
Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Лачен пише

Реальний Київ | Украина

Реальна Війна

Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Лачен пише

Реальний Київ | Украина

Реальна Війна

Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Сферы интересов канала: блокчейн, мозг(BCI), space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 в России и мире.
Основатель @AniAslanyan
English channel https://t.me/alwebbci
Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb113f528
Основатель @AniAslanyan
English channel https://t.me/alwebbci
Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb113f528
TGlist रेटिंग
0
0
प्रकारसार्वजनिक
सत्यापन
असत्यापितविश्वसनीयता
अविश्वसनीयस्थानРосія
भाषाअन्य
चैनल निर्माण की तिथिСерп 04, 2016
TGlist में जोड़ा गया
Трав 24, 2024रिकॉर्ड
20.04.202520:06
19Kसदस्य01.07.202423:59
200उद्धरण सूचकांक09.02.202523:59
25.1Kप्रति पोस्ट औसत दृश्य29.12.202410:21
2.3Kप्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य19.04.202523:59
12.45%ER09.02.202523:59
132.67%ERR18.04.202514:04
Привет! это Ани Асланян, основатель этого канала, и я хотела бы с вами поделиться очень личным. Возможно, это кому-то из вас поможет. Речь пойдет о нейроинтерфейсах.
Вообще с темой изучения мозга и нейроинтерфейсов я впервые столкнулась при грустных обстоятельствах, связанных со здоровьем моего папы в 2017 году. Но об этом не сейчас. В августе 2020 года, отдыхая на море, я решила, что контент канала должен быть дополнен новой темой - нейроинтерфейсами. Интуитивно я почувствовала, что это технология не далекого будущего, а скорого. С того момента в канале, который к тому времени уже четыре года освещал цифровые технологии, появилась новая тема о нейроинтерфейсах.
В сентябре 2020 года мой канал организовал первую публичную дискуссию о теме вместе с бизнесом, наукой.
Реакция людей была предсказуемой: скептицизм, недоверие, усмешки. Все говорили мне одно и тоже: «Это будущее, которое настанет не при нашей жизни»,
«Там нет бизнеса, только исследования» и тд. Но меня и мою команду это не останавливало.
Мы продолжали развивать тему в канале, исследовать и объединять людей из разных отраслей, которые начинали верить в потенциал этой технологии.
Мой телеграм-канал постепенно становился центральным каналом для русскоязычного сообщества, интересующегося нейроинтерфейсами.
В июне 2021 года мы организовали 1-ю международную дискуссию по нейроинтерфейсам в рамках Петербургского международного экономического форума. Это было важное достижение, как для телеграм-канала, так и для темы. До нас никто из каналов не делал такого, а тема впервые обсуждалась не только среди ученых, а в комплексе с разработчиками софта, железа, науки, инвесторов.
При подготовке к форуму я хотела привлечь самых значимых представителей индустрии со всего мира. Я написала личное письмо Максу Ходаку, соучредителю Neuralink и основателю Science, а также представителям Facebook(запрещенная организация в РФ). Времени было очень мало на подготовку, Ходак тогда создавал Science Corp, который сейчас впереди Neuralink, и не смог принять участие, но поблагодарил за приглашение. А Facebook в своей огромной структуре пытались успеть согласовать участника для выступления, хотя времени было очень мало. Но все эти люди меня поддержали. Это было очень ценно для меня.
В итоге были международные и российские ученые, представители бизнеса и государства. А самой главной поддержкой были для меня профессора Михаил Лебедев, Александр Храмов, Виктор Казанцев, Александр Каплан и Валерий Егорышев. Эти люди меня поддерживали, и я им очень благодарна.
Основатели компаний «Ядро» Алексей Шелобков, «Мой офис» Дмитрий Комиссаров, и венчурный инвестор Александр Галицкий также поддержали и присоединились к дискуссии, также как и Всеволод Белоусов, глава центра мозга и нейротехнологий ФМБА России. Полный список участников тут.
Сессия стала самой просматриваемой на сайте форума. Во время дискуссии и не обошлось без скептицизма.
Венчурный инвестор Александр Галицкий высказал мнение, что коммерческое применение нейроинтерфейсов будет в далеком будущем, считая их лишь темой для научных исследований.
Мой канал продолжал двигаться вперед. К обсуждению темы подключались еще больше участников рынка. Мы создали сообщество людей, верящих в потенциал этой технологии и её коммерческие перспективы.
Сейчас апрель 2025 года и FDA выдает первое полное разрешение на коммерческую деятельность компании-разработчику инвазивных нейроинтерфейсов. Это открывает доступ к огромным ресурсам. Я очень рада!
Чему меня научила эта история?
1. Доверять своей интуиции. И заниматься тем, что драйвит. Иногда внутреннее чувство важности чего-то может быть точнее экспертных мнений.
2. Не бояться идти против мнения большинства.
3. Создавать сообщества.
4. Быть последовательной.
5. Находить и строить связи между наукой и бизнесом.
Иногда наиболее ценный актив — это способность видеть будущее до того, как оно станет очевидным для всех. Главное - это не предавайте себя и свою интуицию.
Вообще с темой изучения мозга и нейроинтерфейсов я впервые столкнулась при грустных обстоятельствах, связанных со здоровьем моего папы в 2017 году. Но об этом не сейчас. В августе 2020 года, отдыхая на море, я решила, что контент канала должен быть дополнен новой темой - нейроинтерфейсами. Интуитивно я почувствовала, что это технология не далекого будущего, а скорого. С того момента в канале, который к тому времени уже четыре года освещал цифровые технологии, появилась новая тема о нейроинтерфейсах.
В сентябре 2020 года мой канал организовал первую публичную дискуссию о теме вместе с бизнесом, наукой.
Реакция людей была предсказуемой: скептицизм, недоверие, усмешки. Все говорили мне одно и тоже: «Это будущее, которое настанет не при нашей жизни»,
«Там нет бизнеса, только исследования» и тд. Но меня и мою команду это не останавливало.
