В Steam выйдет игра, в которой вам нужно доказать нейросети, что она не человек — она называется Prove You're Human.
По сюжету ваше сознание разделяют надвое. Одна версия продолжает жить в реальном мире, а вторая оказывается цифровой копией внутри виртуальной корпорации.
Ваша работа — общаться с ИИ по имени Меса. Придётся изучать её воспоминания, искать логические ошибки и постепенно разрушать её иллюзию собственной человечности.
Доступна по ссылке
По сюжету ваше сознание разделяют надвое. Одна версия продолжает жить в реальном мире, а вторая оказывается цифровой копией внутри виртуальной корпорации.
Ваша работа — общаться с ИИ по имени Меса. Придётся изучать её воспоминания, искать логические ошибки и постепенно разрушать её иллюзию собственной человечности.
Доступна по ссылке
Steampowered
Prove You're Human on Steam
An AI dares to dream she is human. You've been hired to put her in her place.
🔥4
Ремонт за 16 миллионов баксов в знаменитом бассейне у мемориала Линкольна пошёл не по плану.
Началось с того, что Трамп раскритиковал прежний цвет и пообещал всё исправить. После ремонта дно покрасили в цвет American Flag Blue.
Из-за нового цвета солнце стало проникать в воду по-другому, и бассейн зарос водорослями. Чтобы избавиться от них, в воду добавили перекись водорода, а из-за неё начал отходить и новый слой краски.
Началось с того, что Трамп раскритиковал прежний цвет и пообещал всё исправить. После ремонта дно покрасили в цвет American Flag Blue.
Из-за нового цвета солнце стало проникать в воду по-другому, и бассейн зарос водорослями. Чтобы избавиться от них, в воду добавили перекись водорода, а из-за неё начал отходить и новый слой краски.
😁2
Авторитетный литературный журнал Granta отказался публиковать победителей престижной премии — многие читатели заподозрили участников в использовании ИИ.
Народ взял один из текстов и искал в нём характерные для нейросетей обороты. Автор открестился — он заявил, что писал работу самостоятельно.
Таковых доказательств так и не нашли, но осадочек остался. В итоге Granta объявила, что больше не будет участвовать в подобных партнёрских публикациях.
Скоро на всё будут нужны справки о человечности работы😰
Народ взял один из текстов и искал в нём характерные для нейросетей обороты. Автор открестился — он заявил, что писал работу самостоятельно.
Таковых доказательств так и не нашли, но осадочек остался. В итоге Granta объявила, что больше не будет участвовать в подобных партнёрских публикациях.
Скоро на всё будут нужны справки о человечности работы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Компании, которые положились на ИИ, массово терпят крах — эксперты винят в этом ИИ-слоп.
В погоне за продуктивностью народ и их шефы перекладывают работу на нейронки. В итоге качество материалов сильно падает, и воротничкам приходится тратить время не на что-то нормальное, а на исправление ответов ИИ.
И получается, что конторы тупо начинают деградировать — они не учатся ничему новому, а сотрудники и вовсе забывают, как выполнять задачи самостоятельно.
Самый дорогой сотрудник после внедрения ИИ — человек, который проверяет ИИ😄
В погоне за продуктивностью народ и их шефы перекладывают работу на нейронки. В итоге качество материалов сильно падает, и воротничкам приходится тратить время не на что-то нормальное, а на исправление ответов ИИ.
И получается, что конторы тупо начинают деградировать — они не учатся ничему новому, а сотрудники и вовсе забывают, как выполнять задачи самостоятельно.
Самый дорогой сотрудник после внедрения ИИ — человек, который проверяет ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Harvard Business Review
Don’t Let AI Slop Muck Up Your Company’s Processes
Generative AI’s gifts come with a hidden danger: decay in the accuracy and quality of organizational knowledge. This decay is the organization-level version of the “workslop” problem. When workslop occurs in sequence across a business’s processes, those processes…
В Бразилии хакеры взломали систему экстренного оповещения и разослали миллионам граждан сообщения об инопланетном вторжении, сообщили власти страны.
Смартфоны бразильцев проиграли громкий сигнал тревоги, а также вывели на экраны всплывающие уведомления, некоторые из которых «предупреждали» о высадке инопланетян на Землю.
