современное подземное выщелачивание — бурение скважин в подземные залежи соли и подача воды в них — впервые начали практиковать в 1860-х–1870-х годах в Нью-Йорке
В оригинале речь идет не о всемирно известном городе, а об одноименном штате. Насколько я понял, расстояние от города Нью-Йорка до одной из первых соляных шахт в штате Нью-Йорк составляет несколько сотен километров - шахта находится в противоположном конце штата. :)
As mentioned, the bulk of OpenAI’s work on Jalapeño focused on “front end” of chip design, which spans the tasks that take a chip from initial concept, through writing RTL code to define the design, and through verification of the design will work when physically implemented. Much of the “back end” design, which includes tasks like routing interconnects, completing and verifying the clock and power specifications, and sending the required design information to the foundry, was handed off to Broadcom, which carried the chip through production.
ГУГЛОПЕРЕВОД
Как уже упоминалось, основная часть работы OpenAI над проектом Jalapeño была сосредоточена на […] «front-end» […], начиная с формирования первоначальной концепции и написания RTL-кода для описания архитектуры и заканчивая верификацией проекта для подтверждения его работоспособности после физической реализации. Значительная часть работ по проектированию «back-end» — включая трассировку межсоединений, настройку и проверку параметров системы тактирования и электропитания, а также передачу необходимой проектной документации на завод-изготовитель — была поручена компании Broadcom, которая обеспечила дальнейший процесс производства чипа.
The companies say the chip reached tape-out in just nine months and is slated for deployment beginning in late 2026, which represents an extremely fast turnaround time in ASIC design. It is unclear whether Broadcom and OpenAI extensively used artificial intelligence to define and then develop Jalapeño, though the companies admitted that they used OpenAI’s models to speed up parts of the chip’s design and optimization work. Typically, it takes 1.5 – 2 years to design an ASIC from scratch, so AI can shrink the development cycle. Another means to accelerate the design cycle is Broadcom’s extensive reuse of its logic across different custom designs to deliver new chips faster than other companies.
ГУГЛОПЕРЕВОД
Компании сообщают, что этап передачи проекта чипа в производство (tape-out) был достигнут всего за девять месяцев, а начало его внедрения запланировано на конец 2026 года, что является чрезвычайно высоким темпом для разработки ASIC. Остается неясным, в какой мере Broadcom и OpenAI задействовали искусственный интеллект на этапах проектирования и разработки чипа Jalapeño, хотя компании признали, что использовали модели OpenAI для ускорения отдельных процессов проектирования и оптимизации. Как правило, разработка ASIC с нуля занимает от полутора до двух лет, поэтому применение ИИ позволяет сократить цикл создания продукта. Еще одним способом ускорения цикла проектирования является широкое использование компанией Broadcom уже готовых логических блоков в различных специализированных проектах, что позволяет ей выпускать новые чипы быстрее конкурентов.
Насколько я понимаю, айтишники примерно так общаются на технические темы - на своем “птичьем” языке. :) А кто не в теме, просто не будет читать такую статью.
Статью не читал, но общий уровень статей на Хабре, мягко говоря, так себе. Не всегда понятно, что лучше - посредственная человеческая статья или качественный нейрослоп (попадается ведь и такое). А еще бывает, что уровень статьи не очень, но поднята интересная тема.
P.S. Извиняюсь, а что не так с той статьей в плане качества? Глянул, вроде вполне себе читабельно (даже если полностью или частично сгенерированная).
Каюсь, с интересом смотрю короткометражки, сгенерированные с помощью ИИ. Как правило, попадается слоп, но изредка чуть ли не маленькие шедевры (с учетом микробюджета). С появлением видеогенераторов класса Seedance 2, качество сильно зависит от набора талантов “сам-себе-режиссера”.
Заступлюсь за сервис GPTZero: у него очень удобный редактор, позволяющий аккуратно - что важно, с сохранением форматирования! - вставить текст с живой веб-страницы и удалить ненужные фрагменты (например, сторонние рекламные вставки), чтобы они не исказили результат проверки.
Проверил этот сервис на нескольких заведомо качественных статьях, ложноположительных срабатываний не обнаружил. А вот упомянутый мною сервис ZeroGPT, к сожалению, иногда уверенно детектит ИИ-текст там, где его и близко нету. :(
А здесь “автор” буквально прямым текстом говорит, что весь его контент создаётся агентами:
Насколько я понял из текста статьи, речь идет о публикации в соцсетях сгенерированных изображений, а не текста. Эдак можно к каждому второму автору на Хабре придраться за использование чисто-конкретно слоповых ИИ-картинок (КДПВ).
