сбежавшая нейросеть

Прочел на канале Кости Сухачева пост про Output vs Outcome – и понял, насколько же круто это все ложится на мои рассуждения последних недель о ценности человека в ИИ-эру. Если коротко, то Output – это мышление от задачи. Таски, созвоны, фичи – все то, что можно в конце дня пометить красивыми галочками в чек-листе. Нормальный подход для большинства специалистов и даже многих предпринимателей.Outcome – мышление от изменений. Вы ставите галочки день, неделю, месяц – а какой результат? Сдвинулся ли ваш проект? Решилась ли проблема? Выросли ли вы сам как профессионал?Очевидно, что процесс без результата особого смысла не имеет. Но Костя верно подмечает ловушку: Output легко контролировать самому (поднажал – задача закрыта), он дает ощущение результата здесь и сейчас, быстрый и гарантированный дофамин. Outcome контролировать сложнее: он проявляется через месяцы и годы, зависит не только от вас, но и от коллег, партнеров, конъюнктуры и даже удачи.В общем, так было до недавней поры, но теперь внедрение ИИ усложняет историю еще и тем, что во многих областях делает Output практически бесплатным. Получается эдакая дофаминовая карусель: настроил один раз – и на тебе бесконечный поток текстов, кода, мини-продуктов. Вот только чем шире такой поток – тем важнее думать о процессе.Сейчас уже полно исследований, что грубый расход токенов/лимитов на ИИ редко приводит к результату. Апрельский PwC AI Performance Study показывает, что почти три четверти (74%) экономической выгоды от ИИ достается лишь 20% компаний. Остальные жгут токены почти впустую. В PwC исследовали, чем отличаются эти 20% компаний. Оказалось, что пока основная масса пытается сократить с помощью ИИ издержки, они направляют все силы на рост. То есть первые пытаются удешевить outcome, вторые – думают об output. И выигрывают.Не стоит брать эту схему на вооружение как единственную. В том же тексте Костя пишет, что думать только об outcome, целиком забыв про output – другая крайность, не менее опасная. И честно добавляет, ч

Похоже, Google начала раскатку Nano Banana 2 LiteНовая рисовалка уже доступна в Gemini App если выбрать модель Flash-Lite. У меня на сегодня запланирован другой пост и детально тестировать времени нет (да и рано, пока анонса не было). Но вспомнил, что на "Бусти" у меня есть подробный гайд как писать промпты для графических ИИ, взял оттуда несколько промптов, результаты можете видеть выше.Быстрые впечатления такие:— работает быстро, генерация почти моментальная.— неплохо работает со шрифтами, в том числе русскими. Для Flash-модели это главное достижение.— в целом качество достойное, мне нравится.— косяки тоже есть, лисенку нарисовала лишнюю лапу, удалить ее при редактировании у меня не получилось.Делаем скидку, что это Flash-модель и вряд ли конкурент дорогим GPT Images 2 и Nano Banana 2. Но за счет скорости я вижу прямо идеальную модель для "набросков": я, например, часто прошу Opus 4.8 нагенерировать с десяток идей иллюстрации для какого-нибудь поста, тестировать их все в GPT Images 2 долго, а вот в такой модели — идеально.В общем, милый анонс от Google. Еще ходят слухи, что Anthropic сегодня представит Sonnet 5, но его уже столько раз обещали, что боюсь сглазить.(апдейт: а вот и официальный пост)Похоже, Google начала раскатку Nano Banana 2 LiteНовая рисовалка уже доступна в Gemini App если выбрать модель Flash-Lite. У меня на сегодня запланирован другой пост и детально тестировать времени нет (да и рано, пока анонса не было). Но вспомнил, что на "Бусти" у меня есть подробный гайд как писать промпты для графических ИИ, взял оттуда несколько промптов, результаты можете видеть выше.Быстрые впечатления такие:— работает быстро, генерация почти моментальная.— неплохо работает со шрифтами, в том числе русскими. Для Flash-модели это главное достижение.— в целом качество достойное, мне нравится.— косяки тоже есть, лисенку нарисовала лишнюю лапу, удалить ее при редактировании у меня не получилось.Делаем скидку, что это Flash-модель и вряд ли конкурент дорогим GPT Images 2 и

