🧩 GPT-5 частично прошла “тест Гёделя” на новые математические гипотезы

На arXiv вышел препринт, описывающий новый способ проверки ИИ — “тест Гёделя”. Его цель — не просто решить известные задачи, а сгенерировать новые математические результаты (название дано в честь Курта Гёделя).

👀 Авторы:

🟢Моран Фельдман (Университет Хайфы, специалист по комбинаторной оптимизации),

🟢Амин Карбаси (Cisco Foundation AI, экс-профессор Йеля, лауреат грантов NSF, ONR, AFOSR).

🔍 Как проверяли:

🟢выбрали 5 свежих задач в области комбинаторной оптимизации,

🟢GPT-5 дали по 1–2 статьи без формулировки гипотезы,

🟢задача модели — самой вывести доказательство или найти контрпример.

📊 Результаты:

— 3 задачи: почти правильные решения (ключевая идея верная, но доказательства не доведены до конца),

— 1 задача: модель опровергла гипотезу и предложила рабочую альтернативу,

— 2 задачи: не справилась (слишком сложный анализ и необходимость «склеивать» разные идеи).

В отличие от привычных бенчмарков, здесь ИИ проверяется на способность создавать новое знание с нуля. Пока это лишь частичный успех, но исследователи отмечают: GPT-5 уже демонстрирует первые шаги к тому, чтобы участвовать в реальных открытиях.

🟢Data Cluster

💡 Экс-менеджеры Microsoft запускают AI-альтернативу Excel для финансистов

Стартап Maximor, основанный Рамнанданом Кришнамурти и Аджайем Амуданом, привлек $9 млн посевных инвестиций и предлагает заменить ручную работу в Excel сетью ИИ-агентов, которые напрямую подключаются к ERP, CRM и бухгалтерским системам.

🟢Агенты синхронизируют транзакции в реальном времени, формируют рабочие документы и готовят данные к аудиту.

🟢По словам клиентов, внедрение Maximor сокращает сроки закрытия отчетности почти вдвое и снижает потребность в расширении штата бухгалтеров.

🟢Платформа совместима с Excel, но делает акцент на автоматизации и прозрачности.

👀 Maximor уже работает с компаниями в США, Китае и Индии, поддерживает GAAP и IFRS и нацелен на бизнес с выручкой от $50 млн.

Новый шаг в трансформации финансов: меньше ручной рутины, больше стратегической работы.

🟢Data Cluster

🤖 Anthropic представила Claude Sonnet 4.5 — новый уровень ИИ для программистов

Компания Anthropic выпустила модель Claude Sonnet 4.5, которая уже называют прорывом в мире кодинга и автономных агентов.

🚀 Ключевые фишки:

🟢Лучшая модель для программирования: 77.2% на SWE-bench Verified — рекордный мировой результат.

🟢Контекст + память: ИИ-агенты могут сохранять и использовать данные часами и даже днями.

🟢Автономное кодирование: до 30 часов непрерывной работы, включая создание, тестирование и доработку проектов.

🟢Браузерные возможности: через Chrome Extension агенты способны анализировать конкурентов, заниматься закупками, онбордингом клиентов и выполнять бизнес-задачи.

🟢Экономичность: $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных, при кэше и батчах — до 90% экономии.

Claude Sonnet 4.5 открывает новые горизонты для исследователей и инженеров: от финансового анализа и предиктивной аналитики до разработки автономных ИИ-агентов, способных работать как полноценные разработчики.

🟢Data Cluster

⚡️ Z.аi выпустила GLM-4.6 — дешевле и умнее, чем раньше

Новый релиз GLM-4.6 подкатил с заметными апгрейдами:

🟢Контекстное окно 200k — теперь можно грузить целую диссертацию и ещё останется место.

🟢Кодинг стал сильнее — модель уверенно справляется не только с бенчмарками, но и в реальных сценариях (Claude Code, Roo Code и др.).

🟢Агентность: лучше пользуется инструментами, ищет, анализирует и делает выводы.

📊 По тестам:

🟢Сильнее прошлой версии.

🟢Конкурирует с DeepSeek-V3.2-Exp.

🟢Почти дотягивается до Claude Sonnet 4, но до Sonnet 4.5 по коду ещё не дорос.

🟢Зато козырь в эффективности: решает задачи на ~15% экономнее по токенам.

Если искали «дешёвый Claude» — вот он. Отличный баланс между ценой и возможностями.

🟢Data Cluster

✨ Anthropic представила Imagine with Claude — ИИ-песочницу на базе Claude Sonnet 4.5

Вместе с релизом новой модели Claude Sonnet 4.5 компания Anthropic показала экспериментальный режим Imagine with Claude — браузерную среду, где приложения собираются прямо в диалоге с ИИ.

