¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
РАЗНЫЕ ТЕЛЕГИ
Ir al canal en Telegram
Пишу про роботов, про технологии, про реально любопытные факты, про проекты нашей студии, про нейронные сети и иногда про свою политическую позицию. Признан Минюстом иноагентом. Всем добра! 💛💙
Mostrar más5 135
Suscriptores
Sin datos24 horas
-567 días
-46330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+64
en 0 canales
mayo '26
+42
en 1 canales
Get PRO
abril '26
+52
en 2 canales
Get PRO
marzo '26
+50
en 2 canales
Get PRO
febrero '26
+60
en 2 canales
Get PRO
enero '26
+103
en 3 canales
Get PRO
diciembre '25
+108
en 5 canales
Get PRO
noviembre '25
+81
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+54
en 5 canales
Get PRO
septiembre '25
+69
en 2 canales
Get PRO
agosto '25
+97
en 2 canales
Get PRO
julio '25
+145
en 2 canales
Get PRO
junio '25
+73
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+151
en 11 canales
Get PRO
abril '25
+65
en 3 canales
Get PRO
marzo '25
+119
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+133
en 6 canales
Get PRO
enero '25
+157
en 1 canales
Get PRO
diciembre '24
+120
en 6 canales
Get PRO
noviembre '24
+410
en 7 canales
Get PRO
octubre '24
+119
en 9 canales
Get PRO
septiembre '24
+2 932
en 20 canales
Get PRO
agosto '24
+1 715
en 8 canales
Get PRO
julio '24
+94
en 10 canales
Get PRO
junio '24
+87
en 4 canales
Get PRO
mayo '24
+58
en 3 canales
Get PRO
abril '24
+51
en 3 canales
Get PRO
marzo '24
+106
en 1 canales
Get PRO
febrero '24
+453
en 3 canales
Get PRO
enero '24
+128
en 6 canales
Get PRO
diciembre '23
+296
en 4 canales
Get PRO
noviembre '23
+71
en 3 canales
Get PRO
octubre '23
+445
en 7 canales
Get PRO
septiembre '23
+81
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+276
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+87
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+270
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+120
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+118
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+107
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+71
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+48
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+71
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+68
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+140
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+188
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+395
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+34
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+27
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+33
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+96
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+134
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+11
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+23
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+20
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+34
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+26
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+10
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+35
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+20
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+56
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+18
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+90
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+96
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+21
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+15
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+1 171
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 19 junio | 0 | |||
| 18 junio | +1 | |||
| 17 junio | +1 | |||
| 16 junio | +1 | |||
| 15 junio | +8 | |||
| 14 junio | +1 | |||
| 13 junio | +15 | |||
| 12 junio | +6 | |||
| 11 junio | +1 | |||
| 10 junio | +1 | |||
| 09 junio | +3 | |||
| 08 junio | +4 | |||
| 07 junio | +2 | |||
| 06 junio | +2 | |||
| 05 junio | 0 | |||
| 04 junio | +3 | |||
| 03 junio | +8 | |||
| 02 junio | +5 | |||
| 01 junio | +2 |
Publicaciones del Canal
| 2 | Ноам Шазир — это один из восьми авторов статьи «Attention Is All You Need» (2017), той самой, которая посвящена архитектуре трансформеров (то есть по сути — статья-изобретение). GPT, Gemini, Claude, Llama — всё растёт из этой работы. Этот человек буквально создал фундамент всего современного ИИ.
