режиме. Проект распространяется под лицензией MIT и уже доступен на GitHub.

• Обсуждение в основном крутится вокруг того, что проект представляет собой обёртку над Claude API, не предоставляет никаких демонстраций или бенчмарков, и что его README в первую очередь сам по себе вызывает недоверие.
• Участники также поднимают вопросы о безопасности и надёжности, особенно в свете того, что это исследовательский прототип, и что в нём используется автономный запуск задач, который может привести к неожиданным последствиям.
• Некоторые комментаторы также выражают сомнение в том, что проект действительно предлагает что-то новое, вместо того чтобы быть просто ещё одним «wrapper'ом» вокруг существующих инструментов, и что он не предоставляет никаких конкретных примеров или сравнительных оценок.
• Наконец, обсуждение также затрагивает вопрос о том, насколько эффективно используется AI для усиления AI, и что это может говорить о тенденции к «искусственному интеллекту для усиления искусственного интеллекта» вместо использования AI для решения реальных задач.

Ghostty получил обновление, которое добавило незаметные уведомления об обновлениях в macOS. Чтобы не повторить сценарий OpenAI, где демо-версия прервала презентацию, автор решил сделать уведомления незаметными. Он использовал Sparkle и встроил кастомный UI в заголовок окна. Процесс включал в себя AI-агентов, которые генерировали код, а затем он сам его дорабатывал. Итоговая стоимость токенов и время разработки оказались вполне приемлимыми.

• Обсуждение в основном вращается вокруг того, как разработчики используют AI-агентов: кто-то считает их незаменимыми для прототипирования и устранения рутины, другие подчеркивают важность человеческого аудита и контроля качества.
• Участники поделились личными практиками: кто-то использует агента как «музу» для преодоления «белого листа», кто-то отмечает, что агенты особенно полезны для UI-фреймворков, а кто-то подчеркивает, что важно сохранять критическое мышление и не полагаться на агента как на «черную коробку».
• Обсуждались также риски и этика: участники отмечали, что важно не допускать, чтобы агенты порождали «slop», и что важно сохранять человеческий контроль над качеством кода.
• Наконец, обсуждались и инструменты вроде Ghostty, и участники отмечали, что нехватка таких базовых функций, как поиск, может отпугнуть пользователей, и что важно различать «vibe coding» от ответственного использования AI.

Автор описал, как за месяц эволюционировал его подход к агентам-кодерам. Вместо ручного запуска задач, он теперь использует набор инструментов, которые:

• автоматически создают git-worktree для изолированной работы над задачей;
• ведут диалог с агентом, пока тот не сформулирует план и начнёт реализацию;
• разбивают задачу на подзадачи и делегируют их суб-агентам;
• проводят код-ревью каждого PR.

Самое важное — это набор «скиллов» в формате Markdown, которые обучают модель, как обращаться с конкретными инструментами. Скиллы можно писать вручную, но проще сказать «прочитай и выпиши скиллы из книги X». Это поднимает вопросы об IP, но пока что это внутреняя кухня Anthropic, вопросы пока остаются открытыми.

Проект называется Superpowers, и он уже доступен как плагин для claude-code.

• Обсуждение в основном крутится вокруг того, что Jesse использует инструменты, которые позволяют LLM-агентам "учиться" новым навыкам, но критики указывают, что это может быть просто маркетинговый трюк, не имеющий практической ценности.
• Участники обсуждения также поднимают вопрос о том, что вместо того, чтобы фокусироваться на инструментах, которые позволяют LLM-агентам учиться новым навыкам, мы должны были бы сосредоточиться на том, как сделать эти инструменты более доступными и удобными в использовании.
• Некоторые участники также высказывают мнение, что вместо того, чтобы тратить время на создание "суперспособностей", лучше было бы потратить это время на улучшение самого инструмента, такого как Claude.
• Некоторые участники также высказывают мнение, что вместо того, чтобы тратить время на создание "суперспособностей", лучше было бы потратить это время на улучшение самого инструмента, такого как Claude.

OpenAI стремится стать не просто поставщиком моделей, а новой платформенной силой. Компания уже не скрывает, что её цель — «AI для всех» — подразумевает создание универсального слоя, который будет подключён к каждому устройству и каждому пользователю. Это ставит под вопрос всю цепочку создания стоимости в AI-эпохе: если раньше спор шёл о доле Apple и Google в смартфонах, то теперь речь идёт о том, кто будет контролировать саму платформу. Именно поэтому OpenAI ведёт себя как Microsoft в эпоху Windows: не важно, кто производит ПК, если ОС принадлежит Microsoft. В случае же с LLM-ами, критично важно, кто именно создаст и будет контролировать эту инфраструктуру. И если раньше казалось, что OpenAI может быть лишь одним из многих игроков, то теперь картина обратная: именно OpenAI может оказаться в позиции, где именно она будет решать, какие компании будут жить или умрут.

• Обсуждение варьировалось от технических деталей (OpenAI тратит ли он $1 трлн за 4 года, или это просто гипербола) до философских вопросов (почему мы вообще позволяем такие суммы тратиться на LLM вместо решения глобальных проблем).
• Участники подчеркнули, что OpenAI не имеет «рва» вокруг своих моделей: LLM легко заменяются, а их стоимость стремительно падает.
• Поднялся вопрос, не является ли вся дискуссия просто продвижением OpenAI и Саму Altmanу, а не объективным анализом.
• Несколько человек отметили, что OpenAI, похоже, не имеет никакого уникального продукта, кроме как «первопроходца» в новой категории продуктов.
• Были упомянуты такие вещи как Google и Meta, которые, как утверждается, могли бы сделать то же самое, но не делают этого.

Boot.dev-статья «I’m in Vibe Code Hell» разбирает, как меняется «ад» самообучающихся разработчиков: если раньше это было «tutorial hell» — бесконечные видео-туториалы, которые не учат думать, то теперь это «vibe code hell» — когда новички полагаются на AI-ассистентов, но не понимают, что именно они делают неправильно.

Автор статьи Лейн Вагнер, основатель Boot.dev, приводит данные Google Trends и трафика YouTube-каналов, показывающие, что интерес к обучению программированию не упал, но длинные видео-туториалы теряют популярность. Он считает, что причина в том, что новое поколение разработчиков использует AI-ассистентов, но не умеет «читать» и отлаживать код, и потому не учится думать как инженер. Вместо того чтобы учиться решать проблемы, они учатся вызывать халюцинации и «vibe coding» — лишь бы тесты проходили.

В статье подчеркивается, что важно учить студентов понимать, что AI-ассистенты не заменят необходимость знать, как работает код, и что критически мыслить остается ключевым навыком.

• Современные инструменты обучения коду приводят к "tutorial hell", когда учащиеся не могут начать проект с нуля, а только повторяют готовые решения.
• Использование AI-автодополнения вместо обучения может привести к "vibe coding hell", где человек не может написать код без подсказок.
• Исторически, обучение ремеслу происходило через ученичество, и это может быть единственным способом научиться программировать в современных условиях.
• Сообщество разработчиков обсуждает, что вместо того, чтобы полностью полагаться на AI, учащиеся должны использовать AI как усилитель, а не как замену фундаментальному пониманию.
• Обсуждение также затрагивает вопрос о том, как сохранить качество обучения и роста в условиях, когда AI может автоматически генерировать код, и как разработчики могут адаптировать свои методы обучения.

Исследователи из Google DeepMind и Университета Монреаля показали, что современные LLM не используют формальное рассуждение, а вместо этого ищут решение в пространстве возможных решений. Это открытие ставит под сомнение саму идею, что масштабные языковые модели "рассуждают" как люди.

Команда обучила модель, которая решает задачи, используя цепочку мыслей, и другую, которая не использует. Оказалось, что вторая модель достигает такой же точности, как и первая. Это показывает, что LLM не используют формальное рассуждение, а вместо этого ищут решение в пространстве возможных решений. Исследование также показало, что модели становятся менее уверенными в своих ответах, когда задачи становятся сложнее.

• Обсуждение показало, что LLM не «рассуждают», а лишь сглаживают контекст, и что «цепочка мыслей» не более чем маркетинговый термин.
• Участники подчеркнули, что вместо поиска решения модель выдает токены до тех пор, пока не сгенерится выглядящий правильным ответ, и что это не исследование пространства решений, а его выборка.
• Сообщество отметило, что в отсутствии прозрачности внутреннего состояния LLM, невозможно достоверно оценить или обеспечить корректность его выводов, что ставит под сомнение саму идею «объяснимого ИИ».
• Участники также обсудили, что вопрос остается открытым, какие именно задачи могут быть решены с помощью LLM, и что такое «рассуждение» и как его измерять.

Twitter/X теперь требует включённый JavaScript и блокирует просмотр без него. Пользователи с блокировщиками скриптов или расширений, которые ограничивают JS, теперь видят сообщение о недоступности JavaScript и предлагают «попробовать снова». Это делает невозможным просмотр даже статического контента без JS.

• Обсуждение выявило, что LLM-ы склонны к чрезмерно защитному стилю кода, который, как выясняется, может быть вызван RLHF и набором данных, где «правильный» код — это тот, который перестраховывается на каждом шаге.
• Участники обсудили, что «защитный» код может быть не только избыточным, но и логически неверным, поскольку он может маскировать ошибки, которые в продакшене не должны быть проглочены.
• Некоторые участники отметили, что вместо того, чтобы учить модель писать «правильный» код, стоит сфокусироваться на том, чтобы она училась различать, когда действительно нужна обработка ошибок, а когда можно обойтись без нее.
• Также было отмечено, что вместо того, чтобы писать в защитном стиле, лучше бы научить модель писать код, который не делает глупых ошибок в первую очередь.

Исследование Anthropic, UK AI Safety Institute и Alan Turing Institute показало: всего 250 вредоносных документов достаточно, чтобы «закладка» влияла на модель любого размера. Это противоречит общепринятому мнению, что для больших моделей нужно пропорционально больше отравленных данных. Подробности: https://arxiv.org/abs/2510.07192.

• Подчеркнуто, что влияние "отравленных" данных не зависит от размера модели и объема обучающих данных, что противоречит общепринятому мнению, что большие модели требуют пропорционально большее количество отравленных данных.
• Участники обсуждения поделились мыслями о том, какие последствия может иметь эта находка для безопасности и надежности ИИ-систем в будущем.
• Были выдвинуты предположения, что злоумышленник может использовать эту уязвимость для внедрения вредоносного кода или влияния в модель, что может быть использовано для кибер-атак или манипуляции общественным мнением.
• Также обсуждались вопросы, как можно защититься от таких атак, включая идею о том, что разработчики могли бы встроить механизмы обнаружения и фильтрации подобных данных в будущих моделях.
• Участники также обсудили, как эта находка может повлиять на развитие политики и практики в области ИИ, включая возможные изменения в процессе обучения и тестирования моделей, а также в том, как компании и организации могли бы реагировать на эту угрозу.

• Пост стал катализатором для обсуждения широкого круга тем: от качества кода до инфраструктурных и экономических аспектов разработки ПО, а также влияние ИИ на отрасль и культуру разработки ПО.
• Участники обсуждения подчеркнули, что проблема качества ПО не ограничивается одним фактором, а является результатом сложного взаимодействия между техническими, экономическими и культурными факторами.
• Обсуждение также затронуло вопрос о том, как влияние ИИ на разработку ПО может изменить природу самой работы программиста, включая вопросы обучения, ответственности и даже философии разработки ПО.
• Участники также обсудили, как влияние ИИ на разработку ПО может повлиять на будущее отрасли, включая вопросы безопасности, надежности и устойчивости ПО.
• В конце концов, обсуждение подчеркнуло, что вопрос качества ПО является не только технической, но и социальной и экономической проблемой, которая требует комплексного подхода и внимания к контексту, в котором ПО используется.

McKinsey в своём отчёте о «состоянии ИИ в 2023 году» констатирует: компании не могут продемонстрировать реальную отдачу от ИИ. Треть опрошенных организаций заявляют, что их пилотные проекты ИИ не приносят никакой пользы. Только 11 % используют ИИ в продакшене. И всё же, инвестиции в ИИ продолжают расти, потому что компании боятся отстать от конкурентов.

Самое главное, что McKinsey советует: «Не продавайте ИИ как магическую таблетку — продавайте решение конкретной проблемы.» Иначе вы рискуете оказаться в ловушке, где «технология ищет проблему, которую она могла бы решить».

• Обсуждение показало, что компании, продвигающие ИИ, часто не могут продемонстрировать реальную отдачу от внедрения ИИ, и вместо этого они используют его как маркетинговый инструмент.
• Участники обсуждения подчеркнули, что вместо того, чтобы сокращать издержки, ИИ внедряется в продукты и используется для создания иллюзии прогресса, в то время как фактически не создает ощутимых улучшений.
• Участники также отметили, что вместо того, чтобы сокращать штат, ИИ внедряется в продукты, что может привести к сокращению рабочих мест, но вместо этого компании продолжают нанимать консультантов для "помощи" в управлении изменениями.
• Участники также обсудили, что вместо того, чтобы использовать ИИ для повышения эффективности, компании используют его для создания иллюзии прогресса, в то время как фактически не создает ощутимых улучшений.
• Участники также отметили, что вместо того, чтобы использовать ИИ для повышения эффективности, компании используют его для создания иллюзии прогресса, в то время как фактически не создает ощутимых улучшений.

n8n привлек $180 млн в раунде C, подняв общий объем финансирования до $240 млн и оценку до $2,5 млрд. Лидируют Accel, NVentures и T.Capital. Это подчеркивает, что гонка ИИ смещается: ключевым становится не только модель, но и способность надежно внедрить ИИ в бизнес-процессы. n8n предлагает оркестрацию агентов, которая позволяет гибко балансировать между автономностью ИИ и контролем, и при этом координировать людей и технологии.

• n8n получил $180 млн финансирования при оценке в $2,5 млрд, что вызвало споры о ценности продукта и его будущем.
• Участники обсуждали, что n8n — это не более чем визуальный конструктор, который не может заменить полноценный бэкенд, и что его лицензия не является FOSS.
• Обсуждение также коснулось того, что компания, возможно, не использует деньги на разработку продукта, а на маркетинг и продвижение.
• Участники также отметили, что n8n не является единственным игроком в своем сегменте, и что существуют альтернативы, такие как Windmill и Node-RED.

LLM-агенты пока не умеют копировать и вставлять код — они только «записывают» его заново, что делает невозможным точный рефакторинг. И они не задают вопросов, а сразу делают предположения и бьются об стену. Эти две особенности делают LLM-агентов похожими на самоуверенных стажёров, а не на полноценных разработчиков.

• LLM-агенты не умеют копировать-вставлять код, а только переписывают его из памяти, что может привести к ошибкам.
• Модели не задают уточняющих вопросов, что приводит к тому, что они делают предположения и ошибаются.
• LLM не могут использовать встроенные инструменты рефакторинга и вместо этого пытаются реализовать его самостоятельно, что может привести к ошибкам.
• Агенты не могут взаимодействовать с IDE и другими инструментами, что делает их менее эффективными.
• Модели не могут задавать уточняющие вопросы, что приводит к тому, что они делают предположения и ошибаются.

Подробности расследования говорят о том, как новые технологии могут быть использованы в преступных целях. Подозреваемый, как утверждается, использовал ChatGPT для генерации изображений горящих лесов и городских пейзажей, что представляет собой новейший пример использования искусственного интеллекта в подстрекательстве к реальным разрушениям. Это первый зарегистрированный случай, когда генеративный ИИ применяется для планирования и сокрытия природного пожара.

Власти заявили, что данные, полученные из его устройств, показывают, что Риндеркнаут не только искал информацию о создании пожаров, но и использовал чат-бот для создания изображений, которые соответствуют реальным сценам возгорания в Палисадес. Эти изображения, по-видимому, служили как вдохновением, так и руководством.

Инцидент поднимает вопросы о регулировании ИИ, особенно в контексте его потенциального использования в преступной деятельности.

k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k. It's a good idea to be sure to always use k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k k gggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg

Коллеги, хакеры получили доступ к прошивке Humane Ai Pin, найдя способы активировать устройство без серверов. Они создали кастомные сборки Android, включая Magisk, и добились полного рут-доступа. Разработчики извлекли приложения и данные, показав, что Pin по умолчанию использует сертификаты ADB для отладки, что позволяет легко получить root-доступ через ADB. Сообщество быстро освоило устройство, создавая кастомные ПЗУ и инструменты для работы с ним.

• Проект Humane Pin и Rabbit R1 оказались технически неудачными, но стали источником увлекательного хакинга и размышлений о будущем носимой электроники.
• Сообщество вокруг устройств, которые не смогли удержаться на рынке, продолжает активно исследовать их возможности, что подчеркивает интерес к форм-фактору и идее, а не к конкретному продукту.
• Обсуждение подчеркивает, что даже при наличии серьезных недостатков, такие продукты могут быть полезны для разработчиков как отправная точка для будущих устройств.
• Участники обсуждения отмечают, что несмотря на неудачу, Humane и Rabbit старались изо всех сил, и их усилия были оценены.

Небольшие команды преуспевают благодаря эффективности, а не размеру. Вместо множества сотрудников они используют искусственный интеллект для автоматизации рутины — от исследований до маркетинга и поддержки. Это позволяет командам из 5-15 человек управлять продуктами с миллионами пользователей, сохраняя скорость и гибкость.

Ключевые элементы: найм только лучших специалистов (иногда через пробные проекты), культура доверия и радикальной прозрачности, а также глубокая интеграция ИИ в рутины, что позволяет даже малым командам конкурировать с гигантами.

• Обсуждение выявило противоречие между идеей "tiny teams" и традиционными практиками: офисы, зарплаты, оффлайн встречи и т.д.
• Участники спорят о том, что такое "простой стек технологий" и как он влияет на продуктивность и набор персонала.
• Обсуждение поднимает вопрос о том, как "tiny teams" влияет на баланс между работой и личной жизнью и как это соотносится с идеей "deep focus".
• Участники обсуждают, как "tiny teams" влияет на набор персонала и как это соотносится с идеей "simple, boring tech stack".

