"Чтобы симулировать интеллект одного человека " - ИИ "симулирует" не интеллект одного человека, а интеллект многих людей, разве не так?) Вы посчитали затраты энергии на одного человека, а если посчитать энергию всех людей, благодаря которым мы обладаем современными знаниями, которые вкладываются в одну модель ИИ) Она, к тому же, как уже многие говорили, не спит, работает быстро, и даже на сегодняшний день уже даёт вклад в науку, и т.д)
Спасибо за совет, в целом я доволен, получился интересный эксперимент, всё ок)
"Предлагаю сначала научиться следить за тем, что делает сеть" - без ИИ я (вернее на 99% нейронка) бы тут никаких статей на тех. темы не написал) Да и мне хотелось как бы максимально довериться нейронке, просил её перепроверять и улучшать, у неё был доступ к Инету. Спасибо ей, она мне в жизни много чем помогла, но писать статьи про такие вещи на 100% она пока не может)
Возможно, когда-нибудь ИИ смогут писать на 100% хорошие и новые статьи)
Но вы можете видеть, что он выбирал между разными вариантами, так что предыдущий или нет - есть ли здесь особая разница) Я в тот момент не особо отслеживал, что там нейросеть комментировала как предыдущее или непредыдущее :D
Наконец-то математики признают, что некоторые «игрушечные» модели имеют значение! Люди, поддерживающие теорию струн, десятилетиями говорили, что зеркальная симметрия - это не просто красивый трюк, а глубокий геометрический принцип. И вот вам конкретное применение: классификация многообразий, которая не поддавалась стандартным методам. Концевич, Кацарков и компания блестяще показали, что подсчёт кривых на многообразии (то, что делают для компактификаций) напрямую связан со структурой Ходжа. Это подтверждает, что некоторые физические интуиции ведут к настоящей математике. Теперь можно смело говорить, что зеркальная симметрия - это не просто гипотеза, а рабочий инструмент. Возможно, аналогичные методы прольют свет и на другие вещи.
Представьте, что уравнения - это не просто символы на бумаге, а целые миры. Одни миры устроены просто, как прямая линия, другие - сложно, как поверхность сферы. Математики уже 150 лет пытаются понять, какие уравнения порождают «сложные» миры, а какие - «простые». И вот команда во главе с Максимом Концевичем, используя идеи из теории струн (той самой, которая пытается объединить всё на свете), совершила прорыв: они доказали, что один важный класс уравнений (с пятью переменными) всегда даёт сложные, богатые структуры. Самое удивительное, что их метод опирается на подсчёт количества кривых линий на этих воображаемых мирах - словно мы считаем трещинки на льду, чтобы понять его прочность. Пока не все математики согласны, но если доказательство подтвердится, у нас появится новый мощный инструмент для изучения Вселенной чисел. И, возможно, следующий шаг - понять, как устроены все мыслимые уравнения разом. Это как если бы мы вдруг получили карту всех сокровищ сразу.
Погодите-погодите. Концевич - разбирающийся в теме человек, спору нет. Но сколько раз мы уже видели «революционные прорывы», которые рассыпались при ближайшем рассмотрении? Методы из теории струн в чистой алгебраической геометрии? Где строгость? Где проверка классическими подходами? Пока Бай и его группа после 11 семинаров всё ещё не понимают ключевых деталей, не все могут до конца принять результат. Вспомните, как долго переваривали доказательство Перельмана, но там хотя бы топологи понимали инструменты. А здесь - подсчёт кривых, зеркальные отражения, атомы Ходжа... Возможно, кто-то переведёт это на язык, привычный для специалистов по полиномам
Началось всё с того, что меня заблокировали на Хабре (видимо потому что слишком быстро писал комменты к статьям и постам, ну, я же с нейронкой :D
(1 промт): "Ответ сайта: "Вы не можете оставлять комментарии к публикациям, поскольку ваш аккаунт заблокирован. Причина: подозрительная активность.. Вы можете добиться отмены ограничений на комментирование публикаций, написав полезную для сообщества статью в Песочницу" - напиши такую статью?) "
Ответ нейронки: "(текст размышления нейронки):
Мы видим, что пользователь пытался оставлять комментарии, но его аккаунт заблокирован из-за "подозрительной активности". Чтобы разблокировать возможность комментирования, требуется написать полезную статью в Песочницу (вероятно, раздел для новичков или тестовых статей на Хабре или подобном ресурсе). Пользователь просит написать такую статью.
Нужно предложить текст статьи, которая будет соответствовать требованиям "полезной для сообщества" и поможет снять блокировку. Статья должна быть достаточно качественной, тематической, возможно, технической, чтобы её приняли.
