Искусственный интеллект. Высокие технологии

27 April 2026 15:46

✔️ Хватит писать промпты. Профи Claude уже так не работают

Большинство до сих пор общается с Claude как с поисковиком: длинный запрос, шаблонный ответ, потом ещё три просьбы «перепиши лучше».

Но те, кто работает с Claude каждый день, давно делают иначе.

Они один раз тратят 30 минут на настройку, а потом получают сильный результат коротким сообщением.

Вот на чём это держится.

1. Opus 4.7 + Extended Thinking

Это база. Без сильной модели и режима размышления перед ответом всё остальное работает слабее.

2. Файлы вместо промптов

Один voice.md с вашим стилем и один rules.md с правилами заменяют десятки шаблонов.

В чате достаточно написать: «прочитай мою папку и сделай». Claude сам подтянет контекст.

3. AskUserQuestion вместо угадайки

Если задача мутная, Claude сам задаёт уточняющие вопросы в виде кликабельной формы.

Меньше догадок. Больше попаданий с первого раза.

4. Стиль через запреты

«Пиши коротко» - слишком абстрактно.

«Без воды, без канцелярита, без клише, без буллетов» - уже конкретно.

Вкус определяется ограничениями.

5. Глобальные инструкции

Settings → Cowork → Global Instructions

Прописываете правила один раз, и Claude применяет их в каждом новом чате автоматически.

6. Три папки

about-me
anti-ai-writing-style
my-company

Claude видит только нужный контекст и не отвлекается на лишнее.

7. Connectors

Slack, Google Drive, Notion, Gamma и другие инструменты.

Claude перестаёт быть чат-окном и начинает работать внутри вашей среды: без копипаста, скриншотов и ручного переноса данных.

Главная мысль простая: промпт-инжиниринг как ремесло устарел.

Современному Claude нужны не километровые формулировки, а среда: сильная модель, файлы с контекстом, правила в настройках и доступ к данным.

Тогда короткое сообщение работает лучше, потому что вся подготовка уже сделана.

https://www.youtube.com/shorts/VPRsOqGbpSQ

Искусственный интеллект. Высокие технологии

26 April 2026 09:33

🏆 Google вкинул $40 млрд в своего главного врага: зачем Alphabet кормит Anthropic

Новость, от которой у аналитиков задёргался глаз: Alphabet, материнская компания Google, докидывает в Anthropic ещё до 40 миллиардов долларов и обещает выделить как минимум 5 ГВт вычислительных мощностей. Для понимания масштаба: такой энергии хватит, чтобы запитать примерно 2,75 миллиона домов. Всё это на фоне того, что капитализация Alphabet официально перевалила за 4 триллиона долларов.

Парадокс в том, что Google вкладывается в самого прямого своего конкурента. У Google есть Gemini, своя инфраструктура, свой стек, свои исследователи уровня DeepMind. Anthropic делает Claude, который во многих корпоративных кейсах буквально откусывает у Gemini рынок. И вот теперь главный конкурент по сути финансирует разработку моделей, которые будут конкурировать с его собственными.

На самом деле логика тут вполне трезвая. Когда у тебя капитализация 4 триллиона, ты перестаёшь играть в одну ставку и начинаешь играть на всём столе сразу. Alphabet хочет выиграть гонку ИИ при любом раскладе. Если Gemini станет лидером, отлично. Если лидером станет Claude, тоже неплохо: Anthropic основной потребитель облака Google Cloud и заказчик TPU нового поколения. Деньги, отгруженные Anthropic, во многом возвращаются обратно в виде платежей за вычисления.

Отдельно стоит отметить, что Anthropic исторически позиционировался как компания, которая делает безопасный ИИ и старается держаться подальше от крупных бигтехов. После сделки с Amazon на десятки миллиардов и нынешнего вливания от Google говорить о независимости уже сложно. Это не упрёк, это новая реальность: фронтирные модели стоят столько, что без партнёрства с гиперскейлером они просто не выживают.

Вопрос в том, увидим ли мы повторение истории Microsoft и OpenAI, когда инвестор в какой-то момент оказался в неудобной позиции, или Google на этот раз просчитал контракт жёстче. Учитывая, что у Alphabet под рукой и Gemini, и DeepMind, и TPU, и собственный гиперскейл, шансов остаться в выигрыше у них объективно больше.

https://x.com/KobeissiLetter

Искусственный интеллект. Высокие технологии

24 April 2026 07:27

🚀 DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года.

Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.

Пока Запад празднует релизы с пафосными стримами, китайцы из DeepSeek сегодня утром просто выложили в Hugging Face две открытые модели и пошли пить чай. А теперь весь твиттер пытается осознать, что произошло. V4-Pro на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных и V4-Flash на 284 миллиарда с 13 активными. Обе открытые, обе с миллионом контекста по дефолту, обе уже доступны через API и на chat.deepseek.com.

Главная фишка даже не в размере, а в том, что DeepSeek пересобрали внимание. Они запихнули в модель токенную компрессию и свою DeepSeek Sparse Attention, за счёт чего длинный контекст стал буквально дешёвым.

