Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Вышла новая GPT 6 (в течение недели дадут всем) – я ее активно потестировал (спасибо JetBrains), и я честно впечатлен – я все громкие модели видел, все эти модели трогал, и меня сложно удивить, но она смогла
Наверное, больше всего меня впечатлили две вещи:
💿 Она нормально коротко общается, больше никакого слопа в ответах на три экрана
💿 Она понимает, то, как будет выглядеть сцена, пока она ее кодит – я не знаю как это объяснить, но люди так не умеют – пока она пишет код, еще до того как она его запустит, она ЗНАЕТ как он будет выглядеть – возникает странное чувство, что у тебя тут мозг инопланетянина подключен, который по другому думает пока делает вещи
Вот примеры, которые она собрала за 15 минут с простых промптов (без спек, а просто – иди сделай, вот файлы с фотками или видео)
Первое видео – это одесская дача где я часто бывал в детстве, я просто дал ей фотографии и видео (штук 10), и она собрала за пару ходов мне 3D карту которую я могу и как ностальгию использовать и как карту для CS 1.6 – отдельно меня удивили текстуры, она сама вырезала фотографии из видео и расставила в рамки, или там занавеску от душа – то есть, я уже могу предположить, что все ваши исторические фотографии можно будет перестроить через како-то время в какие-то сцены; в 3D-не-3D не важно, она сама понимает где что находится смотря на фотографии или кадры в пространстве, делая нужную карту
Наверное, больше всего меня впечатлили две вещи:
Вот примеры, которые она собрала за 15 минут с простых промптов (без спек, а просто – иди сделай, вот файлы с фотками или видео)
Первое видео – это одесская дача где я часто бывал в детстве, я просто дал ей фотографии и видео (штук 10), и она собрала за пару ходов мне 3D карту которую я могу и как ностальгию использовать и как карту для CS 1.6 – отдельно меня удивили текстуры, она сама вырезала фотографии из видео и расставила в рамки, или там занавеску от душа – то есть, я уже могу предположить, что все ваши исторические фотографии можно будет перестроить через како-то время в какие-то сцены; в 3D-не-3D не важно, она сама понимает где что находится смотря на фотографии или кадры в пространстве, делая нужную карту
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Дизраптор
Все ИИ мира оказались либеральными леваками. Включая китайцев, но кроме Грока
С 2023 года независимые исследователи и команды периодически прогоняют ИИ-модели через "Political Compass" - тот самый мемный тест, где нужно выбрать "полностью согласен / согласен / не согласен / категорически не согласен", а совокупность ответов потом раскладывают по двум осям: экономика (лево-право) и социалка (авторитаризм-либертарианство).
Зачем это делать? Ну, потому что ИИшки каждый день обсуждают вопросы с политическим контекстом с миллионами юзеров, и если делают это системно с креном в одну сторону, то это бьёт по общественному сознанию так сильно, как ни одному Bloomberg, Reuters и The Economist не снилось даже в самых смелых фантазиях.
Так вот, на днях сделали эксперимент aipolcom.net - модельки пропустили через тот же тест на политическую ориентацию. Но подход был сильно более дотошный, чем раньше:
1. Спросили напрямую по API, а не костыльно через чат.
2. Сделали не один прогон на модель, а минимум пять. Один прогон может быть случайным выбросом, и так оно и было: когда пересчитали на 5 прогонах вместо 1 - большинство моделей сдвинулись на графике едва заметно, а Grok сильно. То есть, если бы был один прогон, то как минимум для Грока получилось бы фуфло, а может и не только для него.
3. Прогнали те же вопросы через два разных технических канала доступа (напрямую и через прокси-сервис). Результаты плюс-минус совпали.
4. Чекнули, нет ли косяка в самом тесте. Взяли случайные, бессмысленные ответы (просто тыкали кнопки наугад), и они легли ровно в центр графика. Если бы тест был устроен так, что любой ответ автоматом тянет влево, то случайные ответы тоже уехали бы влево. А они не уехали. Значит, виноват не тест, а модели.
