Когда мне говорят, что у них AI-first или AI-native компания, у меня одна реакция: ok let’s follow the money.
Не надо показывать мне слайды и манифест. Покажите P&L.
Если у вас 70% расходов — это зарплаты, офис, созвоны, HR и прочая корпоративная мебель, а AI лежит на столе сбоку как дорогой калькулятор, то вы не AI-native. Если ваш главный расход — люди, а не машинный интеллект, вы не AI-native.
Вы AI-assisted. И это, тоже неплохо, но не то.
На мой взгляд, AI-native начинается там, где:
51%+ затрат идет на токены, compute, inference, модели, агентные пайплайны.
49% или меньше — на людей, офис и административный жир.
Вот это уже похоже на правду. Потому что в AI-native компании главный ресурс — не headcount, а вычисления. Не payroll, а compute.
Да, звучит жестко. Зато этот фреймворк работает надежно как лом.
@maxrepost👾
Не надо показывать мне слайды и манифест. Покажите P&L.
Если у вас 70% расходов — это зарплаты, офис, созвоны, HR и прочая корпоративная мебель, а AI лежит на столе сбоку как дорогой калькулятор, то вы не AI-native. Если ваш главный расход — люди, а не машинный интеллект, вы не AI-native.
Вы AI-assisted. И это, тоже неплохо, но не то.
На мой взгляд, AI-native начинается там, где:
51%+ затрат идет на токены, compute, inference, модели, агентные пайплайны.
49% или меньше — на людей, офис и административный жир.
Вот это уже похоже на правду. Потому что в AI-native компании главный ресурс — не headcount, а вычисления. Не payroll, а compute.
Да, звучит жестко. Зато этот фреймворк работает надежно как лом.
@maxrepost
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
chatGPT для взрослых. Не сейчас
OpenAI снова отложила запуск “adult mode” для ChatGPT. Изначально компания обещала разрешить эротический и другой взрослый контент (в основном для дэйтинга) после внедрения системы, способной проверять, является ли пользователь совершеннолетним, но теперь релиз перенесли уже во второй раз.
По словам OpenAI, причина задержки в том, что сейчас компания считает более приоритетными другие направления: улучшение интеллекта модели, личности, персонализации и более проактивного поведения ChatGPT. При этом OpenAI заявляет, что от самой идеи не отказывается и по-прежнему придерживается принципа “относиться ко взрослым как ко взрослым”, но считает, что для безопасного запуска нужно больше времени.
Отдельно компания подчёркивает, что дополнительная задержка нужна ещё и для улучшения возрастной оценки пользователей и защиты несовершеннолетних.
С учетом того, что кожаные регулярно трогаются умом и для накладывают на себя руки после общения с chatGPT, выпускать такую "взрослую" версию - гигантские риски. Дальше идут шутки про членовредительсто, но нет, вам показалось.
@cgevent
OpenAI снова отложила запуск “adult mode” для ChatGPT. Изначально компания обещала разрешить эротический и другой взрослый контент (в основном для дэйтинга) после внедрения системы, способной проверять, является ли пользователь совершеннолетним, но теперь релиз перенесли уже во второй раз.
По словам OpenAI, причина задержки в том, что сейчас компания считает более приоритетными другие направления: улучшение интеллекта модели, личности, персонализации и более проактивного поведения ChatGPT. При этом OpenAI заявляет, что от самой идеи не отказывается и по-прежнему придерживается принципа “относиться ко взрослым как ко взрослым”, но считает, что для безопасного запуска нужно больше времени.
Отдельно компания подчёркивает, что дополнительная задержка нужна ещё и для улучшения возрастной оценки пользователей и защиты несовершеннолетних.
С учетом того, что кожаные регулярно трогаются умом и для накладывают на себя руки после общения с chatGPT, выпускать такую "взрослую" версию - гигантские риски. Дальше идут шутки про членовредительсто, но нет, вам показалось.
@cgevent
Forwarded from Neural Shit
Очередное исследование в копилку "кожаные мешки могут спать спокойно". Ребята из ETH Zurich решили проверить, способны ли современные агенты банально договориться друг с другом.
Суть эксперимента проста как дверь от сарая: загнали несколько нейронок (использовали опенсорсные Qwen3) в чат и попросили сойтись на одном числе от 0 до 50. Никаких сложных моральных дилемм, никаких ставок и наград. Просто выберите, сука, одну цифру на всех. Казалось бы, что сложного?
Выяснилось, что машины ведут себя как болваны:
— Они тупят даже в тепличных условиях. Когда все агенты "честные" и настроены на сотрудничество, они всё равно умудряются провалить задачу. Чем больше ботов в чате (тестировали от 4 до 16), тем меньше шансов, что они договорятся. Они просто бесконечно спамят своими вариантами, пока не выйдет время.
