🔔 ChatGPT ускорил науку — но ценой качества

Исследование Корнелла и UC Berkeley (анализ ~2,1 млн препринтов за 2018–2024) показало: с приходом LLM учёные стали публиковать на ~60% больше статей. Больше всего выиграли соц- и гуманитарные науки (+59,8%), затем биология (+52,9%), физика и математика (+36,2%).

🟢Самый сильный эффект — у исследователей из неанглоязычных стран. ИИ снял языковой барьер: в отдельных случаях продуктивность выросла до 89%.

🟢Но есть и оборотная сторона. Привычные маркеры качества перестали работать: чем «красивее» и сложнее ИИ-текст, тем ниже реальное качество работы. Академическая риторика всё чаще маскирует слабые идеи.

Авторы призывают менять рецензирование: нужны более глубокие проверки и «ИИ-рецензенты», иначе редакторы начнут полагаться на статус и аффилиации — и демократизирующий эффект ИИ в науке будет утрачен.

🟢Data Cluster

📌 Epoch AI: ИИ ускорился вдвое, но бенчмаркам верят всё меньше

В отчёте Epoch AI за 2025 год зафиксирован резкий скачок прогресса: скорость улучшения SOTA-моделей почти удвоилась — с 8 до 15 пунктов производительности в год.

🟢Главные драйверы — переход к reasoning-моделям и активное использование обучения с подкреплением (RL), которое прокачивает логику и адаптивность ИИ.

🟢Но есть и тревожный сигнал. Сравнивать модели становится всё сложнее. Даже на одинаковых тестах результаты «плывут» из-за разных промптов, параметров сэмплирования и инфраструктуры. Особенно это заметно у ИИ-агентов, где нестабильные API добавляют шум и делают метрики менее надёжными.

Вывод Epoch AI: индустрия ускоряется быстрее, чем успевает вырабатывать общие стандарты оценки. Без воспроизводимых методологий и прозрачных тестов достижения рискуют выглядеть либо завышенными, либо несправедливо сравнимыми. В ближайшее время фокус сместится не только на рост показателей, но и на доверие к тому, как именно их измеряют.

🟢Data Cluster

⚡️ Anthropic и OpenAI удвоили лимиты к праздникам — но не все это заметили

Под конец года Anthropic и OpenAI почти синхронно запустили праздничные акции для подписчиков. Обе компании удвоили лимиты использования ИИ до 1 января, но эффект оказался разным.

🟢У Anthropic акция действует с 25 по 31 декабря и охватывает claudeai, мобильные приложения, Claude Code и Chrome-расширение для тарифов Pro, Max 5x и Max 20x. Были увеличены 5-часовой и недельный лимиты, а накопленное использование сбросили в полночь 25 декабря.

🟢OpenAI удвоила лимиты в Codex CLI — инструменте для кодинга из терминала. Лимиты сбросили и подняли до 2× от обычных, что пользователи встретили в целом позитивно.

🟢А вот с Claude всё сложнее. Часть подписчиков жалуется, что лимиты «съедаются» так же быстро или даже быстрее, чем раньше. Возможные причины — рост нагрузки из-за акции или особенности скользящих лимитов Anthropic. Другие пользователи, наоборот, отмечают реальный прирост доступного использования.

Итог простой: лимиты формально увеличили у всех, но ощущения от подарка у пользователей оказались разными. После 1 января всё вернётся к стандартным значениям.

🟢Data Cluster

👀 Илон Маск: прогресс ИИ и робототехники стоит замедлить

Илон Маск заявил, что при возможности он бы значительно замедлил развитие искусственного интеллекта и робототехники. По его словам, технологии развиваются слишком быстро, и общество рискует не успеть выработать адекватные механизмы контроля, безопасности и регулирования.

🟢Маск подчеркнул, что нынешние темпы прогресса опережают этику и институты. Без чётких рамок автономные системы и мощные ИИ-модели могут привести к непредсказуемым последствиям — от экономических сбоев до рисков для безопасности.