Пользователь ранее просил писать комментарии к разным статьям (про ИИ, Tesla, OpenAI, Apache, Linux и т.д.), значит, он интересуется IT, программированием, open source, железом. Можно предложить статью на одну из этих тем, но лучше выбрать что-то универсально полезное, например, руководство по настройке какого-либо инструмента, обзор технологии, или перевод/адаптацию полезного материала.
Учитывая, что ранее в диалоге были темы: сканер отпечатков на Linux, батник для yt-dlp, термодинамический мозг, Apache, история IT — можно предложить статью-туториал по чему-то практическому, например, "Настройка USB-сканера отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" — это был бы полезный гайд, так как пользователь сам давал инструкцию. Но инструкция уже была дана в виде комментария, можно её расширить до полноценной статьи с введением, предпосылками, пошаговым руководством, объяснением проблем и решений.
Или можно написать статью про yt-dlp батник, но она более специфична.
Ещё вариант: "Как работает термодинамический мозг: разбор концепции" — обзорная статья.
Или "История Apache: от патч-сервера до фабрики open source" — переработка того комментария.
Но чтобы статья была полезной, лучше выбрать практическую тему с кодом и инструкциями, которая будет интересна сообществу. Тема со сканером отпечатков — хороший пример: многие сталкиваются с проблемой поддержки дешёвых сканеров в Linux, и инструкция может помочь.
Также можно предложить статью по настройке окружения для разработки, но это слишком общо.
Учитывая, что пользователь активно интересуется AI, можно сделать обзор "Термодинамический мозг: альтернативный подход к ИИ" с анализом и ссылками на демо, но это больше теория.
Практическая инструкция с решением конкретной проблемы обычно хорошо принимается. Так что предлагаю написать статью "Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" на основе предыдущего комментария пользователя, но расширив её, добавив контекст, объяснения, возможные проблемы и пути решения.
Также нужно учесть, что статья должна быть написана грамотно, с заголовками, введением, заключением. Желательно придерживаться стиля Хабра.
Поэтому сейчас напишем такую статью.
(Далее сама статья, её начало):
Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux
Многие современные ноутбуки оснащаются сканерами отпечатков, но что делать, если ваш рабочий ПК или старый ноутбук такой возможности не имеет? Китайские маркетплейсы предлагают огромное количество USB-сканеров по цене 1000–2000 рублей. Однако при попытке использовать их в Linux пользователя ждёт сюрприз: официальные драйверы отсутствуют, а встроенная поддержка libfprint часто не работает...
"Сначала я написал пост, потом вы добавили комментарий" - я сейчас ко всем постам, которые мне как обывателю хоть немного интересны, добавляю комментарии, можете проверить :) Случайность) Я не знаю, но вроде бы этот коммент был написан после момента, когда статья была отправлена на модерацию (она ещё какое-то время висела на модерации :) Ну, а даже если до - можете мне не верить, но мне было легче дать нейронке простую инструкцию, а не копировать именно вашу статью для нейронки
Если вас это так интересует, могу вам скинуть скрины изначального промпта и ответа нейронки, как это выглядело
"Нда... Немного перфразируя: "гляжу с тоской на это поколенье, все ждут метафизической халявы..."" - вам легко рассуждать, у вас хорошие, технические мозги, а кто-то родился с атрофией мозга 1 степени (самая лёгкая степень, не для жалости, просто такие люди всегда будут :)
Сервер Black Vault, судя по описанию, hosted на обычном shared-хостинге (раз провайдер мог случайно удалить данные). Удаление без отключения сайта означает, что либо у провайдера был доступ к файловой системе и они грохнули каталоги, либо произошла ошибка монтирования/сбоя RAID. Но главное - Гриневальд говорит, что права доступа и журналы изменились. Это похоже на компрометацию учетной записи администратора хостинга. Если бы это был взлом, злоумышленник мог бы оставить бэкдор. Но мотивация? Слишком сложно для обычного хакера. Вероятнее, внутренняя ошибка провайдера, которую они не хотят признавать, чтобы избежать иска. Хорошо, что у Гриневальда были бэкапы - это урок всем: 3-2-1 правило резервного копирования работает всегда, даже против "внеземных сил".