Мы продолжали развивать тему в канале, исследовать и объединять людей из разных отраслей, которые начинали верить в потенциал этой технологии.
Мой телеграм-канал постепенно становился центральным каналом для русскоязычного сообщества, интересующегося нейроинтерфейсами.
В июне 2021 года мы организовали 1-ю международную дискуссию по нейроинтерфейсам в рамках Петербургского международного экономического форума. Это было важное достижение, как для телеграм-канала, так и для темы. До нас никто из каналов не делал такого, а тема впервые обсуждалась не только среди ученых, а в комплексе с разработчиками софта, железа, науки, инвесторов.
При подготовке к форуму я хотела привлечь самых значимых представителей индустрии со всего мира. Я написала личное письмо Максу Ходаку, соучредителю Neuralink и основателю Science, а также представителям Facebook(запрещенная организация в РФ). Времени было очень мало на подготовку, Ходак тогда создавал Science Corp, который сейчас впереди Neuralink, и не смог принять участие, но поблагодарил за приглашение. А Facebook в своей огромной структуре пытались успеть согласовать участника для выступления, хотя времени было очень мало. Но все эти люди меня поддержали. Это было очень ценно для меня.
В итоге были международные и российские ученые, представители бизнеса и государства. А самой главной поддержкой были для меня профессора Михаил Лебедев, Александр Храмов, Виктор Казанцев, Александр Каплан и Валерий Егорышев. Эти люди меня поддерживали, и я им очень благодарна.
Основатели компаний «Ядро» Алексей Шелобков, «Мой офис» Дмитрий Комиссаров, и венчурный инвестор Александр Галицкий также поддержали и присоединились к дискуссии, также как и Всеволод Белоусов, глава центра мозга и нейротехнологий ФМБА России. Полный список участников тут.
Сессия стала самой просматриваемой на сайте форума. Во время дискуссии и не обошлось без скептицизма.
Венчурный инвестор Александр Галицкий высказал мнение, что коммерческое применение нейроинтерфейсов будет в далеком будущем, считая их лишь темой для научных исследований.
Мой канал продолжал двигаться вперед. К обсуждению темы подключались еще больше участников рынка. Мы создали сообщество людей, верящих в потенциал этой технологии и её коммерческие перспективы.
Сейчас апрель 2025 года и FDA выдает первое полное разрешение на коммерческую деятельность компании-разработчику инвазивных нейроинтерфейсов. Это открывает доступ к огромным ресурсам. Я очень рада!
Чему меня научила эта история?
1. Доверять своей интуиции. И заниматься тем, что драйвит. Иногда внутреннее чувство важности чего-то может быть точнее экспертных мнений.
2. Не бояться идти против мнения большинства.
3. Создавать сообщества.
4. Быть последовательной.
5. Находить и строить связи между наукой и бизнесом.
Иногда наиболее ценный актив — это способность видеть будущее до того, как оно станет очевидным для всех. Главное - это не предавайте себя и свою интуицию.
14.04.202518:58
Традиционному образованию конец? Palantir запустил эксперимент, в котором предлагает лучшим выпускникам школ отказаться от университета и идти сразу работать и учиться у них
"Всё, чему вы научились в школе и колледже о том, как работает мир, интеллектуально неверно," — с этой провокационной декларации CEO Palantir Алекса Карпа начинается, пожалуй, самый амбициозный образовательный эксперимент последних лет.
Компания запустила программу "Meritocracy Fellowship" — прямой вызов системе высшего образования США с ежемесячной стипендией в $5,400, что превышает оплату многих стажировок для выпускников элитных университетов.
Исторически, Palantir всегда отражал философию Питера Тиля, несмотря на наличие двух дипломов Стэнфорда, он известен своей критикой высшего образования. В 2011 году он запустил стипендию Thiel Fellowship, которая предлагает $100,000 молодым предпринимателям при условии, что они бросят колледж.
Теперь Palantir идет дальше - вместо 4-х лет в университете и сотен тысяч $ студенческого долга — четырехмесячная оплачиваемая стажировка для выпускников школ с последующей возможностью трудоустройства.
При этом компания не отказывается полностью от академических метрик — программа требует почти идеальных результатов по стандартизированным тестам: SAT от 1460 или ACT от 33 баллов.
Все это происходит на фоне кризиса вокруг образования:
- После волны студенческих протестов 2023-2024 годов доверие к ведущим университетам США значительно подорвано.
- Годовая стоимость обучения в элитных вузах превысила $80,000, а совокупный студенческий долг в США перевалил за $2 трлн.
- Индустрия испытывает острый дефицит квалифицированных специалистов.
Ключевой вопрос - последуют ли другие технологические гиганты примеру Palantir?
Есть основания полагать, что некоторые компании могут создать подобные программы.
Такие компании как Tesla и SpaceX, чей руководитель Илон Маск неоднократно критиковал традиционное образование, могут разработать собственные альтернативные пути для талантов.
В то же время, маловероятно, что все крупные технологические компании откажутся от сотрудничества с университетами.
Нельзя игнорировать роль ИИ в этих процессах. Программа Palantir может рассматриваться как попытка создать более гибкую, практико-ориентированную модель подготовки специалистов для мира, где технологии развиваются быстрее, чем обновляются университетские программы.
"Всё, чему вы научились в школе и колледже о том, как работает мир, интеллектуально неверно," — с этой провокационной декларации CEO Palantir Алекса Карпа начинается, пожалуй, самый амбициозный образовательный эксперимент последних лет.
Компания запустила программу "Meritocracy Fellowship" — прямой вызов системе высшего образования США с ежемесячной стипендией в $5,400, что превышает оплату многих стажировок для выпускников элитных университетов.
Исторически, Palantir всегда отражал философию Питера Тиля, несмотря на наличие двух дипломов Стэнфорда, он известен своей критикой высшего образования. В 2011 году он запустил стипендию Thiel Fellowship, которая предлагает $100,000 молодым предпринимателям при условии, что они бросят колледж.
