Вышло интервью с Тибо: главой Codex/ChatGPT в OpenAI Это тот самый парень-инсайдер, который постоянно намекает в X на релизы и объявляет об обнулении лимитов. Возможно, по вырезке из интервью вы его не узнаете, но это он (жизнь в OpenAI немного помотала, и на свою аватарку из X инженер мало похож) 😐 Он выдал мощное заявление: через 2-3 месяца текущий Codex будет казаться примитивным. Агенты на базе следующего поколения моделей OpenAI (Astra) перестанут работать локально, им потребуется облако, в котором будет запускаться гораздо больше параллельных процессов, чем сможет потянуть обычный ноутбук. При этом скорость агентов существенно вырастет, и то, что сейчас мы называем Ultra Fast (750 токенов в секунду и больше), станет настройкой по умолчанию. Кроме того, нас ждет еще более плотное слияние Codex и ChatGPT. Будущие модели будут работать из коробки на одном и том же харнессе для кодинга, рисерча, дизайна, поиска и пр. Так что конечная цель – это единое высоко персонализированное приложение Personal AGI, интерфейс которого будет меняться в зависимости от того, чем конкретно вы занимаетесь. Полное интервью идет 45 минут, посмотреть можно здесь: https://youtu.be/4qjEgPojjzM

Уйти из бигтеха, чтобы исполнить мечту Сегодня у меня в гостях Маша Ревинская: экс-руководитель Ultima Яндекс Go, участница Forbes 30 Under 30, а теперь – кофаундер стартапа в Кремниевой долине и студентка Harvard Business School. Несколько лет Маша мечтала запустить свой проект в Штатах. Но чем лучше складывалась карьера, тем сложнее было решиться на этот шаг. Сейчас она делает приложение про счастье, превращая его из абстракции в измеримый показатель и пытаясь понять, как мы можем на него влиять. 💥 Смотреть на YouTube 💥 Смотреть в VK О чём поговорили: • как за 15 минут попасть в Яндекс, а через два года уйти с позиции мечты • почему в топ-менеджменте по-прежнему больше мужчин • чем отличается женский менеджмент и почему Маша выбирает мягкую силу • как состояние руководителя влияет на всю команду • можно ли измерить счастье и на какую его часть мы действительно можем влиять Этот разговор – о том, как выйти из успешного, но уже понятного сценария и написать новый. И о том, можно ли относиться к счастью так же системно, как к бизнесу. Приятного просмотра!

Ребенок легче взрослого, быстрее осваивается в новой обстановке и обладает пластичной нервной системой — значит, невесомость он перенесет проще. Это рассуждение звучит убедительно ровно до тех пор, пока ребенка считают уменьшенной копией взрослого. На самом деле его скелет еще набирает прочность, мышцы учатся работать вместе с нервной системой, вестибулярный аппарат настраивает ощущение положения тела, а органы и ткани проходят этапы, которые нельзя повторить после завершения роста. Если в этот период убрать постоянную нагрузку земного притяжения, организм будет не только приспосабливаться к новой среде: он станет формироваться внутри нее. Каким получится результат, медицина сегодня не знает: длительных орбитальных исследований с участием несовершеннолетних не проводилось. Подробнее в материале официального блога МАИ на Naked Science: https://naked-science.ru/article/column/rozhdennye-vne-zemli-poch

Соревновательные игры убивают сердце — особенно файтинги вроде Street Fighter, Tekken и Mortal Kombat и симуляторы FIFA. Исследования показывают, что во время матчей у игроков активируется симпатическая нервная система: растут пульс и давление, а организм реагирует на напряжённые моменты примерно как на стрессовую ситуацию. В экспериментах с FIFA, League of Legends и файтингами эффект был особенно заметен при игре против живого соперника. При этом говорить, что соревновательные игры «опасны для сердца», нельзя. Для здорового человека кратковременный скачок пульса и давления — нормальная реакция. Но при гипертонии, сердечно-сосудистых заболеваниях, недосыпе, энергетиках и никотине многочасовые рейтинговые зарубы с тильтом уже могут давать заметную нагрузку на сердечно-сосудистую систему. А дальше вызывать серьезные проблемы со здоровьем. 😒😒😒