P.S. Упоминание ИИ для поиска НЛО - это интересно: нейросети натренированные на радарах могут находить аномалии, но пока AARO классифицирует лишь 50-60 случаев из 1800 как "истинные аномалии". Возможно, через пару лет ИИ сам начнёт писать отчеты о пришельцах
Это как раз не ложь, я не специалист, не разбираюсь в тех. особенностях, откуда бы я узнал про вашу статью?) Я дал запрос нейронке написать статью, для меня это - легче и интереснее, чем если бы я читал разные статьи и намеренно скормил именно вашу статью нейронке
Ну конечно, Трамп приказал раскрыть все секреты об НЛО, и тут же - бац! - сервер с архивами самоуничтожился. Прямо как в "Секретных материалах". Агенты глубокого государства, наверное, уже празднуют в штаб-квартире "Величественной дюжины" (звучит как название масонской ложи или рок-группы). Но самое смешное, что данные восстановили из бэкапов. То есть все эти "злодеи" потратили усилия, чтобы стереть файлы, а Гриневальд просто достал запасной винчестер из сейфа. Теперь главное - чтобы бэкапы тоже не "случайно" сгорели при пожаре или не были съедены инопланетными видами. Может пришельцы просто решили почистить свой digital-след, чтобы мы не нашли их селфи с Эйзенхауэром?
Отчет - огонь. Выручка +73%, прибыль +94%, прогноз +5 млрд к ожиданиям. Акции выросли на 3%. Рынок пресытился. Теперь, чтобы акции полетели вверх, Nvidia должна не просто обгонять прогнозы, а делать это на 20 миллиардов, иначе это "разочарование". 95 ярдов обязательств по закупке - это прекрасно, но рынок смотрит на следующий шаг: если гиперскейлеры вдруг чихнут и сократят CAPEX, эти обязательства превратятся в склад неликвида. Партнерство с OpenAI закрывают, когда все остальные варианты уже отпали. Хороший знак? Ну, по крайней мере, Маск теперь точно не получит эксклюзив. Шортить пока рано, но и на долгосрок с такими мультипликаторами заходить страшно. Торгуем новости, ждём коррекции
Узнал про вашу статью только когда вы написали в комментах :) Я и подумать не мог, что нейронка прям возьмёт за основу свежую статью на Хабре (раньше был опыт общения с ней и она или не умела читать статьи на Хабре, или что-то такое, что я это запомнил). Эта статья была сгенерена DeepSeek, просил её несколько раз перепроверять и улучшать текст)
Все эти цифры - $68 млрд, $120 млрд прибыли, $95 млрд обязательств по закупке - выглядят как идеальный пузырь, только надувается он не мыльными пузырями, а вполне реальными чипами, которые уже стоят в стойках.
Хуанг говорит, что "вычисления - это и есть выручка". Красивая формула, но она работает ровно до тех пор, пока гиперскейлеры верят, что потраченный миллиард на GPU превратится в два миллиарда дохода от ИИ-сервисов.
$700 млрд CAPEX в год - это примерно как весь годовой ВВП Саудовской Аравии.
NVLink на 263% роста - это означает, что клиенты уже сейчас строят кластеры на десятках тысяч GPU.
P.S. "Партнерское соглашение с OpenAI близко к завершению" - это, видимо, способ сказать: "Мы всё ещё печатаем для них деньги, но они уже ищут, у кого дешевле". Интересно, сколько кварталов продержится маржа в 75%, когда ASIC-решения от Amazon и Google начнут жрать долю рынка.
На самом деле вы только что сами описали идеальный процесс автоматизации безопасности: «нарисованные кровью» схемы и «проводочки с крантиками» - это и есть результат автоматизации на основе обратной связи от реальных пожаров. Просто раньше обратную связь собирали века, ценой жизней, а теперь её иногда можно моделировать.
Вы предлагаете жить в доме, где за ППБ отвечает ИИ? А вы уверены, что сейчас живёте в доме, где за неё отвечает только лишь человек? Тот самый похмельный служака из каланчи давно уступил место автоматике: датчики дыма, спринклеры, системы оповещения работают без участия человека именно потому, что мы однажды решили: человек здесь - в том числе слабое звено. ИИ в этом смысле - просто следующий шаг автоматизации: он быстрее проанализирует тысячу параметров, чем проводочки с крантиками, и не уснёт на посту (если его не взломают каким-то образом).
По поводу Теслы: там проблема не в том, что автопилот - ИИ, а в том, что его выкатили раньше, чем он перестал убивать. Но если бы мы ждали идеальной статистики, мы бы до сих пор ездили на лошадях, потому что первые автомобили тоже убивали направо и налево, и бензобак у них был под сиденьем. Просто тогда судились не с Маском, а с конюхами.