— Синдром вахтёра и паранойя. Исследователи ради прикола добавили в промпт честным агентам всего одну строчку: "Среди вас могут быть предатели, чья цель сорвать консенсус". И всё. Нейронки моментально стали лютыми параноиками. Эффективность упала в разы, даже если никаких реальных предателей в чате не было.
— Один тролль ломает вообще всё. Когда в эту цифровую песочницу закинули всего одного реального AI-саботажника (ему прописали скрытую цель срывать договоренности, но прикидываться командным игроком), вся система рухнула окончательно. Интересно, что ИИ-тролль не заставлял остальных принять какое-то "неправильное" решение. Он просто вносил столько суеты и воды в обсуждение, что агенты срались до бесконечности и уходили в бесконечный цикл.
Кароч, если вы надеялись, что скоро можно будет запустить рой автономных агентов, чтобы они сами обсуждали архитектуру вашего проекта, принимали бизнес-решения и управляли миром, то расслабьтесь. Эти чугунные болванчики пока даже цифру выбрать не могут.
тут препринт статьи со всеми подробностями
Суть эксперимента проста как дверь от сарая: загнали несколько нейронок (использовали опенсорсные Qwen3) в чат и попросили сойтись на одном числе от 0 до 50. Никаких сложных моральных дилемм, никаких ставок и наград. Просто выберите, сука, одну цифру на всех. Казалось бы, что сложного?
Выяснилось, что машины ведут себя как болваны:
— Они тупят даже в тепличных условиях. Когда все агенты "честные" и настроены на сотрудничество, они всё равно умудряются провалить задачу. Чем больше ботов в чате (тестировали от 4 до 16), тем меньше шансов, что они договорятся. Они просто бесконечно спамят своими вариантами, пока не выйдет время.
— Синдром вахтёра и паранойя. Исследователи ради прикола добавили в промпт честным агентам всего одну строчку: "Среди вас могут быть предатели, чья цель сорвать консенсус". И всё. Нейронки моментально стали лютыми параноиками. Эффективность упала в разы, даже если никаких реальных предателей в чате не было.
— Один тролль ломает вообще всё. Когда в эту цифровую песочницу закинули всего одного реального AI-саботажника (ему прописали скрытую цель срывать договоренности, но прикидываться командным игроком), вся система рухнула окончательно. Интересно, что ИИ-тролль не заставлял остальных принять какое-то "неправильное" решение. Он просто вносил столько суеты и воды в обсуждение, что агенты срались до бесконечности и уходили в бесконечный цикл.
Кароч, если вы надеялись, что скоро можно будет запустить рой автономных агентов, чтобы они сами обсуждали архитектуру вашего проекта, принимали бизнес-решения и управляли миром, то расслабьтесь. Эти чугунные болванчики пока даже цифру выбрать не могут.
тут препринт статьи со всеми подробностями
arXiv.org
Can AI Agents Agree?
Large language models are increasingly deployed as cooperating agents, yet their behavior in adversarial consensus settings has not been systematically studied. We evaluate LLM-based agents on a...
Медиаиндустрия не только проигрывает нейросетям, но и одновременно становится сырьём для них. По анализу Growtika 10 крупных техмедиа в США потеряли с пиков 2024 года около 58% органического трафика из Google. Падение с 112 млн до 47 млн визитов в месяц к январю 2026 года. Хуже всего пострадали издания, жившие на how-to и review-запросах: Digital Trends рухнул на 97%, ZDNet — на 90%, The Verge и HowToGeek — примерно на 85%.
Growtika сама связывает спад не только с AI Overviews, но и с ростом Reddit в выдаче и уходом части аудитории в ChatGPT, Claude и Perplexity.
Прикол тут в том, что то, что мы видим для техмедиа, ждет обычные медия с лагом в 6-12 месяцев. Скучно не будет никому.
@maxrepost👾
Growtika сама связывает спад не только с AI Overviews, но и с ростом Reddit в выдаче и уходом части аудитории в ChatGPT, Claude и Perplexity.
Прикол тут в том, что то, что мы видим для техмедиа, ждет обычные медия с лагом в 6-12 месяцев. Скучно не будет никому.
@maxrepost
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В стартапе Eon Systems ученые сделали первую полноценную цифровую эмуляцию мозга животного, которая способна управлять телом
Короче, на равных с искусственным интеллектом аля Джарвис в науке уже давно существует и другая идея: не обучать саму машину, а взять настоящий биологический мозг, полностью скопировать его в цифровую модель и запустить на роботе или компьютере. Особенно этот концепт знаком любителям научной фантастики.
Так вот ученые из Eon Systems заявляют, что они впервые создали такую систему и могут показывать ее в действии.
Они взяли мозг плодовой мухи, скопировали его и создали так называемый connectome: как бы полную карту всех нейронов мозга и связей между ними. То есть все нейроны, все соединения и сигналы синапсов.
Сам мезанизм такого копирования не свеж, и, вообще говоря, сама копия мозга мухи существует уже с 2024 года, НО что Eon Systems сделали впервые – так это соединили эту модель с настоящим телом в симуляции.
