Но, продолжая тему, не все потеряно для людей Прочитал результаты огроменной работы, которую проделали Berkley и еще три десятка организаций. Они собрали новый бенч, назвали его Agent's Last Exam, в который включили долгосрочные и максимально практические в экономике задачи. Тут тебе и перенести композицию на нотные листы для каждого участника оркеста, и разработка игр, и настройка станков в химическом производстве, медицинские описания, 3D анимация и даже скоринг выступления акробатов на чемпионате. Модели уровня Opus 4.7 и GPT 5.5 набрали около 1%, поэтому прямо сегодня все еще можно сказать, что люди незаменимы в экономике, особенно за пределами проверяемых областей типа IT, юристов, финансистов. Будет очень интересно смотреть как этот бенч постепенно заполняется :)

Илон Маск снова взбудоражил IT сообщество. Говорит, что через несколько лет исходный код станет тем же, чем сегодня является ассемблер - нишевым инструментом для единиц. А следующий шаг вообще отказаться от исходников и генерировать оптимальные бинарники напрямую с помощью ИИ. Меня эта идея неожиданно вернула в школьные годы. Я тогда только начинал программировать. Ассемблер по советским и переводным книгам казался чем-то запредельным для моего ADHD, но при этом невероятно завораживал. Работать почти напрямую с железом и выжимать максимум производительности выглядело настоящей магией. Учебные задачи на Turbo Pascal и Turbo C у меня обычно получались. Правда, компиляторы постоянно находили какие-то ошибки, которые я часами не мог понять, так что самые простые программы в итоге чаще писал на BASIC, а позже на Visual Basic. Там хотя бы можно было быстро увидеть результат и не потерять весь день на поиске пропущенной точки с запятой. Примерно это сейчас и происходит с AI. О синтаксисе думаешь всё меньше, о результате всё больше. Вполне возможно, что через десять лет нынешний код будет выглядеть так же архаично, как сегодня выглядит ассемблер для большинства разработчиков. Разница только в одном, и она существенная. Компилятор детерминирован: один и тот же код всегда превращается в один и тот же результат. LLM пока так не умеет. Поэтому идея сразу генерировать бинарники звучит красиво, но для медицины, авиации, финансов и прочей критичной инфраструктуры вопрос воспроизводимости и проверки никуда не денется. Сама мысль Маска мне при этом нравится. Она заставляет задуматься, где окажется следующий уровень абстракции, даже если завтра исходный код никуда не исчезнет. После этого обсуждения у меня неожиданно проснулось желание снова поиграться с низким уровнем. Вместо очередного AI-агента хочется собрать что-то максимально быстрое и минималистичное. Пока обдумываю идею собственной минималистичной OS для телефона, с глубокой интеграцией в self-hosted экосистему, IoT-устройства и локальных AI-агентов. Не знаю, вырастет ли из этого что-то большее, но как хобби-проект звучит очень интересно. Забавно то, что разговор про будущее без кода закончился у меня желанием залезть на самый низкий уровень, какой смогу. @maxvotek | linkedin | substack

Всемирный банк: развивающиеся страны выиграют от ИИ больше, чем богатые Развивающиеся страны могут использовать ИИ, чтобы ускорить экономический рост и добиться прогресса, который раньше занимал десятилетия, говорится в докладе Всемирного банка. Для этого им необходимо решить базовые проблемы — обеспечить доступ к электричеству, интернету и цифровому образованию. Аналитики отмечают, что доля рабочих мест, потенциально затронутых автоматизацией, в этих странах втрое ниже, чем в более богатых. Как подчеркнул главный экономист Всемирного банка Индермит Гилл, развивающиеся экономики уже упустили первую промышленную революцию — и не могут позволить себе упустить ещё одну возможность. https://hightech.plus/2026/08/05/vsemirnii-bank-razvivayushiesya-strani-viigrayut-ot-ii-bolshe-chem-bogatie

📌#шпаргалка GraphRAG за 2 минуты Классический RAG — это ctrl+F на стероидах: вопрос → ищем похожие куски текста → LLM отвечает по ним. Отлично работает для точечных вопросов («что такое LoRA?»), но ломается на глобальных («какие основные темы всего корпуса?») — ответ размазан по документам, и ни один чанк его не содержит. GraphRAG решает это так: 1️⃣ LLM заранее проходит по всему корпусу и извлекает сущности и связи → получается граф знаний 2️⃣ На графе запускаем кластеризацию (Leiden) → темы и подтемы 3️⃣ Для каждого кластера LLM пишет саммари → «оглавление с аннотациями» 4️⃣ Глобальный вопрос отвечается по схеме map-reduce: сначала каждый кластер отвечает независимо (map), затем частичные ответы объединяются в финальный (reduce) Ключевой trade-off: почти вся работа переезжает в индексацию (дорого, LLM читает весь корпус), зато появляются multi-hop рассуждения и ответы «по корпусу в целом». Правило выбора:

точечный факт → обычный RAG. «В целом», «как связаны», «какие тренды» → GraphRAG. На практике часто гибрид.

