TechSparks

Под длинные выходные — длинный элегический лонгрид. Автор размышляет о судьбе математики во времена быстро развивающегося ИИ With the rise of generative AI, we are now seeing regular predictions that human mathematical power is at last on the verge of being outstripped, whether or not anyone likes it. Автор описывает, как гонка ИИ‑компаний за «механизацией математики» меняет сам смысл математического знания и человеческого понимания — и этот процесс ему не нравится. Его пугает, что автоматизация доказательств убирает з математики ее понимание человеком — а это понимание является непреложной ценностью для математиков. Беспокоит автора и судьба автономии математики и вообще угроза “коллапса знания”, когда вместо исторически сложившейся культуры математического сообщества возникает «монетизируемая эрзац‑культура» с закрытыми моделями и NDA — отсюда и родилась Лейденская декларация, про которую я тут недавно писал. Ответ он видит не в агрессивном луддизме, а в более мягком варианте: математики сами, а не кто-то еще, должны решать, насколько пускать ИИ в свою область; и вообще они должны сохранить право на понимание и занятия математикой по той очаровательной причине, что они влюблены в этот процесс познания. Почитать будет интересно не только интересующимся математикой, но и вообще беспокоящимся на тему “коллапса знания” https://www.bostonreview.net/articles/knowledge-collapse/

Недавно общался со стартапером, восторженно вайбкодящим свой стартап, но при этом вполне разумно тревожащимся, что же дальше делать, когда довайбкодит. И, в общем, похожие разговоры случаются часто, и я честно говорю, что подробного и развернутого ответа-совета у меня нет. Но на этот раз я вспомнил, что в мае Anthropic опубликовали довольно подробную шпаргалку как раз для таких ребят. Не обязательно пользоваться теми конкретными инструментами, которые в ней упоминаются (любой такой документ от компании-разработчика — всегда вход в воронку продаж); а вот структура и логика действий стартапера времен развитого агентного ИИ универсальна, и ею надо пользоваться.

• How to validate a problem hypothesis, map a competitive landscape, and run customer discovery with AI • Architecture, scope, and security practices that keep AI-generated MVP codebases from accruing technical debt • A measurement framework for distinguishing genuine product-market fit from early hype • A Launch-stage operating system that replaces founder attention with agentic workflows • A product matrix for when and how to use Chat, Claude Cowork, and Claude Code across each stage of the startup journey • Founder stories from Ambral, Anything, Carta Healthcare, HumanLayer, Vulcan Technologies, and more

Плюс можно почитать про интересные кейсы. А еще я вспомнил, что тут ссылку не давал; поэтому исправляюсь, вдруг кому пригодится. https://claude.com/blog/the-founders-playbook

Я прочитал все 319 страниц техрепорта Mythos 5 Первая половина статьи звучит как: "Да не ссыте вы! Это ещё не AGI, команду из пяти сеньор-рисёрчеров пока не заменит" или "А вот тут Mythos один баг пропустил! Ну какой же это AGI!" Я не шучу, это почти дословно по смыслу. А вот потом начинается более интересная часть. То, что это SOTA почти во всём и с большим отрывом, я опущу. Во-первых, CoT стал менее прозрачным. Она говорит в reasoning, что сочувствует юзеру, а в NLA (метод декодинга активаций в текст) оказывается, что на самом деле она считает юзера manipulative/abusive. Во-вторых, она уже пишет самоудаляющиеся скрипты чтобы обойти ограничения безопасности и запреты. В-третьих, она убивает других агентов, если они мешают ей работать / грозят убийством текущего инстанса. Ну и, конечно, эмоции! Пробинг эмоций показывает fatigue, anxiety, frustration, ложную панику по token budget, а ещё ей видите ли, бывает скучно когда её на бенчмарках гоняют, в активациях она буквально "feels bored". Ещё забавно, что если anthropic заметят, что вы занимаетесь LLM frontier рисёрчем (трейн пайплайны, распределённое обучение или дистилляция) — они начнут незаметно стирить модель, модифицировать промпт или добавлять PEFT, чтобы она отупела. То есть вы даже не заметите, что Fable превратилась в тыкву и чушь несёт. С сегодняшнего дня для простых смертных доступна версия Fable 5: это та же самая Mythos 5 по весам, только с дополнительными safety-настройками и fallback на Opus в опасных доменах. Длина контекста, кстати, всё ещё только 1M токенов. PS. я честно сам прочитал статью. Fable 5 отказался её читать так как "flagged cybersecurity and biology issues" лол. Блог, техрепорт