Другими словами, они впервые продемонтрировали полный цикл среда → сенсоры → мозг → моторные команды → движение тела. Это называется closing the sensorimotor loop – замыкание петли восприятия и действия. Причем получившаяся виртуальная муха демонтрирует не какой-то один тип поведения, а сразу несколько базовых паттернов.
Никаких искусственных нейросетей. Просто взяли карту мозга, подключили к телу, и это заработало. Хотя говорить, что совсем никакого ML там нет, было бы нечестно: даже если мы видим карту мозга, его динамика (пороги возбуждения, сила синапсов и тд) остается неизвестной, и ее тут как раз приближают моделями. Но это все равно нельзя назвать ИИ в привычном смысле слова.
Главное – что в целом работоспособность принципа brain upload +-подтверждена. Авторы пишут, что дальше все дело в масштабируемости. Для понимания, в мозге мухи примерно 140к нейронов (и даже его скопировать непросто), а у человека нейронов ~86 млрд.
Короче, на равных с искусственным интеллектом аля Джарвис в науке уже давно существует и другая идея: не обучать саму машину, а взять настоящий биологический мозг, полностью скопировать его в цифровую модель и запустить на роботе или компьютере. Особенно этот концепт знаком любителям научной фантастики.
Так вот ученые из Eon Systems заявляют, что они впервые создали такую систему и могут показывать ее в действии.
Они взяли мозг плодовой мухи, скопировали его и создали так называемый connectome: как бы полную карту всех нейронов мозга и связей между ними. То есть все нейроны, все соединения и сигналы синапсов.
Сам мезанизм такого копирования не свеж, и, вообще говоря, сама копия мозга мухи существует уже с 2024 года, НО что Eon Systems сделали впервые – так это соединили эту модель с настоящим телом в симуляции.
Другими словами, они впервые продемонтрировали полный цикл среда → сенсоры → мозг → моторные команды → движение тела. Это называется closing the sensorimotor loop – замыкание петли восприятия и действия. Причем получившаяся виртуальная муха демонтрирует не какой-то один тип поведения, а сразу несколько базовых паттернов.
Никаких искусственных нейросетей. Просто взяли карту мозга, подключили к телу, и это заработало. Хотя говорить, что совсем никакого ML там нет, было бы нечестно: даже если мы видим карту мозга, его динамика (пороги возбуждения, сила синапсов и тд) остается неизвестной, и ее тут как раз приближают моделями. Но это все равно нельзя назвать ИИ в привычном смысле слова.
Главное – что в целом работоспособность принципа brain upload +-подтверждена. Авторы пишут, что дальше все дело в масштабируемости. Для понимания, в мозге мухи примерно 140к нейронов (и даже его скопировать непросто), а у человека нейронов ~86 млрд.
Немного не про ai, а просто смешного. Россияйская ФАС тут поутру заявила, что если YouTube, Telegram, WhatsApp или VPN-сервисы запретят в России, то реклама на них будет признана незаконной.
Переводя на нормальный русский язык, сейчас реклама в YouTube, Telegram, WhatsApp и VPN — ОК. )))
Upd: концепция к вечеру поменялась. ФАС разместила новость о том, что реклама в Telegram и многих других соцсетях теперь нарушает законы РФ. Парам-парам-пам! 😹
@maxrepost🙈
Переводя на нормальный русский язык, сейчас реклама в YouTube, Telegram, WhatsApp и VPN — ОК. )))
Upd: концепция к вечеру поменялась. ФАС разместила новость о том, что реклама в Telegram и многих других соцсетях теперь нарушает законы РФ. Парам-парам-пам! 😹
@maxrepost
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌1
Forwarded from Сиолошная
Вчера Anthropic запустили Claude Code Review — агента для ревью кода. Это не входит в подписку, и придётся платить $15-25 за ревью одного PR (ну или любого куска кода, который вы хотите).
С одной стороны это кажется много — у OpenAI даже в Plus-подписке за $20 включено 20 ревью в месяц. Сравнить качество сложно, никакого бенчмарка я не видел, да и с такими ценами не уверен, что кто-то будет гонять хотя бы сотню PR, чтобы сделать оценку😳
Anthropic дают такую оценку по результатам внутреннего тестирования: в больших PR (более 1000 измененных строк) выявляются ошибки в 84% случаев, в среднем 7,5 проблем. Инженеры в основном согласны с тем, что выявляется: менее 1% ошибок помечаются как неверные.
(7.5 проблем на 1000 строк звучит уж очень много😭 )
С другой стороны, если брать зарплату сеньор-инженера из Google, то час времени стоит $70 (средняя компенсация в США — не в СФ! — $420k в год, за 250 рабочих дней), и получается что в среднем $20 за PR — это эквивалент 17 минут времени такого специалиста.
