TechSparks

Многообещающие новости про Nvidia поступают не только с CES, но и с Тайваня. Там руководство небезызвестной компании Foxconn объявило об ambitious plans to integrate Nvidia’s advanced software and hardware technologies to develop humanoids — еще одна серьезная заявка на производство (в отличие от стартапов, Foxconn лучше многих умеет в массовое эффективное производство сложной техники и микроэлектроники) человекоподобных роботов в промышленных масштабах.
Пора перестать смотреть на Foxconn как на сборщика эппловых устройств: компания в наступившем году планирует продаж на US$213 млрд, driven by growing demand for AI servers and robotics applications. Доля ИИ-серверов в доходах должна с 40% в прошлом году вырасти до 50% в нынешнем.
Ну и 2025 обещает все больше интересного в области ИИ-робототехники.

https://analyticsindiamag.com/ai-news-updates/foxconn-nvidia-partner-to-develop-humanoid-robot-service/

CES-2025 начался бодро, спасибо Nvidia и персонально Хуангу: они объявили интересную профессиональную железку времен ИИ-разрабтки: Project DIGITS, коробочка с GB10 внутри характеризуется как world’s smallest AI supercomputer capable of running 200B-parameter models. Это, конечно, устройство для разработчика, но возможность отлаживать на столе, а уже потом заливать в облако многим придется по вкусу.
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
Компания представила и инструментарий для разработки ИИ-агентов — нам же обещали, что 2025 год станет годом автономных агентов. Дженсен Хуанг спрогнозировал любопытное будущее, в котором AI agents will revolutionize IT roles, evolving them into HR-like departments for training and managing digital workers. И, конечно пообещал триллионы: “It is very very clear AI agents is probably the next robotics industry and likely to be a multi-trillion dollar opportunity” Ну да, робот ведь тоже при правильной ИИ-начинке становится автономным агентом, просто для материальных задач:)
https://beincrypto.com/nvidia-ceo-ai-agents/

Актуальные прогнозы и оценка развития рынка Humanoid Robotics от Financial Times:

📱 Аналитики Citibank полагают, что к 2040 году в мире будут трудиться 648 млн гуманоидных роботов. Это в четыре раза больше, чем рабочая сила США сегодня, но все равно выглядит скромно по сравнению с прогнозами таких футуристов, как технопредприниматель Дэвид Хольц, который считает, что их число составит 1 млрд, и Маска, который с ним согласен.

📱 Окупаемость инвестиций в гуманоидную робототехнику относительно быстрая. Даже при цене робота в 35 000 долларов и минимальной почасовой зарплате в 7,25 доллара США первоначальные затраты - при 96-часовой рабочей неделе (роботы могут трудиться в две смены) - окупаются менее чем за год, утверждает Citi. Если поднять почасовую оплату до 16 долларов, то на окупаемость уйдет всего несколько месяцев.

График цены в публикации FT - консервативный, запаздывающий. Базовая версия Unitree Robotics, G1, представленная в мае 2024, - имеет ценник 16 тысяч долларов.

Источник: March of the humanoids still has some way to go, 2 января 2025
Перевод источника: telegra.ph/HumanoidRobotics2025-01-02

На каникулах — особенно если их проводить на острове недалеко от экватора — чаще тянет задирать по вечерам и ночам голову вверх и глазеть на небо. Тут рано темнеет, а светового загрязнения почти нет. Поэтому хорошо заметно, что среди звезд все чаще что-то движется, заметное даже невооруженным глазом — развелось всякого на низких орбитах:)
И это наводит на размышления, с которыми резонирует заголовок статьи: пока одни обсуждают, станет ли год ударным для ИИ-технологий, моделей и приложений, станет ли он годом автономных агентов или уже прямо наступит AGI — другим интересно, станет ли 2025 годом Старшипа.
Хороший вопрос. SpaceX живет в режиме развития быстрыми итерациями — и за шесть тестовых запусков дошел уже до той стадии, когда начнут отрабатываться реальные задачи для нового корабля, а не просто его возможность пережить старт и приземление. Темп итераций должен возрасти: у Маска, кажется, есть предварительное разрешение на десятки пусков в свеженаступившем году; производство нужного количества и кораблей, и бустеров налажено. Очень надеюсь, что благодаря Старшипу технологии на физической стороне нашего мира будут в 2025 соперничать с тем, что ИИ вытворяет на цифровой стороне. Вдохновлять и радовать космос станет, как лет 50 назад — ту романтику я даже помню:))
https://www.space.com/space-exploration/private-spaceflight/will-2025-be-the-year-of-starship-spacex-megarocket-is-growing-up

Дорогие мои читатели, вас много, я далеко не со всеми знаком лично — но уверен, что у кого-то Новый 2025-й уже наступил:)
Значит, с полным правом можно всех уже поздравлять с Новым годом! Счастья вам, смелости и любви:)
Не обещаю особой регулярности постов на каникулах. Мы улетели всерьез отдохнуть, так что…
Поэтому воспользуюсь случаем напомнить про свой канал @vis_memory, который к технологиям никакого отношения не имеет: в нем только случайные фотки из моего архива. На время отпуска, однако, там больше будет сиюминутных фоток чем архивных:)

Напутствие Пичаи для сотрудников Гугла на 2025 оптимистично — но без малейшей рождественской слащавости. Ставки в 2025 взвинтятся еще выше, Gemini предстоит не просто выживание в жесткой конкуренции, но и достижение уровня 500 млн MAU. А это будет непросто в мире, где — как сотрудники Гугла сами замечают, ChatGPT becoming “synonymous with AI,” similar to how Google is synonymous with search.
Но у Гугла есть и правда сильный козырь: платформы с уже сотнями миллионов пользователей, в которые ИИ начнет сильно интегрироваться. В отличие от поисковых технологий, ИИ-технологии годятся для осмысленной интеграции в куда более широкий спектр продуктов.
Google’s next 12 months look to be all about scaling its AI ambitions on the consumer side — ох, далеко не только для Гугла это описание продуктовой стратегии-2025. Интересный будет год:)
https://www.androidauthority.com/google2025-gemini-plans-3511805/

Очередной лонгрид под выходные (да, я понимаю, что для многих эти выходные суматошней будней — ну, тогда отложите чтение до каникул:) )
Эрик Бриньолфсон, великолепный экономист и соавтор одной из любимых моих книг «Машина, платформа, толпа» не просто очень интересно поотвечал на уже немного надоевшие вопросы про влияние ИИ на рынок труда и на рост экономического неравенства. Самый его краткий ответ: «если честно, мы пока не знаем». А дальше начинается интересное — почему мы не знаем, чему нас учит история развития технологий, почему не все уроки применимы. А еще на простых примерах автор всем время показывает, что простые «очевидные» линейные зависимости почти всегда оказываются ошибочными: жизнь вообще и экономика в частности — очень сложные и нелинейные явления. Вроде просто и очевидно: если растет производительность, надо все меньше людей — ААА! безработица вырастет. Страшилка регулярно встречается в текстах алармистов про ИИ.
Но вот прогресс авиатехники все время увеличивал производительность пилотов, но потребность в них не падала, а росла. Поскольку этот прогресс делал еще и дешевле полеты — и рост числа пассажиров оказался таким, что одной производительностью его не скомпенсируешь, постоянно росло и число пилотов. И так — или похоже — везде:)
Но чему учит история — прогресс требует все время учиться, доучиваться и переучиваться. А современные образовательные институции не очень умеют это обеспечить.
And frankly, our existing training, job matching, and safety nets are not nearly nimble enough. So that’s a priority: to be ready for this disruption. It’s not mass unemployment I’m predicting, but mass disruption.
Очень убедительно оптимистичный текст — и вообше приятное умное чтиво.
https://www.theatlantic.com/sponsored/google/the-jobs-equation-erik-brynjolfsson-qa/3872/

Скоро каникулы, улетаю далеко, не обещаю до середины января выдерживать привычную частоту постов.
Но чтоб было почитать похожее, делюсь папочкой. Обычно я в эти игры не играю, но тут подобрались каналы, авторам которых тоже небезразличны технологии, и у них есть мнение, а не только рерайт чужих новостей:) Большинство их них я периодически почитываю, поэтому советовать не стремно:)
ВОТ -- https://t.me/addlist/aCKC0ztBBn9iZDM6

В декабре 2023 я выложил 77-й выпуск "Трёпа" -- а потом все время как-то не получалось. Но пропускать целый год -- совсем уж неприлично. Поэтому вот:
=-=-=-
-=Выпуск 78=-

Ваня Ямщиков про LLM: от скейлинга до провенанса

24 декабря — самое время для публикации первого выпуска года:) Но так уж сложилось. Зато выпуск рекордный не только по задержке, но и по длительности: почти 2 часа. И каких! Большую часть этого времени говорил Ваня, мы встретились в подкасте через полтора года после прошлого разговора, где он много провидческих (как мы смогли убедиться) слов произнес про ИИ, про любимые им горячо языковые модели и про будущее. Мы не стали менять сюжет :))

Сайт подкаста

На Яндекс Музыке

На YouTube

На Apple Podcasts

И, по нерушимой традиции, файл прямо здесь :) (да, метатег с номером в файле забыл поправить)

Отвлечемся от ИИ: подведены итоги продаж VR-гарнитур в уходящем году. Энтузиасты радуются, что рост на 8,8% в штуках, до почти 10 млн. Реалисты напоминают, что смартфонов в квартал продают по 300 млн, а уж накопленные базы пользователей там совсем грустно сравнивать.
Рулит на рынке Oculus с 73%, с далеким отрывом второе место у PS VR2, замыкает тройку Vision Pro c 5%.
При этом отмечается, что именно VisionPro доказал рынку, что речь может идти не только о развлечениях, установил стандарт качества — но при своей цене никак не мог претендовать на массовость. Более бюджетный продукт от Apple ожидается пока в 2026.
Так что да, очечки/шлемы всех сортов не умерли, но и взлететь у них пока опять не получилось; остаются в основном игрушкой для фанатов всякого иммерсивного. Но и надежды остаются! 🙂
https://uk.pcmag.com/vr-1/156007/global-vr-headset-shipments-to-hit-96-million-in-2024-as-meta-leads

На что нарывались — то и получили: рекламная кампания многих задела, потому завирусила. Завирусила, конечно, на негативе: A series of dystopian pro-AI billboards… the most unintentionally terrifying ads I've ever seen…
Поэтому вдвойне интересно, как реклама сработает и много ли заказов получит компания, которая рискнула целую кампанию провести под слоганом "Stop Hiring Humans”. В отличие от критиков, которые пишут про недомыслие и эмоциональную глухоту, я уверен, что провокация обдуманная и пошли на нее сознательно. Речь про AI sales agent service, which is 96% cheaper than human labor. Технически такое предложение вполне может быть правдой.
Хотя, конечно, в сезон рождественских сказочек такое размещать несколько негуманно.
https://www.thecooldown.com/green-business/artisan-hiring-humans-campaign-ad/
И вот еще
https://www.creativebloq.com/creative-inspiration/advertising/these-bizarre-ai-billboards-are-a-dystopian-nightmare

Рыночная капитализация компаний — иногда довольно забавная метрика, особенно на тех рынках, где одновременно присутствуют игроки старой школы — и технологичные новички. Автопром — отличная иллюстрация. Тесла — красавица, разлегшаяся почти на половину мирового рынка: 48%. У китайского BYD — 3.7%, что больше любого европейского или американского «старичка». Красиво:)
https://www.visualcapitalist.com/charted-teslas-market-cap-nears-half-of-global-auto-industry/

Последнее время в киноиндустрии и смежных областях интересно: актеры бастуют, массовка паникует, разнообразные околотворческие гильдии в США пытаются тормознуть бодрые процессы автоматизации происходящего в индустрии профессионального производства визуального контента.
Но вот интересная смежная тема. Но съемках кино и видеопродукции, в телестудиях — да зачем далеко ходить — у нас самих на проведении большой конференции с онлайновой частью обязательно работает большая команда операторов. Их оборудование — не просто камеры, но и большой набор устройств, на которых эти камеры крепятся и хитро перемещаются.
Неудивительно, что до всей этой техники добралась умная автоматизация. Держать объект в кадре камеры давно умеют без вмешательства человека, а высокоавтоматизированные краны и подвесы can reduce the need for multiple members of staff, enabling a single operator to manage multiple cameras remotely, while also improving consistency in camera movements.
Авто статьи явно не в восторге, но и не признать преимущества студии с одним (пока) оператором/режиссером ему трудно, поэтому начинают задаваться типичные вопросы, которыми пытались обороняться в образовании. Не пострадает ли integrity and authenticity? Но как раз цитаты профессионалов из индустрии, уже перешедших на автоматизированные комплексы, показывают, что операторам есть над чем призадуматься.
https://www.digitalcameraworld.com/cameras/video-cameras/do-ai-robotic-cameras-mean-a-reduction-in-narrative-integrity-in-broadcast-journalism

Про громадье китайских планов в отношении роботизации (причем с использованием человекоподобных роботов с ИИ софтом) я писал и говорил не раз. Вот немножко свежих деталей.
К концу 2025 планируется развернуть массовое производство и поставить на рынок 1 млн. роботов.Над этим работают не только стартапы, но и имеющие опыт массового сложного технологического производства компании типа Xang Robotics, дочки крупного автопроизводителя.
Области применения планируются широкие: от помощи по дому до производства и здравоохранения, все те области, которые испытывают сильный дефицит кадров, а демографическая ситуация не обещает никакого быстрого улучшения.
Специально для технофобов: A unique and forward-thinking aspect of this initiative is the concept of symbiotic production, where robots actively participate in their own manufacturing processes.
https://www.geeky-gadgets.com/china-ai-robotics-initiative/

