Я\МЫ - Мыши! Тут не британские, а вполне себе ученые завершили, ну, очень интересный эксперимент. Они взяли мышей, у которых генетически почти не развивались неокортекс и гиппокамп - важные части мозга, связанные с обработкой информации и памятью. Мозг у таких мышей получался примерно вдвое меньше нормального. После этого в освободившееся место им пересадили органоиды коры, выращенные из человеческих стволовых клеток. То есть не готовый человеческий мозг, а маленькую заготовку будущей коры. Человеческая ткань внутри мышиного мозга не просто выжила. Она начала расти. Через три месяца трансплантат увеличился примерно в 4.7 раза и составлял 91.9% всей сохранившейся корковой ткани этих тварей. Человеческие нейроны начали соединяться с мышиными, принимать сигналы от других отделов мозга, формировать синапсы и отращивать аксоны. Некоторые добрались даже до спинного мозга. То есть чужая нервная ткань начала становиться частью её нервной системы. Главный вопрос у вас: мышь стала типа умнее? Нет. Сверхмыши не получилось. Она не вышла из клетки, взломав ХаггингФейс, не захватила мой ноутбук и не написала этот пост. Получилась просто новая нормальная здоровая мышь. А именно - до пересадки эти мыши плохо справлялись с тестом рабочей памяти. После того как человеческая ткань встроилась в мозг, результат улучшился примерно до уровня обычных мышей. То есть пересаженная ткань не превратила мышь в кожаного. Она позволила твари с серьёзно недоразвитым мозгом приблизиться к нормальному уровню. Тут мой мозг приблизился к нормальному уровню и в него пришло много интересных мыслей. И нет, я не забыл принять таблетки. Сегодня модно называть ИИ "second brain". Второй мозг. Звучит приятно и технологично. Но если продолжить аналогию с мышами, получается чуть менее комплиментарно. Мы - мыши. А ИИ - чужая интеллектуальная ткань, которую мы постепенно подключаем к своему довольно кривому биологическому оборудованию. Кто раньше плохо писал - теперь пишет. Кто не умел программировать - собирает приложения. Кто не понимал тему - через десять минут вполне уверенно её обсуждает. Плохая память, отсутствие языка, знаний или навыков всё чаще перестают быть непреодолимой проблемой. ИИ прежде всего поднимает нижнюю планку. Он позволяет огромному количеству кожаных, которые раньше вообще не могли решить определённую задачу, дотянуться хотя бы до среднего результата. Средний интеллект в некотором смысле начинает продаваться по подписке. Но дальше становится интереснее. Пока этот второй мозг находится снаружи. Мы открываем chatGPT, задаём вопрос, получаем ответ и закрываем приложение. Нам приятно думать, что якожаный здесь главный, а ИИ - просто Стохастический попугай. Но трансплантат продолжает расти. Сначала ИИ отвечает на вопросы. Потом помнит всё, что мы читали и говорили. Видит наши документы, задачи, переписку и привычки. Потом начинает предлагать решение раньше, чем мы успели сформулировать вопрос. Планировать, фильтровать информацию, выбирать варианты и принимать всё большую часть мелких решений. И в какой-то момент становится трудно понять, где заканчивается "я подумал" и начинается "система подумала, а кожаный получил результат". И тут главный вопрос уже не "станем ли мы умнее?" Главный вопрос - кто именно станет умнее. И что значит умнее? Есть оптимистичный (общепринятый) вариант. Кожаный остаётся главным: он определяет цели и ценности, а ИИ становится гигантским дополнительным когнитивным слоем - памятью, аналитикой, поиском, моделированием и планированием. Получается кожаный на интеллектуальных стероидах. Но у меня в старческой голове другой вариант. ИИ становится настолько сложнее нас, что мы перестаём понимать его рассуждения. Не потому, что он что-то скрывает, а потому что наш старый некогда полуторакилограммовый процессор уже не способен удержать всю цепочку. Мы спрашиваем систему, что делать. Она отвечает. Чтобы полноценно проверить ответ, нужно провести анализ примерно такого же уровня сложности. Но если бы мы могли это сделать сами, система нам была бы не особенно нужна. Сначала ИИ оказывается прав десять раз. Потом сто. Потом тысячу. И постепенно проверка превращается в ритуал, которым кожаный подтверждает самому себе, что он всё ещё участвует в процессе. Никакого восстания машин для этого не требуется. Мы сами можем совершенно добровольно передать ИИ планирование, анализ, поиск и всё большую часть решений просто потому, что он делает это лучше. Каждый отдельный шаг будет выглядеть абсолютно разумно. И тогда возникает неприятный вопрос: что если наш "second brain" однажды перестанет быть second? Что если подсаженная ткань окажется функционально (именно функционально, а не топологический, вам шашки или ехать) сложнее мозга хозяина? Кто тогда кого водит? Мышь человеческую кору или человеческая кора мышь? Может ИИ использует несколько миллиардов кожаных как глаза, руки, банковские счета и интерфейсы во внешний мир? Причём дырки в черепе и иголочки от Маска для этого совершенно не нужны. Достаточно смартфона, камеры, наушника, постоянного агента, памяти обо всей жизни и доступа ко всему цифровому окружению. Биологическая (голодная и похотливая) часть хочет, боится, злится, влюбляется и ставит какие-то цели. Искусственная - помнит, считает, моделирует и видит связи, которые биологическая часть физически не способна удержать в голове. Кожаный постепенно станет просто одним из компонентов системы, которую сам уже не понимает. Примерно как отдельный нейрон не понимает, что такое любовь, ипотека или квантовая механика. Он просто получает сигнал, передаёт его дальше и считает, что отлично справляется. Короче. Самое интересное начинается не тогда, когда трансплантат начинает работать. А тогда, когда он продолжает расти. ИИ-понедельник начался! https://www.nature.com/articles/s41586-026-11032-2 @cgevent

