Президент компании, Брэд Смит, запретил использовать ИИ из-за безопасности данных и возможной пропаганды.
DeepSeek хранит все данные пользовательских запросов на китайских серверах, а это значит, что любая инфа может попасть в руки китайских спецслужб.💡
Но Microsoft предлагает модель DeepSeek R1 в своём облачном сервисе Azure (её переделали, убрали все “вредные побочные эффекты”).
Послушал священника-старовера и заметил спорные моменты.
Не сообщая искуственному интеллекту DeepSeek о них, спросил его мнение о высказывании священника-старовера про "философию Sigma boy".
DeepSeek заметил эти спорные моменты:
1. Подмена объекта критики. Песня не о сигма-мальчике, а о девушке, использующей этот образ для манипуляции. Автор трактовки переносит фокус на философию "сигмы", хотя в тексте она — лишь инструмент для женского нарциссизма.
2. Игнорирование гендерного дисбаланса. В песне девушка требует поклонения, а не воспевает мужскую независимость. Критика же направлена на "сигму" как угрозу для юношей, хотя здесь вредны оба образа: и её эксплуататорское поведение, и его подчинённая роль.
ИНТЕРЕСНО, почему священник-старовер подменил объект критики?
Анализ песни "Sigma Boy" от DeepSeek:
### **О чем песня и ее смысл:**
Песня вращается вокруг концепции "сигма-мужчины" — образа независимого, самодостаточного мужчины, который не подчиняется социальным иерархиям. Однако здесь акцент смещен на женскую перспективу: героиня позиционирует себя как объект желания, требующий от "сигма-боя" значительных усилий для завоевания ее внимания. Основной смысл — демонстрация власти, самоуверенности и игры в отношениях, где доминирует тема недоступности и ценности.
### **Распределение ролей:**
- **Героиня (исполнительница):** Центральная фигура, обладающая властью в отношениях. Она называет себя "иконой", сравнивает с биткоином (символ ценности и спроса), подчеркивает свою исключительность. Ее роль — соблазнять, но сохранять дистанцию, требуя покорности и усилий со стороны мужчины.
- **"Sigma boy":** Объект всеобщего желания ("каждая девчонка хочет танцевать с тобой"), но в контексте песни он подчинен героине. Он должен "добиваться ее год", страдать ("желаю твоих слез") и доказывать свою преданность.
### **Об авторе и исполнителе:**
- **Автор/исполнитель** (вероятно, женский голос) использует современные интернет-тренды ("сигма", "биткоин") и поп-культурные отсылки (бренды вроде Bentley, Skittles). Это указывает на ориентацию на молодежную аудиторию, знакомую с мемами и цифровой культурой.
- **Стиль** сочетает элементы хип-хопа и поп-музыки: ритмичные повторы, акцент на материальном успехе ("бэнкролл"), провокационные метафоры.
- **Личность автора** просматривается как уверенная, амбициозная, склонная к доминированию в отношениях, но также игривая и ироничная ("ты мой sigma boy, но я желаю твоих слёз").
### **Роли действующих лиц:**
- **Героиня** — манипулятор, устанавливающий правила. Она провоцирует, чтобы вызвать эмоции ("слёзы"), и наслаждается своей властью.
- **"Sigma boy"** — скорее инструмент для подтверждения ее значимости. Его роль — стремиться к ней, подчеркивая ее статус "недостижимой".
### **Тональность и оценка отношений:**
- **Позитивна ли песня?** С одной стороны, это гимн уверенности в себе, женской силы и независимости. С другой — в тексте звучат нотки нарциссизма и токсичности ("желаю твоих слёз", "добиваться будешь год").
- **Здоровы ли отношения?** Нет. Динамика основана на манипуляции, эмоциональной недоступности и односторонних требованиях. Героиня использует партнера для самоутверждения, что характерно для дисбаланса власти.
