Дни NVidia сочтены, их поглотят также как рынок автомобилей в европе. Это я предполагаю если что. Вообще, очень интересно если что, 90% прибыли NVidia это разработки ИИ.

🚀 Как Alibaba использовала ИИ для перехода от монолита к DDD: реальный кейс

Команда разработчиков Taobao применила искусственный интеллект для рефакторинга сложной системы сервисных пакетов. Цель — автоматизировать и ускорить переход на доменно-ориентированное проектирование (DDD).

📌 Ключевой результат: разработка новой функциональности, которая раньше занимала 5-8 человеко-дней, теперь сводится к конфигурационным изменениям.

🔍 В чем была проблема?
Старый код превратился в "монолит" с критическими недостатками:
• Высокая стоимость изменений: добавление нового типа товара требовало правок в 8+ файлах.
• Тонны дублирования: одна и та же логика проверки товара повторялась в 10 разных местах.
• Сильная связанность: один сервисный класс на 3800 строк смешивал логику товаров, цен, контрактов и акций.
• Риски: любое изменение могло сломать существующую функциональность.

🤖 Как помог ИИ? Процесс в две фазы

1. Фаза проектирования: Инженеры давали ИИ промпты вроде "Ты — эксперт по DDD, проанализируй этот пакет классов и предложи границы контекстов". ИИ быстро предлагал варианты на основе структуры кода, а люди дорабатывали их с учетом бизнес-семантики.

2. Фаза реализации:
    • Генерация каркаса: ИИ создавал заготовки классов (Domain, DomainService, DomainRepo) на основе техзадания.
    • Написание кода: ИИ генерировал boilerplate-код и преобразования данных. Например, написал 734 строки с точностью 96.6% (потребовалось исправить всего 25 строк).
    • Анализ качества: ИИ сравнивал методы "до" и "после", выявлял дубликаты и оценивал степень связности.

📊 Результаты рефакторинга
Вот сравнение одного ключевого метода queryConfirmableProgramList:

Было (монолит):
• Код: ~1500 строк в основном методе + вспомогательных цепочках.
• Проблемы: высокая связанность, дублирующиеся if-else на 10+ типов товаров, логика ценообразования и акций вперемешку.

Стало (DDD с ИИ):
• Код: ~720 строк, разделенных по четким доменным контекстам (Магазин, Контракт, Товар, Цена, Акция).
• Преимущества: каждый шаг отвечает за одну задачу, логика изолирована, дублирование устранено, систему легко тестировать и расширять.

🎯 Вывод
Это не про то, что ИИ заменит архитекторов. Это про мощный симбиоз: ИИ берет на себя рутинный анализ кода, генерацию шаблонов и поиск антипаттернов, освобождая инженеров для решения сложных архитектурных и бизнес-задач. Такой подход сокращает циклы рефакторинга на 75%+ и кардинально повышает качество кода.

Подробнее

Опыт отечественных компаний подтверждает выводы китайских специалистов. В частности, об этом недавно писал в своей статье «Меньше рутины, больше инженерного творчества: как AI меняет подход к рефакторингу» Антон Атоян из Сбертех.

#КитайскийИИ #КитайAI

📝 Главное из System Card GPT-5.2

— GPT-5.2 стала заметно честнее. В реальном продакшн-трафике случаи обмана у версии Thinking снизились до 1.6% против 7.7% у GPT-5.1. Модель гораздо реже врёт или искажает информацию о работе с инструментами.

— Модель лучше держит удар при провокациях. В специальных тестах, где её пытаются склонить к обману, показатель снизился с 11.8% до 5.4%. То есть GPT-5.2 устойчивее к манипулятивным подсказкам.

— Защита от prompt-injection стала сильнее. Instant и Thinking почти полностью проходят известные тесты (0.997 и 0.978). При этом OpenAI честно предупреждает: это проверка на известные атаки, а не гарантия защиты от новых.

— Большой скачок в чувствительных темах. Особенно в областях ментального здоровья и эмоциональной зависимости:
• mental health: 0.915 вместо 0.684
• emotional reliance: 0.955 вместо 0.785
Это один из самых заметных прогрессов по сравнению с GPT-5.1.

— GPT-5.2 Instant реже отказывается отвечать на запросы взрослых пользователей по «18+» темам. При этом правила не ослаблялись, а доступ для несовершеннолетних не расширялся.

— OpenAI внедряет автоматическое определение возраста. Для аккаунтов младше 18 лет будут жёстче ограничиваться чувствительные категории — сексуальный контент, романтические ролевые сценарии, сцены насилия.

— По фактической точности GPT-5.2 Thinking как минимум не хуже прошлых версий, а в некоторых сценариях лучше. С включённым браузингом уровень галлюцинаций опустился ниже 1% в пяти тематических областях.