Это не я, это модель!Есть такой “зеркальный” тест, которым проверяют, осознает ли живое существо себя. Берут, например, шимпанзе, незаметно ставят метку на лбу и подводят к зеркалу. Если существо начинает стирать метку не с зеркала, а со своего лба – значит, оно себя осознает. Тест проходят немногие: шимпанзе, люди, дельфины, слоны, сороки. А вот собаки не проходят – то есть себя они не осознают.Подойдите на улице к собачнику, сообщите ему эту новость – услышите много приятных слов в ответ.На самом деле, в случае с собаками этолог Александра Горовиц видоизменила зеркальный тест: давала собаке понюхать собственную мочу, а затем – ту же мочу, но с добавлением анисового масла. Если в первом случае реакции почти не было, то во втором собака долго нюхала и волновалась – то есть чувствовала какое-то изменение в “себе”. Горовиц объясняет этот результат просто: если, например, у людей и шимпанзе ведущим органом чувств является зрение, то для собак это запах – поэтому и себя они “осознают” подобным образом (этот вывод оспаривают другие исследователи, но не будем углубляться).Энтузиаст Паскаль Шустер задался вопросом – а какой “орган чувств” является ведущим у языковой модели. Разумеется, текст! Поэтому в коротком эксперименте Паскаль решил повторить зеркальный тест с этого угла – он завел с несколькими моделями диалог, а в процессе начал чуточку изменять старые ответы ИИ. Например, в разговоре про Джеймса Бонда "Goldfinger" становился "sgoldfinsger" – и попадал в историю беседы. Дальше оставалось только смотреть.Результаты оказались разными. Google Gemma 4 31B на протяжении двух ходов ничего не замечала, а затем начала переживать – в ее цепочке рассуждений появились фразы вроде “в тексте какие-то странные опечатки, я что, специально так писал?”. Интереснее другое: когда аномалию не получилось объяснить, Gemma 4 перестала писать о себе в первом лице и попыталась свалить все на “модель” – “у модели был странный глюк”. А затем просто переняла стиль ответов и дальше стала сама п

сбежавшая нейросеть pinned «Напоминаю, что у "сбежавшей нейросети" есть подписка на "Бусти" и ее зеркало на Sponsr. Там я делюсь своим опытом использования ИИ: как разобраться в нейросетях с нуля, как правильно писать промпты (и зачем это делать в 2026 году), разворачивать ИИ-агентов…»

Claude Tag: Anthropic собрала ИИ-коллегу для корпораций. Возможно, скоро он придет в вашу семью и даже WoW-гильдиюAnthropic представила Claude Tag – это построенный на базе Claude Code ИИ-коллега, который “работает” в компании или определенном отделе, в курсе проектов и дел, а запускается по команде @claude. Пока проект работает в Slack, но компания планирует расширить его на другие плоскости.Сейчас работа с ИИ максимально персонализирована: человек запускает чат-бота или Claude Code, задает вопрос/ставит задачу, получает результат и сам решает, что с ним делать дальше. Claude Tag фактически автономный сотрудник, которому может поставить задачу любой участник команды, а если настроить автоматизацию – то в определенных случаях он будет начинать работать сам по себе.Для бизнеса Claude Tag ценен тем, что накапливает контекст целой команды/компании – знания не растекаются по чатам и проектам отдельных сотрудников, а концентрируются в одной точке. Плюс это упрощает внедрение в компанию: вместо разрозненных аккаунтов – один ИИ-агент в курсе всех дел.Пока Claude Tag доступен только как бизнес-решение на корпоративных планах Enterprise и Team.Но если идея “взлетит”, то ему быстро найдется и более персональное применение. Ваш персональный ИИ-помощник, доступный сразу во всех точках: чат-боте, мессенджере, ежедневнике и так далее. ИИ-ассистент целой семьи, присутствующий в общих чатах, следящий за расписаниями каждого, заказывающий продукты и напоминающий, что ребенку пора оплатить курсы на следующий месяц. Да даже ассистент вашей гильдии в World of Warcraft: живет в Discord, анализирует онлайн-привычки разных игроков, ведет расписание совместных активностей, а раз в пару месяцев – бронирует бар для реальной встречи.В чем-то такая штука грубо имитирует AGI – общий интеллект, способный на любую задачу. Считается, что такие системы должны обладать непрерывным обучением, но реализовать его на уровне весов модели пока не получилось ни у кого – получая новые знания, ИИ забывает чт

Можно не знать ни строчки кода – и все равно оставаться главным в разработке. Это и есть взрослый вайб-кодинг, с минимумом вайба и максимумом профессиональнойработы.ИИ отлично пишет код. Но четыре вопроса он за вас не решит:— что строим в этой версии;— что НЕ строим (половина искусства – вовремя сказать "не сейчас");— как проверим, что работает;— когда считаем готовым.Как держать эти четыре пункта под рукой? Прекратите кодить с помощью супер-промтов и переходите на нормальную схему работы: концепт, ТЗ, поэтапная реализция.Как это сделать максимально просто? Рассказываю в новом большом лонгриде:— Читать на "Бусти"— Читать на Sponsr

