На самой популярной платформе по обучению слепой печати — более 38 млн учеников и 677 тысяч учителей.
Навык слепой печати это как умение читать: научившись однажды, пользуешься им всю жизнь. В США это поняли давно и сделали «touch typing» частью образовательных стандартов, а следом — и школьной программы. Сначала это вызвало опасения, что теперь дети в Америке не будут уметь писать от руки. Будут, конечно. А вместе с тем — быстро печатать на клавиатуре, не прилагая особых усилий.
Что если создать мобильное приложение, не зная ни строчки кода на Swift? Добро пожаловать в мир вайбкодинга — нового стиля программирования «по настроению», где естественный язык и LLM заменяют синтаксис и компиляторы.
Во второй части выступления Андрея Карпатого мы также поговорим о новом типе «пользователей» — LLM‑агентах («духах людей») и о том, как адаптировать нашу инфраструктуру (документацию, API, сайты) для их удобства с помощью... llms.txt. Готовы ли вы кодить «в потоке» и строить для нечеловеческих интеллектов?
Представьте карту всего кода в мире: GitHub, Hugging Face... Но что, если я скажу, что самая захватывающая часть этой карты сейчас даже не код, а промпты? Программное обеспечение снова меняется радикально, и на этот раз естественный язык становится новым языком программирования.
В этой статье, записанной по выступлению Андрея Карпатого на конференции AI Startup School, мы разберём, как радикально меняются парадигмы разработки, почему LLM — это не просто «новое электричество», а сложные экосистемы и как концепция «частичной автономии» определяет будущее приложений. Будущее ПО уже здесь, и оно говорит на вашем языке.
Пока большинство из нас только осваивают возможности процессоров Arrow Lake и Lunar Lake, а также учатся мириться с их недостатками, Intel занимается подготовкой чего-то совершенно нового. На выставке Computex 2025 в Тайбэе компания не просто анонсировала, а в живую показала рабочие системы на базе Panther Lake. Что это за зверь такой, и действительно ли он настолько хорош, как нам обещают? Давайте разбираться.
Пока Запад вливает сотни миллиардов в гонку за нанометрами, Китай и Россия готовят технологическую революцию на новых физических принципах. Фотонные процессоры со скоростью 2,56 петаоперации в секунду, терагерцовые системы связи, оптические нейросети — всё это уже не фантастика, а работающие прототипы.
Рассказываю, почему успех в кремниевых технологиях может стать ловушкой для западных корпораций и как принцип технологического каннибализма определит лидеров посткремниевой эры.
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.
Меня зовут Вандер, и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.
Неделя выдалась интересной: выход o3-pro, думающая модель от Mistral, презентации от Apple и AMD, интересные спейсы на HuggingFace, видеогенератор от ByteDance, который круче Veo 3 а Disney и Midjourney ждёт суд.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Это было очень давно, году примерно в 1997. Однажды мне очень ярко приснился и хорошо запомнился следующий сон: как будто мы купили новый телевизор и видеомагнитофон. И несколько видеокассет.
Во сне это был не просто символ богатства, в то время такое событие стало бы целым культурным взрывом в рамках конкретно взятой семьи и конкретно взятого дома. Это были 90-е годы, зарубежная культура лилась на нас водопадом. Быть на передовой прогресса означало смотреть все новые фильмы на видео у себя в гостиной.
У моего друга детства Сашки был дома новый телевизор и видак, у моего друга детства Вовки дома был импортный телевизор и видак, у моего хорошего знакомого Димки был новый телевизор и видак. А у нас был старый советский черно-белый телевизор, который ловил две программы, в то время как всё самое интересное показывали по третьей. По финансовой причине то, что я увидел во сне, было для нас в то время недостижимой мечтой.
Мы ходили смотреть фильмы в основном к Сашке. Его старший брат где-то доставал кассеты с новинками, и всю классику 90-х я пересмотрел в первый раз именно у него дома. Зачастую в компании нас было 5 человек на сеансе просмотра какого-нибудь «От заката до рассвета» или «Смертельной битвы».
Я много раз пытался коллекционировать фильмы, у меня куплена куча DVD, но всегда чего-то не хватало, что-то было не так, вынужденные компромиссы не давали ощутить полноту заложенного в видеоряд потенциала. То не было нормального места для просмотра (смотреть фильмы, сидя за компьютером, совсем неудобно), то не устраивал слабый звук, то отсутствовала возможность получить в коллекцию фильм в нужном переводе или в режиссерской версии.
Прошло 27 лет. У меня появился дом в деревне с русской печкой, и в декабре 2024 года я создал коллекцию фильмов в высоком качестве. Только тогда всё сложилось, как во сне.
