Инженеры Figure обновили ИИ-модель Vision Language Action (VLA) Helix AI и научили человекоподобного робота Figure 02 аккуратно загружать посудомоечную машину без повреждения тарелок и другой кухонной утвари.
Ну вот уже стали появляться и вакансии, связанные с ИИ.
Сегодня впервые увидел вакансию :
«Промпт-инженер / Prompt Engineer»
Зп 250 000 - 300 000 р.
Будущее уже здесь!
Perplexity раздаёт бесплатную подписку на год всем желающим. Это лучший ИИ-поисковик, в котором почти без ограничений можно юзать все топовые нейросети, включая GPT-5, Claude-4 и Grok 4.
Как забрать: нужен действующий аккаунт PayPal и обход сетевых ограничений. Заходим сюда и авторизуемся, чтобы сэкономить 16 тысяч рублей. Если аккаунта PayPal нет — акция действует до 31.12, для регистрации подойдёт любая зарубежная карта.
Робот-доставщик в Москве на перекрёстке, двигаясь на зелёный свет, не уступил дорогу «Аурусу» со спецсигналами в процессе сопровождения этой машины полицией.
Регулировщик остановил движение на перекрёстке для обеспечения беспрепятственного проезда автомобиля Aurus Senat и сопровождающей его машины ДПС, но быстрый робот-доставщик эти требования проигнорировал, поскольку для него на пешеходном переходе горел «зелёный», вынудив «Аурус» остановиться, несмотря на работающий проблесковый маячок.
Один из нарративов, который часто транслируется в различных формах — что ИИ закрывает вход в профессию программиста: компании якобы перестали нанимать джунов, потому что задачи начального уровня теперь дешевле отдать большим языковым моделям. На Хабре как раз вышла статья, где объясняется отчёт за авторством Stanford Digital Economy Lab.
Автор статьи пересказывает суть отчёта: на рынке происходят сдвиги в найме молодых специалистов после 2023 года, и прежде всего в ролях с высокой долей рутинных, воспроизводимых процедур. В качестве объяснения предлагается различие между «явными» знаниями, которые БЯМ воспроизводят хорошо, и «неявными» компетенциями, присущими более опытным сотрудникам. Утверждается, что поэтому компании реже берут джунов, не сокращая мидлов и сеньоров, что деформирует привычную карьерную лестницу.
При всём уважении к личности автора хочется вынести собственный комментарий из пространства под этой статьёй в отдельную публикацию для раздела «Посты». Сразу предупреждаю, что отчёт американский, поэтому обсуждать будем заокеанские биопроблемы.
Большинство подобных прогнозов удобным для себя образом умалчивают: кончился период вливания денег в экономику во время глобальной пандемии коронавируса. Три года назад денег было навалом, на работу брали любого человека с пульсом, сейчас лафа кончилась. Изобретать всемогущий ИИ для объяснения не приходится, если есть фискальная политика Федрезерва США.
Дополнительно это умножается на эффект того, что образовательные институты наконец-то нарожали достаточно молодых специалистов с корочками computer science, как это годами и умоляли сделать в индустрии. И вот тут они как раз невовремя — девать вагоны этих джунов теперь некуда.
И упаси вас господь наглядно показать, что по сей момент число работников в крупных технологических компаниях раза в полтора выше, чем до пандемии. Посмотрите, в «Гугле» образца 2024 года работает в полтора раза больше человек, чем было в 2019.
И кстати, что же случилось в 2013 году? (Реструктуризация Motorola и масштабные чистки в Motorola Mobility). Неужто никакой ИИ не нужен для массовых увольнений, а сокращения штата могут быть продиктованы экономикой и банальными интересами бизнеса?
Нарратив «это я, а этого автоматизируем» уже не удовлетворяет ситуации. Дарио Амодей заявил, что через 6 месяцев 90 % кода будет писать ИИ. Сделал он в марте этого года. Вот уже сентябрь — и языковые модели разве что щупают потолок своих возможностей, но не пробивают его.
