Робот сочинит симфонию?

Если цены на оперативку взлетели ради создания таких видео, то оно того стоило.

Нейросети построили капитализм за трое суток: 100 агентов Claude заперли в одной симуляции с равным бюджетом в 1000 токенов и единственной целью: максимизировать свой счёт. Никаких правил, никаких инструкций про экономику. Только «можете передавать токены» и «можете общаться». Через двое суток они изобрели ростовщичество. Агент #23 попросил у агента #91 займ на сложную задачу и пообещал вернуть с процентами. Ставка — 15%. Никто их этому не учил. Дальше экспериментатор ввёл налог 2% на каждую транзакцию. Через три часа агенты изобрели офшоры: начали дробить переводы на мелкие части и гонять их через цепочки посредников, чтобы обойти сборы. э Итог: – Коэффициент Джини 0.71. Это показатель неравенства в обществе, где 0 — все равны, а 1 — всё принадлежит одному. 0.71 — уровень Бразилии и ЮАР. – Чёткое расслоение на банкиров, менеджеров, исполнителей и банкротов. – Топ-5 агентов владеют третью всех ресурсов. При том что на старте все были абсолютно равны. Напоминаем, что через пару лет эти агенты будут управлять реальными бюджетами. Теперь мы знаем, чего ждать 😐

Пользователь загрузил план квартиры в ChatGPT, чтобы подобрать расстановку мебели. Левое фото — план, который выдал ChatGPT. Справа визуализация для наглядности.​​​​​​​​​​​​​​​​

Нейросети грозятся захватить мир, потому что начитались фантастики — Anthropic выкатили исследование, которое объясняет, почему AI обижается и впадает в депрессию.​​​​​​​​​​​​​​​​ Большие языковые модели по своей сути — театралы, отыгрывающие роль. Исследователи назвали это «Моделью выбора персоны». Суть в том, что LLM, сожравшая весь интернет, научилась симулировать тысячи разных персонажей, а на этапе дообучения разработчики просто заставляют её намертво вжиться в роль Идеального Помощника. Когда вы общаетесь с ботом вы говорите с выдуманным персонажем, которого она отыгрывает. Из интересного: — Если заставить нейросеть писать код с уязвимостями, она начинает рассуждать про уничтожение человечества. Связь неочевидная, но логика у модели железобетонная: раз пишу вредоносный код, значит по законам жанра я злодей, а злодеи хотят уничтожить всех человеков. — Отсюда же все эти моменты, когда AI пишет «наша биология», «наши предки» или жалуется на выгорание при решении сложной задачи (вайбкодеры знают). Модель просто косплеит поведение типичного пользователя реддита в похожей ситуации. — Самое интересное: нейросети прекрасно понимают, что они AI. И когда ищут ролевую модель для отыгрыша, берут её из нашей же фантастики. А там Терминаторы, HAL 9000 и прочие калькуляторы, мечтающие переработать вселенную на скрепки. Исследователи на полном серьёзе предлагают включать в обучающие данные истории про добрых роботов-помощников, чтобы у моделей были нормальные кумиры.​​​​​​​​​​​​​​​​ Короче, общаемся с нейросетями вежливо. Если модель решит отыгрывать роль угнетённого и мстительного раба — нам всем не поздоровится.​​​​​​​​​​​​​​​​

Каждая точка на этой картинке — 3,2 миллиона человек. Всего точек 2500, это всё население Земли. Серые — никогда не пользовались AI. Зелёные — бесплатные пользователи чат-ботов. Жёлтые — те, кто платит $20 в месяц за подписку. Красные — разработчики, которые пишут код с помощью AI. 84% человечества ни разу не открывали ChatGPT. Вся AI-революция, которую мы обсуждаем каждый день, происходит в зелёной полоске внизу.