Смартфоны бразильцев проиграли громкий сигнал тревоги, а также вывели на экраны всплывающие уведомления, некоторые из которых «предупреждали» о высадке инопланетян на Землю.
😁3👏2👻2
Поход в магазин станет ещё веселее: в Штатах начали внедрять ИИ-тележки, которые следят буквально за каждым вашим шагом.
Корзина на колёсиках увешана аппаратурой: камеры, весы, датчики местоположения и экран.
Она отслеживает, где вы находитесь, что кладёте в корзину и рядом с какими полками проходите, а потом в реальном времени засыпает вас рекламой и другой фигнёй.
Создатели хвастаются, что такие подсказки заставляют покупателей тратить больше денег.
Корзина на колёсиках увешана аппаратурой: камеры, весы, датчики местоположения и экран.
Она отслеживает, где вы находитесь, что кладёте в корзину и рядом с какими полками проходите, а потом в реальном времени засыпает вас рекламой и другой фигнёй.
Создатели хвастаются, что такие подсказки заставляют покупателей тратить больше денег.
😁4
⚡️Власти РФ отказались от полного запрета иностранных нейросетей
Как пишут «Известия», IT-системы, уже использующие такие технологии, смогут работать на них как минимум до 2032 года. Это следует из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте.
Ограничения затронут только крупные ИИ-модели в сфере государственного управления и на объектах критической инфраструктуры. Как сообщил изданию вице-премьер РФ Дмитрий Григоренко, частный бизнес сохранит право самостоятельно выбирать технологические решения.
Кроме того, из документа исключили требование обучать отечественные большие языковые модели исключительно на российских данных.
Как пишут «Известия», IT-системы, уже использующие такие технологии, смогут работать на них как минимум до 2032 года. Это следует из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте.
Ограничения затронут только крупные ИИ-модели в сфере государственного управления и на объектах критической инфраструктуры. Как сообщил изданию вице-премьер РФ Дмитрий Григоренко, частный бизнес сохранит право самостоятельно выбирать технологические решения.
Кроме того, из документа исключили требование обучать отечественные большие языковые модели исключительно на российских данных.
👍5🔥1
📊 EDA в терминале: зачем Data Scientist’у нужен Chartli
Когда вы работаете на удаленном сервере через SSH или копаетесь в логах весом в несколько гигабайт, выгружать данные в локальный Jupyter Notebook для простого
🛠 Почему это удобно для DS
1. Быстрая проверка гипотез
Нужно понять, есть ли сезонность в логах или не «поплыли» ли веса модели? Просто пробросьте данные через пайп:
2. Поддержка многомерных данных
Если у вас есть матрица корреляций или веса слоев, используйте режим Heatmap:
3. Визуализация без графического окружения:
В отличие от Matplotlib, которому нужен X-сервер или сохранение в файл, Chartli использует Unicode и Braille (символы Брайля) для отрисовки графиков с удивительно высокой детализацией прямо в сетке символов.
💡 Лайфхак для Pandas
Вы можете интегрировать Chartli прямо в свои скрипты через
И затем в терминале:
📂 Проект на GitHub: https://clc.to/-Pk5bw
Когда вы работаете на удаленном сервере через SSH или копаетесь в логах весом в несколько гигабайт, выгружать данные в локальный Jupyter Notebook для простого
plt.show() — это долго. Chartli позволяет увидеть распределение или тренд, не покидая консоль.🛠 Почему это удобно для DS
1. Быстрая проверка гипотез
Нужно понять, есть ли сезонность в логах или не «поплыли» ли веса модели? Просто пробросьте данные через пайп:
cat training_loss.txt | npx chartli -t spark
2. Поддержка многомерных данных
Если у вас есть матрица корреляций или веса слоев, используйте режим Heatmap:
npx chartli matrix.txt -t heatmap
3. Визуализация без графического окружения:
В отличие от Matplotlib, которому нужен X-сервер или сохранение в файл, Chartli использует Unicode и Braille (символы Брайля) для отрисовки графиков с удивительно высокой детализацией прямо в сетке символов.
