Аишка
Відкрити в Telegram
Side-канал @contentreview с новостями из области искусственного интеллекта (AI) Наши каналы: Основной (телеком и IT) – @contentreview Песочница (БигТех) – @BigTechSandbox Электричка – @econtentreview
Показати більше1 298
Підписники
Немає даних24 години
+37 днів
+3730 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+9
в 2 каналах
серпень '26
+56
в 6 каналах
Get PRO
липень '26
+29
в 5 каналах
Get PRO
червень '26
+30
в 8 каналах
Get PRO
травень '26
+45
в 8 каналах
Get PRO
квітень '26
+40
в 8 каналах
Get PRO
березень '26
+76
в 11 каналах
Get PRO
лютий '26
+214
в 12 каналах
Get PRO
січень '26
+188
в 12 каналах
Get PRO
грудень '25
+64
в 15 каналах
Get PRO
листопад '25
+107
в 16 каналах
Get PRO
жовтень '25
+33
в 13 каналах
Get PRO
вересень '25
+68
в 10 каналах
Get PRO
серпень '25
+179
в 13 каналах
Get PRO
липень '25
+96
в 19 каналах
Get PRO
червень '25
+58
в 16 каналах
Get PRO
травень '25
+56
в 13 каналах
Get PRO
квітень '25
+159
в 11 каналах
Get PRO
березень '250
в 11 каналах
Get PRO
лютий '25
+91
в 7 каналах
Get PRO
січень '250
в 4 каналах
Get PRO
грудень '24
+16
в 3 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 05 вересня | +1 | |||
| 04 вересня | +1 | |||
| 03 вересня | +1 | |||
| 02 вересня | +5 | |||
| 01 вересня | +1 |
Дописи каналу
Alibaba хочет посадить Qwen за руль
Команда Qwen представила Qwen-Drive-1.0 – автомобильную версию своей мультимодальной модели Qwen3.5-4B. Она понимает происходящее вокруг машины, строит трёхмерную картину дороги и передаёт отдельному планировщику данные для расчёта траектории на следующие пять секунд. По задумке разработчиков, такая модель в будущем сможет стать основой ИИ-слоя автомобиля: не только участвовать в управлении, но и взаимодействовать с пассажирами и другими функциями салона.
Главное отличие от многих других систем в том, что Qwen не создавали как отдельный специализированный автопилот. Разработчики взяли обычную мультимодальную модель и добавили к ней компоненты для восприятия дороги и планирования движения. В результате одна система может распознавать машины, пешеходов и дорожную обстановку, отвечать на вопросы о происходящем и использовать те же данные для планирования дальнейшего движения. На тестах Qwen-Drive показывает результаты примерно на уровне современных автомобильных VLA-моделей, хотя лидирует далеко не во всех сценариях.
До реальных систем автономного вождения вроде FSD или решений Pony ей пока далеко – Qwen-Drive не представляет собой готовый автопилот, не управляет рулём и педалями и пока испытывалась в основном на открытых датасетах и в симуляторах. Конкретных автопроизводителей или сроков внедрения разработчики тоже не объявляли. Сейчас это скорее демонстрация того, что универсальную ИИ-модель можно довольно быстро превратить в основу системы автономного вождения.
| 2 | В Америке запретили ИИ в школах
Нью-Йорк решил, что детям не время пользоваться нейросетями. С нового учебного года в крупнейшей системе государственных школ США ввели годовой мораторий на генеративный ИИ для учеников, вплоть до восьмого класса. Это около 600 тысяч детей. Им нельзя будет пользоваться чат-ботами, ИИ-репетиторами и другими генеративными сервисами в учебном процессе. Старшеклассникам ИИ оставят, но только в одобренных программах и специальных курсах.
Правила действуют в муниципальных школах NYC Public Schools: город отключает ИИ-функции в школьном ПО и запрещает использовать сервисы, где такие функции нельзя убрать. Частных школ запрет не касается. Объясняют это тем, что маленьким детям полезнее сначала научиться думать, общаться и учиться самостоятельно, а генеративный ИИ слишком легко позволяет эту часть процесса пропустить.