Хронология была такая:
🦸♂️ 2000 — он приходит в Google и 20+ лет строит инфраструктуру и ИИ-исследования
🦸♂️ 2017 — соавтор «Attention Is All You Need»
🦸♂️ 2020 — вместе с Daniel De Freitas создаёт Meena, диалогового бота, а Google считает его слишком рискованным для релиза
🦸♂️ 2021 — Шазир уходит из Google и основывает Character.AI. Платформа вырастает до десятков миллионов пользователей и оценки $1 млрд
🦸♂️ Август 2024 — Google покупает его обратно: $2.7 млрд лицензионная сделка с Character.AI; самый дорогой «acqui-hire» в истории; личный пакет Шазира — по оценкам, $750M–$1B — он становится VP Engineering и со-лидом Gemini
🦸♂️ 2024–2026 — Gemini заметно прогрессирует, 650 млн MAU к октябрю 2025, Шазира открыто признают ключевой фигурой разворота
🦸♂️ 18 июня 2026 — объявляет в своем аккаунте X, что уходит в OpenAI
Google заплатил $2.7 млрд конкретно чтобы этого не произошло. И это всё равно произошло — через неполных 2 года. Теперь OpenAI получает соавтора трансформера прямо перед своим IPO (оценка до $1 трлн)... Я так вижу, что ИИ-лаборатории перестали относиться к ИИ-инженерам, как к сотрудникам, потому что они превратились в стратегические активы, которых покупают, лицензируют и перекупают (аля как футболистов). | 863 |
| 3 |  Доброе утро, котоны! 🥳
SpaceX покупает Cursor за $60 млрд. Twitter нервно курит в сторонке? 😑
SpaceX, только что проведшая IPO на $75 млрд и набравшая капитализацию $2.7 трлн, объявила о покупке ИИ-кодинг-ассистента Cursor (компания Anysphere) за $60 млрд акциями. Сделка закроется в Q3 2026.
Если вы не в курсе, что такое Cursor, то:
😆 Стартап из Сан-Франциско, основан в 2022 четырьмя выпускниками MIT. Cursor — инструмент, который породил тренд «vibe coding» (когда ИИ пишет код за тебя, а ты «вайбишь»). ARR вырос как бешеный: $100M в январе 2025 → $500M к лету → $1B в ноябре → $2B к февралю 2026 → сейчас оценивается в $4B ARR. Больше половины Fortune 500 — клиенты.
Вероятно, что это вот зачем SpaceX:
😕 Grok (xAI, дочка SpaceX/Маска) пока проигрывает гонку ИИ-моделей — рынок лидируют Anthropic, OpenAI, Google и Meta. Cursor даёт SpaceX готовый продукт с огромной базой разработчиков и возможность тренировать модели на ИИ-дата-центре xAI в Мемфисе.
Но! Маск купил Twitter за $44 млрд в 2022 году. Соцсеть с сотнями миллионов пользователей, десятилетиями истории, гигантской рекламной платформой и культурным влиянием на весь мир. Cursor — инструмент для программистов, которому 4 года, — стоит в 1.36 раза ДОРОЖЕ.
Для сравнения:
🥺 Twitter (2022) — $44 млрд. ~$5B выручки, 350M+ пользователей, 17 лет истории
🥺 Cursor (2026) — $60 млрд. ~$4B ARR, 4 года существования, нишевый продукт для разработчиков
Либо Twitter был чудовищно недооценён, либо ИИ-кодинг — самый перегретый рынок в истории, либо и то и другое одновременно. В любом случае, мы живём в мире, где IDE с автокомплитом стоит дороже глобальной медиаплатформы. Будущее наступило, и оно… странное 👨💻 | 1 019 |
| 4 |  Тут, это, выяснилось, что половина медицинских ответов чат-ботов — проблемные 🤪
Исследование BMJ Open недавно проверило 5 популярных чат-ботов — ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Meta AI и Grok — на 50 медицинских вопросах из областей, подверженных дезинформации: рак, вакцины, стволовые клетки, питание и спорт.
Результаты:
🦸♂️ 49.6% ответов оказались проблемными — 30% «умеренно», 19.6% «серьёзно»
🦸♂️ Разницы между ботами почти нет (p=0.566), но Grok выдал больше всех опасных ответов
🦸♂️ Лучше всего боты справились с вакцинами и онкологией, хуже всего — с питанием и спортивными добавками
🦸♂️ Из 250 вопросов — всего 2 отказа отвечать (оба от Meta AI), остальные отвечали уверенно, даже когда несли чушь
🦸♂️ Ссылки: медиана полноты — 40%. Все боты «галлюцинировали» цитаты — ни один не выдал полностью корректный список источников
🦸♂️ Читаемость — уровень колледжа (сложно для обычного пациента)
В общем, друзья, чат-боты уверенно отвечают на медицинские вопросы, но каждый второй ответ содержит ошибку. Без образования пользователей и контроля — это инструмент по некоторому масштабированию медицинской дезинформации 👀 | 1 406 |
| 5 | Доброе утро!