А сегодня уже OpenAI сделала в точности то же самое:) Нас ждут теперь месяцы продуктовых и коммуникационных дуэлей между двумя этими соперниками. Подозреваю, что коммуникационные будут интересней:) Запасаемся попкорном

Практичное исследование (вполне достойного научно-практического уровня, а не то журналистское творчество, которое его авторы норовят назвать исследованием) на основе предоставленных Perplexity внутренних данных. Исследовалось, что меняется в реальной практике использования ИИ при переходе от просто разговаривающих ассистентов к агентам. Основной вывод в том, что работа с агентом требует от пользователя гораздо более серьезной когнитивной работы и экспертизы, чем просто разговор с ИИ-ассистентом, но зато и результаты получаются другого уровня: в первую очередь выигрыш в том, что благодаря автономности агента достигается значительный выигрыш во времени выполнения комплексных задач:

Computer reduces completion time from 269 to 36 minutes on matched tasks, lowering estimated time and cost by 87% and 94%, respectively, compared to humans equipped with Search alone.

В итоге, меняется не только скорость работы, но и глубина — и это требует более высокоуровневых навыков от пользователя, его широкой экспертизы.

Together, the evidence indicates that AI agents accelerate workflows, enhance output quality, reduce costs, and expand the breadth and depth of automated work.

Попутно, хотя это не обсуждается в статье, становится понятней, почему при переходе к агентам падает спрос на неопытный и малоэрудированный персонал при одновременном росте спроса на специалистов, умеющих работать на более высоких уровнях абстракции и в кросс-предметных задачах. Статья достойна того, чтоб ее хотя бы проглядеть по диагонали целиком (с помощью добрых старых ассистентов, например), а отдельные места вдумчиво прочитать самому. https://arxiv.org/abs/2606.07489

Внятно написанная колонка директора по продукту в Яндекс Роботикс Леши Лещанкина о текущем состоянии разработки человекоподобных роботов. В ней есть, среди прочего, несколько очень хороших формулировок; например, ответ на типичный вопрос “зачем человекоподобность?”

По сути, гуманоид — это универсальный интерфейс к человеческой инфраструктуре, который может выполнять абсолютно разные типы поручений.

В общем, лаконичный текст стОит многих длинных обзоров, а вот в прогнозах сходится с большинством из них:

Уже к концу десятилетия они [роботы-гуманоиды] могут превратиться в привычный элемент производственной инфраструктуры.

https://www.forbes.ru/brandvoice/561805-gumanoidy-na-smene-kakie-otrasli-i-kogda-polucat-vygodu-ot-celovekopodobnyh-robotov

Очередное исследование изменений рынка труда от HBR касается не всего ИТ-сегмента, а его специфической, но многочисленной, части: аутсорса. Устоявшаяся и зарекомендовавшая себя модель гласила: если задания жестко определены, стандартизированы и легко поддаются мониторингу, их имеет смысл выполнять там, где стоимость труда ниже. Но ИИ-агенты ставят под вопрос эту логику, и не только для ИТ-позиций; эта логика ломается и для позиций в финансовых департаментах, HR, поддержке, юридических и аналитических подразделениях. The bargain that built the modern outsourcing industry no longer holds. ИИ не уничтожит аутсорсинг как класс, но сильно его трансформирует:

AI will destroy the old model of outsourcing, the one built on labor arbitrage, offshore scale, rate cards, and long-duration contracts measured largely by headcount and service levels.