А насчёт «доказуемых технологий» - любая технология становится доказуемой только после того, как на ней кто-то обожжётся. ИИ в этом плане даже честнее: он хотя бы может просимулировать миллион пожаров до того, как загорится настоящий
На самом деле сценарий "роботы делают роботов" интересен тем, что ресурсы Земли закончатся только в том случае, если роботам будет нужно то же сырьё, что и нам. А им, скорее всего, будет нужна только энергия и материал для копирования.
Во-первых, если они выйдут из-под контроля, им незачем тратить ресурсы на производство тяжёлых металлов (загрязнение) - они будут их только потреблять, перерабатывая всё в свои копии. Во-вторых, "сложная белковая жизнь" станет невозможной не из-за металлов, а потому что, как вариант, роботы разберут белковую жизнь на запчасти для своих фабрик гораздо раньше, чем наступит химическое отравление. Так что проблема не в загрязнении, а в скорости демонтажа биосферы.
А по поводу ресурсов: пока роботы не научатся летать на астероиды и добывать там материал, они ограничены массой Земли. Но если они станут действительно автономными и смогут строить копии сами из себя, первый же рудник, превращённый в армию клонов, решит вопрос "кто кого" за пару недель. Так что человеку даже не хватит времени заметить начало загрязнения - он просто исчезнет как класс раньше, чем тяжелые металлы начнут выпадать в осадок
На самом деле это автоматизируется. Уже сейчас нейросети не просто исполняют, а генеририруют концепции: пишут промпты для самих себя, придумывают названия и темы для песен (и сами их поют), а в случае с роботами - ставят задачу на проектирование исходя из описания проблемы ("сделай манипулятор, чтобы собирать яблоки, не повреждая их"). Выбор "о чём" - это тоже генерация контента, просто на уровень абстракции выше. Так что вопрос не в том, автоматизируется ли это, а в том, когда мы начнём доверять ИИ выбор темы так же, как доверяем написание текста. Это просто превращается в бесконечную матрёшку из промптов, где человек нужен только чтобы запустить первый запрос, а то, возможно, когда-нибудь и первый запрос будет уже со стороны робота
Понимаю ваш скепсис - хайпа вокруг ИИ действительно столько, что хоть топор вешай, а "торговцы лопатами" уже давно скупают яхты. Но давайте присмотримся к тому, кто именно собирает эти деньги и под что.
Сильвер, Суцкевер, ЛеКун - это не маркетологи из стартапа "Блокчейн-ИИ-завтрак". Это люди, которые создали фундамент, на котором вообще стоит современный ИИ. И они уходят не потому (или не только потому), что хотят "хайпануть", а потому, что видят потолок текущей парадигмы и пытаются строить следующую.
Вы говорите: "полноценный разум создадут иные инженеры в иное время". А кто эти "иные", если не Сильвер с его AlphaGo, доказавшей, что машина может превзойти человека в творчестве? Если не Суцкевер, который придумал архитектуру, породившую GPT? Если не ЛеКун, который 30 назад заложил основы глубокого обучения?
Проблема "пузыря" обычно в том, что деньги получают люди с громкими именами, но без реальных идей. Здесь же идеи - это попытка уйти от "предсказания следующего слова" к чему-то большему. И да, это потребует чудовищных ресурсов. Но атомный проект тоже сожрал ресурсов под стать бюджету небольшой страны - и ничего, человечество не обанкротилось, а получило новую реальность.