Друзья, чтобы тут не спамить про апдейты MF0.ai, сделал отдельный канал с новостями по продукту. Вчера вечером и сегодня ночью выкатил еще две мега-штуки: раздел "Галерея" (а также пролистывание картинок и видео в чатах стрелками) и добавил функцию "Слияние" (Fusion), где все модели пишут большие отчеты, потом делается факт-чекинг, а потом выводится большой детализированный отчет, разбитый на главы и проверенный. В общем, всё тут теперь будет — @mf0_ai | 1 391 |
| 6 | https://www.youtube.com/watch?v=R1JXxxm3thE
Oliver Tree погиб в Бразилии. Столкнулись два вертолета. Блин... 32 года всего... Ильич подтвердил ☹️ | 1 190 |
| 7 |  Робо-бум: два раунда по $400M за неделю (короче, бабки хлынули в «физический AI») 🤖
Generalist AI — $400M, оценка $2B (4 июня 2026)
Основатель — Пит Флоренс, бывший старший учёный Google DeepMind. Тот самый, который создал RT-2 (робот, управляемый языковыми моделями) и PaLM-E (одна из первых моделей, связавших зрение, язык и действие для роботов). CTO — Эндрю Бэрри, бывший робототехник Boston Dynamics.
В апреле 2026 они выпустили GEN-1 — фундаментальную модель для обучения роботов. Ключевая фишка: адаптивность. Робот не просто выполняет заученное действие, а корректирует себя, когда что-то идёт не так — деталь деформировалась, объект выскользнул, освещение изменилось, коробка не попала на место. Там, где жёсткий алгоритм зависнет, GEN-1 адаптируется — как человек.
Раунд возглавил Radical Ventures. В числе инвесторов: 8VC, Union Square Ventures, NVentures (NVIDIA) и Bezos Expeditions (Джефф Безос, дратути).
NVIDIA в этом раунде неслучайно. Дженсен Хуанг открыто называет физический AI «следующей триллионной индустрией». Каждый робот с GEN-1 — это клиент для GPU NVIDIA.
Mind Robotics — $400M, тотал $1B+ (май 2026)
Основатель — RJ Скаринге, тот же человек, который основал электромобильную компанию Rivian (IPO 2021, оценка на пике $150B+). В ноябре 2025 он выделил Mind Robotics как отдельную компанию.
Подход немношк другой. Не универсальный робот, а полный стек для автоматизации промышленных задач — фундаментальные модели + собственное железо + инфраструктура для масштабного деплоя. Первый клиент и акционер — Rivian, чьи заводы стали полигоном для обучения роботов на реальном производстве. Это создаёт «data flywheel» — роботы работают на конвейере, данные с конвейера улучшают модели, улучшенные модели возвращаются на конвейер.
Раунд возглавил Kleiner Perkins. Участвуют: Accel, Andreessen Horowitz, Eclipse, Bain Capital Ventures, Meritech Capital, Redpoint. Илья Фушман из Kleiner Perkins: «Робототехника — последний фронтир. Это будет один из крупнейших рынков» 🤖🤖🤖
За 7 месяцев существования Mind Robotics подняли: $115M (seed, конец 2025) → $500M (Series A, март 2026) → $400M (сейчас). Больше миллиарда долларов для компании, которой нет и года.
До 2025 года робототехника получала десятки миллионов за раунд. Сотни — исключение. Сейчас $400M — это новая норма. За последние месяцы: Physical Intelligence — $600M (Безос), Generalist AI — $400M, Mind Robotics — $400M, Vention — $110M, ZaiNar — $100M.