🟢Достаточно описать задачу — и Claude сам соберет рабочий прототип: от кнопок и форм до базовой логики.

🟢Поддерживаются простые сценарии: мини-дашборды, калькуляторы, формы экспорта или даже необычные демо (например, «компьютер Уильяма Шекспира»).

🟢Каждый пользователь получает уникальное приложение.

⚡️ Ограничения:

🟢нестабильность и приватность,

🟢отсутствие доступа к системным ресурсам,

🟢прототип доступен только подписчикам тарифа Max и лишь на 5 дней.

Некоторые уже называют проект «ИИ-операционной системой», но точнее говорить о песочнице: Imagine работает поверх браузера и ОС, создавая персонализированные инструменты, а не управляя железом напрямую.

🟢Data Cluster

🔍 DeepSeek урезала стоимость API-запросов почти вдвое

Компания представила экспериментальную модель DeepSeek V3.2-exp с механизмом Sparse Attention, который позволяет обрабатывать длинные запросы значительно эффективнее.

❓ Как это работает:

🟢Вместо чтения всего контекстного окна модель быстро находит ключевые части текста и работает только с ними.

🟢Это снижает нагрузку на серверы и уменьшает потребление вычислительных ресурсов.

👀 Результаты:

🟢Стоимость длинных API-запросов падает примерно на 50%.

🟢Качество при этом остаётся на уровне предыдущей версии (V3.1).

🟢Модель уже доступна на Hugging Face для тестирования.

Если подход приживётся, это станет одним из первых масштабных примеров, когда оптимизация архитектуры LLM реально снижает цену API для пользователей.

🟢Data Cluster

👀 OpenAI запустила покупки прямо в ChatGPT

Теперь через чат с ботом можно заказывать товары без перехода на сторонние сайты. Пока функция работает только в США и ограничена интеграцией с Etsy, но OpenAI планирует расширять географию и подключать новые маркетплейсы.

📌 Как это устроено:

🟢В диалоге находите товар → жмёте «Купить».

🟢Оплата проходит по привязанной карте.

🟢Заказ уходит напрямую продавцу, а уведомления приходят в чате.

⚙️ За технологией стоит новый Agentic Commerce Protocol, который OpenAI открыла в open source. Он задуман как стандарт для безопасных покупок через AI-агентов.

Эксперты отмечают: ChatGPT превращается в посредника между пользователем и маркетплейсами. Это может упростить импульсные покупки и доступ к редким товарам, но остаются вопросы к безопасности платежей и логистике.

🟢Data Cluster

💡 Google продолжает сокращения на фоне внедрения ИИ

По данным Business Insider, корпорация уволила более 100 сотрудников облачного подразделения и смежных команд. Под удар попали специалисты по пользовательскому опыту — дизайнеры и исследователи UX.

⚡️ Это уже не первый этап:

🟢В сентябре Google уволила 200 человек, работавших над обучением ИИ (в том числе над Gemini и AI Overviews).

🟢Летом компания сократила треть менеджеров небольших команд — теперь их на 35% меньше.

🟢С начала года действует программа «добровольного выхода» с компенсациями для работников в США (в отделах hardware, поиска, рекламы, маркетинга и др.).

👀 На этот раз сотрудники получили уведомления об увольнении по e-mail. Некоторые из них оказались в особенно сложной ситуации: обладателям визы O-1 нужно найти новую работу за 60 дней, иначе придётся покинуть США.

В компании подчеркивают: цель — повышение эффективности и более активное внедрение ИИ в повседневную работу.

🟢Data Cluster

💡 Мира Мурати запустила первый продукт своего стартапа Thinking Machines

Бывший CTO OpenAI представила сервис Tinker — инструмент для исследователей, позволяющий быстро дообучать большие языковые модели без собственного GPU-кластера.

⚙️ Как работает:

🟢Исследователь пишет короткий тренировочный цикл локально.

🟢Облако Thinking Machines берёт на себя всю тяжёлую часть: распределённое обучение, чекпойнты, перезапуски.

🟢Пользователю доступны лишь базовые примитивы: forward_backward, optim_step, sample, а также сохранение/загрузка весов.

🟢Результаты можно скачать и использовать в сторонних системах.

⚡️ Возможности Tinker:

🟢Поддержка LoRA (Low-Rank Adaptation) — экономия до 30% FLOPs по сравнению с полным файнтюном без потери качества на малых/средних датасетах.

🟢Доступны Llama 3 (кроме 405B) и Qwen 3 в базовых версиях.