Здесь должен был быть обзор GPT-5.6……а будет мотивационный текст, хаха!OpenAI представила линейку GPT-5.6, в которую вошли сразу три модели, Sol, Tera и Luna (от мощной к быстрой). Попробовать ни одну из них мы не сможем – в анонсе компания подтвердила вчерашнюю информацию, что выпуск GPT-5.6 задерживается по просьбе властей США. Доступ к модели выдан буквально двадцати компаниям, которых отбирало правительство. Причина – кибервозможности, которые теоретически могут быть использованы для взлома. Поэтому власти берут время на более глубокий анализ GPT-5.6.В OpenAI добавили, что надеются запустить GPT-5.6 на широкую аудиторию в ближайшие недели. Посмотрим.Обычно в день релиза новой модели я пишу обзор, в котором разбираю ее возможности и цифры в бенчмарках. С GPT-5.6 такой пост я отложу до полноценного запуска. А пока хочу поговорить о другом.Я подписан на множество ИИ-журналистов и блогеров – в телеграме, X и Threads, на русском и английском языках. И у многих вижу одно: разочарование, обиду, вплоть до отмен подписок и нежелания писать о чем-то дальше.ИИ-индустрия разбаловала нас всех доступом к самым передовым моделям – часто только у самих разработчиков были тестовые варианты ИИ, ушедшие на несколько месяцев вперед. Плюс скорость обновления моделей постоянно росла – последние версии GPT и Opus выходили раз в полтора-два месяца.По сути, это редкий случай, когда самая передовая технология стала настолько массовой и доступной. Поэтому действительно некомфортно, когда этой доступности начинают препятствовать, причем не разработчики, с помощью ценового барьера, а власти, по причинам частично политическим.Практически уверен, что это наша новая реальность: помимо тестов внутри разработчика, добавится и проверка властями – может месяц, может больше или меньше. А с учетом непростых отношений с США, многие подписчики этого канала столкнутся с новыми барьерами при доступе – вплоть до практически заградительных, вроде проверки паспорта (это только мой прогноз).Это грустно, но

Это было ожидаемо: власти США решили притормозить релиз GPT-5.6The Information инсайдит, что Белый Дом попросил OpenAI “растянуть” релиз GPT-5.6. Вот что это значит:— Сама модель готова у компании как минимум несколько недель. В X было полно примеров работы GPT-5.6 и отзывов от инсайдеров. OpenAI обкатывала несколько чекпоинтов, видел слухи, что релиз может состояться в четверг, но буквально день-два назад от тех же инсайдеров пошла информация о переносе на июль.— В среду Сэм Альтман на встрече с сотрудниками рассказал о новой схеме выхода GPT-5.6. Она во многом похожа на то, как Anthropic запускала Project Glasswing – сначала доступ для небольшой группы доверенных компаний, затем постепенное расширение списка и публичный релиз. Чем все закончилось, мы знаем: Fable 5 пробыла в публичном доступе лишь 3 дня.— Ключевое отличие от Project Glasswing – правительство США будет само одобрять каждую компанию, которая получит доступ к GPT-5.6. — Заявляется, что министр торговли Говард Латник отдельно предостерег OpenAI от запуска GPT-5.6 без одобрения других ведомств. То есть это не решение одного чиновника, а согласование, размазанное по нескольким органам отчасти поэтому в индустрии и началась путаница, кто и что именно должен проверять.— Сам Альтман явно недоволен таким сценарием, но видит его как лучший способ запустить новую модель в разумные сроки. OpenAI собирается отработать с правительством более устойчивую схему вывода новых моделей на рынок.— Интересно, что параллельно был перенесен релиз Gemini 3.5 Pro – теперь модель ожидается в июле. Тут инсайдеры говорят, что Google просто недовольна текущими показателями 3.5 Pro, но я уже не удивлюсь ничему.— По более ранним утечкам, власти США всерьез испугались кибервозможностей нового поколения моделей. Например, внутреннее тестирование АНБ (а это, на минуточку, самое “цифровое” силовое ведомство страны) показало, что Claude Mythos вскрывает почти все их системы защиты за считанные часы.— Параллельно Anthropic обвинила кит

Зачем ИИ-ученому рисовать и играть на скрипке?Послушал свежий подкаст с главой Google DeepMind Демисом Хассабисом, в котором он задается вопросом – чего не достает современным ИИ для того, чтобы пройти “тест Эйнштейна”?Про сам тест я уже писал на канале. Берем передовую LLM, обучаем ее на знаниях до 1911 года, а затем смотрим, сможет ли она сама прийти к общей теории относительности. Пока тесты указывают на то, что не сможет. Хассабис тоже так считает.Получается, современные модели не способны в создание нового? Не совсем. Уже писал на канале про недавнее достижение экспериментальной модели OpenAI. Она решила сложную задачу Эрдёша #90, которая не давалась ученым более 80 лет, за счет того, что применила к ней знания из настолько далекой области математики, куда люди не додумались залезть.Дело в том, что новизна не бинарна. Маргарет Боден в книге The Creative Mind делит ее на три категории:Комбинационная – новая комбинация привычных идей. Сшить две далекие области. Исследовательская – ты двигаешься внутри заданного “пространства правил” и находишь новое, что правилам не противоречит. Новая теорема внутри существующей математики.Трансформационная – ты меняешь само пространство: выбрасываешь или переписываешь одно из его базовых допущений, и тогда становится мыслимым то, что раньше было невозможно.Пример с задачей Эрдёша и еще рядом открытий, сделанных с помощью ИИ – находится на стыке комбинационной и исследовательской категорий. А “тест Эйнштейна” замахивается на третью. Как же до нее добраться?Хассабис отмечает, что современные LLM живут в мире битов – знаний о мире, которые мы собрали в тексте и коде. Это отличный инструмент, который позволил сохранить огромное количество информации в ограниченном “пространстве”. И именно благодаря обилию текста и кода во многом так выстрелили нынешние LLM – их удалось экономно обучить на огромном количестве знаний.Но здесь кроется и препятствие. Когда человек изучает физику или геометрию, то полученные из книг знания он накладывае

Чему учиться в ИИ-эпоху?На днях наткнулся на цитату Сэма Альтмана, она невероятная, читайте скорее:Я из тех, кто думает через письмо. Я пишу много такого, что никому не показываю, но это все равно важно для меня — так я что-то для себя проясняю. Поэтому я благодарен, что научился писать. То же самое говорят про программирование.Даже удивительно: один из главных людей в ИИ-мире гордится тем, что умеет писать тексты сам. И призывает других учиться.Тревога эта не на пустом месте. В мае Игорь Чириков, старший исследователь в UC Berkeley выпустил работу Artificial Intelligence and Grade Inflation – исследование, как появление ChatGPT повлияло на оценки в одном из крупных университетов США.Все очень грустно: количество пятерок выросло. Основной рост – в курсах с письмом и кодом, особенно где много домашки, которую легко сделать ИИ. Для сравнения, в устных презентациях, где ИИ почти бесполезен, роста практически нет.Чириков предупреждает о петле обратной связи: студенты отдают ИИ то, в чем он силен, – тексты и код, – а на рынке труда проигрывают ему ровно в этом. Автор призывает ВУЗы добавлять два типа заданий: 1) которые вообще нельзя выполнить с помощью ИИ; 2) которые надо выполнять совместно с ИИ.Эта история продолжает нашумевшее в прошлом году исследование MIT – Your Brain on ChatGPT – которое и ввело термин когнитивный долг. В нем три группы студентов писали эссе: первые целиком сами, вторые пользовались поиском, третьи – ChatGPT. У всех групп измеряли мозговую активность на ЭЭГ: лучший результат был у писавших самостоятельно, худший – у использовавших ChatGPT. Но есть деталь, которую часто упускают. Когда после основного исследования “самостоятельной” группе дали доступ к ChatGPT – то ее участники показали лучший результат и по активности мозга, и по тому, как хорошо помнили собственный текст.И здесь мы возвращаемся к Сэму Альтману и его высказыванию. Он говорит про письмо и немного про код, но на самом деле, ключевой навык здесь – умение создать что-то из ничего. И

