На рынке труда в США сейчас намного лучше живётся без высшего образования. У молодых работников 22–34 лет без диплома безработица одна из самых низких за последние ~20 лет. С высшим образованием, наоборот, туго — уровень безработицы постоянно растёт 🥴 Причина простая: огромный спрос на профессии «работяг» вроде строителей, заводчан, официантов и так далее. Иммиграция упала, а старшее поколение, которое занималось подобным всю жизнь, ушло на пенсию Для тех, кто закончил вуз, ситуация обратная — выпускников бакалавривата стало больше чем раньше, а многие начальные позиции в корпорациях забрал себе ИИ В общем, путь «закончил хороший вуз → сразу же получил работу» сломался — временно или навсегда, никто не знает ¯\_(ツ)_/¯

Российский стартап UNEXT привлек $130 тыс. от предпринимателей-супругов Романа и Алии Алексеевой. Роман - основатель платформы Cheelee, которая платит пользователям за просмотр коротких роликов, Алия - мобильного приложения для развития детей KidsUp. Привлеченные средства будут направлены на развитие технологической платформы, расширение команды, масштабирование в России и за рубежом. UNEXT в 2023 году основала Екатерина Лерман. В прошлом она была топ-менеджером компании “Нетология-групп” и платформы профориентации “Профилум”. UNEXT анализирует способности и предрасположенности ребенка, составляет план обучения [подбирает школы и дополнительные программы], сопровождает поступление в вузы и начало карьеры. Алексеевы вложились в проект, потому что видят на рынке “устойчивый запрос на профессиональное управление образовательной стратегией семьи”. По словам Лерман, в 2025 году выручка UNEXT составила 30 млн рублей, в этом году она может достичь 100 млн рублей. Компания прибыльная, заявила предпринимательница, не раскрывая цифр.  По данным сервиса проверки контрагентов Rusprofile, ООО “Юнекст” было зарегистрировано 24 сентября 2025 года. 90% принадлежит Екатерине Юдовой. 10% владеет Алия Алексеева. Сведения о финансовых показателях организации отсутствуют.    @rusven

💭 Домашка стала лучше, а знания хуже: как ИИ влияет на систему образования Помните колумниста из The New York Times, который настаивал, что использование нейросетей ухудшает мыслительные навыки? Как раз на эту тему я нашел 2 интересных исследования: ученые выяснили, как ИИ влияет на обучение. 🔎 В чем суть первого исследования? Китайские ученые 30 месяцев наблюдали за 26 тысячами школьников 12-18 лет. После того как ученики начали использовать ассистенты, вроде Doubao и DeepSeek, оценки за домашку выросли на 18%, а время на нее сократилось на 30%. Но уже через полгода результаты экзаменов упали примерно на 20% 😱 Но есть интересный нюанс. Оценки падали у тех, кто использовал ИИ, чтобы побыстрее разделаться с работой - загружал задачи в чат-бот и копировал готовый ответ. А у ребят, которые с помощью нейросетей разбирались в теме, уровень знаний практически не упал. 🔎 Вот вам второе исследование. В Middlebury College студентам дали изучить новую тему с ИИ и без, а потом проверили знания - сразу и через неделю. Ребята, которые использовали нейросеть, чтобы найти информацию и разобрать сложные моменты, запомнили материал лучше. У группы, которая копипастила готовые ответы, знания были слабее. 🧐 И что получается? ИИ может помочь в учебе, если использовать его правильно: искать информацию, проводить мозговой штурм. Беда в том, что так делают далеко не все ученики - выше я рассказывал, как преподаватель поймал студентов на использовании ИИ. И это приводит к ОЧЕНЬ большой проблеме системы образования. Раньше, чтобы решить задачу или написать сочинение, человеку нужно было напрячь мозг: найти информацию и проанализировать. По такой работе можно было оценить реальные знания. 🤡 Благодаря ИИ, все это превращается в профанацию. Ни решенная задача, ни грамотное сочинение больше не показывают, насколько ученик понял тему. В итоге качество готовой работы растет, а качество мыслительного процесса снижается.  Но ведь именно мыслительный процесс - главное в образовании. Мы должны научиться думать, анализировать и понимать. Видимо, чтобы дети освоили эти навыки в эпоху ИИ, школам и университетам придется менять всю систему оценки знаний.  Что думаете, пора уже запретить школьникам и студентам пользоваться ИИ? ❤️ - Давно пора, так вообще думать разучимся. 😁 - Не вижу смысла. Если человек хочет учиться, ИИ ему не помешает. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #ИССЛЕДОВАНИЕ #НЕЙРОСЕТИ #ИИ

