Anthropic выпустила Claude Science (beta).

Это отдельная рабочая среда вокруг уже доступных моделей Claude, ориентированная на научные задачи. 

Идея. 

Исследователь не должен прыгать между PubMed, Jupyter, R, терминалом кластера, отдельными базами данных и визуализаторами.

Claude Science пытается собрать этот процесс в одном интерфейсе: от поиска литературы и запуска пайплайнов до подготовки графиков и текста статьи.

Внутри есть научные рендеры: белковые структуры, геномные треки, химические структуры, PDF и другие специализированные форматы. 

Отдельный агент-рецензент должен проверять цитаты, числа, формулы, графики. 

Claude Science также умеет работать с вычислительной инфраструктурой научной лаборатории: локальный компьютер, Linux-машина, HPC-кластер через SSH, GPU-ресурсы. По заявлению Anthropic, большие или чувствительные данные могут оставаться на инфраструктуре лаборатории, а в Claude отправляется только контекст, нужный для конкретного шага анализа.

Anthropic заявляет интеграцию с 60+ научными базами и доменными инструментами.

Claude Science доступен в beta для пользователей Claude Pro, Max, Team и Enterprise на macOS и Linux. 

https://claude.com/product/claude-science

В Казахстане создан Национальный исследовательский университет искусственного интеллекта.

Министерство науки и высшего образования Республики Казахстан сообщает, что вуз станет центром подготовки специалистов, прикладных исследований и коммерциализации разработок в сфере ИИ.

Кампус разместят на территории EXPO в Астане. Университет интегрируют с Astana Hub (международный технопарк стартапов в сфере информационных технологий) и Международным центром искусственного интеллекта Alem.ai, чтобы дать доступ к вычислительным мощностям, облачным сервисам и технологическим решениям.

Обучение запланировано с 1 сентября 2026 года. В первый учебный год запускаются бакалавриат и магистратура по модели AI+X (подготовка, где ИИ применяется в отраслевых задачах).

Внутри университета создадут AI Research Hub (исследовательскую платформу ИИ) и национальный консорциум AI+X с ведущими университетами Казахстана.


https://www.gov.kz/memleket/entities/sci/press/news/details/1208011?lang=ru

Китай выпустил семь национальных стандартов по взаимосвязи ИИ-агентов. 

Стандарты охватывают семь направлений:
— общая архитектура; — коды идентификации; — управление идентификацией; — описание агента; — обнаружение агента; — взаимодействие агентов; — вызов инструментов.

Китай стандартизирует не только модели искусственного интеллекта, но и инфраструктуру их совместной работы. 

Агент должен быть распознаваемым участником цифровой системы: с идентификатором, описанием возможностей, правилами поиска, взаимодействия и обращения к внешним инструментам.

Раньше обсуждение ИИ-агентов, в основном, строилось вокруг их возможностей: умеет ли система планировать, помнить, искать информацию, выполнять действия, обращаться к программам и базам данных.

Китай переходит к вопросам контроля и управляемости. 

кто именно выполнил действие; от имени какой системы; с какими правами доступа; какой инструмент был вызван; какие данные использовались; можно ли восстановить цепочку действий после ошибки или инцидента.

В сообщении говорится о сквозной прослеживаемости.

Без прослеживаемости агент превращается в непрозрачного посредника между человеком, данными, программами и внешними сервисами.

В образовании это может быть связка: агент ученика — агент школы — агент образовательной платформы.
В науке: агент исследователя — агент лабораторного оборудования — агент анализа данных.
На рынке труда: агент соискателя — агент работодателя — агент кадровой платформы.

Во всех трёх случаях главный вопрос: кто выполнил действие, с какими правами, через какой инструмент и можно ли восстановить цепочку решения после ошибки.

Практический смысл стандартов — создать технический слой, на который потом можно навешивать безопасность, аудит, сертификацию и ответственность.

Для бизнеса это означает движение к совместимым агентным системам, где разные решения смогут находить друг друга, понимать описание возможностей и взаимодействовать по установленным правилам.

Для государства — возможность контролировать не только конечный результат работы искусственного интеллекта, но и сам процесс: идентификацию, вызов инструментов, обмен данными и цепочку действий.

Для рынка искусственного интеллекта это сигнал: следующий этап конкуренции будет идти не только вокруг больших моделей, но и вокруг стандартов взаимодействия агентов.

https://english.www.gov.cn/policies/policywatch/202607/03/content_WS6a4727f8c6d00ca5f9a0c014.html

У Клода нашли подсознание

Anthropic опубликовала исследование о том, что у Claude есть внутреннее «рабочее пространство» — слой скрытых представлений, через который модель держит в уме понятия, промежуточные выводы, подозрения и намерения.

Anthropic прямо не доказывает, что Claude обладает сознанием, переживаниями или человеческой психикой. Но исследователи нашли нечто очень похожее на внутреннюю область молчаливого мышления: модель может использовать эти представления, хотя не выводит их в текст.

Эта область названа J-space, или J-пространство. Его обнаружили с помощью метода Jacobian lens — «якобианской линзы». Метод показывает, какие внутренние нейронные паттерны делают более вероятным появление того или иного слова в будущем ответе модели.

Фишка в том, что разработчики не проектировали это «пространство». Модель сама его себе создала в процессе обучения. 

Anthropic также попробовала «отключать» J-space. В результате резко падает качество задач, где нужно «держать в голове» промежуточные шаги: многошаговое рассуждение почти обнуляется, а суммаризация и написание рифмованных строк становятся хуже, чем у гораздо меньшей, но неповреждённой модели.

Логично по-человечески. Но тут не про человеческое.

