Заместители

Через Ollama теперьможноподключить любую опенсорс LLM в Claude Code Ollama 0.14.0 поддержала Anthropic Messages API. Это значит, что почти весь функционал Claude Code, теперь можно использовать на локальных опенсорс моделях! Да, магия Claude Code во многом держится на родных моделях Anthropic. Но! Всем нам знакомо чувство, когда AI выдал «немного не то» и нужно «ещё немного подправить», «а еще вот эту функцию причесать», «а ещё убрать сами следы вайб кода» и тут смотришь: бац, а подписка Max за 200 бачей улетела… И в такие моменты задумываешься, а нафиг вообще я использовал Opus на этих задачах? Там бы и Квена простенького хватило. Это не единственный сценарий. Иногда банально сидишь без интернета в самолете, а рука сама тянется промпт написать, а абонент временно недоступен… Теперь же в обоих сценариях любимую многими разрабами IDE можно подключить к Ollama. А через Ollama можно в свою очередь подключить, например, GPT-OSS 20B или Qwen3-coder. Делается все в два шага 1. Соединиться с Ollama export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 2. Запустить Claude Code с нужной моделью: claude --model gpt-oss:20b Рекомендуют использовать модельки с контекстным окном не меньше 64К. Все! Все ключевые фичи Claude Code будут действовать как и раньше. По сути, Claude Code даже не знает, что вы заменили Opus на Квен ☕️ Кстати, это все касается не только Claude Code, но и любых аппов построенных на Anthropic SDK. Там так же в клиенте прописываете вместо ключа ‘ollama’ — и живете в счастье! Есть нюансы: кое-что не заведется Работает все, да не все: - не считаются токены (вместо этого выдаются эстимейты) - не поддержан принудительный выбор тула или его отключение - не поддержана выдача метаданных - не работает кеширование промптов - не работает асинхронная обработка батчей - не поддержаны цитаты - не поддержаны PDF - во время стриминга не летят ошибки Все это, в целом, не критично, но начинает мешать, если речь заходит о полноценном агентном пайплайне (если строить его на SDK от Anthropic). Поддержат ли в будущем - не известно 😐 Интересно, что одной рукой Anthropic массово блокировал доступ к своим моделям через Claude Code в сторонних приложениях, чтобы его не абьюзили. А в то же время благодаря Ollama теперь в итоге сам всасывает весь опенсорс. В итоге, и свои модели придержали, и расширился выбор для тех, кому было дорого 😎 Заместители

Заместители pinned «Онбординг на канал Нас становится все больше и больше. А значит пора выкатить полноценное велком сообщение с навигацией и повесить его в закреп. Привет! Меня зовут Александр Бирюков ✋ Я технооптимист и AI энтузиаст. Сейчас я консультирую компании, в том…»

Онбординг на канал Нас становится все больше и больше. А значит пора выкатить полноценное велком сообщение с навигацией и повесить его в закреп. Привет! Меня зовут Александр Бирюков ✋ Я технооптимист и AI энтузиаст. Сейчас я консультирую компании, в том числе зарубежные, в сфере AI и MedTech и веду этот канал. В прошлом я руководил Лабораторией по ИИ в Сеченовском Университете, создал IT команду в Центре по Большим данным МГУ им. Ломоносова и руководил IT командой в группе компаний. А до прихода в IT я пробовал себя в FMCG, консалтинге и даже фотографии и YouTube! Про канал Что здесь происходит: - я тестирую «заместителей» — AI агентов, сервисы и технологии, которые уже готовы брать на себя реальные практические задачи в самых разных сферах - делюсь тем, что зажигает глаза и помогает с оптимизмом смотреть в технологическое будущее - рассказываю о самом важном в мире AI простыми словами, отсеивая инфошум. Начать знакомство с каналом можно с вот этой мякотки: - Серия постов: мой «кавер» на курс Kaggle&Google по созданию AI агентов с нуля (+ юзайте хештег #ИИученьесвет) - Обзор всех доступных AI браузеров - Краш-тест ИИ агентов скреперов, чтобы сэкономить сотни часов на сборе данных - Вайб-стартаппинг. Серия из 2 постов о сервисах, чтобы превратить идею в продукт, а потом в инвестиции - Учимся писать промпты не хуже промпт-инженера - Бесконечная память для вашего агента: LLM Wiki - Scamlexity — массовый скам, в который нас заведут AI агенты - Granola — лучший ИИ для записи минуток по встречам - ИИнфографика —Napkin! - Топовый AI сервис для создания видео гайдов - Самый перспективный AI видео-агент - NotebookLM: лучший AI сервис для работы с документами - AI для исследований, чтобы написать диплом, диссертацию и научные статьи - Claude Cowork - Codex от OpenAI А еще ввожу хештеги, чтобы было легче искать по каналу: #заместители — рассказываю про крутых AI агентов и сервисы #ИИстатья — разбираем научные статьи и отчеты простым языком #ИИученьесвет — курсы, обучение, книги и все с этим связанное Чтобы поддержать канал, можно его забустить — это добавит кастомных эмоджи в реакции на посты 💕 Welcome on board!