Лучше чем во сне.
В 2025 году многие системы Федерального управления гражданской авиации США (FAA) все еще работают на Windows 95 и используют флоппи-диски. Администрация FAA планирует провести модернизацию, но процесс будет непростым. Схожая ситуация и в других отраслях, причем не только США: старые системы до сих пор используются на транспорте, в обороне и госструктурах. Давайте обсудим, почему авиация зависит от винтажных технологий, по какой причине обновиться не так просто и когда эту проблему собираются решить.
Историю можно начать с 1994 года, в котором Мартин Уорд (Martin Ward) на основании исследования больших проектов предложил парадигму языково-ориентированного программирования, когда процесс разработки программного обеспечения разбивается на стадии создания предметно-ориентированных языков и описания решения задачи с их использованием. Цель языково-ориентированного программирования — разделить сложности разработки: машиноориентированная часть кода (низкоуровневая функциональность) и человеко-ориентированная (решение прикладной задачи) разрабатываются независимо друг от друга.
Далее в 2003 году Эрик Эванс (Eric Evans) ввел понятие предметно-ориентированного проектирования (Domain-Driven Design, DDD) для набора программных и организационных практик, позволяющих разрабатывать сложные масштабируемые системы. Этот подход до сих пор активно используется, например, в микросервисной архитектуре и в информационной безопасности (см. Secure by Design). В этом подходе вводятся понятия: «модель», «проектирование по модели» (Model-Driven Design), «изоляция предметной области» и «изолированный контекст» (Bounded Context). Особенно интересно, что Эванс упоминает о предметно-ориентированных языках, как идеальном средстве описания модели конкретной предметной области, которая должна быть изолирована в своём контексте.
Но как обстоят дела с имитационным математическим моделированием? До сих пор мы применяем инструменты, разработанные по большей части на базе концепций из середины прошлого века. В то время, как за последнюю пару десятилетий теория и технологии развивались достаточно динамично. Возможно, в этом нет ничего страшного (об этом позже). Но вот что интересно: можно ли объединить понятия разработки математических моделей и программного обеспечения на базе представленных выше концепций?
Вот мы и добрались до моделирования в широком смысле. Далее речь пойдёт о подходе, который может быть применён, как для имитационного математического моделирования, так и для разработки сложного программного обеспечения. Начнём с имитационного моделирования, поскольку в этой области есть наиболее интересные результаты, но перспективы нового подхода в разработке сложных программных систем постараюсь тоже затронуть.
На дворе 2025-й — год, когда нейросети уже давно превратились из «чего-то неизведанного, но интересного и манящего» в незримых союзников огромного количества людей, которые с радостью поручают им различные задачи в течение дня. И сегодня мы с вами посмотрим на битву ИИ-титанов: ChatGPT o1 Pro, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro. Ну, может, конечно, будет и не столь зрелищно, как в каких-нибудь боевиках, однако, какая из этих моделей справляется с общими задачами лучше всего, мы с вами постараемся выяснить.
Что действительно волнует пользователей — как выбрать идеального ИИ-помощника под свою конкретную задачу? Все чаще они ищут не просто умную нейросеть, а специализированные решения для маркетинга, копирайтинга слоганов, сценариев и других видов контента. В этом обзоре мы с вами не только сравним общие способности лидеров рынка, но и присмотримся к тому, какая модель станет вашим лучшим оружием в конкретных областях.
Здравствуйте! Меня зовут Елизавета Васильева, я врач-онколог, онкодерматолог. В своей врачебной практике я сталкиваюсь с пациентами, у которых обнаруживаются те или иные новообразования кожи, причем далеко не самые безобидные. По личному опыту хочу заметить, что некоторые люди весьма беспечно относятся к регулярным обследованиям невусов. Казалось бы, что там, пара родинок — и можно забыть. Но именно за этой беспечностью скрывается реальная опасность, ведь рак кожи — одна из самых коварных и недооценённых проблем.
Сегодня я хочу поделиться с вами случаями из практики, а также рассказать о современных методах диагностики и лечения. Надеюсь, что эта информация поможет вам лучше понять риски и вовремя обратить внимание на своё здоровье или здоровье ваших близких.
Если вы работаете с компьютером удаленно — вас можно заменить.