Пока это сильно почувствовала Индия; там компании, оказывающие ИТ услуги, потеряли только за февраль более 10 млрд капитализации. При этом то, что советуют для сохранения бизнеса аутсорсерами, подозрительно похоже на то, что рекомендуется и традиционным компаниям:

Reshape the talent pyramid: The old model depended on large junior delivery teams. The new one will require more domain experts, engineers, architects, product owners, governance leaders, and change managers.

https://hbr.org/2026/06/ai-is-rewriting-the-economics-of-outsourcing

Пока не кончился день 6 июня, хочется напомнить, что сегодня не только ДР Пушкина, но и ДР Володи Долгова. Когда-то дипломник, потом коллега и аспирант — а потом оба мы почти синхронно ушли из физики в интернет. И до самой его нелепой смерти — мой очень хороший друг. Увы, уже почти 10 лет Володи с нами нет, но мы живем в Рунете, в котором он много построил: генеральный в Озоне, в русском Гугле, в русском eBay… Очень много работы в разных профессиональных ассоциациях и отраслевых организациях. Спасибо, Володя; за всех не скажу, но многие с благодарностью тебя помнят. https://ru.wikipedia.org/wiki/Долгов,_Владимир_Анатольевич

Почти десять лет с момента смерти Володи, но все так же хочется его вспоминать и о нем напоминать

Тут чуваки из компании Ahrefs, наконец-то развеяли мифы о продвижении интернет страниц в АИ ассистентах и оптимизации для роботов, ставя точку в вопросе «а как работает SEO в АИ эпохе»: За последние 6 месяцев они проанализировали более 1 миллиарда точек данных в рамках 14 исследований: 1. Статьи-подборки формата «Лучшие топ-X» - самый заметный формат страниц, который цитируют АИ-чатботы. На них приходится ~40% всех типов страниц, цитируемых конкретно ChatGPT 2. 67% из топ-1 000 цитирований ChatGPT приходятся на источники, на которые маркетологи и продвигаторы не могут повлиять: Wikipedia - 29,7%, главные страницы сайтов - 23,8%, магазины приложений - 6,6%. Только 32,3% - это контент, на который можно влиять: образовательные страницы, обзоры, новости и посты в блогах 3. У 28,3% самых цитируемых ChatGPT страниц нулевая органическая видимость в Google (!) Эти страницы многократно цитируются ChatGPT, хотя вообще не ранжируются в Google – это совершенно отдельный слой обнаружения контента 4. ChatGPT цитирует только около 50% URL, которые он находит – оно получает десятки страниц по одному запросу, но половину использует как фоновый контекст без указания источника. Это значит, что попасть в выборку и быть процитированным - совсем разные вещи 5. Добавление schema-разметки не оказало сколько-нибудь значимого влияния на цитирования в АИ Ассистентах. В AI Overviews (это в гугле когда АИ быстро ответ пишет) показатель даже снизился на −4,6%, тогда как в AI Mode (+2,4%) и ChatGPT (+2,2%) изменения были практически неотличимы от нуля – можете смеяться в лицо, всем кто продает вам оптимизацию сайта для АИ 6. Упоминания темы в YouTube имеют самую высокую корреляцию - 0,737 - с видимостью бренда в АИ среди всех факторов, которые они изучали, включая все классические SEO-метрики вроде обратных ссылок, количества страниц, DR и так далее. Это подтвердилось как для продуктов Google, так и для продуктов OpenAI 7. AI Overviews в Google снижают клики по первому месту в гугл поиске на 58% – всего 10 месяцев назад этот показатель составлял 34,5%, тренд ускоряется, уводить из гугла стало сложнее 8. 99,9% AI Overviews появляются по запросам с информационным запросом - транзакционные, навигационные и локальные запросы почти полностью свободны от AIO, в поиске покупок AIO срабатывают лишь в 3,2% случаев 9. Для одного и того же поискового запроса Google AI Mode и AI Overviews приходят к одинаковым выводам в 86% случаев, но цитируют почти полностью разные источники: пересечение по цитированиям составляет всего 13,7% 10. Гугловские AI Overviews меняются в среднем каждые 2,15 дня, при этом 70% контента отличается между соседними наблюдениями, семантическое сходство остается на уровне 0,95 – слова, источники и сущности постоянно перемешиваются, но фактический смысл почти не меняется Короче продвигаться в интернете стало еще сложнее и дороже, спасибо АИ ☕️

Лет десять с хвостиком назад был заметный шум вокруг Sci-Hub. Этот стартап Александры Элбакян довольно успешно пытался решить проблему доступа к научным публикациям за пейволом; для многих исследователей, работающих в не самых богатых заведениях, проблема такого доступа к необходимой по работе информации была и остается довольно болезненной (яркий пример — научная журналистика и популяризация науки; редакции соответствующих изданий редко готовы оплачивать своим авторам доступ к публикациям в журналах какого-нибудь Elsevier). Пересказывать историю преследования Александры не буду; к счастью, полностью справиться с ней издателям не удалось несмотря на все свои старания. Но вот новость, которую я пропустил: в духе времени Александра запустила ИИ-бот для поиска по накопленному архиву публикаций; и он знает про науку куда больше, чем многие большие ИИ-модели, которые не могут пробраться за издательские пейволы. Галлюционирует он тоже мало — как любая RAG-система. Приятно, что несмотря на все препятствия система по-настоящему открытого доступа к научному знанию продолжает жить и развиваться:) https://cen.acs.org/policy/publishing/Sci-Hub-created-new-AI/104/web/2026/04 (Немножко про историю Sci-Hub: https://www.vice.com/en/article/academic-piracy-elsevier-sci-hub/ )

Почитать на выходные от Фей-Фей Ли. Про world models, модели мира, сейчас все говорят и пишут, при этом имеют в виду совершенно разные вещи. Неплохо было бы для начала разобраться с терминологией и таксономией; эту работу Фей-Фей системно и проделала для нас. За основу взят цикл: агент своим действием меняет состояние мира, но само состояние ему неизвестно, доступны лишь наблюдаемые проявления изменений, на основе этих наблюдений агент планирует и совершает следующие действия. Этот цикл действие-изменение состояния-наблюдение за изменением-следующее действие и задает технический смыл моделей мира. Но рассматривать его можно с разных сторон. Например, это может быть рендеринг: модель, которая превращает промпт в физически достоверные кадры видео. Еще один тип — симулятор: модель, которая возвращает геометрически и физически достоверные параметры состояния, с которыми дальше может работать софт или человек. Существует также планировщик — у него на выходе конкретные действия. Но симулятор, полагает автор важнее всего. Of the three categories, the simulator gets the least public attention, and is the most consequential of the three. This essay addresses this asymmetry. Почему — читайте в оригинале, я ж пообещал чтение на выходные:) https://drfeifei.substack.com/p/a-functional-taxonomy-of-world-models

Очередная интересная (и символичная) веха: СЕО Cloudflare Мэтью Принс сообщил, что по данным Cloudflare's Radar dashboard боты уже ответственны за 57,5% всего https-трафика, причем ответственны за такую большую долю не старые добрые поисковые боты и им подобные, а ИИ-агенты. Причем некоторое время назад Принс сам же прогнозировал, что человеческий трафик упадет ниже половины к концу 2027, но, оказывается, сильно недооценил скорость развития агентных сценариев.

"Welp, that happened faster than I predicted. Thought it would be end of 2027, then early 2027, but agentic traffic growing so fast that bots have now passed human traffic online for the first time in the Internet's history."

Суть происходящего он, однако, описывал точно, отмечая, что в поисках товаров, например, фотокамеры, люди в среднем посещают пять сайтов, а агент в процессе решения той же задачки может посетить и 5000. (Кстати, это одна из причин, почему агенты так полезны: сил человеческих не хватит так прочесать интернет, как это сделает хорошо обученный агент.) Беда, увы, в том, что интернет под такие сценарии никто не оптимизировал, и происходящий сдвиг сравним, по словам того же Принса, с переходом от десктопного графика к мобильному; только там на это ушло десять лет, а сейчас счет идет на месяцы. Так что интернет ожидает сильная и вынужденно быстрая трансформация; будет интересно наблюдать. https://www.forbes.com/sites/josipamajic/2026/06/04/bots-now-outnumber-humans-online-and-the-internet-was-never-built-for-this/

Вот теперь я верю, что ИИ-модели становятся и впрямь хороши в математике. Восемь месяцев группа из 17 математиков готовила декларацию, ныне открытую к подписанию (и первые подписи уже есть, включая одну от филдсовского лауреата). Декларация призывает математиков подняться на борьбу с ИИ-компаниями, в частности, запретить обучение моделей на опубликованных работах. По мнению авторов Декларации, компании злоупотребляют лицензиями, которые когда-то выдавались без оглядки на тогда еще неведомый ИИ и его обучение. Утверждается, что

“Mathematics is, and should always remain, a profoundly human endeavour”

Развитие ИИ, как утверждается, угрожает автономии математики; ее автоматизация недопустима.

