Сэм Альтман предложил каждому стартапу в YCombinator 2 миллиона долларов в токенах за долю в компании

Скорее всего, рассчитывать на такую щедрость (aka почти безлимитный Codex) можно будет примерно за 7% акций: около того обычно берет сам YCombinator.

Но, очевидно, акции стартапов для Альтмана не главное. В первую очередь он хочет повысить популярность Codex и привязать молодые компании к своей экосистеме. Ведь у кого энтерпрайз – тот и победил, а конкурировать за этот рынок с Anthropic не так уж и просто.

«Мне любопытно посмотреть, что будет с tokenmaxxing стартапами: как они будут работать внутри и какие продукты смогут создать» – написал Альтман.

Создатель механизма внимания Йошуа Бенджио предложил новую архитектуру для нейросетей

Вместе с исследователями из лабы KAIST и Нью-Йоркского университета он анонсировал GRAM – Generative Recursive reAsoning Models.

Ученые уже давно экспериментируют с так называемыми Recursive Reasoning Models. Идея в том, что в отличие от привычных ризонинг моделей они рассуждают не с помощью генерации дополнительных токенов, а как бы про себя, в пространстве внутренних состояний, которые итеративно уточняются, улучшая ответ.

Преимущество в теории очевидно: можно делать сотни шагов рассуждения без раздувания контекста. Но до этой работы такие модели были детерминированы, то есть при одинаковом входе всегда шли по одному и тому же пути и приходили к единственному ответу.

Почему это проблема? Потому что случайность – это источник креативного рассуждения самого по себе. В обычных ризонерах она есть, и это открывает путь к исследованию альтернатив и масштабированию через параллельный перебор. Нет случайности – нет возможности попробовать иначе, и это тупиковое развитие.

Заслуга GRAM как раз в том, что это первая в своем классе стохастичная модель. На каждом шаге рекурсии модель вычисляет детерминированный шаг – куда двигаться дальше – и добавляет к нему стохастический сдвиг. Среднее этого сдвига задает направление, а дисперсия – степень исследования. Чем сложнее задача, тем шире модель разбрасывает траектории. Затем из множества таких траекторий с помощью реворд модели выбирается лучшая.

На ARC-AGI GRAM набирает 52%, это примерно уровень GPT-5.2. А еще модель просто отлично играет в судоку.

https://ahn-ml.github.io/gram-website/

Внутренняя модель OpenAI опровергла человеческое решение 80-летней задачи

Речь идет об очень известной задаче Пола Эрдеша, которую он поставил в 1946 (и даже назначил денежный приз за решение). Звучит она просто:

Возьмите n точек на плоскости. Сколько максимально пар из этих точек могут находиться ровно на расстоянии 1 друг от друга?

Например, если взять 4 точки, то ответ дает квадрат, и получается 4. Но если точек больше, то все уже не так просто. Собственно, математики задавались вопросом, какова природа этого максимума, и как он растет (линейно или быстрее?).

Сам Эрдеш определял верхнюю границу роста числа единичных пар как чуть выше линейного. И в целом почти 80 лет математики были уверены, что наилучшие конструкции выглядят примерно как квадратные решетки. Короче, задача была как будто закрыта.

И вдруг OpenAI объявляют, что некая "внутренняя ризонинг модель" обнаружила совершенно новое семейство конструкций, которое превосходит решетку. При этом, по словам стартапа, это модель общего назначения, а не спецаильно обученная для математики.

Технически, исходная нижняя оценка Эрдеша опиралась на гауссовы целые числа. Модель же связала геометрическую задачу с совершенно другой областью математики – алгебраической теорией чисел. В итоге получилось бесконечное семейство конфигураций точек, дающих значительно больше единичных пар, чем считалось возможным.

Доказательство верифицировали несколько авторитетных математиков. Один из них сказал, что уверен, что в ближайшие годы ИИ решит еще много открытых задач.

openai.com/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/

Системный аналитик помогает бизнесу и разработке говорить на одном языке: разбирает задачи компании, описывает требования, проектирует IT-решения и следит, чтобы система работала на реальные цели бизнеса.

Онлайн-магистратура СПбГУ и Нетологии «Системный анализ и интеллектуальные системы управления бизнес-процессами» готовит специалистов на стыке IT и управления.

В программе сочетаются академическая база СПбГУ и прикладные инструменты Нетологии. Студенты изучают математическое моделирование, алгоритмы, системный анализ, Python, BI-системы, no-code-инструменты, управление проектами и подходы к внедрению искусственного интеллекта.

Такой набор навыков помогает работать со сложными бизнес-процессами: находить узкие места, снижать риски при разработке, формулировать требования к системам и сопровождать внедрение IT-решений.