Скормил текст данной статьи ИИ-детектору от ChatGPT.
Результаты проверки (на русском)
Да. Если задача — определить паттерны, характерные для AI-generated текста, то здесь есть несколько заметных признаков. При этом сам по себе такой анализ не доказывает, что текст написан ИИ: детекторы тоже часто ошибаются.
Что выглядит подозрительно
Повторяющаяся конструкция
«Результат проверки: статьи на 100% написаны ИИ.» «Результат такой же.» «она также на 100% написана с помощью ИИ.»
Многократное повторение одной схемы — типичный признак шаблонного текста. Особенно заметно повторение «100% написаны/написана с помощью ИИ».
Избыточное повторение одной мысли
Автор несколько раз сообщает практически одно и то же:
статьи написаны ИИ;
комментарии написаны ИИ;
предыдущая статья написана ИИ;
статья из песочницы написана ИИ;
модераторы не проверяют ИИ-сгенерированный контент.
Для человеческого поста это тоже возможно, особенно если автор намеренно усиливает обвинение, но такая структура может быть результатом генерации или последующего AI-редактирования.
Шаблонная структура «наблюдение → проверка → результат → вопрос»
Текст довольно механически организован:
«Посмотрите…» → «Я проверил…» → «Результат…» → «Проверил…» → «Результат такой же» → «Вопросы к модераторам…»
Это хорошо структурировано, но несколько монотонно и напоминает текст, построенный по заранее заданному шаблону.
Неестественная формулировка
«Насколько сложно подключить любой ИИ детектор для проверки статей и комментариев?»
«любой ИИ детектор» звучит немного неестественно. Более естественно было бы, например, «какой-нибудь ИИ-детектор» или «автоматическую проверку на AI-generated контент».
Слабая конкретизация доказательств
Автор утверждает:
«на 100% написаны ИИ»
но не указывает, какими именно детекторами, какие были результаты, какие критерии использовались и насколько надёжны эти инструменты. Для критического поста это заметный недостаток независимо от того, написан ли сам текст человеком или ИИ.
«ИИ слоп» используется очень часто
Термин повторяется несколько раз и фактически становится центральным маркером каждого абзаца. Это может быть сознательная стилистика автора, но для AI-текста характерна именно такая лексическая фиксация на ключевом термине.
Что, наоборот, говорит в пользу человеческого текста
Есть и признаки, которые не стоит автоматически считать AI-паттернами:
«нейрослоп» — разговорное, эмоциональное слово;
упоминание конкретного пользователя, Хабра и НЛО;
довольно естественная агрессивно-критическая интонация;
фразы вроде «Кстати, пользователя 25 августа пригласил НЛО» выглядят как последовательное изложение личного расследования.
То есть по одному стилю я бы не стал уверенно утверждать, что этот пост сгенерирован ИИ.
Моя оценка
AI-паттерны: умеренные, но недостаточные для вывода «текст написан ИИ». Главные признаки — повторяемость, шаблонная структура и чрезмерное повторение тезиса. Однако это вполне может быть обычный человеческий пост, который автор написал быстро и затем структурировал.
И есть важный нюанс: утверждение «детектор показал 100%, значит текст на 100% написан ИИ» само по себе методологически слабое. AI-детектор не является доказательством авторства, особенно когда речь идёт о коротких русскоязычных текстах.
Там тоже технический директор (CTO) рассказывает о своем детище, и серийное производство только-только начинается, но “есть нюанс”. Во-первых, известно название компании: Heart Aerospace. Во-вторых, известно название модели летательного аппарата: X1. Оговорюсь, что интервью берет не высокопрофессиональный журналист ТАСС, а какой-то малоизвестный видеоблогер с жалкими 429 подписчиками на YouTube.
Я не намекал на воровство чужих идей, если что. По идее, ничего не мешает подобным летательным аппаратам быть очень похожими на изделия конкурентов. Просто хотелось бы, раз уж упоминается некий “технический директор производства”, узнать хотя бы название фирмы-разработчика. А то “в Кемерове” - очень размытое определение.
В первоисточнике слово “массовое” встречается 3 раза, в том числе 1 раз в заголовке. Для полного восторга не хватает только бородатого мема “а внутри у ней неонка”…
Компания без названия “массово” производит некую модель летательного аппарата без названия? “Я вам посылку принёс. Только я вам её не отдам. Потому что у вас документов нету”.
