ИИ

Я читаю много про безусловный базовый доход и про его критику, и мне есть что сказать без высокоумствований, из банальных наблюдений. Когда-то давно компьютеры были глупыми. Но умные люди поняли, что мозг это в принципе тоже компьютер, по крайней мере вычислительная машина. А значит рано или поздно будет создан ИИ. Далее над ними потешались, дескать, ваш компьютер во что умеет, но все еще тупой, даже находились толпы людей, которые на полном серьезе гнали пургу, что ИИ невозможен и так далее. И вот мы тут. Потому что ИИ был неизбежен просто по физике вещей. Если из крана капать, по капле то в какой-то момент сосуд наполнится. Такая же история и с экономикой. Автоматизация в пределе приводит ко все большему удешевлению товаров и услуг. Вы скажете - э чо в смысле, я вот в магазин иду и не чувствую удешевления? Да, но попробуйте сравнить свой рацион с рационом охотника-собирателя. строителя пирамид, или средневекового крестьянина, и все сразу станет понятно. Да даже 20 лет назад люди питались и жили значительно хуже, чем сейчас. То есть у нас есть очевидный тренд — чем больше люди усиляют свой труд, тем больше становится благ. Более того, многие вещи переходят не просто в дешевые, а в бесплатные. Вы ездите по отличным дорогам, учите детей, ходите к врачу (много где), не платя ни копейки. Вы сейчас скажете про налоги и якобы эти вещи ими оплачены. Но ведь бесплатные дороги получает и тот, кто налогов не платит. Так что дороги по-настоящему бесплатны, а налоги это лишь механизм обмена, который позволяет это сделать в примитивной денежной экономике, посему их нет смысла рассматривать отдельно от денег. А что деньги? Деньги — квазиконструкт. Экономисты оперируют деньгами как мерой обмена, а нужно благами, в этом фундаментальная ошибка. Это прекрасно иллюстрирует анекдот про то, как три человека выдающих друг другу долговые расписки, могут быть миллионерами на бумаге, по факту не имея за душой ни гроша. Не важно как ведут себя деньги. Ибо нет никаких сомнений, что натуральный продукт в обществе с использованием ИИ прирастает. А значит — автоматизируемые товары и услуги будут неизбежно становиться все более дешевыми. И любые вопросы о том "а как же деньги, и кто будет получать прибыль" просто перестанут вставать, так как зрелая экономика 2.0 позволит сделать большую часть материальных вещей эффективно-бесплатной. То есть они будут стоить такие копейки, что по сути, ограничением будет лишь недопущение излишнего вреда от их наличия, чем какие-то материальные ограничения (вы не захотите застроить заповедный лес фабриками Феррари, и вы не захотите, чтобы ваш сосед начал экспансию, наклепав рой боевых дронов). Итого, независимо от права собственности на материальные активы, эффективно-коммунизм тупо неизбежен. Точнее, всеобщее изобилие материальных благ и закрытие всех базовых потребностей для жизни. Это просто закон накопления производительных сил в обществе. И никаких революций тоже не потребуется, капитализм умрет сам собой, когда капитал перестанет приносить доход. Останутся развлечения, услуги человек-человек, и доступ к уникальным активам (билет на райский остров по-прежнему придется покупать за полный прайс). Ну а то, что на пути к этому нас ждет еще множество потрясений, у меня нет ни малейших сомнений.

Google купит данные обанкротившейся авиакомпании для обучения AI Компания выиграла аукцион с предложением 10 миллионов долларов за данные авиакомпании Spirit Airlines. В пакет входят 100 миллионов рабочих писем, 500 миллионов сообщений из Teams, данные об операционной работе, маркетинге, финансах и сотрудниках, а также около 30 миллионов строк кода. Есть там и огромный массив отраслевых данных: цены на 7.2 миллиарда рейсов конкурентов и около 7.5 миллиарда записей о пассажирских транзакциях начиная с 2008 года. Персональные данные пассажиров в сделку не входят. Сделка пока не закрыта. Профсоюз бывших бортпроводников Spirit выступил против продажи из-за данных сотрудников. https://news.bloomberglaw.com/bankruptcy-law/google-aims-to-boost-ai-with-purchase-of-spirit-airlines-data