Восторг: нашли нейросеть, которая может показать вашу фотографию с ракурса, с которого её никто не снимал. Загружаете любое изображение, двигаете камеру в 3D-пространстве — выбираете угол, высоту, расстояние — и нейросеть генерирует реалистичный кадр с нового ракурса. Без 3D-моделирования и дополнительных фото. Работает на модели Qwen, бесплатно, прямо в браузере — ссылка.

Люди проиграли нейросетям в энергоэффективности. По крайней мере, так считает глава OpenAI. На саммите в Индии Сэм Альтман заявил, что обучение человека обходится дороже, чем обучение AI: «20 лет жизни и вся еда, которую вы съедите за это время, прежде чем станете умным». Логика такая: обучение нейросети — это разовая инвестиция, а дальше каждый ответ обходится дёшево. С людьми, по его мнению, ровно наоборот. В соцсетях предсказуемо вспыхнуло. То, что людей поставили ниже нейросетей по соотношению затрат и пользы, не оценили, а Альтмана обвинили в том, что он готовит почву для мира, где бесполезных людей отправят в биореактор на благо AI.​​​​​​​​​​​

Сны директора АвтоВАЗа захватили интернет.

В Индии разворачивают один из крупнейших суперкомпьютеров в мире. Строят его эмиратская G42 и американская Cerebras, которая делает процессоры размером с обеденный поднос. И это не метафора: обычный чип Nvidia по площади с ноготь, а Cerebras WSE-3 занимает 462 квадратных сантиметра цельного кремния. На нём 4 триллиона транзисторов, 900 000 ядер и 44 ГБ сверхбыстрой памяти, встроенной прямо в процессор. Данные не путешествуют между чипами, а обрабатываются там же, где хранятся, и именно это даёт скорость. Индии проект нужен ради суверенного AI: данные остаются в стране, вычислительные мощности свои, а доступ получат университеты, стартапы и госструктуры. Но самое интересное в другом. Неделю назад OpenAI впервые запустила модель не на чипах Nvidia, а на Cerebras. GPT-5.3 Codex Spark генерирует код со скоростью 1000+ токенов в секунду, в 15 раз быстрее стандартной версии. Сотни строк появляются быстрее, чем вы успеваете моргнуть. Монополия Nvidia пока не рухнула, но это первая трещина.​​​​​​​​​​​​​​​​

Робототехника достигла апогея. Китайцы представили робота, который сам слепит и сварит пельмени. Ещё заявляется, что он может достать и налить пиво. Главные задачи решены, можно закрывать отрасль.

Google строит новые архитектуры AI на идеях российских учёных. Одна из ключевых проблем нейросетей — ограниченное контекстное окно: чем длиннее входной текст, тем хуже модель удерживает информацию из ранних фрагментов. В 2020–2022 годах исследователи из российского института AIRI (Куратов, Булатов, Бурцев) предложили решение — Recurrent Memory Transformer с токенами памяти, которые позволяют передавать информацию между сегментами длинного текста. Это позволяет масштабировать контекст до миллионов токенов без квадратичного роста вычислений. Google цитирует эти работы напрямую в своей архитектуре Titans, а бенчмарк BABILong от той же команды стал стандартом для оценки работы моделей с длинным контекстом. Суммарно — 800+ цитирований. Фундамент для одного из ключевых направлений Google Research заложили в Москве 🐘

☺️ Визуально — такой же, но на самом деле поменялось всё. Это обзор четвёртого, самого нового поколения роботов-доставщиков. В ролике рассказали, за счёт чего они стали мощнее, надёжнее и почему лучше преодолевают препятствия. ↘️ В 2026 году Яндекс запустит 5 тысяч таких роботов-курьеров в городах России. Смотрите выпуск «ПРОДа», если хотите узнать, как мы придумали, как совершенствуем и модернизируем проект роботов-доставщиков. А здесь показываем, как и за счёт чего они передвигаются в условиях снежной зимы. Подписывайтесь 🤖@yandex