Разрыв между «ИИ, который думает» и «ИИ, который делает» закрывается. Ставлю ставку, что компании, которые первыми построят мост между языковыми моделями и физическим миром, станут следующими гигантами. | 1 236 |
| 8 | Суббота, как обычно, день апдейтов... Обновления MF0.ai:
🦸♂️ В окошке запроса добавлена дата и время отправки сообщения
🦸♂️ В список LLM моделей добавлена Seed от Bytedance
🦸♂️ Обновлен текст политики безопасности и условий использования (обязательно почитайте)
🦸♂️ Оптимизирована скорость обработки Дерева Памяти
🦸♂️ Перестроена логика формирования нод Дерева Памяти
🦸♂️ Оптимизирована пагинация вывода длинных тредов
🦸♂️ Исправлен вид вывода кода для светлой темы проекта
🦸♂️ Ну, и еще исправлен целый пучок всяких мелочей (тех. долг) | 1 141 |
| 9 |  Тут это... Вакцина, полностью спроектированная компьютером, прошла первое испытание на людях 📝
Это первый случай в истории, когда активный компонент вакцины был целиком создан компьютерными симуляциями и дошёл до человеческих испытаний. Кембриджский университет и спин-офф DIOSynVax (Digitally Immune Optimised Synthetic Vaccines), основанный в 2017 году (под руководством профессора Джонатана Хини из лаборатории вирусной зоонотики) взяли все доступные генетические последовательности сарбековирусов (это семейство, куда входит SARS-CoV-2) из глобальных программ мониторинга. С помощью машинного обучения спроектировали «суперантиген» — синтетический белок, содержащий общие антигенные черты целой группы вирусов, включая те, что ещё не перепрыгнули к людям.
В результате получили 39 здоровых добровольцев (18-50 лет). Вакцина безопасна, без значимых побочных эффектов. Иммунный ответ зафиксирован не только к SARS-CoV-2 и SARS, но и к родственным вирусам летучих мышей, которые могут перейти к людям в будущем.
При этом вакцину вводили без иглы — микроструйным устройством через кожу, что упрощает массовую вакцинацию, особенно в условиях, где инъекции проблематичны.
Сегодняшние вакцины — реактивные. Вирус мутирует, учёные гонятся за ним, обновляют вакцину, к моменту выпуска она уже частично устарела. Новый подход — проактивный: вакцина защищает от всей группы вирусов, включая будущие мутации, потому что бьет по консервативным (неизменным) участкам, общим для семейства. Технология применима не только к коронавирусам — уже прорабатывается для Эболы. | 1 316 |
| 10 |  Сегодня ровно 12 лет назад я переехал на Кипр. И вот уже 25% своей жизни живу на этом прекрасном острове. Мои 36 лет в Москве были, как я считаю, совсем не такими прекрасными и благостными, как мне казалось. А Кипр оказался для меня раем! На первом фото мне 36, на последнем мне 48 (и это после операции на позвоночнике буквально 4 месяца назад). Всем добра! ❤️ | 1 249 |
| 11 |  Немецкий суд постановил, что Google отвечает за ответы своего ИИ, а это уже прецедент для всей Европы
Суть дела. AI Overviews Google (блоки с ИИ-ответами вверху поисковой выдачи) ложно связали двух мюнхенских издателей с мошенничеством и «сомнительными практиками». ИИ перепутал их с другими, реально мошенническими компаниями — и выдал уверенные утверждения типа «Да, [компания] известна сомнительными бизнес-практиками», дополнив структурированным списком «красных флагов» и советами пользователям.
В итоге суд провёл чёткую границу:
• Обычные результаты поиска — Google просто указывает на сторонние сайты → ограниченная ответственность (как «посредник»).
• AI Overviews — Google генерирует «самостоятельные, новые, содержательные утверждения», перерабатывая и оценивая контент «своими словами и по своей структуре» → прямая ответственность как автора.
Google построил ИИ, Google предлагает его пользователям — значит, Google владеет тем, что ИИ производит. «Потому что только Google влияет на предложение ИИ и алгоритмы, с помощью которых ИИ работает.» 💥
Защита Google провалилась. Google утверждал: пользователи могут сами проверить источники. Суд отверг это: «Возможность опровергнуть утверждение через дополнительное исследование, как правило, не освобождает от ответственности за это утверждение» ИИ-ответ был «самодостаточным» — пользователю не нужно было проверять источники, чтобы понять его.
Суд также отметил, что AI Overview «отнюдь не является необходимым» для использования интернета — это дополнительная функция, которую Google сам решил запустить.
Google в ответ заявил: «AI Overviews предназначены для отражения информации, уже существующей в сети.» Но именно это суд и оспорил — ИИ не отражает, а генерирует новые утверждения.