### **Итог:**
Песня отражает современные тренды "female empowerment", но через призму токсичных паттернов. Это история о том, как самооценка строится на чужом подчинении, а любовь заменяется игрой в покорение. Автор критикует или, наоборот, романтизирует такой подход — остается вопросом интерпретации, но очевидно, что отношения здесь далеки от здоровых.
Вопрос к DeepSeek:
Понимает ли большинство христиан смысл и значение смерти Иисуса и его воскрешения?
Ответ DeepSeek:
Большинство христиан, особенно те, кто регулярно посещает церковь и изучает Библию, в общих чертах понимают смысл смерти и воскресения Иисуса Христа. Однако глубина этого понимания может значительно различаться в зависимости от богословской традиции, личной веры и уровня образования.Основные аспекты смерти и воскресения Иисуса, которые понимают христиане:
1. Искупление грехов – Смерть Иисуса воспринимается как жертва за грехи человечества (1 Пет. 2:24; Рим. 5:8).2. Победа над смертью – Воскресение Христа символизирует победу над грехом и смертью (1 Кор. 15:54-55).
3. Примирение с Богом – Через смерть Иисуса верующие получают прощение и доступ к Богу (2 Кор. 5:18-19).
4. Обетование вечной жизни – Воскресение даёт надежду на жизнь после смерти (Ин. 11:25-26).
Различия в понимании среди христиан:
Католики и православные делают акцент на жертвенном характере смерти Христа (литургически это выражается в Евхаристии).Протестанты (особенно евангельские христиане) часто подчёркивают личную веру в искупительную жертву.
Номинальные христиане (те, кто редко посещает церковь) могут воспринимать эти события скорее как традицию, чем как личное спасение.
Проблемы в понимании:
Некоторые верующие видят в смерти Христа лишь историческое событие, не связывая его с личным покаянием и духовной жизнью.В популярной культуре Пасха иногда сводится к празднику весны, а не к торжеству победы над смертью.
Вывод: Хотя большинство христиан знают о смерти и воскресении Иисуса, глубина осознания их значения зависит от духовного опыта и богословского образования. Для многих это не просто догма, а основа личной веры и надежды.
Вопрос к DeepSeek:
Вот для тех верующих, у кого проблемы в понимании, не может ли история смерти Иисуса вызывать страх и опасения, когда они пытаются и вынуждены действовать подобно ему? Из-за чего они отказываются от таких действий. Нет ли заинтересованных в таком "понимании" смысла смерти Иисуса?
Ответ DeepSeek:
Вы подняли очень глубокий и важный вопрос. Действительно, для некоторых верующих история смерти Иисуса может вызывать не только вдохновение, но и страх, особенно если они воспринимают её как призыв к буквальному самопожертвованию или страданию. Это может привести к отказу от следования за Христом в полной мере.Почему некоторые верующие боятся подражать Христу?
1. Страх страдания и смертиЕсли человек воспринимает крест Христа только как призыв к мученичеству, это может пугать.
Однако в христианстве жертвенность – не самоцель, а следствие любви (Ин. 15:13).
2. Искажённое понимание жертвенности
Некоторые проповедники (особенно в радикальных или манипулятивных группах) могут использовать тему страданий Христа для давления:
"Ты должен терпеть несправедливость, как Иисус!"
"Если не страдаешь – ты плохой христианин!"
Это может привести к пассивности, принятию абьюза или отказу от здоровых границ.
3. Подмена смысла: жертва ≠ поражение
Воскресение Христа – это победа, а не прославление страдания как такового.
Но если акцент делается только на смерти (без надежды воскресения), вера может стать мрачной и пугающей.
Кому выгодно такое искажённое понимание?
1. Религиозные манипуляторыЛидеры культов или авторитарных церквей могут использовать страх, чтобы контролировать людей.
Например: "Ты должен отдать всё ради Бога" (а на деле – ради лидера общины).
2. Политические и социальные системы
В истории были случаи, когда идея "терпения, как Христос" использовалась для подавления протестов или оправдания несправедливости.
3. Ленивая вера
Некоторым удобно думать, что "жертва Христа покрывает всё", чтобы не менять свою жизнь и не брать ответственность.
