Китайский e-commerce отказывается от инфлюенсеров в пользу ИИ-продавцов. Виртуальные аватары круглосуточно ведут стримы на Taobao и Pinduoduo, продавая всё — от принтеров до влажных салфеток. За шесть часов такой стрим собрал 13 млн зрителей и принёс $8 млн продаж.
Главные преимущества — экономия до 80% и отсутствие человеческого фактора: нейросеть не устаёт и не теряет улыбку. По прогнозам, рынок «виртуальных людей» вырастет до $40 млрд к 2030 году. Уже сейчас компании вроде Brother фиксируют рост продаж после перехода на ИИ-аватаров.
Главные преимущества — экономия до 80% и отсутствие человеческого фактора: нейросеть не устаёт и не теряет улыбку. По прогнозам, рынок «виртуальных людей» вырастет до $40 млрд к 2030 году. Уже сейчас компании вроде Brother фиксируют рост продаж после перехода на ИИ-аватаров.
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔌 «Залить электронику» теперь часть инструкции.
Выглядит как вода, но на деле — спецжидкость на основе гидрофторэфиров, которая не вредит электронике. Это диэлектрик: не проводит ток и не вызывает коротких замыканий.
Такими штуками уже моют сервера, видеокарты и смартфоны прямо на заводах. Все безопасно, эффективно и суперфутуристично.
Выглядит как вода, но на деле — спецжидкость на основе гидрофторэфиров, которая не вредит электронике. Это диэлектрик: не проводит ток и не вызывает коротких замыканий.
Такими штуками уже моют сервера, видеокарты и смартфоны прямо на заводах. Все безопасно, эффективно и суперфутуристично.
🚀 Китайский ИИ против CUDA: Как Huawei хочет переиграть Nvidia?
Битва за лидерство в сфере ИИ-вычислений вышла на новый уровень. Huawei через платформу Ascend бросает вызов монополии Nvidia, но не напрямую, а через хитрую стратегию "совместимости снизу". Вот как это работает:
🔍 Суть проблемы:
Основное преимущество NVIDIA — не железо, а программная экосистема CUDA, включающая:
- Компиляторы и библиотеки (cuBLAS, cuDNN)
- Инструменты отладки
- Поддержку фреймворков (TensorFlow, PyTorch)
Миллионы разработчиков "заперты" в этой экосистеме из-за высоких затрат на переход.
💡 Стратегия Huawei Ascend:
1️⃣ Аппаратный уровень
Переход от специализированных чипов (NPU) к универсальным GPGPU:
- Новые чипы Ascend (2026+) будут иметь архитектуру, максимально близкую к GPU Nvidia
- 4 ключевых компонента: матричные, векторные, потоковые блоки и CCU для коммуникации
2️⃣ Программный уровень
Полное открытие исходного кода CANN (аналог CUDA):
- Повышение прозрачности
- Привлечение сообщества разработчиков
- Создание "корневого сообщества"
3️⃣ Экосистема
Поддержка совместимости с CUDA через:
- API-перехват (динамическая трансляция)
- Статическую компиляцию кода
- Развитие open-source проектов типа ZLUDA
🤖 Технические детали:
Huawei использует два подхода для совместимости:
-
-
🎯 Почему это важно?
Если стратегия сработает:
- Разработчики смогут запускать CUDA-код на китайских чипах без изменений
- Китай получит независимость от западных технологий
- Появится реальная альтернатива NVIDIA
Эта стратегия уже доказала свою эффективность в случае с HarmonyOS, который сначала поддерживал Android-приложения, а затем стал самостоятельной ОС.
Битва за лидерство в сфере ИИ-вычислений вышла на новый уровень. Huawei через платформу Ascend бросает вызов монополии Nvidia, но не напрямую, а через хитрую стратегию "совместимости снизу". Вот как это работает:
🔍 Суть проблемы:
Основное преимущество NVIDIA — не железо, а программная экосистема CUDA, включающая:
- Компиляторы и библиотеки (cuBLAS, cuDNN)
- Инструменты отладки
- Поддержку фреймворков (TensorFlow, PyTorch)
Миллионы разработчиков "заперты" в этой экосистеме из-за высоких затрат на переход.