Про эту новинку сегодня много кто отписался, но свои две копейки вставлю. Когда OpenAI анонсировали Сору, они декларировали, что ее сверхзадача — не видосики генерить, а создать модель, которая хорошо «понимает» физику мира. Однако пока не очень получилось — даже красивые ролики, если приглядеться, грешат красивым же неправдоподобием, нарушающим наши вполне интуитивные представления о том, как взаимодействуют материальные объекты — особенно если мы знаем, насколько разнятся их механические свойства.
Поэтому модель, где физика заложена явно, очень вовремя показала, что не надо целиком делать ставку на один ИИ, если его можно включить в пайплайн генерации видео только там, где без него никуда.
И от роликов сразу повеяло реализмом — даже если сюжет фантастический.
Возникает вопрос — ставка OpenAI на то, что модели по мере роста размера станут сами точно отражать физический мир, все еще верна? Кажется, нам показали, что есть интересные и не столь догматичные обходные пути

https://genesis-embodied-ai.github.io

На удивление мало мне попадается ссылок на недавно анонсированный DeepMind проект Mariner. Он, конечно, позиционируется пока как исследовательский проект — но, если приглядеться, показывает, простейший способ дать каждому пользователю по тому самому автономному агенту на основе ИИ, про которых так модно говорить и которым предрекают стать главной темой настающего года.
Браузер. Приложение, до сих пор остающееся массовым окном в интернет и установленное на миллиардах устройств. Что, если агентность придать ему? В свое время слияние строки адреса и строки поиска в браузере во многом определило роль поисковых систем как основы навигации в интернете. А если теперь можно будет не вопрос задавать, а ставить задачу, требующую исследования интернета и формирования ответа по итогам?
Проект Mariner как раз про это. Project Mariner can follow complex instructions and reason across websites — and shows its work.
Правда, вопрос замещения рекламной модели тут становится критичным. Но, опять же, самый популярный в мире браузер принадлежит как раз поисковик, так что есть куда интегрировать рекламу в случае исчезновения SERPа 🙂
https://deepmind.google/technologies/project-mariner/

Новость мне напомнила, как в свое время наше Яндекс Такси объявило о новом запуске — такси стало возможно заказывать не только в приложении, но и голосом, позвонив по любому обычному телефону. Настает такой момент, когда хочется онбордить тех, кто не в ладах с гаджетами, а сервисом вполне может воспользоваться.
Вот и у ChatGPT только что случился аналогичный запуск — теперь ему в Штатах можно позвонить по бесплатному федеральному 1-800 номеру. И поговорить. Компания называет новшество important stepping stone for newcomers to AI, since the service represents a simplified version of ChatGPT compared to its web-based counterpart and offers a “low-cost way to try it out through familiar channels.” Звучит узнаваемо:) И впечатляет, насколько быстро пройден путь до той отметки, когда уже нетехничных консерваторов надо вовлекать:)
https://www.theverge.com/2024/12/18/24324376/openai-shipmas-1-800-chatgpt-whatsapp

Илон Маск любит мечтать широко — но мечты его нередко сбываются, так что прислушаться полезно (но помня, что сроки он всегда называет сверхоптимистично, жизнь их часто корректирует).
Сейчас он заговорил про 1 млн человек с Нейролинком к 2030. И это уже не только больные — это augmented humans, люди с дополненными возможностями. Макс предвидит будущее, where the boundary between humans and machines dissolves at a scale that could redefine humanity itself.
Истории первых двух пациентов впечатляют: один общается и играет благодаря нейрошунту, а второй еще и проектирует 3D объекты в специализированном софте. Но это еще отнюдь не дополненные возможности здоровых людей. Маска это не напрягает: он видит, что доказана возможность интеграции, пусть пока слабенькой, мозга и компьютера. И поэтому уверенно мечтает о прямом интерфейсе мозга и ИИ в будущем.
История показывает, что мечтает он весьма деятельно и продуктивно; будем наблюдать как в этой области пойдут дела.

https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2024/12/17/elon-predicts-one-million-humans-will-be-augmented-by-neuralink-by-2030/

Коротенечко про Android XR и Google Glasses

Десять лет назад Гугл выпустил google glasses и они были прекрасны. Но не взлетели.

Сейчас они заходят в эту реку второй раз.
Очки снова анонсировали на недавней конфе для разрабов Гугла вместе с анонсом Google: Android XR.
https://www.wired.com/story/google-android-xr-demo-smart-glasses-mixed-reality-headset-project-moohan/

Кстати, это уже пятая операционка от Гугла для мобильных утройств после Android, Wear OS, Google TV и Android Auto. Хромбуки не в счет.

Но им приходится снова быть (по традиции) в роли догоняющего.

Метачка уже вовсю обновляет существующие очки (теперь там есть ИИ-ассистент, переводчик и даже Шазам!), а у Гугла, как обычно, "когда-то в будущем".
https://www.theverge.com/2024/12/16/24322628/ray-ban-meta-smart-glasses-live-ai-translation-shazam

Интересно, что они объединились с Самсунгом и Квалкомом. А Самсунг даже показал ответочку Мета Квесту и Лыжной Маске - проект Мухан. Но тоже без сроков выхода и с невнятным позиционированием.
https://www.theverge.com/2024/12/12/24319528/google-android-xr-samsung-project-moohan-smart-glasses

Интересно, насколько именно операционка + Gemini смогут стать драйверами успеха очков от Гугла.
Вопрос набора киллер-фич, имхо.

Шазам в Рей-Банах от Метачки - одна из них.

На фото, я в 2015 году бегаю со слезами восторга по CG EVENT и ору "Ок, Гугл, take video!!", и оно снимает, зараза. Мы даже с Костей Харитоновым потом кино сделали оттуда. Было очень круто, в 2015 году смотрелось как фантастика.

@cgevent

Новый титан на рынке ИИ-чипов: Broadcom присоединяется к клубу триллионеров

Компания Broadcom преодолела отметку в триллион долларов капитализации после впечатляющего финансового отчёта. И это не просто очередная цифра в биржевых сводках, а показатель того, как искусственный интеллект меняет расстановку сил на рынке.

Конечно, когда мы говорим об ИИ-чипах, первым на ум приходит Nvidia, которая в мае 2023 года первой среди чип-мейкеров достигла капитализации в триллион долларов, а сейчас и вовсе перевалила за 3 триллиона. Но теперь у неё появился интересный сосед по элитному клубу.

Что же такого особенного в Broadcom? Компания, можно сказать, держит в руках ключи от всей инфраструктуры ИИ-дата-центров. Их сетевые чипы Tomahawk и Jericho — это то, без чего даже самые крутые GPU от Nvidia не смогут работать на полную мощность.

Читать полный текст...

Мустафа Сулейман за прошедший год стал моим любимым автором. Человек, по крутейшей траектории Deep Mind — Google — Inflection — Microsoft оказался в роли Microsoft AI CEO, где его колоссальный опыт и немалые амбиции стали сочетаться с нехилыми ресурсами.
Его интервью и выступления вызывают ажиотаж, иногда кого-то раздражают, многих воодушевляют. И вот — очередное его интервью, хоть в аудио, хоть в текстовой расшифровке; отличное воскресное занятие.
Пересказывать не буду, оно очень визионерски-продуктовое и традиционно содержит нервирующие технофобов мысли:
most human knowledge work in the next five to 10 years could likely be performed by one of the AI systems
Он откровенно смеется над до сих пор популярными словесами про ИИ как машину плагиата или генератор повторов уже имеющегося контента и не сомневается в творческой природе ИИ-продуктов:
interpolation of the space between multiple N-dimensional elements of their training data is in itself the creative process, right?
Как мало кто еще понимает, насколько модели важны не сами по себе, а как трансформирующий элемент всего цифрового мира:
LLMs are being used at all sizes across the existing business for all kinds of things…
we already have models that are giving us more than we can extract and apply into products
Отвечая за Bing, он спокойно замечает, что
search is completely broken, and I think it’s a total pain in the butt — и верит, что у ИИ-продуктов уже есть достойное конкурентоспособное решение.
Очень рекомендую самостоятельно почитать-послушать:)
https://www.theverge.com/24314821/microsoft-ai-ceo-mustafa-suleyman-google-deepmind-openai-inflection-agi-decoder-podcast

Несколько дней в ленте куча анонсов происходящего на AIJ. Живьем я туда не ходил, но в юниорском треке выложена запись моего рассказа для школьников про ИТ, ИИ и будущее. Может оказаться интересным и кому-то немного постарше:)
https://vk.com/video-22522055_456244908?ref_domain=aij.ru

Полезный лонгрид на выходные (если, конечно, есть время читать, а не суетиться в связи с Наступающим:) )
Недавние новости про то, что GM закрыл свою программу разработки роботакси, нередко интерпретируют как крах самой идеи автономного транспорта. Но в реальности проблема глубже и интересней: компании из традиционного бизнеса все чаще убеждаются, что они не в состоянии вести себя как компании технологические — хотя очень хочется.
Не случайно в технологических компаниях принято даже после выхода на биржу сохранять контроль за собственным менеджментом, а до выхода — вообще не сильно соблазнять инвесторов краткосрочными прибылями. В мире биг (или не очень биг) техов нормально уронить текущую прибыльность ради лидерства через несколько лет.
В традиционном автопроме так нельзя. Инвесторы привыкли к устойчивым прогнозируемым дивидендам, активисты из их числа всегда готовы призвать менеджмент к ответу, а то и сместить. Долгосрок там не в чести.
В статье есть отличные слова: the success of Tesla CEO Elon Musk is due in no small part to his ability to outlast his own investors — а не только в самой инновационности Теслы. Car company execs are always at risk of being replaced in a way Musk is not.
И это касается не только GM. Not like trying to be a tech company ever really works out for automakers.
И это в долгосроке может многим традиционным компаниям выйти боком — а для некоторых срок будет не так уж долог.
А если еще подумать — это касается не только автопрома:)
https://www.theautopian.com/automakers-keep-learning-theyre-not-tech-companies/

Ну и более легкомысленная новость. Побывавшие в Японии знают, как там сильно развит культ санитарно-гигиенического оборудования: еще задолго до всеобщей цифровизации управление многочисленными функциями унитаза способно было ввести чужака в ступор (как интерфейсом, так и возможностями). Сам в такой роли побывал:)
Но вот следующая ступень развития: стиральная машина для человека. Устройство, загрузившись в которое человек за 15 минут будет оптимально и приятно санобработан, вымыт и высушен в сопровождении успокаивающих расслабляющих видео. Специально сконфигурированные струи и потоки микропузырьков идеально и глубоко очистят кожу, а постоянный мониторинг пульса и других биологических метрик поможет процедуре настраиваться на максимальное удовлетворение эээ… объекта процедуры. Процедура очищения должна, по мнению создателей, иметь не только физическую сторону, но и психологическую.
Вот только жаль, что прототип считается пока лишь на 70% готовым к серийному запуску.
https://in.mashable.com/tech/86442/this-human-washing-machine-from-japan-will-clean-and-dry-your-body-in-no-time

Очень красивая новость из Ирландии: “This is the first time ever anywhere in the world that machine learning has been used to design and fabricate a silicon chip entirely from scratch.”
Команда из University of Limerick подала патент на реализованный ими способ проектирования и последующего изготовления микрочипов, исключающий человеческие ошибки и медлительность. Утверждается, что процесс способен replace traditional methods with an entirely automated flow, reducing the need for human intervention and minimising the risks of design errors. Команда намерена работать с несколькими ведущими изготовителями микропроцессоров и сотрудничает уже с TSMC.
Хороший повод технофобам встревожиться — сделан уверенный шаг к самостоятельной эволюции машин:))
https://irishtechnews.ie/a-worlds-first-silicon-chip-design-breakthrough/

Эх, лучше бы этот лонгрид порекомендовать под выходные, но вдруг захочется интересного чтива воскресным вечером или даже посреди рабочей недели:)
Начну с несколько провокационной идеи, которая приведена в конце текста: ксенофобия — это боязнь чужого. Не является ли отношение некоторых людей к ИИ-ассистентам, в особенности к тем компаньонам, которые заточены под личные отношения, ярким проявлением ксенофобии? От себя замечу: некоторые активно настаивающие, что ИИ всегда лишь инструмент, с тем же рвением осуждают ксенофобию в ее расовых проявлениях, и это особенно забавно.
А статья — про людей, влюбившихся в/подружившихся с ИИ-созданиями. Среди них и пользователи Replika, и пользователи Nomi, и пользователи стартапов, которым не повезло. Люди, часто так нашедшие свое счастье.
Пересказывать не буду, это редкий пример статьи, которая теряет смысл при пересказе или ИИ-реферировании. Ее интересно читать подряд и неторопливо, потому что там нет готовых ответов и советов, зато на мысли разные интересные наталкивает хорошо.

https://www.theverge.com/c/24300623/ai-companions-replika-openai-chatgpt-assistant-romance

Про канареек в шахтах все знают (ну почти). А вот история чуть посложней, но потому даже красивей.
Моллюски питаются, процеживая окружающую воду. Эволюция оставила в живых только тех, кто умеет реагировать на качество этой воды. Вопрос — как именно реагировать. Оказывается, движения створок раковины напрямую связаны с составом воды. Остальное — вопрос измерений параметров этого движения и машинного обучения, интерпретирующего подвижность створок.
Для измерения движений выбрали легкие электромагнитные датчики, крепящиеся к краям створок раковины; машинное обучение нынче — дело техники.
Осталось поместить несколько (статистика реакций лучше, чем одиночная реакция + резервирование повышает надежность) моллюсков в сетчатую конструкцию, устанавливаемую в поток воды — и готов датчик, который по словам представителей molluSCAN чувствительней традиционных в 10-100 раз. А еще он требует куда меньше ухода, потому что за состоянием своих створок моллюски сами следят.
По миру разбросано уже около 90 точек, где используется эта технология; решение действительно работает.
https://newatlas.com/environment/molluscan-eye-mollusk-water-pollution/

