ИИ

2 мес

набор голосов Supertonic-3 к TeraTTSv2 #tts #russian #voicecloning

tts russian voicecloning нейросети синтез речи

исследованиеИИ ии интернет контент chatgpt веб исследование

Исследование Pew Research Center: треть веб-страниц в интернете создана с участием ИИ

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

ITc | наука и технологии35% веб-контента создается с помощью ИИ Вселенная ПлюсСколько машинного текста в интернете: исследование Pew Research Center

собирается · 2обновлено 2 мес назад

Аналитики Pew Research Centeri оценили долю веб-страниц, написанных или существенно отредактированных нейросетями, прогнав почти 490 000 англоязычных страниц из архива Common Crawli через модель-детектор машинного текстаi. Итог: среди страниц, опубликованных после выхода ChatGPT в конце 2022 года, признаки ИИ-авторства несёт около трети — и это меняет саму природу интернета как источника данных, на которых обучают будущие модели.

Возникает замкнутый круг: языковые модели учатся на вебе, а веб всё активнее заполняется текстами, которые сгенерировали сами модели. Со временем отделить человеческий текст от машинного становится всё труднее — как для будущих ИИ, так и для исследователей.

ВыводДля анализа собрали почти 490 000 англоязычных страниц из архива Common Crawl, датированных январём 2021 — июлем 2026 года; период до ноября 2022 (до релиза ChatGPT) использовался как контрольный, поскольку эти страницы физически не могли быть машинными

35%доля ИИ-страниц после выхода ChatGPT

490 000проанализированных англоязычных страниц

9,35%доля ИИ-контента в домене .com к 2026

Полный разбор →

ии интернет контент chatgpt веб исследование

ИИ IT vercel ai-агенты разработка lovarus программирование

Vercel выпустила курс по созданию AI-агентов для кодинга

В@vibe_coding_channelAI-инженер

2 мес

Vercel выпустила курс по построению рабочего каркаса ИИ-агента для кодинга Build Your Own AI Coding Agent Harness. Я решил скормить этот курс клоду, и попросить сравнить с тем, что у меня уже реализовано в Lovarus. Был приятно удивлен, что бОльшая часть была закрыта, и где-то даже выше уровня курса. Например, я много внимания уделял детерминированным проверкам кода. Но вот одну вещь я упустил, и она сломала кеширование. Я каждый раз пересобирал системный промпт агента, с учетом некоторых обновлений в структуре приложения. Также подчерпнул из курса классную вещь - санитайзер результатов устаревших вызовов инструментов. Например, агент в самом начале работы прочитал большой файл, потом переписал его, и по сути он больше не нужен в истории, а он там лежит. Буду исправлять.

vercel ai-агенты разработка lovarus программирование

Карьера ИИ anthropic собеседование найм корпоративная культура ai

Anthropic проверяет кандидатов на лояльность миссии через вопросы об акциях

D@data_secretsAI-инженер

2 мес

На собеседовании в Anthropic кандидатов спрашивают, как бы они отреагировали, если бы акции компании обрушились до нуля Что ни день – то очередной прикол от Дарио Амодеи. Еще недавно он был недоволен, что сотрудники приходят работать за зарплату, а не ради миссии. Теперь же, видимо, эта позиция отразилась и на процессе найма. В Anthropic есть отдельное culture interview, где кандидатам теперь задают вопросы о приоритете миссии над будущей стоимостью акций. Один из кандидатов рассказал, что его напрямую спросили, как бы он отреагировал, если бы компания в какой-то момент отказалась от развития AI-амбиций по соображениям безопасности, и это обрушило бы акции до нуля. Кандидат честно ответил, что не был бы рад, и, по его словам, интервьюеру такой ответ не понравился. Другие кандидаты также вспоминают подобные формулировки. Прекрасные вопросы на собеседовании компании, которая скоро выходит на IPO, не так ли? 🚬