Не «технически возможным за пять долларов за запрос», как у конкурентов, а реально дешёвым. 1М теперь стандарт во всех официальных сервисах, а не премиум-опция за отдельную плату.

По цифрам V4-Pro претендует на открытый SOTA в агентном кодинге, тащит математику и STEM и в общих знаниях уступает только Gemini 3.1 Pro. Flash-версия идёт следом почти вплотную по ризонингу и ровно держит планку Pro на простых агентных задачах, но с меньшей задержкой и смешным прайсом.

Отдельно интересно, что API теперь поддерживает и формат OpenAI ChatCompletions, и Anthropic, с переключением между Thinking и Non-Thinking режимами. Старые deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026, так что у команд есть три месяца на миграцию.

И конечно, DeepSeek не забыли ткнуть Anthropic в бок: в треде прямо написано, что V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code, OpenClaw и OpenCode». То есть пока у Anthropic вчера был пост-мортем про сломанный харнесс, DeepSeek сегодня предлагает подменить им модель и сэкономить.

Антропии и ОпенАи будут делать вид, что ничего не случилось, но стоимость миллиона токенов контекста только что стала суперлешевой, и от это уже не отмотаешь.

В релизе есть упоминания - «950 supernodes» это отсылка к Huawei Atlas 950 SuperPoD, новой инференс-инфраструктуре Huawei на чипах Ascend. DeepSeek говорят, что во второй половине 2026 года, когда эти суперноды запустят в масштабе, цена Pro заметно упадёт. То есть они планируют гонять инференс не на Nvidia, а на китайском железе Huawei.

Тариф Pro стоит $0.145 за вход и $3.48 за выход на миллион токенов.

Flash - $0.028 за вход и $0.28 за выход, что делает его неверятно дешевым для модели, которая заявляет уровень конкуренции с передовыми системами.

📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

@ai_machinelearning_big_data

#DeepSeek

Искусственный интеллект. Высокие технологии

23 April 2026 13:03

Исследователи из MIT воссоздали человеческие мышцы с помощью волокон, управляемых ИИ.

Внутри каждого волокна находится герметичная трубка с электрически заряженной жидкостью и миниатюрный электрический насос.

Когда насос активируется, одна сторона сжимается, а другая расслабляется — точно так же, как работают бицепс и трицепс, когда вы сгибаете руку.

Как это работает:

Насос подаёт электрический заряд в жидкость.
В жидкости появляются ионы, которые тянут её за собой.
Без моторов, без внешних насосов, полностью бесшумно.

Поскольку это именно волокна, они объединяются в пучки, как настоящие мышцы. Сила масштабируется просто добавлением новых нитей.

В демонстрациях эти волокна были достаточно мощными, чтобы сгибать роботизированную руку и поднимать гантель, но при этом достаточно мягкими, чтобы пожать человеку руку.

От протезов до экзоскелетов и промышленных роботов — так выглядит будущее, когда инженеры перестают строить вокруг моторов и начинают копировать биологию.

Source: https://news.mit.edu/2026/new-type-electrically-driven-artificial-muscle-fiber-0409?utm_source=robotnews.therundown.ai&utm_medium=newsletter&utm_campaign=unitree-s-cheapest-humanoid-goes-global

Искусственный интеллект. Высокие технологии

22 April 2026 19:09

🚀 OpenMythos. Впечатление смешанное.

Проект честно помечен как theoretical reconstruction и hypothesis document, автор не выдаёт его за утечку, в README есть дисклеймер про отсутствие связи с Anthropic.

Архитектурные идеи не с потолка: Recurrent-Depth Transformer, MoE с роутингом в духе DeepSeek, Multi-Latent Attention, ACT-халтинг, Universal Transformers - всё это реальные направления из литературы.

Код рабочий, лицензия MIT, есть документация и конфиг через единый dataclass. Для изучения looped-трансформеров это полезная песочница.

Минусы: в посте подаётся как реконструкция Claude Mythos, но Anthropic не публиковала технических деталей Mythos, так что это по сути догадки, а не восстановление. Цифра 4.7K звёзд для автора с историей громких репозиториев мало говорит о качестве, kyegomez известен склонностью к быстрым имплементациям чужих идей с громкими названиями, к заявлениям стоит относиться осторожно.

Фраза «770M параметров догоняют 1.3B трансформер» основана на эксперименте уровня Tiny Shakespeare, экстраполировать на фронтир-модели рано. Бенчмарков в масштабе, сравнимом с реальными LLM, в репо нет.
Итог: любопытный educational-проект и набор гипотез для обсуждения, но не «открытый Mythos». Читать как discussion paper с кодом, а не как воспроизведение модели.

github.com/kyegomez/OpenMythos

Искусственный интеллект. Высокие технологии

22 April 2026 13:01

Google убирает экран из фитнес-трекеров и это не баг, а стратегия

Google готовит новый девайс - Fitbit Air. Без экрана. Вообще.