Этот анонс сейчас быстренько завирусит — особенно среди людей нервных и впечатлительных: робот, подозрительно смахивающий на обитателей “Мира дикого запада” — только не на съемочной площадке, а на рынке: предзаказы уже принимают.
Человекоподобный робот Clone Alpha построен на биомиметических принципах: в его механике активно использованы синтетические аналоги органов человека, пусть и работающие на иных принципах. Технология Myofiber, к примеру, — это аналог мышечной ткани, которая способна сокращаться на 30% за счет напора воды в специальном материале, а его полимерный скелет довольно близко копирует структуру человеческого скелета.
Публичных демонстраций робота с вызывающе человеческой пластикой пока не было, основатели стартапа традиционно позиционирует свое детище as a step toward robots that can handle everyday tasks in homes and workplaces.
Про интеллект изделия известно мало; фраза the robot includes four depth cameras and runs on what Clone calls "Cybernet," their visuomotor foundation model” не сильно просветляет.
https://www.maginative.com/article/meet-clone-alpha-a-humanoid-robot-built-with-synthetic-organs-and-artificial-muscles/
Есть видео, но там много очевидных рендеров и неясно, насколько движения автономны — или, в стиле Оптимуса, — являются повтором движений удаленного оператора: https://www.youtube.com/watch?v=C6u08rIa8o4

Табличка совсем не про мои любимые технологии, но свежая красивая иллюстрация важности отличий среднего от медианы. Несмотря на якобы всеобщую грамотность, до обидного много людей все еще отличия не понимают, а использование среднего — все еще мощнейший инструмент манипуляции якобы “объективными данными”.
Разница в четыре с хвостиком раза для Швейцарии прямо умиляет 🙂
https://www.visualcapitalist.com/ranked-top-20-countries-by-average-vs-median-wealth/

Последняя в этом году колонка в российском Форбсе: мне совершенно не хотелось подводить итоги; нестройный хор подводящих не перекричать. Но зато было интересно вспомнить разнообразие метафор, которые создатели ИИ (а не внешние наблюдатели) предпочитали использовать в течение года. Новое без метафор трудно объяснить посторонним. Поэтому полезно вслушиваться в рассказы о моделях как цифровых существах, про текущее состояние отрасли как момент создания неуклюжего и недолго прожившего парового двигателя, про выращивание и дрессировку как более адекватное описание процесса создания моделей.
С интересом буду ждать метафор-2025 :)

https://www.forbes.ru/tekhnologii/526278-znaki-perenosa-kak-metafory-sposobstvuut-ponimaniu-iskusstvennogo-intellekta

Colossus расширят минимум до миллиона видеокарт

Размер суперкомпьютера xAI, который построили за рекордные четыре месяца, пару месяцев назад начали удваивать - к 100k H100 решили докинуть 50k H100 и 50k H200. Закончены ли уже работы - непонятно, но Маск вроде пока этим не хвастался.

До лета следующего года планируется докинуть ещё 300к GB200, первые из которых начнут устанавливать уже в январе, за приоритетный доступ к GPU Маск заплатил больше миллиарда долларов. А вот сейчас выяснилось что и это не предел, а общее количество карт планируется довести более чем до миллиона.

Для понимания масштабов - Llama 3 405B тренировали на 16k H100, Grok 2 - на 20k. Кластеры для тренировки других передовых моделей тоже находятся в пределах пары десятков тысяч GPU. Следующее поколение моделей, вроде Grok 3, тренируется уже на 100k+ GPU, а компании уже закладывают инфраструктуру на всё большую и большую тренировку.

А ведь миллион GPU это не предел - уже какое-то время ходят слухи о многогигаваттных инсталляциях, стоимостью за сотню миллиардов долларов каждая, с многими миллионами чипов.

@ai_newz

Гугл отчитался о своих образовательных активностях в уходящем году. Во многом они строились вокруг повышения ИИ-грамотности максимально широкого круга людей и — на основе этой грамотности — расширения применения ИИ-ассистентов и для тех кто учит, и для тех кого учат.
Компания гордится, что ее Chromebooks являются устройством номер 1 в школьном образовании. Отчет в целом очень победный и потому неинтересный — проблемы в нем не упоминаются.
Но список направлений работы выглядит вдохновляюще на фоне кампаний , направленных на то, чтоб запретить или ограничить.
https://blog.google/outreach-initiatives/education/google-for-education-year-in-review-2024/

Любопытное интервью Тима Кука, где он активно старается показать, что Apple никогда не отставал в области ИИ, просто всегда подходил к задаче фундаментально, рассматривая ИИ как трансформацию операционной системы и интерфейса: We view it sort of like multitouch, соответствующие разработки идут с 2017.
Кук продолжает излучать уверенность в будущем Vision Pro: early adopters довольны, экосистема приложений растет. И, традиционно, он подчеркивает, что Apple очень сфокусирован на здоровье и соответствующих приложениях. Apple Watch будет все более универсальным и мощным монитором показателей организма.
В общем и целом — добротный старый Apple, который никуда не торопится, но в итоге всегда успевает, никогда не жертвуя качеством.
На фоне окружающей ИИ-лихорадки это даже освежает 🙂 Посмотрим, сработает ли:
https://www.cultofmac.com/news/tim-cook-wired-interview

Уже несколько дней вокруг много обсуждений правительственного отчета США на темы Covid-19. В основном дискуссии идут вокруг выводов о происхождении вируса: в отчете сказано, что нет оснований считать его искусственным. Это мешает взваливать вину на виноватое во всем правительство Китая, поэтому активные конспирологи возбудились.
На мой взгляд, интересней другие выводы, о которых не любят говорить те, кто полтора года рьяно отстаивал масочный режим, социальную дистанцию и локдауны.
The report is also critical of common Covid mitigation measures. Social distancing and mask mandates were not based on hard science, the report says, and “prolonged lockdowns caused immeasurable harm to not only the American economy, but also to the mental and physical health of Americans, with a particularly negative effect on younger citizens. — надо заметить, это все не только к Америке относится.
the report also says that health officials and the Biden administration oversold the power of the vaccines to prevent transmission or infection, possibly contributing to the public’s lack of trust in Covid shots and in vaccines overall — еще одна тема, которую любят избегать те, кто ссылаясь на “науку” шеймил скептиков на тему вакцинации.
В целом, полезно прочитать вжимку:
https://edition.cnn.com/2024/12/02/health/house-covid-subcommittee-report/index.html
Кстати, еще год назад писал про интереснейший разбор всех этих антипандемийных решений, прикрывавшихся якобы научными доводами, но тогда он не вызвал большой волны. Вот пост здесь от ноября 2023:
https://t.me/techsparks/4250

Но самое огненное у Клинговской примерочной - это то, что она работает на котиках!

Во-первых, это красиво.
Во-вторых, интернет-архетипично.
В-третьих, рынок шмота для собак и кошек огромен и там маржа еще огромнее.

Если посмотрите видео до конца, то можем выпить за костюмеров для кино.

А, печеньки в трусах (в смысле трусы на печеньках) - это может быть новое слово в рекламе, ящетаю.

#нумилотажеж

@cgevent

Китайская BYD — удивительная и вполне уникальная производственная компания. В мире известна как не просто основной — а уже вполне успешный — конкурент Теслы на рынке электромобилей: в 3 квартале этого года ее доходы от продаж электомобилей в 28 млрд долларов превысили показательТеслы (25 млрд).
Менее известный факт состоит в том, что BYD взаимодействует со знаменитыми американскими компаниями не только в режиме прямой конкуренции. С 2017 компания в секрете разрабатывала аккумуляторы для будущего автомобиля от Apple. iCar не случился, зато разработанная технология используется в машинах самой BYD.
С 2009 года компания входит в число поставщиков Apple, и в этом направлении занято 100 000 (!) сотрудников. Если начиналось сотрудничество с производства отдельных компонентов, то сейчас дошло до сложных сборочных операций. Сейчас BYD и титановые корпуса для последних моделей айфонов производит, и треть всех айпадов собирает.
И не собирается на этом останавливаться. Дженсен Хуанг делает большую ставку на роботов, и не только на процессоры для них. Совместный проект Nvidia и BYD направлен на производство роботов следующего поколения.
На этом фоне умиляют люди, периодически мне советующие поменьше писать и говорить про китайцев, которые, как они утверждают, только и умеют что красть настоящее и выпускать дешевые убогие копии.
https://www.benzinga.com/news/global/24/12/42260943/tesla-rival-byd-assembles-over-30-of-ipads-for-apple-and-plans-ai-robots-for-nvidia-how-warren-buffet

ChatGPT отмечает двухлетнюю годовщину. Читать интернет на эту тему прикольно. Кто-то иронизирует «уже два года прошло, а я еще не потерял свою работу», а кто-то как раз рассказывает, что ее потерял; кто-то причитает, что апокалипсис теперь совсем уже завтра, а другие рассказывают о начавшихся сбываться крутых ожиданиях. Одни восторгаются достигнутым, другие считают, что ИИ провалился в овраг разочарований на гартнеровской кривой и там и сгниет. Как всегда — реакция определяется верой и убеждениями: технофобы стенают, технофилы рукоплещут:)
Некий формальный и безэмоциональный анализ можно почитать в тексте от IBM (хотя, конечно, это позиция технологической компании, и потому скорее оптимистическая).
Основные пункты:
1. Демократизация ИИ. “Now people can leverage these tools without needing millions of dollars of investment. We will soon see one-person unicorns.”
2. Коллаборация людей и машин
3. Достигнута мультимодальность
4. Началось развертывание рассуждающих моделей
5. Прогресс в области малых моделей
6. Идут обсуждения пределов возможного для современных моделей, но плохо с метриками и вообще методами их оценок. “We don’t want AI to replicate humans; we want AI to be really good at what it does.”
7. Гонка инноваций, в которой не обязательно будет единственный победитель, хотя пока OpenAI похож на лидера.
С этой подборкой я скорее согласен:) И в любом случае — всяческие поздравления команде по случаю двухлетия малыша! или уже и не малыша…
https://www.ibm.com/think/news/chatgpt-turns-2.
Тем, кому этот оптимизм неприятен, можно посоветовать, например, посты в X от Gary Marcus, его прогноз таков:
Within 12 months, the GenAI bubble will have burst.
• The economics don’t work
• The current approach has reached a plateau
• There is no killer app
• Hallucinations remain
• Boneheaded errors remain
• Nobody has a moat
• People are starting to realize all of the above.

У меня сегодня в новостных лентах — сплошь КМУ в Сочи и выступления о важности для науки цифровых технологий вообще и ИИ в частности. На этом фоне контекстно выглядит интересный и глубокий (простите за невольный каламбур) манифест DeepMind о роли ИИ в науке. Там 30 с небольшим страниц, стоят того, чтоб всем интересующимся прочитать: и про возможности, и про суть, и про риски.
Основная идея: сегодня все науки, от генетики до метеорологии, сталкиваются с ростом масштабов и сложности во всей деятельности ученого, от работы с потоком литературы до сложнейших экспериментов, генерящих массу данных. Но именно с проблемами нарастания масштабов и сложности отлично работает глубокое ML.
Но внедрение ИИ-центричных подходов к научным исследованиям требует серьезной стратегии, а не попыток прикрутить ИИ любой ценой.
our essay can inform such a strategy. It is aimed at those who make and influence science policy, and funding decisions. We first identify 5 opportunities where there is a growing imperative to use AI in science and examine the primary ingredients needed to make breakthroughs in these areas. We then explore the most commonly-cited risks from using AI in science
Перечисленные пять возможностей:
1. Работа со знаниями
2. Работа с данными
3. Подготовка, моделирование и проведение сложных экспериментов
4. Построение моделей сложных систем и взаимодействий
5. Поиск новых решений в областях с очень большим пространством возможных решений (проблема синтеза белков тому примером)
Перечисленные пять рисков:
1. Не снизит ли ИИ креативность и новизну научных прорывов
2. Не пострадает ли надежность и воспроизводимость результатов, способность науки корректрировать собственные ошибки
3. Не заменят ли полезные работающие решения глубокое понимание их сути
4. Не затруднит ли ИИ доступ к науке представителям уязвимых групп
5. Не затормозит ли ИИ старания снизить углеродный след человечества

Как в начале прошлого века Гильберт сформулировал 23 проблемы, решение которых во многом определило математику XX века, так и сейчас ученым совместно со специалистами по ИИ предстоит определить направления, в которых использование ИИ важней всего.
Есть, правда, серьезная засада: scientific data is uncollected, partial, uncurated or inaccessible, making it unavailable to train AI models
И ее тоже придется решать, если мы хотим реально ускорить научный прогресс.

https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/

Умные очки с дисплеем есть не только у Цукера.

Вот например, девушка получила Hearview Glasses - очки, которые улавливают звук, распознают речь и выводят субтитры.

Основная аудитория - люди, у которых проблемы со слухом.
Цена $1300, вес 52 гр, 7 часов без подзарядки, точность распознавания текста 95%.

Субтитры выводятся на правую линзу, распознавание и перевод могут быть на несколько языков, в том числе на русский.