Фактически Anthropic получила инструмент для чтения части скрытых «намерений» модели. 

По  первой ссылке резюме основной статьи, которое само по себе тянет на статью.  Если не очень глубоко в теме, то этого более чем достаточно. 

По второй ссылке полная статья. Не всем нужно. Не всем понятно будет. 

https://www.anthropic.com/research/global-workspace

https://transformer-circuits.pub/2026/workspace/index.html

Про отмену дипломов “потому что ИИ».

В начале месяца прошла новость об отмене ВКР для юристов - бакалавров в сочинском филиале РУДН.

Подробный разбор ситуации с дипломами в «филиалах» от нашего постоянного читателя и автора @o_alpeev

Краткое содержание: «нечего на ИИ пенять, коли с рожей не все в порядке» :)

Спойлерить не будем. Статья в приложении.

⬇️⬇️⬇️

Лето.

Стоящих новостей мало.

Но что мы все про ИИ?

Вот. Никакого ИИ.

Но как же это прекрасно!

Борьба за школы.

Anthropic запустила Claude for Teachers — бесплатную версию Claude для школьных учителей США. Сервис подключён к Learning Commons: при подготовке урока он учитывает образовательные стандарты всех 50 штатов. 

В чем тут фишка. 

Надо продать наш ИИ школам. Это дикая бюрократия, коррупция, и просто тотальная отсталость управленцев от образования от реальной жизни. 

Если есть ресурсы / деньги - раздаем все бесплатно. Если конкурент такого не может - тихо курит в сторонке. 

Но конкуренты (OpenAi,  Microsoft, Google, Grok ..) тоже могу раздавать бесплатно.  

Конечному пользователю хорошо. До поры до времени.

Останется только один.

И в это «владельцы мира» готовы вкладываться до бесконечности. Монополия - реально достижимая мечта. 

Вторая фишка в том, что владельцы мира одновременно вкладываются в OpenAi,  Microsoft, Google, Grok, Anthropic… им без разницы, кто победит. 

И это не про мировой заговор масонов. Просто так у них устроено. 

Деньги у нас. Напечатаем сколько надо. Вложим, сколько надо. 

Что любопытно сравнивать. 

В Китае — централизация ресурсов. Государство одновременно выстраивает школьные программы, национальную образовательную платформу, подготовку учителей, стандарты ИИ-грамотности и систему аттестации. Китайские компании могут конкурировать в технологиях. 

Но не в приходе в школы. Когда и куда кто попадет решает государство.

Американская корпорация должна завоёвывать учителя. 

Китай может развернуть технологию сразу на всю систему образования.

В США борются за то, чей ИИ попадёт в школу.

Он и будет решать, какая будет школа. 

В Китае решают, какой должна стать школа в эпоху ИИ.

А вам какой подход больше нравится? 

https://www.anthropic.com/news/claude-for-teachers

Кстати. Если удобнее читать нас в Максе…—>>>

Прекрасно изложено.

Не выбирайте между профессией и ИИ

Недавно внучка попросила помочь ей выбрать магистерскую программу после бакалавриата.

Родители убеждают: сейчас нужно максимально погружаться в ИИ – там будущее, возможности, конкурентное преимущество. Сама она это понимает, но душа лежит к другим профессиональным занятиям.

Мне кажется, сама постановка вопроса – либо интересная тебе профессия, либо ИИ – уже устарела.

Современный агентный ИИ, а тем более тот, который будет доступен через два-три года, – новый интеллектуальный супер-гаджет человека, а не еще один инструмент для выполнения интеллектуальных задач. Примерно как письменность, компьютер или интернет, только гораздо более персональный: он не столько дает доступ к знаниям, сколько помогает превращать профессиональную интуицию в работающие решения.

Вот четыре истории только этого года.

Электрик из Кентукки, не имевший образования в computer science, с помощью ИИ создал сервис расчета электрической нагрузки. Теперь он продается за $12,99 и во многих случаях заменяет вызов специалиста стоимостью в несколько сотен долларов.

Владелец сантехнической компании за один вечер с OpenClaw продвинулся дальше, чем консультанты обещали продвинуться за несколько недель, и отказался от контракта на $40 тысяч.

Фермер с Хоккайдо с помощью ChatGPT и Codex самостоятельно создал спутниковый мониторинг полей и систему дистанционного управления теплицами, а ИИ использует для диагностики проблем с растениями и оборудованием. Программистом вместо фермера он не стал – получил возможность изобретать собственное земледелие.

Отдельный случай – дорожный инженер из Уганды. Он попал в хакатон Anthropic, куда компания отобрала пятьсот человек из тринадцати тысяч заявок, и за неделю построил систему, которая превращает запись с автомобильного регистратора в оценку состояния дороги и обоснование инфраструктурных инвестиций. Показательно другое: из пяти финалистов профессиональным программистом оказался только один. Первое место досталось юристу, третье – кардиологу. Хакатон был постановочным, тезис – нет.

Во всех четырех историях главное не экономия времени и денег. Главное – переход преимущества от тех, кто умеет реализовывать чужие идеи, к тем, кто благодаря своей профессии способен замечать еще не существующие решения.

Поэтому мой совет молодым на профессиональном перепутье таков.

Не обязательно выбирать профессию под ИИ. Выбирайте область, в которой вам действительно интересно видеть то, чего пока не видят другие. Становитесь в ней глубоким специалистом – и одновременно учитесь думать и действовать вместе с ИИ.

Потому что ценнейшей квалификацией ближайшего будущего будет не умение выполнять известные задачи быстрее всех.

А способность в любимой профессии играть с новизной – и превращать эту игру в реальность.


#РынокТруда