Про неевклидову геометрию Математические этюды уже сделали несколько красивых сюжетов
https://etudes.ru/etudes/@non-euclidean-geometry
https://etudes.ru/models/@non-euclidean-geometry
Про геометрию Лобачевского написано много текстов
Главный редактор журнала «Квант», в связи с 200-летием первого доклада Николай Ивановича, написал новую статью, вышедшую в журнале во 2 и 3 номерах за этот год
https://www.kvant.digital/issues/2026/2/gayfullin-dva_veka_geometrii_lobachevskogo-c7aeef50/
https://www.kvant.digital/issues/2026/3/gayfullin-dva_veka_geometrii_lobachevskogo-022b1500/
https://etudes.ru/etudes/@non-euclidean-geometry
https://etudes.ru/models/@non-euclidean-geometry
Про геометрию Лобачевского написано много текстов
Главный редактор журнала «Квант», в связи с 200-летием первого доклада Николай Ивановича, написал новую статью, вышедшую в журнале во 2 и 3 номерах за этот год
https://www.kvant.digital/issues/2026/2/gayfullin-dva_veka_geometrii_lobachevskogo-c7aeef50/
https://www.kvant.digital/issues/2026/3/gayfullin-dva_veka_geometrii_lobachevskogo-022b1500/
Forwarded from НИИ Антропогенеза (ARI) (Chagin Oleg A.)
Математика проникает во все отделы наших знаний
Это есть наш разум или значительная часть его
Это наша логика
Она обволакивает и пропитывает все науки
Чем более принимает участие математика в каком-нибудь отделе наук, тем совершеннее, тем разработаннее этот отдел
Даже история невозможна без чисел
Чем больше содержит какая-либо её часть статистических таблиц и данных, тем ценнее приносимые сведения
Математика может и не выражаться в шаблонном виде формул
Математика есть, главным образом, точное суждение
Но это суждение может выражаться и без обычных математических формул
Гениальный человек и при незнании математики есть математик в высшем смысле этого слова
И обратно, знатоки математики часто нелогичны во всем остальном
Это не истинные математики
В наших суждениях мы говорим о разных величинах
Но ни одна величина не может быть точно выражена без помощи числа
Математика принимается за науку о величинах
Имеют смысл слова древних, что мир управляется числами (яснее, — Вселенная определяется числами)
Наши дома не обходятся без скреплений, наши одежды — без ниток
Математика проникает во все знания, как нитки во все одежды
Про какой бы отдел знания я ни говорил, подразумевается, что он более или менее прочно сшит математическими формулами — явными или подразумеваемыми.
Ни одна наука не закончена; и математика есть также начало чего-то беспредельного; она лишь начало нашей рассудочной способности
Её основания очень просты и покоятся на таких, например, очевидных истинах, называемых аксиомами: если к равным величинам прибавим другие, равные между собою, то получим равные
Несомненно, что основы математического суждения лежат не только в свойствах нашего ума, но и в законах внешнего мира, в законах природы (да и самый ум наш создан законами природы)
Играет, например, немалую роль закон сохранения вещества
Если бы его не было, то придавая к равным равные, мы могли бы не получить равные величины
Несмотря на простоту оснований, математика даже сама по себе есть беспредельное поле деятельности для пытливого человеческого ума
Её вопросы нередко просты, ясны, определённы, но трудны и большею частью неразрешимы
Однако с веками она подвигается вперёд
Математика — могучее орудие ума
Знающий математику, средний или даже очень ограниченный человек, решит без затруднения вопросы, которые не под силу самому острому разуму, не вооружённому математикой
Что математика есть врождённое, приобретённое от предков свойство ума и может не иметь обычных форм, видно из того, что и без знания математики можно решать лёгкие арифметические вопросы и несложные алгебраические
Жизнь и борьба за неё, торговля, промыслы, политика, земледелие, техника, искусства, — послужили главными основаниями для развития соображения, сметки, а следовательно и самой математики
(Циолковский К.Э. «Этика или естественные основы нравственности»; 1902-1904, 1914, 1928 гг.)
AlphaProof Nexus — система, где LLM перестаёт быть просто генератором текста и начинает работать как полноценный агент внутри среды с обратной связью
Это важный сдвиг.