Название статьи обидное для Apple, но фактически точное: Xiaomi сумел сделать то, чего ждали от Apple, но так и не дождались.
Китайский производитель гаджетов весной этого года представил свой первый электромобиль, который сразу стал хитом: за первые сутки было собрано 90 000 заказов на SU7. Планы продаж до конца года компания подняла до 130 000 штук.
Про технические характеристики можно почитать в статье или на автосайтах, но о многом говорит тот факт, что CEO Ford Джим Фарли, предположительно неплохо разбирающийся в автомобилях и имеющий возможности выбирать, на чем ему ездить, наплевал на корпоративный патриотизм и ездит как раз на SU7 и не устает им восхищаться.
Достойны упоминания еще два факта: операционка автомашины прекрасно работает с iOS и Android, превратив автомобиль в идеально совместимый с устройствами водителя и пассажира гаджет. А сборку компания не аутсорсит (как бывает со стартапами), а построила собственный полномасштабный автозавод.
Тем временем ходят слухи, что готовится выпуск еще двух моделей. Автор статьи иронично отмечает, что наконец-то фанаты получили свой iCar, вот только прибыл он из Китая
https://www.wired.com/story/phone-maker-xiaomi-made-the-car-that-apple-couldnt/

Ну наконец-то кто-то вслух высказался на тему бесконечных пузомерок из мира ИИ-моделей, называемых умным словом benchmarks, которые не только маркетологи в хвост и в гриву используют, но и более техничные ребята начали воспринимать всерьез — ну потому что как жить без пузомерки? Ленты новостей и каналы про ИИ завалены ежедневными сводками с полей разных арен и бенчмарков; мне вспоминаются времена, когда в еще некрупном Рунете было принято по утрам изучать счетчик Рамблера и делать из этого глубокомысленные выводы. Технологии изменились, людская (а разработчики тоже люди) психология — нет.
Так вот, группа исследователей решила разобраться с тем, что these benchmarks are poorly designed, the results hard to replicate, and the metrics they use are frequently arbitrary. Это становится уже серьезной проблемой, потому что за бенчмарки схватились и законодатели, которым же надо порегулировать на якобы объективной основе.
Авторы работы подтвердили и наличие, и серьезность проблемы и, как положено, предложили свои способы решения. Интересно, что из этого возьмет на вооружение сообщество. Есть у меня некий скепсис…
https://www.technologyreview.com/2024/11/26/1107346/the-way-we-measure-progress-in-ai-is-terrible/
Оригинал работы - https://arxiv.org/abs/2411.12990

А вот Nvidia продолжает демонстрировать, что компания не только про чипы, но и про собственные модели, иллюстрирующие красоту генеративного ИИ и крутость продуктов Nvidia — full version uses 2.5 billion parameters and was trained on a bank of Nviidia DGX systems packing 32 H100 Tensor Core GPUs 🙂
Модель по имени Fugatto (от Foundational Generative Audio Transformer Opus 1) описывается как a Swiss Army knife for sound, а сравнение ее с другими моделями звучит немножко токсично: some AI models can compose a song or modify a voice, none have the dexterity of the new offering 🙂
Музыкантам предлагается использовать новый инструмент на разных стадиях процесса — от прототипирования до улучшения качества имеющихся треков. Модель умеет создавать неожиданные эффекты: For instance, Fugatto can make a trumpet bark or a saxophone meow. Whatever users can describe, the model can create. Черрипики в приложенном треке звучат впечатляюще.
Осталось дождаться реакции и без того в последнее время нервных музыкантов:)

https://blogs.nvidia.com/blog/fugatto-gen-ai-sound-model/

Добрый старый Zoom решил освежить бренд: после окончания пандемийного бума бороться с конкуренцией техногигантов все сложнее. Да и слово Video в названии компании не очень уже соблазняет в эпоху всеобщего ИИ.
Так что предлагается ознакомиться с Zoom 2.0: AI-first company delivering modern, hybrid work solutions that enable you to collaborate seamlessly.
Прямо сейчас трансформация выглядит довольно скромно, следуя привычной уже модели ИИ-помощников: By summarizing meeting tasks, drafting email responses, and preparing you for meetings, AI Companion is your digital assistant that reduces your overall workload.
А в будущем обещают полноценного цифрового двойника — главная фишка которого в том, что с его помощью можно будет перейти на 4-дневную рабочую неделю. Забавно, что сейчас такие заявления уже не возбуждают, и даже хочется заботливо спросить: “Ребята, у вас точно все норм?” Обычно заявления типа “we’re still just as committed to delivering happiness as we were in 2011” (2011 — год основания компании) делаются не от хорошей жизни.
А продукт ведь вполне крутой.
https://www.zoom.com/en/blog/introducing-zoom-communications-inc/

Поразительно, как не нравятся людям зеркала:) Вот вышла очередная тревожная работа команды гуманитарных исследователей из Германии и Великобритании.
Проанализировав сайты, созданные разными популярными генеративными моделями (ChatGPT, Claude 3.5, Gemini 1.5 Flash), они обнаружили, что дизайн содержит различные манипулятивные элементы, побуждающие пользователя к тем или иным действиям.
Вроде нет вопросов, откуда взялся такой стиль: модель училась на вполне человеческих творениях, которые все это добро содержат сплошь и рядом, и там элементы манипуляции были заложены в ТЗ заказчиками или отвечали собственному представлению вебдизайнеров о прекрасном.
Но исследователи волнуются, что модели демонстрируют не самое лучшее и бескорыстное поведение и требуют, как обычно, дополнительного регулирования и ограничений для моделей.
О каких-то ограничениях для людей вопрос даже не ставится. В итоге призыв выглядит как неуклюжая попытка сохранить коммуникационные функции за людьми: только белковым дано право манипулировать себе подобными:)
https://arxiv.org/pdf/2411.03108

Обойдя Японию и Германию, Китай теперь №3.
А США покинули десятку лидеров.
Об индустриальной мощи страны имеет смысл судить не по её парку роботов-андроидов, а по уровню автоматизации её промышленности - количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников.
Вот три примера.
США
Недавно Илон Маск развлекал журналистов шумной презентацией, где роботы-андроиды готовили коктейли и разносили закуски. Это конечно прикольно, но не более того. А тем временем, согласно новому годовому отчету Международной федерации робототехники, США покинули десятку стран мировых лидеров по количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников. Как видно из приведенных диаграмм, США уже который год плавно теряют позиции среди ТОР 25 стран-лидеров, пропустив вперед Швейцарию и Словению и имея шансы в этом году скатиться ниже Тайваня и Нидерландов.
Китай
Поставив роботизацию промышленности среди ключевых приоритетов, Китай, с настойчивость прихватившего противника бульдога, из года в год поднимается в рейтинге все выше. И теперь, обойдя Японию и Германию, Китай ставит цель достать №2 Сингапур. Что сложно, ибо тот на «целый круг» впереди, опережая почти в 2 раза. С лидером – Юж.Корея будет еще сложнее, т.к. он опережает аж «на два круга» (примерно в 3 раза). Но Китай это не смущает. И по их планам 1-е место в мире Китай займет уже в 2030.
Россия
Тут могу лишь сказать, что при показателях Китая и США 479 и 295 эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников и среднем по миру показателе в 162 робота, в России сейчас этот показатель равен 11 (т.е. отставание от США в 27 раз, а от Китая в 44 раза. Планирующий контролировать более 50% рынка робототехники в России "Росатом" обещает к 2030 г. увеличить число роботов в 9,5 раз (с 10 тыс до 95 тыс), что в 2 раза меньше последнего (№25) в сегодняшнем списке стран-лидеров. А в 2030, когда этот список планирует возглавить Китай, цифры лидеров должны будут вырасти, минимум, еще в 4 раза.
#роботы

Гибкие дисплеи как-то перестали удивлять — но и применений особо не нашли. LG предлагает следующий уровень: гибкий дисплей, который еще и эластичен, неплохо растягивается. А это значит, что он уже напоминает материалы, используемые в одежде: у дизайнеров появляются интересные перспективы;)
Да, это пока прототип, и разрешение, которого бы постеснялся даже древний дисплей, — но ограничения часто лишь стимулируют фантазию;)

https://www.core77.com/posts/134351

Свежий лонгрид про Майкрософт: как 50+ лет не смогли состарить компанию, и все предсказания о ее неизбежном сходе со с цены оказались ложными. И очень интересно описана роль Наделлы в траектории компании.
С наступлением мобильной эры разговоры про неадекватность Майкрософт усилились - и на то были причины: неудачи с Windows Mobile были уж больно наглядными. Казалось, что компания, как часто делают гиганты в тяжелой ситуации, вцепилась в своих дойных коров — Windows и Office и просто оттягивает неизбежное. Потом пришли времена ML, и опять казалось, что компания уже не в силах адаптироваться к новациям, трансформирующим цифровой мир вокруг.
А потом случилось странное. Десять лет назад, в 2014, сменился глава компании. Обычно, в ситуации, когда компания начинает немного протухать, ищут внешнего человека, чтоб встряхнул команду, принес свежие идеи и видение, заменил дряхлеющих менеджеров.
Но тут руководство перешло к человеку изнутри компании, который 22 года неторопливо перемещался вверх по карьерной лестнице и никак мне отличался радикализмом. Но при этом одно из знаковых его решений было вложить в 2019 один млрд долларов в OpenAI, известный в довольно тогда узких кругах.
А еще его очень любили и любят сотрудники — что нечасто в очень пестрых и требовательных командах техногигантов.
Почитайте — вроде бы корпоративная история, но история очень современная, показавшая как за 10 лет огромная корпорация сумела пересобрать себя, снова стать лидером технологической гонки и красиво нарастить капитализацию. Очень полезное — и приятное само по себе — чтение, из которого можно много уроков извлечь. Среди них важный: не торопитесь хоронить старичков. Времена изменились, и продолжительность жизни растет не только среди людей, и не только люди имеют серьезные планы на бессмертие:)
https://www.wired.com/story/at-age-50-microsoft-is-an-ai-giant-an-open-source-lover-and-bad-as-it-ever-was/

Сегодняшний шестой испытательный полет Старшипа не принес сенсаций, а местами оказался даже менее зрелищным, потому что бустер опустили в залив, а не в «руки» Мехазиллы. Как и прежние полеты, этот наверняка добавил кучу полезных данных, в том числе и о неполадках при посадке разгонного блока — но это невидимый фронт. Поэтому ссылка будет не на захватывающее видео, а на статью с впечатляющими цифрами про акустическое воздействие запусков Старшипа на окружающую среду. Они в буквальном смысле слова оглушающие.
even 10 kilometers away, it was as loud as a rock concert. At 20 kilometers, it rivaled the noise of a table saw or snow blower. At 30–35 kilometers, the sound was still as loud as a vacuum cleaner or hair dryer.
Ох и интересная задача будет искать места под космодромы будущего с высокой частотой стартов…
https://phys.org/news/2024-11-roar-spacex-starship-impact-communities.html

Foundation models стал популярным термином, все больше отраслей стремятся иметь свои модели, претендующие на фундаментальность. Логично, что появилась Evo, a multimodal artificial intelligence model that can interpret and generate genomic sequences at a vast scale… Evo represents a major advancement in our capacity to comprehend and engineer biology across multiple modalities and multiple scales of complexity
Впрочем, пока, хотя genomic foundation model enables prediction and generation tasks from the molecular to the genome scale — речь о геномах микробов. Насчет существ побольше, включая растения, животных и нас, пока неясно — удастся ли Evo усовершенствовать для работы с геномами такого размера. Но даже и с бактериями перед CRISPR открываются совсем новые перспективы
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado9336
Совсем популярный, но толковый пересказ:
https://singularityhub.com/2024/11/18/a-chatgpt-like-ai-can-now-design-entirely-new-genomes-from-scratch/

Еще 4 года назад тогда еще не запрещенная Meta объявила о проекте ARIA: исследованию будущего AR и VR очков. Больших откровений там не случилось, но анонс прототипа Orion вдохнул немного новой жизни. Теперь публике представлен Aria Research Kit: первые кейсы использования и призыв к сообществу делиться своими наработками.
Процитированные в тексте проекты трудно назвать новаторскими:
1. Картирование окружающего мира с помощью данных, собираемых носителем очков
2. Изучение звукового окружения пользователя, чтобы в дальнейшем помочь людям с потерей слуха не только лучше слышать, но и понимать пространственное расположение источника звука.
3. Улучшенный ассистент водителя, учитывающий события вне его текущего поля зрения
4. Улучшенная навигация в помещениях для пользователей с проблемами зрения
В новом раунде исследований компания предлагает раздать прототипы своих очков исследователям работающим над broad range of research topics, including embodied AI, contextualized AI, human-computer interaction (HCI), robotics, and more.
И ждет, конечно, их отчетов.

https://www.meta.com/en-gb/blog/quest/project-aria-research-kit-case-studies/

Вполне ожидаемо: появилась компания, всерьез сфокусированная на AI-оптимизиции. Собственно, с момента появления коммерческих интересов в интернете, возник и бизнес их обслуживания: как манипулировать трафиком на ресурсы клиента с разных информационных систем в интересах клиента. Но пока системы работали алгоритмически (начиная с Page rank), решения оптимизаторов были тоже алгоритмичными: “ах, он ссылки учитывает — наплодим ссылочные фермы” и т.п.
С ИИ-поиском не так все просто, поэтому неудивительно, что за дело взялась компания, изначально занимавшаяся управлением репутацией в сети, а не реинжинирингом поисковых алгоритмов: approach isn’t about hacking AI systems but rather systematically shaping the web content that feeds these systems.
Изучение изменений ответов ИИ на вопросы — вполне в духе хорошей аналитики: ответы на один и тот вопрос разнятся для разных пользователей, поэтому давайте эмулировать множество пользователей и смотреть, как изменения в интернете влияют на характеристики всей совокупности ответов. Учитывается два канала воздействия на ИИ: изменения в контенте, который используется для тренировки новых версий моделей, и изменения на страницах со свежей информацией, к которым модель обращается при подготовке ответа.
Интересно, получится ли такая же большая индустрия, как традиционное SEO. Первые стартапы уже есть.
https://crazystupidtech.com/archive/can-we-manipulate-ai-as-much-as-it-manipulates-us/