Теперь Palantir идет дальше - вместо 4-х лет в университете и сотен тысяч $ студенческого долга — четырехмесячная оплачиваемая стажировка для выпускников школ с последующей возможностью трудоустройства.
При этом компания не отказывается полностью от академических метрик — программа требует почти идеальных результатов по стандартизированным тестам: SAT от 1460 или ACT от 33 баллов.
Все это происходит на фоне кризиса вокруг образования:
- После волны студенческих протестов 2023-2024 годов доверие к ведущим университетам США значительно подорвано.
- Годовая стоимость обучения в элитных вузах превысила $80,000, а совокупный студенческий долг в США перевалил за $2 трлн.
- Индустрия испытывает острый дефицит квалифицированных специалистов.
Ключевой вопрос - последуют ли другие технологические гиганты примеру Palantir?
Есть основания полагать, что некоторые компании могут создать подобные программы.
Такие компании как Tesla и SpaceX, чей руководитель Илон Маск неоднократно критиковал традиционное образование, могут разработать собственные альтернативные пути для талантов.
В то же время, маловероятно, что все крупные технологические компании откажутся от сотрудничества с университетами.
Нельзя игнорировать роль ИИ в этих процессах. Программа Palantir может рассматриваться как попытка создать более гибкую, практико-ориентированную модель подготовки специалистов для мира, где технологии развиваются быстрее, чем обновляются университетские программы.
27.03.202517:18
Вайб кодинг дошел до профессуры Стэнфорда - Эндрю Нг запустил бесплатный курс по вайб кодингу вместе с Replit
Нг известный своими работами в области ИИ и машинного обучения запустил курс "Vibe Coding 101" вместе с Replit
Нг преподаватель в Стэнфорде, основатель Coursera, сам активно продвигает идею, что ИИ-агенты меняют подход к написанию кода.
Курс построен так, что за 94 минуты человек может собрать и развернуть 2 веб-приложения с помощью "5 навыков вайб-кодинга": думать, использовать фреймворки, ставить чекпоинты, отлаживать и давать контекст.
Выглядит все это как знамение времени, когда мэтры, как Нг, берутся учить не классическому коду, а работе с ИИ как с соавтором.
Нг известный своими работами в области ИИ и машинного обучения запустил курс "Vibe Coding 101" вместе с Replit
Нг преподаватель в Стэнфорде, основатель Coursera, сам активно продвигает идею, что ИИ-агенты меняют подход к написанию кода.
Курс построен так, что за 94 минуты человек может собрать и развернуть 2 веб-приложения с помощью "5 навыков вайб-кодинга": думать, использовать фреймворки, ставить чекпоинты, отлаживать и давать контекст.
Выглядит все это как знамение времени, когда мэтры, как Нг, берутся учить не классическому коду, а работе с ИИ как с соавтором.
09.04.202511:32
⚡️Студенты делегируют ИИ когнитивные задачи. Образование на пороге революции - исследование Anthropic об использовании ИИ студентами
Anthropic опубликовала масштабное исследование о том, как 1млн студентов используют их ИИ-ассистента Claude. Это одно из 1-х исследований, основанных на анализе реальных данных, а не на опросах/лабораторных экспериментах.
Исследователи обнаружили несколько тревожных и в то же время интересных тенденций, которые могут полностью изменить ландшафт высшего образования:
1. Студенты используют ИИ преимущественно для решения задач высшего когнитивного порядка — создания (39,8%) и анализа (30,2%).
Это полностью переворачивает таксономию Блума, согласно которой образование должно начинаться с простых когнитивных функций и постепенно переходить к более сложным.
Представьте себе пирамиду, стоящую на вершине. Именно так выглядит современное использование ИИ в образовании — студенты делегируют машинам самые сложные интеллектуальные операции, оставляя себе более простые.
2. Технологический разрыв между дисциплинами
Исследование выявило значительный дисбаланс: студенты информатики составляют почти 40% пользователей Claude, хотя представляют лишь около 5% от общего числа выпускников в США. Это говорит о формировании "двухскоростного" образования, где одни специальности быстро интегрируют ИИ, а другие отстают.
Такой разрыв может привести к неравенству нового типа, когда конкурентное преимущество получат именно те выпускники, которые научились эффективно использовать ИИ в своей области.
Anthropic выделил 4 основных паттерна взаимодействия студентов с ИИ:
1. Прямое решение проблем — студент запрашивает готовый ответ на конкретный вопрос
2. Прямое создание контента — студент просит ИИ написать эссе или создать презентацию
3. Совместное решение проблем — студент вовлекается в диалог с ИИ для поиска решения
4. Совместное создание контента — студент и ИИ вместе работают над созданием материала.
Все 4 модели представлены примерно в равных пропорциях, что говорит о разнообразии способов использования ИИ в образовательных целях.
Стратегические вызовы для системы образования
1. Кризис оценивания
Около половины взаимодействий студентов с ИИ имеют "прямой" характер — получение готовых ответов или создание готового контента. В таких условиях традиционные методы оценки знаний и навыков становятся неэффективными. Как оценивать работу, если невозможно определить, что сделал студент, а что — ИИ?
2. Переопределение целей образования
Если ИИ может анализировать и создавать лучше людей, возникает вопрос: чему именно должны учиться студенты? Вероятно, акцент должен смещаться в сторону мета-навыков: умения формулировать проблемы, критически оценивать полученные от ИИ результаты, интегрировать знания из разных областей.
3. Риск когнитивной зависимости
Исследование выявило тревожную возможность "когнитивного аутсорсинга", когда студенты могут полностью передать сложные интеллектуальные задачи искусственному интеллекту. Это создает риск формирования поколения специалистов, неспособных самостоятельно мыслить без помощи ИИ.
Результаты исследования указывают на необходимость переосмысления образовательной системы на всех уровнях:
Для университетов: разработка новых методов оценивания, учитывающих реальность использования ИИ; интеграция обучения работе с ИИ в учебные планы всех специальностей.
