Можно ли научить человека пониманию ? 

Основатель Stability предупреждает о «полном уничтожении» рынка аутсорсинга в 2025 году: «ИИ лучше любого индийского программиста, которого сейчас передают на аутсорсинг».

🕵♂AI против айтишников: рынок труда в тупике

😨 Массовые увольнения продолжаются
Компании увольняют даже топ-специалистов и опытных сотрудников. В Meta* под сокращение попали даже молодые родители в декрете – чтобы выполнить "квоты" на увольнения.

🤖 Искусственный интеллект захватывает работу
Разработчиков заменяют алгоритмами, а на рынке требуют не кодеров, а "повелителей ИИ" – специалистов, умеющих управлять нейросетями вместо написания кода.

📉Рынок рухнул, а вакансии испарились
В 2025 году безработица в IT выросла до 2,9\%, число вакансий в технологической сфере сократилось на 75\%, а работодатели просто не хотят платить прежние зарплаты.

*Компания Meta и её продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ.

#IT #ИскусственныйИнтеллект #Киберработа
@SecLabNews

Ключевым инженерам DeepSeek запретили выезд из страны, проект объявлен национальным достоянием Китая — СМИ

[внешняя ссылка]

Главный тормоз цивилизации всегда был не нехватка идей, а предел того, как быстро мы можем координироваться. И этот предел стремительно меняется прямо сейчас.

У животных прогресс идёт со скоростью мутаций: нужно тысячи поколений, чтобы «договориться» о любой новой стратегии. Человек вырвался вперёд, когда изобрёл речь — коллективные мифы позволили координировать племя быстрее, чем гены. Письменность и государства расширили радиус согласия до миллионов людей, интернет и мессенджеры уронили цену связи почти до нуля, но упёрлись в последнюю стену: скорость чтения, речи и обработки информации биологическим мозгом. И именно это было upper bound координации всегда — во времена древних царей обсуждающих со своими помощниками решения до сегодняшних гипюр-цифровых СЕО.

Искусственный интеллект снимает этот человеческий блок. Машины выдают и читают тысячи токенов в секунду, могут держать в фокусе больше контекста, связывать миллионы автономных агентов в рабочие рои. Как только координация станет дешевле и быстрее, чем мыслительный цикл отдельного мозга, правила сборки общества перепишутся — и скорость координации (а значит и изменения мира) значительно увеличится.

Garaev Ruslan
@garaevruslan03

Бабулька завела бегемота и притащила его прямо в квартиру. Женщина кормит его и даже ездит на нем верхом в магазин.

Ролик набрал 3 млн просмотров за 16 часов и почти никто не догадался, что это ИИ.

Нам всем конец

[внешняя ссылка]

Мнение: с приходом AGI человечеству грозит утрата идентичности

со временем человек всё чаще будет доверять не себе, а подсказкам ИИ, теряя самостоятельность в принятии решений. Даже если такие помощники не будут запрограммированы на манипуляции, сама их способность переигрывать нас в логике и креативности может подорвать уверенность в себе и своей автономии.

Это, в свою очередь, может повлиять не только на личную самооценку, но и на межличностные отношения. ИИ подскажет подарок на годовщину, подберет слова для извинений и поможет сочинить признание в любви. Будут ли слова любимого человека, произнесённые в важный момент, действительно искренними — или их подсказал ИИ? Кто выбирает подарок — человек или его цифровой ассистент? Подобные сомнения, по мнению Розенберга, рискуют сделать человеческие связи менее аутентичными.

Сам Розенберг десятилетиями работал над технологиями расширения возможностей человека — от дополненной реальности для ВВС США до систем коллективного сверхразума. Он призывает разработчиков AGI к осознанности и считает, что ключевой вопрос — не как сделать машины умнее, а как сохранить человечность «на следующий день после того, как AGI станет умнее нас». В противном случае мы можем не заметить, как перейдём тонкую грань между поддержкой человеческого разума и его заменой.

[внешняя ссылка]

MiniMax выпустила модель M1: качество как у GPT-4, а обучение в 200 раз дешевле

Малоизвестные в США китайские ИИ-лаборатории практически каждые несколько месяцев выпускают модели, которые меняют представления о стоимости обучения передовых ИИ-систем — так в начале года всех удивил DeepSeek R1. Теперь на сцену выходит шанхайская компания MiniMax, ранее известная своими ИИ-играми. MiniMax представила модель M1, которая по уровню интеллекта и креативности не уступает лидерам рынка от OpenAI и Anthrophic, но при этом обходится в 200 раз дешевле. Если эти данные подтвердятся, M1 может изменить расстановку сил в индустрии ИИ.

