AI-прорывы стали появляться с какой-то безумной скоростью — почти каждую неделю выходят новые знаковые статьи, модели или продукты. Как будто сингулярность ощутимо приближается)
Чтобы не потеряться в потоке, я собрал для себя скрипт для медиа-анализа, который:
-- отслеживает топ-30 лидеров AI (Альтман, Хинтон, Хуан и др.);
-- собирает все их интервью на YouTube за последний месяц;
-- авто-транскрибирует и сравнивает мнения, выделяя совпадения в их мнениях, расхождения и тд
-- отдаёт отчёт с
• risk-safe консенсус-прогнозами - про что все говорят и во что все верят
• сумасшедшими прогнозами - только один это говорит
• актуальными текущими вызовами, которые признают все
После прочтения отчёта становится более понятно, куда дует ветер.
Я пользуюсь этим подходом 3 месяца — для меня это лучший способ сохранить signal-to-noise в ai новостях.

В этом канале я буду делиться результатами работы моего скрипта, и иногда - какими-то важными новостями.

Анализ 47 интервью лидеров AI за апрель:
https://rune-rate-87c.notion.site/AI-leadership-analysis-made-by-AI-Apr-2025-1f4fb93e7ab4801c9e93d7b1992da0db

Сегодня я хочу рассказать еще про один скрипт, который я сделал: он анализирует научные статьи про AI, которые вышли за последний месяц.

А именно:
1. Находит по ключевым словам статьи за последний месяц в Q1/Q2 журналах с открытым доступом (Nature, Cell и тд)
2. Делает самари каждой статьи отдельно
3. После этого создает отчет, где описывает:
-- топ-5 научных прорывов
-- топ-5 исследований с максимальным коммерческим потенциалом
-- топ-5 исследований с максимальным потенциальным влиянием на общество
-- ключевые проблемы, о которых говорят ученые

Анализ 288 статей про AI, вышедших за последнее время, здесь:
https://rune-rate-87c.notion.site/AI-science-analysed-by-AI-May-2025-1fafb93e7ab48020a228cae8f819a59e

В этом канале далее я планирую +- раз в 2 недели публиковать отчеты о том, что нынче говорят уважаемые люди (анализ ютуб интервью, как в прошлом посте), а в другие 2 недели публиковать отчет о научных новинках.

Буду рад фидбеку в лс @AndrewKislov, особенно негативному! пишите, что можно было бы улучшить.

Нобелевский лауреат Хинтон считает, что у AI уже может быть субъективный опыт.

Amjad Masad (СЕО Replit) говорит, что учиться кодить - это устаревающий навык; реально важный навык - учиться управлять роем AI-агентов.

CEO Anthropic считает, что в течение пары лет появится миллиардная компания, сделанная одним человеком.

Мой AI проанализировал 73 интервью, которые дали топ-30 лидеров в AI за май. Анализ популярных тезисов, редкие мнения и выводы, куда, кажется, все движется, здесь:

https://rune-rate-87c.notion.site/AI-leadership-analysis-made-by-AI-May-2025-208fb93e7ab4805da521de4e7e29867f

Radhey Lal скрестил квантовые алгоритмы и ИИ — и сократил расчёт доз лучевой терапии с часов до минут.

Chao Yang придумал «реверсные» генетические ножницы — теперь можно чинить мутации там, куда CRISPR не дотягивался.

Yicheng Wang дал микроскопу ИИ-зрение: аппарат вживую следит за митохондриями и сам находит лекарства.

Мой AI прочитал 298 статей про AI за последний месяц, выбрал самые интересные с точки зрения фундаментальной и прикладной науки, сделал выводы о фронтире и ключевых проблемах. Полный репорт здесь:

https://rune-rate-87c.notion.site/AI-science-analysed-by-AI-June-2025-218fb93e7ab48073a05ace635f5b99bf

Маск и Бенджио уверены: AGI за углом (2-5 лет).
Пичаи и Маркус спорят: минимум десятилетие, слишком много «тупиков».

Хинтон и Харари пугают безработицей белых-воротничков.
Хуанг и Пичаи отвечают: задачи сменятся, а не исчезнут.

Альтман и Карапати продвигают AI-агентов как новый OS.
Бенджио считает, что агентность — лишний риск, нужен «без целей» научный ИИ.

Пичаи и Андрисен за гибкое регулирование «по ходу дела».
Бенджио и Харари требуют жёстких ограничений до запуска.

Альтман и Хуанг верят в «больше параметров = больше ума».
Чолле и Фэй-Фэй Ли: масштаб упирается в потолок, пора гибрид с символикой.

Мой AI проанализировал 50 интервью, которые дали топ-30 лидеров в AI за июнь. Анализ популярных тезисов, редкие мнения, противоречия разных людей и выводы, куда, кажется, все движется, здесь:

https://www.notion.so/AI-leadership-analysis-made-by-AI-June-2025-226fb93e7ab4804796e7e5e13726da0f

J. Abraham и команда объединили пан‑омикс и жидкостную биопсию — один забор крови теперь умеет одновременно искать рак на ранней стадии, определять его локализацию, подбирать терапию и контролировать остаточное заболевание.

R. A. W. Ayyubi применил машинное обучение к поиску материалов — α‑MoO₃ ловит экстремальный УФ‑свет в 200–800 раз лучше кремниевых фотодиодов. Это важно, потому что такие сверхчувствительные детекторы открывают путь к более точной и эффективной литографии следующих поколений микросхем и к высокоразрешающей астрономической и спутниковой съёмке.

Zain Shabeeb создал LEONARDO — генеративный ИИ «наблюдает» за движением наночастиц и воспроизводит реалистичные сцены без сложных уравнений, позволяя масштабно симулировать микроскопические эксперименты.

Мой AI прочитал 273 статьи за последний месяц, выделил самые впечатляющие научные и технологические прорывы и сформировал выводы о текущих фронтирах и ключевых проблемах. Полный репорт здесь: https://rune-rate-87c.notion.site/AI-science-analysed-by-AI-July-2025-232fb93e7ab48043897addaceaa1d742