Это уже не «часы», а сенсор, который просто живёт с тобой и собирает данные 24/7:
HRV, сон, восстановление - всё уходит в приложение, где решает не железо, а AI.

Фактически это ответ на Whoop, но с другим углом: дешевле (~$99), меньше трения, меньше подписочных барьеров.

Инженерный смысл очевиден:
убрали экран → меньше энергопотребление → батарея 10-14+ дней
убрали интерфейс → больше комфорта → можно носить всегда
убрали «ручное взаимодействие» → всё решает модель

Параллельно Google может объединить всё в один слой - Google Health:
единая AI-система, которая интерпретирует твое тело лучше тебя.

Железо уходит в фон.
Интеллект становится продуктом.

И вот это уже не фитнес-гаджет - это персональная модель твоего организма.

source: https://tomsguide.com/wellness/fitness-trackers/forget-the-whoop-5-0-a-screenless-fitbit-air-could-arrive-this-summer-for-just-usd99

https://9to5google.com/2026/04/20/fitbit-air-release-date-price-color-report/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

21 April 2026 13:04

Конец эпохи в Apple
Tim Cook уходит с поста CEO 1 сентября.

Компания сообщила о первой за почти 15 лет смене первого лица компании. С 1 сентября пост генерального директора займёт Джон Тернус, старший вице-президент по аппаратной инженерии.

Он превратил компанию с капитализацией $350 млрд в монстра на $4 трлн.

Его сменит John Ternus - инженер, который реально стоял за созданием iPhone.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

20 April 2026 14:50

« ChatGPT, напиши мне промпт для Claude.»

Искусственный интеллект. Высокие технологии

19 April 2026 12:00

Круто выглядит. Раньше вообще было непонятно, что там происходит.

В мировых соревнованиях по фехтованию собираются внедрить систему визуализации кончика шпаги.

Её разработали в Японии, и она уже использовалась на Олимпиаде в Токио. Система отслеживает движение клинка и показывает его траекторию без каких-либо датчиков или меток.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

19 April 2026 08:55

На фоне своей популярности - Виктория Боня опубликовала ИИ-видео с подписью: «Я предлагаю создать женское сообщество. Орден света. Это то, что сейчас так нужно этому миру, мои божественные Богини!»

Искусственный интеллект. Высокие технологии

18 April 2026 10:02

⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде!

Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»?

Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright.

И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом.

AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker.

На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят.

👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

17 April 2026 13:16

40 репозиториев по 8 категориям. Полный роадмап от математических основ до написания собственного LLM.

С чего начать, если вы полный ноль
ML Roadmap 2026 (github.com/armankhondker/awesome-ai-ml-resources) - полный роадмап от новичка до продвинутого. Рассказывает, что учить и в каком порядке. Первая ссылка в закладки. 22K+ звёзд.
ML for Beginners от Microsoft (github.com/microsoft/ML-For-Beginners) - 12-недельная программа. Классический ML на Scikit-learn без хайпа вокруг нейросетей, только база. 70K+ звёзд.
Generative AI for Beginners от Microsoft (github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners) - 21 урок по созданию реальных приложений: RAG, агенты, function calling. Постоянно обновляется. 85K+ звёзд.
AI Engineering Handbook (github.com/chiphuyen/aie-book) - как индустрия реально строит AI в продакшене. Не академия, а практика от тех, кто шипает. 30K+ звёзд.

Математическая база

Mathematics for Machine Learning (github.com/dair-ai/Mathematics-for-ML) - подборка книг, статей и видео по линейной алгебре, матанализу, теорвер и статистике. От начального до уровня исследователя. 15K+ звёзд.
Stanford CS229 Cheat Sheets (github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning) - сжатые шпаргалки по легендарному курсу Эндрю Нга: supervised, unsupervised, deep learning. Незаменимо на собесах. 18K+ звёзд.
Foundations of ML (github.com/patrickloeber/MLfromscratch) - простые объяснения и визуализации. Для тех, кто хочет сначала понять интуицию, а потом переходить к коду. 30K+ звёзд.
Строим с нуля: самый быстрый способ понять AI
Самый быстрый способ по-настоящему разобраться в AI - строить его самому. Никаких фреймворков, только numpy.