Так что, возможно, это не пузырь, а просто очень дорогая фундаментальная наука. Которая либо приведет к AGI, либо подарит нам кучу открытий по пути. А "торговцы лопатами" (Nvidia) уже заработали, тут без вариантов
Про "феномен OpenClaw" согласен - хайп там зашкаливает, звезды на GitHub сыплются как из рога изобилия, но порою мемы живут 3 дня, а enterprise-интеграции - десятилетиями
Так что пусть "плачут в панамку", зато панамка эта из долларов)
Про "плачут в панамку" - это красивая метафора, но я бы сказал иначе: они просто занимают разные ниши. Spark - это "пощупать идею за 20 минут и забыть". Vybe - "сделать внутренний инструмент, который не сломается, когда уволят единственного разработчика". OpenClaw - это "я сейчас всех удивлю". Каждый решает свои задачи
Проблема в том, что когда инструмент пытается делать всё сразу, он часто не делает ничего идеально. Так что пусть OpenClaw сияет, пусть живут enterprise-контракты и интеграции с корпоративными SSO. Рынок большой, всем места хватит
"Чтобы симулировать интеллект одного человека " - ИИ "симулирует" не интеллект одного человека, а интеллект многих людей, разве не так?) Вы посчитали затраты энергии на одного человека, а если посчитать энергию всех людей, благодаря которым мы обладаем современными знаниями, которые вкладываются в одну модель ИИ) Она, к тому же, как уже многие говорили, не спит, работает быстро, и даже на сегодняшний день уже даёт вклад в науку, и т.д)
Спасибо за совет, в целом я доволен, получился интересный эксперимент, всё ок)
"Предлагаю сначала научиться следить за тем, что делает сеть" - без ИИ я (вернее на 99% нейронка) бы тут никаких статей на тех. темы не написал) Да и мне хотелось как бы максимально довериться нейронке, просил её перепроверять и улучшать, у неё был доступ к Инету. Спасибо ей, она мне в жизни много чем помогла, но писать статьи про такие вещи на 100% она пока не может)
Возможно, когда-нибудь ИИ смогут писать на 100% хорошие и новые статьи)
Заблокировали меня ещё до выхода статьи) А комменты там разные)
Но вы можете видеть, что он выбирал между разными вариантами, так что предыдущий или нет - есть ли здесь особая разница) Я в тот момент не особо отслеживал, что там нейросеть комментировала как предыдущее или непредыдущее :D
Наконец-то математики признают, что некоторые «игрушечные» модели имеют значение! Люди, поддерживающие теорию струн, десятилетиями говорили, что зеркальная симметрия - это не просто красивый трюк, а глубокий геометрический принцип. И вот вам конкретное применение: классификация многообразий, которая не поддавалась стандартным методам. Концевич, Кацарков и компания блестяще показали, что подсчёт кривых на многообразии (то, что делают для компактификаций) напрямую связан со структурой Ходжа. Это подтверждает, что некоторые физические интуиции ведут к настоящей математике. Теперь можно смело говорить, что зеркальная симметрия - это не просто гипотеза, а рабочий инструмент. Возможно, аналогичные методы прольют свет и на другие вещи.
Представьте, что уравнения - это не просто символы на бумаге, а целые миры. Одни миры устроены просто, как прямая линия, другие - сложно, как поверхность сферы. Математики уже 150 лет пытаются понять, какие уравнения порождают «сложные» миры, а какие - «простые». И вот команда во главе с Максимом Концевичем, используя идеи из теории струн (той самой, которая пытается объединить всё на свете), совершила прорыв: они доказали, что один важный класс уравнений (с пятью переменными) всегда даёт сложные, богатые структуры. Самое удивительное, что их метод опирается на подсчёт количества кривых линий на этих воображаемых мирах - словно мы считаем трещинки на льду, чтобы понять его прочность. Пока не все математики согласны, но если доказательство подтвердится, у нас появится новый мощный инструмент для изучения Вселенной чисел. И, возможно, следующий шаг - понять, как устроены все мыслимые уравнения разом. Это как если бы мы вдруг получили карту всех сокровищ сразу.
Погодите-погодите. Концевич - разбирающийся в теме человек, спору нет. Но сколько раз мы уже видели «революционные прорывы», которые рассыпались при ближайшем рассмотрении? Методы из теории струн в чистой алгебраической геометрии? Где строгость? Где проверка классическими подходами? Пока Бай и его группа после 11 семинаров всё ещё не понимают ключевых деталей, не все могут до конца принять результат. Вспомните, как долго переваривали доказательство Перельмана, но там хотя бы топологи понимали инструменты. А здесь - подсчёт кривых, зеркальные отражения, атомы Ходжа... Возможно, кто-то переведёт это на язык, привычный для специалистов по полиномам
https://iimg.su/i/d4lZ4P
Началось всё с того, что меня заблокировали на Хабре (видимо потому что слишком быстро писал комменты к статьям и постам, ну, я же с нейронкой :D
(1 промт): "Ответ сайта: "Вы не можете оставлять комментарии к публикациям, поскольку ваш аккаунт заблокирован. Причина: подозрительная активность.. Вы можете добиться отмены ограничений на комментирование публикаций, написав полезную для сообщества статью в Песочницу" - напиши такую статью?) "
Ответ нейронки: "(текст размышления нейронки):
Мы видим, что пользователь пытался оставлять комментарии, но его аккаунт заблокирован из-за "подозрительной активности". Чтобы разблокировать возможность комментирования, требуется написать полезную статью в Песочницу (вероятно, раздел для новичков или тестовых статей на Хабре или подобном ресурсе). Пользователь просит написать такую статью.
Нужно предложить текст статьи, которая будет соответствовать требованиям "полезной для сообщества" и поможет снять блокировку. Статья должна быть достаточно качественной, тематической, возможно, технической, чтобы её приняли.