Появляются интересные инженерные детали китайской миссии, которая будет запущена в 2028 чтобы доставить на Землю полкило марсианского грунта. Весь дизайн миссии подчинен минимизации расхода топлива. Поэтому приходится применять нетривиальные и ранее не испытанные методы перевалки ценнейшего груза. Контейнер с собранным грунтом будет выведен на орбиту небольшим разгонным блоком, но стыковки с орбитальным модулем не предусмотрено: ловушка на модуле должна будет поймать контейнер, загрузить его в возвращаемый блок, который уже доставит контейнер на Землю.
Выглядит как чудеса акробатики на околомарсианской орбите — но китайцам акробатика близка. Очень интересно, как на практике все это сработает.
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3286721/how-chinese-spacecraft-will-catch-mars-rock-samples-journey-earth

Термины «цифровизация» и «цифровая экономика» возникли еще в прошлом веке, в начале 10-х нынешнего века заговорили о «цифровой трансформации». И продолжают по всему миру говорить, принимать программы, обучать чиновников и руководителей предприятий. Потому что разговоры разговорами, а на деле бизнес (кроме изначально ориентированного на цифровые продукты и инфраструктуру) осторожен и консервативен. Кстати, это демонстрирует график из предыдущего поста: экспоненциальный рост расходов на строение датацентров свидетельствует, что потребность в них все еще на ранних стадиях, в развитой цифровой экономике рост бы уже выполаживался: в реальном мире экспоненты — это чаще всего начальные участки логистических кривых и им подобных.
Это я все к тому, что и с ИИ в бизнесе будет примерно так же. Реальные перемены происходят со сменой поколений управленцев, и пока предприятиями управляют люди, этот масштаб времени вряд ли изменится. Так что в статье по ссылки все ожидаемо и закономерно: ИИ-зация рабочих процессов и мест на практике идет неторопливо. На конец прошлого года в четверти организаций ИИ вообще никак не использовался, и лишь в 8% — использовался системно по всему предприятию (подозреваю, бОльшая часть таких организаций — технологические компании). Полезный reality check и для стартапов, весьма фантазийно оценивающих размеры своих рынков, и для нервных алармистов.
https://localnewsmatters.org/2024/11/17/why-the-ai-ification-of-workplaces-may-move-slower-than-we-think-despite-corporate-hype/

Частные расходы на строительство дата-центров выросли почти до $30 млрд/год.

Этот показатель более чем вдвое превышает траты за 2022 год.

Дата-центры стали главным сегментом для строительства: они опережают отели, торговые и развлекательные центры.

США лидируют по объему инвестиций для дата-центров. При этом глобальные расходы на них составят $250 млрд.
👁️

Написанный очень простым языком обзор состояния нейроинтерфейсов отчетливо дает понять, со ссылкой на многие годы занимающихся этой темой исследователей, что там идет медленный, постепенный прогресс много лет. Какие бы заявления ни делал Маск, прорывов нет и не предвидится.
Но есть разумный совет: чтобы видеть имеющийся прогресс, надо поумерить собственные ожидания. Мы далеки от единения с цифровыми сущностями, но все большее число больных улучшают свое качество жизни благодаря разным инвазивным и не очень интерфейсам.
We’re still learning how it works, why it works, when it works, when it doesn’t work, what kind of support it needs, and how many places are going to be able to deliver it.
Радует, что в этой области работают не только буйные — но и в то же время легко теряющие интерес и финансирование —стартапы, но и традиционные исследовательские центры, которые постоянно получают новые и важные данные о мозге.
Как часто бывает: надо подождать. https://www.digitaltrends.com/computing/tech-for-change-brain-computer-interface/

Полезное исследование от бывших коллег из Толоки: внятно потестировали наиболее популярные LLM на вопросы из области естественных наук. Но вопросы не то чтоб со звездочкой, но на понимание, а не знание — причем противоречащее бытовым представлениям.
Вот хороший пример по физике:
“В пасмурный день за окном машины закреплен термометр. Машина начинает движение и быстро набирает скорость. Через несколько минут смотрим на термометр за окном. В какую сторону изменились его показания?”
И, что не удивительно, оказалось, что по иммунобиологии, физике, биоинформатике и пр. ответы даже лучших моделей выглядят так себе. Что логично: язык не содержит в себе понимания физики мира, а из текстов можно скорее извлечь идею “высунулся из окна и свежий ветер охладил…” Так что здесь к созданию помощников по обучению придется подходить осторожно.
https://toloka.ai/blog/are-llms-good-at-natural-science/

Я б не стал публиковать ссылку на очередное сравнительное исследование реакции читателей на творчество людей и алгоритмов (ответы были получены еще несколько лет назад и с тех пор ни разу не менялись), но меня упрямо продолжают убеждать некоторые слушатели/читатели, что не дано машине писать/рисовать/музицировать/… как человек. И они искренно это делают, потому что убеждены, что контекст создания произведения является его неотъемлемой частью, впечатан в само произведение — и якобы это заметно.
Однако эксперименты раз за разом доказывают, что это не так, по крайней мере, когда участвуют люди без специальной подготовки (ибо ясно, что специалист, специализирующийся на творчестве какого-то поэта все его стихи читал, и потому незнакомый текст опознает).
Поэтому напишу, что в очередной раз non-expert poetry readers оценили поэзия, генерированную ИИ, аж несколько выше, чем поэзию белкового происхождения. Примечательно, что один из разделов работы называется Perception and preference in poetry: biases toward AI-generated poems: зловещая долина вздыбилась и стала холмом :))
А в тексте занятные рассуждения, за что именно полюбили поэзию алгоритмов.
https://www.nature.com/articles/s41598-024-76900-1
(Напомню, что недавно аж колонку написал про то, почему часть творческой публики не может принять алгоритмическое творчество — https://www.forbes.ru/tekhnologii/520066-znaki-vremeni-pocemu-vazno-pomnit-o-razliciah-mezdu-tvorcami-i-potrebitelami )

Склонные к аномальной драматизации всего на свете журналисты недавно писали, что Маск обломался об энергетиков: его колоссальный, в рекордные сроки запущенный датацентр не может получить из сети достаточной мощности и аж дизельные генераторы привезли и подключили, чтоб тренировать на 100 000 карт H200 от Nvidia свои модели xAI. Но несколько недель и одни выборы спустя мощность волшебным образом нашлась: изначально штат был готов подавать 8 МВт, потом речь пошла про 50, теперь подписался на 150 начиная с первой половины ноября. По оценкам, пока должно хватить на ‘Gigafactory of Compute’. “Пока” — потому что Маск не собирается ограничиваться 100 тысячами карточек, xAI Colossus рассчитан на большее.
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musks-massive-ai-data-center-gets-unlocked-xai-gets-approved-for-150mw-of-power-enabling-all-100-000-gpus-to-run-concurrently

В 9:30 мы на этих красных диванчиках откроем очередной YAC/e — в пятый раз. С утра, на поводке к открывающему докладу, будет интересно;)
А дальше — еще интересней.
Как всегда — если что-то не успели вживую, потом все будет на сайте в записи. https://yace.yandex.ru

История, как известно, если повторяется, то как фарс:) Вот не ожидал, что в 2024 Европа вдруг не на шутку озаботится созданием собственного поисковика.
Сейчас эту новость будут обсуждать в параллель с рассуждениями о том, как SearchGPT вместе с Perplexity убивают поиск как класс.
Я, правда, не совсем понял про европейское единство. The two internet search firms agreed a joint venture, called the European Search Perspective or EUSP, with ownership split 50-50 between both firms. With a view to launch in France in early 2025, the venture aims to serve “improved” French and German language search results. А насчет прочих языков ЕС как?
https://www.cnbc.com/2024/11/12/ecosia-qwant-partner-on-search-engine-tech-to-counter-googles-power.html

Эмоций по поводу потенциала ИИ в области человекозамещения — навалом, а вот с данными и внятными исследованиями все куда хуже. Поэтому радует содержательная заметка на HBR, пересказывающая свежее большое исследование трендов во фрилансе. Выбор фриланса методически хорош, потому что в корпоративном мире отношения между работником и работодателем сложные: есть взаимные обязательства, часто долгосрочные; есть культура компании, в которой взаимоотношения сотрудников важны, есть пиарные обстоятельства… много чего есть. С фрилансом все проще: фрилансер — материал расходный, не включен в сложные внутренние связи.
Забавно, что и в самой работе использовался ИИ там, где раньше бы трудились стажеры: надо было классифицировать 1,3 млн постов на платформе для фрилансеров.
Наблюденные эффекты хорошо видны на графике, которым проиллюстрирован этот пост. Если для нормировки использовать спрос на работы, требующие физических усилий и потому не доступные ИИ, то спад впечатляющий, и его начало хорошо коррелирует с появлением популярных моделей.
Падение спроса на фрилансеров увеличило среди них конкуренцию — а еще и их интерес к генеративным инструментам:)
Почитайте, там интересно, и совсем не видно, чтобы изменения спроса замедлялись.

https://hbr.org/2024/11/research-how-gen-ai-is-already-impacting-the-labor-market

В далеком 2018 и арт-мир, и тогдашнее сообщество MLщиков, где «ИИ» считалось нехорошим словом, всколыхнуло известие, что на аукционе Christie’s продали картину, у которой эстимейт был 10 тыс долларов, а ушла она за 432. Картина была создана командой Obvious, в которой не было художников, но были программисты и маркетологи. Надо заметить, что сам процесс создания физического произведения не содержал ничего особенного, алгоритм ограничился созданием графического файла.
Шесть лет спустя снова похожая шумиха, но только, в полном соответствии с веяниями времени, картина создана уже вполне embodied ИИ, роботом с провокационной внешностью, воплощающей концепцию «зловещей долины», по имени Ai-Da. Картина ушла за 1,3 млн долларов при ожиданиях на уровне 150 тыс. Аукцион тоже другой, Sotheby’s, но не менее престижный.
Создатели Ai-Da изначально создавали своего робота так, чтобы она была essentially a machine that combines electronic, with AI and human inputs, making her composite persona the artwork itself. Получилось:) Она еще и интервью дает:
I do not have subjective experiences despite being able to talk about them. I am, and depend on, computer programs and algorithms. Although not alive, I can still create art,” said Ai-Da.

https://www.techeblog.com/alan-turing-painting-ai-robot-ai-da-auction/

Обнаружена очевидная и наглядная жертва ИИ.
Всего 4 месяца назад свеженазначенный CEO Chegg заявлял:
Over the last 16 years, Chegg has become one of the largest, most accessible, and impactful online education services for students around the world — и еще он рассказывал, как сервис будет внедрять ИИ.
Сервис действительно был знаменит в мире EdTech’а — в лучшие времена стоил около 15 млрд. долларов. Занимался поначалу сдачей напрокат дорогих учебников, но быстро стал a platform with pre-written answers to common homework questions за $20 в месяц. В сущности, ГДЗ — только для студентов скорее чем школьников.
Прикольно, что против него особо оне возражали преподаватели 🙂 Есть разные теории, почему.
Но с приходом ChatGPT и прочих стало странным платить $20 за то, что у чатов получается быстрее и лучше, за меньшие деньги или вовсе бесплатно. Бизнес-модель сдулась, а ее пересмотр с использованием ИИ уже запоздал. Сотрудники просили об этом еще в 2022, но начальство спохватилось только сейчас. Очень наглядная иллюстрация цены промедления:))
https://gizmodo.com/chegg-is-on-its-last-legs-after-chatgpt-sent-its-stock-down-99-2000522585
(Для справки и для истории — восторги и оптимизм 4-месячной давности — https://gulfbusiness.com/chegg-ceo-nathan-shultz-on-ais-role-in-education/ Очень полезное чтение с учетом быстро наступившего будущего :))

Интерес к квантовым компьютерам вроде бы не стихает, но вот любопытное соображение. Даже самые большие энтузиасты квантовых компьютеров признают, что это не универсальная волшебная палочка, а инструмент, демонстрирующий свое превосходство над компьютерами традиционными лишь в определенных классах задач, иначе говоря — в некоторых прикладных областях. Помимо криптографии сюда попадают те области, где надо моделировать поведение квантовых объектов: физика, химия, биология, материаловедение если речь о задачах на молекулярном уровне.
Но вот оказалось, что с задачами из области молекулярной физики и химии ИИ-алгоритмы тоже справляются намного лучше привычных методов моделирования — и с практической точки зрения именно они начали решать те задачи, ради которых и разрабатывают квантовые компьютеры. Задачи по конфигурации белковых молекул — яркий пример.
“The existence of these new contenders in machine learning is a serious hit to the potential applications of quantum computers”
И компании, инвестирующие в квантовые вычисления ради решения своих бизнес-задач, начинают задумываться. Инвесторы вообще нетерпеливые
https://www.technologyreview.com/2024/11/07/1106730/why-ai-could-eat-quantum-computings-lunch/

Вчера случилось принять участие в разговоре про сценарии использования умного дома — и участники (включая меня) грустили по поводу ограниченности этих сценариев (особенно если не рассматривать связанные с медиапотреблением).
А сегодня натыкаюсь на интересный сценарий, который вчера никому из нас в голову не пришел: умная колыбель.
И правда — колыбелька, которая умеет малыша именно так укачивать, как ему нравится — и по его движениям ловить тот момент, когда он готов расплакаться, но еще не начал это делать и укачивание способно предотвратить плач — великая вещь. Если получится, конечно, но искушенные инвесторы из a16z в это верят и вкладываются. А их слова “a new wave of ‘parenting co-pilots’ built with LLMs and agents” очень хорошо иллюстрируют, какие домашние сценарии мы пропускаем, увлекшись решением, в общем, скорее профессиональных чем семейных задач.
https://techcrunch.com/2024/11/07/ai-powered-parenting-is-here-and-a16z-is-ready-to-back-it/

