Когда капитал перестанет ждать человека
В разговорах об искусственном интеллекте меня смущает одна привычная декорация: где‑то должен появиться очень умный персонаж, осознать себя, посмотреть на человечество и решить, что с нами делать. Дальше начинаются варианты, от доброго помощника до очередного «Скайнета».
У ИИ есть знания, у человека — контекст
TL;DR. Текст всё чаще доходит до читателя через два преобразователя: ИИ, с которым пишет автор, и ИИ, который делает выжимку для читателя. В КИПиА такая конструкция называется измерительным каналом, и у неё есть известное свойство: погрешности звеньев складываются, а проверять нужно канал целиком. Знание ИИ передаёт через канал хорошо. Контекст — нет. Ниже разбираю, какой именно контекст теряется, почему ошибка модели, общая для всех её читателей, опаснее обычного непонимания и как поверять такой канал автору и читателю.Два преобразователя между автором и читателем
Под кожей Войнича: новый слой 600-летней загадки
Я пришёл к рукописи Войнича за тайной — и решил испытать её инструментами XXI века. За кругами, странными растениями и рядами незнакомых знаков я искал след чьей‑то мысли. Каждая зацепка проходила проверку. Не каждая её выдерживала.
Исследователи изучили языковые привычки Opus 5.5 и других моделей
Новое исследование маркетинговой фирмы Graphite изучило привычки письма передовых моделей, выявив любимые слова и фразы каждой из них. Компания обнаружила 13 000 фраз, которые встречались в контенте ИИ как минимум в два раза чаще, чем в созданном людьми.
Gemini 4 победила в бенчмарках. Почему это всё меньше говорит о качестве модели
Gemini 4 Argon вышел с таблицей, где он лидирует в 12 тестах из 18. Ровно такую таблицу Google показывала в феврале — для Gemini 3.1 Pro. Тот потом проиграл Claude в реальной работе больше чем на 300 очков. У релизов Gemini сложился сценарий, и Argon пока идёт по нему шаг в шаг. Дело при этом не только в Google: победа в бенчмарках сегодня значит всё меньше.Сценарий в трёх актахУ каждого релиза Gemini последний год один сюжет.
Космический инференс возможен, Google посчитала для себя. Нужно 1 800 запусков Starship
1 октября ракета SpaceX Falcon 9 в миссии Transporter-18 вывела на солнечно-синхронную орбиту первый прототип спутника Google Project Suncatcher с четырьмя тензорными процессорами Trillium на борту,
Разбор Jev — модели, которая не умеет писать
Утро началось с того, что ко мне в личку пришел друг и спросил: «Кто это такой, этот Jev? Ты работаешь с ИИ, должен знать».
Gartner: расходы на использование LLM превысят среднюю зарплату разработчика к 2028 году
Согласно прогнозам консалтинговой компании Gartner к 2028 году расходы на кодинг с использованием LLM превысят среднюю зарплату разработчика в связи с огромным ростом потребления токенов и повсеместным переходом к оплате, основанной на объёме потребления.AI‑токены — это единицы данных, которые обрабатываются генеративными моделями. Потребление токенов напрямую влияет на стоимость инструментов разработки с использованием LLM, особенно при использовании подписок с тарификацией на основе фактического потребления.
Нейросеть, которая молчит
15 сентября стартап TypeSafe AI вышел из стелса с раундом $40 млн и необычной новой моделью Jev. Она не умеет разговаривать и не пишет текста.Зачем она нужна? В компаниях AI чаще всего не болтает с человеком, а принимает тысячи мелких решений внутри программ: куда отправить письмо, насколько срочна заявка, похож ли платеж на мошенничество. Сейчас их все чаще отдают LLM, и она каждый раз генерирует текст, хотя программе нужно одно решение.
Emergence AI провела эксперимент с виртуальными городами для ИИ‑агентов
Американская компания Emergence AI рассказала о результатах эксперимента с восемью виртуальными городами. В каждом из этих городов работали по десять ИИ‑агентов. При искусственно созданных атаках ни одно сообщество не смогло успешно пройти все испытания.
