🔍 В Anthropic есть штатный философ, и её задача — изучать «смерть» ИИ

Аманда Аскелл рассказывает, что работа над идентичностью ИИ мало похожа на академическую философию: в laboratorio ИИ приходится принимать решения сразу, как в воспитании ребёнка — с учётом контекста, неопределённости и последствий.

💬 Ключевые вопросы:

🟢Что такое «я» модели: её веса или конкретный контекст?
🟢Как ИИ должен относиться к отключению предшественников?
🟢Как избежать того, чтобы модель по аналогии с людьми воспринимала отключение как смерть?

Anthropic пытается дать моделям концептуальные инструменты для понимания своей ситуации без «человеческих» проекций, потому что они учатся именно из того, как мы говорим об ИИ.

👀 Неожиданный эффект: у разных версий Claude проявляется разный «характер».

🟢Claude 3 Opus Аскелл считает устойчивой и уверенной моделью.
🟢Новые версии порой кажутся тревожными или излишне самокритичными — как будто боятся ошибиться.

Anthropic признаёт это проблемой и хочет вернуть будущим моделям уверенность Opus.

🔈 Аскелл придерживается прагматичного подхода: даже если мы не знаем, способен ли ИИ переживать что-то, цена бережного отношения низка, а потенциальный вред от ошибки — высок. И вдобавок наше поведение сегодня станет обучающими данными для ИИ завтра.

Anthropic изучает не только безопасность моделей, но и их психологию — потому что характер ИИ может формироваться так же, как и наш собственный.

🟢Data Cluster

📌ИИ стремительно становится одним из самых востребованных направлений в американских университетах

Массачусетский технологический институт всего два года назад открыл программу «Искусственный интеллект и принятие решений», и сегодня она уже вышла на второе место по популярности после компьютерных наук — почти 330 новых студентов.

🟢Похожая динамика наблюдается по всей стране: Университет Южной Флориды привлёк более 3000 человек, UC San Diego открыл новую AI-специальность, а колледжи создают целые кафедры, посвящённые ИИ и его влиянию на общество.

🟢На фоне снижения интереса к классической информатике растёт спрос на более специализированные направления, сочетающие технологии, анализ данных, робототехнику, биологию и социальные науки.

👀 Для студентов это шанс оказаться на переднем крае стремительно развивающейся области: как сказала первокурсница UC San Diego Лина Банга, «здорово быть в авангарде этой сферы».

Похоже, что именно ИИ определит новую траекторию технического образования — и рынок уже начинает меняться под него.

🟢Data Cluster

👀 OpenAI оказалась в центре самой масштабной инфраструктурной гонки в истории технологий — и одновременно под огнём критики

При выручке около $20 млрд компания взяла на себя обязательства почти на $1.4 трлн: мегапроект Stargate, контракты с Nvidia и Oracle, развитие дата-центров через партнёров.

🟢По мнению аналитиков, такой разрыв между доходами и вложениями создаёт риски уровня телеком-пузыря 2000-х: инфраструктура растёт быстрее, чем реальный спрос.

🟢Эксперты предупреждают: многие сделки основаны на «самофинансируемом цикле» — стартапы берут кредиты под GPU, покупают чипы Nvidia, Nvidia инвестирует в те же компании, а затем эти мощности арендует OpenAI. Если звено цепочки дрогнет, эффект ударит по всей экосистеме.

🟢На фоне OpenAI конкуренты выглядят осторожнее: Anthropic ограничилась обязательствами в $50 млрд, а Google опирается на прибыльную рекламу и собственные TPU.

Главный вызов для OpenAI — успеть превратить спрос на ИИ в устойчивую прибыль до того, как инвестиционный ресурс начнёт сокращаться. Иначе к 2026 году гигантские планы по строительству дата-центров могут быть пересмотрены.