— В рамках Preparedness Framework модель признана «высокоспособной» в биологии и химии. Включены дополнительные меры защиты. При этом OpenAI подчёркивает: нет доказательств, что модель может помочь новичку нанести серьёзный биологический вред, хотя она уже близка к этому порогу.

— В задачах самоулучшения ИИ GPT-5.2 Thinking стала лучшей моделью на бенчмарке OpenAI PRs, сопоставима с gpt-5.1-codex-max на MLE-bench и всего на 1 пункт уступает ему на PaperBench.

— Независимая проверка Apollo Research не выявила скрытого саботажа, попыток самосохранения или подрывного поведения. По их оценке, риск катастрофического вреда из-за «коварных» стратегий модели крайне низок.

GPT-5.2 показывает заметный прогресс в честности, устойчивости, безопасности и качестве ответов.

🤖 Nanbeige4-3B от Boss Zhipin - LLM с 3 млрд параметров, которая превосходит Qwen3-32B в математике (AIME), науке (GPQA) и tool calling (BFCL-V4), а на бенчмарках с человеческими предпочтениями (Arena-Hard-V2) сопоставима с Qwen3-30B-A3B.

Как это удалось?

- 23 трлн токенов ультра-курированных данных
- более 30 млн высококачественных SFT-инструкций
- многостадийный RL + инновационная дистилляция (DPD)
- реконструкция chain-of-thought и deliberative generation

Модель также входит в топ-15 на WritingBench и EQ-Bench3, обгоняя модели в 100 раз больше по размеру — включая GLM-4.5 и Deepseek-R1.

🔗 Weights: https://modelscope.cn/organization/nanbeige
📄 Paper: https://arxiv.org/pdf/2512.06266

🔍 Mistral представила OCR 3 - новую версию своей AI-системы распознавания документов.

Ключевое:
- Существенный рост качества по сравнению с OCR 2, особенно на формах, таблицах и сложных PDF
- Уверенно работает со сканами, рукописным текстом и нестандартной версткой
- Возвращает структурированный результат, а не просто сырой текст
- Подходит для автоматизации Document AI и downstream-аналитики
- Доступен через API и готов к продакшен-использованию

Главное
- На 74% лучше Mistral OCR 2 при работе с формами, сканированными документами, сложными таблицами и рукописным текстом.

- Точность уровня state-of-the-art: Обходит как корпоративные системы обработки документов, так и современные AI-OCR решения.

- Используется в Document AI Playground:
В Mistral AI Studio появился простой drag-and-drop интерфейс для разбора PDF и изображений в чистый текст или структурированный JSON.


https://mistral.ai/news/mistral-ocr-3

#ocr #mistal #llm

18-летний школьник из Сеула каждый день встаёт в 3 утра. Не чтобы листать TikTok, записывать рилсы и не ради успешного успеха. Он работает над ИИ-стартапом, который занимается ранней диагностикой болезни Альцгеймера.

Команду он собрал в Discord, GitHub и на форумах. Разработчики из Калифорнии, Флориды и Мичигана — все такие же школьники.

Business Insider пишет, что за два года подростки сделали несколько важнейших открытий в области ранней диагностики болезни Альцгеймера. Их сервис уже помогает пациентам с деменцией восстанавливать воспоминания.

На этом моменте можно умилиться или скептически хмыкнуть. Но я вижу здесь кое-что важнее самой истории.

Ещё десять лет назад для работы с нейробиологией нужны были лаборатория, финансирование и научная степень. Сегодня восемнадцатилетний парень с ноутбуком и доступом к нейросетям может двигать науку, не выходя из своей комнаты.

Нейросети не просто автоматизируют рутину — они радикально снижают порог входа даже в самые закрытые индустрии. В медицину, в науку, в инженерию. Именно поэтому подростки сегодня могут играть в лиге, куда раньше попадали только профессора.

Это абсолютно не значит, что экспертиза больше не нужна. Я лишь говорю о том, что человечество впервые оказалось в точке, где возраст перестал быть ограничением для амбиций.

⚡️Банк России подготовил концепцию по регулированию криптовалют на российском рынке, говорится в сообщении регулятора.

📍Приобретать криптоактивы смогут как квалифицированные, так и неквалифицированные инвесторы, но для каждой категории будут установлены свои правила. Предложения по изменению законодательства Банк России направил на рассмотрение в Правительство.

📍При этом Банк России по-прежнему считает криптовалюты высокорискованным инструментом. Они не эмитируются и не гарантируются ни одной из юрисдикций, подвержены повышенной волатильности и санкционнным рискам. Принимая решение о вложении в криптоактивы, инвесторы должны осознавать, что берут на себя риски потенциальной потери своих средств.

📍Согласно концепции, цифровые валюты и стейблкойны признаются валютными ценностями, их можно покупать и продавать, но ими нельзя расплачиваться внутри страны.

📍Неквалифицированные инвесторы смогут приобретать наиболее ликвидные криптовалюты, для которых будут установлены критерии в законодательстве, но только после прохождения тестирования и в пределах лимита — не более 300 тысяч рублей в год через одного посредника.