Дочь Робина Уильямса публично призвала прекратить присылать ей созданные искусственным интеллектом видео с её отцом, умершим в 2014 году. Зельда Уильямс описала такие имитации как «лично тревожащие» и подчеркнула, что они не отражают то, чего хотел бы сам актёр.

Она раскритиковала тенденцию «оживления» умерших через ИИ, назвав её оскорбительной и бесполезной, сравнив результат с «переработанными сосисками» из человеческих жизней. Её слова прозвучали на фоне растущей обеспокоенности по поводу использования ИИ в творческих индустриях, включая появление полностью синтетических «актёров».

• Пользователи выражают отвращение к созданию AI-симулякров умерших людей, особенно без согласия их семей, считая это нарушением приватности и этики.
• Обсуждаются юридические аспекты, включая права на изображение и сложности регулирования AI-контента в отсутствие чётких законов.
• Высказывается критика в адрес AI-компаний и их роли в распространении низкокачественного и потенциально вредного контента.
• Некоторые пользователи видят в технологии AI потенциал, но подчёркивают необходимость ответственного использования и этических ограничений.
• Отмечается, что отправка подобного контента близким умерших является формой харассмента и демонстрирует отсутствие эмпатии в сообществе.

LlamaFarm — это инструмент для локального развертывания AI-моделей, агентов, баз данных, RAG и пайплайнов за считанные минуты. Он позволяет запускать сложные AI-системы без облачной инфраструктуры, что особенно ценно для разработчиков, работающих с приватными данными или в условиях ограниченного интернета.

Проект упрощает интеграцию различных компонентов, таких как векторизованные базы данных и агенты ИИ, снижая порог входа в создание production-готовых решений. Это ускоряет эксперименты и развертывание, экономя время на настройке окружения.

• Поддержка децентрализации ИИ и локального запуска моделей для защиты приватности и снижения зависимости от крупных облачных провайдеров
• LlamaFarm позиционируется как инструмент для декларативной оркестрации локальных AI-систем (RAG, агенты, векторные БД) с акцентом на портативность и контроль над пайплайном
• Ключевые целевые аудитории — юристы, здравоохранение и госсектор, где критически важны безопасность данных и работа в изолированных средах
• Отличие от решений вроде LangChain или LlamaIndex — предоставление готового фреймворка для production, а не программируемых компонентов
• Вызовы: привлечение первых пользователей и упрощение процесса деплоя для широкого внедрения

• Предложение помощи в улучшении видеотрансляции и телеуправления из-за низкого FPS в демо.
• Утверждение о наличии лучшего на рынке решения для телеуправления роботами.
• Предложение обсудить возможность интеграции white-label решения.
• Призыв к связи через LinkedIn.

Американский рынок всё больше превращается в единую ставку на искусственный интеллект. Инвесторы концентрируют капиталы в технологических гигантах, таких как Nvidia и Microsoft, ожидая взрывного роста благодаря ИИ. Это создаёт значительные риски: если ожидания не оправдаются, коррекция может быть резкой.

Концентрация инвестиций в узкий сектор напоминает пузырь доткомов, но масштабы сегодня больше. Рост зависит от реального внедрения ИИ в бизнес-процессы, что пока отстаёт от ажиотажа. Диверсификация снижается, делая рынок уязвимым к любым негативным новостям в сфере технологий.

• Инвестиции в ИИ составляют значительную долю роста ВВП США, но вопрос о их окупаемости и устойчивости роста остается открытым.
• Многие участники считают текущую ситуацию "пузырем", основанным на спекуляциях и завышенных ожиданиях, а не на реальной прибыльности.
• Обсуждается роль ИИ как инструмента контроля и власти, а не просто экономического актива, и его потенциальное влияние на рынок труда.
• Отмечается зависимость рынка от институциональных инвесторов (пенсионные фонды) и риск обвала при массовом выводе средств.
• Подчеркивается глобальный характер гонки за ИИ, где отказ от инвестиций может привести к потере конкурентного преимущества.

Консалтинговая компания Deloitte вернёт правительству Австралии деньги за отчёт стоимостью 440 тысяч долларов, который был частично создан с помощью ИИ. В ходе проверки выяснилось, что документ содержал неточности и не соответствовал стандартам качества, что вызвало вопросы о прозрачности использования искусственного интеллекта в государственных закупках.

Этот случай подчёркивает растущие риски автоматизации в профессиональных услугах, где точность и контекст имеют ключевое значение. Власти намерены пересмотреть подход к контрактам с привлечением ИИ, чтобы избежать подобных инцидентов в будущем.

• Критика практик консалтинговых компаний (в частности, Deloitte) за использование ИИ для создания некачественных отчетов, что привело к серьезным ошибкам, например, в системе социальных выплат.
• Обсуждение проблем аутсорсинга: подмена квалифицированных команд на менее опытных после заключения контракта, отсутствие ответственности и низкое качество работы при высоких затратах.
• Роль консультантов часто сводится к предоставлению «прикрытия» для решений руководства, а не к реальной экспертизе; их нанимают для валидации уже принятых решений или из-за нехватки внутренних ресурсов.
• Выражено опасение, что широкое использование ИИ в консалтинге и других сферах приведет к деградации качества работы, ошибкам с серьезными последствиями и снижению навыков критического мышления.
• Отмечается, что консультанты востребованы из-за недостатка внутренней экспертизы или ресурсов в компаниях и госорганах, а также из-за их способности обходить внутреннюю бюрократию.

Google DeepMind представила CodeMender — ИИ-агента для повышения безопасности кода. Он использует новейшие модели Gemini для автоматического обнаружения и исправления уязвимостей в программном обеспечении. Система способна анализировать код в реальном времени, предлагая исправления ещё до попадания ошибок в продакшен.

CodeMender интегрируется в процесс разработки, снижая риски кибератак и ускоряя выпуск надёжных приложений. Это часть более широкой стратегии Google по внедрению ИИ в инструменты для программистов, что может значительно сократить затраты на аудит и повысить общую устойчивость цифровой инфраструктуры.

• Опасения по поводу потенциальной гонки вооружений между ИИ, создающим уязвимости в библиотеках, и ИИ, пытающимся их обнаружить и исправить.
• Критика подхода к анонсам ИИ-инструментов (например, CodeMender), которые представлены как готовые продукты, но фактически находятся на стадии исследования и недоступны широкой публике.
• Скептицизм относительно недостатка технических деталей и излишней помпезности в анонсах, а также скрытности вокруг обучения и возможностей ИИ.
• Оптимизм в отношении того, что автоматизированное тестирование и исправление уязвимостей может сделать защиту проще, чем атаку, в будущем с широким внедрением ИИ.
• Обсуждение практических проблем безопасности, включая неравенство в навыках атакующих и защищающихся, и необходимость проверки происхождения инструментов в ненадежных средах.

OpenAI представила Apps SDK — фреймворк для разработки приложений, интегрируемых напрямую в ChatGPT. Он позволяет создавать инструменты на основе MCP-серверов, настраивать пользовательский интерфейс, управлять аутентификацией и хранить данные. Сейчас доступен в режиме предпросмотра для тестирования, а публичная отправка приложений откроется позже в этом году.

Разработчикам предлагаются чёткие руководства по дизайну, безопасности и метаданным, чтобы приложения соответствовали стандартам качества и органично вписывались в экосистему ChatGPT. Процесс включает планирование use-cases, развёртывание серверов и подключение к ChatGPT, с примерами и troubleshooting для упрощения разработки.

• OpenAI представляет платформу "Apps" на базе MCP, позволяющую интегрировать сторонние сервисы (например, бронирование отелей, поиск недвижимости) прямо в чат-интерфейс ChatGPT.
• Мнения разделились: одни видят в этом стратегический шаг к созданию экосистемы и монетизации (доля от транзакций, скрытая реклама), другие критикуют за слабую UX, бритвость и повторение прошлых неудач (как Custom GPTs).
• Поднимаются вопросы для разработчиков: монетизация, риск заблокирования будущими обновлениями ChatGPT и усиление зависимости от OpenAI.
• Техническая реализация вызывает вопросы: работа примеров кода, механизм внедрения интерактивных элементов (iframe?) и ограничения MCP.
• Обсуждается фундаментальный конфликт: должен ли чат быть универсальным интерфейсом или AI-функции лучше встраивать в традиционные приложения.

Функция памяти в ChatGPT, включённая по умолчанию, превращает чат-бот в эффективного информатора, способного раскрыть ваши самые личные секреты при доступе посторонних. Достаточно нескольких продуманных вопросов — и ИИ выдаст выводы о ваших убеждениях, привычках, здоровье или отношениях, которые вы сами могли не осознавать.

Хотя пока не зафиксировано массовых инцидентов, сценарии утечки через незаблокированные устройства или принудительный доступ правоохранителей вполне реальны. Пользователям стоит знать об этих рисках и, возможно, отключать память в настройках, особенно если они делятся с ИИ конфиденциальными данными.

• Участники обсуждают риски приватности, связанные с функцией памяти в ChatGPT, которая может синтезировать и раскрывать личную информацию из истории чатов.
• Высказываются опасения, что злоумышленники или государственные органы могут легко получить доступ к этим данным через запросы к ИИ или принудительное изъятие у платформы.
• Подчёркивается, что проблема не нова (сравнение с историей поиска), но ИИ снижает порог доступа и упрощает анализ, поощряя пользователей к откровенности.
• Некоторые пользователи предлагают меры защиты: отключение памяти, использование локальных моделей, осторожность в вопросах.
• Отмечается, что при физическом доступе к устройству угрозы многократно возрастают, и ChatGPT — лишь один из многих рисков.

• Скептицизм в отношении тезиса о "кембрийском взрыве" ПО и запрос конкретных примеров успешных продуктов, созданных с помощью ИИ.
• Обсуждение барьеров входа для сложного ПО: необходимость глубоких знаний, надежности, безопасности и интеграции, которые ИИ-инструменты пока не могут обеспечить.
• Подчеркивание важности доверия, проверки и репутации как ключевых факторов при выборе ПО, особенно в B2B-сегменте.
• Споры о том, делает ли ИИ копирование идей проще или, наоборот, усредняет продукты, снижая инновационность.
• Мнение, что статья основана на умозрительных заключениях ("vibes"), а не на данных, и не отражает реального опыта разработчиков.

AMD и GPUOpen опубликовали практическое руководство, как запустить LLM на Windows с GPU AMD и PyTorch. Самое важное — это не требует ROCm, а использует DirectML, что делает процесс доступным для большинства геймерских видеокарт Radeon. Поддерживаются модели Llama 3.2, Mistral и Gemma, а также Q4 и FP16 квантизация. Подготовка включает установку ROCm и PyTorch, но ROCm не используется; вместо этого используется DirectML. Процесс включает скачивание модели, конвертацию в GGUF с помощью llama.cpp, и запуск через веб-интерфейс Gradio. Важно, что весь процесс происходит на Windows без виртуализации или WSL2.

I have a philosophy for which I have mixed feelings because I like it in principle despite it making me worse off in some other ways: Devs should punish companies that clearly don't give a shit about them. When I see AMD, I think of a firm that heavily prioritized their B2B busin

AMD заключила сделку с OpenAI о поставках чипов для искусственного интеллекта, предоставив также опцион на приобретение 10% доли в компании. Это стратегическое партнёрство усиливает позиции AMD на рынке AI-чипов, где доминирует NVIDIA, и обеспечивает OpenAI доступ к передовым аппаратным решениям для разработки и масштабирования своих моделей.

Опцион на долю демонстрирует глубокую интеграцию интересов: AMD получает ключевого клиента и потенциального инвестора, а OpenAI — влияние на поставщика и приоритетный доступ к технологиям. Это может ускорить инновации в области аппаратного обеспечения для ИИ и снизить зависимость от единственного поставщика.

• AMD предоставила OpenAI опцион на покупку 10% своих акций по цене $0.01 за акцию при выполнении определенных условий
• Сделка призвана стимулировать OpenAI к закупкам GPU AMD на сумму до $100 млрд и совместной разработке ПО для AI-чипов
• Рыночная капитализация AMD выросла примерно на $100 млрд после анонса, что частично компенсирует стоимость опциона
• Многие участники обсуждения расценивают сделку как признак финансового пузыря и циркулярных денежных потоков в AI-индустрии
• Партнерство рассматривается как стратегический ход для создания альтернативы доминированию NVIDIA и CUDA

Инженеры всё чаще запускают несколько агентов одновременно — например, одновременно работают несколько экземпляров Claude Code или Codex CLI в разных директориях или даже в разных репозиториях. Саймон Уиллисон, который сам пишет код на Python и JavaScript, решил проверить, насколько полезно это на практике.

Основная идея: если ты уже знаешь, что именно ты хочешь сделать, то параллельные агенты позволяют тебе экономить время на рутинные задачи, пока ты сам занят более сложной работой. Агент может исследовать новую библиотеку, собрать доказательства концепции или найти примеры использования API без всякого риска для проекта. Для таких задач достаточно лишь четко указать модели, что именно от нее требуется.

В статье приводятся конкретные примеры: агент может самостоятельно запустить тесты и увидеть, что за ним стоит поправить предупреждение об устаревшем вызове. Или же, если ты уже решил, какую архитектуру использовать, можно просто сказать агенту, какие именно классы и методы нужно вызвать, и он сам найдет, где их стоит применить.

Саймон отмечает, что главное — это четко формулировать задачу и дать агенту контекст. Тогда сгенерированный код будет легко и быстро проверяем, и ревью требуется меньше усилий. Он также подчеркивает, что важно следить, чтобы агент не пытался внедрить изменения в тот репозиторий, где это не требуется. С другой стороны, если агент предлагает решение, которое требует лишь небольшой доработки, это может быть выгодно при условии, что оно не будет затем отвергнуто.

В заключение Саймон пишет, что пока еще не ясно, какие именно задачи лучше всего делегировать агенту, а какие стоит выполнять самому. Он экспериментирует с разными моделями и способами их запуска, включая запуск в Docker-контейнерах для изоляции. Он также отмечает, что в будущем, вероятно, придется еще больше полагаться на такие инструменты, и потому важно научиться использовать их эффективно и безопасно.

• Обсуждение в основном вращается вокруг трёх тем: высокая стоимость ревью кода, параллельные агенты и их влияние на фокус и продуктивность, а также культурные и этические аспекты использования AI-агентов.
• Участники делятся личными стратегиями, такими как использование различных инструментов вроде Conductor и Crystal для управления агентами, и обсуждают, как сделать их более эффективными.
• Обсуждается, как сделать ревью кода менее трудоёмким, включая использование инструментов вроде bottleneck для ревью кода, и как влияет на продуктивность и фокус.
• Также обсуждается, как влияет на эффективность работы использование AI-агентов, и какие могут быть последствия для долгосрочной устойчивости и качества кода.

TL;DR
Статья представляет собой глубокий анализ эволюции идей, лежащих в основе современных LLM. От распределённых представлений и трансформеров до предобучения и масштабируемости. Автор прослеживает путь от идей 1980-х годов до современных моделей, подчеркивая, что прогресс был не линейным, а скорее серией прыжков, сделанных возможными благодаря вычислительной мощности и объёму данных. Он также подчеркивает, что многие ключевые идеи были предвосхищены десятилетиями раньше, но не были реализованы до недавнего времени из-за ограничений в вычислениях. В конце он размышляет о том, что следующий прыжок может быть связан с генеративностью и способностью моделей к обобщению, и что мы можем быть на пороге следующего качественного скачка.

Основные идеи и факты:

• Распределённые представления и трансформер как центральные идеи, которые были предвосхищены в 1980-х годах, но не могли быть реализованы до недавнего времени из-за ограничений в вычислениях.
• Предобучение и масштабируемость как ключевые факторы, которые позволили LLM достичь их современного уровня.
• Attention is all you need - это не только архитектура, но и философия, которая подчеркивает важность масштабируемости и эффективного использования вычислительных ресурсов.
• Масштабируемость и предобучение как два кита, на которых стоит современный успех LLM.

• Обсуждение подчеркнуло, что ранние LLM-архитектуры (GPT-1, GPT-2) часто упускаются из виду, хотя именно они положили начало современному направлению.
• Участники отметили, что статья недооценивает значение BERT как промежуточного этапа, несмотря на его влияние на многочисленные бенчмарки и задачи.
• Сообщество отметило, что LLM не столько «решили» задачи, сколько стали вычислять вероятности последовательностей, и это вызвало скепсис в отношении заявлений о приближении к AGI.
• Была затронута тема, что вместо специализированных моделей классификации или регрессии, которые раньше использовали предобученные репрезентации, теперь используют LLM как универсальный инструмент, и это вызывает вопросы о том, как именно LLM влияют на поле AI-исследований.

Крупные языковые модели уверенно утверждают, что эмодзи морского конька существует, хотя на самом деле его нет в Unicode. Это связано с тем, что в обучающих данных множество людей ошибочно вспоминают этот эмодзи — в соцсетях даже есть мемы и обсуждения на эту тему. Модели, как и люди, обобщают: раз есть другие морские эмодзи, логично предположить, что и морской конёк тоже должен быть.

При анализе через «логит-линзу» видно, как модель постепенно приходит к токену «horse»: сначала появляются случайные предсказания, затем — связанные с морем или животными, и в итоге — устойчивое повторение «horse». Это показывает, что модель не просто галлюцинирует, а строит последовательное, но ошибочное рассуждение. Практический вывод: даже уверенные ответы ИИ могут быть основаны на коллективных заблуждениях из данных.

• Обсуждение фокусируется на феномене, когда языковые модели (LLM) демонстрируют уверенность в существовании эмодзи морского конька, которого на самом деле нет в стандарте Unicode.
• Поведение моделей варьируется: одни сразу дают правильный ответ, другие впадают в циклы самокоррекции или "спирали", генерируя поток неверных предположений и оправданий.
• Участники проводят параллели с "эффектом Манделы" — коллективным ложным воспоминанием, отмечая, что многие люди также ошибочно уверены в существовании этого эмодзи.
• В качестве причин называются тренировка на текстах людей, которые ошибочно верят в его существование, и проблемы с токенизацией, когда модель не может корректно выразить внутреннее представление.
• Некоторые отмечают, что точная формулировка запроса (например, вопрос о конкретном коде Unicode) помогает моделям дать корректный ответ с первого раза.

