Есть один прогноз об AI, на котором сегодня сходятся даже люди, спорящие почти обо всём остальном.

Дарио Амодей считает, что в горизонте 5–10 лет AI может помочь победить большую часть болезней и сжать десятилетия прогресса в биологии в несколько лет. Ранее он отдельно говорил о потенциальном устранении большинства видов рака.

При этом сам Амодей признаёт, что сегодня медицина ещё не движется со скоростью «10 лет прогресса за один год»: остаются лабораторные эксперименты, клинические испытания, инфраструктура и регулирование.

Поэтому фраза «рак будет полностью излечим через несколько лет» пока остаётся прогнозом, а не установленным фактом.

Но даже более осторожная версия звучит сильно: если AI действительно сможет резко ускорить поиск препаратов, гипотез, биомаркеров и проведение исследований, медицина может стать одной из областей, где эффект от новых моделей будет заметен сильнее всего. Anthropic уже расширяет работу в биологии и фарме.

https://x.com/DarioAmodei/status/2088758819304443967

🇪🇺 Китайские open-weight модели начинают всё активнее заходить в европейский enterprise.

Siemens уже рассказывала о собственной изолированной LLM-платформе на базе vLLM, куда можно подключать Qwen, DeepSeek, Llama и другие открытые модели без привязки к одному API.

Данные можно оставить внутри собственной инфраструктуры. Если персональные данные не уходят внешнему провайдеру за пределы EEA, не возникает отдельного трансграничного маршрута, к которому применяются требования главы V GDPR.

С американскими API ситуация другая: передача данных через Атлантику по-прежнему опирается на EU-US Data Privacy Framework, который пришёл на смену двум предыдущим соглашениям, отменённым судами. Действующая схема была поддержана судом ЕС в 2025 году, хотя споры вокруг неё продолжаются.

GPU простаивает за те же деньги, что и работает. Облачный провайдер распределяет один кластер между тысячами клиентов, а отдельная компания вынуждена покупать мощности под собственный пик нагрузки.

Поэтому Qwen или DeepSeek в европейском дата-центре могут выиграть по контролю над данными и зависимости от внешних API, но экономика сходится только при достаточно высокой загрузке железа.

Китай остаётся стратегически важным рынком компании, поэтому поддержка китайских моделей в собственном стеке даёт дополнительную технологическую гибкость сразу в двух регионах.

🐹 Go 1.27 ускоряет мелкие аллокации в куче почти в 2 раза — и для этого не нужно менять ни строчки кода.

На тесте с объектом размером 16 байт:

Go 1.26 → ~9,5 нс
Go 1.27 → ~5,5 нс

Причина в самом аллокаторе.

Раньше даже для маленьких объектов компилятор вызывал одну универсальную функцию, а runtime уже определял нужный size class: 8, 16, 24, 32 байта и т.д.

В Go 1.27 для объектов меньше 80 байт появились специализированные пути аллокации под конкретные классы размеров. Лишняя работа в runtime просто исчезает.

Больше всего выиграют программы, которые постоянно создают множество мелких объектов:

• парсеры
• деревья и списки
• очереди событий
• структуры с отдельной heap-аллокацией каждой ноды

А вот сервисы с редкими крупными аллокациями почти ничего не заметят.

Редкий случай, когда достаточно просто пересобрать проект новым Go и получить ускорение бесплатно.

https://vc.ru/dev/3081222-go-1-27-uluchshaet-proizvoditelnost-allokatsiy-pamyati

Кенийский 🇰🇪 продавец мёда стал вирусным после того, как выложил фото своего сильно опухшего лица, вызванного укусом пчелы, полученным во время сбора мёда.

Он ловко превратил болезненный инцидент в рекламный ход, и этот подход оказался чрезвычайно популярным среди онлайн-аудитории.

Его послание в основном такое: «Хотите доказательство, что этот мёд настоящий? Посмотрите, что со мной сделали пчёлы.»

Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production

Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.

Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.

https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse

💰 NVIDIA может получить новое преимущество над AMD и другими конкурентами - и оно вообще не про FLOPS

NVIDIA договорилась с Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR о создании compute-financing платформ, которые должны привлечь более $500 млрд стороннего капитала для финансирования AI-инфраструктуры.

Если кредиторы начнут считать системы NVIDIA ликвидным collateral с высокой остаточной стоимостью, клиент сможет дешевле занимать деньги именно под NVIDIA-железо.

Покупатель сравнивает уже не только цену GPU и производительность, но и стоимость капитала.

То есть условный ускоритель конкурента может быть дешевле по прайсу, но дороже в реальном проекте, если банк хуже оценивает его как обеспечение.

