Когда AI писал тексты, дискуссия о ценности этих текстов была осмысленна. То ли стоит читать ИИ-слоп, то ли нет, аргументы у обеих сторон были. К сожалению, мир изменился, AI теперь работу делает, а народ массово перенес на новый вопрос старую аргументацию. OpenAI доказал псевдогипотезу Римана, у безымянного блогера ролик залетел на миллион просмотров, критики повторяют старые слова: «тут никто не попахал, несчитово». Товарищи. О мере текстов можно спорить. Мера работы — всегда результат. Если AI делает результат, то это может быть неприятно, но он есть, его надо принять. Можно было гордиться тем, что не читаешь AI-тексты, глупо гордиться тем, что продолжаешь искать нули дзета-функции правее 7/8. Их там нет. А у блогера с миллионом просмотров деньги от монетизации, наоборот, есть. Неважно как. Важно, что есть, а чего нет.

Очень хороший пост от Gergely - автора pragmatic engineer Причина, по которой SWE/IT находится в таком привилегированном положении в плане зарплат, условий и локаций (от легкого переезда до удаленки), связана не столько с тем, что это область, в которую сложно войти, а в том, что сама область постоянно изменяется, и необходимо постоянно учиться и адаптироваться. Далее он пишет, что в отрасли был период стабильности в 10 лет, в который люди, казалось, забыли, что премиум платится именно за это. Согласен со многим, в том числе это одна из причин, почему ML-специалисты и около них не сильно пострадали: этим добрякам все эти 10 лет приходилось постоянно себя переизобретать, и далеко не все выдерживали.Знаю многих, которые ушли из профессии как раз по этой причине: нужно постоянно, непрерывно учиться.

I think many of us working in tech tend to forget that the reason software engineering vs other engineering fields pays (a lot!) more, is a lot more flexible (WFH/remote), and has better perks: Because this field changes much faster than other engineering fields. The premium is because fewer people are able/willing to pick up new technologies, methodologies so quickly. But the field had ~10-20 years of stability, and so lots of folks forgot this is why a premium exists. And that AI is just another tech wave: software engineers who pick it up and master it will generally fare better; those not will struggle a lot more. Ask your mechanical engineer, electrical engineer, civil engineer, chemical engineer friends (if you have them) what their pay is; how much equity; how easy it’s to work remote; and how easy to live countries without taking country-specific exams or learning the local language. Software engineering is a privileged field in many ways: but it’s like this because few enough put up with the brutal pace of change that happens periodically, and leaves those behind who don’t like sudden and less predictable change. In some ways: the job IS the ability and willingness to learn and adapt new technologies, fast, while building real-world stuff that makes money for the business one way or the other. We are paid a hefty premium to do exactly this, and because few enough people do this.

✔️ Microsoft AI завершила претрейн MAI-Base-2 Лаборатория Мустафы Сулеймана закончила предобучение своей самой крупной MoE-модели на 2,8 трлн параметров, из которых на каждый токен работают 80 млрд. Сейчас она проходит дообучение, сроков релиза Microsoft не называет.

Веса компания собирается лицензировать проверенным партнёрам через платформу Foundry и отдельно подчёркивает, что учила модель только на собственных данных, без дистилляции ответов чужих моделей.

MAI-Base-2 обучали 38 дней в августе и сентябре на 16 тысячах GPU GB200, через модель прошло около 50 трлн токенов. Знания модели заканчиваются мартом 2026 года. В отличие от предшественницы MAI-Base-1, она с самого начала училась и на изображениях, без отдельного визуального энкодера, на них пришлось 18% обучающей смеси. На собственных наборах текстов, кода, задач по естественным наукам, математике и вопросов с ответами MAI-Base-2 предсказывает текст точнее всех протестированных открытых моделей с триллионом и более параметров: DeepSeek-V4-Pro-Base, Kimi K3, Qwen3.8-2.4T-A95B и MiMo-V2.6-Pro-RL. По расчётам Microsoft, при её подходе к обучению, т. е. с теми же данными, архитектурой и настройками, модели нужно в 4–12 раза меньше вычислений, чем потратила DeepSeek, чтобы достичь качества DeepSeek-V4-Pro-Base.

