Будущее здесь

Вся история с генеративным ИИ держалась на одном главном мифе - теории о том, что «взрослые всё контролируют». Это была та самая подушка безопасности, которая в умах людей отделяла нынешнее безумие от катастрофического краха доткомов.

Нам внушали, что на этот раз всё иначе, ведь у руля стоят не какие-то хлипкие стартапы, сжигающие венчурный капитал на доставку кошачьего корма. Нет, это Nvidia, Google, Microsoft, *Meta и Amazon. А те немногие лидеры, что всё-таки являются стартапами, вроде OpenAI и Anthropic, надёжно прикрыты сделками с технологическими гигантами.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?

Роботы сегодня умеют делать сальто и водить такси, но они беспомощны перед куском гранита. Чтобы колонизировать космос, нам нужен не курьер, а Алхимик.В этом лонгриде мы проведем мысленный эксперимент: попробуем собрать реальный зонд фон Неймана (репликатор) из технологий, которые уже существуют (LIBS, CVD, SPM). Мы разберем анатомию гипотетического робота G.R.O.V.E.R. и докажем, что главная преграда к бесконечному изобилию — это не законы физики, а отсутствие правильного софта.

Что если подключение к интернету станет таким же естественным, как зрение или слух? Мы привыкли к тому, что для выхода в сеть нам нужны внешние устройства — смартфоны и компьютеры. Но что, если следующий прорыв в коммуникациях произойдет не в кремнии, а в микробиологии?

В этой статье мы рассматриваем футурологическую концепцию появления новых сенсорных органов, выращиваемых прямо в теле человека и подключенных непосредственно к нервной системе. Мы посмотрим, как прогресс в генетике, белковом дизайне, ИИ, нейробиологии и нейроинтерфейсах постепенно формирует технологический фундамент для подобных возможностей. Уже сегодня расшифровка генома, таргетные вирусные векторы, инструменты редактирования ДНК, а также улучшенное понимание работы мозга приближают момент, когда создание «биологической антенны» перестанет быть фантастикой.

Рынок графических нейросетей расширяется, причём их возможности растут в геометрической прогрессии. Совсем недавно появилась новая версия Nano Banana, чуть раньше - Seedream v4 и Reve.

Я подумал: почему бы не сравнить эти три модели? Уровни генерации у них примерно одинаковы, возможно, получится что-нибудь любопытное.

Итак, сегодня мы рассмотрим: Nano Banana (берём первую версию, вторая была бы слегка не равноценна по отношению к конкурентам), Seedream v4 и Reve. Постараемся осветить некоторые интересные возможности, если они имеются, а также попробуем определить, какая из моделей справляется лучше с поставленными задачами.

Устраивайтесь поудобнее - мой рассказ начинается.

В выходные я просматривал Твиттер, чтобы узнать, что происходит в сфере ИИ. И снова DeepSeek привлек внимание всего мира.

Это не просто очередной инструмент для распознавания текста, а новая технология контекстного оптического сжатия, которая использует визуальные методы для решения проблемы обработки длинных текстов, предлагая новый подход к работе с огромными массивами информации.

Любой, кто пользовался большой языковой моделью (LLM), сталкивался с такой проблемой:

Когда вы просите модель обобщить десятки тысяч слов из конспектов конференций или научных статей, она начинает терять память.

Это происходит потому, что квадратичная сложность длины последовательности по своей сути ограничивает GPT, Gemini и Claude - чем длиннее входные данные, тем больше вычислительной мощности требуется.

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась плотной на релизы: Claude Opus 4.5 новый лидер в кодинге, открытые GigaChat 3, Kandinsky 5.0 и другие релизы от Сбера, FLUX.2 против Nano Banana Pro, параллельно обновились Cursor и Perplexity, а в США запускают мега-проект для ускорения науки.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Физики из МФТИ и Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали новую теоретическую модель, которая разрешает многолетние противоречия в описании одной из самых опасных неустойчивостей плазмы в установках термоядерного синтеза. Предложенный подход позволяет точнее предсказывать поведение плазменного шнура и открывает путь к созданию более надежных систем управления для будущих термоядерных реакторов, включая международный проект ITER. Результаты исследования опубликованы в журнале Physics of Plasmas.

Перевод свежей (ноябрь 2025) и вызывающей споры статьи об оценке роста производительности для разных работ при использовании LLM. Использованы реальные диалоги и оценено время, сэкономленное людьми в связке с LLM.

Когда я был преподом в универе в далеком 2015-том году, то вел также факультативный курс «психология трансгуманизма». На первой лекции приводил пример с секвенированием генома. А именно, что первая процедура секвенирования генома человека обошлась в 3 миллиарда долларов, без поправки на инфляцию, и длилась 13 лет. В 2015-том году секвенирование стоило 1-3 тысячи долларов, и занимало условно неделю. Сегодня искусственный интеллект ставит эту процедуру на поток. Сокращая сроки, цену и увеличивая объемы данных

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?

Каждый, кто делает видео для соцсетей или образовательных проектов, знает: поиск топовых моментов, нарезка клипов, брендинг и публикация отнимает не мало времени. Хорошо, что ИИ уже может сделать 80% работы: автоматический монтаж, субтитры, перевод, нарезка клипов и адаптация для разных площадок. 

Я протестировала 4 топовых сервиса, которые чаще называют “YouTube Shorts & Reels factory”. Так что мы с вами разберемся, какой сервис лучше выбрать под ваши задачи, и что подходит для рынка РФ и СНГ, а что дает лишь ложные надежды.

Мы решили попробовать в Kaiten новый подход: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. И это сработало хорошо — взаимодействие в команде стало эффективнее, а точечное использование ИИ превратилось в системную практику. Про наш опыт с нейросетями — ниже.

«Много говорят о пузыре ИИ, - отметил CEO Nvidia Дженсен Хуанг во время недавнего отчёта о прибылях за третий квартал. - Мы видим иную картину».

Легко понять, почему Хуанг так считает. В конце концов, этот отчёт был лакмусовой бумажкой для всей индустрии, и они с блеском прошли проверку. Их выручка взлетела на 62%, превзойдя прогнозы Уолл-стрит. Я уверен, что с вершины своей золотой горы Хуангу всё кажется прекрасным. И впрямь, похоже, мир согласился, что страхи о катастрофическом взрыве пузыря ИИ - не более чем паникёрство. Но я заявляю - это полная чушь, потому что это не гора золота, а карточный домик.

То, что все, кажется, упускают из виду, так это то, что спрос на кирки и лопаты вовсе не означает, что тюльпаномания или золотая лихорадка не готовы вот-вот лопнуть. Точно так же спрос на чипы ИИ, которые продаёт Nvidia, не означает, что нет пузыря, который вот-вот разрушительно схлопнется.

Вопрос закрыт. Но все также упускают из виду ужасающий контекст этого отчёта. Подобно тому, как, потянув за одну ниточку, можно распустить весь свитер, если проследить здесь за деньгами, то ужасающий масштаб пузыря ИИ предстанет во всей своей наготе.

Пристегните ремни - погружение будет глубоким!

Доброго времени суток, «Хабр»!

В 2025 году рынок инструментов для работы с нейронными сетями пополнился множеством интересных новинок. Появляются все новые онлайн-сервисы, программы и десктопные приложения, позволяющие одновременно взаимодействовать с разными моделями нейросети.

Вероятно, многие читатели сталкивались с ситуацией, когда требовалось задействовать сразу несколько моделей, каждая из которых обладает собственным API. Логичным решением в таком случае становится объединение всех моделей в одном удобном интерфейсе. Именно эту проблему мы сегодня и попробуем решить одним из возможных способов.

Эта статья посвящена знакомству с ИИ-интерфейсом Open WebUI. Мы разберем процесс его установки, подключим API BotHub и оценим удобство использования.

Устраивайтесь поудобнее, ну а мы приступаем.

Есть разные способы понять, что именно происходит в нашем мозге. Можно наблюдать за мозгом через сканы МРТ или посредством вскрытия. Можно выращивать органоиды – небольшие пласты нейронов, которые коммуницируют друг с другом. И даже использовать эти органоиды как процессор на биореакторе. Можно еще имитировать процессы мозга, используя вычислительные мощности и создавая 3D модели… Но можно ли вырастить мозг в лаборатории? Да, можно. Если использовать адекватные строительные леса.

Мы медленно вступаем в 4-ю промышленную революцию, где интернет-пространство существует не отдельно, а влияет на реальность, и наоборот. Вследствие объединения технологий и принципов телефонной связи и компьютерных систем появился тот интернет, какой мы знаем сейчас.

И наш основной способ взаимодействия с глобальной паутиной — смартфоны. Они пришли взамен обычным кнопочным телефонам, чтобы на экране было проще потреблять медиаконтент. А после и создавать. Именно в таком ключе смартфоны развивались и развиваются сейчас, из последнего нововведения можно назвать тесную интеграцию нейросетей для упрощения генерации контента в соц сети или управления ресурсами устройства. Но принципиально способ взаимодействия не менялся.

Технологии улучшались, адаптировался интернет, развивались облачные сервисы, но сам концепт использования интернета в повседневной жизни посредством смартфона не менялся. Планшеты и ноутбуки стали более портативными и удобными, но всё же это не то. Неужели нам и не нужно замены смартфону? Или всё-таки можно проследить тенденцию и увидеть, куда нас в будущем может привести желание комфорта и большей интеграции в интернет-пространство? Интеграция в 4-ю промышленную революцию?

Я вижу двух кандидатов: очки AR и складные смартфоны. И если о «раскладушках» можно дискутировать и спорить, что это не нечто новое, а улучшение смартфона (но про это мы поговорим в другой раз), то очки — принципиально новое устройство для взаимодействия с интернетом и реальностью.

Дата-центры работают круглосуточно: серверы беспрестанно греются и нужно еще отдельно тратить электроэнергию, чтобы выбросить это тепло в атмосферу. Мириться с этим никак нельзя, поэтому существует множество проектов, где дата-центры интегрируют в городские инфраструктурные системы для централизованного обогрева жилых и общественных зданий. Под катом — несколько интересных примеров таких систем. Поехали!

В этой статье я предлагаю свой экспертный взгляд на будущее антропоморфной робототехники. Он основан на анализе технологических трендов, состояния инфраструктуры и тех потребностей рынка, которые зачастую остаются неочевидными. В том числе познакомлю со своими прикладными исследованиями в области изготовления искусственных мышечных волокон, для применения в "мягкой" робототехнике.

Weave Robotics, Figure 02, Figure 03, Physical Intelligence, Google, 7X Tech — кажется, каждую неделю появляется новое видео, где робот складывает одежду. Компания Dyna вообще засняла 18 часов непрерывного складывания салфеток — возможно, лучшее робо-видео года. Причём это не единичные лабораторные эксперименты: 7X Tech уже планирует продавать таких роботов в массы. Роботы складывают вещи на робототехнических выставках. Google показала складывание одежды в проекте ALOHA Unleashed. Что же случилось? Почему вся робототехническая индустрия внезапно помешалась на складывании футболок и полотенец?