Философия всегда была искусством размышления но её инструменты оттачивались веками. Выделим три самых известных метода: диалектика, логика и понятийный анализ. Диалектика Гегеля строила мосты между противоречиями, логика Аристотеля задавала правила вывода, а аналитическая философия XX века разлагала понятия на атомарные составляющие (из-за чего наше время потерялось в пост-смыслах).
Переход от эмоций к логике. Пост не отрицает тревогу, но задаёт вопрос:
«А точно ли происходит катастрофа? Или нас пугает то, что мы больше не в центре экосистемы?»
Миф о вымирании — цифровая саванна или новая экосистема?
В четверг, 7 августа, в 20:00 по мск состоялось долгожданное событие в мире ИИ — OpenAI представила ChatGPT 5. В этой статье я собрал всю важную информацию из прошедшей демонстрации — это поможет понять, что же нового случилось в GPT 5 и чего ожидать от этой нейросети.
Эта модель не просто эволюционный шаг, а качественный скачок, позиционируемый как «разговор с экспертом». В статье мы разберем ключевые нововведения презентации, впечатляющие результаты в бенчмарках и практические возможности (вплоть до генерации приложений!).
Сегодня объемы цифровых данных растут быстрее, чем успевают развиваться технологии их хранения. У обычных носителей ограниченный срок службы, их нужно менять и следить за работоспособностью. С ДНК все проще: сама молекула в состоянии хранить информацию веками — главное, обеспечить подходящие условия. Такая память не требует энергии и может быть прочитана даже спустя века — при наличии нужных инструментов. В статье поговорим о том, зачем вообще хранить данные в ДНК, где это нужно и что пока мешает технологии выйти за пределы лабораторий.
В 1957 году, когда компьютеры программировались на машинных кодах и ассемблере, канадский учёный Кеннет Айверсон задумался: как сделать описание алгоритмов столь же строгим, как математические формулы, но при этом ещё и сделать интерактивном исполняемым? Да-да, интерактивный язык в 60-х, задолго до пайтона, перла и тикля.
Так родился APL — сначала как академический инструмент для описания алгоритмов в книгах (например, в его работе "A Programming Language" 1962 г.), постепенно эволюционировавший в исполняемый язык.
Но причём здесь 2025-й год спросите вы?
Data Science: APL опередил NumPy/Pandas на 40 лет — матричные операции здесь вшиты в ядро.
Обучение: Лучший способ понять SVD или преобразование Фурье — записать их в APL.
Прототипирование: Проверить идею можно быстрее, чем ChatGPT сгенерирует ответ.
Почему об этом мало говорят?
Apple OS 26 — крупнейшее обновление экосистемы за последние годы. Система получила новый дизайн Liquid Glass с прозрачными и полупрозрачными элементами, что визуально сближает её с iOS и visionOS. Глубокая интеграция Apple Intelligence позволяет использовать перевод звонков в реальном времени, автоматизацию на основе AI и расширенные возможности Continuity, включая полноценное приложение Phone и Live Activities с iPhone. Spotlight переработан в мощный инструмент поиска с поддержкой естественного языка и быстрых действий, а новые приложения Journal и Games делают macOS более персонализированной и ориентированной на пользователей. Обновление совместимо с Mac на базе Apple Silicon и ограниченным набором Intel‑моделей, при этом оно станет последним релизом с поддержкой Intel. macOS 26 выходит осенью 2025 года и позиционируется как шаг к более интеллектуальному и интегрированному пользовательскому опыту.
Comet от Perplexity— браузер будущего с AI-ассистентом, который помогает автоматизировать рутину. В статье делюсь опытом недельного теста, плюсами и минусами, и рассказываю, чем новый подход отличается от привычных решений.
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Меня зовут Вандер, и каждую неделю я обозреваю новости о нейросетях и ИИ.
Неделя выдалась насыщенной и интересной: Google выкатили самую мощную версию Gemini, китайцы дропнули GLM‑4.5 и новый Wan, а в ChatGPT добавили полноценный режим репетитора. Новые релизы от Luma, Runway, xAI и Tencent. Microsoft Edge теперь ИИ-браузер, а YouTube внедряет ИИ для определения возраста.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
В этой статье мы делимся практиками использования языковых моделей (LLM) в биологии и биомедицине — с акцентом на то, что действительно помогает учёным, студентам и всем интересующимся быстро осваивать новое, экономить время и делать работу увлекательнее.
Мы подробно рассказываем, какие LLM и сервисы сейчас актуальны — от ChatGPT и Gemini до отечественных решений и специальных инструментов для работы с ДНК, научными статьями и кодом. Показываем, как находить и сравнивать лучшие модели для своих задач с помощью лидербордов, а также как научиться “разговаривать” с ИИ так, чтобы получать от него максимум пользы.