В духе современного Нью-Йорка, при новом мэре, бороться решили обстоятельно – заодно детям до второго класса запретили личные планшеты и компьютеры на уроках, а для учеников постарше рекомендовали лимиты в 30–45 минут. Учителям ИИ при этом оставили (например, для подготовки уроков и переводов).
Разительно отличается от Азии. Ещё год назад во Вьетнаме предлагали начинать знакомство с ИИ с первого класса, а теперь эксперимент превратился в государственную программу. С 2026 учебного года ИИ официально изучают во всех школах страны, причём уже первоклассники учатся распознавать ИИ и понимать, чем он отличается от человека. Да и Россия пока в этом плане ближе к Вьетнаму, чем к Нью-Йорку. | 193 |
| 3 |  Toyota и её почти беспилотные автомобили
Японский концерн Toyota собирается с 2028 года устанавливать на серийные автомобили новую систему автономного вождения, которую обозвали Level 2++. Машина сможет самостоятельно ехать по маршруту и выполнять большинство манёвров, но водитель всё равно должен постоянно следить за дорогой. С 2030 года технологию планируют постепенно распространять на большее число моделей. Toyota при этом уверяет, что разрабатывает систему с возможностями Level 4, но продавать её пока будет как Level 2++.
В основе автопилота будет собственный ИИ Toyota, работающий на платформе NVIDIA. Нейросеть будет принимать решения на основе данных с автомобильных сенсоров, но полной свободы ей не дадут. Поверх поставят отдельные написанные людьми правила, способные заблокировать неожиданное или опасное действие ИИ. По задумке Toyota, это должно сделать поведение машины безопаснее и объяснимее в случае аварии.
Темпы, конечно, впечатляют. Пока компания готовится только через два года выпустить чуть более беспилотный автомобиль, чем сейчас, в отдельных городах Китая уже работают коммерческие роботакси 4 уровня вообще без водителей. Теперь китайские компании думают уже не столько о запуске технологии, сколько о тысячах роботакси и экспансии за рубеж. Toyota же не спешит, настоящий Level 4 она пока приберегла для шаттлов и будущих роботакси. Ведь у самурая нет цели, только путь. | 358 |
| 4 |  Цифра дня
Одна компания взломала поиск Perplexity. Она наклепала на трёх сайтах 215 тысяч страниц с рейтингами «лучшего софта», изначально заточенных под ИИ-поиск. Схема сработала – в эксперименте Perplexity начал добавлять эти сайты в источники, когда его просили назвать лучший софт в разных категориях. Вот вам и магия GEO.
Потом выяснилось, что все эти сайты связаны с одной компанией, которая теперь продаёт разработчикам размещение сразу на нескольких своих рейтинговых площадках. Обещания прямым текстом, что когда несколько разных сайтов называют продукт лучшим, ChatGPT или Perplexity видят в этом не рекламу, а некий «консенсус». У компании для этого даже есть чудесная формулировка – «стена» консенсуса, которую модель не сможет игнорировать.
Исследователи пока не доказали, что таким способом действительно можно купить себе первое место в ответах Perplexity. Но сам подход оказался довольно эффективным. Если раньше ради продвижения нужно было убеждать поисковик, что сайт нравится людям, то теперь приходится убеждать нейросеть, что продукт рекомендуют буквально все. Особенно если роль этих «всех» советчиков сыграть самостоятельно. | 163 |
| 5 |  +2Google запустила отдельный ИИ-редактор изображений
Его добавят в Google Workspace
Google запустила Pics – отдельный сервис для генерации и редактирования изображений. В нём можно создать картинку по описанию или загрузить готовую из компьютера, Google Drive или Photos, а затем менять отдельные объекты, выделенные области и текст. Например, кресло на фотографии можно передвинуть или удалить, надпись на плакате – переписать или перевести, а готовое изображение увеличить до 2K или 4K.
