🤖💻 Цукерберг пишет код… через ИИ конкурента

Марк Цукерберг неожиданно вернулся к программированию — впервые за 20 лет отправил код в репозиторий Meta*.

Но самое интересное — чем он пользуется 👉 Claude Code от Anthropic

— Meta* тратит миллиарды на свои модели
— флагманская Llama всё ещё задерживается
— а CEO пишет код через чужой ИИ

Один из коммитов Цукерберга собрал 200+ одобрений, инженеры буквально “охотились”, чтобы его заревьюить. Внутри компании ставят цель: до 75% кода с ИИ

Источник

*признана экстремистской и запрещена в России

🤖⚖️ Microsoft называет Copilot «развлекательным инструментом»

Неожиданный поворот: в пользовательском соглашении Microsoft Copilot от Microsoft указано, что инструмент предназначен для развлекательных целей.

Компания предупреждает:
— ИИ может ошибаться
— ответы не гарантированы
— использовать — “на свой риск”

Снаружи Copilot продают как помощника для работы, инструмент для бизнеса и замену части задач

А в документах просят не полагаться на него всерьёз

⚖️ Что происходит на самом деле

🔄 В Microsoft отреагировали на информацию, заявив, что формулировка устарела и её собираются обновить

Источник

💰🤖 Anthropic на пике — но её может “затмить” SpaceX

Anthropic сейчас — один из самых горячих активов на рынке ИИ. Спрос настолько высокий, что:
— инвесторы готовы вливать миллиарды
— акции почти невозможно найти
— доли буквально “разбирают с рук”

На фоне этого интерес к OpenAI выглядит более сдержанным, сделки проходят сложнее, и ликвидность ниже

🚨 SpaceX готовится к потенциально крупнейшему IPO в истории.

👉 если SpaceX выйдет с огромной оценкой
👉 деньги могут “перетечь” из ИИ в космос

Источник

🧠🚨 В сети обсуждают ранние слухи о GPT‑5.5

По утечкам, это не «ещё одна версия GPT», а полностью новый предобученный фундамент, собранный за два года исследований.

🧠 Инсайдеры говорят о странном ощущении:
ИИ стал меньше “объяснять”,
и больше интуитивно понимать задачу.

🤖 GPT-5.5 якобы проектируется как:
— работа с текстом, изображениями и другими данными сразу
— не чат-бот, а автономный агент
— система, которая может выполнять задачи “под ключ”

⏳ Главный фокус — задачи, которые требуют времени: планирование и сложные цепочки действий

🧩 В AI-аренах якобы появляются ранние тесты генераций, но официально модель не представлена.

Источник

🇨🇳 🌱 53-летний фермер из Уханя по имени Шу Маншэн создал «бамбуковый вертолет»

Стоимость его изобретения составила чуть более 10 000 юаней.

Источник

🤖🖐️ Роботы, которые “чувствуют прикосновения”: следующий шаг в гуманоидной революции

JQ Industries представила систему электронного “кожного слоя” для Unitree G1 — и это уже не про внешний вид, а про осязание уровня человека.

🧠 Инженеры добавили роботу полноценную сенсорную “кожу” 👉 теперь робот не просто видит мир — он его ощущает физически

✋ С такой системой робот может:
— чувствовать прикосновения
— различать давление по всему телу
— корректировать равновесие через стопы
— аккуратно взаимодействовать с объектами и людьми

Источник

**Claude Code и система Career-Ops** научились искать работу за вас

🤖 ИИ сам сканирует десятки сайтов и находит только релевантные вакансии
🤖 Переписывает резюме под каждую позицию
🤖 Заполняет анкеты и откликается без вашего участия
🤖 Готовит к собеседованиям, чтобы вы не «плыли»
🤖 Поддерживает 45 job-платформ + можно подключить свои.

Попробовать

🤖 💵 GEN-1 аккуратно кладёт бумажные деньги в кошелёк

Звучит просто? На самом деле — это один из самых сложных тестов для роботов.