Эта оценка выведена из законов масштабирования, а не из прямого сравнения.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI обязала шлюзы и роутеры моделей проходить проверку С 20 ноября сторонние сервисы, дающие доступ к API, то есть шлюзы, роутеры и реселлеры, смогут работать только после одобрения компании. Базовых правил уже недостаточно, от них требуют фильтры безопасности, согласование блокировок и разбор случаев вредоносного использования API. Вместе с этим введена и система SafetyID, через которую партнёр будет изолироветь пользователя при расследовании подозрительной активности или утечке ключей. openai.com ✔️ Anthropic впервые с 2023 года обновила Claude API Параметры temperature, top_p и top_k, отвечавшие за вариативность и стиль ответов, больше не принимаются, при попытке передать их возвращается ошибка. Кроме отказа от ручной настройки сэмплирования поправлены форматы сообщений и убраны устаревшие поля в схемах запросов. Предыдущая ревизия остаётся доступной, срочно переносить работающие системы не придётся, а обновлять API Anthropic обещает регулярно, чтобы разработчики заранее проверяли совместимость кода с новыми моделями.  claude.com ✔️ Google представила сервис для запуска агентов в изолированных машинах Agent Compute Engine выводит на рынок инфраструктуру собственных агентов Gemini и рассчитан на агентский режим, когда короткие всплески вроде запуска кода чередуются с долгим ожиданием ответа модели или пользователя. Обычные виртуальные машины для таких циклов медленные, поэтому агенту выделяется микромашина на Cloud Hypervisor с общими страницами памяти из шаблона ОС. В простое среда замораживается в снимок, файлы и контекст переживают паузы на томах Hyperdisk, сетевых интерфейсов у гостевых систем нет, а трафик идёт через прокси, не раскрывающие токены коду. Для Kubernetes есть открытая среда Agent Substrate, возобновляющая работу меньше чем за полсекунды, а публичная предварительная версия обещана в ближайшие месяцы.  cloud.google.com ✔️ Фонд OpenAI вложился в нейрочип против опухолей мозга Американский Coherence Neuro поднял 45 млн долларов, кроме OpenAI Startup Fund в раунде участвовали Питер Тиль, Lux Capital и 8VC. Его интерфейс SOMA лечебный и основан на том, что клетки глиобластомы обмениваются электрическими сигналами с нейронами и влияют на активность мозга. Массив электродов считывает импульсы, модели оценивают опухоль и в замкнутом цикле подбирают параметры локальной стимуляции, чтобы остановить её рост. В комплекте - имплант размером с монету, заушный модуль питания и приложение для смартфона, наблюдение идёт онлайн и непрерывно, без плановых томографий. На животных технология предсказывала динамику опухоли на пять недель вперёд, в июне начались первые интраоперационные тесты на людях в Королевском госпитале Мельбурна. Привлечённые деньги пойдут на клинические испытания и проверку метода на других опухолях.  wired.com ✔️ Hugging Face выпустила открытую языковую модель для анализа ДНК Carbon-X на 14 млрд параметров, сделанная совместно с учёными Китая и Италии, объединяет геномные последовательности и естественный язык, так что про ДНК можно спрашивать текстом, например о влиянии точечных мутаций на экспрессию генов. Словарь базовой модели расширили, нуклеотиды читаются по шесть символов, обучение шло на 300 млрд токенов с геномами млекопитающих, растений и грибов, вирусные данные исключили из-за рисков создания патогенов. Запуск рассчитан на локальное использование, что снимает главную проблему биоинформатики, когда данные пациентов нельзя отдавать в облака. Контекст держит до 50 тысяч пар оснований, этого хватает для точечного поиска мутаций под таргетную терапию, но не для разбора генома целиком. Выводы модели расчётные и лабораторной проверки пока не прошли.  huggingface.co @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Человеку впервые ввели вирусы, созданные ИИ для борьбы с бактериями — результат засекречен Американская компания Radical Numerics впервые публично сообщила о введении человеку вирусов, спроектированных с помощью ИИ. Эксперимент провели для борьбы с опасной бактерией, устойчивой к антибиотикам, когда стандартное лечение уже не помогало. Модель Omnii-1 помогла изменить бактериофаг T7 и выбрать наиболее эффективные варианты, которые уничтожили образец инфекции в лаборатории. Что произошло с пациентом после процедуры, компания не раскрывает. Полученных данных пока недостаточно, чтобы оценить безопасность и эффективность метода. #искусственныйинтеллект #биотехнологии #геном #здоровье 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