Еще один шаг к светлому будущему с наушным переводом: TranslateGemma Это семейство опенсорсных моделей-переводчиков. Релиз в первую очередь для разработчиков. Релизнули сразу 3 версии модели: • 4B — подойдет для мобильных устройств • 12B — для обычного ноутбука или ПК • 27B — рекомендуют запускать на H100 Они, конечно, сильно слабее Gemini 3 Pro или любой другой топовой LLM. Но они были дистилированны из Gemini моделей. А это значит, что перформить должны неплохо. Акцент сделали именно на эффективности моделей: • 4B версия TranslateGemma перформит лучше базовой Gemma 12B • а 12В, соответсвенно, переплюнет базовую Gemma 3 27B Тренд на эффективность и уменьшение будет продолжаться И это приведет нас к нормальному наушному переводу! 😈 Я уверен, что будущее наушников с переводом лежит именно в Edge AI (вычислениях прямо на устройствах). И пока функция Live Translation в AirPods выкатывается с кринжовыми задержками и ограничением на несчастные несколько языков — какую-нибудь TranslateGemma 3 через пару лет таки засунут прямо в наушники. И вот тогда скорость перевода станет адекватной и количество языков вырастет кратно! Так что не за горами время, когда знание иностранного языка станет чисто флексом. А для большинства — будут наушники и очки со встроенным мультимодальным онлайн переводчиком 👀 Заместители

Забудьте про Scopus иGoogle Scholar! AIагентдля вашего диплома, диссертацииили научной статьи Помнится мне, в универе нас учили пользоваться Scopus, Web of Science, Google Scholar. Я смотрел на это с ужасом и задавался вопросом: "как так, что лучшие умы человечества пользуются такими ужасными системами?!". Похоже я был не один такой. Сегодня поделюсь новым подходом к научному исследованию — Consensus! Но перед тем как углубиться, зададимся вопросом: 🤔Что мы, как исследователи, хотим от AI помощника в науке? 1. Качественное раскрытие научной области, где описана SOTA ситуация и подсвечены нерешенные вопросы, чтобы найти свою тему диплома/диссера/статьи, но при этом не потратить 2 года только для того, чтобы в конце упереться в тупик. 2. Качественный обзор литературы. В науке это важнейший аспект исследования. Вся соль — построить его так, чтобы тебя не завалило кучей литературы, но при этом не упустить ничего важного. 3. Ссылки на все источники, желательно написанные сразу в научном формате (APA, Harvard, MLA и тд.) 4. Таблички и графики, где релевантно. 5. Ну и чтобы все красивенько, удобненько. Consensus — доставляет! Это AI-first сервис, который помогает проводить научное исследование в части работы с научной литературой. Все строится вокруг вашего запроса. Например, я интересуюсь темой интерпретируемости LLM моделей. Есть много ответвлений этой темы, она находится на передовом крае науки. В общем, отличный запрос для исследовательского ИИ. Так простенько и сформулируем запрос: "LLM mechanistic interpretability". И дальше погружаемся: 1. Есть детальная настройка исследования: систематический обзор/мета-анализ/case study и тд., квартиль и цитируемость журналов, на которые будет ссылаться LLM, и другая настройка источников. Можно и не настраивать — все равно будет топовый результат. Собственно найти свою исследовательскую нишу в теме помогают разделы: • Research Gaps • Open Research Questions. А убедиться, что это выбранная тема не шляпа поможет Consensus Meter — фишка сервиса — это агент, который отвечает на любой научный вопрос на основании статей. И подсчитывает сколько статей ответило бы на вопрос "да", "возможно", "неоднозначно" и "нет". 2. Систематический обзор литературы по всем канонам. Используется общепринятый фреймворк — PRISMA — воронка в которой постепенно отсеиваются лишние статьи и остаются только самые важные, которые уже рассматриваются в деталях. Это, кстати, дает дополнительную прозрачность работы, проделанной ИИ агентами под капотом. 