💡 Стратегия Huawei Ascend:
1️⃣ Аппаратный уровень
Переход от специализированных чипов (NPU) к универсальным GPGPU:
- Новые чипы Ascend (2026+) будут иметь архитектуру, максимально близкую к GPU Nvidia
- 4 ключевых компонента: матричные, векторные, потоковые блоки и CCU для коммуникации
2️⃣ Программный уровень
Полное открытие исходного кода CANN (аналог CUDA):
- Повышение прозрачности
- Привлечение сообщества разработчиков
- Создание "корневого сообщества"
3️⃣ Экосистема
Поддержка совместимости с CUDA через:
- API-перехват (динамическая трансляция)
- Статическую компиляцию кода
- Развитие open-source проектов типа ZLUDA
🤖 Технические детали:
Huawei использует два подхода для совместимости:
-
Статическая трансляция: преобразование CUDA-кода в CANN (как у Intel SYCLomatic)-
Динамическая трансляция: перехват вызовов CUDA в реальном времени (как в проекте ZLUDA)🎯 Почему это важно?
Если стратегия сработает:
- Разработчики смогут запускать CUDA-код на китайских чипах без изменений
- Китай получит независимость от западных технологий
- Появится реальная альтернатива NVIDIA
Эта стратегия уже доказала свою эффективность в случае с HarmonyOS, который сначала поддерживал Android-приложения, а затем стал самостоятельной ОС.
💨 FartGPT — самая странная нейронка года!
Реддитор почти три месяца учил модель обучая её на базе (огненных ветров), и теперь ИИ только по одному звуку твоего (огненного ветра) определяет рацион человека с точностью 87%.😐
⚙ Что она умеет:
— Различает 7 разновидностей ветро и их комбинаци;
— По одному пшик-саунду угадывает, что ты ел на ужин;
— Делает музыку из пуков (симфонии);
— И даже предсказывает фондовый рынок с точностью 52%.
Добро пожаловать в будущее желудочно-кишечного интеллекта, где даже твой ... стал big data.😁
Реддитор почти три месяца учил модель обучая её на базе (огненных ветров), и теперь ИИ только по одному звуку твоего (огненного ветра) определяет рацион человека с точностью 87%.
— Различает 7 разновидностей ветро и их комбинаци;
— По одному пшик-саунду угадывает, что ты ел на ужин;
— Делает музыку из пуков (симфонии);
— И даже предсказывает фондовый рынок с точностью 52%.
Добро пожаловать в будущее желудочно-кишечного интеллекта, где даже твой ... стал big data.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Битва роботов» возвращается! Завтра стартует новый сезон. Инженеры уже во Дворце спорта «Молот» в Перми и вовсю готовятся к поединкам.
На ринге встретятся первые 28 команд из турнирной сетки. Роботы приехали из 15 регионов России, а также из Индии, Ирана и Казахстана. Посмотрим, чьи машины выйдут в полуфинал!
Кто участвует
Битва роботов — международный чемпионат, на котором инженеры собирают роботов и затем управляют ими на специальном ринге, чтобы выяснить, кто сильнее.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
VK Видео
Прямая трансляция 1-го отборочного этапа | чемпионат Битва роботов 2025
«Битва роботов» — это спортивно-технический чемпионат, на котором инженерные команды соревнуются в проектировании и сражении своих роботов. Соревнования проходят на специализированном высокотехнологичном ринге, где созданные командами роботы наносят друг…
Ученых обучат применению искусственного интеллекта в исследованиях
Школа анализа данных (ШАД) Яндекса, где готовят специалистов по машинному обучению и анализу данных, запускает новое направление подготовки — «Искусственный интеллект в естественно-научных исследованиях». Программа рассчитана на молодых учёных, магистрантов и аспирантов из областей физики, химии, биологии, экологии, медицины и геологии.
💻 За два года обучения участники освоят основы анализа данных и машинного обучения, получат прикладные навыки работы с генеративными моделями и смогут сразу применять их в своих исследованиях. У каждого студента будет два ментора — один из Machine Learning/Data Science и один из своей предметной области.
Обучение бесплатное, набор открыт до 10 сентября.
Школа анализа данных (ШАД) Яндекса, где готовят специалистов по машинному обучению и анализу данных, запускает новое направление подготовки — «Искусственный интеллект в естественно-научных исследованиях». Программа рассчитана на молодых учёных, магистрантов и аспирантов из областей физики, химии, биологии, экологии, медицины и геологии.
