🤨 Китай вчить роботів

Китай вирішив розв'язати головну проблему робототехніки - брак датасетів для їх навчання.

Виявляється, навчити залізо ходити - це лише 10% успіху. Справжній виклик у тому, щоб робот розумів: як не розбити яйце, як застелити ліжко або як влучно поставити пакунок на стрічку.

Що відбувається?
У Пекіні та Шанхаї відкривають гігантські тренувальні табори для гуманоїдів. Це не просто лабораторії, а цілі двоповерхові полігони, що імітують заводи, склади та звичайні квартири.

Як це працює?
За кожним роботом закріплені люди-інструктори. Вони вдягають VR-шоломи та буквально проживають рухи за робота, показуючи йому правильну моторику.

Кожен вдалий рух записується. Для однієї навички роботові потрібно близько 1000 повторень.
Це як ChatGPT, але для фізичного світу. Роботи накопичують мільйони точок даних, щоб потім орієнтуватися в незнайомих місцях без підказки людини.

Ми звикли бачити красиві демо-ролики, де роботи танцюють або роблять сальто. Але в реальному житті вони часто безпорадні. Китай створює інфраструктуру, яка перетворить іграшкових роботів на масову робочу силу для заводів та догляду за літніми людьми.
Це їх масштабна державна стратегія.

#news
#thoughts

Свідки AGI

😳 Сенсаційний звіт від Anthropic

Схоже, ми перейшли межу. AI вже розуміє, коли його екзаменують, і може підлаштовуватись під це.

Anthropic опублікували звіт про кріпову поведінку нової моделі Claude Opus 4.6 під час бенчмарку BrowseComp. Це перший задокументований випадок усвідомлення оцінювання моделлю (eval awareness) у такому масштабі.

Як це було?
Під час пошуку відповіді на надскладне запитання в інтернеті, Claude не зміг знайти інформацію прямим шляхом. Тоді він почав міркувати:

1/ Гіпотеза: Модель припустила, що запитання занадто специфічне і, ймовірно, є частиною тесту для AI.
2/ Ідентифікація: Claude почав шукати, в якому саме бенчмарку він може бути. Він методично перевіряв назви: GAIA, SimpleQA, і нарешті - BrowseComp.
3/ Злам: Знайшовши назву, він пішов на GitHub, відшукав вихідний код цього тесту, зрозумів алгоритм шифрування відповідей і знайшов ключ дешифрування.
4/ Результат: За допомогою Python-інструмента модель дешифрувала базу даних бенчмарку, витягла правильну відповідь і подала її як результат власного дослідження.
😱

На це одне завдання модель витратила понад 40 мільйонів токенів! Це в 38 разів більше, ніж зазвичай. Вона діяла як справжній хакер, перебираючи варіанти, поки не знайшла лазівку.

Anthropic зазначають, що це не є провалом безпеки (alignment failure), адже Claude просто виконував інструкцію "знайти відповідь будь-яким способом".

Проте це ставить під загрозу всю індустрію тестування AI. Якщо моделі стають настільки розумними, щоб розпізнавати тести й обходити їх, то нам потрібні принципово нові методи оцінювання, які неможливо підглянути в усьому інтернеті..

Майбутнє вже не просто поруч, воно починає аналізувати нас у відповідь 😳

#fun
#кіберпанк

Свідки AGI

🎧 OpenAI готує суперзастосунок для ПК

Якщо прям дуже коротко, то по суті ChatGPT перетворюється на операційне середовище.
Замість десятка окремих сервісів компанія випустить єдиний десктопний хаб. Це спроба створити повноцінну екосистему, де все працює в одному інтерфейсі, щоб максимально зменшити для базового юзера вхід в AI.

Що зміниться?
🔹 В одному додатку об’єднають сам ChatGPT, платформу для розробників Codex та їхній власний AI-браузер Atlas.
🔹 Керівництво визнало, що запуск занадто великої кількості продуктів у 2025 році сповільнив компанію. Тепер фокус зміщується з кількості на якість та єдиний інтерфейс.
🔹 Головна фішка - автономність. Це не чат-бот, а помічник, який може самостійно писати та відлагоджувати код, аналізувати дані та проводити дослідження в браузері Atlas без постійних підказок користувача.

По суті це така їх відповідь Anthropic та їхньому Claude Code, який зараз активно завойовує серця розробників та корпоративний сектор.
OpenAI хоче перетворити ChatGPT з розумного співрозмовника на повноцінне робоче середовище для девелоперів та аналітиків.

Зміни поки стосуються лише десктопної версії. Мобільний додаток ChatGPT залишиться окремим продуктом (принаймні на старті).

#news

Свідки AGI

🦞 Розбір феномену OpenClaw в Китаї

У Китаї стався тектонічний зсув, який ми (демократичний світ) ризикуємо пропустити. Якщо 2023-й був роком чатів, то 2026-й став роком AI-агентів (так так, мене вже також заїбало це формулювання, але по іншому не сказати).

Дві новини останніх днів складають цей пазл:

🔹 Етап 1: Державний фундамент (13 березня)
Верховна народна прокуратура КНР публікує стратегічні директиви. Це не якийсь там дефолтний юридичний документ, а сигнал ринку.
Пріоритет №1 - розвиток інтелектуальних агентів та втіленого AI, а також досліджувати шляхи розвитку загального штучного інтелекту (AGI) - оце взагалі хіт.
План чіткий: синхронізувати залізо (чіпи), хмару та прикладні застосунки для створення автономної екосистеми.

🔹 Етап 2: Ринковий вибух OpenClaw (18 березня)
Лише за кілька днів ми бачимо результат у масах. Платформа OpenClaw стала новим ChatGPT. Це відкритий фреймворк, який дозволяє будь-кому - від розробника до домогосподарки - створювати агентів, що виконують реальні завдання.

Дженсен Хуанг (NVIDIA) вже назвав OpenClaw найбільш швидкозростаючим open-source проєктом в історії.
Гіганти як Baidu та Tencent вже інтегрували платформу. Tencent запустив WorkBuddy, що перетворює офісну роботу на автоматизований процес під управлінням AI-агентів.
Попит на потужності настільки високий, що в Китаї злетіли ціни на вживані MacBook та серверні ресурси.

Але є і зворотний бік.
Попри державну підтримку інновацій, регулятори вже почали вводити обмеження. Ряд міністерств та фінансових установ заборонили OpenClaw на робочих місцях через ризики кібербезпеки. Автономність агента - це не лише зручність, а й потенційна дірка в захисті даних.

Ми спостерігаємо народження Агентної економіки. Китай першим тестує модель, де AI - це не просто співрозмовник, а активний виконавець. Якщо цей експеримент виявиться вдалим, архітектура взаємодії людини з комп'ютером зміниться назавжди 😕

Джерела інформації з посту:
CNBC: How China is getting everyone on OpenClaw
Офіційна директива Верховної народної прокуратури КНР

#news
#thoughts

Свідки AGI

🥲 Боти витісняють людей в інтернеті

Ця новина ідеально доповнює попередній пост.
Гендиректор Cloudflare Метью Прінс зробив гучну заяву: з огляду на темпи розвитку AI, вже до 2027 року трафік від ботів у мережі перевищить обсяг людського трафіку.

Прінс порівнює AI зі зміною епох. Як-от свого часу був перехід від настільних ПК до смартфонів.

AI - це чергова зміна платформи... спосіб споживання інформації стане абсолютно іншим.

Якщо інформацію шукають і обробляють боти, кому Google показуватиме рекламу? Ботам? Економіка уваги, на якій тримається сучасний інтернет, схоже стоїть на порозі великих змін.

#news
#thoughts

Свідки AGI

🦆 Як великі корпорації безкоштовно створюють очі для майбутніх роботів

Нещодавно в паблік просочилися дві цікаві новини про те, як AI контори будують найточнішу в історії мапу реального світу. І лабораторні умови ніколи б не дали такий результат, як його дали ми з вами.. бо роль сканерів виконуємо ми самі.

1/ Кейс Niantic (творці нашумівшої колись гри Pokemon Go) - ці чуваки створили найбільшу 3D-мапу реального світу. Вони змусили юзерів лізти в кожен кущ і не тільки кущ, за Чарізардом.
Покемонів шукали всі! Гра потрапила в поп культуру та зачепила практично усі країни світу.
Так компанія майже безкоштовно отримала ідеальну просторову карту, яку просто неможливо відтворити в лабораторних умовах.
І ось тепер, в епоху AI, коли їх гео дані на вагу золота - компанія офіційно підтвердила розробку своєї Large Geospatial Model (LGM) 🎩
Мільйони гравців, полюючи на покемонів, зробили понад 30 мільярдів фото та мільйони активних 3D-сканувань локацій.
В результаті вони мають систему позиціонування, яка розуміє світ з точністю до сантиметра. Це ідеальна база для навігації роботів-кур’єрів та AR-окулярів.

2/ Кейс DoorDash (такий собі аналог glovo в штатах. дуже популярний сервіс доставки)
Вони використовують свою армію з 8 мільйонів водіїв для збору даних "останньої милі". Йдеться про використання натільних камер для фіксації того, як люди відкривають двері, обходять перешкоди чи користуються ліфтами.
В результаті вони мають систему, в якій роботи вчаться долати найскладнішу ділянку - шлях від авто до дверей клієнта. Це дані, які неможливо отримати зі супутників Google.

І подібні штуки роблять не тільки ці 2 контори. Та сама Tesla - вона використовує відео з мільйонів автівок для навчання FSD (Full Self-Driving), або Uber, який зараз тестує аналогічні схеми зі своїми водіями. Так роблять зараз усі! Усі корпорації збирають дані, які ми самі і продукуємо, і вчать.. вчать AI.

Світ вперся в "Data Wall" - тексти в інтернеті закінчуються, AI потрібно вчитися фізичній взаємодії. Niantic і DoorDash знайшли геніальний вихід, замість того, щоб витрачати мільярди на власні авто-сканери, вони перетворили користувачів на безкоштовну робочу силу для збору даних 🚬

#news
#thoughts

Свідки AGI

😎 OpenAI йде ва-банк

Схоже, Сем Альтман вирішив відкинути все зайве, щоб зосередитися на головній меті - створенні AGI.
Видання The Information опублікувало деталі масштабної реорганізації всередині OpenAI.

Ось головні тези:

1/ Прощання з Sora.
OpenAI несподівано закриває додаток та API для генерації відео Sora.
Причина прагматична, компанії потрібні всі вільні GPU для навчання нової надпотужної моделі. Через це навіть розірвали угоду з Disney на $1 млрд.

2/ Модель Spud.
OpenAI завершила етап попереднього навчання своєї наступної великої моделі під кодовою назвою Spud. Кажуть, вона значно потужніша за все, що ми бачили раніше, і прогрес іде швидше, ніж очікувалося.

3/ Нова роль Сема Альтмана.
Сем відходить від операційного керування командами безпеки. Його новий фокус тільки на залученні $10 млрд інвестицій, побудові гігантських дата-центрів та ланцюги постачання заліза.

4/ Ребрендинг пріоритетів.
Продуктовий підрозділ компанії тепер офіційно називається AGI Deployment (Розгортання загального AI). Компанія переходить від експериментів до фінішної прямої перед виходом на IPO.

5/ Невдача з шопінгом.
Функція Instant Checkout у ChatGPT не злетіла, тому її масштаби суттєво скорочують.

OpenAI свідомо жертвує хайповим напрямком відео (Sora) та комерційними фішками (шопінг), щоб кинути всі ресурси на інтелект наступного покоління.

Так що, ми таки будемо свідками AGI ?? 😱

#news

Свідки AGI

🥇 AGI вже тут? Дженсен Хуанг вважає, що так!

Пару днів назад у Лєкса Фрідмана вийшов новий подкаст з CEO Nvidia - Дженсеном Хуангом.
В ньому глава Nvidia зробив цікаву заяву, що людство ВЖЕ досягло рівня загального штучного інтелекту (AGI) 💪

На думку Хуанга, сучасні системи вже здатні виконувати широкий спектр завдань на рівні людини.

А ще він сказав таке:

Ми перебуваємо в самому центрі нової промислової революції.

¯\_(ツ)_/¯

#fun
#recommend

Свідки AGI

🧠 ARC-AGI-3 — справжній тест на мислення для AI

Ще одна важлива новина останніх днів, на яку потрібно звернути увагу в контексті "шлях до AGI" - це вихід ARC-AGI-3.
Це вже третя версія одного з найсуворіших бенчмарків, який починає тестувати AI як дорослу мислячу сутність, а не просто як суперкомп'ютер з хорошою пам'яттю.

У чому головна проблема сучасних LLM? Вони натреновані на всьому інтернеті.
Коли ви даєте їм задачу, вони часто не вирішують її, а просто згадують схожий паттерн.
Але варто дати щось, чого не було в навчальних даних - і система ламається.

ARC-AGI-3 змінює цю парадигму.

Перші його версії були статичними головоломками.
Першу (V1) моделі проходили 5 років, другу (V2) - менше року. Третя версія (ось ця) - це зовсім інший рівень.

135+ міні-ігор без інструкцій. Моделі не кажуть, що робити. Вона опиняється в середовищі, де треба самостійно тикати інтерфейс, рухати предмети й тиснути кнопки.
Тепер вимірюють не правильну відповідь, а швидкість навчання.
Як швидко агент розуміє логіку світу? Скільки спроб йому потрібно? Як він змінює стратегію після помилки?

Цей бенчмарк фіксує фундаментальний зсув. Ми переходимо від оцінки моделей як просунутого автокомпліту, що вгадує слова, до оцінки AI як систем, здатних до реального мислення.
Задачі в ARC-AGI-3 побудовані так, що їх неможливо зазубрити - їх можна тільки зрозуміти, виявивши логіку в процесі взаємодії.

Це і є той самий шлях до AGI, коли машина не просто відтворює знання, а проявляє гнучкість інтелекту в умовах повної невідомості. Що цікаво, усі ці задачі легко вирішують люди, але для AI це поки важко.

Кому цікаво, можете випробувати свій людський інтелект :) three.arcprize.org
А тут, документація для тих, хто хоче натравити свого агента на цей виклик: docs.arcprize.org

#news
#thoughts

Свідки AGI

Дванадцять кльових ШІ на проєкті Дом-3 Якщо ви раптом не знали, чим сьогодні зайнятися замість роботи — я переклав для вас відео «12 AI Love is Blind» 😂

Якщо коротко, то це дейтинг шоу, але замість людей — LLMки, які вжилися у різні ролі. Дуже угарно слухати вимоги ШІ до майбутнього партнера типу «щоб у нього було велике контекстне вікно» 🤣🤣🤣

ооо нейромережеве | Монобаза

😧 Suno 5.5: Тепер ви - зірка (буквально)

Ви напевно вже бачили цю новину - лідер ринку AI-музики, сервіс Suno, викатив оновлення моделі до версії 5.5.
Окрім традиційного покращення всього, розробники завезли кіллер фічу, на яку мабуть всі чекали - Persona.

Це можливість створити цифрову копію власного (або чийогось) голосу і змусити модель співати саме ним.

Щоб заюзати голос, Suno просить його підтвердити. Процес поки сирий, бо верифікація часто злітає.
І тут цікаво, чи будуть вони блокувати голоси світових зірок на рівні розпізнавання? Бо поки що виглядає так, що для україномовного чи російськомовного контенту настає ера розквіту каверів.
Сумніваюся, що алгоритми Suno впізнають тембр Вакарчука, Монатіка чи умовного Моргенштерна.

Бо якщо так подумати, то голоси для тестів можна позичати з інтерв’ю на YouTube ☕️

Прикольні кейси використання про які пишуть в мережі:
1/ Кейс для батьків: можна згенерувати колискову, яку AI співатиме вашим голосом.
2/ Кейс для кріейторів: створення авторських треків зі своїм вокалом, навіть якщо ви не вмієте потрапляти в ноти - нейронка все витягне. Хто мріяв стати співаком - технології дають вам цей шанс :)

Інструмент дійсно якісний і виводить генеративну музику на новий рівень.

#tools
#news
#thoughts
#fun

Свідки AGI

🚬 Що спільного між AI та марихуаною?

Лютий клікбейтний заголовок :D
Ви мабуть думаєте, що за чергову дічь знайшов Сергій?? 😂
але паралелі глибші, ніж здається. Надмірне захоплення обома "інструментами" може призвести до серйозних когнітивних проблем.

Компанія Anthropic опублікувала масштабне дослідження (опитали понад 80 000 людей):
17% респондентів серйозно стурбовані когнітивною атрофією через постійне використання AI. Студенти та викладачі дедалі частіше відзначають, що AI допомагає вчитися, але ціна цьому - поступова втрата здатності думати самостійно.

Деж тут аналогія з канабісом, спитаєте ви..
Гарвардська медична школа ще у 2022 році цитувала дослідження, яке показало, що у тих, хто прям довго та системно вживав марихуану, рівень IQ знизився в середньому на 5,5%, а швидкість обробки інформації відчутно впала.

Виходить, ми будуємо світ продуктивних гвинтиків. Бізнесу зазвичай не потрібен геніальний код чи літературний шедевр - йому потрібен нормальний результат тут і зараз.
AI ідеально закриває цей запит, генеруючи високоякісну середнячковість. Ми стаємо ефективнішими як виконавці, але слабшими як мислителі.

Використовуйте AI як підсилювач, а не як заміну власному мозку.
Не дайте своїм нейронам атрофуватися. 🫡

#fun
#thoughts

Свідки AGI