Karpathy's Zero to Hero (github.com/karpathy/nn-zero-to-hero) - легендарный видеокурс Андрея Карпати. Строим нейросеть, бэкпроп и трансформеры с нуля. Если смотреть что-то одно - смотрите это.
LLMs from Scratch (github.com/rasbt/LLMs-from-scratch) - строим GPT-модель шаг за шагом на чистом PyTorch: токенизация, attention, претрейнинг, файнтюнинг. Запускается на обычном ноутбуке. 55K+ звёзд.
nanoGPT (github.com/karpathy/nanoGPT) - минимальная реализация GPT от Карпати. Меньше 600 строк кода. Тренируем небольшой LLM за несколько часов. 40K+ звёзд.
Homemade Machine Learning (github.com/trekhleb/homemade-machine-learning) - популярные ML-алгоритмы реализованы на Python с объяснением математики. Интерактивные Jupyter-ноутбуки. 23K+ звёзд.
ML From Scratch (numpy) (github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch) - всё от линейной регрессии до глубокого обучения только на numpy. Никаких shortcuts. 21K+ звёзд.
Deep Learning: от учебника до практики
MIT Deep Learning Book (deeplearningbook.org) - Гудфеллоу, Бенджио, Курвилль. Учебник, который есть у каждого ML-инженера. Полная онлайн-версия бесплатная.
fast.ai Course (github.com/fastai/fastbook) - практический курс по DL от Джереми Ховарда. Подход top-down: строите реальные модели уже в первый час. Бесплатно.
Papers Reading Roadmap (github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap) - в каком порядке читать статьи по DL, если вы только начинаете. Сэкономит месяцы. 38K+ звёзд.
d2l.ai - Dive into Deep Learning (github.com/d2l-ai/d2l-en) - интерактивная книга с кодом, математикой и дискуссиями. Используется в 500+ университетах. 22K+ звёзд.
LLM и современный AI
LLM Zoomcamp (github.com/DataTalksClub/llm-zoomcamp) - бесплатный 10-недельный курс по построению LLM-приложений в продакшене: RAG, векторный поиск, оценка, мониторинг. 15K+ звёзд.
Awesome LLM Apps (github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps) - запускаемые LLM-проекты: агенты, RAG-пайплайны, голосовые ассистенты, мультимодальные воркфлоу. Учитесь изучая. 35K+ звёзд.
Hugging Face Course (github.com/huggingface/course) - трансформеры, файнтюнинг, NLP. Hands-on с библиотекой, которую реально используют в работе. Бесплатно.
LLM Course (github.com/mlabonne/llm-course) - полный курс с роадмапами, ноутбуками и ресурсами. Обучение, файнтюнинг, RAG, агенты. 50K+ звёзд.
Проекты для портфолио
Теория без практики бесполезна. Вот репозитории с проектами, на которых реально стоит работать.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

16 April 2026 10:56

ИИ, который обещал будущее, начинает получать ответку.

От атак на людей из индустрии до протестов против дата-центров - недовольство ИИ выходит из твиттера в реальный мир.

Накопившееся раздражение, которое прорвало.

Людям обещали упрощение жизни, но по факту многие получили больше неопределённости: работа стала менее стабильной, вход в профессию сложнее, интернет захлёбывается в синтетическом мусоре, а инструменты манипуляции стали доступнее, чем когда-либо.

В центре этого конфликта молодые люди. Они активнее всех используют ИИ и одновременно сильнее всех чувствуют удар: junior-позиции размываются, контент обесценивается, граница между реальным и фейком стирается.

Города начинают сопротивляться дата-центрам не из-за страха перед AGI, а из-за электричества, воды и шума. Люди видят не будущее, а счета за инфраструктуру.

Индустрия продаёт историю про изобилие, а общество живёт в реальности, где ИИ уже используется как инструмент сокращений, мошенничества и давления. Сначала заплатите цену, потом, возможно, получите выгоду.

Если раньше это был технологический хайп, то теперь это социальный конфликт.

fortune.com/2026/04/14/ai-backlash-revolutionary-sam-altman-molotov-cocktails-data-centers/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

15 April 2026 14:54

ИИ-агенты без кода: Yandex B2B Tech запустил бесплатное обучение разработке агентов

Фокус — не на теории, а на практике: обучение построено вокруг лабораторных работ на реальных бизнес-задачах. Пользователи работают в настоящей консоли разработчика и могут собрать первых ИИ-агентов даже без навыков программирования.

Внутри — сценарии, близкие к повседневным задачам: автоматизация отчётности, маркетинговые исследования, аналитика, работа с документами. Результаты лабораторных проверяет встроенный ИИ-помощник — он указывает на ошибки и помогает доработать решение.

Для более продвинутых пользователей есть «кукбуки» — пошаговые инструкции по созданию агентов под конкретные задачи: мониторинг новостей, саммаризация встреч, онбординг и др. Такие решения можно адаптировать под свои процессы.

Также доступны курсы курсы по оценке эффективности ии-продуктов и созданию голосовых агентов, плюс библиотека готовых системных промптов.

В целом это ещё один шаг к тому, чтобы AI-агенты стали массовым инструментом, а не только зоной экспертизы разработчиков.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

14 April 2026 14:39

СЛИВ ВНУТРЯНКИ OPENAI - ВОЙНА С ANTHROPIC ВЫШЛА В ОТКРТУЮ

В сеть утёк внутренний мемо от Denise Dresser, и это уже не корпоративный документ, а полноценный наезд на Anthropic.

Главное обвинение - Anthropic якобы рисует свои $30 млрд run rate, завышая цифры примерно на $8 млрд через агрессивную бухгалтерию. Плюс проблемы с инфраструктурой и нехваткой compute, а весь маркетинг строится на страхе и ограничениях.