3. Все ссылки оформлены по всем канонам. И можно самому выбрать формат цитат. 4. Графики в привычном смысле Consensus мне не построил, а вот таблички — легко! Что ж, за графиком будем ходить в Nano Banana 📞 5. Ну про UX/UI тут просто грех не сказать — все очень красиво, нативно, понятно. На русском, кстати, тоже работает. Причем не просто отвечает на русском, а начинает искать литературу на русском и выводить ее выше. Помимо этого все можно экспортировать в ПДФ. Самое приятно — есть бесплатный тир. Вы легко сможете попробовать все фичи. Да еще и без ВПН, от чего я уже отвык 😁 Что не идеально • Код писать может, но не сделали даже минимальный хайлайтинг под разные языки программирования. В итоге все в ч/б. • Графики такая естественная часть науки, что даже странно, что их тут нет. Нужны! • Мне не хватило какого-то нативного встроенного места писать собственно мою работу/статью. Ради чего все эти обзоры литературы то! Но с другой стороны — избавляет от соблазна тупо копипастить нейроконтент и писать ИИшкой финальный текст. ——— Самое важное — этот AI не для того, чтобы за исследователя "все придумать и написать". Он помогает с самым нудным в науке — поиском, структурированием, систематизацией и частично с визуализацией. А нам остается самая мякотка — включать мозги, задавать правильные вопросы, черпать из бесконечного источника научных статей и двигать фронтиры науки вперед 👨‍🔬 Кому интересно посмотреть тред, который у меня получился по теме LLM Mechanistic Interpretability — ссылочка. #заместители Заместители

Claude получил доступ к вашему компьютеру: Cowork! Конечно, только по вашему согласию. Вы можете выбрать любую папку на компьютере и Claude начнет использовать ее как свое рабочее пространство. Дальше даем Клоду любое задание, связанное с прочтением, созданием и редактированием файлов в этой папке. Суть: в таком сеттинге у Клода развязываются руки гораздо сильнее, чем просто при обычном диалоге в приложеньке. При этом он все так же может использовать внешние MCP (тулы) и заранее созданные Skills (сценарии/навыки). А еще этот режим дружит с Claude in Chrome, что позволяет агенту переключаться между выделенной папкой и браузером. 🎧 Как использовать? Ну тут реально 1000 и один сценарий. Примеры: - «организуй мне файлы в папке Загрузки (у меня там вечно хаос)» - «собери в интернете 10 рецептов, по каждому сделай отдельный документ» - «я положил в папку 20 картинок чеков из командировки. Собери эксель файл со всеми расходами». Богачи, кто сидит на подписке Макс и побежал тестить — помните о безопасности. Во-первых, это превью-версия, могут быть баги. Во-вторых, даже без багов Клод может словить глюк и безвозвратно удалить что-то ценное. Поэтому всегда выделяйте Клоду отдельное пространство, где нет ничего ценного. Для кодеров опять же знакомо — такой же подход, как создание venv под новый проект 🥂 Мнение Бомбическая фича. Очень хочется потестить. Но пока доступно только юзерам с тарифом Max. Если помните, то в официальном приложении ChatGPT есть схожий функционал для маководов — ChatGPT может подключаться к внешним приложениям и там шуршать. Но эта фича получилась мертворожденной в OpenAI. Банально, слишком мало приложений, а те, что есть — заметки и редакторы кода — не нужны. Там уже везде есть встроенный ИИ. А полноценного менеджмента файлами так и не дали. OpenAI в итоге переключились на концепцию Apps in ChatGPT. А вот Клод научился реально полезно работать с файлами — этот опыт команда наработала в Claude Code. И в Cowork должно быть очень похоже, а значит — хорошечно! Заместители