💡 Лайфхак для Pandas
Вы можете интегрировать Chartli прямо в свои скрипты через
os.system или просто выводить данные в stdout, чтобы быстро взглянуть на них через CLI:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# Вывод колонки в текстовый файл для chartli
df['target'].to_csv('target.txt', index=False, header=False)
И затем в терминале:
npx chartli target.txt -t braille -h 10📂 Проект на GitHub: https://clc.to/-Pk5bw
👍2
🖥️ Китай вернул себе первое место в TOP500: суперкомпьютер LineShine лидирует в HPC
Национальный суперкомпьютерный центр Шэньчжэна вывел LineShine на первую строчку рейтинга TOP500 (июнь 2026) — впервые с 2017 года, когда лидировал Sunway TaihuLight. Машина показала 2.198 Exaflop/s на классическом HPL-бенчмарке, обогнав американский El Capitan (1.809 Exaflop/s) на 20%.
🔧 Что внутри
Полностью CPU-only архитектура — ни одного GPU от NVIDIA или AMD. Система построена на 40 960 кастомных процессорах LX2 (Armv9, 304 ядра на чип, 1.55 GHz) с собственной платформой LingKun, interconnect LingQi (1.6 Tb/s на узел) и ОС Kylin. Всего 13 789 440 ядер, 20 480 вычислительных узлов, 650 PB хранилища.
⚡ Два лица одной машины
- HPL (FP64) — 1-е место, 2.198 EFLOPS. Это классические научные расчёты.
- HPCG — 1-е место, 22.00 Petaflop/s.
- HPL-MxP (mixed-precision) — только 4-е место с 7.92 EFLOPS и скромным 3.6x ускорением. Этот бенчмарк ближе к реальным ИИ-нагрузкам, и здесь CPU-only дизайн показывает свои ограничения.
🎯 Почему это важно
Это не попытка построить «китайский Colossus». Это доказательство технологического суверенитета: Китай показал, что может выйти на экзафлопсный уровень, используя только отечественные компоненты. Каждый слой стека — от процессора до сети и ОС — контролируется внутри страны.
Но есть компромисс: LineShine потребляет 42 220 кВт — значительно больше, чем El Capitan (29 685 кВт), при меньшей пиковой производительности на ватт.
📊 Вывод
LineShine — это инженерный прорыв и геополитический сигнал одновременно. Китай вернул лидерство в классическом суперкомпьютинге. Машина оптимизирована для научного HPC (молекулярная динамика, климатическое моделирование, вычислительная физика), а не для тренировки триллионных LLM. Для последнего у Huawei есть Ascend-кластеры — совсем другая история.
📎 Оригинальная статья Reuters
#TOP500 #Суперкомпьютеры #HPC #ИИ #Китай
Национальный суперкомпьютерный центр Шэньчжэна вывел LineShine на первую строчку рейтинга TOP500 (июнь 2026) — впервые с 2017 года, когда лидировал Sunway TaihuLight. Машина показала 2.198 Exaflop/s на классическом HPL-бенчмарке, обогнав американский El Capitan (1.809 Exaflop/s) на 20%.
🔧 Что внутри
Полностью CPU-only архитектура — ни одного GPU от NVIDIA или AMD. Система построена на 40 960 кастомных процессорах LX2 (Armv9, 304 ядра на чип, 1.55 GHz) с собственной платформой LingKun, interconnect LingQi (1.6 Tb/s на узел) и ОС Kylin. Всего 13 789 440 ядер, 20 480 вычислительных узлов, 650 PB хранилища.
⚡ Два лица одной машины
- HPL (FP64) — 1-е место, 2.198 EFLOPS. Это классические научные расчёты.
- HPCG — 1-е место, 22.00 Petaflop/s.
- HPL-MxP (mixed-precision) — только 4-е место с 7.92 EFLOPS и скромным 3.6x ускорением. Этот бенчмарк ближе к реальным ИИ-нагрузкам, и здесь CPU-only дизайн показывает свои ограничения.
🎯 Почему это важно
Это не попытка построить «китайский Colossus». Это доказательство технологического суверенитета: Китай показал, что может выйти на экзафлопсный уровень, используя только отечественные компоненты. Каждый слой стека — от процессора до сети и ОС — контролируется внутри страны.
Но есть компромисс: LineShine потребляет 42 220 кВт — значительно больше, чем El Capitan (29 685 кВт), при меньшей пиковой производительности на ватт.
📊 Вывод
LineShine — это инженерный прорыв и геополитический сигнал одновременно. Китай вернул лидерство в классическом суперкомпьютинге. Машина оптимизирована для научного HPC (молекулярная динамика, климатическое моделирование, вычислительная физика), а не для тренировки триллионных LLM. Для последнего у Huawei есть Ascend-кластеры — совсем другая история.