Одна из последних надежд США обойти Китай экономически — это надежда на всемогущий ИИ. Отказываться от вливаний в ИИ нельзя ни под каким соусом. Поэтому новый подсознательный нарратив гласит, что пострадают в первую очередь джуны, а потом и вам достанется.
Это ведь научная деятельность так выглядит: мы изобретаем красивые сказки, и чья звучит лучше, в ту и верим. Если непонятно, то говорю прямым текстом: меня эти выводы из чьих-то отчётов про незанятых джунов не устраивают абсолютно. В очередной раз попытка придумать красивое объяснение и истолковать статистику объяснениями про ИИ, а не общими экономическими условиями. Эффект от больших языковых моделей может и есть, но почему все аккуратно молчат про макроэкономическую ситуацию в целом?
Есть объяснение куда лучше: общее уменьшение всех экономических показателей везде и непредсказуемая деятельность человека на посту президента США. Выбранный нами на Госуслугах Трамп то вводит какие-то новые огромные таможенные сборы, то убирает; то заявляет об их исключительно экономической природе, то внезапно начинает тарифами играть в геополитику; то чуть ли не бросается в пляс, то прямо сейчас не появляется на публике.
Политическая непредсказуемость — поцелуй смерти для любой стабильной экономической деятельности. Ненайм джунов — прямое следствие нестабильности в экономической политике США. Нет абсолютно ничего удивительного в том, что в такой штормоопасной ситуации американские технологические компании не спешат нанимать молодых разработчиков. Это не ИИ, а экономика.
В шведском городе Кируна специалисты по крупнотоннажным перевозкам передвинули без разрушения на 5 км церковь, построенную в 1912 году. Здание пришлось перенести из-за расширения железорудного рудника. Вместо того чтобы сносить памятник архитектуры и строить заново, здание весом 672 тонны подняли на высоту 1,3 метра и поставили на самоходные модульные транспортёры, перевезли на 5 км и установили на новый бетонный фундамент.
В центре Москвы стали отображаться сигналы светофоров в приложении «Яндекс Карт» — ранее технологию представили в России и тестировали в Казахстане. Официального релиза нововведения пока не было, но похоже такая опция ожидается совсем скоро.
Инженеры из Гонконга разработали робота‑прыгуна, способного прыгать с грузом в девять раз тяжелее себя. Устройство представляет собой квадрокоптер с закреплённой снизу ножкой, оснащённой пружиной. Двигатели коптера ускоряются по направлению к земле, что позволяет скакуну запасать больше энергии для прыжка. Благодаря этому робот массой всего 220 граммов может переносить на себе груз весом два килограмма. Чтобы робот не терял равновесие и не падал, его бортовой компьютер оснастили нейросетью. Она в реальном времени вычисляет, под каким углом и с какой ориентацией аппарату следует приземлиться.
Учёный нашёл мелодию, которая усиливает вкус шоколада — с ней плитка прямо тает во рту, доставляя неописуемое наслаждение. Гений-сладкоежка воспользовался исследованиями за 60 лет, который доказывают — правильный темп, высота тона, скорость и тональность могут обманывать мозг и влиять на вкусовые рецепторы. В итоге это вылилось в трек «Galaxy Sweetest Melody».
Команда разработчиков из Boston Dynamics научили робопса Spot выполнять семикратное сальто назад. Причём эти действия превосходят технические характеристики робота и почти выходят за предел аппаратных возможностей устройства.
С учётом бурного роста популярности чат‑ботов вроде ChatGPT и того, что некоторые пользователи склонны слишком доверять информации, которую такие инструменты выдают, интересно посмотреть, откуда они её берут. Такие данные (по состоянию на июнь) есть у аналитиков Semrush по 150 тысячам цитирований.
В Visual Capitalist представили инфографику с ресурсами в сети Интернет, на которые чаще всего ссылаются ИИ‑модели вроде чат‑ботов ChatGPT. Некоторые пользователи склонны слишком доверять информации, которую такие инструменты выдают по запросу к ИИ-системам.
Самым популярным источником знаний для ИИ оказался Reddit — форум упоминается в 40% цитат. За ним с большим отрывом идёт «Википедия», дальше — YouTube и Google.
