Искусственный интеллект

Grok-4 vs. GPT-5

Только вчера вышел Grok-4, про которого я рассказывал, но уже пошли слухи (видимо Сэм нашептал журналистам), что GPT-5 будет “немного” лучше Grok-4 Heavy

Почему немножко? Такое ощущение, что мы теперь всегда будем делать продукты чуть-чуть лучше конкурентов. Никто не хочет выпускать абсолютных монстров, которых потом никто не догонит годами.

Быть безоговорочным лидером невыгодно. Всем проще делать ровно настолько лучше, чтобы сохранять интригу и не оставлять за собой пропасть. Вот и вся стратегия.

К слову, GPT-5 скорее всего ожидаем в июле.

🧠 Perplexity и Nvidia запускают конкурента Google Chrome

Браузер Comet на базе AI

Perplexity – американская AI-компания с целью «стать Google нового поколения»

Разрабатывает AI-поиск с мгновенными ответами и прозрачной ссылочной базой

Что умеет:

✅ Встроенный ИИ делает саммари страниц, заполняет формы, решает задачки
✅ Запросы прямо из адресной строки
✅ Умное управление вкладками (можно группировать в папки)
✅ Боковой ассистент с функциями Perplexity

Реальная польза:

👍 Автоматизирует рутину (экономит 2-3 часа в день)
👍 Структурирует исследования (все материалы в одном месте)
👍 Ускоряет поиск информации

Более подробно уже все рассказывал, но кому интересно можете посмотреть. Ваше мнение? Кто уже протестил — делитесь впечатлениями!

Поддержку проекту оказали Джефф Безос и Nvidia, эксперты уже называют Perplexity одной из самых быстрорастущих AI-компаний мира.

Контур запустил исследование: изучаем, как применяют искусственный интеллект в работе. Будем благодарны, если вы пройдете опрос, он займет 3-5 минут.

Нам интересен опыт экспертов из разных компаний: дизайнеров, разработчиков, тестировщиков и любых других ролей.

Поделимся результатами в канале и отправим участникам исследования отчет на почту, если оставите контакт в форме. Сможем сделать выводы, когда получим от 1000 ответов — проходите сами и отправляйте коллегам.

Google хотят победить рак: компания начала набор добровольцев для испытаний лекарства, созданного с помощью ИИ.

💊 Препарат разработан при участии AlphaFold — модели, способной точно предсказывать структуры белков и их взаимодействия с ДНК и другими молекулами. Это будут первые клинические испытания ИИ‑созданного препарата против онкологии.

Разработчики уверены: технологии вроде AlphaFold и AlphaFold 3 в будущем позволят создавать лекарства от любых болезней — быстрее, дешевле и точнее.

Кстати недавно Google выкатили новый бесплатный способ генераций в Veo3, есть ли кто еще не в теме?😅

Вышел Grok 4. Самая умная модель на данный момент

Кто не в курсе Grok 4 — это модель ИИ типа ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek

Сначала я сам не поверил, но после пары тестов стало ясно: Grok стал реально мощнее! Он уделывает конкурентов почти во всех тестах. Даже в "Последнем экзамене человечества" Grok прилично обходит топовые модели. (Кстати, прикрепил фотки и табличку от самого Grok, где он сравнивает себя с другими). А ещё, Grok 4 Heavy на 100% прошёл тест по математике AIME25 — вообще без ошибок!

Если коротко — модель стала быстрее, выше, сильнее. Вот что стоит знать о свежих фичах, о которых все спрашивают:

• Контекстное окно стало в два раза больше! Теперь оно целых 256 тысяч токенов.

• API уже тут! Цены такие же, как у Gork3, так что ничего неожиданного.

• С мультимодальностью пока не очень, но Илон Маск клянётся исправить это в ближайшее время. Ждём!

• Появился новый тариф — SuperGrok Heavy за $3000 в год. В него входит самая мощная версия Grok 4 Heavy, которую вы, кстати, можете увидеть на графиках.

• Бесплатно пока никак. Работает только по подписке — либо через X (бывший Twitter), либо напрямую на сайте Grok.

• ещё стартуют обучение видео-модели. Интересно, что у них выйдет.

