ИИ

Представляла, как выйдет gpt-5.6 и я сразу побегу его тестировать. Но нет. Дернуло меня нажать update в кодексе. Update удалил кодекс. Все переустановки ставили вместо него chatgpt. Ну да, вчера же openai анонсировали, что кодекс переезжает в приложение chatgpt. Самое удобное приложение для кодинга убили и встроили в самое неудобное десктопное приложение chatgpt. Первую половину дня chatgpt открывался, но кодекса в нем не было. После третьей переустановки, ура, появился переключатель chatgpt: codex / work. Заодно исчезла вся история сообщений. Вернее ее перенесли в попап, который показывает историю за дополнительный клик. А все мои персональные проекты просто пропали. Успокаивает одно. Похоже, это кривые руки команды, которая делает macos приложение. В вебе все на месте. Очень надеюсь, что они сгорят от стыда и починят все сегодня же. Пока же открываю окно с чатом в chatgpt и испытываю испанский стыд. А вам понравилось обновление? @wealldesignets

Все помнят легендарный текст «Триатлон с позиции жены»? Представляем ремейк: слово жене вайбкодера. <пятничныймем> Вайбкодинг с позиции жены Сначала объясню, что это такое. Вайбкодинг — это когда человек решает, что для счастья ему нужно написать приложение или там B2B SaaS, толком не умея программировать. Он говорит нейросети «сделай красиво», она делает некрасиво, или красиво, но не так. И так четыре тысячи раз до трёх часов ночи. Офигеть, ты сам написал приложение! — скажет среднестатистический человек, и этим словом раскроет весь смысл мероприятия. Они, конечно, говорят про демократизацию разработки и «идея важнее кода», но это неправда. Они просто хотят запуститься на Product Hunt и чтобы кто-нибудь из близких в 8, драть, утра апвоутил и писал «Congrats! Game changer!» — выискивая своего долбанутого мужа среди тысячи других чуваков, запустивших в этот же день такой же ту-ду лист с AI. Второй момент: вайбкодинг — как пёс на кровати — случается не в один миг. Счёт за токены на 300 долларов вам выкатят не сразу. Начнётся всё достаточно безобидно: бесплатный чатик, вопросик про регулярки, скриншот «смотри, оно само». Вот тут тонкий момент — как только бесплатный чатик меняется на подписку «для проекта», берите сковородку в правую, скалку в левую, и лупите вайбкодера что есть мочи. Упустите — через год будете апвоутить. Потому что дальше оно вылупится, наденет шумоподавляющие наушники и уедет жить в терминал. За подпиской следуют «более лучшие агенты», за агентами — облачный хостинг топового уровня, а там и до «тестового» домашнего сервера за 150 тысяч рукой подать. Спросите «а не охренел ли ты тестировать за 150k?!» — и проиграете: охренел он ещё на подписке уровня Max. Довольно скоро подопытный сможет запилить SaaS за выходные. Я по неопытности попробовала извлечь из этого увлечения хоть какую-то пользу и попросила сделать приложение для семейного бюджета или автоматизировать оплату коммуналки — раз уж «ты всё равно там сидишь». Не делайте так, девочки. Там, где визионер пилит единорога, нет места мелким бытовым проблемам и решению реальных задач вашей семьи. Потом появятся курсы. Вы знали, что промптить клода можно неправильно? Для меня это до сих пор из области «ты как-то неправильно ковыряешь в носу», но я скромно молчу. Не так промптишь, не так контекст держишь… Спросите — а когда же жить? Жить можно в отпуске, девочки. Но макбук поедет с вами. И аппрувить действия агентов нужно будет даже на пляже. </пятничныймем>