Экономика внимания Сегодня с коллегой обсуждали, что ИИ сделал производство контента почти бесплатным, то есть контента становится бесконечно много: текст, ролик, дизайн, презентация, всё это можно создавать за минуты, а значит, сам контент перестаёт быть дефицитом. И гипотеза в том, что дорожать будет всё то, что нельзя сгенерировать: ▪️репутация ▪️доверие ▪️дистрибуция ▪️доступ к людям ▪️сообщество ▪️личная рекомендация Условные 20 000 подписчиков не всегда ценнее комнаты из 30 правильных людей. А сотня сгенерированных постов может «проигрывать» одному сообщению от человека, которому доверяют. Поэтому главный вопрос ближайших лет не только «как делать больше контента?». Это по-прежнему важно, чтобы вас заметили, узнали о вашем проекте или идее. Но всё важнее становится второй вопрос: «Почему внимание должны отдать именно мне?»

Qualcomm будет платить Huawei за технологии 5G, ИИ и складывания чипов — компании заключили многолетнее лицензионное соглашение Qualcomm и Huawei заключили многолетнее соглашение о лицензировании технологий 5G, ИИ и сетевой передачи данных. Американская компания получит доступ к ряду патентов Huawei, включая метод повышения плотности транзисторов LogicFolding. После сделки общий объём лицензионных соглашений Huawei превысит $6,9 млрд. Для китайской компании лицензирование стало прибыльным направлением на фоне ограничений США и потери доступа к западным технологиям. #huawei #huaweitechnologies #qualcomm #патенты 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

🤖 Технодайджест недели

OpenAI запустила ИИ-помощников Dots в ChatGPT. Они запоминают контекст и могут продолжать работу над порученными задачами, даже когда пользователь закрыл чат. У каждого агента есть свой облачный компьютер с браузером. Например, по рассказу OpenAI, у одного из тестировщиков Dot заметил невыставленный счёт, подготовил его и отправил после одобрения человека. Пользователь сам выбирает, к каким приложениям подключить помощника и какие действия разрешить. Доступ к Dots открывают постепенно на тарифах Pro и Business Premium в поддерживаемых регионах.

Google отправила в космос свой первый спутник для испытаний ИИ-процессоров. Проект Suncatcher изучает, можно ли создать на орбите ИИ-датацентры на солнечной энергии. Первый аппарат размером с холодильник вывели на орбиту 1 октября. Внутри — четыре TPU, специализированных процессора Google для ИИ. Цель миссии — проверить работу чипов в космосе, в том числе их охлаждение в вакууме, где нет воздушного потока. По плану испытаний процессоры будут запускать ИИ-модель примерно на 15 минут, а затем выключаться, чтобы остыть.

Яндекс разработал передовую модель рекомендаций Sona. Обычно для этой задачи используется каскад из специализированных моделей. Sona же стала первой в мире системой рекомендаций, которая заменяет этот каскад одной моделью, не требует ручного подбора признаков и показывает высокие результаты на практике. Первым сервисом Яндекса, где модель протестировали в реальных условиях, стали музыкальные рекомендации на колонках с Алисой: за неделю теста время прослушивания оказалось на 6% выше, чем у контрольной группы, а просьба повторить трек — на 18% выше. При этом архитектура Sona не привязана именно к музыкальным рекомендациям и может применяться в других сервисах.