ОЭСР: использование ИИ резко снизило результаты учащихся по чтению и математике Школьники, использующие ИИ для выполнения заданий, в среднем уступают в успеваемости тем, кто обходится без чат-ботов. Однако если ИИ применяется как репетитор, а ученика при этом учат критически оценивать ответы нейросетей, результаты становятся выше. К таким выводам пришли авторы PISA 2025 — международного исследования, которое раз в три года оценивает знания и навыки 15-летних школьников по математике, чтению и естественным наукам. В целом, оно показало снижение результатов: средние показатели по математике и чтению в странах ОЭСР достигли самого низкого уровня за всю историю PISA. https://hightech.plus/2026/09/09/oesr-ispolzovanie-ii-rezko-snizilo-rezultati-uchashihsya-po-chteniyu-i-matematike

Горе от ума. Как это работает в 21-м веке? Учёные полгода наблюдали за 27 тысячами китайских школьников и заметили занятную закономерность. Те, кто делал уроки с помощью ИИ, весь учебный год ходили в отличниках – их оценки за домашку росли, а времени на неё уходило на треть меньше. Однако на экзаменах эти “вундеркинды” в среднем показывали результат на 20% хуже, чем у одноклассников, обходившихся исключительно своей головой. Но не спешите отбирать у своих чад гаджеты. Дети, у которых с нейросетью на домашку уходило столько же времени, сколько у сверстников без неё, на экзаменах не сыпались. Очевидно, они использовали ИИ не как источник готовых ответов, а как репетитора – например, просили объяснить непонятное или проверить решение. В общем, делали ровно то, о чём я писал вот здесь. Вывод: ИИ – не причина плохих оценок на экзаменах. Его просто нужно использовать с умом – собственным. Так что своим пацанам я чат-боты запрещать не собираюсь. Но, пожалуй, стану чуть чаще заглядывать им через плечо.

На программистов хотят учиться намного все меньше. С начала нулевых каждый год был рост желающих учить computer science (CS), но 20+ лет спустя тренд сломался! Это видно по множеству сигналов из разных стран. Например данным National Student Clearinghouse этом году набор на CS упал 8,1%, самое большое падение среди всех профессий. На желание учиться писать код прежде всего влияет (не)уверенность в том, получится ли потом на этом зарабатывать. Видимо школьники и их родители начитались сми о том, что код будет писать только AI, а всех разработчиков уволят (что конечно не так, пост). Я считаю наоборот, что AI демаргинализирует разработчиков (пост), и спрос на их труд будет только больше. Школьники охотнее идут учиться инженерии, машиностроению, электротехнике и т.д. В первом комменте приложил другой график - в США больше всего растет Engineering. В реальности текущее падение - это в большой степени коррекция, неприлично большого количества выпускников CS, которое накопилось за 20+ лет. Спрос на программистов намного сильнее зависит от ставки ФРС, чем от влияния AI (пост). А вы считаете перспективным идти cейчас в программисты? @kyrillic