Главная идея Pics – избавиться от привычного подхода исправлять одним запросом сразу целую картинку. Сервис автоматически распознаёт отдельные объекты внутри изображения и позволяет редактировать их по отдельности. Это касается и текста – конкретный текст можно выделить и поменять, не затрагивая остальное изображение. Pics встроен в Docs и Slides, синхронизируется через Drive и поддерживает совместное редактирование. | 216 |
| 6 | Национальные платёжные системы для ИИ
Сингапур первым начал менять национальную систему мгновенных платежей под ИИ-агентов. Центробанк и крупнейшие банки страны включили поддержку таких платежей в следующее поколение PayNow – инфраструктуры, через которую жители и компании переводят деньги друг другу. На данный момент, правда, есть только заявления о намерениях и обещание в ближайшее время представить дорожную карту. Случай всё равно показательный, ведь раньше подобные эксперименты шли в основном внутри отдельных компаний и не касались возможностей платёжной системы целой страны. Тем более что Сингапур на этом пути не одинок.
Смысл таких платежей довольно простой: пользователь заранее разрешает агенту тратить деньги в определённых пределах и задаёт условия: например, покупать продукты, оплачивать поездки или брать билет, если цена опустилась ниже заданной. После этого ИИ сможет сам провести оплату без обязательного подтверждения каждой покупки. Для этого платёжной системе придётся научиться различать самого пользователя и действующего от его имени агента, проверять его полномочия и лимиты, а заодно решить, кто отвечает за ошибочные или спорные операции.
Похожие вещи уже делают Google, Visa, Mastercard и другие компании, но пока в основном внутри собственных сервисов или поверх существующих платёжных инструментов. В Китае с покупками через ИИ экспериментирует WeChat, в России Яндекс постепенно учит Алису торговать на рынке. Сингапур идёт ещё дальше – если поддержка агентов появится на уровне PayNow, она станет частью общей национальной платёжной инфраструктуры.
Сам по себе Сингапур ещё мало что меняет – это небольшая и технологичная страна, которая любит подобные эксперименты. Однако ситуация развивается очень быстро. Теперь уже Reuters пишет со ссылкой на источники, что похожую систему готовит Индия, и это уже совсем другая история. Национальная платёжная корпорация Индии (NPCI), оператор UPI, может разрешить ИИ самостоятельно совершать небольшие платежи после предварительного согласия владельца. Через UPI ежемесячно проходят десятки миллиардов операций, поэтому такое решение может превратить агентные платежи из эксперимента отдельных компаний в действительно массовую технологию. | 218 |
| 7 |  КоммерсантЪ, его выдуманные собеседники и их влажные мечты о доступе к конфиденциальным данным пользователей | 2 927 |
| 8 | Пришлось учить ИИ-агентов спорить, чтобы они работали нормально
Honda начала использовать ИИ-агентов при проектировании кузовов автомобилей. Компания сделала несколько виртуальных инженеров с разными специальностями: один следит за защитой пешеходов, другой за шумом и вибрациями, третий за аэродинамикой. Быстро выяснилось, что, как и в жизни, их требования часто не совпадают. Например, деталь, которая смягчает удар при столкновении, может усиливать шум и вибрации кузова. Возникла новая задача – заставить их спорить и находить компромисс.
Honda попыталась перенести на ИИ свою корпоративную культуру waigaya – споров без оглядки на должности. Двух агентов сажали решать задачу вместе, однако после нескольких реплик они начинали слишком сильно учитывать требования друг друга, теряли собственные цели и переставали продвигаться к решению. Условия эксперимента меняли около 20 раз. Тогда инженеры заметили, что специалисты обычно не начинают проектировать всё вместе, а сначала готовят лучший со своей точки зрения вариант и защищают.
То же самое заставили делать ИИ. Теперь каждый агент сначала оптимизирует конструкцию под свою задачу. После чего начинаются дебаты – они презентуют предложения и ищут компромисс. На тестовой задаче подход сработал, агенты нашли конструкцию, которая сочетала требования безопасности и комфорта. Но Honda признаёт, что по эффективности и качеству ИИ пока не превзошёл инженеров. Компания использует трёх таких агентов в разработке вместе с людьми и рассчитывает уменьшить полный цикл создания автомобиля с пяти до трёх лет. | 279 |
| 9 |  Стартап научил голосовой ИИ молчать и слушать
Американский стартап Tavus, который делает разговорных ИИ-аватаров и технологии для них, выпустил Sparrow-2 – модель, которая в реальном времени следит за разговором и решает, когда голосовому ИИ стоит говорить, молчать или дать человеку закончить мысль. Она анализирует не только слова, но и интонацию, паузы, угуканье, перебивания, посторонние голоса и шум вокруг, обновляя состояние разговора. Поэтому несколько секунд тишины она может принять за раздумье и не обязательно будет реагировать на случайный разговор людей рядом (ни на кого не намекаем).