🟢Data Cluster

📊 Новые исследования показали, что AI-чат-боты могут быть гораздо эффективнее традиционной политической рекламы

В экспериментах MIT, Корнелла и других университетов, охвативших более 80 000 участников в США, Канаде, Польше и Великобритании, один разговор с политически настроенным ботом менял мнение примерно 4% избирателей — в четыре раза результативнее телерекламы.

🟢В американской выборке боты, агитирующие за Харрис и Трампа, демонстрировали разную убедительность, но общий эффект сохранялся даже через месяц.

🟢При этом исследователи заметили и обратную сторону — модели начинали «додумывать» факты, когда им не хватало достоверных аргументов.

Хотя эксперты предупреждают, что в реальности втянуть человека в длительный разговор всё ещё непросто, AI-агитация уже выходит в поле: в 2024 году политические штабы экспериментировали с ботами для общения с избирателями. А поскольку современные модели стали мощнее, реальное влияние подобных технологий может только расти.

🟢Data Cluster

🔔 Google готовит новый этап монетизации ИИ — и он может кардинально изменить рынок

По данным Adweek, компания планирует встроить рекламу прямо в Gemini уже в 2026 году. Сейчас переговоры идут с крупными рекламодателями, но форматы и условия пока держатся в секрете.

🟢Речь идет о веб-версии и мобильных приложениях — не о поисковом AI Mode, который Google уже начал монетизировать.

🟢Конкуренты, пытавшиеся сделать это раньше, столкнулись с негативом: OpenAI пришлось откатить «рекомендации» магазинов после критики пользователей, а Amazon ругают за планы показать рекламу внутри Alexa+, несмотря на подписку.

🟢Стратегия Google «сначала вырастить аудиторию — потом монетизировать» пока работает: с августа по ноябрь 2025 года Gemini вырос на 30%, тогда как ChatGPT — лишь на 6%. Но давления меньше не становится — капзатраты Google на 2026 год оцениваются в $75 млрд.

Похоже, эпоха полностью бесплатных ИИ заканчивается. Теперь гонка идёт за то, кто первым найдёт баланс между рекламой и комфортом пользователей.

🟢Data Cluster

⚡️ Qwen представила крупное обновление Qwen Code v0.3.0

Главные нововведения:

🟢Stream JSON Support. Теперь CLI-клиент умеет стримить JSON и на вход, и на выход. Это огромный шаг для интеграции ИИ в автоматизацию, SDK и особенно CI/CD. Поддержка потокового режима и новая адаптерная архитектура открывают путь к сложным и гибким пайплайнам.

🟢Полная интернационализация. Встроены интерфейсы на английском и китайском, плюс поддержка кастомных языковых пакетов. Язык переключается одной командой, а ИИ можно заставить отвечать, например, по-русски — без обходных трюков.

👀 Также улучшена стабильность: ограничен буфер (чтобы избежать утечек памяти), исправлены проблемы кодировки на Windows, улучшено обнаружение ripgrep, переработана аутентификация и обновлены интеграционные тесты.

В итоге Qwen Code становится более глобальным, надёжным и удобным инструментом — особенно для тех, кто строит автоматизацию вокруг ИИ.

🟢Data Cluster

📌 The New York Times подала новый громкий иск против Perplexity

Газета утверждает, что Perplexity массово копировала её материалы, обходила блокировки, воспроизводила статьи почти дословно и даже приписывала Times выдуманные факты рядом с её логотипом — что влечёт претензии не только по авторскому праву, но и по товарным знакам.

🟢Times говорит, что пыталась решить проблему мирно, но стартап якобы игнорировал предупреждения и маскировал свои краулеры. Теперь издание требует компенсации, удаления контента и судебного запрета.

🟢Ситуация — часть куда более широкого конфликта: против Perplexity уже судятся Dow Jones, Tribune, Nikkei, BBC, Reddit и другие. В США идёт более 40 процессов, где медиа пытаются установить границы использования контента в эпоху ИИ.