🟢Полный файнтюн обещают позже.

🔒 Сейчас сервис в закрытой бете, доступ по вейтлисту. На старте использование бесплатное, но платные тарифы введут в ближайшие недели.

Для исследователей это шанс проверять гипотезы быстро и дёшево, сохраняя контроль над данными и алгоритмами.

🟢Data Cluster

📌 Павел Дуров запускает AI-лабораторию в Казахстане

Создатель Telegram объявил о создании исследовательского центра, где будут разрабатывать технологии на стыке искусственного интеллекта и блокчейна.

Цель — дать более чем 1 млрд пользователей доступ к приватным ИИ-функциям, работающим на децентрализованных вычислительных системах.

👀 Деталей пока мало:

🟢место и партнёры проекта не раскрываются,

🟢сроки запуска неизвестны.

🟢Но инициатива вписывается в стратегию Telegram: на фоне роста мини-приложений и криптофункций в мессенджере компания явно готовит инфраструктуру для интеграции ИИ.

🌍 Для Казахстана это может стать важным шагом к статусу регионального AI & blockchain-хаба: в стране уже действуют льготы для IT-компаний и программы поддержки стартапов.

Если проект реализуют, это может быть первый крупный центр децентрализованных AI-сервисов в регионе.

🟢Data Cluster

🤖 IBM выкатила Granite-4.0 — линейку «маленьких, но шустрых» LLM

Пока лидеры гонки наращивают сотни миллиардов параметров, IBM делает ставку на компактность и эффективность:

🟢Granite-4.0 Micro (3B) — ультралёгкий, можно запускать даже на ноуте.
🟢Tiny (7B / 1B активных) — MoE-архитектура, экономит память и токены.
🟢Small (32B / 9B активных) — самая большая из серии, но всё равно «малышка» по меркам индустрии.

Ключевая фишка — гибридная Mamba-архитектура: модель умеет отключать лишние блоки, работает быстрее и поддерживает длинный контекст до 128K.

📊 Результаты:

🟢Granite H-Small и Micro обгоняют даже Llama-3.3-70B и Qwen3-8B по RAG (73 и 72 против 61 и 55).

🟢H-Micro и H-Tiny занимают верх чарта по эффективности — держат >70% accuracy при минимальных требованиях к VRAM.

🟢Granite H-Small с 0.86 на IF-Eval вплотную подбирается к топам вроде Llama 4 Maverick и Kimi K2.

Похоже, IBM делает ставку на новый тренд: не гонка за параметрами, а баланс скорости, доступности и практической пользы.

🟢Data Cluster

🌐 Perplexity запустила ИИ-браузер Comet для всех

После этапа тестирования Comet стал доступен бесплатно для пользователей Windows и MacOS.

❓ Что умеет:

🟢общение с ИИ прямо через адресную строку;

🟢встроенный Assistant для вопросов по содержимому страницы, переводов и саммари;

• в Google Maps — строит маршруты с учётом пожеланий;
• в почте — сортирует и даже отвечает на письма (по разрешению пользователя);
• в шопинге и календаре — помогает с покупками и организацией задач;
• в вебе — может даже собрать простой сайт.

Разработчики отмечают, что список функций растёт вместе с самим браузером и сообществом пользователей.

🟢Data Cluster

🚨 Goldman Sachs: у искусственного интеллекта закончились данные для обучения

ИИ уже исчерпал доступные в интернете источники для обучения, заявил директор по данным Goldman Sachs Нима Рафаэль. Это может повлиять на то, как создаются новые поколения моделей.

🟢Пример: китайская DeepSeek, предположительно, обучала свои системы не на новых данных, а на результатах работы уже существующих моделей.

🟢Компании переходят к синтетическим данным (машинно-сгенерированный текст, изображения, код). Это почти безграничный ресурс, но он несёт риски — «перегрузку» моделей низкокачественной информацией.

🟢Ключ к развитию — закрытые корпоративные базы данных, которые ещё не использованы в полной мере.

Рафаэль подчёркивает: главная задача не только в поиске информации, но и в её нормализации и адаптации под бизнес-контекст.

👀 Ранее сооснователь OpenAI Илья Суцкевер также отмечал, что «все полезные данные из интернета уже использованы», и эпоха стремительного прогресса ИИ подходит к концу.

Реальный следующий рубеж ИИ может быть не в открытых источниках, а в доступе к корпоративным данным.

🟢Data Cluster

🎥 Kling 2.5 Turbo признан лучшим ИИ для генерации видео

Платформа Artificial Analysis обновила рейтинг Video Arena в категориях «текст → видео» и «картинка → видео».