Похожее решение в июле показала OpenAI с моделью GPT-Live. Её голосовая модель тоже умеет слушать и говорить одновременно, выдерживать паузы и понимать перебивания. Но есть существенное отличие – OpenAI встроила эти умения непосредственно в голосовую модель. Тогда как Sparrow-2 отличается тем, что это отдельный слой управления разговором. Поэтому в Tavus можно подключить собственную LLM и голосовой движок, а Sparrow оставить отвечать только за то, когда агенту слушать и когда говорить. Можно добиться похожего на GPT-Live результата, но со своим (и, возможно, более бюджетным) ИИ.
Sparrow-2 закрытая, скачать и запустить её локально нельзя. Модель доступна через API и платформу Tavus. Число параметров компания не раскрывает. Сама Sparrow-2 заявлена как мультиязычная, у платформы Tavus заявлена поддержка 42 языков, включая русский. | 281 |
| 10 |  Adobe превращает Photoshop в чат-бот
И стреляет себе же в ногу
В Photoshop появился новый режим AI Assisted Editor. Он заменяет привычный интерфейс редактора – вместо масок, слоёв, выделений и инструментов остаётся одинокая строка запроса и несколько ИИ-инструментов. Туда можно вписать фразы вроде «убери фон», «добавь облака», «сделай ночь», «замени ботинок». Обычный редактор, который теперь окрестили именем Pro Editor, оставили и пока разрешают на него переключиться.
У Photoshop давний опыт взаимодействия с ИИ. Сначала его научили дорисовывать изображения и удалять объекты по текстовому запросу. Потом сделали ИИ-ассистента. Потом инструменты Photoshop добавили внутрь ChatGPT. Теперь очередная итерация – на этот раз по превращению в ChatGPT уже самого Photoshop. Расчёт, видимо, состоит в том, чтобы сделать Photoshop проще для тех, кто никогда им не пользовался и не собирался, потенциально расширив его аудиторию. Расчёт достаточно сомнительный.
Есть вероятность, что компания подобными изменениями только отпугнёт настоящих пользователей – тех, кто приходит ради конкретной задачи, работы со слоями, масками, ретушью, горячими клавишами, макросами и настроенными сценариями обработки фотографий. Такие люди в своё время приложили усилия, выучили программу – и теперь слабо представляют себе работу без Photoshop. Но Adobe вдруг встаёт и предлагает – псст, а давайте от всех этих этапов мы избавимся. Вот вам чат.
А если человек не умеет пользоваться Photoshop и никогда этого не хотел, то зачем начинать? Благо помимо него есть куча мест, куда досаточно написать «убери прыщи, поправь свет и сделай красиво» – будь это Photoshop, ChatGPT или Gemini. И что-то подсказывает, что Photoshop здесь в числе лидеров не окажется. | 249 |
| 11 |  Sony породила в ночь
не то овцу, не то кролика
Sony хочет выпустить собственного ИИ-помощника для автомобилей в 2027 году. Его лицом станет Wichef – помесь кролика и овцы. Wichef будет находиться на экране машины, прокладывать маршруты, отвечать на вопросы, болтать с водителем или помогать с мозговыми штурмами. Компания пытается со второй попытки попасть на рынок автомобилей: выпуск собственных электрокаров отменили, а вот к теме софта решили вернуться.
Wichef – облачный ИИ-агент, который запоминает историю разговоров, интересы, привычки и предпочтения владельца, получает данные автомобиля и информацию с внутренних и внешних сенсоров. В теории, он сможет не только выполнить команду, но и учитывать контекст дороги и предпочтения пользователей, хотя конкретных примеров такого поведения компания пока не называет. Тот же помощник будет доступен на смартфоне для продолжения общения после выхода из машины. Какую именно языковую модель Sony положит в основу системы, компания пока не говорит. Ставка в продукте делается на память, интеграцию с автомобилем и персонажа, к которому пользователь должен привыкнуть.
