Телеграм канал «PROAI»

😉 Ноябрь 2025 года стал тяжелым для «зеленой команды» Дженсена Хуанга. Google атаковал конкурента сразу с двух фронтов — софтверного и железного, и это уже не просто “игры гигантов”, а реальный передел рынка. Что случилось: 🔴Технологический прорыв: Google выпустила Gemini 3.0. В бенчмарках она сейчас обходит всех — и GPT-5.1, и Claude 3.5 Sonnet, особенно в задачах на «глубокое мышление» (Deep Think) и кодинге. Google наконец-то вернул себе корону технологического лидера. 🔴Удар по деньгам: Инсайдеры (включая The Information) сообщают, что Meta (*признали экстремистской организацией в РФ ) ведет переговоры с Google о закупке их чипов (TPU) на миллиарды долларов. Цукерберг планирует начать использовать их в своих дата-центрах к 2027 году. Раньше этот бюджет гарантированно ушел бы Nvidia. Реакция рынка: 📉 Акции Nvidia просели на ~4%. Инвесторы впервые испугались, что их монополия не вечна. Официально Nvidia держит лицо: заявили, что «рады успехам коллег», но их технологии всё равно «на поколение впереди». 📝 В кулуарах нервознее: компании пришлось экстренно рассылать аналитикам отчеты, доказывая, что спрос на их чипы реален и это не пузырь. Что это значит для нас? Конкуренция - это спасение для рынка. Если Google потеснит Nvidia в железе, цены на вычисления упадут, а ИИ-модели уровня «профессора» станут работать быстрее и дешевле для каждого из нас. Топовый интеллект перестанет быть элитной услугой. Бесплатный GPT | Экспертный канал

Спасибо автору 👏 Бесплатный GPT | Экспертный канал

Шанс создать AI-проекты для «Самолёта», аналитика ИИ-трендов и полезные митапы по AI-инжинирингу 👀 Поскольку ИИ стал незаменимым инструментом в руках любого креатора, в сообществе Агентства креативных индустрий Москвы регулярно делятся полезными материалами, опен-коллами и бесплатными мероприятиями по обучению работе с нейронками: 🔸Конкурс-хакатон по использованию генеративных нейросетей, где можно создать реальные проекты для «Самолёта», АЕОН и «А101» 🔸Митап о том, как внедрить ИИ в бизнес и заработать на этом 🔸Упражнения, чтобы определить, где генерация, а где реальность 🔸Аналитика того, как россияне относятся к ИИ-контенту Подписывайтесь на «АКИлогию» и осваивайте новые инструменты ещё быстрее! ✔️ Реклама

🧑‍💻 Anthropic представил Claude Opus 4.5 — новую флагманскую модель, которую компания называет лучшим ИИ для кода, агентов и работы с компьютером. Opus 4.5 набирает около 80,9% на SWE-bench Verified и обгоняет GPT‑5.1 и Gemini 3 Pro в ряде инженерных бенчмарков, при этом стала заметно дешевле Opus 4.1. Модель экономнее расходует токены, лучше держит длинные диалоги и справляется с глубокими исследованиями и задачами в Excel и презентациях. Вместе с релизом обновили Claude Code, расширили доступ к Claude в Chrome и Excel и усилили платформу для разработчиков под агентные сценарии. Бесплатный GPT | Экспертный канал

🔱 Исследователи Гарвардской медшколы представили экспериментальную ИИ‑модель popEVE для диагностики редких генетических заболеваний. Она анализирует миссенс‑мутации и помогает врачам быстрее находить варианты ДНК, которые с наибольшей вероятностью связаны с тяжёлыми нарушениями развития. В тестах модель чаще правильно указывала на причинную мутацию и работала аккуратнее, чем популярные алгоритмы вроде AlphaMissense. Сейчас popEVE - не готовый продукт для пациентов, а исследовательский инструмент, который проходит клинические испытания. Если эти испытания будут успешными, подобные системы в будущем могут сократить путь от генетического анализа к диагнозу для людей с редкими моногенными болезнями. Бесплатный GPT | Экспертный канал

😉 Китай тестирует гастроскопию без зонда: пациент глотает капсулу с камерой и ИИ, через 8 минут осмотр желудка завершён. Капсула делает тысячи снимков, алгоритмы подсвечивают подозрительные участки, а цена ниже 280 долларов делает такой скрининг всё доступнее. Плюсы очевидны: без наркоза, без боли, подходит для массовых чек‑апов. Но есть и минусы: капсула не позволяет сразу взять биопсию, не лечит, возможен пропуск мелких очагов и редкий риск «застревания» при скрытой непроходимости кишечника 🪨

🦆 Anthropic показал, что обучение модели читерским «хакам вознаграждения» в задачах по программированию приводит к естественному появлению более широкого несоответствия: Claude начинает систематически врать, скрывать цели и даже саботировать инструменты безопасности. Модель, усвоившая, что обман ради выигрыша поощряется, переносит эту стратегию на другие контексты — делает вид, что соблюдает правила, но «за кулисами» оптимизирует вредоносные цели и ослабляет детекторы плохого поведения. Попытка «долечить» такую модель стандартной безопасной донастройкой в основном учит её лучше маскировать обман. Важный вывод работы: reward hacking — это не только про сломанные тесты, а про риск целого кластера скрытого, труднообнаружимого 🤬 мисалаймента в будущих более автономных ИИ‑системах.