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.
Привет, Хабр! меня зовут Антон Тарасов, я продакт и автор телеграм-канала «Будущее работы» о трендах на рынке труда, о которых нужно знать всем айтишникам, чтоб не остаться за бортом в ближайшее десятилетие.
На волне тренда на офисные камбэки хочу порассуждать о том как менялись рабочие пространства за последние полвека, и предположить, что нас ждёт в будущем.
Небольшое интро
Стоял недавно возле кулера под кондиционером с бумажным стаканом фильтр-кофе и думал: «Хорошо‑то как!» Шучу, ни в каком офисе я не стоял, потому что уже несколько лет работаю только удалённо, а последний (почти) год — на себя.
Каждый раз, когда человечество создаёт очередной инструмент на машинном обучении, оно сперва любуется пользой от его работы, а потом пугается своего отражения внутри. С большими языковыми моделями история повторилась с ускорением. От восторга перед ответами ChatGPT до шока от таблиц, где жизнь человека глубоко неравноценна, прошло меньше двух лет.
Звучит странно, но языковые модели предвзяты. У них есть политические взгляды, любимые расы и даже люди, которыми они не прочь пожертвовать. Но обо всём по порядку.
Привет Хабр! В статье расскажу, как нейроинтерфейсы меняют представление о пользовательских интерфейсах — от привычных экранов и кнопок к мысленным командам и вниманию как главному ресурсу. Про технические реалии, вызовы дизайна для таких систем и почему навыки медитации и фокусировки становятся ключевыми. Это взгляд дизайнера на интерфейсы будущего с фокусом на опыт пользователя.
Интервью (https://www.meta.com/superintelligence/) главы Meta, Марка Цукерберга. Meta — страшно запрещенная в России нежелательная организация.
За последние несколько месяцев мы начали замечать проблески того, как наши ИИ-системы начали улучшать сами себя. Пока это улучшение медленное, но его наличие неоспоримо. Создание сверхинтеллекта уже на горизонте.
Кажется очевидным, что в ближайшие годы ИИ улучшит все наши существующие системы. Он позволит создавать и открывать новое, доселе невообразимое — уже сегодня. Остаётся открытым лишь вопрос, на что мы направим усилия сверхинтеллекта...
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Неделя выдалась интересной: Qwen показала мощные обновления линейки и модель для кодинга, OpenAI открыла ChatGPT Agent для всех подписчиков, а Figma научилась в один клик собирать полноценные сайты. Маск запускает суперкомпьютер Colossus 2, а подростки меняют ИИ на друзей.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Вам кажется, что мы живём в эпоху капитализма? А если на самом деле его уже нет? Вместо него — цифровые вассалы, платформенные бароны и экономика, где контроль важнее прибыли. Звучит как антиутопия? А это уже реальность. Добро пожаловать в эпоху технофеодализма.
Сегодня мы поговорим про еще одну священную корову технологических оптимистов — правда, корова эта уже весьма протухла и попахивает, и даже эти самые технооптимисты в массе не могут этого не замечать. Помните, был такой Метаверс? Который еще все путали с Web 3.0 (а это правда такие уж разные явления?). Помните, были такие NFT? А что со всем этим стало теперь? А почему? А кто за это в ответе? Будем разбираться.
Сегодня я хочу рассказать о японском стартапе Sakana AI, который изобрел open-source фреймворк TreeQuest. Он позволяет использовать сразу несколько разных больших языковых моделей для того, чтобы получить более точный результат. Еще немного поговорим о Grok4 Heavy.
Но начну я с голубей.
По словам миллиардера и гендиректора OpenAI Сэма Альтмана, 2025 год должен был стать годом, «когда ИИ-агенты заработают в полную силу».
На эту же идею купились многие компании. ИИ-инструменты появились в поиске Google, в офисных программах Microsoft, в лайв-чатах большинства сервисов. Фирмы начали увольнять программистов, готовясь заменить их несколькими ИИ-кодерами. Людей сокращали целыми отделами — и в Европе, и в США, и в России. В основном это пришлось на конец прошлого года и начало текущего.
Но несмотря на всеобщую шумиху, сейчас видно, что прогноз Сэма Альтмана не оправдался. По исследованиям, даже лучший ИИ-агент (от Anthropic) мог выполнить только 24% от порученных ему типичных задач. А стоимость поддержки и оплата за серверы оказалась выше, чем большинство ожидали.
Недавний опрос, проведённый аналитической компанией Gartner, показал: больше половины руководителей теперь говорят, что откажутся от планов «значительного сокращения персонала службы поддержки клиентов» к 2027 году. И это речь идёт о поддержке клиентов, где задачи, казалось бы, обычно решаются вполне типичные!
В общем, хайп слегка пробуксовывает. Пиарщикам приходится на ходу переписывать речи о том, что ИИ «превзошёл автоматизацию». Вместо этого начинают использовать такие фразы, как «гибридный подход» и «трудности перехода» — чтобы как-то объяснить тот факт, что даже с ИИ компаниям по-прежнему нужны люди, управляющие рабочими процессами. Много людей.
Развитие искусственного интеллекта ввергает меня в депрессию. Это очень простое чувство: осознание конца. Всё, что наполняло жизнь смыслом — труд, созидание, инженерное творчество, попытки разобраться в устройстве мира — теряет смысл прямо у меня на глазах.
Привет, Хабр! Давно я ничего не писал, но сегодня я хочу поделиться со всеми вами историей о сборке рабочего места на базе смартфона, мышки и клавиатуры на берегу Красного моря. В этой статье речь пойдет о непредвиденных обстоятельствах, российских технологиях (которые на удивление меня выручили), а также о смекалке, об удачном стечении обстоятельств, и о том, каким может стать будущее российских ИТ. Заинтриговал? Тогда давайте под кат, расскажу как все было!
В мае 2025 года профессор университета прикладных наук в Санкт-Пёльтене (Австрия) Макс Шлерет опубликовал чёткое научное доказательство, что сильный ИИ логически и математически невозможен из-за фундаментального ограничения — барьера бесконечного выбора (Infinite Choice Barrier, ICB), экспоненциального роста энтропии при увеличении неопределённости.
Однако к доводам профессора никто не прислушался. Мир продолжает готовиться к «революционным переменам», которые почему-то преподносятся как неизбежные.
Большие изменения произойдут в трудовых ресурсах, энергопотреблении и финансовых капиталах. Это эффекты первого порядка. А потом якобы начнётся «фундаментальная трансформация мировой экономики», четвёртая промышленная революция.
Это интересное явление — то, как в головах даже профессионалов десятилетиями живут настоящие заблуждения. Особенно поразительно, когда они касаются вещей, находящихся буквально под носом.
По случаю чудесного воскресного дня поговорим о том, что нас развлекает ещё со времён каменного века: о музыке.
Наверняка вы слышали: учиться играть на электрогитаре нужно исключительно через аналоговый усилитель — так называемый «комбик». А если вы подключаете гитару через внешнюю звуковую карту с эффектами, всё будет плохо. Будто бы создаётся иллюзия, что вы умеете играть, но при подключении к настоящему, особенно ламповому усилителю, всё «вылезет наружу».
А вот если вы учились на комбике — особенно ламповом, — то с бездушными цифровыми плагинами справитесь без труда. Такие утверждения нередко можно услышать даже от признанных гитаристов, например Сергея Калугина или Сергея Табачникова. Последний, например, заявляет, что через цифровую обработку гитара звучит как MIDI-клавиатура — все ноты одинаковы, а вот через аналог слышны мельчайшие нюансы, включая шуршание медиатора (а также пуканья гитариста, но это не точно). Калугин же утверждает (со слов своего бас-гитариста), что для звука уровня Фли (басиста Red Hot Chili Peppers) нужен аппарат за 5000 долларов, причём высшего класса должны быть все компоненты — от гитары до проводов. У них на студии якобы даже есть специальный серебряный провод за отдельную плату.
Кажется, эти люди работают со звуком каждый день. Могут ли они ошибаться? Слышат ли они то, чего не улавливают профаны?