Как я написала агента на питоне Про наши косяки я узнаю от студентов. В Инженерке мы делаем симуляторы и тренажёры. Это в основном практика в песочнице собственной разработки плюс текст, — и вот в этой практике то косяки по невнимательности, то код перестал исполняться из-за обновлений, то стенд упал. При разработке материал у нас проходит через преподавателя, потом через контент-менеджера, потом через фокус-группу, а раньше, в хорошие времена, ещё и через методиста с редактором, и всё равно на выходе оказываются поломки, тупые ошибки и неточности. В какой-то момент мне захотелось самой находить ошибки не дожидаясь замечаний от студентов, поэтому решила написать агента своими руками, а мужа, он же наш архитектор, попросить внедрить его в общую архитектуру. Договорились, что это будет отдельное приложение, тем более что у меня последние несколько месяцев настроение писать код, так что я закатала рукава. Далеко ходить не стала, взяла его же тренажёр по разработке ИИ-агентов — Паша автор, я там тоже соавтор, но только на последних уроках по экономике. Мне нужен был агент, который забирает из ЛМС урок и содержимое песочницы, раскладывает всё это по структуре, расставляет метки для ИИ, что где, прогоняет материал по заданным мной критериям и отдаёт отчёт с ошибками. Хватило мне для этого демо нашего симулятора, причём бесплатного. Питон я не знаю, зато когда-то программировала под железо, и этого хватило, чтобы разобраться и переиспользовать код из учебного проекта и адаптировать его под свою задачу, а потом дописать отдельный парсер: мы с Пашей договорились, в каком виде он мне поставит материал, а дальше я парсила как мне надо. Отдельно пришлось разобраться с FastAPI, которого в демо нет, и сделать сваггер, чтобы он подключился к моему приложению по API. Получилось при этом не сплошное навайбкоженное говно, а нормально проработанная архитектура, с виртуальным окружением и правильной работой с секретами и ключами. С разверткой было проще: он прислал мне свой проект и попросил навайбкодить такой же деплой по аналогии, что я и сделала. Дальше он понажимал кнопок в таймвебе (господи, прости их) — и вуаля. Эвалов, конечно, никаких не было. Вместо них я попросила нашу техподдержку пройти курс руками и сравнить, что увидела она и что увидел агент. Результат меня порадовал: агент оказался продуктивным, большую часть ошибок мы скосили. Чего он пока не умеет — так это разговаривать по-человечески. Отчёт иногда выходит слишком техническим, и надо отдельно садиться за промпты, чтобы в нём разобрался человек, далёкий от техники. Также для более высокого качества прогнать на косяки одной кнопкой весь курс - не получится. Все равно нужно разбираться руками вместе с агентом поурочно. Порог входа в разработку рухнул, и держится он теперь не на языке, а на том, умеешь ли ты продумать внятную архитектуру и не разложить ключи по коду. Но на одном ИИ далеко не уедешь: надёжную и масштабируемую систему он тебе без понимания нюансов не соберёт.

Кто что-то слышал про скандал вокруг лекций Ани Виленской, тут в итоге поставлена жирная точка в нем. Самое классное, что Анна сделала все не по методичке, а как ей велело сердце - не пропала с радаров на две недели как ей все советовали, а пошла и нормально все прокомментировала и объяснила, еще и успешно, т.к. ажиотаж начал спадать. Хотя может быть как раз пришло время, когда всем стало пофиг, но в любом случае совпадение или нет - финал удачный. Для тех, кто пропустил: в Страдариуме вышел курс Анны про средневековую музыку, опытные музыковеды нашли в нем ошибки, о чем публично написали, а Аня публично признала их и предложила нашедшим самим записать исправления (что в целом неплохо с точки зрения поделиться славой с глубокими экспертами). Но в итоге разверзлась преисподняя: предложение было воспринято не как возможность тоже посветить фейсом, а возможно и стать соавтором и уже получить не только пиар, а как оскорбительный и унижающий достоинство ученого призыв поработать бесплатно на Анин бренд и финансовое благополучие. В итоге из-за старой как мир дилеммы людей в академических кругах - кто первый должен заговорить про то сколько платят за работу (и эмоциональной реакции на любые неустраивающие предложения) - начались метания говн, делание мемов и прочий угар в соцсетях. Додумывали все направо и налево, обвиняли и Анну в том, что не имеет права брать денег за свои лекции, и тех, кто её хейтит, в том, что не понимают, что её лекции это edutainment и про удовольствие, а не про сделать слушателя ученым-музыковедом. В общем обсуждение курса по средневековой музыке и соревнование, кто веселее додумает сказанное и сильнее оскорбится, ненадолго затмило в соцсетях войны, политику и стихийные бедствия. С одной стороны, круто, что Анна сама все пояснила и разрулила. С другой стороны даже жалко, что это закончилось: этот срачик был по-своему очень милым ❤️

