«Кодерам придётся стать электриками или медсёстрами» — такой сценарий предрекла Anthropic в своем исследовании 👀
Главное из нового очень красивого разбора компанией экономических сценариев:
🟢 При более жёсткой автоматизации сильнее всего пострадают knowledge workers: то есть разработчики, аналитики, сотрудники колл-центров и другие профессии, где большую часть задач можно отдать ИИ. В одном из сценариев ИИ возьмет на себя половину всей интеллектуальной работы.
🟢 В таком случае людям придётся переходить в профессии, которые меньше подвержены автоматизации, например, в электрики или медсёстры. При этом массовая смена профессий, вероятно, вызовет массовую безработицу, потому что переучивание занимает время и не все быстро находят новую работу.
🟢 С зарплатами тоже весело: в вероятном сценарии доходы работников умственного труда практически не растут, а в экстремальном — к 2030 году даже падают более чем на 10%.
OpenAI заявила, что временно приостанавливает продажу Pro за $200, потому что после запуска GPT-6 Astra спрос оказался настолько высоким, что инфраструктура не справляется.
Компания уже наращивает мощности, так что ждем подорожание оперативки 🥲
Гигантскую нейронку на 35B запустили прямо на iPhone 😊
Вышел Edge0 — открытый движок, который умудряется крутить тяжелые нейронки почти без оперативы (пик всего 1–2.5 ГБ). Никаких облаков и серверов, всё строго локально.
Секрет прост — модель хранится на диске, а нужные веса подтягиваются в память прямо на лету.
Так что да, теперь смартфон полностью офлайн может писать софт, генерировать 3D-сцены и собирать игры.
В России создали промышленный IT-конструктор «Эвоскада» — и он стал лучшим цифровым решением для транспортировки и логистики углеводородов на премии имени Ф. Прядунова.
По сути, это конструктор для сборки разных систем управления производством. Внутри — независимые модули, которые можно менять и обновлять, не затрагивая остальные части. Платформа рассчитана на высокие нагрузки, умеет работать с разным оборудованием, умными устройствами и сценариями с ИИ. Ее производительность достигает 1,2 млн операций в секунду.
Изначально все это делали под собственные задачи «Транснефти», но архитектура платформы позволяет применять разработку и в других отраслях.
Работяги, осторожно — ИИ уже добрался и до заводов 😁
Собираем себе утреннюю газету XXI века — девушка настроила агента, чтоб он собирал и печатал вам персональный выпуск, пока вы спите.
Каждую ночь The Morning Newspaper выбирает интересную вам информацию, смотрит календарь и почту и верстает из всего этого настоящую газету, которая автоматически отправляется на принтер. Утром остаётся только забрать свежий выпуск, прочесть за чашечкой кофе и порешать кроссворд.
Работает всё через Grokbot, проект можно собрать и настроить под себя — инструкция тут.
Скандал вокруг OpenAI продолжается: появились еще ученые, которые обвинили компанию в краже их решений!
Математик Андреас Том рассказал, что за несколько месяцев до одного из громких прорывов Astra он с коллегой активно обсуждал с ChatGPT свои неопубликованные идеи по этой же математической проблеме. А затем модель OpenAI неожиданно пришла к решению, которое опиралось… на методы Тома и его соавтора.
Том напрямую спросил OpenAI, могли ли их приватные разговоры попасть в обучающие данные или быть как-то иначе доступны Astra, но компания, разумеется, все отрицает (и делает это очень уклончиво, отвечая не на все вопросы). Математик же начал сомневаться в таком совпадении — ведь буквально на днях похожий конфликт разгорелся из-за Навье—Стокса.
Сбер выкатил GigaChat 3.5 Reasoning — свою новую флагманскую модель с режимом рассуждений. 🧠
Модель теперь разбивает задачу на шаги, строит план, проверяет себя и исправляет ошибки. На бенчмарках прирост по сравнению с версией без рассуждений заметный: LiveCodeBench v6 вырос с 56 до 85 баллов, Natural Plan — с 64 до 80. При этом на решение математических задач модель тратит в среднем на 37% меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash Preview.
И да, это единственная российская модель такого класса, которая открыта под MIT. Забираем GigaChat 3.5 Reasoning себе в проекты на HuggingFace и GitVerse, а тестим в GigaChat, включив режим «Рассуждение».
Подробнее о процессе обучения модели и результатах— читайте в статье на Хабре.