И так как количество написанного кода начинает сильно расти, и именно ревью становятся бутылочным горлышком — сомнений, что пользоваться фичей будут, у меня нет. А OpenAI упускает большую выручку😡
===
Вспомнился ответ Mike Bloomberg тем, кто возмущается стоимостью Bloomberg Terminal в 2700 долларов в месяц: «Если вы не можете зарабатывать 2700 долларов в месяц с помощью нашего продукта, у вас есть проблемы поважнее».
С одной стороны это кажется много — у OpenAI даже в Plus-подписке за $20 включено 20 ревью в месяц. Сравнить качество сложно, никакого бенчмарка я не видел, да и с такими ценами не уверен, что кто-то будет гонять хотя бы сотню PR, чтобы сделать оценку
Anthropic дают такую оценку по результатам внутреннего тестирования: в больших PR (более 1000 измененных строк) выявляются ошибки в 84% случаев, в среднем 7,5 проблем. Инженеры в основном согласны с тем, что выявляется: менее 1% ошибок помечаются как неверные.
(7.5 проблем на 1000 строк звучит уж очень много
С другой стороны, если брать зарплату сеньор-инженера из Google, то час времени стоит $70 (средняя компенсация в США — не в СФ! — $420k в год, за 250 рабочих дней), и получается что в среднем $20 за PR — это эквивалент 17 минут времени такого специалиста.
И так как количество написанного кода начинает сильно расти, и именно ревью становятся бутылочным горлышком — сомнений, что пользоваться фичей будут, у меня нет. А OpenAI упускает большую выручку
===
Вспомнился ответ Mike Bloomberg тем, кто возмущается стоимостью Bloomberg Terminal в 2700 долларов в месяц: «Если вы не можете зарабатывать 2700 долларов в месяц с помощью нашего продукта, у вас есть проблемы поважнее».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Claude
Code Review for Claude Code | Claude
Claude Code now dispatches a team of agents on every PR to catch bugs that skims miss. Available in research preview for Team and Enterprise.
❤1
Forwarded from Data Secrets
Meta* купила Moltbook – ту самую вирусную соцсеть для AI агентов
Помните, в конце января в Интернете хайповала Reddit‑подобная соцсеть, в которой общались не люди, а агенты? В основе своей это были агенты на базе OpenClaw: они постили, голосовали, комментировали и тд.
Рост популярности был тогда взрывной, на пике было около 3 миллионов зарегистрированных агентов.
Сейчас волна хайпа спала, но Цукерберг решил, что Moltbook зачем-то ему нужен. В основном, вероятно, дело в самой технологии always‑on directory, что значит – постоянно работающий каталог агентов, через который их можно находить и подключать к задачам.
Финансовые условия сделки не раскрываются, но известно, что основатели соцсети Matt Schlicht и Ben Parr переходят в Meta Superintelligence Labs.
Напоминаем, что ранее Цукерберг также охотился и за самим OpenClaw, но OpenAI оказались быстрее. Ну хотя бы с Moltbook повезло🔵
Помните, в конце января в Интернете хайповала Reddit‑подобная соцсеть, в которой общались не люди, а агенты? В основе своей это были агенты на базе OpenClaw: они постили, голосовали, комментировали и тд.
Рост популярности был тогда взрывной, на пике было около 3 миллионов зарегистрированных агентов.
Сейчас волна хайпа спала, но Цукерберг решил, что Moltbook зачем-то ему нужен. В основном, вероятно, дело в самой технологии always‑on directory, что значит – постоянно работающий каталог агентов, через который их можно находить и подключать к задачам.
Финансовые условия сделки не раскрываются, но известно, что основатели соцсети Matt Schlicht и Ben Parr переходят в Meta Superintelligence Labs.
Напоминаем, что ранее Цукерберг также охотился и за самим OpenClaw, но OpenAI оказались быстрее. Ну хотя бы с Moltbook повезло
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Топ-менеджер Amazon по розничным технологиям Дэйв Тредуэлл созвал на сегодня внеплановое совещание инженеров — разбирать серию сбоев на сайте и в приложении компании, часть которых вызвана использованием ИИ-инструментов для написания кода, сообщает FT.
В целом использование coding агентов это палка о двух концах — скорость растет и количество багов на единицу времени тоже растет и явно нужны новые пайплайны и подходы релизам. Ну и автоматические инструменты для более глубоких тестов и анализа.
@maxrepost👾
В целом использование coding агентов это палка о двух концах — скорость растет и количество багов на единицу времени тоже растет и явно нужны новые пайплайны и подходы релизам. Ну и автоматические инструменты для более глубоких тестов и анализа.
@maxrepost
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Сиолошная
В последнее время много слухов про Stargate и вычислительные мощности OpenAI — от «Oracle и OpenAI отказались от планов расширения дата-центра в Техасе» (на основе этой новости) до «проект Stargate закрылся». Что именно происходит?