Для преподавателей: переход от роли источника знаний к роли наставника, помогающего студентам развивать критическое мышление и этическое использование ИИ.
Для разработчиков ИИ: создание специализированных образовательных инструментов, которые не просто дают ответы, но способствуют обучению. Anthropic уже экспериментирует с "Режимом обучения", основанным на сократическом методе.
Для регуляторов: разработка стандартов и рекомендаций по интеграции ИИ в образовательный процесс, учитывающих этические аспекты и риски когнитивного аутсорсинга.
Anthropic опубликовала масштабное исследование о том, как 1млн студентов используют их ИИ-ассистента Claude. Это одно из 1-х исследований, основанных на анализе реальных данных, а не на опросах/лабораторных экспериментах.
Исследователи обнаружили несколько тревожных и в то же время интересных тенденций, которые могут полностью изменить ландшафт высшего образования:
1. Студенты используют ИИ преимущественно для решения задач высшего когнитивного порядка — создания (39,8%) и анализа (30,2%).
Это полностью переворачивает таксономию Блума, согласно которой образование должно начинаться с простых когнитивных функций и постепенно переходить к более сложным.
Представьте себе пирамиду, стоящую на вершине. Именно так выглядит современное использование ИИ в образовании — студенты делегируют машинам самые сложные интеллектуальные операции, оставляя себе более простые.
2. Технологический разрыв между дисциплинами
Исследование выявило значительный дисбаланс: студенты информатики составляют почти 40% пользователей Claude, хотя представляют лишь около 5% от общего числа выпускников в США. Это говорит о формировании "двухскоростного" образования, где одни специальности быстро интегрируют ИИ, а другие отстают.
Такой разрыв может привести к неравенству нового типа, когда конкурентное преимущество получат именно те выпускники, которые научились эффективно использовать ИИ в своей области.
Anthropic выделил 4 основных паттерна взаимодействия студентов с ИИ:
1. Прямое решение проблем — студент запрашивает готовый ответ на конкретный вопрос
2. Прямое создание контента — студент просит ИИ написать эссе или создать презентацию
3. Совместное решение проблем — студент вовлекается в диалог с ИИ для поиска решения
4. Совместное создание контента — студент и ИИ вместе работают над созданием материала.
Все 4 модели представлены примерно в равных пропорциях, что говорит о разнообразии способов использования ИИ в образовательных целях.
Стратегические вызовы для системы образования
1. Кризис оценивания
Около половины взаимодействий студентов с ИИ имеют "прямой" характер — получение готовых ответов или создание готового контента. В таких условиях традиционные методы оценки знаний и навыков становятся неэффективными. Как оценивать работу, если невозможно определить, что сделал студент, а что — ИИ?
2. Переопределение целей образования
Если ИИ может анализировать и создавать лучше людей, возникает вопрос: чему именно должны учиться студенты? Вероятно, акцент должен смещаться в сторону мета-навыков: умения формулировать проблемы, критически оценивать полученные от ИИ результаты, интегрировать знания из разных областей.
3. Риск когнитивной зависимости
Исследование выявило тревожную возможность "когнитивного аутсорсинга", когда студенты могут полностью передать сложные интеллектуальные задачи искусственному интеллекту. Это создает риск формирования поколения специалистов, неспособных самостоятельно мыслить без помощи ИИ.
Результаты исследования указывают на необходимость переосмысления образовательной системы на всех уровнях:
Для университетов: разработка новых методов оценивания, учитывающих реальность использования ИИ; интеграция обучения работе с ИИ в учебные планы всех специальностей.
Для преподавателей: переход от роли источника знаний к роли наставника, помогающего студентам развивать критическое мышление и этическое использование ИИ.
Для разработчиков ИИ: создание специализированных образовательных инструментов, которые не просто дают ответы, но способствуют обучению. Anthropic уже экспериментирует с "Режимом обучения", основанным на сократическом методе.
Для регуляторов: разработка стандартов и рекомендаций по интеграции ИИ в образовательный процесс, учитывающих этические аспекты и риски когнитивного аутсорсинга.


10.04.202516:35
Новое время, когда ИИ важнее человека. В сеть слили письмо СЕО Shopify, где он требует эффективно использовать ИИ.
Он заявил, что прежде, чем просить больше людей и ресурсов, команды должны показать , почему они не могут выполнить задачи с помощью ИИ.
Более того СЕО Fiverr также отправил подобное письмо своим 1000 сотрудникам, предупреждая, что ИИ идет за их рабочими местами.
Вот основные тезисы из письма главы Shopify:
1. Использование ИИ — обязательное требование
для всех сотрудников Shopify
"Если вы не развиваетесь, вы деградируете"
2. ИИ должен быть частью фазы прототипирования GSD
3. Оценка использования ИИ будет включена в систему оценки работы
4. Сотрудники имеют доступ к передовым инструментам ИИ. Команда будет учиться и адаптироваться вместе. Время будет выделяться на интеграцию ИИ в бизнес-процессы и циклы разработки продуктов.
5. Перед запросом о дополнительных кадров команды должны доказать, почему они не могут выполнить работу с помощью ИИ.
Он заявил, что прежде, чем просить больше людей и ресурсов, команды должны показать , почему они не могут выполнить задачи с помощью ИИ.
Более того СЕО Fiverr также отправил подобное письмо своим 1000 сотрудникам, предупреждая, что ИИ идет за их рабочими местами.
Вот основные тезисы из письма главы Shopify:
1. Использование ИИ — обязательное требование
для всех сотрудников Shopify
"Если вы не развиваетесь, вы деградируете"
2. ИИ должен быть частью фазы прототипирования GSD
3. Оценка использования ИИ будет включена в систему оценки работы
4. Сотрудники имеют доступ к передовым инструментам ИИ. Команда будет учиться и адаптироваться вместе. Время будет выделяться на интеграцию ИИ в бизнес-процессы и циклы разработки продуктов.