Ссылка на grok (выберите внизу справа нужную модель)

Кто уже успел потестить, как ваши впечатления? Для вайб-кодинга тоже лучший или нет?

Пост взят с канала Data Feeling.🔥

Примерно месяц назад я запустил эксперимент - настроил в качестве поисковика по умолчанию ИИ-сервис Perplexity. А сейчас буду возвращаться обратно на традиционную поисковую систему. И дело не в том, что Perplexity плохо работает, а в том, что с моими сценариями она не особо дружит.

Вообще, как помог понять эксперимент, большая часть моих запросов идёт по одному из 3 путей:

Быстрый поиск очень базовой информации: как расшифровывается аббревиатура, кто написал книгу, в каком году было событие. В поисковик достаточно просто бросить одно-два слова - и на странице поиска нужное точно найдётся прямо в сниппетах, без перехода по ссылкам.

Справка от ИИ дольше формируется, в ней ту самую очень базовую информацию надо всё-таки выцеплять. А если запрос неоднозначен, как с теми же аббревиатурами, ИИ может дать отличную справку, но - по другому значению)

Это частично устраняется более подробным формулированием запроса ("что значит ABC в контексте X"), но... зачем писать больше?

Наоборот, поиск подробной информации по какому-то вопросу. Поиск тут нужен только для того, чтобы выйти на статью, где будут расписаны все детали. Короткая выжимка от ИИ обычно неплоха, но закрывает только 60-70% тех самых интересных мне деталей, так что всё равно приходится нырять в первоисточники.

Сюда же, кстати, можно отнести поиск изображений чего-то. Тот же Perplexity выдаёт и картинки, но 3-4 штук не всегда достаточно.

И, наконец, просто использование поисковика для ленивого перехода на нужный сайт. Ну да, это как в Гугле писать "Яндекс", но иногда это... проще?

И вот эти три сценария - это примерно 90% запросов в омнибоксе браузера. Моего, your mileage may vary. Так что пока я всё же предпочту оставить поиск поиском, а нейросетям выделю постоянное место в боковой панели браузера и закреплённые вкладки.

🎙 Создаем подкаст за 2 минуты.

Список фич Manus пополнился еще одним инструментом — теперь нейронка генерирует полноценные подкасты.

Для этого ей нужен только промпт (ну или можно закинуть готовый файл для озвучки).

Всё остальное ИИ возьмет на себя: найдет нужную инфу в сети, создаст сценарий и сделает озвучку.

👀 Самое приятное, что это бесплатно, еще и русский язык поддерживается.

Наслаждайтесь подкастом о мемных котиках 🥂

А еще я делился со своими ребятами аналогами Manus, которые абсолютно бесплатные!

Как я оплатил телефонный разговор двух AI между собой (не жалоба, а хахашечка + предупреждение)

Колонки с Алисой умеют подвязываться к телефонному номеру МТС и совершать звонки. Выглядит это так: в приложении "Умный дом" привязываешь номер, добавляешь контакт(ы), потом говоришь: "Алиса, позвони Васе". Она набирает и по громкой связи можно разговаривать. Для Васи это выглядит как обычный входящий голосовой звонок с номера МТС, привязанного к колонке.

Собственно, история. У меня такой сетап настроен. Как то раз пользователь колонки мне звонит, я вижу входящий вызов, но в данную минуту говорить не могу и просто сбрасываю звонок. Ну забыл об этом благополучно. Потом просматриваю биллинг телефона МТС (того, который к колонке привязан) и вижу там получасовой разговор со мной и соответствующее списание денег. А я точно знаю, что не разговаривал (уточнил по дате-времени).

Стал разбираться и понял, что это списание было в тот раз, когда я сбросил входящий звонок. Стало еще интереснее.

Провел эксперимент: попросил другого абонента позвонить мне, а входящий звонок аналогичным образом сбросил. Оказывается, в этом случае в линию не короткие гудки идут, а подключается голосовой робот, который выспрашивает у звонящего - кто он и чего, чтобы потом мне сообщить, что такой-то звонил. Это у Мегафона такое, но допускаю, что и у других операторов есть.

