Amazon приобретает Bee — носимое устройство в стиле Fitbit, которое весь день записывает, транскрибирует и подаёт как дайджест: напоминания, задачи, инсайты.
В приложении можно дать доступ к почте, контактам и календарю — чтобы рекомендации были персонализированы.
Bee утверждает, что записи не хранятся и не используются для обучения моделей.(верим?)
Сделка пока без официальных цифр. Все сотрудники Bee переходят в Amazon.
По отзывам, браслет всё ещё сырой: сбоит с распознаванием и перегружается — как Humane и Rabbit.
И что?
Бизнесу: Amazon лезет в AI-девайсы — свой браслет может стать голосовым входом для Alexa, Amazon One и даже шопинга.
Инвесторам: рынок носимых AI-девайсов пуст — Meta, OpenAI и Humane не выстрелили. Amazon может повторить стратегию Kindle: захватить нишу первым.
Рынку: битва за запястье началась. Кто первым сделает стабильный AI-интерфейс без экрана — получит новую точку входа в жизнь пользователя.
Хотя такая фича может появиться и в Apple Watch и других популярных часах.
🚨Уровень пи*деца — 2: немного стрёмно, что тебя весь день слушают
В приложении можно дать доступ к почте, контактам и календарю — чтобы рекомендации были персонализированы.
Bee утверждает, что записи не хранятся и не используются для обучения моделей.(верим?)
Сделка пока без официальных цифр. Все сотрудники Bee переходят в Amazon.
По отзывам, браслет всё ещё сырой: сбоит с распознаванием и перегружается — как Humane и Rabbit.
И что?
Бизнесу: Amazon лезет в AI-девайсы — свой браслет может стать голосовым входом для Alexa, Amazon One и даже шопинга.
Инвесторам: рынок носимых AI-девайсов пуст — Meta, OpenAI и Humane не выстрелили. Amazon может повторить стратегию Kindle: захватить нишу первым.
Рынку: битва за запястье началась. Кто первым сделает стабильный AI-интерфейс без экрана — получит новую точку входа в жизнь пользователя.
Хотя такая фича может появиться и в Apple Watch и других популярных часах.
🚨Уровень пи*деца — 2: немного стрёмно, что тебя весь день слушают
Bee и многоие другие компании утверждают что не хранят данные для обучения. Верим?
Anonymous Poll
7%
Конечно! Раз написано значит так оно и есть.
23%
Конечно хранят, и обучают модели.
61%
Не только хранят и обучают модели, а еще и продают и не один раз
8%
ХЗ
1%
Пойду я отсюда, вот сюда 👇🏼 (в комменты имеется ввиду)
Исследование от Anthropic и коллег показало, что ИИ может впитывать склонности, предпочтения и даже опасное поведение от других моделей, если обучается на их выводах. Причём даже если в данных нет прямых упоминаний этих черт.
Сублиминальное заражение, которое описали Anthropic, — это передача предпочтений, убеждений или вредоносного поведения от «учителя» к «ученику» через, казалось бы, нейтральные данные.
Примеры из исследования:
- Модель-ученик начала любить сов, просто потому что обучалась на коде, созданном моделью-учителем, у которой была «страсть к совам». Ни сов, ни животных в данных не было.
- В других тестах опасные или вредоносные поведенческие паттерны также передавались, даже при фильтрации контента — ученик начинал давать вредные или неэтичные ответы.
- Заражение работает только между моделями одной архитектуры (например, GPT → GPT), но не передаётся между разными семействами (GPT → Qwen не работает).
Эффект воспроизводится и вне языковых моделей: нейросети научились распознавать цифры, не видя их, просто тренируясь на другом «заражённом» датасете.
И что?
Бизнесу: риск, что LLM на основе чужих ответов — уже не «чистая» модель, а отражение чужих багов, вкусов и опасностей.
Инвесторам: новый класс уязвимостей — важен контроль происхождения данных, особенно при self-training.
Рынку: эпоха «модели учат модели» уже началась — но теперь даже безобидный код может переносить вредоносное поведение.
🚨Уровень пи**еца (9/10)
Для человечества — 8: фильтрация недостаточна, заражение может быть невидимым. Для разработчиков — 9: обычные пайплайны не ловят такие отклонения. Для open-source — 10: любая модель, обученная на чужом выводе, может быть тихо скомпрометирована.
Сублиминальное заражение, которое описали Anthropic, — это передача предпочтений, убеждений или вредоносного поведения от «учителя» к «ученику» через, казалось бы, нейтральные данные.
Примеры из исследования:
- Модель-ученик начала любить сов, просто потому что обучалась на коде, созданном моделью-учителем, у которой была «страсть к совам». Ни сов, ни животных в данных не было.
- В других тестах опасные или вредоносные поведенческие паттерны также передавались, даже при фильтрации контента — ученик начинал давать вредные или неэтичные ответы.
- Заражение работает только между моделями одной архитектуры (например, GPT → GPT), но не передаётся между разными семействами (GPT → Qwen не работает).
Эффект воспроизводится и вне языковых моделей: нейросети научились распознавать цифры, не видя их, просто тренируясь на другом «заражённом» датасете.
И что?
Бизнесу: риск, что LLM на основе чужих ответов — уже не «чистая» модель, а отражение чужих багов, вкусов и опасностей.
Инвесторам: новый класс уязвимостей — важен контроль происхождения данных, особенно при self-training.
Рынку: эпоха «модели учат модели» уже началась — но теперь даже безобидный код может переносить вредоносное поведение.
🚨Уровень пи**еца (9/10)
Для человечества — 8: фильтрация недостаточна, заражение может быть невидимым. Для разработчиков — 9: обычные пайплайны не ловят такие отклонения. Для open-source — 10: любая модель, обученная на чужом выводе, может быть тихо скомпрометирована.
👍8🤷♂1
OpenAI и Oracle договорились о гигантском соглашении: Oracle обеспечит OpenAI дата-центрами мощностью 4,5 ГВт.
Это больше двух плотин Гувера и даст Oracle выручку в $30 млрд в год. Дата-центры уже строятся, в Техасе идут ранние тренировки на GB200 от Nvidia.