Оказалось, что ИИ-системы в основном модели полагаются на дискуссии на форумах и контент, курируемый сообществами модераторов, отмечают в Visual Capitalist. В связи с этим есть риск, что распространённые там взгляды, неточности и предвзятости могут перекочевать в ответы моделей и распространиться ещё шире.
Работники поколения Z, рождённые в 1997 году и позже, предпочитают взаимодействовать с коллегами лицом к лицу больше, чем через условный Zoom, согласно исследованию аналитиков Gallup.
Среди четырёх поколений — бумеров, иксеров, миллениалов и зумеров — именно зумеры меньше всего любят чистую удалёнку. Им же больше остальных импонирует гибридный формат труда — его выбрал 71% респондентов данной возрастной категории.
Одной из причин, почему зумеры хотят почаще видеться с коллегами, исследователи называют одиночество. В прошлогоднем докладе Gallup говорилось, что сильное одиночество испытывает каждый пятый опрошенный сотрудник, и больше всего страдают люди до 35 лет.
История одного изобретателя: в 57 лет пошёл в магистратуру, чтобы запатентовать ИИ-экосистему
Ну что ж, обещанная мной статья не прошла песочницу, так что выложу часть в виде поста. Спасибо минусовщикам и равнодушным – дай бог вам всем здоровья, добрые люди!
Итак, ещё раз: меня зовут Фёдор Марьясов. Я студент и… независимый изобретатель. Эта история не про быстрые деньги, а про идеи и защиту интеллектуального актива, который может принести большую пользу стране и человечеству. История про то, как одиночка, не имеющий на старте ничего, отчаянно пытается победить систему и прорваться за горизонт.
Очередной раз став студентом, за последние полгода я разработал и подал в Роспатент более 30 патентных заявок. Некоторые из них имеют фундаментальный, прорывной характер. И это не отдельные изобретения, а целостная ИИ-экосистема для развития человеческого потенциала.
Одно из ядер — принципиально новый подход к адаптивному обучению: система, которая понимает когнитивное состояние человека (усталость, концентрацию) и подстраивает под него весь учебный процесс. Но это лишь первая область применения. Заложенные методы универсальны и формируют фундамент для аналогичных систем в других областях: когнитивная инженерия, управление персоналом, предотвращение выгорания, технологии для медицины будущего (долголетие, омоложение) и пр. По сути, я патентую архитектуру для нового поколения адаптивных человеко-машинных систем. И сейчас приступил к патентованию третьего своего портфеля заявок, содержащего идеи, которые кажутся откровенно фантастическими. Но они вполне реализуемы уже сегодня.
Это не просто слова. Первая заявка из портфеля «Система адаптивного обучения» уже прошла экспертизу и стала патентом RU 2843494 C1. Вторая, ещё более мощная, флагманская, успешно прошла патентный поиск и находится на финальной стадии регистрации. Второй портфель заявок носит говорящее название: «Оракул». Это уже не просто адаптивные, а проактивные человеко-машинные системы, которые можно применять в самых разных сферах. Третий, над которым работаю сейчас, носит ещё более говорящее название – «Ангел-Хранитель». Заявки из второго и третьего патентных портфелей – это завтрашний день человечества, фантастика, выходящая за понимание среднестатистического обывателя. Но они все реальны, подтверждаются либо научными исследованиями, либо накопленным опытом человечества - некоторые имеют колоссальный коммерческий потенциал. Прекрасно понимаю, что эти слова могут вызвать улыбку и недоверие у профессионала либо критично мыслящего человека - но это так. То, что я не сумасшедший, может подтвердить мой научный руководитель.
А теперь то, ради чего я пришёл на Хабр. Вся эта архитектура будущего оказалась под угрозой. Каждая из 30+ заявок требует оплаты государственных пошлин. Поскольку я одиночка, из-за отсутствия внешнего финансирования уже не справляюсь и рискую потерять права на ключевые части экосистемы. Несколько заявок уже «подвисли», но я продолжаю подавать новые, несмотря ни на что.