Вышел GPT-5.6 Sol, Fable обнулили снова и снова слышны возгласы "GPT убил тот стартап" / "Антропик убил этот". Но в реальности это не победа Антропика и даже не проблема стартапа. Это про эффективность экономики. Стартапы, как и любые бизнесы, существуют там и тогда, где есть проблема, за решение которой люди готовы платить. И это решение должно быть уникальным и дефицитным, иначе много не заплатят и уйдут к конкурентам. ИТ-стартапы решали проблему работы с данными, цифровых услуг, развлечений, бизнес задач. Потому что они были дешевле и эффективнее: Excel в сотни раз дешевле, чем считать фин модель на бумажке. Ровно то же самое делает ИИ — он делает большинство ИТ-стартапов ненужными, потому что вместо того чтобы пользоваться стандартным софтом или платить человеку который этим софтом за вас пользуется, эту же проблему можно решить с помощью модели. Она делает это дешевле, быстрее и надежнее. То есть, это не GPT убил Duolinguo или Антропик убил Саас по аналитике данных, а просто модели заменили софт и его пользователей так же как софт заменил аналог (ручки, бумажки, пленочные аппараты и заводные будильники) когда-то раньше.

Оптимизируют MoE, стабилизируют RLVR, колдуют над кэшем и очень активно обсуждают GRPO: продолжаем рассказывать, что в тренде ICML 2026 Но обо всём по порядку. Читайте TL;DR от наших коллег и листайте фото с постерами! Stable Asynchrony: Variance-Controlled Off-Policy RL for LLMs Классная статья про стабилизацию RLVR. Авторы предлагают метрику, которая лучше всех предыдущих детектит потенциальный взрыв — effective sample size. По сути, это нормированная сумма important weight между движками актора и роллаута. Мы в Яндексе тоже её используем — работает! Дальше авторы рассматривают два пути решения. Первый — простой (мы тоже его пробуем). Если метрика начинает стрелять, надо понижать лёрнинг рейт адаптивно. Второй путь — умный потокенный решейпинг — чинит все проблемы сразу. RL учится 1000 степов и не разваливается, даже на специально усложнённом сетапе со staleness 12. Имплементировать, судя по описанию, должно быть легко. TVCACHE: A Tool-Value Cache for Post-Training LLM Agents В этой работе кэшируют последовательные цепочки туллколов в агентских роллаутах. Получается приличный кэшхит в десятки процентов. Применяют хаки типа прогрева кэша перед роллаутом. Кэш шарят по всему по времени обучения, поэтому кэшхит к концу может расти. Tackling Length Inflation Without Trade-offs: Group Relative Reward Rescaling for Reinforcement Learning Говорят, что научились заставлять GRPO растить reward, не удлиняясь относительно инита. В GRPO вместо reward'а на R делают R • s, где s — нормализующий коэффициент, функция от относительной длины ответов в группе. Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR Обучают GRPO на шумные сигналы, доходя до обучения на случайный шум. Обнаружили парадокс: в некоторых моделях Qwen обучение даже на такой «сигнал» даёт профит. Объясняют тем, что виноват клиппинг в GRPO — он чаще срабатывает на маловероятных траекториях, вероятности высоковероятных, наоборот, растут. Проверяют это, отключив клиппинг: действительно, модель перестает учиться на «испорченные» сигналы. Revisiting Efficiency–Accuracy Scaling in Mixture-of-Experts Architectures NVIDIA оптимизируют MoE. Обычно инференс таких архитектур упирается в пропускную способность памяти: либо перекачиваем туда-обратно экспертов на каждом токене, либо при большом батче упираемся в all-to-all. Авторы сделали архитектуру LatentMoE — временно проецируют представления токенов в низкоразмерное латентное пространство перед маршрутизацией. Весь тяжелый сетевой трафик all-to-all и чтение экспертов из памяти происходят в сжатом формате. А на выходе из MoE-слоя данные возвращаются к исходному размеру. Экономию при зеродифф-костах реинвестируют в увеличение числа экспертов и количество активируемых. Качество растёт — говорят, что уже используют это в Nemotron. Why Tree-Style Branching Matters for Thought Advantage Estimation in GRPO В GRPO при обучении ризонинг-модели на reward-сигнал генерации итогового ответа могут отличаться друг от друга, получая разную награду. В работе показывают, что часть бюджета выгодно потратить на генерации нескольких ответов при фиксированном CoT, чтобы разделить награду конкретного ответа от ожидаемой награды для цепочки (T4A4 > T16A1). На практике при правильном использовании это также экономит компьют, так как ризонинг цепочки обычно занимают бóльшую часть генерации. Поделились впечатлениями ❣ Даниил Кириллов, Тимофей Смирнов, Даниил Гусев, Дмитрий Калашников, Алексей Зотов #YaICML2026 Душный NLP

