🎓 Студенты из Harvard и MIT массово бросают учёбу — и уходят в AI‑safety.

Причина? Страх перед будущим с суперразумным ИИ. Многие верят, что технология может вызвать массовую безработицу (до 20%) и уже сейчас ищут способы повлиять на вектор её развития.

> “Если твою карьеру автоматизируют к концу десятилетия, каждый год в колледже — это минус один год из короткой карьеры”,
— говорит Никола Юркович, выпускник Гарварда и лидер инициативы по подготовке к AGI.

Многие создают стартапы или идут работать в компании, занимающиеся безопасностью ИИ — пока ещё не стало поздно.

Источник

Как можно читать эту новость - а так, что потребность в математиках, критологах, программистах, физиках и прочих технарей будет расти просто экспоненциально, я уже не говорю про филологов, химиков и особенно биологов. То есть потребность в спецах высокопрофильных будет расти с каждым годом экспоненциально.

https://rb.ru/news/vpolne-realistichnyj-scenarij-baidu-i-lyft-obeshayut-zapustit-robotaksi-v-evrope-uzhe-v-2026-godu/ - вопрос как всегда к инфраструктуре и урбанистике.

Наблюдая за всем происходящим, складывается отчетливое впечатление, что началась активная борьба за рынки сбыта услуг навигации. Причем, даже не в контексте технологий, сколько в контексте качества предоставляемых услуг. По моему мнению, особую роль здесь сыграют спутники и освоение космоса.

В целом, для роботакси надо идеальную урбанистику: разметки, светофоры, контроль движения и иже с ними. Но что делать когда построить такое нет возможности или мы находимся в стадии конкурирующих процессов: ремонт дороги, ремонт моста, общая очень странная историческая застройка и общечеловеческий хаос в процессах.

Как один из вариантов это наращивание присутствия спутников и более точная геолокация с отслеживанием движений на дороге. То есть, по факту мы имеем две системы, которые должны взаимодействовать согласованно: это контроль дорожного двидения посредством камер и спутниковая навигация в космосе. Решение вопросов в "поле" будет переложено на отдельные системы, поставленные на транспортных средствах.

Отдельная роль уйдет ИИ в этом плане: отслеживание людей, машин, животных, насекомых (да, по типу саранчи, перелетных птиц, погода), контроль движения объектов и контроль ДТП.

Резюме: Борьба за рынком беспилотного транспорта (такси, траки, сельхозтехника) будет во всем не на дорогах, а за тем, кто сможет быстро нарастить и интегрировать эти три системы. Если с камерами и ИИ все понятно, то основная возня будет в космосе. Причем, учитывая насколько сейчас забиты линии на орбите, вывод такой: хочет беспилотное такси - строй космодром и набирай физиков.

AI индустрия сделала одну вещь хорошо: обманула продактов и нагрузила их работой. Теперь они кодят вместо джунов, оплачивают подписки трех ИИ тулов, радуются и считают, что это они всех перехитрили.

https://t.me/DenoiseLABQuestions - напоминаю у нас есть чат, где обсуждаются любые вопросы по ИИ, милости просим, аналитика данных, задачи, любые ваши вопросы.

https://www.alphaxiv.org/abs/2504.17033 - Алгоритм Дейкстры ВСЕ !!! Нашли как ускорить и его, теперь сложность свелась к 2/3. Очень круто, и мега мощно.

Но эта гифка очень круто показывает, что сейчас будет твориться в финансовой сфере !!! Все трейдеры сейчас ))))

Вот Вам полезная табличка со множеством преобразований и готового кода.

Не реклама, но кому интересна тема дзз: https://t.me/sputnikDZZ

https://www.anthropic.com/news/automate-security-reviews-with-claude-code - подкинем дровишек в огонь ))) или лучше канистру масла )))

В Франции женщина пошла судиться с бывшим боссом, потому что 20 лет получала деньги, ничего не делая.

После серьёзной болезни её перевели на лёгкую работу, перестали давать новые проекты, но продолжили платить.

Она уверяет: «Сидеть дома и получать зарплату — это не привилегия, а тяжкий труд».

Новость из серии: Даром с наваром )))

https://x-omni-team.github.io/ - Китайцы пока что всех кладут на лопатки. *Мета - это та что запрещена у нас.

1. Ищите пересечение трех зон: в чем вы сильны, что вам нравится и где вы можете дать миру ценность.
2. Окружение решает: найдите «своих» и помогайте без ожиданий — отдача все равно вернется.
3. Фокус, связи и внутренняя уверенность — три кита больших дел.
4. Первые успехи подогревают мотивацию. Если все буксует — вот он, прямой путь к выгоранию.
5. Работайте на износ в начале карьеры — потом это аукнется в хорошем смысле.
6. Если вы сам не верите в важность своей работы — долго не протянете.
7. Молодость — идеальное время для рисков. Большинство переоценивает страх и недооценивает потенциал.
8. Просите, даже если боитесь услышать «нет». Одно «да» меняет все.
9. Будьте уверены в миссии, но гибки в деталях. Не метайтесь, просто доводите до ума.
10. Делайте, а не говорите. История — за теми, кто реально строит.
11. Паника приходит быстро, но каждый следующий кризис легче пережить.
12. Выгорание — это не про «много работать». Это про «ничего не двигать».
13. Думайте на годы вперед. Время — последнее, что можно арбитражить.
14. Лучшие компании делают огромную пользу и берут себе только часть.
15. Провал — не катастрофа. После фейла вы почти там же, где были, только с опытом.

15 фраз от Сэма Альтамана про стартапы.
Вот насчет времени он прям четко сказал.

🔒 Concrete ML — инструмент для конфиденциального машинного обучения с открытым исходным кодом. Проект позволяет преобразовывать обычные ML-модели в их гомоморфные эквиваленты, сохраняя данные зашифрованными даже во время обработки.

Разработчики предлагают знакомый data scientist'ам интерфейс, похожий на scikit-learn, с возможностью работы через PyTorch и TensorFlow. Решение полностью автоматизирует гомоморфного шифрования (FHE) без необходимости глубоких знаний в криптографии.

https://github.com/zama-ai/concrete-ml?tab=readme-ov-file

Если вы работаете с конфиденциальными данными, то вот неплохое решение которое позволяет вам шифроваться даже на этапе обучения. Я про это писал статью для Сбера, где оказалось что язык, например эмодзи машина понимает лучше чем наш. Более того, все человеческие языки для машины в массе своей кажутся бедными и не совершенными. Вот такие вот делишки ))

https://www.deeplearning.ai/the-batch/columbia-university-researchers-show-how-to-trick-trusting-ai-agents-with-poisoned-links/?utm_campaign=The%20Batch&utm_content=335279172&utm_medium=social&utm_source=twitter&hss_channel=tw-992153930095251456 - AI агенты оказались еще большими мамонтами чем люди. Чтож... ))))

https://aman.ai/primers/ai/top-30-papers/ - супер мега подборка статей по ml основные ключевые прорывы и достижения. Must Have к прочтению.