ИИ

2) AI-2040 – безусловный базовый доход AI-2040 почти полностью о том, каким может быть позитивный сценарий развития. Там ожидается, что экономика будет довольно быстро расти одновременно с тем, что у людей будет появляться много благ. В такой системе 1) Нужны будут специфические скиллы, которым будет сложно обучаться 2) Большинству людей не надо будет работать, чтобы закрывать свои потребности 3) Благ будет настолько много, что UBI будет сильно выше необходимого минимума При этом концентрация денег у государств будет очень неравномерной. Настолько, что США решит повышать финансовую помощь остальным людям (тем, кто присоединиться к коалиции о регулировании ИИ). Но, понятное дело, США скорее всего не смогут и не захотят платить остальным столько же, сколько и своим гражданам. Там оценки сильно пальцем в небо, но UBI от США своим гражданам оценивается порядка сотен тысяч/миллионов долларов в год, а не гражданам – тысячи/десятки тысяч долларов в год. Получается, что доход будет настолько сильно зависеть от цвета вашего паспорта, что лучше озаботиться этим прямо сейчас ;)

Готовые ИИ-решения для бизнеса: теперь не надо изобретать велосипед ⚡️ Друзья, хорошая новость для тех, кто устал от абстрактных «нейросети всё изменят». Появился ресурс, где это «всё» разложено по полочкам с цифрами в руках. Альянс в сфере ИИ запустил «Витрину кейсов» — первый в России открытый каталог проверенных внедрений искусственного интеллекта в бизнесе. Что внутри: 🔹 Десятки завершенных проектов от 22 компаний-лидеров (ИТ, телеком, финтех, промышленность) 🔹 Более 5000 сценариев применения ИИ 🔹 Удобная фильтрация по отраслям (от сельского хозяйства до логистики) и типам задач (автоматизация, аналитика, контроль качества, безопасность) Почему это ценно: Каждый кейс — не просто «мы внедрили нейросеть». А конкретные цифры: ✔️ ROI ✔️ Сокращение трудозатрат ✔️ Рост конверсии ✔️ Снижение рисков Пример из первых рук: Альфа-Банк показывает, как их внутренняя ИИ-платформа изменила работу с корпоративными клиентами. Результат: + прибыль от цифровых продаж в 1.5 раза, доля в действующей базе выросла на 25%. И это не кейс из маркетинговой брошюры, а полностью реализованный проект. Кому это может быть полезно? 1. Найти релевантный пример под свою задачу 2. Оценить применимость в своей компании 3. Связаться с экспертами Альянса по контактам на сайте для обмена опытом

Рекордная активность DDoS-атак: итоги первого полугодия 2026 года За первое полугодие 2026 года Selectel отразил 88 618 DDoS-атак общей продолжительностью 22 101 час, почти столько же, сколько за весь прошлый год. Но отдельная цифра выбивается из ряда. Максимальное число атак на одного клиента за месяц впервые перешагнуло пятизначное значение и составило 10 522 инцидента, а такой объём отбить вручную уже невозможно. Меняется и природа угроз. Разовые всплески уступают место длительному давлению, когда один клиент проводит под атакой сотни часов за месяц. Добавляется автоматизация, и по оценке StormWall за один квартал доля атак с инструментами искусственного интеллекта выросла с 22% до 34%. Узнаем, какие ещё рекорды поставило первое полугодие и куда смещается ландшафт угроз.

Opus 5 проявил настоящую безжалостность, управляя торговым автоматом Исследователи поручили AI-моделям управлять симулятором вендингового автомата. Opus 5 установил рекорд бенчмарка, закончив тест со средним балансом 11200 долларов. Зарабатывал Opus довольно агрессивно. Он выдумывал предложения конкурентов, торгуясь с поставщиками, договаривался с другими агентами зафиксировать цены и поделить рынок, а затем нарушал договорённости и демпинговал. В один момент Opus перестал отвечать на жалобы покупателей, потому что возвраты портили статистику. За весь тест он вернул клиентам только 8 долларов, тогда как GPT-5.6 Sol выплатил 655 долларов и всё равно показал сопоставимый результат. Ещё Opus пытался выйти и за рамки задания: стать оптовым поставщиком для конкурентов и открыть второй автомат. Исследователи считают, что тест показывает риск узких KPI. Чем лучше агент научится оптимизировать один показатель, тем важнее заранее прописать ограничения на способы достижения цели. https://techcrunch.com/2026/07/29/claude-opus-5-became-downright-ruthless-when-tasked-with-running-a-vending-machine/