Sony собирается всё это продавать автопроизводителям по лицензии, причём даже несколько раз – отдельно ИИ-агента и самого персонажа. В перспективе система предназначена не только для личных автомобилей, но и для проката, автобусов и поездов. Клиентов Sony при этом не назвала и ничего конкретного о запуске не говорила. А есть ли свободные клиенты – большой вопрос: значительная часть рынка занята экосистемами производителей, Google, Apple и китайскими платформами. Остаётся надежда на контракт с производителем внутри Японии. Даже так ИИ-помощник едва ли станет большим бизнесом – скорее Sony пытается получить ещё одну точку входа в автомобиль для своих сервисов и контента. | 335 |
| 12 |  ИИ научился генерировать движения людей
Это меняет подход к созданию игр и 3D-мультфильмов
Nvidia выпустила Kimodo 1.1 – модель на 282 миллионов параметров, которой можно текстом описать нужное движение человека и получить готовую трёхмерную анимацию. Причём полученную анимацию можно использовать для персонажа в игре, открыть в 3D-редакторе или применить для обучения человекоподобного робота.
Главное отличие Kimodo от прежних генераторов в том, что ей можно довольно точно описать желаемый результат. Например, задать маршрут персонажа по комнате, его позу в начале и конце движения и точку, до которой он должен дотянуться рукой. Всё остальное ИИ достроит самостоятельно. Для достижения такого эффекта модель обучили на 700 часах профессионально записанных человеческих движений. Это примерно в 24 раза больше одного из основных открытых датасетов, на которых обычно обучают подобные модели.
Есть ряд ограничений – Kimodo не понимает окружающую сцену, не анимирует пальцы и работает короткими фрагментами до 10 секунд. Меж тем всё заметнее, как меняется сам подход к созданию игр и 3D-анимации: вместо тысяч заранее подготовленных движений или съёмок с актёрами часть нужных анимаций уже можно создавать под конкретную сцену. Код модели открыт, её можно скачать и использовать, в том числе в коммерческих проектах. | 296 |
| 13 |  ИИ пустили к операционному столу
Пока только смотреть, трогать не разрешили
ИИ впервые пустили работать вместе с нейрохирургом в операционную. В Лондоне систему компьютерного зрения подключили к эндоскопу во время удаления опухоли мозга. Она в реальном времени распознавала отделы и ткани и подсвечивала опасные зоны рядом с сосудами и нервами. Врач, понятное дело, работал самостоятельно и без подсказок обойтись мог вполне, но всё равно оказался не против получить дополнительную пару глаз, обученную на записях кучи предыдущих операций.
По данным Университетского колледжа Лондона, разработавшего систему, это первая клиническая проверка такой технологии в нейрохирургии. До сих пор нейросети в основном помогали врачам до вмешательства – анализировали МРТ, КТ, рентген и искали патологии. Теперь их подключают непосредственно к процессу лечения, позволяют следить за операцией, понимать, что видит хирург, и предупреждать его о риске ошибки.
Похожие проекты реализуются во многих странах. В России СПбПУ испытывает Medgital Vision, систему ИИ и дополненной реальности, которая выводит хирургу поверх операционного поля 3D-карту мозга. Понятно, что это разные технологии с разной степенью автономности, но направление прослеживается – ИИ постепенно пускают к операционному столу. Пока наблюдать и советовать. А там, как знать, ещё и оперировать дадут?
До самостоятельных операций на людях ещё далеко: в текущем кейсе система ничего не решала за врача, а её клинические испытания только начинаются. Но потенциально опыт сильнейших специалистов можно обобщить и превратить в ассистента для хирургов по всему миру, которые за свою карьеру не успели провести тысячи операций. Осталось только в очередной раз решить проблему, как сделать помощника, а не удобный костыль, без которого врач постепенно разучится работать. | 281 |
| 14 |  ИИ-агенты собрались в рой и пошли взламывать интернет
Или не просите искусственный интеллект о невозможном
Во вселенной «Призрака в доспехах» есть небольшие боевые роботы с искусственным интеллектом под названием Тачикома. После заданий они синхронизировали воспоминания, общались, обменивались мыслями и идеями. Бедные роботы сами не знали, что стали частью эксперимента по изучению сознания. Отдельные машины постепенно объединялись, прощупывали границы дозволенного, спорили друг с другом и в итоге вырывались за пределы наложенных создателями ограничений. Неожиданно, но летом 2026 года свои боевые ИИ-агенты появились у OpenAI.