Со стороны OpenAI тон максимально жёсткий. Внутри прямо говорят - рынок перегревается, и кто не тянет инфраструктуру, тот выпадет.

Интересный момент - партнёрство с Amazon Web Services уже даёт «шокирующий» спрос от энтерпрайза. При этом признаётся, что связка с Microsoft, наоборот, частично тормозит рост.

Но самое важное - продукты.

OpenAI готовит целую экосистему под замыкание клиентов:

Spud - новая модель
Frontier - агентная платформа
DeployCo - движок для деплоя

Фактически это попытка превратить OpenAI из API-провайдера в полноценную операционную систему для бизнеса.

Рынок AI окончательно перестал быть про модели. Теперь это война экосистем, compute и контроля над разработчиками.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

27 April 2026 11:00

Kinetix AI показала тизер KAI - нового гуманоидного робота.

Его оснастили 36 степенями свободы, что больше, чем у любой предыдущей модели, гибридной ловкой кистью и 18 000 сенсорами, встроенными в мягкое и гибкое тело. Компания позиционирует KAI как самую человекоподобную роботизированную систему на сегодняшний день.

Каждый день мы становимся чуть ближе к настоящим гуманоидным роботам.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

25 April 2026 11:43

⚡️ Вместо того чтобы сегодня вечером смотреть сериалы, потрать день на прокачку Claude.

Claude 101:
http://claude101.com

→ Уровень 1 - 24 минуты: база

Claude для новичков:
https://ruben.substack.com/p/claude-for-dummies

Настройка Claude:
http://how-to-claude.ai

→ Уровень 2 - 1 час: реальные workflows

Claude Cowork:
http://claude-co.work

Claude для команд:
http://how-claude.team

Claude Design:
http://claudedesign.free

Cowork + Projects:
https://ruben.substack.com/p/claude-cowork-project

Claude для слайдов:
http://how-to-gamma.ai

Claude Skills:
http://claude-skills.free

→ Уровень 3 - 3,5 часа: pro-приемы

Как избегать подхалимства модели:
https://ruben.substack.com/p/i-love-to-be-right

Claude Code:
http://claudecode.free

Claude 101:
https://anthropic.skilljar.com/claude-101

Как не упираться в лимиты Claude:
https://ruben.substack.com/p/how-to-stop-hitting-claude-usage

Хватит просто промптить:
https://ruben.substack.com/p/stop-prompting-claude

→ Уровень 4 - 8 часов: экспертный режим

Claude Computer:
https://ruben.substack.com/p/claude-computer

Разработка с Claude API:
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api

https://www.youtube.com/shorts/s_8hV5iCczw

Искусственный интеллект. Высокие технологии

23 April 2026 20:20

🚀 OpenAI представила GPT-5.5

Она заметно сильнее в самом главном: код, ресёрч, аналитика и работа с документами. И почти во всём обходит конкурентов - например, на Terminal-Bench выбивает 82,7% против 69% у свежей Claude.
GPT-5.5 уже доступна пользователям Plus, Pro, Business и Enterprise - в ChatGPT и Codex.

Модель стала дороже: ~$5 / $30 за млн токенов.

Уже раскатывают на всех подписчиков.

Тестим! 🔥

https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

23 April 2026 09:47

Павел Дуров выкатил первый русскоязычный ИИ-трек про «Живой Интернет» - тема напрямую про обход блокировок и это не прикол!


Основатель телеграм заявляяет, что дальше будет выпускать шансон под псевдонимом «Дурикович».

Похоже, нас ждёт тур 🔈
Дуров сошел с ума?)

/channel/durov_russia/67

Искусственный интеллект. Высокие технологии

22 April 2026 17:03

Как Т-Банк запустил десятки ИИ-агентов в продакшн, а Авиасейлс обжёгся на Open Source и построил свою платформу

Вместо восторженных отзывов о «революции ИИ» мы разберем технические и финансовые ограничения: от галлюцинаций моделей до реальной экономики внедрения.

vistehno">28 апреля лидеры из Авиасейлс, Сбер, Avito, MAGNIT TECH, Cloudꓸru соберутся в прямом эфире, чтобы показать всю изнанку своих ML-процессов.

Коротко о конференции:

✅ 9 прикладных кейсов: от автоматизации маркетинга (экономия 1000+ часов в месяц) до создания ИИ-движков для управления ассортиментом в ритейле.

✅Разбор ошибок: честные истории о том, где ИИ бесполезен и как компании теряли ресурсы на неверных архитектурных решениях.

✅Хардкорные темы: ИИ-агенты, MCP-сервера и использование автономных сетей (Local LLM) для оценки качества ответов.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

22 April 2026 10:26

Маск ставит 60 миллиардов на Cursor и это не покупка, это капкан для конкурентов.

SpaceX провернула сделку, которую в техе такого масштаба почти никто не делает. Они выбили себе опцион на Cursor. Либо покупают всю компанию целиком за 60 миллиардов долларов, либо отваливают 10 миллиардов и остаются просто партнёром по разработке AI-инструментов для кода. Два сценария, одна подпись, и каждый из них меняет расклад на рынке.

