Обычно я не публикую ответы AI. Но этот интересен целиком.
❓ Правда или нет, что уровень образования детей падает по всему миру, начиная с 12 года?
В строгом смысле — нет, утверждение «с 2012 года образование детей падает по всему миру» слишком сильное. Но за ним стоит вполне реальный и довольно тревожный международный тренд: во многих развитых странах учебные результаты 15-летних начали ухудшаться примерно в 2010-х, причём падение чтения особенно хорошо видно после пика около 2012 года. После пандемии снижение резко ускорилось.
Здесь полезно сначала определить, что именно измеряется. PISA измеряет не «образованность вообще», а способность 15-летних применять знания по чтению, математике и естественным наукам. Поэтому корректное утверждение звучит так: средние измеряемые когнитивные учебные результаты во многих странах снижаются.
Причём буквально несколько дней назад, 8 сентября 2026 года, вышли результаты PISA 2025, и они сделали картину ещё яснее. За 25 лет PISA средний показатель стран OECD сейчас оказался самым низким за всю историю измерений по всем трём основным областям. Чтение достигло максимума примерно в 2012 году, естественные науки — примерно в 2009-м, после чего пошли вниз. Математика держалась примерно на одном уровне до 2018 года, а затем резко упала.
Например, только между 2015 и 2025 годами в OECD:
- чтение: −28 баллов, что OECD приблизительно приравнивает к 1,5 годам обучения;
- математика: −22 балла, немного больше одного года обучения;
- естественные науки тоже снизились за десятилетие, хотя между 2022 и 2025 годами оставались примерно стабильными.
И это уже невозможно объяснить только COVID: снижение чтения началось задолго до 2020 года. OECD прямо подчёркивает это.
Но не «по всему миру»
Это существенная оговорка. Некоторые страны за тот же период улучшились, иногда очень сильно. Например, за последнее десятилетие заметно выросли результаты Турции и Камбоджи; улучшения наблюдались также в ряде развивающихся стран. Даже в 2018 году OECD отмечала страны, которые долгосрочно улучшались по всем трём предметам.
TIMSS, который независимо исследует математические и естественно-научные знания учеников 4-х и 8-х классов, тоже не показывает простого синхронного «весь мир падает»: у части стран показатели росли, у части снижались, у многих оставались стабильными.
Поэтому это не универсальный закон, а очень широкий тренд, особенно заметный в богатых странах.
— gpt5.6-sol
В строгом смысле — нет, утверждение «с 2012 года образование детей падает по всему миру» слишком сильное. Но за ним стоит вполне реальный и довольно тревожный международный тренд: во многих развитых странах учебные результаты 15-летних начали ухудшаться примерно в 2010-х, причём падение чтения особенно хорошо видно после пика около 2012 года. После пандемии снижение резко ускорилось.
Здесь полезно сначала определить, что именно измеряется. PISA измеряет не «образованность вообще», а способность 15-летних применять знания по чтению, математике и естественным наукам. Поэтому корректное утверждение звучит так: средние измеряемые когнитивные учебные результаты во многих странах снижаются.
Причём буквально несколько дней назад, 8 сентября 2026 года, вышли результаты PISA 2025, и они сделали картину ещё яснее. За 25 лет PISA средний показатель стран OECD сейчас оказался самым низким за всю историю измерений по всем трём основным областям. Чтение достигло максимума примерно в 2012 году, естественные науки — примерно в 2009-м, после чего пошли вниз. Математика держалась примерно на одном уровне до 2018 года, а затем резко упала.
Например, только между 2015 и 2025 годами в OECD:
- чтение: −28 баллов, что OECD приблизительно приравнивает к 1,5 годам обучения;
- математика: −22 балла, немного больше одного года обучения;
- естественные науки тоже снизились за десятилетие, хотя между 2022 и 2025 годами оставались примерно стабильными.
И это уже невозможно объяснить только COVID: снижение чтения началось задолго до 2020 года. OECD прямо подчёркивает это.