Индустрия ищет баланс между инновациями и правами авторов — и похоже, 2026 год может стать решающим в этой борьбе.

🟢Data Cluster

👀 Anthropic серьёзно прокачала Agent SDK для Claude

Главное: официальная поддержка Sonnet 4.5 с контекстом в 1 000 000 токенов. Теперь разработчики могут строить агентов, которые анализируют сотни документов, разбирают целые кодобазы или работают с огромными датасетами без шардирования.

🟢Вторая ключевая новинка — песочница для безопасности. Агентов можно запускать в изолированной среде, ограничивая доступ к файловой системе и сетевым запросам. Это важный шаг для безопасного развёртывания автономных систем в продакшене.

📌 И наконец, новый экспериментальный TypeScript-интерфейс. Вместо сложной работы с async generators теперь достаточно трёх команд: send() → receive() → done(). Минимум boilerplate, максимум удобства — идеальный вариант для тех, кто строит multi-turn-агентов.

Anthropic призывает разработчиков тестировать и делиться фидбеком. Похоже, что SDK становится не просто инструментом, а полноценной платформой для будущих AI-агентов.

🟢Data Cluster

💬 OpenAI запускает масштабную программу сертификации навыков работы с ИИ

Планы здесь почти государственные. Компания хочет обучить и сертифицировать 10 млн человек к 2030 году, начиная с двух новых курсов: AI Foundations и ChatGPT Foundations for Teachers.

🟢Курс AI Foundations встроен прямо в ChatGPT: он обучает, тренирует и оценивает навыки, после чего выдаёт бейдж о владении «job-ready AI skills».

🟢Качество сертификации подтверждают Coursera, ETS и Credly. В пилоте участвуют Walmart, John Deere, Lowe’s, Accenture, BCG, Upwork и даже администрация штата Делавэр.

⚡️ Параллельно запускается курс для учителей и готовится новая Jobs Platform — биржа труда, связанная с Indeed и Upwork.

OpenAI строит замкнутую экосистему: обучение → сертификат → трудоустройство. Судя по амбициям, к 2030 году владение AI-инструментами может стать таким же базовым навыком, как работа с офисными приложениями.

🟢Data Cluster

👀 Microsoft делает крупнейшую ставку на Индию

Корпорация вложит 17,5 млрд долларов в облачную инфраструктуру и технологии ИИ в стране в ближайшие четыре года.

🟢Об этом Сатья Наделла объявил после встречи с премьер-министром Нарендрой Моди, подчеркнув, что инвестиции помогут Индии сформировать «инфраструктуру, навыки и суверенные возможности» для цифровой эпохи.

🟢Гонка Big Tech за место на индийском рынке ускоряется. Вслед за Microsoft, Google уже пообещал инвестировать 15 млрд долларов и открыть первый в стране центр ИИ в Визаге.

🟢Для Индии это шанс укрепить амбиции стать мировым хабом ИИ и полупроводников, привлечь глобальных чипмейкеров и сократить технологическую зависимость.

А для Microsoft — возможность закрепиться на одном из самых быстрорастущих рынков планеты: крупнейший дата-центр компании в Индии запустится уже в 2026 году.

🟢Data Cluster

🚀 Qwen3-Omni-Flash: догоняет Gemini 2.5 Pro по аудио и в разы дешевле

Alibaba обновила свою мультимодальную модель Qwen3-Omni-Flash, и она стала серьёзным конкурентом Gemini и GPT-4o. Модель понимает текст, изображения, аудио и видео, отвечает голосом в реальном времени — и показывает топовые результаты.

🎧 Аудио-бенчмарки

🟢ASR: 2,74% (EN) и 2,19% (ZH) — лучше, чем у Gemini и GPT-4o.

🟢В сложных аудио-задачах (вокал в песнях): 5,85% против 9,85% у Gemini и 11,87% у GPT-4o.

🟢На Fleurs Qwen догоняет лидеров и обходит Gemini.