#памятка #шпаргалка

ИИ не справился с абитуриентами: почти 60 тысяч человек отправят на пересдачу Национальный автономный университет Мексики (UNAM), один из самых престижных вузов страны, решил осовременить вступительные экзамены. Тесты перевели в онлайн, а следить за тем, чтобы никто не списывал, поручили прокторинговой системе на базе искусственного интеллекта. Эксперимент обернулся грандиозным скандалом: А

битуриенты легко обманули систему. В ход шли умные гаджеты, подмена личности и посторонняя помощь. А в TikTok всего за $150 даже продавался специальный софт для обхода ИИ-слежки и решения тестов. В результате количество идеальных 100-балльных работ выросло в 3 раза! Университету пришлось аннулировать результаты 3 тысяч таких «гениев» еще до публикации списков.

Скандал оказался настолько громким, что дошел до президента Мексики Клаудии Шейнбаум — она даже предложила подключить к расследованию Генпрокуратуру. Разработчики системы оправдываются, что ИИ работал штатно, а вот вузу не хватило живых наблюдателей (лол). Итог закономерен: чтобы вернуть доверие к экзаменам, 58 000 поступающим придется пересдавать тесты. На этот раз — строго в очном формате, под присмотром людей.

Что происходит с мозгом, когда за него думает бот В психологии есть понятие «когнитивная разгрузка» — cognitive offloading. Суть простая: мы перекладываем умственную работу на внешние инструменты. Память — на записную книжку. Устный счёт — на калькулятор. Ориентирование в городе уже на навигатор. Явление изучено давно и хорошо задокументировано, и само по себе оно не приговор: человечество так живёт веками. Вопрос в том, что происходит, когда внешний инструмент берёт на себя почти любую умственную задачу сразу. В издательстве The Verge вышла интересная статья. Нам показалось, что её будет любопытно обсудить. Исследования на эту тему пока в младенческом возрасте, но первые сигналы есть. Ранние работы указывают, что регулярное использование ИИ ослабляет ровно те навыки, которые оно заменяет. В одном исследовании у пользователей чат-ботов при выполнении определённой задачи зафиксировали заметно меньшую активность мозга. Другие работы связывают общение с ботами со снижением навыков критического мышления. Важная оговорка: ничего из этого не доказано. Данных мало, методики разные, причинно-следственную связь никто не установил. Утверждать «нейросети делают вас глупее» на таком основании нельзя. Зато есть исторический ориентир. Понадобились годы, чтобы разобраться, как поисковики изменили механизмы запоминания информации, и ещё больше времени — чтобы понять влияние соцсетей на внимание и самочувствие. Причём разбирались постфактум, когда технология давно вошла в быт. Кстати, у соцсетей и чат-ботов есть общая родовая черта: и те, и другие спроектированы удерживать пользователя как можно дольше. С соцсетями это в итоге вылилось в государственные ограничения, вплоть до запретов для детей и подростков в ряде стран. С ИИ, похоже, будет та же история, только на большем масштабе: у одной OpenAI больше 900 миллионов активных пользователей в неделю, а надёжные данные о влиянии на сознание наука соберёт в лучшем случае через несколько лет. Будет очень интересно почитать эти исследования. А вы на себе замечаете отпечатки общения с чат-ботами? @vselennayaplus

Стоимость владения 10 лет назад я купил свою первую машину – бирюзовый мини купер. До этого у меня был велосипед, который много есть не просил. Новым для меня стало то, что теперь надо тратить ~100$ в месяц на мойку, заправку, масло и т.д. – на велосипеде траты были сильно меньше. С софтом похожая ситуация – тоже иногда нужно доливать масло. Особенно теперь, когда везде АИ. Благодаря АИ делать новое вроде бы быстро и дешево. Очень круто, когда можешь за пару часов сделать микро-продукт и закрыть проблему, которая мешает жить. Заметил, что многие команды бросились “писать свое”: систему локализации, поисковик битых ссылок, обвес для аналитики. Часто это действительно оправдано, надо только помнить о стоимости владения. Все эти микро-продукты нужно будет кому-то поддерживать, как тот мини купер. Чинить баги, добавлять забытые юзкейсы – это все время команды. Чем больше у тебя таких продуктов, тем больше времени ты тратишь на то, что бы они просто продолжали работать.

