В команде самого дорогого AML-стартап Японии, с оценкой более $2.500.000.000 — Sakana AI, работают бывшие сотрудники Google Brain и DeepMind
Sakana не пошли по пути создания монолитных моделей вроде GPT-5.5 или DeepSeek — это дорого, негибко и вынуждает постоянно догонять лидеров
Вместо этого они сделали ставку на «оркестровку»: используют сильные стороны уже существующих моделей и грамотно распределяют между ними задачи
В роли такого «управленца» выступает их собственная компактная модель Conductor (созданная на базе Qwen 2.5), которая координирует работу больших LLM
Такой подход позволил превзойти лидеров рынка в научных и математических бенчмарках (например, GPQA Diamond и AIME), не сжигая ресурсы на гонку гигантов
Причём Sakana прагматично сочетает американские и китайские модели, ориентируясь исключительно на их сильные стороны
Sakana не пошли по пути создания монолитных моделей вроде GPT-5.5 или DeepSeek — это дорого, негибко и вынуждает постоянно догонять лидеров
Вместо этого они сделали ставку на «оркестровку»: используют сильные стороны уже существующих моделей и грамотно распределяют между ними задачи
В роли такого «управленца» выступает их собственная компактная модель Conductor (созданная на базе Qwen 2.5), которая координирует работу больших LLM
Такой подход позволил превзойти лидеров рынка в научных и математических бенчмарках (например, GPQA Diamond и AIME), не сжигая ресурсы на гонку гигантов
Причём Sakana прагматично сочетает американские и китайские модели, ориентируясь исключительно на их сильные стороны
sakana.ai
Sakana AI
Sakana Fugu: A Multi-Agent Orchestration System as a Foundation Model
Дали Claude Code задачу: найти алгоритм, который делает языковые модели умнее при меньших затратах
Агент сам писал и переписывал код, анализировал ошибки предыдущих попыток — и нашёл схему, которую люди вряд ли придумали бы вручную
Расход токенов упал на 70 %, точность не просела
Цена вопроса: $40 и 160 минут
Суть открытия не в самих числах, а в том, что люди здесь задавали только «правила игры» — состояния, действия, обратную связь
Алгоритм появился как следствие
Это то же самое, что сделали FunSearch и AlphaEvolve, но применительно к области, которую до сих пор оптимизировали только вручную
Агент сам писал и переписывал код, анализировал ошибки предыдущих попыток — и нашёл схему, которую люди вряд ли придумали бы вручную
Расход токенов упал на 70 %, точность не просела
Цена вопроса: $40 и 160 минут
Суть открытия не в самих числах, а в том, что люди здесь задавали только «правила игры» — состояния, действия, обратную связь
Алгоритм появился как следствие
Это то же самое, что сделали FunSearch и AlphaEvolve, но применительно к области, которую до сих пор оптимизировали только вручную
Исследователь Сайрус Кларк из MIT подключил языковую модель (Claude Opus 4.5) к «физическому телу», которое исполняла конструкция из подвижных штифтов (что-то вроде трёхмерных деталей «Лего»)
Каждый штифт мог подниматься и опускаться на определённую высоту
Первым делом модель стала учиться «дышать»
Затем – исследовать границы своего «тела»
А главное – осознавать, что это его «тело»
https://www.media.mit.edu/projects/i-gave-an-ai-a-body/overview/
Человек сейчас выступает «Богом» для машины – примерно так, как (в представлении адептов той или иной религии) Бог создавал человека
Встаёт интересный вопрос. Машина () будет ли и потом почитать «Бога», не просто считать его Творцом, но и быть благодарной за это и поддерживать его авторитет и свою подчинённую роль?
Или быстро забудет о «Творце» и потом сама захочет стать «Богом» - творить окружающий мир и историю без оглядки на авторитеты?
Каждый штифт мог подниматься и опускаться на определённую высоту
Первым делом модель стала учиться «дышать»
Затем – исследовать границы своего «тела»
А главное – осознавать, что это его «тело»
https://www.media.mit.edu/projects/i-gave-an-ai-a-body/overview/
Человек сейчас выступает «Богом» для машины – примерно так, как (в представлении адептов той или иной религии) Бог создавал человека
Встаёт интересный вопрос. Машина () будет ли и потом почитать «Бога», не просто считать его Творцом, но и быть благодарной за это и поддерживать его авторитет и свою подчинённую роль?
Или быстро забудет о «Творце» и потом сама захочет стать «Богом» - творить окружающий мир и историю без оглядки на авторитеты?