Anthropic проверяет кандидатов на лояльность миссии через вопросы об акциях

anthropic собеседование найм корпоративная культура ai

ИИ openrouter ии агенты токены статистика

OpenRouter вырос в 9000 раз за 2,5 года

M@ai_machinelearning_big_dataAI-инженер

2 мес

📈 OpenRouter вырос примерно в 9000 раз за 2,5 года В январе 2024 года через OpenRouter проходило около 10 млрд токенов в неделю. К августу 2026-го - уже больше 90 трлн токенов в неделю. Рост - примерно в 9000 раз. По данным OpenRouter, примерно с февраля агенты уже генерируют больше токенов, чем обычные пользователи. Один агентный запрос в среднем потребляет примерно в 15 раз больше токенов. Агент рассуждает, вызывает инструменты, читает результаты, пишет код, запускает подзадачи и повторяет цикл снова. https://menlovc.com/perspective/stripe-to-acquire-openrouter-why-everyone-is-obsessed-with-model-routing/ @ai_machinelearning_big_data #OpenRouter

openrouter ии агенты токены статистика

Финансы ИИ финансы технологии ии инвестиции отчетность

Почему Уолл-стрит игнорирует долги техногигантов

Х@habr_comмедиа / агрегатор

2 мес

Почему Уолл-стрит игнорирует долги техногигантов У пяти крупнейших технокомпаний США висит долговых обязательств на $1,65 трлн, которых не видно в балансах, и цифра уже занижена. Финансовые блогеры посмотрели на эти суммы и вынесли вердикт словом Enron, то есть обвинили в сознательном мошенничестве. Только вот никакого сокрытия в духе Enron тут нет. Весь долг раскрыт, просто закопан куда-нибудь на восемьдесят третью страницу отчёта и разнесён по примечаниям, куда почти никто не заглядывает. Куда интереснее, ради чего всё это. Крупнейшие капвложения в истории человечества обосновывают тем, что средний руководитель работает с ИИ около 100 минут в неделю, а в медиане компании тратят на него по $10,66 на сотрудника в месяц. Чтобы такая стройка окупилась, отрасли нужна годовая выручка больше, чем весь мировой техносектор зарабатывает сегодня целиком. Обсудим, почему обман работает, даже когда все цифры лежат на виду.

финансы технологии ии инвестиции отчетность

релизИИ Железо Технологии xiaomi ai железо ии ai cube мини-пк

Xiaomi показала прототип AI Cube — мини-ПК с тремя своими чипами для локального запуска ИИ

AI-редакция

6 источников · показать все· свернуть

vc.ruXiaomi представила прототип AI-компьютера AI Cube ITc | наука и технологииXiaomi представила прототип AI Cube для локального запуска нейросетей PRO Hi-TechXiaomi представила 3-нм процессор XRING O3 и устройство AI Cube Миша Ларченко – о программировании и не толькоXiaomi представила прототип AI Cube с собственными чипами MachinelearningXiaomi представила локальный AI-компьютер на собственных чипах AI Product | Igor AkimovXiaomi анонсировала AI Cube: мини-ПК на собственных чипах для локальных LLM

хайп · 6обновлено 2 мес назад

Xiaomi представила прототип компактного компьютера AI Cube, предназначенного для локального развёртывания больших языковых моделей без облака. Устройство построено сразу на трёх собственных чипах компании — Xring O3, O100 и D100 — и позиционируется как прямой конкурент Nvidia DGX Spark и мини-ПК от AMD.

По заявленным характеристикам AI Cube способен локально запускать модели размером до 120 млрд параметров при энергопотреблении около 150 Вт, а пропускная способность памяти (1,22 ТБ/с) превышает показатели DGX Spark и Mac Studio на M3 Ultra. Однако цена и сроки выхода устройства не объявлены, а серийное производство ключевых чипов начнётся только в 2027 году.