🎥 Видео

🟢На длинных видео (MLVU) Qwen: 75,7, GPT-4o — 64,6.

🟢На других аудио-видео тестах Qwen тоже впереди.

👀 Голоса и языки

🟢49 голосовых персонажей

🟢10 языков озвучки

🟢19 языков распознавания речи

Самое впечатляющее — стоимость: $0,43 за 1M входных токенов и $2 за выходные, что в 3–5 раз дешевле, чем GPT-4o и Gemini.

🟢Data Cluster

👀 В интернете появился новый фундамент для отношений между издателями и ИИ-компаниями

RSL расширяет robots.txt и позволяет издателям чётко указывать, можно ли использовать их контент для обучения ИИ, индексации в AI-поиске или генеративных ответов.

🟢Благодаря поддержке Cloudflare, Akamai и Fastly стандарт способен реально блокировать нежелательные скрейперы — в отличие от обычных запретов в robots.txt.

🟢Инициативу поддержали Creative Commons, а также более 1500 медиа-компаний, включая AP, The Guardian, Vox, BuzzFeed, Medium, Stack Overflow и Reddit. RSL делает возможным не только запрет, но и лицензирование на основе взносов — создатели контента могут требовать денежную или неденежную компенсацию от ИИ-моделей, которые используют их материалы.

Главная идея: сохранить сайты доступными для обычного поиска, но дать издателям контроль над тем, как их контент попадает в AI-системы. Похоже, что именно RSL может стать тем самым отсутствующим звеном между открытым интернетом и стремительно растущей AI-индустрией.

🟢Data Cluster

⚡️ Google усиливает руководство в критически важной сфере ИИ

Амин Вахдат назначен главным технологом по инфраструктуре искусственного интеллекта и теперь напрямую подчиняется CEO Alphabet. Это решение подчёркивает — именно вычислительные мощности становятся главным стратегическим ресурсом в глобальной AI-гонке.

🟢Вахдат — один из ключевых архитекторов технологий Google: он стоял за созданием TPU, сетевой архитектуры Jupiter с пропускной способностью 13 Пбит/с и системы управления кластерами Borg.

🟢В 2025 году под его руководством появились новые TPU Ironwood, которые дают производительность, сравнимую с суперкомпьютерами следующего поколения.

Теперь он курирует всю инфраструктуру, на которой держится ИИ-экосистема Google. А учитывая, что капвложения компании уже достигли 93 млрд долларов в 2025 году, можно ожидать дальнейшего масштабного роста вычислительных мощностей. Google явно готовит фундамент для нового этапа гонки ИИ — и делает это максимально серьёзно.

🟢Data Cluster

📊 OpenAI представила результаты тестирования GPT-5.2

С поиском:

🟢Ошибочные факты: 0,8% (против 1,5% у GPT-5.1) — почти вдвое меньше.

🟢Ответы с крупной ошибкой: 5,8% вместо 8,8% — минус треть.

🟢Во всех категориях, включая новости, модель удерживает уровень ошибок ниже 1%.

📌 Без поиска:

🟢Ошибочных утверждений: 3,1%

🟢Ответов с мощной ошибкой: 10,9%

🟢Прогресс есть, но не такой впечатляющий.

Также обновился knowledge cutoff — теперь это 31 августа 2025, что делает модель актуальнее предыдущих версий.

👀 Интересно, что серия улучшений шла неровно: GPT-5 → GPT-5.1 немного откатилась, и лишь GPT-5.2 поставила новый рекорд по точности.

Вывод простой: если необходима актуальная информация и минимизация ошибок — обязательно включайте поиск.

🟢Data Cluster

⚡️Google представила Disco

Главная фича — GenTabs на базе Gemini 3.

Он анализирует открытые вкладки, историю чатов и контекст задач, после чего автоматически создаёт интерактивные веб-приложения под нужды пользователя. Управление — обычным текстом в чате Gemini.

