
Искусственный интеллект
ИИ - все?2
В представлении многих промоутеров ИИ (ключевые фигуры текущих ИИ вендоров) экспансия ИИ только начинается, а я же выскажу абсолютно непопулярную точку зрения – в рамках нынешней парадигмы экспоненциальное развитие ИИ УЖЕ ЗАКОНЧЕНО!
(..)
Сохранение закона масштабирования больше не гарантировано, а актуализируется принцип убывающей отдачи. Достигнут предел или потолок эффективности.
Грубо говоря, каждый условный процентный пункт прироста интегральной производительности стоит все больше денег и ресурсов. Если всего три года назад производительность росла экспоненциально при незначительных расходах, сейчас полностью противоположный баланс – незначительные улучшения стоят сотен миллиардов долларов, которые невозможно монетизировать.
(..)
Любая технология в своем развитии следует S-образной кривой: за периодом медленного старта следует взрывной рост, который затем сменяется плато, где дальнейшие улучшения становятся все более сложными и дорогостоящими. Множество данных указывает на то, что большие языковые модели вступают в эту фазу плато.
Китай наносит ответный удар: IT-гигантам приказали прекратить закупку чипов Nvidia
Технологическая война между США и Китаем выходит на новый уровень. Как сообщает Financial Times, правительственное агентство Китая приказало крупнейшим интернет-компаниям страны прекратить закупку передовых чипов для искусственного интеллекта от американской компании Nvidia.
Кого это коснется?
Приказ получили такие гиганты, как Alibaba, Tencent, Baidu и ByteDance (владелец TikTok). По сути, это вся элита китайского IT-сектора, которая активно развивает собственные нейросети и облачные сервисы.
Почему это произошло?
Этот шаг — прямой ответ на недавнее ужесточение санкций со стороны США. Американское правительство ограничило для Nvidia возможность продавать в Китай даже "урезанные" версии своих мощных чипов, таких как H800 и A800, которые были созданы специально для обхода предыдущих санкций.
Теперь китайские власти, похоже, решили действовать на опережение и стимулировать внутренний рынок. Компаниям было приказано не только прекратить новые закупки, но и отдавать предпочтение отечественным разработкам, например, от Huawei.
Что это значит для мира?
Для Nvidia: Это огромный удар. Китай — один из ключевых рынков, и потеря таких крупных клиентов приведет к многомиллиардным убыткам.
Для Китая: Это рискованная, но стратегическая ставка на собственных производителей. В краткосрочной перспективе это замедлит развитие их ИИ, так как местные чипы пока уступают американским. В долгосрочной — может привести к появлению сильного национального чемпиона в производстве чипов.
Для нас: Мы наблюдаем за углублением технологического раскола мира на два лагеря. "Война чипов" становится все более ожесточенной.
"Нас просто выкинули": Google уволил 200 "тренеров" ИИ на фоне жалоб на условия труда
Пока Google рассказывает миру о том, как их нейросети Gemini и AI Overviews меняют будущее, в самой компании разгорается скандал. Корпорация уволила более 200 сотрудников, которые занимались важнейшей работой — обучением и модерацией этих самых нейросетей. Увольнения прошли в два этапа и без предупреждения.
Кем были эти люди?
Это не просто "кликальщики". Оценщики берут корпус данных для обучения ИИ, просматривают в нем каждый текст, картинку и видео и делают пометки — какой ответ хороший, где допущена ошибка, где информация не полна. От качества данной разметки зависит то, насколько хорошими получатся ответы ИИ.
Для работы "супер-оценщиками" ИИ требовалась степень магистра или доктора философии. Среди них были писатели, учителя, люди из творческих профессий, чей опыт и знания были необходимы, чтобы делать ответы Gemini более "человечными" и умными.
Почему их уволили?
Официальная версия для некоторых — "сворачивание проекта". Однако уволенные сотрудники уверены: настоящая причина — их постоянные жалобы на низкую оплату и плохие условия труда. Двое из них уже подали жалобы в Национальную администрацию по трудовым отношениям США, заявляя о несправедливом увольнении.
Что отвечает Google?
А вот тут начинается самое интересное. Представитель Google заявил, что уволенные — это не их сотрудники, а работники подрядчика, компании GlobalLogic. Мол, это подрядчик и несет ответственность за условия труда своих людей. Удобная позиция: пользоваться трудом высококвалифицированных специалистов, а в случае проблем — "мы не при делах".
По сути, люди, которые учат ИИ быть похожим на человека и не нести чушь, оказались в самом незащищенном положении — без гарантий, с низкой зарплатой и возможностью быть уволенными в любой момент. И это в одной из самых богатых компаний мира.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
ИИ уже монтирует видео за вас. Это конец ютуберам или новые возможности?