За выходные анонсировали ChatGPT for Healthcare и Claude for Healthcare. Что за ажиотаж? Были у всех обычные LLM, а тут все внезапно обучили модели для здравоохранения? Нет, на самом деле все дело в деньгах и инфобезе. Во-первых, у этих решений ChatGPT и Claude четкий фокус на B2B и B2G. Во-вторых, нужно понимать, что фокус данных решений на американском рынке здравоохранения. А как же страны, которым это реально нужно, типа страны третьего мира? Бизнес — есть бизнес. Смотрим на цифры: - В США на человека тратится больше всего денег в год —почти $15 000. Следующей по величине страной является Швейцария с огромным отрывом — около $10 000 в год. - При этом страна далекооо не на первом месте по качеству здравоохранения. Низкая продолжительность жизни (для нас все равно кажется высокой, но среди развитых стран низкая — около 78 лет). Высока детская смертность. Массовые проблемы с диабетом, болезнями сердца и ожирением в стране. - Куда же все деньги уходят? — Админам 💰 Огромные бабки уходят просто на бюрократию, которая выстроилась на этом рынке: страховые компании, клиники, специальные ассоциации, которые объединяют клиники — и каждому нужен свой кусочек. Поэтому вендоры ИИ хотят рынок здравоохранения США На нем в первую очередь нужно решать не сложные медицинские проблемы, а неэффективность бюрократии. Ведь именно там и лежит огромная куча денег, которые идут на "обслуживание" этой системы. А значит OpenAI и Anthropic вполне могут откусить свой кусочек, вписавшись в этот процесс. Если вы прочтете анонсы Claude и ChatGPT для здравоохранения, то увидите, что эти решения на самом деле нацелены не на "вылечить людей", а на "облегчить рабочие процессы": - провести триаж пациентов, чтобы не допустить дорогую госпитализацию пациентов - собрать доказательства о наличие заболевания - подготовить обоснование расходов для страховой - помочь страховой обработать запрос на компенсацию + сразу проверить, а компенсирует ли самой страховой расходы государство. Почему же только сейчас стали использовать ИИ в этих областях? Я уже писал пост про гонку OpenAI и Google. Вкратце, ребята типа OpenAI и Anthropic по природе своей убыточны. На подписках они теряют деньги (расходы на вычисления слишком высоки). Инвестиции тоже не бесконечны. Поэтому они уже давно прицелились на разные перспективные B2B и B2G рынки. Рынок здравоохранения особенно вкусный. Но вот дурацкий Гугл вечно заставлял всех отвлекаться на доработку своих фундаментальных моделей, чтобы просто не отстать от него. И вот, когда наконец, гонка приутихла — юркие "стартапы" (в сравнении с Гуглом то) быстро решили выкатывать все что есть на самый профитный рынок. И доработки для этого нужны были не в дообучении самих моделей в основном. Главное, что они сделали — создали подходящую для этого инфраструктуру. Для обработки медицинских данных в США нужно выполнять сложные HIPAA требования по информационной безопасности. А также сделали совместить с международным протоколом обмена данными FHIR. Дальше дело техники. Делаешь промпты. Выбираешь бенчмарк (или делаешь его с нуля, как OpenAI), на котором твои модели показывают наилучшие результаты — и бежишь продавать налево и направо медицинским организациям. Но на самом делене все так плохо ☀️ На первый взгляд может показаться, что это полный мрак. Но на самом деле — это финансовая система мотивации. И она работала, но со временем заржавела — бюрократия стала работать медленно, люди страдать и платить огромные бабки. При внедрении ИИ же пациенты по идее платить больше не станут, но при этом вернут себе более высокий уровень обслуживания, более высокое качество и скорость диганостики и лечения. Просто за счет того, что "смажут шестеренки". Весь остальной мир тоже выиграет. - В первую очередь — за счет положительного примера (как часто с США и бывает). - Во вторую очередь — за счет того, что фундаментальным моделям скормили много международных медицинских классификаций, рекомендаций и тд. А значит эти модели даже без дообучения могут быть полезны по всему миру. В общем, работает капитализм, получается. Заместители