Почему это прецедент. Решение пока не окончательное, Google может обжаловать. Но если устоит, оно ставит фундаментальный вопрос: каждый раз, когда ИИ генерирует ответ, платформа несёт за него ответственность как автор. Не как посредник, не как поисковик — как автор. Это меняет экономику ИИ-поиска. Если за каждую галлюцинацию можно подать в суд — бизнес-модель выглядит совсем иначе. | 1 254 |
| 12 |  Тут посчитали, что ИИ сожрёт воду 1.3 миллиарда человек к 2030 году 🙃
Доклад Университета ООН (UNU-INWEH), опубликованный 3 июня 2026, впервые комплексно оценил углеродный, водный и земельный след ИИ-индустрии. Цифры выглядят пугающими, но пережат ли доклад, я пока сказать не могу. Вот ключевые моменты:
🦸♂️ Электричество. В 2025 году глобальные дата-центры потребили 448 ТВт·ч электроэнергии. ИИ составлял пятую часть. Если бы дата-центры были страной, они были бы 11-м крупнейшим потребителем электричества в мире. К 2030 году — 945 ТВт·ч, это почти тройное совокупное потребление Пакистана, Бангладеш и Нигерии.
🦸♂️ Вода. Дата-центрам нужна вода для охлаждения. В 2025 — достаточно для базовых нужд 600 млн человек в Субсахарской Африке. К 2030 — 9.3 триллиона литров, что равно годовым базовым потребностям 1.3 миллиарда человек Субсахарской Африки. Но к 2030, думаю, многие мощности будут выведены на орбитальные высоты.
🦸♂️ Земля. Земельный след ИИ к 2030 году — вдвое больше площади Большой Джакарты (32 млн населения, самая густонаселённая агломерация мира).
🦸♂️ Углерод. 189 млн тонн CO₂-эквивалента. Чтобы компенсировать, нужно вырастить 3.2 миллиарда деревьев и ждать 10 лет. А Китай продолжает рубить Сибирь...
🦸♂️ Электронные отходы. 2.5 млн тонн ИИ-оборудования на свалку к 2030 — это как выбрасывать 250 Эйфелевых башен каждый год.
Директор UNU-INWEH Кавех Мадани говорит следующее: «Публичная дискуссия до сих пор воспринимает ИИ как софт. Но ИИ — это физическая инфраструктура: дата-центры, электростанции, системы охлаждения, чипы, минералы, земля и вода. То, что мы показываем — вероятно, лишь верхушка айсберга» 🐱 | 1 304 |
| 13 | Генетик Дитер Эгли из Колумбийского университета выкатил препринт, который тихо уводит в тень классический CRISPR. Короче говоря, его команда впервые отредактировала жизнеспособные человеческие эмбрионы методом base editing (редактирования оснований). Без единого разреза ДНК 😳
CRISPR/Cas9 работает так: он перерубает двойную спираль ДНК в нужном месте и ждет, пока клетка сама залатает дыру. Но клетка латает как умеет — часто криво. Тот же Эгли в 2020 году доказал, что CRISPR в эмбрионах регулярно ломает хромосомы (вызывает анеуплоидию). Это типа как исправлять опечатку в тексте, выдирая из книги случайные страницы.
Base editing (придуманный Дэвидом Лю в Гарварде в 2016-м) — это своего рода аккуратный химический ластик, работает без разрезов. Специальный белок садится на нужную точку и точечно превращает одну нуклеотидную букву в другую (например, C в T). При этом двойная цепь остается целой.
В Колумбийском университете этот метод обкатали на двух мишенях: гене PCSK9 (холестерин и риск инфарктов) и HBG (включение фетального гемоглобина для лечения анемии). Результат: хромосомных поломок ноль.
Но до ГМО-младенцев на заказ, конечно, друзья мои, еще очень далеко, потому что вылезли две проблемы генетики. Первая — мозаицизм: то есть ДНК изменилась не во всех клетках эмбриона, а на выходе получается «лоскутный» организм, где часть тканей здорова, а часть — нет. Вторая проблема — это off-target эффекты, когда химия случайно переписывает буквы в нецелевых участках генома.