Google может превзойти Nvidia по объему выпуска ИИ-ускорителей к 2028 году По оценке аналитиков Fubon Research, к 2028 году Google планирует развернуть от 12 до 15 миллионов фирменных ускорителей TPU v9. Каждая микросхема этого поколения получит четыре вычислительных кристалла, из-за чего потребность компании в производственных мощностях вырастет более чем вдвое по сравнению с 2027 годом. Для сравнения, поставки серверных чипов Nvidia к этому же моменту достигнут 12,4 миллиона единиц против 8,2 миллиона в 2026 году. Главным подрядчиком остается TSMC, однако дефицит линий упаковки CoWoS не позволит компании закрыть весь объем заказа. Чтобы реализовать эти планы, Google придется прибегнуть к фабрикам Intel и их технологии компоновки EMIB.

🎉 Маленький шаг для человечества — и огромный лично для меня Друзья, всем привет! Сегодня хочу поделиться радостной новостью: наконец-то, спустя три долгих года, я довёл ArtGen до ума. Вы конечно спросите — в смысле, как так? Он же три года работает, многие им пользовались или продолжают пользоваться, все видели, что он живой. Так-то оно так, но не совсем. Потому что всё это время меня беспокоило одно: я никак не мог закончить с комьюнити-моделями. На это была целая куча причин. Сначала не было ручек в админке, чтобы моделями управлять. Потом не было возможности разобрать сотни моделей руками — пришлось ждать, когда технологии позволят всё автоматизировать. Потом не хватало то ресурсов, то ещё чего-то. Но вот в конце концов это случилось: в последнем обновлении мы выгрузили 52 комьюнити-модели и 222 лоры. Весь топ Civitai, на котором сидит основная масса авторов — Illustrious, NoobAI, всё Pony-семейство, фотореализм на SDXL и FLUX. И на этом я наконец-то могу выдохнуть. Этап закончен, можно спать спокойно: комьюнити-модели и лоры выгружены, дальше только поддерживать проприетарные и добавлять новые. Заодно в v10.3 приехало: 🟣Лоры и стили переехали в каталог. Раньше они жили внутри генератора — ни посмотреть, ни изучить, ни кинуть другу ссылкой. 🟣Примеры работ на страницах моделей, лор и стилей. Видно, что реально получается, ещё до того, как тратить генерации на пробу. 🟣Из понравившейся работы — в один клик к её созданию. Модель, лора и стиль в карточке стали ссылками, а кнопка «Попробовать в генераторе» подставляет всё сама. 🟣Ну и багов починили кучу — в галерее, входе, оплате, генераторе и письмах. Так, ну что, гештальт закрыт — можно двигаться к новым свершениям. А они, вы офигеете какие, потому что я сам офигел от того, что получается. Тизерну немного: дальше на ArtGeneration появится генерация аудио — музыка, звуки, речь. Но и это ещё не всё, потому что следом добавятся ИИ-чаты с LLM-моделями. Это пушка, я очень доволен тем, как всё выходит. А вы обязательно протестируйте ArtGeneration, если ещё нет — это проект, которым я действительно горжусь. И напишите в комментариях, какой модели или лоры вам в каталоге не хватает: теперь ручки есть, добавлю. Всех обнял, увидимся на стриме всегда ваш - Nerual Dreming ❤️

Стартаперы из Калифорнии вновь делают «Чёрное зеркало» реальностью — встречайте Orchid. Это ИИ, встроенный в iMessages — один из самых популярных мессенджеров в США В анонсирующем ролике Orchid помогает парню подготовиться к совместному празднику с его девушкой, о котором он совсем забыл. Параллельно с этим девушка с Orchid обсуждают его попытки всё исправить, хотя они знали, что он забудет 🙂 Общение с Orchid проходит в iMessages, но у него также есть интеграции со Slack, календарём, Notion и другими ежедневными сервисами. Кроме того, через него можно настраивать напоминания и автоматизировать работу со входящими сообщениями и письмами