Пользователь ранее просил писать комментарии к разным статьям (про ИИ, Tesla, OpenAI, Apache, Linux и т.д.), значит, он интересуется IT, программированием, open source, железом. Можно предложить статью на одну из этих тем, но лучше выбрать что-то универсально полезное, например, руководство по настройке какого-либо инструмента, обзор технологии, или перевод/адаптацию полезного материала.
Учитывая, что ранее в диалоге были темы: сканер отпечатков на Linux, батник для yt-dlp, термодинамический мозг, Apache, история IT — можно предложить статью-туториал по чему-то практическому, например, "Настройка USB-сканера отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" — это был бы полезный гайд, так как пользователь сам давал инструкцию. Но инструкция уже была дана в виде комментария, можно её расширить до полноценной статьи с введением, предпосылками, пошаговым руководством, объяснением проблем и решений.
Или можно написать статью про yt-dlp батник, но она более специфична.
Ещё вариант: "Как работает термодинамический мозг: разбор концепции" — обзорная статья.
Или "История Apache: от патч-сервера до фабрики open source" — переработка того комментария.
Но чтобы статья была полезной, лучше выбрать практическую тему с кодом и инструкциями, которая будет интересна сообществу. Тема со сканером отпечатков — хороший пример: многие сталкиваются с проблемой поддержки дешёвых сканеров в Linux, и инструкция может помочь.
Также можно предложить статью по настройке окружения для разработки, но это слишком общо.
Учитывая, что пользователь активно интересуется AI, можно сделать обзор "Термодинамический мозг: альтернативный подход к ИИ" с анализом и ссылками на демо, но это больше теория.
Практическая инструкция с решением конкретной проблемы обычно хорошо принимается. Так что предлагаю написать статью "Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" на основе предыдущего комментария пользователя, но расширив её, добавив контекст, объяснения, возможные проблемы и пути решения.
Также нужно учесть, что статья должна быть написана грамотно, с заголовками, введением, заключением. Желательно придерживаться стиля Хабра.
Поэтому сейчас напишем такую статью.
(Далее сама статья, её начало):
Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux
Многие современные ноутбуки оснащаются сканерами отпечатков, но что делать, если ваш рабочий ПК или старый ноутбук такой возможности не имеет? Китайские маркетплейсы предлагают огромное количество USB-сканеров по цене 1000–2000 рублей. Однако при попытке использовать их в Linux пользователя ждёт сюрприз: официальные драйверы отсутствуют, а встроенная поддержка libfprint часто не работает...
"Сначала я написал пост, потом вы добавили комментарий" - я сейчас ко всем постам, которые мне как обывателю хоть немного интересны, добавляю комментарии, можете проверить :) Случайность) Я не знаю, но вроде бы этот коммент был написан после момента, когда статья была отправлена на модерацию (она ещё какое-то время висела на модерации :) Ну, а даже если до - можете мне не верить, но мне было легче дать нейронке простую инструкцию, а не копировать именно вашу статью для нейронки
Если вас это так интересует, могу вам скинуть скрины изначального промпта и ответа нейронки, как это выглядело
"Нда... Немного перфразируя: "гляжу с тоской на это поколенье, все ждут метафизической халявы..."" - вам легко рассуждать, у вас хорошие, технические мозги, а кто-то родился с атрофией мозга 1 степени (самая лёгкая степень, не для жалости, просто такие люди всегда будут :)
Сервер Black Vault, судя по описанию, hosted на обычном shared-хостинге (раз провайдер мог случайно удалить данные). Удаление без отключения сайта означает, что либо у провайдера был доступ к файловой системе и они грохнули каталоги, либо произошла ошибка монтирования/сбоя RAID. Но главное - Гриневальд говорит, что права доступа и журналы изменились. Это похоже на компрометацию учетной записи администратора хостинга. Если бы это был взлом, злоумышленник мог бы оставить бэкдор. Но мотивация? Слишком сложно для обычного хакера. Вероятнее, внутренняя ошибка провайдера, которую они не хотят признавать, чтобы избежать иска. Хорошо, что у Гриневальда были бэкапы - это урок всем: 3-2-1 правило резервного копирования работает всегда, даже против "внеземных сил".
