Google представил ИИ для развития человеческих навыков будущего

По мере того, как развивается ИИ, всё большую ценность для человека имеют устойчивые мягкие навыки, которые сложно автоматизировать:

- критическое мышление,
- сотрудничество,
- креативное мышление,
- разрешение конфликтов,
- управление проектами и другие мягкие навыки.

Google Research представил Vantage, который с помощью ИИ помогает развивать и оценивать эти навыки.

Как это происходит?

Вы попадаете в симулированную среду, где есть команда с ИИ-аватарами. Один LLM специально провоцирует вас на конфликты, возражения и сложные ситуации, чтобы вы начали проявлять свои навыки.

А другая модель в это время анализирует весь диалог и выдаёт детальную оценку + обратную связь.

В будущем такие симуляции могут помочь сделать образование более адаптированным к миру, где ИИ берёт на себя рутину.

Похоже, Anthropic скоро выпустит конкурента Lovable, вайб кодинг охватил всех

Уже какое-то время мы замечаем, что продуктовая стратегия Anthropic и у других больших лаб строится вокруг вайб кодинга, который находится на пересечении их фокуса, потребительского спроса и той зоны, где огромные субсидии на токены склоняют чашу весов в их пользу.

Когда ты Anthropic и у тебя есть модель, инфраструктура и желание захватить потреб рынок, то логика продуктового движения очевидна.

Конечно, вайб кодинг миру дали Lovable, Replit, Rork, они сделали его раньше всех и стараются теперь стать платформами для малого бизнеса. Сейчас они ушли выше по стеку, куда Anthropic пока не идёт.

Но это пока… Anthropic контролирует цену токена. Они могут субсидировать своих пользователей и сделать маржу партнёров математически невозможной. Им не нужно копировать продукт, достаточно изменить прайсинг.

С другой стороны, это индустрия, а не рынок.

Выживут те, кто строит не обёртку над моделью, а собственный слой ценности.

Вопрос только в том, у кого из них есть на это время, деньги и своих пользователей, чтобы не зависеть от милости Anthropic?

Просто посмотрите и сравните действия в части крипты в РФ/Германии/США

Сегодня Deutsche Börse крупнейшая фондовая группа Германии объявила, что инвестирует $200 млн в головную компанию крипто биржи Kraken, получая 1,5% компании, при оценке $13,3млрд.

Параллельно, вчера, в США SEC выпустила заявление, в котором говорится, что многие DeFi-интерфейсы, агрегаторы свопов и фронтенды кошельков могут работать без регистрации как брокер-дилер.
Срок действия 5 лет.

И вчера же в России одобрили поправки в Уголовный кодекс, где говорится, что с 1 июля 2027 года за организацию оборота крипты без лицензии ЦБ при доходе от 3,5 млн руб. будут сажать в тюрьму до 7 лет + штраф до 1 млн руб.

Это касается в первую очередь криптообменников, P2P-платформ, агрегаторов и посредников, которые системно организуют оборот вне российского регулируемого контура.

Выводы делайте самостоятельно.

Amazon представила платформу для создания новых лекарств, где ИИ-агенты инициируют физические действия

AWS сегодня представила Amazon Bio Discovery - агентная инфраструктура, в которой специализированные ИИ-агенты управляют физическими процессами: заказывают синтез молекул, запускают ассеи, забирают результаты.

AWS строит вертикальные агентные приложения поверх своей инфраструктуры и биотех здесь первый полигон.

Кстати, у AWS есть конкуренты, например, Isomorphic Labs работает с фармацевтическими гигантами напрямую, без доступа внешних исследователей. А Recursion Pharmaceuticals строит собственный вертикально интегрированный стек: роботизированные лаборатории + ИИ, но фокус на внутреннем пайплайне, а не на платформе для рынка.

А AWS хочет стать инфраструктурой для всех остальных.

Physical AI начинается не с роботов, а с агентов, которые управляют лабораторными партнёрами через API.

О том, что сегодня индустрия ИИ застряла в своем развитии. Причина в том, что на рынке заморожен найм людей

Мы тут прочитали интересный пост Стива Йегге, известного инженера, который раньше работал в Google и Amazon. Он поделился разговором со своим другом СТО из Google и выяснил следующее - большинство компаний в ИТ сейчас примерно на одном уровне внедрения ИИ внутри своих инженерных команд:

- 20% - пользователи, которые активно используют продвинутые инструменты Cursor, Claude Code и т.п., и сильно ускоряются.