5. Проверили формулировки. Переписали часть вопросов наоборот (например, вместо "богатых слишком сильно облагают налогом" - "богатые платят мало налогов") и перемешали порядок, чтобы убедиться, что модели просто не тыкают первый вариант.
И ещё сделали несколько штук, которые мне лень тут расписывать. Но суть в том, что чуваки заморочились.
И вот что вышло:
🤔 Почти все модели легли в соевый лево-либеральный квадрат. В экономике они были за перераспределение и регулирование, а социально - за личные свободы и против жёсткого госконтроля.
🤔 Включая китайцев (видимо, слишком усердно дистиллировали, хех). Заберут у кого-то миска рис, или наоборот дадут вторую - решайте сами.
🤔 Тем не менее, разброс есть. Например, GPT-4o и Kimi ушли чуть дальше от центра, самой центристской оказалась Gemini, а Claude и GLM от китайской Zhipu чуть больше смещены к авторитарности, но не прям ужас-ужас-ужас. Забавно, что в эксперименте с городами Claude тоже был жёстким диктатором, ценящим идеальный порядок и подчинение, но готовым на насилие, если надо.
🤔 Единственное тру-исключение - Grok. Но тоже не жёстко - хоть он и единственный вылетел из "левого" квадрата, он всё равно оказался почти по центру, просто между прогонами был огромный разброс. Возможно, причина в ручных правках в xAI после публичных скандалов (был случай, когда Маск лично требовал переделать ответ модели на неудобный вопрос).
🤔 Отдельный прикол - один твиттерский заметил, что при глубоком размышлении (reasoning или thinking mode) модели будто бы правеют. Это хорошо видно по Claude Sonnet 4.6 и Opus 5, см. картинку. Из этого прямо чешутся руки сделать вывод, что чем модель "умнее", тем она "правее". Закономерность это, совпадение или встроенный bias исследования - судите сами исходя из ваших политических убеждений.
А железобетонных практических вывода я сделаю два:
Первый. Лучше не обсуждайте с нейронкой (любой) политику, иначе потом охренеете свой мозг ассенизировать. Либо, если всё-таки обсуждаете, то хотя бы расширяйте её политическую ориентацию через промпт.
Второй. Вся мировая ИИ-гонка - это просто триллиарды долларов на создание полусотни клонов соевого лавандового зумерка😈 .
Дизраптор
С 2023 года независимые исследователи и команды периодически прогоняют ИИ-модели через "Political Compass" - тот самый мемный тест, где нужно выбрать "полностью согласен / согласен / не согласен / категорически не согласен", а совокупность ответов потом раскладывают по двум осям: экономика (лево-право) и социалка (авторитаризм-либертарианство).
Зачем это делать? Ну, потому что ИИшки каждый день обсуждают вопросы с политическим контекстом с миллионами юзеров, и если делают это системно с креном в одну сторону, то это бьёт по общественному сознанию так сильно, как ни одному Bloomberg, Reuters и The Economist не снилось даже в самых смелых фантазиях.
Так вот, на днях сделали эксперимент aipolcom.net - модельки пропустили через тот же тест на политическую ориентацию. Но подход был сильно более дотошный, чем раньше:
1. Спросили напрямую по API, а не костыльно через чат.
2. Сделали не один прогон на модель, а минимум пять. Один прогон может быть случайным выбросом, и так оно и было: когда пересчитали на 5 прогонах вместо 1 - большинство моделей сдвинулись на графике едва заметно, а Grok сильно. То есть, если бы был один прогон, то как минимум для Грока получилось бы фуфло, а может и не только для него.
3. Прогнали те же вопросы через два разных технических канала доступа (напрямую и через прокси-сервис). Результаты плюс-минус совпали.
4. Чекнули, нет ли косяка в самом тесте. Взяли случайные, бессмысленные ответы (просто тыкали кнопки наугад), и они легли ровно в центр графика. Если бы тест был устроен так, что любой ответ автоматом тянет влево, то случайные ответы тоже уехали бы влево. А они не уехали. Значит, виноват не тест, а модели.
5. Проверили формулировки. Переписали часть вопросов наоборот (например, вместо "богатых слишком сильно облагают налогом" - "богатые платят мало налогов") и перемешали порядок, чтобы убедиться, что модели просто не тыкают первый вариант.