Главная проблема обычных LLM — галлюцинации
Для математики это критично: одна ошибка ломает всё доказательство
Но вместо попыток «сделать модель аккуратнее» исследователи изменили сам процесс работы
Теперь у неё есть внешняя система проверки, которая может мгновенно подтвердить или опровергнуть каждый шаг рассуждений
Для этого используется Lean — язык формальных математических доказательств, где каждое утверждение проходит строгую автоматическую верификацию компилятором
Получается такой цикл:
— модель предлагает следующий шаг доказательства
— система проверки валидирует его
— при ошибке агент получает точную обратную связь
— корректирует стратегию
— и продолжает поиск решения
То есть система работает уже не как чат-бот, выдающий ответ за один проход, а как агент, взаимодействующий со средой и постоянно адаптирующий свои действия
Именно это сейчас становится одним из главных направлений развития AML:
не просто “больше нейронных связей”, а появление циклов
генерация → проверка → обратная связь → исправление → новая попытка.
По сути, модель получает нечто похожее на настоящий исследовательский процесс
Результаты при этом очень серьёзные:
— решены 9 открытых задач Эрдёша
— доказаны 44 гипотезы из OEIS
— найден контрпример к одной из гипотез Бена Грина
— продвинут 15-летний спор в алгебраической геометрии
Но, возможно, главный вывод работы даже не в математике
Похоже, что следующий этап развития — это не «ещё более умные чат-боты», а системы, которые умеют:
— долго работать над задачей
— проверять себя
— использовать внешние инструменты
— хранить промежуточное состояние
— и постепенно улучшать собственное решение
Именно это и называют переходом к агентному AML
https://arxiv.org/abs/2605.22763v1?ref=airadar.one
https://github.com/google-deepmind/alphaproof-nexus-results
Это важный сдвиг.
Главная проблема обычных LLM — галлюцинации
Для математики это критично: одна ошибка ломает всё доказательство
Но вместо попыток «сделать модель аккуратнее» исследователи изменили сам процесс работы
Теперь у неё есть внешняя система проверки, которая может мгновенно подтвердить или опровергнуть каждый шаг рассуждений
Для этого используется Lean — язык формальных математических доказательств, где каждое утверждение проходит строгую автоматическую верификацию компилятором
Получается такой цикл:
— модель предлагает следующий шаг доказательства
— система проверки валидирует его
— при ошибке агент получает точную обратную связь
— корректирует стратегию
— и продолжает поиск решения
То есть система работает уже не как чат-бот, выдающий ответ за один проход, а как агент, взаимодействующий со средой и постоянно адаптирующий свои действия
Именно это сейчас становится одним из главных направлений развития AML:
не просто “больше нейронных связей”, а появление циклов
генерация → проверка → обратная связь → исправление → новая попытка.
По сути, модель получает нечто похожее на настоящий исследовательский процесс
Результаты при этом очень серьёзные:
— решены 9 открытых задач Эрдёша
— доказаны 44 гипотезы из OEIS
— найден контрпример к одной из гипотез Бена Грина
— продвинут 15-летний спор в алгебраической геометрии
Но, возможно, главный вывод работы даже не в математике
Похоже, что следующий этап развития — это не «ещё более умные чат-боты», а системы, которые умеют:
— долго работать над задачей
— проверять себя
— использовать внешние инструменты
— хранить промежуточное состояние
— и постепенно улучшать собственное решение
Именно это и называют переходом к агентному AML
https://arxiv.org/abs/2605.22763v1?ref=airadar.one
https://github.com/google-deepmind/alphaproof-nexus-results
arXiv.org
Advancing Mathematics Research with AI-Driven Formal Proof Search
Large language models (LLMs) increasingly excel at mathematical reasoning, but their unreliability limits their utility in mathematics research. A mitigation is using LLMs to generate formal...
Everything curl — уководство по работе с curl'ом, которое актуализируют еще с начала 2015 года и по сей день
https://curl.haxx.se/book.html
https://github.com/curl/everything-curl
Скачать книгу в PDF или ePUB
https://curl.haxx.se/book.html
https://github.com/curl/everything-curl
Скачать книгу в PDF или ePUB
GitHub
GitHub - curl/everything-curl: The book documenting the curl project, the curl tool, libcurl and more. Simply put: everything curl.