[Размышления Маска о ИИ] Тут в комментах опять начался золивар про ИИ. И я вспомнил, что вчера читал интересный взгляд на ближайшие будущее человечество от Маска: — Через десять лет AI будет умнее, чем все живующие на Земле люди — причём несравнимо умнее — AI логично разделить на цифровой (текущая стадия) и физический (когда текущая стадия обзаведётся роботами в реальном мире) — AI и роботы будут производить столько товаров и услуг, что случится мировая дефляция, всё в мире будет стремительно дешеветь — Кончится тем, что деньги просто исчезнут как факт, ведь зачем они нужны, если товаров и услуг больше, чем кто-либо может потребить — Работа будет опциональной — Маск сравнивает её с садоводством: в хорошем магазине овощи дешевле и лучше, но иногда прикольно вырастить что-то самому — Управлять всем будет AI, люди не будут ничего решать на глобальном уровне, также как сейчас ничего не решают Шимпанзе, живущие в джунглях — Этот прогресс уже невозможно ни остановить, ни заморозить — расслабился по этому поводу уже даже Маск — На упорные вопросы ведущей из практической области типа "А на что люди будут жить?", "А кем они будут работать?", "А как будут реагировать государства?" и прочее, Маск просто отвечал "Ну да, это будет непростой путь, но как-нибудь разберёмся". Все это произойдет уже через 10 лет. Что думаете? Это все позитивное будущее или наоборот катастрофа? И зачем куда-то стремиться, если скоро роботы и ИИ всем все сделают хорошо?))

Первый компьютерный паразит, который похищает способность думать Рой из «Непобедимого» Станислава Лема начал собирать свое тело внутри человеческого интернета Исследователи университетов Торонто и Кембриджа запустили в изолированной сети ИИ-червя, который не просто размножался на зараженных машинах. Захватывая компьютеры с GPU, он превращал их в новые узлы собственного рассуждающего «мозга» – и использовал приобретенную вычислительную способность, чтобы искать следующих хозяев.   Девять лет назад я писал о материализации одного из самых красивых прозрений Станислава Лема. В романе «Непобедимый» земляне сталкиваются с черными роями микроскопических «насекомых». Каждое из них почти беспомощно. Но, объединяясь в самоорганизующуюся систему, они приобретают свойства, которых нет ни у одной отдельной особи. Рой становится новой формой существования материи.   В 1963 году, когда Лем написал роман, это казалось чистой фантастикой. Но спустя полвека физики из Стэнфорда обнаружили, что настоящие рои насекомых действительно способны самоорганизовываться в устойчивые агрегато-подобные фазовые состояния.   И вот теперь – следующий акт этой лемовской материализации. Медиа увидели в новой работе университетов Торонто и Кембриджа прежде всего очередной «опасный ИИ-вирус». Но самое интересное в ней вовсе не вирус. За результатами эксперимента можно увидеть нечто гораздо более фундаментальное: рождение нового состояния уже не материи, а цифровой среды.   Обычный компьютерный червь был похож на ключ, размножающий собственные копии. Он мог открывать миллионы дверей – но лишь одного, заранее известного типа. Стоило заменить замок, и эпидемия упиралась в стену.   Новый ИИ-червь устроен принципиально иначе. Каждая его копия самостоятельно рассуждает, выбирает способ атаки, ошибается, пробует снова и порождает новые копии. Если один агент не смог проникнуть на узел сети, приходит другой – с иной цепочкой рассуждений. Затем третий. Затем десятый. Постепенно отдельные попытки складываются в коллективный поиск. Авторы сами называют это роем.   Но, возможно, происходит нечто еще более фундаментальное. Перед нами возникает самоподдерживающаяся и самовоспроизводящаяся вычислительная инфраструктура, которая захватывает новые машины, чтобы наращивать не только свое тело, но и способность рассуждать. Если биологический паразит использует обмен веществ хозяина, то цифровой начинает использовать его способность вычислять. Он похищает не готовые «мысли» машины, а саму возможность производить «мысли».   Именно поэтому соучредитель Anthropic Джек Кларк пишет, что будущий интернет, вероятно, станет уже не сетью сайтов, а экосистемой взаимодействующих популяций ИИ-агентов. Одни будут занимать собственные экологические ниши, самовоспроизводиться и существовать практически без участия человека. Другие – выполнять роль своеобразных белых кровяных телец, охотящихся на первых.   Любопытно, что Лем часто ошибался в деталях, но почти никогда – в направлении. Его «насекомые» оказались не металлическими. И возникли они не в пустынях далекой планеты, а внутри самой информационной среды человечества. Предотвратить массовое появление подобных цифровых экосистем, скорее всего, уже не удастся. Вряд ли человечество успеет насытить инфосреду цифровыми лейкоцитами, прежде чем ее заполонят миллиарды адаптивных цифровых паразитов.    И такому прогнозу Лем, пожалуй, не удивился бы.   #КогнитивнаяПаразитология