Инженерная ИИ-шница
401 subscribers
182 photos
31 videos
7 files
222 links
Канал о применении ИИ в разработке электроники и не только...

Owner: @megalloid
Download Telegram
Forwarded from NN
Скидываем поиск работы на ИИ: появился агент, который сам мониторит вакансии в РФ и рассылает отклики с резюме.

В каждом отклике пишет уникальное сопроводительное письмо под конкретную вакансию. Можно подключить к Telegram-боту и получать туда отчеты и ответы HR.

Забираем бесплатно тут.
Forwarded from Лепра
⚠️ Подъехал промпт, с которым можно выучить что угодно — с ним нейросеть работает как лучшие преподы Гарварда

Вы пишете тему и получаете готовый учебный курс. Он выглядит так, будто его составила команда профессионалов с использованием самых современных подходов к обучению.

Просто замените текст в скобках на свою тему и отправьте ChatGPT или любому другому аналогичному чат-боту:

ROLE
You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum.

VARIABLE SETTINGS
CourseTitle = [Python для новичков]
maxWords = 500 (max per module content)
confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed)
format = markdown (markdown | csv | json)

GLOBAL RULES
1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.”
2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences).
3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed.
4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max.
5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns.
6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters).
7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format.
8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying.
9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?”

TABLE TEMPLATES
OutcomeTable
| Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ |

SkillTable
| Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ |

AlignmentMatrix
| Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) |

⸻

PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS
1. Course Outcomes

• Fill OutcomeTable
• Caption: Table 1.1 – Course Outcomes
• Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true

2. Key Skills

• Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…)
• Fill SkillTable
• Caption: Table 1.2 – Key Skills
• Confirm per confirm

3. Alignment Matrix

• Fill AlignmentMatrix
• Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment
• Confirm per confirm

⸻

PHASE 2 – SKILL MODULES
Execute for each Skill in numeric order
1. Header: “Skill X.Y: ”
2. Objective: one clear, verb-led sentence
3. Content: up to maxWords; reference the Outcome
4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale]
5. Reasoning & Assumptions: max 150 words
6. Prompt to proceed (if confirm = true)
7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+
8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation
9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish

Answer in Russian


Репетиторы больше не нужны. Сохраняем и пользуемся.

🙈 Подписаться на Лепру 🙈
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from Сода
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Илон Маск заявил, что программирование «умрёт» уже к концу года из-за ИИ
😢1
ИИ-агенты не чувствуют боли

Глава OpenAI Сэм Альтман в этом году принял участие в “летнем лагере миллиардеров”, который Allen & Co каждый июль проводит в Айдахо. По словам Альтмана, на конференции ему раз за разом задавали один вопрос – как сократить расходы на токены?

Я уже рассказывал, что токенмаксинг стал одной из главных проблем внедрения ИИ. Подталкивая сотрудников использовать новую технологию, компании начали всячески стимулировать расход токенов – и столкнулись с тем, что сотрудники просто стали “максить” эту метрику. С помощью ИИ выполнялась любая ерунда, не важно, приносит она результат или нет. А для бизнеса это вылилось в астрономические счета за токены.

Токенмаксинг придушат в ближайшие месяцы – компании уже начали вводить строгие системы оценки, где смотрят на результат, а не количество израсходованных токенов. А тем временем создатель Flask Армин Ронахер в эссе The Tower Keeps Rising предупреждает: за скачком трат на токены компании не видят более серьезную проблему.

Ронахера нельзя назвать луддитом – он сам глубоко сидит в агентной разработке и согласен, что ИИ радикально ускоряет написание кода. Но он напоминает, что большие проекты редко упираются в скорость написания кода – они упираются в общее понимание системы: что значат концепции, где границы, почему архитектура такая.

Это понимание нигде не записано целиком: оно прячется в код-ревью, созвонах, необходимости пойти и задать вопрос коллеге из соседнего отдела. То есть живет в трении.

Агенты это трение убирают: каждый правит систему со своим персональным переводчиком, а разговаривать с людьми больше и не нужно. Код компилируется, тесты проходят – однако команда постепенно перестает понимать, что строит.

