https://x.com/business/status/2056832556729786730

Студенты выступают против внедрения искусственного интеллекта в вузах: некоторые из них организуют протесты, собирают подписи под петициями и устраивают перформансы, чтобы выразить свою обеспокоенность по поводу влияния этой технологии на их образование и перспективы трудоустройства. Подробнее рассказывает Виктор Свизи из Bloomberg

Я разумеется на стороне наших детей.

Успехов Barnes & Noble с таким СЕО.

А вот в Китае вместо обещаний оставить студентов без работы Компартия надеется компенсировать роботизацией демографический спад.

🇨🇳 За 10 лет гуманоидные роботы смогут заменить до 37 млн рабочих мест в Китае

Китай может массово заменить людей гуманоидными роботами на фоне демографического кризиса и снижения численности трудоспособного населения. Об этом заявили аналитики Barclays в отчете "Внедрение роботов, перестройка экономики".

По оценкам банка, к 2035 году рабочая сила страны сократится примерно на 37 млн человек при сохранении текущего уровня занятости. Одним из ключевых решений этой проблемы станет ускоренная автоматизация промышленности и сферы услуг.

Аналитики заявили, что внедрение человекоподобных роботов способно компенсировать до 60% этого снижения. В оптимистичном сценарии их число в Китае может достичь 24 млн единиц, что составит около 4% всей рабочей силы страны.

В Barclays отметили, что особенно уязвимым к демографическому спаду является промышленный сектор, который формирует примерно четверть экономики Китая. При этом именно он может стать главным драйвером спроса на робототехнику.

Эксперты назвали ближайшее десятилетие "десятилетием роботов" и допустили, что Китай может занять лидирующие позиции в глобальной индустрии гуманоидной автоматизации.

На фоне снижения рождаемости и старения населения власти Китая уже активно развивают робототехнику и ИИ как инструмент экономической устойчивости. В 2025 году страна зафиксировала минимальный уровень рождаемости с 1949 года, а доля трудоспособного населения продолжает снижаться.

В Barclays подчеркнули, что представленные оценки основаны на оптимистичных сценариях внедрения технологий, однако общий тренд на автоматизацию в Китае уже считается экономически неизбежным.

Утечка аудиозаписи с общего собрания сотрудников Meta 30 апреля:

Цукерберг сообщил сотрудникам, что компания использует их для обучения моделей ИИ перед началом массовых увольнений.

Какова его аргументация? Инженеры Meta умнее любой внешней рабочей силы, поэтому, если они будут решать задачи по программированию внутри компании, это позволит улучшить модели Meta быстрее, чем у конкурентов.

Увольнения ожидаются в среду в 4 утра. Обучите своего преемника, а затем вас выпроводят. Таковы теперь правила игры.

https://x.com/kimmonismus/status/2057069652636012880

Новая нейронка Google за полчаса сделала сайт стоимостью 3,5 млн рублей. Модель вышла всего пару дней назад. Если раньше для создания таких сайтов требовалась команда людей, то теперь — один человек и промпт. Эксперты считают, что волна подобных проектов накроет рынок в ближайшие месяцы, из-за чего часть веб-студий и фрилансеров обанкротятся. @bankrollo

🇨🇳 Ниче особенного, просто китайский боевой полицейский робот.

В роботе оказалось AI приложение, построенное на Dify. И это первая вещь, про которую они рассказывают в своем учебном курсе.

Dify — это платформа с открытым исходным кодом для создания рабочих процессов с использованием агентов. Она позволяет визуально описывать процессы, подключать имеющиеся инструменты и источники данных, а также развертывать приложения на базе искусственного интеллекта, которые решают реальные задачи.

Неожиданно. И наверное очень полезно, в том числе вне контекста робототехники. Давно хотел с этими тулами разобраться.

Dify — это самая популярная платформа этого типа в Азии.

Да, еще там надо завести аккаунт в Qwen. Я завел.

Qwen3.7-Max очень, очень хороша. Неотличима от фронтира к которому все привыкли, в хорошем смысле.

Если кому интересно — там же можно Qwen3.6-27B бесплатно попробовать, которую можно локально завести.

А это текущая стоимость моделей.

Китайские модели дешевле при прочих равных. Интеллекта который есть сейчас хватает для большинства приложений. "Суперинтеллект" для того чтобы разбирать excel файлы не нужен. Не нужен он и чтобы управлять роботом-газонокосилкой.

Да, Амодей продает олигархам уолл-стрит их мечту — избавиться наконец от этих умников, от которых они зависят и которых искренне ненавидят. Весь мир идет другой дорогой, и решает другие задачи.

Метаверс помните? Цук на него 73 миллиарда потратил и компанию под него переименовал.

Он честно, искренне думал что люди захотят реальность на это убожество поменять.

Интересно, что я и мои друзья наоборот — перестали полагаться на ИИ пару месяцев назад в серьезных вопросах.

Эта блядь галлюцинирует определенность в местах где есть неопределенность (и с ней надо работать), и, что еще хуже — галлюцинирует общие выводы вместо нормального обобщения, там где надо обобщать, не читая материал. Я говорю о поведении фронтир моделей два месяца назад.

Это наверное можно поправить промптом. Но я просто отставил ИИ в сторону когда налетел на проблемы в важных вопросах. Думать надо своей головой. ИИ для другого — это просто тул для обработки текста.

Ну вот, началось то, что и должно было начаться. Опус всем нравится. А вот счета за него — почему-то никому. Он не приносит пользы соразмерной этим деньгам, и честно говоря — в целом приносит ее так мало, что можно относительно легко обойтись вообще без него.

Шесть месяцев назад Microsoft предоставила тысячам инженеров доступ к Claude Code и поощряла их использовать эту платформу.

Инженерам она очень понравилась, и ее популярность резко возросла. Но затем пришли счета.

Ценообразование на основе токенов означает, что каждый запрос, каждый ревью кода, каждая сессия отладки стоит денег. При масштабе в 100 000 инженеров суммы стали настолько большими, что Microsoft издала внутренний приказ отменить почти все лицензии на Claude Code к концу июня и заставить всех перейти на собственный, более дешевый инструмент.

Догадываетесь что будет с дурачками, кто выстроил вокруг доступности Опуса целые стратегии, в которых они с удовольствием срут на головы своим программистам?

https://x.com/Ric_RTP/status/2058546401483653236?s=20

...а теперь Карпатый.

Есть те кто умеет красиво пиздеть. Есть реально умные. А есть те, кто умеет делать так, что оно реально работает.

В общем, Карпатый точно не третье. И люди это знают.

🤖 RAG и роботы

После разбирательства с роботом выяснилось, что RAG внутри используют не столько для поиска по большим текстам, сколько для сборки точных промптов под конкретные ситуации — из небольшой базы заранее подготовленных правил.

И это оказалось вполне реальной альтернативой файнтюнингу. Причём работает оно неожиданно хорошо.

По сути, под RAG кладут список условных рефлексов: “если ситуация такая, надо действовать так-то и так-то”. База небольшая, но RAG вытягивает из неё нужный фрагмент под текущий контекст и точечно дополняет промпт. Получается что-то очень похожее на ассоциативную память у человека.

С этим пониманием я решил сделать из агента Hermes в моём роботе настоящего специалиста по самому роботу. Сейчас собираю RAG-поиск по учебным материалам и курсам для Rosmaster.

Требования к поиску очень простые:

1. Никаких сервисов: всё должно работать на файлах и скриптах командной строки.
2. Система должна работать поверх папки с множеством Markdown-файлов.
3. При построении индекса нужно учитывать структуру Markdown: заголовки, секции, абзацы.
4. Поиск должен быть гибридным: и по смыслу, и по ключевым словам.

Сейчас сравниваю два варианта: простые скрипты поверх SQLite и отдельное решение на LanceDB.

Честно говоря, я меньше всего ожидал, что первым серьёзным шагом в робототехнике окажется разбирательство с RAG. Но мне нравится этот поворот. Я всё равно давно хотел этим заняться, а тут появился идеальный повод.

Результаты первого этапа экспериментов с RAG

https://github.com/gaperton/ROSMASTER-M3PRO

1. Все руководства переведены из pdf в markdown. Это необходимый первый шаг. Я наконец научился делать это хорошо не руками а автоматически.

2. Написана базовая версия поиска RAG с sqlite. Использованы лучшие стандартные рекомендации, чтобы избежать совсем глупых ошибок. Это гибридный поиск, который объединяет результаты семантического поиска и поиска по ключевым словам. Чанки нарезаются осмысленным образом c cохранением структуры markdown. В общем, реализованы все стандартные советы, минимальная база.

3. Было сделано то же самое при помощи специализированной базы данных LanceDB.

А вот дальше началось интересное. В тесте на поиск LanceDB просрал sqlite. Сильно. Вскрытие показало, что причиной был паршивый алгоритм ранжирования гибридного поиска LanceDB. Прямолинейное ранжирование, которое я сделал руками в sqlite оказалось лучше. И вообще, sqlite оказался лучше примерно всем. По крайней мере, на этом маленьком детасете.

4. Поэтому я отключил встроенное ранжирование LanceDB. И сделал его снаружи, ровно, как сделано в sqlite. Что вдвое замедлило LanceDB. Зато он перестал давать паршивые результаты.

Такого я не ожидал, поэтому решил попробовать другой эксперимент. В котором, по советам бывалых, LanceDB должен был играючи обойти sqlite. Ну должна же специализированная база данных быть в чем-то круче, чем наколенная поделка. cross-encoder's re-scoring и reranker.

Opus был уверен, что это сильно поможет. Это оказалось полным фиаско. После очень жесткой ебли BGE-reranker таки показал лучший результат на размытых запросах. Но испортил простые запросы.

5. Cross-encoder's re-scoring не дал ожидаемых результатов.

В общем, результат первого этапа такой. Контрольный образец из говна и палок с sqlite порвал специализированную базу на кровавые ошметки в каждой категории. На малом датасете. Но все равно это совершенно не то, чего я ожидал.

Поэтому надо все обдумать и будем делать второй этап. А результаты первого описаны в README. Там внутри в репозитории, если кому интересны детали.

👨‍🔬 А жена, посмотрев на все это, сказала, что она не ожидала, что ее муж превратится в безумного ученого из "назад в будущее". Но ит из вот ит из.

🌧 Я же ответил, что газон не пострижен не поэтому, а потому, что дождь идет второй день. Что я могу поделать?

https://github.com/gaperton/ROSMASTER-M3PRO/blob/main/PS-LEDGER.md

Состояние эксперимента, формат для людей и ИИ.

Этот файлик помогает и мне и ИИ помнить что и зачем мы делаем.