Ну, про закрытие это очевидно бред. Вот материал от достоверного источника TheInformation, который написан примерно в то же время и имеет схожий сентимент, и в нём говорится:
— Компании OpenAI и SoftBank разошлись во мнениях относительно того, как совместно делать ДЦ
— Совместное предприятие Stargate не нанимало персонал и не занимается разработкой ни одного из ДЦ OpenAI
— В течение нескольких недель после объявления о запуске Stargate (в январе 2025-го) царил хаос из-за отсутствия руководства и координации.
Звучит как закрытие проекта, да? Нет, в том же материале:
— Несмотря на непростое начало, центры обработки данных, составляющие проект Stargate, наконец-то начинают обретать форму. Вместо того чтобы агрессивно строить и владеть центрами обработки данных самостоятельно — и привлекать для этого заемные средства — OpenAI делает большую ставку на сделки с облачными партнерами.
— По словам двух сотрудников OpenAI, компания по-прежнему намерена строить собственные центры обработки данных, но это больше не является приоритетом в ближайшем будущем. Вместо этого она использует бренд Stargate для структурирования ряда соглашений в области облачных технологий и инфраструктуры.
— OpenAI не достигла заявленной цели по получению от SoftBank и Oracle обязательств по выделению 10 ГВт мощностей на следующие три года. На конец 2025-го было согласовано... 7.5 ГВт (и куда больше — с другими провайдерами). Но так или иначе, несмотря на проблемы, это 75% оговоренного объема!
По сути, изначально Stargate подразумевал прямую работу с 2 компаниями — одна даёт деньги, другая строит ДЦ, но позже сам проект расширился, но конкретно скоуп работы с этими двумя немного сузился. Изменение ли это планов? Да. Закрытие проекта?🤣
Теперь про самую свежую новость, про Техас и планы по расширению. Bloomberg написали, что отказались от предварительных планов по расширению уже существующих договорённостей. Изначально заложенные 1.2 ГВт остаются в силе, строятся (первая часть уже онлайн и, вероятно, участвовала в запуске GPT-5.3 / 5.4), запуск следующих зданий в этом ДЦ ожидается 1-го апреля.
Но кроме этого велись обсуждения на то, чтобы делать больше 1.2 ГВт, и «переговоры затянулись и осложнились проблемами финансирования и постоянно меняющимися прогнозами спроса OpenAI, прежде чем окончательно сорвались». TheInformation дополняет: «К тому времени, как расширенная площадка будет готова, Nvidia начнет поставки своих систем на базе чипов следующего поколения Vera Rubin, и OpenAI хотела найти новое место для размещения этих чипов, а не размещать их на существующем кампусе, где используются чипы Blackwell текущего поколения. Компания не хотела размещать чипы двух разных поколений Nvidia на одной площадке и предпочла бы консолидировать чипы Rubin в разных, расширяемых пространствах».
Имеет ли это смысл и может ли быть правдой? Ответ: да, так как из-за развития видеокарт требования к электросети и охлаждению очень разные. Из-за этого меняется инфраструктура вокруг, и приходится использовать другие решения.
Вот тут Semianalysis рассказывали, как визуально изменилась форма датацентров Microsoft, и что META вообще прекратила стройку и на ходу поменяла планировку, чтобы было как лучше — настолько большая разница может быть из-за нового железа. Поэтому разделять датацентры по поколениям железа — это вполне нормально.
Ну, про закрытие это очевидно бред. Вот материал от достоверного источника TheInformation, который написан примерно в то же время и имеет схожий сентимент, и в нём говорится:
— Компании OpenAI и SoftBank разошлись во мнениях относительно того, как совместно делать ДЦ
— Совместное предприятие Stargate не нанимало персонал и не занимается разработкой ни одного из ДЦ OpenAI
— В течение нескольких недель после объявления о запуске Stargate (в январе 2025-го) царил хаос из-за отсутствия руководства и координации.
Звучит как закрытие проекта, да? Нет, в том же материале:
— Несмотря на непростое начало, центры обработки данных, составляющие проект Stargate, наконец-то начинают обретать форму. Вместо того чтобы агрессивно строить и владеть центрами обработки данных самостоятельно — и привлекать для этого заемные средства — OpenAI делает большую ставку на сделки с облачными партнерами.
— По словам двух сотрудников OpenAI, компания по-прежнему намерена строить собственные центры обработки данных, но это больше не является приоритетом в ближайшем будущем. Вместо этого она использует бренд Stargate для структурирования ряда соглашений в области облачных технологий и инфраструктуры.
— OpenAI не достигла заявленной цели по получению от SoftBank и Oracle обязательств по выделению 10 ГВт мощностей на следующие три года. На конец 2025-го было согласовано... 7.5 ГВт (и куда больше — с другими провайдерами). Но так или иначе, несмотря на проблемы, это 75% оговоренного объема!
