Господа!

Сегодня стало оооочень модно примерно во всем винить проклятую генетику. Лишний вес? Так у родителей же! Слабые результаты? Так в семье ж... 🤔

Некоторое время назад в ТЖ была любопытная статья. Они взяли ~11 тысяч статей Википедии про профессиональных российских спортсменов и посмотрели их дату рождения. Шок-контент: внезапно выяснилось, что родившиеся в январе генетически намного лучше приспособлены к большому спорту, чем родившиеся в декабре! (первый график) 🤣😉

Причем сильнее всего влияние на юношеские сборные, а потом падает (второй график). 🤔

Тема называется "Эффект относительного возраста" и связана с тем, что группы для занятий в спортшколах набираются по годам рождения. И особенно в детском возрасте даже разница в полгода (а тем более почти в год) — это очень существенно. 🤾‍♂️

Любопытно, что в командных видах спорта эффект существенно сильнее. Там вхождение в сборные для январских более чем в 2+ раза вероятнее, чем для декабрьских (нижние графики). 🤔

Забавно, что аналогичные исследования есть и на тему питания. Известно, что азиаты (японцы, корейцы, китайцы) более сухощавы, чем европеоиды. Генетически, естественно. Далее была скрупулёзно собрана статистика по весу у азиатских детей, усыновленных на западе. И там абсолютно неожиданно с лишним весом все оказалось почти на уровне местных. Походу Макдональдс и мороженное ведерками на пол-галлона (~1.8 кг, выгодны по цене и очень популярны в США))) напрочь рушат всю генетику... 😉

Берегите свою генетику смолоду, короче! 😂

Теперь к чему это было.

Я довольно регулярно повторяю, что современная наука в ИИ стала (особенно с недавних пор) командным видом спорта. Да, бывают А*, затащенные в одиночку. Но их единицы. А наиболее часто встречаются команды в 5-7 человек.

Связано это с тем, что в последнее время резко выросла скорость устаревания новизны научных результатов. Есть области, где результат устаревает за 3 месяца, есть вообще где за пару-тройку недель. Да, гений-одиночка может (в теории) прочитать море свежих статей, продумать идею, реализовать и проверить ее работоспособность, написать и подать статью, но... По факту сегодня это возможно только в "медленных" областях. А в большинстве областей даже у гения нет никаких шансов в соревновании с командой из 10 средних китайцев, пашущих в режиме 996. 😧

Я, как "тренер", наблюдаю (особенно в последний год) довольно массовое желание "возрастных" товарищей (это которые ближе к 30) вернуться в большой спорт науку и прокачаться в написании топовых статей. ✌️

И понятно, откуда оно растет. Тенденции совершенно конкретные: огромное количество рутинных (базовых) задач либо уже автоматизируются, либо будут явно автоматизированы завтра (т.е. высвободится армия делавших их). Это с одной стороны. С другой виден серьезный спрос и повышение зарплат в области исследовательских задач, где людей, очевидно, не хватает. Выбор очевиден. 😉

Вот только #нейропластичность не обманешь. Коллеги из AIRI, у которых было в прошлом году под 100 А* и статистика богата, говорят, что брать людей старше 4-5 лет после окончания университета крайне неэффективно. Они уже "декабрьские". Только разница в том, что тут в большинстве случаев люди сами выбрали уйти в индустрию в свое время. 🤷‍♂️

Ну и забавно, что с большой вероятностью наиболее "пострадавшими" будет армия перекладывателей джейсончиков Data Scientist-ов, которые со 2 курса ушли в компанию в модную тему, но в реальности в подавляющем большинстве разменяли получение серьезной базы на изучение модных фреймворков и, как следствие, обнаруживают, что они просто не могут читать свежие научные статьи не в пересказе GPT 🤷‍♂️😉

Ровно отсюда растет популярность ШАД и AI Masters (в последнюю, я писал, в этом году поступало в 1.5 раза больше, чем в прошлом, при полном отсутствии платной рекламы). 🙂👏🙂 Но вкатиться в более позднем возрасте получится сильно не у всех. Поинтересуйтесь, сколько успешно поступивших заканчивают ШАД. Это суровая статистика, друзья. 😉

Всем конкурентоспособности! Это будет непросто в ближайшие 10 лет! 💪💪💪💪💪

#нейропластичность
#neuroplasticity

Господа!

Как вы знаете, я с большим интересом слежу за SWE-bench (тык, тык, тык, тык, тык...), бенчмарком построенном на исправлении GitHub issues (т.е. багрепортов).