Но не «по всему миру»
Это существенная оговорка. Некоторые страны за тот же период улучшились, иногда очень сильно. Например, за последнее десятилетие заметно выросли результаты Турции и Камбоджи; улучшения наблюдались также в ряде развивающихся стран. Даже в 2018 году OECD отмечала страны, которые долгосрочно улучшались по всем трём предметам.
TIMSS, который независимо исследует математические и естественно-научные знания учеников 4-х и 8-х классов, тоже не показывает простого синхронного «весь мир падает»: у части стран показатели росли, у части снижались, у многих оставались стабильными.
Поэтому это не универсальный закон, а очень широкий тренд, особенно заметный в богатых странах.
— gpt5.6-sol
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5😱2🤔1
Физическая активность и видеоигры имеют совершенно разные преимущества. Время, проведенное за видеоиграми, было связано со значительно лучшей производительностью в навыках мышления, но это не было связано с показателями психического здоровья.
https://x.com/zoewangai/status/2099304860906922408?s=61
https://x.com/zoewangai/status/2099304860906922408?s=61
🤔4👍1
https://x.com/object_zero_/status/2099128413042688234?s=61
Тем временем. Смоделировали мозг фруктовой мухи. Полностью.
Он работает и самообучается. Его засовывают везде — от судоку до роботов.
Ведутся работы над моделью мозга рыбы.
https://x.com/object_zero_/status/2099227941607493744?s=61
Тем временем. Смоделировали мозг фруктовой мухи. Полностью.
Он работает и самообучается. Его засовывают везде — от судоку до роботов.
Ведутся работы над моделью мозга рыбы.
https://x.com/object_zero_/status/2099227941607493744?s=61
X (formerly Twitter)
Object Zero (@Object_Zero_) on X
It might not be obvious for a while, but Fly Connectome Neural Networks (FLYNN) look much more disruptive to human civilisation than building a country of geniuses.
https://t.co/yIuYlKKDzx
Just …
https://t.co/yIuYlKKDzx
Just …
🌚1
Gaperton's Tech Corner
Новое, от Амадея.
Там насколько я понял речь о госрегулировании и лицензиях на разработку моделей. Амодей с Альтманом хотят защитить себя от конкуренции.
https://x.com/Frank_web33/status/2099122649968357551?s=20
Так. Надо срочно разобраться как запускать муху в роботе.
Так. Надо срочно разобраться как запускать муху в роботе.
X (formerly Twitter)
Frank (@Frank_web33) on X
THE FLY BRAIN ESCAPED THE COMPUTER. I PUT IT INSIDE A PHYSICAL ROBOT.
Scientists released a reconstructed map containing 166,700 neurons from a fruit fly.
I connected it to a Strandbeest.
The p…
Scientists released a reconstructed map containing 166,700 neurons from a fruit fly.
I connected it to a Strandbeest.
The p…
❤1🔥1👏1
На мухах собираются майнить биткойн.
Я вскрыл какой-то совершенно ебанутый поток новостей, подписавшись на мух.
https://x.com/zentrixhq/status/2099432342074896840?s=46&t=PZ5puMvz2CBmpcjPAn_ihA
Я вскрыл какой-то совершенно ебанутый поток новостей, подписавшись на мух.
https://x.com/zentrixhq/status/2099432342074896840?s=46&t=PZ5puMvz2CBmpcjPAn_ihA
X (formerly Twitter)
Zentrix⌚️ (@ZentrixHQ) on X
A FLY BRAIN COULD CHANGE HOW BITCOIN MINING WORKS.
Researchers @futurebit introduced HashFly, an experimental Bitcoin miner built around organic neurons from a fly brain.
The idea sounds crazy, …
Researchers @futurebit introduced HashFly, an experimental Bitcoin miner built around organic neurons from a fly brain.
The idea sounds crazy, …
🤣8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
166,700 fruit fly neurons are walking a robot cat across a desk right now.
To be clear about what this is and isn't: nothing biological is alive in this loop. It's a full computational reconstruction of real neural wiring, controlling hardware instead of an insect body. The brain is real. The body is borrowed.
#мухи
https://x.com/ZentrixHQ/status/2099820536947749162?s=20
🤯1
Это у нас один из самых интересных графиков. Интеллект против общего количества параметров.
Как мы видим, Qwen3.8 рвет всех в ошметки.