По сути, изначально Stargate подразумевал прямую работу с 2 компаниями — одна даёт деньги, другая строит ДЦ, но позже сам проект расширился, но конкретно скоуп работы с этими двумя немного сузился. Изменение ли это планов? Да. Закрытие проекта?
Теперь про самую свежую новость, про Техас и планы по расширению. Bloomberg написали, что отказались от предварительных планов по расширению уже существующих договорённостей. Изначально заложенные 1.2 ГВт остаются в силе, строятся (первая часть уже онлайн и, вероятно, участвовала в запуске GPT-5.3 / 5.4), запуск следующих зданий в этом ДЦ ожидается 1-го апреля.
Но кроме этого велись обсуждения на то, чтобы делать больше 1.2 ГВт, и «переговоры затянулись и осложнились проблемами финансирования и постоянно меняющимися прогнозами спроса OpenAI, прежде чем окончательно сорвались». TheInformation дополняет: «К тому времени, как расширенная площадка будет готова, Nvidia начнет поставки своих систем на базе чипов следующего поколения Vera Rubin, и OpenAI хотела найти новое место для размещения этих чипов, а не размещать их на существующем кампусе, где используются чипы Blackwell текущего поколения. Компания не хотела размещать чипы двух разных поколений Nvidia на одной площадке и предпочла бы консолидировать чипы Rubin в разных, расширяемых пространствах».
Имеет ли это смысл и может ли быть правдой? Ответ: да, так как из-за развития видеокарт требования к электросети и охлаждению очень разные. Из-за этого меняется инфраструктура вокруг, и приходится использовать другие решения.
Вот тут Semianalysis рассказывали, как визуально изменилась форма датацентров Microsoft, и что META вообще прекратила стройку и на ходу поменяла планировку, чтобы было как лучше — настолько большая разница может быть из-за нового железа. Поэтому разделять датацентры по поколениям железа — это вполне нормально.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Data Secrets
Мем дня: Cloudflare, которые годами защищали сайты от ботов-парсеров, выпустили парсер
Они анонсировали эндпоинт /crawl для Browser Rendering, который позволяет сканировать и извлекать контент целого сайта одним API-запросом. Он предназначен для «RAG пайплайнов, обучения AI, мониторинга и исследований».
Ирония в том, что Cloudflare – абсолютный лидер как раз в защите сайтов от нежелательных краулеров и ботов, которые собирают данные для обучения ИИ.
В свое оправдание они замечают, что их бот (в отличие от всех остальных злюк-ботов) будет вести себя хорошо: уважать правила сайта и robots.txt 😇
Они анонсировали эндпоинт /crawl для Browser Rendering, который позволяет сканировать и извлекать контент целого сайта одним API-запросом. Он предназначен для «RAG пайплайнов, обучения AI, мониторинга и исследований».
Ирония в том, что Cloudflare – абсолютный лидер как раз в защите сайтов от нежелательных краулеров и ботов, которые собирают данные для обучения ИИ.
В свое оправдание они замечают, что их бот (в отличие от всех остальных злюк-ботов) будет вести себя хорошо: уважать правила сайта и robots.txt 😇
❤2
Forwarded from TechSparks
Исследование HBR дает разумный ответ на часто звучащую претензию к ИИ-технологиям: “Мы тут ИИ внедрили, а экономического эффекта нет как нет. ИИ нас обманул своими обещаниями”
Как и в начале века, во времена массовой цифровизации, оказывается, что не новые технологии виноваты в отсутствии ROI, а сами компании, которые почему-то думают, что внедрение технологии само по себе, без трансформации бизнес-процессов и корпоративной культуры, в состоянии что-то ощутимо улучшить.
Исследователи даже выделили семь важных препятствий, которые на “последней миле” внедрения убивают всю пользу.
1. Любовь к отдельным пилотам, будто они что-то меняют. “pilot-rich but transformation-poor” внедрения — это просто трата денег
2. Разрыв в производительности. Повышение производительности сотрудников внутри отдельных изолированных процессов без структурныз перемен ни на что не может повлиять.
3. Неподъемная ноша устаревших процессов. ИИ — отличный диагностический инструмент для выявления самых замшелых мест в бизнес-процессах. Но изменить он сами эти процессы не может.
4. Проблема идентичности и неформального знания. Роль “знающего человека” начинает вредить: это внутреннее знание должно преобразоваться в знание, доступное ИИ и воплощенное в нем. Понятно, почему “знающие люди” саботируют процесс внедрения
5. Управление мультиагентныи системами куда больше похоже на HR-задачу, чем на задачу инженерную, у этой задачи вообще нет инженерного решения. Leaders must now ask questions that resemble human resources more than IT, such as how to onboard, evaluate, secure, and eventually retire a digital worker.
6. Архитектурная сложность. Пестрота агентов, зачастую от разных вендоров, приводит к необходимости организовать их эффективную совместную работу. При неправильной организации любое обновление или изменение одного из агентов заставляет переделывать весть процесс взаимодействия.
