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?😅
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?
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.
Как я оплатил телефонный разговор двух AI между собой (не жалоба, а хахашечка + предупреждение)
Нарисуй как два AI разговаривают между собой по телефону. Стиль - классическая анимация (o1)
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 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.
Сколько времени или денег это у тебя отнимает в месяц?
Что тормозит внедрение новых инструментов для ML-инфры?
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.
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!
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.
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.
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.
↗️ Cursor запустил веб-приложение, которое позволяет управлять сетью AI-агентов для программирования прямо из браузера.
↗️ Google представила новые инструменты с искусственным интеллектом для образования. Учителя смогут создавать интерактивные учебные материалы с помощью AI-инструмента Notebook LM. Также для студентов появятся чат-боты, которые помогут в обучении и ответят на вопросы по урокам.
↗️ Представлен полный список увольнений в сфере технологий в 2025 году. В списке представлены увольнения как в крупных компаниях, так и в стартапах, распределённые по месяцам. Это помогает увидеть общую картину изменений на рынке труда в IT-индустрии.
↗️ Songscription запустила сервис с ИИ, который за несколько минут превращает аудиозапись песни в нотную партитуру. Продукт работает по модели freemium и подходит как для профессиональных музыкантов, так и для любителей.
↗️ Apple рассматривает возможность глубокой интеграции технологий искусственного интеллекта от компаний Anthropic и OpenAI для работы Siri. Сейчас Siri уже может обращаться к ChatGPT для сложных вопросов, но новые изменения могут расширить использование сторонних ИИ в голосовом помощнике.
↗️ Cloudflare запустила маркетплейс, который позволяет сайтам взимать плату с ИИ-ботов за сбор данных. Компания обслуживает 20% интернета. Новый сервис дает владельцам сайтов больше контроля над своим контентом и направлен на сотрудничество с ИИ-компаниями.
↗️ Perplexity запускает новый тариф Perplexity Max за $200 в месяц. Подписка дает неограниченный доступ ко всем сервисам и приоритетное использование последних моделей больших языковых моделей (LLM)
↗️ Google объявила о начале глобального запуска новой модели генерации видео Veo 3. Модель стала доступна пользователям Gemini более чем в 159 странах. Veo 3 предназначена для создания видео с помощью искусственного интеллекта
↗️ Sakana AI представила TreeQuest — новую технологию, которая объединяет несколько больших языковых моделей (LLM) для совместной работы над сложными задачами. Используется метод Монте-Карло Tree Search для координации моделей. Команды моделей показывают результат на 30% лучше, чем отдельные LLM
В продолжении серии постов про Claude Desktop MCP Servers.
В этом посте расскажу про первый из 4 серверов, с которыми работаю
Вот какие MCP сервера подключены у меня
🟢 TickTick — мой таск трекер (на чтение и на запись) 🟢 Notion (на чтение и на запись) 🟢 GitHub (на чтение и на запись) 🟢 Google Analytics 4 (только на чтение)
Я пользуюсь им для ведения своих задач. Так как работаю я сам на себя, то трекер это важная часть моей жизни, который у меня в основном выглядит вот так
Первый MCP, с которого я начал свое изучение этой темы — Tick Tick MCP Было интересно сделать себе мини ассистента
Как это работает
У меня есть чат в Claude Desktop, в контекст которого вгружена роль Claude в этом диалоге
Затем в этот чат я пишу, что я хочу, Claude сам понимает, хочу ли я обратиться к TickTick или просто спрашиваю что-то. Если из контекста он понимает, что нужно использовать TickTick, то он вызывает ту функцию, которую примерно определил
Что умеет мой MCP TickTick
Ставить задачи, можно даже на конкретное время
Удалять задачи, переносить задачи
Добавлять описание задачам
Создавать / удалять проекты, группировать задачи по проектам
В среднем, каждый MCP умеет делать то, что в нем написали. И то, насколько богатое API есть у сервиса, к которому будет подключен наш MCP.
Разные энтузиасты могут написать различные MCP для одного и того же сервиса. И все они будут разного уровня глубины и проработки
Какие основные кейсы при работе с TickTick MCP есть у меня
Почти каждую неделю я планирую в воскресенье вечером. Этот процесс у меня в основном происходит внутри ChatGPT, чтобы он был в контексте моих планов
Затем, я закидываю получившийся план в Claude, и прошу поставить мне эти задачи на неделю через TickTick, например, через такой промпт
Вот мой список задач на неделю. К каждой задаче поставь Start Date и End Date в течении следующих 7 дней, учитывая их приоритет. Выполнение каждой задачи в этом списке в среднем должно занимать не больше 3 часов. После каждой задачи ставь буфер в 40 минут. Для каждой задачи можешь примерно добавить Definition of Done Учти, что сейчас я живу в Бангкоке, работаю в среднем с 12 дня до 10 вечера. Суббота и Воскресенье -- не нагружай меня больше чем на 4 часа работы Старайся не допускать накладывания задач на уже существующие задачи
Сначала напиши список и скинь в чат, а затем, после моего аппрува, добавь в TickTick
Это самый частый кейс ⤴️
Иногда закидываю в него разовые задачи
Например, я в Spotify увидел, что недалеко от меня через 2 месяца будет концерт. Я скинул скрин в Claude и попросил, чтобы он собрал инфу о билетах и поставил напоминалку через пару недель
Он задействовал свой deep research и все собрал в задачу. Я потом просто перейду по ссылке и куплю
Или, например.
Мне нужно купить новые кроссовки в диапазоне 200$, скорее всего найк
Поставь это в задачи, и перед этим проанализируй их модельный ряд, сравни с NB, PUMA и Adidas. Выбери топ 3 под мой запрос -- бег по городу, 5-6км в среднем. А затем глянь, есть ли они в Бангкоке
И оформи в задачу, чтобы я через неделю сгонял в магазин
---------
Пока на этом все
Такие черновые посты помогают мне написать большую статью. Но у постов слишком много ограничений. Например -- только одна картинка на весь пост и лимит по символам. Поэтому сделать посты информативными сложно, пусть хотя бы в выгрузке мыслей помогают
40 миллионов в год, а в Apple платят в разы меньше.
