Инструменты
Каталог TGAds
beta
Мониторинг
Детальная статистика
Анализ аудитории
Бот аналитики
Полезная информация
Инструкция Telemetr
Документация к API
Чат Telemetr
Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «Клуб CDO»
Подписчики
Всего
3 719
Сегодня
+2
Просмотров на пост
Всего
667
ER
Общий
16.09%
Суточный
13.8%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 7 из 2 518 постов
Смотреть все посты
Пост от 01.04.2026 08:49
341
8
11
Может ли у ИИ появиться сознание? Лично я сильно сомневаюсь. Причём сомневаюсь не в духе "пока не получается" — а в духе "это фундаментальное ограничение нашего мира". Что-то вроде скорости света. Которую нельзя не только преодолеть, но и достигнуть. Можно асимптотически приближаться, тратя бесконечную энергию — и всё равно не дойти. С сознанием, мне кажется, ровно та же история. Его нельзя "сгенерировать" масштабированием вычислений. Это другая природа.
И вот 93-летний нобелевский лауреат Роджер Пенроуз выступает на Breakthrough Discuss 2025 в Оксфорде с докладом "Why Intelligence Is Not a Computational Process" — и по сути говорит то же самое. Причём говорит это 35 лет подряд. И за 35 лет никто его не опроверг.
У Пенроуза красивый аргумент. Он начинает с теоремы Гёделя: в любой формальной системе есть истинные утверждения, которые система не способна доказать. Но человек способен понять, что они истинны — не через применение правил, а через понимание того, почему правила работают. "Понимание зачем" — не "выполнение как". Калькулятор складывает числа. Человек понимает, что такое сложение. Разница не количественная — она качественная. Никакое наращивание мощности калькулятора не превратит "как" в "зачем".
Дальше он перебирает всю известную физику: где может прятаться не-вычислимость? Ньютон — вычислим. Максвелл — вычислим. ОТО — вычислима. Уравнение Шрёдингера — вычислимо. Остаётся одно место: коллапс волновой функции. То самое, где квантовая механика, по его формулировке, "не совсем правильна".
И вот тут его ключевое различие. Классическую реальность можно установить — спросить у объекта "какова ты?" и получить ответ. Квантовую реальность установить нельзя — можно только подтвердить. Нельзя спросить у электрона "куда ты вращаешься?". Можно предложить направление и получить да или нет. Сознание, по Пенроузу, может работать именно в этом зазоре — в квантовой реальности, которая ведёт себя странно по отношению ко времени, почти ретрокаузально.
Сам Пенроуз подкупающе честен: "У меня нет теории. Я только указываю, что это может быть куда тоньше, чем компьютер." За 35 лет — не теория, а направление поиска. Но направление, которое никто не закрыл.
А индустрия тем временем каждый квартал рапортует: больше параметров, больше compute, больше данных — вот-вот появится AGI. Это как строить ракету побольше в надежде обогнать свет. Лететь можно очень быстро. Делать впечатляющие вещи — тоже. Но если лимит фундаментальный, никакой масштаб не поможет.
https://www.youtube.com/watch?v=iTVN6tFknCg
И вот 93-летний нобелевский лауреат Роджер Пенроуз выступает на Breakthrough Discuss 2025 в Оксфорде с докладом "Why Intelligence Is Not a Computational Process" — и по сути говорит то же самое. Причём говорит это 35 лет подряд. И за 35 лет никто его не опроверг.
У Пенроуза красивый аргумент. Он начинает с теоремы Гёделя: в любой формальной системе есть истинные утверждения, которые система не способна доказать. Но человек способен понять, что они истинны — не через применение правил, а через понимание того, почему правила работают. "Понимание зачем" — не "выполнение как". Калькулятор складывает числа. Человек понимает, что такое сложение. Разница не количественная — она качественная. Никакое наращивание мощности калькулятора не превратит "как" в "зачем".
Дальше он перебирает всю известную физику: где может прятаться не-вычислимость? Ньютон — вычислим. Максвелл — вычислим. ОТО — вычислима. Уравнение Шрёдингера — вычислимо. Остаётся одно место: коллапс волновой функции. То самое, где квантовая механика, по его формулировке, "не совсем правильна".
И вот тут его ключевое различие. Классическую реальность можно установить — спросить у объекта "какова ты?" и получить ответ. Квантовую реальность установить нельзя — можно только подтвердить. Нельзя спросить у электрона "куда ты вращаешься?". Можно предложить направление и получить да или нет. Сознание, по Пенроузу, может работать именно в этом зазоре — в квантовой реальности, которая ведёт себя странно по отношению ко времени, почти ретрокаузально.
Сам Пенроуз подкупающе честен: "У меня нет теории. Я только указываю, что это может быть куда тоньше, чем компьютер." За 35 лет — не теория, а направление поиска. Но направление, которое никто не закрыл.
А индустрия тем временем каждый квартал рапортует: больше параметров, больше compute, больше данных — вот-вот появится AGI. Это как строить ракету побольше в надежде обогнать свет. Лететь можно очень быстро. Делать впечатляющие вещи — тоже. Но если лимит фундаментальный, никакой масштаб не поможет.
https://www.youtube.com/watch?v=iTVN6tFknCg
❤
2
🤔
2
🦄
2
Пост от 31.03.2026 21:36
557
3
23
Субагенты решают конкретную физическую проблему LLM — деградацию при росте контекста.
Формально Claude держит 200k токенов. Gemini — миллион. На практике стабильная работа обрывается где-то на 100-200k, дальше модель «видит» текст, но всё хуже его учитывает. Stanford называл это «Lost in the Middle»: важные решения из середины длинного диалога просто игнорируются.