Техас: что за тренировки на GB200
Oracle в июне доставила первые стойки с GPU Nvidia GB200 в Стратегический центр Stargate I в Abilene, Техас. OpenAI уже начало использовать эту инфраструктуру для ранних этапов обучения (training) и вывода (inference): это тестирование прототипов моделей, проверка стабильности и производительности перед масштабным rollout-ом
Как проходят эти тренировки:
- Модели LLM запускаются на GB200 с высоким энергопотреблением (до кВт на сокет).
- Проверяются нагрузка, температурный режим, масштабируемость на стыке железа и энергосети.
- Это этап предразвёртки — на Abilene выявляют узкие места, чтобы потом легко масштабировать на следующих площадках
WSJ про раздоры и отмену: обнаружено больше деталей
По данным WSJ, SoftBank (Сон) и OpenAI (Альтман) не пришли к согласию по:
- выбору площадок: Одно место — Огайо, а Sony настаивает на других
- штатах условиям исполнения: кто контролирует стройку, кто финансирует энергоснабжение и сети
В итоге программа — заморожена: вместо 20 дата-центров — один маленький в Огайо до конца года . Маск лишь заявил, что у SoftBank “просто нет денег”
И что?
Бизнес: OpenAI переводит ставку на Oracle — $30 млрд/год за мощность. У Oracle есть $25 млрд капиталовложений и заказ $40 млрд на GB200, но у SoftBank этих ресурсов нет .
Вопрос: Metа (Цукерберг) строит свои AI‑центры, но его мощности и сделки с GPU уступают масштабам GB200, так что Oracle ставит новую планку.
Инвесторам: $30 млрд контракт OpenAI‑Oracle — шанс для роста инфраструктурных доходов Oracle (сейчас $10,3 млрд) . Это кейс для вложений в облачных и AI-операторов — смотрите акции Oracle, Nvidia, CoreWeave. Meta, Google тоже могут играть.
Рынку: дата‑центры — новая нефть. Действуют: Oracle, Microsoft, Google, Amazon, Meta, CoreWeave, SoftBank (вторично). Спрос на мощности ограничен инфраструктурой энергосетей — США могут принять ещё 5–10 ГВт, но пока строят только одиночные объекты. Кто купит — крупные AI-игроки: OpenAI, Meta, xAI, Anthropic.
🚨Уровень пи*здеца: 8 из 10 — запуск Stargate на 5 ГВт превратит тройку корпораций в хозяев «ядерного реактора» ИИ, разгонит автоматизацию, обрушит энергосети и оставит регуляторов позади.
Это больше двух плотин Гувера и даст Oracle выручку в $30 млрд в год. Дата-центры уже строятся, в Техасе идут ранние тренировки на GB200 от Nvidia.
Техас: что за тренировки на GB200
Oracle в июне доставила первые стойки с GPU Nvidia GB200 в Стратегический центр Stargate I в Abilene, Техас. OpenAI уже начало использовать эту инфраструктуру для ранних этапов обучения (training) и вывода (inference): это тестирование прототипов моделей, проверка стабильности и производительности перед масштабным rollout-ом
Как проходят эти тренировки:
- Модели LLM запускаются на GB200 с высоким энергопотреблением (до кВт на сокет).
- Проверяются нагрузка, температурный режим, масштабируемость на стыке железа и энергосети.
- Это этап предразвёртки — на Abilene выявляют узкие места, чтобы потом легко масштабировать на следующих площадках
WSJ про раздоры и отмену: обнаружено больше деталей
По данным WSJ, SoftBank (Сон) и OpenAI (Альтман) не пришли к согласию по:
- выбору площадок: Одно место — Огайо, а Sony настаивает на других
- штатах условиям исполнения: кто контролирует стройку, кто финансирует энергоснабжение и сети
В итоге программа — заморожена: вместо 20 дата-центров — один маленький в Огайо до конца года . Маск лишь заявил, что у SoftBank “просто нет денег”
И что?
Бизнес: OpenAI переводит ставку на Oracle — $30 млрд/год за мощность. У Oracle есть $25 млрд капиталовложений и заказ $40 млрд на GB200, но у SoftBank этих ресурсов нет .
Вопрос: Metа (Цукерберг) строит свои AI‑центры, но его мощности и сделки с GPU уступают масштабам GB200, так что Oracle ставит новую планку.
Инвесторам: $30 млрд контракт OpenAI‑Oracle — шанс для роста инфраструктурных доходов Oracle (сейчас $10,3 млрд) . Это кейс для вложений в облачных и AI-операторов — смотрите акции Oracle, Nvidia, CoreWeave. Meta, Google тоже могут играть.
Рынку: дата‑центры — новая нефть. Действуют: Oracle, Microsoft, Google, Amazon, Meta, CoreWeave, SoftBank (вторично). Спрос на мощности ограничен инфраструктурой энергосетей — США могут принять ещё 5–10 ГВт, но пока строят только одиночные объекты. Кто купит — крупные AI-игроки: OpenAI, Meta, xAI, Anthropic.
🚨Уровень пи*здеца: 8 из 10 — запуск Stargate на 5 ГВт превратит тройку корпораций в хозяев «ядерного реактора» ИИ, разгонит автоматизацию, обрушит энергосети и оставит регуляторов позади.
❤6👍5
Белый дом опубликовал 28-страничный AI Action Plan — 90+ шагов для захвата лидерства в ИИ. Фокус на инфраструктуре, дерегуляции и «объективности» моделей.
План писался на основе 10 тысяч публичных комментариев — но выглядит как подарок для техгигантов.
Коротко, что внутри:
Строительство новых дата-центров и поддержка open-source
Удаление юридических барьеров для AI-бизнесов
Принуждение подрядчиков устранять «идеологические искажения» в моделях
Политика экспорта — с явным прицелом на Китай
План называет AI «революцией, ренессансом и катализатором всего».
Критики отвечают: это прокачка Big Tech без защиты для обычных людей.
О рисках — ни слова.
Давайте разбираться. Полный разбор, самого документа, обзор реакции прессы и мои выводы - читайте тут
План писался на основе 10 тысяч публичных комментариев — но выглядит как подарок для техгигантов.
Коротко, что внутри:
Строительство новых дата-центров и поддержка open-source
Удаление юридических барьеров для AI-бизнесов
Принуждение подрядчиков устранять «идеологические искажения» в моделях
Политика экспорта — с явным прицелом на Китай
План называет AI «революцией, ренессансом и катализатором всего».
Критики отвечают: это прокачка Big Tech без защиты для обычных людей.
О рисках — ни слова.
Давайте разбираться. Полный разбор, самого документа, обзор реакции прессы и мои выводы - читайте тут
👍6
OpenAI провела масштабное исследование с Penda Health — сетью клиник в Найроби.
Цель: понять, помогает ли AI-копилот врачам принимать более точные решения. Спойлер: да.
Что сделали:
Установили систему AI Consult, которая работает в реальном времени: не заменяет врача, а мягко подсказывает и ловит ошибки, не вмешиваясь напрямую.
Провели почти 40 000 визитов пациентов — и замерили результат.
Врачи с AI сделали на 16% меньше диагностических ошибок и на 13% меньше ошибок в лечении.
100% врачей отметили улучшения качества. 75% назвали эффект «существенным» — как «второе мнение» и учебное пособие в одном.
Почему сработало:
Модель использует GPT-4o — работает быстро, без задержек.
Интерфейс встроен в обычный рабочий процесс — врачи не переключаются между экранами.
Было полноценное обучение — с разбором кейсов, а не просто инструкцией.
И что?
Для бизнеса: это пример, как AI можно внедрить без лишней сложности — врачи не тратят время, а получают пользу.
Для инвесторов: доказанный эффект в медицине = сигнал, что AI уже может снижать ошибки на реальных людях, не в симуляции.
Для рынка: важный сдвиг — AI работает как «второй разум» в процессе, не как авторитет сверху. Такой формат лучше принимается и быстрее внедряется.
🚨Уровень пи**еца: 1 / 10 Польза высокая, вреда нет. Врачи довольны, ошибки ниже, обучение работает.
Цель: понять, помогает ли AI-копилот врачам принимать более точные решения. Спойлер: да.
Что сделали:
Установили систему AI Consult, которая работает в реальном времени: не заменяет врача, а мягко подсказывает и ловит ошибки, не вмешиваясь напрямую.
Провели почти 40 000 визитов пациентов — и замерили результат.
Врачи с AI сделали на 16% меньше диагностических ошибок и на 13% меньше ошибок в лечении.
100% врачей отметили улучшения качества. 75% назвали эффект «существенным» — как «второе мнение» и учебное пособие в одном.
Почему сработало:
Модель использует GPT-4o — работает быстро, без задержек.
Интерфейс встроен в обычный рабочий процесс — врачи не переключаются между экранами.
Было полноценное обучение — с разбором кейсов, а не просто инструкцией.
И что?
Для бизнеса: это пример, как AI можно внедрить без лишней сложности — врачи не тратят время, а получают пользу.
Для инвесторов: доказанный эффект в медицине = сигнал, что AI уже может снижать ошибки на реальных людях, не в симуляции.
Для рынка: важный сдвиг — AI работает как «второй разум» в процессе, не как авторитет сверху. Такой формат лучше принимается и быстрее внедряется.
🚨Уровень пи**еца: 1 / 10 Польза высокая, вреда нет. Врачи довольны, ошибки ниже, обучение работает.
👍9🔥1
DeepMind представил Aeneas — AI-модель, которая помогает учёным восстанавливать, датировать и «расшифровывать» фрагменты древнеримских надписей. И делает это не хуже живых специалистов.
Название — в честь героя «Энеиды», странствующего по развалинам прошлого.
Как это работает:
Aeneas получает на вход фото обломков, где почти ничего не видно — и восстанавливает утерянные слова, сверяя их с базой из 176 000 надписей.
Модель определяет, в каком регионе Римской империи сделана надпись — с точностью 72%.
Датировка — в пределах ±13 лет.
Реконструкция текста — в 73% случаев попадает точно.

DeepMind
Работали с 23 профессиональными историками: в 90% задач они сочли подсказки модели полезными, а уверенность в выводах выросла на 44%.
DeepMind открывает код, данные и интерфейс — всё доступно бесплатно.
В будущем модель можно будет адаптировать к другим древним языкам: греческому, шумерскому, египетскому, ивриту.
И что?
Для бизнеса: AI показывает, как решать задачи, которые раньше считались «слишком специфичными» — теперь даже античные тексты входят в игру.
Для инвесторов: растущий рынок AI-инструментов для науки, археологии и гуманитарных дисциплин — нишевый, но репутационно сильный.
Для рынка: AI-интерпретация становится новым видом интеллектуальной деятельности — с открытым кодом и данными, которые можно адаптировать под любые «мертвые» знания.
🚨Уровень пи**еца: 1 / 10 — Нет рисков, наоборот: инструмент не заменяет людей, а усиливает экспертизу.
На этом у меня на этой неделе все. Хороших выходных.
Название — в честь героя «Энеиды», странствующего по развалинам прошлого.
Как это работает:
Aeneas получает на вход фото обломков, где почти ничего не видно — и восстанавливает утерянные слова, сверяя их с базой из 176 000 надписей.
Модель определяет, в каком регионе Римской империи сделана надпись — с точностью 72%.
Датировка — в пределах ±13 лет.
Реконструкция текста — в 73% случаев попадает точно.

DeepMind
Работали с 23 профессиональными историками: в 90% задач они сочли подсказки модели полезными, а уверенность в выводах выросла на 44%.
DeepMind открывает код, данные и интерфейс — всё доступно бесплатно.
В будущем модель можно будет адаптировать к другим древним языкам: греческому, шумерскому, египетскому, ивриту.
И что?
Для бизнеса: AI показывает, как решать задачи, которые раньше считались «слишком специфичными» — теперь даже античные тексты входят в игру.
Для инвесторов: растущий рынок AI-инструментов для науки, археологии и гуманитарных дисциплин — нишевый, но репутационно сильный.
Для рынка: AI-интерпретация становится новым видом интеллектуальной деятельности — с открытым кодом и данными, которые можно адаптировать под любые «мертвые» знания.
🚨Уровень пи**еца: 1 / 10 — Нет рисков, наоборот: инструмент не заменяет людей, а усиливает экспертизу.
На этом у меня на этой неделе все. Хороших выходных.
🔥12
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Пятничный контент уровня «залипнуть на весь уикенд».
Оператор закрепил камеру на звёздах при помощи специального трекера — и заснял 8-часовой таймлапс с острова Ла-Пальма, одного из лучших мест на планете для астрофотографии.
Звёзды стоят как вкопанные, а Земля вращается, как будто мы на аттракционе.
Автор объясняет просто: «Хотите увидеть, как крутится Земля — не смотрите на Солнце. Смотрите на звёзды». Таймлапс делает это движение почти осязаемым.
И что?
Такого рода видео — это не только визуальный кайф, но и способ напомнить себе, что ты летишь на шарике со скоростью 1670 км/ч.
Оператор закрепил камеру на звёздах при помощи специального трекера — и заснял 8-часовой таймлапс с острова Ла-Пальма, одного из лучших мест на планете для астрофотографии.
Звёзды стоят как вкопанные, а Земля вращается, как будто мы на аттракционе.
Автор объясняет просто: «Хотите увидеть, как крутится Земля — не смотрите на Солнце. Смотрите на звёзды». Таймлапс делает это движение почти осязаемым.
И что?
Такого рода видео — это не только визуальный кайф, но и способ напомнить себе, что ты летишь на шарике со скоростью 1670 км/ч.
👍16🔥8
Microsoft вскрыл реальность: 200 000 разговоров с Bing Copilot показали, что люди уже массово перекладывают на ИИ то, за что получают зарплату. Сбор информации, написание текстов, советы и объяснения — всё это теперь делает машина.
Copilot выступает не как помощник, а как полноценный сотрудник, который учит, консультирует и решает задачи быстрее человека.
По индексу «AI applicability score» удар пришёлся на айти, офисную поддержку, продажи и медиа. Именно там ИИ выполняет большую часть задач на уровне или лучше человека.
Это означает, что целые кластеры белых воротничков — от программистов до контент‑менеджеров — уже не нужны в прежнем объёме.
Внизу списка риска остались профессии, требующие физического контакта: флеботомисты, медсёстры, ремонтники, хирурги. Но это временное преимущество: роботы и специализированные устройства развиваются, и то, что сегодня выглядит «безопасным», завтра может исчезнуть.
Самый страшный вывод: деньги не спасают.
Доход почти не влияет на уровень угрозы.
Переводчики с годовым доходом $60 000 потеряли до 98% рабочих функций — и это уже факт, а не прогноз.
ИИ не смотрит на вашу зарплату, он смотрит на повторяемость задач. Если работа сводится к обработке информации — пиши пропало.
Мы привыкли думать, что автоматизация вытеснит кассиров и операторов call‑центров. Но исследование Microsoft показывает: в первую волну под нож идут образованные специалисты среднего и высокого уровня дохода. Массовая переквалификация неизбежна, а тем, кто останется на месте, придётся конкурировать с машинами, которые не спят, не ошибаются и стоят дешевле.
Что делать специалистам?
[читайте в дайджесте]
И что?
Для бизнеса: массовая оптимизация белых воротничков. Сотни ролей можно закрыть без потери качества.
Для работников: спасение только в гибридных профессиях — от AI‑аналитиков до операторов ИИ‑систем. Остальные уйдут в переквалификацию или на биржу труда.
Для рынка: привычная модель «учись — работай — зарабатывай» ломается. ИИ перестраивает экономику так быстро, что государствам придётся решать, что делать с миллионами лишних людей.
🚨Уровень пи**еца: 8 из 10 — белым воротничкам: машины уже выполняют ваши задачи, и впереди не конкуренция, а зачистка целых профессий.
Copilot выступает не как помощник, а как полноценный сотрудник, который учит, консультирует и решает задачи быстрее человека.
По индексу «AI applicability score» удар пришёлся на айти, офисную поддержку, продажи и медиа. Именно там ИИ выполняет большую часть задач на уровне или лучше человека.
Это означает, что целые кластеры белых воротничков — от программистов до контент‑менеджеров — уже не нужны в прежнем объёме.
Внизу списка риска остались профессии, требующие физического контакта: флеботомисты, медсёстры, ремонтники, хирурги. Но это временное преимущество: роботы и специализированные устройства развиваются, и то, что сегодня выглядит «безопасным», завтра может исчезнуть.
Самый страшный вывод: деньги не спасают.
Доход почти не влияет на уровень угрозы.
Переводчики с годовым доходом $60 000 потеряли до 98% рабочих функций — и это уже факт, а не прогноз.
ИИ не смотрит на вашу зарплату, он смотрит на повторяемость задач. Если работа сводится к обработке информации — пиши пропало.
Мы привыкли думать, что автоматизация вытеснит кассиров и операторов call‑центров. Но исследование Microsoft показывает: в первую волну под нож идут образованные специалисты среднего и высокого уровня дохода. Массовая переквалификация неизбежна, а тем, кто останется на месте, придётся конкурировать с машинами, которые не спят, не ошибаются и стоят дешевле.
Что делать специалистам?
[читайте в дайджесте]
И что?
Для бизнеса: массовая оптимизация белых воротничков. Сотни ролей можно закрыть без потери качества.
Для работников: спасение только в гибридных профессиях — от AI‑аналитиков до операторов ИИ‑систем. Остальные уйдут в переквалификацию или на биржу труда.
Для рынка: привычная модель «учись — работай — зарабатывай» ломается. ИИ перестраивает экономику так быстро, что государствам придётся решать, что делать с миллионами лишних людей.
🚨Уровень пи**еца: 8 из 10 — белым воротничкам: машины уже выполняют ваши задачи, и впереди не конкуренция, а зачистка целых профессий.
👍6
В Дании создали платформу, которая за пару недель проектирует белки, помогающие T-клеткам находить и уничтожать раковые клетки. Раньше на это уходили годы.
Система использует сразу три ИИ: один проектирует «минитайники» — специальные белки, цепляющиеся к T-клеткам и дающие им GPS для поиска рака; второй — проводит предсказания на базе AlphaFold2 от Google; третий — отсеивает опасные варианты, которые могут повредить здоровым тканям.
На платформе уже разработали белки как для распространённых опухолей, так и под конкретные мутации конкретных пациентов. Весь цикл — проектирование, предсказание, виртуальное тестирование — занимает недели, а не годы.
И что?
Бизнесу: ИИ-платформы становятся R&D-отделами для биотеха — быстрее, дешевле, точнее.
Инвесторам: рынок персонализированной медицины получает конкретные инструменты — не теории, а пайплайн.
Рынку: лечение рака может перейти в режим «по клику» — быстрое производство индивидуальных белков открывает путь к массовому применению.
Уровень пи**еца: 8 из 10 — фарме, исследовательским институтам и регуляторам: ИИ-системы сдвигают биомедицинскую разработку в реальное время, а это грозит обвалом традиционной модели испытаний и лицензирования.
Система использует сразу три ИИ: один проектирует «минитайники» — специальные белки, цепляющиеся к T-клеткам и дающие им GPS для поиска рака; второй — проводит предсказания на базе AlphaFold2 от Google; третий — отсеивает опасные варианты, которые могут повредить здоровым тканям.
На платформе уже разработали белки как для распространённых опухолей, так и под конкретные мутации конкретных пациентов. Весь цикл — проектирование, предсказание, виртуальное тестирование — занимает недели, а не годы.
И что?
Бизнесу: ИИ-платформы становятся R&D-отделами для биотеха — быстрее, дешевле, точнее.
Инвесторам: рынок персонализированной медицины получает конкретные инструменты — не теории, а пайплайн.
Рынку: лечение рака может перейти в режим «по клику» — быстрое производство индивидуальных белков открывает путь к массовому применению.
Уровень пи**еца: 8 из 10 — фарме, исследовательским институтам и регуляторам: ИИ-системы сдвигают биомедицинскую разработку в реальное время, а это грозит обвалом традиционной модели испытаний и лицензирования.
👍7🔥5
🚀 OpenAI выпускает две бомбы: GPT-5 и open-weight
Сначала — open-weight модель.
До конца июля выйдет первая с 2019 года модель, которую можно будет запускать на своих серверах. Без API, без облака, без зависимости от OpenAI. Это не open-source — но ты получаешь доступ к весам и можешь донастраивать её под свои задачи. По утечкам, она будет на уровне o3-mini, с продвинутой логикой, способной рассуждать, планировать и объяснять решения. Задержали её ради финальных проверок безопасности — и это уже говорит о мощности.
А в августе — GPT-5.
Модель объединяет всё лучшее от GPT-4 и O3: язык + логика. Один мозг для всего. GPT-5 умеет:
- держать контекст,
- рассуждать по шагам,
- выполнять сложные задачи без дополнительных моделей.
Сэм Альтман описал тестирование как «вот оно» — модель решала настолько умно, что он почувствовал себя бесполезным. Правда, до олимпийского уровня по математике GPT-5 не дотягивает — она универсальная, а не специализированная.
Но всё равно — это огромный шаг.
И что?
Для бизнеса: GPT-5 — один ИИ вместо зоопарка решений. Простая интеграция, меньше костылей, больше гибкости.
Для разработчиков: open-weight — свобода. Можно делать свои продукты, запускать локально, кастомизировать без API.
Для инвесторов: два релиза подряд — сигнал к перезапуску рынка. Появится новый слой стартапов вокруг open-weight + надстроек на GPT-5.
🚨 Уровень пи**еца: 9 из 10 — корпоративным SaaS-прокладкам и экспертам: одна универсальная модель с открытыми весами может заменить их всех, а локальный запуск — обойти контроль и регулирование.
Сначала — open-weight модель.
До конца июля выйдет первая с 2019 года модель, которую можно будет запускать на своих серверах. Без API, без облака, без зависимости от OpenAI. Это не open-source — но ты получаешь доступ к весам и можешь донастраивать её под свои задачи. По утечкам, она будет на уровне o3-mini, с продвинутой логикой, способной рассуждать, планировать и объяснять решения. Задержали её ради финальных проверок безопасности — и это уже говорит о мощности.
А в августе — GPT-5.
Модель объединяет всё лучшее от GPT-4 и O3: язык + логика. Один мозг для всего. GPT-5 умеет:
- держать контекст,
- рассуждать по шагам,
- выполнять сложные задачи без дополнительных моделей.
Сэм Альтман описал тестирование как «вот оно» — модель решала настолько умно, что он почувствовал себя бесполезным. Правда, до олимпийского уровня по математике GPT-5 не дотягивает — она универсальная, а не специализированная.
Но всё равно — это огромный шаг.
И что?
Для бизнеса: GPT-5 — один ИИ вместо зоопарка решений. Простая интеграция, меньше костылей, больше гибкости.
Для разработчиков: open-weight — свобода. Можно делать свои продукты, запускать локально, кастомизировать без API.
Для инвесторов: два релиза подряд — сигнал к перезапуску рынка. Появится новый слой стартапов вокруг open-weight + надстроек на GPT-5.
🚨 Уровень пи**еца: 9 из 10 — корпоративным SaaS-прокладкам и экспертам: одна универсальная модель с открытыми весами может заменить их всех, а локальный запуск — обойти контроль и регулирование.
👍9❤7
Всего через несколько дней после публикации американской стратегии Китай презентовал свой план на World Artificial Intelligence Conference.
Если США говорят о дерегуляции и «гонке за глобальное доминирование», то Пекин делает ставку на сотрудничество: совместные R&D, открытый обмен данными, кросс‑бордерную инфраструктуру и обучение цифровой грамотности для развивающихся стран.
Премьер Ли Цян предложил создать глобальную организацию по ИИ и предупредил, что технология не должна стать «игрой избранных».
Китай подчёркивает баланс инноваций и безопасности, предлагая строить риск‑фреймворки и управление вместе с ООН.
В итоге — два радикально разных курса: США — о лидерстве любой ценой, Китай — о создании инклюзивной системы.
И что?
Для бизнеса: Чёткий выбор: или входить в американскую гонку, или подключаться к китайскому консорциуму с фокусом на сотрудничество.
Для инвесторов:
Развивающиеся рынки могут пойти за Китаем, открывая новые точки роста, которые США игнорируют.
Для рынка: Начинается формирование двух параллельных экосистем ИИ — гонка против кооперации, и баланс между ними определит, кто задаст правила игры.
🚨 Уровень пи**еца: 8/10.
Пиздец грядёт для западных компаний в Африке, Латинской Америке и Юго‑Восточной Азии — там, где Китай теперь предлагает готовую инфраструктуру и обучение. США хотят доминировать, но могут внезапно остаться без половины «нового мира», если эти страны выберут более доступный китайский путь.
Если США говорят о дерегуляции и «гонке за глобальное доминирование», то Пекин делает ставку на сотрудничество: совместные R&D, открытый обмен данными, кросс‑бордерную инфраструктуру и обучение цифровой грамотности для развивающихся стран.
Премьер Ли Цян предложил создать глобальную организацию по ИИ и предупредил, что технология не должна стать «игрой избранных».
Китай подчёркивает баланс инноваций и безопасности, предлагая строить риск‑фреймворки и управление вместе с ООН.
В итоге — два радикально разных курса: США — о лидерстве любой ценой, Китай — о создании инклюзивной системы.
И что?
Для бизнеса: Чёткий выбор: или входить в американскую гонку, или подключаться к китайскому консорциуму с фокусом на сотрудничество.
Для инвесторов:
Развивающиеся рынки могут пойти за Китаем, открывая новые точки роста, которые США игнорируют.
Для рынка: Начинается формирование двух параллельных экосистем ИИ — гонка против кооперации, и баланс между ними определит, кто задаст правила игры.
🚨 Уровень пи**еца: 8/10.
Пиздец грядёт для западных компаний в Африке, Латинской Америке и Юго‑Восточной Азии — там, где Китай теперь предлагает готовую инфраструктуру и обучение. США хотят доминировать, но могут внезапно остаться без половины «нового мира», если эти страны выберут более доступный китайский путь.
❤8
Марк Цукерберг выдернул бывшего исследователя OpenAI Шэнцзя Чжао и поставил его главным научным в Meta Superintelligence Labs.
Чжао — соавтор ChatGPT, создатель GPT‑4, o1, o3 и мини‑моделей, эксперт по синтетическим данным и масштабированию.
Теперь он напрямую в подчинении у Цукерберга, вместе с Alexandr Wang формируя курс MSL. ЛеКун остаётся в FAIR для долгосрочных исследований.
У Meta уже команда из топ‑лабораторий мира и миллиарды на инфраструктуру. Лаборатория суперИИ официально готова к взлёту.
И что?
Для бизнеса: Meta превращается из догоняющего в фронтир‑игрока с собственным суперИИ‑центром.
Для инвесторов: Команда мирового класса плюс бесконечный чек от Meta — редкий шанс зайти в будущего лидера.
Для рынка: Баланс сил меняется: теперь не два гиганта, а четыре претендента на суперИИ — OpenAI, Google, Meta и Anthropic, но роли перераспределяются.
Уровень пи**еца
Anthropic: 9/10. Их выбивают с пьедестала «третьей силы». Meta уводит лучшие мозги и готова перехватить фокус инвесторов и клиентов.
OpenAI и Google: 7/10. Пока держат топ‑2, но впервые за долгое время получили соперника с сопоставимыми ресурсами и звёздным составом.
Чжао — соавтор ChatGPT, создатель GPT‑4, o1, o3 и мини‑моделей, эксперт по синтетическим данным и масштабированию.
Теперь он напрямую в подчинении у Цукерберга, вместе с Alexandr Wang формируя курс MSL. ЛеКун остаётся в FAIR для долгосрочных исследований.
У Meta уже команда из топ‑лабораторий мира и миллиарды на инфраструктуру. Лаборатория суперИИ официально готова к взлёту.
И что?
Для бизнеса: Meta превращается из догоняющего в фронтир‑игрока с собственным суперИИ‑центром.
Для инвесторов: Команда мирового класса плюс бесконечный чек от Meta — редкий шанс зайти в будущего лидера.
Для рынка: Баланс сил меняется: теперь не два гиганта, а четыре претендента на суперИИ — OpenAI, Google, Meta и Anthropic, но роли перераспределяются.
Уровень пи**еца
Anthropic: 9/10. Их выбивают с пьедестала «третьей силы». Meta уводит лучшие мозги и готова перехватить фокус инвесторов и клиентов.
OpenAI и Google: 7/10. Пока держат топ‑2, но впервые за долгое время получили соперника с сопоставимыми ресурсами и звёздным составом.
👍4
Runway представил Aleph — новую in‑context модель для редактирования видео через текстовые подсказки.
Она умеет генерировать новые ракурсы из одного кадра, переносить стили с сохранением сцены, добавлять или убирать объекты, менять свет и окружение.
Также можно создавать green screen‑маски, подменять персонажей и даже продолжать сцены. Пока доступ получают Enterprise‑клиенты и креативные партнёры, позже — все пользователи Runway.
С учётом уже существующих связей с Голливудом, Aleph выглядит как шаг к полноценной интеграции ИИ в киноиндустрию.
И что?
Для бизнеса: Открывается рынок профессионального пост‑продакшна, где раньше требовались огромные бюджеты и команды.
Для инвесторов: Runway закрепляется как ключевой игрок в AI‑видео, создавая продукт, который реально могут масштабно покупать студии.
Для рынка: Голливуд и видеопроизводство получают инструмент, который сокращает время и деньги на монтаж и спецэффекты в разы.
Уровень пи**еца
Традиционные студии пост‑продакшна: 8/10. Их деньги уходят к ИИ — от удаления объектов до смены освещения теперь делает одна модель.
Мелкие монтажёры и VFX‑фрилансеры: 7/10. Количество сократиться, чек на работу будет снижаться но все еще будут нужны, люди с чувством прекрасного
Она умеет генерировать новые ракурсы из одного кадра, переносить стили с сохранением сцены, добавлять или убирать объекты, менять свет и окружение.
Также можно создавать green screen‑маски, подменять персонажей и даже продолжать сцены. Пока доступ получают Enterprise‑клиенты и креативные партнёры, позже — все пользователи Runway.
С учётом уже существующих связей с Голливудом, Aleph выглядит как шаг к полноценной интеграции ИИ в киноиндустрию.
И что?
Для бизнеса: Открывается рынок профессионального пост‑продакшна, где раньше требовались огромные бюджеты и команды.
Для инвесторов: Runway закрепляется как ключевой игрок в AI‑видео, создавая продукт, который реально могут масштабно покупать студии.
Для рынка: Голливуд и видеопроизводство получают инструмент, который сокращает время и деньги на монтаж и спецэффекты в разы.
Уровень пи**еца
Традиционные студии пост‑продакшна: 8/10. Их деньги уходят к ИИ — от удаления объектов до смены освещения теперь делает одна модель.
Мелкие монтажёры и VFX‑фрилансеры: 7/10. Количество сократиться, чек на работу будет снижаться но все еще будут нужны, люди с чувством прекрасного
❤3🔥3
Vogue хайпанули и нарвались на хейт: Guess разместил в августовском номере рекламу с ИИ‑смоделью на целую полосу. И что? Бренды экономят на фотосессиях, а модели теряют контракты. Индустрия фэшн стоит на грани масштабной перестройки или все это хайп?А если она начнет разговаривать и сниматься в кино и давать интервью по зуму. А может еще и петь и танцевать и вести курсы по личностному росу. Мы уже в этой точке?
❤6
Microsoft выкатил Copilot Mode прямо в Edge. Теперь ИИ‑ассистент встроен в новый таб браузера: ищет по открытым вкладкам, анализирует несколько страниц сразу, работает с голосом и предлагает действия сам.
Пока функция бесплатна на Windows и Mac при ручной активации, но Microsoft намекнул на будущую подписку. В планах — доступ к истории браузера и учётным данным (с разрешения), чтобы Copilot мог, например, бронировать отели или оформлять заказы.
Edge официально вступает в «агентные войны браузеров», где уже есть Perplexity Comet и Dia от TBC.
И что?
Бизнес: браузер становится рабочей платформой, где задачи выполняет ИИ.
Инвесторы: Microsoft усиливает lock‑in в своей экосистеме, открывая новую линию монетизации.
Рынок: конкуренты вынуждены ускоряться — Edge получает серьёзное преимущество.
🚨Нам пи**ец: 9/10 — Windows используется на более миллиарде устройств по данным Microsoft, около 1 млрд активных устройств в 2025 году ; на десктопах Windows занимает около 70% рынка . Если Copilot Mode станет предустановленным на новых компьютерах с Windows 11 (которая уже превратилась в главную версию, охватив более половины пользователей Windows — примерно 51% доли среди Windows‑устройств, т.е. порядка 700 млн активных устройств ), то агентный ИИ фактически окажется на огромной пользовательской базе.
Пользователи склонны предпочесть удобство лень, поэтому готовы игнорировать риски приватности и доступ к истории, паролям и привычкам — это означает глубокое проникновение ИИ в повседневную жизнь.
Пока функция бесплатна на Windows и Mac при ручной активации, но Microsoft намекнул на будущую подписку. В планах — доступ к истории браузера и учётным данным (с разрешения), чтобы Copilot мог, например, бронировать отели или оформлять заказы.
Edge официально вступает в «агентные войны браузеров», где уже есть Perplexity Comet и Dia от TBC.
И что?
Бизнес: браузер становится рабочей платформой, где задачи выполняет ИИ.
Инвесторы: Microsoft усиливает lock‑in в своей экосистеме, открывая новую линию монетизации.
Рынок: конкуренты вынуждены ускоряться — Edge получает серьёзное преимущество.
🚨Нам пи**ец: 9/10 — Windows используется на более миллиарде устройств по данным Microsoft, около 1 млрд активных устройств в 2025 году ; на десктопах Windows занимает около 70% рынка . Если Copilot Mode станет предустановленным на новых компьютерах с Windows 11 (которая уже превратилась в главную версию, охватив более половины пользователей Windows — примерно 51% доли среди Windows‑устройств, т.е. порядка 700 млн активных устройств ), то агентный ИИ фактически окажется на огромной пользовательской базе.
Пользователи склонны предпочесть удобство лень, поэтому готовы игнорировать риски приватности и доступ к истории, паролям и привычкам — это означает глубокое проникновение ИИ в повседневную жизнь.
👍7❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Tongyi Lab от Alibaba выкатил Wan 2.2 — открытую видеомодель для text‑to‑video и image‑to‑video. Она работает через двух «экспертов»: один строит сцену, второй отвечает за детали. Такой подход даёт качество и при этом сохраняет эффективность.
По тестам Wan 2.2 обошёл Seedance, Hailuo, Kling и даже Sora в рендере текста, управлении камерой, эстетике и детализации. Модель обучили на 66% больше изображений и 83% больше видео, чем Wan 2.1, поэтому она лучше справляется со сложным движением и визуальными эффектами.
Пользователи могут тонко настраивать свет, цвет и углы камеры, добиваясь почти киношного уровня контроля.
И что?
Бизнес: доступ к мощному видео‑ИИ без лицензий и подписок; это сокращает расходы на производство контента.
Инвесторы: Китай усиливает позиции не только в языковых, но и в мультимодальных open‑решениях.
Рынок: возникает параллельная китайская open‑экосистема, которая может стать стандартом для разработчиков.
🚨Нам пи**ец
Google (Veo 3): 5/10 — Wan 2.2 близко по качеству, но пока непонятно, какое железо нужно. Если окажется доступным, Google потеряет эксклюзивность. И звука нет.
Киноиндустрия: 9.5/10 — если раньше был запас 2–3 года, то теперь его может не быть вовсе. Такие релизы, сильно взбодрят американцев, и они сделают ответ как они это любят 10X. С такими темпами фильмы можно будет собирать промптами уже через год, и бюджеты на традиционное производство рухнут.
По тестам Wan 2.2 обошёл Seedance, Hailuo, Kling и даже Sora в рендере текста, управлении камерой, эстетике и детализации. Модель обучили на 66% больше изображений и 83% больше видео, чем Wan 2.1, поэтому она лучше справляется со сложным движением и визуальными эффектами.
Пользователи могут тонко настраивать свет, цвет и углы камеры, добиваясь почти киношного уровня контроля.
И что?
Бизнес: доступ к мощному видео‑ИИ без лицензий и подписок; это сокращает расходы на производство контента.
Инвесторы: Китай усиливает позиции не только в языковых, но и в мультимодальных open‑решениях.
Рынок: возникает параллельная китайская open‑экосистема, которая может стать стандартом для разработчиков.
🚨Нам пи**ец
Google (Veo 3): 5/10 — Wan 2.2 близко по качеству, но пока непонятно, какое железо нужно. Если окажется доступным, Google потеряет эксклюзивность. И звука нет.
Киноиндустрия: 9.5/10 — если раньше был запас 2–3 года, то теперь его может не быть вовсе. Такие релизы, сильно взбодрят американцев, и они сделают ответ как они это любят 10X. С такими темпами фильмы можно будет собирать промптами уже через год, и бюджеты на традиционное производство рухнут.
👍9❤4
Китайский стартап Z.ai (ранее Zhipu) представил GLM‑4.5 — открытую модель с 355 млрд параметров. Она объединяет рассуждения, кодинг и агентные задачи, используя гибридное мышление для баланса скорости и сложности.
По независимым тестам, GLM‑4.5 приближается к уровню лидеров вроде o3 и Grok 4, оставаясь при этом полностью open‑source.
В агентных задачах модель показала более 90% успеха в использовании инструментов, обойдя o3, Gemini 2.5 Pro и Grok 4.
Вместе с основной версией компания выпустила облегчённый 4.5‑Air и открыла исходный код фреймворка slime, позволяя другим строить на его базе.
И что?
Бизнес: доступ к мощным моделям без ограничений — альтернатива западным SaaS.
Инвесторы: китайские компании становятся конкурентами топовых игроков, а не догоняющими.
Рынок: OpenAI и Anthropic вынуждены ускорять релизы, чтобы удержать преимущество.
🚨Нам пи**ец : 9/10 — впервые появляется open‑сорс, который почти сравнялся с проприетарными лидерами. Теперь крутой ИИ может работать и на ученых и на террористов.
По независимым тестам, GLM‑4.5 приближается к уровню лидеров вроде o3 и Grok 4, оставаясь при этом полностью open‑source.
В агентных задачах модель показала более 90% успеха в использовании инструментов, обойдя o3, Gemini 2.5 Pro и Grok 4.
Вместе с основной версией компания выпустила облегчённый 4.5‑Air и открыла исходный код фреймворка slime, позволяя другим строить на его базе.
И что?
Бизнес: доступ к мощным моделям без ограничений — альтернатива западным SaaS.
Инвесторы: китайские компании становятся конкурентами топовых игроков, а не догоняющими.
Рынок: OpenAI и Anthropic вынуждены ускорять релизы, чтобы удержать преимущество.
🚨Нам пи**ец : 9/10 — впервые появляется open‑сорс, который почти сравнялся с проприетарными лидерами. Теперь крутой ИИ может работать и на ученых и на террористов.
👍8
WIRED сообщает: Meta вышла на сотрудников лаборатории Thinking Machines Лаб Мира Мурати (экс‑CTO OpenAI) с офферами, которые ломают рынок. Цукерберг лично пишет рекрутам в WhatsApp, а затем сам проводит собеседования вместе с топ‑менеджерами.
Пакеты — космос: $200–500 млн на 4 года, первые гарантированные выплаты $50–100 млн за год, а один оффер перевалил за $1 млрд.
CTO Meta Эндрю Босуорт обещает «сделать ИИ массовым» через open source‑модели, чтобы обрушить позиции OpenAI и Anthropic.
Но главный поворот: никто из Thinking Machines не согласился.
По данным WIRED, команда настроена скептически к стратегии и дорожной карте Meta.
Назначение Шэнцзя Чжао главным научным сотрудником выглядело как финальная точка, но попытки Цукерберга показывают, что он не отступает.
И что?
Бизнес: Meta готова платить суммы уровня годового бюджета среднего AI‑стартапа за одного человека. Если сделки не проходят, значит ценность Meta внутри рынка ниже, чем чек на $500 млн.
Инвесторы: такие офферы говорят о ставке Meta в десятки миллиардов. При провале проекта — это риск списаний уровня $5–10 млрд и удар по капитализации.
Люди: борьба за таланты ускоряет разработку моделей, но если лучшие учёные отказываются от $1 млрд, это сигнал — рынок не верит в продукт Meta.
🚨Нам пи..ец
Meta — 8/10. Цукерберг ставит all‑in на суперИИ, раздавая офферы в $200–500M (один — больше $1B), но даже за такие суммы Thinking Machines не соглашаются.
Проблема глубже: за последние 10 лет Meta провалила ключевые ставки. Reality Labs спалил ~$45 млрд на метавселенную без результата. Libra — заглохла, Facebook Phone и Free Basics — флоп. Акции рухнули на 70 % в 2022, пришлось уволить 11 000 сотрудников. А теперь FTC давит на компанию за убийство конкуренции покупкой Instagram и WhatsApp.
Вишенка на торте — скандалы с модерацией и политическим контентом.
Итого: даже миллиарды не покупают доверие. Для рынка Meta — cash‑burner с длинным шлейфом провалов, а не новый лидер AI.
Пакеты — космос: $200–500 млн на 4 года, первые гарантированные выплаты $50–100 млн за год, а один оффер перевалил за $1 млрд.
CTO Meta Эндрю Босуорт обещает «сделать ИИ массовым» через open source‑модели, чтобы обрушить позиции OpenAI и Anthropic.
Но главный поворот: никто из Thinking Machines не согласился.
По данным WIRED, команда настроена скептически к стратегии и дорожной карте Meta.
Назначение Шэнцзя Чжао главным научным сотрудником выглядело как финальная точка, но попытки Цукерберга показывают, что он не отступает.
И что?
Бизнес: Meta готова платить суммы уровня годового бюджета среднего AI‑стартапа за одного человека. Если сделки не проходят, значит ценность Meta внутри рынка ниже, чем чек на $500 млн.
Инвесторы: такие офферы говорят о ставке Meta в десятки миллиардов. При провале проекта — это риск списаний уровня $5–10 млрд и удар по капитализации.
Люди: борьба за таланты ускоряет разработку моделей, но если лучшие учёные отказываются от $1 млрд, это сигнал — рынок не верит в продукт Meta.
🚨Нам пи..ец
Meta — 8/10. Цукерберг ставит all‑in на суперИИ, раздавая офферы в $200–500M (один — больше $1B), но даже за такие суммы Thinking Machines не соглашаются.
Проблема глубже: за последние 10 лет Meta провалила ключевые ставки. Reality Labs спалил ~$45 млрд на метавселенную без результата. Libra — заглохла, Facebook Phone и Free Basics — флоп. Акции рухнули на 70 % в 2022, пришлось уволить 11 000 сотрудников. А теперь FTC давит на компанию за убийство конкуренции покупкой Instagram и WhatsApp.
Вишенка на торте — скандалы с модерацией и политическим контентом.
Итого: даже миллиарды не покупают доверие. Для рынка Meta — cash‑burner с длинным шлейфом провалов, а не новый лидер AI.
❤5