Вчера на конференции по AI в маркетинге разобрал тему, о которой думал давно, — что инвестор реально видит в питч-деке, когда там везде написано «AI». Спойлер: он видит не технологию. Он смотрит, есть ли за ней деньги или это просто красивая обёртка. Прошёлся по всем слайдам дека — от Company purpose до Ask — и на каждом показал две вещи: где здесь деньги, а где хайп, и что из этого можно доверить AI, а что фаундеру сделать самому. Граница оказалась вот где. AI хорошо делает слайды про мир — рынок, тренды, конкурентный анализ. И сильно проваливается на слайдах про вас — боль клиента, трекшн, команда. Именно те слайды, которые я читаю первыми и на которых принимаю решение. Выкладываю свой дек. Там живые кейсы стартапов из клуба MFS, примеры было/стало и конкретные тесты для каждого слайда. Андрей Резинкин | Money For Startup

✔️ Meta* представила Muse Spark 1.1 Superintelligence Labs выпустила мультимодальную модель Muse Spark 1.1 для работы с кодом, агентными системами и управления компьютером. В отличие от семейства Llama, веса новинки закрыты. Выступая главным агентом, модель собирает контекст, строит план и делегирует задачи субагентам. Контекстное окно составляет 1 млн токенов. Spark 1.1 умеет самостоятельно сжимать историю прошлых сессий и интегрироваться с серверами MCP. В бенчмарках MCP Atlas и Humanity's Last Exam Muse Spark 1.1 обошла Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro. Opus сохранил лидерство только в SWE-Bench Pro. Вместе с релизом модели запущен API. Стоимость за 1 млн токенов: $1,25 на вход, $4,25 на выход, $0,15 за кэшированный ввод. Попробовать модель в режиме Thinking можно через веб-версию и приложение Meta AI. meta.com ✔️ Anthropic добавила аналитику активности в Claude Запущена бета-версия функции Reflect для веб- и десктоп-клиентов Claude. Инструмент генерирует статистические отчеты об активности пользователя за исключением чатов из режима инкогнито, прикрепленных файлов и запросов на медицинскую тематику. Сводка за 1, 3, 6 или 12 месяцев показывает частые темы, типичные задачи и часы пиковой нагрузки. Дополнительно в приложение интегрировали напоминания о перерывах и настройку расписания для режима "не беспокоить". Reflect доступен на всех тарифах. Для работы инструмента необходимо заранее включить функцию памяти. В будущих обновлениях появится поддержка Cowork. anthropic.com ✔️ OpenClaw стал некоммерческим Популярный фреймворк для локальных агентов преобразован в независимую некоммерческую организацию. Возглавит OpenClaw Foundation создатель Питер Штайнбергер. Переход поддержали OpenAI, Microsoft и NVIDIA. OpenAI обеспечит финансирование и выделит команду Claw Labs для совместной разработки. NVIDIA выпустила утилиту NemoClaw для интеграции фреймворка с моделями Nemotron на локальном оборудовании. Microsoft анонсировала корпоративного ассистента Scout на базе технологий OpenClaw. Крупнейшим финансовым донором фонда стал МIT. Параллельно вуз открывает Институт агентных вычислений для академических исследований. openclaw.ai ✔️ Cloudflare передаст OpenAI данные о трафике Компании запустили пилотный проект по оптимизации веб-краулеров и ускорению индексации контента для ИИ-поисковиков. Cloudflare, обрабатывающая более 20% глобального интернет-трафика, будет передавать алгоритмам OpenAI в реальном времени метрики свежести контента, частоту обновления страниц и качество поступающего трафика. OpenAI объединит эту информацию с собственной поисковой инфраструктурой и запросами пользователей ChatGPT. Доступ к сетевой аналитике позволит краулерам быстрее находить новые материалы и приоритизировать обход сайтов для генерации актуальных ответов. cloudflare.com ✔️ NASA открыло доступ к цифровому двойнику для космической робототехники Аэрокосмическое агентство США и Университет Райса представили первую опенсорсную среду для высокоточной симуляции внутрикорабельных роботов iMETRO Dynamic Simulation. Платформа, дебютировавшая на конференции ICRA 2026, работает как цифровой двойник физического испытательного стенда NASA. Среда детально воспроизводит интерьеры космических кораблей, лунных баз и физику микрогравитации. При внутреннем тестировании платформы разработчики создали приложение для удаленного управления в симуляторе и менее чем за сутки развернули его на физическом оборудовании в лабораториях агенства. news.rice.edu