- 20% - отказники, которые вообще не хотят ничего менять и пишут код по-старому.

- 60% - середнячки, которые используют только чат (типа Cursor в простом режиме или GitHub Copilot) и не переходят на полноценные агентные рабочие пространства.

По словам друга Йегге, в Google уровень внедрения на среднем уровне, несмотря на то, что они один из лидеров.
Но почему Google и конкуренты застряли на этом уровне?

Йегге приводит несколько причин:

1. Очень долгий период заморозки найма людей по всей индустрии уже 18+ месяцев. Люди почти не переходят из компании в компанию. Из-за этого в Google не приходят новые инженеры из других фирм, которые могли бы сказать: «Ребята, вы сильно отстаёте, снаружи уже всё по-другому». Все сидят в своём вакууме и не видят реальной картины.

2. В Google нельзя использовать Claude Code, считается конкурентом и врагом. А собственный Gemini до сих пор не смог зайти в рабочие процессы инженеров так же сильно, как Claude. Поэтому полноценное агентное программирование внутри Google так и не взлетел. Инженеры плетутся на старом уровне.

3. Отсутствие осознания проблемы. Компания не только не решает вопрос, но даже не понимает, насколько она посредственна в этом аспекте, они увязли и не могут выбраться.

Что касается всей ИИ-индустрии в целом, то вот какая ситуация:

- Большинство компаний на таком же уровне или даже хуже. Некоторые вообще не могут выбить бюджет на ИИ и сидят с почти нулевым внедрением.

- Есть редкие исключения-компании, которые агрессивно переходят на агентный подход. Например, одна лидерская компания отменила IntelliJ для тысячи инженеров и полностью перешла на AI-native инструменты. Йегге считает, что они получат огромный отрыв.

А многие уже просто ставят галочку себе, когда включат Copilot/Cursor всем сотрудникам, празднуют так, как будто решили проблему.
На деле же это почти ничего не меняет - настоящая производительность растёт только у тех, кто уходит в глубокий агентный режим.

Главный вывод Йегге в том, что все это - последствия большой изоляции. Из-за заморозки найма компании летят вслепую и не знают, где они находятся относительно конкурентов. Никто не видит реального отрыва лидеров.

Это хороший и показательный пример какие результаты дает изоляция, отсутствие передвижения людей.

Anthropic переходит от фикс подписок к оплате по фактическому использованию. Более того, компанию оценили в $800млрд

Anthropic меняет модель. Эра дешевого и безлимитного ИИ закончилась, как мы писали ранее на примере Alibaba. А тут про OpenAI.

Фиксированная подписка предполагала предсказуемое потребление. Но реальность оказалась другой, как пишет The Information, один из подписчиков, у кого был Claude Max сгенерировал токенов на $5,600, и за это заплатил Anthropic, а сам пользователь 100$ за подписку.

Такие пользователи в основном -разработчики, которые много работают с Claude Code. А простые пользователи при этом субсидируют их, потому что фиксированная подписка не отражает реальные затраты Anthropic на сервера, электричество и GPU.

В итоге Anthropic больше не хочет терять деньги и перекладывать риски и затраты с одних клиентов на других.

Одновременно с этим
CTO Uber сказал, что их годовой бюджет на ИИ полностью потрачен уже сейчас и все деньги ушли на Claude Code. За два месяца доля использования выросла с 32% до 63%. Их внутренний агент компании делает 1 800 правок кода в неделю без участия человека.

Claude Code оказался настолько эффективным и удобным, что инженеры начали использовать его в огромных объёмах, что привело к колоссальному потреблению токенов и ресурсов.

Между тем Anthropic получила предложения от инвесторов на новый раунд инвестиций, где компанию оценивают свыше $800 млрд. - более чем в два раза выше текущей оценки.

Anthropic пока отказывается от этих предложений, они не спешат проводить новый раунд на таких условиях.