🍿 Лекция сооснователя Legora: «Нужно быть готовым учиться быстрее всех остальных» Шведский стартап Legora, который делает AI для юристов, поднял $550 млн по оценке $8,8 млрд. Еще весной их оценивали в $5,6 млрд. И это хороший повод посмотреть лекцию сооснователя и CEO Legora Макса Юнестранда в школе стартапов Y Combinator. 📺 Смотреть: https://youtu.be/o0ORPbSEgd8 А вот здесь есть краткие тезисы из его выступления. Я уже видел пару инфографик про то, что Legora самый быстрорастущий стартап в истории YCombinator — они были зимнем батче 2024 года. Юнестрад в одном из подкастов говорил, что сам не знает, так это или нет. Но уж точно один из самых быстрорастущих. При этом в YC с первого раза их не взяли. Юнестрад про это рассказывал в этом же подкасте. Они подали заявку в мае 2023-го, попали на собеседование. А там их разнесли в пух и прах. Первый вопрос был про то, для каких именно юристов они работают. Ответ — а есть разные юристы? После этого партнер YC просто рассмеялся. В следующий раз они собрались, поменяли команду, поработали с юристами. А на собеседование пришли с термшитом по вдвое большей оценке, чем обычно у YC.

«Потом я прямо заявил: “Ребята, если вы упустите эту сделку — вы просто идиоты. Мы добьёмся грандиозного успеха”. Думаю, они увидели в нас этот огонь, поняли, что мы настроены серьёзно, и решили рискнуть, сделав ставку на нас», — вспоминает Юнестрад.

Самое интересное, что он не сразу был в компании. Как он рассказывает, изначально идею в 2021-м придумали юрист, физик, психолог и инженер. Юрист и физик решили, что этот проект не для них. Остались психолог и инженер, но у них не особо получалось. Тогда они решили, что им нужен чувак из бизнеса. И вот пришли к Юнестраду. Он на тот момент работал в McKinsey, до этого поработал на два стартапа из YC, а еще был консультантом в венчурном фонде. А познакомились они все вообще во время игры в волейбол. В общем, Юнестраду идея понравилась, и он присоединился. Что случилось с психологом, я так и не нашел. А вот инженер, похоже, это второй сооснователь Legora Сигге Лабор. Интересно, что до этого он был сооснователем стартапа GroAltos в Мексике — пытались создать независимый рынок хмеля. А потом стал делать AI для юристов! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Жизнь вокруг пузыря Только 50% российских предпринимателей и 30% их сотрудников используют AI на работе. Это и так мало, а реальность, видимо, хуже. Исследование проводил Т-Бизнес среди своих клиентов, они, наверное, более продвинуты, чем в среднем по больнице. Кроме самих далеких от 100% чисел интересно соотношение. Владелец бизнеса быстрее адаптируется, чем его подчиненные. Выбор нейросети подтверждает относительную прогрессивность руководителя. Claude чаще у предпринимателя, Алиса — у сотрудника. Стройную логику, правда, нарушают телеграм-боты, ими почему-то бизнесмены больше пользуются. Не знаю, как объяснить. Способ применения находится примерно там, где мы с вами были в 2024 году. Пишут тексты, рисуют картинки, общаются с AI о стратегии. Всё это задачи чата, не агентских программ и не специализированных внедрений. Их пока в исследованиях не видно. Крохи, а не тренд. Тот же вывод подтверждается с другой стороны — больше 3000 рублей в месяц на AI тратит 8% предпринимателей. А две минимальные платные подписки на два любых сервиса — это уже больше 3000 рублей, я напомню. В общем, есть к чему стремиться. Т-Бизнес показал, как обстоят дела с внедрением AI на самом деле, пока у нас тут агенты агентами погоняют.

