Очередной странный проект, который стал возможен только благодаря нейросетям.

Halupedia — это бесконечная Википедия, написанная нейросетью прямо у вас на глазах. Выглядит как настоящая онлайн-энциклопедия, только пишет серьёзным академическим языком про абсолютную чушь, которой никогда не существовало. И всё содержимое появляется в момент клика: любая ссылка внутри текста разворачивает новую огромную статью, которую модель пишет на лету и сохраняет навсегда для следующих посетителей.

В энциклопедии уже есть: великая перепись голубей 1688 года, общество за искоренение ненужных вторников и ветвь математики, где запрещено вычитание.

Самое интересное — как автор не дал нейросети шизофренически противоречить самой себе: когда модель пишет статью, она обязана к каждой ссылке прицепить скрытую подсказку — короткое описание ещё не написанной статьи. Это описание копится в базе. Когда кто-то наконец кликает по ссылке, все накопленные подсказки запихиваются в промпт со словами «это канон, не спорь». Получается бредовая, но связная вселенная.

Нейросети открыли разработчикам новую территорию для бесполезных, но прекрасных проектов 😏

Финал социального эксперимента с картиной Моне.

Кто-то взял комментарии с критикой и создал улучшенную версию картины, где исправлены все недостатки настоящего Моне.

Вот теперь идеально ☕️

Microsoft хотели доказать, что ИИ готов заменить офисных сотрудников, а в итоге доказали обратное.

Они собрали бенчмарк DELEGATE-52: 52 офисные профессии с типичной работой. Модели прогоняли через одну и ту же задачу: 20 раз подряд редактировать один и тот же документ, как делал бы живой сотрудник в течение рабочего дня.

Проверяли, что останется от исходного документа к концу цепочки правок.

И нейросети справились УЖАСНО: у флагманских моделей (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, GPT-5.4) к концу терялось в среднем 25% содержимого документа. По всем моделям сразу — 50%.

Лучшая из всех, Gemini 3.1 Pro, оказалась пригодна для работы только в 11 профессиях из 52.

Самым интересным оказалось как именно ломаются модели. Слабые тупо стирают куски текста, а сильные тихо подменяют — цифры, даты, формулировки, важные оговорки. Документ выглядит готовым, пока кто-то не сверит с исходником.

Когда моделям дали полноценные инструменты (доступ к файлам, выполнение кода) — стало ещё на 6% хуже. Чем больше возможностей у агента, тем больше он успевает наломать 🤦‍♂️

Человек победил робота-сортировщика в десятичасовой дуэли с разрывом в 192 посылки.

Стартап Figure уже пятый день ведёт круглосуточный стрим, где их роботы F.03 разбирают посылки в реальном складском режиме. Трое роботов по имени Гэри, Боб и Фрэнк сменяют друг друга, сами уходят на зарядку и сами возвращаются. У стрима уже больше 10 миллионов просмотров.

Вчера к конвейеру встал живой человек, стажёр компании. Задача максимально простая: поймать посылку и положить штрихкод вниз на ленту. За 10 часов робот отсортировал 12 732 посылки со скоростью 2,83 секунды на штуку, человек — 12 924 со скоростью 2,79. Победа за человеком на четыре сотые секунды.

На пятом часу робот вырвался вперёд, пока стажёр был в туалете, но потом кожаный отыграл отставание. К концу смены у него уже были волдыри на пальцах.

CEO Figure прокомментировал поражение коротко: это был последний раз, когда человек обогнал нашу машину 😟