Прозрачные устройства: три DIY-проекта, которые видно насквозь Раньше у каждого дела был свой предмет со своей формой и звуком — плеер для музыки, часы для времени, термометр за окном. Потом смартфон проглотил всё разом, и вместе с удобством ушло то самое «вау, а что это, покажи». Прозрачным аналитик из КОРУСа делает не только корпус, но и сам принцип работы — каждое устройство делает одно дело и не прячет, как устроено внутри. Часы Stellar Clock собраны из медной проволоки без единого обычного провода, поэтому словно парят в воздухе и держат сами себя. Плеер живёт внутри настоящей аудиокассеты из восьмидесятых, и внутри нет ни микроконтроллера, ни кода, ни облака. А голосовой ассистент БИБС помещается в ладони и работает без подписок и токенов.

Как компании трансформируют соцпакет Дима Бескромный написал любопытную штуку про эволюцию соцпакета в компаниях. Смотрите, хороший корп оффер (ну, помимо зарплаты, карьерных перспектив и печенек) всегда измерялся наличием и жирностью ДМС, желательно со стоматологией. Это, так сказать, база-основа и классика. Относительно недавно эйчары начали соревноваться в заботе, и у компаний появились психотерапевты, тревел-консьержи, груминги для питомцев и чего только не. А теперь, по исследованию ORO, 31% сотрудников хотят видеть в соцпакете ещё и цифровые подписки. Кажется, что это фигня какая-то, но если посмотреть, куда стремится доля трат на подписки в общем бюджете у цифровых и продвинутых ребят - то получится вообще ни разу не фигня. Дима называет это переездом соцпакета из категории "на экстренный случай" в категорию ежедневных трат. Я в целом согласен, но ИМХО это не просто ещё одна плюшка в списке (= расширение ассортимента), а его качественный апгрейд, углубление. Дело в том, что у ДМС и подписки принципиально разная физика ценности. ДМС - это страховка на случай, который может наступить, а может и мимо пройти. Стоматологию вы вспомните раз в год, а МРТ и вовсе может не понадобиться никогда. То есть, ценность реальная и потенциально высокая, но как бы.... статистическая. Вы платите (точнее, не вы, а компания) за спокойствие, а не за гарантированное использование. И психологически такую ценность легче обесценить: деньги на неё вроде бы потрачены, а вы этого можете месяцами не замечать (и хорошо, если не замечаете, дай Бог каждому). А подписка работает наоборот. Вы открываете условный Кинопоиск вечером после работы, слушаете Музыку по дороге в офис, и ценность подтверждается каждый день раз за разом. И поэтому её восприятие может быть сильнее, чем ДМС, даже если в рублях она дешевле на порядок. Дима приводит в пример британский GEOLYTIX, который просто оплачивает сотрудникам Amazon Prime. В России доступ сотрудникам к подпискам сейчас дают 4% работодателей, и судя по опросу, работники с такой привилегией чаще пользуются подпиской Яндекс Плюс (46%), следом идёт СберПрайм (25%), а дальше Wink Все в одном (12%). Пока это довольно нишевая история, рынок только формируется. Опять же, корп подписки на лайфстайл-сервисы есть только у 4% сотрудников (и это в выборке исследования, по всему рынку может быть гораздо меньше). Но вангую, что тема будет расширяться, т.к. это довольно легко и дёшево для работодателя, но при этом ништяк максимально понятный и прикладной для юзера. Дизраптор