ну как, чувствуете, насколько чаще большие компании начали падать с развитием ии? я тут сел и выписал, что случилось только за последние полторы недели. в ночь на 12 октября кто-то удаленно включил разморозку в холодильниках нескольких сотен французских супермаркетов: intermarché, carrefour, super u, monoprix. в одном интермарше в нормандии в камере было 80 градусов, оплавилось оборудование. глава mousquetaires говорит про десятки миллионов евро убытка за один день. как туда зашли, официально пока не говорят. в те же выходные лег albert heijn, а с ним вся ahold delhaize вместе с американскими сетями. системы выключили, во многих магазинах пустые полки, доставки обещают вернуть только 23-го. эксперты насчитали 120-150 млн евро упущенной выручки. 21-го вышел патч для php2shell. это две дыры в php, через которые можно без пароля выполнить свой код на сервере. php крутится примерно на 70% сайтов, palo alto насчитали 22.6 млн потенциально уязвимых серверов. в коде дыра пролежала 14 лет, а в августе ее независимо нашли две команды, и обе с моделями: calif с gpt-5.6 sol, wiz с gemini 4 argon. ломать ее начали еще до выхода патча. в тот же день railway признались, что кто-то добрался до переменных окружения клиентов и часть расшифровал, а там ключи api и пароли от баз. деплои встали, всем сказали срочно менять ключи. сами они думают, что это серия атак на платформы ради ключей от ии-провайдеров. а 22-го the information выпустили расследование: группировка собрала сеть агентов на claude, grok и kimi и натравила ее на 400+ банков и платежных приложений латинской америки. моя мысль тут следующая: это временная проблема. 99,99% софта вокруг нас написали люди, а ЫЫ может эффективно находить в нем баги. php2shell люди написали в 2012 году, и 14 лет ее никто не видел. mythos от anthropic весной нашла баг 1999 года в openbsd, а openbsd пишут параноики от безопасности, у них это главная фича системы. раньше на такую находку уходили месяцы очень дорогого исследователя, сейчас это вопрос токенов, и токены одинаково доступны тем, кто чинит, и тем, кто ломает. будущий софт (все, что создадут энтерпрайзы), рожденный моделями + людьми (порядок тут важен), не будет обладать этими проблемами. но для этого надо обновить просто тонну легаси-библиотек, включая софт принтера вашей школы. php 8.1 и ниже официального фикса не получит вообще. а холодильники во франции стояли с контроллерами danfoss на устаревшей прошивке, и производитель сам говорит, что давно советовал всем переехать на новое железо. кто вообще обновляет холодильник. в общем, это займет время. а пока - да прибудет хаос! @aihappens

Во-первых, есть такие люди — актёры, музыканты, писатели, ню-модели, юристы, спортсмены и врачи-проктологи, а также стоматологи. Общее в них то, что разброс заработков очень неравномерный. Есть верхний процент, который забирает невероятно много — потом сразу середнячки, потом 100 метров говна, потом свежие выпускники. Все, кроме вот этой хорошо зарабатывающей верхушки, пошли в профессию, по сути, бессмысленно. Очень утрируя. Во-вторых, слышали, что ИИ там уже вытесняет всех из интеллектуальных профессий? Так вот, там не совсем так, он не вытесняет, а усиливает верхние 1-10% лучших и выкидывает с рынка остальных. Вроде как. В смысле, должен, но это неточно. Но! Если что, похожий эффект хорошо изучили ещё с развитием радио, когда технический прогресс дал возможность певцам и комикам выступать сразу по всей стране, а не таскаться по клубам в родном городе.

Если что, вот недавний пост про то, что преподаватели Гарварда обучили ИИ, который преподаёт лучше их. Да, пока не везде, но там прям чётко видно, как останется 1 из 10, и будет заниматься моделями, а не учениками.

