Мем дня: Cloudflare, которые годами защищали сайты от ботов-парсеров, выпустили парсер

Они анонсировали эндпоинт /crawl для Browser Rendering, который позволяет сканировать и извлекать контент целого сайта одним API-запросом. Он предназначен для «RAG пайплайнов, обучения AI, мониторинга и исследований».

Ирония в том, что Cloudflare – абсолютный лидер как раз в защите сайтов от нежелательных краулеров и ботов, которые собирают данные для обучения ИИ.

В свое оправдание они замечают, что их бот (в отличие от всех остальных злюк-ботов) будет вести себя хорошо: уважать правила сайта и robots.txt 😇

На днях ровно 10 лет исполнилось знаменитому 37 ходу, с помощью которого AlphaGo обыграл Ли Седоля

В 2016 году с 9 по 15 марта в Сеуле проходил матч по Go между системой DeepMind AlphaGo и Ли Седолем – на тот момент 18-кратным чемпионом мира. Он закончился со счетом 4:1 в пользу искусственного интеллекта.

Особенно всем тогда запомнилась вторая партия, которая проходила 10 марта: в ходе нее AlphaGo, играя белыми, на 37-м ходу сделала крайне нестандартный ход, который эксперты сначала даже сочли ошибкой. Но в итоге он перевернул ход партии, и Седоль сдался на 211 шаге.

Этот легендарный "37 ход" вошел в историю как символ ИИ-креативности и победы стратегического "мышления" машины над человеком.

По случаю 10-летия DeepMind и Демис Хассабис даже выпустили рестроспективную статью. Пишут, что именно AlphaGo и 37 ход показали потенциал подобных моделей и вдохновили ученых дальше развивать линейку, в которую вошли AlphaZero/AlphaFold/AlphaProof и тд. Ведь если ИИ смог разбираться в чудовищном пространстве состояний в Go, его можно пустить и на реальные научные задачи со сходной комбинаторной сложностью.

В итоге, спустя 10 лет:

– Прямой наследник архитектуры AlphaGo – AlphaProof – в связке с AlphaGeometry 2 выходят на уровень серебра на Международной математической олимпиаде.

– За AlphaFold 2 дают нобелевку, и модель предсказывают структуры всех ~200 млн известных белков.

– Gemini Deep Think (тоже вдохновленный структурой поиска из архитектуры AlphaGo) берет золото на IMO 2025 и решает открытые математические задачи Эрдеша.

Сегодня прорыв 37 хода продолжает определять нашу работу по созданию AGI. Мы верим, что AGI станет самой значимой технологией, когда-либо изобретенной, и, возможно, высшим инструментом для ускорения прогресса в науке, медицине и производстве.

Кстати, про AlphaGo есть документалка. Самое время ее посмотреть: https://youtu.be/WXuK6gekU1Y

У Perplexity вышло что-то интересное: постоянно активная локальная AI-система под названием Personal Computer

Personal Computer работает на базе Mac mini, который выступает в роли прокси для Perplexity Computer (эта штука вышла пару недель назад).

То есть система интегрирует Perplexity Computer с просторно включенной локальной средой: AI может перемещаться между инструментами, выполнять задачи автономно и продолжать работу без пользователя. При этом она доступна удаленно с любого устройства, поддерживает постоянную память и всевозможные коннекторы.

Этакий OpenClaw, который имеет доступ к вашим локальным файлам и проектам.

Пока что запущен waitlist

www.perplexity.ai/ja/hub/blog/everything-is-computer

Nvidia инвестирует 2 миллиарда в Nebius Group – бывшую Yandex N.V.

Компании объявили о стратегическом партнерстве для развития облачных решений для ИИ.

В рамках соглашения к 2030 году Nebius развернет более 5 ГВт мощностей дата-центров на чипах Nvidia и получит ранний доступ к новым архитектурам Nvidia, типа Rubin, Vera и BlueField.

Дженсен Хуанг говорит, что Волож строит ИИ-облако для «эпохи агентов»: полностью интегрированное от чипов до софта.

После анонса акции Nebius выросли уже на 15%.