27B это примерно Opus-4.6. Я лично считал это достаточным для работы. Это лезет в 24-32GB VRAM.
Flash-Next это MoE, его пускают в 128GB RAM+VRAM. Он уже GPT-5.5 или Opus-4.7.
Оно, конечно, все ушло далеко вперед. Но, во-первых, не так уж далеко, а во-вторых, для большинства задач вот этого уже хватает.
И еще раз добавлю, что моя жена уже предпочитает квен-27b чату ГПТ для подготовки музыкальных занятий для детей. Потому что ищет лучше с Brave Search, и пиздит меньше. И примерно такой же умный.
Как мы видим, Qwen3.8 рвет всех в ошметки.
27B это примерно Opus-4.6. Я лично считал это достаточным для работы. Это лезет в 24-32GB VRAM.
Flash-Next это MoE, его пускают в 128GB RAM+VRAM. Он уже GPT-5.5 или Opus-4.7.
Оно, конечно, все ушло далеко вперед. Но, во-первых, не так уж далеко, а во-вторых, для большинства задач вот этого уже хватает.
И еще раз добавлю, что моя жена уже предпочитает квен-27b чату ГПТ для подготовки музыкальных занятий для детей. Потому что ищет лучше с Brave Search, и пиздит меньше. И примерно такой же умный.
🔥1
Тем временем я немного расслабился на тему агентской памяти, посмотрев на то, как работают разные системы на реальных данных.
Они работают очень плохо. И интеллект моделей им не помогает. Вот, посмотрите свежий тест моделей в Хинсайт.
Особое внимание обратите на то, как глубина размышлений помогает одному и тому же квену. Как говорили в старой рекламе, иногда лучше жевать, чем говорить.
Кроме того, результаты бенчмарков показывают, что навороченность системы памяти в целом не очень сильно ей помогает. Тупенький Mem0 выступает на равных с hindsight. И они оба рвут в тряпки более сложные системы.
Почему? Да потому что языковая модель обладает совершенно другой раскладкой сильных и слабых сторон в сравнении с человеком. И память для нее должна быть устроена совсем по-другому, не так для человека.
—-
Но я все равно провожу эксперимент. Прямо сейчас закачивая реальную историю из Microsoft Teams в память, чтоб посмотреть что получится.
И уже вижу, что Хинсайт неправильно извлекает время в большинстве случаев. То есть его продвинутые фичи попросту не работают. Поэтому на деле его аккуратность и не отличается от mem0, в котором никаких наворотов нет.
Они работают очень плохо. И интеллект моделей им не помогает. Вот, посмотрите свежий тест моделей в Хинсайт.
Особое внимание обратите на то, как глубина размышлений помогает одному и тому же квену. Как говорили в старой рекламе, иногда лучше жевать, чем говорить.
Кроме того, результаты бенчмарков показывают, что навороченность системы памяти в целом не очень сильно ей помогает. Тупенький Mem0 выступает на равных с hindsight. И они оба рвут в тряпки более сложные системы.
Почему? Да потому что языковая модель обладает совершенно другой раскладкой сильных и слабых сторон в сравнении с человеком. И память для нее должна быть устроена совсем по-другому, не так для человека.
—-
Но я все равно провожу эксперимент. Прямо сейчас закачивая реальную историю из Microsoft Teams в память, чтоб посмотреть что получится.
И уже вижу, что Хинсайт неправильно извлекает время в большинстве случаев. То есть его продвинутые фичи попросту не работают. Поэтому на деле его аккуратность и не отличается от mem0, в котором никаких наворотов нет.
❤6
Квен выпустил модель, которая делает синхронный перевод.
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-livetranslate
С иностранными языками такое. Совершенно нет смысла изучать, например, испанский для того, чтобы разговаривать с барменом в туристической поездке. Пока вы будете учить, синхронный перевод будет решен.
Имеет смысл изучать тот язык, на котором сказано что-то достаточно интересное и стоящее, к чему вы хотите прикоснуться в оригинале. Это, конечно, не меню в ресторане. И в этом смысле, например, латынь бьет испанский.