Первый график построен нашим студентом специально для вас: распаршен лог лидерборда и построена статистика первых 5 мест с момента старта бенчмарка в октябре 2023 года.

Мысли по поводу:

* График построен 4 дня назад и уже устарел. Свежий Claude Sonnet 4.5, вышедший позавчера, декларирует 77,2% и 82% в прыжке (несколько параллельных попыток).

* За 2 года пройден путь от единиц % закрытых багов до 82%. Напомню, там большая часть issues требуют менее 1 часа работы человека. Фактически сейчас идет борьба за наиболее сложные баги, требующие согласованных правок в нескольких файлах и нескольких часов работы человека.

* Видно, что большинство успешных сабмитов, двигавших топ-5 бенчмарка, кучно пошли в последние полгода. Т.е. конкуренция выросла.

Например, недавняя GPT-5 Codex всего 2 недели побыла лучшей моделью для кодинга и была смещена 3 дня назад Claude Sonnet 4.5! 😲🙂

* Также заметим, что крупные игроки (OpenAI, Google, Microsoft) не спешат регулярно постить новые результаты в SWE-bench (им это не надо), хотя внутри точно тестируют даже более серьезно.

Большой проблемой SWE-bench является контаминация. Бенчмарк построен на открытых данных и это загрязняет результат. Прямое следствие — появление альтернатив, например, SWEE/SWA-bench (релиз 10.03.25), RefactorBench (релиз 10.03.25), SWE-rebench (релиз 14.05.25), российский SWE-MERA (релиз 18.09.25), очень перспективный свежий SWE-Bench Pro (релиз 20.09.25). В общем умирание SWE-bench обещает стать праздником из серии "Король умер, да здравствует король(и)!" (см. таблицу выше)

И в качестве интересного примера приведу опенсорсный Aider — инструмент для кодинга с использованием внешних моделей, созданный Полом Готье (Paul Gauthier — до сих пор львиная доля коммитов в проект). Выше график релизов Aider. Проект долго развивался руками, но с какого-то момента количество и процент AI кода сильно выросли! (запредельно прикольный кейс, когда AI пишет инструмент для удобного использования AI))). 😲😁

Ну и специально для любителей темы "Вайбкодинг — это новый г*внокодинг" деликатно напомню, что 25 апреля Google заявил, что у них 30% нового кода пишет ИИ, а 29 апреля такое же заявление сделал Microsoft. Т.е. Microsoft и Google у нас главные апологеты вайб кодинга, на секундочку. Уверяю вас, качество кода их волнует.

В примере прошлого поста 50% опытных разрабов компании все еще хейтят ИИ в условиях, когда ИХ коллеги демонстрируют ускорение с Курсором в 8-10 раз. Полтора года назад (когда хейтящих LLM в кодинге было 95%) на OpenTalks-2024 я был впечатлен прогнозом специалиста в увольнении 80% программистов через 5 лет и спорил с ним. Но процесс явно идет в этом направлении!

Мне интересно, о чем думают те, кто фигачат прод сегодня? Ведь выживут в первую очередь senior (и то не все), а область сильно поменяется.

Вспоминается народная мудрость полувековой давности: Лошадь в колхозе работала больше всех, но председателем так и не стала. 🐴😉 Она не стала даже трактористом 🚜😉

Сеточки аналогичные GPT-4o с момента ее выхода за полтора года подешевели примерно в 500 раз (!).

На что надеются современные лошади в свете перспективы появления тракторов на 500 лошадиных сил? 🤔 У нашего бедного колхоза никогда не хватит денег на покупку нормальных тракторов? 😂 Прогресса тракторов нет? 😂 На общем собрании лошадей колхоза все единогласно проголосовали, что трактора фигня? 😂🤣😂 Профсоюз лошадей категорически против? 😂🤣😂🤣😂

Да, я в курсе рекламы колхозов:

* Ароматнейший клок сена каждому жеребцу на бэдж бесплатно КАЖДЫЙ ДЕНЬ! 😂

* Кто не в колхозе а учится на тракториста, тот лох! 😉

* Только тот жеребец, который полил потом каждый клочок поля, может стать трактористом! Да-да! 😉

А старые мерины по вечерам в конюшне рассказывают горькую правду, как смердят трактора и воняет бензин! То ли дело ароматный родной навоз 🤫😉

Пишите в комментах, о чем думают жеребцы! Оч интересно! 😉

#SWE_benchmarking #speed_of_progress @vgcourse

Господа!

Вчера мы были в гостях у восходящей звезды китайского AI — Z.ai.

