Семён: Нейросети в каждый дом

#humor

Мужики, узнали?

Зачем каналу про ИИ читать стратега с 20-летним опытом? Часто спрашивают: «ИИ заменит людей или нет?». Моя коллега, Милана Сосина, в своём посте разбирает этот миф на реальных кейсах. Оказывается, дело не в технологии, а в том, как вы построили бизнес. Можно масштабироваться на 50 млн пользователей командой из 30 человек (как ИИ-сервис Gamma). А можно быть компанией-единорогом, где за «искусственным интеллектом» скрывается 700 живых сотрудников — и это тоже стратегия. Часто "индийская") И там, и там деньги. Вопрос только в том, на чём вы строите свою модель. Милана как раз сейчас возглавляет блок цифровой трансформации с фокусом на ИИ в многопрофильной группе компаний. А до этого провела 20+ лет в топ-менеджменте: от ритейла до наукоемкого производства, через госуправление, образование и строительство. Самое ценное для меня в её блоге — взгляд. Без официоза и пафоса. Она не пересказывает новости, а достаёт из них суть. Она умеет видеть широко, но говорит легко, коротко и по делу. И да, с эстетикой! Если вам надоели советы «попробуй новый промпт ChatGPT» и хочется понимать, как ИИ реально вшивается в стратегию разных отраслей — вам к Милане.

🍔ИИ-предприниматели: кто заработал $49 000 на фудтраке, а кто завис в бесконечном цикле Представьте: вы даёте дюжине ИИ-моделей по $2000, фудтрак и 30 дней, чтобы разбогатеть. Именно так выглядит FoodTruck Bench — симулятор реального бизнеса, где нейросети примеряют роль уличных торговцев. 🥇Лучший ресторатор — Claude Opus 4.6 Модель не просто выжила — она превратила $2000 в $49 000 прибыли. Секрет: дорогое меню (куриные крылышки по $16 за порцию), почти нулевые отходы ($1.72 за месяц) и никаких кредитов. 🥈Серебро у GPT-5.2 — $28 000 🚫Самый принципиальный — GLM-5 Модель просто отказалась участвовать. Один из наблюдателей пошутил: «Потерять 0% — это лучше, чем результаты 8 из 12». 🤷 🔄Самый нерешительный — Gemini 3 Flash Thinking Она вошла в бесконечный цикл выбора локации, меню и цен. Простояла так все 30 дней с пустой кассой. 📊Что выявил тест?Короткие итоги: — Сильный ИИ умеет строить стратегию, управлять запасами и ценообразованием. — Слабое место — риск-менеджмент и долги. — Некоторые модели просто «ломаются» под давлением реальных решений. 👉 Хотите проверить, сможете ли вы обыграть ИИ? Вот симулятор для людей: сыграть в FoodTruck Bench А вот таблица лидеров с результатами моделей. ❓ Вы бы доверили ИИ свой фудтрак? Или пока предпочтёте сами жарить бургеры? https://t.me/semasci

🤝Hugging Face поглотил команду llama.cpp: что это значит для нас? Если вы хоть раз запускали нейросетку на своём компьютере (не в облаке), вы почти наверняка пользовались llama.cpp. Это легендарная библиотека, которая позволяет крутить большие языковые модели даже на процессоре, без дорогих видеокарт — от Raspberry Pi до рабочего ноутбука. Теперь создатели llama.cpp (команда ggml.ai) присоединяются к Hugging Face. И это отличная новость для всех, кто ценит локальный ИИ. Что изменится для нас? ✅ Проект остаётся открытым и продолжит развиваться теми же людьми. ✅ Интеграция с библиотекой transformers станет бесшовной — можно будет запускать модели с Hugging Face буквально в одну команду. ✅ Разработчики получат стабильное финансирование и смогут уделять больше времени улучшению, а не поиску донатов. Простыми словами: локальный ИИ станет ещё доступнее и удобнее. Новые архитектуры моделей будут поддерживаться быстрее, а пользоваться llama.cpp станет проще благодаря тесной связке с экосистемой Hugging Face. Для нас, читателей канала, это значит, что эксперименты с ИИ на своём «железе» будут только развиваться. Спасибо команде за работу и Hugging Face — за поддержку опенсорса 🤗 Анонс. https://t.me/semasci пс. Классная картинка от chatgpt?)