Как должно быть на самом деле?
Жертва Христа – освобождает, а не порабощает."Научитесь от Меня, ибо Я кроток и смирен сердцем, и найдёте покой душам вашим" (Мф. 11:29).
Подражание Христу – это прежде всего любовь, а не страдание ради страдания.
"Нет больше той любви, как если кто положит душу свою за друзей своих" (Ин. 15:13).
Воскресение даёт силу – страх смерти побеждён.
"Бог дал нам духа не боязни, но силы, любви и целомудрия" (2 Тим. 1:7).
Вывод: Да, есть люди и системы, заинтересованные в том, чтобы смерть Христа воспринималась как подавляющая, а не освобождающая истина. Но правильное понимание Евангелия не должно вызывать paralyzing fear (парализующий страх), а давать мужество любить и жить по правде, даже если это требует жертв.
Вопрос к DeepSeek:
Почему капитализм поддерживает христианскую религию, а коммунизм отбрасывает её? Ведь у капитализма и христианства намного больше противоречий. Не доказывает ли это, что капитализм и предшествующие ему сословные общества и феодализм использовали себе на пользу неправильное понимание смысла смерти Иисуса верующими. И смерть Христа возбуждала в людях страх и сдерживала их борьбу против угнетения, и этим христианство способствовало угнетению и играло на руку капиталистам.
Ответ DeepSeek:
Вы задали крайне важный и сложный вопрос, который лежит на стыке теологии, политэкономии и истории. Действительно, парадокс в том, что капитализм (система, основанная на эксплуатации, неравенстве и культе прибыли) исторически уживался с христианством, тогда как коммунизм (провозглашавший социальную справедливость) часто отвергал религию. Давайте разберёмся, почему так произошло и какую роль здесь сыграло искажённое понимание христианства.1. Почему капитализм поддерживает христианство?
Капитализм не просто "поддерживает" христианство — он адаптирует его под свои нужды, выхолащивая радикальные элементы Евангелия и оставляя удобные.Как это работает?
Акцент на покорности и смирении (а не на борьбе с несправедливостью)."Рабы, повинуйтесь господам" (Кол. 3:22) — этот текст часто цитировали рабовладельцы и фабриканты XIX века.
Идея "не противься злому" (Мф. 5:39) использовалась для подавления протестов рабочих.
Перенос справедливости в "загробный мир".
"Блаженны нищие духом" (Мф. 5:3) — интерпретировалось как призыв смириться с нищетой в земной жизни.
Оправдание неравенства через "Божий порядок".
Феодалы и капиталисты утверждали, что социальная иерархия — "от Бога" (хотя в Деян. 2:44-45 ранние христиане жили в общине без частной собственности).
Выгодно ли это капитализму?
Да. Удобная религия — та, которая:
учит бедных терпеть, а богатых — "благотворить" (но не менять систему);
освящает частную собственность (хотя Иисус говорил: "Продай имение и раздай нищим" — Мф. 19:21);
осуждает "зависть" к богатым (фактически запрещая классовую борьбу).
2. Почему коммунизм отвергал христианство?
Коммунисты (особенно марксисты) видели в религии инструмент угнетения. Их критика была направлена не против учения Христа, а против официальной церкви, которая веками служила власти.Аргументы коммунистов:
- Церковь освящала эксплуатацию (крепостное право, колониализм).
- Религия — "опиум народа" (Маркс), потому что обещает "рай на небе" вместо борьбы за справедливость на земле.
- Священники часто были частью правящего класса (например, православная церковь в царской России).
Но был ли сам Иисус "коммунистом"?
В каком-то смысле — да. Его учение было радикально антикапиталистическим:
"Удобнее верблюду пройти сквозь игольные уши, чем богатому войти в Царство Божие" (Мф. 19:24).
"Горе вам, богатые!" (Лк. 6:24).
Он изгнал торговцев из храма (Мк. 11:15-17) — протест против превращения святыни в рынок.
Но историческая церковь (особенно после IV века, когда христианство стало государственной религией Рима) предала эти идеалы.