Компания крута тем, что буквально в конце лета ворвалась в рейтинг опенсорсных LLM и сейчас в октябре всех порвала, сдвинув предыдущего лидера Alibaba на 2 место, а DeepSeek на 3 место на LMArena (см. график). Ситуация примечательна тем, что среди опенсорсных LLM за прошедший год китайские модели вытеснили американские и европейские из топа! Это, конечно, очень сильный результат. 😲💪

Вангую, что сейчас китайские модели наберут силу (нужен еще примерно год-другой) и начнут заметно теснить американские модели в категориях закрытых моделей. 🤔💪

Срочно нужны новые жесткие ограничения на поставки чипов в Китай 😁

Вообще если еще в 2023 году казалось, что Китая в теме почти нет, то сейчас конкуренция со стороны китайских компаний заметная и прямо на глазах становится все больше. 📈

Z.ai сидит в технопарке в кампусе университета Цинхуа (стабильно занимает 1 место в Национальном рейтинге университетов КНР). Кампус у них находится на месте бывшего императорского сада и весьма живописен 🙂

Отдельно прикололи огромные стоянки для велосипедов в кампусе (натурально на сотни велосипедов... велосипедные стоянки у ГЗ МГУ ни в какое сравнение не идут))).

Китайцы очень сильно фигачат, короче. 😲 Причем сотрудничать с ними сложно. Коллеги рассказали, как пробовали, но по факту им удобнее (и эффективнее) объединятся с другими университетами Китая. 🤷‍♂️

На правой картинке — программка их рассказа для нашей делегации) Zhipu AI — предыдущее название их компании.

Запредельно интересно наблюдать, как тема взлетает. Точнее, как тему целенаправленно (решая массу сложных задач) ставят на крыло. 💪

Stay tuned! 😁

#China @vgcourse

Господа!

Еще впечатлений о Китае.

На верхнем видео заснял классику 😉 Монетка в 10 рублей стоит на подоконнике на скорости 345 км/ч. Когда садились в поезд шутили, сколько дублей придется сделать. На итог монетка падала только когда были встречные поезда, т.е. стояла иногда десятки минут 🤷‍♂️😁

В Китае 48000 километров линий высокоскоростных поездов (ВСП). Это В РАЗЫ больше, чем во всех остальных странах ВМЕСТЕ ВЗЯТЫХ: на втором месте Испания с 3700 км, потом Япония с 3000. В России первая линия ВСП планируется к 2028 году, т.е. сейчас 0 км (ноль, Сапсан не ВСП). 😶🤷‍♂️

От Пекина до Ханчжоу (~1200 км) мы доехали за 4,5 часа (по расстоянию, это как от Москвы до Крыма или Минвод, на секундочку). И они еще тысячи километров строят прямо сейчас (подтверждаю, видел стройку новых линий своими глазами и не в одном месте))) 😲🙂, в том числе новые линии со скоростью 700 км/ч 🤯

Посадка на ВСП у них как в самолет — терминалы с гейтами. Только посадка начинается за 20 минут до отправления и заканчивается за 5 минут. Т.е. можно приехать на вокзал (в центре города) и уехать через 10 минут — реальная конкуренция с самолетами по времени!

Также хотел бы отметить сильнейшее желание получить высшее образование у китайцев! У меня чуть не треть постов — я агитирую студентов учиться (#winter_is_coming). 😁 В Китае не так. В Китае они фигачат как ежики! 🧑‍🎓🤓🧑‍🎓

Я спрашивал у китайцев, почему так? Лучше всего мотивацию объясняет история инженера Huawei, который в детстве жил с семьей в хибарке на склоне горы, пас коз 🐐🐐🐐 и собирал навоз чтобы топить печку зимой. Потому, что не хватало денег на еду (козье молоко спасало) и не было дров. А сейчас он неплохо живет, содержит своих родителей и родителей жены. 30 лет назад порядка 70% населения Китая были крестьянами, сейчас в сельской местности осталось около 30% (доля занятости населения в сельском хозяйстве быстро падает). В этом плане у массы людей зримый пример — прокачаться и зарабатывать много 💰, либо пасти коз пойти рабочим на завод. 👷

А еще в Китае (в отличие от России) все еще существенно меньше университетов, чем желающих в них учиться. В России количество детей упало, а количество университетов выросло, в итоге высшее стало почти поголовным (с соответствующим качеством). 😁