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-livetranslate
С иностранными языками такое. Совершенно нет смысла изучать, например, испанский для того, чтобы разговаривать с барменом в туристической поездке. Пока вы будете учить, синхронный перевод будет решен.
Имеет смысл изучать тот язык, на котором сказано что-то достаточно интересное и стоящее, к чему вы хотите прикоснуться в оригинале. Это, конечно, не меню в ресторане. И в этом смысле, например, латынь бьет испанский.
qwen.ai
Qwen offers comprehensive functionality spanning chatbot, image and video understanding, image generation, document processing, web search integration, tool utilization, and artifacts.
❤12
Как вы, наверное, знаете, я использую OpenWhispr для преобразования речи в текст. Он работает одинаково на всех платформах. И качество у него выше, чем распознавание речи, встроенное в Макос. Денег я им не плачу. Я использую локальное преобразование. Это бесплатно.
Если вы хотите это делать, вариантов у вас на самом деле три штуки.
1. Parakeet TDT 0.6B
2. OpenAI Large (не забудьте enable GPU) — это немного быстрее и качественнее. Все остальное хуже и (без GPU) медленнее чем Parakeet.
3. поднять свой собственный сервер распознавание речи и перенаправить его туда.
Как вы понимаете, я это делаю на своем антикварном Макпро (Linux Mint) две тысячи десятого года (ну а хули? макбук м5 макс купленный Максом придет неизвестно когда). Он с большим трудом тянет опцию один. А опция два там попросту не работает.
Ну я что? Я по-быстрому собрал локальный сервер NeMo-Speech.cpp, скомпилировал его под старый Xeon с поддержкой Vulkan, запустил на нем тот же самый паракит, но через вулкан, чтоб он сработал на моем RX 580 в четыре раза быстрее.
После чего направил на него ОпенВиспр. Он не заработал, потому что Немо Спич не умеет webm аудио. Я пожал плечами и за одну минуту агентом наговнокодил поддержку webm, даже не гядя, что он там делает.
И все — теперь антикварный мак умеет делать распознавание речи. Все это делается довольно вяло и на расслабоне, указывая агенту пальцем, что делать и как.
А вы говорите — выкинуть, выкинуть. Не. В этом MacPro одного ценного алюминия килограмм на пять.
P.S.: Linux прям засиял новыми красками с появлением ИИ агентов. Если им управлять через агента — то он круче чем Windows и MacOS. Не надо знать никаких команд вообще. И на форумах красноглазых сидеть.
Если вы хотите это делать, вариантов у вас на самом деле три штуки.
1. Parakeet TDT 0.6B
2. OpenAI Large (не забудьте enable GPU) — это немного быстрее и качественнее. Все остальное хуже и (без GPU) медленнее чем Parakeet.
3. поднять свой собственный сервер распознавание речи и перенаправить его туда.
Как вы понимаете, я это делаю на своем антикварном Макпро (Linux Mint) две тысячи десятого года (ну а хули? макбук м5 макс купленный Максом придет неизвестно когда). Он с большим трудом тянет опцию один. А опция два там попросту не работает.
Ну я что? Я по-быстрому собрал локальный сервер NeMo-Speech.cpp, скомпилировал его под старый Xeon с поддержкой Vulkan, запустил на нем тот же самый паракит, но через вулкан, чтоб он сработал на моем RX 580 в четыре раза быстрее.
После чего направил на него ОпенВиспр. Он не заработал, потому что Немо Спич не умеет webm аудио. Я пожал плечами и за одну минуту агентом наговнокодил поддержку webm, даже не гядя, что он там делает.
И все — теперь антикварный мак умеет делать распознавание речи. Все это делается довольно вяло и на расслабоне, указывая агенту пальцем, что делать и как.
А вы говорите — выкинуть, выкинуть. Не. В этом MacPro одного ценного алюминия килограмм на пять.
P.S.: Linux прям засиял новыми красками с появлением ИИ агентов. Если им управлять через агента — то он круче чем Windows и MacOS. Не надо знать никаких команд вообще. И на форумах красноглазых сидеть.
🎉5❤4👍2👏2
Оптимизирую подписки для работы с Hermes.