Google назвали свое новое здание в Лондоне «Platform 37» – в честь 37 хода AlphaGo в партии против Ли Седоля

Напоминаем, что победе ИИ над Седолем на днях исполнилось ровно 10 лет

Скоро в здании, кстати, откроется The AI Exchange – общественное пространство, где будут проходить бесплатные открытые мероприятия, лекции и выставки, посвященные ИИ

Основатель Replit говорит, что, несмотря на мрачные прогнозы, сейчас для джунов наступает золотая эра

Да, количество рабочих мест действительно сокращается. Но многие компании все еще охотно нанимают вчерашних выпускников: дело в том, что часто они лучше опытных разработчиков умеют использовать ИИ-инструменты и оказываются более гибкими, потому что «не обременены привычками».

«Хард скиллы больше не являются узким местом. Важно, насколько вы амбициозны, насколько вы креативны и насколько хорошо умеете использовать эти инструменты»

Запоминаем и не забываем вписать в резюме навык «профессиональный вайбкодер»

Расширенный отчет Yandex B2B Tech за 2025 год

Yandex B2B Tech, подразделение Яндекса, развивающее корпоративные решения на базе ИИ и других технологий, опубликовало финансовые результаты по МСФО за 2025 год. Совокупная выручка двух ключевых направлений — Yandex Cloud и виртуального офиса Яндекс 360 — достигла 48,2 млрд рублей, что на 48% больше, чем в 2024-м. Бизнес растёт в 1,9 раза быстрее рынка корпоративных ИТ-решений России.

Выручка Yandex Cloud увеличилась на 39%, составив 27,6 млрд рублей, четвертый год подряд демонстрируя положительную EBITDA. 93% дохода сформировано за счёт внешних клиентов — сейчас их более 51 тысячи, а партнёров — 883. Рост особенно заметен в ИИ и информационной безопасности: доходы удвоились, 9% выручки приходится на соответствующие сервисы.

Yandex AI Studio почти в 2 раза увеличила доходы до 2 млрд рублей, а использование API выросло в 7 раз (234 млрд токенов). Новые возможности — создание ИИ-агентов без навыков программирования и сервисы голосовой связи (Realtime API, Brand Voice Lite). Активно развиваются сервисы информационной безопасности — доход вырос в 2,5 раза, с лидером Yandex Smart Web Security (460 млрд запросов).

Платформа данных демонстрирует рост на 40%, BI-инструмент DataLens увеличил выручку в 10 раз, а количество клиентов выросло втрое.

Yandex B2B Tech задаёт тренды в российском корпоративном ИТ, активно масштабируя облако, ИИ и безопасность.

Любителям читать статьи – общий сбор: AlphaXiv сделали твиттер для рисерчей

Это буквально лента в стиле X, но со статьями. Листаете и видите самые залайканные и популярные свежие статьи с главными картинками, выводами и идеями. К полному тексту / ИИ-ревью / чату с ассистентом для чтения можно перейти в одну кнопку.

https://www.alphaxiv.org/briefs

Правильный скроллинг

AlphaEvolve от Google DeepMind открыла новые нижние оценки для чисел Рамсея, улучшив результаты, которые не обновлялись десятилетиями

Числа Рамсея – это фундаментальные объекты в комбинаторной математике. Формально, число Рамсея R(s,t) – это минимальное число вершин в полном графе, при котором любое окрашивание ребер в два цвета (скажем, красный и синий) создает либо полносвязный подграф на s вершинах, где все ребра красные, либо полносвязный подграф на t вершинах, где все ребра синие.

Эта задача крайне вычислительно сложна. Даже для небольших значений типа R(5,5) точное значение неизвестно спустя почти век исследований, потому что для вычисления требуется перебор экспоненциального числа раскрасок графов. Это делает задачу неразрешимой даже на современных суперкомпьютерах.

Эрдеш, тот самый легендарный комбинаторщик, говорил, что R(5,5) посчитают только инопланетяне или следующая цивилизация.

Короче, числа Рамсея действительно очень сложны. А вчера DeepMind вдруг объявили, что AlphaEvolve самостоятельно воспроизвела все известные точные границы и улучшила значения для пяти классических случаев.

Особенно поражает, что исторически для приближения чисел Рамсея использовались только хитрые ручные алгоритмы, а тут пробить SOTA смогла +-универсальная система на основе LLM.

Статья