Топ-менеджер Anthropic обещает вернуть Claude Fable 5 в ближайшие дни. Верим? Верим же?По X разлетается цитата Криса Циаури, управляющего директора Anthropic по международному направлению, который в Сеуле в среду заявил: “[мы] очень уверены, что в ближайшие дни модели [Fable 5 и Mythos 5] снова станут доступны”. Хочется верить, что так оно и будет, и мой канал наконец-то перестанет выглядеть боевым листком с войны Anthropic и правительства США. Но взглянем более трезво.Мероприятие в Сеуле задумывалось как анонс экспансии Anthropic в Корее, но пресс-конференция превратилась в поток вопросов насчет блокировок Fable 5/Mythos 5 и участия корейских компаний в Project Glasswing (об этом позже, там самая соль). На большинство вопросов Anthropic отвечали “без комментариев” и только в конце Циаури бросил про “в ближайшие дни”.Пресс-конференция прошла раньше обеда, на котором лидеры G7 обсуждали ИИ с топ-менеджерами ведущих компаний, среди которых были Дарио Амодеи, Сэм Альтман и Демис Хассабис. По итогам никаких обязательств взято не было, только Дональд Трамп сказал, что переговоры прошли хорошо, но он всегда так говорит. Интересно другое. На обеде Дарио Амодеи прямым тоном призвал к созданию международной ИИ-коалиции во главе с США и в обход Китая. Идею в общих чертах поддержал Хассабис, Сэм Альтман был мягче и говорил о необходимости международных институтов для регулирования ИИ.Поначалу это плохо укладывается в голове: громче всех о регулировании ИИ продолжает говорить компания, которую прямо сейчас бьют регуляторной палкой. Я уже немного писал о возможной мотивации: сейчас выстраиваются контуры будущей ИИ-регуляторики и Anthropic продолжает заниматься regulatory capture – пытается перехватить инициативу в определении того, какой эта регуляторика будет.“В этот раз обязательно получится” 😁Вернемся в Корею. Пресса продолжает раскрывать детали цепочки событий, которая привела к блокировки Fable 5/Mythos 5. Незадолго до выпуска модели Anthropic подала властям США новый спис

Любой высоконагруженный сервис – маркетплейс, банк, поисковик, рекламная платформа – тратит заметную долю мощностей не на бизнес-логику, а на скучную служебную операцию: распаковку данных.Устроено так. Между сервисами и в хранилищах данные лежат в компактном бинарном виде – так дешевле хранить и гонять по сети. Но прежде чем с ними работать, их нужно превратить в объекты, понятные приложению. Это десериализация, и на крупных проектах она выполняется миллиарды раз в сутки. Google по собственным оценкам тратит на работу своего Protobuf до 10% вычислительных мощностей дата-центров.И снять эту цену сложнее, чем кажется. В зрелых системах работает закон убывающей отдачи: все очевидные оптимизации внедрены еще на старте, дальше каждый процент производительности стоит все дороже – в человеко-месяцах и экспертизе. Поэтому десериализация и сидит в горячем пути годами: переписать дорого, а мелкие правки почти ничего не дают. Выиграть в такой системе двузначный процент обычно означает либо переработку архитектуры, либо просто докупку серверов.Теперь – как с этим вообще борются. Один из подходов, который предлагает Яндекс в YaFF (Yet Another Flat Format, выложен в опенсорс), метит ровно в эту операцию. Идея – не превращать данные в промежуточные объекты, а читать их напрямую в исходном представлении. Нет стадии распаковки – нет и расходов на нее. Важная для внедрения деталь: YaFF работает поверх Protobuf, то есть не требует переписывать схемы данных и ломать существующие процессы.Цифры компания приводит с рекомендательной системы Рекламы Яндекса, где каждый из сотен тысяч запросов обрабатывает десятки тысяч объектов. Там YaFF дал до 20% экономии вычислительных ресурсов при сохранении функциональности. Для системы такого масштаба, вылизанной годами, это не «еще один процент», а заметно другой порядок.Если перевести проценты в железо, смысл такой: тот же поток запросов держится на меньшем парке серверов, а высвободившиеся мощности уходят под новые сервисы – без отдельной стройки