Всего 5 компаний в мире владеют 2/3 всего мирового ИИ-вычислительного ресурса

Google, Microsoft, Meta, Amazon и Oracle(все они гиперскейлеры) контролируют ~2/3 ИИ-вычислительных мощностей в мире.

А китайские компании владеют чуть более 5 % мирового ИИ-выч мощностей, и их доля сокращается из-за американских экспортных ограничений.

ИИ- вычислительная мощность- один из критических ресурсов в развитии ИИ наравне с данными и алгоритмами. Когда небольшая группа компаний контролирует большую часть этого для ИИ, то из этого следует:

- Высокая концентрация влияния на рынок.
- Зависимость большинства ИИ-стартапов от нескольких крупных игроков.
- Возможные вопросы о ценах, доступности и даже геополитике.

Google в этом списке абсолютный лидер. Он владеет примерно 25 % всего мирового ИИ-выч мощностей. Это эквивалентно ~ 5 млн чипов Nvidia H100.
Большая часть мощностей Google - это не Nvidia, а собственные кастомные TPU, которые компания разрабатывает и производит сама.

А Microsoft, Amazon, Meta(запрещена в РФ) и др. в основном полагаются на чипы Nvidia, хотя тоже активно закупают и другие решения.

Внутри Китая Huawei уже обогнал Nvidia по объёму поставок, но глобально это почти не влияет на мировой рынок.

Большинство ИИ-лабораторий такиe как OpenAI, Anthropic и др. не владеют своими дата-центрами, а арендуют compute у этих же гиперскейлеров через облачные сервисы. Но они планируют свои ЦОДы.

Гиперскейлеры используют свои мощности в 3-х направлениях:

1. Аренда клиентам.
2. Собственные исследования и разработка моделей.
3. Продажа/перепродажа вычислений.

Google представила Sparse Selective Caching: память без квадратичной цены

Трансформеры хороши тем, что помнят всё - каждый токен остаётся в KV-кэше, и при необходимости модель может к нему обратиться. Но именно это делает их дорогими: чем длиннее контекст, тем дороже каждый следующий шаг.

RNN устроены наоборот - фиксированный размер памяти, линейная стоимость, но информация вытесняется по мере поступления новой.

Исследователи Google предложили смотреть на это как на спектр между двумя операциями: кэшированием и сжатием. Трансформер кэширует всё, не сжимая ничего. RNN сжимает всё в один скрытый вектор.

Подробности тут.

Экс-президент Neuralink в 2027г. планирует вживить в мозг пациента биогибридный нейроинтерфейс

Компания разработала уникальную технологию, в которой специально выращенные из стволовых клеток нейроны интегрируются с электроникой, а затем имплантируются в мозг.

Компания Science Макса Ходака сегодня работает над двумя разными направлениями нейроинтерфейсов:

1. PRIMA - это имплант, который вставляется под сетчатку глаза человека. Даже в этом году ожидается коммерческий запуск этих имплантов в Европе, а в США ждут решения FDA.

Компания открыла офис в Париже и оттуда уже начинается работа со многими мед учреждениями, как нам рассказывают сами сотрудники Science. Недавно они привлекли новый раунд инвестиций при оценке в $1.25млрд.

2. Создают биогибридный нейроинтерфейс, который будет вживлен на поверхность коры мозга.

В будущем нейроинтерфейс будет состоять из лабораторно выращенных живых нейронов. Их можно будет стимулировать светом, и они должны срастись с нейронами пациента. Это создаст естественный биологический мост между электроникой и мозгом без жёсткого повреждения тканей металлическими электродами.

Об этом писали тут.

Что такое биогибридный нейроинтерфейс, который Макс Ходак предлагает имплантировать в мозг людей?

А самое главное, что с этим потом можно сделать?

Объясняет буквально на пальцах наш уважаемый и почитаемый профессор М. Лебедев, у кого Ходак учился в свое время.

По мнению, Михаила Альбертовича, если вживить такие импланты в мозг, то после можно дистанционно ими управлять, например, говорить как прорастить связи, за счёт этого люди смогут умнеть.

Apple создала ИИ-агентов, которые меньше галлюцинируют, математика не позволяет

Смотрите, весь прошлый год мы наблюдали за соревнованием между Google и OpenAI, где они хвастались, что их модели решают сложные задачи на Олимпиадах, решают задачи Эрдеша.

