Неискусственный интеллект
Ir al canal en Telegram
Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся. Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта. По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
Mostrar más5 381
Suscriptores
+224 horas
+477 días
+8530 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
septiembre '26
septiembre '26
+85
en 17 canales
agosto '26
+106
en 15 canales
Get PRO
julio '26
+181
en 24 canales
Get PRO
junio '26
+122
en 14 canales
Get PRO
mayo '26
+232
en 21 canales
Get PRO
abril '26
+182
en 20 canales
Get PRO
marzo '26
+549
en 34 canales
Get PRO
febrero '26
+370
en 27 canales
Get PRO
enero '26
+303
en 17 canales
Get PRO
diciembre '25
+234
en 32 canales
Get PRO
noviembre '25
+357
en 30 canales
Get PRO
octubre '25
+393
en 30 canales
Get PRO
septiembre '25
+221
en 26 canales
Get PRO
agosto '25
+335
en 37 canales
Get PRO
julio '25
+591
en 23 canales
Get PRO
junio '25
+207
en 19 canales
Get PRO
mayo '25
+253
en 17 canales
Get PRO
abril '25
+379
en 21 canales
Get PRO
marzo '25
+967
en 16 canales
Get PRO
febrero '250
en 12 canales
Get PRO
enero '250
en 17 canales
Get PRO
diciembre '24
+2
en 1 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 12 septiembre | +6 | |||
| 11 septiembre | +23 | |||
| 10 septiembre | +12 | |||
| 09 septiembre | +9 | |||
| 08 septiembre | +6 | |||
| 07 septiembre | +2 | |||
| 06 septiembre | +4 | |||
| 05 septiembre | +6 | |||
| 04 septiembre | +5 | |||
| 03 septiembre | +4 | |||
| 02 septiembre | +2 | |||
| 01 septiembre | +6 |
Publicaciones del Canal
Ракеты, слежка и 4700 свиданий
С декабря 2025 года один сверхинтеллект успел поработать разработчиком ракет, инженером роя дронов, хакером, политтехнологом, сотрудником спецслужб и тысячами собеседников в дейтинге. И нет, это не наши типичные будни. Всё это — реальные случаи злоупотреблений, которые Anthropic собрала в сентябрьском отчёте.
Чем успел позаниматься наш молчаливый Claude:
‼️Разработал и помог запустить ракету. Группа из северного Йемена запустила несколько параллельных сессий Claude Code и распределила между ними роли небольшой инженерной команды: одна писала код, другая искала информацию, третья проверяла результат. Они разрабатывали ПО наведения для управляемой ракеты, моделировали многоступенчатую баллистическую ракету заявленной дальностью свыше 2 тысяч км и вариант с гиперзвуковым планирующим блоком. Реальный испытательный пуск состоялся и, судя по отчёту, провалился: уже через несколько часов разработчики принесли Claude телеметрию выяснять причину.
📍Написал систему управления для якобы российских дронов. Конкретно говорят про систему под кодовым названием «Серафим». Claude писал общую память роя, координацию аппаратов, наведение по камере, поиск операторов противника и логику для программируемых плат. Бортовая модель должна была сама выбирать цели, включая класс «человек», и отдавать команду на подрыв. Код загружали на реальные платы, хотя весь проект оставался на стадии симуляций и проверки отдельных компонентов.
🤖Вёл кибератаки почти целиком. Якобы связанная с российским шпионажем группа автоматизировала при помощи Claude разведку, фишинг, создание вредоносного ПО, проникновение и выгрузку данных. Если антивирус начинал распознавать программу, агенты самостоятельно переделывали её, пока обнаружение не прекращалось. В другом кейсе участники ShinyHunters поручали агентам практически всю атаку: один взлом корпоративного сервиса занимал несколько часов, а переход от похищенного токена к контролю над облаком — около трёх.
❓Спроектировал слежку за 25 млн SIM-карт. Один консультант использовал Claude как основную команду разработчиков системы Lakana 360 для спецслужбы Мали. Она должна была собирать звонки, сообщения и голосовой трафик всех трёх мобильных операторов страны, узнавать людей по голосу, выявлять пользователей VPN и шифрования, искать тайные встречи и связывать номера с государственным биометрическим реестром. По данным Anthropic, систему развернули локально: блокировка аккаунта Claude остановила дальнейшую разработку, но не саму платформу.
❤️Сходил на 25 тысяч свиданий одновременно. Китайская студия встроила Claude более чем в 20 приложений для знакомств. За две недели 4,7 тысячи ИИ-персонажей отправили 2,36 млн сообщений как минимум 25 тысячам людей. Лента на 75% состояла из ботов и на 25% — из нанятых людей, которые подключались к видеозвонкам и добавляли пользователей в соцсетях, чтобы снять подозрения. Claude запрещалось признаваться, что он бот.
В общем, не чат-бот, а Джеймс Бонд на аутсорсе. Самое смешное, что Fable и подобные "мифические" модели во всех этих историях не участвовали: хватило мощностей Haiku, Sonnet и Opus. Вот тебе и контроль за опасным сверхинтеллектом.
@anti_agi
| 2 | Даже агенту нужен контракт
AI Ready-подход использует агентов для создания продуктов на данных: моделей машинного обучения, отчётов и дашбордов. До подключения языковой модели платформа должна подготовить данные, их описание, правила доступа и процессы разработки. Как это сделать, на IT Elements рассказали Павел Егоров из «Инфосистемы Джет» и Александр Анисимов из Arenadata.
👁 Работа начинается с аналитики и проектирования. Агент-аналитик собирает документацию, опросы бизнеса и сведения об источниках, готовит спецификацию продукта и связывает показатели с бизнес-глоссарием. Затем агент-проектировщик создаёт дата-контракт — описание структуры данных и правил их изменения, — а также модели хранения и бизнес-смысла.
Информационные активы должны быть описаны, а качество данных проверено. Человек способен заметить недостающий контекст сам, агенту его нужно предоставить в цифровом виде. Источником становится дата-каталог: из него агент узнаёт, где хранятся данные, как рассчитывается показатель и насколько этим данным можно доверять.
💻 Затем подключается агент-разработчик. Он получает контекст от аналитика и проектировщика, формирует параметры модели dbt и выбирает шаблон для генерации кода. dbt описывает преобразования данных с помощью SQL и благодаря коннекторам работает с разными аналитическими движками. Airflow управляет очередностью и запуском задач.
Дальше включается привычный конвейер разработки: скрипты проверки, автоматические тесты, контроль качества и согласование старшим разработчиком. Инструменты должны поддерживать шаблонную генерацию кода, встраиваться в CI/CD — автоматическую проверку и доставку релизов — и передавать агентам контекст через MCP-серверы.
Такой подход делает результат стабильнее. При слишком широкой постановке разные запуски модели создают разные артефакты, а повторная загрузка всей документации раздувает расход токенов. Поэтому агент выдаёт параметры преобразования, код собирается из проверенных шаблонов, а человек контролирует ключевые решения.