Ключевые регионы, зависящие от ледникового питания
Центральная Азия (Тянь-Шань, Памир): Реки Амударья, Сырдарья, Тарим. Вода принципиально важна для сельского хозяйства (особенно хлопководства) Узбекистана, Таджикистана, Кыргызстана и Туркменистана в самые жаркие месяцы.
Южная Азия (Гималаи, Каракорум, Тибет): Реки Инд, Ганг, Брахмапутра. Ледниковый сток обеспечивает питьевой водой и электроэнергией более 1,5 миллиарда человек в Индии, Пакистане, Непале и Китае.
Южная Америка (Анды): Регионы Перу, Боливии, Чили и Эквадора. Ледники снабжают крупные города (например, Ла-Пас) и поддерживают горное сельское хозяйство в сухой сезон.
Северная Америка (Кордильеры): Бассейны рек Колумбия и Фрейзер. Ледники критически важны для поддержания уровня воды летом, что необходимо для гидроэнергетики и нереста лосося.
Европа (Альпы): Реки Рона, Рейн, По. Ледниковый сток поддерживает судоходство, охлаждает атомные электростанции и питает водохранилища в периоды летней засухи.
В оригинале речь идет не о всемирно известном городе, а об одноименном штате. Насколько я понял, расстояние от города Нью-Йорка до одной из первых соляных шахт в штате Нью-Йорк составляет несколько сотен километров - шахта находится в противоположном конце штата. :)
Но есть нюанс. (с)
Jalapeño Shows Power of LLMs for Chip Design - IEEE Spectrum
ЦИТАТА
As mentioned, the bulk of OpenAI’s work on Jalapeño focused on “front end” of chip design, which spans the tasks that take a chip from initial concept, through writing RTL code to define the design, and through verification of the design will work when physically implemented. Much of the “back end” design, which includes tasks like routing interconnects, completing and verifying the clock and power specifications, and sending the required design information to the foundry, was handed off to Broadcom, which carried the chip through production.
ГУГЛОПЕРЕВОД
Как уже упоминалось, основная часть работы OpenAI над проектом Jalapeño была сосредоточена на […] «front-end» […], начиная с формирования первоначальной концепции и написания RTL-кода для описания архитектуры и заканчивая верификацией проекта для подтверждения его работоспособности после физической реализации. Значительная часть работ по проектированию «back-end» — включая трассировку межсоединений, настройку и проверку параметров системы тактирования и электропитания, а также передачу необходимой проектной документации на завод-изготовитель — была поручена компании Broadcom, которая обеспечила дальнейший процесс производства чипа.
Broadcom and OpenAI unveil custom-built Jalapeño inference processor — OpenAI’s first chip is a massive reticle-sized ASIC built in an ultra-fast nine-month development cycle | Tom’s Hardware
ЦИТАТА
The companies say the chip reached tape-out in just nine months and is slated for deployment beginning in late 2026, which represents an extremely fast turnaround time in ASIC design. It is unclear whether Broadcom and OpenAI extensively used artificial intelligence to define and then develop Jalapeño, though the companies admitted that they used OpenAI’s models to speed up parts of the chip’s design and optimization work. Typically, it takes 1.5 – 2 years to design an ASIC from scratch, so AI can shrink the development cycle. Another means to accelerate the design cycle is Broadcom’s extensive reuse of its logic across different custom designs to deliver new chips faster than other companies.
ГУГЛОПЕРЕВОД
Компании сообщают, что этап передачи проекта чипа в производство (tape-out) был достигнут всего за девять месяцев, а начало его внедрения запланировано на конец 2026 года, что является чрезвычайно высоким темпом для разработки ASIC. Остается неясным, в какой мере Broadcom и OpenAI задействовали искусственный интеллект на этапах проектирования и разработки чипа Jalapeño, хотя компании признали, что использовали модели OpenAI для ускорения отдельных процессов проектирования и оптимизации. Как правило, разработка ASIC с нуля занимает от полутора до двух лет, поэтому применение ИИ позволяет сократить цикл создания продукта. Еще одним способом ускорения цикла проектирования является широкое использование компанией Broadcom уже готовых логических блоков в различных специализированных проектах, что позволяет ей выпускать новые чипы быстрее конкурентов.