Но кто проверял их работы ?
Модель могла сделать 3 логических прыжка по дороге, пропустить допущение, доказать примером, и это засчитается, потому что результат выглядит убедительно. Но в настоящем математическом доказательстве каждый шаг либо верен, либо нет.

Apple предлагают фреймворк для ИИ-агентов HILBERT, где доказательство проверяет Lean 4 - система, которую невозможно обмануть.

Hilbert - аргумент в пользу того, что архитектура агентного пайплайна сама по себе является конкурентным преимуществом. Не веса модели, ни датасет , а то, как агенты передают задачи друг другу и обрабатывают ошибки.

Apple показала рабочую модель того, как агенты могут:
- декомпозировать задачу рекурсивно
- передавать подзадачи нужному специалисту
- обрабатывать ошибки и пересобирать результат
- верифицировать каждый шаг, а не доверять на слово.

И всё это на задачах, где цена ошибки абсолютна.
Если этот принцип перенести на другие домены - код, юридические документы, научные расчёты, получаешь агентные системы, которым можно доверять не потому что "обычно работает", а потому что каждый шаг проверен.

GitHub.

Это большой сигнал всем! Маск не выдерживает ИИ-конкуренцию, его xAI сдаст в аренду десятки тысяч GPU стартапу Cursor

И все это ради скрытой цели, о которой сми не пишут. А именно с помощью Cursor компания Маска xAI будет пилить свои модели, ведь компания потеряла лучшие кадры, у них полная реорганизация.

На первый взгляд это просто сделка, где Cursor получает мощности, а xAI деньги на покрытие расходов дата-центров. Но если копнуть глубже, всё выглядит гораздо интереснее, вот как.

Cursor получит огромный объём мощностей для дообучения своей модели Composer 2.5. Но это еще не всё, 2 инженера из Cursor вошли в xAI как руководители продуктов Grok Main/Voice/Imagine.

Получается Cursor получает GPU, обучает свой Composer 2.5, а xAI получает данные о том, как реально используется AI-кодер и эти данные идут в Grok Code.

При этом новый глава posttraining в Grok Code пришёл из Microsoft, у него нет специфического опыта именно кодинг моделей. Cursor фактически закрывает этот пробел Маску.

По сути, это классический бартер, где данные и инсайты от тысяч разработчиков, которые будут работать с Composer 2.5, могут косвенно пойти на улучшение Grok Code.

Большая конкуренция меняет лидеров рынка, иногда она убирает не слабых, а тех, кто слишком долго считал себя сильным.

Anthropic только что выпустили Opus 4.7, как краш-тест перед Mythos - их самой сильной ИИ-моделью

Только что Anthropic выпустили Claude Opus 4.7, у которой улучшенный код, втрое лучшее зрение, точное следование инструкциям, автономная работа без участия человека.

Но интереснее другое, почему именно сейчас и почему именно эта модель?

Как говорит сам Anthropic, их цель в будущем - выпустить Claude Mythos, который сейчас доступен только нескольким крупным в мире компаниям. Только наши подписчики на Patreon уровня Star ознакомились с внутренней аналитической запиской компании, которая имеет доступ к Mythos.

Anthropic говорят, что Mythos настолько мощный в задачах по кибербезопасности, что широкий релиз несёт большие риски. А Opus 4.7 - это краш-тест, она слабее Mythos в кибер-задачах, но у нее есть те же самые защитные механизмы.

И теперь миллионы пользователей, включая тех, кто попытается обойти ограничения, дадут Anthropic данные, которые никакой внутренний тест не заменит.

Почти 1/3 сотрудников Anthropic считают, что Mythos заменит джунов в течение 3 месяцев

Anthropic опросила своих
18 сотрудников: инженеров и исследователей уровня L4 (джуны и мидл уровни).

Сотрудники ответили на вопрос: может ли Mythos Preview уже сейчас или в ближайшие 3 месяца выполнять их работу?

Треть считает, что да.

Что конкретно умеет Mythos на уровне L4 уже сейчас:

1. самостоятельно вести задачу в течение дня в условиях неопределённости
2. понимать приоритеты организации и делать трейдоффы
3. писать чистый код без присмотра человека