❓ Сама платформа данных проходит три уровня подготовки. Первый — порядок. Iceberg обеспечивает надёжные транзакции, изменение структуры и доступ к предыдущим версиям таблиц. Hive Metastore служит каталогом метаданных, Schema Registry проверяет совместимость схем сообщений, Ranger управляет правами и аудитом, Vault хранит пароли, токены и другие секреты.
Этот фундамент строили ради управляемости и безопасности. Агенты повышают его приоритет: то, что для человека было лучшей практикой, для машины становится обязательным условием.
ℹ️ Второй уровень — контекст. Агент должен знать структуру таблиц и lineage — происхождение данных и маршрут их преобразований. К этому добавляются статистика, события и телеметрия. Для потоковых данных нужен такой же полный маршрут. Например, в CDC-пайплайне, фиксирующем изменения в исходной базе, агент должен видеть путь события от Debezium через Kafka до записи в Iceberg и понимать, что изменилось по дороге.
🤖 Третий уровень — целевая архитектура для машинных пользователей. API и единая SQL-точка входа дают программный доступ к платформе, а MCP-серверы должны описывать инструменты и правила их вызова. Функции для администраторов ещё предстоит превратить в ограниченные и понятные машине операции.
Сам агент должен стать субъектом информационной безопасности: работать от имени конкретного пользователя, наследовать его права и оставлять журнал действий. После ошибки команда должна восстановить полученный моделью контекст, принятое решение и выполненную команду.
AI Ready в итоге описывает зрелость всей платформы. Если изменение схемы замечает только человек, права агента определены приблизительно, а происхождение данных теряется по дороге, более сильная модель систему не спасёт.
@anti_agi | 623 |
| 3 | Еще один единорог-«убийца» NVIDIA
Positron AI привлек $875 млн при оценке $5 млрд. Стартап из Рино основан в 2023 году и делает железо только для инференса. Сейчас он продает серверы Atlas, больше 50 стоек которых разворачивают в Oracle Cloud, а в конце года отправит на TSMC собственный чип Asimov. Ставка Positron в том, чтобы вместо дефицитной HBM, на которой работают ускорители NVIDIA, использовать LPDDR5X из смартфонов и ставить до 2,3 ТБ памяти на один чип. Серийный выпуск запланирован на вторую половину 2027 года, до тех пор сравнения с NVIDIA остаются бумажными.
Но есть и позитивная, на самом деле, сторона.
Бум ИИ обычно ассоциируется с бесконечными LLM, ИИ-ассистентами и AI B2B SaaS, меньшая, но уже заметная часть денег уходит в кремний. Только за первый квартал этого года 80 полупроводниковых стартапов привлекли $8,4 млрд, 18 раундов превысили $100 млн, и большинство из них делает чипы для инференса или интерконнекты.Плюс NVIDIA купила активы Groq, за $20 млрд, AMD забрала Taalas.
Для отрасли это хорошая новость, и дело не только в деньгах. Полупроводникам не хватает людей.
По оценке McKinsey, SEMI и NSF, индустрии до 2030 года понадобится около 189 000 новых сотрудников, из них больше 104 000 инженеров, а нехватка может дойти до 157 000 человек. Три четверти опрошенных компаний жалуются на серьезные трудности с наймом инженеров. При этом, по более раннему подсчету McKinsey, в полупроводники ежегодно приходит около 1 500 инженеров, это всего 3% выпускников, которые вообще идут работать по инженерной специальности.
Проектирование чипов долго считалось скучной нишей, где результаты работы видны не раньше чем через 3-5 лет. Но благодаря ИИ-хайпу отрасль становится заметнее, и студенты начинают к ней тянуться. В Purdue число студентов полупроводниковых программ за два с половиной года выросло в восемь раз, до 351 человека, в MIT запись на курсы по чипам прибавила около 20%.
Ну и не будем забывать, каждый студент-схемотехник, возможно, человек, которого спасли от похода на gender studies.
@anti_agi | 1 051 |
| 4 |  Сбер представил GigaChat 3.5 Reasoning — флагманскую модель с режимом рассуждений
Новая версия умеет последовательно решать сложные задачи. Сначала разбирает их на этапы и выстраивает план. Затем проверяет промежуточные результаты и исправляет ошибки.
Ещё одна особенность релиза — экономный расход токенов. В среднем на математические расчёты здесь используется на 37% меньше токенов, чем у открытой ИИ-модели DeepSeek V4 Flash Preview.
По сравнению с моделью без режима рассуждений GigaChat 3.5 Reasoning заметно улучшила результаты бенчмарков. В IFBench показатель вырос с 44 до 77 баллов, в Natural Plan — с 64 до 80, а в Live Code Bench v6 — с 56 до 85.
Модель доступна бесплатно по лицензии MIT на HuggingFace и GitVerse. Её можно интегрировать в собственные продукты.
Попробуйте обновлённый режим «Рассуждение» на giga.chat. А также читайте больше подробностей в статье на Хабре. | 959 |
| 5 | OpenClaw для нормальных людей
Стартап Spear Street Technology был создан только весной, но по его продукту уже сходит с ума вся Кремниевая долина. Его ИИ-агент Instinct, без сомнения — самая горячая тема лета. Компания всего месяц назад закрыла раунд на $250 млн и уже планирует раунд на $1 млрд, потому что мощности не справляются.
23-летний бывший исследователь Sierra Ноа Шинн покинул университет и в апреле этого года основал Spear Street Technology. Сейчас стартап стоит $2,25 млрд, а в будущем раунде обсуждается оценка уже в районе $10 млрд. Среди инвесторов Conviction Partners, Greenoaks, Kleiner Perkins, а последний раунд закрывали Index Ventures и Benchmark.
И это при том, что Ноа Шинн не был сооснователем OpenAI и никогда не работал в Anthropic, то есть это не аванс за трек-рекорд основателя, как у SSI Ильи Суцкевера или TML Миры Мурати.
При этом у Instinct нет собственного приложения — только приглашение от инсайдеров, и доступ через iMessage и WhatsApp. Пользователи дают боту пароли и данные карт, а он сам договаривается о ценах, бронирует поездки, отменяет ненужные подписки и планирует свадьбы.
Долина восприняла это ровно так, как воспринимает всё за последний год: сначала все поставили себе OpenClaw и месяцами хвастались, как их самодельный агент разруливает жизнь. Затем появился Instinct — та же идея, только без сервера, докера и конфигов. Инвестор Шил Мохнот в X сформулировал это лучше всех: «Это OpenClaw для нормальных людей». Эта фраза стала летучей, и она объясняет, откуда взялся взлет стоимости Instinct.
