HP представила ноутбуки OmniBook Ultra 16 и X 14 на процессоре Nvidia RTX Spark HP представила ноутбуки OmniBook Ultra 16 и OmniBook X 14 на платформе Nvidia RTX Spark, а осенью также выпустит десктоп OmniDesk. Ultra 16 получил до 128 ГБ унифицированной памяти, графику Blackwell и производительность до 1 Пфлопс в FP4, поэтому подходит для запуска ИИ локально. У него 3K OLED-экран, батарея на 99 Вт·ч и автономность до 17 часов, а зарядка до 50% занимает около 30 минут. Более компактный X 14 тоже оснащён OLED-дисплеем, работает до 15 часов и комплектуется зарядкой на 140 Вт. Цены и подробные характеристики некоторых конфигураций HP пока не раскрыла. #hpomnibook #hp #rtxspark 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Почему так дорого — А мне ИИ говорит, что у вас должно стоить дешевле — А я вам говорю, что у нас стоит именно столько На днях такой разговор состоялся у знакомого предпринимателя с клиентом. Начали разбираться — оказывается, страница с ценами выводится джаваскриптом: человек видит, а бот нет. И поэтому идет на форум и берет данные трехлетней давности. Сейчас это типовая ситуация. Люди спрашивают у нейросети «сколько стоит». Последняя берет их оттуда, откуда проще. Лишь в 1 из 8 случаев это официальный сайт. В остальных — реддит, агрегаторы, доски объявлений и прочий мусор. Почему? Каждую четвертую страницу с ценами бот просто не может открыть — джаваскрипты, табы, калькуляторы. Человек видит циферки, бот — пустоту. Вывод прост: если вы не рассказали ИИ о своих ценах — он выдумает их, но вам такое не понравится :)

Пятьдесят лет священной войны В начале 1940-х по коридорам одной нью-йоркской школы ходили два подростка — Марвин Минский и Фрэнк Розенблатт. Через 15 лет они возглавят два враждующих лагеря в науке о вычислениях, и каждый будет считать другого шарлатаном. В 1969-м Минский с соавтором выпускает строгий математический разбор, доказывающий, что перцептрон Розенблатта не справляется даже с простейшей логической функцией. Книгу авторы посвятили Фрэнку Розенблатту — на отдельной странице. Спрятанное среди формул осторожное сомнение двух авторитетов дочитали в DARPA, и финансирование нейросетей обнулили. Через два года Розенблатт погиб, а его подход уже официально числился научным тупиком. Узнаем, как списанный со счетов подход взял верх и почему победитель теперь говорит словами проигравшего.

Про роли в промптах, часть 2 Продолжая предыдущий пост, основное на мой взгляд наблюдение дано в конце статьи: хоть роли, улучшающие ответ, и были, выбор роли под вопрос оказался сложной задачей. Если собрать оракула, который знает, какая роль лучшая, получается заметный прирост точности. Но вот попытки сначала честно подобрать роль увы не дали результата лучше, чем её случайный выбор. В жизни мы прописываем в промпте роль, понимая, что хотим получить от LLM (и даже до точной формулировки вопроса), поэтому проблема выбора роли как будто бы частично снимается. Кроме того, роль мы прописываем не просто для более точного ответа, а для более уместной стилистики. Таким образом, тезис «роли не работают» ничуть не лучше инфоцыганского «всегда пишите роль». И то и то передергивание, а в результатах, если добавить другие исследования, есть существенный разброс. Кратко что в других публикациях 2024-2025 года: Kong et al., NAACL 2024, "Better Zero-Shot Reasoning with Role-Play Prompting" - аргумент сторонников ролей. Двухшаговый ролевой промпт (роль, подтверждение от модели, задача) на ChatGPT поднял, например, AQuA с 53.5% до 63.8%; авторы считают роль неявным триггером chain-of-thought. Разница постановок со статьей, что разбирали с вами ранее: там был выбор варианта в фактических вопросах, тут рассуждение с генерацией решения. https://arxiv.org/abs/2308.07702 Salewski et al., NeurIPS 2023, "In-Context Impersonation" - эксперт своего домена отвечает лучше эксперта чужого, но та же механика внезапно вытаскивает еще и стереотипы: "от лица мужчины" модель описывает автомобили лучше, чем "от лица женщины". https://arxiv.org/abs/2305.14930 Gupta et al., ICLR 2024, "Bias Runs Deep" - 24 датасета на рассуждение, 19 демографических персон. Персона роняет точность, часть ошибок - очень интересные отказы вида "как человек с инвалидностью, я не могу решить эту задачу" (58% ошибок этой персоны было у ChatGPT-3.5). https://arxiv.org/abs/2311.04892 Luz de Araujo, Röttger, Hovy, Roth, EMNLP 2025, "Principled Personas" - 9 моделей, 27 задач. Экспертная роль в среднем не вредит и иногда помогает, но есть другое наблюдение: нерелевантная деталь в описании роли (например, имя) роняет точность почти на 30 п.п. Образование, специализация и близость домена влияют непоследовательно. https://arxiv.org/abs/2508.19764 Iadisernia, Camassa (Banca d'Italia), ICAIF 2025, "Prompting for Policy" - 2368 биографий экономистов из PersonaHub, GPT-4o воспроизводит опрос профессиональных прогнозистов ЕЦБ за 50 кварталов. Без персоны ошибка прогноза та же (p=0.31), а разброс между персонами на два порядка меньше, чем между людьми. https://arxiv.org/abs/2511.02458 Что добавили свежие публикации этого года (препринты, рецензирования не было, так что продолжаем вести наблюдение): Hu, Rostami, Thomason, 2026, "Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy" - наконец-то задались вопросом, почему результаты исследований расходятся. На знаниевых задачах роль вредит: MMLU 68.0% против 71.6% без роли, длинное описание хуже короткого. На задачах про формат, тон и отказы (письмо, извлечение данных, jailbreak-бенчмарки) роль помогает, и чем длиннее, тем сильнее: +17.7 п.п. отказов на JailbreakBench с ролью "safety monitor". Гипотеза в том, что длина контекста просто дает LLM сигнал «надо рассуждать». Что меня смущает в этой статье: она хоть и марта 2026 года, а исследует модели, которые с нами с начала 2025, да и в целом большие модельки не трогает, только их дистилляты. https://arxiv.org/abs/2603.18507 "When Does Persona Prompting Actually Help?", 2026 - 1140 открытых вопросов, 38 ролей, оценка LLM-судьей. Роль повышает "глубину экспертизы" и структурность, снижает ясность и прямоту. Выигрывает в консультативных доменах (медицина, психология), проигрывает на объяснительных вопросах. https://arxiv.org/abs/2605.29420 Итого: Роль в промпте может быть полезна для тона, формата, стилистики и границ поведения. Если нужен факт или расчет, роль может быть лучше убрать или сократить до одной фразы.