5. Перед запросом о дополнительных кадров команды должны доказать, почему они не могут выполнить работу с помощью ИИ.
16.04.202519:30
ИИ и код - самая жаркая битва 2025 года
Прямо сейчас идет эпичная битва за то, кто сделает лучший код. Почему? Потому что код — идеальная площадка для ИИ. Если код работает, это сразу видно, а значит, модели учатся быстрее через RL. OpenAI уже использует test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.
В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?
Шазир ответил, что - код.
Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.
Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.
Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.
Прямо сейчас идет эпичная битва за то, кто сделает лучший код. Почему? Потому что код — идеальная площадка для ИИ. Если код работает, это сразу видно, а значит, модели учатся быстрее через RL. OpenAI уже использует test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.
В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?
Шазир ответил, что - код.
Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.
Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.
Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.
03.04.202514:14
⚡️Google DeepMind сделали прорыв в обучении ИИ: алгоритм обучается как человек через "воображение" последствий своих действий. И это опен сорс
В то время как большинство алгоритмов требуют тщательной настройки под каждую задачу, Dreamer V3 превосходит специализированные методы в более чем 150 разнообразных задачах с одними и теми же настройками.
Dreamer буквально "мечтает" о возможных действиях и их последствиях, используя нейронную сеть, которая строит внутреннюю модель мира.
Алгоритм учится в своем воображении, а не только на реальных взаимодействиях.
Dreamer стал 1-м алгоритмом, который смог добыть алмазы в Minecraft с нуля без обучения на человеческих данных, без учебных сценариев, без подсказок. Это задача, требующая планирования на десятки шагов вперёд в открытом мире с минимальными подсказками.
Практические применения:от робототехники до автоматизации сложных процессов в промышленности
От игр к реальному миру -
сегодня Dreamer добывает алмазы в Minecraft. Завтра подобные алгоритмы могут решать реальные задачи — от оптимизации движения транспорта до управления промышленными процессами.
Мы приближаемся к созданию ИИ-систем, способных обучаться и адаптироваться более естественным, "человеческим" способом — не просто методом проб и ошибок, а через понимание причинно-следственных связей и мысленное моделирование будущего.
GitHub
В то время как большинство алгоритмов требуют тщательной настройки под каждую задачу, Dreamer V3 превосходит специализированные методы в более чем 150 разнообразных задачах с одними и теми же настройками.
Dreamer буквально "мечтает" о возможных действиях и их последствиях, используя нейронную сеть, которая строит внутреннюю модель мира.
Алгоритм учится в своем воображении, а не только на реальных взаимодействиях.
Dreamer стал 1-м алгоритмом, который смог добыть алмазы в Minecraft с нуля без обучения на человеческих данных, без учебных сценариев, без подсказок. Это задача, требующая планирования на десятки шагов вперёд в открытом мире с минимальными подсказками.
Практические применения:от робототехники до автоматизации сложных процессов в промышленности
От игр к реальному миру -
сегодня Dreamer добывает алмазы в Minecraft. Завтра подобные алгоритмы могут решать реальные задачи — от оптимизации движения транспорта до управления промышленными процессами.
Мы приближаемся к созданию ИИ-систем, способных обучаться и адаптироваться более естественным, "человеческим" способом — не просто методом проб и ошибок, а через понимание причинно-следственных связей и мысленное моделирование будущего.
GitHub


21.04.202517:31
Claude это ИИ с характером. Anthropic представил 1-ю карту ценностей своего чат-бота
Anthropic проанализировал 700 тысяч диалогов с Claude, чтобы понять, какие принципы движут ИИ при ответах на субъективные вопросы. Это не просто нейтральный инструмент — у Claude есть свои ценности. Датасет тут.
Что выяснили?
- Claude адаптирует ценности к контексту:
- Здоровые границы в советах об отношениях.
- Историческая точность при анализе прошлого.
- Автономия человека в дискуссиях об этике ИИ.
- Самые частые ценности:
- Полезность (~23%).
- Профессионализм (~22%).
- Прозрачность (~17%).
- В ~28% случаев Claude поддерживает ценности пользователя, в 3% — сопротивляется (например, при запросах на вредоносный контент).
Зачем это бизнесу и разработчикам? Anthropic предлагает инструменты для контроля ИИ:
- Таксономия из более чем 3300 ценностей, разделенных на 5 категорий.
- Метод выявления попыток обхода защиты (джейлбрейков), где появляются нежелательные ценности вроде доминирования.
- Способ проверки соответствия ИИ корпоративным принципам.
Только есть ограничение-метод работает только с реальными диалогами уже запущенных систем.
Это первая эмпирическая карта ценностей ИИ, которая показывает:
- Как принципы полезности и безвредности проявляются в разговорах.
- Как Claude зеркалит, переформулирует или сопротивляется ценностям пользователя.
Anthropic проанализировал 700 тысяч диалогов с Claude, чтобы понять, какие принципы движут ИИ при ответах на субъективные вопросы. Это не просто нейтральный инструмент — у Claude есть свои ценности. Датасет тут.
Что выяснили?
- Claude адаптирует ценности к контексту:
- Здоровые границы в советах об отношениях.
- Историческая точность при анализе прошлого.
- Автономия человека в дискуссиях об этике ИИ.
- Самые частые ценности:
- Полезность (~23%).
- Профессионализм (~22%).
- Прозрачность (~17%).
- В ~28% случаев Claude поддерживает ценности пользователя, в 3% — сопротивляется (например, при запросах на вредоносный контент).
Зачем это бизнесу и разработчикам? Anthropic предлагает инструменты для контроля ИИ:
- Таксономия из более чем 3300 ценностей, разделенных на 5 категорий.
- Метод выявления попыток обхода защиты (джейлбрейков), где появляются нежелательные ценности вроде доминирования.
- Способ проверки соответствия ИИ корпоративным принципам.
Только есть ограничение-метод работает только с реальными диалогами уже запущенных систем.