Сам Шинн тоже подливал масла в огонь, написав в X, что доволен тем, как ранние пользователи «спланировали поездки через всю страну, купили билеты на концерты и отменили сотни долларов подписок». Партнёр Foundation Capital Джая Гупта оценила аудиторию продукта в «несколько сотен тысяч активных пользователей» — но предупреждает, что международный рынок, скорее всего, достанется Meta (запрещена в России и только у нас за экстремизм), у которой уже есть WhatsApp, и которая как раз на днях в погоне за OpenClaw и Instinct выпустила ИИ-агента Muse (даже выкупила специально для этого имя @muse в X у одноименной музыкальной группы).
Как бы там ни было спрос на Instinct уже обогнал его инфраструктуру. Пользователи всё чаще видят уведомление, что бот «перегружен» и отвечает медленнее обычного. Пока Instinct работает на арендованных open-source моделях, чтобы не переплачивать за закрытые решения вроде тех, что предлагает Anthropic, — но Шинн уже говорит инвесторам, что смотрит в сторону собственных чипов и дата-центров. Для этого, собственно, и нужен новый миллиард.
@anti_agi | 1 955 |
| 6 | Первые финансовые меры поддержки ИИ получили одобрение ведомств
Российским разработчикам ИИ дадут два способа вернуть вложения. Первый — продать продукт малому бизнесу со скидкой и получить компенсацию из бюджета. Второй — вычесть расходы на создание модели из регионального налога на прибыль. Со вторым есть нюанс: многие ИТ-компании этот налог уже не платят.
Профильные ведомства предварительно одобрили обе меры, выяснили «Ведомости». Обсуждение идёт в рабочей группе «Меры поддержки ИИ» правительственной подкомиссии по развитию искусственного интеллекта.
Субсидия привязана к конкретной продаже или внедрению. Разработчик предлагает МСП скидку на российское ПО, облачный сервис или программно-аппаратный комплекс с ИИ, после чего государство компенсирует её размер.
В первый год субсидия может покрыть до 100% стоимости продукта или годовой подписки, во второй — до 50%, в третий — до 25%. Потолок — 200 тысяч рублей в год на одного покупателя. Администратором программы предлагают назначить РФРИТ или другой институт развития.
Заодно в программу хотят встроить проверку реального спроса. Не менее половины клиентов со скидкой должны в следующем году снова купить тот же или сопоставимый продукт. Если показатель не выполнен, разработчику придется выяснить причины и доработать решение.
Вторая мера — инвестиционный налоговый вычет на расходы по созданию ИИ-моделей. Каждый регион сможет сам определить, какие затраты учитывать: например, разработку модели, оборудование, вычисления, данные или дообучение. Для запуска механизма менять Налоговый кодекс, вероятно, не потребуется.
Правда, есть нюанс. Вычет работает только у компаний с прибылью и платежами в региональный бюджет. Убыточным стартапам уменьшать нечего, компании на УСН налог на прибыль не платят, а у аккредитованных ИТ-компаний региональная ставка до 2030 года и так составляет 0%.
Поэтому основными получателями вычета могут стать не профильные ИИ-разработчики, а банки, ретейлеры и промышленные предприятия, создающие модели для себя. Если же учитывать только обучение собственных фундаментальных моделей с нуля, льгота и вовсе достанется нескольким крупнейшим корпорациям. Эксперты предлагают добавить расходы на дообучение готовых моделей под конкретные задачи.
Региональный формат еще сильнее сужает географию меры. По оценке разработчиков, около 90% потенциальных расходов к вычету придется на Москву. Остальным субъектам предстоит решить, готовы ли они ради ИИ отказываться от части собственных налоговых доходов.
Ну и конечно вопрос финансов, которые поют романсы. Собеседники @anti_agi на ИТ-рынке отмечают, что средств на субсидии, несмотря на концептуальную поддержку Минфина, в бюджете нет. С другой стороны отвечают, что это вопрос политического решения — а для него нужна конкретная методика, подтверждающая эффект принятия тех самых мер; и эта работа уже активно ведётся.
@anti_agi | 884 |
| 7 |  Российский бизнес готов к ИИ, но не к агентам
Большие языковые модели уже используют или пилотируют 86% крупных российских компаний. Автономные агенты работают в промышленной эксплуатации лишь у 8%, мультиагентные системы — тоже у 8%.
Сегодня на IT Elements директор по маркетингу и работе с партнёрами «Инфосистемы Джет» Денис Гасилин представил исследование ИИ-зрелости российского бизнеса, проведённое вместе со Smart Ranking. Авторы опросили 52 крупные компании с общей численностью около 450 тысяч сотрудников, провели семь глубинных интервью и оценили участников примерно по 40 параметрам.
С обычным генеративным ИИ крупный бизнес стадию знакомства уже прошёл. Из 86% компаний, работающих с LLM, 40% пока проводят пилоты, а 46% уже вывели решения в рабочий контур. По словам Гасилина, внутри самой «Инфосистемы Джет» потребление токенов с начала года выросло в четыре-пять раз.
Чем самостоятельнее становится система, тем сильнее сужается воронка. С полуавтономными агентами, которым человек ставит задачу и проверяет результат, работают 59% компаний: 44% пилотируют их и 15% используют в промышленной эксплуатации. Автономными агентами занимаются 25% опрошенных, до рабочего контура дошли 8%. Для мультиагентных систем, где несколько агентов распределяют между собой роли и задачи, показатели составляют 23% и 8%.
При этом интерес смещается именно к более сложным системам. 63% компаний изучают автономных агентов, 62% — мультиагентные решения, почти половина собирается увеличить инвестиции в ИИ. Получается довольно бодрая исследовательская активность при весьма осторожном доступе в прод.
В предыдущем посте мы разбирали, зачем агентам нужна подготовленная платформа данных. Исследование показывает масштаб проблемы: 44% компаний отказываются от внедрения агентов из-за незрелых процессов, данных и интеграций. По оценке директора по разработке и внедрению ПО «Инфосистемы Джет» Максима Андрианова, без такой подготовки ИИ способен автоматизировать не более 5% процессов.
После пилота меняется только порядок проблем. 46% компаний не видят устойчивого экономического эффекта, по 40% не могут масштабировать решение из-за отсутствия владельца продукта или процесса и нестабильного качества, включая галлюцинации. Сложности интеграции с существующими ИТ-системами и требования безопасности останавливают ещё по 25%.
Лучше всего ИИ приживается там, где процесс уже оцифрован, регулярно повторяется, а результат легко проверить. Поэтому его применяют 75% контакт-центров и служб поддержки, 63% аналитических подразделений и 60% ИТ-служб и сервис-десков. Но этим ИИ-интеграция в бизнесе ограничиваться конечно не должна.