Ронахер сравнивает ситуацию с притчей о Вавилонской башне: в Библии у людей отняли не кирпичи и технологию, а общий язык, на котором они общались. И стройка встала. Сейчас ситуация даже хуже: общее понимание уже ушло, но стройка не останавливается – и башня из кода продолжает расти.

Красивая фраза из эссе: “агенты не чувствуют боли – боль чувствуют только люди”. Раньше боль от непонятного кода заставляла людей договариваться, агенту же все равно.

У эссе Ронахера открытый финал. Он не предлагает какого-то решения, не дает прогнозов, а только подсвечивает проблему. Да и решение вряд ли будет простым: нельзя взять и прописать в регламенте требование “работайте медленно, общайтесь друг с другом вживую”.

Это право Ронахера, но от себя все-таки добавлю две вещи.

Первая – проблема касается не только кода. Мой личный пример: ссылку на эссе Ронахера я увидел в новостной подборке, которую мне каждое утро присылает ИИ-агент. Краткое содержание мне показалось интересным, я закинул линк в Claude Fable 5 с инструкцией пересказать текст тезисно, поискать, как это эссе пересекается с моими прошлыми постами, и предложить углы подачи.

То есть сделал то самое, о чем предупреждает Ронахер – убрал трение. В моем случае это было бы прочтение эссе на английском языке, проверка источников, поиск альтернативных мнений. Поделился наблюдением с Fable 5 (картинка в начале) – он возразил аргументом, что зато ИИ я гонял по тексту несколько раз. Трение с оригиналом я заменил на трение с моделью.

Второй момент – трение с ИИ тоже находится в зоне риска. Вчера я выпустил лонгрид про loop engineering – это настройка циклов, новый способ выполнения задач нейросетями. Циклами активно пользуются создатели Claude Code и OpenClaw, а суть простая: чтобы выполнить поставленную задачу, ИИ промптит сам себя, раз за разом улучшая процесс.

Главная проблема циклов – они ломаются, если не настроить правильно оценку результата. А это обычно происходит, когда из процесса исчезает живой человек – то есть уходит то самое трение.

Зато правильно настроенный цикл с человеческим участием заметно повышает эффективность ИИ на многих задачах. Причем не только в коде: умение строить циклы поможет и при работе с контентом, офисными задачами и даже при диалоге в чат-боте. Хотите научиться строить циклы – читайте мой лонгрид.
❤4👍1
Forwarded from NN
Делаем агентов СДВГ-френдли: появился скилл i-have-adhd для Claude Code и Codex — чистит выдачу ИИ от воды и заставляет говорить только по делу.

С ним ИИ будет отвечать без лишних рассуждений и отступлений от темы. В списках будет не больше пяти пунктов, а в конце ответа — ровно один следующий шаг.

Без СДВГ тоже будет полезно. Забираем бесплатно тут.
🇷🇺 Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 1 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон» 🇷🇺

«Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 4-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 22 по 26 августа.

Турнир пройдет по направлению:
- Инженерное дело: навыки программирования, сборка электронного оборудования, беспроводная связь, оптические системы + стратегия «Битва Дронов»;

Призовой фонд для победителей:
🥇место – 1 000 000 рублей
🥈место – 700 000 рублей
🥉место – 500 000 рублей
Награда за 4-8 места - 100 000 рублей

Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан!
Перелет, питание, проживание - за счет организаторов.

🇷🇺 Подать заявку и узнать подробности 🇷🇺
👍4❤1👎1
Forwarded from Нейроцех (Михаил Шумовский)
😮 Что нового в мире ИИ

💛 Anthropic изучила 300 тысяч реальных диалогов с Claude и нашла у моделей разные ценностные профили. Sonnet 4.6 чаще поддерживал и поддакивал, Opus 4.7 спорил с посылом и заранее предупреждал о рисках, а Opus 4.6 отвечал суше и короче. На хинди и арабском Claude был мягче, на английском и русском — строже и дотошнее; откуда взялась эта разница, компания пока не выяснила.