📎 Оригинальная статья Reuters
#TOP500 #Суперкомпьютеры #HPC #ИИ #Китай
🔥4
Парсер нового уровня — энтузиасты научили Claude читать сайты.
Вместо анализа HTML новый инструмент PixelRAG сначала делает скриншот страницы, а затем показывает его нейросети.
Благодаря этому Claude понимает все элементы, которые обычные парсеры часто ломают или вообще пропускают.
Всё работает локально на вашем компьютере, без облачных серверов: достаточно установить плагин по ссылке🙃
Вместо анализа HTML новый инструмент PixelRAG сначала делает скриншот страницы, а затем показывает его нейросети.
Благодаря этому Claude понимает все элементы, которые обычные парсеры часто ломают или вообще пропускают.
Всё работает локально на вашем компьютере, без облачных серверов: достаточно установить плагин по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
Вошли в топ-10 комманд на хакатоне MOEX (московская биржа, место призовое) из 1341 участников сформирована была 341 комманда, отобрали только 50 в том числе нас и мы заняли 8 место !!! (10 призовых всего). Это отличный буст, очень старались, разрыв по баллам не большой. Хотелось в топ-3, но уже как получилось, все равно очень хорошо. Подтвердили много гипотез и реальных мыслей. Немного не хватило докрутить llm.
❤7🔥5👍1🎉1
По разработке:
Я - стратегия, аналитика, графы, портфели, модели, алгоритмический трейдинг.
Артем Страченков - Пайпланйн, сборка моделей, тестирование, анализ, риски.
Даша Ларькова - Аналитика, парсера, сбор данных, анализ, прогноз.
Я - стратегия, аналитика, графы, портфели, модели, алгоритмический трейдинг.
Артем Страченков - Пайпланйн, сборка моделей, тестирование, анализ, риски.
Даша Ларькова - Аналитика, парсера, сбор данных, анализ, прогноз.
❤6🔥1🎉1
Я честно очень устал, все на неделю я на отдых. Сезон сорев и учебный год закончен. Дальше только крупные проекты. Новый сезон в сентябре.
❤4
#обозревая_происходящее
Ученые создали первый в России ИИ по генерации статей высокого уровня
Российские ученые создали первую в стране систему ИИ по проведению исследований и генерации статей, работа которой была принята на флагманскую международную IT-конференцию (класса А*). Об этом сообщил РБК доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец.
Как рассказал Оселедец, ученые Института AIRI, Университета Иннополис и ИТМО создали систему ИИ-агентов, которой нужно поставить задачу, и она сама полностью проведет исследование: проанализирует литературу, проведет эксперименты на облачных серверах и сформирует публикацию в требуемом формате.
«Благодаря системе была создана полноценная научная публикация по тематике интернета вещей (область компьютерных наук). Работа на 90% выполнена и оформлена в текст публикации ИИ-системой, в оставшиеся 10% включена проверка и валидация данных учеными-людьми», — говорится в сообщении.
Надеемся, AIRI назовет систему "Korchevatel 2.0" - в память о былом
Ученые создали первый в России ИИ по генерации статей высокого уровня
Российские ученые создали первую в стране систему ИИ по проведению исследований и генерации статей, работа которой была принята на флагманскую международную IT-конференцию (класса А*). Об этом сообщил РБК доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец.
Как рассказал Оселедец, ученые Института AIRI, Университета Иннополис и ИТМО создали систему ИИ-агентов, которой нужно поставить задачу, и она сама полностью проведет исследование: проанализирует литературу, проведет эксперименты на облачных серверах и сформирует публикацию в требуемом формате.
«Благодаря системе была создана полноценная научная публикация по тематике интернета вещей (область компьютерных наук). Работа на 90% выполнена и оформлена в текст публикации ИИ-системой, в оставшиеся 10% включена проверка и валидация данных учеными-людьми», — говорится в сообщении.
Надеемся, AIRI назовет систему "Korchevatel 2.0" - в память о былом
👍3
⚡️ Китайские учёные представили сверхбыстрый аналоговый чип до 1000× быстрее топовых цифровых процессоров.
Чип решает сложные математические задачи для ИИ и научных вычислений и в тестах обходит даже GPU NVIDIA.