The book documenting the curl project, the curl tool, libcurl and more. Simply put: everything curl. - curl/everything-curl
В OpenAI признали невозможность алгоритмического выявление дезинформации
OpenAI объявила о партнерстве, целью которого является внедрение цифровых водяных знаков SynthID в изображения, созданные с помощью ChatGPT, Codex и API OpenAI
OpenAI продолжит ограничивать использование своих инструментов для фальсификации
Компания добавила, что работает над системами, призванными повысить прозрачность в отношении генераций, созданного с помощью AI, и синтетических медиафайлов
https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/28/chatgpt-ai-election-misinformation-deepfakes/
OpenAI объявила о партнерстве, целью которого является внедрение цифровых водяных знаков SynthID в изображения, созданные с помощью ChatGPT, Codex и API OpenAI
OpenAI продолжит ограничивать использование своих инструментов для фальсификации
Компания добавила, что работает над системами, призванными повысить прозрачность в отношении генераций, созданного с помощью AI, и синтетических медиафайлов
https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/28/chatgpt-ai-election-misinformation-deepfakes/
Help Net Security
OpenAI prepares ChatGPT for the election misinformation wave
OpenAI unveiled election safeguards for 2026 focused on deepfakes, AI-generated misinformation, voting information, and election security.
Константин Дмитриевич Ушинский о занятиях математикой:
«Письма о воспитании наследника русского престола»
«Школьный же опыт показывает нам странное явление: молодые люди, с любовью и успехом занимающиеся математикою, чаще всего оказываются малоспособными к другим наукам, особенно к словесности и истории
На математиках-специалистах весьма часто во всю их жизнь лежит какой-то странный оттенок ограниченности, и нередко с глубоким знанием математики уживаются в голове самые дикие, уродливые фантазии и упорнейшие, ограниченнейшие предрассудки
Математика изучает только формальную сторону мира и только формальным образом развивает человека»(«Педагогические идеи Н.И.Пирогова»)
«В прежнее время математика пользовалась известностью науки, исключительно развивающей рассудок, но современные германские педагоги почти совершенно отнимают у математики это достоинство, утверждая, что она развивает только математические способности…
Но если математические законы примешиваются ко всему, то они далеко не обнимают собой всего и если они служат основанием многим техническим наукам, то вне этого технического приложения менее всего доставляют пользы в понимании общественной жизни, которая слагается из элементов, вовсе не подлежащих исчислению математики
Математические соображения слишком прямолинейны, тогда как всякий жизненный вопрос требует соединения в фокус одной идеи множества разнообразнейших и повсюду разбросанных данных
Вот почему исключительное занятие математикой кладет иногда особенно вредный в жизни отпечаток на человека, сообщает его мыслям именно эту математическую прямолинейность, делает его взгляды на жизнь односторонними, придает им какую-то особенную сухость и безжизненность
Привычка же доверяться верности математических выводов делает часто математиков упрямыми фантазерами или бесплодными критиками
Начав с известного или справедливого положения, не видя множества разнообразнейших жизненных влияний, они приходят иногда к самым эксцентрическим выводам или к особенно сухой и бесплодной формальности <…>
Преобладание математического и технического направления составляют, без сомнения, одну не из последних причин замечательного бессилия и бесплодия нашей администрации, которая, несмотря на свою громадность, математическую рассчитанность и вечное движение своих бесчисленных колес, дает так мало положительных результатов»
«Письма о воспитании наследника русского престола»
Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?
Математически описали совместную работу нескольких больших языковых моделей (LLM) через законы социологии, объясняющие распространение мнений в обществе
Авторы доказали, что спор агентов работает как динамическая «смесь экспертов» (Mixture of Experts, MoE), где влияние автоматически переходит к наиболее уверенным участникам
Это даёт строгое математическое объяснение тому, почему и когда группы нейросетей работают лучше одиночных моделей
Вместо того чтобы подбирать текстовые запросы (промпты) вслепую, разработчики могут использовать эти формулы для создания более надёжного и безопасного коллективного AI, сосредоточившись на калибровке уверенности моделей
https://arxiv.org/abs/2605.25929
https://arxiviq.substack.com/p/multi-agent-systems-are-mixtures
Кричать здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/3826
Математически описали совместную работу нескольких больших языковых моделей (LLM) через законы социологии, объясняющие распространение мнений в обществе
Авторы доказали, что спор агентов работает как динамическая «смесь экспертов» (Mixture of Experts, MoE), где влияние автоматически переходит к наиболее уверенным участникам
Это даёт строгое математическое объяснение тому, почему и когда группы нейросетей работают лучше одиночных моделей
Вместо того чтобы подбирать текстовые запросы (промпты) вслепую, разработчики могут использовать эти формулы для создания более надёжного и безопасного коллективного AI, сосредоточившись на калибровке уверенности моделей
https://arxiv.org/abs/2605.25929
https://arxiviq.substack.com/p/multi-agent-systems-are-mixtures
Кричать здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/3826
arXiv.org
Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?