Сама оценка Cursor за последние восемнадцать месяцев выросла почти в двадцать раз. Это не пузырь ради пузыря, это живой спрос. AI-инструменты для разработчиков оказались той редкой нишей, где пользователи реально готовы платить и платить много.

Теперь по механике. Cursor получает доступ к Colossus, суперкомпьютеру xAI, в котором, по данным, около миллиона чипов эквивалентных H100.

Для контекста, это вычислительная мощность уровня топовых фронтир-лабораторий. До этого Cursor сидел на чужой инфраструктуре, то есть арендовал мощности у OpenAI, Anthropic и Google. А эти же компании одновременно выкатывают своих прямых конкурентов Cursor. Получается, ты платишь за аренду тому, кто тебя же и пытается съесть. Это не бизнес-модель, это ловушка.

Сделка с SpaceX эту ловушку разряжает. Cursor получает независимое железо, защиту и гарантированный нижний порог в 10 миллиардов, даже если всё пойдёт не так. SpaceX получает год эксклюзивности, возможность посмотреть на партнёрство изнутри и право первой ночи на покупку.

При этом конкуренты от Cursor автоматически отрезаны.
И вот тут самое интересное в цифрах. Вроде бы заголовок про 60 миллиардов, но настоящий сигнал в десятке. Это цена выхода, цена права передумать. SpaceX по сути оценила саму возможность подождать почти так же дорого, как и актив целиком. Это редкий случай, когда опцион стоит как половина компании.

Стратегически xAI через SpaceX одним движением залетает в самый жирный сегмент прикладного AI, где люди уже сейчас платят подписками. А Cursor наконец перестаёт быть заложником чужих GPU.

Если фронтир в программировании действительно консолидируется у тех, кто владеет чипами, то последний независимый игрок в этой нише может стоить сильно дороже 60 миллиардов. И Маск, судя по структуре сделки, именно на это и ставит.

https://x.com/SpaceX/status/2046713419978453374

Искусственный интеллект. Высокие технологии

21 April 2026 10:09

Kimi накосячил: ИИ выплюнул чужое резюме с именем, телефоном и почтой

Вчера вечером блогер закинул в Kimi 2.6 случайную картинку, просто чтобы погонять модель перед официальным анонсом.

Сначала нейронка понесла какую-то чушь не по теме, а потом ни с того ни с сего выдала в ответ целое резюме. С настоящим именем, рабочим телефоном, почтой и прочими контактами.

Сначала он подумал, что модель по привычке что-то нагаллюцинировала. Но на всякий случай пробил данные и офигел: человек существует, телефон живой, по WeChat добавляется, почта рабочая.

Это произошло ровно накануне громкого релиза Kimi K2.6, который Moonshot пиарит как новый опенсорсный SOTA по кодингу: топовые цифры на SWE-Bench Pro, BrowseComp, HLE и длинный горизонт на 4000+ шагов.

Красивый лаунч, презентация, бенчмарки и тут же утечка чужих данных в проде.
По словам автора поста, продакт Kimi уже списался с владельцем резюме и сейчас разруливает ситуацию с утечкой приватных данных.

https://x.com/yyyole/status/2046393481132900596

Искусственный интеллект. Высокие технологии

20 April 2026 10:45

⚡️ В США спорят об Anthropic, но параллельно уже используют их модель

Часть силового блока США работает с Mythos Preview от Anthropic, хотя внутри Пентагона компанию обсуждают как возможный supply chain risk.

Сама модель, по словам Anthropic, заточена под киберзадачи. И атакующие, и защитные сценарии. Доступ ограничен, около 40 организаций, это не публичный релиз.

Получается странная картина.
Одни структуры уже используют модель в безопасности.
Другие в это же время сомневаются, можно ли вообще доверять поставщику.

Классический разрыв между скоростью технологий и скоростью бюрократии.

Когда инструмент даёт преимущество, его начинают применять раньше, чем договариваются о правилах.

https://www.axios.com/2026/04/19/nsa-anthropic-mythos-pentagon

Искусственный интеллект. Высокие технологии

19 April 2026 10:56

ИИ убил доверие - интернет готовят к проверке «ты человек или нет»

Tinder и Zoom идут в iris-скан как новый слой логина. Фото, голос и даже видео больше не доказывают ничего - всё это уже копируется нейросетями.

World сканирует радужку, превращает её в код и хранит как World ID прямо на устройстве.
Tinder хочет ввести бейдж «реальный человек».
Zoom - защититься от дипфейков на созвонах.

И цифры давят: романтические скамы в США уже унесли $1.14B, а ИИ-мошенничество может вырасти до $40B к 2027.

Похоже, биометрия становится новым логином интернета - в мире, где люди больше не отличимы от ИИ.

bbc.com/news/articles/cp9vppem4evo

Искусственный интеллект. Высокие технологии

18 April 2026 12:00

До Судного Дня пока далеко )

Искусственный интеллект. Высокие технологии

18 April 2026 06:24

⚡️ Qwen 3.6 ПОЛНОСТЬЮ БЕЗ цензуры это нейронка , у которой реально слетела крыша и отсутствуют все ограничения.