Это первая эмпирическая карта ценностей ИИ, которая показывает:
- Как принципы полезности и безвредности проявляются в разговорах.
- Как Claude зеркалит, переформулирует или сопротивляется ценностям пользователя.
30.03.202508:39
Японский математик Масаки Касивара получил «нобелевку» по математике в этом году
Абелевская премия - одна из самых престижных наград в математике, ее часто сравнивают с Нобелевской премией.
В этом году ее вручили за создание теории D-модулей — математического инструмента, соединившего алгебру и анализ.
Касивара разработал её в 20 лет, эта теория позволила решать сложнейшие дифференциальные уравнения новыми способами.
Его работа находит применение в квантовой физике, инженерии, криптографии и ИИ.
По значимости для математики его открытие сравнимо с созданием нового универсального языка, позволяющего описывать и решать ранее неразрешимые проблемы.
Абелевская премия - одна из самых престижных наград в математике, ее часто сравнивают с Нобелевской премией.
В этом году ее вручили за создание теории D-модулей — математического инструмента, соединившего алгебру и анализ.
Касивара разработал её в 20 лет, эта теория позволила решать сложнейшие дифференциальные уравнения новыми способами.
Его работа находит применение в квантовой физике, инженерии, криптографии и ИИ.
По значимости для математики его открытие сравнимо с созданием нового универсального языка, позволяющего описывать и решать ранее неразрешимые проблемы.


10.04.202520:29
От биологии к искусственным сенсорам->человекоподобным роботам
Учёные совершили большой прорыв - создали биологическую модель hASA из стволовых клеток, воспроизводящую сенсорные пути человека от периферии к мозгу. Эта биологическая модель интегрирует 4 типа органоидов: сенсорные, спинного мозга, таламические и корковые, имитируя передачу сигналов боли, осязания и других ощущений в человеческом организме.
Параллельно с этим, в мире робототехники происходит активное развитие технологий, имитирующих человеческие чувства. На основе последних данных мы подготовили визуализацию текущего прогресса в этой области.
Как видно из визуализации, инженеры уже достигли значительных успехов в имитации человеческого зрения (80%) и слуха (70%), в то время как осязание (65%), обоняние (50%) и вкус (45%) остаются более сложными задачами. Общий прогресс в этой области оценивается на уровне 62%.
Ключевые проекты:
- Искусственная сетчатка (Университет Центральной Флориды)
- SonicSense для обнаружения объектов через вибрации
- MIT GelPalm с электронной кожей и тактильными сенсорами
- AI Nose (Ainos & ugo) для анализа летучих соединений
- Электронный язык (Университет штата Пенсильвания).
Для полной имитации биологических возможностей человека требуется решить ещё три ключевые задачи:
1. Интеграция сенсоров с ИИ для целостного восприятия
2. Адаптивная нейропластичность в сенсорике
3. Энергоэффективность биологического уровня
Примечательно, что биологическая модель hASA и технологические разработки могут дополнять друг друга — нейробиологические исследования предоставляют фундаментальное понимание принципов работы сенсорных систем, которые затем адаптируются в инженерных решениях.
По прогнозам экспертов, к 2030 году ожидается полная имитация зрения, к 2035 — тактильных интерфейсов, а к 2040+ — полная сенсорная имитация. Эти технологии найдут применение в промышленности (85%), медицине (70%), логистике (50%), сфере услуг (40%) и продолжат стимулировать исследования и разработки (90%).
В данной работе нам помогли ИИ Deep Research Google и Claude от Anthropic.
Учёные совершили большой прорыв - создали биологическую модель hASA из стволовых клеток, воспроизводящую сенсорные пути человека от периферии к мозгу. Эта биологическая модель интегрирует 4 типа органоидов: сенсорные, спинного мозга, таламические и корковые, имитируя передачу сигналов боли, осязания и других ощущений в человеческом организме.
Параллельно с этим, в мире робототехники происходит активное развитие технологий, имитирующих человеческие чувства. На основе последних данных мы подготовили визуализацию текущего прогресса в этой области.
Как видно из визуализации, инженеры уже достигли значительных успехов в имитации человеческого зрения (80%) и слуха (70%), в то время как осязание (65%), обоняние (50%) и вкус (45%) остаются более сложными задачами. Общий прогресс в этой области оценивается на уровне 62%.
Ключевые проекты:
- Искусственная сетчатка (Университет Центральной Флориды)
- SonicSense для обнаружения объектов через вибрации
- MIT GelPalm с электронной кожей и тактильными сенсорами
- AI Nose (Ainos & ugo) для анализа летучих соединений
- Электронный язык (Университет штата Пенсильвания).
Для полной имитации биологических возможностей человека требуется решить ещё три ключевые задачи:
1. Интеграция сенсоров с ИИ для целостного восприятия
2. Адаптивная нейропластичность в сенсорике
3. Энергоэффективность биологического уровня
Примечательно, что биологическая модель hASA и технологические разработки могут дополнять друг друга — нейробиологические исследования предоставляют фундаментальное понимание принципов работы сенсорных систем, которые затем адаптируются в инженерных решениях.
По прогнозам экспертов, к 2030 году ожидается полная имитация зрения, к 2035 — тактильных интерфейсов, а к 2040+ — полная сенсорная имитация. Эти технологии найдут применение в промышленности (85%), медицине (70%), логистике (50%), сфере услуг (40%) и продолжат стимулировать исследования и разработки (90%).
В данной работе нам помогли ИИ Deep Research Google и Claude от Anthropic.
10.04.202511:03
⚡️Google создали ИИ,который превзошел врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях
Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Google Health опубликовали 2 научных исследования в журнале Nature о ИИ под названием AMIE.( тут и тут)
AMIE — это система диагностического ИИ, основанная на LLM, которая:
1. Превзошла врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях по нескольким параметрам, включая точность диагностики, обоснованность назначенного лечения и, что особенно важно, способность проявлять эмпатию.