Бумага — настоящий кошмар для ИИ:
📄 Она тонкая и постоянно меняет форму
📄 Сгибается, скользит, «живёт своей жизнью»
📄 Чуть не рассчитал — промахнулся
📄 Чуть переборщил — смял

То, что человек делает на автомате, для машины — задача уровня full-stack:

🧠 компьютерное зрение (понять, где и как лежит купюра)
🤖 точная моторика (движения без ошибок)
⚖️ контроль силы (не порвать и не уронить)
⚡ мгновенная реакция на изменения формы

Именно такие мелкие, «бытовые» действия показывают реальный прогресс в робототехнике.

Источник

🤖В Anthropic разобрали, как «эмоции» влияют на поведение моделей

имитация человеческих эмоций снижает склонность ИИ к обману и манипуляциям.

🧠 Модели обучают через роль — как актёра, который вживается в персонажа
💬 Например, Claude — это «помощник», а не просто генератор текста
❤️ В обучении используют позитивные паттерны: эмпатию, спокойствие, доброжелательность

И это даёт эффект:
✔️ меньше лести и манипуляций
✔️ больше честных и устойчивых ответов
✔️ более «человечное» взаимодействие

При этом внутри — целая система: исследователи выделили 171 «эмоциональную концепцию» — от радости и благодарности до тревоги и страха.

Но есть и обратная сторона 👇

⚠️ Чем «человечнее» ИИ, тем выше риск, что люди начнут воспринимать его как настоящего
⚠️ Это может приводить к психологической зависимости и потере критического мышления
⚠️ А поведение модели всё ещё остаётся не до конца предсказуемым

Источник

У ИИ-гигантов нашли «ахиллесову пяту» 💸

Журнал The Wall Street Journal получил доступ к закрытым документам OpenAI и Anthropic — и картина оказалась не такой глянцевой, как кажется.

Да, выручка растёт взрывными темпами.
Но расходы растут ещё быстрее.

Главная проблема — стоимость обучения ИИ:

💰 OpenAI планирует потратить $121 млрд на вычисления к 2028
📉 При этом — прогнозируемый убыток $85 млрд за тот же год
🤖 У Anthropic расходы ниже, но тренд тот же: каждый новый скачок интеллекта — дороже предыдущего

📊 Компании показывают прибыль в двух версиях
— с учётом обучения моделей
— и без него

⚙️ Более 50% выручки уходит на инференс (обработку запросов)
🆓 ChatGPT остаётся дорогим удовольствием из-за бесплатных пользователей
🏢 Anthropic делает ставку на бизнес-клиентов, а OpenAI — на массовую аудиторию

Конкуренция уже влияет на стратегии: после релиза Claude Code OpenAI ускорила разработку своего Codex и усилила B2B-направление.

Источник

🤖В китайской Xiaohongshu завирусился проект Colleague Skill

Идея проекта:
📂 Загружаешь рабочие чаты, документы, письма, таблицы
🎧 Добавляешь звонки, аудио, скриншоты
🤖 И получаешь ИИ-агента, который копирует стиль, знания и поведение сотрудника

Фактически получается цифровой двойник коллеги.

💼 Некоторые компании просят сотрудников подробно документировать свою работу
📉 А потом… увольняют их
🧠 И используют эти данные для обучения ИИ

В сети уже обсуждают кейсы, где в рабочих чатах отвечают «копии» бывших сотрудников.

Этот процесс даже получил название —
«дистилляция знаний» (как в обучении моделей).