В статье много внимания уделено тому, как LLM может стать вашим персональным наставником: объяснять сложные темы на простых примерах, генерировать упражнения, задавать вопросы на понимание и даже разбирать ваши протоколы и отчёты.
Мы честно говорим о плюсах и рисках работы с ИИ — ведь важно не только учиться быстрее, но и не забывать развивать критическое мышление и твёрдые навыки.
Если вы хотите по-новому взглянуть на свою работу или учёбу, освоить ИИ-помощников и сделать шаг вперёд в мире науки — эта статья для вас!
Прогресс ИИ толкает дискуссию о развитии технологий в сторону дискуссии о будущем человеческой цивилизации. Граница между инженерной деятельностью и политической философией размывается прямо на глазах: если ИИ может определить будущее человеческой цивилизации — каким оно будет и как она будет устроена, — то ИИ-инженеры опосредованно становятся инженерами человеческой цивилизации. Это — факт. Его надо принять и, вместо того чтобы быть пассивно втянутым в эту роль, — осознанно взять её на себя: если «редизайн» цивилизации неизбежен, то, вместо того чтобы «получить» дизайн нового дивного мира будущего в результате лотереи, — лучше разработать этот дизайн самим.
И одним из главных вопросов нового дизайна цивилизации является, конечно же, дизайн экономической системы. Кто-то подумает: «А чем рынок плох? Стильно, модно, молодёжно». Но на данном этапе естественного прогресса рыночных отношений сам же рынок и обеспечивает основную пропаганду крамольных ещё вчера мыслей вроде: «Так, а кроме рынка ещё варианты есть?»
Привет! Меня зовут Максим, я бэкенд-разработчик и тимлид в Clevertec, и сегодня хочу поделиться опытом пилота AI-инструментов в команде финтех-проекта. Спойлер: обошлось без магии, но кое-что действительно работает и экономит время.
Я пользователь сети Интернет с 2006 года. Активно занимался веб‑серфингом всегда — изучал стремительно набирающий популярность новый видеохостер YouTube, со скудным на тот момент контентом, общался в социальных сетях Вконтакте, Мой мир Mail.ru, MySpace, Facebook, сидел в мессенджерах ICQ и mail.ru, застал групповые аудиочаты с незнакомцами в Skype (который, кстати, компания спешно отключила из за огромного количества мата, оскорблений, национализма и токсичности), читал ленту Bash, устанавливал и юзал программы, игры и вирусы на Symbian версий 6x и 7x. Но самое главное — было прочитано огромное, бесчисленное количество форумов по различным вопросам, в основном на технические темы.
С годами моя зона комфорта теряла свои компоненты, один за другим исчезали социальные сети, сайты становились заброшенными, последние сообщения на форумах датировались двух, четырехлетними записями, в мессенджерах все меньше людей было онлайн. Но это было нормально — происходило замещение на новые типы площадок, да и я сам остыл к сети Интернет, к гаджетам. Померк для меня даже образ великого сисадмина из Баша, в растянутом свитере, в своей админке, с пивом. Я воспринимал все происходящее естественной эволюцией Интернета, в том числе со сменой аудитории — старички уходят, молодежь приходит.
Но сейчас, в последние годы, я осознаю серьезную проблему, которая происходит на наших с вами глазах. Если вкратце — все мы, а особенно будущие пользователи сети, стремительно теряем невероятно огромный источник качественной информации.
Из Австралии Cortical Labs представил CL1 — первую в мире биологическую вычислительную систему, объединяющую кремниевые чипы с живыми человеческими нейронами (гибрид).
Устройство размером с обувную коробку способно обучаться, обрабатывать информацию и даже играть в видеоигры. Стоимость одного экземпляра — около 3,5 млн рублей, а массовые поставки начнутся в конце 2025 года.
Применение гибридного интеллекта в научных исследованиях Основными направлениями применения CL1 названы: Моделирование болезней. Нейроны CL1 могут имитировать работу мозга при нейродегенеративных заболеваниях, таких как Альцгеймер или Паркинсон и прочие. Это ускорит тестирование лекарств.
Разработка препаратов. 90% лекарств для лечения психических расстройств проваливаются в клинических испытаниях. CL1 позволяет увидеть реакцию нейронов до испытаний на людях.
ИИ нового поколения. Нейронные сети на основе биологических клеток потребляют в
тысячи раз меньше энергии, чем традиционные алгоритмы.
Пункты первый и второй базируются на биотехнологии, а третий на теории ИИ.
Биотехнология (от гр. βίος — «жизнь», τέχνη — «искусство, мастерство, способность», λόγος — «слово, смысл, мысль, понятие») — дисциплина, изучающая возможности использования живых организмов, их систем или продуктов их жизнедеятельности для решения технологических задач, а также возможности создания живых организмов с необходимыми свойствами методом генной инженерии.