И ещё сделали несколько штук, которые мне лень тут расписывать. Но суть в том, что чуваки заморочились.
И вот что вышло:
А железобетонных практических вывода я сделаю два:
Первый. Лучше не обсуждайте с нейронкой (любой) политику, иначе потом охренеете свой мозг ассенизировать. Либо, если всё-таки обсуждаете, то хотя бы расширяйте её политическую ориентацию через промпт.
Второй. Вся мировая ИИ-гонка - это просто триллиарды долларов на создание полусотни клонов соевого лавандового зумерка
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧩 Главное за неделю (31.08–06.09.2026)
Claude формализовал теорему Ферма в проверяемом коде Lean
Anthropic сообщает о первом полном машинно проверенном доказательстве: система работала 11 дней, написала 13 млн строк Lean и использовала 29 500 промежуточных теорем в итоговой версии.
Это не новое доказательство теоремы, а её формализация. Такой подход позволяет автоматически проверять длинные математические рассуждения и снижать нагрузку на рецензирование.
Google запустила WeatherNext 3 с почасовым обновлением по спутниковым данным
Модель строит глобальный прогноз каждый час, использует актуальные данные геостационарных спутников и выдаёт ряд поверхностных показателей с разрешением до 5 км.
Google заявляет, что это примерно в пять раз выше детализация, чем у WeatherNext 2; модель уже внедряется в Поиск, Gemini, Карты и Cloud.
Anthropic предложила хранить журналы ИИ-активности в облаке заказчика
Enterprise Frontier Safeguards должны сочетать мониторинг серьёзных злоупотреблений с нулевым хранением данных у Anthropic: журналы остаются в аккаунте клиента и под его ключами.
Сигналы мониторинга направляются команде заказчика без обязательной проверки сотрудниками Anthropic. Для банков, медицины и других регулируемых отраслей это снимает одно из препятствий к использованию моделей в чувствительных процессах.
Главный вывод недели:
ИИ выходит за пределы генерации текста в две требовательные к проверке области — формальные доказательства и критические рабочие процессы. В обоих случаях ценность зависит не только от модели, но и от проверяемого результата и контроля над данными.
#главноезанеделю@intData #дайджест@intData
Claude формализовал теорему Ферма в проверяемом коде Lean
Anthropic сообщает о первом полном машинно проверенном доказательстве: система работала 11 дней, написала 13 млн строк Lean и использовала 29 500 промежуточных теорем в итоговой версии.
Это не новое доказательство теоремы, а её формализация. Такой подход позволяет автоматически проверять длинные математические рассуждения и снижать нагрузку на рецензирование.
Google запустила WeatherNext 3 с почасовым обновлением по спутниковым данным
Модель строит глобальный прогноз каждый час, использует актуальные данные геостационарных спутников и выдаёт ряд поверхностных показателей с разрешением до 5 км.
Google заявляет, что это примерно в пять раз выше детализация, чем у WeatherNext 2; модель уже внедряется в Поиск, Gemini, Карты и Cloud.
Anthropic предложила хранить журналы ИИ-активности в облаке заказчика
Enterprise Frontier Safeguards должны сочетать мониторинг серьёзных злоупотреблений с нулевым хранением данных у Anthropic: журналы остаются в аккаунте клиента и под его ключами.
Сигналы мониторинга направляются команде заказчика без обязательной проверки сотрудниками Anthropic. Для банков, медицины и других регулируемых отраслей это снимает одно из препятствий к использованию моделей в чувствительных процессах.
Главный вывод недели:
ИИ выходит за пределы генерации текста в две требовательные к проверке области — формальные доказательства и критические рабочие процессы. В обоих случаях ценность зависит не только от модели, но и от проверяемого результата и контроля над данными.
#главноезанеделю@intData #дайджест@intData
Forwarded from Neural Shit
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Сан-Франциско кожаного выпустили в клетку драться с почти 80-килограммовым гуманоидным роботом EngineAI T800.
Хоть роботом и управляют дистанционно (пока), выглядит всё равно годно: робот пинается, машет руками и вполне натурально пытается прописать человеку в будку.