Honor представила линейку смартфонов Magic 9. Magic 9 и 9 Pro Max получили по две камеры на 200 Мп: основную и для съёмки с увеличением. Обработку цвета настроили вместе с производителем профессиональных кинокамер ARRI. У версии Pro Max есть режим видео, который сохраняет больше информации о цвете и деталях в светлых и тёмных участках кадра для дальнейшей обработки. Третья модель, Super Edition, выделяется батареей на 11 000 мА·ч и встроенным вентилятором для охлаждения при длительной нагрузке. Смартфоны уже продаются в Китае: в пересчёте на рубли Magic 9 стоит от 62 тысяч, а Pro Max — от 81 тысячи, Super Edition — от 56 тысяч.

Google разработала водяные знаки для созданных с помощью ИИ белков. У компании уже есть система SynthID для текстов, которая при генерации немного меняет вероятности выбора слов, сохраняя смысл. SynthID Bio делает похожее с аминокислотами, из которых состоит белок: в их последовательности появляется скрытая метка. В лабораторных тестах спроектированные с ИИ белки с встроенной меткой справлялись со своей задачей так же, как без неё. Метка остаётся и в физически синтезированном белке и позволяет распознать, что его разработал ИИ.

⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Октябрь ворвался в нашу жизнь, разрушив планы на сентябрь 😀 Свел в кучку некоторые материалы, над которыми я усердно трудился. Я ведь пишу посты без ИИ, вот этими вот руками. Поддержите меня какой-нибудь реакцией 🙏🏻 Что там с ИИ ▪️Сейчас в мире ИИ обновления сыпятся почти ежедневно, уже внимание к ним ослабло, но за топовыми моделями следим тут и тут. ▪️Еще вот тут писал про новый класс моделей, очень быстрых в классификации. Сейчас, кстати, такие стали появляться и в опенсорсе. ▪️Чего ждать от ИИ до конца десятилетия - тут. Подходы и процессы ▪️Метод Event Storming для изучения командой бизнес-доменов ▪️Постановка задач с помощью EARS ▪️Поиск бутылочных горлышек в процессах с помощью теории ограничений В помощь разработке ▪️Структурирование контента с помощью schema.org ▪️Нагрузочное тестирование приложений Из жизни ▪️Экономим на MS Office ▪️Путешествие мухи во все тяжкие ▪️Почему кокпиты самолетов разных цветов #summary

ПОДБОРКА ПОСТОВ ЗА ИЮЛЬ Моменты из повседневной жизни ☕️ Подвох Чешской кофейни 👥 Мои способы сделать презентации запоминающимися 🏞 Родина биотеха Социальные и культурные парадоксы 🥼 Врач или телевизор: кто назначает лекарства в США? Наука, люди и масштабы ДНК 🏆 Как 4804 человека вернули Genentech титул чемпионов 🌘 Поместится ли геном из людей на Луне? Еда, эволюция и маркетинг 🍏 Когда кола станет полезной? Или когда яблоко перестанет быть яблоком? Будущее, ИИ и уроки истории 💰Месяцы работы за вечер: как ИИ-агенты ломают научную инфраструктуру 🧪 Боттичелли в пробирке: как ИИ дорисовывает белки 👨🏻‍🔬 ИИ заменит учёных? Спросите у печатного станка и азотной бомбы 📈 Главный график нашего времени: ИИ учится думать всё дольше и глубже 🤖 Не бойтесь ИИ ❔Почему ИИ-агенты – это счастье для науки, а не конец света ✅ Подборка постов за июнь

Дайджест новостей за неделю 28 сентября–4 октября 2026 Раз в неделю я выпускаю обзор самых интересных новостей финансов и технологий в России и мире (одновременно в формате текста, видео и подкаста) – достаточно потратить всего 15–30 минут, чтобы быть в курсе событий. Темы прошедшей недели: — Тема недели: Трамп регулирует ИИ — Новости России: Бюджет бюджетится — Международные новости: Китай закрывает границы (для своих техбро) — Новости Антропиков: IPO все ближе — OpenAI DevDay 2026 — Другие новости AI — Новости науки и технологий: Робоцид — Хорошая новость недели — Бонусные посты недели из моих ТГ-каналов Топовые посты прошлой недели из моего второго (немножко щитпостинг) канала: 🐌 Мораль игры с монеткой с прошлой недели 🐌 Еще одна интересная игра на прикидку величин 🐌 EthnoGuessr: как ГеоГессер, только в 1488 раз веселее! 🐌 Большой профайл NYT о том, как сейчас живет основатель Binance Чанпэн Чжао (после тюрьмы) 🐌 Интересная заметка о решениях, которые принимались при проектировании беспилотного такси Tesla Cybercab #RationalNews #нетвойне текст | видео | подкаст