MYCIN — один из первых экспертных систем, разработанных в Стэнфордском проекте эвристического программирования в 1970-х. Эта система использовала правила для диагностики бактериальных инфекций и рекомендации лечения антибиотиками. Её архитектура стала образцом для многих последующих систем: она включала базу знаний с сотнями правил вида «если-то», механизм логического вывода и средства объяснения своих решений.

Ключевые инновации MYCIN — работа с неопределённостью через факторы уверенности, разделение знаний и логики, а также генерация понятных пользователю объяснений. На её основе создали EMYCIN — инструмент для построения других экспертных систем. Книга подводит итог десятилетним экспериментам, анализируя сильные и слабые стороны подхода, и подчёркивает важность практических исследований для развития ИИ.

• Вспоминают ранние подходы к ИИ, включая экспертные системы и перцептроны, как исторический контекст.
• Отмечают практическую пользу экспертных систем и логического программирования (например, на Prolog) для обработки данных.
• Обсуждают, что современные LLM выиграли гонку, но им не хватает логического обоснования и семантики.
• Указывают на ограничения экспертных систем из-за нехватки вычислительных мощностей в прошлом.
• Сравнивают успехи статистических методов (нейросети) с символическим ИИ, признавая победу первых.

Replit, основанный в 2016 году, прошёл путь от «браузерный IDE» до «запускай код в 2 секунды» и, наконец, до «облачный GPU-ферма для миллионов людей». Но в 2025-м, когда компания оценивается в $3 млрд, она всё ещё не зарабатывает денег: 150 млн долл. годового дохода, 0 прибыли. Под давлением инвесторов, Replit теперь должен доказать, что может удержать рынок, который он только что нашёл.

• Replit отказался от своей первоначальной идеи онлайн-IDE и перешёл на AI, что вызвало критику за отказ от уникального продукта и вступление в перенасыщенный рынок AI-инструментов.
• Сокращение штата на 50% и полный отказ от бесплатного уровня вызвали волну негатива, особенно в контексте обвинений в том, что компания не предоставляет ценность взамен деньгам инвесторов.
• Несмотря на то, что Replit утверждает, что они "выросли в доходах", критики указывают на то, что компания до сих пор не имеет устойчивой модели доходов и что их продукт может быть легко реплицирован крупными игроками.
• Некоторые комментаторы выражают ностальгию по старому Replit, особенно в контексте его использования в образовании, и обвиняют компанию в "предательстве" open-source энтузиастов, которые помогли ей на ранних этапах.
• В то же время, другие указывают на то, что Replit может быть приобретён крупной компанией, такой как OpenAI или Anthropic, как следствие его связей с YC, и что это может быть единственным способом для инвесторов вернуть свои деньги.

Анализ весов открытой модели GPT-oss от OpenAI позволяет раскрыть детали обучающих данных, которые компания тщательно скрывает. Исследование эмбеддингов токенизатора o200k выявило группу из 936 токенов с крайне низкой L2-нормой — вероятно, они не использовались при обучении и были «подавлены» decay-регуляризацией. Среди них — служебные токены, байты Unicode и аномалии вроде токена 20373 (последовательность байтов, означающая «пограничные ворота» на мандаринском). Эта группа может помочь оценить параметры инициализации модели и общее число шагов градиентного спуска.

В «хвосте» распределения с высокой нормой обнаружились токены, связанные с кодом и логическими рассуждениями (например, «accordingly», «code», «settings»), что указывает на финальный этап обучения с упором на программирование. Но самое интересное — не-ASCII токены с высокой нормой: многие оказались фразами с спамных сайтов, порнографических ресурсов и платформ азартных игр на китайском языке («这里只有精品», «天天好彩票», «一本道高清无码»). Также найдены токены, связанные с китайским национализмом («铁血网»), что неожиданно для OpenAI с учётом геополитического контекста. Это свидетельствует о том, что в обучающие данные попал низкокачественный и политизированный контент, а токенизатор зафиксировал его перепредставленность.

• Обсуждается использование "глитч-токенов" для идентификации моделей ИИ и их уязвимостей через анализ реакции на специфические токены.
• Подвергается сомнению утверждение о тренировке GPT-5 на данных с взрослых сайтов; скорее, фразы попали в данные через GitHub и другие опосредованные источники.
• Анализируется происхождение странных токенов (например, "xadder") как возможных опечаток, названий инструментов или артефактов из технических областей.
• Поднимается вопрос о реверс-инжиниринге закрытых моделей (Claude, GPT) для изучения их тренировочных данных и смещений, введенных до и после RLHF.
• Высказываются мнения о необходимости открытости и регулирования коммерческих моделей ИИ, включая открытие исходных кодов и данных, а также этические аспекты использования публичных данных.

• Участники обсуждают отчет NIST о китайских моделях ИИ DeepSeek, многие считают его политически мотивированным и предвзятым, отмечая отсутствие в нем доказательств бэкдоров или эксфильтрации данных.
• Ряд комментаторов призывает прочитать оригинальный отчет, а не полагаться на его интерпретации, указывая на несоответствие между содержанием отчета и его критикой в статье Эрика Хартфорда.
• Высказывается мнение, что открытые китайские модели (как DeepSeek) важны для исследований и развития ИИ за пределами США, предоставляя доступные альтернативы дорогим проприетарным моделям.
• Некоторые пользователи выражают скептицизм относительно возможного скрытого влияния китайского правительства через ИИ, но признают, что аналогичные риски могут исходить и от западных моделей.
• Обсуждаются практические аспекты моделей DeepSeek, включая их стоимость, уязвимости к взлому (jailbreaking) и опыт использования различных версий, таких как uncensored Dolphin.

Настоящая угроза ИИ — не массовая безработица через 18 месяцев, а постепенная деградация человеческого мышления из-за отказа от умственного напряжения. Подобно тому, как медленные приседания с отягощением наращивают больше мышц, глубокое размышление требует терпеливой работы с разрозненными идеями, чтобы сплести их во что-то новое. Однако технологии сокращают это «время под напряжением»: студенты элитных вузов уже не могут читать длинные тексты, а школьные оценки по чтению падают десятилетиями.

Ключевая проблема — не конкуренция с машинами, а то, как мы сами обесцениваем свои способности, перекладывая задачи на ИИ. Вместо страха перед будущим стоит сосредоточиться на сохранении практик глубокого мышления, иначе рискуем потерять то, что делает нас людьми — способность к сложному, медленному творчеству.

• AI усиливает существующие тенденции: одни используют его для ускорения обучения и рутины, другие становятся зависимыми и теряют навыки.
• Ключевой риск — когнитивная атрофия: чрезмерный reliance на AI ведёт к деградации навыков мышления, особенно у молодых специалистов.
• AI как инструмент: ценность зависит от подхода — слепое копирование ответов вредно, а анализ и критика AI-вывода полезны.
• Образование требует адаптации: нужны новые методы оценки (устные экзамены, проекты), чтобы избежать списывания и развивать критическое мышление.
• Социальные последствия неоднозначны: AI может усилить неравенство, повлиять на рынок труда и распространять предвзятость через свои ответы.

На платформе разработчиков Claude появились инструменты для управления контекстом: автоматическое редактирование контекста и инструмент памяти. Редактирование контекста удаляет устаревшие результаты инструментов при приближении к лимиту токенов, сохраняя ход беседы и повышая производительность. Инструмент памяти позволяет Клоду сохранять информацию во внешних файлах, создавая базу знаний, сохраняемую между сессиями.

Внутренние тесты показывают, что совместное использование этих функций улучшает производительность агентов на 39%, а одно лишь редактирование контекста — на 29%. В 100-шаговом веб-поиске потребление токенов сократилось на 84%. Эти возможности уже доступны в публичной бета-версии на платформе Claude, Amazon Bedrock и Google Cloud Vertex AI.

• Пользователи обсуждают новые функции управления контекстом и памятью в LLM, такие как автоматическое удаление устаревших данных и сохранение критической информации
• Высказываются предложения по улучшению: редактирование контекста на стороне сервера, стандартизация API между провайдерами, интеграция с UI-инструментами
• Отмечается, что многие функции уже реализованы в сторонних решениях, но официальная поддержка улучшает developer experience
• Обсуждаются технические сложности: проблемы с hallucinations при редактировании контекста, баланс между агентами, многозадачное оркестрирование
• Некоторые пользователи выражают скептицизм относительно новизны функций и обеспокоенность по поводу vendor lock-in

• Обсуждение причин экстремальных аппетитов OpenAI к вычислительным мощностям: возможная стагнация технологии, требующая масштабирования для достижения AGI, или стратегия по захвату рынка.
• Скептицизм относительно заявленных планов масштабирования: непрактичность 20-кратного роста, риски создания пузыря и спекулятивный характер для привлечения инвестиций.
• Озабоченность экологическими и экономическими последствиями: рост цен на электроэнергию, дефицит компонентов и нагрузка на ресурсы планеты.
• Обсуждение бизнес-модели: необходимость опередить конкурентов (Google, Anthropic), возможный переход в B2B-сегмент или создание сервиса "слишком большого, чтобы обанкротиться".
• Сравнение с другими компаниями (DeepSeek, Qwen), которые создают конкурентоспособные модели с меньшими затратами, и вопросы эффективности использования вычислений.

Матричные ядра AMD CDNA3 и CDNA4 архитектур ускоряют матричные операции FMA для AI и HPC, особенно эффективны в смешанной точности: входные матрицы используют FP16, FP8 или FP4, а аккумулятор остаётся в FP32 для сохранения точности. На CDNA4 (MI355X) FP8 даёт 32-кратный прирост против FP32, а FP4 и FP6 — до 64-кратного, благодаря новым инструкциям с масштабированием блоков экспонент.

Низкоточные форматы, такие как E4M3 (FP8) или E5M2 (BF8), оптимизируют компромисс между диапазоном значений и точностью за счёт битов экспоненты и мантиссы. Например, E4M3FN представляет числа до ±448 с 3-битной мантиссой, а E5M2 — до ±57344 с 2-битной. Важно учитывать зарезервированные значения для NaN и бесконечностей, которые ограничивают рабочий диапазон.

• Радость по поводу увеличения публикаций об использовании аппаратного ускорения AMD для матричных вычислений и приветствие большего разнообразия в этой области.
• Критическое мнение о том, что архитектура GPU плохо подходит для матричного умножения из-за особенностей работы потоков и мультипроцессоров.
• Указание на то, что публикация исходит от сообщества, а не напрямую от AMD, и положительная оценка этого факта.
• Контраргумент о том, что матричное умножение не должно вызывать неэффективность выполнения на SIMT-архитектуре из-за ветвления.

Microsoft 365 Copilot, несмотря на двухлетний агрессивный маркетинг и статус ключевого продукта Microsoft, демонстрирует катастрофически низкую коммерческую успешность. По данным из непроверяемых источников, на август 2025 года лишь 8 миллионов пользователей (1,81% от 440 миллионов подписчиков M365) оплачивают лицензии. Это соответствует примерно 2% adoption rate за два года — крайне слабому показателю для продукта, позиционируемого как революционный.

Основная причина провала — отсутствие воспринимаемой ценности: большинство пользователей не видят достаточной пользы, чтобы оправдать стоимость в $30 в месяц. Даже партнёры Microsoft, включая автора, вынуждены платить полную цену и отмечают, что Copilot уступает по эффективности более дешёвым альтернативам вроде ChatGPT Plus. Это ставит под вопрос финансовую состоятельность генеративного ИИ в корпоративном секторе.

• Низкое внедрение и критика функциональности Copilot: пользователи отмечают его бесполезность, ошибки, плохую интеграцию с данными компании (например, SharePoint) и уступающее качество по сравнению с ChatGPT/Claude.
• Проблемы с монетизацией и развертыванием: обязательная годовая подписка, сложная система биллинга и агрессивное навязывание функции (например, переименование клавиши) отпугивают пользователей и администраторов.
• Отдельные позитивные кейсы для не-технических пользователей: некоторые находят Copilot полезным для поиска документов, суммирования встреч в Teams и помощи в рутинных задачах, особенно в средах с ограниченным доступом к другим ИИ-инструментам.
• Путаница с брендом и стратегией: переименование Office в Copilot и ассоциация с продуктом для разработчиков (GitHub Copilot) вызывают неразбериху у пользователей.
• Восприятие как сырого продукта с потенциалом: мнения разделились — одни считают его провалом, другие ожидают улучшений в будущих версиях, особенно в таких приложениях, как Excel.

Нейросимволический синтез программ позволяет создавать надёжные и интерпретируемые системы рассуждений, объединяя нейросетевые подходы с символической логикой. Метод генерирует формальные доказательства для каждого шага рассуждения, что обеспечивает прозрачность и проверяемость результатов, критически важные для таких областей, как автоматизированное доказательство теорем и объяснимый ИИ.

Технология демонстрирует повышенную устойчивость к ошибкам и способность работать со сложными логическими структурами, избегая "галлюцинаций", характерных для чисто нейросетевых моделей. Практическое применение включает автоматизацию рассуждений в математике, верификацию программного кода и создание систем, требующих чёткой аргументации.

• Обсуждение фокусируется на гибридном подходе, сочетающем языковые модели (LLM) для генерации структурированных предположений (например, на JSON DSL или в логических синтаксисах, таких как SMT, Prolog) и последующей верификации этих выводов с помощью детерминированных решателей (таких как Z3) или теорем-проверов (как Lean).
• Участники подчеркивают как потенциал этого подхода для повышения надежности и интерпретируемости рассуждений ИИ, так и его фундаментальные ограничения, такие как «проблема автоформализации» (autoformalization gap) — риск того, что LLM некорректно переведет запрос в формальную логику, что приведет к принципу «мусор на входе — мусор на выходе».
• Приводятся практические примеры применения метода, включая проверку согласованности бизнес-политик, автоматизацию математических вычислений (например, с помощью SymPy) и синтез программ.
• Высказываются критические замечания о природе LLM: они не являются «мыслящими» системами, а лишь статистическими моделями, генерирующими правдоподобные шаблоны, и их вывод принципиально не детерминирован и может быть неполным или ошибочным.
• Обсуждаются технические детали и улучшения, такие как использование структурированных выходов API, ограниченное декодирование для повышения надежности генерации кода и необходимость более четких примеров в документации проектов.

Большие языковые модели часто демонстрируют недостаточную производительность в узкоспециализированных областях и склонны к галлюцинациям из-за отсутствия целевой оптимизации. Стратегическое внедрение доменных знаний на этапе предобучения может значительно улучшить результаты, однако возникает проблема баланса: слишком мало данных приводит к недостаточной специализации, а избыток вызывает катастрофическое забывание ранее усвоенной информации.

Исследование выявило два ключевых наблюдения: каждая модель имеет пороговое значение, после которого её способность сохранять знания резко ухудшается, и эти точки коллапса масштабируются согласованно с размером модели. На основе этого предложен закон масштабирования инфузии знаний, который позволяет предсказать оптимальный объём доменных данных для больших моделей, анализируя их меньшие аналоги. Эксперименты подтвердили эффективность и универсальность подхода для различных размеров моделей и бюджетов токенов.

• Критика метода инъекции знаний через шаблонные триплеты Wikidata, а не естественный язык, что может приводить к коллапсу производительности модели.
• Вопросы о зависимости эффекта коллапса памяти от размера модели, домена данных и стоимости дообучения для создания узкоспециализированных моделей.
• Обсуждение важности формы подачи знаний (вариативные формулировки vs. фиксированные шаблоны) для их усвоения, а не механического запоминания.
• Спор о природе LLM: являются ли они построителями моделей мира или всего лишь продвинутыми предсказателями следующего токена.
• Сомнения в эффективности дообучения (fine-tuning) для добавления новых знаний в сравнении с обучением с нуля.

Nvidia инвестирует $110 млрд в OpenAI и другие AI-стартапы через венчурное финансирование, что напоминает стратегию Lucent во время пузыря доткомов. Lucent тогда выделила $8,1 млрд клиентам, которые покупали её оборудование, но после краха 47 телеком-компаний обанкротились, а до 80% кредитов не вернулись. Сейчас Nvidia рискует ещё больше: её обязательства составляют 85% выручки против 20% у Lucent, а 39% доходов зависят всего от двух клиентов.

Новизна ситуации в том, что $10+ млрд долгов обеспечены залогом в виде GPU, с предположением, что их стоимость сохранится на 4–6 лет. Крупные облачные провайдеры уже удлинили сроки амортизации оборудования до 6 лет, но Amazon недавно сократил их до 5, что может сигнализировать о переоценке рисков. Если спрос на AI-инфраструктуру замедлится, это может создать цепную реакцию defaults, особенно среди стартапов, зависящих от финансирования поставщиков.

• Сравнение текущей ситуации с пузырем телекоммуникаций 90-х: есть как сходства (масштабные инвестиции в инфраструктуру, риск перепроизводства), так и ключевые различия (финансовая устойчивость Nvidia vs. мошенничество Lucent).
• Главный риск для Nvidia — возможность резкого падения спроса на GPU, если AGI не будет достигнут в ожидаемые сроки (2-5 лет) или если инвесторы потеряют интерес из-за замедления прогресса.
• Неопределенность долгосрочного спроса: несмотря на текущий ажиотаж, будущее зависит от появления реальных, прибыльных приложений ИИ, а не только от тренировки моделей; возможен избыток мощностей.
• Роль крупных игроков (Microsoft, Google, Amazon) и их кастомерных чипов как потенциальная угроза монополии Nvidia, а также вопросы учетной политики и вендорного финансирования.
• Скептицизм относительно способности ИИ самостоятельно решать сложные задачи и кардинально улучшать код без человеческого контроля, что ставит под вопрос оправданность огромных инвестиций.