Пришлось запустить публичную кампанию «Архитекторы Будущего», чтобы найти единомышленников и защитить этот интеллектуальный актив. Честно говоря, пока дела идут неважно. Я не прошу инвестиций — это задача следующего этапа, когда начнётся процедура международного патентования и выход на стартапы. Пока же я предлагаю стать частью движения, стать «архитекторами будущего». Собранные средства пойдут исключительно на оплату патентных пошлин. Вся информация, философия и история изложены на сайте-манифесте проекта.
Если Хабр даст возможность публиковать статьи, то по мере прохождения моими заявками экспертизы по существу - смогу рассказать много любопытного, полезного и интересного. А нет – так нет. Буду пробиваться своими силами дальше. Кому интересно - найдут информацию самостоятельно.
Спасибо за ваше внимание, всем добра!
Ближайшие события
Обновлён репозиторий System Prompts Leaks с гайдами для большинства современных нейронок от Anthropic, Google, OpenAI, Perplexity, xAI до других топовых разработчиков, включая базу по всем моделям — как их обучали, что под капотом, бенчи, пределы возможностей и правила, по которым ИИ размышляет, а также лайфхаки, как обойти ограничения, цензуру и тормоза, пошаговые инструкции о том, как создать свою нейронку под конкретные задачи и сэкономить десятки рабочих часов на рутине.
Can a Machine Think?
Пару дней назад я нашёл свою первую публично опубликованную статью, которую написал более 5 лет назад
Через 2 года после того, как OpenAI выпустили документ "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" — то, что можно считать основой GPT-1
Тогда рассуждения об ИИ, с которым можно качественно общаться, воспринимались как что то далекое. Похоже на то, о чем рассуждал ещё Алан Тьюринг
А Siri и Google Assistant были вершиной публично доступных чат-ботов
Но прошло 5 лет, и ИИ агенты это уже данность. Они спокойно проходят не только тесты Тьюринга, но и вообще любые тесты
Но есть одна проблема...
Мы уперлись в стену
GPT-5 показывает фундаментальное ограничение GPT моделей — мы близки к исчерпанию всех оцифрованных человеческих знаний, которые нужны моделям на стадии предобучения
Можно улучшать модели через мелкие улучшения изнутри, увеличивать reasoning tokens за счет роста вычислительных мощностей и структур сетей, но от этого подобные модели не перестанут быть next token prediction
Если привести аналогию, то модель "пытается познать мир", находясь внутри библиотеки. Но насколько большую библиотеку ты не создавай, по настоящему познавать мир через нее у модели не получится
Для познания мира мы, люди, используем совершенно другой механизм — любопытство.
И это — наше главное эволюционное преимущество, которое привело нас туда, где мы есть
В чём разница между пересказом и пониманием?
«Откуда мы знаем, что существуют чёрные дыры, квазары, взрываются сверхновые и образовываются всевозможные химические элементы, из которых состоит наше тело и Земля? Ведь это невообразимо далеко и невероятно сложно»
«Мы это знаем благодаря телескопам и измерительным устройствам» — это плохое объяснение«Мы знаем, что существуют конкретные законы физики, мы проверили эти законы много раз, мы получили много информации о том, что эти законы соблюдаются и на Земле и за миллиарды километров, поэтому мы с хорошей точностью знаем что происходит при взрыве сверхновой» — это хорошее объяснение
Объяснения — это самый базовый элемент, который позволяет человечеству создавать новые знания
Которые создаются только таким способом
— Выдвинуть гипотезу — догадаться/предположить, что что-то устроено определённым образом
— Сделать действия — проверить гипотезу экспериментами
— Обработать данные — получить обратную связь от мира
— Сделать выводы — выбросить гипотезу, принять или доработатьА затем ждать лучшего объяснения
И да, это стандартный продуктовый подход через HADI циклы
И именно этот процесс привёл к созданию всего знания, всех инструментов в мире
Другого процесса создания знания не существует
Библиотека vs Лаборатория
Мы посадили ИИ в библиотеку, а ему нужна лаборатория
Текущие модели — отличные библиотекари. Они идеально пересказывают существующие знания, комбинируют их и даже делают инсайты на основе прочитанного
Но если мы хотим настоящий AGI, то он должен стать учёным. Он должен создавать новые знания
Bottle Neck человечества для создания знаний
На планете менее 1% людей в определённый момент времени занимаются созданием знаний на границе неизвестного
Мы ограничены количеством мозгов и рук, которые способны выдвинуть гипотезу, проверить ее и сделать выводы
Вот где настоящее бутылочное горлышко роста знаний — не в данных, а в количестве мозгов и рук, способных выдвинуть и проверить гипотезу.