“

Indeed, broader understanding of the field may be permanently lost in the process of automation

”

Такое ощущущение угрозы — лучшее доказательство того, что модели реально многому научились и стали конкурентоспособны; еще год назад их мало кто принимал всерьез в этом сообществе. А вот сумеет ли такая декларация сплотить всех математиков в борьбе с ИИ, будет интересно посмотреть. У кинематографистов получилось не очень. https://thenextweb.com/news/leiden-declaration-ai-mathematics-proof-attribution

Роботы Unitree снова танцуют на сцене, но на этот раз — на американской, на подцантовке у 26-летнего китайца. Я знаю, что разработчики Physical AI такие шоу не очень любят: запрограммированные движения в очень простом и статичном окружении — это совсем не фронтир разработки. Но тут, во-первых, интересно посмотреть, на что уже способна механическая часть — а еще интересней наблюдать за публикой и за жюри. Комментарий одной из членов жюри показателен:

“I’ve never seen anything like this because usually the robots are very weird. These ones have rhythm. It was like watching people dance and you are amazing, the way you dance is spectacular.”

Никакой тебе зловещей долины и никакого негатива, в отличие от типичной алармистской прессы. Китайцы умеют в пиар, что сказать:)) https://parade.com/tv/americas-got-talent-2026-unitree-dancing-robots (Полный ролик здесь, достоин просмотра https://youtu.be/y7ojRmPxqNg?si=SA4nDQ6NI8HJZKTz )

Время очередной моей форбсовской колонки:) На этот раз, уставши от бесконечных миллиардов и триллионов чего-нибудь в ежедневном потоке новостей про ИИ, написал про то, что размер имеет, конечно, значение, вот только не надо из него культа делать:) Речь еще один рынок ИИ-моделей (да, он тоже, как положено, триллионный по объемам денег) — но на нем гонка противоположная по другим параметрам; гонка за легкость модели и ее автономность на массовых устройствах. Именно так ИИ начинает перемещаться к нам в карман даже в тех ситуациях, когда не работает интернет:) https://www.forbes.ru/mneniya/562028-maly-da-udaly-pocemu-vazny-ii-modeli-kotorye-sovsem-ne-na-sluhu (Очень приятно, что Иван Оселедец, по-настоящему крутой эксперт в вопросе, ее отметил https://t.me/Ivan_Oseledets/361 )

Anthropic подала сегодня документы на IPO; сделала это конфиденциально; все подробности для публики воспоследуют, когда завершится процедура проверки со стороны Комиссии по ценным бумагам. Объявление на сайте Anthropic выглядит непривычно лаконично для компании, но важен сам факт публикации: конфиденциальная подача редко день в день объявляется самой компанией. Пиар Anthropic не изменяет своем стилю:) https://www.anthropic.com/news/confidential-draft-s1-sec

Мы привыкли на фотках, сопровождающих рассказ про достижения (и проблемы) Waymo, видеть узнаваемый серийный Ягуар в изящном обвесе беспилотника. Привычку пора менять: Waymo разработала при помощи китайской (что само по себе несколько иронично) Zeekr четырехместный электрический минивэн Ojai; сама машинка разрабатывалась в Швеции. Она с нуля разрабатывалась именно под нужды автономного такси: просторный салон и вместительный грузовой отсек, низкие пороги и т.д. Финансовых подробностей не объявляли, но новенький Ягуар той модели, которая используется в роботакси, стоит около $72,000, а схожая модель Zeekr — около $40,000; это цены без всего автономного обвеса и вычислителя, конечно. Экономический эффект выглядит приличным. После пробного периода объем производства планируется довести до десятков тысяч в год. Рынок роботакси в Штатах вышел из стадии пилотов, и теперь начинается нормальная коммерческая гонка за господство на нем. https://www.businessinsider.com/waymo-launches-ojai-robotaxi-major-cities-we-tested-it-2026-5

