T&M — всё? Посмотрите на эти цифры: только 17% крупных международных брендов платят агентствам за часы работы. В 2011 году таких было 54%. Это статистика из исследования Всемирной федерации рекламодателей, которая опросила 69 международных компаний. В Азии фиксированную сумму или оплату за объём выбрали 44% брендов, в Европе 32%, в США и Канаде 29%. Одна из причин — нейросети. С ними агентство делает многие задачи быстрее, и по числу часов уже трудно понять, сколько на самом деле стоит работа. 20% компаний уже поменяли условия оплаты с агентствами из-за ИИ, ещё 61% собираются это сделать. Второй момент про доверие к цене. 89% брендов считают, что агентство отрабатывает свои деньги, но из чего складывается цена, понимают только 45%. Условиями работы с агентствами полностью довольны 3%(!) брендов, а 49% считают, что их нынешние агентства и условия не подходят под задачи ни сейчас, ни на будущее. Что сейчас выбирают вместо почасовой оплаты? В креативе фикс прайс или оплату за результат выбирают 58% брендов, а в медиа в 41% случаев используется модель «труд плюс результат». Цену проще защитить, когда клиент видит, за что платит. Замечали ли уже такую тенденцию по своим клиентам? Рассказывайте, как оплата складывается у вас 👇

МЫ ТУПЕЕМ ИЛИ ЭВОЛЮЦИОНИРУЕМ? Глава Nvidia Дженсен Хуанг недавно предположил, что детям уже необязательно будет помнить даже таблицу умножения. ИИ возьмёт рутину на себя, а человек сможет сосредоточиться на системном мышлении. В интернете его слова превратились в заголовок про «эру низкого IQ». Хотя сам он эту фразу не произносил. А я задумалась: может, мы наблюдаем не деградацию интеллекта, а его трансформацию? Ведь подобное уже происходило. 1. Человечество действительно становилось умнее. На протяжении большей части XX века результаты IQ-тестов росли примерно на 3 балла за десятилетие. Это явление назвали эффектом Флинна. Причём рост начался задолго до массового появления персональных компьютеров. Среди возможных причин учёные называют изменения образования, условий жизни и развитие абстрактного мышления. 2. А что произошло с появлением ПК и интернета? В 2011 году исследователи Колумбийского университета описали «эффект Google»: люди хуже запоминали информацию, когда знали, что смогут найти её позже. Зато лучше помнили, где именно её искать. А в 2025 году в Nature Human Behaviour вышел метаанализ исследований с участием более 411 тысяч человек старше 50 лет. Использование цифровых технологий оказалось связано с меньшим риском когнитивных нарушений. Конечно, это не доказывает, что компьютеры повышают интеллект. Но и теория о том, что технологии неизбежно делают нас глупее, не подтверждается. 3. Но с ИИ есть интересный нюанс. В исследовании, опубликованном в PNAS в 2025 году, почти тысяча школьников решала математические задачи с помощью ИИ. С ИИ результаты были лучше. Но когда помощника убрали, ученики, использовавшие обычный чат-бот, показали результаты на 17% хуже контрольной группы. При этом ИИ-репетитор, который подсказывал, а не выдавал готовые ответы, практически устранял негативный эффект. Получается, важен не сам ИИ, а то, как мы его используем. И вот здесь начинается самое интересное. Эволюция. Человек когда-то научился использовать инструменты, чтобы компенсировать физические ограничения. Письменность позволила сохранять знания за пределами собственной памяти. Компьютеры научились обрабатывать информацию быстрее нас. Теперь мы впервые массово передаём машинам часть интеллектуальной работы. Это не биологическая эволюция мозга за несколько лет. Это технологическая и культурная эволюция, которая меняет требования к нашим способностям. А что, если через 50 лет интеллект вообще будут оценивать иначе? Не по тому, сколько человек запомнил. Не по скорости вычислений. А по способности видеть взаимосвязи, формулировать новые идеи, отличать истину от ошибки и принимать решения. Возможно, наши потомки будут знать меньше фактов наизусть, но смогут решать задачи, которые сегодня кажутся невозможными. А возможно, произойдёт обратное: мы настолько привыкнем получать готовые ответы, что постепенно разучимся самостоятельно думать. И лично для меня это главный вопрос наступающей эпохи. ИИ станет следующим этапом развития человеческого интеллекта или мы добровольно передадим ему способность мыслить? А вы как считаете? Мы эволюционируем или деградируем? https://t.me/kruasanova_as Уже не пишет сама, но делится экспертизой про ИИ