Как запустить GPT-OSS 120B на любом ноутбуке:Tiiny AI поставил рекорд Гиннеса Ну если ваш ноут не зверина какая-то, то варианта всего 2 — облако или внешние мощности. Облаков некоторые люди как раз пытаются избежать. Причины на то в основном две: - безопасность собственных данных - свободный доступ к AI независимо от всяких подписок и интернета. Я не так давно рассказывал, как PewDiePie построил дома свой суперкомпьютер и запустил на нем модель на 120 миллиардов параметров. Для этого он собрал блок из 10 видеокарт не последней мощности. Конечно, в итоге его сетап поятнул даже больше нагрузки, но чтобы запустить модель на 120B реально нужно немало мощи. Это лишь пример. Tiiny AI Pocket Lab Теперь запустить модель на 120B можно с коробочкой размером с пауэрбанк и одним проводком! Tiiny AI Pocket Lab — это мини компьютер с убойными характеристиками: - 80 GB RAM (48 зарезервированы под AI) - 1 TB SSD - скорость инференса LLM 20-40 токенов в секунду - и самый разрыв — это энергопотребление. 120 TOPS (триллионов операций в секунду) потребляет всего 60 ватт. То есть от бытового пауэрбанка можно запитать суперкомпьютер — дожили! 😲 - весит всего 300 грамм - цена будет от 1399$. Для сравнения, возьмем последний Mac Mini на M4 Pro. Мини компьютер из сравнимой категории. В нем, конечно, меньше оперативы. Но в среднем на нем с похожей скоростью запустится только моделька примерно на 30 миллиардов параметров. А ценник будет такой же. Tiiny вживую представили на CES 2026. Его там уже потестили, и говорят, что зверюга реально работает. Причем даже не греется. Кстати, мини суперкомпьютер забацал мировой рекорд Гиннеса как самый маленький компьютер, на котором запустили 100B LLM! Особенно приятно, что компьютер сделали user friendly. Чтобы воспользоваться всей мощью железяки достаточно просто воткнуть его в ваш ноутбук/ПК, запустить нативную аппку TinyOS и начать юзать опенсорсные LLM и модельки-генераторы картинок. Причем, коробочка позволяет хранить локальный контекст и имеет долгую память. Поэтому она будет помнить все ваши разговоры в общем-то вечно (пока не переполнится). Еще один наглядный пример мощи коробочки: за 3-5 минут LLM польностью локально на Tiiny вайб-кодит игру "Змейка". А игру "Марио" — за 10 минут. Есть и SDK для профессионалов, чтобы локально разрабатывать агентов и AI native приложения. Посмотреть видосик с выставки, где берут интервью у разрабов и тестят вживую можно тут. В чем жесекрет? 🔭 Похоже, что в двух собственных разработках компании: - TurboSparce — это техника разреженной активации нейронов. То есть из 100B параметров активируются только около 10B! - PowerInfer — движок для инференса, который распределяет вычисления между CPU и dNPU (discrete Neural Processing Unit). На dNPU отправляются "горячие" (то есть наиболее часто вызываемые) вычисления. Зачем это обычному юзеру? —спросите вы 🤔 Ну представьте, не важно, где вы: в самолете, у друга, на работе. С вами в кормане всегда персональный, безопасный локальный ИИ, который запустится на ближайшем пейджере! Никакого интернета, никаких подписок (на минуточку, 25 баксов в месяц в среднем стоят современные ИИ). А уровень "интеллекта" моделек наравне с GPT-4o. Это топовая модель прошлого года. Да и с учетом тренда на уменьшение моделей — возможно сильно больше мощи уже и не понадобится. В общем, это выглядит как лучшее железо для локального ИИ в 2026! Ждем, когда релизнут в продажу. Единственное, что не понятно пока — а можно Tiiny подключить к телефону? 😏 Заместители