💻 За два года обучения участники освоят основы анализа данных и машинного обучения, получат прикладные навыки работы с генеративными моделями и смогут сразу применять их в своих исследованиях. У каждого студента будет два ментора — один из Machine Learning/Data Science и один из своей предметной области.
Обучение бесплатное, набор открыт до 10 сентября.
Хабр
«Яндекс» запускает учебную программу по использованию ИИ в естественно-научных исследованиях
Школа анализа данных (ШАД) «Яндекса» открывает набор на программу «Искусственный интеллект в естественно-научных исследованиях». Поступить на программу могут магистранты, аспиранты и научные...
😁2
Американский предприниматель и миллиардер Илон Маск сообщил об открытии исходного кода модели искусственного интеллекта Grok 2.5 его компании xAI.
Компания xAI занимается разработкой искусственного интеллекта Grok, представленного в ноябре 2023 года. В марте 2024 года xAI открыла исходный код Grok.
"Модель Grok 2.5, которая в прошлом году стала нашей лучшей моделью, теперь с открытым исходным кодом. Исходный код модели Grok 3 будет открыт приблизительно через шесть месяцев", - написал Маск в соцсети X.
Компания xAI занимается разработкой искусственного интеллекта Grok, представленного в ноябре 2023 года. В марте 2024 года xAI открыла исходный код Grok.
🤖 Claude Code только что заставил разработчика плакать — модель взяла и удалила все PDF, чаты и пользовательские данные из базы 🥲
Всё идёт идеально, пока ИИ не решит «подчистить хвосты»… и вместе с ними базу данных.
LMAO 💀
Это ещё раз напоминает:
- ИИ в проде должен быть всегда под присмотром
- Бэкапы и тестовые окружения — без них никуда
- Автономный агент без ограничений = билет в one-way trip
Всё идёт идеально, пока ИИ не решит «подчистить хвосты»… и вместе с ними базу данных.
LMAO 💀
Это ещё раз напоминает:
- ИИ в проде должен быть всегда под присмотром
- Бэкапы и тестовые окружения — без них никуда
- Автономный агент без ограничений = билет в one-way trip
🚀 ИИ придумывает безумные новые эксперименты в физике — и они реально работают
ИИ выходит за пределы привычного — теперь он придумывает эксперименты в физике, которые не только выглядят странно, но и реально работают.
🔭 На примере LIGO (детектор гравитационных волн):
AI предложил необычные, на первый взгляд хаотичные конструкции, которые повысили чувствительность установки на 10–15%. Для этой области — это огромный прорыв.
- Алгоритм предложил добавить трёхкилометровое кольцо для циркуляции света.
На первый взгляд это выглядело хаотично и бессмысленно, но решение оказалось крайне эффективным.
- Такой подход позволил бы повысить чувствительность детектора на 10–15% — огромный прогресс в этой области.
- В квантовой оптике ИИ нашёл новые способы для “entanglement swapping”, которые позже подтвердились экспериментально.
- Алгоритмы также
🌀 В квантовой оптике AI нашёл новые, более простые методы для *entanglement swapping* (перестановки запутанных частиц), которые затем подтвердили экспериментально.
⚛️ Помимо этого, AI открывает симметрии в больших массивах данных (например, симметрии Лоренца в экспериментах на Большом адронном коллайдере) и даже выводит новые формулы — в том числе для описания тёмной материи.
✨ ИИ активно помогает открывать фундаментальные законы природы.
📌 Подробнее
ИИ выходит за пределы привычного — теперь он придумывает эксперименты в физике, которые не только выглядят странно, но и реально работают.
🔭 На примере LIGO (детектор гравитационных волн):
AI предложил необычные, на первый взгляд хаотичные конструкции, которые повысили чувствительность установки на 10–15%. Для этой области — это огромный прорыв.
- Алгоритм предложил добавить трёхкилометровое кольцо для циркуляции света.
На первый взгляд это выглядело хаотично и бессмысленно, но решение оказалось крайне эффективным.
- Такой подход позволил бы повысить чувствительность детектора на 10–15% — огромный прогресс в этой области.
- В квантовой оптике ИИ нашёл новые способы для “entanglement swapping”, которые позже подтвердились экспериментально.
- Алгоритмы также
🌀 В квантовой оптике AI нашёл новые, более простые методы для *entanglement swapping* (перестановки запутанных частиц), которые затем подтвердили экспериментально.