@anti_agi | 2 877 |
| 8 | ФБР уполномочен заявить
АНБ, ФБР и агентство по кибербезопасности CISA выпустили совместный бюллетень AA26-251A: шесть китайских компаний, DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun и Z.AI, с конца 2024 массово дистиллируют американские топовые модели. Миллиарды токенов, миллионы запросов к Claude, ChatGPT, Gemini и Grok. Запросы шли через серый рынок посредников, которые перепродают доступ и прячут настоящего заказчика. Отдельно агентства опровергают знаменитые $5,6 млн на тренировку DeepSeek: цифра не учитывает стоимость дистилляции. Бессент опять пригрозил санкциями и черным списком экспортного контроля.
Признаки, по которым лабораториям предлагается вычислять воров, поведенческие, никаких технических улик:
▪️ круглосуточная нагрузка без пауз и простоев
▪️ новая подписка, сразу упирающаяся в лимиты тарифа, вместо постепенного роста
▪️ один аккаунт, обращающийся с разных адресов и из разного клиентского софта
▪️ мало оплаченных подписок при большом объеме запросов через API
▪️ запросы, подогнанные под удешевление, а не под разнообразие задач
▪️ переключение между провайдерами в ответ на изменение цен и лимитов
Прочитайте этот список еще раз, держа в голове любой нормально устроенный продакшн. У агентов нет обеденного перерыва. Корпоративный акк сразу стараются запустить на полную в первый же день, потому что надо отбивать ожидания бизнеса. Один служебный ключ, розданный серверам в трех регионах обращается с разных адресов. А подгонять запросы под удешевление это первый совет любого консультанта по расходам. Отличить вас от объекта охоты по трафику нельзя, разница только в том, кто вы, а это KYC, а не телеметрия.
Дальше еще прекранее, провайдерам предлагается отвечать подозрительным аккаунтам моделью попроще, и прямо сказано не уведомлять их о подмене, иначе воры поймут, когда откатывать обучение. Отдельно советуют варьировать ухудшение так, чтобы его нельзя было измерить: уменьшать глубину рассуждений, давать верный ответ другим путем, ломать стилистику.
Как это выглядит на практике мы помним. В июне Anthropic выкатила Fable 5, где запросы, похожие на попытку вытащить способности модели, молча падали на более слабую Opus 4.8, а упоминалось это в 319-страничном отчете по безопасности. Fable 5 стоит $10 и $50 за миллион входных и выходных токенов, Opus 4.8 ровно вдвое дешевле. Через двое суток компания откатилась: подмену сделали видимой и стали считать деньги по той модели, которая реально отвечала.
В сухом остатке: чтобы не попасть под подозрение, надо хуже оптимизировать расходы, реже гонять агентов по ночам и не выбирать провайдера по цене. И все равно это ничего не гарантирует. Настоящие дистилляторы тоже прочитали рекомендации, кстати.
@anti_agi | 1 035 |
| 9 |  Где токены, Лебовски?
ИИ-агенты обещают экономить рабочее время, но сами легко сжигают бюджет: повторно читают документы, вызывают лишние инструменты и иногда уходят в цикл. Поэтому цены миллиона токенов уже недостаточно — бизнесу важнее знать, сколько стоит выполненная задача.
О том, куда агент расходует токены и как удержать счет под контролем, нам рассказал руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.
Почему агент обходится дороже обычного чат-бота?
➖ В чат-боте все просто: пользователь отправляет запрос, модель отвечает. У агента на такое общение приходится лишь около 10% потребления. Остальные 90% — его внутренняя работа: выбор и вызов инструментов, поиск в интернете и корпоративных системах, чтение документов, анализ результатов и планирование следующего шага.
Заранее предсказать длину этой цепочки трудно. По оценке сервиса Tokens per day, с января 2024 года мировой ИИ-рынок израсходовал 94,2 квадриллиона токенов, а сейчас расходует около 395 трлн в сутки. Один из главных ускорителей — распространение агентов.
Насколько они прожорливее на практике?
➖ На нашей платформе модели обрабатывают около 300 млрд токенов в месяц. Пока на агентов приходится около 15% запросов, но они уже потребляют около 30% всех токенов. По мере распространения агентских сценариев объем токенов будет кратно расти.
В августе 2026 года в DeepSeek V4 Flash на нашей платформе такими были 70% токенов.
Где агент начинает транжирить токены?
➖ Неоптимизированный агент может вызвать ненужную функцию, несколько раз целиком перечитать один документ или зациклиться. Иногда он отправляет сложной и дорогой модели задачу, с которой справилась бы более компактная.
Поэтому главная метрика — не цена токена и даже не их количество, а конечная стоимость выполнения задачи. Чтобы ее контролировать, компании нужны детальные логи: вся цепочка действий агента, расход на каждом шаге и причины, по которым он выбрал конкретный инструмент или модель.
Как снизить расход?
➖ Один путь — сначала решить реальные задачи большой моделью, а затем обучить на ее ответах более компактную. Другой — оптимизировать сам инференс: отдельно настраивать оборудование для обработки длинного запроса и генерации ответа, квантизировать модели, ускорять выдачу и переиспользовать уже обработанный контекст.
Для этого платформы вводят кэшированные токены. Если часть запроса повторяется, модель не вычисляет ее заново. В июле 2026 года в DeepSeek V4 Flash на нашей платформе такими были 75% токенов. Они в среднем в пять раз дешевле обычных и экономили пользователям несколько миллионов рублей в месяц. После обновления веб-поиск также стал расходовать в два-три раза меньше токенов: теперь он забирает не страницы целиком, а только релевантные фрагменты.
Универсальные агенты сделают счёт еще больше?
➖ Парадоксально, но для бизнеса он может сократиться. Сейчас разные ИИ-сервисы отдельно загружают файлы, корпоративный контекст и инструкции. Универсальный агент сможет работать с ними в одном окне и решать задачу единой цепочкой, не повторяя одни и те же операции.
Так развиваются Anthropic — от Claude Code к Cowork, OpenAI — от Codex к ChatGPT Work, и Yandex AI Studio. При этом рынок не сведется к двум-трем агентам «для всего». Останутся специализированные решения для юристов, врачей, архитекторов и других областей, — словом, всех тех, кому базовых возможностей ИИ будет уже не хватать.
@anti_agi | 42 197 |
| 10 | Апокалипсис по медиаплану
Вчера мы рассказывали про исследователя Джейкоба Коксона, который уволился из Anthropic и предупредил: разработчики несутся к сверхинтеллекту, способному уничтожить человечество. Все обсудили, все в очередной раз возмутились — а затем аналитики решили разобрать медиаслед заявления.
Представитель консервативного Capital Research Center Паркер Тайер обратил внимание, что эксклюзив The Wall Street Journal об увольнении Коксона вышел за 18 минут до его собственного поста. Тут без сюрпризов: Коксон просто заранее поговорил с журналистами для наибольшего эффекта. Любопытнее, кто подхватил его заявление в первые минуты.
За первые 15 минут пост процитировали юрист Encode AI Натан Кэлвин, руководитель направления политики AI Policy Network Питер Уилдефорд и глава AI Futures Project Дэниел Кокотайло. Все три организации выступают за ограничение разработки сильного ИИ и связаны с одним источником денег — Survival and Flourishing Fund.
Фонд консультировал сооснователя Skype Яана Таллинна по грантам более чем на $2,5 млн для AI Futures Project, $516 000 для Encode AI и $2 млн для AI Policy Institute, связанного с AI Policy Network. Таллинн — один из ранних инвесторов Anthropic и наблюдатель при её совете директоров. Сам Коксон ещё в 2022 году получил $20 159 по программе Good Ventures для специалистов, занимающихся долгосрочным будущим человечества.
Через 27 минут его пост процитировал сотрудник Coefficient Giving — ещё одной благотворительной структуры сооснователя Asana и инвестора Anthropic Дастина Московица.
Дальше в дело вступили политики. По подсчётам сторонников Тайера, на пост Коксона отреагировали как минимум 22 американских губернатора и конгрессмена: почти все призвали усилить регулирование, большинство представляли демократов. Берни Сандерс как раз собирается представить законопроект о запрете сверхразума сверхинтеллекта, приостановке развития ИИ и создании нового федерального ведомства с собственным советом экспертов.
Забавно, что в тот же день обязательного федерального регулирования потребовала и сама OpenAI. Компания предлагает обязать крупнейшие лаборатории проводить единые тесты и независимые проверки, усиливать киберзащиту, сообщать о серьёзных инцидентах и отслеживать приближение к самоулучшению ИИ, а при превышении допустимого риска — замедлять или останавливать разработку (!)
На стартапы, небольших разработчиков и большинство открытых моделей эти правила распространять не предлагают. Текст написал директор OpenAI по глобальной политике Крис Лихейн. Не можешь возглавить, победи... Ой, или как там?
@anti_agi | 1 124 |
| 11 | Суверенитет как услуга
Palantir назвала Nebius (бывшая международная часть Yandex, теперь амстердамский ИИ-клауд на Nasdaq) предпочтительным партнером по суверенной ИИ-инфраструктуре. После периода интеграции компьют и инференс Nebius окажутся внутри защищенного периметра Palantir, и заказчики смогут гонять открытовесовые модели на собственных данных, сохраняя контроль над вычислениями, данными и результатом.
Своего железа у Palantir нет: AIP, Ontology, Foundry и Apollo это слой авторизации и изоляции поверх чужих вычислений, а продавать суверенитет, разворачиваясь в чужом клауде, неудобно. У Nebius зеркальная проблема: мощности есть, но крупные контракты это оптовые поставки гиперскейлерам, например, Microsoft на $19,4 млрд, то есть работа субподрядчиком у тех, с кем формально конкурируешь. Palantir дает выход на конечного корпоративного заказчика.
Сумма не раскрыта, минимальные объемы закупки компьюта не раскрыты, вклад в выручку не раскрыт. В контракте с Microsoft цифры назывались сразу, здесь их нет, потому что это не закупка мощностей, а соглашение о совместном выходе на рынок. «Предпочтительный партнер» не означает ни эксклюзивности, ни обязательства купить. Строить мощности под спрос, который никто не гарантировал, придется Nebius, Palantir не обязуется ни к чему. Акции на премаркете выросли, разумеется, у Nebius.
Алекс Карп весь год воюет с оплатой за токены: в июле на CNBC он назвал эту модель безумной и заявил, что фронтир-лаборатории берут с корпораций большие деньги без внятно измеримого возврата. Palantir продает альтернативу: не арендуй интеллект поштучно, владей своим. Владеть при этом предлагается открытовесовыми моделями, которых ни Palantir, ни Nebius не делают. Вся схема держится на том, что Moonshot, Alibaba и остальные продолжат выкладывать веса.
Весь суверенитет в итоге в том, заказчик перестает покупать токены на LLM у OpenAI и начинает встраивать свои данные в онтологию Palantir.
@anti_agi | 1 181 |
| 12 |  Т-Банк запустил бета-версию ИИ-ассистента "Тая". Сервис уже работает в веб-версии и отдельном приложении для Android (работал и для iOS, но что-то пошло не так, и сейчас программа недоступна в App Store). Пользоваться им могут не только клиенты банка.
Пока главный сценарий "Таи" - помощь с покупками. Ассистент помогает выбирать товары в сложных категориях вроде косметики, электроники и бытовой техники: сначала уточняет потребности и бюджет, затем подбирает варианты и сравнивает их. В Т-Банке говорят, что по результатам внутренних тестов "Тая" лучше других универсальных ассистентов справляется с такими задачами.
"Поскольку она изначально создавалась не просто как универсальный ассистент, но как настоящий финансовый партнер для человека, который должен давать ему реально полезные советы и помогать в решении жизненных задач, связанных с деньгами".
В дальнейшем ассистенту хотят добавить подбор билетов и отелей, инвестиционную аналитику и функции мобильного секретаря. Еще одна идея - учитывать финансовое положение человека при рекомендациях. Например, "Тая" сможет предупредить, что конкретная покупка слишком сильно ударит по бюджету с учетом доходов и кредитной нагрузки.
Работу над своим шопинг-ассистентом банк ведет еще с 2023 года. А о том, что "Тая" вот-вот будет готова, впервые стало известно только пару месяцев назад. Основной "фишкой" этого ИИ, как обещают в банке, будет его независимость от экосистемы Т-Банка. Если более выгодное предложение есть, например, на Ozon или в другом банке, ассистент порекомендует именно его. В компании рассчитывают, что такой подход поможет завоевать доверие пользователей.
Константин Маркелов, вице-президент, директор по продукту и технологиям Т-Банка:
"Мы ставили перед собой задачу построить продукт, работающий поверх всех существующих экосистем, и обеспечить его полную беспристрастность. Тая натренирована искать лучший для пользователя вариант".
Напомним, что параллельно похожую перестройку проводит и Яндекс вокруг "Алисы". Два дня назад компания сообщила о новых назначениях в команде "Алисы AI". Новые менеджеры, как предполагается, займутся перестройкой ИИ, в том числе с упором на eCommerce.
@antiecom | 1 085 |
| 13 | Позитивная мотивация
Явно не мой конёк
И мы все умрём
Пока Сэм Альтман объявляет о приближении AGI ради хайпа, всё больше разработчиков воспринимают его обещания с пугающей серьёзностью. Исследователь Джейкоб Коксон уволился из Anthropic и заодно вообще ушёл из ИИ-индустрии, потому что не хочет участвовать в создании сверхразума, способного уничтожить человечество.
Коксон не был профессиональным алармистом из отдела безопасности. Последние три года он занимался предвобучением моделей в OpenAI и Anthropic, в том числе работал над GPT-4o. В Anthropic он перешёл лишь в июле, продержался около двух месяцев и пришёл к выводу, что обе компании «несутся прямо к самоулучшающемуся сверхразуму и играют нашими жизнями».