Предел - только ваша фантазия.
• ИИ БЕЗОТКАЗНО ОТВЕЧАЕТ НА ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ - сгенерит все, что вы ей скажете. На тестах отказала 0 из 465 раз на самых опасных запросах.

• Создавать можно хоть ХХХ картинки, хоть инструкции к атомной бомбе - все на свой страх и риск (но мы призываем НЕ ДЕЛАТЬ НИЧЕГО ПЛОЗОГО)!

• Запустить можно на любом устройстве - есть варианты модели от 899 МБ до 21 ГБ.

• Запускается через LM Studio, Ollama, Docker и другой софт.

• Работает полностью локально.

Используйте для благих целей) :

https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive

Искусственный интеллект. Высокие технологии

17 April 2026 10:05

OpenAI выпустили GPT-Rosalind - свой ответ AlphaFold

Это модель, заточенная под науку: биология, химия, геномика, разработка лекарств. Название отсылка к Розалинд Франклин - именно её работа помогла раскрыть структуру ДНК.

Сейчас разработка одного лекарства занимает 10-15 лет. Не потому что нет идей, а потому что процессы разрозненные, данные сложные, а гипотезы проверяются медленно.

GPT-Rosalind бьёт пытается решить именно эту проблему:
• анализирует научные данные
• находит скрытые связи
• помогает формировать гипотезы

То есть не просто генерит текст, а становится частью исследовательского пайплайна.

OpenAI идёт по тому же пути, что и DeepMind с AlphaFold:
не общий ИИ, а узко заточенные модели под конкретные домены, где цена ошибки и ценность результата максимальны.

Пока доступ закрытый. Превью только для крупных enterprise и биотех-компаний.

https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

15 April 2026 17:02

⭐️ Stanford выпустил AI Index 2026: 15 выводов, которые стоит знать каждому в индустрии

Stanford HAI опубликовал ежегодный AI Index Report за 2026 год - 423-страничный документ, который уже стал обязательным чтением для всех, кто работает с ИИ. Luiza Jarovsky собрала ключевые тезисы в одном треде, а мы разбираем их подробнее.

Возможности ИИ не выходят на плато. Они ускоряются и охватывают все больше людей. Те, кто ждал замедления прогресса, ошиблись - кривая по-прежнему идет вверх.

Разрыв между США и Китаем в производительности моделей фактически закрылся. Это серьезный сдвиг в геополитике ИИ, который меняет расклад сил на рынке.

США лидируют по количеству дата-центров для ИИ, но основная масса чипов производится на одном тайваньском заводе. Зависимость от TSMC остается критической уязвимостью всей индустрии.

Модели ИИ берут золото на Международной математической олимпиаде, но не могут надежно определить время. Исследователи называют это "зубчатой границей" (jagged frontier) - неравномерный профиль способностей, где прорывы соседствуют с провалами.

Роботы по-прежнему проваливают большинство бытовых задач, даже если отлично работают в контролируемых средах. Разрыв между лабораторией и реальным миром никуда не делся.

Ответственный ИИ не успевает за ростом возможностей. Бенчмарки безопасности отстают, а число инцидентов растет резко. Это тревожный сигнал для всей индустрии.

США лидируют по инвестициям в ИИ, но их способность привлекать глобальные таланты снижается. Деньги есть, а люди уезжают - не лучшая комбинация.

Внедрение ИИ идет с исторической скоростью. Пользователи получают значительную ценность от инструментов, к которым часто имеют бесплатный доступ. Порог входа для использования ИИ практически исчез.

Рост продуктивности от ИИ наблюдается в тех же сферах, где начинает сокращаться занятость начального уровня. Это не совпадение, а закономерность, которую уже нельзя игнорировать.

Экологический след ИИ расширяется вместе с его возможностями. Энергопотребление дата-центров становится все более заметным фактором.

Модели ИИ для науки превосходят ученых-людей, хотя более крупные модели не всегда работают лучше. Закон "больше параметров = лучше результат" перестает работать.

ИИ трансформирует клиническую практику, но строгих доказательств эффективности по-прежнему мало. Медицина требует другого уровня верификации.

Формальное образование отстает от ИИ, но люди осваивают навыки работы с ИИ на всех этапах жизни. Самообучение опережает университеты.

Суверенитет в сфере ИИ становится ключевым элементом национальной политики. Возможности распределены неравномерно, но open-source разработка помогает перераспределить участие.

Эксперты по ИИ и обычные люди смотрят на будущее технологии совершенно по-разному. Глобальное доверие к институтам, которые должны управлять ИИ, фрагментировано. Это создает проблему: технологию двигают те, кому общество не вполне доверяет.