ChatGPT/Codex для сложных задач и просто чата - 20 USD/mo
OpenCode Go 10 USD/mo
Для ситуаций вылета по лимиту у Codex. Лимиты у Go независимы по моделям — так что это в сумме очень много за 10 USD. В целом модели в этой подписке стоят полтора раза дешевле, чем покупать на опенраутер.
Ну и если совсем туго станет, то надо включить Deepseek V4.1 Flash у Nous Research, авторов Hermes. Там цена тупо за вызовы как у Openrouter. Подписка не нужна.
Но это не понадобится — есть бесплатные Qwen 27B и Flash. Их мы включим раньше.
В любом случае, времена такие, что от провайдера зависеть нельзя.
ChatGPT/Codex для сложных задач и просто чата - 20 USD/mo
OpenCode Go 10 USD/mo
Для ситуаций вылета по лимиту у Codex.
Ну и если совсем туго станет, то надо включить Deepseek V4.1 Flash у Nous Research, авторов Hermes. Там цена тупо за вызовы как у Openrouter. Подписка не нужна.
Но это не понадобится — есть бесплатные Qwen 27B и Flash. Их мы включим раньше.
В любом случае, времена такие, что от провайдера зависеть нельзя.
👍5❤1
Gaperton's Tech Corner
Оптимизирую подписки для работы с Hermes. ChatGPT/Codex для сложных задач и просто чата - 20 USD/mo OpenCode Go 10 USD/mo Для ситуаций вылета по лимиту у Codex. Лимиты у Go независимы по моделям — так что это в сумме очень много за 10 USD. В целом модели…
PS: Вообще, надо отдавать себе отчет, что с опен код Гоу мы экономим жалкие пять баксов — и только в том случае, если мы выбираем эту подписку целиком. А если мы ее не выбираем, то мы наоборот всегда тратим лишние десять баксов.
И если мы работаем с гермес, то бабла Ноусу все равно лучше занести. Для того, чтобы платный поиск работал. А поиск все равно платный.
Так что по здравому размышлению опен код Гоу не нужен. Ну разве что нужен чтобы пускать там gpt5.6-luna со скидкой. Что я лично и попробую.
И если мы работаем с гермес, то бабла Ноусу все равно лучше занести. Для того, чтобы платный поиск работал. А поиск все равно платный.
Так что по здравому размышлению опен код Гоу не нужен. Ну разве что нужен чтобы пускать там gpt5.6-luna со скидкой. Что я лично и попробую.
❤1
Gaperton's Tech Corner
Как вы, наверное, знаете, я использую OpenWhispr для преобразования речи в текст. Он работает одинаково на всех платформах. И качество у него выше, чем распознавание речи, встроенное в Макос. Денег я им не плачу. Я использую локальное преобразование. Это бесплатно.…
Немного помучившись, я решил пойти другим путем. У меня есть старый компьютер с RTX 2070 8GB. Так вот, я посмотрел, какие есть опции для распознавания речи, и выяснил, что LlamaCPP умеет запускать ASR от Qwen. Который очень крутой.
Я попробовал это сделать и выяснил, что работает это невероятно быстро, а качество на деле гораздо лучше, чем у whisper и parakeet. Так что теперь у меня этот компьютер будет раздавать распознавание речи на весь дом.
Готовлю проект к публикации. Это очень просто.
Если у вас есть старый компьютер c RTX 2070, не выбрасывайте. :) А вот RX 580 — можно. Хлам.
Я попробовал это сделать и выяснил, что работает это невероятно быстро, а качество на деле гораздо лучше, чем у whisper и parakeet. Так что теперь у меня этот компьютер будет раздавать распознавание речи на весь дом.
Готовлю проект к публикации. Это очень просто.
Если у вас есть старый компьютер c RTX 2070, не выбрасывайте. :) А вот RX 580 — можно. Хлам.
huggingface.co
ggml-org/Qwen3-ASR-1.7B-GGUF · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🔥6
Gaperton's Tech Corner
Тем временем Xiaomi выпустила новую модель. Карпатым Амадеям пиздец.
Вот их анонс.