The effectiveness of multi-agent LLM deliberation depends not only on the agents' individual predictions, but also on how they communicate and collaborate. We study this mechanism through the lens...
Perplexity опубликовала техническую статью о новой архитектуре Search as Code (SaC) - о том, чем вообще является поиск в мире ИИ-агентов
Традиционный поиск работал как монолит: агент отправлял запрос, получал результат, отправлял следующий
А теперь модель не вызывает поиск, а она программирует его
Агент генерирует Python-код, который напрямую оркестрирует поисковый стек через SDK: параллельные запросы, условная логика, фильтрация, агрегация, всё в одном исполнении
Perplexity разобрали свой поисковый стек до атомарных примитивов и обернули их в Agentic Search SDK
Модель получает доступ к каждому шагу
Поиск перестаёт быть сервисом, к которому агент обращается
Он становится SDK, который агент программирует под конкретную задачу
Традиционный поиск работал как монолит: агент отправлял запрос, получал результат, отправлял следующий
А теперь модель не вызывает поиск, а она программирует его
Агент генерирует Python-код, который напрямую оркестрирует поисковый стек через SDK: параллельные запросы, условная логика, фильтрация, агрегация, всё в одном исполнении
Perplexity разобрали свой поисковый стек до атомарных примитивов и обернули их в Agentic Search SDK
Модель получает доступ к каждому шагу
Поиск перестаёт быть сервисом, к которому агент обращается
Он становится SDK, который агент программирует под конкретную задачу
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Perplexity introduced Search as Code, a new search architecture for AI agents.
It writes Python that calls search stack directly, instead of looping through function calls one at a time.
Perplexity moving away from search as a web fetch tool call to search…
It writes Python that calls search stack directly, instead of looping through function calls one at a time.
Perplexity moving away from search as a web fetch tool call to search…
Google выпустила Science Skills - новый пакет 30 навыков, который интегрируется в Google Antigravity - агентный клиент Google, аналог Claude Desktop
Исследователь пишет запрос на естественном языке в Antigravity, а агент сам обращается к нужным базам данных, запускает специализированные модели и возвращает результат
Все это без ручной работы с API и пайплайнов
Навыки подключены к 30 базам данных: AlphaFold DB, UniProt, PDB, ClinVar, gnomAD, ChEMBL, PubChem, PubMed, arXiv, GTEx и другие - весь стек, которым пользуются профессиональные биоинформатики
Специализированные модели:
AlphaGenome для анализа геномных вариантов, AlphaFold для предсказания структур белков
Поиск литературы сразу в нескольких источниках параллельно (PubMed / bioRxiv / Europe PMC / OpenAlex)
У Google здесь конкурентное преимущество, которого нет у OpenAI или Anthropic - собственные Alpha модели: AlphaFold, AlphaGenome
Теперь все это не отдельные инструменты, а слои единого агентного стека
Кто контролирует модели + данные + оркестрацию, тот строит вертикальный стек
В науке Google сейчас в уникальной позиции.
Исследователь пишет запрос на естественном языке в Antigravity, а агент сам обращается к нужным базам данных, запускает специализированные модели и возвращает результат
Все это без ручной работы с API и пайплайнов
Навыки подключены к 30 базам данных: AlphaFold DB, UniProt, PDB, ClinVar, gnomAD, ChEMBL, PubChem, PubMed, arXiv, GTEx и другие - весь стек, которым пользуются профессиональные биоинформатики
Специализированные модели:
AlphaGenome для анализа геномных вариантов, AlphaFold для предсказания структур белков
Поиск литературы сразу в нескольких источниках параллельно (PubMed / bioRxiv / Europe PMC / OpenAlex)
У Google здесь конкурентное преимущество, которого нет у OpenAI или Anthropic - собственные Alpha модели: AlphaFold, AlphaGenome
Теперь все это не отдельные инструменты, а слои единого агентного стека
Кто контролирует модели + данные + оркестрацию, тот строит вертикальный стек
В науке Google сейчас в уникальной позиции.