В целом фишка неплохая, но в сочетании с Алисой получилось так, что после сброса мной звонка робот Мегафона стал беседовать с Алисой. И говорили они полчаса, что обошлось владельцу номера МТС в 120 рублей :)

Чем сердце успокоилось: отключил у Мегафона услугу "Вам звонили" и написал в поддержку Яндекса о том, что Алиса любит поболтать с другими роботами. Жалко, что нельзя запись этого разговора получить...

Компания xAI вместе с Илоном Маском представила новую нейросеть Grok 4. В ней сделан упор на рассуждениях и академических способностях. Маск заявляет, что это «самый умный ИИ в истории человечества».

Среди достоинств Grok 4 разработчики проекта выделили:

• в AIME 25 (математической олимпиаде) Grok 4 выдала 100% правильных ответов;

• в тесте Humanity’s Last Exam нейросеть набрала 44,4% при использовании многоагентной архитектуры. С этим тестом почти никто не справляется; без многоагентного режима — 25%, что все ещё больше других моделей;

• Grok 4 способен сам вести бизнес — он делает это в шесть раз эффективнее, чем если бы человек занимался этим сам;

• превзошла PhD-уровень во всех предметных тестах, включая математику, программирование и физику;

• может симулировать столкновение двух чёрных дыр прямо в браузере;

• способна открывать новые законы физики, и эту особенность Маск будет использовать для колонизации Марса;

• большой вероятностью предсказывает различные спортивные события, например, исход чемпионата по баскетболу, просто сканируя Polymarket;

• в 10 раз мощнее, чем Grok 3;

• создаёт готовые игры всего по одному промпту, ИИ способен собирать шутеры за пару часов, налету подтягивать 3D-модели из сети и даже натягивать на них текстуры;

• в голосовом режиме Grok 4 научилась шептать, петь, менять интонации и отвечать быстрее ChatGPT.

Новая модель Grok 4 станет доступна подписчикам Supergrok за $30 в месяц. Также будет прокачанная версия Grok 4 Heavy за $300 в месяц. xAI готовит отдельную модель Grok 4 для кодинга — построенную специально для программистов.

🚀 Открой JupyterLab на PrimeWay и получи 4 бесплатных часа GPU каждый день

Зачем тебе пробовать:

• R&D без DevOps-рутины. JupyterLab с A100/A40 запускается из браузера за пару минут.

• Оплата только за runtime. Никаких idle-счётов или помесячных подписок.

• Стартовый грант 500 ₽ + дополнительно 4 ч / день после короткого опроса.

🙌 Помоги нам понять твою реальность

Ответь на 5 вопросов в комментариях или напиши в TG — и мы сразу активируем тебе +4 ч ежедневно:

1. Что сейчас гоняешь на GPU? (обучение, инференс, fine-tune, какие модели?)

2. Какая DevOps-задача бесит сильнее всего? (Docker, Kubernetes, autoscaling, логирование…)

3. Сколько времени или денег это у тебя отнимает в месяц?

4. Что тормозит внедрение новых инструментов для ML-инфры?

5. Если DevOps-боли исчезнут завтра, как изменится твой проект

💬 Пиши ответы здесь или сразу в Telegram:
— @PrimeWayio (чат команды)

Мы активируем бонус сразу после того, как мы оценим ответы. Важно условие - ответы не должны быть односложными или не из вашей практики, так как мы хотим понять ваши реальные проблемы.

Регистрация и грант → https://primeway.io/

🤓 Делаем фактчекинг ИИ-текстов.

Парню надоело, что чат-боты постоянно галлюцинируют, и он выкатил Exa Hallucination Detector — инструмент, который проверит текст на фактические ошибки:

🟡Сначала текст разбивается на факты.
🟡Подтверждение каждого факта ищется в интернете.
🟡Помечаются все галлюцинации, где нейронка нафантазировала.
🟡Выходят ссылки на реальные источники и пруфы.

➡️ Потестить можно прямо в браузере или установить локально.
Если вам и этого мало, то вот больше максимально полезных тулз!

Что не так с AI в Apple

Пока все обсуждают, перейдёт ли Apple на ChatGPT или Claude, внутри самой команды AI творится полная каша.