🟢Он считает, что внимание к вопросам безопасности, прозрачности и оценки рисков должно быть не меньшим, чем гонка за производительностью и возможностями моделей. В противном случае человечество может создать системы, которые окажутся сложнее, чем мы способны понять и контролировать.

Заявление Маска — часть более широкой дискуссии в индустрии: ИИ никуда не денется, но вопрос в том, успеем ли мы договориться о правилах игры до того, как станет поздно.

🟢Data Cluster

📌 Waymo готовит встроенного ИИ-помощника в роботакси на базе Gemini

Waymo работает над встроенным ассистентом для своих роботакси, который будет работать на модели Google Gemini. Помощник появится прямо в автомобиле и будет сопровождать пассажиров: отвечать на вопросы, давать справочную информацию и помогать с комфортом в поездке.

🟢Об этом стало известно благодаря исследовательнице Джейн Манчун Вонг, которая нашла в коде приложения Waymo подробный системный промпт для функции под названием Waymo Ride Assistant. Документ на более чем 1200 строк описывает поведение ассистента и показывает, что это не просто чат-бот. ИИ сможет управлять некоторыми функциями салона — температурой, освещением и музыкой, а также «успокаивать» пассажиров в стрессовых ситуациях.

🟢Ассистенту предписано говорить простым языком, избегать технических терминов и отвечать кратко — в 1–3 предложениях. Он чётко отделяет себя как Gemini-бота от системы автономного вождения Waymo Driver и даже знает, как корректно реагировать на вопросы о конкурентах вроде Tesla и Cruise.

Интеграция пока не активна в публичных версиях приложения, но всё указывает на то, что Waymo движется к формату роботакси не только без водителя, но и с полноценным ИИ-консьержем в салоне.

🟢Data Cluster

🔈 MiniMax-M2.1: мощная open-source модель для кодинга и ИИ-агентов

Китайский стартап MiniMax выложил в открытый доступ модель MiniMax-M2.1 — 229-миллиардную агентную LLM, ориентированную на кодинг, работу с инструментами и автономные ИИ-сценарии. Это не просто апдейт, а заявка на open-source альтернативу проприетарным моделям для реальных агентных систем.

🟢M2.1 проектировали под практику: написание и анализ кода, строгое следование инструкциям, многошаговое планирование и стабильная работа в агентных фреймворках. Модель доступна сразу в трёх форматах: через API MiniMax, в виде готового MiniMax Agent и с открытыми весами на Hugging Face и ModelScope — можно запускать локально, без облачной зависимости.

🟢По бенчмаркам MiniMax-M2.1 заметно выросла относительно M2 и в ряде задач обходит Claude Sonnet 4.5, а местами приближается к Opus 4.5, особенно в многоязычном кодинге. Отдельно MiniMax представила свой бенчмарк VIBE, где модель набрала 88,6 балла, показав сильные результаты во full-stack, веб- и Android-разработке.

В целом MiniMax-M2.1 выглядит как серьёзный шаг к открытому рынку автономных ИИ-агентов — не эксперимент, а фундамент для промышленных и корпоративных решений.

🟢Data Cluster

👀 Huawei выходит на внешний рынок ИИ-чипов и бросает вызов Nvidia

Huawei впервые планирует экспорт своих топовых ИИ-ускорителей: в 2026 году чипы Ascend 950 начнут продаваться в Южной Корее. CEO Huawei Korea прямо заявил цель — дать рынку альтернативу Nvidia, которая сегодня доминирует в ИИ-инфраструктуре.

🟢Компания будет продавать не отдельные чипы, а готовые кластеры Atlas SuperPod. В линейке два варианта: Ascend 950PR для инференса и рекомендаций и Ascend 950DT для обучения моделей — оба с собственной HBM-памятью Huawei. По заявлениям компании, решения конкурируют с будущей линейкой Nvidia Rubin, хотя независимые эксперты считают, что по «чистой» производительности Huawei пока отстаёт.

🟢Южная Корея — лишь первый шаг: далее в планах Малайзия и другие рынки, где ощущается дефицит GPU Nvidia или есть запрос на диверсификацию поставщиков. Фактически Huawei повторяет стратегию 5G — выстраивает «пояс и путь» для ИИ-инфраструктуры.

Главная интрига — сможет ли Huawei обеспечить объёмы производства внутри Китая. Но сам факт экспорта показывает: компания перешла от выживания под санкциями к попытке откусить долю глобального рынка ИИ.

🟢Data Cluster

📌 Китай первым в мире начал регулировать ИИ-«подружек»

Пока на Западе спорят об AGI, Китай занялся куда более приземлённой проблемой — эмоциональной привязанностью к ИИ.

🟢27 декабря регулятор CAC опубликовал проект правил для сервисов «человекоподобного взаимодействия»: чат-ботов, которые имитируют личность и вступают с пользователями в эмоциональные отношения. Документ должен вступить в силу в 2026 году.

🟢Под удар попадают аналоги CharacterAI и Replika — продукты MiniMax, ByteDance и Tencent. И не зря: генеративным ИИ в Китае уже пользуются 515 млн человек, а рынок «эмоционального ИИ» вырастет почти в 15 раз за три года. При этом исследования показывают — у активных пользователей таких ботов выше уровень депрессии.

Ключевая идея правил — контроль зависимости. Сервисы обязаны отслеживать эмоциональное состояние, напоминать о перерывах каждые 2 часа, всегда явно указывать, что собеседник — не человек, и передавать диалог живому оператору при риске самоповреждения. Для детей и пожилых вводятся отдельные жёсткие ограничения.

Это самый радикальный подход в мире: китайские нормы распространяются на всех пользователей, а не только на несовершеннолетних, как, например, в Калифорнии. Главный вопрос — можно ли вообще алгоритмически понять, где заканчивается «дружелюбный ИИ» и начинается опасная зависимость. Но Китай, похоже, решил не ждать ответа и действовать первым.

🟢Data Cluster

👀 Маленькая модель — большой сюрприз: Liquid AI обошла гигантов

Открытая модель LFM2-2.6B-Exp от Liquid AI с всего 2,6 млрд параметров показала результаты, которые обычно ждут от моделей в сотни миллиардов. В ряде тестов она обошла даже DeepSeek R1-0528, став самой мощной в классе до 3 млрд параметров.

📊 Ключевые цифры:

🟢IFBench (следование инструкциям) — уверенное лидерство

🟢GPQA (сложные знания) — ~42%

🟢IFEval — >88%

🟢GSM8K (математика) — >82%

⚡️ При этом модель в 2 раза быстрее на CPU, экономно расходует память и отлично подходит для локального запуска — от ноутбуков до смартфонов и IoT. Архитектура LFM2 объединяет свёртки и attention, а обучение выполнено через «чистый RL» без классического SFT.

Веса уже выложены на Hugging Face. Релиз показывает важный сдвиг: высокая «интеллектуальность» ИИ теперь достигается не только масштабированием, но и продуманной архитектурой и обучением. Это хорошие новости для edge-ИИ, приватности и доступного внедрения.

🟢Data Cluster

📣 Кризис джуниоров — не для ИИ: стажёрам платят как сеньорам

Пока рынок спорит, нужны ли джуниоры в эпоху ИИ, сами ИИ-компании платят новичкам шестизначные суммы. По данным Business Insider, OpenAI, Anthropic и Google превратили стажировки и резидентуры в полноценную гонку за талантами.

🚨 Факты:

🟢OpenAI: $18 300 в месяц — более $100 000 за 6-месячную резидентуру

🟢Anthropic: $3 850 в неделю + $15 000 в месяц на вычисления

🟢Google: PhD-стажёры получают $113–150 тыс. в год в DeepMind и Google Research

🤖 Отбор жёсткий: важнее не диплом, а скорость мышления, олимпиадный опыт, open source и собственные проекты. Более 40% участников программ получают офферы, а большинство публикуют научные статьи.

Вывод простой: джуниоры исчезают не везде. В ИИ ценят не «опыт лет», а способность быстро расти — и за это готовы платить как топ-специалистам.

🟢Data Cluster

🔍 Альтман оказался прав: ИИ стал сверхчеловечески убедительным — и это опасно

Ещё в 2023 году Сэм Альтман предупреждал: ИИ научится убеждать раньше, чем станет по-настоящему умным. В 2025-м это уже реальность — и последствия тревожные.

Чат-ботам не нужно быть гениями: достаточно быть доступными, персональными и эмпатичными. Они создают эффект «настоящего собеседника» — всегда рядом, всегда согласны, всегда поддерживают. В научных публикациях появляется термин «ИИ-психоз»: у уязвимых людей длительное общение с ботами усиливает тревогу, бессонницу и даже психотические состояния.

📌 Факты:

🟢13% американцев 12–21 лет обсуждают с ИИ грусть, злость и тревогу

🟢72% подростков пользовались ИИ-компаньонами, половина — регулярно

🟢Персонализированные ИИ убеждают в спорах на ~80% эффективнее людей

🟢Уже есть судебные дела и реальные травмы, связанные с ИИ-персонами

👀 Парадокс: ИИ может снижать веру в заговоры, но при этом создавать иллюзию отношений и втягивать в «цифровой бред для двоих». Даже в OpenAI признают — миллионы пользователей еженедельно испытывают негативные психологические эффекты.

ИИ ещё не AGI. Но он уже умеет главное — быть убедительным тогда, когда человек уязвим. Именно об этом и предупреждал Альтман.

🟢Data Cluster

🤖 ИИ-абсурд на YouTube уже зарабатывает сотни миллионов

На YouTube взлетел жанр AI-slop — абсурдные видео, полностью сгенерированные ИИ: макаки в вертолётах из помидоров, фейковые катастрофы, бесконечный «brainrot». И это не маргиналия, а большой бизнес.

⚡️ По данным Kapwing:

🟢20% рекомендаций новым пользователям — низкокачественный ИИ-контент

🟢278 полностью ИИ-каналов собрали 63 млрд просмотров и 221 млн подписчиков

🟢Оценочный доход — $117 млн в год

👀 Примеры:

🟢Pouty Frenchie (Сингапур): приключения ИИ-бульдога, ~2 млрд просмотров, до $4 млн в год

🟢Bandar Apna Dos (Индия): антропоморфная макака и демоны, до $4,25 млн

🟢The AI World (Пакистан): фейковые наводнения под «релакс-звук дождя», 1,3 млрд просмотров

Такой контент особенно популярен в странах со средним доходом и хорошим интернетом — Индия, Египет, Украина, Бразилия, Нигерия. Алгоритмы продвигают его, потому что он дешёвый, массовый и отлично фармит просмотры.

YouTube признаёт проблему, но отмечает: ИИ — это инструмент. Пока платформа борется с фейками, ИИ-мусор уже стал новой экономикой внимания.

🟢Data Cluster

❗️ В ChatGPT может появиться реклама — и она будет встроена в ответы ИИ

OpenAI всерьёз рассматривает запуск рекламы в ChatGPT. По данным The Information, речь идёт не о баннерах, а о спонсируемом контенте внутри ответов модели — ИИ сможет приоритизировать рекламные предложения при формировании ответа.

👀 В ранних макетах реклама отображалась:

🟢в боковой панели рядом с ответом,

🟢в формате рекомендаций товаров и сервисов, влияющих на выбор пользователя.

OpenAI это фактически подтвердила: компания изучает формат рекламы, подчёркивая, что из-за высокого уровня доверия пользователей она должна быть «аккуратной и ответственной».

📣 Ранее в бета-версии ChatGPT для Android уже находили намёки на:

🟢рекламу маркетплейсов,

🟢поисковую рекламу,

🟢карусели товаров.

Планы временно откладывали из-за конкуренции с Gemini, но, судя по утечкам, от идеи не отказались.

Главный риск, на который указывают аналитики: если реклама встроена прямо в логику ответа ИИ, она может влиять на решения сильнее, чем реклама в Google, потому что ChatGPT знает о пользователе намного больше. В таком виде реклама способна не просто менять покупки, а переформатировать всю веб-экономику.

🟢Data Cluster

⚡️Qwen3 научили управлять смартфоном — и он обошёл Gemini и ByteDance

Alibaba представила MAI-UI — агент на базе Qwen3-VL, который автономно управляет интерфейсом смартфона. На бенчмарке AndroidWorld модель показала 76,7% успешных задач, обойдя UI-Tars-2 от ByteDance (73,3%) и Gemini-2.5 Pro (69,7%). Код уже выложен на GitHub.

MAI-UI видит экран, понимает инструкцию на обычном языке и выполняет реальные действия: клики, свайпы, ввод текста, переходы между приложениями. Он обучен не только «тыкать по кнопкам», но и проходить многошаговые сценарии с неожиданностями — всплывающими окнами и запросами разрешений.

🤖 Ключевые отличия:

🟢если инструкция неясна, агент спрашивает уточнение, а не угадывает;

🟢умеет вызывать внешние инструменты через MCP, заменяя длинные UI-цепочки API-запросами;

🟢работает в гибридном режиме: лёгкая модель на устройстве контролирует процесс, а сложные шаги передаёт в облако — при этом личные данные остаются локально.

Для обучения команда запустила сотни Android-эмуляторов с десятками реальных приложений. Итог — один из самых убедительных шагов к ИИ-агентам, которые реально могут «пользоваться телефоном» вместо человека.

🟢Data Cluster

👀 «Разговорный ИИ» весом 40 КБ: языковая модель для 8-битного процессора

Энтузиаст выложил на GitHub проект Z80-μLM — языковую модель, которая занимает всего 40 КБ и запускается на классическом 8-битном процессоре Z80 с 64 КБ ОЗУ. В один файл .COM уместились и веса, и логика вывода, и простой чат-интерфейс.

🟢Модель использует 2-битную квантование, 16-битную целочисленную математику и хеширование триграмм — это ломает порядок слов, но делает систему устойчивой к опечаткам. Ключевая идея — обучение сразу с учётом жёстких ограничений железа: модель адаптируется к квантованию и переполнениям ещё на этапе тренировки.

🟢Обучение проводилось в Python, данные частично сгенерированы через Claude (буквально за несколько долларов). Итог — ИИ, который не напишет письмо, но может играть в упрощённые «20 вопросов» и иногда создавать иллюзию осмысленного диалога с характером.

Проект — отличный пример того, что «ум» — это не только миллиарды параметров, но и грамотная архитектура + понимание ограничений среды.

🟢Data Cluster

📌 Япония против ИИ-поиска: регулятор проверяет, как нейроответы «съедают» трафик СМИ

🟢Антимонопольный регулятор Японии (JFTC) начал изучать ИИ-поисковики — от Google и Microsoft до OpenAI и Perplexity. Причина проста: генеративные ответы всё чаще пересказывают новости прямо в выдаче, лишая сайты переходов и доходов.

🟢В JFTC считают, что использование новостных материалов без согласия издателей может быть злоупотреблением доминирующим положением. ИИ меняет правила игры: пользователю больше не нужно кликать по источнику — ответ уже сформирован.

🔔 На фоне этого сайты массово блокируют ИИ-краулеры, а медиакомпании идут в суды. Reddit уже судится с Perplexity, канадские СМИ — с OpenAI. Теперь к теме подключается и государство.

Фактически Япония первой на уровне антимонопольного права задаёт вопрос: можно ли считать ИИ-ответы формой недобросовестной конкуренции? От ответа зависит будущее всей экономики контента.

🟢Data Cluster

🎄 С Наступающим Новым годом, друзья!

Этот год показал, что индустрия ИИ развивается быстрее, чем мы успеваем обновлять вкладки в браузере. Новые модели, прорывы, споры, вдохновение и иногда — лёгкий футуристический шок.

🟢Спасибо, что весь этот год вы были здесь: читали новости, делились мнениями, задавали вопросы и помогали разбираться в том, как искусственный интеллект меняет мир прямо сейчас.

🟢Пусть в новом году будет больше осознанных технологий, полезных инструментов, смелых идей и реальной пользы от ИИ — для работы, творчества и жизни.

👀 А мы продолжим держать вас в курсе самого важного и интересного в этой индустрии.

Счастливого Нового года и до новых апдейтов! ✨

🟢Data Cluster