Обучение проходит полностью онлайн. После выпуска вы получаете диплом магистра СПбГУ очного образца по направлению «Прикладная информатика».

Подробнее о программе

Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5yYSVhk

OpenAI начинает официальный процесс выхода в IPO

WSJ пишут, что они планируют подать заявку регулятору буквально сегодня или завтра. Видимо, у них уже все было готово, и они дожидались только окончания суда с Маском.

После подачи заявки она будет рассматривать несколько месяцев, так что в четвертом квартале 2026 года IPO может случиться, и оно, вполне возможно, будет одним из крупнейших в истории.

В Meta* обучают агентов прямо на действиях сотрудников и массово сокращают штат

В сети вирусится слитое аудиосообщение от Цукерберга: 30 апреля он якобы заявил менеджерам, что обучение на действиях сотрудников поможет резко улучшить способности моделей.

Модели ИИ учатся, наблюдая за тем, как очень умные люди выполняют задачи. Средний уровень интеллекта людей в этой компании значительно выше, чем средний уровень людей, которых можно привлечь извне для разметки данных для ИИ.

Короче, Цукерберг считает, что надо обучать агентов прямо на компьютерных сессиях и коде сотрудников, и что это будет существенным преимуществом перед конкурентами.

На самом деле, слухи о том, что подобную систему трекинга внедряют в Meta, ходили и реньше. Reuters еще 21 апреля сообщали, что есть некий инструмент Model Capability Initiative, который собирает движения мыши, клики, нажатия клавиш и иногда скриншоты – для обучения AI-агентов.

Самое интересное, что практически одновременно компания стала массово увольнять людей. На днях они объявили, что сокращают 8 тысяч сотрудников, а еще 7 тысяч переводят на новые AI-направления.

Как ощущается работа, когда потратил все дневные лимиты Claude Code

P.S. Аккуратно, спойлер к сериалу The Boys (Пацаны)

И снова об особенностях профессии ML-инженера: почему сильная база помогает работать в разных индустриях

За 6 лет выпускница ШАДа Дарима Мылзенова успела поработать ML-инженером в медицине, нефтянке, TTS-стартапе и финтехе. Она дала интервью, где объяснила, что для специалиста ключевым оказывается способ мышления, который закладывается фундаментальным обучением.

Дарима вспоминает курс по байесовским методам и идею о том, что любое новое наблюдение помогает постепенно обновлять представление о мире. Этот же принцип работает и в ML-проектах: инженер постоянно адаптируется к данным, гипотезам и ограничениям.

При работе с моделями также нужно оперативно осваивать новые подходы и архитектуры. В такие моменты выручает установка, вынесенная Даримой из обучения, — все можно понять, если просто сесть и разобраться. Прочная база позволяет инженеру быстро декомпозировать незнакомую задачу, убирает страх перед неопределенностью и помогает собирать работающие решения в сжатые сроки.

В интервью вообще очень много интересных наблюдений из закулисья профессии. Советуем почитать полностью.

Anthropic будет платить SpaceXAI 1.25 миллиарда долларов в месяц за компьют

Как вы уже знаете, недавно Anthropic подписали с SpaceX большой контракт на использование мощностей датацентров Colossus.

Теперь появились некоторые детали этой сделки. Оказывается, за доступ к железу Маска антропики будут платить 15 миллиардов долларов в год до мая 2029 года.

Для SpaceX это почти что удвоение годовой выручки (в 2025 году они заработали около 16 млрд). А для Anthropic это просто львиная часть, около 80% от выручки. Действительно big deal.

3 из 5 рассказов, которые в этом году выиграли международную литературную премию, скорее всего, сгенерированы

Речь идет о премии Commonwealth Short Story Prize. Компания Pangram Labs, занимающаяся разработкой детекторов сгенерированного текста, утверждает, что они протестировали все тексты победителей, начиная с 2012 года и обнаружили следующую картину:

– До 2025 года ни один текст не похож на сгенерированный

– В 2025 нашелся один рассказ, который система определила, как «на 88% сгенерированный»

– В 2026 больше половины лауреатов подозреваются, так сказать, в соавторстве с ИИ. Причем две статьи из трех помечены, как 100% AI

Еще до проверки текстов лабой многие читатели писали, что тексты стали слишком ии-шными и обращали внимание на шаблонный стиль, неестественность и прочее.

Тем не менее, Commonwealth Foundation заявили, что пока не считают обвинения доказанными, потому что «не используют AI-детекторы в судействе, а сами авторы при подаче дважды подтверждали, что ИИ не использовался».

www.pangram.com/blog/ai-is-writing-prize-winning-fiction

Spotify внезапно выпустили конкурента NotebookLM от Google

newsroom.spotify.com/2026-05-21/studio-by-spotify-labs-launch/

Компания выпустила новый десктопный Studio by Spotify Lab – приложение, в котором можно генерировать себе подкасты.