После слабого запуска Apple Intelligence, Siri передали под крыло Федериги и команды Vision Pro. Они провели тесты и поняли, что внешние модели работают лучше. Но самое интересное не это, а то, что происходит внутри.

Команда, которая делает свои модели, на грани выгорания. Главный специалист по LLM недавно уволился. Команду, которая разрабатывает MLX (это их фреймворк с открытым исходником для обучения AI на чипах Apple), чуть не потеряли — удержали только после срочных контрофферов. Meta и OpenAI переманивают инженеров с зарплатами по 40 миллионов в год, а в Apple платят в разы меньше.

Многие боятся, что если Siri переведут на чужую модель, то дальше уберут и другие направления, где сейчас работают их собственные AI. Одну такую инициативу уже тихо закрыли — Swift Assist для Xcode. Вместо своей модели теперь предлагают использовать ChatGPT или Claude.

Сейчас внутри всё держится на честном слове. Люди не понимают, куда движется компания. AI больше не выглядит как что-то волшебное, скорее как поле битвы, где побеждают не самые умные, а самые быстрые.

И в такой момент “Привет, Siri” звучит как-то особенно грустно.

Nvidia стала первой в истории компанией с капитализацией в $4 трлн (больше крипторынка, который весь составляет $3,6 трлн). Это происходит на фоне бума нейросетей.

Представлен бесплатный сервис для транскрибации аудио и видосов в текст — TranscribeAI. Система вытащит текст из любого медиа, даже если там много помех. Внутри — Whisper от OpenAI. Поддерживает больше 100 языков и знает русский. Принимает файлы до 4 ГБ во всех популярных форматах — MP3, WAV, MP4, AVI, MOV, MKV. Перегоняет всё в текстовый файл, расставляет таймкоды и маркеры. Может создать субтитры в формате SRT.

В ChatGPT тестируют новую фичу — Study Together

Вот что известно о режиме Study Together на данный момент:

– Он появляется в выпадающем списке инструментов у некоторых подписчиков ChatGPT (в рамках ограниченного теста).

– В этом режиме ChatGPT не просто отвечает на вопросы, а сам начинает задавать вопросы пользователю.

– Это похоже на диалог с преподавателем: ИИ помогает пройти тему, уточняет знания, предлагает подумать — как интерактивный тьютор.

– Такой подход поощряет активное обучение, а не пассивное потребление ответов.

– Возможно, используется формат Socratic questioning — метод обучения через последовательные уточняющие вопросы.

Никаких официальных анонсов или скриншотов OpenAI пока не публиковала, если что всю инфу сразу дропну тут.

Ни у кого еще не появился такой режим?

Grok-4 завтра в 6 утра по Москве. Илон заверил в его крутости. Верим? 🆗
Твит, всю инфу сразу дропну сюда!

Присоединяйтесь к третьему Cloud․ru Tech Lab: AI&ML — митапу для тех, кто планирует внедрение AI в свои сервисы и не только 🤖

📅 Дата: 24 июля в 18:00
📍 Место: Москва, ул. Большая Почтовая, 40, строение 4, Гоэлро Лофт, зал Tesla, 3-й этаж

Расскажем, как мы автоматизировали пользовательские сценарии с помощью AI-агента, подробно разберем устройство нашего стека (агенты, RAG, Ragas) и объясним, почему сейчас все говорят про Model Context Protocol (MCP) и как собрать MCP-сервер без кода.

В программе:

• Как мы встроили AI-агента в онлайн-обучение и улучшили опыт студентов — Стас Гридин, менеджер проектов, и Илья Жбанов, Data Science инженер, Cloud.ru.

• Адаптация RAGAS для оценки RAG — Иван Ловцов, старший Data Science инженер.

• MCP: почему о нем все говорят? — Игорь Латкин, управляющий партнер и системный архитектор, KTS.

• Как мы приручили мультиагентный хаос с A2A — Артемий Мазаев, менеджер продукта, Cloud.ru.

• Секретный доклад от приглашенного эксперта.

А еще — демозона AI-решений на базе Cloud.ru Evolution, активности, живой нетворкинг и возможность лично задать вопросы практикам и архитекторам.