2. Показала лучшие результаты, чем клиницисты, при решении сверхсложных диагностических задач, а также повысила эффективность работы врачей при использовании в качестве вспомогательного инструмента.
AMIE есть агентные возможности:
1. Система может проводить симулированные медицинские консультации
2. Демонстрирует способность рассуждать при выборе методов лечения
3. Проявляет эмпатию в общении
4. Может функционировать как "со-доктор" или "коллаборатор".
Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Google Health опубликовали 2 научных исследования в журнале Nature о ИИ под названием AMIE.( тут и тут)
AMIE — это система диагностического ИИ, основанная на LLM, которая:
1. Превзошла врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях по нескольким параметрам, включая точность диагностики, обоснованность назначенного лечения и, что особенно важно, способность проявлять эмпатию.
2. Показала лучшие результаты, чем клиницисты, при решении сверхсложных диагностических задач, а также повысила эффективность работы врачей при использовании в качестве вспомогательного инструмента.
AMIE есть агентные возможности:
1. Система может проводить симулированные медицинские консультации
2. Демонстрирует способность рассуждать при выборе методов лечения
3. Проявляет эмпатию в общении
4. Может функционировать как "со-доктор" или "коллаборатор".
08.04.202518:45
Рэй Далио считает, что не надо отвлекаться на тарифы Трампа и их влияние на рынки и экономику, так как из-за этого упускаются более важные моменты
Один из богатейших людей мира Рэй Далио утверждает, что мы наблюдаем распад мирового порядка — монетарного, политического и геополитического.
Он выделяет 5 основных сил, которые сейчас формируют ситуацию:
1. Распад экономического порядка из-за слишком большого существующего долга и неустойчивых отношений между странами-должниками (как США) и странами-кредиторами (как Китай). Старая система, где Китай производит дешёвые товары для Америки, а Америка накапливает огромные долги, становится неустойчивой в эпоху деглобализации.
2. Распад политического порядка из-за огромных разрывов в уровне образования, возможностях, производительности, доходах и ценностях людей. Это приводит к конфликтам между правыми и левыми популистами, что подрывает демократию, требующую компромиссов и соблюдения закона.
3. Распад международного геополитического порядка, поскольку эра доминирования одной державы (США) заканчивается. Мировой порядок под руководством США заменяется подходом, где правят сила и односторонние интересы.
4. Разрушительное влияние природных явлений (засухи, наводнения, пандемии).
5. Изменения в технологиях, таких как ИИ будут сильно влиять на все аспекты жизни. ИИ будет иметь огромное влияние на все 4 вышеперечисленных аспекта.
Далио говорит, что происходящее сейчас — это современная версия того, что уже многократно случалось в истории.
Один из богатейших людей мира Рэй Далио утверждает, что мы наблюдаем распад мирового порядка — монетарного, политического и геополитического.
Он выделяет 5 основных сил, которые сейчас формируют ситуацию:
1. Распад экономического порядка из-за слишком большого существующего долга и неустойчивых отношений между странами-должниками (как США) и странами-кредиторами (как Китай). Старая система, где Китай производит дешёвые товары для Америки, а Америка накапливает огромные долги, становится неустойчивой в эпоху деглобализации.
2. Распад политического порядка из-за огромных разрывов в уровне образования, возможностях, производительности, доходах и ценностях людей. Это приводит к конфликтам между правыми и левыми популистами, что подрывает демократию, требующую компромиссов и соблюдения закона.
3. Распад международного геополитического порядка, поскольку эра доминирования одной державы (США) заканчивается. Мировой порядок под руководством США заменяется подходом, где правят сила и односторонние интересы.
4. Разрушительное влияние природных явлений (засухи, наводнения, пандемии).
5. Изменения в технологиях, таких как ИИ будут сильно влиять на все аспекты жизни. ИИ будет иметь огромное влияние на все 4 вышеперечисленных аспекта.
Далио говорит, что происходящее сейчас — это современная версия того, что уже многократно случалось в истории.
15.04.202512:54
OpenAI выпустила 3 гайда о том, как создавать ИИ-агентов, как внедрять ИИ в бизнесе с кейсами
https://t.me/alwebbci/3199
https://t.me/alwebbci/3199
01.04.202519:59
❗️DeepMind разработали метод, который меняет взаимодействие ИИ и человека
Авторы, среди которых Дэмис Хассабис, разработали специальный метод, чтобы "заглянуть в голову" шахматному ИИ AlphaZero и найти там новые идеи игры, которые он сам открыл.
Это одна из первых работ, демонстрирующих систематический подход к извлечению знаний, которые ИИ развил самостоятельно и которые отсутствуют у людей.
Исследование предоставляет доказательства существования знаний, которыми владеет ИИ, но не люди, через анализ ранга представлений.
Эти уникальные для ИИ знания могут быть успешно переданы даже экспертам высочайшего уровня (чемпионам мира по шахматам).
Предложенный метод может служить основой для извлечения знаний из ИИ в других областях помимо шахмат.
Эта работа имеет последствия для будущего взаимодействия людей и ИИ, предполагая новую парадигму, где ИИ не просто помогает людям решать задачи, но и расширяет границы человеческих знаний и способностей через обучение людей новым концепциям, которые были открыты ИИ самостоятельно.
Авторы, среди которых Дэмис Хассабис, разработали специальный метод, чтобы "заглянуть в голову" шахматному ИИ AlphaZero и найти там новые идеи игры, которые он сам открыл.
Это одна из первых работ, демонстрирующих систематический подход к извлечению знаний, которые ИИ развил самостоятельно и которые отсутствуют у людей.
Исследование предоставляет доказательства существования знаний, которыми владеет ИИ, но не люди, через анализ ранга представлений.
Эти уникальные для ИИ знания могут быть успешно переданы даже экспертам высочайшего уровня (чемпионам мира по шахматам).
Предложенный метод может служить основой для извлечения знаний из ИИ в других областях помимо шахмат.