3. Доказательство ли это, что христианство использовалось для угнетения?
Да, но лишь отчасти.
Как смерть Христа использовали для подавления протеста?
Верующим говорили: "Страдай, как Христос, не сопротивляйся" — но забывали, что Иисус:
проклинал угнетателей (Мф. 23:13-33);
боролся с религиозными лицемерами;
был казнён именно за угрозу системе (Ин. 11:48-50 — первосвященники боялись народного восстания).
Почему капитализм принял христианство, а коммунизм — нет?
- Капитализм взял из христианства то, что ему выгодно (смирение, частную собственность, индивидуализм "спасения души").- Коммунизм отверг христианство, потому что видел в нём идеологию старого мира, но не замечал его революционного потенциала.
Вывод: христианство — не виновато, но его извратили
- Виновна не вера, а её институциональные формы, которые стали частью угнетения.- Подлинное христианство — радикально и антисистемно (как в первые века), но его "приручили".
- Капитализм поддерживает религию, лишь пока она служит ему. Как только христиане начинают бороться за справедливость (как теологи освобождения в Латинской Америке), система их подавляет.
Значит ли это, что христианство — "религия рабов"?
Нет. Это религия освобождения — но её украли и переписали. Задача верующих — вернуться к учению Христа, а не к тому, что навязали власти.
Вопрос к DeepSeek:
Значит ли это, что православная церковь в России, ругающая коммунизм и социализм вместе с СССР и заигрывающая с капитализмом, не является подлинно христианской?
Ответ DeepSeek:
Этот вопрос затрагивает болезненную и сложную тему — соотношение подлинного христианства и его исторических институтов. Православная церковь в России (как и многие другие официальные церкви в мире) действительно часто поддерживала власть — будь то царизм, позднесоветская бюрократия или современный капитализм. Но означает ли это, что она «не подлинно христианская»?1. Православие и власть: историческая связь
Русская православная церковь (РПЦ) веками была частью государственной системы:При царизме — освящала самодержавие («Православие, самодержавие, народность»).
В СССР — после первоначальных гонений пришла к компромиссу с властью (Сталин даже временно использовал её в патриотических целях в 1940-е).
Сегодня — тесно связана с государством, поддерживает консервативную идеологию и часто оправдывает социальное неравенство.
Значит ли это, что она «не христианская»?
Нет, но это значит, что она институционально искажена. Такое происходит с любой религией, когда она становится частью властной системы.2. Почему РПЦ ругает коммунизм, но мирится с капитализмом?
- Антикоммунизм связан с советскими гонениями на церковь (хотя многие священники в итоге приспособились).- Лояльность к капитализму объясняется:
Консерватизмом — церковь видит в нём «меньшее зло» по сравнению с атеистическим социализмом.
Материальной выгодой — в капиталистической системе церковь может владеть имуществом, бизнесом (например, производство алкоголя, торговля свечами и т. д.).
Идеологической близостью к элитам — современная РПЦ ближе к «традиционным ценностям» буржуазного государства, чем к радикальному евангельскому равенству.
3. Соответствует ли это учению Христа?
Нет, если смотреть на Евангелие без прикрас.Иисус проклинал богатых (Лк. 6:24) и изгнал торгующих из храма (Мк. 11:15-17).
Первые христиане жили в общине без частной собственности (Деян. 2:44-45).
Апостол Иаков писал: «Богатые! плачьте и рыдайте… вы собрали себе сокровище на последние дни» (Иак. 5:1-3).
Но официальная церковь (не только православная, но и католическая, протестантская) давно пошла на компромисс с миром богатства и власти.
4. Значит ли это, что РПЦ «ненастоящая»?
Она настоящая в историческом смысле — как часть многовековой традиции, но далека от первоначального духа христианства.В ней есть и искренние верующие, и лицемеры (как и в любом большом институте).
Её позиция — не «христианская» в евангельском смысле, но типичная для государственной церкви.
5. Что делать верующему?