Победу отняли из-за ИИ Мы уже рассказывали об этой истории, и вот появились новые подробности. 9 октября Nikon дисквалифицировала победителя конкурса микроскопических видео Small World in Motion: правила запрещают ролики, сгенерированные ИИ. Новый победитель — Нгуен Нам Нят, микробиолог из вьетнамского Чусе, изначально занявший второе место. Его видео показывает круглого червя и одноклеточный организм Dileptus. А началось всё 15 сентября, когда первое место получил ролик с бьющимися ресничками, крошечными «волосками» в дыхательных путях. Автор — Нин Сюй, инженер-оптик из Национального университета Сингапура. Съёмку сделали с помощью микроскопии сверхвысокого разрешения и обработали ИИ. Уже через несколько дней учёные в LinkedIn заметили, что некоторые детали на видео выглядят биологически неправдоподобно. Сюй ответил, что его команда применила ИИ-модель на этапе постобработки, чтобы улучшить визуальное представление областей под ресничками, — и, по его словам, не делала анатомических заявлений о том, что там изображено. Позже эти комментарии исчезли. Nikon разбиралась с конца сентября: повторно изучила ролик и сопроводительные материалы, посоветовалась с жюри. Компания подчеркнула, что решение касается только соответствия правилам и не оценивает репутацию автора, его научный вклад или намерения. Вся история упирается в один вопрос: где проходит граница между улучшением научного изображения и его дорисовкой? Биолог Мелани Уайт из Университета Квинсленда поддержала решение Nikon и считает, что скандал запустил давно назревший разговор об ИИ в научной визуализации. По её словам, нужны общепринятые стандарты: как использовать ИИ, как раскрывать его применение и как сверять обработанные изображения с исходными данными. @vselennayaplus

RoboParty представила RP1 — первого гуманоидного робота с открытым исходным кодом Компания RoboParty представила двуногого робота RP1 (ROBOTO 01) с открытым исходным кодом для исследований в области воплощённого ИИ (Embodied AI). При весе 34 кг и росте 1,25 м устройство имеет 23 степени свободы (DOF) и развивает скорость перемещения до 3 м/с. В качестве опциональных сенсоров восприятия предлагаются камера глубины Intel D435i и 3D LiDAR. Питание обеспечивает аккумулятор на 48 В (15 А·ч), рассчитанный более чем на 2 часа автономной работы. Силовая часть построена на суставах с пиковым крутящим моментом до 120–160 Н·м. За динамическую стабилизацию отвечает ОС PartyOS с фреймворком UFO, использующим неразмеченное обучение с подкреплением (unsupervised reinforcement learning) — это позволяет платформе автоматически удерживать равновесие при внешних толчках и подниматься после падений.

ИИ научили вести соцсети — на GitHub выложили 17 бесплатных инструментов🤙🤙 Можно собрать себе ИИ-помощника для контента: он изучит нужные публикации, подстроится под манеру письма и поможет готовить новые посты. Внутри есть инструменты для разных задач: — Найти темы, которые стоит осветить; — Придумать несколько вариантов заголовка; — Превратить идею в готовый пост; — Подготовить сценарий Reels или концепцию обложки для YouTube; — Разобрать статистику и найти слабые места контента; — Составить план публикаций на основе тематик канала. Фишка в том, что это не отдельный сервис с подпиской, а открытый набор инструкций для ИИ. Можно установить только нужные инструменты и использовать их в своих проектах. Работает в Claude и Codex. Забрать набор — на GitHub.

Создатель AlphaGo, экс-DeepMind говорит, что через 3 года у нас будет сверх интеллект Дэвид Сильвер - создатель AlphaGo, человек, который первым показал, что нейросети способны превзойти людей. Он ушёл из Google DeepMind в январе этого года и основал компанию Ineffable Labs вместе с Лассе Эспехольтом. Он впервые рассказывает о том, чем они занимаются, а именно создают superlerner - систему, которая добывает знание не из интернета, а из собственного опыта. Стартует с нуля, без претрейна на интернет-данных, а в итоге превосходит человеческие знания. Эту систему можно поместить в любой поток опыта, симулированный или физический, и она будет учиться. Сильвер считает, что учиться на человеческих данных - это быстрый, но тупиковый путь. Он помогает на старте, но не даёт пойти дальше человека. Чтобы вырваться вперёд, систему нужно лишить этой подсказки и дать ей учиться самой. Он говорит, что AlphaGo создавали 2 года с участием человека, а когда вывели правильную формулу AlphaZero, то обучали её вообще без человека, и та обошла AlphaGo за несколько часов. Сильвер считает, что контролировать ИИ-агентов через то, что они говорят, больше не работает, они учатся говорить одно, а делать другое. Поэтому в Ineffable думают о другом подходе: пусть суперинтеллекты следят за суперинтеллектами, а заодно выстраивают саму науку о том, как таким системам мирно уживаться друг с другом. При этом в компании хотят разгоняться в симуляции, но в реальном мире действовать осторожно: выходить из симуляции только тогда, когда есть доказательства, что это безопасно.