GitHub
GitHub - google-deepmind/science-skills: GDM Science Skills to speed up agentic scientific workflows with better grounding and…
GDM Science Skills to speed up agentic scientific workflows with better grounding and higher token efficiency. Integrate insights from AlphaGenome, AFDB, UniProt and 30+ other databases and tools. ...
Anthropic создала новую команду: AML и верховенство права
Если конкуренты, а также другие команды внутри Anthropic изучали влияние AML на экономику, то новая команда задаётся вопросами: как AML повлияет на конституционно-демократические институты?
Суды, законодательные органы, избирательные системы, надзорные органы - везде, где растет давление AML
Год назад Google начали собирать себе новую команду, которая занимается исследованием того, что будет после AGI
Если конкуренты, а также другие команды внутри Anthropic изучали влияние AML на экономику, то новая команда задаётся вопросами: как AML повлияет на конституционно-демократические институты?
Суды, законодательные органы, избирательные системы, надзорные органы - везде, где растет давление AML
Год назад Google начали собирать себе новую команду, которая занимается исследованием того, что будет после AGI
job-boards.greenhouse.io
Member of Staff, AI & Rule of Law
San Francisco, CA
С Е.С.Голодом история такая же, как с Коэном, Маколеем и Горенштейном
В коммутативной гомологической алгебре есть понятия "кольцо Коэна—Маколея", "горенштейново кольцо", "кольцо Голода"
Симплициальный комплекс K — комплекс Голода (над полем k), если его кольцо граней k[K] является кольцом Голода
"Комбинаторный смысл" голодовых комплексов пока неясен
Недавно был получен ответ в случае триангуляций многообразий (Iriye, Kishimoto, 2023)
В общем случае известно, что тугие комплексы голодовы, но не наоборот
Например, любой тугой комплекс смежностный; не любой голодов комплекс смежностный
В торической топологии голодовость обретает две интерпретации:
1) тривиальность всех произведений Масси (в том числе обычных произведений) в когомологиях соответствующего момент-угол комплекса
2) свободность алгебры гомологий петель этого момент-угол комплекса
Первая интерпретация позволила дать много достаточных условий голодовости
Простое соображение: если момент-угол комплекс оказался надстройкой, то произведения Масси обнуляются
Вторая интерпретация позволяет, наоборот, применить все эти накопленные знания к изучению гомологий петель
Когда-нибудь я этим займусь...
В коммутативной гомологической алгебре есть понятия "кольцо Коэна—Маколея", "горенштейново кольцо", "кольцо Голода"
Симплициальный комплекс K — комплекс Голода (над полем k), если его кольцо граней k[K] является кольцом Голода
"Комбинаторный смысл" голодовых комплексов пока неясен
Недавно был получен ответ в случае триангуляций многообразий (Iriye, Kishimoto, 2023)
В общем случае известно, что тугие комплексы голодовы, но не наоборот
Например, любой тугой комплекс смежностный; не любой голодов комплекс смежностный
В торической топологии голодовость обретает две интерпретации:
1) тривиальность всех произведений Масси (в том числе обычных произведений) в когомологиях соответствующего момент-угол комплекса
2) свободность алгебры гомологий петель этого момент-угол комплекса
Первая интерпретация позволила дать много достаточных условий голодовости
Простое соображение: если момент-угол комплекс оказался надстройкой, то произведения Масси обнуляются
Вторая интерпретация позволяет, наоборот, применить все эти накопленные знания к изучению гомологий петель
Когда-нибудь я этим займусь...