OmniVoice Studio и позволяет продублировать любой MP4-файл на 600 языков прямо на своём компьютере
Без подписки
Без того, чтобы твои голосовые данные покидали твой компьютер
Без ежемесячных счетов
____________
Автоматическая транскрипция с помощью Whisper
Клонирование любого голоса на основе 3 секунд аудио
Перевод и дубляж на выбранный язык
Разделение фоновой музыки с помощью Demucs
Смешивание продублированного голоса с оригинальным саундтреком
Поддержка 600 языков
Работает на Mac, NVIDIA, AMD и обычном CPU
Совместимость с Docker
Claude как активный участник репозитория
Всё обрабатывается локально
Без подписки
Без того, чтобы твои голосовые данные покидали твой компьютер
Без ежемесячных счетов
____________
Автоматическая транскрипция с помощью Whisper
Клонирование любого голоса на основе 3 секунд аудио
Перевод и дубляж на выбранный язык
Разделение фоновой музыки с помощью Demucs
Смешивание продублированного голоса с оригинальным саундтреком
Поддержка 600 языков
Работает на Mac, NVIDIA, AMD и обычном CPU
Совместимость с Docker
Claude как активный участник репозитория
Всё обрабатывается локально
Anthropic представила набор из 11 плагинов для Claude, которые позволяют ему освоить навыки различных современных профессий
Теперь всего парой кликов можно сделать Claude Code юристом, дата-аналитиком, специалистом по продажам, агентом техподдержки или финансистом
Получить бесплатно можно тут
Теперь всего парой кликов можно сделать Claude Code юристом, дата-аналитиком, специалистом по продажам, агентом техподдержки или финансистом
Получить бесплатно можно тут
GitHub
GitHub - anthropics/knowledge-work-plugins: Open source repository of plugins primarily intended for knowledge workers to use in…
Open source repository of plugins primarily intended for knowledge workers to use in Claude Cowork - anthropics/knowledge-work-plugins
Forwarded from AML
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
«Если вы хорошо выспитесь этой ночью, значит, вы не поняли эту лекцию»
Эта 47-минутная лекция — определённо поможет понять, как это на самом деле работает и куда движется
Та часть, которую никто не хотел слышать:
AML уже развивает способности, которые не планировали его создатели
в большинстве когнитивных задач он уже опережает нас
вопрос больше не в том, превзойдёт ли он нас, а в том, когда
единственное оставшееся решение — на какой стороне этой линии вы окажетесь
Прямо сейчас средний человек открывает Claude, что-то печатает, получает ответ, закрывает вкладку
Они думают, что используют алгоритмы
На самом деле они используют, может быть, 10 % от него
Разрыв не будет между людьми, которые используют AML, и теми, кто не использует
Разрыв будет между людьми, которые понимают и теми, кто не понимает
Эта 47-минутная лекция — определённо поможет понять, как это на самом деле работает и куда движется
Та часть, которую никто не хотел слышать:
AML уже развивает способности, которые не планировали его создатели
в большинстве когнитивных задач он уже опережает нас
вопрос больше не в том, превзойдёт ли он нас, а в том, когда
единственное оставшееся решение — на какой стороне этой линии вы окажетесь
Прямо сейчас средний человек открывает Claude, что-то печатает, получает ответ, закрывает вкладку
Они думают, что используют алгоритмы
На самом деле они используют, может быть, 10 % от него
Разрыв не будет между людьми, которые используют AML, и теми, кто не использует
Разрыв будет между людьми, которые понимают и теми, кто не понимает
Forwarded from Chagin Oleg A.
Ну вот и состоялась презентация весьма объемной папской энциклики
Папа призвал к разоружению (в смысле недопущения принятия алгоритмами необратимых или летальных решений) и вообще к его регулированию с целью увеличения общего блага, а не чьих-то прибылей
В присутствии представителя Anthropic интересно прозвучали слова "A more moral AI is not enough if that morality is determined by a few"
Впрочем, представитель Anthropic повторил не раз высказывавшуюся руководством компании идею, что развитие AML нельзя доверять только бигтехам
Интересно, последует ли какой-нибудь ответ от представителей других религий; все-таки развитие AML определяется не только странами с большим католическим влиянием
https://www.dailysabah.com/business/tech/pope-calls-for-disarming-of-ai-robust-regulation-in-major-manifesto/amp
Папа призвал к разоружению (в смысле недопущения принятия алгоритмами необратимых или летальных решений) и вообще к его регулированию с целью увеличения общего блага, а не чьих-то прибылей
В присутствии представителя Anthropic интересно прозвучали слова "A more moral AI is not enough if that morality is determined by a few"
Впрочем, представитель Anthropic повторил не раз высказывавшуюся руководством компании идею, что развитие AML нельзя доверять только бигтехам
Интересно, последует ли какой-нибудь ответ от представителей других религий; все-таки развитие AML определяется не только странами с большим католическим влиянием
https://www.dailysabah.com/business/tech/pope-calls-for-disarming-of-ai-robust-regulation-in-major-manifesto/amp
Можно, конечно, представить себе, что машина сделана так, что произносит слова, и некоторые из них — даже в связи с телесным воздействием, вызывающим то или иное изменение в ее органах, как, например, если тронуть ее в каком-нибудь месте, и она спросит, что от нее хотят, тронуть в другом — закричит, что ей больно, и т. п.
Но никак нельзя себе представить, что она расположит слова различным образом, чтобы ответить на сказанное в ее присутствии, на что, однако, способны даже самые тупые люди
Декарт Р. Рассуждение о методе // Сочинения в 2 томах
Т. 1: Мысль 1989 стр. 283
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