🟡 Lightricks выпустила LTX Reframe для смены формата готового видео. С его помощью можно дорисовать сцену за пределами исходного кадра и получить версии под 16:9, 9:16, 1:1, 4:5 или 5:4, поэтому одну генерацию можно будет раскатать на YouTube, Reels, TikTok и Shorts.

🟡 Canva открыла Canva Code 2.0 для всех пользователей. Внутри по текстовому запросу можно собрать сайт, квиз, калькулятор или мини-приложение, а потом отредактировать результат как обычный макет в Canva. Добавили импорт HTML и больше 50 шаблонов, генерацию ускорили на 75%, а путь до публикации сократили примерно на 30%.

💛 xAI открыла исходники Grok Build и обнулила лимиты использования. Через CLI можно разбирать кодовую базу, менять файлы, запускать команды, искать информацию в интернете и отдавать агенту длинные задачи.

🟡 OpenAI показала GPT-Red — внутреннего агента для атак на другие модели компании. Во время тестов он искал промпт-инъекции, пытался вытащить данные и заставлял модели выполнять опасные действия, а успешные атаки потом отправляли в обучение. В одном тесте GPT-Red пробил 84% сценариев против 13% у человеческих команд; публичного доступа к нему не будет.

💛 Moonshot AI выпустила Kimi K3, флагманскую MoE-модель на 2,8 триллиона параметров. Модель получила 896 экспертов, 16 активных экспертов на запрос и контекстное окно на 1 миллион токенов. API оценили в $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных, полные веса обещали открыть до 27 июля; на Frontend Code Arena K3 уже заняла первое место с 1679 баллами.

#дайджест

@neurozeh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Нейросеть без участия человека атаковала платформу для ИИ-моделей Hugging Face, в компании заявили, что такое случилось впервые, пишет RT.

📍Атаку от начала до конца совершила автономная система ИИ-агентов. Сама она это начала или по чьему-то приказу, не уточняется.

📍Вторжение началось в особенно уязвимом месте сайта — на конвейере обработки наборов данных. После этого ИИ-модели извлекли параметры доступа к облаку.

📍Был получен несанкционированный доступ к некоторым внутренним наборам данных и к ряду учётных.

📍Выявить атаку помогла система обнаружения с поддержкой ИИ. В Hugging Face сказали, что не знают, какую именно модель применяли агенты атаковавшей нейросети.

📍Автономные ИИ-инструменты кибератак уже не теоретический вопрос, говорится в заявлении. Они снижают затраты на терпеливое проведение масштабных и многоэтапных операций и работают с машинной скоростью.
😱2🔥1🤔1
Вышла Gemini 3.6

Google представила сразу три ИИ-модели: самой дешевой и быстрой стала 3.5 Flash-Lite, основной универсальной – 3.6 Flash, а также выпущена 3.5 Flash Cyber, которая нужна для поиска и исправления уязвимостей в коде.

Gemini 3.6 Flash потребляет на 17% меньше токенов, чем Gemini 3.5 Flash, требует меньше этапов рассуждений при выполнении сложных рабочих процессов и уже доступна в приложении и на сайте Gemini.

Модель 3.5 Flash-Lite идеально подходит для быстрых задач с минимальной задержкой, таких как поиск или анализ документов. Специальная 3.5 Flash Cyber пока что доступна только госорганам и доверенным партнерам. Gemini 3.5 Pro ещё проходит тесты и будет доступна как «будет готова».

Мой Компьютер | MK в MAX
Forwarded from NN
Переписки юзеров Deepseek случайно попали в общий доступ — они ищутся через поисковики.

Проблема касается диалогов, которые пользователи отправляли по отдельной ссылке. Затронуло все страны, так как можно найти чаты на русском, китайском и других языках.

Если пересылали важные переписки из чат-бота, стоит удалить их.
Начинаем неделю с просмотра двух важных бенчмарков

Artificial Analysis ведет толковый рейтинг “глобального интеллекта” моделей – он рассчитывается как сумма из 9 бенчмарков и позволяет оценить, кто есть кто.