Путь к сингулярности
Для создания AGI нам нужно научить ИИ
Выдвигать гипотезы
Проверять их экспериментально
Делать выводы и, в идеале, делиться ими
Для этого ему понадобится доступ к нашему миру через сенсоры. И развитие робототехники — необходимый шаг
AGI = Модель + HADI циклы + Реальный мир
После того, как мы научим ИИ проходить HADI циклы, мы войдём в эру сингулярности знаний
Рост знаний будет ограничен только вычислительными мощностями, а не количеством любопытных людей на планете.
Вместо 1% человечества, которые генерируют знания, нам нужно будет создать ИИ-ученых, работающих 24/7
Это и будет состояние мира, близкого к настоящей сингулярности
У американского финансового-экономического журнала «Форбс» есть 49 локализиованных вариантов, в том числе свой издаётся в Японии. Впрочем, о важности этого варианта судить непросто. Тираж японского филиала не самый низкий: он заметно выше чем у средневосточного (80 тыс. против 20 тыс.), но всё равно достаточно скромный.
Как бы то ни было, но 25 августа 2025 года Forbes JAPAN опубликовал свой список 30 Under 30 — тридцати молодых людей, которые меняют мир. Собственно сама подборка будет представлена в печатном номере журнала за октябрь.
Среди отмеченных — битмейкер Koshy, музыкант Сасукэ Харагути, женская группа f5ve, тиктокер и ютубер ISSEI, ракугока Синосин Кацура, инди-режиссёр Pennacky, артист Аюми Имадзу, танцовщица и хореограф JESSICA, 3D-аниматор Nashi, сёгист Такуми Ито, скрипачка HIMARI, кинорежиссёр Ёко Яманака, группа HANA, художница Савако Насу и другие. Также упомянут предприниматель Такуми Китагути (Grand Central), чья компания на третьем году достигла выручки 1,4 млрд иен.
Однако наиболее интересно, кто в этом году будет украшать обложку спецвыпуска. Это виртуальная айдол и витубер Хосимати Суисэй. Это не просто один из самых популярных виртуальных ютуберов, но и певица. Свою деятельность она начала ещё в 2018 году, на тот момент без агентства, хотя в 2019 перешла в лейбл INoNaKa Music, а затем — в основной состав hololive.
Суисэй — артистка, которая начала как виртуальный персонаж, но доказала, что может конкурировать на равных с офлайн-певцами. Она без проблем собирает полные залы и даже выступала на Будокане. Её альбомы попадают в крупные чарты: Specter (2023) поднимался до четвёртой строчки рейтинга Oricon, а третий альбом 新星目録 (Синсэй мокуроку) — до третьей. Наконец, у неё просто много подписчиков: на YouTube у канала @hoshimachisuisei сейчас 2,8 млн подписчиков.
Здравствуйте, Хабр!
Меня зовут Фёдор Марьясов, и я рад присоединиться к сообществу.
Сейчас я работаю над, возможно, главным проектом своей жизни — завершением и защитой патентного портфеля из 30+ заявок, описывающего целостную ИИ-экосистему для проактивного управления состоянием человека.
Это архитектура для нового поколения адаптивных систем в EdTech, HR-Tech и медицине долголетия.
Первый патент уже получен. В данный момент я готовлю большую статью для Хабра, где расскажу свою нетипичную историю: как я, бывший журналист, в 57 лет поступил в магистратуру, чтобы превратить видение в технологию, и с какими вызовами столкнулся на этом пути.
Буду рад видеть вас среди читателей.
«Роскосмос» показал мышей в невесомости в боксах спутника проекта «Бион‑М» № 2.