🤖Конец эпохи чат-ботов: ИИ учится делать, а не просто болтать Переход создателя вирусного OpenClaw в OpenAI — это не рядовая кадровая новость, а маркер смены эпохи. Теперь ставка делается на ИИ-агентов, которые работают по модели «поручение — исполнение», а не «вопрос — ответ». 🚀Почему именно OpenClaw взорвал рынок? Несколько факторов: Он не просто генерировал текст, а реально действовал: писал и запускал код, управлял ПК и интегрировался с приложениями. Именно эту «связку ума и рук» теперь будут упаковывать в массовый продукт . А что насчёт других? В 2025 году было много громких имён: Manus (автономный ассистент с асинхронным выполнением), iMini (точная генерация и редактирование изображений), интеграции с экосистемой Google показывала Gemini 3. От Claude и ChatGPT тоже пару новостей было. Manus даже успели купить с потрохами за миллиарды, а iMini показывала впечатляющую работу с визуалом . Но почему рынок взорвал именно OpenClaw? Почему Manus и подобные не смогли повторить успех OpenClaw? 1. Технические ограничения и "бета-синдром". Manus страдала от перегруженности серверов ("Server busy"), ограничений длины контекста и багов (пустые ZIP-файлы при выгрузке) . OpenClaw же с самого начала предлагал локальное выполнение и реальную "бесшабашную" свободу действий. 2. Проблемы внедрения. Даже крутые агенты спотыкались о суровую реальность enterprise-инфраструктуры: нужно было подключаться к корпоративным данным, управлять доступом и соблюдать compliance . OpenClaw с его открытостью позволил разработчикам копаться в коде и адаптировать его под себя. 3. "Китайский фактор". Manus, родившись в Китае, быстро столкнулась с регуляторными барьерами при попытке продажи американской Meta, что привело к остановке сервиса для пользователей из материкового Китая и неопределенности . 🔥 Главный конфликт на 2026 год OpenAI покупает гениальный продакшн, но встаёт на пути у «безбашенности». OpenClaw стал вирусным именно из-за отсутствия тормозов, в то время как корпорации нужна «безопасная версия» таких агентов. Битва за этот баланс — главная интрига года. 💡 Вывод Конкуренция смещается от качества текста и сгенеренной картинки к качеству исполнения. Бизнесу теперь придется думать не о том, как внедрить чат-бота, а как перестроить всю инфраструктуру под агентов, которым можно доверить клавиатуру. #AI#Agents#OpenAI#OpenClaw#Manus#Парадигма https://t.me/semasci

Самый наглядный пример развития искусственного интеллекта

Завершим день ИИ 🤖 видео про ИБшного ИИ-агента (скорее агентов). В 2026-м будет много такого. #ии #soc #видео

Завершим день ИИ 🤖 видео про ИБшного ИИ-агента (скорее агентов). В 2026-м будет много такого. #ии#soc#видео

ИИ находит уязвимости там, где обычные сканеры годами «вылизывали» код. И это меняет правила игры. Один из крупнейших специалистов в кибербезопасности, Алексей Лукацкий, делится наблюдением: Anthropic и OpenAI признали, что их новые модели (Claude Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex) перешли некую грань. Они больше не просто генерируют текст. Они читают историю коммитов, находят слепые зоны в коде и сами пишут эксплойты. Anthropic уже нашла 500+ критических багов в проектах, которые годами проверяли стандартными средствами, но ничего не могли найти. Главный вывод не в цифрах, а в смене парадигмы: 1. Скорость. 90-дневное окно на исправление уязвимостей может исчезнуть. Если ИИ находит баг за час, у команд просто нет традиционного запаса времени. 2. Испуг создателей. И Anthropic, и OpenAI вводят «Lockdown Mode» и режимы верификации личности. Они честно признаются: «Мы не знаем, пересекли ли мы черту, но будем действовать так, будто пересекли». 3. Главный вопрос. Обычных пользователей отключают от «кибер-функций». Но кто получит «лицензию на отстрел»? Кому дадут полную мощь этих моделей? Раньше нас защищали от ИИ аргументом «модель еще слабая». Теперь нас защищают от ИИ... сами создатели ИИ, потому что модель стала слишком сильной. #infosec#AI#кибербезопасность#уязвимости#тенденции https://t.me/semasci

Пугающая маневренность нового Atlas: — 56 степеней свободы; — грузоподъёмность до 50 кг; — высокая подвижность и гибкость суставов; — не боится ни воды, ни жары, ни холода; — быстро бегает, прыгает, лазает; — самостоятельно идёт на зарядку и может поменять…