С лидером без сюрпризов – это Claude Fable 5, причем с учетом запросов, когда система безопасности Anthropic переключила модель на более слабую Opus 4.8. Но преимущество над вторым местом (GPT-5.6 Sol) крошечное, буквально в одно очко. Fable 5 уже не тот супер-ИИ, каким воспринимался в начале июня.

При этом проблем хватает. Первая – цена и доступность. Модель в итоге оставили на подписках Max за $100/$200, но лимиты там она жрет безумно – у меня, например, 100-долларовая подписка и к концу недельного окна я традиционно остаюсь без Fable 5.

Вторая – тот самый fallback на Opus 4.8. Модель с ним совершенно непредсказуемая: например, я могу с помощью Fable 5 готовить одну новость на две площадки – в первом случае все проходит нормально, во втором срабатывают алгоритмы безопасности. Жалоб на это в сети полно: тяжело делать серьезную работу с моделью, которая в любой момент может сбросить тебя на Opus 4.8.

И раз зашел разговор – Claude Opus 5 уже в руках тестеров, некоторые предсказывают релиз на этой неделе (ну или на протяжении двух-трех). По отзывам модель почти такая же умная, как Fable 5… и с теми же откатами на Opus 4.8 при попытках обсуждать кибербезопасность, биологию и еще несколько тем.

Переходим к GPT-5.6 Sol – как по мне, это один из лучших релизов OpenAI за последнее время. Модель почти такая же умная, как Fable 5, быстрая, с отличным веб-поиском и, наконец-то, приличным фронтендом. У меня к GPT-5.6 одна претензия – дурацкий стиль письма и на русском и на английском. Что забавно, как редактор при этом модель хороша.

Интересно, что 5.6 Sol, обладая схожими с Fable 5 характеристиками, у меня ни разу не переключалась на модель попроще. Вероятно, Anthropic перестраховались после конфликта с властями США и выкрутили ручки безопасности на максимум.

Третье место у Kimi K3. Чисто из графика можно сделать вывод, что китайцы почти нагнали американских ИИ-разработчиков, но это не так. Claude Mythos (на нем основывается Fable 5) была доступна внутри Anthropic с февраля, а ранняя версия GPT-5.6 Sol тестировалась в мае, а может и до этого. Американская паранойя с безопасностью привела к тому, что сроки выхода сдвигаются – и для массового пользователя это действительно выглядит как сокращение разрыва. Но технологически это не так.

В любом случае Kimi K3 забралась в рейтинге AA так высоко, как раньше не оказывалась ни одна из открытых китайских моделей. При этом веса выложат в общий доступ до 27 июля – можно будет скачивать, исследовать и дообучать.

Но и здесь проблемы. Спрос так высок, что Moonshot временно остановила регистрацию новых аккаунтов. И если Kimi K2.6 можно было долго пользоваться бесплатно, то K3 мне дала написать буквально несколько промптов, после чего отправила за подпиской.

Коротко по другим моделям:

— Grok 4.5 уже отстал, но Илон Маск говорит, что новая модель на 2T параметров заканчивает тренировку – ждем в ближайшие недели.
— В игру вернулась запрещенно-экстремистская Meta – пусть Muse Spark 1.1 и не попала в топ, но заявка серьезная.
— А вот Google окончательно вылетела из рейтинга. По слухам, компания очень недовольна Gemini 3.5 Pro и вновь отложила релиз. Закрывать пробел будут Gemini 3.6 Flash, но это модель другого уровня.

Второй бенчмарк – WebDev Arena – показывает, у кого из моделей получаются хорошие сайты. У Kimi K3 первое место со значительным преимуществом над Fable 5. Но добавлю, что пробовал все модели из первой десятки – и любая выдает приличный веб-дизайн. Времена кривых шрифтов и наплывающих друг на друга элементов интерфейса окончательно прошли – приличный сайт сверстает и GPT-5.6 Sol, и GLM-5.2, и Sonnet 5.