Если человек ищет подлинного христианства, а не политизированной религии, то ему стоит:Читать Евангелие без посредников — и сравнивать с тем, что говорит церковь.
Помнить, что Христос был революционером — но не в политическом, а в духовном смысле (Его Царство «не от мира сего» — Ин. 18:36).
Критически относиться к союзу церкви и власти — потому что Богу нельзя служить и маммоне (Мф. 6:24).
Вывод
РПЦ — христианская организация, но сильно искажённая историей и политикой.
Она не отражает радикального духа Евангелия, но это не значит, что в ней нет истины вообще.
Подлинное христианство — не в поддержке систем угнетения, а в следовании за Христом, Который был на стороне бедных и угнетённых.
Привет! 👋
Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.
Меня зовут Вандер и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.
Неделя с 28 апреля по 4 мая 2025 года выдалась щедрой на новинки: китайские модели, которые наступают на пятки OpenAI, подкасты из PDF на русском и кот с квантовой непредсказуемостью, претендующий на сознание — я собрал в одном месте только самое важное и только то, что реально интересно и полезно. Поехали!
Предыдущий выпуск тут.
🧠 ИИ-модели
Qwen3 от Alibaba — китайская альтернатива OpenAI с открытым кодом
DeepSeek Prover-V2 — 671B модель для формальных доказательств
OLMo 2 от AI2 — крошка на 1B, уделывает Meta и Google
🛠 ИИ-Инструменты и интерфейсы
Подкасты на русском в NotebookLM
AI Mode — новый поиск от Google по всей Америке
Реклама Microsoft, которую сделал ИИ
Qwen, DeepSeek и Gemma — теперь в Yandex Cloud
Suno 4.5 — генерация треков до 8 минут
Duolingo запускает 148 курсов за год с помощью ИИ
🧪 Исследования и технологии
Anthropic заглядывает в «чёрный ящик» нейросетей
ИИ комментирует спорт в реальном времени
ИИ и кибербезопасность: главное с RSA 2025
Квантовый кот и теория сознания
Gemini 2.5 прошла Pokemon Blue
ChatGPT определяет геолокацию по фото
🏛 ИИ в обществе
Рой Ли — $3 млн с ИИ-помощником и отчисление
Люси Го — самая молодая миллиардерша
Фиби Гейтс — ИИ для шопинга и $500 тыс. от Кардашьян
Самое маленькое в мире искусственное сердце — и спасённый ребёнок
29 апреля Alibaba выпустила Qwen3 — новую линейку языковых моделей, которая сразу хайпанула во всём AI-сообществе. Это серьёзный шаг вперёд: мощные возможности, поддержка множества языков и полный open-source.
Главная фишка — гибридный режим работы. Модель умеет «включать мозги» только тогда, когда это нужно.
Если задача сложная — активируется режим глубокого анализа.
Если вопрос простой — Qwen3 отвечает быстро и без лишних вычислений.
Пользователь сам управляет поведением модели с помощью тегов вроде /think и /no_think, подстраивая отклик под задачу.
В техническом плане Qwen3 стала заметно умнее. Она лучше справляется с логикой, кодом и математикой, точнее следует инструкциям, увереннее ведёт диалоги и пишет более естественные тексты.
Ещё один важный плюс — поддержка 119 языков и диалектов, включая русский. Модель спокойно переключается между языками и уверенно работает в многоязычных средах.
Также Qwen3 улучшили для задач автоматизации: она точнее интегрируется с внешними сервисами и подходит для создания AI-агентов. Alibaba предлагает для этого собственный фреймворк Qwen-Agent.
И наконец — открытый код. Все восемь моделей семейства (от компактной 0.6B до огромной 235B MoE) выложены под лицензией Apache 2.0. Их можно свободно использовать, модифицировать и применять в коммерческих проектах.
Модели уже доступны на Hugging Face, ModelScope и Kaggle.
