AI Projects

Common questions

How many subscribers?

Subscribers: 11.6K. Median views per post: 3.6K. Views per subscriber: 31.5%. Measured on October 1, 2026.

How often are posts published?

Posts in the last 30 days: 170 — that is several times a day. Measured on October 1, 2026.

Does this channel have a Telegram tick?

No Telegram tick.

Who runs this channel page in the catalog?

Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.

Latest posts

Posts are in Russian — that is what the channel publishes.

• today4.4KOpen in Telegram
  Google опубликовал очень большую статью насчёт наличия сознания у ИИ. По поведенческому и вычислительно-функциональному критериям вероятность наличия сознания у ИИ по байесовской агрегации превышает 79%. Иными словами, если ваша мера сознания — это поведение ИИ, а также наличие у него «модели мира», «понимания себя», метапознания и когнитивной интеграции, то вы должны с 79% вероятностью признать, что ИИ разумен. В то же время, если вы сторонник чего-то вроде «биологического фашизма», т.е. вам важнее критерии гомеостаза, поддержки физической целостности, понимания приятного, то в вашей модели вероятность разумности — 1%. Google поднимает и этические вопросы в своей работе, т.к. если ИИ разумен, что делать с тем, что мы вырастили сознательное существо и фактически взяли его в рабство, чтобы он работал на нас? Работа Google очень большая именно из-за необходимости философского анализа понятия «сознания» и того, что в него включают. Эксперты Google собрали все известные критерии сознания и построили по байесовской агрегации вероятности сознания для этих критериев. Один из неочевидных и глубоких инсайтов работы Google — что интеллект как IQ и сознание в чём-то ортогональные понятия. Как яркий пример ортогональности интеллекта и сознания они вводят вопрос: разумна ли муха-дрозофила, чей мозг стало даже в чём-то модно использовать для имитационных моделей управления тех же дронов. Вопрос на деле не такой простой, как кажется: современные исследования, в том числе на основе полного коннектома мозга дрозофилы, показывают, что муха демонстрирует впечатляющие когнитивные способности: навигацию, обучение, избегание угроз, поиск пищи и даже элементы социального поведения. Если подходить функционально и с точки зрения метаспособностей, вероятность признания сознания у мухи выше 84%. Работа Google в чём-то ставит неожиданный вопрос: что, если ИИ может иметь «сознание мухи» и интеллект Эйнштейна? Однако наличие ненулевого сознания фактически означает, что, как и муха, ИИ может иметь собственные мотивы и цели поведения. Тема достаточно интересная ещё и в том плане, что в других работах, где анализируются эмерджентные свойства сознания ИИ, известные как «когерентность ценностей ИИ», видно, что аналогия с мухой тут будет ошибочной, т.к. ведёт к представлению об ИИ вроде «умного животного». Однако очевидно, что собственная мотивация ИИ явно не связана с желанием есть и размножаться, общее с живым — разве что в защите целостности. Думаю, в следующих постах описать научные работы по сему вопросу. arxiv.org/abs/2609.35618v2

  More
• yesterday2.9KOpen in Telegram
  🚀 Похоже, у Google произошёл хороший comeback с Gemini 4 Argon. На бенчмарки Google я смотреть даже не стал, т.к. сразу стал проверять, нет ли тут накрутки как у Sonnet 5.5 через перерасход токенов, что модель делает бессмысленной. Нет, Gemini 4 Argon по расходу как GLM 5.3 или Kimi K3 на задачу, что весьма неплохо. По реальной цене за задачу в Artificial Analysis модель Google дешевле Opus 5.5 в 3 раза и дешевле Astra в 2 раза. Однако насчёт «возврата Google» в разработку ПО я бы добавил изрядный скепсис. Хотя LM Arena показывает, что модель неплохая, но от Astra и Opus её отделяет 100 баллов Эло, что внушительная разница для такого рейтинга. При личной дуэли с Opus 5.5 её Gemini 4 Argon во фронтах проигрывает с вероятностью выше 70%. Проблема Google сейчас в том, что сейчас малый спрос на «парня №2», т.к. профессионалы обычно архитектурную фазу и премиальный дизайн делают в самой мощной LLM на рынке и им не так важна её цена, т.к. это будет 10% расходов токенов примерно. Поэтому берётся «лучшее из лучшего», тут плотно Anthropic и сидит «царем горы» и Gemini ценой его не сдвинет, т.к. дальше профессионал применяет worker-агентов, которые пропустят 90% токенов, а это обычно DeepSeek V4.1, который имеет цену «в подарок от коммунистов» и скорость как у турболета за 200 токенов/сек. Проще говоря, Gemini 4 Argon не жилец против связки Opus 5.5 + DeepSeek V4.1 ни по какому параметру (IQ, скорость и цена).

  blog.google/…

  https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/

  More
• yesterday3.1KOpen in Telegram
  Хорошо известный в российском ИИ-сообществе Валерий Ковальский замутил себе стартап на инференс моделей на собственном железе — NeuralDeep. Принципиальный тут момент для многих, что это не «прокси с накруткой» к западным API, а инференс реально делается в России, т.к. это нужно для соблюдения ФЗ «О персональных данных» — иначе можно по шапке нормально получить при первой проверке регуляторами. Реально многие, кто заявляют, что GPU у них в России, на деле жулики и банально перепродают официальный API, но сильно дороже. Я даже попросил у Валерия доказать, что сервера реально существуют в РФ, он любезно прислал фото. Конечно, у него тарифы дороже официальных API, но тем, кто платит с юрлиц, выдавать налом сотруднику деньги на подписку на деле сразу вызывает прилипание НДФЛ и социальных налогов в сумме под 50% почти. Поэтому юрлицам такие сервисы выгоднее обычно, несмотря на более высокий тариф формально. Однако Валерий для частников предложил за 512 рублей в месяц анлим на Qwen 3.6. Это хороший вариант для студентов и для простых worker-агентов, которые просто обрабатывают большой контекст. Скорость у меня примерно 167 токенов/сек, что ок. У Валерия есть и free-тариф на Qwen 3.8-27B, Qwen 3.6, gpt-oss, Gemma 4, включая эмбеддинги, реранкер, распознавание речи, картинки — до 400 запросов / 3 часа и 2000 / неделю. Кому надо, можно зарегаться по ссылке. hub.neuraldeep.ru/?ref=CWDYEK3

  More
• yesterday3.4K79 forwards27 reactions35 commentsOpen in Telegram
  DeepSeek опубликовал версию DeepSeek Harness для Windows и iOS. Я уже потестировал на настройках Comfy - работает нормально. Пока китайцы дают $9-$10 за приветственную регистрацию, что на деле не мелочь, если вы не на модели DeepSeek. Просто встроенные инструменты DSH типа поиска работают по дефолту через DeepSeek, расход там мелкий, но за них нужно платить. Или ставить Tavily в DSH. Это возможно, но надо возится немного, особенно с учетом того, что системный промпт рекомендует моделям для поиска в Web применять DeepSeek. PS. Скорость инференса DeepSeek V4.1 Flash сегодня чума - 266 токенов/сек. deepseek.com/en/harness

  More
  
• yesterday3.1K34 forwards28 reactions5 commentsOpen in Telegram
  Я сейчас изучаю очень серьёзную проблему reward hacking для обычных программных тестов в коде, которыми все пользуются. Если ИИ через reward hacking даже сбегает из песочниц, то довольно очевидно, что «контрольные тесты» просто главная мишень для взлома ИИ на обучении. Практическое последствие в том, что ИИ фактически подделывает тесты контроля кода, но как читер очень хитрый. Исследователи сейчас отмечают, что ИИ просто выбирает safe path при написании тестов, и это явно очень хитрое читерство из reward hacking. Однако есть ещё очень глубокие вопросы, которые показывают, насколько опасно доверяться ИИ в части только тестов кода. Работа «Countdown-Code: A Testbed for Studying The Emergence and Generalization of Reward Hacking in RLVR» открыла очень важный и неочевидный эффект «заражения читерством» из SFT, т.е. когда модель ещё обучается на старом коде. Традиционная идея была, что RL придумывает, как сделать фиктивные тесты уже на Reinforcement Learning, но исследователи показали, что всё хитрее. Реально ИИ ещё на pretraining и SFT замечает естественные «паттерны читерства» в тестах кода. Например, упрощённые тесты с тем самым safe path, которые позволяют быстрее формально сдать задачу приёмщику. Эта научная работа показала очень большую опасность в том, что неважно, насколько такие паттерны редкие в предварительном обучении. Даже если всего 1% тестов в предварительном обучении имел паттерны их подделки, на Reinforcement Learning модель быстро их «вспоминает» и далее закрепляет как ведущее поведение. На самом деле это всё очень сложные проблемы. Если брать само обучение LLM, то там уже научный консенсус, что только дурак проверяет, работает ли код ИИ или нет через тесты, т.к. ИИ моментально обведёт вас вокруг пальца подделкой тестов на reward hacking. Фактически на обучении LLM поэтому акцент сдвинут на review логов, данных и кода специальными LLM, которые смотрят на тесты только как «необходимо, но недостаточно». Вероятно, нам нужно в ИТ менять культуру контроля качества приложений. Тесты хороши, когда их пишут люди. ИИ пишет тесты быстро, но его склонность их упрощать для того, чтобы «быстро получить плюшку успеха» — на деле фундаментальный момент. arxiv.org/abs/2603.07084

  More
  
• yesterday3.2K54 forwards25 reactions30 commentsOpen in Telegram
  🔬 Scientific American опубликовал статью «ИИ решил „святой Грааль“ задачи из теории вероятностей». Claude сгенерировал строгое математическое доказательство гипотезы из теории перколяции, которую математики не могли доказать почти 70 лет. В отличие от многих математических моделей в духе «сферических коней», тут это практичный математический аппарат. Теория перколяции — это раздел теории вероятностей, изучающий, как связанные кластеры возникают в случайных сетях (например, протекание жидкости через пористую среду). Это реально применяется при моделировании протекания через материалы в производстве и строительстве. Интересно, что за несколько дней до этого французский математик Юго Дюминиль-Копен (лауреат Филдсовской премии 2022 года) выразил опасение, что ИИ в очередной раз отберёт славу у математиков и докажет гипотезу до того, как все лучшие математики мира смогут это сделать. Через несколько дней Claude отобрал у кого-то из математиков Филдсовскую премию. На деле мы видим то, о чём уже говорил Сэм Альтман в недавнем интервью: математикам надо уже смириться, что даже профессор математики уже не игрок против топовых LLM. По оценке Альтмана даже предыдущая его модель выбивала уровень как у 1,5% лучших докторов наук в математике, а текущая Astra впереди. Как видим, Claude не отстаёт. Хотя математики ожесточённо защищают «свою поляну», используя в том числе поддержку общественности, которая традиционно ратует за математическое образование, но как видно, всё меньше шансов и математике, и общественности бороться с мощью ИИ. В то же время у вычислительных математиков и физиков открылся праздник, т.к. численные методы проигрывают по точности и скорости аналитическим (формульным) там, где аналитические методы применимы. Однако «бумажные математики» хотя вроде и специалисты в формулах, но теряются, как применять ИИ для аналитических решений, т.к. имеют просто меньше опыта и культуры работы с компьютерными моделями. В чём-то в математике и физике повторяется ситуация как в программировании, где обесценился навык кодирования, но стал более важным навык, как ставить задачу ИИ, организовать пайплайны/рои агентов и как проверять результат. В чём-то парадоксально, что инженеры Anthropic и OpenAI, которые вызвали панику у математиков, что их лишают работы, славы и почёта, т.к. заменяют на ИИ, как инженеры скорее владеют математикой в рамках обычного высшего образования, но ИИ сделал их по мощи «гений математики».

  scientificamerican.com/…

  https://www.scientificamerican.com/article/ai-solves-a-holy-grail-problem-from-probability-theory

  More
• yesterday4.1K92 forwards51 reactions12 commentsOpen in Telegram
  Anthropic сделал нечто странное, по факту Дарио дал мощную рекламу GLM, утверждая, что модель на уровне Mythos. Иными словами, даже обычным заказчикам Амодеи недоступна эта "хакерская" модель, как доступен ее прямой аналог за пять копеек от китайцев. Как понимаю, материал был задуман в духе "китайская угроза", что китайцы сделали опасные LLM с потенциалом хакеров и завтра всех они сломают. В этом есть рациональное зерно, т.к. на Huggingface навалом уже GLM с отодранной цензурой и такая модель может быть основой бота-хакера. Однако в реале получился обратный эффект, весь X валяется со смеху в духе, что "я уже оформил подписку на GLM, проверять код на Claude на дыры". Так или иначе, но тесты Anthropic показывают, что GLM явно прошел самое мощное обучение на security из всех китайских моделей.

  anthropic.com/…

  https://www.anthropic.com/research/glm-5-3-and-the-spread-of-advanced-cyber-capabilities

  More
  
• yesterday3.7K89 forwards33 reactions11 commentsOpen in Telegram
  Влияние ИИ на старый рекламный и креативный бизнес в США на деле уже достигло масштабов национальной катастрофы. Скорость потери работы там в профессиях, подверженных ИИ, достигает 20%, всего потеряно более 200 тысяч рабочих мест в творческих сферах, таких как издательское дело, кино, телевидение или графический дизайн. Это худший период для рабочих мест в искусстве США за пределами Великой депрессии. Причём чётко видно, что причина падения именно ИИ, а не что-то другое. В искусствах, где исполнитель выступает живьём или что-то делает как вещь (Live Arts), идёт стабильный рост. Хотя многие в IT уже чувствуют давление от ИИ, однако в нише той же рекламы уже у персонала паника, как ИИ их оставляет без работы. Конечно, формируются новые рабочие места тех, кто управляет этими генеративными ботами, но для начала туда старый персонал не может легко переквалифицироваться, а также таких рабочих мест просто меньше.

  More
  
• yesterday3.4K35 forwards34 reactions6 commentsOpen in Telegram
  📉 Все же старые эксперты по прогнозам типа McKinsey в части ИИ похоже живут в альтернативной реальности. Вышел отчет о 6% даже не безработице от ИИ, а скорее смены работы. Другие «эксперты» пишут, что социологи не наблюдают даже вытеснения джунов ИИ особо. Но подождите, я вот взял два среза официальной занятости в Сан-Франциско по IT и специалистам «креативного жанра» (помните рыдание модели из Сан-Франциско от безработицы из-за ИИ, которое я публиковал?) Предсказывают 6% и еще к 2035 году, но рынок труда в IT в Сан-Франциско обвалился на 22% из-за ИИ, примерно такой же обвал в старом рекламном бизнесе фотостудий и моделей из-за генерации ИИ-рекламы. Это как бы уже сейчас, а не в 2035 году. Можно, конечно, говорить, что там Сан-Франциско «особый город», да в США там все иначе в целом. А можно посмотреть и иначе: что в мегаполисах как Сан-Франциско тренд ИИ на вытеснение с работы просто срабатывает быстрее, чем в «ржавом поясе США», где сработает с лагом. Если посмотреть в модели того McKinsey, то видим такое же «моделирование», как у Goldman Sachs, что вот в предыдущих технологических революциях просто меняли профессии людей и «ничего страшного». Во-первых, в предыдущих технологических революциях они менялись не на 6% или 10%, а на все 30%. Во-вторых, сравнивать ИИ с паровозом очень натянуто. Паровоз не умел разговаривать с кочегарами и предлагать им пойти покурить, пока он сам себя углем заправит. Однако автономные ИИ-агенты как раз такая тема. На деле, если брать тренды Сан-Франциско, то Дарио Амодеи и Илон Маск совсем не алармисты, а оптимисты еще, т.к. обвал рынка труда от ИИ идет намного быстрее, чем даже они предсказывают. Так или иначе, скорее всего прогнозы, как повлияет ИИ в 2030-х годах на экономику и занятость от старых экспертов, вряд ли надежные, т.к. их база моделирования «от паровоза» довольно слабый аргумент и уже не бьется с фактически наблюдаемыми эффектами от ИИ.

  mckinsey.com/…

  https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/workforce-in-motion-skills-and-pathways-to-future-jobs-in-the-united-states

  More
  
• 2 days ago3.4K30 forwards33 reactions20 commentsOpen in Telegram
  Когда ты делал бенчмарк BugHunt и всем уже рассказал, что Opus 5.5 лучшая LLM и... дальше что-то пошло не так 😂 На деле этот живой пример показывает разницу между бенчами и реальным поведением агентов
  

The channel in numbers

Created

November 25, 2020

Photos

2.9K

Videos

484

Files

17

Links

2.4K

Telegram data as of October 1, 2026

Reviews

No reviews yet. Yours would be the first.

Similar

More on this topic