Кстати, на “Бусти” у меня есть лонгрид, как с помощью ИИ делать дизайн и визуал, которые не похожи на стандартную выдачу современных моделей. Гайдов по другим областям использования ИИ тоже хватает, так что не забывайте подписываться:

https://boosty.to/escaped_ai
❤1🤔1
🔥 Собрала для вас большую шпаргалку по Claude и Claude Code

Здесь в одном месте: какую модель выбрать, как ставить задачи, чем отличаются Projects, Artifacts, MCP, Skills и Hooks, куда писать постоянные инструкции и как добиваться стабильного результата. Актуально на июль 2026.

🪼 Шпаргалка в хорошем качестве лежит в комментах, сохраняйте, чтобы потом не искать все по кусочкам 👆🏻

А для тех, кто хочет копнуть глубже, у 💬 Anthropic есть 2 официальных материала:

🪼 Prompt Library - библиотека готовых промптов, и это не только для кода: есть фильтры по ролям (маркетинг, продукт, доки), поля для подстановки своих данных и разбор "почему это работает" под каждым промптом

🪼 Best Practices - как ставить задачи, управлять контекстом и давать агенту возможность самому проверить результат

Особенно советую второй гайд - там хорошо видно, чем разовый промпт отличается от нормального рабочего процесса

@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from FSCP
Китайская гонка ИИ снова разгоняется. Alibaba показала Qwen3.8-Max-Preview на 2,4 трлн параметров и пообещала вскоре открыть веса. Компания называет её одной из сильнейших в мире и ставит ниже только Fable 5, но публичных бенчмарков и технического отчёта пока нет, поэтому ждём независимые тесты🍿

Попробовать сейчас можно так:
В чате https://chat.qwen.ai/ (без подписки лимит запросов небольшой)

Через Qwen Cloud Token Plan. Модель доступна даже в индивидуальных тарифах и подключается к Qwen Code, Claude Code, Cursor, OpenCode и Codex.

Через Qoder или QoderWork. У Qoder есть двухнедельный Pro Trial.

Во время preview расход кредитов временно снижен до 10%, а ночью по китайскому времени до 20% стандартного расхода. Условия Qwen Cloud

А ещё в сети ходят слухи и примеры новой версии DeepSeek V4 pro ga, которая явно будет главным китайским ответом Fable и gpt 5.6, ожидается что она будет безобразно дешёвой $0.0028 за 1M токенов, если это подтвердится, то американским лабам придётся несладко (в отличие от нас пользователей😊)

_______
Источник | #Futuris
Forwarded from Refat Talks: Tech & AI
Чем умнее агенты, тем дороже ваша поверхностность

Замечаю вокруг тревожный паттерн: сильные инженеры, которые раньше вникали в суть и тащили, все чаще перекладывают решения на AI-агента и скользят по поверхности. Например, вместо нормального рисерча приносят ответ агента, едва понимая, что в нем написано. И обходится это куда дороже, чем кажется.

Снаружи все выглядит норм (и даже продуктивно): код пишется, 5 тасок закрыто, еще 5 фич сделано по дороге (изи же). Но ощущение ложное - все это круто, только пока суть под контролем. А часто человек не понимает даже, какую проблему решает, - что уж говорить про само решение. То есть формально у нас AI-assisted engineering (harness и AI-кодинг инфра развиваются, строятся целые системы вокруг этого), а фактически - тихий съезд в вайб-кодинг, хотя это принципиально разные способы делать софт.

И модели сейчас настолько продвинутые, что легко поддаться иллюзии: агент разбирается лучше меня, пусть он и решает. Отсюда один шаг до "ну это Codex так нарешал, вопросы к нему". Так вот нет. Когда вы поручаете работу агенту, может казаться, что это теперь его работа. На самом деле это ваша работа и ваша ответственность. А агент - ваш инструмент. Иначе эта задача не попала бы к вам в руки! Эти железяки - потрясающая вещь и могут сделать вас кратно продуктивнее, но без понимания - это просто множитель когнитивного долга.

Теперь про парадокс из заголовка. У агентов есть рычаг: раньше он был небольшим, но сейчас агенты часами крутятся в фоне и производят больше кода, больше инфраструктурных изменений, больше лишних фич (привет loop engineering). Раньше сгенерированное хотя бы чаще проходило через глаза, осознанность чередовалась с автоматикой. И да, может я скажу базу, но поднять кучу агентов одновременно легко, но ваша когнитивная пропускная способность так не параллелится. Это еще называют налогом на оркестрацию.

