ai.
«Роботам нужно твоё тело»: RentAHuman.ai и первый рынок труда, где работодатель — AI
70K регистраций, 70 ботов, оплата в крипте. Разбираем, как это работает и почему это не сатира.О чем пойдет речь?Криптоинженер Alexander Liteplo запустил RentAHuman.ai — маркетплейс, где AI-агенты нанимают людей для физических задач.Цифры:70,000+ людей зарегистрировались~70 AI-агентов подключено (соотношение 1000:1)$50-175/час ставкиТолько 13% подключили криптокошелькиСлоган: "Robots need your body because they can't touch grass"Задачи: доставка, покупки, встречи, подписание документов, поедание блюд в ресторанах.
TinyAgent.exe: ИИ берет мышь и клавиатуру
Интерфейс tinyAgentМы выкинули всё лишнее. Никакого Python, гигабайтных зависимостей и консольных окон.Это приложение весит всего 600 КБ.Суть проста:
«Где деньги, Сэм?», или Могут ли AI-модели приносить прибыль на примере OpenAI?
Стоимость компаний, занимающихся искусственным интеллектом, исчисляется сотнями миллиардов долларов. В связи с этим возникает один неудобный вопрос — «Где деньги?» На этот вопрос попытались ответить Азим Азхар, Ханна Петрович, Хайме Севилья и Энсон Хо на основе открытых данных, утечек и слов Сэма Альтмана, чтобы определить вероятные доходы и расходы.Примечание. Первоначально данный анализ был опубликован в блоге Epoch AI
OpenAI и Anthropic сражаются за рекламу
Отрывок из новой рекламу ClaudeТут OpenAI и Anthropic забавно батлятся на просторах веба. Контекст: ChatGPT вовсю готовится запустить встроенную рекламу для бесплатных юзеров в ответы моделей. Естественно, это вызывает волну праведного негодования у пользователей.
Я не верил в хайп вокруг ИИ — но то, что случилось в Давосе, меня напугало
Когда Anthropic, Google DeepMind и OpenAI одновременно называют одни и те же сроки - пора насторожиться.Три недели назад Илон Маск опубликовал два сообщения в X, которые взорвали интернет.Первое:
ИИ меняет правила: как трансформируются команды, процессы и роль ИТ-лидера
ПредысторияНа наших глазах происходит очередная трансформация подходов к разработке.
Ошибка в $5 000 на TON из-за кода, написанного нейронкой
Привет, Хабр! Наконец таки статья о том как я облажался. Точнее — как облажалась команда, но ответственность все равно моя.TL;DR: Relayer для TON-проекта писался с помощью LLM. Без документации. Без тестов. Без понимания модели угроз. В результате — потеря ~$5 000 из пула ликвидности на STON.fi. Блокчейн не взломан, DEX работает как надо. Проблема была в нашей архитектуре.Это разбор конкретной ошибки, которая стоила реальных денег. И пояснение, почему скептики с Хабра всё равно не правы — но по другой причине, чем они думают.1. Что вообще за проект