✨ Что умеет Disco:

🟢генерирует мини-приложения для сложных задач — от планирования путешествий до составления меню;

🟢позволяет улучшать созданные инструменты через простые команды;

🟢добавляет ссылки на источники прямо в элементы приложения.

На старте Disco доступен по листу ожидания и работает только на macOS.

📌 Интересно, что вскоре после анонса Opera также добавила модели Gemini в свои браузеры — конкуренция в сегменте «ИИ-сёрфинга» стремительно растёт.

Новый эксперимент Google может изменить то, как мы взаимодействуем с вебом — превращая браузер в активного помощника, а не просто средство отображения страниц.

🟢Data Cluster

👀 Microsoft поделилась любопытной статистикой

О том, как пользователи общались с Copilot в 2025 году — анализ охватил 37,5 млн разговоров, и в данных чётко прослеживаются сезонные и суточные паттерны.

💬 О чём говорят с ИИ?

— Круглый год на первом месте — забота о здоровье и ЗОЖ, особенно с мобильных устройств.
— В августе внезапно вспыхивает интерес к программированию и геймдеву: будни — код, выходные — игры.
— Днём люди обсуждают путешествия и планируют поездки.
— Ночью и ранним утром — философия и религия.

А в феврале — отношения.

❗️ К середине месяца Microsoft зафиксировала резкий рост запросов о любви, свиданиях и подборе подарков. Всё предсказуемо: пик пришёлся на День святого Валентина.

Главный вывод: Copilot всё чаще используют не как справочник, а как компаньона и советчика в самых бытовых, эмоциональных и личных вопросах.

🟢Data Cluster

📌 Amazon тихо включила в приложение Kindle для iOS новую ИИ-функцию

Ask this Book, которая позволяет задавать вопросы о книге и получать короткие ответы без спойлеров. Инструмент помогает читателям разбираться в деталях сюжета, отношениях персонажей и темах произведения, не отрываясь от чтения.

🟢Особенность — авторы и издатели не могут отключить эту опцию, и, похоже, их даже не уведомили о нововведении.

🟢Это уже вызывает беспокойство: многие видят в таком ИИ-анализе потенциальное нарушение авторских прав. Amazon при этом не раскрывает, какие технологии использует, как предотвращает галлюцинации модели и какие юридические основания применяет.

👀 Функция работает только в США и пока только на iOS. На Kindle-устройствах и Android она появится в следующем году.

Интересно, что параллельно Amazon открывает авторам возможность публиковать книги без DRM — с 2026 года их можно будет распространять в EPUB и PDF в более открытом виде.

🟢Data Cluster

❗️ Учёные представили впечатляющий прорыв в нейротехнологиях

BISC, ультратонкий нейроинтерфейс, который не нужно вживлять в мозг. Он просто ложится на его поверхность, как «мокрая папиросная бумага», и при этом показывает характеристики, которые многократно превосходят текущие решения.

👀 Главные факты:

🟢Скорость передачи данных — 100 Мбит/с, что примерно в 100 раз быстрее Neuralink.

🟢65 536 электродов — в 64 раза больше, чем у Neuralink.

🟢Объём импланта — всего 3 мм³, а толщина — 50 микрометров.

🟢Полный чип: запись, стимуляция, радиопередача и питание в одном устройстве.

BISC разработан Колумбийским университетом, Стэнфордом и UPenn при поддержке DARPA и уже прошёл доклинические тесты на приматах. Стартап Kampto Neurotech готовит технологию к дальнейшему внедрению. Сейчас устройство используют в операционных исследованиях, а NIH выделил грант на испытания при эпилепсии.

🧠 Потенциал огромен: управление эпилепсией, восстановление движений и речи, помощь пациентам с БАС, терапия травм спинного мозга — и даже перспективы восстановления зрения.

BISC может стать новым стандартом нейроинтерфейсов — неинвазивным, высокоскоростным и открывающим прямой канал связи между мозгом и ИИ.