#ПредпринимательПоЗалёту Глава 23 – Офис, Forbes и мотоцикл на полном ходу Летом 2014-го, с двумя миллионами долларов на счету и подписанными документами о слиянии “Нетологии” и того, что скоро станет “Фоксфордом”, мы почувствовали себя большими. И повели себя соответственно. Ну или, вернее, как нам казалось, должны вести себя большие предприниматели. Первым делом сняли офис в бизнес-центре у метро “Тульская” и затеяли масштабный ремонт: опенспейсы, переговорки, собственная видеостудия для съёмок и трансляций. Ремонт съел чуть ли не четверть всего раунда. Для компании, которая ещё полгода назад помещалась в одной небольшой комнате, это был головокружительный скачок. Параллельно шла гонка к первому сентября. Мы хотели зайти в новый учебный год уже в виде полноценного образовательного холдинга: обучение взрослых digital-профессиям плюс обучение школьников. Но проект, который мы присоединили, назывался “100ЕГЭ” и занимался только подготовкой к экзаменам. За несколько месяцев нужно было переупаковать его в многопрофильную онлайн-школу для учеников с пятого класса. Заодно проекту нужно было новое имя. Мы перебирали варианты – часть рождалась внутри команды, часть предлагало креативное агентство. Победил агентский вариант: “Фоксфорд”. Заплатили за него что-то около тысячи долларов. Забавно, что сегодня работа таких агентств во многом потеряла смысл: мозговой штурм с ИИ быстрее и несопоставимо дешевле. Но тогда тысяча долларов за слово казалась разумной сделкой – и, честно говоря, слово того стоило. К стартующему учебному году нас оказалось больше ста человек. Ещё несколько месяцев назад в компании не было и десятка сотрудников. Слияние плюс агрессивный найм – и команда выросла на порядок за один сезон. Осенью 2014-го вышла статья в российском Forbes – про то, что онлайн-образование начинает показывать свою эффективность и из digital-профессий расширяется в другие направления, в частности в школьное. Наше объединение с “Фоксфордом” приводилось в статье как подтверждение тренда. На фотографии мы с Максом и Лёшей, сооснователями “Фоксфорда” сидели в интерьерах нового офиса. Своё физическое пространство, внимание прессы, инвесторы, планы. Первые пару месяцев мы ощущали себя внутри максимального триумфа. Казалось, что всё уже получилось. На самом деле это было самое-самое начало. Все главные победы и ошибки были далеко впереди. Моё ощущение того времени я могу описать так: ты разогнался до бешеной скорости и несёшься по трассе на мотоцикле, испытывая огромный восторг – и при этом понимаешь, что контролируешь ситуацию только отчасти. Потому что под глянцевой картинкой уже шла притирка. Слияние оказалось делом куда более непростым, чем виделось из кафе, где мы его вдохновенно проектировали. Именно тогда я впервые по-настоящему понял, что такое культура компании. Даже когда у всех участников сливающихся команд добрые намерения, стычки и недопонимания возникают просто от того, что притираются прежде автономные организмы. У каждой команды свои привычки, свой темп, свои представления о правильном – и ни одно из них не написано ни в каких документах о слиянии. Первыми сигналами будущего тяжёлого периода стали периодически возникающие неровности в отношениях команд “Нетологии” и “Фоксфорда”. А главное – всё чаще повторяющиеся мои споры с основателями “Фоксфорда”. О том, как эти трещины превратились в кризис, поставивший компанию на грань существования, – в следующей главе. Несколько выводов из этого периода: – Ощущение “всё получилось” – самый ненадёжный из индикаторов. Чем громче триумф, тем внимательнее стоит смотреть под ноги. – Культура компании становится особенно заметной при столкновении с другой культурой. Сливая команды, ты сливаешь привычки и образы жизни людей – и на их притирку нужно закладывать время и терпение. – Скорость без полного контроля ситуации – не всегда ошибка. Иногда это единственный способ занять рынок. Но нужно честно признаваться себе, что контроль частичный, – самообман на скорости стоит дороже всего.

📌 Теренс Тао объяснил всю математику Самый известный из ныне живущих математиков записал для Big Think полуторачасовое видео, где раскладывает математику на шесть опорных концепций и объясняет, как они предвосхищали открытия в науке и что с ними будет дальше, когда в дело вошёл ИИ. Видео сделано под его книгу Six Math Essentials, которая готовится к выходу.