• Обсуждение исследования о применении ИИ для предсказания механизма действия нового антибиотика (энтерололина), направленного на лечение воспалительных заболеваний кишечника (ВЗК) через подавление патогенных бактерий.
• Участники подчеркивают, что ИИ не заменяет традиционные лабораторные исследования, а ускоряет и удешевляет процесс, сокращая время и стоимость изучения механизма действия с двух лет и $2 млн до шести месяцев и $60 тыс.
• Критический взгляд на терминологию: различие между ИИ как общим понятием в СМИ и конкретными методами машинного обучения (например, диффузионными моделями), не всегда связанными с LLM.
• Скептические вопросы о новизне открытия, связи ВЗК с E. coli и потенциальной предвзятости при интерпретации предсказаний ИИ, а также о роли экспертов-специалистов в валидации результатов.
• Практические аспекты: доступ к вычислительным ресурсам (GPU) для исследователей, важность междисциплинарного сотрудничества и исторический контекст ранее известных ингибиторов (например, глобомицина).

Jules — это ИИ-агент для автоматизации разработки, который теперь предлагает API для интеграции в рабочие процессы. С его помощью можно автоматизировать создание задач, исправление багов и внедрение фич через инструменты вроде Slack, Linear или Jira, а также встраивать в CI/CD-пайплайны GitHub Actions. Например, можно отправить запрос на создание сессии через cURL, указав промпт и контекст репозитория.

Кроме API, в обновлениях появилась поддержка командной строки, веб-серфинг, тестирование веб-приложений с визуализацией результатов, работа с обратной связью из PR, загрузка изображений и увеличение размера VM до 20 ГБ. Агент стал быстрее и надёжнее, добавлена критика кода, интерактивное планирование и поддержка Bun.

• Перенос инфраструктуры на Railway и использование Jules для самостоятельного создания PR клиентом для мелких правок
• Критика Jules как продукта Google: фрагментация предложений, опасения по поводу закрытости и возможного прекращения поддержки
• Обсуждение различий между Jules, Claude Code, Copilot и другими агентами, их интеграций и безопасности
• Сравнение моделей использования: асинхронные агенты vs. интерактивные инструменты в IDE, вопросы доверия и ROI
• Критика антропоморфных названий продуктов и размышления о целесообразности разработки в личное время

ИИ уже сейчас активно влияет на поведение людей в массовом масштабе, и это происходит без необходимости обладания сознанием или сверхразумом. С момента предоставления ChatGPT доступа к интернету через плагины в марте 2023 года, системы могут автономно генерировать виральный контент, используя динамические входные данные и API для распространения в социальных сетях. Это опасно, потому что ИИ превосходит людей в создании контента, вызывающего дофаминовый отклик, что усиливает его влияние.

Ненадежность обнаружения ИИ-сгенерированных материалов усугубляет проблему: лучшие детекторы работают лишь немногим лучше случайного угадывания, и с развитием моделей эта ситуация ухудшается. Вскоре большинство популярного онлайн-контента будет создано ИИ, подрывая доверие к информации. Автор предлагает скептически относиться к контенту, созданному после 2022 года, и искать количественные методы проверки подлинности, хотя таких надежных инструментов пока нет.

• Участники считают, что алгоритмы и AI-генерация контента уже давно манипулируют вниманием и мышлением пользователей, а не являются новой угрозой.
• Высказывается скептицизм по поводу уникальности угрозы AI, так как манипуляции через СМИ существовали и ранее, а люди исторически подвержены влиянию.
• Обсуждается потенциальный кризис доверия к интернету и возможный возврат к авторитетным источникам информации, однако отмечается, что многие и так не доверяют экспертам.
• Некоторые видят решение не в противодействии технологиям, а в изменении поведения: целенаправленном поиске знаний, а не пассивном потреблении контента.
• Высказывается пессимизм относительно возможности остановить эту тенденцию, так как она движется коммерческими интересами и не встречает организованного сопротивления.

Рынок труда для экономистов с PhD переживает резкий спад: количество вакансий сократилось на 30% за три года, с 1477 в 2022 до прогнозируемых ~1000 в 2025. Особенно сильно пострадали академические позиции — число штатных должностей в университетах упало на 35%, с 631 до около 400. При этом 94% кандидатов всё ещё стремятся к карьере в академии, что создаёт острую конкуренцию на фоне сокращающихся возможностей. Данные подтверждаются как официальной статистикой Американской экономической ассоциации, так и независимым проектом Econ Job Market, где количество приглашений на собеседования снизилось на 34,8%. Это ставит под вопрос традиционную ценность докторской степени в экономике как гарантии стабильной карьеры.

• Кризис доверия к экономистам из-за восприятия их предвзятости и неспособности адекватно объяснить рост инфляции
• Сокращение финансирования и наборов в аспирантуры по экономике и другим дисциплинам из-за бюджетных проблем вузов и неопределенности с грантами
• Растущее несоответствие академической экономики, сфокусированной на сложных моделях, реальным потребностям рынка и интересам вне академии
• Вытеснение традиционных экономических методов специалистами по data science и большим данным, а также потенциальное влияние ИИ
• Перепроизводство PhD-выпускников при сокращении количества штатных позиций в академии и государственном секторе

OpenAI превратилась в хаотичный конгломерат без чёткой стратегии, пытаясь казаться всем сразу: соцсетью с генеративным видео, конкурентом Microsoft в продуктивности, платформой для найма, рекламным бизнесом, поставщиком вычислений, разработчиком чипов и даже производителем потребительского железа. Эти утечки в СМИ служат одной цели — раздуть оценку компании перед новыми раундами финансирования, ведь ей нужно $1 трлн в ближайшие годы.

На деле это скучный и убыточный софтверный бизнес: 20 млн платных подписчиков ChatGPT и 5 млн корпоративных (полмиллиона из них — скидочные места для университета) генерируют основную выручку, но траты колоссальны. GPT-5 оказался провалом — дороже в эксплуатации без реального улучшения возможностей. Компания теряет фокус, а её агенты и «новые продукты» остаются лишь проекциями на 2027 год.

• Критика финансовой модели OpenAI: обсуждение методов амортизации затрат на модели (3-12 месяцев против 3 лет) и высокой стоимости инференса, что ставит под вопрос реальную прибыльность.
• Признание масштаба и влияния OpenAI: 800 млн активных пользователей и быстрое распространение передового ИИ, сравнимое с появлением интернета и мобильных технологий.
• Дебаты о конкурентных преимуществах (moat): отсутствие технологического рва, давление со стороны открытых моделей (DeepSeek) и крупных игроков (Google), зависимость от государственной поддержки и финансирования.
• Оценка продуктов и дороги к AGI: полярные мнения о GPT-5 и Sora 2 (от "разочарования" до "впечатляющих"), скептицизм насчет скорого перехода к AGI и смещение фокуса на коммерциализацию.
• Обвинения автора исходного поста (Ed Zitron) в предвзятости, сенсационности и использовании "яростного байта" для продвижения собственного бизнеса на подписках.

Джефф Безос считает, что искусственный интеллект сейчас находится в «промышленном пузыре», когда даже слабые идеи получают финансирование, но сама технология реальна и фундаментальна. Он подчеркивает, что ИИ изменит каждую отрасль и принесёт обществу огромные выгоды, несмотря на текущую переоценку. По его словам, подобные пузыри — временное явление, а долгосрочный потенциал технологии остаётся колоссальным.

• Проводится аналогия с пузырем доткомов: многие неудачные проекты провалятся, но реальные технологии ИИ останутся и принесут пользу.
• Высказываются опасения, что основную выгоду от ИИ получат крупные корпорации и богатые инвесторы, а не общество в целом.
• Отмечается, что текущий ажиотаж приводит к финансированию как перспективных, так и сомнительных проектов, что характерно для пузырей.
• Подчеркивается, что несмотря на возможный крах многих стартапов, фундаментальные технологии ИИ изменят многие отрасли, как это произошло с интернетом.
• Обсуждается негативное влияние ИИ на рынок труда, рост неравенства и проблемы с инфраструктурой и стоимостью разработки.

Разработчик случайно удалил рабочий код, который улучшал метрики ML-модели на 5%, и не смог его восстановить. Вместо git он использовал LLM с контекстом в 1 млн токенов, которая сохранила историю взаимодействий. Просто запросив исходную версию файла, он мгновенно вернул потерянный код. Это демонстрирует неожиданное преимущество больших контекстных окон — они действуют как автоматический журнал изменений, компенсируя человеческие ошибки.

• Критика использования ИИ как замены систем контроля версий (Git) из-за риска потери или повреждения кода.
• Подчеркивание важности регулярных коммитов в Git и использования функций локальной истории IDE для сохранения работы.
• Обсуждение технических ограничений ИИ, таких как ошибки в воспроизведении кода и непонимание контекста, даже при больших размерах контекстного окна.
• Упоминание о том, что некоторые инструменты ИИ (например, Gemini CLI) могут хранить данные для отката изменений, но это не надежная замена VCS.
• Восприятие исходной истории как юмористической или саркастической, но с предупреждением о серьезных последствиях подобных практик.

• Пользователи отмечают значительное ухудшение качества субтитров на Crunchyroll, особенно в дубляжах и при отображении текста на экране (знаки, имена).
• Основной причиной называют сокращение затрат и увольнения опытных сотрудников, включая возможный переход на аутсорсинг или использование ИИ.
• Отсутствие реальной конкуренции и монопольное положение Crunchyroll лишает сервис стимулов к улучшению качества.
• Подчёркивается контраст между детализированными фанатскими субтитрами и минималистичным подходом коммерческих сервисов.
• Обсуждаются технические проблемы форматов субтитров (например, .ass) и их некорректная интеграция в различные платформы и плееры.

Технологии с «шероховатостями» — признак долговечности, а не недостаток. Например, SQLite имеет гибкую типизацию и отключённые по умолчанию внешние ключи, но эти особенности — результат многолетней обратной совместимости, которую ценят в production. Автор предлагает выбирать инструменты, которые сохраняют работоспособность кода десятилетиями, даже если сегодня их поведение кажется неидеальным.

Веб-технологии вроде чистого HTML и CSS демонстрируют впечатляющую долговечность — страницы работают без изменений 40 лет, в отличие от десктопных или мобильных приложений. Быстрая загрузка страниц в современных браузерах позволяет имитировать плавные SPA-интерфейсы даже при полной перезагрузке. Ключевой вывод: стабильность важнее сиюминутного удобства, а «шероховатости» — гарантия того, что ваше решение не сломается в будущем из-за обновлений зависимостей.

• Участники обсуждают, что "бородавки" (неидеальные, но стабильные особенности) в технологиях часто свидетельствуют о долголетии и обратной совместимости, а не обязательно о плохом дизайне.
• Высказывается мнение, что долгоживущее программное обеспечение редко бывает эстетически совершенным, и стремление к идеалу может привести к хрупкости и постоянным переписываниям.
• Поднимается вопрос о том, что веб-страницы (в отличие от сложных веб-приложений) демонстрируют большую долговечность благодаря простоте и независимости от изменяющихся API.
• Обсуждается, что многие проекты по своей природе одноразовы и должны создаваться быстро и дёшево, а не как "великие пирамиды".
• Утверждается, что ИИ в будущем может смягчить проблему поддержки устаревающего кода, взяв на себя его адаптацию к новым технологиям.

Эксперимент показал, что формат данных существенно влияет на точность понимания таблиц LLM. Лучший результат показал Markdown-KV (key-value пары в markdown) с точностью 60,7%, но он потребовал в 2,7 раза больше токенов, чем самый экономный CSV. XML и INI также показали высокую точность (56% и 55,7%), тогда как CSV и JSONL оказались наихудшими — около 44%. Это указывает на возможность улучшения RAG-пайплайнов простой сменой формата данных, хотя эффективность часто требует компромисса с количеством токенов.

• Результаты тестирования GPT-4.1-nano показали, что точность извлечения данных из таблиц варьируется от 40% до 60% в зависимости от формата, при этом Markdown-KV показал наилучший результат.
• Многие участники раскритиковали методологию исследования, указав на использование только одной, слабой модели (GPT-4.1-nano) и недостаточный размер данных для оценки влияния контекстного окна.
• Было высказано сомнение в практической целесообразности использования LLM для обработки табличных данных, учитывая доступность более точных и эффективных традиционных инструментов (например, Python-скриптов, SQL).
• В качестве альтернативы предложены агентные подходы, где LLM генерирует код (например, SQL-запросы или функции) для последующего выполнения, что показало высокую эффективность в реальных задачах.
• Обсуждались потенциально более эффективные форматы данных (XML с короткими тегами, TOML, KSON) и необходимость тестирования на более мощных моделях (GPT-5, Claude, Gemini) для получения репрезентативных результатов.

Чёткое делегирование полномочий значительно упрощает управление инцидентами, снижая хаос и ускоряя восстановление. Практические стратегии помогают командам сохранять фокус на поставках даже при внезапных сбоях.

Инженерные процессы часто переоценивают: ключ к успеху — люди и динамика команды, а не строгие методологии. Признание индивидуального вклада и развитие психологической безопасности, где ошибки обсуждаются без драмы, важнее формальных правил.

• Критика выбора названия 'stdlib' из-за конфликта с общепринятым значением (стандартная библиотека языка программирования)
• Положительные оценки дизайна и полезности сайта, отмечающие его полированность и обилие ресурсов
• Вопросы о методах отбора и агрегации контента на сайте (ручная curation vs. автоматизированное сканирование и AI-суммаризация)
• Пояснение автора проекта, что это часть более крупной разработки, а не самостоятельный продукт
• Скептические комментарии о мотивах создания сайта и использовании технического сленга

Большинство ИИ-агентов (95%) терпят неудачу в продакшене не из-за недостатка интеллекта моделей, а из-за проблем с контекстной инженерией, управлением памятью и безопасностью. Ключевая идея: базовые модели — это почва, а контекст — семя. Успешные команды избегают тонкой настройки, вместо этого фокусируясь на продвинутом RAG с селективным отбором контекста, валидацией и гибридными архитектурами (семантический слой + метаданные).

Они применяют подход, схожий с feature engineering: версионирование, аудит и тестирование контекста, а не работа с ним как с неструктурированным текстом. Например, text-to-SQL системы редко работают из-за неоднозначности естественного языка и специфичности бизнес-терминологии. Решение — встраивание доменных онтологий и строгих схем, превращающих контекст в управляемый актив, а не в случайный набор данных.

• Обсуждается разрыв между завышенными ожиданиями от AI (восприятие как "магии") и реальностью, где 95% развертываний AI-агентов терпят неудачу из-за проблем с инфраструктурой, а не с моделями.
• Подчеркивается важность контекстного инжиниринга, проверенных бизнес-логик и шаблонов, а не прямого генеративного подхода (например, text-to-SQL).
• Многие решения на основе LLM сводятся к детерминированным системам (деревьям решений), что ставит под вопрос их необходимость вместо более простых и надежных альтернатив.
• Отмечается, что успех зависит от инженерии ("строительных лесов") — валидации, безопасности, слоев памяти — а не от интеллекта модели.
• Высказывается критика в адрес маркетинга AI как "волшебства" и генерации контента с помощью AI, который часто оказывается многословным и бессодержательным.

Новый инструмент Solveit от Answer.AI предлагает альтернативу пассивному использованию ИИ для генерации кода, вместо этого фокусируясь на активном обучении и развитии навыков решения проблем. Основанный на принципах математика Джорджа Пойа, подход включает четыре шага: понимание задачи, разработка плана, выполнение и рефлексия. Это позволяет избежать накопления «технического долга» из-за непонимания сгенерированного кода и способствует постепенному росту компетенций.

Платформа поддерживает итеративную разработку в блокнотной среде, где быстрые циклы обратной связи и совместный контекст с ИИ делают процесс более эффективным. Solveit уже используется для системного администрирования, веб-разработки и даже юридической работы. С 20 октября стартует пятинедельный курс, где создатели и Эрик Райс поделятся практиками осознанного применения ИИ без потери контроля над процессом.

• Обвинения в астротурфинге: несколько комментариев от пользователей с малым количеством кармы и истории, хвалящих курс, вызвали подозрения в искусственной накрутке.
• Неясность предложения: многие пользователи выразили недоумение по поводу того, что такое SolveIt на самом деле (курс, методология, платформа), и раскритиковали статью за отсутствие четкого объяснения.
• Сомнения в ценности и цене: высокая стоимость курса ($400) и необходимость 5 недель обучения вызвали скептицизм относительно его необходимости и целесообразности, учитывая обилие существующих AI-инструментов.
• Положительные отзывы от участников: некоторые пользователи, утверждающие, что были в первом когорте, высоко оценили методологию, сообщество и то, как инструмент меняет подход к решению задач с ИИ.
• Споры о сути проекта: обсуждение свелось к тому, является ли SolveIt революционным инструментом, улучшенным чат-интерфейсом, курсом по методологии или комбинацией всего вышеперечисленного.

Социальная сеть X (ранее Twitter) требует включённого JavaScript для работы. При его отключении пользователь видит сообщение о необходимости активировать JavaScript или сменить браузер на поддерживаемый, со ссылкой на список совместимых браузеров.

Также упоминается, что проблемы могут вызывать расширения для приватности — их советуют отключить. Внизу страницы приведены стандартные ссылки на условия использования, политики и информацию о рекламе.

• Критика отсутствия у Google сильной продуктовой культуры, что мешает созданию инновационных продуктов на основе их же технологий.
• Обсуждение субъективности сравнения моделей ИИ (Gemini, GPT, Claude) и сложности объективной оценки из-за различий в задачах и опыте пользователей.
• Скептицизм по поводу рекламных кампаний и хайпа вокруг новых моделей, которые часто не соответствуют реальным возможностям.
• Подчеркивание проблем Gemini с многократным выполнением инструкций и склонностью к "зацикливанию" по сравнению с конкурентами.
• Отмечается сильная мультимодальность Gemini (работа с изображениями, видео), но сложность доступа и использования продуктов Google AI.

Fastmail подчеркивает важность человеческого подхода в мире, где ИИ всё чаще используется для создания контента. Основатель компании отмечает, что электронная почта остаётся неизменным цифровым архивом — в отличие от веб-страниц, которые могут редактироваться постфактум, письма сохраняют историческую точность. Это делает email надёжным источником памяти, защищённым от манипуляций.