Субагент стартует с чистого листа. Оркестратор получает только итоговое резюме — не сотни строк логов, не содержимое прочитанных файлов, не историю. Только результат. Контекст остаётся чистым.
И отсюда следует нетривиальный вывод.
Если субагент работает хорошо ровно тогда, когда получает чёткое, изолированное задание — то качество всей системы начинает определяться не мощностью модели и не количеством агентов. Оно определяется качеством декомпозиции задачи.
Статья на Хабре это признаёт: планировщик — самая важная роль во всей цепочке. Без хорошей декомпозиции даже идеальные субагенты делают не то.
Мы привыкли думать о качестве промпта — что и как написано в запросе. Теперь появляется другой уровень: как задача разбита на атомарные единицы. Какой контекст получает каждая. Что возвращает.
Это отдельное инженерное мышление. Новое искусство проектирования — и пока оно не формализовано, результат работы агентов будет непредсказуемым независимо от модели.
https://habr.com/ru/articles/1006602/
Формально Claude держит 200k токенов. Gemini — миллион. На практике стабильная работа обрывается где-то на 100-200k, дальше модель «видит» текст, но всё хуже его учитывает. Stanford называл это «Lost in the Middle»: важные решения из середины длинного диалога просто игнорируются.
Субагент стартует с чистого листа. Оркестратор получает только итоговое резюме — не сотни строк логов, не содержимое прочитанных файлов, не историю. Только результат. Контекст остаётся чистым.
И отсюда следует нетривиальный вывод.
Если субагент работает хорошо ровно тогда, когда получает чёткое, изолированное задание — то качество всей системы начинает определяться не мощностью модели и не количеством агентов. Оно определяется качеством декомпозиции задачи.
Статья на Хабре это признаёт: планировщик — самая важная роль во всей цепочке. Без хорошей декомпозиции даже идеальные субагенты делают не то.
Мы привыкли думать о качестве промпта — что и как написано в запросе. Теперь появляется другой уровень: как задача разбита на атомарные единицы. Какой контекст получает каждая. Что возвращает.
Это отдельное инженерное мышление. Новое искусство проектирования — и пока оно не формализовано, результат работы агентов будет непредсказуемым независимо от модели.
https://habr.com/ru/articles/1006602/
👍
2
Пост от 31.03.2026 16:11
528
0
10
NASA впервые с 1972 года отправляет людей на Луну
Экспедиция Artemis II — первый пилотируемый полёт к Луне со времён программы Apollo. Уже завтра в 23:24 по британскому времени четверо астронавтов — Рид Уайзман, Виктор Гловер, Кристина Кох и Джереми Хансен — отправятся на ее орбиту.
Многое зависит от погоды: вероятность благоприятных условий оценивается в 80%.
Программа Artemis разрабатывается уже несколько лет и столкнулась с серьёзными задержками из-за технических проблем — миссия уже пропустила два окна запуска.
Полёт продлится около 10 дней: экипаж совершит облёт Луны без посадки. Следующий этап — миссия Artemis III, в рамках которой планируется высадка на Луну, а в перспективе — полёты на Марс.
Пока участники экспедиции находятся на карантине, а перед стартом соберутся в Beach House на мысе Канаверал — традиционном месте встречи астронавтов перед запуском с 1960-х годов.
Экспедиция Artemis II — первый пилотируемый полёт к Луне со времён программы Apollo. Уже завтра в 23:24 по британскому времени четверо астронавтов — Рид Уайзман, Виктор Гловер, Кристина Кох и Джереми Хансен — отправятся на ее орбиту.
Многое зависит от погоды: вероятность благоприятных условий оценивается в 80%.
Программа Artemis разрабатывается уже несколько лет и столкнулась с серьёзными задержками из-за технических проблем — миссия уже пропустила два окна запуска.
Полёт продлится около 10 дней: экипаж совершит облёт Луны без посадки. Следующий этап — миссия Artemis III, в рамках которой планируется высадка на Луну, а в перспективе — полёты на Марс.
Пока участники экспедиции находятся на карантине, а перед стартом соберутся в Beach House на мысе Канаверал — традиционном месте встречи астронавтов перед запуском с 1960-х годов.
🔥
7
Пост от 31.03.2026 16:11
503
0
2
Смотрим завтра?
Пост от 31.03.2026 11:32
538
0
5
https://t.me/loginom/1851
👍
5
Пост от 31.03.2026 07:15
566
1
4
Те, кто пишет софт, пишут правила, по которым живут все остальные. Софтверные инженеры стали социальными инженерами де-факто — без мандата, без подотчётности, без этического кодекса. В медицине нельзя практиковать без лицензии. В tech — можно построить систему, влияющую на миллиарды.
Изображение
👍
4
👎
1
Пост от 30.03.2026 15:32
545
0
12
Пока одни спорят, нужны ли системы управления данными (Data Governance), другие превращают их в драйвер развития ИИ. Как выстроить систему, которая не блокирует, а поддерживает внедрение ИИ? Почему качество данных становится особенно важным именно сейчас?
Поговорили об этом и не только с Алексеем Нейманом – исполнительным директором Ассоциации больших данных. Алексей и его команда каждый день работают с рынком данных и видят его изнутри.
В интервью – о том, почему качество ИИ зависит от качества данных, а Data Governance – не бюрократия, а драйвер для развития искусственного интеллекта.
AI Inside #голос_AI
Поговорили об этом и не только с Алексеем Нейманом – исполнительным директором Ассоциации больших данных. Алексей и его команда каждый день работают с рынком данных и видят его изнутри.
В интервью – о том, почему качество ИИ зависит от качества данных, а Data Governance – не бюрократия, а драйвер для развития искусственного интеллекта.
AI Inside #голос_AI
👍
3
❤
1