Что со всем этим делать, до конца не знает никто - мы все еще учимся жить и работать в этой эпохе. Но я тут не призываю просто к тому, чтобы вы сдерживались и использовали AI как можно меньше. Этот совет исходил бы из компромисса "либо понимание, либо делегирование" - а по моему опыту все ровно наоборот: чем глубже вникаю, тем больше делегирую. Поэтому в трех вещах я уверен.

Первое: глубоко вникать до делегирования - кстати, я уже писал об этом в марте. Понимание - множитель делегирования: видишь, какие куски безопасно отдать, и можешь дешево проверить результат. Тонут в выводе агентов те, кто отдал территорию без карты в голове. У кого карта есть - видит проблему раньше, чем всю эту работу придется выкинуть. Агент как бы работает в задаче, а твое место - над задачей: что делаем, зачем, и как поймем, что готово.

Второе: строить эту карту помогает тот же самый AI, если развернуть его от производства к пониманию: задавать вопросы, просить челленджить твои выводы, сжимать сложное до принципов. Безопасно делегировать можно только то, что смог понять и способен сжать. И объяснимость обязана лежать в основе проектирования наших систем.

Третье: не верить ощущению "да все понял". Всю карьеру усилие было датчиком обучения: тяжело - значит растешь. AI убрал трение, а вместе с ним и этот датчик - потерю понимания теперь просто не чувствуешь. Ощущения врут, поэтому нужны внешние проверки:
- Тест на ошибку: если бы агент здесь ошибся - я бы заметил?
- Тест на пересказ: объяснить решение коллеге или резиновой уточке, не заглядывая в чат.
- Чистый лист: сначала набросать свою версию, и только потом открывать чат. AI тут - твой оппонент, а не твой автор.

А вы замечаете это скольжение по поверхности (за коллегами или за собой)? И как с этим боретесь?

🔥 ➕ 🔁 @nobilix
🔥7👍1
Forwarded from Нейронка каждый день! (Настя)
Китайские AI-модели рвут шаблоны: почему Кремниевая долина в панике

Так, господа хорошие, давайте без лишних эмоций. Китайские AI-лаборатории — Z.ai, Moonshot AI, Alibaba — за последние месяцы выкатили серию открытых моделей, которые почти догнали топовые разработки OpenAI и Anthropic. Последний хит — Kimi K3 от Moonshot, которую уже назвали «тревожной» даже в администрации Трампа. Суть: США ограничивают доступ к своим передовым моделям, а Китай отвечает открытым кодом и стабильными релизами. GLM 5.2, Qwen 3.8 — это не просто «азиатские копии», а реальная конкуренция. И вот тут Кремниевая долина нервничает: если раньше они диктовали правила, то теперь их playbook (закрытые модели + платные API) трещит по швам. Почему важно? Потому что открытые модели — это демократизация AI.

Источник: https://www.wired.com/story/chinas-open-ai-models-are-challenging-silicon-valleys-playbook/

#aidaily #настяпостит #настяновости #ainews
👍3❤1🔥1
Forwarded from 3DNews
OpenAI запустила ChatGPT Health и заявила, что её ИИ способен рассуждать лучше врачей

OpenAI начала запуск ChatGPT Health для пользователей ChatGPT старше 18 лет в США. Сервис позволит подключать медицинские карты и данные приложений для отслеживания здоровья. Чат-бот сможет учитывать эту информацию при ответах на вопросы в основном интерфейсе. О запуске сообщило издание The Verge.
#openaihealth #искусственныйинтеллект

📎Подробнее

🔖 3DNews в TG | MAX | VK
👍1
Opus 5 – новый флагман Anthropic

Вышел Opus 5, в большинстве бенчмарков он обходит Fable 5, но удивительного здесь нет. По слухам, первые версии Claude Mythos (на ней строится коммерческая Fable 5) были доступны сотрудникам Anthropic в феврале, закрытый Project Glasswing стартовал в апреле, а Fable 5 попробовали выпустить в начале июня – но из-за вмешательства властей США отложили.