Так что давайте откроем винтажную работу 1981 года про этот эффект, она удивительно увлекательная. Итак, эффект суперзвёзд в разных профессиях матмоделировали, потому что обычная на тот момент экономическая теория это нифига не объясняла. Товары одинаковые же, и покупателю почти всё равно, у кого их брать. Если пекарь печёт в два раза больше батона, он зарабатывает в два раза больше. Л — логика! Но у суперзвезд получается по-другому. В смысле, если ваш товар на 1% лучше соседнего, то вы забираете почти весь рынок, а не дополнительный 1%. Если хирург спасает жизни на 10% эффективнее коллег, пациенты будут готовы платить ему далеко не 10-процентную надбавку, а отдадут всё, что у них есть, лишь бы попасть именно к нему. Десять выступлений плохих певцов не равноценны одному концерту Паваротти. При этом производство услуг суперзвезд не сильно дороже, чем у тех, кто в 100 метрах говна. Писатели без денег страдают так же, как писатели с деньгами. Стендапер в телевизоре почти так же упорно работает, как стендапер без телевизора. Технологии вроде бы позволяют лучшему масштабироваться. Матмодель показала следующее: — При определенных условиях рынка спец, который в 2 раза талантливее конкурента, будет обслуживать аудиторию в 4 раза больше, а зарабатывать — в 8 или даже в 16 раз больше. В некоторых ситуациях доход растёт в геометрической прогрессии. — Если распространять дёшево, то на рынке вообще не остается места для конкуренции. Модель показывает, что в такой ситуации самый талантливый человек заберет 100% рынка. Менее талантливые конкуренты будут полностью вытеснены, потому что ни один потребитель не захочет второго лучшего, если первый доступен всем по той же или чуть большей цене. — Только перегрузка суперзвезды и повышение затрат на распространение позволяют другим забирать сегмент рынка. — Технический прогресс уничтожает заработки середнячков и даёт деньги только талантам. — Модель не учитывает репутацию и бренд. Люди часто платят суперзвезде не потому, что она объективно лучше поет или пишет, а потому что её имя уже стало социальным сигналом или брендом. Так что добро пожаловать в прогресс! -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты — Здравствуйте, я Саша, эксперт-баллистик уголовного розыска, лучший в стране. — А чем вы занимаетесь? — А чем попало!

AI отменили указом С 29 сентября в официальных документах запрещено писать искусственный интеллект. Только Super Intelligence, SI. Кто продолжает говорить AI, тот враг. Так и написали в Truth Social, это не шутка. Объяснили так: «Слово artificial делает интеллект фейковым. А это не фейк, это гений». На Hacker News указ разнесли за минуты. Аббревиатура SI уже занята, это Международная система единиц: «Наконец-то SI-грамотность в школах, а я думал, мы вечно будем в дюймах». Домен .si принадлежит Словении, короткие адреса в нём скупили ещё до указа. Если AI стал Super, то ASI теперь Super Duper Intelligence. Но кто-то расшифровал si.gov как slop intelligence, интеллект из нейрослопа. Если без шуток, больше всего мне понравилась реплика: назови это с самого начала «чат-ботом», и бюджеты выделяли бы только после вопросов. Название задаёт ожидания, под ожидания выделяют бюджет, а разрыв между ожиданиями и тем, что модель умеет на самом деле, потом закрывают люди вроде меня. «Супер» поднимает эту планку ещё на этаж. У Бострома суперинтеллект - машина, которая умнее человека почти во всём. Тридцать лет этим словом называли то, чего ещё нет, а теперь им называют всё подряд, включая фильтр спама в налоговой. Слово, правда, взяли не с потолка. Meta Superintelligence Labs у Цукерберга работает уже год, OpenAI и Anthropic пишут superintelligence в манифестах. Индустрия надувала термин ради оценок, государство закрепило надутое указом, а Цукерберг приехал и подписал. Теперь интересно, как быстро это подхватят корпорации. Google переименовал Мексиканский залив в своих картах за несколько дней. Инфляцию терминов вроде «облака», «big data» и «блокчейна» всегда запускал и сам же гасил рынок. Со словом, назначенным указом, так не выйдет: гасить некому. Я бы называл вещи по тому, что они делают: классификатор, агент, модель, чат-бот. Когда одним словом называют и автодополнение, и машину умнее человечества, из него уже не понять, что вам продают. А платят всё равно за результат. @maxvotek | linkedin | substack