По идее, можно просто оставить всё как есть, а там читатели сами выразят свое мнение о качестве той или иной статьи.
Насколько я понимаю, айтишники примерно так общаются на технические темы - на своем “птичьем” языке. :) А кто не в теме, просто не будет читать такую статью.
Статью не читал, но общий уровень статей на Хабре, мягко говоря, так себе. Не всегда понятно, что лучше - посредственная человеческая статья или качественный нейрослоп (попадается ведь и такое). А еще бывает, что уровень статьи не очень, но поднята интересная тема.
P.S. Извиняюсь, а что не так с той статьей в плане качества? Глянул, вроде вполне себе читабельно (даже если полностью или частично сгенерированная).
Каюсь, с интересом смотрю короткометражки, сгенерированные с помощью ИИ. Как правило, попадается слоп, но изредка чуть ли не маленькие шедевры (с учетом микробюджета). С появлением видеогенераторов класса Seedance 2, качество сильно зависит от набора талантов “сам-себе-режиссера”.
Заступлюсь за сервис GPTZero: у него очень удобный редактор, позволяющий аккуратно - что важно, с сохранением форматирования! - вставить текст с живой веб-страницы и удалить ненужные фрагменты (например, сторонние рекламные вставки), чтобы они не исказили результат проверки.
Проверил этот сервис на нескольких заведомо качественных статьях, ложноположительных срабатываний не обнаружил. А вот упомянутый мною сервис ZeroGPT, к сожалению, иногда уверенно детектит ИИ-текст там, где его и близко нету. :(
Тогда, увы, можно констатировать, что (живой) копирайтер - вымершая профессия…
Насколько я понял из текста статьи, речь идет о публикации в соцсетях сгенерированных изображений, а не текста. Эдак можно к каждому второму автору на Хабре придраться за использование чисто-конкретно слоповых ИИ-картинок (КДПВ).
Поочередно скормил сервису ZeroGPT пару больших отрывков из статьи Фоновая вкладка Chrome душит таймеры в десять раз. Мы это заметили только на замере. В обоих случаях результат проверки был одинаковый: “Your Text is Human written / 0% / AI GPT”. В проверяемом тексте никакие фрагменты не были выделены как подозреваемые на ИИ-текст.
Надеюсь, ZeroGPT - достаточно специализированный сервис для проверки на ИИ? По крайней мере, гугловский ИИ утверждает, что это так.
К сожалению, у этого детектора есть один существенный недостаток: не выдает подробного объяснения полученного результата проверки.
Скормил текст данной статьи ИИ-детектору от ChatGPT.
Результаты проверки (на русском)
Да. Если задача — определить паттерны, характерные для AI-generated текста, то здесь есть несколько заметных признаков. При этом сам по себе такой анализ не доказывает, что текст написан ИИ: детекторы тоже часто ошибаются.
Что выглядит подозрительно
Повторяющаяся конструкция
Многократное повторение одной схемы — типичный признак шаблонного текста. Особенно заметно повторение «100% написаны/написана с помощью ИИ».
Избыточное повторение одной мысли
Автор несколько раз сообщает практически одно и то же:
статьи написаны ИИ;
комментарии написаны ИИ;
предыдущая статья написана ИИ;
статья из песочницы написана ИИ;
модераторы не проверяют ИИ-сгенерированный контент.
Для человеческого поста это тоже возможно, особенно если автор намеренно усиливает обвинение, но такая структура может быть результатом генерации или последующего AI-редактирования.
Шаблонная структура «наблюдение → проверка → результат → вопрос»
Текст довольно механически организован:
Это хорошо структурировано, но несколько монотонно и напоминает текст, построенный по заранее заданному шаблону.
Неестественная формулировка
«любой ИИ детектор» звучит немного неестественно. Более естественно было бы, например, «какой-нибудь ИИ-детектор» или «автоматическую проверку на AI-generated контент».
Слабая конкретизация доказательств
Автор утверждает:
но не указывает, какими именно детекторами, какие были результаты, какие критерии использовались и насколько надёжны эти инструменты. Для критического поста это заметный недостаток независимо от того, написан ли сам текст человеком или ИИ.
«ИИ слоп» используется очень часто
Термин повторяется несколько раз и фактически становится центральным маркером каждого абзаца. Это может быть сознательная стилистика автора, но для AI-текста характерна именно такая лексическая фиксация на ключевом термине.