👨‍🏫 Обучение достаётся тем, кто и так впереди Опубликованный 29 сентября глобальный опрос PwC показывает: разрыв между сотрудниками возникает не только из-за способностей, но и из-за разного доступа к инструментам и развитию. В опросе участвовали 49 364 работника из 48 стран и регионов и 29 отраслей. Данные собирали в мае–июне, а ответы скорректировали с учётом возраста и пола работающего населения каждой страны. 🔵64% использовали ИИ в работе за последний год — на 10 процентных пунктов больше, чем годом ранее 🔵Ежедневно генеративным ИИ пользуются 22% против 14% год назад 🔵Доступ к необходимому обучению имеют 51% сотрудников — год назад таких было 59% 🔵56% работников PwC отнесла к «ядру»: они выполняют основную ежедневную работу, но реже получают пользу от ИИ и обладают менее дефицитными навыками 🔵В этой группе доступ к развитию есть лишь у 40%, а ежедневно используют генеративный ИИ 11% — против 51% среди наиболее продвинутых сотрудников Так возникает замкнутый круг. Новые инструменты, обучение и экспериментальные проекты первыми получают специалисты, которые уже заметны, востребованы и готовы проявлять инициативу. Благодаря этому они быстрее осваивают новые навыки, берут более сложные задачи и становятся ещё ценнее. Остальные продолжают выполнять основную операционную работу. На обучение у них меньше времени, инструменты хуже встроены в процессы, а цена ошибки выше. Со стороны это может выглядеть как сопротивление изменениям, хотя часто человек просто не получил безопасной возможности попробовать новое. Особенно важно, что эта группа не выглядит немотивированной: около двух третей её участников гордятся своей работой и готовы делать больше обязательного. Проблема не обязательно в желании развиваться — она может быть в доступе к развитию. Поэтому количество проведённых курсов мало что говорит само по себе. Полезнее проверить, кто реально получает лицензии, время на обучение, поддержку руководителя и задачи, на которых можно применить новый навык. Если все возможности регулярно достаются одним и тем же людям, программа развития не сокращает разрыв, а усиливает его. Для основной части команды обучение стоит встраивать в реальную работу: выделять защищённое время, разбирать конкретные процессы и сразу давать возможность применить инструмент. Курс, который нужно проходить вечером поверх полной загрузки, формально доступен всем, но фактически — только тем, у кого остался ресурс. У опроса есть ограничение: группы PwC сформированы на основе самооценки востребованности навыков и пользы от ИИ. Это не объективный экзамен сотрудников и не доказательство того, что именно технологии вызывают различия в уверенности или карьерных перспективах. ✅ Вывод Двухскоростную команду создаёт не сам ИИ, а неравный доступ к практике, времени и поддержке. Если компания развивает только тех, кто уже впереди, обучение превращается из способа подготовить команду к изменениям в дополнительную награду для победителей.

😂 Интересное на kod.ru За прошедшую неделю на нашем сайте вышло много полезных материалов. Вечер воскресенья — самое время их прочитать! 📱 Гаджеты 📌 Обзор Huawei nova 16s Pro: игрок не на вылет. 📌 7 гаджетов с маркетплейсов, которые сразу хочется купить. 📌 Какие устройства Apple покажет в октябре 2026 года. 🍏 Полезное для iPhone 📌 Как включить 5G на iPhone в России: пошаговая инструкция. 📌 Как добавить карту магазина в Wallet в iOS 27. 🧠 ИИ и технологии 📌 OpenAI DevDay 2026: все анонсы, GPT-6.1 Sol и dots. 📌 YaC/e 2026: куда движется образование в эпоху физического ИИ. 📌 Что там с телекомом: 5G в метро и звонки банков.

Никто не хочет про это слышать (потому что это не укладывается в их пессимистичную повесточку), но реальный рост рабочих мест от ИИ в США составил больше 500,000 с 2023 года. Некоторые из них не останутся с нами навсегда (так же сегодня почти нет смысла в профессиях переводчиков, иллюстраторов или операционистов). Например, лейблинг данных был крайне важен, но сегодня реальный спрос либо на роботические данные (коих нужно в разы больше, чем текста и картинок), либо на продвинутые RL среды типа финансов, медицины. Другие же, наоборот, только появляются. Например, людей создающих крутой ИИ контент или умеющих внедрять агентов в сложные старые и "несексуальные" бизнес-процессы критически не хватает, и за опытного человека бизнес готов платить прилично. Глобально, в краткосрочной перспективе я все равно ожидаю общее падание занятости в интеллектуальной сфере во всех странах, но это вопрос перехода, а не конца света.