В университете Циньхуа (в разных рейтингах 1-2 место) даже на территорию кампуса просто так не попасть, а можно только с экскурсией на выходные. Причем количество желающих ограничивают — максимум 3000 за выходные небольшими группами по 100 человек, в итоге записываться надо за несколько месяцев (!). Желающие — в основном родители с детьми. При том, что университет в Пекине недалеко от центра. 😲 Это как если бы МГУ перекрыл бы доступ на территорию кампуса и пускал бы только с экскурсиями и народ бы рвался попасть. Сложно такое представить. 🤷‍♂️

На нижнем видео — новый кампус Ханчжоуского Научно-исследовательского Института Сианьского Университета Электронной Науки и Технологии. Они являются топовым инженерным университетом Китая и отстроили шикарный новый кампус в прошлом году. Внутри он круче новых корпусов МГУ 😲👏🙂

В общем, наблюдаю, как китайцы с большой скоростью обгоняют всех по инфраструктуре в транспорте и образовании 😁

В Ханчжоу, кстати, находится DeepSeek, но туда даже при содействии посольства попасть не удалось. 🤷‍♂️😉 С другой стороны DeepSeek сейчас на третьем месте среди открытых китайских LLM, а мы в гостях у первого побывали. Очень наглядно были видны причины, почему весь топ опенсорсных LLM занят китайцами (и у них там заметной длины скамейка запасных игроков). 😉

Впечатляет, короче 🤔

Продолжение следует. Stay tuned! 😁

#China - по этому тегу впечатления прошлой поездки)

@vgcourse

Господа!

(сорри, пост убежал недописанным)

Продолжая тему #China 😉

На днях вышел свежий отчет World Robotics 2025, график из которого приведен выше.

В Китае в прошлом году установлено почти 300 тысяч новых промышленных роботов, что составляет 54% от всех установленных в мире (т.е. примерно на 17% больше, чем во всем остальном мире ВМЕСТЕ ВЗЯТОМ). И поскольку такие темпы не первый год, то в Китае сейчас работает 43% всех промышленных роботов мира (нижний график). 😲

И скоро будет 50%, поскольку Китай, как видно из первого графика, наращивает темпы установки новых роботов, а Япония, США, Корея и Германия (предыдущие лидеры), темпы установки снижают 🤷‍♂️

Мировая фабрика 😉

Мы в этот раз побывали в стартапе, который за последние годы поставил 60 тысяч роботов внутренней доставки по миру, но это не так интересно.

6 лет назад Huawei водила нас в цех, где на складе работало ноль людей (и даже свет включали только если заходил кожаный), а в самом цеху размером несколько гектар работало 6 человек. Цех собирал станции сотовой связи 3G и двое обслуживали роботов сборки (такие шкафы в человеческий рост, торцами пристыкованные к друг-другу и образующие конвейер) подключая ленты подачи деталей (тогда это не получалось автоматизировать). Еще двое обрабатывали капризным герметиком место входа пучка проводов в герметичную станцию. И последние двое пинали балду в большой комнате с десятками мониторов, большинство из которых были выключены (и использовались только при переналадке), их задача была реагировать, если где-то что-то шло не так. В цех автоматически подавались детали на специальных бабинах, а на выходе были коробки с базовыми станциями, с залитой прошивкой и рабочих (включил — завелась). Дольше всего станции проводили на тестировании, которое занимало несколько часов. Вибростенд, температурное тестирование и т.д. Если станция нормально проходила тестирование — шла на упаковку, если давала сбой, шла на устранение проблемы.

Думаю, что сегодня, 6 лет спустя, в этом цеху людей уже не осталось. 😉

Любопытно, что Китай активно развивает роботизацию по двум причинам:

1️⃣ В Китае не хватает людей 😲

Это звучит как парадокс, но в Китае производство прирастает на 25% за 2-4 года. Это значит, что вместо 4 фабрик ставят 5. И там должен кто-то работать! Поэтому они довольно бодрыми темпами сокращают людей не перегревая рынок труда и сохраняя конкурентоспособность.

2️⃣ Роботизация позволяет поднять качество

iPhone не зря собирают в Китае.

Желающие могут погуглить про приключения Илона Маска при автоматизации завода Теслы во Фримонте. Все оказалось совсем непросто. На этом фоне новости от основного конкурента Tesla — BYD, которая рекордными темпами автоматизирует производство выглядят троллингом Маска. Ну и крупнейшая фабрика Tesla не зря находится под Шанхаем.