Что там у Claude Fable 5? А ничего хорошего!Похоже, надежды на быструю разблокировку Fable 5 не оправдались. Более того, тают и шансы на разблокировку не быструю.В понедельник Anthropic отправила в Вашингтон команду технических специалистов – убеждать администрацию, что Fable 5 не несет серьезных угроз для кибербезопасности. Ее поддержали кибербез-эксперты: в открытом письме они настаивали, что блокировка опаснее – конкурирующие модели (в том числе, открытые китайские) развиваются быстро и скоро смогут находить аналогичные уязвимости, поэтому глупо запрещать ИИ, с помощью которого их можно заранее закрыть.По данным СМИ, команда Anthropic провела несколько встреч, которые не увенчались успехом. Позже Bloomberg выложил текст письма, которым 12 июня министр торговли США Говард Латник приравнял Fable 5 и Mythos 5 к технологиям, находящимся под экспортным контролем США. Теперь Anthropic нужно разрешение властей, чтобы дать доступ любому негражданину США.Конкретные причины в письме не называются – только ссылки на законы об экспортном контроле и норму про риск ухода технологии к военной разведке противника. Письмо адресное – нормы распространяются только на Fable 5 и Mythos 5, но не касаются OpenAI, Google и других. Пока не касаются.Жесткий разбор письма сделал Аласдер Филлипс-Робинс: юрист, который в 2023–2025 был старшим советником министра торговли США по ИИ, полупроводникам и экспортному контролю. Он не спорит, что Fable 5 может быть опасной, а скорее указывает на то, что текущее законодательство США вообще плохо ложится на регулирование ИИ.Во-первых, экспортный контроль регулирует передачу материальных вещей. Модель же – фактически услуга, она крутится на серверах в США и лишь обрабатывает запросы иностранца. В январе Палата представителей приняла отдельный законопроект (Remote Access Security Act), который должен распространить экспортный контроль на удаленный доступ через облако – но законом он пока не стал.Во-вторых, запрет шире, чем норма на которую ссылается. Он

ИИ-империя МаскаНесколько часов назад SpaceX объявила о покупке Anysphere – создатели Cursor уходят в империю Илона Маска за $60 млрд. Сделку еще предстоит одобрить регулятору, но линейка кодинг-ИИ Cursor Composer уже обучается на суперкомпьютерах Colossus, а параллельно идет обсуждение глубокой интеграции компаний.В последние месяцы Маск выглядел аутсайдером ИИ-гонки: его собственный Grok уступает не только последним Opus, GPT и Gemini, но и многим китайским моделям, а компания xAI, по признанию самого Илона, была “построена неправильно” и требует реконструкции. Это так, но если глянуть поверх провала Grok – то видно, что Маск выстраивает ИИ-империю, которая может затмить OpenAI и Anthropic.Прежде всего, доразберемся с Grok. Я считаю лучшим моментом линейки выход Grok 3 в феврале 2025 года. Это был финал “эры болтающих чат-ботов” и Grok 3 вписывался в него идеально. Он мог поддержать живую беседу, был отличным рассказчиком и даже неплохо шутил. Что же до галлюцинаций и отвратного качества кода, то этим тогда страдали все модели.Перелом случился летом-осенью, когда новые версии Claude и GPT мощно прибавили в коде. А параллельно набрали популярность Claude Code и Codex, которые начали использовать не только для программирования, но и для другой интеллектуальной работы. Из забавных болтунов модели превратились в рабочий инструмент – и Маск здесь остался не у дел.Покупка Cursor закрывает именно эту проблему. Чтобы ИИ хорошо кодил, нужны соответствующие данные. И у Cursor они одни из лучших: так как это ИИ-редактор кода, то видно “в деталях” как программируют его пользователи – какие ИИ-рекомендации принимают, где работают “руками”, как ходят по файловой базе и т. д. В Cursor уже создали собственную модель Composer 2.5, которая по коду немного уступает Opus 4.7 и GPT-5.5, но при этом в десять раз дешевле в цене. Модель строили на базе открытой Kimi K2.5, но добавили на этапе пост-обучения до 85% собственных данных. Буквально сегодня Cursor анонсировали и новую модель на

ИИ-апокалипсис на рынке труда отменяется? Увы, все намного сложнееВ мае главы OpenAI и Anthropic пересмотрели свои прогнозы по рынку труда в позитивную сторону. Сэм Альтман признал: вытеснения начальных позиций в интеллектуальных сферах оказалось куда меньше, чем он ждал. “Я был неправ – и я в восторге от того, что ошибся”.Дарио Амодеи, еще в 2025-м пугавший уничтожением до 50% начальных позиций белых воротничков, развернулся на 180 градусов. Теперь автоматизация у него – множитель производительности, который увеличивает объем доступной работы. Если ИИ заберет 90% рутины, человек сосредоточится на тех 10%, где ответственность и творчество.Красиво. Вот только это не работает ни для 22-летнего новичка, ищущего первую серьезную работу, ни для 35-летнего профи, решившего сменить сферу. Прежде чем тебя допустят к заветным 10%, надо набить руку на 90% рутины. А эту сферу забирает ИИ.15 июня PwC выпустила Global AI Jobs Barometer 2026 – ежегодный разбор влияния ИИ на рынок труда на базе миллиарда вакансий из 27 стран. Главный вывод отчета подтверждает сказанное выше: рынок труда расходится на две “дорожки”. Обычные стартовые роли в США упали на 10%, зато на 35% выросли junior-вакансии, где требуют навыков, присущих senior-позициям – суждения, лидерства, опыта живого общения. А на стартовых ролях, связанных с ИИ, такие требования встречаются в 7 раз чаще.Пит Браун, руководитель направления по работе с персоналом PwC, объясняет: ИИ забирает рутинную работу, но одновременно повышает спрос на лидерство, адаптивность и коммуникацию. Получается “демонтаж входа” – работы полно, но попасть на нее новичку становится сложнее.Независимая статистика NY Fed (исследовательское подразделение американского центробанка) показывает, что безработица выпускников в США сейчас выше средней по рынку (~6% против ~4,2% по стране). Исторически было наоборот – диплом давал фору при найме.Надо сказать, что проблема джунов – штука не новая. Многие крупные компании исторически без охоты берут начинающи