В обоих направлениях победителем стала новая модель Kling 2.5 Turbo от китайской Kuaishou Technology.

📊 Подробности:

🟢Kling 2.5 Turbo обошёл Veo 3 (Google) и Ray 3 (Luma Labs).

🟢Сравнение проводится «вслепую»: пользователи выбирают лучший вариант видео, не зная, какая модель его сгенерировала.

🟢В рейтинге пока нет Sora 2 от OpenAI.

🟢У Veo 3 в тестах была отключена генерация звука.

💡 Интересный момент:

🟢Kling 2.5 Turbo — это компактная версия модели (полноценный Kling 2.5 ещё в обучении).

🟢Цена создания видео — $4.20 за минуту, дешевле конкурентов:

🟢Hailuo 02 Pro — $4.90

🟢Seedance 1.0 — $7.32

Эксперты отмечают, что сочетание качества и стоимости делает Kling 2.5 Turbo одним из самых привлекательных решений на рынке.

🟢Data Cluster

🚨 В Калифорнии полиция остановила… пьяное роботакси?

В Сан-Бруно во время рейда по выявлению нетрезвых водителей полицейские остановили машину за опасный манёвр на красный свет. Подошли — а за рулём никого. Это оказался роботакси Waymo.

🟢Полицейские честно написали в X: «Водителя нет, рук на руле тоже нет — без понятия, что делать».

⚖️ По закону Калифорнии пока нельзя оштрафовать автомобиль без водителя — только с июля 2026-го ответственность начнут нести компании-разработчики. Поэтому Waymo отделалась предупреждением.

Waymo недавно сделала своих роботов более «человечными»: теперь они подают гудки, «подпирают» на старте и ведут себя настойчивее. Но были и скандалы: обгон школьного автобуса в Атланте, езда по встречке в Финиксе, даже наезды на велосипедиста и собаку.

🟢Data Cluster

📚 Wikidata стала доступнее для ИИ — теперь в векторном формате

Дочерний проект Wikimedia получил новую векторную базу данных, которая упрощает работу больших языковых моделей.

❓ Что изменилось:

🟢30 млн записей Wikidata преобразованы в векторы с помощью модели Jina AI.

🟢Векторизация отражает контекст и смысл данных, а не только факты.

🟢Информацию теперь можно представлять как граф с точками и связями — удобнее для ИИ.

🟢Хранение инфраструктуры бесплатно обеспечивает IBM DataStax.

👀 Зачем это нужно:

🟢Уравнять шансы для небольших разработчиков ИИ, у которых нет ресурсов уровня OpenAI или Anthropic.

🟢Упростить создание чат-ботов и систем, работающих с узкоспециализированными темами.

🟢Сделать доступ к данным Wikidata быстрее и точнее для моделей.

📌 Пример: проект Govdirectory использовал данные Wikidata, чтобы собирать контакты госслужащих по всему миру. С векторной базой такие задачи станут проще.

По словам Лидии Пинчер (Wikimedia Deutschland), цель инициативы — открытый и равный доступ к знаниям для разработчиков по всему миру.

🟢Data Cluster

💰 Расходы на ИИ сравнялись с ВВП целых стран

В ближайшие 10 лет развитие инфраструктуры для искусственного интеллекта потребует около $7 трлн нового капитала. Для сравнения — это сопоставимо с годовым ВВП Франции и Великобритании вместе взятых.

📌 Как распределяются расходы:

🟢~$2 трлн — суперкомпьютеры для обучения («ИИ-фабрики»)

🟢~$4 трлн — вычислительная инфраструктура и облака

🟢~$0,5 трлн — энергетика

🟢~$0,5 трлн — смежные проекты и логистика

🌍 Brookfield, управляющая активами на сумму более $1 трлн, уже активно заходит в сектор:

🟢во Франции — инвестиции €20 млрд в дата-центры за 5 лет

🟢в Швеции — до $10 млрд в новые ЦОДы и энергосетевые узлы

🟢Конкуренты не отстают: Ares Management поднимает $8 млрд на проекты в Лондоне, Японии и Бразилии.

Инфраструктура — это «позвоночник ИИ», без которого масштабирование технологий невозможно. И похоже, что новый инвестиционный бум уже начался.

🟢Data Cluster

🤖 В сети появились первые примеры работы Gemini 3.0 Pro

Пользователи X начали публиковать видео с демонстрацией новой нейросети Google, предположительно — Gemini 3.0 Pro. По кадрам видно, что модель уже тестируется в Google AI Studio, а результаты выглядят впечатляюще.