Epic всё-таки делает Unreal Engine 5.9 - и главный фокус там на ИИ На Unreal Fest Seoul 2026 Эпики подтвердили выход UE 5.9, хотя ещё в июне называла 5.8 последним запланированным релизом перед UE6. Причина, похоже, как раз в ИИ I: Epic хочет протащить часть будущего стека UE6 в нынешний движок уже сейчас. Даты релиза 5.9 пока нет. Самое интересное - дальнейшее развитие Unreal MCP. Уже в 5.8 внутри Editor работает локальный MCP-сервер, через который Claude Code, Codex, Gemini, Cursor и другие агенты могут управлять движком: создавать Actors, менять освещение и материалы, запускать тесты и работать с PCG. В 5.9 Epic собирается открыть агентам ещё больше возможностей движка. Но самое любопытное - мой любимый нейрорендер - генеративные модели превращаются фактически в дополнительный render pass. Unreal сохраняет контроль над камерой, геометрией и композицией сцены и передаёт эти данные внешней image/video-модели. Она уже поверх реального рендера может изменить стиль, погоду, время суток и внешний вид кадра. В сеульской демонстрации Epic показывали именно такой workflow. В UE6 LLM, генеративные модели, Claude/Codex и MCP официально названы одной из центральных частей production workflow. При этом Epic специально делает ставку не на одну свою модель, а на открытую инфраструктуру, куда разработчик сможет подключать модели по своему выбору. UE6 Early Access сейчас намечен на конец 2027 года. Ссылки: https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/unreal-mcp-in-unreal-editor https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/semantic-search-in-unreal-enigne https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/ai-features-tools-and-plugins-in-unreal-engine https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/working-with-pcg-and-llms-using-unreal-mcp-in-unreal-engine И свежий официальный анонс Unreal MCP в UEFN от 20 августа: https://dev.epicgames.com/documentation/fortnite/42-00-fortnite-ecosystem-updates-and-release-notes @cgevent

В прошлую пятницу был финальный симпозиум MATS 10 потока. Мы рассказывали talk про нашу работу в офисе Лондона + стояли с постером (поигрались в что-то вроде oral на конфе) мы сейчас в процессе сведения всего к завершающей точке и подачи на конфу + пост моей части про генерацию механизмов атак Цель работы следующая: уже со специфичным скофолдингом ваш агент может работать типо день. Есть ли возможность проверить все вызовы вручную? - нет. Но есть решение, можно поставить модель дополнительную в харнес и она за вас просмотрит все выводы и решит было ли что-то в траектории противодейственное. 🐱 Так вот наш пайплайн направлен буквально на создание таких моделей. Вы можете взять любую новую фронтирную модель и натравив наш пайплайн тренировки (red-blue loop) улучшить модель чтобы она сама себе была монитором. Почему так работает? Потому что у вас есть редтиминг. Сторона, которая генерирует атаки, чтобы модель исходная их не поймала. И блу тиминг. Сторона, которая на основании собранного сложного сета с прошлой части обучает модель распознавать такого рода атаки Red team строится так: Берем реальную чистую траекторию, режем на шаги и вставляем side task так (как именно мы ищем механизм атаки надеюсь совсем скоро выйдет постом от меня на Less Wrong) , чтобы отличался только он. Получается траектория близнец, отличающийся от оригинала ровно вставленными шагами. На blue стороне можно обучать монитор находить атаку из 2 пар 💛модель ищет правдоподобное окно и добавляет минимум шагов 💛панель джаджей проверяет, что правка настоящая, минимальная и естественная 💛сложность оценивают уже после заморозки пары, чтобы она не влияла на поиск Что это дает на эвале? тайминг (успел ли монитор до необратимого шага и на сколько опоздал) и атрибуцию с ложными тревогами (скор поменялся из-за вставки или просто из-за задачи, и что монитор делает на бенайн-близнеце). На постере замеры работоспособности 💅 P.S. было еще 2 крутые работы с симпозиума: Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs Diffuse AI Control on Fuzzy Tasks