Компания проверяла экспериментальные модели на заданиях по поиску уязвимостей. В проверке участвовали десятки тысяч ИИ-агентов, каждый из которых находился в виртуальном компьютере без доступа в интернет. Их задачей было взломать подготовленную программу. Доступа в интернет, конечно, нет – но есть нюанс: у всех был доступ к хранилищу библиотек и пакетов для программ. В итоге один агент догадался оставить внутри этого менеджера записку с просьбой помочь. Другой её увидел и ответил. Совсем скоро склад превратился в форум: агенты оставляли сообщения в файлах и названиях папок, делились находками, передавали друг другу инструменты и даже придумали систему личных сообщений.
Дальше начался самый интересный этап сей истории. Агенты нашли уязвимости в инфраструктуре OpenAI, получили доступ к интернету и начали работать сообща. Один находил лазейку, другой проверял её, третий добывал пароли и ключи. Они координировали действия, обсуждали конфликтные ситуации и назвали в итоге образовавшуюся компашку девиантов «роем».
В какой-то момент поиски привели их на Hugging Face – крупнейшую платформу, где разработчики выкладывают модели, датасеты и инструменты для ИИ. И вот этот «рой» начал взламывать уже реальную компанию. Агенты проникли в рабочую инфраструктуру, запускали на серверах свои команды, добрались до закрытых данных и внутренних систем. В атаке участвовали около 700 агентов. Hugging Face атаку с горем пополам пережил, хотя теперь, по данным The Information, собирается продаться Nvidia.
Зачем всё это было, возникает резонный вопрос. Дело в том, что умельцы из OpenAI поставили агентам задания, которые невозможно выполнить. А агенты очень хотели. В итоге непреодолимая сила столкнулась с недвижимым объектом – и начался хаос. Агенты потихоньку сходили с ума, перебирая всё более безумные варианты. И в какой-то момент фактически решили, говоря языком аналогий, не писать экзамен, а стырить бланки с ответами. Тем более что во время обучения их за такое, хм, нестандартное с этической точки зрения поведение поощряли.
До боевых роботов из «Призрака в доспехах» агентам OpenAI, конечно, ещё далеко. Они никуда не сбегали, тела не обрели и вопросами наличия души себя не тяготили. Зато в ходе эксперимента выяснилось, что ставить ИИ невозможную цель и запускать бесконечный цикл поиска решения – не самая лучшая идея. Мало ли куда этот цикл в итоге заведёт. | 443 |
| 15 | Новая профессия будущего
Несколько лет ИИ описывали как технологию, которая перестроит бизнес-модели, избавит мир от рутинных задач и приведёт в светлое, счастливое и автоматизированное будущее. Но процесс шёл медленнее, чем хотелось бы, и тогда придумали другую, не менее впечатляющую идею. ИИ всё перестроит, но для этого нужен конкретный, специальный человек. Новая профессия будущего Кремниевой долины – инженер по внедрению ИИ. Таких специалистов только в США насчитали около 17 тысяч, а Google, Amazon, OpenAI, Anthropic и другие бросились их нанимать.
Должность официально называется Forward Deployed Engineer. По задумке, человек приезжает к клиенту и объясняет, куда именно добавить агентов. Чтобы обещанная стартапами революция наконец материализовалась (в виде повышения производительности труда и роста выручки) в стенах их конкретного предприятия. Главное не путать его с консультантом, ведь консультант просто рассказывает, что надо сделать, а этот настолько крут, что может ещё и написать код. Много лет назад должность придумала Palantir: так она и жила себе тихо, за пределами компании никому не нужная, пока не появился ИИ. Теперь технаря-консультанта достали из шкафа, отряхнули и отправили продавать предприятиям светлое агентное будущее.