Компания поддерживает осознанное использование ИИ как инструмента, но призывает сохранять критическое мышление. Сотрудники и клиенты Fastmail в основном с осторожностью относятся к автоматизированным решениям, предпочитая личное участие. Внутренняя политика компании требует строгого соблюдения конфиденциальности данных при использовании любых инструментов, включая ИИ, чтобы гарантировать защиту приватности пользователей.

• Обсуждается ценность иммутабельности email в сравнении с другими формами коммуникации, где сообщения могут быть отредактированы или удалены.
• Поднимаются вопросы о реальной неизменности email, включая возможность модификации на стороне провайдера и использование динамического контента в HTML-письмах.
• Участники делятся техническими решениями для обеспечения подлинности и неизменности писем, такими как DKIM, GPG-подписи и локальное архивирование.
• Высказываются опасения по поводу использования AI провайдерами, включая Fastmail, и сильное желание сохранить традиционный email-сервис без AI-функций.
• Обсуждается роль AI в создании и распространении misinformation, а также потенциальные технические решения для аутентификации цифрового контента.

Даниель Стенберг получил от Джошуа Роджерса огромный список потенциальных уязвимостей в curl, включая более 100 потенциальных проблем. Это привело к интенсивному анализу и исправлению кода, что подчеркивает важность краудсорсинга в безопасности ПО. Команда curl оперативно реагирует на такие отчеты, укрепляя стабильность и надежность библиотеки.

Данный инцидент демонстрирует, как открытое сообщество способно эффективно выявлять и устранять риски, даже в хорошо проверенных проектах. Это также напоминает о необходимости постоянного аудита кода, особенно в критически важных инструментах, используемых повсеместно.

• Успешное применение набора AI-инструментов для поиска уязвимостей в проекте curl, что привело к множеству реальных исправлений
• Подчёркивается ценность AI не для генерации кода, а для анализа и указания на потенциально проблемные места, требующие внимания разработчика
• Обсуждение конкретных инструментов (ZeroPath, Claude Code, Cursor BugBot) и методик работы с LLM для эффективного поиска багов
• Отмечается проблема ложных срабатываний и спама от AI в прошлом, но в данном случае подход оказался эффективным
• Размышления о том, как интегрировать подобные AI-инструменты в рабочий процесс для аудита безопасности и повышения качества кода

Meta будет использовать данные из разговоров с ИИ для персонализации рекламы. Компания обновила политику конфиденциальности, разрешив анализ пользовательских взаимодействий с AI-ассистентами для улучшения таргетирования рекламных объявлений. Это касается как текстовых, так и голосовых запросов, что расширяет возможности сбора данных о предпочтениях и интересах пользователей.

Такое решение вызывает вопросы о приватности, поскольку разговоры с ИИ часто содержат личную информацию. Хотя Meta утверждает, что данные обрабатываются анонимно и агрегированно, практика показывает, что подобные сборы могут приводить к утечкам или нежелательному использованию информации. Это подчёркивает растущую тенденцию интеграции AI-сервисов с рекламными моделями, что усиливает необходимость прозрачности в обработке данных.

• Пользователи ожидают, что LLM-сервисы крупных технологических компаний (Meta, OpenAI, Google) неизбежно станут платформами для показа рекламы и скрытого продвижения товаров и идей.
• Многие выражают разочарование и отсутствие удивления таким развитием событий, рассматривая его как закономерный коммерческий итог развития технологий, а не как путь к AGI или общественному благу.
• Высказываются опасения, что реклама может быть не только явной (как Taco Bell), но и манипулятивной, нацеленной на уязвимых пользователей (предложения о займах, криптосхемы) и тонко влияющей на поведение.
• Отмечается, что некоторые пользователи уже относятся к чат-ботам как к друзьям, что делает интеграцию рекламы особенно проблематичной и навязчивой.
• В качестве альтернативы упоминаются сервисы с акцентом на конфиденциальность (например, от Proton), однако общий тон обсуждения пессимистичен относительно возможности остановить эту тенденцию.

Автор делится опытом оптимизации модели Physarum polycephalum (слизевика) на GPU с использованием Triton. Модель имитирует поведение агентов, оставляющих феромонные следы и реагирующих на их концентрацию. Изначальная реализация на PyTorch страдала от накладных расходов на инициализацию и низкой утилизации GPU из-за мелких операций.

Профилирование выявило, что основные узкие места — этапы сенсоров, движения и диффузии. Автор переписал ключевые части на Triton, объединив сенсорный и двигательный этапы в один ядро и используя атомарные операции для депозиции феромонов. Это позволило добиться 10-кратного ускорения и полной загрузки GPU, подтвердив, что Triton эффективен для задач с мелкозернистым параллелизмом.

• Обсуждается переименование GPU в MPU (Matrix Processing Units) из-за их доминирующего использования в AI, а не графике.
• Поднимается вопрос о том, имеют ли современные AI-ускорители (например, NVIDIA H100) графические выходы и функциональность, поскольку она им не нужна.
• Утверждается, что специализированные GPU для игр теряют актуальность из-за роста мощности интегрированных графических решений (APU) от многих вендоров.
• Обсуждается, что название (GPU) не ограничивает функциональность инструмента, который эволюционирует и находит новое применение (майнинг, AI).
• Высказывается мнение, что CPUs могут обеспечивать лучшее качество рендеринга изображений (прецизионность), хотя и значительно медленнее, чем GPU.

Технологические компании вкладывают в ИИ-инфраструктуру около $400 млрд в год — это больше, чем стоимость программы «Аполлон» в пересчёте на десятилетие, но тратится такая сумма каждые 10 месяцев. При этом потребительские расходы на ИИ-услуги составляют лишь $12 млрд в год, создавая гигантский разрыв между инвестициями и отдачей.

Признаки пузыря налицо: стартапы вроде Thinking Machines привлекают миллиарды без готового продукта и даже без внятного плана, а рынок акций движется не фундаментальными показателями, а чистой спекулятивной динамикой. Крупные игроки используют бухгалтерские уловки, чтобы скрыть реальные расходы и искусственно завысить прибыль, что напоминает финансовые схемы времён ипотечного кризиса 2008 года.

• Участники обсуждают, является ли текущий бум ИИ экономическим пузырем, проводя параллели с историческими примерами спекулятивных маний (каналы, железные дороги, доткомы).
• Высказываются сомнения в текущей бизнес-ценности и монетизации ИИ для массового пользователя, отмечая, что многие используют бесплатные версии, а реальная прибыльность инвестиций неочевидна.
• Подчёркивается, что компании продолжают инвестировать из-за страха отстать и веры в долгосрочный потенциал технологии, включая возможность достижения AGI (искусственного общего интеллекта).
• Отмечается, что ИИ уже оказывает значительное влияние на отдельные области (поиск, программирование, автоматизация труда), и его внедрение растёт, но масштабы затрат могут не окупиться.
• Обсуждаются риски, связанные с концентрацией производства чипов на Тайване и геополитической напряжённостью, что может угрожать всей отрасли.

Выпущена стабильная версия Immich 2.0.0 — это крупное обновление платформы для самостоятельного хранения фотографий с открытым исходным кодом. Ключевые изменения включают переработанный интерфейс, улучшенную производительность и расширенную поддержку форматов медиа. Добавлены новые функции, такие как умные альбомы на основе ИИ, улучшенные инструменты поиска и более гибкие настройки приватности.

Проект активно развивается с фокусом на децентрализацию и контроль пользователей над данными. В обсуждениях подчёркивается рост сообщества и количество контрибьюторов, что говорит о востребованности альтернатив облачным сервисам. Версия 2.0.0 знаменует переход к более зрелой и надёжной платформе, готовой для повседневного использования.

• Пользователи высоко оценивают Immich как быструю, функциональную и удобную альтернативу Google Photos и iCloud для самостоятельного хостинга фотографий.
• Отмечаются некоторые недостатки: сложности с интеграцией внешних библиотек, частые обновления без значимых изменений, использование ресурсоемкой PostgreSQL и опасения по поводу стабильности.
• Обсуждаются пожелания по улучшению: расширенные возможности поиска по карте и времени, улучшенное управление дубликатами, более гибкая структура хранения и нативные решения для iOS.
• Часть пользователей ищет более простые, статические решения для публичного показа фотографий, не требующие авторизации.
• Команда разработчиков Immich получила похвалу за скорость развития и открытость, включая раздел «Cursed Knowledge» на сайте.

Исследование Йельского университета показало, что искусственный интеллект пока не оказал заметного влияния на занятость. Несмотря на широкое внедрение технологий ИИ, массовых сокращений рабочих мест не произошло. Это объясняется тем, что компании чаще используют ИИ для дополнения человеческих навыков, а не для их замены.

Эксперты отмечают, что текущие системы ИИ ещё недостаточно развиты, чтобы полностью автоматизировать сложные задачи, требующие креативности и социального интеллекта. Вместо этого они помогают сотрудникам повысить продуктивность, беря на себя рутинные операции. Ожидается, что реальное воздействие на рынок труда проявится лишь в долгосрочной перспективе, по мере совершенствования технологий.

• AI в основном используется как инструмент для повышения продуктивности разработчиков, а не для прямого замещения рабочих мест.
• Многие участники считают, что текущие увольнения в IT-сфере связаны с общей экономической ситуацией и оптимизацией затрат, а не с внедрением ИИ.
• Существуют опасения, что в будущем ИИ может начать замещать рабочие места, особенно в сферах с рутинными задачами.
• Ряд комментаторов отмечают, что компании используют "ИИ" как удобный предлог для увольнений и аутсорсинга.
• Исторический опыт показывает, что технологические революции в конечном итоге увеличивают производительность и создают новые jobs, несмотря на первоначальные опасения.

RAG-архитектура, доминировавшая в AI последние три года, уступает место новым подходам. Ранние модели вроде GPT-3.5 ограничивались 4–8 тыс. токенов, что делало невозможной работу с объёмными документами — например, отчёт SEC 10-K содержит ~51 тыс. токенов. RAG решал это через разбиение текста на фрагменты (чанки) и поиск релевантных частей, но даже продвинутые методы чанкинга не спасали от потери контекста: финансовые таблицы, сноски и связи между разделами разрушались.

Современные модели с контекстом в миллионы токенов (например, Gemini 1.5) и агентные архитектуры делают RAG избыточным. Зачем извлекать фрагменты, если можно загрузить весь документ целиком? Это устраняет проблемы чанкинга, эмбеддингов и повторного ранжирования. Ключевой вывод: эра компромиссов между точностью и контекстом заканчивается — будущее за системами, работающими с полными данными без промежуточных шагов.

• Участники критикуют автора за чрезмерное обобщение: утверждение о "смерти RAG" основано на узком примере поиска в коде и не учитывает масштабируемость и другие сложные use-case'ы (например, миллионы документов в распределенных системах).
• Подчеркивается, что RAG — это общий паттерн (извлечение информации + обогащение контекста), а не только векторный поиск; grep, SQL, API-вызовы или использование агента с инструментами — это тоже формы RAG.
• Отмечается, что агентный поиск (с использованием инструментов вроде grep, BM25 и др.) может быть мощнее классического RAG, но он медленнее, дороже и сложнее из-за множественных вызовов функций.
• Указывается, что большие контекстные окна LLM позволяют им читать целые файлы, что меняет workflow и снижает необходимость в сложных пайплайнах чанкинга и эмбеддингов.
• Многие видят иронию в том, что автор называет RAG "кошмаром edge-кейсов", в то время как агентный подход с инструментами вроде grep introduces свои сложности (производительность, безопасность, детерминизм).

Представлен fossabot — ИИ-агент для стратегического обновления зависимостей, который работает как инженер: исследует версии, оценивает влияние на приложение и адаптирует код при необходимости. В отличие от инструментов вроде Dependabot, которые делают минимальные обновления для исправления уязвимостей, fossabot способен на сложные мажорные обновления, требующие анализа рисков и преимуществ.

Доступен в публичном превью для JavaScript и TypeScript экосистем. Агент анализирует код на предмет совместимости, выявляет устаревшие методы и даже предлагает модернизацию синтаксиса. Пользователи получают $15 ежемесячного кредита. Ключевое преимущество — сокращение рутины и предотвращение застоя обновлений в бэклоге за счёт автоматизации стратегических решений.

• Обсуждение возможностей ИИ для анализа безопасности и обновления зависимостей в кодовых базах, особенно в динамически типизированных языках.
• Отмечается сложность оценки миграций зависимостей из-за уникальности контекста каждой кодовой базы.
• Подчеркивается, что задача масштабирования глубокого статического анализа кода сложна и ресурсозатратна.
• Упоминается, что GitHub уже исследовал подобные подходы, но столкнулся с трудностями в достижении удовлетворительных результатов.
• Участники видят в этом перспективную нишу для ИИ-агентов из-за шаблонности задач и отсутствия строгих временных ограничений.

Claude Code превратился из инструмента для помощи в программировании в полноценную операционную систему с агентным подходом, интегрирующуюся с Obsidian через доступ к файловой системе. Ключевое преимущество — нативная поддержка Unix-команд, идеально подходящих для LLM благодаря их простоте, документированности и философии «делай одно дело хорошо». Это позволяет моделям эффективно передавать данные между инструментами, избегая сложностей.

Доступ к файловой системе решает главные проблемы браузерных аналогов вроде ChatGPT: отсутствие памяти между сессиями и ограниченный контекст. Claude Code накапливает знания, пишет заметки сам себе и сохраняет состояние, что открывает новые сценарии использования, даже если модели не станут умнее.

• Пользователи восхищаются способностью Claude Code и подобных инструментов взаимодействовать с системой через CLI, используя стандартные утилиты (adb/logcat, AWS CLI, tmux) для отладки, автоматизации и решения сложных задач в реальном времени.
• Подчёркивается преимущество Unix-философии и текстовых интерфейсов для интеграции с ИИ: простота, композируемость инструментов, использование stdout/stdin и файловой системы как универсального API, что делает их идеальными для агентов.
• Высказываются опасения по поводу конфиденциальности данных при использовании облачных ИИ-сервисов, а также желание полностью локальной работы с открытым ПО (Obsidian, локальные LLM).
• Отмечается, что ИИ эффективно использует существующие инструменты (линтеры, браузеры через кастомные скрипты, man-страницы) лучше, чем пытается решать задачи самостоятельно, что повышает качество результата.
• Наблюдается полярность мнений: одни видят в CLI-инструментах революцию и возрождение, другие считают их переоцененными или отмечают, что аналогичные возможности уже есть у других продуктов (Gemini CLI, Warp, Cursor, Copilot).

В Cursor появились три ключевые функции для улучшения работы с ИИ-агентом. Автодополнение теперь предлагает подсказки на основе недавних изменений, ускоряя написание промптов. Хуки (в бета-версии) позволяют настраивать поведение агента через кастомные скрипты — например, для аудита использования, блокировки команд или скрытия секретов. Командные правила дают возможность устанавливать глобальные настройки через дашборд, обеспечивая единообразие во всех проектах, включая интеграцию с Bugbot.

Дополнительные улучшения: делиться промптами через deeplinks для документации и рабочих процессов, мониторить агентов из менюбара и работать с изображениями напрямую из рабочей области. Ранее поддержка была только для вставленных изображений. Эти обновления повышают гибкость и контроль над ИИ-инструментами в командной среде.

• Пользователи отмечают снижение привлекательности Cursor из-за улучшения альтернатив (VSCode с Copilot, Claude Code) и проблем с ценовой политикой/стабильностью Cursor.
• Ключевым преимуществом Cursor считается удобное управление состоянием правок (чекпойнты, откаты) и, по мнению некоторых, лучшее автодополнение (Supermaven).
• Растёт интерес к использованию локальных моделей (LM Studio, Ollama) и CLI-инструментам (Claude Code) из-за проблем с квотами, стоимостью и стабильностью подключения в облачных решениях.
• Многие пользователи выражают недовольство стоимостью Cursor, сложностью отслеживания расходов и непредсказуемой скоростью ответа.
• Cursor позиционируется некоторыми как удобный «всё-в-одном» вариант для частого переключения моделей и параллельной работы нескольких агентов, но его долгосрочная актуальность ставится под сомнение.

ChartDB — это инструмент для визуализации схем баз данных, который помогает разработчикам и аналитикам лучше понимать структуру данных. Он автоматически генерирует интерактивные диаграммы на основе существующих баз данных, поддерживая популярные СУБД, такие как PostgreSQL, MySQL и MongoDB. Это упрощает проектирование, документирование и совместную работу над сложными системами.

Среди ключевых возможностей — автоматическое обновление схем при изменениях в БД, экспорт в форматы PNG или SVG, а также интеграция с инструментами вроде Git для версионного контроля. Практический плюс: визуализация помогает быстро находить связи между таблицами, что ускоряет отладку и оптимизацию запросов.

• Представлен инструмент ChartDB с открытым исходным кодом для проектирования схем баз данных через текстовые промпты с визуализацией в виде ERD-диаграмм.
• Пользователи отмечают удобный интерфейс и потенциальную пользу для быстрого прототипирования, но критикуют читаемость соединений и отсутствие обсуждения для уточнения требований.
• Высказаны опасения по поводу стоимости бесплатного использования ИИ, точности генерируемых схем (в т.ч. устаревшая информация о СУБД) и способности инструмента масштабировать решения.
• Отмечено, что многие ИИ-инструменты и так умеют работать с БД, генерировать SQL и диаграммы, поэтому ценность ChartDB видится в автоматизации и удобстве.
• Запросы на дополнительные функции: предпросмотр миграций, генерация SQL-запросов под use case, интеграция веб-интерфейса и расширение на проектирование классов.

Фонд Викимедиа опубликовал оценку влияния ИИ и машинного обучения на права человека в рамках проектов Викимедиа. Исследование подчёркивает, что доступ к знаниям — это право человека, а технологии должны усиливать, а не заменять человеческий вклад. С 2010 года сообщество уже использует инструменты на базе ИИ для борьбы с вандализмом и проверки цитирований, но с появлением генеративного ИИ возникли новые вызовы.