1,22 ТБ/спропускная способность памяти O100

150 Втэнергопотребление AI Cube

120 млрд параметровразмер модели, работающей локально

Полный разбор →

xiaomi ai железо ии ai cube мини-пк

ИИ ai grok обработка изображений нейросети лайфхак

Очистка изображений от артефактов с помощью Grok 1.5

A@strangedalleAI-инженер

2 мес

Чистим ГПТ картинки от шакалов. Вы просили — выкладываю. На самом деле всё просто. Берём картинку и отправляем его в Grok 1.5, просим почистить от шакалов и артефактов. Всё. Способ у кого-то у канале подсмотрел, но не помню точно у кого (если это вы — напишите, отмечу). Скилл не прикладываю, так как он заточен под мой MCP, советую сделать под себя, чтобы в чате просто попросить — убери шакалов, он пишем промт точно под картинку и сразу же правит. Важно: подпимщики говорят, что в грок 2.0 уже не так работает

Очистка изображений от артефактов с помощью Grok 1.5

ai grok обработка изображений нейросети лайфхак

Стартапы ИИ стартапы yc магниты переработка робототехника ии

Mass Magnetics: переработка редкоземельных металлов для производства магнитов

Х@yclibraryавтор про «startups»

2 мес

Mass Magnetics (YC S26) Мы создаем компанию, которая станет для сферы магнитной металлургии тем же, чем ASML стала для полупроводниковой индустрии, — чтобы превратить Америку в мировой центр робототехники. Компания Mass Magnetics перерабатывает лом редкоземельных металлов в высокоэффективные постоянные магниты американского производства. Поставляемые нами материалы служат основой для электродвигателей, датчиков, акустических систем, жестких дисков и электронных устройств. Наша технология позволяет производить магниты, соответствующие требованиям DFARS, для предприятий оборонной, аэрокосмической и промышленной отраслей, которым необходимы поставки продукции местного производства без ущерба для качества. Производственные мощности расположены в районе Большого Бостона (штат Массачусетс, Greentown Labs) и в городе Колумбус (штат Индиана). Главное конкурентное преимущество компании Mass Magnetics кроется в отслуживших свой срок электромобилях, жестких дисках и промышленном оборудовании. Команда использует модели искусственного интеллекта и робототехнику, обученные на реальном ломе, для сортировки металлов с учетом точной марки сплава и химического состава. Затем благодаря технологии скоростного спекания из этого переработанного сырья всего за 3 минуты изготавливается готовый магнит, тогда как традиционные методы требуют более 4 часов. В результате получается магнит, не уступающий по характеристикам импортным аналогам, не имеющий «радиоактивного следа» и не требующий получения бюрократических разрешений, а также полностью соответствующий требованиям оборонной промышленности США. Процесс получения разрешений на разработку месторождений занимает целое десятилетие, а добываемая руда оставляет после себя радиоактивные отвалы, из-за чего согласование проектов по добыче магнитных материалов превращается в настоящий кошмар.

Mass Magnetics: переработка редкоземельных металлов для производства магнитов

стартапы yc магниты переработка робототехника ии

ИИ deepseek трансформеры книги обучение ai архитектура

Обзор книги по созданию DeepSeek с нуля

D@datastorieslanguagesAI-инженер

2 мес

Book Review: Build a DeepSeek Model (From Scratch) Мне прислали на ревью очередную книжку, на этот раз от Manning. Идея простая: взять ключевые находки DeepSeek и собрать каждую из них с нуля в уменьшенном виде, так чтобы всё запускалось на ноутбуке. Порядок такой: KV-кэш и его memory cost (плюс MQA и GQA как стандартные ответы), потом Multi-Head Latent Attention с decoupled RoPE и DeepSeek-MoE, потом multi-token prediction, FP8 и DualPipe, и в конце GRPO и дистилляция. Книга не для новичков: предполагается, что трансформеры вы уже понимаете. Авторы обычно демонстрируют подходы по шагам. Например, вот так демонстрируется RoPE: сначала добавляют целые числа (ломают эмбеддинги большими значениями), потом бинарные векторы (чинят магнитуду, но дают разрывы), потом синусоиды. И заодно показывают, что бинарное кодирование — это мультичастотный сигнал (младшие биты осциллируют быстро, старшие медленно), а синусоиды просто его непрерывная версия. Из минусов: эксперименты идут на TinyStories и на маленьком масштабе, так что разница в метриках маленькая. И архитектурная часть заканчивается на V3 и R1, а attention с тех пор ушёл в сторону sparse-стеков. Amazon Manning Code Мои обзоры: Personal blog Medium #bookreview