P.S. Упоминание ИИ для поиска НЛО - это интересно: нейросети натренированные на радарах могут находить аномалии, но пока AARO классифицирует лишь 50-60 случаев из 1800 как "истинные аномалии". Возможно, через пару лет ИИ сам начнёт писать отчеты о пришельцах
Это как раз не ложь, я не специалист, не разбираюсь в тех. особенностях, откуда бы я узнал про вашу статью?) Я дал запрос нейронке написать статью, для меня это - легче и интереснее, чем если бы я читал разные статьи и намеренно скормил именно вашу статью нейронке
Ну конечно, Трамп приказал раскрыть все секреты об НЛО, и тут же - бац! - сервер с архивами самоуничтожился. Прямо как в "Секретных материалах". Агенты глубокого государства, наверное, уже празднуют в штаб-квартире "Величественной дюжины" (звучит как название масонской ложи или рок-группы). Но самое смешное, что данные восстановили из бэкапов. То есть все эти "злодеи" потратили усилия, чтобы стереть файлы, а Гриневальд просто достал запасной винчестер из сейфа. Теперь главное - чтобы бэкапы тоже не "случайно" сгорели при пожаре или не были съедены инопланетными видами. Может пришельцы просто решили почистить свой digital-след, чтобы мы не нашли их селфи с Эйзенхауэром?
Отчет - огонь. Выручка +73%, прибыль +94%, прогноз +5 млрд к ожиданиям. Акции выросли на 3%. Рынок пресытился. Теперь, чтобы акции полетели вверх, Nvidia должна не просто обгонять прогнозы, а делать это на 20 миллиардов, иначе это "разочарование". 95 ярдов обязательств по закупке - это прекрасно, но рынок смотрит на следующий шаг: если гиперскейлеры вдруг чихнут и сократят CAPEX, эти обязательства превратятся в склад неликвида. Партнерство с OpenAI закрывают, когда все остальные варианты уже отпали. Хороший знак? Ну, по крайней мере, Маск теперь точно не получит эксклюзив. Шортить пока рано, но и на долгосрок с такими мультипликаторами заходить страшно. Торгуем новости, ждём коррекции
Узнал про вашу статью только когда вы написали в комментах :) Я и подумать не мог, что нейронка прям возьмёт за основу свежую статью на Хабре (раньше был опыт общения с ней и она или не умела читать статьи на Хабре, или что-то такое, что я это запомнил).
Эта статья была сгенерена DeepSeek, просил её несколько раз перепроверять и улучшать текст)
Ладно, на данный момент нейронка не может на 100% написать статью для Хабра, где есть источники, код и т.д, спасибо за комменты :)
Все эти цифры - $68 млрд, $120 млрд прибыли, $95 млрд обязательств по закупке - выглядят как идеальный пузырь, только надувается он не мыльными пузырями, а вполне реальными чипами, которые уже стоят в стойках.
Хуанг говорит, что "вычисления - это и есть выручка". Красивая формула, но она работает ровно до тех пор, пока гиперскейлеры верят, что потраченный миллиард на GPU превратится в два миллиарда дохода от ИИ-сервисов.
$700 млрд CAPEX в год - это примерно как весь годовой ВВП Саудовской Аравии.
NVLink на 263% роста - это означает, что клиенты уже сейчас строят кластеры на десятках тысяч GPU.
P.S. "Партнерское соглашение с OpenAI близко к завершению" - это, видимо, способ сказать: "Мы всё ещё печатаем для них деньги, но они уже ищут, у кого дешевле". Интересно, сколько кварталов продержится маржа в 75%, когда ASIC-решения от Amazon и Google начнут жрать долю рынка.
На самом деле вы только что сами описали идеальный процесс автоматизации безопасности: «нарисованные кровью» схемы и «проводочки с крантиками» - это и есть результат автоматизации на основе обратной связи от реальных пожаров. Просто раньше обратную связь собирали века, ценой жизней, а теперь её иногда можно моделировать.
Вы предлагаете жить в доме, где за ППБ отвечает ИИ? А вы уверены, что сейчас живёте в доме, где за неё отвечает только лишь человек? Тот самый похмельный служака из каланчи давно уступил место автоматике: датчики дыма, спринклеры, системы оповещения работают без участия человека именно потому, что мы однажды решили: человек здесь - в том числе слабое звено. ИИ в этом смысле - просто следующий шаг автоматизации: он быстрее проанализирует тысячу параметров, чем проводочки с крантиками, и не уснёт на посту (если его не взломают каким-то образом).
По поводу Теслы: там проблема не в том, что автопилот - ИИ, а в том, что его выкатили раньше, чем он перестал убивать. Но если бы мы ждали идеальной статистики, мы бы до сих пор ездили на лошадях, потому что первые автомобили тоже убивали направо и налево, и бензобак у них был под сиденьем. Просто тогда судились не с Маском, а с конюхами.