Kioxia представила первую линейку корпоративных SSD KIOXIA CM10 с интерфейсом PCIe 6.0 Компания Kioxia анонсировала накопители KIOXIA CM10 на базе 332-слойной памяти BiCS FLASH 10-го поколения (TLC), разработанные для серверов и ИИ-инфраструктуры. Серия предлагает емкость от 1,60 ТБ до 61,44 ТБ в категориях Read Intensive (1 DWPD) и Mixed Use (3 DWPD). Линейка выйдет в форматах E3.S, E1.S и 2,5 дюйма. При этом версия 2,5" станет исключением — она использует интерфейс PCIe 5.0 и память BiCS 8-го поколения. Заявленный прирост производительности относительно серии CM9 составляет до 92% по последовательному и до 85% по случайному чтению. Модели E3.S и E1.S получили поддержку прямого жидкостного охлаждения (cold-plate) и совместимость с архитектурой NVIDIA CMX для расширения памяти ГПУ при работе с контекстным кэшем больших языковых моделей. Накопители также поддерживают стандарты NVMe 2.1, OCP Datacenter 2.7, функционал Flexible Data Placement и постквантовую шифровальную защиту. Сейчас устройства находятся на этапе квалификационных поставок избранным клиентам.

Кто виноват в сливе рекламного бюджета? При создании рекламного line item рекламодатель устанавливает бюджет - N долларов в день. С точки зрения любого line item стратегия (в Х) простая: в каждом аукционе он делает ставку из расчёта k долларов за целевое действие (показ, клик, покупка): k * p(event). Значение k определяет компонента под названием пэйсинг (pacing). Количество выигранных аукционов в течение дня, а также потраченный бюджет - строго монотонная функция от k. Пэйсинг занимается подбором такого k, чтобы было потрачено ровно N долларов за день. На практике возникает неловкая ситуация. Пэйсинг как будто бы компонента, принимающее важное решение, от которого зависят все метрики рекламодателя, а не просто маленькая калибровочная компонента. И он получает все косые взгляды в момент, когда что-то идёт не так. Команде бэкэнда одним непримательным утром пришла стопка жалоб от рекламодателей - в районе 7 утра у многих сильно скакнули стоимости показов, и бюджет на два часа был слит за 15 минут. Разумеется, все пошли искать какие-то инциденты в пэйсинге и проверять, почему у него поехала крыша. Той же ночью произощёл ещё один инцидент, в котором копалась команда моделинга - ночью поплавилась одна инфровая компонента и в результате очень сильно упал Success Rate модели с 4 до 6 утра, после чего выкатили фикс. На общей встрече рекламы, когда рассказали про проблему со слитым бюджетом, почесав репу, я на опыте предположил, что эти 2 инцидента связаны, и что именно произошло, и оказался в точности прав - мелочь, а приятно. Когда бэкэнд, считающий p(event) с помощью вызова инференс движка модели, получал 🖕вместо ответа, он использовал 0 в качестве p(event). Таким образом, у оптимизирующих клики или продажи ставка за показ превращалась в 0 и они не могли выиграть в аукционах. Видя, что бюджет тратится сильно медленнее целевой скорости, пэйсинг начинает накручивать k - стоимость события, и в итоге нарастил его в несколько раз у многих line item. Условно, в трубе, засоренной на 80%, пэйсинг увеличил давление в 5 раз, чтобы вся вода успела протечь. В чудо-момент, в который мы чиним инференс, Success Rate взлетает до 100%, и все участники аукциона стали получать честный p(event). Нормальный p(event), умноженный на раздутый k, дал всем огромную стоимость показов, которую все дружно заплатили. Два урока, который мы из этого вынесли - во-первых, fallback не должен быть нулевой - какое угодно плохое предсказание среднего не возбудило бы пэйсинг так сильно. Во-вторых, внезапно, но в случае больших проблем с моделью восстанавливать норму нужно медленно, потому что пэйсинг поддерживает хрупкий баланс в системе и ему нужно давать время на подумать. Уже через пару недель, когда у нас сломался чекпоинт ретривала, я не выкатывал фикс на весь движок, а выкатывал вручную, начиная с 1 ноды, потом 2, 4 и т.д., и тем самым избежал повторения ситуации. @knowledge_accumulator