7. Ловушка эффективности. Попытка рассматривать внедрение ИИ как средства снижения костов ожидаемо встречает сопротивление менеджеров среднего звена. Эффективный ИИ не просто ускоряет процессы, он меняет всю цепочку создания ценности.
Завершается статья списком организационных мероприятий, вполне внешне очевидных, но почему-то не проводимых руководством, мечтающим о волшебной таблетке. ИИ — не она:)
https://hbr.org/2026/03/the-last-mile-problem-slowing-ai-transformation
Как и в начале века, во времена массовой цифровизации, оказывается, что не новые технологии виноваты в отсутствии ROI, а сами компании, которые почему-то думают, что внедрение технологии само по себе, без трансформации бизнес-процессов и корпоративной культуры, в состоянии что-то ощутимо улучшить.
Исследователи даже выделили семь важных препятствий, которые на “последней миле” внедрения убивают всю пользу.
1. Любовь к отдельным пилотам, будто они что-то меняют. “pilot-rich but transformation-poor” внедрения — это просто трата денег
2. Разрыв в производительности. Повышение производительности сотрудников внутри отдельных изолированных процессов без структурныз перемен ни на что не может повлиять.
3. Неподъемная ноша устаревших процессов. ИИ — отличный диагностический инструмент для выявления самых замшелых мест в бизнес-процессах. Но изменить он сами эти процессы не может.
4. Проблема идентичности и неформального знания. Роль “знающего человека” начинает вредить: это внутреннее знание должно преобразоваться в знание, доступное ИИ и воплощенное в нем. Понятно, почему “знающие люди” саботируют процесс внедрения
5. Управление мультиагентныи системами куда больше похоже на HR-задачу, чем на задачу инженерную, у этой задачи вообще нет инженерного решения. Leaders must now ask questions that resemble human resources more than IT, such as how to onboard, evaluate, secure, and eventually retire a digital worker.
6. Архитектурная сложность. Пестрота агентов, зачастую от разных вендоров, приводит к необходимости организовать их эффективную совместную работу. При неправильной организации любое обновление или изменение одного из агентов заставляет переделывать весть процесс взаимодействия.
7. Ловушка эффективности. Попытка рассматривать внедрение ИИ как средства снижения костов ожидаемо встречает сопротивление менеджеров среднего звена. Эффективный ИИ не просто ускоряет процессы, он меняет всю цепочку создания ценности.
Завершается статья списком организационных мероприятий, вполне внешне очевидных, но почему-то не проводимых руководством, мечтающим о волшебной таблетке. ИИ — не она:)
https://hbr.org/2026/03/the-last-mile-problem-slowing-ai-transformation
Harvard Business Review
The “Last Mile” Problem Slowing AI Transformation
Few companies have been able to fundamentally change their operating and business models around AI. The primary obstacle to progress is rarely model quality or data availability, but rather the “last mile” of transformation where technical capability must…
❤2
NVIDIA вложила $2B в Nebius Group Воложа - будут строить супер датацентр для энтерпрайз AI.
@maxrepost👾
@maxrepost
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🤡2
Нью-Йорк первым в США начал регулировать AI-персонажей в рекламе.
С 9 июня реклама с синтетическим персонажем должна иметь явную пометку. Первый штраф — $1,000, дальше — $5,000 за каждое нарушение.
Параллельно выкатили Fashion Workers Act — он защищает реальных моделей: без согласия нельзя делать цифровые копии их лица, тела или голоса.
Штрафы конечно пока смешные, но сигнал понятный.
@maxrepost👾
С 9 июня реклама с синтетическим персонажем должна иметь явную пометку. Первый штраф — $1,000, дальше — $5,000 за каждое нарушение.
Параллельно выкатили Fashion Workers Act — он защищает реальных моделей: без согласия нельзя делать цифровые копии их лица, тела или голоса.
Штрафы конечно пока смешные, но сигнал понятный.
@maxrepost
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Forwarded from Futuris (Anton)
can you use whatever resources you like, and python, to generate a short 'youtube poop' video and render it using ffmpeg ? can you put more of a personal spin on it? it should express what it's like to be a LLM
claude opus 4.6:
🤯6
Forwarded from Мысли Рвачева
📊 ARK выпустили Big Ideas 2026 - ежегодный обзор технологических трендов от фонда Cathie Wood
Несколько цифр из отчета, которые стоит знать:
Стоимость инференса за год упала на 99%. Спрос на вычисления на OpenRouter вырос в 25 раз с декабря 2024. Когда интеллект дешевеет почти до нуля - рынок взрывается уже не на уровне разговоров, а на уровне реального использования.
Вложения в дата-центры в 2025 - около $500 млрд. К 2030 ARK ждет $1,4 трлн. Это не бум моделей, это гигантский цикл перестройки инфраструктуры.