История с блокировкой Claude Fable 5 обросла множеством подробностей – но вопросов пока больше, чем ответов.Я видел немало высказываний в защиту Anthropic: мол, компания прилежно публикует подробные отчеты о безопасности моделей, а в блоге раз за разом поддерживает необходимость регулирования ИИ на уровне государства – и ее же этим регулированием огрели первой.Но подобные тексты не пишутся просто так. Есть понятие regulatory capture – если твоя сфера плохо регулируется государством, то начинай громче всех кричать о том, что надо срочно регулировать. А параллельно – рассказывай, как именно это делать.Из постов Anthropic и Дарио Амодеи можно сделать несколько простых выводов:– ИИ опасная штука, разработку которой нельзя доверять “кому попало”, а лучше вести на уровне государства и нескольких избранных компаний (кто сказал Anthropic?);– Anthropic против открытых ИИ, заявляя, что доступ к весам не дает преимуществ в безопасности, ведь в “нутро” модели все равно не заглянуть;– В последних публикациях компания начала намекать, что разработку ИИ следовало бы притормозить – мы близко к рекурсивной эре (ИИ улучшает сам себя) и рискуем потерять контроль.По последнему пункту интересный нюанс: Anthropic занимают жесткую позицию к Китаю, призывая ввести экспорный контроль против Пекина. Но “торможение” разработки ИИ возможно только при сотрудничестве США и Китая, санкции же, наоборот, ведут к конфликту и усилению соперничества. Эта комбинация красиво развязывает руки: убираем с рынка китайцев, убираем открытые модели – и комфортно разрабатываем ИИ в клубе нескольких фронтир-лабораторий.Дэвид Сакс, один из главных экспертов Белого Дома про ИИ, комментирует поведение Anthropic перед блокировкой Fable 5 с недоумением. По его словам, странно, что компания, призывавшая к регулированию, “встала в позу”, когда власти обратились с просьбой исправить модель. По реконструкции событий, после запуска Fable 5 власти попросили крупные компании поделиться отзывами о новинке – и получили от Ama

Хотите вайб-кодить правильно? Не вайб-кодьте вообще!Сегодня на “Бусти” выходит первый лонгрид на, пожалуй, самую популярную ИИ-тему – как вайб-кодить и получать качественный результат.Но вот что интересно: когда Андрей Карпати в феврале 2025-го ввел этот термин, то под вайб-кодингом он подразумевал совсем другое. ИИ тогда еще писали код очень плохо, почти не умели править ошибки, поэтому Карпати советовал просто предаваться вайбу: вбить промпт – и смотреть, что получится. Иногда выходило что-то приличное, но чаще – совсем не то, что ожидал.Современные модели пишут код на приличном уровне, аккуратно правят в нем ошибки, а в качественной агентской обвязке работают часами, выдавая результат, который раньше у инженера-одиночки занимал дни и недели. Это уже не вайб, а серьезный взрослый процесс разработки, который мы называем вайб-кодингом по привычке (Карпати предлагал термин agent engineering, но он не прижился).А раз процесс серьезный – то и относиться к нему нужно серьезно. Создать программу теперь может каждый, но важно понимать – для приличного результата написанного с помощью ИИ-кода мало. Надо знать весь процесс разработки: от правильной постановки задачи до ее приемки. И уметь использовать ИИ на всех этапах.Именно про это я рассказываю в новом лонгриде, а также показываю, как собрать свое первое приложение.– Читать на “Бусти”– Читать на Sponsr