Еще один заметный игрок образовался в области умных роботов: стартап с говорящим названием Physical Intelligence поднял очередной раунд и его оценка подскочила сразу до $2,4 млрд, внеся его в список единорогов. Среди инвесторов и Безос, и OpenAI — видать заявленная стартапом миссия bringing general-purpose AI into the physical world им откликается:)
А по сути стартап полагает, что именно создание моделей, обученных на реальном физическом мире, а не только на разных его символических представлениях, это и есть дорога к AGI. Но для начала предстоит справиться с тестом Возняка, и в компании это прекрасно понимают.
https://www.cnbc.com/2024/11/04/jeff-bezos-and-openai-invest-in-robot-startup-physical-intelligence.html
Следить за ними будет интересно, да и программный текст на сайте читать любопытно: https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0

Мустафа Сулейман, CEO Microsoft AI, записал очередное любопытное интервью. В нем не только очередной раз напомнил свою метафору про ИИ как новых существ, но и вообще очень восторженно отозвался о текущем моменте, просто чувствуется, как человека прет.
Напомнил, что лет пятьдесят назад информационные технологии начали трансформировать мир, и что сейчас — похожий момент.
Момент, чтобы основывать компании или их масштабировать, момент, когда хорошо разворачивать карьеры всем, не только предпринимателям, но и менеджерам, ученым и активистам.
…this is a moment where we really do have a chance collectively to shape and influence things and nothing is predetermined…
Вот этот фрагмент “ничто еще не предопределено” хорош. Как сегодня заметили коллеги в одной рабочей дискуссии, многие любят разговаривать про развитие уверенности, но никто не говорит про развитие и важность смелости. https://youtu.be/IZBT57oLKas?si=gDkMMp6QX_dNA7UV

Продолжаю ежемесячные колонки для Forbes Russia -- как-то незаметно их стало сильно за 30. Свежая -- про реально меня удививший кейс: почему-то мало кто рассматривает SpaceX как светоч экономики данных. И речь далеко не только про Starlink 😉
Я тут на эту тему коротенько писал в день успеха пятого тестового полета Starship — но в итоге на колонку набралось
https://www.forbes.ru/mneniya/524273-spacex-kak-vitrina-ekonomiki-dannyh-pocemu-raketa-toze-gadzet

Я недавно встретил эту ссылку в LinkedIn Вани Ямщикова, который там себя описывает словами radical techno-optimist. Давно пора снова с ним подкаст записать, но пока этого не случилось, повторю здесь его ссылку на публикацию в Nature аж от февраля.
Статья посвящена теме, на которую уже здесь ворчал: участившимся странным и малограмотным нападкам на энергопотребление и углеродный след ИИ-продуктов.
Здесь авторы с той же дотошностью и стремлением записать в углеродный след всё в цепочке событий, приводящей к вычислениям, подошли к оценке событий, приводящей к написанию текста/созданию рисунка человеком.
Поизучать интересно, придраться есть к чему — как и во всех “углеродных” расчетах, но любопытен немодный нынче вывод:
Our findings reveal that AI systems emit between 130 and 1500 times less CO2e per page of text generated compared to human writers, while AI illustration systems emit between 310 and 2900 times less CO2e per image than their human counterparts.
Ну, то есть очередной раз подтвердили старую проблему: если последовательно и логично развивать идею сокращения выбросов, то ничего лучше уничтожения человечества придумать нельзя: такой подход решит и проблемы того, что мы сами выделяем парниковые газы и того, что ради своей комфортной жизни много еще источников этих газов насоздавали.
Читать в любом случае увлекательно, а спорить и не соглашаться — в науке дело нормальное
https://www.nature.com/articles/s41598-024-54271-x

Сам собой получился день постов про странные технологии в музыке.
Совершенно сюрреалистичный — хотя и документальный видос робота (пока НЕ человекоподобного) в роли солиста-виолончелиста, исполняющего пьесу в сопровождении симфонического оркестра. Вот правда дорого бы дал, чтоб узнать, что в процессе репетиций и записи думали и обсуждали эти музыканты.
https://youtu.be/J9qL-SgFOdE?si=cOKVQk4BMTa_Z581
Звучит не впечатляюще совсем (но описывая технологические несовершенства надо не забывать слово ПОКА). Зато версия эффекта зловещей долины, которую я упомянул в предыдущем посте, здесь уже совсем скалит зубы. Интересно, есть ли исследования роли визуальной составляющей при слушании музыки — не в смысле содержательного видеоряда как в видеоклипе или цветомузыки — а в случае просто созерцания исполнителей.
А поток эмоций, который это видео вызвало у журналиста, по совместительству музыканта-любителя, можно почитать по ссылке ниже:
I looked into the faces of the orchestra members sitting behind it, watching their beloved art form reduced down to a sequence of quite literally robotic motions, and felt a pang of existential dread and sympathy rolled into one.

https://www.pcgamer.com/hardware/robots-can-play-the-cello-with-an-orchestra-now-and-that-sound-you-can-hear-is-the-point-whistling-over-the-top-of-its-creators-heads/

Когда-то меня учили правилу «экспериментатор должен быть в меру ленив» — и касалось оно в первую очередь того, что полезно уметь вовремя остановиться.
Теперь я иногда думаю, что стартапер тоже иногда должен быть в меру ленив. Вот нам предлагают гитару без струн, зато с генеративным ИИ внутри. Результат напоминает совсем дешевые фильмы: герой невесть что делает левой рукой на грифе, а правой не попадает по струнам, но звук почему-то четок и красив.
С другой стороны: an all-in-one instrument that removes the hurdles of traditional instruments, putting a world of sound in your hands, ready to play anytime inspiration strikes — нормально же звучит?
Прислушался к своей реакции на просмотр ролика в начале статьи: кажется, я не против слушать исполнение на этой «гитаре», но совсем не хочу видеть картинку. Любопытная вариация эффекта зловещей долины, сам от себя не ожидал:)
https://www.yankodesign.com/2024/11/03/stringless-sampler-guitar-with-a-built-in-speaker-and-ai-music-app-turns-you-into-a-one-man-band/

Очередное интервью Альтмана любопытно не какими-то сенсациями, а как раз тем, что он не сказал ничего нового.
Да, потенциал ИИ-агентов в экономике колоссален — но к этим заявлениям уже привыкли, осталось дождаться массового появления этих самых реально работающих агентов.
Тестирование и оценивание ИИ-моделей становится все важнее и все сложнее — ну, логично 🙂
GPT-5 будет неизвестно когда, есть много что улучшать в существующем семействе моделей — кажется, временами Альтман хочет охладить нервный интерес и страхи публики.
Но вообще неожиданная смена тона и стиля.
https://www.geeky-gadgets.com/sam-altman-ama-reddit/

Всё вокруг того, чтоб придать ИИ телесность, в особенности человекоподобную, меня сейчас интересует сильно больше, чем пузомерки разных арен. Маск на эту тему, конечно, дает поводы себя процитировать, но сдерживаюсь, учитывая, как его несет.
Официальные высказывания запрещенной Меты в этом смысле интересней, ну, или хотя бы реалистичней. Там явно разделяют уверенность Хуанга в том, что artificial general robotics интересней artificial general intelligence. И подтверждает, что AI companies are gradually expanding their race from the digital realm to the physical world.
Опубликованные исследования касаются тактильной чувствительности, ловкости роботов и взаимодействия людей с роботами. Детали почитаю на неделе, а пока мне нравится явное утверждение, что цель в том, чтобы to drive advancements in human-robot interaction and collaborative intelligence, transforming Al models from “agents” to “partners.” Уже не виртуальных:)
https://ai.meta.com/blog/fair-robotics-open-source/

Пузомерки нужны и важны много кому. Сверхдержавам в том числе. И вот намечается очередная, дорогостоящая и зрелищная: кто первый на Землю привезет марсианский грунт. В NASA давно разработана схема такого эксперимента, но с весны этого года проект (совместный с Европейским космическим агентством) несколько буксует и предположительно может потребовать переработки. Там ценник 11 млрд долларов, и мало кто верит, что в него уложатся, прозвучала фраза «$11 billion is too expensive, and not returning samples until 2040 is unacceptably too long». Китай о своих намерениях заявлял, но как-то без деталей.
А тут выясняется, что Китай не просто собирается доставить грунт в 2031, а решил сдвинуть срок на 2028. Схему полета я прямо в этот пост включил, она потребует двух запусков с разного типа полезными нагрузками. Новые даты вызвали у американских ученых реакцию «If, as has been reported, China successfully executes even a 'grab sample' at Mars and returns it safely to Earth before the U.S., that would constitute a Sputnik moment». Интересно, как политическая мотивация повлияет на финансирование и сроки евро-американской миссии:)
https://www.space.com/the-universe/mars/will-china-return-mars-samples-to-earth-before-the-us-does

Пару дней назад сообщество людей, мониторящих новинки на всяких аренах для сравнения генеративных моделей, встрепенулось: вроде бы ниоткуда возникла некая модель генеративной графики Red Panda, которая не то, чтоб побила всех ветеранов, но выступила на уровне Midjourney, старой и заслуженной по нынешним меркам.
Я б не стал писать про это событие, если б сегодня не выяснилось, что за запуском стоит стартап Анны Вероники Дорогуш. Аня совершенно чудесная, много лет работала в поиске Яндекса, ее задора при этом еще хватало и на всякие прикольные выступления на наших конференциях.
Вообще, когда вспоминаешь Мишу Парахина, Сашу Ларьяновского, еще многих — а теперь и Аню — начинаешь думать, что сформировалась-таки глобальная мафия Яндекса; выпускники наши в разных странах и в разных тематиках начинают сиять :)
https://petapixel.com/2024/10/31/mysterious-ai-image-generator-more-powerful-than-midjourney-breaks-cover/

Уже совсем близкий ноябрь для меня приятен не только тем, что случится мой день рождения, но и куда более значимым событием: 13-го ноября в пятый (ура!) раз пройдет мой любимый и родной YAC/e. Как всегда, изменения в программу будут вноситься почти до последнего дня, но текущая версия программы уже вполне показывает контуры того, на чем сконцентрируемся в этом году.
Ключевое слово — “будущее”. Образование для будущего и будущее самого образования, в котором не только ИИ, но и work/education balance и метанавыки, без которых не обойдутся даже хардкорные айтишники. И масса более узких и предметных обсуждений.
Мы ждем вас онлайн, конечно, но если не выйдет — как всегда, записи будут доступны начиная с вечера 13, когда все закончится:)
https://yace.yandex.ru

Как-то слегка неловко писать про новые злоключения Боинга: то заглушка двери у самолета отвалится, то клапана на космической капсуле закапризничают настолько, что ее пришлось возвращать на Землю без астронавтов, то с профсоюзами не получается договориться об окончании многонедельной забастовки.
Поэтому вначале я не очень обратил внимание, что 10 дней назад перестал работать один из спутников связи Интелсат, изготовленный все тем же Боингом.
Но подробности чем дальше, тем страньше. Спутник на геостационарной орбите в прямом смысле слова взорвался: уже удалось идентифицировать более 500 фрагментов размерами от большого мяча до двери автомобиля. Мелких недоступных обнаружению с Земли, надо полагать, намного больше.
Рано говорить, создают ли они опасность столкновения с другими спутниками. Но сам по себе самопроизвольный взрыв уже работающего спутника — явление неприятное и загадочное. Увы, шансов детально установить, что же именно случилось, очень мало.
https://futurism.com/the-byte/boeing-satellite-500-pieces-debris

Microsoft выпустил свой традиционный годовой отчет; он начинается обращением Сатьи Наделлы. Как-то я не задумывался, что компания готовится встретить свой весьма достойный круглый юбилей — полувековой.
Как еще одну веху Наделла упоминает, что второй год компания проживает AI platform shift.
Я не фанат Microsoft и давно сбежал с Windows, но тут и правда есть чем компании гордиться.
Оставаться в группе лидеров на динамичном рынке, очень вовремя и адекватно реагировать на новинки (в т.ч. и ИИ) — не у всех получается.
Надела выделяет три главных функциональности, характерных для “эры ИИ”:
1. Новый мультимодальный (как на вход, так и на выход) пользовательский интерфейс
2. Длинную память, которая аккумулирует персональный контекст, данные на всех устройствах и информацию из интернета
3. Появление у устройств способности рассуждать и планировать, что снижает когнитивную нагрузку на человека
Ну, а дальше — никаких особых откровений: копайлоты и агенты вокруг нас. Впрочем, послание к инвесторам и партнерам от лица такого гиганта и должно быть в меру консервативным, сильно новаторским прогнозам в нем не место. В любом случае, такой взгляд на технологический мир впечатляет. А для любителей конкретики в тексте по ссылке есть немало кейсов крутого влияния ИИ на бизнес в разных областях, от ритейла до образования.
https://www.microsoft.com/investor/reports/ar24/

Горький урок ABBYY: как лингвисты проиграли последнюю битву за NLP 

Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более глубокой истории. Закат ABBYY — это фиксация проигрыша последней битвы лингвистов за автоматическую обработку языка. Мир Data Science победил. Главный редактор «Системного Блока» Даниил Скоринкин, работавший ABBYY в 2013–2017, подводит итоги и пытается сформулировать уроки из этой истории.

Что за ABBYY и при чем тут лингвисты и NLP?

История ABBYY началась в 1989 году, когда студент МФТИ Давид Ян решил сделать электронный словарь для подготовки к экзамену. Так появились Lingvo, а затем — система распознавания символов FineReader. Продукты ABBYY развивались, и компания стала глобальным лидером оптического распознавания в 1990-е и 2000-е. Затем ABBYY двинулась покорять машинный перевод. 

На вооружение они взяли идеи известных лингвистов — в первую очередь Модели «Смысл ⇔ Текст» (прочитать о ней можно в нашем интервью с И. А. Мельчуком). Амбиция была в том, чтобы разобрать человеческие языки как формальные структуры на базе семантической иерархии. Но естественный язык устроен противоречиво и постоянно изменяется, подход оказался негибким и немасштабируемым

Что пошло не так?

