Школа управления СКОЛКОВО, Яндекс и ИТМО запускают первую в России программу для директоров по ИИ
Сейчас большинство компаний внедряет ИИ точечно. Где-то агент в поддержке, где-то автоматические отчеты, где-то генерация кода. Но скоро нас ждет внедрение другого масштаба, когда данные, экономика, инфраструктура и безопасность работают как единая система и экономят бизнесу время, ресурсы и деньги.
Программа «Директор по ИИ: построение агентной платформы компании» рассчитана на руководителей, которым предстоит отвечать за ИИ во всей компании.
За 9 месяцев участники освоят методологию построения мультиагентной платформы. Их ждет и стратегия с управлением (диагностика зрелости, карта процессов, KPI пилотов), и жесткая техническая часть (данные, инструменты, интерфейсы, безопасность, архитектура).
Стратегическую рамку задает МШУ СКОЛКОВО, технологическую базу дает ИТМО, а Яндекс делится практикой в ИИ-инфраструктуре. В итоге у вас будет понимание стратегий внедрения ИИ и понятный план, что делать, как и с каким эффектом.
Формат очный, шесть модулей в кампусе МШУ СКОЛКОВО и три в ИТМО в Петербурге. Старт 19 ноября. Регистрация и подробности здесь. Действуют специальные условия, 1000 баллов и кешбэк 5% от стоимости первой покупки.
Если хотите для начала оценить свой уровень владения ИИ, то Школа управления СКОЛКОВО подготовила специальный инструмент ИИ-самодиагностики. Он поможет выявить зоны роста и соотнести амбиции с реальным уровнем внедрения.
Сейчас большинство компаний внедряет ИИ точечно. Где-то агент в поддержке, где-то автоматические отчеты, где-то генерация кода. Но скоро нас ждет внедрение другого масштаба, когда данные, экономика, инфраструктура и безопасность работают как единая система и экономят бизнесу время, ресурсы и деньги.
Программа «Директор по ИИ: построение агентной платформы компании» рассчитана на руководителей, которым предстоит отвечать за ИИ во всей компании.
За 9 месяцев участники освоят методологию построения мультиагентной платформы. Их ждет и стратегия с управлением (диагностика зрелости, карта процессов, KPI пилотов), и жесткая техническая часть (данные, инструменты, интерфейсы, безопасность, архитектура).
Стратегическую рамку задает МШУ СКОЛКОВО, технологическую базу дает ИТМО, а Яндекс делится практикой в ИИ-инфраструктуре. В итоге у вас будет понимание стратегий внедрения ИИ и понятный план, что делать, как и с каким эффектом.
Формат очный, шесть модулей в кампусе МШУ СКОЛКОВО и три в ИТМО в Петербурге. Старт 19 ноября. Регистрация и подробности здесь. Действуют специальные условия, 1000 баллов и кешбэк 5% от стоимости первой покупки.
Если хотите для начала оценить свой уровень владения ИИ, то Школа управления СКОЛКОВО подготовила специальный инструмент ИИ-самодиагностики. Он поможет выявить зоны роста и соотнести амбиции с реальным уровнем внедрения.
😁75🗿28❤15
Теоретически, развод может обойтись Хуангу в 81 миллиард долларов. Возможно, это будет крупнейший бракоразводный процесс в истории.
На Polymarket в топе прямо сейчас голосование о том, разведется ли CEO Nvidia или нет
На Polymarket в топе прямо сейчас голосование о том, разведется ли CEO Nvidia или нет
😁225
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥173😁39👍17❤11🗿5⚡1💯1🍓1
Про новый Fable:
— Модель мощнее, быстрее и экономнее Opus 5.5. На FrontierCode 2.0 Fable 5.2 с High effort заскорил тот же уровень, что и Opus 5.5 с Max effort, при этом стоимость за задачу вышла почти в два раза меньше.
— Модель подешевела и фактически: в API цена теперь $8/$40 вместо $10/$50.
— Модель заметно лучше управляет физическими роботами, в том числе в задачах, которым его специально не учили. На демо роботы под его управлением собирают кубик, откручивают крышку бутылки и рисуют робота. На бенчмарке RoboDojo модель набрала 64.9%. У GPT-6 Astra 29.8%.
— Mythos 5.2 придумала новый метод моделирования капсидов – белковых оболочек, которые используют для доставки в генной терапии.
— Команда из 1000 агентов Fable 5.2 полностью формализовала доказательство теоремы Ферма в Lean за 30 часов почти без участия человека. Первая такая формализация у Anthropic заняла 11 дней, требовала специального окружения и подсказок исследователя. Новая потратила втрое меньше токенов, а доказательство получилось в семь раз короче.
— За 8 суток модель с нуля написала рабочую ОС, которая загружается на ноутбуке. В ней есть ядро, драйверы диска, клавиатуры и сети, файловое хранилище, оконный интерфейс, экран входа, установщик и встроенный Claude.
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
— Модель мощнее, быстрее и экономнее Opus 5.5. На FrontierCode 2.0 Fable 5.2 с High effort заскорил тот же уровень, что и Opus 5.5 с Max effort, при этом стоимость за задачу вышла почти в два раза меньше.
— Модель подешевела и фактически: в API цена теперь $8/$40 вместо $10/$50.
— Модель заметно лучше управляет физическими роботами, в том числе в задачах, которым его специально не учили. На демо роботы под его управлением собирают кубик, откручивают крышку бутылки и рисуют робота. На бенчмарке RoboDojo модель набрала 64.9%. У GPT-6 Astra 29.8%.
— Mythos 5.2 придумала новый метод моделирования капсидов – белковых оболочек, которые используют для доставки в генной терапии.