В мае 2025 года ключевые ассоциации генной терапии объявили десятилетний мораторий на наследуемое редактирование человека. Но Дитер Эгли формально ничего не нарушил (эмбрионы никто не вынашивал). Как только генетики победят мозаицизм, контролировать технологию на уровне частных клиник станет физически невозможно. Это будет как попытки запрещать развитие ИИ 😝 | 1 222 |
| 14 |  Stanford AI Index 2026 (фронтир стал плоским, друзья мои)
Вышел свежий Stanford AI Index — 423 страницы плотных данных. Главный вывод в том, что технологического отрыва США от Китая больше не существует. Разрыв между их лучшими моделями сократился до смешных 2,7% (в 2023 году пропасть составляла 17–32%).
На первом месте сейчас Claude Opus 4.6 (Arena score 1503), на пятки наступает ByteDance Dola-Seed-2.0 (1464). При этом США умудрились буквально залить индустрию деньгами: $285,9 млрд частных инвестиций против жалких $12,4 млрд у Китая. Разница в 23 раза (одна Калифорния съела $218 млрд), а на выходе — преимущество в пределах погрешности. КПД китайских вложений оказался на порядок выше.
🦸♂️ США держат лидерство исключительно за счет масштаба инфраструктуры: 5427 дата-центров (вдесятеро больше любой другой страны) и 50 топ-моделей против 30 китайских.
🦸♂️ Китай забирает объемами и практикой: 23,2% научных публикаций, 69,7% всех мировых ИИ-патентов и 295 тысяч промышленных роботов в год (в 9 раз больше, чем в Штатах). Плюс энергетическая база — резерв мощности их энергосети ни разу не падал ниже 80%.
Кадровый коллапс США. Приток ИИ-ученых в Штаты рухнул на 89% по сравнению с 2017 годом, причем 80% этого падения пришлось на последний год. Интеллектуальным хабом внезапно стала Швейцария (первое место по числу исследователей на душу населения). Покупать умы за доллары Кремниевой долине становится всё сложнее.
🤪 Парадоксы:
🦸♂️ Кодинг (SWE-bench): дожали почти до 100% (год назад было 60%).
🦸♂️ Наука: сложные тесты уровня магистратуры модели сдают на 93% точности (люди-эксперты — на 81,2%). Gemini Deep Think взял золото на Международной математической олимпиаде.
🦸♂️ Глупые фейлы: аналоговые часы по стрелкам модели до сих пор распознают в режиме монетки (50% успеха).
🦸♂️ Роботы: в симуляции показывают 89% успеха, но в реальном хаосе обычного жилого дома скатываются в 12%.
🦸♂️ Медицина: из полутысячи клинических AI-исследований реальные данные пациентов использовались всего в 5%.
Короче говоря, фронтир уперся в плато. Смысла мериться бенчмарками больше нет. Гонка сместилась из плоскости «кто умнее» в плоскость «кто дешевле, стабильнее и применим к грязной физической реальности». И Китай, потратив в 23 раза меньше. Но самый прикол в том, что в эту гонку уже фактически нереально впрыгнуть, потому что ни одна страна больше не получит 100% чистых данных для обучения, когда больше 20% интернета — это уже синтетика! 🤔 | 1 293 |
| 15 | Сам в шоке, но мне сегодня исполняется 48 лет 😳 Ощущаю себя где-то на 34, но факт есть факт... Если вдруг вы захотите сделать мне подарок, установите себе MF0.ai и потестируйте его хотя бы на $1 (по сути сами же этот бюджет и потратите). Мне нужно посмотреть, как система держит много пользователей и как растут ноды пользовательских интересов. Спасибо всем большое, кто поддержит инициативу 😊
PS: А всем, кто уже юзает, отправляю лучи добра ❤️ Это для меня, правда-правда, очень важно 🙏 | 1 479 |
| 16 |  NVIDIA представила экосистему, которая радикально меняет подход к обучению роботов. Три этапа:
Isaac GR00T N1.6 — открытая фундаментальная модель для роботов. Ключевое обновление: интеграция с Cosmos Reason — это vision-language модель, заточенная под физический мир. Работает как «мозг глубокого мышления»: получает размытую инструкцию типа «убери со стола» и превращает её в пошаговый план, используя здравый смысл, знание физики и предыдущий опыт. Робот впервые может рассуждать о незнакомых ситуациях, а не просто выполнять заученные движения.