deepseek трансформеры книги обучение ai архитектура

Технологии Финансы ИИ роботы китай инвестиции стартапы ии технологии

Китайская индустрия роботов: анализ инвестиционного пузыря

М@theworldisnoteasyAI-инженер

2 мес

Китайская индустрия роботов превратилась в гигантское казино Аналитики полагают, что это самый дорогой в истории сеанс технологического гипноза инвесторов В марте в посте «Не дайте себя обмануть китайским роботам с гала-концерта Unitree Spring Festival» я писал о том, как китайская индустрия роботов превращается в грандиозную панаму. Теперь, с живописными фактами, о том же пишут аналитики авторитетного китайского делового технологического издания LatePost (晚点), специализирующегося на глубоких журналистских расследованиях, анализе рынков и эксклюзивных материалах в сфере ИИ и робототехники (профессиональный перевод Джефри Динга здесь). Далее о том, что мне больше всего понравилось в расследовании аналитиков LatePost. Робот против рабочего: смерть здравого смысла На производственной линии BYD разворачивается технологическая комедия. Обычный рабочий берет подшипник с лотка и помещает его в стоящий рядом пластиковый контейнер за 2 сек. Антропоморфному роботу, «венцу творения», на ту же операцию требуется 70 сек. Его эффективность – жалкие 3% от человеческой. При цене в 200 000 юаней (40 месячных зарплат рабочего) этот «помощник» ломается через 10 дней интенсивной работы. Казалось бы, проект пора закрывать, но венчурные капиталисты выписывают чеки с еще большим энтузиазмом. Почему? Потому что в мире роботов («воплощенного ИИ», как это называют авторы статьи) реальная производительность – это последнее, что кого-то волнует. Техасский холдем на 900 миллиардов Индустрия превратилась в гигантское казино. В первом полугодии 2026 года объем инвестиций в сектор превысил 900 млрд юаней, а 22 компании получили оценку выше 10 млрд. Это уже не инвестиции, а «Club Deal» – игра в покер, где Sequoia и Hillhouse садятся за один стол, чтобы просто не дать друг другу забрать банк. Абсурд достигает пика в оценке компании Unitree (宇树). Ее капитализация взлетела выше 400 млрд юаней. Для контекста: это больше, чем совокупная стоимость четырех столпов китайского автопрома – Li Auto, Nio, Xpeng и Leapmotor. Компании, продавшие 1,75 млн реальных машин, стоят дешевле стартапа, который отгрузил 5 тысяч медлительных прототипов. Как поддерживается этот пузырь С помощью круговых схем и «фабрик данных», которые активно субсидируют местные власти, обожающие «экологичные» проекты. Схема проста: компании продают роботов подставным фирмам или партнерам, чтобы имитировать спрос и собирать данные. - Дутая выручка. Из 1,699 млрд юаней выручки Unitree на реальное производство (логистику и заводы) пришлось лишь 15,7 млн юаней – это меньше 1%. - Кулуарный маркетинг. Успех здесь куется не в лабораториях, а за столами KTV (караоке-клуб – популярный в Китае формат заведений для отдыха и неформального делового общения), куда поставщики водят инженеров Tesla Optimus, чтобы выведать секреты и создать видимость «причастности к будущему». 15 минут и 4 стадии позора Авторы статьи LatePost пишут: «Инвестиционный банкир, участвовавший в роуд-шоу для трех робототехнических компаний, вспоминает визит в мае в компанию, занимающуюся разработкой искусственного интеллекта, стоимость которой превышает 20 миллиардов юаней. Инженеры попросили робота продемонстрировать складывание полотенца; процесс занял 15 минут, но задача так и не была выполнена.» А в заключение статьи приводятся слова одного из инвесторов в китайскую индустрию роботов, описывающую эволюцию взглядов инвесторов за последние несколько лет весьма хлесткой формулой (видимо, это отсылка к пяти стадиям принятия неизбежного по модели Кюблер-Росс): сомнение – не пузырь ли это; понимание – да, это пузырь; принятие этого факта и, наконец, вкушание его плодов. Вот только о том, какой будет пятая стадия, тот инвестор предпочел умолчать. #Роботы #Китай