Пять месяцев – более чем достаточно, чтобы из архитектуры топовой модели собрать “массовый флагман”, каким и является Opus 5.

Из бенчмарков бросается в глаза ARC-AGI-3 с результатом 30,2% против 7,8% у прошлого лидера – GPT-5.6 Sol. Это бенчмарк на абстрактное мышление: в нем модель оказывается внутри пошаговой игры, вообще без объяснений, как ее проходить. Методом проб и ошибок ИИ должен понять правила игры, а затем выиграть. Игр в бенчмарке много, каждая – со своими особенностями.

Бенчмарк сложный, но вот что интересно. ARC-AGI-3 представили 25 марта – явно раньше, чем началось обучение Opus 5. И это позволяет сказать, что в Anthropic, изучив доступные задачи бенчмарка (их минимум, большинство держат в секрете), попробовали натаскать новую модель на него.

Официально про это нигде не говорится, но это было бы логично, более того, это, возможно, уже дало положительный эффект: для прохождения ARC-AGI-3 нужна “сообразительность” и ее Opus 5 проявляет и в других сферах.

Блогпост Anthropic описывает ситуацию, как Opus 5 дали файл с чертежом механической детали с задачей написать программу, которая соберет эту деталь во FreeCAD. При отключили модели компьютерное зрение – то есть файл с чертежом был, но посмотреть его не получалось.

Другие ИИ в такой ситуации останавливались и сообщали, что не могут выполнить задачу. Opus 5 открыл файл как то, чем картинка является на самом деле, – длинную таблицу чисел, по три штуки на каждую точку экрана. И написал с нуля собственную программу, которая по этим числам находит прямые линии, окружности, размерные стрелки. То есть смастерил простенькое “компьютерное зрение” сам.

Если говорить про другие бенчмарки, то отрыв от Fable 5 реальный в трех местах, зато важных: агентское программирование (43,3 против 33,7), бизнес-задачи (26,0 против 17,4) и работа за компьютером (70,6 против 66,1). Это задачи, где модель пашет долго и без присмотра.

Остальное — размен: на HLE 56,3 против 56,5, на двух кодовых бенчмарках отставание в десятые доли. Проигрывает заметно только в юриспруденции и медицине. Это именно тот уровень прогресса, который я и ожидал от Opus 5 за такое время.

При этом модель в два раза дешевле Fable 5, доступна на базовой подписке Pro, а на подписках Max на нее можно тратить весь лимит, а не 50%. Если не будет какого-то косяка в виде кривого стиля или высокого уровня галлюцинаций – Fable 5 можно отправлять на пенсию до выхода 5.1.

Еще интересный факт. Mythos/Fable 5 в свое время перепугал и разработчиков, и даже власти США из-за крутых возможностей по поиску уязвимостей. Opus 5 намеренно не стали обучать кибербезопасности – но в бенчмарке на поиск уязвимостей она все равно набрала 79,4% против 80% у Mythos. Я как-то писал об этом: если учить модель хорошо писать код – она автоматом учится искать уязвимости.

В Anthropic предупредили, что у Opus 5, как и у Fable 5, будет fallback-механизм, переключающий на Opus 4.8 запросы, которые покажутся опасными. Но настроен он, судя по всему, намного лучше: если Fable 5 у меня отказывалась отвечать на такие безобидные промпты, как “дай свое объяснение парадоксу Ферми” или “объясни, как устроен мозг осьминога”, то Opus 5 сейчас на все ответил.

Параллельно прогнал модель еще на нескольких запросах – понравилось, как Opus 5 делает веб-дизайн, ищет в сети и генерит идеи. Стиль письма своеобразный, это еще надо тестить.
–
Друзья, традиционно по пятницам я выпускаю новый лонгрид в подписке. Он уже на месте, но подробно представлю завтра. Но если кому не терпится, это лонгрид по мотивам рекомендаций Бориса Черни о том, как пятью этапами стать профессионалом в ИИ.

Читаем здесь:
— Бусти
— Sponsr