Интересно не только полноценная модель, но и флэш. Потому что в Opencode Go она получается почти бесплатной. А на Pro лимит выше чем на Luna (10K/mo).
Не знаю, может быть, Open Code Go и не такая плохая идея. Модель уровня Sol, с лимитом в полтора раза выше чем у Luna, по цене 10 USD в месяц... Это целиком меняет экономику. В этом случае подписка на кодекс нужна только ради Astra. Да и то.
В общем, я перевел Hermes на MiMo-V2.6-Pro как основную модель.
MiMo-V2.6-Flash 30,100 75,200 150,400
GLM-5.3-Flash 6,320 15,790 31,580
MiMo-V2.6-Pro 3,250 8,150 16,300
GPT 5.6 Luna 2,050 5,100 10,250
Что там Амадей, говорите, делать собирался? Войти в картельный сговор, чтобы сдержать прогресс в области ИИ? :) Ну-ну.
Интересно не только полноценная модель, но и флэш. Потому что в Opencode Go она получается почти бесплатной. А на Pro лимит выше чем на Luna (10K/mo).
Не знаю, может быть, Open Code Go и не такая плохая идея. Модель уровня Sol, с лимитом в полтора раза выше чем у Luna, по цене 10 USD в месяц... Это целиком меняет экономику. В этом случае подписка на кодекс нужна только ради Astra. Да и то.
В общем, я перевел Hermes на MiMo-V2.6-Pro как основную модель.
MiMo-V2.6-Flash 30,100 75,200 150,400
GLM-5.3-Flash 6,320 15,790 31,580
MiMo-V2.6-Pro 3,250 8,150 16,300
GPT 5.6 Luna 2,050 5,100 10,250
Что там Амадей, говорите, делать собирался? Войти в картельный сговор, чтобы сдержать прогресс в области ИИ? :) Ну-ну.
Gaperton's Tech Corner
Вот их анонс. Интересно не только полноценная модель, но и флэш. Потому что в Opencode Go она получается почти бесплатной. А на Pro лимит выше чем на Luna (10K/mo). Не знаю, может быть, Open Code Go и не такая плохая идея. Модель уровня Sol, с лимитом в…
Вот еще раз внимательно посмотрите, что именно сделала Xiaomi с новой MiMo. Если это не промо цена, а настоящая цена, то это прям напалм.
И учтите, что Qwen Flash next на самом деле может быть бесплатным. А 27B просто обязан.
Если вы посмотрите на это, то вы увидите, что китайцы уже сожрали все, кроме топового фронтира.
И я гоняю мимо 2.6 pro уже четвертый час в Hermes, она очень хороша. Прям очень. Это то, ради чего стоит иметь подписку на OpenCode Go как основной движок Hermes, а не как backup.
И учтите, что Qwen Flash next на самом деле может быть бесплатным. А 27B просто обязан.
Если вы посмотрите на это, то вы увидите, что китайцы уже сожрали все, кроме топового фронтира.
И я гоняю мимо 2.6 pro уже четвертый час в Hermes, она очень хороша. Прям очень. Это то, ради чего стоит иметь подписку на OpenCode Go как основной движок Hermes, а не как backup.
🔥1
Forwarded from IF News
Alice AI Foundation LLM обучена без использования сторонних разработок и заточена под русский язык. В ней 80 млрд параметров, из которых одновременно активны только 3 млрд. По данным Яндекса, ИИ-модель обходит более крупные модели — DeepSeek на запросах на знание фактов, а решение от NVIDIA в написании кода.
Alice AI Foundation LLM используют для тестирования архитектуры будущей единой рассуждающей модели Яндекса. Вместе с ней компания открыла два бенчмарка для оценки знаний, актуальных для русскоязычных пользователей. Модель доступна по лицензии для коммерческого и исследовательского использования.
При этом Яндекс параллелит два подхода к развитию ИИ: продолжает самостоятельно обучать модели с нуля, на собственной инфраструктуре и данных, и использует лучшие открытые решения с рынка там, где это помогает быстрее развивать продукты. Такой подход позволяет одновременно наращивать собственную экспертизу и проверять технологии на реальных продуктах.
#Технологии
Telegram | Max | Дзен | VK
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3