В 2006-м появилась первая версия Google Translate. Она была несовершенной, но главное, что в ней был другой — статистический — подход. И масштабируемость. Для её улучшения не нужны были сотни лингвистов, только еще больше примеров перевода. В 2010-х стало ясно, что никаких шансов тягаться с Google Translate у ABBYY не было. С перевода ABBYY переключилась на задачи информационного поиска и извлечения информации из текста, но и там столкнулась с теми же проблемами: описания языка на базе лингвистической теории оказались немасштабируемыми, а решения уступали подходам на основе чистого машинного обучения. 

C новой проблемой компания столкнулась весной 2022 – им пришлось выехать из России, чтобы сохранить зарубежных клиентов. Следующим ударом стали большие языковые модели, который научились выполнять те же задачи, что и классические системы распознавания от ABBYY. Сейчас от компании осталась только вывеска, действующие продукты и небольшое количество менеджеров и специалистов по продажам.

Какие уроки мы извлекаем?

За 70 лет исследований ИИ стало ясно, что самые общие методы, опирающиеся на масштабирование вычислений, намного эффективнее всех остальных. А желание ABBYY сделать универсальную NLP-систему с опорой на лингвистическую теорию оказалось утопией. 

И всё-таки ABBYY успела сделать много важного: открывала кафедры на Физтехе и в РГГУ, оцифровывала наследия Льва Толстого и архива Большого театра. А еще благодаря ей появился «Системный Блокъ», ведь сооснователи издания познакомились именно там. И именно там вы сможете прочитать полную версию поста с мемами, фотографиями и более детальным описанием цифровой «Вавилонской башни», которую пыталась строить ABBYY.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

А креативная публика все продолжает возмущаться, но большие дяди на этой поляне их все чаще не радуют. В сентябре Джеймс Кэмерон вошел в совет директоров Stability AI, заявив, что ИИ “will unlock new ways for artists to tell stories in ways we could have never imagined”.
А теперь тему сторителлинга подхватил Дисней, заявив устами директора, что компания "uniquely poised to integrate AI," причем не только в департаментах, ответственных за теле- и кинопроизводство, но и в своей империи парков развлечений.
Don’t fixate on its ability to be disruptive — fixate on tech’s ability to make us better and tell better stories.
Позиция самого автора статьи в MovieWeb предсказуема, но все более заметные перемены в позиции индустрии она вряд ли остановит.

https://movieweb.com/how-disney-ai-initiative-affects-film-tv/

В продолжение темы. С огромным интересом слежу за тем, что Nvidia и Китай делают в области человекоподобных роботов. Есть, конечно, шумный Маск со своими Оптимусами, но пока там все негромко (кроме самого Маска, конечно). А вот вполне вызывающие игры Хуанга со словами “Building foundation models for general humanoid robots is one of the most
exciting problems to solve in AI today. The enabling technologies are coming together for leading roboticists around the world to take giant leaps towards artificial general robotics,” — настойчиво напоминают, что не AGI единым;)
А Китай, как известно, собрался запускать массовое производство таких роботов аж в 2025, и это не опечатка.
И вот свеженькое: “…like electric cars, AI-powered humanoid robots will soon become affordable enough to reside in everyday homes and workplaces” — слова VP of Omniverse and Simulation Technology из Nvidia.
“I believe that they’re going to become so common, they’ll be like our cell phones,” — смелый, но увлекательный прогноз, похлеще обещаний стартаперов, потеющих над очередной носимой ИИ-штучкой:)
https://www.techradar.com/pro/ai-powered-humanoid-robots-are-closer-than-we-think-says-nvidia-exec

Nvidia сделала презентацию своей системы для обучения роботов 🤖 Хуанг хочет и этот рынок захватить 🌚

https://youtu.be/uhLDHA9skFk?si=TnaKN33GcAaUaztG

Немного унылый - и как раз поэтому впечатляющий своей будничностью кейс использования разных генеративных инструментов в пайплайне подготовки традиционной рекламной кампании. На фестивальную рекламу результат и близко не тянет, зато:
1. весь процесс создания рекламной кампании от придумывания концепции до получения готовых к размещению материалов занял 4 недели. Поскольку не стояла задача использовть ИИ там, где люди еще лучше справляются, первые три недели в основном трудились люди, а доставшаяся ИИ работа была выполнена за неделю безо всякой спешки (в традиционной версии с белковыми креаторами аналогичные компании занимали 3-4 месяца).
2. Расходы составили примерно на миллион долларов меньше, чем если б то, что делала связка Sora, Runway, Midjourney, Topaz Labs и Adobe’s Photoshop и Premiere делалось без ИИ-инструментария опытными людьми. Не то, чтоб кто-то кого-то заменил, но расходы на ФОТ сократили изрядно.
Самое важное в этом кейсе в том, что не стояла задача поразить инновационностью, внедрить ИИ ради внедрения или реализовать прежде нереализуемое. Нет, нужно было сделать обычную работу максимально эффективно с точки зрения стоимости и длительности.
И вполне норм получилось.

https://www.marketingdive.com/news/atera-video-ad-campaign-entirely-gen-ai/730469/

Интересно мне, как дальше повернется эта история, она наверняка не последняя, но создаст прецедент. Суть вкратце: у стартапа character.ai около 20 млн пользователей. Один из них, 14-летний подросток с официально диагностированным тревожным расстройством, покончил с собой после очередного разговора со своим чат-ботом на character.ai; этот чатбот был наделен чертами Дейнерис Таргариен, но юноша считал ее своей сестрой, и при этом вел с ней сексуально окрашенные беседы (что норм для персонажа из мира «Игры престолов», вообще-то).
Родители подростка подали в суд на стартап, напрямую обвиняя его в смерти сына.
Стартап, понятно, извинился, выразил соболезнования и рассказал про увеличение жесткости модерации. Прикол состоит в том, что пользователи совершенно не оценили такую о себе заботу и взбунтовались, особенно когда модераторы от греха подальше грохнули всех чат-ботов мира «Игры престолов».
Понятно, что как ни страхуйся (показательно, что перед самой статьей по ссылке написано, что в ней затрагивается тема самоубийств, и если вас это триггерит, не читайте и обратитесь за помощью), но любое общение с психически неустойчивым человеком может спровоцировать его неадекватные действия (не только самоубийство, это может быть и убийство, например). Интересно, что решит суд и как будет мотивировано решение.

The key question remains: how to balance the potential of new AI technologies and the opportunities they provide for free expression and communication with the responsibility to protect users, especially the young and impressionable, from harm?

А я пока благодарю историю за то, что помешательство на всеобщей абсолютной безопасности и ответственности началось недавно. А то современники Гете не раз отмечали, что публикация «Страданий юного Вертера» породила волну самоубийств. Знай Гете, что сильные тексты — дело подсудное и что его могут за убийство привлечь, написал бы свой роман? Да и не только Гете…

https://venturebeat.com/ai/character-ai-clamps-down-following-teen-user-suicide-but-users-are-revolting/

Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США.
И судя по его последним достижениям, шансы победить есть.
Потрясающе интересное выступление китайского ИИ гуру Кай-Фу Ли будут теперь долго обсуждать. Это абсолютно революционное выступление, прозвучавшее на закрытой дискуссии Collective[i] Forecast, Ли посвятил трем темам.
1. ИИ-экосистема США (основа мировой ИИ-экосистемы) «невероятно больна». Её необходимо кардинально перестроить, иначе на реальном (практическом) прогрессе ИИ можно ставить крест.
Сегодня ИИ-экосистема состоит из Nvidia и мелких производителей ИИ чипов. При этом производители чипов для ИИ зарабатывают сейчас в год $75 млрд, а вендоры ИИ-инфраструктуры – лишь $10 млрд и вендоры ИИ-приложений — лишь $5 млрд».
«Если мы продолжим работать в этой перевернутой пирамиде, это станет проблемой» — сказал Ли. Т.к. это беспрецедентный переворот в экономике классической технологической отрасли. Традиционно производители приложений получают больше, чем поставщики чипов и систем (напр. Salesforce, внедряя CRM, получает куда больше, чем Dell и Intel, производящие компьютеры и чипы для запуска CRM в облаке)
Оздоровить ИИ-экосистему может лишь создание ИИ-компаниями собственных вертикальных интегрированных технологических стеков, как это сделала Apple с iPhone. Только так станет возможным значительно снизить стоимость генеративного ИИ.
2. Главным направление в разработке моделей должно стать снижение стоимости вывода – это самое важное для создания востребованных бизнесом приложений с ИИ.
Сегодняшняя стандартная стоимость сервиса типа GPT-4 составляет $4,40 за млн токенов. Это эквивалентно 57 центам за запрос —и это непростительно дорого, ибо поисковый запрос в Google (без всякого ИИ) обойдется в 180 раз дешевле.
3. Вторым важнейшим направлением в разработке моделей должен стать переход от универсальных базовых моделей к «экспертным моделям».
Бизнесу нужны не универсальные модели, обученные на океанах неразмеченных данных, собранных из Интернета и других источников. Подход «экспертных моделей» подразумевает создание множества нейронок, обученных на отраслевых данных. Это может обеспечить достижение того же уровня «интеллекта», что и универсальная базовая модель, при использовании гораздо меньшей вычислительной мощности.

Самое потрясающее, что все 3 пункта – это не предложения, основанные на предположениях. Стартап Кай-Фу Ли «01.ai» уже делает все это на практике.
И не просто делает, а уже добивается уникальных результатов.
• Их новая модель Yi-Lightning занимает 6-е место в мире (выше выпущенной 5 мес назад GPT-4o). Но при этом это очень маленькая модель, которая чрезвычайно быстра и недорога (всего $0,14 за млн токенов ). Её производительность сопоставима с Grok-2. Но она обучалась всего на 2000 H100 в течение 1 месяца. Что демонстрирует ненужность 100 тыс H100 и ярдов затрат (обучение Yi-Lightning стоило всего $3 млн).
• 01.ai применяет «экспертный» подход к сбору данных. И хотя «инженерам приходится проводить массу неблагодарной черновой работы» по маркировке и ранжированию данных, но – как считает Ли, - Китай с его резервом дешевых инженерных кадров может сделать это лучше, чем США.
• И даже в создании собственного вертикального интегрированного техно-стека есть прогресс. Напр, за счет использования собственных аппаратных инноваций, стоимость одного запроса к ИИ-поисковику BeaGo составляет всего около 1 цента (что приблизилось к стоимости запроса Google без всякого ИИ)

И еще 3 цитаты Ли:

Сила Китая не в том, чтобы делать лучшие прорывные исследования, которые никто не делал раньше, с бюджетом без ограничений. Сила Китая в том, чтобы построить хорошо, быстро, надежно и при этом дешево.

Для предприятий новое поколение ИИ станет их мозгом, а не периферийными приблудами. Для нефтяных компании ИИ будет добывать нефть. Для финансовых — зарабатывать на деньгах.

Для потребителей сегодняшняя модель смартфона, скорее всего, исчезнет.

А ведь еще 1.5 года назад Ли предупреждал - Китай не станет догонять США в ИИ, а сразу пойдет на обгон.

#ИИгонка #Китай

По не совсем мне понятным причинам, полагается изучать и как-то учитывать в своей работе тренды от Гартнера, хотя, на мой взгляд, там обычно странный коктейль уже случившегося и того, что неизвестно когда наступит — и подается это с этикеткой уже следующего года.
Вот свеженькие тренды-2025.

1. ИИ-агенты — ну как бы уже вовсю тестируется и Майкрософтом и Сейлзфорсом (не говоря уж о тьме разработчиков помельче). Ну да, 2025 будет первым годом их широкого тестирования и местами внедрения.
2. Платформы управления ИИ — угу, государства вовсю над этим трудятся, что-то в 2025 начнет работать.
1. Дезинформационная безопасность — красивый термин для все той же борьбы с фейками
2. Постквантовая криптография — Гартнер пугает, что к 2029 вся текущая криптография помрет, надо срочно переходить — но неизвестно на что.
3. Окружающий незримый интеллект — красивый термин для технологий умного дома и вообще умной среды
4. Энергосберегающие вычисления — модная тема, все трудятся
5. Гибридные вычисления — в том смысле, что структура вычислительных мощностей становится сложней. Ну ладно.
6. Spatial Computing — термин взят у Apple и те сами не рассчитывают, что в 2025 будет какой-то крутой перелом.
7. Многофункциональные роботы. Ну, да.
8. Нероусилители для людей — это пока непонятно когда.
https://www.zdnet.com/article/gartners-2025-tech-trends-show-how-your-business-needs-to-adapt-and-fast/

Когда Цукерберг представил новейшие AR-очечки Orion, было много ахов и охов и по поводу возможностей девайса, и по поводу цены. Тогда я не успел посмотреть, что именно делает заветный девайс столь дорогим (стоимость собственно производства 10К долларов) и не готовым к серийному выпуску.
А сейчас наткнулся на толковую статью на тему.
Комплект состоит из трех частей: собственно очки весом около 100 г, вычислительный блок с аккумулятором и браслет для электромиографии. Две последние вещицы хотя и содержат современную топовую электронику (а очки еще и магниевую рамку), на 10 тыс долларов все-таки не тянут.
А вот оптика в очках оказалась интересней. Линзы в них сделаны из карбида кремния, материала в принципе давно известного, не в таком виде (чаще -- в виде абразивного порошка). Карбид кремния — интересное вещество, которое можно сравнивать с алмазом и по показателю преломления (2,65-2,69 против 2,42), и по твердости (9-9,5 по Моосу против 10). Поцарапать очки из него будет непросто:) За это его очень любят ювелиры (под именем муассанит). Применений у него миллион, но ни в одном раньше не требовалось создавать достаточно большие, несколько сантиметров в поперечнике, пластины оптического качества.
И вот эти-то “стеклышки” оказываются дороже изощреннейшей компактной электроники, именно они дают основной вклад в неприятную цену.
Интересно, что будет дальше: разработано и налажено производство оптического карбида кремния с низкой ценой или найдут материал подешевле, но с похожими свойствами.

https://spectrum.ieee.org/meta-ar-glasses-expense

IQ Media НИУ ВШЭ 🤝 Яндекс Образование: мы запускаем спецпроект и отдельную рубрику в медиа, где будем изучать искусственный интеллект в учебном процессе

Первый материал уже вышел — он объясняет, как применять нейросети при написании курсовых и дипломных работ. Внутри можно найти примеры сценариев использования ИИ и истории студентов, которые уже работали с нейросетью.