WSJ пишет, что новая структура ориентирована в том числе на AI-компании и cloud-провайдеров, которым сложно самостоятельно профинансировать огромные закупки compute. NVIDIA при этом может предоставлять некоторую residual-value поддержку, но основную массу капитала предполагается привлекать у независимых финансистов.

Более точная аналогия - лизинг самолётов или equipment finance, где сам актив помогает получить кредит на его покупку.

🚀 Starlink хочет сделать то, на чём Iridium сгорела почти 30 лет назад

Илон Маск говорит о будущем, где обычный смартфон сможет подключаться к спутникам напрямую - без отдельной антенны и специального спутникового телефона.

И это уже не просто концепт: Starlink развивает Direct-to-Cell, а SpaceX получила дополнительный спектр для расширения direct-to-device связи.

Но история уже видела похожую мечту.

В 1998 году Iridium запустила глобальную спутниковую сеть из 66 спутников стоимостью более $5 млрд. Телефон должен был работать почти в любой точке мира. Уже в августе 1999 года компания подала на банкротство: аппараты были дорогими и громоздкими, а спрос оказался намного ниже ожиданий.

Почему у Starlink шансов больше?

SpaceX уже имеет огромную орбитальную инфраструктуру, регулярно запускает собственные спутники и развивает связь с обычными немодифицированными смартфонами. Исследования Direct-to-Cell подтверждают, что такой подход технически уже работает, хотя пропускная способность пока сильно уступает обычным наземным сетям.

Изучаем память ИИ-агентов на 100% с бывшим инженером Google — парень выкатил 30-минутный курс, который в разы прокачает ваши знания в нейронках.

0:00 — почему каждый вызов модели начинается с амнезии

2:31 — хранение памяти в тексте, таблицах или графах

5:04 — четыре способа поиска инфы: ничего не делать, ключевые слова, RAG, Graph RAG

7:29 — как агенты поддерживают память: добавление, удаление, retire, attribution, reflection

9:47 — сборка всего на обычном тексте и SQLite

13:13 — моменты, когда нужно добавить векторное хранилище

14:38 — память в строках, графовая память, временной граф и его построение

21:03 — запуск кода на всех пяти вариантах

Сохраняем себе.

Айтишника из России арестовали за перевод через Binance — биржа передала СК его данные. По данным Reuters, Юрий Беленький переводил крипту украинским организациям, в том числе ВСУ. Binance передала следствию историю транзакций, контактные данные и копии документов Беленького. Сейчас он находится в СИЗО и ждёт суда. Ему грозит от 8 до 15 лет лишения свободы либо пожизненное заключение. При этом часть переводов была совершена уже после того, как Binance объявила об уходе из России в сентябре 2023 года.

🐧 Linux-команда, которую стоит знать: как быстро понять, куда пропало место на диске

Если сервер внезапно пишет No space left on device, первым делом:

df -h

Команда покажет занятое и свободное место на всех смонтированных файловых системах в удобных GB/MB.

Проверить раздел, где находится /home:

df -h /home

Посмотреть конкретный раздел:

df -h /dev/sda1

А если нужно сразу увидеть тип файловой системы:

df -Th

Полезные флаги:

-h — размеры в KB/MB/GB
-T — тип файловой системы
-a — показать вообще все файловые системы
-i — проверить inode вместо свободных гигабайт

Последний вариант особенно полезен: иногда место на диске ещё есть, а новые файлы создать нельзя именно потому, что закончились inode.

t.iss.one/linuxacademiya

🚨 OpenAI расформировала команду Preparedness, которая занималась самыми опасными сценариями развития ИИ

По данным Financial Times, команду распустили в конце июля. Она оценивала риски от передовых моделей, включая кибератаки, биологические угрозы и сценарии, где ИИ получает слишком большую автономность. Теперь направления вроде bio и cyber распределили между другими внутренними командами OpenAI.

При этом сама система оценки рисков никуда не исчезла. OpenAI по-прежнему называет Preparedness Framework основой подхода к наиболее серьёзным рискам от продвинутого ИИ, а новый Frontier Governance Framework охватывает cyber, CBRN, манипуляции и потерю контроля.

У такой реорганизации есть логика: специалисты по безопасности теперь могут сидеть ближе к командам, которые реально строят и запускают модели. Многие современные риски зависят уже не только от eval-тестов, но и от sandboxing, сетевых ограничений, мониторинга и всей инфраструктуры вокруг агента.

Но есть и обратная сторона. Отдельная safety-команда могла выступать независимым барьером, когда скорость релиза конфликтовала с безопасностью. При распределённой ответственности такой внутренний стоп-сигнал потенциально становится слабее.

ft.com/content/53082739-7714-4aae-9816-e55ab423cbee?syn-25a6b1a6=1

🔥 Спутниковые снимки + ИИ теперь можно разбирать почти как обычные данные в Python

GeoAI — open-source библиотека, которая собирает в одном месте инструменты для работы с геоданными и современными моделями машинного обучения.