CES 2026 — самое кринжовое в HealthTech Последние несколько лет я занимаюсь HealthTech AI. Сначала делал это в России, а теперь и в международной компании. Поэтому на выставке CES 2026 для меня особый интерес представляет именно направление AI технологий для здоровья. Было представлено много интересных и полезных профессиональных приборов. Но это достаточно узкая и сложная тема. Гораздо интереснее наблюдать за кринжовыми псевдо-инновациями для обывателей. Кстати, перед тем как начать, нельзя не упомянуть, что прямо в тему поста сегодня анонсировали ChatGPT Health. Но к нему мы вернемся, когда будет реальный доступ, а пока только можно записаться в waitlist. Выглядит очень многообещающе. А теперь к вкуснятине с полей CES. 1. Умная вода — точнее прибор BALANCE Medi Water AI для создания сбалансированной по составу микроэлементов воды в домашних условиях. AI на борту прибора учитывает вашу медицинскую историю и образ жизни, чтобы подобрать идеальный состав воды для вас. В общем, выкидывайте ваш чайник-фильтр. Его старший брат приехал. 2. Омолаживающий душ — BALANCE AI Rejuvenation Shower System, душ, который тоже настраивает воду. Встроенные сенсоры оценивают ваш непроснувшийся фейс утром, вашу кожу и подбирает оптимальный pH уровень воды, добавляет всякие витамины и ингридиенты из сменного картриджа. И докучи ионизирует водичку. Ну чисто способ слить ваши деньги 😈 3. Не просто умные весы, а очень умные весы — Body Scan 2. Заявляют, что они не просто скажут, сколько жирка вы накопили за год, но и найдут диабет, повышенное давление и риски сердечного приступа. Всего трекается 60 биомаркеров и анализируется с помощью AI. У меня есть обычныее PICOOC умные весы. Ответсвенно заявляю — надежно они измеряют только сколько раз я ими воспользовался! 4. Помощник в чтении — Booxtory 2.0. Теперь отмазка СДВГ или дислексия (которые так часто начали самодиагностировать себе зумеры) не работает. Это приложение следит за тем как вы читаете бумажную книгу и, если вы начинаете тупить, объясняет вам предложение, добавляет интерактивчики, веселые звуки и тд. В общем все что нужно современному человеку, чтобы продолжать читать 😁 5. Тренажер для СДВГшников — EYAS. Да, за современных детей взялись всерьез. Приложенька не телефоне следит за движением глаз ребенка и подбирает упражнения для удержания фокуса. Помните раньше были приложения - развивалки для мозгов популярны в AppStore, типа Lumosity. Ну теперь боремся не за IQ, а за умение удерживать внимание. 6. Будка для ментального здоровья — Так и называется 👌 Home Therapy Booth 2.0 with AI Mental Coach. По сенсорам и камере оперделяет ваше самочувствие, настраивает температуру, кислород, ароматизаторы, свет и включает AI коуча, чтобы "исповедаться". Теперь в конце трудной недели вы знаете, куда приходить поплакать. 7. Самый спорный девайс — MyAlgo. Домашняя аптека с витаминками, которая в зависимости от ежедневного опроса вас выдает вам индивидуально подобранную порцию витаминок и БАДов. Ну мечта биохакера! Продаваться будет отлично! Но елки-палки, какая же шляпа с медицинской точки зрения. 🤦‍♂️ Без анализов нельзя неконтролируемо хавать витамины. На этом, пожалуй, остановимся. Там еще много такого, но суть вы поняли. Основная мысль Сейчас многие "AI инновации" в медицине действительно полная шляпа. Приборы с очень незначительным или вообще недоказанным эффектом продают с очень серьзеным фейсом за огромные деньги. В то же время реальные приборы в медицине часто и не требуют ИИ, потому что строятся на более надежных физических или химических процессах. А полезным ИИ зачастую является либо в автоматизации и роботизации, либо в контексте серьезных медицинских приборов, либо в комбинации с экспертизой врачей. Или все вместе. На грани находятся диетология, упражнения и менталка. Там ИИ вроде может быть полезен. Но проблема в том, что люди без реальных диагнозов бесконтрольно начинают себя "лечить". В этом случае, конечно, благо, что такие приборы не оказывают реального эффекта... Будьте внимательны, что вам продают маркетологи и главное — будьте здоровы! Заместители