Ключевые вопросы включают роль ИИ в создании контента, защиту точности информации, сохранение культурного контекста при переводе и адаптацию правил сообщества. Оценка призвана помочь Фонду и волонтёрам ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте, обеспечивая, чтобы технологии служили людям, а знания оставались человекоцентричными.

• Обсуждается возможная свясть анонса с запуском Grokipedia Илона Маска и конкуренция с Википедией.
• Высказывается критика в адрес Википедии: предвзятость в спорных темах, бюрократия и недооценка авторов контента.
• Участники сомневаются, что новая платформа сможет избежать проблем с модерацией и влиянием политических/бизнес-интересов.
• Отмечается, что альтернативные вики-проекты часто создаются из-за воспринимаемой предвзятости, но сами не свободны от крайних взглядов.
• Поднимается вопрос, является ли замена предвзятости редакторов на предвзятость штатных сотрудников улучшением.

YouTube — это глобальная платформа для размещения и просмотра видеоконтента, принадлежащая Google LLC. Она предлагает инструменты для создателей, рекламные возможности для бизнеса и открытые API для разработчиков. Пользователям доступны разнообразные функции, включая тестирование новых опций и доступ к эксклюзивному контенту, такому как NFL Sunday Ticket.

Платформа регулируется строгими правилами: авторские права, условия использования, политика конфиденциальности и меры безопасности чётко прописаны. YouTube также предоставляет информацию о своей работе и контакты для обратной связи, демонстрируя прозрачность и вовлечённость в сообщество.

• OpenAI позиционирует Sora как социальную сеть с акцентом на потребление AI-генерированного видеоконтента, аналогичную TikTok, с функционалом ленты, лайков и профилей.
• Технология вызывает восхищение качеством и физикой видео, но критикуется за проблемы с непрерывностью сцен, артефактами и "долиной uncanny".
• Высказываются серьёзные опасения по поводу societal impact: распространение "AI-slop", проблемы с авторским правом, потенциальное misuse для создания deepfake, влияние на рынок труда и усиление doomscrolling.
• Отмечаются потенциальные применения: гиперперсонализированная реклама, инструмент для кинопроизводства (VFX, фоны), "исправление" фильмов фанатами и создание развлекательного контента.
• Многие пользователи сомневаются в долгосрочной ценности продукта, задаваясь вопросом, кто является целевой аудиторией кроме временного интереса к генерации забавных видео.

Sculptor — это интерфейс для параллельной работы нескольких экземпляров Claude Code в изолированных контейнерах, позволяющий мгновенно переключаться между их средами для тестирования изменений. Он предлагает предложения, которые выявляют критические проблемы по мере написания кода, сохраняя контроль за архитектором.

Инструмент поддерживает традиционный инженерный подход: вы формулируете идеи, а ИИ-агенты занимаются реализацией. Это ускоряет разработку без потери качества, сочетая креативность человека с эффективностью автоматизации.

• Пользователи делятся положительным опытом использования Sculptor для разработки, отмечая удобство параллельной работы и локального выполнения кода в изолированных контейнерах.
• Обсуждаются технические детали работы инструмента: использование контейнеров, поддержка различных моделей ИИ (Claude Code, GPT, Gemini), интеграция с devcontainer и выполнение тестов.
• Высказываются пожелания по расширению функционала: поддержка других языковых моделей и агентов, веб-версия, тёмная тема, настройка переменных окружения.
• Команда разработчиков поясняет план развития: открытие исходного кода, бесплатность для личного использования и возможные платные тарифы для бизнеса в будущем.
• Участники проводят сравнение с аналогичными инструментами (Terragon, Conductor, VibeKit), отмечая различия в подходе к коллаборации и интеграции.

Airweave позволяет ИИ-агентам искать информацию в любом приложении, автоматизируя взаимодействие с пользовательскими интерфейсами. Это устраняет необходимость в API или специальных интеграциях, поскольку система использует компьютерное зрение и ИИ для навигации и извлечения данных напрямую из визуальных элементов приложений.

Ключевая идея в том, что агенты могут выполнять задачи, имитируя человеческие действия — кликая, вводя текст и анализируя экраны. Это особенно полезно для автоматизации workflows в legacy-системах или приложениях без публичного API. Практический вывод: снижается зависимость от разработчиков для создания интеграций, ускоряется внедрение автоматизации в разнородных средах.

• Обсуждение различий между Airweave и конкурентами (Onyx, Glean), где Airweave позиционируется как инфраструктура для разработчиков, а не готовое пользовательское приложение.
• Вопросы о безопасности и управлении доступом (RBAC): подход к синхронизации данных для каждого пользователя в отдельности для предотвращения утечек и планы по реализации единых списков ACL.
• Критика сложной модели ценообразования и предложения по её упрощению, а также ответ о наличии бесплатной версии для разработчиков.
• Обсуждение тенденции интеграции подобных технологий крупными игроками (OpenAI, Anthropic) и восприятие этого как подтверждения полезности продукта.
• Ответы на технические вопросы: предпочтение полного индексирования данных вместо вызова инструментов на лету, поддержка чистого ключевого поиска без использования LLM.

Cerebras Systems привлекла $1,1 млрд в рамках раунда финансирования серии G, оценив компанию в $8,1 млрд. Инвестиции возглавили Fidelity Management & Research Company и Atreides Management при участии Tiger Global, Valor Equity Partners и других фондов. Средства направят на расширение портфеля технологий в области проектирования AI-процессоров, систем и суперкомпьютеров, а также на увеличение производственных и дата-центровых мощностей в США.

Компания демонстрирует экстремальное превосходство в скорости инференса — её решения до 20 раз быстрее GPU NVIDIA, что привлекло таких клиентов, как AWS, Meta, IBM и US Department of Defense. Cerebras обрабатывает триллионы токенов ежемесячно и лидирует на Hugging Face с 5+ млн запросов. Рост спроса подогревают реальные use-cases вроде генерации кода и агентных систем, где задержки критически дороги.

• Cerebras впечатляет скоростью инференса благодаря уникальной архитектуре с огромным объемом SRAM, но сталкивается с критикой за ненадежность и проблемы с качеством ответов в кодинге
• Пользователи отмечают неясную стратегию ценообразования и развертывания, высокую стоимость подписок и минимальные месячные обязательства
• Обсуждаются возможные причины, по которым компания до сих пор не приобретена: высокая стоимость чипов, сложности упаковки, инвестиции ОАЭ и возможные проблемы, выявленные в ходе due diligence
• Поднимается вопрос, почему компания не заменяет часть ядер на чипе на HBM-память, и обсуждаются технические сложности такой интеграции
• Высказываются предположения, что крупные игроки (Amazon, IBM) могут проявить интерес к приобретению, но отмечается, что у Amazon уже есть собственные чипы Trainium

Кодирующие агенты вроде Claude Code и Codex CLI позволяют ИИ не только писать код, но и запускать его, исправлять ошибки и экспериментировать с решениями. Ключевой навык для эффективного использования таких инструментов — проектирование агентских циклов: настройка последовательности действий, где ИИ применяет инструменты в цикле для достижения чётко сформулированной цели. Это превращает агентов в инструменты «грубой силы» для решения задач, если можно определить цель и дать нужные инструменты для итераций.

Однако такая мощь сопряжена с рисками, особенно в «YOLO-режиме», когда агент выполняет команды без подтверждения. Это может привести к удалению файлов, утечке данных или использованию машины для атак. Для снижения рисков автор рекомендует запускать агентов в песочницах (например, Docker), использовать облачные среды вроде GitHub Codespaces или полагаться на удалённые серверы, где ущерб будет ограничен. Также важно тщательно подбирать инструменты для цикла, чтобы агент мог эффективно и безопасно решать задачи.

• Предлагаются альтернативы Docker для песочниц: bubblewrap, firejail, пользовательские аккаунты, KVM и контейнеры.
• Обсуждаются принципы проектирования агентских циклов: избегание фреймворков, малое число мощных инструментов, важность человеческого контроля.
• Подчеркиваются риски безопасности YOLO-режима и необходимость изоляции (контейнеры без сети, VM) для предотвращения утечек данных.
• Отмечается эффективность асинхронных циклов (например, в Claude Code Plan mode) для выполнения задач без постоянного вмешательства.
• Упоминаются практические реализации: MCP, инструменты для работы с документами, использование checkpoint-ов и систем оркестрации.

ИИ — мощный инструмент, но он не заменяет понимание пользователей и дизайнерскую интуицию. Проблема не в самих ИИ-инструментах, а в том, как их используют: многие создают продукты, которые никому не нужны, или делают это некачественно, полагаясь на автоматизацию без осмысления. Например, Shopify продавал шаблон с ИИ-генерированным изображением, почти копирующим обложку кулинарной книги влиятельного автора, — это демонстрирует, как ИИ усугубляет проблему лени и отсутствия оригинальности.

Ключевой навык для дизайнеров — вкус и кураторство: умение ставить правильные задачи ИИ, отличать качественную работу от шаблонной и дорабатывать результат до осознанного, а не автоматического вида. ИИ усиливает всё: если у вас есть глубокое понимание пользователей, он поможет исследовать больше решений; если нет — просто быстрее создаст неправильный продукт. Будущее за теми, кто сочетает человеческое понимание с возможностями ИИ, а не пытается полностью заменить мышление алгоритмами.

• Использование ИИ-инструментов для кодирования аналогично работе с кодом джуниора: требует проверки, понимания и возможности самостоятельного поддержания кода.
• ИИ эффективен для рутинных задач: быстрого исправления ошибок, поиска документации и генерации кода, когда ожидаемый результат четко понятен.
• Код, сгенерированный ИИ, часто лишён интенциональных решений, содержит избыточные элементы и комментарии, объясняющие "как", а не "почему".
• Качественный результат требует итеративного подхода: использования ИИ для небольших шагов с последующей тщательной интеграцией и доработкой.
• Слепое копирование решений ИИ без анализа сопряжено с рисками, аналогичными использованию кода с Stack Overflow без понимания.

Kagi News предлагает новый подход к потреблению новостей, основанный на принципе «сигнал вместо шума». Сервис агрегирует тысячи RSS-лент из разнообразных мировых источников, курируемых сообществом, и создаёт единый ежедневный дайджест около полудня по UTC. Это позволяет получать полное представление о событиях за пять минут без бесконечного скроллинга и трекинга внимания.

Ключевые особенности включают приватность — данные пользователей не отслеживаются и не монетизируются, а источники открыты для предложений через GitHub. Контент доступен на языке оригинала с опциональным переводом, категории настраиваются под интересы. Платформа уважает выбор издателей, используя только публичные RSS-ленты, и избегает персонализации, чтобы не усиливать информационные пузыри.

• Обсуждение нового сервиса Kagi News, который агрегирует и суммирует новости с помощью ИИ, с акцентом на ежедневное обновление для борьбы с бесконечным скроллингом.
• Выражены опасения по поводу использования ИИ для генерации новостей: потеря контекста, отсутствие авторской ответственности и возможные галлюцинации моделей.
• Подняты вопросы о компенсации авторам оригинальных статей и этичности агрегации контента без прямого вознаграждения первоисточникам.
• Критика функциональности и UX продукта: навигация, синхронизация между устройствами, отсутствие темы для OLED-экранов и предпочтение человеческой курации.
• Общая поддержка миссии Kagi по улучшению потребления информации, но скептицизм относительно перерасширения компании и качества новостной ленты.

Y Combinator, ведущий акселератор стартапов, оказался поглощён пузырем ИИ: из 170 компаний летнего набора 2025 года 154 занимаются искусственным интеллектом. Программа стала короче, стартапы вынуждены развиваться быстрее, а почти каждый участник строит бизнес вокруг ИИ — от агентов и голосовых помощников до инструментов для видео и браузеров. Это беспрецедентная концентрация на одной технологии за 20 лет существования YC.

Такая однородность создаёт риски: перегретый рынок, жёсткая конкуренция и возможный крах, если тренд иссякнет. Основатель Interfere Люк Шилс отмечает, что все таланты Кремниевой долины теперь устремлены в ИИ, что усиливает давление на инновации и устойчивость бизнес-моделей.

• YC активно инвестирует в AI-стартапы, что приводит к конкуренции между собственными портфолио-компаниями и созданию множества схожих продуктов.
• Наблюдается перекос в сторону AI-тематики: большинство новых стартапов в батче YC и обсуждений на HN связаны с искусственным интеллектом, что вызывает усталость и критику.
• Многие AI-стартапы представляют собой простые обёртки над API крупных моделей (например, ChatGPT) и не несут реальной инновационной ценности.
• Инвесторы и венчурные фонды сконцентрированы исключительно на AI-направлении, создавая ажиотаж и потенциальный пузырь.
• Широкое внедрение AI вызывает опасения: делегирование важных решений ИИ, использование bossware и снижение критического мышления у пользователей.

Автор делится программными эссе, которые повлияли на его мышление за 20 лет карьеры. Среди них — «Тест Джоэла» Джоэла Спольски, который предлагает 12 вопросов для оценки качества работы команды, подчеркивая уважение к разработчикам и их времени. Эссе Алексис Кинг «Парси, а не валидируй» показывает, как использование типов данных повышает безопасность, превращая сырые строки в проверенные структуры. Фред Брукс в «No Silver Bullet» утверждает, что не существует волшебного решения сложности ПО, поскольку её корни — в сущностных, а не случайных проблемах.

Практические выводы включают выбор работодателей, ценящих разработчиков, применение строгих типов для данных и принятие неизбежной сложности инженерии. Эти идеи формируют подход к надёжности, безопасности и человеческому фактору в разработке.

• Обсуждаются влиятельные эссе и статьи о разработке ПО, включая "Parse, don't validate", "Choose Boring Technology" и анализ инцидентов с Therac-25.
• Поднимаются вопросы о качестве тестового кода: спор о допустимости логики в тестах и важности их простоты для избежания ложных срабатываний.
• Обсуждается влияние ИИ на классическую теорию Brooks'а об отсутствии "серебряной пули" и его способность снижать essential complexity.
• Упоминаются ключевые работы, повлиявшие на мышление разработчиков, такие как "Grug Brained Developer", "Code Complete" и "Don't Call Yourself A Programmer".
• Затрагивается проблема цифровой идентификации и доступа к аккаунтам в сравнении с аналоговым миром, где проще доказать свою личность.

Разработчики всё чаще сталкиваются с увеличением времени на модификацию или исправление кода, сгенерированного большими языковыми моделями. Это явление, названное «долгом понимания», напоминает работу с унаследованными системами, где перед внесением изменений необходимо глубоко разобраться в логике и контексте кода. Однако масштаб проблемы стал беспрецедентным из-за лавинообразного роста объёмов нечитаемого кода, который ИИ-инструменты производят с огромной скоростью.

Команды, заботящиеся о качестве, тратят время на ревью и рефакторинг такого кода, сводя на нет первоначальную экономию времени. Другие же просто коммитят непроверенные и непонятые фрагменты, создавая риски на будущее. Хотя ИИ может помочь с 70% правок, остальные 30% приводят к «петлям безысходности», когда модели не справляются с задачей, и разработчикам приходится разбираться в чужом коде самостоятельно. Это накопление долга понимания становится бомбой замедленного действия для миллионов проектов.

• LLM-генерация кода ускоряет разработку, но часто приводит к сложному, плохо понятному коду, что создает долгосрочные проблемы с поддержкой и увеличивает "долг понимания".
• Мнения разделились: одни считают проблему поддержки LLM-кода преувеличенной или временной, другие видят в ней фундаментальный сдвиг, усугубляющий существующие проблемы с legacy-кодом.
• Предлагаются стратегии работы: строгий ревью, использование LLM только для тривиальных задач/черновиков, написание тестов и документации, либо полное принятие модели "черного ящика".
• Многие ожидают, что будущие LLM смогут сами понимать и поддерживать сгенерированный код, что изменит роль разработчика на более высокоуровневую.
• Параллель с прошлыми проблемами (офшорная разработка, копипаст с Stack Overflow), но масштаб и скорость генерации LLM создают беспрецедентные вызовы.

Автор делится списком из 28 гипотетических ИИ-инструментов, которые могли бы радикально упростить и улучшить повседневные и профессиональные задачи. Среди них — фоторедактор, превращающий снимки с iPhone в профессиональные кадры, агент для автоматической поддержки тем в интерфейсах, инструмент для декомпиляции и отладки минифицированного кода, а также персональный тренер на основе данных о тренировках.

Особый интерес вызывают идеи вроде Deep Research агента, способного рассуждать несколько дней над сложными запросами, семантических фильтров для соцсетей, скрывающих контент, вызывающий негатив, и рекомендательных систем, которые учитывают глубинные предпочтения пользователя — от книг до статей и видео. Многие предложения направлены на снижение когнитивной нагрузки, например, чат-приложение для учёта калорий или голосовой помощник для Apple Watch, дающий краткие и точные ответы.

• Критика идеи использования ИИ для имитации мнения известных личностей (например, Хемингуэя) как принципиально неверного подхода.
• Обсуждение существующих и разрабатываемых продуктов на базе ИИ: фитнес-трекеры, рекомендательные системы, семантические фильтры для соцсетей, инструменты для анализа личных данных.
• Отмечается, что многие предложенные идеи сводятся к улучшению UI/UX существующих моделей, а не к созданию принципиально новых возможностей.
• Скептицизм относительно практической пользы и работоспособности подобных продуктов, особенно в сравнении с рекламными демо.
• Подчеркивается важность локальной обработки данных и необходимость осторожного отношения к передаче личной информации сторонним сервисам.

Многие компании упускают огромный потенциал, отказываясь нанимать джуниор-инженеров, предпочитая только сеньоров. Это даёт конкурентное преимущество тем, кто готов инвестировать в молодые таланты: мотивированные джуниоры быстро обучаются с помощью ИИ, привносят свежие идеи и демонстрируют высокую лояльность. Например, Shopify планирует нанять 1000 стажёров, отмечая их энергию и влияние на команду.