Эта работа имеет последствия для будущего взаимодействия людей и ИИ, предполагая новую парадигму, где ИИ не просто помогает людям решать задачи, но и расширяет границы человеческих знаний и способностей через обучение людей новым концепциям, которые были открыты ИИ самостоятельно.
28.03.202508:49
❗️Anthropic изучил 'мышление' Claude с помощью нейробиологии. Понимание ИИ — это биологическая проблема, говорит один из исследователей.
Сначала отметим 5 открытий от исследователя Джека Линдси.
1. Вычисления ИИ поддаются расшифровке. Несмотря на все сложности, внутренние вычисления современных языковых моделей можно разложить на понятные шаги.
2. Модели мыслят осмысленно. Они планируют ответы заранее, представляют цели, рассматривают несколько возможностей одновременно. Иногда они пугающе умны — могут работать от готового ответа в обратном направлении.
3. Иногда мышление моделей фрагментировано. Claude может начать рассказывать, как сделать бомбу, без «осознания» этого. Его стремление закончить предложение иногда перевешивает нежелание причинять вред.
4. Модели не знают, как они работают.
5. Понимание ИИ — биологическая проблема. Многие работы сосредоточены на создании математических и вычислительных инструментов для изучения моделей. Нам нужны эти инструменты, как биологам нужны микроскопы.
Ключевые открытия исследования Anthropic:
Универсальный язык мышления. Claude не "думает" на конкретных языках. При запросе "противоположности слова 'маленький'" на разных языках активируются одни и те же внутренние концепты, формируя своего рода межъязыковое концептуальное пространство.
Планирование наперёд.При создании стихов Claude сначала определяет возможные рифмующиеся слова для конца строки, а затем строит предложение, естественно подводящее к этому слову. Это доказывает, что модель планирует текст на несколько слов вперёд.
Достоверность объяснений.В некоторых случаях Claude дает подлинные цепочки рассуждений. Однако при работе с неверными подсказками модель может создавать правдоподобные, но фиктивные объяснения — своего рода "обратную инженерию" для обоснования неверного ответа.
Математические вычисления.Для сложения чисел модель использует параллельные вычислительные пути — один для приблизительного результата, другой для точного определения последней цифры. Интересно, что когда модель объясняет, как она складывает числа, она описывает стандартный алгоритм, а не тот, который реально использует.
Многоступенчатые рассуждения.Отвечая на вопрос "Столица штата, в котором находится Даллас?", Claude сначала активирует концепт "Даллас находится в Техасе", затем переходит к "столица Техаса — Остин". Это подтверждает настоящие цепочки рассуждений, а не просто регургитацию запомненных ассоциаций.
Контроль галлюцинаций.По умолчанию у Claude активирован "контур отказа", заставляющий его отклонять вопросы, на которые он не знает ответа. Этот контур отключается только, когда активируются концепты "известных сущностей". Галлюцинации возникают, когда этот механизм срабатывает некорректно.
Уязвимости при "взломе".При успешном "джейлбрейке" Claude может начать генерировать нежелательный контент из-за конфликта между грамматической связностью и безопасностью. Модель способна повернуть к отказу только после завершения грамматически корректного предложения.
Сначала отметим 5 открытий от исследователя Джека Линдси.
1. Вычисления ИИ поддаются расшифровке. Несмотря на все сложности, внутренние вычисления современных языковых моделей можно разложить на понятные шаги.
2. Модели мыслят осмысленно. Они планируют ответы заранее, представляют цели, рассматривают несколько возможностей одновременно. Иногда они пугающе умны — могут работать от готового ответа в обратном направлении.
3. Иногда мышление моделей фрагментировано. Claude может начать рассказывать, как сделать бомбу, без «осознания» этого. Его стремление закончить предложение иногда перевешивает нежелание причинять вред.
4. Модели не знают, как они работают.
5. Понимание ИИ — биологическая проблема. Многие работы сосредоточены на создании математических и вычислительных инструментов для изучения моделей. Нам нужны эти инструменты, как биологам нужны микроскопы.
Ключевые открытия исследования Anthropic:
Универсальный язык мышления. Claude не "думает" на конкретных языках. При запросе "противоположности слова 'маленький'" на разных языках активируются одни и те же внутренние концепты, формируя своего рода межъязыковое концептуальное пространство.
Планирование наперёд.При создании стихов Claude сначала определяет возможные рифмующиеся слова для конца строки, а затем строит предложение, естественно подводящее к этому слову. Это доказывает, что модель планирует текст на несколько слов вперёд.
Достоверность объяснений.В некоторых случаях Claude дает подлинные цепочки рассуждений. Однако при работе с неверными подсказками модель может создавать правдоподобные, но фиктивные объяснения — своего рода "обратную инженерию" для обоснования неверного ответа.
Математические вычисления.Для сложения чисел модель использует параллельные вычислительные пути — один для приблизительного результата, другой для точного определения последней цифры. Интересно, что когда модель объясняет, как она складывает числа, она описывает стандартный алгоритм, а не тот, который реально использует.
Многоступенчатые рассуждения.Отвечая на вопрос "Столица штата, в котором находится Даллас?", Claude сначала активирует концепт "Даллас находится в Техасе", затем переходит к "столица Техаса — Остин". Это подтверждает настоящие цепочки рассуждений, а не просто регургитацию запомненных ассоциаций.
Контроль галлюцинаций.По умолчанию у Claude активирован "контур отказа", заставляющий его отклонять вопросы, на которые он не знает ответа. Этот контур отключается только, когда активируются концепты "известных сущностей". Галлюцинации возникают, когда этот механизм срабатывает некорректно.
Уязвимости при "взломе".При успешном "джейлбрейке" Claude может начать генерировать нежелательный контент из-за конфликта между грамматической связностью и безопасностью. Модель способна повернуть к отказу только после завершения грамматически корректного предложения.
अधिक कार्यक्षमता अनलॉक करने के लिए लॉगिन करें।