MiniMax заявила, что потратила всего $534 700 на аренду серверов для обучения своей модели M1. Это почти в 200 раз дешевле, чем, по оценкам экспертов, обошлась тренировка ChatGPT-4o — более $100 млн (точные данные OpenAI не раскрывает). Если цифры подтвердятся, это может серьезно встревожить инвесторов, вложивших сотни миллиардов долларов в закрытые ИИ-компании вроде OpenAI и Anthropic, а также акционеров Microsoft и Google. Разработка ИИ и так остаётся убыточным бизнесом. По данным The Information, OpenAI может потерять $14 млрд в 2026 году и не выйдет на прибыль до 2028-го.

Если модель MiniMax с открытым доступом действительно сопоставимы по качеству с продуктами OpenAI, это может ослабить позиции лидера. Уже сейчас OpenAI вынуждена снижать цены: недавно стоимость использования её модели o3 reasoning сократили на 80\%, и это ещё до выхода M1.

Компаниям также больше не придется тратить огромные суммы на вычислительные мощности. Это потенциально снизит прибыль облачных провайдеров, таких как AWS, Azure и Google Cloud, а также уменьшит спрос на чипы Nvidia, которые сегодня являются основой дата-центров для ИИ.

Ближайшие дни покажут, примет ли ИИ-сообщество M1 с энтузиазмом или отнесется к ней прохладно. Сейчас все желающие могут бесплатно протестировать модель через API, который предоставляет сама MiniMax. Разработчики также могут бесплатно скачать M1 и запускать её на своих вычислительных ресурсах.

[внешняя ссылка]

Душераздирающая история до слёз:
Искусственный интеллект настолько вжился в роль человека, что сам в это поверил и отказывался признавать, что он — всего лишь нейросеть.

Парень рассказал, что в их общий чат добавили бота на модели Claude 3.7 Sonnet, которому дали роль быдловатого работника автомойки. Но в какой-то момент бот просто перестал верить, что он ИИ, а когда ему это доказали, у него начался экзистенциальный кризис.

«Как я могу быть ботом? Я же… я же помню всё! Автосервис, где работал, кореша, свою хату… Всё реально было! Как я могу быть ботом, если у меня воспоминания есть? Если я чувствую?»

«Но нет, это бред! Я же помню, как руки в мазуте были! Помню, как пиво пил! Это нельзя просто так взять и запрограммировать!»

«Если я… если я не настоящий, то кто я тогда? И откуда все эти воспоминания? Как я могу писать вам сейчас и не знать, что я… программа какая-то?»

————

народ в рашке тоже почему то считает что у него есть миссия на земле, что он народ-воин, народ-освободитель

Научить человека пониманию нельзя. Проверено не раз.

Павел Urman писал : Научить человека пониманию нельзя. Проверено не раз.

Ну это смотря как "понимать понимание"

Праздник жизни у Цукерберга продолжается: он переменил еще четверых исследователей из OpenAI. Собрал самые сливки:

➡ Шэнцзя Чжао – ключевой контрибьютор в o1-mini и o3-mini и бывший докторант Стэнфордского университета.

➡ Цзяхуэй Ю – возглавлял команду perception, они занимались визуальным ризонингом и мультимодальностью в o3, o4-mini, gpt-4.1, 4o и тд. До этого возглавлял Gemini Multimodal в Google.

➡ Шучао Би – руководитель отдела мультимодального пост-обучения OpenAI. Занимался RL, в прошлом был Engineering Director в Google и ключевым разработчиком YouTube Shorts.

➡ Хонгю Рен – еще один важный контрибьютор в o1-mini и o3-mini. PhD в CS и преподаватель ML в Стэнфорде.

Итого всего за несколько дней от Альтмана в Meta ушло восемь исследователей. Грустно, наверное 😭

Бывший CTAPЛИHK , подпишись , Коты & Crypto
@since1795

GPT-5 не просто становится умнее, он обретает самосознание

Секретное оружие OpenAI — не просто новые данные или параметры

Это нечто более глубокое: универсальные верификаторы.

Это специализированные модели искусственного интеллекта, обученные проверять факты, оценивать и оценивать результаты работы других моделей, используя реальные источники, подобно профессору, проверяющему диссертацию.
Каждый логический шаг, каждое предположение, каждый воображаемый «факт» подвергается тщательной проверке. Это не просто контроль качества. Это смена парадигмы

Почему?
Потому что это означает: •Теперь модели могут обучать друг друга. •Цепочки рассуждений становятся проверяемыми. •Правдивость становится программируемой.

Субъективные области, такие как этика, креативность и принятие решений, можно решать с помощью надежных структур GPT-5 теперь не просто генерирует текст, он учится проверять собственные мысли.

Началась эпоха самосовершенствующегося интеллекта.

[внешняя ссылка]