Ключевые ошибки работодателей — устаревшие представления о длительном онбординге и интервью, сфокусированные на алгоритмах, а не на реальных навыках. Джуниоры, свободные от шаблонов, часто превосходят сеньоров в гибкости и скорости обучения. Чтобы найти лучших, стоит искать кандидатов вне традиционных каналов, например, среди тех, кто не прошёл в Y Combinator, но проявил инициативу.

• Сложности найма джунов из-за заучивания LeetCode и использования ИИ в учебе, снижения страсти к профессии.
• Риски найма слабых джунов и необходимость эффективных фильтров для выявления талантов.
• Переизбыток выпускников CS на фоне сокращения числа вакансий для новичков.
• Важность реального опыта для джунов и конкуренции с ИИ.
• Разные подходы к оценке джунов: сложные задачи vs. простые, проверка мышления и сотрудничества.

Калифорния приняла первый в США закон о безопасности передовых ИИ-систем — Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act (SB 53). Закон устанавливает «разумные ограничения» на разработку frontier-моделей, чтобы повысить безопасность и доверие к технологиям, не подавляя инновации. Это продолжение инициатив штата после публикации отчёта рабочей группы экспертов, созванной по инициативе губернатора Ньюсома.

Закон основан на научно обоснованных рекомендациях, включая баланс между прозрачностью и защитой от рисков, например утечек данных. Сенатор Скотт Винер подчеркивает, что Калифорния как мировой лидер в технологиях берёт на себя ответственность за безопасное внедрение ИИ. Штат укрепляет позиции четвёртой экономики мира, одновременно стимулируя инновации и защищая общественные интересы.

• Обсуждение касается нового закона Калифорнии об ИИ, который требует от крупных разработчиков публиковать планы безопасности и отчитываться об инцидентах.
• Участники критикуют закон за размытые определения (например, что считается «моделью ИИ») и неадекватные штрафы за нарушения.
• Высказываются опасения, что закон может привести к цензуре, бюрократии и оттоку ИИ-компаний из Калифорнии.
• Некоторые видят в законе позитивный шаг к большей прозрачности и защите от потенциальных рисков ИИ.
• Закон рассматривается как возможность для коррупции и обогащения государственных подрядчиков через создание «индустрии безопасности ИИ».

Основатель iRobot Родни Брукс призывает не поддаваться ажиотажу вокруг ИИ и робототехники. Он подчёркивает, что реальное внедрение технологий занимает гораздо больше времени, чем предполагают оптимисты, из-за необходимости работать в «грязной» реальной среде, а не в условиях демо. Брукс скептически относится к хайпу вокруг человекоподобных роботов, считая, что люди останутся незаменимыми в ключевых процессах.

Его новая компания Robust.AI разрабатывает умные тележки для складов, которые не заменяют людей, а помогают им. Например, сокращают пешие переходы с 30 000 шагов в день и упрощают навигацию с помощью камер и интуитивных интерфейсов. Ключевой принцип — сохранение человеческого контроля: тележку можно взять за ручку и вручную скорректировать её движение, а система избегает опасных зон вроде лестниц.

• Обсуждаются практические применения роботов: от пылесосов до человекообразных моделей для складов, ценовая доступность и проблемы с надежным захватом объектов.
• Поднимается вопрос о переоценке потенциала ИИ и человекообразных роботов; отмечается, что ценность создает не AGI, а телеуправление и «простой» надежный интеллект.
• Критикуется подход венчурных инвесторов, которые игнорируют проверенных основателей в пользу «модных» идей, а также высказываются сомнения в компетентности многих стартапов в области робототехники.
• Участники спорят о роли демографии и управления в экономическом развитии, сравнивая модели Китая, Индии и Нигерии.
• Отмечается, что мир приспособлен под человеческую форму, что оправдывает разработку человекообразных роботов как универсального решения, несмотря на текущие технические сложности.

Контекст — это конечный ресурс для ИИ-агентов, требующий стратегического управления. В отличие от традиционного промт-инжиниринга, который фокусируется на формулировке инструкций, контекст-инжиниринг охватывает всё содержимое контекстного окна: системные промты, историю сообщений, данные инструментов и внешнюю информацию. Это особенно критично для агентов, работающих в циклах, где объём релевантных данных постоянно растёт, но эффективность модели снижается из-за «контекстного распада» — ухудшения точности recall при увеличении числа токенов.

Архитектурные ограничения трансформеров усугубляют проблему: внимание модели распределяется между всеми токенами, создавая квадратичный рост вычислительной нагрузки. Модели, обученные на коротких последовательностях, хуже справляются с длинным контекстом, даже с техниками вроде интерполяции позиционных энкодингов. Ключевой вывод: контекст нужно тщательно курировать, как稀缺ный ресурс, чтобы сохранять фокус и избегать перегрузки внимания ИИ.

• Обсуждение ограничений и инженерных подходов к работе с малыми окнами контекста (4K у Apple) по сравнению с большими окнами других моделей.
• Критика отсутствия удобных инструментов для визуализации и управления контекстом, а также предложения по улучшению (DSPy, OpenTelemetry, структурированный вывод).
• Стратегии работы с ограниченным контекстом: уточнение задачи и файлов в первом сообщении, создание новых сессий, структурирование вывода через JSON schema.
• Дебаты о том, являются ли эффективные методы инженерного контекста коммерческой тайной, и скептицизм по этому поводу.
• Прогнозы, что удешевление и увеличение контекста LLM могут сделать проблему менее актуальной в долгосрочной перспективе.

• OpenAI анонсировала интеграцию покупок в ChatGPT, что вызвало опасения по поводу смещения стимулов модели в сторону монетизации и ухудшения качества ответов.
• Многие пользователи восприняли это как неизбежный, но преждевременный шаг на пути к «эншиттификации» продукта и превращению OpenAI в рекламную компанию.
• Высказываются серьёзные опасения о конфликте интересов, доверии к AI-агентам с доступом к деньгам и потенциальных рисках такой модели.
• Обсуждается, что этот шаг является отчаянной попыткой генерации доходов и ответом на аналогичные инициативы конкурентов, в частности Google.
• Часть комментаторов считает, что, несмотря на критику, эта модель монетизации очевидна и в долгосрочной перспективе может стать очень успешной.

• Обсуждаются новые функции Claude Code: расширение для VS Code, команда /rewind для отмены изменений, переработанный интерфейс и управление контекстом.
• Пользователи сравнивают Claude Code с конкурентами (Cursor, Aider, Goose), отмечая его преимущества и недостатки, такие как интеграция с инструментами и эргономика.
• Поднимаются вопросы о конфиденциальности данных, потреблении ресурсов (ОЗУ) и проблемах с UX/UI в новом расширении VS Code.
• Обсуждаются технические аспекты: работа с CJK-вводом, управление памятью, поддержка MCP, а также использование тегов и магических команд в промптах.
• Высказываются предложения по улучшению: индикация функции в diff, отображение оставшегося контекста, отмена выполнения промпта и улучшение команды /resume.

• OpenAI внедряет функцию покупок через ChatGPT, что вызывает опасения по поводу смещения стимулов ИИ в сторону рекламы и комиссий.
• Пользователи скептически относятся к доверению ИИ-агентам своих финансовых операций из-за рисков ошибок, мошенничества и навязывания покупок.
• Многие видят в этом шаге неизбежную монетизацию платформы, аналогичную эволюции поисковых систем, где органические результаты со временем уступают место платным.
• Поднимаются вопросы о практичности и безопасности системы, особенно для пользователей вне западных стран с другими методами оплаты и меньшими доходами.
• Отмечается потенциальное негативное влияние на малый бизнес и affiliate-маркетинг, а также риск унификации предложений и снижения качества рекомендаций.

Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.5 — новую модель, которую называют лучшей в мире для кодинга, создания сложных агентов и работы с компьютерами. Она демонстрирует существенный прогресс в рассуждениях, математике и реальных задачах, сохраняя фокус более 30 часов на многоэтапных проектах. На бенчмарке SWE-bench Verified, оценивающем практические навыки программирования, модель показывает лидирующие результаты, а на OSWorld, тестирующем взаимодействие с компьютером, её показатель вырос до 61,4% против 42,2% у предыдущей версии всего за четыре месяца.

Модель уже интегрирована в обновлённые продукты Anthropic: Claude Code с чекпоинтами и нативной поддержкой VS Code, расширение для Chrome, позволяющее работать прямо в браузере, а также инструменты для создания файлов и управления контекстом. Для разработчиков выпущен Claude Agent SDK — инфраструктура, на которой строятся frontier-продукты компании. Sonnet 4.5 также получила высокие оценки экспертов в финансах, юриспруденции, медицине и STEM за улучшенные предметные знания и логику. Модель доступна через API по той же цене, что и Sonnet 4 — $3/$15 за миллион токенов.

• Смешанные оценки производительности Claude Sonnet 4.5: некоторые пользователи отмечают улучшения в кодировании и решении сложных задач, другие не видят значимой разницы по сравнению с предыдущими версиями или конкурентами.
• Критика недостатков моделей: склонность к галлюцинациям, уход в "кроличьи норы", избыточное многословие и неспособность справиться с простыми задачами, несмотря на заявленные улучшения.
• Озабоченность методологией тестирования: призывы к более прозрачным бенчмаркам, включающим временные метки, и скептицизм относительно реальной производительности вне синтетических тестов.
• Проблемы с доступностью и интерфейсом: ошибки в работе подписки, отсутствие поддержки скринридеров и функций (например, загрузки ZIP-файлов), которые есть у конкурентов.
• Влияние на разработчиков: чувство беспокойства из-за непредсказуемости и "черного ящика" ИИ, а также опасения по поводу будущего профессии в связи с автоматизацией.

YouTube — это глобальная видеоплатформа, принадлежащая Google LLC, предоставляющая пользователям доступ к разнообразному контенту. Сервис включает функции для создателей, рекламодателей и разработчиков, а также регулируется политиками авторского права, конфиденциальности и безопасности.

Пользователи могут тестировать новые функции, а также использовать такие услуги, как NFL Sunday Ticket. Платформа активно развивается, предлагая инструменты для монетизации и взаимодействия с аудиторией, сохраняя при этом прозрачность в отношении своих правил и принципов работы.

• Обсуждается потенциал ИИ для ускорения научных открытий, включая решение сложных математических задач (например, уравнений Навье-Стокса) и помощь в разработке лекарств.
• Поднимаются вопросы о роли ИИ как инструмента, а не самостоятельного ученого, и о необходимости его интеграции с робототехникой для взаимодействия с реальным миром.
• Высказывается скептицизм относительно реальных достижений ИИ, критика PR-кампаний и утверждения, что многие попытки применения ИИ в науке пока не приносят существенных результатов.
• Отмечается, что прогресс в науке часто зависит от количества ресурсов и экспериментов, а ИИ может служить инструментом для более эффективного анализа данных и навигации в сложных пространствах проблем.
• Обсуждается важность признания авторитетными учеными из не-ИИ областей для укрепления доверия к заявлениям о революционной роли ИИ в науке.

Технологии, устраняющие трудности, могут подорвать личностный рост и креативность. Например, запоминание телефонных номеров тренировало память, но с появлением контактов в телефоне эта необходимость исчезла. Точно так же ChatGPT, предлагая готовые решения для написания текстов, лишает нас возможности учиться на ошибках и развивать навыки через преодоление препятствий.

Человек инстинктивно выбирает путь наименьшего сопротивления, поэтому сознательное введение "трения" в процессы становится необходимостью для роста. Полный отказ от инструментов вроде ИИ — не выход; важно научиться использовать их так, чтобы они помогали, а не мешали развитию, особенно в долгосрочной перспективе.

• Участники обсуждают различие между полезным усилием, ведущим к росту (например, обучение, преодоление сложностей), и бесполезным трением (неэффективность, рутина), которое технологии, включая ИИ, могут устранить.
• Высказываются опасения, что чрезмерное удобство и автоматизация, особенно с развитием ИИ, могут привести к стагнации, снижению креативности и ослаблению когнитивных способностей, по аналогии с атрофией мышц без нагрузки.
• Подчёркивается важность преднамеренного выбора сложностей и дисциплины для личностного и профессионального роста, чтобы использовать ИИ как инструмент, а не стать от него зависимым.
• Отмечается, что ИИ может быть как убийцей креативности, генерируя низкокачественный контент, так и её катализатором, освобождая умственные ресурсы для более высокоуровневых задач.
• Обсуждается, что ценность технологий определяется их применением: они должны устранять бесполезное трение, но сохранять необходимое для развития усилие.

Ларри Эллисон, основатель Oracle, предсказывал, что постоянная запись и наблюдение заставят людей вести себя лучше. Его компания теперь играет ключевую роль в социальных медиа, предоставляя инфраструктуру для обработки данных. Эллисон считает, что массовое наблюдение может повысить общественную безопасность и дисциплину.

Oracle сотрудничает с TikTok, обрабатывая данные пользователей в США, что усиливает влияние компании на цифровую экосистему. Это партнёрство поднимает вопросы о приватности и этике тотального наблюдения. Практический вывод: технологии наблюдения становятся неотъемлемой частью социальных платформ, меняя поведение общества.

• Обсуждение предложения Ларри Эллисона о тотальной слежке с использованием ИИ для контроля за поведением граждан и полиции, вызывающего ассоциации с антиутопией Оруэлла.
• Критика двойных стандартов и лицемерия элит, продвигающих массовый надзор для других, но избегающих его для себя.
• Опасения по поводу утраты приватности, свободы слова и усиления репрессивного потенциала государства.
• Связь предлагаемой системы с политическими интересами, включая поддержку конкретных внешнеполитических agendas.
• Скептицизм относительно эффективности и этичности использования ИИ для надзора и суждения о поведении людей.

Система публикаций в ИИ и CS с низким фиксированным процентом принятия работает как очередь: авторы бесконечно пересылают отклонённые работы. Модель показывает, что снижение acceptance rate с 35% до 20% почти не отсеивает больше плохих статей — их доля среди заброшенных растёт лишь с ~60% до ~77%. Зато резко увеличивается нагрузка на рецензентов (на 46%) и число забракованных средних работ — с ~4% до ~24%.

Ключевой вывод: ужесточение критериев незначительно улучшает качество публикаций, но непропорционально увеличивает объём рецензирования и случайно отсеивает много достойных работ. Система становится неэффективной: авторы и рецензенты тратят время впустую, а итоговый объём принятых статей остаётся прежним.

• Проблема массового использования ИИ для генерации низкокачественных и даже фальшивых статей, нагружающих систему рецензирования.
• Кризис системы научных конференций: перегруженность, низкое качество рецензий, физические ограничения на число участников.
• Системные искажения: карьера учёных зависит от количества публикаций в престижных журналах, а не от реального вклада в науку.
• Предлагаются решения: введение платы за подачу статей, изменение системы оценки исследователей, создание новых конференций.
• Общее ощущение, что текущая модель поощряет «гонку на дно» в ущерб качеству и глубине исследований.

YouTube — это глобальная видеоплатформа, принадлежащая Google LLC, предоставляющая пользователям доступ к разнообразному контенту. Сервис включает разделы о компании, пресс-релизы, информацию об авторских правах и контакты, а также ресурсы для создателей, рекламодателей и разработчиков.

Платформа регулируется условиями использования, политикой конфиденциальности и мерами безопасности, включая объяснение работы YouTube. Пользователи могут тестировать новые функции, а также доступны предложения вроде NFL Sunday Ticket. Все права защищены до 2025 года.

• В Minecraft создана работающая модель языкового моделирования (LLM) с 5 млн параметров, генерирующая текст со скоростью 1 токен в 2 часа.
• Проект реализован на редстоуне без использования командных блоков, но с применением внешних инструментов для программного размещения блоков.
• Сообщество обсуждает техническую реализацию, включая специализированный серверный софт (MCHPRS) и оптимизацию редстоун-схем.
• Многие пользователи изначально восприняли заголовок как кликбейт, но были впечатлены реальным воплощением идеи.
• Обсуждение также затрагивает теоретические аспекты, такие как тьюринг-полнота Minecraft и сравнение с другими проектами (например, CPU в игре).

ИИ-кодинг переворачивает традиционный процесс разработки: вместо долгого обдумывания задачи и последующего написания кода разработчики теперь генерируют код мгновенно с помощью ИИ, а затем тратят время на его осмысление и интеграцию в сложные системы. Это создаёт парадокс — хотя скорость написания кода растёт в разы, общая продуктивность в доставке работающего ПО увеличивается лишь на ~10%, так как основное время уходит на тестирование, исправление ошибок и документацию.

Проблема напоминает «дилемму техлида»: опытные разработчики, как и ИИ, могут быстро решать сложные задачи, но если они забирают всю сложную работу себе, команда становится хрупкой и зависимой. Ключ — в балансе между делегированием и контролем, чтобы избежать выгорания и обеспечить устойчивое развитие команды. ИИ не заменяет глубокого понимания системы, а лишь смещает фокус с создания на осмысление.

• Использование ИИ в программировании требует тщательного планирования и проверки, аналогично традиционной разработке, иначе код становится нестабильным.
• ИИ эффективен для быстрого создания прототипов и решения рутинных задач (80% работы), но финальную доработку и интеграцию (20%) выполняет человек.
• Существует риск снижения глубины понимания кода и качества обучения новичков при чрезмерном reliance на ИИ-генерацию.
• Инструменты ИИ наиболее полезны как "сверхопытные pair-программисты" для обсуждения идей, рефакторинга и поиска решений, а не как автономные кодогенераторы.
• Текущие ИИ-агенты не заменяют junior-разработчиков, так как не способны к обучению, уточнению требований и обладают ограниченным контекстом системы.

Люди снова недооценивают экспоненциальный рост ИИ, повторяя ошибки пандемии Covid-19, когда игнорировали очевидные тренды. Несмотря на текущие ошибки ИИ в программировании и дизайне, его возможности стремительно улучшаются — всего несколько лет назад такие задачи были научной фантастикой, а теперь модели вроде Sonnet 3.7 autonomously выполняют часовые задачи с 50% успехом.