Тао - профессор математики Калифорнийского университета, в десять лет взял бронзу на международной олимпиаде, в тринадцать - золото и до сих пор остаётся самым молодым золотым медалистом в её истории. Докторскую защитил в Принстоне в двадцать один год, профессором в UCLA стал в двадцать четыре (тоже самым молодым за всю историю университета). Филдсовская медаль 2006 года, стипендия Макартура того же года, одна из первых Премий по прорывам в математике. В последние годы он один из самых заметных голосов в дискуссии о том, что ИИ делает с математикой - недавно он объявлял об открытии реестра Palomar, куда складывают доказательства на Lean после машинной проверки.

Числа, алгебра, геометрия, вероятность, анализ и динамика. Тао выбрал их потому, что все шестеро уходят корнями на тысячи лет назад, всем знакомы в начальном виде - и все за это время развились до крайне изощрённой математики. Но если убрать техническую сложность, под ней остаются интуитивно понятные вещи, а сама математика - это лишь точный язык, позволяющий описать их аккуратно. Видео разбито на три части: сами шесть понятий, затем то, как математика решает задачи науки, и в финале - как ИИ меняет математику и науку. 🟡Таймкоды 0:00 Часть 1. Шесть опорных элементов математики 1:14 Числа: древнейшее изобретение, которым пользуются до сих пор 5:56 Алгебра: правила, стоящие за правилами 11:39 Геометрия: как греки измерили Луну 13:30 Вероятность: ставки на неопределённость 17:00 Анализ: как приручили бесконечность 24:07 Динамика: математика изменения 32:12 Часть 2. Как математика решает задачи науки 34:30 Три открытия, изменившие мир 48:17 Почему математика работает и как её делают на самом деле 54:29 Часть 3. Как ИИ навсегда меняет математику и науку 1:07:38 Почему быстрее не всегда лучше 1:15:18 Что ИИ умеет сейчас и что поставлено на карту 🔜 Для тех, кто без Ютуба - видео и транскрипт. @ai_machinelearning_big_data

Но вот часть со сказками меня немного пугает. Ну может слово неудачное, дальше разверну мысль. Короче, когда Демка был маленький часто приходилось ему сочинять и рассказывать сказки: мы с Наташкой от этого, объективно уставали, но, кажется, это все-таки была полезная когнитивная нагрузка. То есть, мозгу однозначно полезно

Серьёзные данные позволяют считать сочинение историй содержательной когнитивной деятельностью с вероятными небольшими преимуществами для креативного и нарративного мышления. Доказательств большого общего эффекта на интеллект или мозг пока нет.

См.ресерч И вот вся эта современная движуха все больше забирает у нас что-то полезное и нужное для развития. И за себя я не особо переживаю, а вот с детворой сложнее. Хочется сделать так, чтобы они выросли способными и сообразительными. А че, как вы тут думаете? Нейронки приведут к тому, что следующее поколение 😬 - будет слабее нас в плане общих знаний ❤️ - станет сильнее и лучше и отлично адаптируется, как это было с нами (телефоны, интернет, соц сети) 💊 - бегите, глупцы, скайнет уже вышел на тропу!

Обращение к студентам и будущим аспирантам Друзья, знаю что среди читающих меня много студентов. Так вот, если вы вдруг решите написать человеку и попросить его стать научным руководителем, вы хотя бы представьтесь и расскажите про себя. Просто когда тебе пишет Кот/Енот/Хомяк/Лемур/Бобер с милой аватаркой пушистого животного и фейковым ником и просит взять его к себе в ученики, как я могу ему что-то ответить? Животных я безусловно люблю, но не настолько чтобы брать их в ученики. Я беру талантливых студентов, а не зверьков. Помните, то что вы прошли мой курс [читай посмотрели в записи], то это вовсе не означает, что я по вашему фейковому нику и аватарке сматчу вас с вашим ником в зум и тем более смогу дать вам какой-то внятный ответ кроме нет? Прим. И нет, МарьИванна не сошла с ума. Пост навеян реальными событиями последних дней. Выпускники ФКН не перестают меня удивлять😂