Что, наоборот, говорит в пользу человеческого текста
Есть и признаки, которые не стоит автоматически считать AI-паттернами:
«нейрослоп» — разговорное, эмоциональное слово;
упоминание конкретного пользователя, Хабра и НЛО;
довольно естественная агрессивно-критическая интонация;
фразы вроде «Кстати, пользователя 25 августа пригласил НЛО» выглядят как последовательное изложение личного расследования.
То есть по одному стилю я бы не стал уверенно утверждать, что этот пост сгенерирован ИИ.
Моя оценка
AI-паттерны: умеренные, но недостаточные для вывода «текст написан ИИ». Главные признаки — повторяемость, шаблонная структура и чрезмерное повторение тезиса. Однако это вполне может быть обычный человеческий пост, который автор написал быстро и затем структурировал.
И есть важный нюанс: утверждение «детектор показал 100%, значит текст на 100% написан ИИ» само по себе методологически слабое. AI-детектор не является доказательством авторства, особенно когда речь идёт о коротких русскоязычных текстах.
Для сравнения скормил этому же ИИ-детектору полный текст статьи Фоновая вкладка Chrome душит таймеры в десять раз. Мы это заметили только на замере. С полным результатом проверки можно ознакомиться по ссылке.
Открыл одну из статей: Фоновая вкладка Chrome душит таймеры в десять раз. Мы это заметили только на замере / Хабр
Вроде статья как статья. Наверное, у меня детектор нейрослопа сломался…
Единственный замеченный недостаток - этот автор зачем-то применяет полужирный шрифт к (некоторым?) своим комментариям.
Не-не-не, без техдира Ивлева не считается.
P.S. От ТАСС хотелось бы подачу материала хотя бы на таком уровне: We take you behind the scenes two weeks before X1’s historic flight - YouTube
Там тоже технический директор (CTO) рассказывает о своем детище, и серийное производство только-только начинается, но “есть нюанс”. Во-первых, известно название компании: Heart Aerospace. Во-вторых, известно название модели летательного аппарата: X1. Оговорюсь, что интервью берет не высокопрофессиональный журналист ТАСС, а какой-то малоизвестный видеоблогер с жалкими 429 подписчиками на YouTube.
Я не намекал на воровство чужих идей, если что. По идее, ничего не мешает подобным летательным аппаратам быть очень похожими на изделия конкурентов. Просто хотелось бы, раз уж упоминается некий “технический директор производства”, узнать хотя бы название фирмы-разработчика. А то “в Кемерове” - очень размытое определение.
В первоисточнике слово “массовое” встречается 3 раза, в том числе 1 раз в заголовке. Для полного восторга не хватает только бородатого мема “а внутри у ней неонка”…
Компания без названия “массово” производит некую модель летательного аппарата без названия? “Я вам посылку принёс. Только я вам её не отдам. Потому что у вас документов нету”.
В среднем по больнице - всё хорошо, прекрасная маркиза. Но есть нюанс…
Ледниковое питание имеет решающее значение для определенных регионов
Центральная Азия (Тянь-Шань, Памир): Реки Амударья, Сырдарья, Тарим. Вода принципиально важна для сельского хозяйства (особенно хлопководства) Узбекистана, Таджикистана, Кыргызстана и Туркменистана в самые жаркие месяцы.
Южная Азия (Гималаи, Каракорум, Тибет): Реки Инд, Ганг, Брахмапутра. Ледниковый сток обеспечивает питьевой водой и электроэнергией более 1,5 миллиарда человек в Индии, Пакистане, Непале и Китае.
Южная Америка (Анды): Регионы Перу, Боливии, Чили и Эквадора. Ледники снабжают крупные города (например, Ла-Пас) и поддерживают горное сельское хозяйство в сухой сезон.
Северная Америка (Кордильеры): Бассейны рек Колумбия и Фрейзер. Ледники критически важны для поддержания уровня воды летом, что необходимо для гидроэнергетики и нереста лосося.
Европа (Альпы): Реки Рона, Рейн, По. Ледниковый сток поддерживает судоходство, охлаждает атомные электростанции и питает водохранилища в периоды летней засухи.
Площади высокогорных ледников продолжают сокращаться. Где там ваши океаны?
Географы обнаружили сокращение ледников в горах Алтая в два раза
Крупнейший ледник Памира сокращается: учёные фиксируют отступление льда и новые озёра | Pamir Inside
Почти все ледники в Австрии сократились за последний год - 13.03.2026, Sputnik Беларусь