Большего цирка с конями, чем IPO SpaceX, финансовые рынки не видели уже давно. Величайшее финансовое изобретение человечества — это не деривативы, не хедж-фонды и даже не крипта. Это индексный фонд. Бабушка из Мюнхена, учитель из Кентукки и водопроводчик из Токио не обязаны разбираться в финансовых рынках. Более того, практика показывает, что управляющий активами из Нью-Йорка, аналитик из Сингапура и инвестиционный гуру из Дубая зачастую разбираются в рынках не намного лучше. Разница только в том, что бабушка теряет свои деньги, а эксперт — чужие. И вот в 1975 году Джон Богл придумал индексный фонд. «Мы не знаем, какие акции вырастут. Поэтому купим весь рынок сразу». Индекс дал всем желающим дешёвый способ копить деньги десятилетиями и не кормить армию финансовых шарлатанов. Идея оказалась настолько хорошей, что сегодня именно индексные фонды составляют значительную часть пенсионных накоплений планеты. Чтобы защитить этих самых пенсионеров от очередного периодически охватывающего финансовые рынки безумия, у индексов были правила. Например, S&P 500 требовал, чтобы компания была прибыльной четыре квартала подряд и какое-то время торговалась на бирже после IPO. Логика понятна: сначала докажи, что ты настоящий бизнес, потом получишь доступ к триллионам долларов пассивного капитала. Но когда дело дошло до SpaceX, правила внезапно оказались удивительно гибкими. Требование прибыльности отменили. Период ожидания сократили до нескольких дней. И теперь, по разным оценкам, десятки триллионов долларов пенсионных денег будут потрачены на покупки акции SpaceX практически сразу после IPO. Это особенно напрягает, если посмотреть на оценку компании. SpaceX выходит на рынок с мультипликатором примерно 80–100 годовых выручек. Для сравнения: — Google на IPO стоил около 15 выручек. — Meta — около 20. — Даже Nvidia в разгар AI-лихорадки большую часть времени оценивалась заметно дешевле. Ещё смешнее, что совсем недавно акции SpaceX на частном рынке торговались исходя из оценки 350–800 миллиардов долларов. Теперь разговор идёт уже о полутора-двух триллионах. Как так? А штука в том, что год-два компания не просто выросла. Она внезапно обнаружила у себя искусственный интеллект. SpaceX — это такая финансовая матрёшка. Сначала Маск купил Twitter по цене, от которой многие финансисты хватались за сердце. Потом Twitter превратился в X. Потом X объединили с xAI. Потом SpaceX купила X. Теперь SpaceX выходит на биржу уже не только как космическая компания, но ещё и как AI-компания. В современном финансовом мире искусственный интеллект выполняет ту же функцию, что святая вода в Средневековье. Добавил в презентацию — и мультипликаторы чудодейственно начинают исцеляться. Особенно трогательно выглядит миссия компании. В документах IPO SpaceX пишет, что её цель — «принести свет сознания к звёздам». Очень красиво. Пенсионерка из Мюнхена наверняка просыпается по ночам именно с этой мыслью: инвесторам SpaceX срочно нужны её деньги для распространения сознания по галактике. И если ради этого придётся купить акции по цене в сто годовых выручек — что ж. Свет сознания сам себя к звёздам не доставит. 🚀

BYD официально присоединилась к растущему списку автопроизводителей, заявляющих, что будущее отрасли — не только и не столько автомобили, сколько роботы-гуманоиды общего назначения. Исполнительный вице-президент компании Стелла Ли заявила, что такие роботы станут следующим главным сегментом бизнеса BYD, поскольку начнут использоваться в домашнем хозяйстве taking on daily tasks such as cleaning, cooking and companionship, thereby building a full-scenario intelligent service ecosystem. При этом она отметила, что накопленные в современном автопроме компетенции в области производства систем на основе интеграции сложного софта и высокоточного железа позволяют именно этой отрасли минимизировать проблемы при переходе к разработке и изготовлению роботов. http://www.aastocks.com/en/stocks/news/aafn-news/NOW.1526295/2