Поздравляю всех подписчиков с Новым 2026 годом!
Счастья вам и вашим близким, побольше здоровья, процветания и успехов во всех начинаниях. Пусть все плохое остается в прошлом, а всему остальному - движение только вперед, только к победам!

Мои помощники уходящего 2025 года (может найдете что-то для себя новое):
- qwen - да, он прям победил удачно стартанувшего вначале deepseek, теперь для какой то быстрой проверки фактов - только он, а еще он умеет бесплатно и быстро создавать фото и видео (фото и видео от квена, промпты от composer внутри курсора)
- cursor + модель composer - прямо сильно мощная связка для написания софта. в исключительных случах, когда composer не может, подсказку хорошую дает gtp5.2.
А еще он умеет быстро искать что-то в интернете не выходя из "рабочего пространства" так сказать. Открыл cursor - и все у тебя там ) Моя подписка в 60 баксов дает 110 баксов на использование моделей. Да, курсор можно использовать и бесплатно)
- агент от minimax - как без агентов то? пока лично мне достаточно и бесплатного решения, попробуйте сами

Теперь немного итогов, я тут долго думал что написать в части итогов уходящего 2025 года, и на мой взгляд вот что сильно продвинуло человечество вперед, итак:
(все что выше - без llm, что ниже - с помощью llm)

1. ИИ ускорил диагностику Альцгеймера и смежных заболеваний
Вышла серия результатов, показывающих, что ИИ делает диагностику нейродегенеративных заболеваний быстрее и дешевле. Ключевой сдвиг — перенос методов из исследовательских прототипов в сценарии раннего выявления и первичной помощи. Это закрепило тренд «ИИ‑скрининг» как отдельное направление в медтехе.

2. Google представила AlphaGenome для геномики и поиска лекарств
Google выпустила AlphaGenome — модель для более глубокого понимания биологических механизмов заболеваний на уровне ДНК. Важная техническая идея — работа с длинными последовательностями и более полезные предсказания для биомедицинских задач. Это усилило тренд foundation‑моделей «под науку», а не только под текст и чат.

3. Рывок в гуманоидной робототехнике (embodied AI)
Заметно выросли ловкость манипуляции и качество взаимодействия гуманоидных роботов с людьми и средой. Вектор развития — сочетание генеративных моделей с сенсорами и управлением движением для выполнения бытовых и складских задач. Это закрепило тренд «ИИ в физическом мире» как следующую большую волну после LLM.

4. ИИ заметно усилил прогнозирование погоды и экстремальных событий
ИИ‑подходы дали более быстрые и практичные прогнозы, включая сценарии редких экстремальных явлений. Часто используется гибрид: физические модели климата плюс машинное обучение, чтобы ускорять расчёты и повышать качество. Тренд — ИИ как инструмент критической инфраструктуры, а не только потребительских сервисов.

5. ИИ‑R&D: поиск альтернатив цементу и новых материалов
команда MIT показала, как ML помогает искать более устойчивые ингредиенты для бетона и ускорять материаловедческие исследования. Методика — автоматизированный анализ научной литературы плюс перебор больших массивов образцов/кандидатов. Это укрепило тренд «AI‑materials» и в целом переход R&D к data‑driven подходам.