*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Насколько упало число IT-вакансий в России, OpenAI закрывает свой браузер Atlas, Маск заплатит 1% от сэкономленного при покупке Twitter, Blue Origin Джеффа Безоса впервые привлечет внешние инвестиции 🦄 Доброе утро, наши маленькие любители единорогов! 📉 Количество вакансий в IT-секторе по итогам первого полугодия 2026 года сократилось на 21% по сравнению с прошлым годом, пишет «Коммерсант» со ссылкой на данные Superjob. В «Хабр Карьере» говорят, что у них число вакансий за тот же период сократилось на 56%. А еще рост зарплат замедлился — выросли на 3,9%, по данным Superjob. Ниже официальной инфляции. При этом зарплаты поднимают только специалистам уровней middle и senior. ❌ OpenAI решила закрыть свой AI-браузер Atlas, который запустили в октябре, пишет Techcrunch. Совсем от браузерных амбиций не отказываются. Компания сейчас продвигает десктопное приложение ChatGPT, и в нем есть встроенный браузер. Techcrunch отмечает, что Atlas закрыли через два месяца после того, как OpenAI решила сократить число побочных проектов. Жертвой этого сокращения уже стал генератор видео Sora. 🫴 Илон Маск договорился заплатить SEC штраф $1,5 млн по делу о покупке Twitter, пишет Techcrunch. Суть претензии в том, что Маск умолчал о росте своей доли в Twitter, когда вел переговоры о его покупке. Маск подал отчет на 11 дней позже, после него акции выросли на 27%. SEC считает, что предприниматель так сэкономил $150 млн. Ну вот $150 млн сэкономил — 1% заплатил. 💲 Основатель Amazon Джефф Безос решил привлечь сторонние деньги в свою космическую компанию Blue Origin. Как пишет New York Times, Blue Origin хочет поднять $10 млрд по оценке $130 млрд. Сам Безос даст только $2 млрд. До этого Безос финансировал компанию сам, продавая акции Amazon. @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

У меня опять собралась какая-то невероятная куча деаайсов по которым бы сделать обзоры, но все времени нету :( Вот. Друзья прислали (с) ещё одну железку. "Смартфон нового поколения". Это Rabbit R1. Скоро выйдет второй, но у меня пока только этот. Обещали прислать сразу же второй, но не раньше октября, как только выйдет - там заминка на производстве из-за дефицита памяти. В чем новое поколение: Это полностью AI устройство. Само по себе бесполезное. Но с подключением к Антропику становится мощной штукой, использование которой ограничено только вашей фантазией. Там своя операционная система, например. Интерфейс - карточки. И эти карточки можно самостоятельно создавать, просто рассказав (ртом), что ты хочешь. И это и есть приложение. Я за три минуты создал приложение Pomodoro таймер. И оно работает! Теперь надо собрать все фантазию в кулак и придумать ещё что-то. И вот это сложно. Но если у вас СДВГ, то идеальная железка.

Глава XBOX Аша Шарма стала одним из советников в финансовой системе США Официально объявлено, что Аша Шарма присоединится к одной из консультативных рабочих групп Федеральной резервной системы США. Она станет одним из трёх экспертов направления «Работа и производительность», которое должно изучать влияние новых технологий и искусственного интеллекта на рынок труда и экономику. Специалисты рабочей группы займутся анализом того, как стремительное развитие ИИ влияет на работоспособность сотрудников, рынок труда и экономику страны. Примечательно, что Шарма оказалась единственным действующим генеральным директором крупной компании среди членов всех консультативных групп, куда вошли профессоры, предприниматели и политики.