Я переживаю, что с развитием ИИ (искусственного интеллекта), он скоро заменит нас. Людям, работающим с монитором и клавиатурой, технически сделать замену гораздо проще, чем сантехникам, поварам и нефтяникам. Владельцы бизнесов быстро сделают выбор в пользу оплаты подписки ИИ или установки своей такой системы, вместо людей, если это будет дешевле и эффективнее. Подобное уже произошло раньше на заводах, но это заняло несколько поколений. И если раньше, лет 200 назад, на заводе трудились десятки тысяч человек, то сейчас аналогичный завод обслуживают всего сотни сотрудников. Так и с работниками умственного труда, как только станут доступны эффективные замещающие технологии, так такие работники не понадобятся. Перспектива подобных потрясений пугает!
Долгое время идея добычи ресурсов на Луне звучала как сюжет фантастического романа. Сегодня это уже реальные планы частных компаний и космических агентств. Среди них — стартап Interlune, за которым стоят солидные инвесторы. Главная цель — найти и добыть гелий-3. Это изотоп гелия, его считают ключевым для энергетики будущего, равно как и для квантовых технологий. Давайте посмотрим, что сейчас планируют и что из этих планов может получиться.
OpenAI снова удивляет: новая модель ChatGPT o3 Pro обещает революцию в аналитике, науке и разработке. Но так ли она хороша? Читайте разбор архитектуры, тестов и подводных камней «самого вдумчивого ИИ» 2025 года.
В этом обзоре: бенчмарки (93% точности в математике, 84% в прочих областях), генерация 3D‑шейдеров, сравнение с DeepSeek R1–0528, Gemini 2.5 Pro, Claude Opus 4. А ещё мы проверили, как o3 Pro справляется с написанием рефератов и кодингом. Узнайте, стоит ли подписка за 200 $/мес своих денег и кому o3 Pro реально нужен.
Представьте мир, где машины не просто следуют алгоритмам, а мыслят, обучаются и творят наравне с человеком, а возможно, и превосходят его. Это мир Общего Искусственного Интеллекта (AGI) – тот самый гипотетический рубеж, за которым ИИ достигнет когнитивных способностей, сопоставимых с человеческими. Мечта футурологов и ночной кошмар скептиков, AGI обещает революцию, сравнить которую по масштабу можно разве что с изобретением колеса или освоением огня. Но куда приведет нас этот тектонический сдвиг: к золотому веку всеобщего благоденствия или к закату человеческой цивилизации?
Если вы читаете эту статью спустя год после её написания, смело закрывайте и не тратьте своё время, актуальность потеряна. Всё самое интересное поместил в третью часть, доскроллы наше все. И да, статья написана не без помощи AI.
Увлекательные истории происходят сегодня на IT ландшафте повседневности и быта бизнеса. Рябь сменилась крупными волнами, и открылось окно возможностей даже для небольших компаний, чтобы оседлать волну, догнать или даже перегнать лидеров рынка – конкурентов в своём отраслевом водоёме, не без помощи AI, конечно. Давайте порассуждаем, отметим тенденции текущего этапа развития индустрии с AI, не вдаваясь в разбор мелких деталей. Хотите узнать чем занимаются ваши конкуренты прямо сейчас, в это время, что внедряют и какие для этого сценарии используют?
Часть 1: Философские основания самодостаточной реальности
Введение: Аксиома как основа понимания
Центральная аксиома настоящей работы: Реальность самодостаточна. Это означает, что реальность не требует внешней причины, среды или наблюдателя для своего существования или эволюции. Она является операционально замкнутой системой – все необходимые ресурсы и механизмы для ее функционирования содержатся внутри нее самой. Из этой аксиомы логически вытекают два ключевых принципа:
Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности.
Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов.
Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно.
Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями.
Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.
Вспомним основную идею ZT по защите админок - в админку можно попасть только предоставив сертификат, который лежит в защищенном хранилище на устройстве. Это означает, что поверхность атаки сильно снижается и составляет а) конечные устройства б) межмашинные взаимодействия (когда один сервис стучится в апи другого сервиса).
Получается, для того, чтобы злоумышленнику получить доступ к данным админки, проще всего взломать ноутбук сотрудника. Наша задача наоборот - это предотвратить.
Когда-то умение работать с алгоритмами и кодом считалось для всякого трейдера гигантским преимуществом. Но с недавних пор ситуация изменилась. И если вы хотите системно-эффективно торговать на рынке (неважно, крипта это или фонда), алгоритмическая торговля для вас – уже не жирный плюсик к карме, а острая необходимость.
Потому что в большинстве случаев вы конкурируете уже не с людьми, а с кодом, даже если открываете сделки вручную. В статье делаем первый шаг к обучению алгоритмической торговле на TradingView и знакомимся с основами Pine Script через реализацию RSI. На мой взгляд, это идеальная связка для тех, кто хочет быстро войти в сферу и не тратить время на настройку инфраструктуры (или, возможно, даже никогда не программировал).