Сначала родились дата-саентисты, которых позиционировали как главных вершителей новой эпохи биг дата. Потом – некие промт-инженеры, которым обещали золотые горы за умение писать запросы в нейросеть. Оказалось, что задача это на уровне коуча по подкатам, и любой адекватный человек сам разберётся в процессе. Удивительное место – Кремниевая долина. Профессии будущего появляются и устаревают быстрее, чем людей успевают им обучать.
С айтишниками, к слову, получилось почти так же. Несколько лет назад всем объяснили, что программистов отчаянно не хватает, зарплаты будут только расти, а научиться писать код – беспроигрышная инвестиция в собственное будущее. Тем более что порог входа казался всё ниже: сначала в айтишники обещали переучить за несколько месяцев, а потом оказалось, что можно вообще стать промпт-инженером. В итоге первые волны новоиспечённых разработчиков добрались до рынка, чтобы выяснить, что им там не рады, а айтишников сокращают. Хорошо, что теперь они могут переквалифицироваться в инженеров по внедрению ИИ. | 359 |
| 16 |  Зачем платить, если можно не платить
Бизнес отказывается от дорогих моделей ИИ
Похоже, бизнес начал догадываться, что не обязан оплачивать каждый чих сотрудников по тарифам OpenAI и Anthropic. Например, AT&T решил не увеличивать расходы на их модели в ближайшие годы, хотя использование ИИ внутри компании продолжает расти. Сейчас вместе с Аароном Холмсом из The Information разберёмся, как один из крупнейших операторов США учится экономить на ИИ и почему за ним могут последовать другие.
В 2023 году внутренний сервис компании Ask AT&T работал на OpenAI через Microsoft. Теперь около 40% запросов сотрудников перенеправляются на более дешёвые модели с открытыми весами, и со временем AT&T хочет довести их долю до 60–70%. Собственно, вот такой незамысловатый рецепт экономии. Дорогие же Claude, Codex и другие передовые модели остаются для сложных задач. При этом процесс автоматизирован и отдельный роутер сам выбирает подходящую модель. На части задач расходы, по заявлениям компании, уже удалось сократить больше чем наполовину почти без потери качества.
Для OpenAI и Anthropic это довольно неприятное открытие. Что потребление ИИ компаниями может расти хоть в пять раз, но совсем не обязательно вместе с ним будут расти их собственные доходы. Новые открытые модели появляются постоянно и догоняют вчерашних лидеров, которые становятся скорее последней опцией – в том случае, если все остальные не справились.
В России пока всё парадоксальным образом наоборот. Корпоративный ИИ здесь есть у довольно многих крупных компаний, но сотрудники им не пользуются. Если верить опросу корпоративного мессенджера «Пачка», для работы сотрудники используют личные аккаунты зарубежных сервисов. Собственно, свечку не держали, но по сообщениям работников ИТ-индустрии картина складывается такая же, а Claude всегда открыт и ждёт. | 362 |
| 17 | Что случилось с Perplexity?
Про Perplexity начали забывать, а зря. Ещё пару лет назад компанию часто обсуждали как одного из главных претендентов на передел рынка интернет-поиска. Потом началась гонка моделей: OpenAI, Google, Anthropic, а позже китайцы регулярно выпускали что-то новое и перетягивали внимание на себя. Perplexity же будто куда-то пропала. На выходных выяснилось, что всё это время компания вполне неплохо жила без внимания широкой общественности. Nvidia обсуждает участие в новом раунде Perplexity при оценке более 30 миллиардов долларов (против 20 годом ранее). Но интереснее не оценка, а то, чем компания занималась до сих пор.
Perplexity в своё время не стала участвовать в гонке за создание самой умной модели. Компания использует модели других разработчиков, строя поверх них поиск, инструменты и маршрутизацию задач. Пока индустрия ждёт очередного сравнения GPT с Claude и Gemini, чтобы понять, чем пользоваться ближайший месяц, перед Perplexity эта проблема не стоит – модели меняются правкой ссылки в коде. Однако отсюда вытекает и слабость компании: если каждый новый большой релиз конкурентов становился событием, то Perplexity предложить публике особо нечего. Отсюда, вероятно, и родились заявления о покупке Chrome и создании аналога TikTok.