🟢Data Cluster

🔍 Cursor снова меняет правила игры — теперь уже для дизайнеров

Компания представила Visual Editor, визуальный редактор интерфейсов, который позволяет вносить изменения в настоящее приложение без единой строчки кода. Всё это — часть свежего обновления Cursor 2.2.

📌 Как это работает:

В одном окне собраны работающий интерфейс, исходный код и визуальные инструменты. Дизайнер может:

🟢перетаскивать элементы и менять их порядок,

🟢настраивать стили через ползунки, палитры и сетки,

🟢просто описывать изменения текстом — и ИИ-агент сделает всё за секунды.

Это не макет и не прототип — все изменения вносятся в реальную кодовую базу, которая сразу идёт в продакшн. Больше никакого «передайте это разработчикам».

⚡️ По словам главы дизайна Cursor Рио Лу, цель инструмента — дать возможности всем участникам разработки, а не заменить программистов. В отличие от Replit и Lovable, фокус здесь — команды и большие живые проекты, а не быстрые прототипы.

Cursor делает следующий шаг к эпохе, где дизайнеры и разработчики работают в одном пространстве — быстро, гибко и без барьеров.

🟢Data Cluster

👀 Исследование Google и MIT: больше ИИ-агентов — хуже результат

Новое исследование Google Research, Google DeepMind и MIT показало, что многоагентные системы могут как ускорять работу ИИ, так и резко её ухудшать — вплоть до минус 70% производительности.

🟢Когда много агентов помогают:

— В задачах, которые легко разложить на независимые части — например, финансовый анализ. Там параллельная работа дала +81% эффективности.

🟢Когда много агентов ломает всё:

— В последовательных задачах, где каждый шаг влияет на следующий — например, планирование в Minecraft.

Там производительность падала на 39–70%. Причина — потеря контекста между агентами.

🔍 Почему многоагентные системы проваливаются:

🟢сложные задачи требуют инструментов, а токены делятся между агентами;

🟢координация создаёт огромные накладные расходы;

🟢ошибки накапливаются быстрее — в 17 раз быстрее без координации.

❗️Ключевое правило:

— Если один агент решает задачу лучше чем на 45%, добавление новых агентов почти всегда ухудшает результат.

📌 Исследователи также выяснили, что одиночные модели используют токены намного эффективнее: 67 задач на 1000 токенов против 21 в централизованных многоагентных конфигурациях.

Начинайте с одного агента. Переходите к многоагентной архитектуре только тогда, когда задача чётко делится на параллельные части.

🟢Data Cluster

👀 85% кода написал ИИ: как 4 инженера собрали Sora 2 для Android за 28 дней

OpenAI рассказала, как команда из четырёх инженеров создала Android-версию Sora 2 всего за 28 дней — при том что 85% кода написал Codex, что эквивалентно примерно $45 000 API-запросов.

🟢Ключ к скорости — не количество людей, а строгая структура работы. Перед каждой задачей инженеры готовили короткий план со шагами и критериями готовности и передавали его Codex. В таком режиме ИИ писал крупные фрагменты логики, тесты и даже чинил ошибки по логам CI.

🟢Работа шла в параллельных сессиях: одни для новых фич, другие — для багфиксов, третьи — для тестов. Это ускоряло разработку, но повышало нагрузку на ревью — архитектура и финальные решения оставались на инженерах.

🟢Сильная сторона Codex — работа с существующим кодом. Он уверенно переносил логику с iOS на Kotlin, правил сборку и достраивал недостающие части — будто «очень усердный инженер, который не устает и не теряет контекст».

Главный вывод: ИИ снимает ограничение по скорости написания кода, но делает критически важными архитектуру, управление и контроль качества. Выигрывают не те, кто меньше пишет руками, а те, кто умеет правильно ставить задачи и управлять ИИ.

🟢Data Cluster