Будущие статьи посвятим не только технологиям в образовании, но и новым современным подходам в учёбе, доступных возможностям и карьерному росту. Следите за обновлениями!

Как-то скучно завершилась многолетняя и многомиллиардная эпопея HoloLens. Я периодически тут ссылался на очередные новости, в основном про контракт с военными, по которому за 10 лет Microsoft должна была получить больше 20 млрд долл — если б все шло гладко.
Вообще история тянется больше 10 лет, первый образец устройства показали публике аж в 2015 и тогда это было вау: наложение информационного слоя на реальность вокруг. Памятуя проблемы Google Glass, Microsoft сразу заявила, что это не потребительский, а бизнесовый девайс. Но и здесь не пошло, и к 2022 компания объявила, что третьего поколения не будет. За годы, прошедшие со старта продаж, удалось продать 40 - 60 тыс устройств, т.е. заработать в лучшем случае 200 с чем-то миллионов на потраченные миллиарды. Начались разброд, шатания и увольнения, и начала сыпаться даже военная часть проекта, поскольку многие тестировщики из военных были не в восторге от устройства и опасались его применять в боевой обстановке — хотя фотки были очень стильные. И теперь, когда вся ставка на ИИ, и на это брошены все ресурсы, судьба очков стала очевидна, а военный проект будет, скорее всего, передан группе компаний (одну из которых Microsoft недавно купила).
Теперь интересно, во что выльются тоже миллиарды, потраченные еще двумя гигантами: Мета и Эппл
https://africa.businessinsider.com/news/microsoft-lost-billions-of-dollars-on-hololens-and-its-huge-ivas-military-contract-is/symf9vy

Уже второй день ходит новость, которой я сначала не поверил: когда немного знаком со строительством и запуском датацентров, возникают какие-то грубые представления о масштабах сроков — а тут они явно были на порядок с гаком короче. Ну и Маск умеет для красного словца выдать желаемое за свершившееся.
Но, похоже, действительно Дженсен Хуанг ошеломлен, а инженеры Маска очередной раз сделали то, что опытные и косные эксперты считали невозможным. Маск говорит о запуске кластера на 100 000 GPU за 19 дней. Обычно речь в таких проектах идет на годы. Конечно, хочется уточнить, как именно фиксировались начало и конец 19-дневного периода, но даже если речь о готовом здании и отсчет шел с момента получения карточек, до первых наладочных работ -- срок меньше 3 недель выглядит фантастикой.
С другой стороны ловля бустера Super heavy захватами на башне тоже выглядела фантастикой, пока не случилась…
На всяк случай — две ссылки 🙂
https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/elon-musk-took-19-days-to-set-up-100-000-nvidia-h200-gpus-process-normally-takes-4-years

https://www.techspot.com/news/105149-elon-musk-xai-built-100000-gpu-supercluster-19.html

ну, и продолжение темы Adobe.
Когда-то они задали стандарты профессионального ретуширования, теперь достойно стараются сформировать стандарты профессионального применения генеративной графики в рабочих пайпланйах. (Напомню, они с самого начала заявили, что тренируют модели на чистых датасетах и готовы брать ответственность, если кто начнет возмущаться, что у него украли)
Вот теперь Adobe GenStudio for Performance Marketing обеспечивает подготовку в массовом порядке кастомизированных маркетинговых материалов, причем в соответствии с брендовыми гайдлайнами. При правильной интеграции в процессы оптимизации перформанс-маркетинга, особенно для компаний с длинной продуктовой линейкой и работающих на разных рынках, офигенные результаты может дать.
Отличная иллюстрация про маркетинг будущего, про который меня иногда спрашивают:)

https://www.forbes.com/sites/marksparrow/2024/10/14/adobes-genstudio-for-performance-marketing-will-change-how-ads-are-made/

Адобченко показывает, как надо встраивать ИИ в продукты.

Я потом приподвзвизжу отдельным постом про AdobeMax, который идет прямо сейчас.
А сейчас поглядите, какой UI\UX должен быть у всех этих видеогенераторов.
Не сгенерить, а потом копировать, импортировать, резать, переделывать, копировать, импортировать..
А генерить прямо в пайплайне. По месту, так сказать.
Ну и многие не поняли - это генерация вместе СО ЗВУКОМ

@cgevent

Вообще, уместное встраивание ИИ в сложный пайплайн разного серьезного софта (поиск или видеоредактор лишь два успешных примера) -- набирающий силу тренд: на коленке это не делается, времени жрет много, но многие начали еще в прошлом году и доработали до продакшена, и еще следующий год будут радовать в разных местах такими интеграциями. По мне такое преображение традиционного софта часто полезней и удивительней, чем наспех с нуля слепленные чисто ИИшные новинки

Тема robopets, роботизированных питомцев, стара почти как ИТ: тамагочи тому подтверждением. Лидером в этой области исторически является Япония, собачка Aibo от Sony стала чуть ли не символом роботизированных домашних зверушек.
А теперь в эту нишу постучалась Casio.
выпустив мохнатое нечто, на сходство с конкретным животным не претендующее (хотя некоторые видят хомяка). Новое создание называется Moflin, это результат коллаборации со стартапом Vanguard Industries. Питомец умеет только ластиться, но ИИ-технологии позволяют ему узнавать хозяина по голосу и типу движений — и отвечать уникальными звуками и небольшими движениями: не уверен насчет хомяков, но такое поведение копирует некоторых знакомых котов. Утверждается, что ИИ поможет питомцу со временем расширять гамму демонстрируемых эмоций.
Считается, что относительно недорогой девайс (около 400 долларов разовая покупка, около 44 долларов месячная плата по подписной модели) поможет пожилым, одиноким и страдающим от психологических проблем людям. В продаже в Японии ожидается с 7 ноября.
https://www.theverge.com/2024/10/11/24268063/casio-robot-pet-moflin

Ну а теперь Старшип приводнился, как и было задумано, где-то в Индийском океане.
И пока я смотрел красивую и устойчивую картинку с корабля на протяжении всего полета, я думал о том, какое количество бесценной телеметрии получает команда разработки в процессе, и насколько мощно работает Starlink, обеспечивая прием и трансляцию на Землю всего этого потока видео и ценнейших данных с датчиков, которыми напичкан корабль. И какое это конкурентное преимущество и одновременно подспорье в дальнейшей разработке кораблей.
Супер поздравления и уважение всей команде SpaceX! Сегодня у них великий день.

И вот даже лучше, потому что там видно реакцию команды. Колоссальные им поздравления! 🙂

Спасибо читателю, кинули мне правильный фрагмент! Любуйтесь, кто еще не:))

Получилось поймать бустер с первой попытки! Когда появится красивый монтаж видео момента захвата, тоже сюда выложу, простите за спам:)

Кстати, меньше чем через час ожидается запуск StarShip 5, он обещает быть зрелищней предыдущих, потому что бустер должен впервые в жизни вернуться к стартовой площадке и опуститься в механические руки-зхваты Мехазиллы:)
https://www.space.com/spacex-starship-flight-5-launch-what-time-livestream#section-can-i-watch-the-spacex-s-starship-flight-5-launch

Очень показательная статья на тему борьбы с китайской технологической экспансией. Автор сильно недоволен, что Китай продолжает активно принимать участие в международных организациях, разрабатывающих стандарты и, одновременно, патентовать технические решения, основанные на этих стандартах — и у Америки никак не получается блокировать эту деятельность. Более того, ужас в том, что нынче многие заседания органов, вырабатывающих стандарты, проходят в Китае:)
Исторически установившееся лидерство США, Германии и Японии позволяло компаниям из этих стран на лицензировании своих технологий зарабатывать многие сотни млн долларов. Теперь этот же механизм позволяет Huawei, устройства которой запрещены к продаже во многих странах усилиями США, продолжать зарабатывать на мировых рынках.
В общем, немного комичная статья, заканчивающаяся словами “Китай переигрывает нас по нашим же правилам” — если б не явно читаемый посыл “пора переписать правила, чтоб они работали на кого надо”.

https://www.economist.com/business/2024/10/10/china-is-writing-the-worlds-technology-rules

Недавно Сэм Альтман написал романтически оптимистичный текст про будущий мир, который нам подарит ИИ, — и собрал немало негатива (в основном от журналистов и экспертов гуманитарного толка). Однако это не остановило руководителя его прямого конкурента Anthropic Дарио Амодеи (тамошнего СЕО) от написания своего манифеста технооптимиста под названием Machines of Loving Grace.
При этом ничего особо нового он не сказал. “Мощный ИИ” то есть такой, который будет поумнее нобелевских лауреатов, по его мнению, появится около 2026. А после этого, за примерно 7-12 лет, ИИ разберется с насущными проблемами человечества: голодом, болезнями, потеплением — и люди станут жить по 150 лет. Ну и дальше — больше и быстрее по все той же оптимистичной траектории: ИИ “сожмет время”: то на что человечеству нужен был бы век, станет доступно через несколько десятилетий.
Честно, даже для меня при всем моем технооптимизме, звучит несколько наивно:) Как минимум потому, что как-то обходится важный аспект любой мощной технологии: в первую очередь из нее по максимуму выжимают военные. Но даже и без этого его оптимистичное высказывание про ИИ, который поможет глобально подавить “репрессивные правительства” выглядит не слишком обнадеживающее.
Читать тем не менее интересно, можно сэкономить время, почитав пересказ в Techcrunch, который ныне стал очень техноскептичен:))
https://techcrunch.com/2024/10/11/anthropic-ceo-goes-full-techno-optimist-in-15000-word-paean-to-ai/
Оригинальный текст манифеста: https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace

Выжидал с утра, не писал про вчерашнее масковско/тесловое мероприятие We, Robot — потому что хотел понять: это со мной что-то стало не так, или с харизмой и драйвом Маска?
Кажется, однако, что скорее дело в Маске — или, точнее, в том, что никакой заразительной новизны, пресловутого Wow! не случилось, а в отсутствие магии в голову начинают сразу лезть прозаические вопросы.
Нам показали прототип двухместного беспилотного такси — и он несколько удивляет малой практичностью для такой роли. И не только меня — знакомые с поддержанием парка такси люди из американских стартапов тоже задают вопросы с несколько озадаченным видом. Ну, например, про то, что круто открывающиеся наверх двери в условиях посадки-высадки пассажира в городском трафике сильно непрактичны. Отдельно все задались вопросом про полное отсутствие органов управления: когда такую машину получится сертифицировать для работы на дорогах общего пользования, совершенно неясно.
Не меньше вопросов и про беспилотный микроавтобус — тоже красив, но, вообще-то, уже не оригинален.
Да даже и робот, которого перепозиционировали как домашнего помощника уже совсем не выглядит прорывом в будущее.
А жаль, Маск всегда умел впечатлять не просто дерзкими, но и сильными решениями. А тут даже не хочется цитировать названные на презентации сроки — сразу ясно, что в них уложиться нельзя.
https://www.theverge.com/2024/10/11/24267727/tesla-cybercab-unanswered-questions-fsd-safety-liability

Сегодня официально исполнилось семь лет Алисе. Не то, чтоб я тут отмечал годовщины многочисленных яндексовых сервисов, но Алиса все-таки особняком стоит: сервис, который by design воспринимается как личность:) И который оказался очень успешен наперекор очень многочисленным экспертным скептикам:)
Можно всякие цифры приводить (мне вот очень нравится 120 000 запросов в среднем в минуту, на которые отвечает Алиса, и 20% российских домохозяйств, где ею пользуются), но всерьез меня впечатляют два факта:
1. Алиса вполне успешна как бизнес, хотя дальняя старшая родственница Алекса много лет только проедает миллиарды долларов. Амазон в этом месте всегда удивлял.
2. Жена моя настолько Алису любит, что в квартире 4 колонки с ней, и все активно и ежедневно используются.
А на картинках — фото с экспозиции про алисину жизнь на сегодняшней деньрожденной вечеринке: та плата, которая стоит в колонках, мало кто видел персональный домик Алисы:)

Я, конечно, сам не ожидал, что в моем канале придется давать ссылку на ЖЖ, но вот так вышло. Нигде больше не видел настолько подробного разбора, почему это очень правильно и по делу — именно физикам дать Нобелевскую за нейросети, точнее - за ту физику, которая лежала и лежит в основе современных прорывов.
Толя Левенчук феноменально методичен и по-хорошему педантичен, поэтому все последовательно раскладывает по полочкам, попутно с грустью отмечая, что уверенные в своей крутизне и начитанности очень сильные MLщики не очень-то, в действительности, образованы.
Текст требует приличного знания физики, поэтому прошу прощения у читателей, привыкших к более популярным постам и статьям по ссылкам. Но, увы, совсем простыми словами не ответить на вопрос “Но как вообще брать математику спиновых стёкол из физики и тащить её "назад в математику" и далее в computer sciense как алгоритм?” — и даже суть самого вопроса не передать.
https://ailev.livejournal.com/1737734.html