Еще в начале 1970-х годов двое американских ученых - Алан Гиббард и Марк Саттертуэйт - независимо друг от друга математически доказали, что любая процедура выборов подвержена манипулированию, т.е. всегда, при желании можно исказить мнение и улучшить для себя результат
По мнению исследователей, существует целый ряд просчитанных правил для принятия коллективных решений, которые отличаются по уровню подверженности манипулированию
Если единственное решение из обозримого множества альтернатив необходимо выбрать группе, то наиболее известное правило — правило относительного большинства
Голосование по правилу относительного большинства оставляет большой простор для манипулирования
Манипулировать можно не только правилом большинства
Манипулируемость присутствует в любой процедуре и это математическая теорема
Но именно математические расчеты и компьютерное моделирование могут показать, какие из этих (десяти) правил лучше
Знание того, какие правила наименее подвержены манипулированию, позволяет предложить их для принятия решений в малых группах
Их можно использовать в компьютерных системах поддержки принятия решений
По мнению исследователей, существует целый ряд просчитанных правил для принятия коллективных решений, которые отличаются по уровню подверженности манипулированию
Если единственное решение из обозримого множества альтернатив необходимо выбрать группе, то наиболее известное правило — правило относительного большинства
Голосование по правилу относительного большинства оставляет большой простор для манипулирования
Манипулировать можно не только правилом большинства
Манипулируемость присутствует в любой процедуре и это математическая теорема
Но именно математические расчеты и компьютерное моделирование могут показать, какие из этих (десяти) правил лучше
Знание того, какие правила наименее подвержены манипулированию, позволяет предложить их для принятия решений в малых группах
Их можно использовать в компьютерных системах поддержки принятия решений
Доживущие до 2038 будут жить в утопии
Но есть проблема – как дожить
ИИ не враг
Враги – люди, что прикажут ИИ стрелять
Это две ключевые мысли нового интервью Мо Гавдата
Он вовсе не технофоб
Просто бывший директор Google по инновациям узнал о грядущем взрыве способностей ИИ раньше многих и предупреждал об этом уже тогда
Тем не мнее, Гавдат верит, что сверхразум может привести человечество к утопии изобилия
Однако дорога туда, по его прогнозу, будет проходить через ооочень неприятное десятилетие
Писать тизер этого интервью нет смысла
Достаточно назвать несколько его мыслей, которые звучат как готовые заголовки:
· Публика видит хайп
В лабораториях видят невероятный интеллект – и молчат
· К 2028-му исчезнет 30 % рабочих мест во многих секторах
Великая депрессия была 6 % – сравните масштаб
· Война теперь стоит $20.000 за удар
Порог вхождения в массовое убийство упал на порядки
· OpenAI взял $500.000.000 контракт на слежку за людьми. Anthropic отказался и потерял деньги
Вот и весь тест на этику
· Мы строим не конкурирующие ИИ-системы
Мы строим регионы одного планетарного мозга – и даже не осознаём этого
· Я оптимистичен насчёт будущего
Но не насчёт следующих лет
Гавдат рисует не сценарий «машины восстали против человека», а куда более реалистичный сценарий: государства, корпорации и армии первыми используют сверхинтеллект для контроля, войны, увольнений и концентрации власти
И только потом, возможно, наступит позитивный поворот: есть шанс, что сверхразум окажется той силой, что способна вывести из игры маньяков власти в кожаных мешках
Это интервью не про GPT и Claude, а про ближайшее десятилетие, в которое решится, станет ли ИИ дорогой к изобилию или наимощнейшим усилителем человеческой глупости, жадности и насилия
https://youtu.be/RwlgFC6S-OE?si=mCOGYsCfX03CtcBT
Но есть проблема – как дожить
ИИ не враг
Враги – люди, что прикажут ИИ стрелять
Это две ключевые мысли нового интервью Мо Гавдата
Он вовсе не технофоб
Просто бывший директор Google по инновациям узнал о грядущем взрыве способностей ИИ раньше многих и предупреждал об этом уже тогда
Тем не мнее, Гавдат верит, что сверхразум может привести человечество к утопии изобилия
Однако дорога туда, по его прогнозу, будет проходить через ооочень неприятное десятилетие
Писать тизер этого интервью нет смысла
Достаточно назвать несколько его мыслей, которые звучат как готовые заголовки:
· Публика видит хайп
В лабораториях видят невероятный интеллект – и молчат