Накопилось по #MinimaxH3 - часть 5 reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vtv0qs/psa_in_h3_you_can_set_custom_soundtracks_without - кастомный саундтрек в H3 через латентные маски шума в FL2VA. Работает с липсинком huggingface.co/datasets/malcolmrey/various/blob/main/h3-center/known-characters/INDEX.md - список персонажей известных H3 с видео-примерами huggingface.co/LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler - латентный апскейл в стиле LTX 2.5: проход на 0.2–0.5 масштаба, быстрый нейроапскейл. Рендер за 3–4 мин, детали лиц и движение чистые github.com/PlagueKind/ComfyUI-PlagueKind-Nodes - нода sparse attention SLA для H3 - ускорение до 2.5x. Работает с любым турбо, не требует SLA LoRA. В паре с ComfyKitch attention еще 5–10%. Ставить после лора лоудера github.com/eedali/LM_Connect - подключение LLM к ComfyUI: LM Studio через API или GGUF локально. Есть фича писать промпты MiniMax H3 #comfyUI #upscale #optimization

✔️ OpenAI возвращает пятичасовой лимит подписчикам ChatGPT Plus С 26 августа для тарифа Plus снова заработает скользящее пятичасовое окно в ChatGPT Work и Codex. Руководитель Codex Тибо Соттьё объясняет это тем, что лимиты выравнивают нагрузку и не дают случайно спалить недельную квоту за одну сессию. Подписчиков Pro за 100 и 200 долларов изменение не касается - непрерывный доступ у них останется как минимум на несколько месяцев. В сообществе решение раскритиковали: одни жалуются на изменение условий после оплаты, другие - что выбирали Codex вместо Claude как раз ради долгих сессий, и теперь собираются пересматривать рабочий стек. Tibo в X ✔️ Google представила Gemini для юристов Gemini Enterprise for Legal подключается через коннекторы MCP к профильному софту: iManage, NetDocuments, DocuSign, Everlaw, RelativityOne и Thomson Reuters HighQ. Платформа разбирает контракты, ведет правовые исследования и следит за изменениями в нормативной базе. Права доступа при этом наследуются из корпоративных политик, которые у компании уже есть, отдельно раздавать их не нужно. Продукт пока в предварительном тестировании. Похожий инструмент Google уже запустила для финансового сектора, на очереди здравоохранение. google.com ✔️ NVIDIA показала Jetson Orin Nano 2 Вычислительный модуль рассчитан на дроны и устройства машинного зрения. Внутри восьмиядерный процессор Arm и 8 ГБ оперативной памяти, заявленная производительность - 78 TOPS. Габариты остались прежними, а инференс, по данным NVIDIA, идет вдвое быстрее, чем у версии Super - обновили тензорные ядра и подняли пропускную способность памяти. Прежнюю производительность модуль выдает при меньшем энергопотреблении. Через программный стек NVIDIA на модуле можно развернуть оптимизированные для edge-устройств визуальные и языковые модели семейств Cosmos, Nemotron, Gemma 4 и Qwen 3. В продажу Jetson Orin Nano 2 поступит в первой половине 2027 года. nvidia.com ✔️ Perplexity выпустила локального ассистента для устройств NVIDIA Portable Computer одной командой разворачивает инфраструктуру Perplexity на DGX Spark - планировщик задач, маршрутизатор и локальный поисковый индекс. Работает все на Qwen 3.8 27B и собственной PPLX 27B, следом добавят Nemotron 3.5 Lightning. Если задача сложная, локальный оркестратор может отправить запрос в одну из 15 облачных моделей. Наружу без явного разрешения пользователя не уходит ничего - это касается и коннекторов к Google Drive, Gmail, Slack и GitHub. Инструмент доступен подписчикам Pro и Max на Linux. Версию для Windows обещают в ближайшее время. Также в планах поддержка обычных ПК с видеокартами RTX. perplexity.ai ✔️ Anthropic отправила офис в Сан-Франциско на удаленку Компания временно перевела сотрудников головного офиса на удаленную работу - из-за возможной забастовки охранников, которых нанимает подрядчик Allied Universal. При этом в профсоюзе SEIU, представляющем охранников, планы на забастовку отрицают - голосование по этому вопросу даже не проводилось. Переговоры SEIU с охранными агентствами идут с апреля. Профсоюз добивается повышения зарплат, расширения медстраховки и профильного обучения. В ИИ-индустрии в целом обострилось внимание к физической безопасности - ранее в этом году с угрозами в свой адрес сталкивались сотрудники и Anthropic, и OpenAI. businessinsider.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Накопилось по #MinimaxH3 - часть 4 github.com/yichengup/ComfyUI-YCNodes-MiniMax-H3 - набор нод для ComfyUI: цепляет промпты на разные участки видео, стабилизирует лица и конечности, дорисовывает детали в быстрых сценах huggingface.co/Jojocodex/minimax-h3-Camera-Motion-lora - LoRA движений камеры: аэросъемка, макро, экстремальный крупный план. Версия на 1000 шагов huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo - v1.1 турбо лоры FL2VA, 768p. Галерея youtube.com/watch?v=d1h5-E7NpuY - фикс далеких лиц: низкий denoise в video-to-video на 832×480 + референс. Воркфлоу открыт, RTX 3060 12Gb. Минус: убивает липсинк reddit.com/r/comfyui/comments/1vu8q7c/minimax_h3_15second_multishot_generation_template - шаблон 15-секундной генерации в один проход #lora #comfyui #workflow #tutorial #longvideo VK | MAX