🛠️ Метод Сначала определяют, какие слои лучше всего отображаются из одной модели в другую. Для этого обучают гребневую регрессию (Ridge Regression) между всеми парами слоёв source- и target-модели и находят те, где R² самый большой. При этом важно фитировать pre-RoPE-ключи. Так и ошибка выходит меньше, и на другие контексты экстраполируется лучше. Замечают, что ключи предсказываются лучше, чем значения. Впрочем, это было известно и из прошлой литературы. После определения самых важных source-слоёв для данного target-слоя признаки из них конкатенируют в один тензор и снова обучают на этом гребневую регрессию. Показывают, что важно брать не один, а несколько — 4–8 — слоёв из source-модели для приемлемого R². ⏱️ Занимает это час-полтора на ноде из 8×H100. 🧪 Эксперименты Валидируют подход на моделях семейств Qwen3, Llama-3.1, Ministral и на задачах с коротким ответом: ARC-C, HellaSwag, Winogrande, MMLU. На паре Qwen3 14B → 32B работает неплохо, на Qwen3 8B → 32B — уже хуже, а на Llama 3.1 и Ministral 3. В ablation показывают для Qwen, что pre-RoPE важен и что k = 1 — брать один самый важный слой — недостаточно. Для Ministral 3 можно вытянуть качество, если заменить линейную модель на MLP. Для Qwen3 это не помогает. Утверждается, что оверхед от маппера из source в target небольшой — в 3–25 раз меньше, чем prefill. 💡 Выводы Интересное исследование и идея, но будто бы до практического использования ещё далеко. Тесты — на простых бенчах, и будто бы подход не универсален. Для качественного отображения между разными моделями, скорее всего, потребуется более выразительная модель, и здесь возникает сложный trade-off между потенциальным выигрышем, стоимостью работы и обучения этой прокладки.