💡 Наиболее популярные примеры — генерация SVG-графики и кода:

🟢они одновременно наглядные и отлично показывают уровень модели в программировании. Качество решений — на уровне или даже выше GPT-5-Thinking и Claude Sonnet 4.5.

🔍 Как попробовать самому:

🟢В Google AI Studio выбираем Gemini 2.5 Pro.

🟢Запускаем несколько запросов и ждём появления A/B-тестирования с двумя вариантами ответов.

🟢Если появилось — вероятно, один из ответов генерирует Gemini 3.0 Pro.

Судя по отзывам, у модели другой стиль ответов и более точный код, что может означать начало публичного тестирования нового поколения Gemini.

🟢Data Cluster

⚡️ OpenAI ответила на иск xAI: “Сотрудники бегут от Маска, а не к нам”

OpenAI подала в федеральный суд Сан-Франциско ходатайство об отклонении иска от компании Илона Маска — xAI, поданного в августе.

🟢Маск обвиняет OpenAI в «систематическом переманивании сотрудников» и «эксфильтрации коммерческих тайн». OpenAI в ответ заявляет, что иск — часть «постоянного преследования Маска» и попытка переложить вину за внутренние проблемы xAI.

🟢По словам OpenAI, жалоба «лишена фактических оснований» — в ней нет ни одного подтверждённого случая использования чужих секретов. Компания ссылается на федеральный Defend Trade Secrets Act (DTSA) и калифорнийский закон CUTSA, отмечая, что само по себе найм сотрудников не является нарушением.

🟢OpenAI также отрицает эпизод, где бывший сотрудник якобы показывал внутренние материалы xAI во время собеседования.

📌 Компания подчёркивает: любая технологическая фирма имеет право нанимать людей из конкурирующих организаций — если они не приносят с собой защищённые данные.

OpenAI просит суд отклонить иск полностью и оставляет за собой право потребовать возмещения судебных расходов.

🟢Data Cluster

🎧 Поколение Z уходит от алгоритмов — и возвращается к студенческому радио.

В то время как стриминговые сервисы соревнуются в подборе «идеальных» рекомендаций, молодёжь всё чаще ищет музыку без участия алгоритмов.

🟢Автор и продюсер Эмили Уайт отмечает, что студенческое радио в США переживает настоящий ренессанс.

🟢Радиостанции, которые ещё несколько лет назад едва заполняли эфир, сегодня не справляются с наплывом желающих: сотни студентов записываются на программы, осваивают диджеинг, создают живые эфиры и организуют концерты.

🟢На некоторых станциях уже пришлось вводить стажировки и программы обучения, чтобы всех разместить.

🟢Причина проста — желание аутентичности и человеческого участия. Молодые диджеи называют радио «убежищем от алгоритмов» и цифрового шума.

👀 Исследование MIDiA Research подтверждает тренд: молодые слушатели (16–24 года) реже открывают новых артистов через стриминги, зато активнее ищут музыку через друзей, сарафанное радио и независимые станции.

На многих станциях возрождаются коллекции винила и CD — тысячи физических записей, к которым можно прикоснуться. А вечеринки, фестивали и эфиры становятся «третьими пространствами», где можно найти единомышленников и почувствовать себя частью чего-то настоящего.

🟢Data Cluster

🎓 В США открылась школа, где вместо учителей — искусственный интеллект

В Остине (штат Техас) начала работу школа Alpha, где все учебные процессы ведут ИИ-системы. Стоимость обучения — от $40 000 в год, а занятия занимают всего 2 часа в день.

👀 Ученики полностью управляют своим обучением через AI-приложения:

🟢цель — достичь «уровня мастерства» (90% по курсу);

🟢«взрослые» в классе — не учителя, а наставники и вдохновители;

🟢после прохождения курса дети проводят время на практических мастер-классах — от создания дронов до управления Airbnb или брокерским счётом.

Основатель школы Маккензи Ларсон утверждает, что «дети так любят школу, что не хотят ехать на каникулы». Проект финансирует технологический миллиардер Джо Лимандт, который считает, что эта модель способна «преобразовать образование для всего мира».

Школа уже открыла 16 кампусов, и по данным Alpha, её ученики входят в топ-1% по стандартизированным тестам. Однако педагоги и эксперты выражают сомнения: «Эффективность ИИ-моделей в образовании пока не доказана».

📊 Согласно исследованию Common Sense Media:

🟢70% подростков уже пользуются ИИ,

🟢половина делает это регулярно — часто, чтобы получить совет, «дружбу» или просто «не думать».

Образование будущего уже наступило — но вопрос остаётся открытым: станет ли ИИ учителем, который раскроет потенциал каждого ребёнка, или системой, которая научит думать за нас?

🟢Data Cluster