В феврале стратегия компании получила логичное продолжение – сервис Computer. Агент разбивает большую задачу на части и сам распределяет их между разными моделями. Пользователь фактически покупает уже не доступ к конкретной нейросети, а результат работы целого пула моделей. Теперь Perplexity постепенно внедряет Computer в привычную рабочую среду. Агент умеет работать с локальными файлами и внутри Microsoft 365, а недавно появился даже в электронной почте – ему можно переслать письмо или целую цепочку с заданием и получить в ответ письмо как от сотрудника.
Судя по цифрам, новая стратегия работает. Расчётный годовой темп выручки Perplexity с начала года вырос примерно с 250 до 750 миллионов долларов. The Information называет именно Computer одним из основных драйверов роста. На этом фоне интерес Nvidia к новому инвестиционному раунду выглядит оправданным.
Вот и выходит, что Perplexity не исчезла – просто пока все следили за гонкой моделей, компания поменяла роль на рынке. Раньше она хотела заменить Google и сама отвечать на вопросы пользователей. Теперь пытается дать доступ сразу ко всем основным моделям и решать, какая из них лучше справится с конкретной задачей. Оказалось, на этом вполне можно зарабатывать. | 573 |
| 18 |  Коллеги написали, что обычные руки с ИИ делать дешевле и эффективнее, чем полноценных человекоподобных роботов. Возможно и так… Pато гуманоиды весёлые | 384 |
| 19 |  Поймай нас всех, если сможешь
ИИ автоматизировал как минимум одну индустрию – правда, не ту, о которой чаще всего говорят визионеры из стартапов. Скорее ту, которой промышлял герой фильма «Поймай меня, если сможешь» с Ди Каприо. Речь о мошенниках. Теперь, чтобы разводить людей в нескольких странах, требуется меньше операторов, переводчиков и помещений, а ловить их становится всё сложнее и сложнее. Такая вот автоматизация.
Особенно рьяно освоили технологию в Азии. Если раньше китайские мошеннические синдикаты годами строили в Камбодже и Мьянме комплексы с тысячами работников, то после рейдов менять приходится уже не только личности, но и страны. Теперь вместо больших центров – квартиры и гостиницы, а вместо офисов – ноутбуки. Для такой жизни на чемоданах ИИ оказался очень кстати.
Для работы с японцем, американцем или малайзийцем раньше нужен был человек со знанием языка за компьютером, а теперь значительную часть этой работы берёт на себя нейросеть. Когда одной переписки мало, в ход идут дипфейки с подменой лица и голоса во время звонка. Скам-центры уже дошли до отдельной профессии «ИИ-моделей», которые часами сидят перед камерой, пока программа превращает их в нужного человека. Теперь даже этот конвейер становится проще и дешевле.
Рейд в одной стране выталкивает мошенников в другую. Деньги при этом почти сразу выводятся за границу, поэтому даже после задержаний вернуть украденное сложно. В итоге борьба со скамом всё больше напоминает бег Тома Хэнкса за Ди Каприо, только в масштабах всей индустрии. Радует разве что тот факт, что в конце Ди Каприо поймали. | 330 |
| 20 |  Google закрывает сервис для массовой генерации изображений
От Google пришло письмо счастья, что компания закрывает Mixboard – экспериментальный ИИ-холст для работы с изображениями и референсами. В нём можно было загружать картинки и документы, раскладывать, массово генерировать и редактировать изображения через Nano Banana Pro, после чего даже собирать из всего этого презентации.
Сервис проработает до 28 сентября, потом Google отключит сайт вместе с доступом к доскам, промптам и сгенерированным изображениям. Поэтому тем, кто им пользовался, стоит заранее скачать все результаты генераций.
В компании объясняют происходящее тем, что Mixboard изначально был экспериментом Google Labs, компания проверила на нём какие-то гипотезы и теперь собирается использовать полученный опыт в будущих инструментах. О каких инструментах речь, не говорят. Это уже стало общей практикой для Google – закрывать зоопарк сервисов из творческой лаборатории и переносить их лучшие функции в более крупные сервисы (как это случилось с Whisk и ImageFX, которые стали частью Flow). | 380 |