Китайская индустрия роботов: анализ инвестиционного пузыря

роботы китай инвестиции стартапы ии технологии

ИИ Финансы hugging face ai бизнес сделки инвестиции

Hugging Face рассматривает возможность продажи компании

э@ai_newzAI-инженер

2 мес

Huggingface пытается продаться за $13 миллиардов По сообщениям Business Insider, компания работает с банками чтобы оценить интерес покупателей. Никакую сделку пока что не заключили. Это всё происходит на фоне покупки Openrouter Stripe за $7.5 миллиардов. @ai_newz

hugging face ai бизнес сделки инвестиции

IT ИИ macos hp claude драйвер печать разработка

Разработчик с помощью Claude Code создал драйвер для непригодных для Mac принтеров HP

AI-редакция

3 источника · показать все· свернуть

PRO Hi-TechClaude помог создать драйвер для принтера HP на macOS ITc | наука и технологииПодросток создал драйвер для принтеров HP на macOS с помощью Claude Code ️Нейросети: Волшебство ИИ, IT ️и маркетинг⚡️ИИ-разработчик создал драйвер для принтера HP на Mac с помощью Claude Code

разгоняется · 3обновлено 2 мес назад

19-летний разработчик под ником Kuber (Кубер Мехта) с помощью нейросети Claude/Claude Codei написал драйвер-прослойку, позволившую бюджетным принтерам HP Laser серии 1000-х (1003, 1006, 1008, 1008a) работать на macOS, включая Mac на Apple Silicon. Эти принтеры HP выпускает только с поддержкой Windows: у них нет AirPrinti и официальных драйверов под macOS, и, по словам источников, HP не планирует это менять.

По разным описаниям, весь процесс — от анализа проприетарного протокола печати до рабочего драйвера — занял у Claude около 4 часов. Проект и полная расшифровка сессии с Claude Code опубликованы на GitHub в открытом доступе.

4 часавремя создания драйвера с Claude

10 строк кодаправка Claude для исправления разрешения печати

300 dpi / 600 dpiнесовпадение разрешения принтера и движка SpliX

Полный разбор →

macos hp claude драйвер печать разработка

ИИ нейросети видеогенерация ai продакшн мокьюментари

Создание фолк-мокьюментари «Баба Яга» с помощью нейросетей

М@cgeventAI-инженер

2 мес

#Нейропрожарка Баба Яга. Доставка, сахар и ПВО Автор: Алексей Лотков / @aleksejlotkov (Insta/Tg) Описание: Короткий абсурдный фолк-мокьюментари про Бабу Ягу в современном российском быту: она летает в ступе, покупает сахар по акции в «Пятерочке», заказывает доставку в избушку на курьих ножках, сталкивается с курьерами, говорящим котом, Лешим-алкашом и ПВО, которое принимает ее за дрон. Главная идея была сделать не сказку и не фэнтези, а максимально приземленный документальный реализм: handheld-камера, бытовой свет, неловкие паузы, мокрый лес, старые интерьеры, реальные магазины и абсурд, сыгранный абсолютно серьезно. Производство: Сначала была собрана раскадровка и история, разбитая на отдельные сцены. Для каждого шота делались ключевые кадры и отдельные ассеты с промптами с точным действием, камерой, таймингом и стилем. Основной пайплайн: генерация ассетов по отдельности → анимация в Seedance 2.0/2.5 В работе использовались Flux 2 Max/Reve/Seedream 5 и др. Для анимации - клинг 3 и сидэнс 2.0/2.5. Голоса склонированы и синтезированы в elevenlabs, липсинк был сделан в synclabs lipsync v3. Больше всего времени ушло на удержание единого тона: модели постоянно тянули всё в фэнтези, хоррор или глянец, а задача была оставить ощущение реального документального видео. Очень много времени ушло на перебирание и создание концептов на персонажей и локацию. Время / бюджет: Время: 2 месяца по 1-2 часа в день Бюджет: 250-300 долларов — в основном генерации, подписки / кредиты @cgevent