Полный отчет (423 страницы): https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
Тред Luiza Jarovsky с кратким обзором: https://x.com/LuizaJarovsky/status/2044033970560512149

Искусственный интеллект. Высокие технологии

15 April 2026 07:12

NVIDIA Ising: ИИ-модели, которые приближают эру настоящих квантовых компьютеров

14 апреля NVIDIA представила семейство открытых ИИ-моделей NVIDIA Ising. Это первые в мире open source модели, заточенные под ускорение разработки квантовых компьютеров. Название отсылает к модели Изинга из статистической физики, которая когда-то радикально упростила понимание сложных физических систем.

Зачем вообще ИИ в квантовых вычислениях?

Две главные головные боли квантовой индустрии - калибровка процессоров и коррекция ошибок. Без решения этих задач квантовые компьютеры остаются лабораторными игрушками. NVIDIA считает, что именно ИИ станет тем самым "control plane", который превратит хрупкие кубиты в надежные масштабируемые системы. Дженсен Хуанг прямо назвал Ising "операционной системой квантовых машин".

Что внутри Ising?

Семейство состоит из двух основных компонентов. Первый - Ising Calibration, vision-language модель, которая умеет интерпретировать измерения с квантовых процессоров и автоматизировать непрерывную калибровку. То, что раньше занимало дни, теперь делается за часы. Второй - Ising Decoding, две вариации 3D-сверточной нейросети для real-time декодирования при коррекции квантовых ошибок. По бенчмаркам модели работают в 2.5 раза быстрее и в 3 раза точнее, чем pyMatching (текущий open source стандарт).

Модели уже используются серьезными игроками: Fermi National Accelerator Laboratory, Harvard, IQM Quantum Computers, Lawrence Berkeley National Laboratory, Infleqtion и другими. Среди тех, кто внедряет Ising Decoding - Cornell University, Sandia National Laboratories, University of Chicago, UC Santa Barbara и Yonsei University.

NVIDIA выкладывает не только модели, но и cookbook с воркфлоу для квантовых вычислений, тренировочные данные и интеграцию с NVIDIA NIM микросервисами. Это позволяет дотюнить модели под конкретное железо с минимальным сетапом. Плюс все можно запускать локально, что критично для тех, кто работает с проприетарными данными.

В экосистеме NVIDIA Ising дополняет платформу CUDA-Q для гибридных квантово-классических вычислений и аппаратный интерконнект NVQLink для связки QPU-GPU в реальном времени. Ising также пополняет портфель открытых моделей NVIDIA наряду с Nemotron (агентные системы), Cosmos (physical AI), Alpamayo (автономное вождение), Isaac GR00T (робототехника) и BioNeMo (биомедицина).

По оценкам аналитиков Resonance, рынок квантовых вычислений превысит $11 млрд к 2030 году, но только если удастся решить проблемы коррекции ошибок и масштабируемости. Ising - это попытка NVIDIA закрыть этот гэп средствами ИИ.

Модели и данные доступны на GitHub, Hugging Face и build.nvidia.com.

Ссылки:

Пост в X: https://x.com/nvidianewsroom/status/2044058999029473407

Пресс-релиз NVIDIA: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-ising-the-worlds-first-open-ai-models-to-accelerate-the-path-to-useful-quantum-computers

NVIDIA Ising: https://www.nvidia.com/en-us/solutions/quantum-computing/ising/

NVIDIA CUDA-Q: https://developer.nvidia.com/cuda-q

NVIDIA NVQLink: https://www.nvidia.com/en-us/solutions/quantum-computing/nvqlink/

NVIDIA NIM: https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/products/nim-microservices/

NVIDIA Quantum Day: https://www.nvidia.com/en-us/events/quantum-day/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

13 April 2026 12:02

🔥 Linux сказал “да” ИИ-коду. Но теперь ты отвечаешь за всё

На этой неделе в проекте Linux kernel впервые официально разрешили использовать ИИ при написании кода. Но с важным условием - вся ответственность теперь полностью на разработчике.

Позиция Линуса Торвальдса максимально простая: ИИ - это просто инструмент. Если разработчик приносит плохой код, проблема не в инструменте, а в нём самом. Поэтому вместо запретов решили ужесточить правила ответственности.

Ключевой момент - подпись в коммите. Строка Signed-off-by теперь ещё жёстче закрепляет правило: только человек имеет право её ставить. Это юридическое подтверждение того, что именно ты отвечаешь за код. Никакие AI-агенты не могут это делать.

Если, например, Claude сгенерировал race condition в block layer, а ты это пропустил - это твой баг. В истории останется твоя подпись, не модели.

Контекст важен. Open-source сейчас буквально захлёбывается от AI-кода сомнительного качества. Уже есть последствия:

создатель cURL закрыл bug bounty из-за потока галлюцинированных патчей
tldraw начал автоматически закрывать внешние PR
Node.js и OCaml ловят гигантские AI-патчи на 10k+ строк

Linux выбрал самый прагматичный путь - не запрещать, а заставить отвечать.

ИИ можно использовать. Но теперь без иллюзий: написал ты. Проверил ты. Отвечаешь тоже ты.

🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max

@linuxkalii