Рынок после закрытия - Мосбиржа: 2 071 пункт (-2,2%); - РТС: 774,2 пункта (-2,0%); - RGBI: 113,7 пункта (0,0%). ➡️ Индексы в реальном времени 📌 Главное к этому часу 🔶 СД Норникеля впервые за три года рекомендовал дивиденды за полугодие в размере ₽1,85 на акцию. ВОСА пройдет 30 сентября, дивотсечка — 12 октября. Так же СД Новатэка рекомендовал выплатить ₽35,5 на акцию, ВОСА и отсечка назначены на те же даты. 🔶 Отгрузка зерна через НКХП временно приостановлена из-за атаки БПЛА. Восстановление может занять от одного до четырех месяцев. 🔶 Инфляция в РФ с 18 по 24 августа составила 0,01% после трех недель дефляции, сообщает Росстат. 🔶 Минфина США (OFAC) продлил до 1 сентября 2027 года, разрешение на импорт алмазов российского происхождения. Ввозить в страну можно те алмазы, которые экспортировали из России до введения американских санкций. 🔶 Акции VK обновили исторический минимум и в моменте падали на 4,4%, до ₽116,1. 🚀На рынке движение связывают с запуском WB Chat от Wildberries & Russ, который становится новым конкурентом сервисов VK, включая мессенджер MAX. Однако аналитики Market Power не были бы столь категоричны в суждениях: котировки VKСO и без этого постепенно снижаются с начала года. 🔶 Черкизово представила отчет по МСФО за полугодие. Выручка составила ₽141,6 млрд (+3,5%), скорректированная EBITDA — ₽27,2 млрд (+37,7%), скорректированная чистая прибыль — ₽10,1 млрд (против ₽1,4 млрд за 1п25г). 🔶 Новабев тоже отчитался по МСФО за полугодие. Выручка достигла ₽74,4 млрд (+8%), EBITDA — ₽10 млрд (+9%), чистая прибыль упала до ₽1,3 млрд (-38%). 🔶 Румынский НПЗ Petrotel Lukoil, принадлежащий Лукойлу, через суд добился признания банкротом, чтобы продолжить работу в условиях санкций. Это один из трех нефтеперерабатывающих заводов Румынии, поэтому сохранение его работы важно для европейского бизнеса Лукойла. 🔶 Мировой спрос на газ в 2026 году может сократиться впервые с 2022 года на 7 млрд кубометров. На Ближнем Востоке ожидается снижение на 17 млрд кубометров, в Европе на 4 млрд и в Азии на 2 млрд, что ухудшает спрос на ключевых экспортных рынках российских производителей. 🔶 ЦБ установил официальный курс доллара на 27 августа на уровне ₽84,3 (-₽0,2). Евро подешевел до ₽98,3, юань упал до ₽12,5. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Хороший Патель у Пателя вышел на днях: - Антропик сделал свой первый прибыльный квартал, Q3 скорее всего будет прибыльным для OpenAI - в 2024 инвестиции в ДЦ от лаб были порядка $10 миллиардов, в следующем году это будет больше триллиона (от себя добавлю, что венчур сменился на debt) - кроме SpaceX и Meta, которые строят свои собственный гигаватты, и продают антропику по $40В+, что конечно сильно выгоднее чем строить на кредитные деньги - маржа у лаб выросла в разы на последний год: в среднем они зарабатывают $50 млн выручки на каждый мегаватт мощностей. Они тратят $10м на мощности, генерируют огромную маржу и реинвестируют в тренировку новых моделей - к концу следующего года 50% всех новых вводимых мощностей будут принадлежать 2-3 топ лабам (~25 гигаватт ИИ вычислений) - НО, в среднем каждые 2 года эффективность для ИИ новых вводимых вычислений удваивается - спрос растет все еще быстрее: каждая новая модель открывает больше возможностей для извлечения ценности, НО есть тренд к замедлению: OAI затормозили тренинг моделей на 2 недели, Антропик не показывает «модель 2» (Mythos 2) даже внутри, лучшая модель доступная на рынке сегодня была создана в феврале, но в лаб внутри есть куда более сильные версии - даже если лабы могут генерировать $100М на мегаватт, они все равно будут тратить большую часть ресурсов на тренировку, а не инференс, потому что в AGI+RSI куда больше денег, чем просто продажу токенов условного Мифос 2 - Дилан говорит, что за последние 3 месяца лабы последовательно снижали процент мощностей для клиентов и повышали процент для R&D - текущие планы новых мощностей доходят до 100 гигаватт в 2029 году (чтобы это случилось, это должно привести к 10%+ роста ВВП в США, что является кардинально другой макроэкономической ситуацией по сравнению со всем что было в этом веке) - Китай в этом же году будет иметь ~50 гв, но эффективность каждого ватта будет ниже из-за все еще существующего отставания в чипах - для 100 гигаватт в 29-30 годах (в каждом!) потребуется ~$5 триллионов кеша инвестиций в чипы, дц, энергию. Но ни у одной ИИ компании нет столько денег. Это вопрос уже политики, кредитных рынков, гос инвестиций. Эти ~$10 трлн инвестиций за следующие 3 года придут в первую очередь из FCF и кредитов, все остальное скорее приятный бонус. - это реально, но это значит что эти триллионы НЕ пойдут в потребительские кредиты, приватный кредит, ипотеки, другие инфраструктурные проекты, обслуживание гос долга - всем, кроме США, кажется, в этом мире тотальная п*зда, потому что у них нет таких развитых кредитных и финансовых рынков, большой долг, отсутствие проприетарных моделей и лаб - важно понимать, что акселерация это не закон: регуляторы, политики и прочие зумеры в достаточном количестве могут создать социальную атмосферу в сторону меньшей экономической эффективности, но более плавного роста - НО ни одна социальная идея не выживает после столкновения с фин рынками. Любой, самый оголетлый, политик и популист публично откажется от своих слов за бонды под 8% или кредит под 20% (который с радостью привлекает Антропик уже сегодня, ибо уверен, что заработает х3 в год на каждый вложенный доллар) - в конце интересная спекуляция на тему: экономика США удваивается каждый год, ставка десятки процентов, S&P должен торговаться по 2-3х выручки всех компаний, потому что AGI оптимизирует и делает легче повторение, НО даже в таком сценарии и при наличии сверхспособных моделей экономика будет требовать больше времени для адаптации именно из-за социальных процессов и из-за того что весь мир, грубо говоря, будет пытаться остановить ИИ Очень рекомендую послушать целиком эпизод (и три предыдущих с ним же), чтобы понять почему лабы уверены, что они смогу зарабатывать триллионы долларов выручки в год и до какой степени они готовы пойти на экстремальные

Метод отжига от зацикливания вашего агент 😗 Сижу я тут в одном чатике. И вижу сабж от @asboltenko:

К слову хотел поделиться лайфхак, на случай если пропустили, если и когда агенты начинают тупить и топтаться на месте в решении какой-то задачи, им нужно сказать "проведи исследование", "поищи информацию", тогда у них включается режим исследования и они выходят за рамки своих знаний и начинают искать и изучать информацию и результат резко улучшается.

И тут я думаю, так это же похоже на метод отжига в мат.оптимизации. Если только немножко его доделать под LLM и агентов. 🧠 Ну действительно, представьте, вы уже знакомы с self refining и OPRO/GEPA методами самоулучшения рассуждений и промптов. В них мысль проста, ваша среда - политика это и есть модель, она порождает на контекст генерации, значит её можно bbox оптимизировать направленно при помощи управления промптами и/ или параметрами генерации. Таким образом, мы живём в пространстве возможных генераций от входа. Теперь идём дальше, вот цитата выше - агент застрял в решении,те сошёлся в локальном минимуме возможных исходов генераций. Как его оттуда сдвинуть? 1. Смена температуры. Когда вы говорите "проведи исследование", вы переключаете агента из режима greedy decoding в режим исследования - аналог поиска в глубину против поиска в ширину. Чтобы усилить эффект, можно явно попросить: "Сгенерируй 3 самых диких/неочевидных гипотезы, даже если они ошибочные" - это тот самый "шаг назад в менее выгодное решение", который выбивает из локальной колеи рассуждений. Кстати, мы люди, также делаем порой. Говорим себе стоп, давай начнём сначала или сделаем шаг назад. 2. Декомпозиция шага назад. Метод отжига требует времени на "остывание". Поэтому после команды" "исследовать" обязательно нужно дать лимит:" ..выдели на это 5 итераций размышлений, а затем вернись к исходной задаче и предложи финальный план". Иначе агент может улететь в бесконечный поиск и перерасход токенов. 3. Критическая разница с мат. оптимизацией. В математике отжиг принимает плохое решение на основе функции вероятности. В LLM мы не можем доверить случайность - вместо этого просим сменить перспективу. Это и дает тот же эффект перепрыгивания ямы, но детерминированно и осмысленно. Лайфхак вдогонку. Если агент топчется, скажите не просто исследуй, а "составь карту неопределённости" – перечисли, чего именно тебе не хватает для решения. Это принудительно расширяет границы знаний перед тем, как начать гуглить, и резко сокращает галлюцинации во время этого отжига. Однако правило, как понять, что агент застрял всеравно придётся написать. 👍 И да, что метод из цитаты. Что улучшение отжига требует больше токенов, но может спасти вас от траты того же числа токенов не тупик и зацикливания. 🧠

• OpenAI Private Safety — Защита сложных сценариев без хранения данных клиентов. • Mistral Agentic Search — Поэтапный поиск и проверка информации в документах. • Cursor Origin — Работа с репозиториями, синхронизация через GitHub. • Apple Mac mini и Mac Studio для локального ИИ — Новые чипы M6 и M5 Ultra, Mac mini от $899, Mac Studio от $2499. • OpenAI: чипы Jalapeno превосходят Nvidia — Планируют использовать их в конце года для снижения затрат. • Vercel запустил Run SDK — Инструмент для безопасного выполнения непроверенного JavaScript/TypeScript. • Figure представил Index — Приложение для сбора физических данных с помощью людей. • OpenAI запускает доступ к паролям для ChatGPT Work — ChatGPT Work может выполнять задачи через автозаполнение паролей. • Anthropic даёт Claude память между инструментами — Claude запоминает детали из чатов и использует их в Cowork. • Google запускает Gemini Enterprise для юридической отрасли — Готовые агенты и интеграции для юристов. • Google запускает Gemini Enterprise для финансовых услуг — Автоматизация рабочих процессов для финансовых специалистов. • Guru — Источник истины AI, предоставляющий проверенные ответы. • AdKit — Исследуйте конкурентов, запускайте кампании и отслеживайте результаты. • Skydive — Облачная платформа для AI-агентов, автоматизирующих бизнес-задачи. • Sparkvid — Создавайте видео, управляйте движением и редактируйте с помощью ИИ. • OpenAI представила первые результаты Jalapeño — Инференс-ускоритель для агентных нагрузок до конца года. • Perplexity и NVIDIA запускают Portable Computer — Полностью локальный ИИ-агент с нулевой стоимостью токенов. • Jalapeño оптимизирует пропускную способность и задержку токенов — Чип показал высокую производительность на киловатт и меньшую задержку. • Открытые омнимодальные мировые модели — EchoWM генерирует 720p видео, звук, музыку и речь. • Краткосрочные учетные данные для ИИ-агентов — Vercel Connect заменяет API-токены на выдаваемые во время выполнения. • Granite 4.2: как они устроены — Плотные модели-рассуждатели от IBM с размерами 3B, 8B и 30B. • Anthropic объединяет память Claude Chat и Cowork — Платформы запоминают одни и те же разговоры, включено по умолчанию.