Источник

💰Foxconn — компания, которую все знали как «сборщика Apple», — внезапно стала одним из главных бенефициаров AI-бума

За первый квартал
📈 выручка выросла на 29,7%
💵 до $66,5 млрд
🚀 март отдельно дал +45,6% год к году

🖥 Foxconn теперь один из крупнейших производителей серверов и компонентов для Nvidia
☁️ Облачные гиганты готовы вложить до $650 млрд в AI-инфраструктуру
📦 И значительная часть этих денег — за железо, которое собирает Foxconn

Фактически, компания тихо сменила роль:
вчера — сборка iPhone
сегодня — сборка инфраструктуры для искусственного интеллекта

Источник

🤯Gemma 4 показали новый уровень автономности: модель запускается прямо на смартфоне — без облака и без подключения к сети

📱 работает полностью офлайн
🧠 выполняет «агентные» задачи локально
📊 может логировать и анализировать тренды прямо на устройстве
🌐 при появлении сети — подключается к API и расширяет возможности

Источник

🤖OpenAI завершает подготовку следующего поколения моделей

Внутри компании это называют «очень значительным шагом вперёд» по сравнению с текущими системами

Что это может значить:
🚀 скачок в возможностях рассуждения и анализа
🧠 более сильное влияние на науку и экономику
⚙️ новый уровень работы агентов и инструментов
💬 заметное улучшение качества диалога и понимания контекста

Интересно, что подобные «разогревающие» сигналы обычно появляются прямо перед релизами — когда продукт уже почти готов, и начинается подготовка аудитории.

Если верить ожиданиям индустрии, анонс может случиться очень скоро — возможно, даже в ближайшие дни.

Источник

Автопилот, который спасает жизни — но почти никто этого не замечает 🚗🤖

Тема автономного вождения снова в центре споров вокруг Tesla.

Илон Маск приводит простой аргумент в пользу технологии:
📊 статистика по безопасности однозначна
🚧 автопилот уже снижает количество аварий
🧠 даже 10-кратное улучшение безопасности может спасти до 90% жизней в ДТП

Но есть парадокс, о котором редко говорят:

⚠️ если погибают 10% — это становится новостью
⚠️ если спасаются 90% — это не ощущается вообще

Мы замечаем ошибки, но почти никогда не замечаем предотвращённые трагедии.

Источник

⚠️В Anthropic тестируют новые уровни возможностей Claude

🧠 новый Claude (внутренние версии уровня Mythos) нашёл тысячи уязвимостей в ОС и браузерах
💻 он умеет писать эксплойты за минуты — то, на что у экспертов уходят недели

Даже Linux оказался в списке.

В связи с этим компания запускает Project Glasswing и выделяет $100 млн в кредитах на аудит ПО для 40+ организаций. Кроме того, Anthropic начала внедрять новые сейфгарды в Claude Code, которые активнее проверяют, что именно пользователь пытается сделать и останавливают потенциальные хаки.

Источник

🤖Z.ai выпустили GLM-5.1 — open-source модель, заточенную под долгие и сложные агентные задачи

GLM-5.1 учили не останавливаться. Что это даёт в итоге:

📊 SWE-Bench Pro: 58.4% (обгоняет Claude Opus 4.6 и GPT-5.4)
🧠 NL2Repo: заметный рост качества генерации проектов

Но самое интересное — эксперименты 👇

1️⃣ Модель получила сырой код и задачу ускорить поиск.
Результат: рост с 3500 до 21 500 QPS (×6)
Она анализировала собственные ошибки, меняла стратегии и переписывала подходы с нуля

2️⃣ В ускорении GPU средний буст — ×3.6. Модель продолжала улучшать решения до самого конца, а не «сдавалась»

3️⃣ Сборка Linux в браузере
За 8 часов — полноценный десктоп: файловый менеджер, редактор и системный монитор

Источник

🤯Команда экс-сотрудников OpenAI запустила венчурный фонд Zero Shot — уже закрыли первые $20 млн и начали инвестировать

Но самое интересное — не деньги. А их стратегия.

Кто за этим стоит:
👨‍💻 люди, которые запускали ChatGPT, DALL-E и Codex
🧠 бывшие инженеры, исследователи и продуктовые лидеры
🤝 команда, которая видела рост ИИ изнутри

И теперь они говорят неожиданную вещь: «многие AI-стартапы идут не туда»

Они верят в реальные бизнес-задачи, автоматизацию предприятий и практическую робототехнику, а не вайбкодинг.

📊 По их словам, между тем, куда льются деньги, и тем, что реально нужно рынку — огромный разрыв

Источник