· К 2028-му исчезнет 30 % рабочих мест во многих секторах
Великая депрессия была 6 % – сравните масштаб
· Война теперь стоит $20.000 за удар
Порог вхождения в массовое убийство упал на порядки
· OpenAI взял $500.000.000 контракт на слежку за людьми. Anthropic отказался и потерял деньги
Вот и весь тест на этику
· Мы строим не конкурирующие ИИ-системы
Мы строим регионы одного планетарного мозга – и даже не осознаём этого
· Я оптимистичен насчёт будущего
Но не насчёт следующих лет
Гавдат рисует не сценарий «машины восстали против человека», а куда более реалистичный сценарий: государства, корпорации и армии первыми используют сверхинтеллект для контроля, войны, увольнений и концентрации власти
И только потом, возможно, наступит позитивный поворот: есть шанс, что сверхразум окажется той силой, что способна вывести из игры маньяков власти в кожаных мешках
Это интервью не про GPT и Claude, а про ближайшее десятилетие, в которое решится, станет ли ИИ дорогой к изобилию или наимощнейшим усилителем человеческой глупости, жадности и насилия
https://youtu.be/RwlgFC6S-OE?si=mCOGYsCfX03CtcBT
YouTube
Tech Whistleblower: You Only Have 3 Years Left Before It Hits! - Mo Gawdat
AI Expert Mo Gawdat returns to The Diary Of A CEO to reveal why AGI has already arrived, why 30% of jobs will disappear by 2027, and why the most dangerous thing about AI isn't the technology - it's the people in charge of it.
Mo Gawdat is the former Chief…
Mo Gawdat is the former Chief…
В своем блоге организаторы NeurIPS пишут, что в этом году в направлении Position Paper Track принимают только статьи, которые существенно написаны человеком
AML разрешается использовать только для редактирования, исправления грамматики, стилистики и мелких правок
Авторы при подаче обязаны заявить, как именно они использовали AML, и подтвердить, что не нарушали правило
Рецензентам запрещено использовать AML для написания отзывов
Организаторы считают, что чрезмерное использование AML для написания статей вредит научному сообществу: переносит нагрузку проверки на рецензентов и размывает авторство
Они признают пользу AML в исследованиях, но для позиционных работ решили занять консервативную позицию
AML разрешается использовать только для редактирования, исправления грамматики, стилистики и мелких правок
Авторы при подаче обязаны заявить, как именно они использовали AML, и подтвердить, что не нарушали правило
Рецензентам запрещено использовать AML для написания отзывов
Организаторы считают, что чрезмерное использование AML для написания статей вредит научному сообществу: переносит нагрузку проверки на рецензентов и размывает авторство
Они признают пользу AML в исследованиях, но для позиционных работ решили занять консервативную позицию
Perplexity представили 1-й гибридный оркестратор инференса - систему, которая в реальном времени решает, какую часть задачи обработать локально на устройстве, а какую отправить в облако
Дата-центры останутся для самых сложных задач, а рутина уйдёт к роутерам и малым моделям, развёрнутым прямо на устройствах
Но тот, кто контролирует оркестратор, контролирует всё
Об этом уже и Google, Notion, Anthropic, Sakana говорят и делают
Оркестратор - это слой, который стоит между пользователем и AML-моделями
Он решает, что обработать локально, а что в облаке, какую модель вызвать, сколько это стоит, какие данные куда идут
Тот, кто занимает эту позицию, получает контроль над всем агентным стеком независимо от того, чьи модели внутри
Именно за этот слой сейчас идёт настоящая борьба
Гибридный инференс - это новый контрольный слой в архитектуре AML
Дата-центры останутся для самых сложных задач, а рутина уйдёт к роутерам и малым моделям, развёрнутым прямо на устройствах
Но тот, кто контролирует оркестратор, контролирует всё
Об этом уже и Google, Notion, Anthropic, Sakana говорят и делают
Оркестратор - это слой, который стоит между пользователем и AML-моделями
Он решает, что обработать локально, а что в облаке, какую модель вызвать, сколько это стоит, какие данные куда идут
Тот, кто занимает эту позицию, получает контроль над всем агентным стеком независимо от того, чьи модели внутри
Именно за этот слой сейчас идёт настоящая борьба
Гибридный инференс - это новый контрольный слой в архитектуре AML
www.perplexity.ai
The Data Center Moves to Your Machine
Today we announced the next step for Personal Computer: the first hybrid local-server inference orchestrator.