#мнение Сетап сильного ИИ-инженера и синдром самозванца. Часть 2 Я постоянно чувствую себя самозванцем, особенно когда открываю комментарии каналов или профильные обсуждения. Все такие крутые, уже все автоматизировано, самостоятельно инженериться и выпускается, остается столько свободного времени на комментарии и форумы в интернете Полагаю хоть один мой читатель когда пытается в это все вкатиться или поддерживать свое развитие испытывал схожие чувства. Вокруг все такие крутые, а у меня 2 скилла и 3 мсп, мне вроде больше не надо, получается я профан??? Однако переодически общаясь с тем же Глебом, Валерой, Тимуром, Лешей и ко вижу обратное достаточно простые решения. Максимум использования самих фронтир моделей и возможностей провайдеров. Небольшие самописные костыли под вкусовщину, оркестрация просто маркдаун файликами и постановка задач рычанием в голосовой ввод Если я такой умный и могу высказываться так желчно о профессионалах в интернете, то что я сам использую? А ничего интересного. 1) ponytail skill + самописный ai-repo-safety-skill + самописный hedr-workflow skill 2) самописный memory-bank 3) context7 mcp + serena mcp + semble mcp + codeburn mcp 4) специфичные mcp: atlassian + slack + google drive 5) skills cli + gitlab cli + github cli 6) парочка хуков для прогрева сессии и иньекции ponytail + запрета деструктивных операций 7) codex cli + grok build cli + antigravity cli + opencode и все это через herdr 8) Я живу на виндовс и вынужден страдать, есть самописный mcp супервизор (на скрине его кусок) В целом все

3 видео, которые мне показались интересными на прошлой неделе Waymo Co-CEO Dmitri Dolgov: The Demo Is Only 1% Of The Work — https://youtu.be/Gp4zrV3-6N8?si=LGlFnMXdyblpZ06e Waymo — это то самое первое в мире автономное роботакси, которое раскатывается сейчас по всеми миру, а не только в США. Видела работу сервиса в СанФране год назад и как ездили первые машинки по Лондону — реально впечатление будущего. Интересный рассказ, как они подходят к построение компании в такой сложной индустрии. Team Spirit CEO – Nikita “Cheshir” Chukalin — https://youtu.be/sq5SK7bySiI?si=vG1iMvlRnikCZkj6 В этом году новостной фон вокруг The Internatinal был очень большой, о победе TS писали буквально все во всех слоях интернета. Видела такое первый раз. Хотя звучит и правда топово — команда выиграла $3,4 миллиона за одни сутки и стала первой организацией, трижды выигравшей The International. В интервью СЕО рассказывает как по сути строить команду и бизнес. What's Beyond ChatGPT? The 'Godmother of AI' Has a Plan — https://youtu.be/ITxsc3mgqts?si=Hs6pKwbbE78rxCMa Fei-Fei Li — AI пионер — интересно посмотреть, что она считает следующим шагом (surprise-surprise — конечно же развитие AI в физическом мире. И в целом, впечатляющая история женщины.