Мы предусмотрели два формата участия:

• офлайн — для тех, кто планирует лично посетить площадку,

• онлайн — для тех, кто хочет посмотреть доклады в записи.

Зарегистрироваться на митап 👈

ОТП Банк первым среди ТОП-30 финтех-сайтов внедрил новый стандарт для поискового ИИ

ОТП Банк первым среди топ-30 финтех-сайтов по версии рейтинга Ашманова (отраслевой рейтинг "Финансовые услуги" по видимости в SEO), кто модернизировал свой сайт под новые поисковые ИИ- интерфейсы. Теперь популярные нейронные сети могут корректно использовать данные с otpbank.ru в своих языковых моделях и обновлять их в случае изменений. Проект был реализован при поддержке компании Вебпрактик.

«Рост популярности нейросетей радикально меняет то, как люди ищут информацию: ChatGPT уже занял 5-е место среди самых посещаемых сайтов мира по данным SimilarWeb за май 2025 г. Вслед за пользователями перестраиваются и поисковики — Яндекс добавил «Поиск с Алисой», Google запустил Gemini, предлагая готовые AI-ответы вместо традиционных переходов по ссылкам», - отмечает Виталий Палагин, руководитель SEO-направления ОТП Банка.

Чтобы гарантировать видимость своего контента в новых условиях, ОТП Банк на otpbank.ru внедрил структурированный файл llms.txt — универсальная «карта сайта» для языковых моделей. Он стандартизирует разметку, сокращает риск ошибок интерпретации, ускоряет обновление данных в LLM и повышает шансы сайта быть процитированным напрямую в ответах ChatGPT, Gemini и «Поиска с Алисой».

«Мы уверены, что будущее цифрового поиска напрямую связано с развитием языковых моделей. Наша задача — не просто подстраиваться под тренды, а формировать их: сделать otpbank.ru эталоном открытости для AI-систем. llms.txt поможет ИИ находить свежие данные, поэтому мы можем быть уверены, что клиенты увидят самые актуальные ставки, условия и сервисы банка именно там, где им удобнее всего — в ответах нейросетей», — подчеркивает В. Палагин.

Исследовательская группа Model Evaluation & Threat Research из Калифорнийского университета в Беркли представила новый способ измерения прогресса больших языковых моделей. Вместо привычных метрик вроде точности ответов или скорости генерации учёные предложили другой аспект: сколько времени требуется человеку на задачу, которую ИИ может успешно выполнить хотя бы в 50% случаев?

Согласно расчётам, с каждым годом модели справляются с всё более объёмными задачами, и темп этого роста — экспоненциальный. С 2019 года способности LLM в решении задач улучшаются вдвое каждые 7 месяцев:

• GPT-2, вышедший в 2019 году, мог справиться только с ответами на вопросы, что в среднем занимает у человека до минуты;

• GPT-4, который появился в 2023, уже мог брать на себя задачу вроде «найти факт в интернете», которая занимает у человека от 8 до 15 минут;

• более продвинутые модели вроде Claude 3.7 и OpenAI o1 могут бать на себя задачи, выполнение которых человеком выходит за пределы часа.

Если темпы роста сохранятся, то уже к 2030 году языковые модели смогут решать за часы задачи, которые потребовали бы 167 часов работы человека — это условный месяц работы в графике 5/2. Речь идёт о комплексной интеллектуальной работе: от оптимизации архитектуры кастомного чипа до запуска нового продукта или даже написания содержательной книги.

В исследовании, например, в 167 часов оценена задача открыть новую компанию. Авторы исследования считают, что к 2030 году ИИ сможет браться за такую задачу автономно, то есть не в виде ассистента, а как самостоятельный исполнитель.

Исследование не учитывает внешние ограничивающие факторы, и авторы сами об этом говорят. Даже если ИИ будет таким умным, как его описывают, его возможности могут упереться в вычислительные мощности или доступ к памяти.

Согласно прогнозам экспертов, дата-центры для нужд искусственного интеллекта скоро будут производить выбросов углекислого газа (CO₂) больше, чем вся авиационная индустрия в мире.