— Команда из 1000 агентов Fable 5.2 полностью формализовала доказательство теоремы Ферма в Lean за 30 часов почти без участия человека. Первая такая формализация у Anthropic заняла 11 дней, требовала специального окружения и подсказок исследователя. Новая потратила втрое меньше токенов, а доказательство получилось в семь раз короче.
— За 8 суток модель с нуля написала рабочую ОС, которая загружается на ноутбуке. В ней есть ядро, драйверы диска, клавиатуры и сети, файловое хранилище, оконный интерфейс, экран входа, установщик и встроенный Claude.
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
🤯160🔥52
Anthropic прямо сейчас раздают всем юзерам Ultra от 1 до 3 ресетов
В зависимости от длительности подписки:
<6 месяцев: 1
6–12 месяцев: 2
>12 месяцев: 3
Всем Fable за счет заведения😎
В зависимости от длительности подписки:
<6 месяцев: 1
6–12 месяцев: 2
>12 месяцев: 3
Всем Fable за счет заведения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤121
Anthropic также заявили, что Fable 5.2 решила две открытые задачи теоретической физики
Первая, связанная с черными дырами, была открыта с 1983 года. Тогда ученые показали, что при нагревании анти-де Ситтеровских вселенных черные дыры возникают резко, как при закипании воды. Но их метод работал только для больших вселенных, где применима теория относительности. Для совсем маленьких вселенных, где остается только квантовое описание, расчет наметили в 2003 году, но он был слишком трудоемким, и его никто не довел до конца. Fable 5.2 почти автономно завершила этот расчет и выяснила, что в малых вселенных переход тоже резкий.
Вторая задача связана с методом, который ученые уже на протяжении 15 лет активно используют, чтобы отсеивать кандидатов в теории квантовой гравитации в упрощенной модели вселенной. Все это время был открыт вопрос о точном пределе применимости этого приема, и Fable 5.2 впервые его нашла.
С математиками закончили, теперь лишаем работы физиков теоретиков🤩
Первая, связанная с черными дырами, была открыта с 1983 года. Тогда ученые показали, что при нагревании анти-де Ситтеровских вселенных черные дыры возникают резко, как при закипании воды. Но их метод работал только для больших вселенных, где применима теория относительности. Для совсем маленьких вселенных, где остается только квантовое описание, расчет наметили в 2003 году, но он был слишком трудоемким, и его никто не довел до конца. Fable 5.2 почти автономно завершила этот расчет и выяснила, что в малых вселенных переход тоже резкий.
Вторая задача связана с методом, который ученые уже на протяжении 15 лет активно используют, чтобы отсеивать кандидатов в теории квантовой гравитации в упрощенной модели вселенной. Все это время был открыт вопрос о точном пределе применимости этого приема, и Fable 5.2 впервые его нашла.
С математиками закончили, теперь лишаем работы физиков теоретиков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤166
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI сделали маленькую портативную консоль с Codex внутри
Это их совместный продукт с производителем ретро-железа ModRetro. За 200 долларов вы получаете ретро консольку в стиле Game Boy Color, на которую сами можете создавать игры с помощью Codex.
Для этого в приложении Codex нужно будет просто установить плагин ModRetro Chromatic и описать, какой мир вы хотите. Агент разрабатывает игру, тестирует ее в эмуляторе и стримит на подключенную консоль, где вы можете проверить звук, геймплей и тд, а затем записывает готовый ROM на картридж.
Если это не лучший подарок вайбкодеру на Новый Год, то что это?
https://openai.com/supply/co-lab/chromatic/
Это их совместный продукт с производителем ретро-железа ModRetro. За 200 долларов вы получаете ретро консольку в стиле Game Boy Color, на которую сами можете создавать игры с помощью Codex.
Для этого в приложении Codex нужно будет просто установить плагин ModRetro Chromatic и описать, какой мир вы хотите. Агент разрабатывает игру, тестирует ее в эмуляторе и стримит на подключенную консоль, где вы можете проверить звук, геймплей и тд, а затем записывает готовый ROM на картридж.
Если это не лучший подарок вайбкодеру на Новый Год, то что это?
https://openai.com/supply/co-lab/chromatic/
❤86👍24❤🔥21🗿9🔥8🤨5😁4😭2👾1
Аналитики, освобождаем вечера с 23 по 27 ноября! Школа анализа данных Яндекса проводит бесплатный AI Analytics Week.
За 5 дней на кейсах Яндекса разберут, как ИИ-агенты встраиваются в реальный аналитический процесс и забирают часть ручной работы.
В программе:
— Агентные системы: ReAct, Tool Calling, доступ к данным через MCP
— LLM в экспериментах: от расчёта выборки до синтетического контроля
— Как не потерять контроль над выводами агента
Формат — видеозанятия в предзаписи на YouTube и VK с возможностью задать вопросы. Интенсив отлично подойдет аналитикам, ML-инженерам и специалистам по Data Science с базой в SQL, Python, статистике и ML.
Детали программы, спикеры и регистрация — по ссылке. Заявки принимают до 22 ноября включительно.
За 5 дней на кейсах Яндекса разберут, как ИИ-агенты встраиваются в реальный аналитический процесс и забирают часть ручной работы.
В программе:
— Агентные системы: ReAct, Tool Calling, доступ к данным через MCP
— LLM в экспериментах: от расчёта выборки до синтетического контроля
— Как не потерять контроль над выводами агента
Формат — видеозанятия в предзаписи на YouTube и VK с возможностью задать вопросы. Интенсив отлично подойдет аналитикам, ML-инженерам и специалистам по Data Science с базой в SQL, Python, статистике и ML.
Детали программы, спикеры и регистрация — по ссылке. Заявки принимают до 22 ноября включительно.
🗿11❤7🤯3😢2😭2👍1😁1