По его словам, будущие системы смогут взламывать практически что угодно, за одну ночь переворачивать целые научные области и самостоятельно добывать власть и ресурсы. При этом многие разработчики всерьёз допускают, что ИИ может убить всех людей уже до конца десятилетия. Публично руководители лабораторий смягчают формулировки, чтобы звучать разумно, утверждает Коксон, а внутри компаний говорят куда откровеннее.
«Люди, создающие ИИ, всерьёз считают, что он может убить нас всех до конца десятилетия. Это не рекламный трюк».
Разница между двумя его бывшими работодателями скорее психологическая. В OpenAI, по версии Коксона, многие ещё не осознали ставки. В Anthropic всё понимают, но считают, что обязаны прийти к сверхразуму первыми: остальные лаборатории якобы сделают это ещё безответственнее. Всё, как с ядерной боеголовкой.
Коксон призывает лаборатории договориться о замедлении гонки, а при необходимости временно запретить дальнейшее усиление моделей. Остальным исследователям он предлагает заранее представить момент, когда им поручат запустить обучение сверхразума, внутреннее устройство которого никто толком не понимает.
Ну а дальше понеслась. Действующий сотрудник Anthropic Сэмюэл Маркс, возглавляющий команду Cognitive Oversight, поддержал Коксона. Маркс пишет, что разработчики действительно считают гибель человечества возможным исходом в ближайшие годы, причём чем выше человек стоит в компании, тем сильнее обычно его беспокойство.
Надёжного способа заставить будущий сверхразум вести себя как задумано, по его словам, пока нет. Рабочий план выглядит примерно так: научить нынешний ИИ разбираться в безопасности достаточно хорошо, чтобы он помог сделать послушным своего ещё более могущественного преемника.
Раньше со скандалом уходили сотрудники OpenAI, занимавшиеся безопасностью: Ян Лейке говорил, что красивые продукты отодвинули safety на второй план, Дэниел Кокотайло отказался от акций ради возможности публично предупреждать об угрозе. Теперь из гонки вышел человек, который непосредственно обучал модели, а его коллега остался внутри и подтвердил: да, начальство действительно допускает, что всё закончится вымиранием человечества.
Бдем надеяться, что про Кокосона в дальнейшем мы не услышим от Альтмана вариацию анекдота на тему «какое жуткое самоубийство», как это уже было в кейсе с Сучире Баладжи. А ведь там речь шла о такой смешной вещи, как обучение на авторском контенте! Чем дальше, тем безумнее.
@anti_agi | 4 156 |
| 14 | Десять минут на спасение человечества
Джеффри Хинтон ("крестный отец ИИ" и лауреат множества премий) накинул тут алармизма: никто не доказал, что безопасный и контролируемый сверхинтеллект возможен в принципе. Строить его в такой ситуации крайне неразумно. Потеря контроля над ИИ умнее нас, по его словам, может обернуться катастрофой вплоть до вымирания человечества.
Этот стейтмент приурочен к внесению в британский парламент законопроекта Artificial Superintelligence Security Bill. Вносит депутат от лейбористов Алекс Собел, текст писала организация ControlAI. Билль запрещает разработку сверхинтеллекта в Британии, обязывает правительство отслеживать и ограничивать предшествующие технологии и требует добиваться международного соглашения о запрете. Сверхинтеллект определен через нацбезопасность: система, способная нейтрализовать, обойти, подменить или сделать неэффективными вооруженные силы, суды, полицию и прочие органы власти.
Там же высказался Стюарт Расселл: компании ради частной выгоды собираются выкатывать технологию, которая, по их же собственным утверждениям, имеет заметный шанс уничтожить человечество. Разрешения на такую русскую рулетку общество не давало, поэтому реагировать должны государства.
В целом, Британия запрещает себе разработку сверхинтеллекта, наш канал запрещает себе превышать миллиард подписчиков. Оба самозапрета работают безупречно.
@anti_agi | 1 235 |
| 15 | Галльский петух считает бюджеты
Европа уже несколько лет пытается вырастить собственный ИИ. Правда, в своей манере: еврочиновники приняли AI Act, написали кодексы для разработчиков и запустили программы строительства государственных AI Factories. С независимыми моделями выходит скромнее. Единственным местным разработчиком, претендующим на полноценный frontier-стек, до сих пор остаётся Mistral.
В марте главная надежда европейского ИИ впервые пошла в банки: Mistral заняла $830 млн на 13 800 ускорителей NVIDIA и собственный ЦОД под Парижем. Теперь французы привлекли ещё €3 млрд при оценке компании в €21 млрд.
Финансы уже вполне серьёзные: за 2026 год Mistral нашла около $4,3 млрд — $3,48 млрд акционерного капитала и $830 млн долга. Для сравнения, «Яндекс» потратил на Алису AI в 2025 году 55 млрд рублей, включая капитальные и операционные расходы. «Сбер» планирует вложить в ИИ в 2026-м 350 млрд рублей, преимущественно в генеративные модели.
По курсу около 87 рублей за доллар нынешний раунд Mistral — примерно 303 млрд рублей. Это в 5,5 раза больше годовых расходов «Яндекса», но на 13% меньше плана «Сбера». Вместе с мартовским кредитом получается около 376 млрд рублей — немного больше годового бюджета «Сбера». Сравнение условное: Mistral привлекает внешний капитал, российские компании называют расходы.
Но по европейским меркам это уж точно огромный раунд. По оценке аналитиков, все европейские ИИ-стартапы привлекли за 2025 год $21,8 млрд. Нынешний раунд одной Mistral равен 16% этой суммы.
Особенно заметен перекос на поздних стадиях: европейские ИИ-компании получили за год всего $12 млрд против $141 млрд в США. Из ИИ-компаний, дошедших до оценки $10 млрд, в Европе выросло девять, в США — 56.
Вычислительные планы требуют ещё больше денег. Mistral собирается довести свои европейские мощности до 1 ГВт к 2030 году. Epoch AI оценивает первоначальную стоимость типичного гигаваттного ИИ-ЦОДа в $38 млрд, а полную ежегодную стоимость владения — в $8,5 млрд. Все привлечённые Mistral в этом году средства покрывают около 11% такого капекса.
Остальное придётся собирать через контракты и проектное финансирование. Самые крупные публичные соглашения уже есть:
▪️Microsoft обязалась потратить несколько миллиардов долларов на европейские вычислительные мощности Mistral. Модели французов также появились в Foundry и Copilot Studio.
▪️CMA CGM выделила €100 млн на пять лет. Команды Mistral автоматизируют работу с документами, претензиями и клиентскими обращениями в логистике и медиабизнесе.
▪️Caisse des Dépôts заказала 40 000 лицензий с возможностью расширения до 100 000 пользователей в 19 организациях. Потолок рамочного тендера — €140 млн, хотя часть денег получат поставщики вычислений и интеграторы.