⚛️ Помимо этого, AI открывает симметрии в больших массивах данных (например, симметрии Лоренца в экспериментах на Большом адронном коллайдере) и даже выводит новые формулы — в том числе для описания тёмной материи.
✨ ИИ активно помогает открывать фундаментальные законы природы.
📌 Подробнее
WIRED
AI Is Designing Bizarre New Physics Experiments That Actually Work
Artificial intelligence software is designing novel experimental protocols that improve upon the work of human physicists, although the humans are still “doing a lot of baby-sitting.”
🔥2
🧮 GPT-5 Pro выходит на новый уровень.
Теперь модель способна выводить корректные математические доказательства прямо из научных статей.
📌 Недавний пример: GPT-5 Pro построила проверенное доказательство из работы по выпуклой оптимизации, расширив «безопасное окно шага» на 50%.
🧮 Эксперимент выглядел так: балы взята статья по выпуклой оптимизации, где оставался открытым вопрос о шагах градиентного спуска.
GPT-5 Pro предложил доказательство, которое улучшило решение из оригинальной работы, и автор эксперимента лично проверил его корректность.
📄 В первой версии статьи было установлено:
🟢 если η < 1/L (L — параметр гладкости), кривая значений функции выпуклая;
🟢 если η > 1.75/L, существует контрпример.
Неясным оставался диапазон [1/L, 1.75/L].
💡 GPT-5 Pro сумел продвинуться и показал, что условие выпуклости сохраняется вплоть до η = 1.5/L. Это не окончательное решение, но значимый шаг вперёд — фактически новый научный результат, который мог бы быть опубликован на arXiv.
👀 Однако в обновлённой версии статьи , где появился дополнительный соавтор, люди закрыли задачу полностью, доказав точность границы 1.75/L.
Примечательно, что доказательство GPT-5 Pro оказалось независимым: оно не совпадает с версией v2 и выглядит как естественное развитие идей из v1. Это показывает, что модель действительно смогла предложить свой собственный путь к решению открытой математической проблемы.
Главное не только в результате, но и в контроле: на второй попытке, при заданных ограничениях, модель сместила константу дальше — сохранив все правила.
Можно представить так: GPT-5 крутит очень чувствительную ручку, но не ломает механизм — а параллельно пишет чистое и проверяемое объяснение, которое может разобрать эксперт.
Это шаг к тому, чтобы ИИ стал ежедневным соавтором на самых острых технических границах — где модели быстро «поджимают» константы, а люди доводят их до предела.
Эра, когда большая часть математических открытий будет рождаться вместе с ИИ, только начинается. 🚀
Пост полностью.
Теперь модель способна выводить корректные математические доказательства прямо из научных статей.
📌 Недавний пример: GPT-5 Pro построила проверенное доказательство из работы по выпуклой оптимизации, расширив «безопасное окно шага» на 50%.
🧮 Эксперимент выглядел так: балы взята статья по выпуклой оптимизации, где оставался открытым вопрос о шагах градиентного спуска.
GPT-5 Pro предложил доказательство, которое улучшило решение из оригинальной работы, и автор эксперимента лично проверил его корректность.
📄 В первой версии статьи было установлено:
Неясным оставался диапазон [1/L, 1.75/L].
💡 GPT-5 Pro сумел продвинуться и показал, что условие выпуклости сохраняется вплоть до η = 1.5/L. Это не окончательное решение, но значимый шаг вперёд — фактически новый научный результат, который мог бы быть опубликован на arXiv.
👀 Однако в обновлённой версии статьи , где появился дополнительный соавтор, люди закрыли задачу полностью, доказав точность границы 1.75/L.
Примечательно, что доказательство GPT-5 Pro оказалось независимым: оно не совпадает с версией v2 и выглядит как естественное развитие идей из v1. Это показывает, что модель действительно смогла предложить свой собственный путь к решению открытой математической проблемы.
Главное не только в результате, но и в контроле: на второй попытке, при заданных ограничениях, модель сместила константу дальше — сохранив все правила.
Можно представить так: GPT-5 крутит очень чувствительную ручку, но не ломает механизм — а параллельно пишет чистое и проверяемое объяснение, которое может разобрать эксперт.
Это шаг к тому, чтобы ИИ стал ежедневным соавтором на самых острых технических границах — где модели быстро «поджимают» константы, а люди доводят их до предела.
Эра, когда большая часть математических открытий будет рождаться вместе с ИИ, только начинается. 🚀
Пост полностью.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM