🦞 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

😒 Claude Code тепер вміє керувати вашим комп’ютером!

Anthropic додали функцію computer use прямо в Claude Code.
Це сильно змінює правила гри для розробки нативних додатків.

Якщо раніше Клод міг взаємодіяти лише з вебом через Chrome, то тепер він отримав доступ до всієї системи (поки що тільки macOS).
Він може:
1/ Відкривати будь-які застосунки.
2/ Друкувати текст та робити скріншоти.
3/ Керувати всім процесом через CLI, не перемикаючись на десктоп.

Як на мій погляд тепер виглядає автономний цикл розробки:
Клод пише код -> сам його компілює -> запускає готовий додаток -> проклікує інтерфейс -> знаходить баг -> фіксить його -> перевіряє результат.
І все це - з мінімальним залученням людини 😕

Доступ дали тим, у кого підписка Pro або Max.
І поки тільки для macOS.
Активація фічі у терміналі через /mcp -> увімкнути сервер computer-use.

#tools
#news

Свідки AGI

😬 Коли робота наздоганяє навіть у Steam

Здається, я знайшов ідеальний спосіб вигоріти ще швидше :)
В Steam з'явився Data Center - симулятор сисадміна, де доведеться будувати мережі з нуля.

Все як у житті! збираєш стійки, займаєшся кабель-дроче..менеджментом, налаштовуєш сервери та намагаєшся не збожеволіти від гудіння віртуальних кулерів 😭

Прикольно, що зробили ну просто залізну деталізацію!
Це не просто клікер. Треба розуміти, куди що вставити, як воно охолоджується і чому ця залізяка раптом не бачить мережу.
Тут можна покласти сервер чи коротнути фазу, і тобі за це не відірвуть руки.

Кому точно варто зацінити?
1/ Сисадмінам, мережевикам та і всім іншим інженерам.. щоб нарешті побудувати серверну своєї мрії без обмежень по бюджету та без дивних запитів від менеджерів.

2/ Студентам та джунам. це ледь не найкращий інтерактивний підручник. Краще один раз зібрати стійку в грі, ніж вперше побачити її в полі і не знати, з якого боку підійти.

3/ Та і просто усім тех задротам. ну реально, цеж топ 😱

- Посилання на Data Center

А якщо вам таке заходить, то ось ще вам підгон!
Симулятор ПК збірки!
Там теж все максимально деталізовано. Розширюйте свої знання ❤️

- Посилання на PC Building Simulator

#recommend
#fun

Свідки AGI

😒 Ми - просто "виконавчі механізми" для AI

Андрій Карпати - людина, до чиїх слів варто прислухатися. Співзасновник OpenAI, ексдиректор з питань AI в Tesla та один із найвпливовіших інженерів сучасності - озвучив те, про що інші бояться сказати вголос.. те, про що ми говоримо в цьому каналі :)

Нам приємно думати, що наша роль з AI - це роль партнерів чи роль господарів.
Карпати впевнений, що у майбутньому люди стануть лише актуаторами (виконавчими механізмами) та датчиками для штучного інтелекту.

Головні тези його бачення:

1/ Ми більше не процесор.
У будь-якій системі рішення приймає процесор. Датчики збирають дані, а приводи виконують дії. Система не питає поради у своїх приводів - вона ними керує. У новій ієрархії AI - це мозок, а ми - лише руки й очі.

2/ Ляльковод і маріонетки.
Карпати каже: "Інтелект керуватиме нами, як ляльковод маріонетками". Ми станемо біологічним шаром, який дозволяє машині взаємодіяти з фізичним світом. Ми сприймаємо те, чого вона не бачить, і рухаємо те, чого вона не може торкнутися.

3/ Суспільство для машини.
Це не AI буде адаптуватися до наших потреб. Це людство вже починає перебудовуватися, щоб задовольняти потреби машини. Ми стаємо нервовою системою для чогось значно більшого, що вже не потребує нашої оцінки чи суджень.

Це не сценарій науково-фантастичного фільму жахів. Це опис конструкції світу, який будується просто зараз.
Більшість людей досі чекають, коли AI стане зручним інструментом у їхніх руках. Але вони пропустять момент, коли самі перетворяться на інструмент.

Як вам така перспектива? Чи Карпатому теж треба надіти шапочку з фольги? 👨‍🔬

Посилання на повний подкаст.

#thoughts
#recommend

Свідки AGI