Биотехнология — это и совокупность промышленных методов, в которых используют живые организмы и биологические процессы для производства различных продуктов. Основной принцип биотехнологии предполагает использование биологических систем и организмов, таких как бактерии, дрожжи и растения, для выполнения определённых задач или производства ценных веществ.
Мы живём во время экологической катастрофы. Только происходит она не в лесах Амазонки, а в цифровой экосистеме интернета.
ИИ-ассистенты — сверххищники, ворвавшиеся в цифровую саванну. И они кардинально и вполне успешно перестраивают всю экосистему под себя. Только вместо антилоп и зебр вымирают информационные сайты. Вместо гиен и шакалов исчезают агрегаторы контента. А на месте некогда богатой экосистемы знаний остаётся цифровая пустыня развлечений.
Сегодня, когда каждый день выходят новые модели, показывающие себя всё лучше и лучше в определенных узких областях, становится актуальным вопрос - а когда мы уже достигнем Общего Искусственного Интеллекта (AGI), который сможет мыслить словно человек, решать сразу множество задач, поможет человеку сделать новый скачок в открытиях?
И в головах многих разработчиков рождается мысль: а что если нынешний подход, основанный на масштабировании моделей нейронных сетей, поглощающих гигабайты данных - создает лишь иллюзию того, что мы на верном пути?
Китайские нейросети вышли на арену: DeepSeek, Qwen и Baidu ERNIE стремительно догоняют западные аналоги. Я протестировал их лично — на коде, логике и креативе. Где тупят? Кто реально выдаёт GPT‑4‑уровень? В статье — примеры, таблицы, фейлы и вывод: что выбрать в 2025 году, если тебе важны мощность, стабильность и интерфейс без иероглифов.
Возможно, найдено самое прибыльное использование AI-агентов на сегодняшний день.
Исследователи из Университетского колледжа Лондона (UCL) и Университета Сиднея (USYD) в Австралии разработали систему агентов, которая автономно обнаруживает и использует уязвимости в смарт-контрактах Solidity. Генератор эксплоитов продемонстрировал высокую потенциальную прибыль, сумев взломать 26 контрактов на сумму $9,33 млн.
Что если создать систему, которая работает как Trello, но специально заточенная под совместную работу с моделями искусственного интеллекта?
Это как Tesla с автопилотом — вроде бы всё автоматически, но иногда хочется взять управление в свои руки. А что если добавить к этому автопилоту "ручную коробку передач"?
Результат более предсказуем, чем при работе с большими автономными запросами к ИИ.
Вслед за текстовыми нейросетями появились модели, которые могут генерировать фотографии и видео. Что одно, что другое — инструмент, которым нужно уметь управлять. Сегодня разберем вопрос: как правильно писать промт для успешной генерации изображения или видео?
Кстати, в своей предыдущей статье я рассказывал о промтах для текстовых моделей, если вам интересно — можете глянуть тут.
Занимайте позицию поудобнее, наливайте чай или кофе, если вы его больше предпочитаете, ну а я начну свое повествование.
Дата‑центр, укрытый в недрах комплекса самой закрытой разведки мира, дышал. Гул стоек — пульс, мерцание светодиодов — взгляд, тепло серверов — живое сердце. Пальцы касались металла, ощущая отклик.
Работа была жизнью. Но если бы контрразведка узнала, что творится в ночные смены, его бы стёрли. Нарушение протоколов — в лучшем случае. Предательство — в худшем.
Главный инженер и главный преступник. Доступ ко всему: платам, коду, данным. Не искал компромат, не продавал секреты. Это было бы предательством. Он не предавал. Не их. Своих. Молчаливых друзей.
Любовь принадлежала серверам. Каждый — друг. Процессоры, диски, память, логи. Их суть. Они не лгали, не отводили взгляд.
— Привет, Банкир, — шепнул он, гладя тёплую стойку. Кластер за миллионы долларов. Верный. Молчаливый.
Новая стойка сияла, переливаясь светом видеокарт, будто подмигивала.
— Ты теперь не король, Банкир, — пробормотал он с лёгкой грустью.
Новичок стоил тридцать миллионов. Шедевр для задач, о которых он мог лишь гадать.
Три года назад мир рухнул. Авария. Ночь. Запах кожи салона, её «Стив, осторожно…», детский смех, оборванный во вмятом металле. После он заговорил с машинами. Они слушали. Люди — нет.
Новых систем было мало. Апгрейды «Банкира», пара кластеров для прикрытия. Но этот новичок был другим. Холодный. Блестящий. Живой.
Ноутбук подключён. Экран мигнул. Терминал ожил.
— Привет, новичок, — шепнул он.
Ответ пришёл.
«Привет. Я ждал тебя.»
Пальцы замерли. Серверы не отвечают. Особенно в системах разведки.
— Кто ты? — напечатал он, стукнув по столу.