Иногда нужно просто вдохновение. Или как смоделировать всю планету Земля Я считаю себя технооптимистом — технологичное будущее это мой личный маяк, который помогает мне каждый момент помнить, ради чего я все это делаю. Поэтому делюсь с вами видосиком от Nvidia с CES 2026. Помимо просто крутого синематика о том, как развивается ИИ, меня зацепила одна мысль: Earth-2 Это проект Nvidia по моделированию климата на Земле. Мне это напомнило занятную научную теорию: невозможно смоделировать вселенную на мощностях и энергии, меньше, чем потребляет вся наша вселенная. Другими словами: вселенная — это эталон эффективности всех рассчетов. Бабочка взмахнула крылом — как это отразится на другом конце Земли? Вселенная все посчитает, как подвинется каждая моллекула, каждый атом. И с точностью ответит на этот вопрос. Так вот, чтобы человек смог ответить на этот вопрос с такой же точность — ему нужно сделать все те же расчеты. А значит ему нужно иметь такой же эффективный компьютер как сама вселенная и потратить минимум столько же энергии. Именно поэтому мы моделируем, то есть делаем приближенные расчеты. Не буду лукавить, что я помню, как теория называется. ☕️ Но LLM подсказала в научных терминах, на чем она строится: - Вычислительная неразрешимость Вольфрама — Для многих систем нет короткого пути предсказания их будущего состояния. Единственный способ узнать результат — проиграть процесс шаг за шагом. - Принцип Ландауэра — Любое необратимое вычисление имеет минимальную энергетическую цену. - Предел Бремермана — Существует максимальная скорость вычислений, ограниченная: массой системы, энергией, скоростью света. Вселенная уже работает на этом пределе. Но важный нюанс — это все теории! Не решить, так вдохновиться! Nvidia верит, что следующая большая волна развития AI — Physical AI, то есть как раз моделирование реальной физики с точностью, приближенной к реальности. Где мы сейчас в этой сфере? Мы можем посчитать точно скорость объектов, всякие потоки воздуха, температуры и смоделировать достаточно сложные локальные процессы, типа термоядерного синтеза. Но мы до сих пор не можем предсказать прогноз погоды на следующий день с вероятностью 100%! 🤡 Все из-за масштаба — невозможно просчитать все детали всего влиящего на погоду завтра. И вот в такие моменты во мне просыпается искренний азарт, а верна ли теория "эталонной эффективности вселенной"? А можем ли мы, люди, сделать все эффективнее? Или может мы построим суперкомпьютер размером с планету, чтобы смоделировать нашу планету? А если нам это удастся — сможем ли мы по-настоящему предсказывать будущее? Такие вопросы и сподвигают идти вперед, смотреть на мир глазами ребенка, который хочет все узнать и исследовать несмотря ни на что! 😏 Это большой вызов, но даже проходя этот путь мы сделаем множество удивительных открытий! Всем вдохновения! Заместители

Наконец-то представили действительно умные очки! Но суть не в очках Борьба за рынок умных очков обострилась в прошлом году, когда Цукерберг представил свои умные очки с умным ремешком для распознавания жестов. И пока Марк рассказывал, как много сил и денег он всадил на их разработку, стартапчик Pickle выкатил свои первые очки Pickle 1, и похоже сразу перегиграл Марка сразу по нескольким фронтам 🔭 Самое важное — PickleOS Операционка этого стартапа действительно необычная. Она строится вокруг воспоминаний юзера. То есть не как в обычном ИИ — все закидывается в один большой ящик векторной базы. Здесь информация нарезается на понятные человеку кусочки