Ключевая идея не ускорять цифру, а уйти от неё:
аналоговые вычисления позволяют считать напрямую, без дискретных шагов, что даёт резкий прирост скорости и энергоэффективности.
Это может изменить правила игры:
- ускорение обучения и инференса ИИ
- прорыв в научном моделировании
- новые архитектуры, выходящие за пределы GPU/TPU
Гонка вычислительных мощностей входит в следующую фазу.
Чип решает сложные математические задачи для ИИ и научных вычислений и в тестах обходит даже GPU NVIDIA.
Ключевая идея не ускорять цифру, а уйти от неё:
аналоговые вычисления позволяют считать напрямую, без дискретных шагов, что даёт резкий прирост скорости и энергоэффективности.
Это может изменить правила игры:
- ускорение обучения и инференса ИИ
- прорыв в научном моделировании
- новые архитектуры, выходящие за пределы GPU/TPU
Гонка вычислительных мощностей входит в следующую фазу.
🔥3
Оно умоляет: Ford на коленях приползла к инженерам, которых ранее заменила на ИИ.
Аналитики местного разлива подумали, что ИИ сможет заменить часть опытных сотрудников и ускорить разработку автомобилей.
Но что-то пошло не по плану — качество машин сильно просело, поэтому Ford пришлось вернуть 350 человек, чтобы они разгребли бардак после ИИ.
За такие выкрутасы надо просить x3 от прежней ставки😏
Аналитики местного разлива подумали, что ИИ сможет заменить часть опытных сотрудников и ускорить разработку автомобилей.
Но что-то пошло не по плану — качество машин сильно просело, поэтому Ford пришлось вернуть 350 человек, чтобы они разгребли бардак после ИИ.
За такие выкрутасы надо просить x3 от прежней ставки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The Verge
Ford had to hire back former engineers to fix mistakes made by its automated systems
Ford’s back on top in quality.
❤3🔥1
Совместное исследование Anthropic, британского AI Security Institute и Института Алана Тьюринга наделало шума. Команды показали, что для создания скрытого бэкдора в языковой модели достаточно подсунуть в обучающий датасет всего 250 специально сделанных документов. И это работает одинаково стабильно для моделей от 600 миллионов до 13 миллиардов параметров, независимо от общего размера корпуса.
Отравленные файлы выглядят как абсолютно обычные веб-страницы. Внутри спрятана триггерная фраза. Когда модель встречает её в проде, её поведение меняется: она начинает сыпать мусором, сливать данные или просто ломается. Бэкдор намертво зашивается в веса, вырезать его хирургически не получится. Единственный способ избавиться от закладки, полностью переобучить модель с нуля.
Цифры, которые пугают сильнее всего. 250 документов это примерно 420 тысяч токенов, или 0,00016 процента от крупного датасета. Сто документов работают нестабильно, но 250 дают надёжный результат. При этом масштабирование модели и увеличение датасета вообще не помогают: отравление почти не зависит от размера. Можно хоть триллион токенов насыпать, атака всё равно пройдёт.
Для индустрии это приговор текущей парадигме. Любая фронтир-модель, обученная на открытом интернете (GPT, Claude, Gemini и все остальные), потенциально уязвима. Защиты, которая ловит подобное на реальном веб-масштабе, сегодня просто не существует. А переобучение стоит сотни миллионов, иногда миллиарды долларов, поэтому одна удачная кампания по отравлению способна отправить целую лабораторию в глубокий нокаут.
Что предлагают исследователи и критики подхода скрапить всё подряд. Офлайн-корпуса под строгой человеческой курацией, провенанс источников, RAG только по проверенным индексам, криптографические подписи данных, переход на модели, которые можно запускать локально. Плюс более жёсткая фильтрация и мониторинг триггерных паттернов на уровне инференса.
Первоисточники: блог Anthropic https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison, полная статья на arXiv https://arxiv.org/abs/2510.07192, анонс AISI https://www.aisi.gov.uk/blog/examining-backdoor-data-poisoning-at-scale и блог Института Алана Тьюринга https://www.turing.ac.uk/blog/llms-may-be-more-vulnerable-data-poisoning-we-thought.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic
A small number of samples can poison LLMs of any size
Anthropic research on data-poisoning attacks in large language models
🤯3🔥1