Мем: Anthropic заявили инвесторам о своей высокой прибыльности — если вычесть их крупнейшие расходы.
За рамкой остались затраты на вознаграждение сотрудников акциями, стоимость обучения моделей и выплаты партнерам вроде Amazon.
Примерно так же мы смотрим на зарплату до аренды и походов в магазин.
Подлетели спойлеры на следующую презентацию Apple 😁
🔍 Взлет и падение мемных слов «ВКонтакте»
Проект «Национальный корпус русского языка» открыл доступ к одному из самых масштабных архивов — «Генеральному интернет-корпусу русского языка» (ГИКРЯ). Он включает тексты из «ВКонтакте» с 2007 года по февраль 2022-го. Сейчас в Национальном корпусе более 15,5 млрд словоупотреблений из соцсети.
Это дает огромные возможности для изучения языка интернета. Мы проанализировали, как менялась частота употреблений пяти популярных слов ушедшей эпохи («лол», «печалька», «кек», «няшный», «зашквар») и посмотрели на их жизненный цикл.
✅ «Лол» — так больше не говорят. Лучший год для слова — 2012-й, после чего началось падение. Только в конце 2018-го случился отдельный аномальный всплеск, но к концу 2021-го оно стало практически «забытым». Хотя «лол» все равно встречается чаще любого другого слова из пятерки.
✅ Эпоха начала десятых. «Печалька» достигла пика в 2011-м, «няшный» — в 2012-м. К 2021 году от их максимумов осталось всего 14% и 8%. Если эти слова стойко ассоциируются у вас с ВК времен Павла Дурова, то у этого ощущения теперь есть точное математическое подтверждение.
✅ Короткая жизнь «кека». За 2015-й год его частотность выросла почти в 23 раза. Но к 2021 году интерес рухнул на 83% относительно пика.
✅ Живучий «зашквар». Его частотность увеличивалась примерно вдвое год за годом с 2013-го. Тюремный жаргонизм «зашквар» стал массовым и достиг максимума в 2016-2017 годах. К 2021-му сохранилось около 60% пикового значения. В этот период термин активно подхватили видеоблогеры, рэперы и паблики, и уголовное клеймо стало обиходным синонимом позора.
А вы еще используете эти слова?
❤️ — лол, конечно
🔥 — нет, эпоха ушла
🤣 — я о них впервые слышу
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
🤖 Подросток со смертельной болезнью завел ИИ-двойника
17-летний Чэнь Цзы-кин из Гонконга живет с миодистрофией Дюшенна — редким генетическим заболеванием, которое приводит к постепенной потере мышечной силы. В среднем с таким диагнозом живут около 25 лет.
За последний год состояние Чэнь Цзы-кина заметно ухудшилось. Полтора года назад мальчик вместе с гонконгской компанией Digital Domain начал разрабатывать своего цифрового двойника — AI Tsz-kin. Аватар создали на базе 400 фото его лица и записей его голоса за шесть недель.
«Жизнь может закончиться, но благодаря ИИ мое послание продолжит жить. Даже если однажды меня уже не будет, я просто надеюсь, что люди запомнят дух, который за ним стоит», — сказал Чэнь на презентации проекта.
Диагноз мальчику поставили, когда ему было всего полтора года. Сейчас он передвигается на инвалидной коляске и спит с аппаратом искусственной вентиляции легких. Тем не менее все эти годы Чэнь ведет активный образ жизни: занимается парапланеризмом и дайвингом, поднимается в горы и совершил 100-километровую экспедицию по пустыне.
💡 Создатели ИИ-двойника Чэнь Цзы-кина настаивают, что не пытаются заменить мальчика, но надеются, что проект поможет ему поделиться своим опытом с большим количеством людей и морально поддержит его самого.
Этична ли такая идея?
❤️ — да, это поможет многим
👎 — нет, это неправильно
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
💡 Пока вы платите за западные нейросети — китайские делают то же самое бесплатно
ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов.
DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ работают с текстом, изображениями, кодом и данными не хуже других нейросетей. И почти все бесплатно доступны из России.
В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026-2027».
Что ждет вас на вебинаре?
✅ Проведете глубокое исследование рынка и превратите его в личный дашборд;
✅ Создадите сайт без разработки с нуля;
✅ Сгенерируете кадры для собственного нейросериала;
✅ Протестируете функции, которых нет у западных ИИ-флагманов;
✅ Соберете собственный ИИ-стек для работы и проектов.
Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике.
🎁 Бонусом — справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям.
➡️ Регистрируйтесь на бесплатный эфир по ссылке.
👍 Роборука научилась писать за 18 секунд
Исследователи из ETH Zurich научили робокисть ORCA писать ручкой без тысяч тренировочных примеров или человеческих демонстраций. В начале робот около 18 секунд двигает пальцами и наблюдает, как эти движения перемещают кончик ручки. После этого он уже может выводить буквы и фигуры, продолжая корректировать движения прямо во время письма.
Система не пытается заранее просчитать сложную физику контакта ручки с пальцами. Камера отслеживает ее кончик, а алгоритм в реальном времени определяет связь между движением суставов и ручки.
⚙️ Письмо — это демонстрация технологии. Авторы предлагают свой метод как альтернативу обучению с подкреплением или имитационному обучению, которые требуют сотен часов сбора данных и несопоставимо больших вычислительных мощностей.
Весь алгоритм вместе с компьютерным зрением работал на обычном процессоре ноутбука. Так что подобный подход хорошо подойдет, например, для управления протезами или небольшими роботами.
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
Oracle одним днем уволили несколько тысяч сотрудников ради ИИ. Письма счастья всем разослали в 6 утра понедельника.
Части сотрудников отключили все доступы еще до рассылки. Из-за этого многие не сразу поняли, что их увольняют, и узнали новости только в офисе. Базово всем пообещали выплатить всего один месячный оклад.
Компания продолжает экономить на персонале, но набирает миллиардные долги на ИИ-инфраструктуру. В феврале Oracle заняли $50 млрд на дата-центры, а бюджет на сокращения подняли с $700 млн до $2,8 млрд.
Переписки с ChatGPT читают посторонние: OpenAI нанимают сотни подрядчиков для оценки ответов бота на реальные запросы пользователей.
Им могут показывать целые диалоги с личными подробностями. Имена аккаунтов скрыты, но OpenAI признает: чувствительные данные не всегда удается убрать перед передачей проверяющим.
Групповые разговоры по душам.
💰 «Что может быть лучше для спроса, чем создать проблему»
Ажиотаж вокруг киберугроз от ИИ отчасти подогревает сама индустрия, которая готовится продавать решения для борьбы с ними, считает глава Nvidia Дженсен Хуанг.
«И что может быть лучше для создания спроса, чем создать проблему? Кто не хочет, чтобы рынок впал в истерику из-за его продукта и выстроился за ним в очередь?» — заявил Хуанг на конференции Goldman Sachs.
В июле глава Nvidia называл «полной чушью» и сценарий уничтожения человечества ИИ, и прогнозы, что технология уничтожит половину рабочих мест в США.
✈️ Но особенно интересно его заявление звучит именно сейчас. На выходных глава Anthropic Дарио Амодеи призвал ИИ-компании замедлить развитие самых мощных моделей и допустить независимых аудиторов для контроля даже закрытых моделей. Идею поддержали CEO OpenAI Сэм Альтман и Илон Маск.
⚙️ Рынок встретил эти обсуждения падением. Инвесторы опасаются, что замедление ИИ-гонки может означать и спад спроса на чипы и сокращение вложение в дата-центры. Акции Nvidia упали боле чем на 3%, AMD — на 4,6%, Intel — почти на 5%.
Нужно ли замедлять ИИ-гонку?
❤️ — да, мы теряем контроль над ИИ!
🔥 — нет, это всего лишь маркетинг
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
👨💻 ИИ определяет, чем недоволен человек, по сигналам его мозга
Взаимопонимание — важное условие для работы людей вместе с роботами, но умные системы пока полагаются только на визуальные сигналы и команды и нередко ошибаются.
Сложность в том, что если робот видит, что «напарник» тянется к чашке, ИИ сначала надо понять «цель»: человек хочет пить, убрать ее со стола или передать другому. Если ИИ выяснил, что человек испытывает жажду, требуется определить, как решить задачу: чем и где человек хочет наполнить чашку.
💡 Ученые из KAIST и Microsoft Research Asia записывали ЭЭГ у 12 добровольцев, которые наблюдали за действиями ИИ-агента. Анализ показал, что мозг по-разному реагирует, когда все идет по плану, когда ИИ ошибается с целью задачи и когда выбирает не тот способ ее решить.
Используя данные об активности мозга, ученые управляли виртуальным «роботом». Алгоритм гибко адаптировался, даже когда расшифровка ЭЭГ была неидеальной, а цель человека внезапно менялась.
❗️ Пока это эксперимент, но ученые рассчитывают, что технологию чтения намерений по ЭЭГ будут использовать в автономном транспорте и медицинских роботах: сферах, где важно принимать решение за доли секунды.
Дали бы ИИ читать свои мысли?
❤️ — да, если будет работать лучше
👎 — нет, это уже слишком
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
Свежие комментарии