Newton — open-source физический движок, разработанный совместно с Google DeepMind и Disney Research. Работает на GPU, управляется Linux Foundation. Симулирует тело робота: как он двигается, взаимодействует с объектами, падает, балансирует. Это «тренажёрный зал», где робот может прожить миллионы часов опыта за дни реального времени.
Cosmos — мировые модели, которые генерируют синтетические данные для обучения. Хочешь научить робота работать на кухне? Cosmos создаст тысячи вариаций кухонь с разным освещением, предметами, расположением — по текстовому описанию или картинке. Новая версия Cosmos Predict 2.5 генерирует 30-секундные видео с несколькими ракурсами камер.
Я так понимаю, что NVIDIA строит полный стек для «физического AI» 🤖 | 1 477 |
| 17 |  12 июня: Эксклюзив
Что нам готовит технологическое будущее 2030 года?
Важная информация: выступление Павла Мунтяна - это эксклюзивный новый материал. Он в корне отличается от того, что вы могли найти онлайн или слышали на других его выступлениях.
Более того, The Hub - это площадка, где Павел в первую очередь "обкатывает" новый материал для своих будущих лекций.
Поэтому у вас есть шанс услышать и увидеть то, что еще не было представлено нигде. Чистый эксклюзив специально для Хаба.
РЕГИСТРАЦИЯ
Мы поговорим о том, как развивается ИИ, как меняется рынок труда, когда ждать безусловный базовый доход, как будет происходить расслоение общества.
Поговорим о переносе добычи ресурсов в космос, о современной космической программе колонизации Луны и Марса, а также на тему того, зачем это нужно, и как это повлияет на экономику будущего.
Мы поговорим о том, как уже сейчас стареет человечество, что ждать в области продления жизни и качества жизни, почему антропоморфные роботы гарантировано станут частью нашей жизни.
Поговорим о будущем наших детей, чем им заниматься сегодня, как выбирать свое будущее, к чему стремиться и над чем работать.
Мы поговорим о транспорте сегодняшнего и завтрашнего дня, об интеграции ИИ во всех областях нашей жизнедеятельности, а также об угрозе квантовых вычислений.
Конечно же, мы поговорим о теоретической математике, ядерных батареях, квантовом шифровании, об исчезновении личного цифрового пространства и социальной депрессии. А ещё мы поговорим о том, как в этой гонке найти себя и не бояться смотреть в будущее!
РЕГИСТРАЦИЯ (инструкции к регистрации через бот тут, там надо ввести данные о себе только один раз при первом открытии бота).
Ждем всех в Пафосе 12 июня в Beon active office
Начало в 19:00
💥 Локация Beon:
💥 Муниципальная парковка
💥 Парковка Beon
____
Партнеры проекта
INEX
Фантех-партнер:
FUNCORP
Global Payroll Partner
4dev.com
Gamedev Partner
Xsolla
Конференция i-Con
Island Conference
Авто-Партнер:
Leader Auto
Инвест-партнер:
Zubr Capital
Крипто-партнеры:
Inxy Payments | Two_commas | 1 328 |
| 18 |  Доброе утро! На мой взгляд, это самая доступная визуализация того, как массивные тела искажают пространственно-временной континуум. Конечно, Солнце здесь катастрофически преуменьшено, как и расстояния до планет. Масштабы в целом все вообще нарушены, но суть передана верно. Ведь здесь показано влияние не просто одного одиночного объекта, а всей системы «звезда — планеты — спутники» во взаимодействии. Красивое 😍 | 1 481 |
| 19 |  Новости IT 😝😝😝😝 | 1 696 |
| 20 |  Добрый вечер!
Похоже, мне пришло решение (это теоритическая модель пока что), которое не имеет аналога. Речь идёт о создании шума токенов на исходящем слое нейронов, который можно интерпретировать в негенеративный каскад, то есть в "живую" память. А есть у меня среди читателей кто-то, кто занимается ML как исследователь или разработчик хотя бы лет 12-15? Я общаюсь с двумя серьезными товарищами в этой области, которые пока что подтверждают мои ощущения. Мне бы немного побольше мнений. | 1 656 |