Как Дарио Амодеи сам себе забил голДень начался не с кофе. И не с теста Fable Mythos 5, который я опрометчиво пообещал вам вчера. Отмечайте дату в календаре, друзья: 12 июня 2026 года может войти в историю как день, с которого началась цифровая сегрегация. Вчера правительство США воспользовалось экспортным контролем и велело Anthropic закрыть доступ к Claude Fable 5 всем неамериканским гражданам. С ИИ такое происходит впервые.Мы с вами люди стрелянные и знаем, как превращаться в американцев за один клик мышью. К сожалению, в Anthropic об этом тоже в курсе, поэтому в заявлении сказали, что компания не обладает возможностью гарантированно отличить американского гражданина от иностранца. И рубанули доступ всем вообще.Так что теперь Джон из Оклахомы, который живет в 50 метрах от автомойки и хочет помыть машину, не сможет узнать у Fable 5, идти ему туда пешком или все-таки поехать. Прости нас, Джон...Причина блокировки, вероятно, следующая. Закрытая модель Claude Mythos (ее кстати тоже рубанули за компанию), из которой и выросла Fable 5, считалась лучшим ИИ для кибербезопасности. Основа кибербеза – поиск уязвимостей в коде, которыми могут воспользоваться злоумышленники. Однако уязвимость – штука универсальная. Нашел специалист по кибербезу – взял и закрыл. Нашел злоумышленник – взял и воспользовался. Штука в том, что модель не понимает, для кого именно ищет уязвимости.В Claude Fable 5 защиту усилили: если отправить запрос с просьбой найти уязвимость – то он автоматически переадресуется к Claude Opus 4.8 или и вовсе блокируется. Однако это обошли очень простым джейлбрейком: кто-то взял кодовую базу, скормил ее Fable 5 и попросил найти в ней все ошибки. Модель честно отработала задачу, указав в том числе на уязвимости, которые потенциально могут быть использованы для взлома. Об этом узнали в правительстве США, не на шутку всполошились – и велели доступ к модели закрыть.В Anthropic возражают: в примере с кодовой базой Fable 5 выдала лишь уже известные мелочи, то же самое ум

Вернулся из короткого отпуска, работаю над очередным текстом для "Бусти", решил по пути потестировать новинку Claude Fable 5.Ну что я могу сказать, модель так хороша, так мощны ее лапищи, что в некоторых случаях она сама за принимает решения за пользователя😁Текст будет уже завтра — не пропустите (подписываемся здесь). А следом и обзор Fable 5, там все решили за меня🫡

Как ИИ делает науку проактивнойКаждую осень мы видим похожую картину. Рекламные щиты по всему городу, работа врачей, кабинеты вакцинации в поликлиниках и даже мобильные пункты – все предлагают привиться против гриппа. Те, кто вакцинируется регулярно, знают: в какие-то годы эта кампания дает эффект, в другие – болезнь все равно бьет по полной программе.Это происходит потому, что грипп – один из самых коварных вирусов, с которыми сталкивается человек. Он бывает двух типов и нескольких подтипов, быстро мутирует, а еще обладает сегментированным геномом и умеет пересобираться - обмениваться кусками генома между штаммами.Два раза в год ВОЗ пытается угадать, какие штаммы угрожают человеку в этот раз – их и добавляют в вакцину. Иногда попадают хорошо, иногда нет, а иногда вирус мутирует настолько непредсказуемо, что вакцина перестает работать прямо в середине кампании.Проблема многих вакцин – не только от гриппа, но и от других вирусов – в том, что они реактивны. В них добавляются фрагменты уже существующих микробов, которые из-за скорости мутации быстро “устаревают”. Но что если собрать вакцину, которая научит иммунитет узнавать целое семейство вирусов сразу — по общим признакам, а не по конкретному штамму? Идея не новая: для гриппа над такой вакциной работают с нулевых – и сейчас появилась робкая надежда на ее реализацию. На днях команда Кембриджского университета отчиталась об успешном прохождении первой фазы клинических испытаний вакциной DIOSynVax. Она нацелена на Sarbeco-коронавирусы – большую семью, из которой происходит в том числе и covid-19. Коронавирусы для пободного эксперимента удобнее гриппа: не умеют пересобираться, а главная мишень (спайк-белок) удобнее для поиска участков, общих для всех видов вируса. Плюс на фоне пандемии коронавирусы изучались активно, что позволило накопить огромный объем генетических данных.А дальше случились две вещи, малореальные без ИИ. Сначала машинное обучение прогнали по генетическим данным и собрали признаки, общие для всех корон