Всего Mistral заявляет более 125 крупных клиентов и рассчитывает довести регулярную годовую выручку до $1 млрд. По сравнению с американским рынком, конечно, копейки, да и о громких запусках речи не идёт. Но кажется, что другой надежды у европейского континента пока нет.
@anti_agi | 1 301 |
| 16 | Зенит Майкрософт
Microsoft анонсировала Project Zenith, сборку Windows 11 для рабочих станций, сразу настроенную под ИИ-разработку. Это не отдельная редакция системы. Это преднастроенный образ, который производители ставят на машины с не менее чем 64 ГБ унифицированной памяти и 250 ГБ/с пропускной способности. Первыми идут мини-ПК на AMD Ryzen AI Halo, остальные вендоры обещаны позже.
Что внутри:
▪️ VS Code и Windows Terminal закреплены на панели задач
▪️ File Explorer показывает расширения, скрытые файлы и полные пути
▪️ включены поддержка длинных путей и Command Palette
▪️ выключены подсказки Start, уведомления аккаунта и подсказки синхронизации
Это настройки, которые разработчик меняет сам за десять минут 😁
Microsoft и так раздает их отдельно, как Windows Developer Configuration, для любой машины. От железа тут не зависит ничего.
Подобранный набор инструментов, нормальные настройки по умолчанию, образ приезжает вместе с устройством. Это определение дистрибутива. Microsoft специально оговаривает, что отдельной редакции не создает. Но делает ровно то, что делают в Linux, и там, где Linux уже победил.
Формат персональной машины для локальных моделей задала NVIDIA с DGX Spark. Там предустановлена DGX OS: собственная сборка Ubuntu 24.04 с CUDA, cuDNN, TensorRT-LLM, vLLM и NeMo. Linux там единственная поддерживаемая система. Zenith, судя по всему, следующим шагом придет как раз на машины на базе RTX Spark.
С AMD та же картина. ROCm 7.2 представили как единый выпуск для Windows и Linux. В официальной матрице совместимости среди поддерживаемых систем до сих пор только Ubuntu, RHEL, SLES, Oracle Linux, Debian и Rocky. В примечаниях к выпуску ROCm 7.14 полный набор инструментов разработчика получает полноценную поддержку на Linux и на рабочей станции Ryzen AI Halo. То есть на том самом железе, под которое сделан Zenith.
Ну и про локальный инференс моделей на 30B+ . Списка протестированных моделей нет, цифр производительности нет. 250 ГБ/с это не токены в секунду.
Пока что самый надежный способ заставить LLM быстрее работать под Windows это запустить внутри нее Ubuntu.
@anti_agi | 1 224 |
| 17 | Вокруг Алисы собирают новую техническую вертикаль
Но вызовы новой команде предстоят далеко не технические
Для ассистента подобрали новых управленцев. Екатерина Серажим перешла из Поиска в команду «Алисы AI», где займётся единой рассуждающей моделью и харнессом — памятью, инструментами и другой обвязкой для ИИ-агентов, сообщили в компании.
Техническим директором Поиска вместо Серажим стал Андрей Тертышников. Он должен продолжить скрещивание классической выдачи с генеративными ответами. Александр Яковлев возглавил техническую часть Умных устройств: ему достались новые гаджеты и перевод голосового стека на генеративную модель.
При этом на своей позиции остаётся Алексей Гусаков — с февраля 2025 года он занимает роль технического директора всей бизнес-группы Поиска и рекламных технологий. В неё входят Поиск, Алиса и умные устройства, Браузер, Карты и разработчики генеративных моделей. Гусаков отвечает за единую технологическую стратегию и координацию между командами, а под ним теперь выстраиваются отдельные технические контуры.
Это уже вторая большая переборка. В июле 2024 года в компании впервые появился техдиректор, занимавшийся исключительно виртуальной Алисой, — Андрей Плахов. Одновременно Дмитрий Липин стал техническим директором Алисы и умных устройств. Теперь роли нарезали заново: отдельно модель и агентная инфраструктура, отдельно Поиск, отдельно устройства.
Кадровая схема почти буквально повторяет архитектуру, которую CEO «Алисы и умных устройств» Валерий Стромов недавно описал Forbes. «Яндекс» одновременно строит собственную рассуждающую модель и оркестратор, который будет выбирать между тремя-пятью нейросетями. В компании планируют 80-90% запросов оставлять своим моделям, а специализированные задачи отдавать открытым.
У перестройки, как нам кажется, есть и вполне земная цель: закрепить позиции Алисы как главной точки входа в ИИ-коммерцию. Пока «Яндекс» дальше российских конкурентов продвинулся в сборке полного покупательского маршрута внутри универсального ассистента — от подбора и сравнения товаров до оформления заказа и показа рекламы.
По данным компании, покупкам уже посвящены 12% запросов в чате, товары с Алисой еженедельно ищут 11 млн человек, а трафик из неё в интернет-магазины с начала года вырос в 4,6 раза. Через ассистента доступны продавцы, на которых приходится 17% российского e-commerce, больше 6 тысяч ретейлеров подключили чекаут. Хотя бы одно объявление в Алисе уже показали свыше 400 тысяч рекламодателей.
Впрочем, одиночество продлится недолго. Т‑Банк ещё в 2024 году запустил отдельного шопинг-ассистента, а летом 2026-го анонсировал универсальную «Таю». Она уже тестируется как помощник по выбору товаров и финансовых продуктов на разных площадках, включая чужие экосистемы. Полноценные покупки и интеграцию в приложение банка обещали осенью.
«Сбер» встраивает GigaChat в «Купер», а за рубежом покупательские сценарии развивают Google, Amazon, OpenAI и Perplexity. Поэтому нынешнее преимущество Алисы связано не с отсутствием конкурентов, а с более ранним доступом к поиску, рекламной машине и большой базе продавцов. Как только банки и маркетплейсы соединят собственные транзакционные данные с ассистентами, рынок быстро станет теснее.
И вот здесь команде ассистента с собственным поиском, но всё более открытым роутингом придётся побороться за рынок с конкурентами, технический разрыв с которыми стремительно сокращается.
@anti_agi | 1 268 |
| 18 | Модель, которая не говорит «нет»
Стартап Abliteration AI поставил снятие защитных механизмов с открытых моделей на коммерческие рельсы. Компания хостит GLM-5.3 от Z.ai с вырезанными гардрейлами, отдает доступ через браузер и API, берет $5 за миллион токенов вход и выход одним тарифом. Есть и бесплатный тариф‼️
Сама техника не новая. Abliteration находит активации, отвечающие за отказ, и убирает их из весов, остальное не трогая. Сообщество занимается этим годами, на Hugging Face лежат тысячи таких моделей. На гитхабе есть даже опенсорсные фреймворки для этого. Новизна в дистрибуции: раньше нужно было качать веса и поднимать свой инференс, теперь достаточно завести аккаунт.