Она умеет искать и загружать спутниковые данные, готовить датасеты, нарезать изображения на тайлы, обучать модели и запускать inference для классификации, детекции объектов и сегментации. Есть работа с растровыми и векторными данными, а результаты можно сразу визуализировать на интерактивной карте через Leafmap и MapLibre.

Внутри используются PyTorch, Transformers и другие библиотеки экосистемы компьютерного зрения. Есть готовые примеры для поиска объектов на снимках, а отдельные материалы проекта охватывают SAM, vision-language модели, change detection и satellite embeddings.

Проект написан на Python, распространяется по MIT и активно развивается. Текущая версия пакета в репозитории — 0.42.0.

GitHub: github.com/opengeos/geoai

🔥 .NET 11 Preview 7 вышел, и Microsoft заметно прокачала сразу C#, Runtime, ASP.NET Core и SDK

Один из самых интересных апдейтов в C# — labeled break и continue: теперь можно явно указать, из какого цикла выходить или какой цикл продолжать. Ещё появились union patterns и улучшенная проверка исчерпывающих случаев для закрытых иерархий типов.

В Runtime добавили оптимизации async`/`await, включая runtime async tiering и tail-await. Отдельно продолжают развивать NativeAOT и JIT.

В SDK NativeAOT-версия dotnet CLI теперь включена по умолчанию, как и MSBuild Server. У dotnet test появились общий --timeout, ограничение --maximum-failed-tests и поддержка запуска тестов на устройствах .NET MAUI.

ASP.NET Core получил автоматическую приостановку неактивных Blazor circuits, кеширование SSR через CacheView, новые анализаторы Blazor и встроенную локализацию validation-сообщений.

Ещё из приятного: HTTP request compression, API для DNS-записей, парольная защита ZIP, Complex<T>, улучшения LINQ в EF Core и поддержка Half в SQLite.

.NET 11 Preview 7 вышел 11 августа 2026 года и уже доступен для тестирования.

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-11-preview-7/

🔥 Qwen3.8 27B уже «раздели» от большей части встроенных отказов и подготовили для локального запуска

Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated — модифицированная версия Qwen3.8-27B, где через abliteration заметно ослабили safety-фильтры и склонность модели отказываться от запросов. Авторы прямо называют реализацию экспериментальной.

Теперь выложены все GGUF-квантизации, так что модель можно запускать через llama.cpp, LM Studio и совместимые инструменты. Отдельно появились готовые версии для Ollama.

Для Ollama достаточно:

ollama run huihui_ai/Qwen3.8-abliterated

Модель также можно протестировать прямо на Hugging Face, а в обсуждениях уже появились пользовательские тесты с довольно сильными результатами после abliteration.

При этом сами авторы предупреждают: фильтрация существенно снижена, поэтому модель лучше использовать для исследований и локальных экспериментов, а не без дополнительного контроля в публичном продакшене.

Hugging Face: huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated

🔥 Docker показал, как отдать реальную ESP32 AI-агенту и не дать ему развалить ваш компьютер

Для разработки прошивок Docker предлагает связку из обычных контейнеров и Docker Sandboxes. Официальный образ espressif/idf фиксирует ESP-IDF, компиляторы, Python, CMake и остальные зависимости, поэтому сборка одинаково работает у разработчиков и в CI.

Особенно интересно применение Docker Sandboxes для Claude Code и других coding agents. Каждый sandbox запускается в отдельной microVM со своим ядром, файловой системой, сетью и даже собственным Docker daemon. Агент может ставить пакеты, собирать прошивку и экспериментировать с окружением, не получая полный доступ к хосту.

Запуск выглядит буквально так:

sbx run claude

Можно пойти ещё дальше и дать агенту доступ к настоящей ESP32. Последовательный порт пробрасывается через RFC2217, после чего агент получает полный цикл:

код → build → flash → monitor → исправление ошибки

То есть AI-агент уже может самостоятельно менять прошивку, прошивать физическую плату, читать логи и снова править код. При этом доступ к хосту остаётся ограниченным.

Docker также предлагает запускать несколько контейнеров или sandbox'ов параллельно: например, один агент тестирует новую ESP-IDF 5.4 на экспериментальной плате, а второй продолжает работать со старой прошивкой на production-устройстве.

Получается довольно наглядный пример того, куда движется embedded-разработка: AI-агент уже работает не только с кодовой базой, но и напрямую с физическим железом.

docker.com/blog/reproducible-esp32-firmware-development-with-docker-and-docker-sandboxes/

Концерт Канье в Питере, эксклюзивные кадры:

пов: ты купил VIP-билет на Канье за 160 000 рублей и 10 октября видишь это