ОХУЕТЬ

Джек Дорси только что уволил одним твитом половину компании. Не потому что дела шли плохи, а потому что «ИИ инструменты, которые мы создаём и используем, в сочетании с небольшими командами с плоской оргазацией открывают принципиально новый подход к работе — и меняют само представление о том, как строить и вести бизнес»

Добро пожаловать в будущее. Охуеть.

охуеть (поменьше)

Антропик отказывается подчиниться требованиям Пентагона и снять гардрейлсы для своих моделей; говорят, что не пойдут на массовую слежку за американцами (снаружи ок) и разработку полностью автономного оружия (частично автономные дроны, как те, которые используются в Украине — я цитирую текст заявления, если что — это ок).

ну погнали

Сегодня впервые в жизни воспользовался приложением Codex и обнаружил уморительное: в нём есть терминал, а значит, прямо в этом терминале можно запустить Claude Code

Raycast запускает свой апп билдер. У этих может и получится — за всё время они единственные, кто сделал альтернативу спотлайту, которой реально пользуются люди (но не я, я не пользуюсь)

https://www.raycast.com/blog/introducing-glaze

Продолжая тренд: сенатор Берни Сандерс съездил в гости к Юдковскому (и ещё к парню Аэллы) обсудить опасность AI. Это усиливает меня в предположении, что текущий год станет не только годом автоматизаций не связанных с кодом профессий, но и неизбежной сопутствующей дискуссии об опасности AI. Хотя я считаю её в целом полезной, от ИИ-думеров я больше жду очередной истерики, чем содержательных предложений.
Тем не менее, это отличный год, чтобы заняться алайнментом и связанным с ним вопросами (этика, доступы, гардрейлсы, цензура) — это то, что будет волновать широкую общественность уже летом.

Кстати, мне кажется, шум достаточно велик, чтобы в этом году мы увидели широкие обсуждения даже в правительстве России — ещё одна тема, которая ужасно меня беспокоит.

Закономерный итог: Берни вышел с 10-минутным популистским роликом в жанре "Затормозите AI немедленно!"

Из Европы и России такое рвение можно исключительно поддержать.

Гугл запускает большое обновление своих Карт, построенное на базе Gemini.

https://blog.google/products-and-platforms/products/maps/ask-maps-immersive-navigation/

Могу только процитировать из своего прошлого поста:

Не важно, насколько большая и продвинутая модель у вас есть, если на локальном рынке есть другая, которая в реальном времени осведомлена, где вы находитесь, что вас окружает, что происходит неподалёку и что в связи с этим вам предложить.

И ещё прикольное видео с навигацией в комментариях

комментарий к этому невероятному скриншоту у меня тоже есть, но писать в паблик я его не готов

какой проклятый мир

Это же буквально Ralph Wiggum луп

Дональд Кнут, знаменитый американский ученый-алгоритмист, написал несколько дней назад заметку о том, как LLM помогла ему, точнее его соавтору, решить алгоритмическую задачу, над которой Кнут работал несколько недель. Заметка начинается словами "Shock! shock!"

Задача, которую решил Клод, не какая-то знаменитая, и у нее нет, насколько мне известно, важных применений. Мне кажется, интересно даже не столько то, что ИИ ее решил, сколько *как* решил. Это подробнее описано в статье Кнута, но если вкратце - перед Клодом поставили задачу и он работал над ней примерно в 30 подходов-итераций. После каждой итерации он записывал в файл для самого себя краткое описание того, что он только что попробовал и что из этого вышло, и это помогало ему искать новые подходы и не зацикливаться. В процессе решения он испробовал много разных идей, как математических, так и программистских, и в конце концов нашел одну работающую, проверив ее на куче вариантов (хоть и не доказал ее строго, доказательство написал позже сам Кнут). Весь процесс занял около часа, и был почти автоматическим - человеку пришлось несколько раз останавливать или подправлять итерации, в которой Клод путался в своих следах и терял контекст.

Мне кажется, что работа ИИ в этом случае вполне сравнима с тем, как мог над такой задачей работать талантливый студент-аспирант, которому дал ее научный руководитель. Конечное решение не супер сложное и до него вполне можно дойти с помощью упорства и дисциплины (важно проверять свои идеи путем написания тест-программ, не заходя слишком далеко в теорию). Те же 30 итераций аспирант мог сделать за неделю-две; только ИИ сделал за час и без аспиранта.

Это возможно здесь и сейчас, в 2026 году. Обратите внимание, вглядитесь хорошенько. Будущее продолжает наступать на настоящее ударными темпами. Полгода или год назад модели еще не могли настолько самостоятельно работать над математическими задачами на таком уровне.

Теперь попытаюсь вкратце объяснить и показать суть проблемы, которую решил Клод для Кнута.👇

Физический AI и Атомы

Тревис Каланик, создатель Убера, опубликовал манифест своей новой компании «Атомы» — дистопичный текст о достижении физического AI. Текст написан дьявольски хорошо, советую прочитать целиком хотя бы как короткий сайфай рассказ.

Всё, что нас окружает, произведено из ресурсов, собрано и доставлено. Ультимативная цель — автоматизировать этот процесс, подойти к физическому миру как к компьютеру: CPU — производство, Память — Хранилища, Сеть —транспорт. Оцифровку физического мира Каланик начинает с трёх фундаментальных производств: еда, добыча ресурсов, транспорт. Всё это — первые, но необходимые шаги на пути к грядущему золотому веку (который обеспечат нам самосовершенствующиеся машины) и, неизбежно, сингулярности.

Where do the materials and minerals come from? Where do we manufacture? Where do we harvest and store energy? Land as a critical resource and the competency of real estate development of that land are dramatically underappreciated ingredients for Physical world AI. 

Producing more minerals that power the chemistry for state change and the materials for machines to manufacture will be an urgent imperative. Acquiring and developing the land that produces these minerals and materials is a critical competency.

В этом канале любят роботику и физический AI. Стратегически Каланик прав, но быть даже не винтиком, а просто резистором, распаянным на шине Земли, почему-то не хочется.

Последний месяц я много питчил другой путь — основанный на идее, что физический AI позволит передать обычным людям производство, так же, как нынешняя волна AI демократизировала написание кода.
У скрипта на питоне и табуретки есть общее свойство: если они не соберутся, модель, которая их сгенерила, можно щёлкнуть по носу и дообучить (проверить табурет на собираемость можно не выходя из блендера). Вместо того, чтобы ждать, пока Тревис Каланик и Илон Маск построят свои робофабрики, люди могут вайбкрафтить себе вещи за 0,3% стоимости из стандартных материалов. Причем в отличие от бесплодного вайбкодинга, такая система бустит реальную экономику, потому что компоненты для табуретки всё ещё нужно заказать и доставить, а подтверждённый настоящим человеком чертёж можно перепродать дальше. Но это длинный разговор для другого раза.

(Если вы инвестор, пишите).