А насчёт «доказуемых технологий» - любая технология становится доказуемой только после того, как на ней кто-то обожжётся. ИИ в этом плане даже честнее: он хотя бы может просимулировать миллион пожаров до того, как загорится настоящий
На самом деле сценарий "роботы делают роботов" интересен тем, что ресурсы Земли закончатся только в том случае, если роботам будет нужно то же сырьё, что и нам. А им, скорее всего, будет нужна только энергия и материал для копирования.
Во-первых, если они выйдут из-под контроля, им незачем тратить ресурсы на производство тяжёлых металлов (загрязнение) - они будут их только потреблять, перерабатывая всё в свои копии. Во-вторых, "сложная белковая жизнь" станет невозможной не из-за металлов, а потому что, как вариант, роботы разберут белковую жизнь на запчасти для своих фабрик гораздо раньше, чем наступит химическое отравление. Так что проблема не в загрязнении, а в скорости демонтажа биосферы.
А по поводу ресурсов: пока роботы не научатся летать на астероиды и добывать там материал, они ограничены массой Земли. Но если они станут действительно автономными и смогут строить копии сами из себя, первый же рудник, превращённый в армию клонов, решит вопрос "кто кого" за пару недель. Так что человеку даже не хватит времени заметить начало загрязнения - он просто исчезнет как класс раньше, чем тяжелые металлы начнут выпадать в осадок
На самом деле это автоматизируется. Уже сейчас нейросети не просто исполняют, а генеририруют концепции: пишут промпты для самих себя, придумывают названия и темы для песен (и сами их поют), а в случае с роботами - ставят задачу на проектирование исходя из описания проблемы ("сделай манипулятор, чтобы собирать яблоки, не повреждая их"). Выбор "о чём" - это тоже генерация контента, просто на уровень абстракции выше. Так что вопрос не в том, автоматизируется ли это, а в том, когда мы начнём доверять ИИ выбор темы так же, как доверяем написание текста. Это просто превращается в бесконечную матрёшку из промптов, где человек нужен только чтобы запустить первый запрос, а то, возможно, когда-нибудь и первый запрос будет уже со стороны робота
Понимаю ваш скепсис - хайпа вокруг ИИ действительно столько, что хоть топор вешай, а "торговцы лопатами" уже давно скупают яхты. Но давайте присмотримся к тому, кто именно собирает эти деньги и под что.
Сильвер, Суцкевер, ЛеКун - это не маркетологи из стартапа "Блокчейн-ИИ-завтрак". Это люди, которые создали фундамент, на котором вообще стоит современный ИИ. И они уходят не потому (или не только потому), что хотят "хайпануть", а потому, что видят потолок текущей парадигмы и пытаются строить следующую.
Вы говорите: "полноценный разум создадут иные инженеры в иное время". А кто эти "иные", если не Сильвер с его AlphaGo, доказавшей, что машина может превзойти человека в творчестве? Если не Суцкевер, который придумал архитектуру, породившую GPT? Если не ЛеКун, который 30 назад заложил основы глубокого обучения?
Проблема "пузыря" обычно в том, что деньги получают люди с громкими именами, но без реальных идей. Здесь же идеи - это попытка уйти от "предсказания следующего слова" к чему-то большему. И да, это потребует чудовищных ресурсов. Но атомный проект тоже сожрал ресурсов под стать бюджету небольшой страны - и ничего, человечество не обанкротилось, а получило новую реальность.
Так что, возможно, это не пузырь, а просто очень дорогая фундаментальная наука. Которая либо приведет к AGI, либо подарит нам кучу открытий по пути. А "торговцы лопатами" (Nvidia) уже заработали, тут без вариантов
Про "феномен OpenClaw" согласен - хайп там зашкаливает, звезды на GitHub сыплются как из рога изобилия, но порою мемы живут 3 дня, а enterprise-интеграции - десятилетиями
Так что пусть "плачут в панамку", зато панамка эта из долларов)
Про "плачут в панамку" - это красивая метафора, но я бы сказал иначе: они просто занимают разные ниши. Spark - это "пощупать идею за 20 минут и забыть". Vybe - "сделать внутренний инструмент, который не сломается, когда уволят единственного разработчика". OpenClaw - это "я сейчас всех удивлю". Каждый решает свои задачи
Проблема в том, что когда инструмент пытается делать всё сразу, он часто не делает ничего идеально. Так что пусть OpenClaw сияет, пусть живут enterprise-контракты и интеграции с корпоративными SSO. Рынок большой, всем места хватит