Как и обещал (или вернее будет сказать "предупреждал"?), буду побольше выкладывать обзоров игр. Зато такие промежуточные обзоры точно будут коротенькими.

Сегодня у нас cozy-игра, симулятор доставки, и на первый взгляд кажется, что здесь вообще нет никакого второго дна:

Easy Delivery Co.: [анти]утопическая cozy-доставка
(и вот выложил на DTF)

Берёшь задание в своём компьютере, приходишь в магазин, где вдохновлённые Animal Crossing владельцы выдают тебе товар, отвозишь куда следует, получаешь деньги.

Более того, Easy Delivery Co. полностью оправдывает своё название: в геймплее нет вообще ничего сложного. Иногда тебе дают огромную кучу товара, который так и норовит разлететься и упасть (пачка коробок с пиццей на скриншоте была гораздо выше!)… но это не важно! Пока хоть что-то в кузове осталось, доставку зачтут в полном объёме.

Ты принял эту должность в наследство от некоего Себа, и продавцы в магазинах его иногда вспоминают. Но у них есть и своя жизнь: кто-то в кого-то влюблён, кто-то придумывает схемы по обогащению и так далее.

Есть и сюжет, который поначалу не вполне понятен: милый пёсик выдаёт тебе задания, которые выглядят просто как excuse для того, чтобы не сразу открывать всю карту, а постепенно. Обычно надо купить очередной апгрейд для грузовичка, чтобы смочь проехать в следующую локацию.

Кстати, есть и другие механики: тебе нужно пить кофе, чтобы хватило энергии, зажигалкой можно что-то поджечь или развести костёр, на котором можно сварить кофе в котелке, и так далее. Это далеко не immersive sim, но игра куда более разнообразна, чем кажется на первый взгляд. Есть даже рыбалка!

Но потом окружающая тебя реальность начинает трещать по швам. Диалоги становятся всё более сюрреалистическими, а места, в которых ты оказываешься, всё более лиминальными.

Но ладно, не буду спойлерить всю историю, там нет ничего сверхестественного, но мне понравилось. А сам геймплей действительно очень спокойный и приятный. В общем, рекомендую.

#tgif #games

Год с лишним назад вышел AI 2027, который не побоялся поставить конкретные даты на дороге к AGI, RSI, ASI и так далее. А пару недель назад сооснователь Anthropic Джек Кларк написал, что по его оценкам с вероятностью 60%+ к концу 2028 года появится ИИ, способный полностью автономно обучить своего преемника. "I don't know how to wrap my head around it".

Сегодня у нас большой разбор: где мы сейчас на пути к recursive self-improvement, насколько сбывается AI 2027 и запустят ли LLM-агенты сингулярность. Пост по ссылке, ниже оглавление и краткие саммари разделов:

AI 2027 в 2026: нам и правда остался год?

1. Предисловие

2. AI 2027 чуть подробнее: идея сценария, SC → SAR → ASI. 2027 — это мода, а не медиана. Сами авторы сейчас ставят сверхинтеллект на 2031–2035.

3. Табель успеваемости: две ретроспективы: реальность идёт с некоторым количественным отставанием, но качественные предсказания (агенты, инвестиции, отставание регулирования) сбываются. А автономный поиск 0-day уязвимостей, как мы все знаем, опережает прогноз.)

4. Горизонт автономности: главный график про агентов. METR time horizon удваивается каждые ~3–7 месяцев и ускоряется. Mythos почти буквально уже "superhuman coder" из прогноза.

5. Проблема надёжности: от бенчмарка к реальной работе. Скепсис: METR писал, что AI-инструменты замедляли разработчиков, а не ускоряли, половину проходящих тестов PR мейнтейнеры бы не приняли и так далее. Бенчмарк — это ещё не совсем то.

6. Автономия и autoresearch: бенчмарки. Что с autoresearch? SWE-bench по сути на свалке истории, на MLE-bench 17% → 64% за полтора года, RE-Bench насыщается, PaperBench не обновляется, а на фронтире сейчас AutoResearchBench (~9%). Чем более открытая задача, тем нужнее пока что человек.

7. Автономия и autoresearch: позитивные результаты. Но там, где есть быстрый честный верификатор, агенты уже делают настоящие открытия: гипотеза Эрдёша, AlphaEvolve, AI Co-Mathematician. Да и просто — вы сами-то пробовали последние модели?

8. Инфраструктура и сроки. Это та часть AI 2027, которая сбывается с опережением: компьют растёт на 5× в год, инвестиции в сотнях миллиардов $, Stargate опережает график. Компьют ограничителем вряд ли станет — если только не упрёмся в то, что каждую идею надо проверять дорогим обучением.

9. Запустят ли LLM-агенты сингулярность? Главный вопрос, конечно, не в дате, а в том, сходящийся это ряд или расходящийся. Уже сейчас Claude пишет 80% кода Anthropic, но сама Anthropic говорит, что RSI ещё не предопределено. Пока ещё появляются новые узкие места.

10. Чего именно не хватает: память и непрерывное обучение, надёжность на длинном горизонте, sample efficiency, вкус и постановка задачи, модель мира. Вряд ли эти стены так уж непреодолимы, но и не падают пока что.

11. Заключение: AI 2027, возможно, ошибся в скорости, но не в направлении. К концу 2027-го не стоит ждать развязки (слава богу!), мы в более медленном таймлайне. Но "не так скоро" не значит "никогда" или даже "не скоро": ставки против прогресса AI пока не сработали ни разу.

#blog #longreads #ai