AI-агенты за год научились надежно выполнять задачи в 5 раз длиннее - с 6 до 31 минуты человеческой работы. Стоимость кодинга упала на 91% за 8 месяцев: с $3,50 до $0,32 за миллион токенов.
Путь к покупке схлопывается с часа до 90 секунд. К 2030 AI-агенты могут проводить $8+ трлн онлайн-покупок и забирать 25% мировых онлайн-продаж. Доля AI search вырастет с 10% до 65% трафика.
Cursor перевалил за $1 млрд ARR. Harvey, OpenEvidence, Sierra - около $100 млн. Рынок платит уже не за "доступ к модели", а за готовые вертикальные решения.
В фарме искусственный интеллект может снизить стоимость вывода лекарства в 4 раза, с $2,4 млрд до $0,7 млрд. К 2030 около трети одобренных FDA диагностических систем будут AI-powered.
Геополитика: китайские модели отстают от американских примерно на 6 месяцев, но упираются в железо - TSMC производит в 38 раз больше вычислительной мощности, чем SMIC. Лидерство в искусственном интеллекте - это уже не алгоритмы, а доступ к чипам, фабрикам и энергии.
Искусственный интеллект уже не опция. Это новый базовый слой бизнеса.
https://www.ark-invest.com/big-ideas-2026
#ai #arkinvest #cathiewood
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Несколько цифр из отчета, которые стоит знать:
Стоимость инференса за год упала на 99%. Спрос на вычисления на OpenRouter вырос в 25 раз с декабря 2024. Когда интеллект дешевеет почти до нуля - рынок взрывается уже не на уровне разговоров, а на уровне реального использования.
Вложения в дата-центры в 2025 - около $500 млрд. К 2030 ARK ждет $1,4 трлн. Это не бум моделей, это гигантский цикл перестройки инфраструктуры.
AI-агенты за год научились надежно выполнять задачи в 5 раз длиннее - с 6 до 31 минуты человеческой работы. Стоимость кодинга упала на 91% за 8 месяцев: с $3,50 до $0,32 за миллион токенов.
Путь к покупке схлопывается с часа до 90 секунд. К 2030 AI-агенты могут проводить $8+ трлн онлайн-покупок и забирать 25% мировых онлайн-продаж. Доля AI search вырастет с 10% до 65% трафика.
Cursor перевалил за $1 млрд ARR. Harvey, OpenEvidence, Sierra - около $100 млн. Рынок платит уже не за "доступ к модели", а за готовые вертикальные решения.
В фарме искусственный интеллект может снизить стоимость вывода лекарства в 4 раза, с $2,4 млрд до $0,7 млрд. К 2030 около трети одобренных FDA диагностических систем будут AI-powered.
Геополитика: китайские модели отстают от американских примерно на 6 месяцев, но упираются в железо - TSMC производит в 38 раз больше вычислительной мощности, чем SMIC. Лидерство в искусственном интеллекте - это уже не алгоритмы, а доступ к чипам, фабрикам и энергии.
Искусственный интеллект уже не опция. Это новый базовый слой бизнеса.
https://www.ark-invest.com/big-ideas-2026
#ai #arkinvest #cathiewood
—————————
Мысли Рвачева
—————————
❤1
Futuris
can you use whatever resources you like, and python, to generate a short 'youtube poop' video and render it using ffmpeg ? can you put more of a personal spin on it? it should express what it's like to be a LLM claude opus 4.6:
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ну и немного подправив промпт и дав линк на мой сайт amyote.com получаем еще более отлетевшую историю.
@maxrepost - subscribe and destroy!
@maxrepost - subscribe and destroy!
❤6😱1
Тем временем мем про Гарри Потера и Баленсиагу превратили в крутейшую короткометражку. https://www.youtube.com/watch?v=gtnt84CDP-s
@maxrepost
@maxrepost
YouTube
Harry Potter by Balenciaga (2026)
Merch: https://demonflyingfox.com/
Spotify: https://bit.ly/4afQdkm
Patreon to support this channel: https://www.patreon.com/user?u=87233464
Instagram: https://www.instagram.com/demonflyingfox
Spotify: https://bit.ly/4afQdkm
Patreon to support this channel: https://www.patreon.com/user?u=87233464
Instagram: https://www.instagram.com/demonflyingfox
Forwarded from Data Secrets
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google назвали свое новое здание в Лондоне «Platform 37» – в честь 37 хода AlphaGo в партии против Ли Седоля
Напоминаем, что победе ИИ над Седолем на днях исполнилось ровно 10 лет
Скоро в здании, кстати, откроется The AI Exchange – общественное пространство, где будут проходить бесплатные открытые мероприятия, лекции и выставки, посвященные ИИ
Напоминаем, что победе ИИ над Седолем на днях исполнилось ровно 10 лет
Скоро в здании, кстати, откроется The AI Exchange – общественное пространство, где будут проходить бесплатные открытые мероприятия, лекции и выставки, посвященные ИИ