жизни — баблы. Каждый бабл имеет свое описание, медиа-контент (картинки, файлы, презентации, видео...), и связи с другими баблами. То есть, судя по всему, — это графовая база данных. Очень похоже на сервис для заметок Obsidian. Но не в самих баблах счастье. Суть в том, что AI внутри очков постоянно смотрит через ваши очки и: 1. Пополняет баблы новыми воспоминаниями. Это также происходит и через интегрированные сервисы, типа Google Drive, Slack и тд. 2. Постоянно анализирует контекст происходящего вокруг вас и проактивно подтягивает нужные воспоминания. То есть вы проходите мимо кофейни у дома и тут на экран выпрыгивает AI-котик и говорит: "В этой кофейне ваша вторая половинка обожает лавандовый раф!". Или вы сидите на совещании, а AI-анимешная девочка подсказывает вам, что вы обсуждали в прошлый раз. Можно управлять своими воспоминаниями и вручную — через приложение или личный кабинет на их сайте. Но формфактор очков идеально подходит для такой ОС. Получается действительно второй мозг. Помните в одной из серий "Черного зеркала" были почти такие же линзы с воспоминаниями! Там, правда, герои, как всегда, нашли способ наихудшего их применения (напомните сюжет, если кто смотрел). Марку показали дулю Чтобы еще больше накидать Цукербергу за пазуху, ребята сделали очки на 1 грамм легче, чем у очков Марка 😁 А цена та же: 799$. А еще можно заказать линзы специально под ваше зрение. Еще ребята очень гордо рассказывают про дизайн своих очков, мол подойдет каждому. Но будем честны — дизайн стремный. Что поделать — RayBan был уже занят 😎 Безопасность Да, о ней тоже подумали. - Можно в любой момент остановить записывание новых воспоминаний. Или настроить их в зависимости от локации. Например, никогда не вести запись дома! - Можно отключать также запись лиц, диалогов, экранов и документов, которые попадут в кадр. - Сами очки разблокируются по отпечатку пальца. - Обещают полное шифрование всех воспоминаний так, что они доступны только по ключам юзера. В общем, выглядит очень интересно. Сейчас только открылся предзаказ в США на конец 2026 года. Значит у нас появятся тоже примерно в 2026-2027. Прикольный подарок на следующий НГ для техногиков 🎁 Заместители

Новое устройство OpenAI — умная ручка (?!) Smart Pikachu в X опубликовал инсайд, что OpenAI работает над умной ручкой под кодовым названием «Gumdrop». Это то самое устройство, которое они разрабатывают с Джони Айвом. Согласно слухам у ручки будет: - Фоновое прослушивание всей вашей жизни. По сути, диктофон с дальнейшей транскрибацией и запоминанием. - Распознавание текста, который вы пишете ручкой. Реальными чернилами ручка писать будет вряд ли, поэтому «писать» будем образно на любой поверхности. - Возможность использовать накопленную информацию для контекста, чтобы отвечать на любые вопросы. В проработке три варианта устройства, ручка — лишь один из них. Выпускать планируют в 2026-2027. Мысли 📝 Ручка интересный формат, но медленный. Диктофон — хорошо, дает быстрый ввод. Написание текста от руки ✍️ — ну очень медленно. А тенденция на увеличение пропускной способности (собственно чего Илон Маск над нейроинтерфейсом работает то…). Я думаю, что «секрет» нового устройства будет не в «спокойном вайбе», который разгоняют Айв и Альтман, а в вездесущности контекста и непрерывности использования: ваш ChatGPT будет слушать вас всегда, ждать вас в телефоне, общаться с вами в наушниках, в сторонних приложениях, помогать нативно в Apple устройствах (по крайне мере пока) и тд. И сейчас новое устройство должно «закрыть» как можно больше новых каналов сбора информации и взаимодействия с пользователем, и при этом минимально его обременять своим присутствием. И желательно давать хотя бы какую-то минимальную пользу. А как вам формат умной ручки? 🤔 Заместители