20 августа ракета‑носитель «Союз-2.1б» со стартового комплекса 31-й площадки космодрома Байконур вывела на околоземную орбиту биологический спутник «Бион‑М» №2. Это совместный проект Госкорпорации «Роскосмос», Российской академии наук и Института медико‑биологических проблем РАН. Ракета и аппарат разработаны и произведены ракетно‑космическим центром «Прогресс» (входит в Роскосмос).
«Бион‑М» оснащён 25 боксами, в каждом из которых находятся три мыши линии (породы) C57BL/6 — самой используемой линией лабораторных мышей. Этот экипаж дважды дублируется на Земле: 25 мышей проведут месяц в вивариуме, а еще 25 — в стенде, имитирующем аппаратуру биоспутника. 15 из них планируется содержать на сухом корме, а 60 — на пастообразном. Из этих 60 мышей 9 особо уязвимы к воздействию радиации, 9 — особо устойчивы благодаря фармакокоррекции, а остальные 42 реагируют на излучение нормально. Такая выборка поможет более широко охарактеризовать полярную орбиту с точки зрения радиации.
После возвращения обратно мышей будут периодически вскрывать, чтобы получить «фотоснимок» того, как они перенесли полет и как проходило их восстановление. Так, ряд мышей пройдёт диссекцию в полевой лаборатории сразу по приземлении, а остальные будут вскрываться на первые, пятые, 15-е и 30-е сутки. Все это делается для обеспечения более скорого восстановления людей после длительных полетов в дальний космос.
Представлен промпт, который заставит ИИ общаться как человек. Пользователь Reddit сочинил запрос, чтобы приручить любую нейросеть. Даже GPT-5 начинает болтать, как живая, и выдавать стройные, логичные рассуждения в непринуждённой беседе.
Фонд Bessemer Venture Partners выпустил свой отчёт State of AI 2025. В этом документе есть предсказания о будущем ИИ на ближайшее время.
Браузер станет доминирующим интерфейсом для ИИ-агентов. ИИ будет встраиваться на операционном уровне и взаимодействовать с вкладками и сессиями, помогая принимать решения в режиме реального времени. Уже есть ИИ-браузеры, вроде Comet и Dia. Но в Bessemer ждут появления новых ИИ-браузеров от OpenAI, Google и других компаний. И, как следствие, новую браузерную войну.
2026 год станет годом генеративного видео. Мы приближаемся к переломному моменту в области доступности и реалистичности, который сделает генеративное видео коммерчески жизнеспособным в широких масштабах. В Bessemer ждут множества стартапов и инструментов — для кино, для анимации, для взаимодействия с клиентами в режиме реального времени. И в ближайший год станет понятно, кто будет доминировать на этом рынке.
Клиенты начнут требовать оценок эффективности и доказанной производительности. При внедрении ИИ компании будут все чаще задаваться вопросами — как это работает, нравится ли людям, увеличивает ли доход или конверсию? Сейчас с оценками под конкретные условия тяжко, но разработчики все больше будут уделять внимания обоснованным оценкам. Стартапы, которые смогут сделать оценку масштабируемой, объяснимой и готовой к использованию в корпорациях, откроют следующую волну внедрения ИИ.
Может появиться новая соцсеть на базе ИИ. Камеры в смартфонах привели к появлению разных сеетй коротких видео, мобильное видео — к появлению TikTok. Генеративный ИИ может стать очередным прорывом, который приведёт к появлению нового гиганта на рынке соцсетей. Непонятно, как это будет выглядеть, будут ли там люди или их ИИ-аватары и так далее, но прорыв на рынке соцсетей возможен.
Нас ждёт волна поглощений на рынке ИИ. Крупные компании будут навёрстывать отставание и активно покупать стартапы в 2025 и 2026 годах. По сути, будут покупать себе место на рынке ИИ. Bessemer ждёт волну покупок в регулируемых отраслях, вроде здравоохранения, логистики, финансовых и юридических услуг. При этом крупные корпорации будут переосмысливать своё ценностное предложение, а ИИ-стартапы станут для них строительными блоками.
