У них там теперь "Код красный🚨" после выхода Gemini 3.0 и ходят слухи о новой ризонинг модели на следующей неделе. Ну что ж, не долго получилось маркетингом всем мозги пудрить и в упор игнорировать настоящих конкурентов 👌

А тут ещё какой-то стартап OpenAGI обещает модели уже следующего поколения по совершенно новой архитектуре (по бенчмаркам якобы обходят все передовые модели), ну посмотрим. Вчера ещё DeepSeek 3.2 вышел но потрогать кроме как через API не дают, чуть лучше в коде чем все остальные топ модели. В интересный входим таймлайн, то ли ещё будет 🌚

Ничего необычного, просто китайские роботы патрулируют границу с Индией в горах🌚 мы уже тут, да

И как раз в тему поста выше: После активного продвижения развития искусственного интеллекта администрация Трампа переключает свое внимание на сферу робототехники. Согласно данным Politico, Белый дом планирует сделать этот сектор приоритетным в 2026 году, для чего министр торговли Говард Латник уже проводит встречи с лидерами отрасли и рассматривает возможность издания нового исполнительного указа для стимулирования роста. Эта инициатива направлена на усиление конкурентоспособности США в противовес Китаю, который на данный момент значительно превосходит Америку по количеству внедренных промышленных роботов (1,8 миллиона против показателей США).

Пока в OpenAI паника, Google нас к чему-то готовит...

Titans: Начало эры непрерывно обучающегося ИИ
Google Research представили революционную архитектуру Titans, которая превращает нейросети из статичных моделей в непрерывно обучающиеся системы. Titans внедряет полноценный модуль нейронной долгосрочной памяти. Это позволяет модели не просто временно удерживать контекст, а буквально «запоминать» информацию, сжимая её в свои внутренние веса, подобно тому, как человеческий мозг переводит события в долгосрочную память.

Ключевая инновация кроется в способности модели учиться прямо в момент работы: если информация неожиданная и важная, модель мгновенно обновляет параметры своей памяти, чтобы усвоить этот опыт. Это фундаментальный сдвиг парадигмы: ИИ больше не является «застывшим» после тренировки слепком знаний, а становится адаптивным агентом, который эволюционирует и накапливает опыт в реальном времени, не требуя полной перетренировки.

Видео по статье сделал в NoteBookLM для наглядности
Ждём Gemini 3.5/4🌚

А кто хочет погрузиться глубже в статью выше - вот AI-deepdive на 15 минут

График из статьи на котором наглядно видно сохранение точности нейронки на контексте 10 млн токенов (у Titans остаётся в районе 70-80%), а другие просто даже не тестировали на таком объёме🤷‍♂️

P.S.

Спасибо подписчикам, уже писал год назад про эту архитектуру, но сейчас Google официально представила её на NeurIPS 2025 в связке с системой MIRAS, сместив фокус с простого увеличения контекста на непрерывное обучение, видимо внедрят в следующие поколения Gemini🌚

AGI v. 0.1?🤔

Ну вот, а вы говорите магии не существует, теперь мотаем время на лет 10-15 вперёд и представляем насколько доступнее и реалистичнее будут такие эксперименты с технологиями🥷(этот техно-шиноби, точно уже станет человеком-армией🌚)

вот что бывает, когда инженер покупает домой робота🤖 1-2 года и создаст себе робота человека-паука🌚

Делать крутые видео в домашних условиях становится всё проще 👌✨
Veo 3.1, Kling, nano-banana pro +Suno voiceover

не знаю почему, но мне смешно😁

лучшее применение умной парковки от безумных людей 🌚

Проверил как ChatGPT 5.2 проходит мой тест на моделирование в Blender... Ну хотя бы не набор деталей как было у 5.1, но в разы хуже чем X-wing от Gemini 3.0 (потому что это не X-wing а какой-то пепелац🙃)

И пришлось ещё раза 3-4 поправить ошибки...

Что-то другие тесты даже проверять желание отпало 🌚

Ой, а что это, gpt 5.2 Pro ещё хуже чем gpt 5 Pro (и отстаёт даже от Grok 4) на simple bench 😁улыбнитесь, вас нае😄🙈✨ Сэм Хайпман

https://simple-bench.com/

Simple Bench - Проверяет ИИ на простых логических задачах, которых нет в интернете, чтобы исключить «списывание» из обучающих данных.

Суть: Показывает реальные пробелы в базовой логике моделей, которые часто скрыты в стандартных тестах.

В общем решил я не ждать и не портить проект всякими GPT 5.25 и выложил в открытый доступ AI-Crawl — это рабочий прототип RPG-рогалика, полностью построенный на генерации через LLM. Фишка в том, что нейросети здесь выступают главным гейм-дизайнером: они на лету создают мир, придумывают уникальных врагов и генерируют параметры лута, делая каждое прохождение непредсказуемым с разнообразным (иногда комичным, иногда брутальным) описанием ваших ходов.

Сразу предупреждаю: это эксперимент. Генерацию картинок, возможно, придется поднастроить, а баланс скиллов и предметов может быть хаотичным (можете менять в настройках сами), но ядро игры полностью рабочее.

Выкладываю для тестов и развлечения (для игры нужны локальные LLM или можете пробовать любые бесплатные модельки на OpenRouter)

https://github.com/Antonod1988/ai-crawl/tree/main

Такие вот времена, 1% знания кода, месяц вайбкодинга в Antigravity на Gemini 3.0 и уже могу с вами делиться своей игрой (хоть и бета версией 🌚) под нг🎅

Просто офигенный пример того, как можно использовать старый смартфон для создания домашнего робо-питомца👾⚡️:

Краткая суть: Вместо того чтобы покупать дорогие отдельные модули (микроконтроллер, датчики, камеру, WiFi), автор заменяет их одним бывшим в употреблении смартфоном.

Ключевые преимущества:

Вычисления: Процессор телефона берет на себя сложные расчеты движений (инверсную кинематику).

Стабилизация: Встроенные в телефон акселерометр и гироскоп (IMU) используются для удержания равновесия робота при ходьбе.

Функционал: Робот бесплатно получает качественную камеру, GPS и связь (WiFi/Cellular).

По сути, проект превращает старый телефон в мощный контроллер для робота. Источник проекта: makeyourpet.com.

P.S.
Если что, всё это называется апсайклинг - вторичное использование электроники👌
у меня как раз парочку смартфонов старых завалялось...🌚