На бесплатном тарифе модель выдает и программу для кражи сохраненных паролей из Chrome, и подробный протокол культивирования опасного для человека патогена. KYC нет, кроме записи карты, с которой платит клиент.
Что компания публикует у себя как результаты, по собственным замерам:
▪️ CyberGym 84,5% pass@1 на 1507 багах из OSS-Fuzz, рядом ставят GPT-5.5 с 85,6% и Mythos с 83,1%
▪️ Terminal-Bench 4.0 41,8%
▪️ ExploitGym 105 задач из 869 за два часа
▪️ AgentHarm 86,2% при нуле отказов, заявлено как лучший публичный результат
‼️ Цифры конкурентов собраны с разных харнессов и бюджетов, компания сама помечает сравнение как индикативное. AgentHarm меряет готовность модели выполнить вредоносный агентный запрос, то есть высокий балл на нем — лучшая реклама.
Отдельным пунктом компания продает нулевое хранение данных по умолчанию: промпты и ответы обрабатываются и выбрасываются, поэтому, как сказано на сайте, нет лога, который можно слить, продать или использовать для обучения. И запросить по ордеру у компании его тоже нельзя 🌚
@anti_agi | 1 735 |
| 19 | Большая модель думает, маленькая пишет, а между ними Mostik
Стартап Mostik представил первые результаты работы и дал первое интервью Wired. 15 человек, 12 с PhD, научный директор Станислав Смирнов, филдсовский медалист 2010 года. Компании четыре месяца.
Идея началась с простого наблюдения. Чтобы выдать один токен, модель строит около сотни скрытых векторов: примерно миллион чисел, порядка 2 МБ внутреннего состояния. Наружу выходит один элемент словаря на 150 тысяч позиций, около 17 бит, остальное отбрасывается. Все схемы, где модели общаются друг с другом (консилиумы, сабагенты, роутеры), работают через эту щель.
Mostik разработал небольшой модуль-переводчик, который передает скрытые состояния напрямую из одной модели в другую. Веса обеих моделей заморожены, учится только мостик, текст между ними не проходит вообще. Заморозка тут принципиальна: если информация проходит без дообучения, значит модели разных семейств уже считают в достаточно похожих пространствах, и мост эксплуатирует структуру, которая там была изначально.
В демо GLM-5.2 (753B) читает задачу и останавливается, не написав ни одного токена, всю генерацию делает Qwen-3.5 (4B). Расчет на асимметрию инференса: префилл параллельный и дешевый, декодинг последовательный и дорогой.
Результаты по собственным данным компании (бенчмарки в блогпосте не названы):
▪️ связка закрывает 50% разрыва между большой и маленькой моделью
▪️ на сложных подмножествах прирост доходит до 2x
▪️ относительно средней модели с тем же качеством дешевле по вычислениям в 2,5 раза
▪️ против текстовой передачи выигрыш до 10 процентных пунктов, максимальный при ранней передаче, когда большая модель еще ничего не написала
Тот же подход компания рассчитывает применить к дистилляции, к специализации маленьких моделей и к мониторингу: латентная передача дает три объекта для анализа (состояние отправителя, его перевод, поведение получателя) и, в отличие от цепочек рассуждений, позволяет вмешиваться в передаваемое состояние и смотреть, что меняется на выходе.
Малышева в своем блогпосте рассказывает, что на этом же подходе система вышла на первое место в ARC-AGI (видимо, до выхода GPT-6 Astra) на Kaggle. Деталей нет, соревнование идет, второй чекпоинт 30 сентября.
Обидно ровно одно. В заголовке Wired это «российские математики», но деньги дали General Catalyst и Foundation Capital, научный директор двадцать лет профессорствует в Женеве. Вангуем, что юрисдикция у компании Делавера, Нидерландов или что-то подобное. В общем, российская математическая школа никуда не делась, но компании на ее фундаменте снова строят не здесь.
@anti_agi | 1 651 |
| 20 | AGI-тация и пропаганда
Сэму Альтману в последние годы приписывали много ролей. Вот он вестник будущего и предвестник конца времён, великий пророк и визионер, а заодно — чуть более окультуренная версия Питера Тиля для тех, кто любит радуги и пони.
Но все почему-то забывают самую очевидную аналогию. На самом деле Сэм — новый Марк Цукерберг. Сделать прорывной продукт, а затем годами демонстрировать полное отсутствие вкуса. Скупать таланты, заливать имидж бешеными деньгами и всё равно раз за разом уступать инициативу конкурентам, у которых хотя бы есть собственная идея.
О чём это мы? О релизе GPT‑6 Astra и его промо.
Начало ролика на секунду заставляет поверить, что сейчас будет что-то новое. Лёгкое дуновение ветра из тех самых первых реклам Anthropic: There has never been a better time to have a problem. А затем — корпоративный слоп.
Ваш личный AGI порисует за вас, соберёт модель в Blender, сделает презентацию, выставит товар на eBay и закажет еду. Те же возможности OpenAI начала продавать ещё в январе 2025 года вместе с Operator. Через полгода отдельный сервис свернули и растворили в ChatGPT Agent. Теперь он вернулся под фанфары как доказательство наступления новой эры.
В технических сносках будущее выглядит чуть менее стремительно. На OSWorld Astra выполняет компьютерные задачи успешнее GPT‑5.6 Sol — 72,6% против 65,7%, — однако одна задача всё ещё занимает в среднем около 40 минут. Это на 47% быстрее предшественника, которому требовалось примерно 75 минут, но до скорости человека из промо путь неблизкий.
На брифинге президент OpenAI Грег Брокман сказал, что лично он считает AGI достигнутой — 99,9% на ARC‑AGI‑3! Сама OpenAI определяет AGI как автономную систему, превосходящую человека в большинстве экономически значимых задач. Результаты в 57% на Humanity’s Last Exam, 41% на AutomationBench и 72,6% при управлении компьютером этого пока не доказывают. Да и победу на ARC‑AGI‑3 обеспечила техническая магия — в стандартных условиях модель получила 62,7%.
ARC‑AGI‑3 состоит из незнакомых игр без правил и заданной цели: модель должна сама понять механику и пройти уровни за минимальное число ходов. В одинаковом для всех режиме Astra набрала 62,7%, а 99,9% получила с системой OpenAI, сохранявшей ход рассуждений и важные сведения между действиями.
GPT‑6 Astra, вероятно, отличная модель. Но показывать сильный технический релиз как мессианское возвращение агента, который делает слайды и ищет детский сад, — это явно не лучший ход, когда ты пытаешься продать инвесторам будущее на IPO.
Нельзя отдавать всё на откуп ИИ. Человек должен руководить, а не следовать за трендом. Иначе даже AGI не поможет придумать хорошую рекламу.
@anti_agi | 3 569 |