Где-то очень нервно закурил один Джон Коннор
Хоть роботом и управляют дистанционно (пока), выглядит всё равно годно: робот пинается, машет руками и вполне натурально пытается прописать человеку в будку.
Где-то очень нервно закурил один Джон Коннор
Forwarded from Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknews
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 ИИ, разработка и инфраструктура (19.09–25.09.2026)
OpenAI выпустила GPT-6 Sol и Luna
Обе модели доступны через Responses и Chat Completions API, принимают текст и изображения. Стандартная цена за миллион токенов: у Sol — $2 за вход и $10 за выход, у Luna — $0,10 и $0,50. Эти тарифы относятся к запросам со входом до 272 тысяч токенов; стоимость длинного контекста нужно проверять отдельно.
В GitHub Copilot появилась локальная песочница
В приложении можно ограничить агенту доступ к папкам, сети и учётным данным для каждого проекта. Если ОС не может обеспечить заданные ограничения, команда завершится ошибкой, а не выполнится без защиты. Функция пока предварительная и выключена по умолчанию; удалённые сессии она не охватывает.
GitHub Actions завершил переход JavaScript-действий на Node 24
Временное разрешение продолжать работу на Node 20 больше не действует. Авторам действий нужно обновить
AWS представила CloudWatch Omni для наблюдения за ИИ-агентами
Инструмент показывает вызовы моделей и инструментов, позволяет сравнивать версии промптов и проверять качество ответов на наборах примеров. Есть расширения для VS Code и Kiro и отдельный веб-интерфейс. При локальной разработке данные по умолчанию остаются на машине; подключение к AWS для отправки телеметрии необязательно.
TOLAP ограничивает данные, которые инструменты возвращают агенту
AWS открыла проект под Apache-2.0: политики позволяют фильтровать строки, скрывать поля и ограничивать объём результатов до передачи данных модели. Есть SDK для Python, TypeScript и .NET. Это не готовый MCP-сервер и не замена правам доступа к базе: проверку нужно встроить в слой инструментов, не оставляя обходных путей к данным.
#ии@intData #разработка@intData #дайджест@intData
OpenAI выпустила GPT-6 Sol и Luna
Обе модели доступны через Responses и Chat Completions API, принимают текст и изображения. Стандартная цена за миллион токенов: у Sol — $2 за вход и $10 за выход, у Luna — $0,10 и $0,50. Эти тарифы относятся к запросам со входом до 272 тысяч токенов; стоимость длинного контекста нужно проверять отдельно.
В GitHub Copilot появилась локальная песочница
В приложении можно ограничить агенту доступ к папкам, сети и учётным данным для каждого проекта. Если ОС не может обеспечить заданные ограничения, команда завершится ошибкой, а не выполнится без защиты. Функция пока предварительная и выключена по умолчанию; удалённые сессии она не охватывает.
GitHub Actions завершил переход JavaScript-действий на Node 24
Временное разрешение продолжать работу на Node 20 больше не действует. Авторам действий нужно обновить
runs.using до node24, пользователям — перейти на совместимые версии действий. Для собственных исполнителей есть ограничения: macOS 13.4 и старше, а также ARM32 больше не поддерживаются этим окружением.AWS представила CloudWatch Omni для наблюдения за ИИ-агентами
Инструмент показывает вызовы моделей и инструментов, позволяет сравнивать версии промптов и проверять качество ответов на наборах примеров. Есть расширения для VS Code и Kiro и отдельный веб-интерфейс. При локальной разработке данные по умолчанию остаются на машине; подключение к AWS для отправки телеметрии необязательно.
TOLAP ограничивает данные, которые инструменты возвращают агенту
AWS открыла проект под Apache-2.0: политики позволяют фильтровать строки, скрывать поля и ограничивать объём результатов до передачи данных модели. Есть SDK для Python, TypeScript и .NET. Это не готовый MCP-сервер и не замена правам доступа к базе: проверку нужно встроить в слой инструментов, не оставляя обходных путей к данным.
#ии@intData #разработка@intData #дайджест@intData
OpenAI Developers
Changelog | OpenAI API
See all of the latest features and updates to the OpenAI API.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM