👀 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

📌 ИИ уже у 16% населения Земли — и мир раскололся между ChatGPT и DeepSeek

По отчёту Microsoft за Q4 2025, генеративным ИИ пользуются 16,3% жителей планеты. Но за этой цифрой — чёткий геополитический разлом. В богатых странах платят за ChatGPT, в развивающихся — массово скачивают DeepSeek.

👀 Картина выглядит так:

🟢Китай — 89% пользователей выбирают DeepSeek

🟢Беларусь — 56%, Куба — 49%, Россия — 43%

🟢Иран и Сирия — ~25%

🟢Африка (Эфиопия, Уганда, Нигер и др.) — 11–14%

Зато в Северной Америке и Европе DeepSeek почти не используют — там доминируют платные западные сервисы.

❗️ Причины простые: бесплатно, без геоблокировок, с открытыми весами, можно запускать локально и без подписок. Плюс DeepSeek часто предустановлен на смартфонах Huawei.

Microsoft прямо признаёт: доступность и цена сегодня важнее качества модели. Более того, open-source ИИ становится геополитическим инструментом, усиливающим влияние Китая в регионах, где западные платформы не работают. Ирония в том, что сама Microsoft запретила сотрудникам использовать китайский ИИ, а ряд стран уже заблокировали его на госустройствах.

🟢Data Cluster

👀 ИИ-ускорители упёрлись в потолок скорости памяти HBM

Индустрия ИИ столкнулась с новым бутылочным горлышком: не вычисления, а память. GPU и ИИ-ускорители ускоряются год от года, а вот пропускная способность HBM растёт куда медленнее — и именно она теперь ограничивает масштабирование больших языковых моделей.

🟢В отрасли отмечают: объём памяти важен, но ещё важнее скорость обмена данными. Без неё наращивать количество вычислительных блоков в GPU просто бессмысленно — память не успевает «кормить» их данными.

🟢С ростом инференса потребность в памяти только усилится. Не случайно Дженсен Хуанг уже говорит о необходимости резко увеличивать выпуск памяти, признавая, что ИИ-бум разгоняет цены даже на игровые видеокарты.

🟢Даже переход на HBM4 полностью проблему не решит: да, она даст до 2 ТБ/с и примерно +50% к скорости относительно HBM3E, но фундаментальные ограничения архитектуры никуда не исчезают. Следом ожидается HBM4E, CXL, 3D-компоновка и эксперименты с вычислениями прямо в памяти (PIM).

Вывод простой: будущее ИИ теперь зависит не только от новых моделей и GPU, а от того, кто быстрее прорвёт потолок памяти.

🟢Data Cluster

⚡️ ИИ ускоряет работу — и ускоряет выгорание

Компании всё чаще сталкиваются с парадоксом: внедрение ИИ повышает формальную продуктивность, но делает сотрудников более уставшими и менее эффективными.

🟢В стартапе Convictional после автоматизации почты, встреч и отчётов производительность выросла на 20% — и одновременно началось выгорание.

🟢Причина проста: ИИ убирает рутину, но не снижает нагрузку, а превращает рабочий день в непрерывный марафон сложных когнитивных задач. По словам социолога Джульет Шор, время, которое раньше «съедала» механическая работа, теперь заполняется постоянной концентрацией — без пауз для восстановления и расфокуса. В результате к концу недели люди истощены, а креативность падает.

🟢CEO Convictional пошёл на эксперимент: четырёхдневная рабочая неделя, меньше директив и больше пространства для свободного мышления. Он заметил, что лучшие идеи появляются после отдыха и периодов неопределённости, а не при жёстком контроле задач.

Вывод: ИИ сам по себе не повышает эффективность. Если просто «вжать газ» и загрузить освободившееся время новой работой, компании получают не суперпродуктивных сотрудников, а ускоренное выгорание.

🟢Data Cluster