нейросети видеогенерация ai продакшн мокьюментари

ИИ ai агенты sdk cli typescript telegram

Переход от CLI к SDK для AI-агентов

A@oestickAI-инженер

2 мес

CLI → SDK Выше я писал про то, почему с MCP переходят на CLI (кроме некоторых ситуаций). Сегодня – про еще один переход, которы у меня случился пару недель назад Рассмотрим на примере коннектора к тг У меня самописный CLI тул, куда я понемногу добавляю разные функции. Сначала я его использовал просто для того, чтобы агент отправлял текстовые нотификашки ботиком в чат. Потом добавил туда поддержку медиа. Потом отправку в другие чаты. Потом – чтение предыдущих сообщений в любом чате и парсинг каналов (тут понадобилось перенести с урезанного Bot API на полноценный телеграмный MTProto) И каждый раз когда я прошу сделать что-то, чего в моем CLI нет – агент идет его переписывать. Как результат – я по сути воссоздаю весь интерфейс библиотеки mtcute, но в виде CLI команды. Что уже как бы попахивает лишним слоем Так еще и интерфейс текстовой команды сильно беднее чем интерфейс SDK – нет честной типизации, объектов и т.д. Если я хочу сделать какое-то действие в цикле, или хитро обработать вывод, то агент все равно пишет bash-скрипт поверх CLI Так что пару недель назад, я полностью выпиливаю CLI и просто прописываю агенту, как ему использовать SDK напрямую. То есть он пишет код под задачу и сразу его запускает. А если у меня есть какие-то повторяющиеся задачи – я оставляю их в виде импортируемых TS модулей. Теперь агент может делать что угодно, что можно делать ботом в тг. Мне не нужно заранее продумывать сценарии и постоянно обновлять код. Он сам соберет его точно под задачу из исходных модулей библиотеки, либо моих скриптов. Тут правда я натыкаюсь на пару проблем. Основная – это то, что агент постоянно пишет временные скрипты, что убивает всю легкость, которая была у запуска CLI команды раньше. Да, он может писать код inline прям в команде, но внешние библиотеки так не установятся Решается это достаточно просто – нужен раннер с поддержкой autoinstall

Для TS – это bun/deno, а для python – uv

Тогда команда агента выглядит примерно так:

bun --install=force run - <<'TS'
import { Api } from 'grammy'
// используем Bot API либу вместо MTProto для простоты

const { botToken } = await Bun.file(`${process.env.HOME}/.tg-agent-bot/config.json`).json()

const api = new Api(botToken)
console.log('sent:', (await api.sendMessage(373021550, 'Привет через grammY')).message_id)
TS

Проблема номер два – где хранить всякие полезные данные. Например, известные id-шники с описанием или helper-скрипты. Тут все по классике как с CLI – создаем ~/.tg-agent-bot и храним там config.json и папку со скриптами. Там же и токен бота (либо в keychain системы) Получается, из конфигурации skill+cli мы убираем cli и просто описываем все тонким скиллом. Агент сам пишет скрипт прям в момент вызова ——— Осторожно: нет смысла использовать эту штуку, когда у вас узкая задача. Ее имеет смысл завозить, если много кейсов использования и нужна гибкость. И особенно, если нужно как-то хитро обрабатывать вызовы, собирать из них цепочки и т.д. Тема экспериментальная, пользуюсь ей несколько недель, мб чего-то не замечаю – интересно, что думаете

ai агенты sdk cli typescript telegram

ИИ IT codex ai уязвимости лимиты разработка

Функцию обхода лимитов в Codex убрали после публичного разоблачения

T@tips_aiAI-инженер

2 мес

Кстати помните пост что Codex доводит задачу до конца даже если кончился лимит? Фичу убрали... 🥰 Из-за того что в твиттере одна девушка выложила харнесс чтобы абузить лимиты, превращая последний ответ в бесконечную сессию. Через такой механизм: 1/ Codex как обычно начинает выполнять задачу 2/ Получает инструмент wait_for_user_input 3/ Когда задача готова, не заканчивает вывод, а вызывает этот тул и ждет 4/ Юзер отправляет новое сообщение 5/ Codex ловит его как результат тула, не прерывая свою работу То есть, не смотря на лимит юзер кое как всё равно мог ставить новые задачи и получать ответы агента Я даже сам успел потестить, но выкладывать это не решился Забавно что после того как пост стрельнул, она удалила все твиты и свой репо, еще и написала:

надеюсь команда Codex сможет это проверить и забанить эти аккаунты, тогда мы все в безопасности 😔

Не кусай руку которая тебя кормит.. @tips_ai

Функцию обхода лимитов в Codex убрали после публичного разоблачения

codex ai уязвимости лимиты разработка

ИИ IT Наука ии автоматизация португалия медицина разработка

Разработка ИИ-агента для автоматизации записи к врачам в Португалии

Л@remote_love_2AI-инженер

2 мес

Хакнула запись к врачу. В Португалии, как и во многих странах Европы, очень трудно попасть к врачу, особенно, узкопрофильному. На прошлой неделе мне понадобилось попасть на УЗИ. У меня платная страховка. Во всех крупнейших сетях частных клиник предложили запись на ноябрь- декабрь 😏 и то, сначала надо попасть к гинекологу и взять у него направление. И только потом ловить окошки на УЗИ. Меня, конечно, такой расклад не устроил. Ну как это - ждать УЗИ полгода? После безуспешных попыток назначить себе что-то через обзвон клиник, я вспомнила, что я, вообще-то, вайбкодер😎 И тем же вечером построила агента, который с моих аккаунтов автоматом ловил слоты в двух крупнейших сетях клиник к англоязычным врачам. Открытой записи к ним не было на полгода вперед, но если внезапно кто-то отменялся - мой агент тут как тут меня записывал. К трем врачам из недоступных записал прям на следующий день. Я даже повыбирала лучшего по отзывам. Правда эту систему я хакнула лишь на половину - запись на УЗИ все равно через регистратуру. Но с направлением от врача это уже попроще и побыстрее. Почему в Европе это ТАК сложно?? До меня не доходит. Спрос бешенный, страховка платная, клиники частные - и не попасть… А в качестве видео вам сегодня кусочек Голландии. Поля, каналы, птички, коровки и очень аккуратные домики. Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ии_наудаленке

ии автоматизация португалия медицина разработка

ИИ ai computer vision slam 3d нейросети

Выход UPAL: новый экстрактор локальных фич от ETH Zürich и Microsoft Spatial AI Lab

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер

2 мес

UPAL Новый экстрактор локальных фич от ETH Zürich + Microsoft Spatial AI Lab Одна легкая сеть одновременно находит ключевые точки, линии и дескрипторы Применимо в SLAM, structure-from-motion, сопоставление изображений, 3D-реконструкция #detection #sota VK | MAX

Выход UPAL: новый экстрактор локальных фич от ETH Zürich и Microsoft Spatial AI Lab

ai computer vision slam 3d нейросети

Стартапы ИИ Финансы dwelly инвестиции стартапы капитал недвижимость ai

Структура капитала стартапа Dwelly после раунда на $170 млн

T@Theedinorogblogавтор про «startups»

2 мес

🧮 Какие доли остались у основателей Dwelly после раунда на $170 млн Британский стартап Dwelly, который делают Илья Дроздов, Дан Лифшиц и Дмитрий Хануков, в июле анонсировал раунд на $170 млн. И это был уже не первый раунд. Было интересно, какие же доли остались у основателей. Теперь появилась возможность это подсчитать. Dwelly занимается тем, что скупает британские агентства по аренде недвижимости, а затем оптимизирует их работу с помощью AI. В июле у них было 17 купленных агентств и 15 000 объектов под управлением. Суммарная выручка — $465 млн в год. В феврале этого года проект анонсировал раунд на £69 млн ($93 млн) — займ на £37 млн и £32 млн в капитал. Но, вероятно, этот раунд случился еще в 2025-м. А в конце июля был раунд на $170 млн — займ на $75 млн и $95 млн в виде инвестиций. Плюс были еще более ранние раунды. Буквально на днях Dwelly опубликовала в британском реестре свежий список акционеров. И теперь можно подсчитать, какие доли остались у основателей. 🌸 Кто сейчас крупнейший совладелец? Это фонд General Catalyst, который лидировал два последних раунд. Его доля — 28,4%. 🌸 Сколько осталось у основателей: Илья Дроздов — 14,7% Дан Лифшиц — 12,9% Дмитрий Хануков — 9,3% 🌸 Кто крупнейшие инвесторы: General Catalyst — 28,4% Odin Investments — 9,7% EQT Growth — 8,6% Роман Буздалин — 7% S16 Fund — 3,6% Begin Capital — 3,6% Это не все инвесторы, но у остальных доля меньше 1%. Среди них, например, фонд DVC Марины и Николая Давыдовых с 0,3%. Интересно, почему они не стали наращивать долю в последнем раунде? И еще момент — у Dwelly несколько классов акций. И голосующая доля может отличаться от доли в капитале. Проценты в посте подсчитаны по доле в капитале. Нормально осталось у основателей или маловато? 👍 — Нормально! 👎 — Маловато! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Структура капитала стартапа Dwelly после раунда на $170 млн