Вы называете нужную тему, по желанию подключаете личные сервисы (почта, календарь, заметки) и браузер, и получаете персонализированное аудио. Это может быть личный аудиобриф на день, ликбез по любому вопросу или что угодно еще.

Сейчас приложение в early preview

30 мая — день открытых дверей Школы естественных наук ЦУ

Новая программа ШЕН «ИИ в биотехе» реализуется совместно с инженерной школой и факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также индустриальными партнерами: Genotek и BIOCAD.

Она идеально подойдет для тех, кто хочет применять математику, код и машинное обучение в биологии и медицине.

Что будет на мероприятии:

— Покажем, как ИИ применяется в биотехе: от анализа геномов до дизайна лекарств;
— Расскажем о продуктовом подходе в высшем образовании, новом наборе и грантовом конкурсе 2026;
— Подробно расскажем про магистратуру: курсы, преподаватели, формат обучения.

Получи грант в день мероприятия!
В день открытых дверей будет действовать «One-day-offer» — 30 мая можно будет пройти собеседование и получить решение о гранте.

Расписание дня открытых дверей:
15:30–17:00 — основная программа
17:00–19:00 — собеседования и one-day-offer

Место проведения: кампус Центрального университета

Хочешь узнать все о Школе естественных наук и поступить в магистратуру с грантом в тот же день? Приходи!

Регистрация на день открытых дверей по ссылке

Anthropic начнет зарабатывать намного раньше OpenAI

Financial Times пишут, что уже следующий квартал может стать для них прибыльным.

Судя по отчетам, они ожидают выручку в размере ~ 10,9 млрд долларов. Во-первых, это вдвое выше показателя первого квартала (там было порядка 4,8 млрд). Во-вторых, компания прогнозирует операционную прибыль в районе 559 млн долларов.

То есть это будет первый в истории Anthropic квартал с положительным сальдо, и это означает, что они, вероятно, станут в целом первым зарабатывающим ИИ-стартапом (среди разрабатывающих модели).

Кстати, формально OpenAI опережает Anthropic по выручке за первый квартал (у них ~6 миллиардов). Но структура финансовых показателей отличается, как видите, кардинально.

Помните соревнование робота с человеком, которое проводил стартап FigureAI?

Так вот, оказывается они продолжили эксперимент, и их робот проработал 200(!!!) часов автономно и без ошибок.

Пост фаундера

В награду за труд гуманоида облили шампанским, и он гордо ушел в закат

Стартап Higgsfield за две недели сгенерировал фильм, который показали на Каннском кинофестивале

Это фантастическая полнометражка под названием «Hell Grind». Длится она 95 минут и была заявлена как полностью сгенерированная ИИ.

На создание фильма потратили всего 500 тысяч долларов, из которых 80% ушли на аренду мощностей.

Нашли вот трейлер: youtu.be/CVzfQuC0aMU

Сбер и СберМаркетинг показали «Маркуса» – AI-агента для маркетинговой команды

Сегодня прошла официальная презентация «мультиагентной AI-системы». AI-маркетолог Маркус стал первым подобным сотрудником Сбера. По словам разработчиков, у него есть память, KPI, доступ к внутреннему контексту и собственные функции внутри команды.

Маркус анализирует СМИ и соцсети, выявляет репутационные риски, готовит пресс-релизы, посты, презентации и аналитические отчеты. Также система оценивает маркетинговые кампании по внутренним бренд-метрикам.

По словам Сбера, агент уже встроен в операционные процессы департамента. Например, рассылает ежедневные сводки в рабочие группы, помогает распределять задачи и адаптируется под направления внутри команды: PR, мониторинг, внутренние коммуникации и другие.

Кажется, крупные компании продолжают постепенно переходить от модели «AI как помощник» к модели, где AI получает отдельную роль внутри организации и становится частью рабочих процессов.

Если видите рекламу Сбера, знайте: возможно, к ней приложил руку этот самый Маркус.

DeepSeek тотально снизили цены на модель DeepSeek‑V4‑Pro

Удешевление составило около 75% на вход и до 90% на выходные токены. По новым ценам вы получаете миллион токенов за 0.43 $ за вход и 0.87 $ за выход. С кэшем – еще дешевле.

Напоминаем, что по метрикам эта модель примерно на уровне Gemini 3.1 Pro, но теперь она в 4-7 раз дешевле всех фронтиров.

Подарок