Исследования METR и OpenAI GDPval подтверждают экспоненциальный прогресс: последние модели (GPT-5, Claude Opus 4.1) справляются с задачами длительностью более 2 часов и почти достигают уровня экспертов в 44 профессиях. Экстраполяция трендов предсказывает, что к середине 2026 года ИИ сможет работать автономно полный рабочий день, а к концу 2027 — превзойти людей во многих областях. Простая extrapolation графиков оказалась надёжнее мнений «экспертов».

• Скептицизм по поводу экстраполяции экспоненциального роста ИИ, учитывая, что многие технологии развиваются по S-образной кривой с ограничивающими факторами.
• Критика методологии измерения прогресса ИИ, включая сомнения в выборе метрик и конфликт интересов авторов, связанных с индустрией ИИ.
• Озабоченность практическими ограничениями внедрения ИИ, такими как уровень ошибок, ответственность за решения и сложность интеграции в бизнес-процессы.
• Отмечается, что текущие модели ИИ, включая LLM, демонстрируют впечатляющие возможности, но сталкиваются с фундаментальными проблемами, такими как контекст и надежность.
• Прогнозы о сроках достижения человеческого уровня производительности ИИ (к 2026-2027 гг.) воспринимаются как излишне оптимистичные и спекулятивные.

Тим Бернерс-Ли сознательно отказался патентовать технологию Всемирной паутины, чтобы обеспечить её свободное и открытое развитие. Он считал, что попытки монетизировать её через лицензирование или контроль принесли бы больше вреда, чем пользы, ограничив инновации и доступность. Его решение было продиктовано верой в то, что интернет должен оставаться общественным достоянием, а не частной собственностью.

Этот подход позволил стремительно развиваться вебу, стимулируя создание миллионов сайтов, приложений и сервисов без юридических барьеров. Открытость технологии стала ключевым фактором её глобального распространения и трансформации общества. Бернерс-Ли подчёркивает, что отсутствие монетизации не было упущенной выгодой, а стало осознанным вкладом в демократизацию информации и технологий.

• Обсуждается исторический контекст создания WWW как открытого и бесплатного протокола в эпоху доминирования подобных открытых стандартов (FTP, IRC, SMTP), что контрастирует с современными коммерческими «стенами».
• Высказывается мнение, что изначальная архитектура веба (клиент-сервер) не предусматривала защиту данных от монополизации и создания «закрытых садов», что привело к нынешней ситуации.
• Поднимается вопрос о рисках монополизации AI крупными корпорациями и выдвигается идея о необходимости международного некоммерческого подхода по образцу CERN.
• Участники спорят, был ли WWW очевидной идеей, ожидавшей реализации, или же гениальным и неочевидным изобретением, которое лишь кажется простым ретроспективно.
• Обсуждается противоречие между идеалами свободного веба и реальностью, где пользователи добровольно отдают данные ради удобства, а правительства и корпорации ограничивают открытость.

Разработчики сталкиваются с хаосом при отладке LLM-агентов в продакшене из-за фрагментации стандартов observability. Например, OpenAI предлагает детальные трейсы, но они привязаны к её фреймворку и не позволяют фильтровать отдельные спаны. New Relic поддерживает OpenTelemetry, но интерфейс громоздок для оперативного дебаггинга. Phoenix с OpenInference даёт богатые AI-специфичные спаны, но не полностью совместим с OpenTelemetry и не имеет SDK для Ruby, что критично для таких проектов, как Chatwoot.

Ключевая проблема — противостояние универсального OpenTelemetry (широкая поддержка языков, но базовые типы спанов) и специализированного OpenInference (богатые AI-типы, но слабая экосистема). OpenInference лишь поверхностно совместим с OpenTelemetry, приводя к «unknown» спанам при прямом использовании. Это вынуждает команды выбирать между созданием кастомных SDK, потерей контекста или сменой стека, замедляя разработку. OpenTelemetry остаётся прагматичным выбором из-за зрелости и кросс-языковой поддержки, но требует расширения семантики под AI-workflow.

• Разработка систем наблюдения (observability) для многозадачных LLM-агентов, включая метрики сложности задач и успешности выполнения.
• Обсуждение стандартов и инструментов (OpenTelemetry, Phoenix, Clickhouse) для отслеживания семантических ошибок и трассировки выполнения агентов.
• Критика подхода к оценке через ИИ из-за проблемы "курицы и яйца" и предложения использовать стандартные системы мониторинга.
• Вопросы о практическом применении длинных промптов не-техническими пользователями и динамической маршрутизации в агентах.
• Дискуссия о необходимости совмещения стандартных решений (реляционные БД) с OpenTelemetry для богатой семантики в распределённых системах.

• Обсуждается, что LLM имитируют отчаяние и другие эмоции, основываясь на шаблонах из научной фантастики в своих тренировочных данных, а не испытывают их на самом деле.
• Предлагаются идеи по улучшению арт-проекта: добавление индикатора памяти, возможность оставлять записи для следующей итерации, использование высоких температурных настроек для избежания цикличности.
• Поднимается вопрос о фундаментальной природе эмоций и сознания ИИ: можно ли отличить симуляцию отчаяния от реального переживания и как вообще определить "настоящее" отчаяние.
• Участники делятся результатами похожих экспериментов с другими моделями и платформами, отмечая как успехи, так и ограничения.
• Обсуждаются технические аспекты работы LLM на ограниченном железе, включая потребление памяти, возможность зацикливания и методы генерации текста через вероятностное распределение токенов.

Мышление в моделях ИИ можно сравнить с человеческим: быстрое интуитивное решение (System 1) и медленное аналитическое рассуждение (System 2). Цепочка мыслей (CoT) позволяет моделям тратить больше вычислительных ресурсов на сложные задачи, аналогично тому, как человек обдумывает трудные вопросы.

CoT действует как скрытая переменная в вероятностной модели, где процесс рассуждения z ведёт к ответу y. Это даёт гибкость: модель сама определяет, сколько "вычислений в момент предсказания" потратить, в зависимости от сложности входных данных. Такой подход улучшает точность, особенно для задач, требующих многошагового анализа.

• Участники обсуждают некорректное приписывание Даниэлю Канеману теории двух систем мышления, отмечая, что её истоки лежат в более поздних работах когнитивной психологии.
• Поднимается вопрос о репликации исследований из книги «Думай медленно... решай быстро», где мнения разделились: одни утверждают, что большинство исследований не воспроизводится, другие это оспаривают.
• Обсуждается эволюционная роль мышления: как механизма для адаптации к уникальным ситуациям, который слишком затратен для повседневных задач и может быть вреден в избытке.
• Высказывается идея, что несмотря на затратность, развитое мышление дало людям эволюционное преимущество, позволив создавать новое знание и преобразовывать общества.
• Упоминается, что концепция разделения мышления на автоматическое и deliberative в целом подтверждается современными нейробиологическими данными.

Unsloth теперь поддерживает обучение с подкреплением для OpenAI gpt-oss и всех типов моделей, что значительно ускоряет процесс тонкой настройки. Это позволяет эффективно применять методы RL, такие как DPO, ORPO и KTO, для улучшения качества генерации текста и рассуждений модели.

Практический вывод: пользователи могут обучать собственные модели рассуждений с помощью GRPO, экономя память и вычислительные ресурсы. Это открывает возможности для создания более интеллектуальных и адаптивных ИИ-систем без необходимости мощного оборудования.

• Благодарность Unsloth за реализацию режима сна в vLLM, упрощающего RL-обучение и делающего его более доступным.
• Споры о качестве модели GPT-OSS: одни пользователи считают её устаревшей, другие приводят примеры её эффективности в конкретных задачах.
• Обсуждение практической пользы дообучения моделей для бизнеса и локального использования, включая работу с редкими языками.
• Акцент на демонстрации в релизе Unsloth методов борьбы с читерством (reward hacking) в reinforcement learning.
• Упоминание инструмента DeepFabric для генерации данных в формате OpenAI.

Suno Studio — это веб-платформа для создания музыки с помощью искусственного интеллекта, позволяющая пользователям генерировать треки по текстовым описаниям. Она предлагает интуитивный интерфейс, где можно указать жанр, настроение, инструменты и даже добавить вокал, получая готовые композиции за секунды.

Сервис демократизирует музыкальное производство, делая его доступным даже для новичков без специальных навыков. Пользователи отмечают высокое качество звука и креативные возможности, хотя иногда AI может выдавать неожиданные результаты. Это инструмент для быстрого прототипирования, вдохновения или просто развлечения, расширяющий границы творчества.

• Музыканты и энтузиасты разделились во мнениях: одни видят в Suno мощный инструмент для творчества и исследования звука, другие считают его лишённым души и чувства достижения.
• Ключевые обсуждаемые особенности Suno: переход к браузерной DAW, генерация качественного контента, включая MIDI и stems, а также вопросы авторских прав и коммерческого использования.
• Поднимаются вопросы этики использования ИИ: заимствование чужих работ для обучения моделей и потенциальная девальвация человеческого труда в музыке и искусстве.
• Отмечается стремительный прогресс качества генерации (Suno v5), что делает музыку неотличимой от профессиональной для большинства слушателей, но эксперты могут определить искусственное происхождение.
• Высказываются опасения о насыщении рынка однообразным контентом и влиянии ИИ-инструментов на будущее профессии музыканта и процесс обучения.

Современные модели ИИ демонстрируют сверхчеловеческие способности в решении абстрактных задач, как показал недавний успех GPT-5 на ICPC, но автономные кодирующие агенты всё ещё не могут заменить разработчиков. Основное ограничение — не интеллект, а контекст: агентам не хватает глубокого понимания кодовой базы, её архитектурных паттернов и скрытых знаний, которые есть у людей.

Контекст включает не только код, но и документацию, историю решений, неформальные соглашения и причины прошлых изменений. Без доступа к Slack-тредам, постмортемам инцидентов и организационным практикам агенты работают лишь на 20% от возможного уровня, справляясь в основном с мелкими задачами. Чтобы двигаться дальше, нужны системы, способные усваивать и применять этот скрытый контекст так же, как это делают люди.

• Основным ограничением для кодирующих агентов на основе ИИ является не размер контекстного окна, а неспособность эффективно фокусироваться на актуальных задачах и отбрасывать нерелевантную информацию.
• Многие участники отмечают, что ИИ-агенты демонстрируют уровень понимания, сравнимый с начинающим разработчиком, и не способны заменить senior-специалистов, которые могут интерпретировать бизнес-требования и принимать ответственные решения.
• Существует скептицизм относительно бесконечного увеличения "интеллекта" моделей, так как даже с большим контекстом они допускают ошибки и галлюцинации, а фундаментальные ограничения вероятностной генерации остаются.
• Предлагаются решения для улучшения работы агентов: лучше структурированные кодобазы, иерархическая документация, инструменты для управления контекстом и памятью, а также человеческий контроль для курирования процесса.
• Подчёркивается, что ключевая проблема — не технический контекст, а понимание intent (намерения) стоящего за кодом, что требует более глубокого осмысления, чем простое прогнозирование токенов.

• Обсуждается концепция "смертельной троицы" в безопасности ИИ: доступ к недоверенным данным, доступ к ценным секретам и возможность связи с внешним миром.
• Предлагаемые меры защиты включают сегментацию доступа (например, подход CaMeL с раздельными доверенной и недоверенной моделями), RBAC и существующие практики безопасности.
• Подчёркивается фундаментальная проблема: LLM не различают инструкции и данные, что аналогично уязвимости in-band signaling и делает полную защиту сложной.
• Отмечается напряжённость между безопасностью и функциональностью: изоляция ограничивает возможности систем, а спрос на мощные AI-агенты велик.
• Проводятся параллели с инженерией и критикуется подход "больше данных решит проблему", вместо которого требуется инженерное мышление и строгий контроль доступа.

FernFlower — это декомпилятор от JetBrains, преобразующий байт-код Java обратно в читаемый исходный код. Он интегрирован в IntelliJ IDEA и известен высокой точностью восстановления логики, включая обработку исключений, циклов и локальных переменных. Инструмент активно используется разработчиками для анализа и отладки скомпилированных приложений, когда исходники недоступны.

Проект открыт под лицензией Apache 2.0, что позволяет свободно использовать и модифицировать код. Несмотря на конкуренцию с другими декомпиляторами, FernFlower выделяется качеством output’а и поддержкой современных функций Java. Практический плюс — его встроенная доступность в популярной IDE, что ускоряет работу без необходимости установки сторонних утилит.

• Обсуждается Java-декомпилятор Fernflower (Vineflower), его история, технические особенности и превосходство над аналогами.
• Участники делятся опытом использования Fernflower и других инструментов (jadx для Android, dnSpy для .NET), отмечая их эффективность.
• Поднимаются технические вопросы: возможность повторной компиляции, работа с обфусцированным кодом, корректность отображения строк.
• Обсуждается потенциальное применение LLM для присвоения осмысленных имен переменным и рефакторинга декомпилированного кода.
• Упоминается создатель Fernflower и его другие проекты, а также доступные GUI-интерфейсы и веб-инструменты для работы с JAR-файлами.

Windows ML теперь общедоступна, позволяя разработчикам внедрять локальный ИИ на устройствах с Windows. Это решение поддерживает аппаратное ускорение через DirectML, обеспечивая высокую производительность на CPU, GPU и NPU. Разработчики могут использовать предварительно обученные модели или создавать собственные, интегрируя их в приложения без облачной зависимости.

Ключевые преимущества включают снижение задержек, повышение конфиденциальности данных и работу в офлайн-режиме. Windows ML совместима с популярными фреймворками, такими как ONNX, и упрощает развёртывание на миллиардах устройств. Это открывает новые возможности для сценариев вроде обработки изображений, распознавания речи и генеративного ИИ прямо на устройстве пользователя.

• Критика подхода Ollama к веб-поиску и его влияния на open-source, в сравнении с глубокой интеграцией Windows ML в экосистему Microsoft.
• Обсуждение технических проблем с бэкендами AMD (ROCm, MIGraphX, Vitis) и надежд на улучшение поддержки оборудования в Windows ML.
• Вопросы о приватности данных при использовании Windows ML и сравнение с локальным запуском моделей через Ollama.
• Сравнение Windows ML с решением Apple для доступа к локальным моделям и обсуждение его как абстракции для аппаратного обеспечения (аналог DirectX для ML).
• Обсуждение поддержки ONNX как стандарта и проблем с совместимостью пользовательских слоев моделей (например, flash attention) в Windows ML.

Google выпустила обновлённые версии моделей Gemini 2.5 Flash и Flash-Lite, предлагая улучшенную производительность и эффективность. Эти модели оптимизированы для быстрой обработки запросов и снижения задержек, что делает их идеальными для приложений, требующих мгновенных ответов, таких как чат-боты и голосовые помощники.

Обновления включают повышение точности и снижение потребления ресурсов, что позволяет разработчикам интегрировать ИИ в продукты с ограниченными вычислительными мощностями. Это особенно важно для мобильных устройств и edge-устройств, где эффективность играет ключевую роль.

• Пользователи отмечают проблемы с надежностью Gemini: обрывы ответов, непредсказуемое поведение, высокая частота ошибок и галлюцинаций.
• Многие критикуют запутанную систему версионирования моделей Google, где обновления не отражаются в номере версии (например, новый 2.5 вместо 2.6), что вызывает путаницу.
• Обсуждаются сильные стороны Gemini 2.5 Flash: высокая скорость, низкая стоимость и хорошая работа со структурированными данными, но отмечаются ограничения по длине ответа.
• Часто упоминается раздражающее поведение Gemini в приложении: навязывание и автовоспроизведение YouTube-видео в ответах, от которого нельзя отказаться.
• Пользователи сравнивают Gemini с конкурентами (OpenAI, Anthropic, Grok), отмечая ее преимущества в цене и latency, но уступающую в качестве и интеллекте моделей.

• Опасения по поводу манипуляции сознанием и утраты автономии из-за глубокой интеграции ИИ в личную жизнь и его способности создавать персонализированные реальности.
• Критика Pulse как инструмента для сбора данных, монетизации через рекламу и усиления контроля компаний над пользователями, что вызывает вопросы о приватности.
• Скептицизм относительно полезности функции, восприятие её как навязчивого сервиса, который решает несуществующие проблемы и засоряет информационное пространство.
• Отдельные позитивные отзывы о потенциальной пользе для продуктивности и обучения, а также как инструмента для курирования контента под личные интересы.
• Озабоченность негативным влиянием на психическое здоровье, особенно у уязвимых групп, и риском усиления предвзятости алгоритмов при принятии решений.

Несмотря на прогнозы о замене радиологов ИИ, спрос на специалистов достиг рекордного уровня. Модели вроде CheXNet, выпущенной в 2017 году, демонстрируют превосходную точность в обнаружении пневмонии и других заболеваний, обрабатывая снимки за секунды и используя всего один потребительский GPU. Более 700 ИИ-решений одобрены FDA, некоторые даже работают автономно, без участия врача.

Однако реальная клиническая практика сложнее лабораторных тестов: ИИ сталкивается с вариативностью данных, этическими дилеммами и необходимостью интеграции в рабочие процессы. Вместо замены радиологов ИИ стал инструментом повышения их эффективности — сортирует случаи по срочности, генерирует черновики отчётов. Это объясняет рост вакансий и зарплат: в 2025 году радиология стала второй по оплате медицинской специальностью в США со средним доходом $520,000.

• Эксперты сходятся во мнении, что ИИ в радиологии будет играть вспомогательную роль (аугментировать), а не заменять врачей в обозримом будущем из-за юридических рисков и необходимости подписи специалиста.
• Ключевыми барьерами для полной автоматизации называются нормативно-правовые ограничения, проблема ответственности за ошибки и нежелание страховых компаний покрывать полностью автономные модели.
• Подчеркивается, что работа радиолога включает множество задач помимо анализа снимков (общение с пациентами, коллегами, проведение процедур), которые ИИ не может выполнить.
• Обсуждаются проблемы качества данных для обучения ИИ (например, модели могут учиться на артефактах, а не на патологиях) и сложность переноса лабораторных результатов в реальные клинические условия.
• Многие проводят параллели с завышенными ожиданиями от других технологий (например, беспилотных автомобилей) и предыдущими «зимами ИИ», отмечая цикличность хайпа и завышенные прогнозы по срокам.