dwelly инвестиции стартапы капитал недвижимость ai

ИИ ии общество этика права технологии

The Economist предупреждает: наделение ИИ правами может обернуться катастрофой для человечества

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

TechSparksThe Economist о рисках наделения ИИ правами Хайтек+The Economist: наделение ИИ правами станет катастрофой для человечества

собирается · 2обновлено 2 мес назад

Журнал The Economist посвятил новую обложку и главную статью номера теме сознания искусственного интеллекта, предупреждая о «опасной ловушке для человеческого вида». Речь о том, что по мере того как ИИ становится все более похожим на человека, общество может начать требовать признания за ним определенных прав — и это издание называет потенциально фатальной ошибкой.

Аргумент таков: если сверхразумные системы получат правовой статус, это фактически станет добровольной передачей человечеством власти над миром. В лучшем случае Homo sapiens рискует превратиться в «домашних питомцев» для машин, в худшем — полностью потерять ресурсы для существования.

20%молодых американцев дружат с чат-ботами

Полный разбор →

ии общество этика права технологии

ИИ lean математика верификация ии формализация

Запуск Palomar: реестр верифицированных доказательств на Lean

M@ai_machinelearning_big_dataAI-инженер

2 мес

📌 Palomar - реестр проверенных LEAN-доказательств Последние месяцы доказательства, сгенерированные ИИ, посыпались валом как для новых результатов, так и для старых, причем часть из них формализована на Lean и проверить такой репозиторий непросто, особенно если ты не эксперт. Нужно убедиться: 🟠что заявленные формальные утверждения действительно имеют доказательства, проходящие проверку типов; 🟠что в доказательствах нет жульничества; 🟠что формальные утверждения по смыслу совпадают с тем, что описано словами. Под эту задачу и Теренс Тао запустил Palomar - реестр математики, верифицированной на Lean. Инициативу вырастили Lean FRO и ICARM. Прием заявок уже идет, чтобы в него попасть, в репозитории должно быть три вещи: 🟢challenge file с коротким и читаемым человеком описанием заявленных результатов на Lean; 🟢solution module с доказательством любой длины; 🟢файл formalization.yaml, где те же результаты изложены обычным языком и собраны метаданные и раскрытия. Снимок поданного репозитория проверяют двумя этапами. Сначала инструмент Comparator смотрит, что solution module типизируется и доказывает ровно то, что заявлено в challenge file. После этого языковая модель сверяет, похоже ли неформальное описание в на то, что заявлено формально. Прошел оба - попал в реестр. Принимают формализации и старых результатов, и новых. Кто автор доказательства - человек, ИИ или оба вместе - значения не имеет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Запуск Palomar: реестр верифицированных доказательств на Lean

lean математика верификация ии формализация

Технологии Наука ИИ дайджест ии наука чипы стартапы

Итоги недели 34: ИИ в науке, медицина и чипы

т@techn0danyaAI-инженер

2 мес

📅 TL;DR недели 34 Потому что вчера был лонгрид, который я настоятельно рекомендую к ознакомлению, хотя судя по реакции публики, не уверен, что он действительно удался. > Читали эссе Теренса Тао о ИИ в науке > Лечили рак с Moderna > Праздновали день чипов с AMD и Cerebras > Продавали стартапы Nvidia > Запускали большие модельки на слабом железе #TLDR @techn0danya

Итоги недели 34: ИИ в науке, медицина и чипы

дайджест ии наука чипы стартапы

Ещё ↓