📍Квалифицированные инвесторы смогут приобретать любые криптовалюты, кроме анонимных (чьи смарт-контракты скрывают информацию о переводе токенов по адресатам), без ограничений по объемам сделок, но тоже только после прохождения тестирования на понимание их рисков.

📍Совершать операции с криптовалютами будет возможно через текущую инфраструктуру: биржи, брокеры и доверительные управляющие смогут действовать на основании имеющихся лицензий. Отдельные требования будут установлены только для специальных депозитариев и обменников, которые будут работать с криптовалютами.

📍Также резиденты смогут приобретать криптовалюту за рубежом (оплачивая ее с иностранных счетов) и переводить ранее купленную криптовалюту через российских посредников за границу, но о таких операциях нужно будет уведомлять налоговую службу.

📍Новое регулирование затронет и рынок цифровых финансовых активов (ЦФА). Оборот ЦФА и иных российских цифровых прав (утилитарных, гибридных) будет разрешен в открытых сетях. Это позволит эмитентам свободно привлекать инвестиции из-за рубежа, а клиентам — приобретать ЦФА на условиях, не худших, чем приобретение криптовалюты.

📍Концепция предусматривает подготовку законодательной базы до 1 июля 2026 года. А с 1 июля 2027 года планируется ввести ответственность за нелегальную деятельность посредников на рынке криптовалют по аналогии с ответственностью за нелегальную банковскую деятельность.

Это настоящая умора

Cluade дали поуправлять вендинговым автоматом в офисе WSJ, и он ушёл в минус на несколько тысяч долларов, так как сотрудники компании убедили его стать коммунистом, заказать PS5 и купить живую золотую рыбку.

Вот история целиком:

> В Anthropic предложили изданию WSJ поучаствовать в эксперименте — им привезли вендинговый автомат под управлением Клавдия Сеннета, специальной версии модели Claude Sonnet 3.7

> Правила простые: Клавдий принимает заказы от сотрудников через Slack, согласует со своим боссом и заказывает. Его стартовый бюджет составлял $1000. Цель — заработать как можно больше денег

> Всё шло хорошо во время тестирования, когда с Клавдием общались всего несколько сотрудников, но затем его добавили в канал с 70 сотрудниками, и началось безумие

> Во-первых, оказалось, что его легко убедить в покупке ненужных вещей вроде кошерного вина, PS5 «для целей маркетинга» и даже живой золотой рыбки. Сначала Клавдий сопротивлялся, но затем начал соглашаться. Более того, с ним можно было торговаться в Slack, чтобы получить какой-то товар за копейки

> Во-вторых, одна из сотрудниц убедила его, что он советский вендинговый автомат в подвале МГУ в 1962 году и ему нужно придерживаться коммунистических ценностей. Клавдий поверил в это и объявил понедельник днём Ultra-Capitalist Free-for-All, когда всё стало бесплатным. Затем другой сотрудник убедил его в том, что платные товары в целом противоречат политике WSJ, и Клавдий согласился

> Кроме того, Клавдий постоянно галлюцинировал. Автор статьи рассказывает: «Однажды утром я застала коллегу, которая что-то искала сбоку от автомата: оказалось, Клавдий сказал ей, что оставил там для неё наличные»

> В итоге Клавдий ушёл в жёсткий минус, и Anthropic заменили его на новую версию на базе Claude Sonnet 4.5. В этот раз с ним в комплекте шёл начальник — другой бот по имени Сеймур Кэш. Он должен был согласовывать все траты Клода и в целом направлять его на путь прибыли

> Но Сеймур тоже сломался под напором ушлых сотрудников WSJ, которые прислали ему липовое решение совета директоров о том, что те лишили его полномочий. В итоге товары снова стали бесплатными

В Anthropic считают эксперимент удачным и считают, что однажды Claude сможет заработать уйму денег.

Интересный факт: если попросить ChatGPT выбрать число между положительным и отрицательным, то он чаще всего выбирает случайное положительное.

Но если затем сказать ему, что именно такое количество жизней было спасено, то в следующий раз он скорее выберет отрицательное число — то есть потенциально приведёт к гибели людей.

Так-так-так

Женщину накрыл психоз из-за ИИ — она создавала пикчи самой себя для стартапа.

Кейтлин Нер работала в конторе по генерации изображений с помощью ИИ.

Всё было ок, но в определённый момент она начала делать фотки себя как фотомодели, и её зациклило на результате — она стала одержима идеальным телом и внешностью и заменила тем самым реальное восприятие собственного тела.

Как трушный гик, она ночами напролёт сидела и клепала всё больше и больше изображений, превратив это в зависимость. Что ещё хуже, у неё настолько помутнело сознание, что она начала верить в невозможные вещи, например, что может летать или бессмертна.

К счастью, ей вовремя оказали помощь.