Мы к глобальному процессу роботизации приложились только косвенно, когда занимались обработкой видео с камер глубины (очень прикольная тема, основа принципиально другого зрения роботов Хабр-1, Хабр-2). Это тоже видео, но очень специфическое, когда у вас снимается расстояние до объекта в каждой точке. Сегодня камеры глубины встречают вас в каждом банкомате Сбера (и каждом iPhone))), так что тема в широкие массы очень хорошо пошла. И еще свое покажет! 😁

В Китае в эту поездку прикололи роботы доставки, которые умели пользоваться лифтом в отеле 😲😉

И это только начало, в ближайшие 10 лет область точно ждет GPT-момент в области универсальных бытовых роботов! 😁

Stay tuned! 😉

@vgcourse #speed_of_progress

Господа!

Ставя крупную запятую в теме Китая, напишу про большой ежегодный отчет State of AI 2025 (313 слайдов, вышел 2 недели назад). 🙂

Отчет этот интересен тем, что они очень хорошо собирают тренды. Я довольно плотно слежу за ключевыми трендами, но каждый раз у них новые интересные данные нахожу (рекомендую оригинал, короче). Также они ежегодно делают несколько предсказаний на следующий год и через год подводят, что сбылось, а что нет. 🧐

Но поскольку про них только ленивый не написал, я обращу внимание на пару слайдов, о которых особо не писали. 😉

Суть: этот ваш ИИ надо запитывать. Популярность AI сервисов растет буйно и чтобы всем этим пользователям выдавать результат, а не «Server is busy. Please try again later» (как это массово делал DeepSeek весной этого года) нужны вычислительные мощности. DeepSeek даже регистрацию новых пользователей пришлось в какой-то момент закрывать. Невиданное действие для стартапа, который борется за долю рынка. 😲🤷‍♂️

А еще нужно электричество! 💡⚡️💡

И тут я бы обратил внимание на график (на оба слайда его вынесли справа), как растет генерация в США и Китае. Он очень красноречив. В Китае производство выросло в 10 раз за 25 лет, а в США почти не изменяется. 😲🤔

В прошлом году в США построили 48 гигаватт электростанций, а в Китае — 429 гигаватт в 9 раз больше (!). Также американские мощности старее, поэтому там выбыло из эксплуатации 7,5 гигаватт, а в Китае 3,3... 🤔

Нет, США все еще лидирует по суммарному времени отключения света, выбросам CO2 на киловатт и средней стоимости электричества для индустрии. Но... отставание Китая по всем этим направлениям быстро сокращается. 💪

Китай за 10 лет сократил вдвое стоимость электроэнергии для промышленности (догнав США) и собирается продолжать в том же духе. 🙂

Короче американцев тревожит: "Без достаточного количества электроэнергии национальные планы в области искусственного интеллекта потерпят крах" 🤔

Также Маккинзи (одна из крупнейших мировых консалтинговых компаний, штаб-квартира в Нью-Йорке) три дня назад выкатила новый отчет по LCOE (себестоимость электричества при учете полного жизненного цикла электростанции) и констатирует, что LCOE возобновляемой энергетики рекордно низкая и продолжает падать. 🙂

Юмор пресс-релиза американской компании заключается в том, что у них там есть разделы про все регионы отчета, КРОМЕ КИТАЯ. 😂 При том, что Китай с 2025 года лидирует абсолютно по всем направлениям генерации электричества! (второй график) У них самые дешевые в мире солнечные, ветровые, ядерные, угольные и газовые электростанции, а также системы хранения энергии в пересчете $ на мегаватчас в ценах 2025 года. Короче, констатируют лидерство Китая (которое означает дальнейшее снижение себестоимости электричества в стране), но никак это не комментируют. И их, потенциальных агентов Пекина, можно понять 😉

В общем Китай очень сильно вкладывается в инфраструктуру, что в ближайшие 10 лет будет работать. 🥇

Это очень интересное кино, которое разворачивается на наших глазах (как будут запитаны все эти новые датацентры). 🧐

Ибо я вангую, что скоро Илон Маск напишет:
— Все! Мы сделали AGI!!! 🥳🥳🥳
На что Сэм Альман возразит:
— Разве это AGI? Вот у нас AGI!!! 🏆🔜🏆
На что Марк Цукерберг разразится:
— Это все фигня, реальный AGI у на-а-а-ас!!! 😫😳😉

Но это все будет чисто пиарным пиаром 😁

А вперед вырвется тот, кто сможет новые модели сделать эффективными (как по результатам работы, так и по электричеству) и сделает их доступными без «Server is busy. Please try again later» 😉 (ибо поначалу они дешевыми по компьюту точно не будут) 🤷‍♂️😉

С интересом наблюдаем за развитием ситуации! 😁

#China #speed_of_progress

@vgcourse