YouTube начал внедрять инструменты, которые раньше были доступны только профессионалам: автоматический дубляж на разные языки, генерация шортсов из длинных роликов, превращение подкастов в клипы и даже помощь с монтажом. Для автора это означает, что один ролик теперь может превратиться в целую сетку форматов, а значит — охват увеличивается, аудитория растёт, а расходы на производство снижаются.
Что это значит для авторов:
Плюс: скорость — один ролик превращается в несколько форматов.
Плюс: охват — можно сразу выходить на другие страны.
Плюс: экономия — меньше затрат на монтаж и перевод.
Минус: контент рискует стать безликим.
Минус: конкуренция смещается в сторону идей, а не скорости.
Минус: юридические риски, если ИИ имитирует чужой стиль или голос.
Получается, что ИИ не убьёт авторов, он убьёт посредственность. Те, кто научится совмещать автоматизацию с оригинальностью и личной подачей, только выиграют. А вот те, кто решит «пусть всё делает машина», скорее всего сольются в общей массе одинаковых каналов.
Бесплатный AI-браузер от GenSpark
Новый браузер Genspark AI уже доступен на Windows и Mac. Его главная фишка — встроенный бесплатный ИИ прямо на устройстве.
Фишки:
🟣 выбираете любую из 169 открытых моделей: GPT, Deepseek, Gemma
🟣 работает полностью офлайн
🟣 приватность: данные не покидают компьютер
🟣 скорость: ответы мгновенные, без серверных задержек
🟣 всё бесплатно, без подписок и ограничений
В браузере есть встроенный Super Agent: он анализирует страницу прямо в процессе просмотра.
Можно включить автопилот — тогда Genspark сам открывает сайты, сравнивает данные и собирает итоговую таблицу.
По умолчанию нет рекламы и баннеров, а переход с другого браузера занимает один клик.
Продолжение поста «Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера»2
8) ИИ-агенты и применение их в бизнесе
Youtube: https://youtu.be/RVHkOsZsvk8
Rutube: https://rutube.ru/video/0dd210ddd14d6b89beda53cb3950df72/
VK Видео: https://vkvideo.ru/video-214877772_456239084
Видеокурс от СберУниверситета по AI-агентам (общее время: 4 часа 50 минут)
1. Введение в ИИ-агенты. Часть 1: https://t.me/rcppe/85
1. Введение в ИИ-агенты. Часть 2: https://t.me/rcppe/87
1. Введение в ИИ-агенты. Часть 3: https://t.me/rcppe/91
2. Перспективы применения ИИ-агентов. Часть 1: https://t.me/rcppe/99
2. Перспективы применения ИИ-агентов. Часть 2: https://t.me/rcppe/101
3. ИИ-агенты в наши дни. Часть 1: https://t.me/rcppe/108
3. ИИ-агенты в наши дни. Часть 2: https://t.me/rcppe/109
Содержание вебинара
00:00 Введение
00:58 Опыт работы в Сбербанке
01:33 Проекты и достижения
02:33 Работа с моделями ИИ
03:18 Особенности сервиса «Фьюжн Брейн»
03:54 Введение в промты для нейросетей
04:54 Структура промтов и метатеги
05:49 Различия в моделях и их знаниях
06:42 Использование диапазона моделей
07:30 Параметры в текстовых промтах
10:04 Системный промт в текстовых нейросетях
11:53 Разметка промтов
13:42 Пример работы с системным промтом
14:59 Регулировка контента нейросетями
15:56 Работа с персонажами и драматургией
16:47 Агенты и мультиагентная архитектура
18:42 Пример с кулинарной книгой
21:04 Определение и функции агентов
24:00 Инструменты и агенты
25:52 Структура агента
27:50 Создание системного промта для ИИ-агента
29:41 Генерация изображений на основе промта
30:40 Протокол взаимодействия нейросети с кодовой базой
32:42 Реализация функции getForecast
34:39 Облачные SIP-серверы
35:31 Архитектура роя ИИ-агентов
37:11 Паттерн отражения
38:55 Глубокое исследование с помощью ИИ
39:30 Использование нейросетей для критики идей
40:30 Инструменты для поиска информации
41:29 Микросценарии в чат-ботах
42:27 Планирование задач с помощью агентов
43:27 Мультиагентное взаимодействие
47:10 Автоматизация задач с помощью ИИ
48:34 Вопросы и ответы
51:06 Введение в практическую часть
52:01 Личный опыт и образование
52:43 Рекомендации по изучению технологий
53:41 Образование за рубежом
54:49 Генераторы промтов
55:50 Работа с моделями ИИ
57:22 Агенты и карты местности
01:06:15 Безопасность агентов
01:08:15 Заключение