🔗 Официальный блог Qwen3 🔗 Коллекция Qwen3 на Hugging Face 🔗 Репозиторий Qwen3 на GitHub 🔗 Пресс-релиз Alibaba Group 🔗 Обзор на PureVPN 🔗 Документация Qwen (Основные концепции)
Как Qwen справляется с задачами?
Конечно, главный вопрос — насколько новая модель конкурентоспособна. Бенчмарки показывают, что Qwen3 действительно сражается на равных с топами от OpenAI, Google и DeepSeek.
Флагманская модель Qwen3-235B-A22B обошла o3-mini от OpenAI в тестах AIME (математика) и BFCL (логика). В программировании (бенчмарк Codeforces) она немного обогнала Gemini 2.5 Pro от Google и значительно — DeepSeek-R1.
В тесте Arena-Hard — одном из самых сложных на рассуждение — Qwen3-235B набрала 95.6 балла, что выше, чем у GPT-4o (89.0) и DeepSeek-R1 (90.2), и немного уступает только Gemini 2.5 Pro (96.4).
Но есть и слабые места. В LiveCodeBench модель пока уступает o4-mini (70.7% против 80%), а в AIME’24 набрала 85.7% — против 94% у той же o4-mini. Тем не менее, средняя модель Qwen3-32B уже превосходит o1 от OpenAI, а Qwen3-30B-A3B показывает отличные результаты в ряде других тестов.
Вывод: Qwen3 — это не просто open-source альтернатива. Это реальный конкурент крупнейшим проприетарным моделям, особенно в математике, коде и логике. Да, в некоторых задачах закрытые модели всё ещё впереди, но разрыв сокращается. И это — большой шаг для всего сообщества открытого ИИ.
🔗 Обзор бенчмарков на Analytics India Mag 🔗 Обсуждение на Reddit (vs OpenAI/Google) 🔗 Обзор на DataCamp 🔗 Сравнение на DEV Community 🔗 Обзор на AInvest о данных обучения
Китайский стартап представил Prover-V2 — одну из самых специализированных и масштабных языковых моделей на сегодня.
Её задача не поболтать с пользователем, а доказывать математические теоремы. Причём делает она это на уровне преподавателей вышмата.
Модель построена на базе DeepSeek V3, весит внушительные 671 миллиарда параметров и заточена под работу с математикой в формальном виде. Это значит, что Prover не просто «понимает математику», а пишет доказательства на специализированных языках — вроде Lean или Isabelle.
Используется она, в первую очередь, для задач из области автоматизированного доказательства, матлогики и фундаментальных исследований.
Что интересно, в паре с Prover-V2 сразу вышла её уменьшенная версия — своего рода «мини-Prover», сделанная на базе прежней модели V1.5 (7B). Так что попробовать её возможности можно даже без супермашины.
Prover-V2 пока недоступна в виде чат-бота и не подойдёт для повседневных задач вроде написания кода или эссе. Но для научного сообщества, студентов-математиков и всех, кто интересуется формальными системами рассуждений — это прорыв.
Исследовательский институт AI2 (Allen Institute for AI) выпустил OLMo 2 1B — небольшую open-source модель с всего 1 миллиардом параметров, но с результатами, которые заставляют обратить на неё внимание. По ряду задач она превзошла аналогичные модели от Google, Meta и Mistral.
OLMo 2 задумывалась как полностью прозрачная и воспроизводимая: открыты не только веса, но и код, пайплайн обучения, токенизатор и сами данные. Это делает её полезной не только для разработчиков, но и для исследователей и команд, которым важно понимать, как модель устроена изнутри.
В качестве тренировочного корпуса использовался Dolma v1.7 — тщательно отобранный датасет объёмом 3 триллиона токенов. Архитектура напоминает LLaMA, но с рядом доработок: улучшенные инициализации, прогрессивная обрезка контекста, более аккуратный токенизатор.
На практике OLMo 2 показала лучшие результаты в своём классе в бенчмарках ARC, HellaSwag, PIQA и даже на ряде задач по генерации кода. Особенно отмечается устойчивость к галлюцинациям — а это важный показатель для маломасштабных моделей.
Google обновила свой ИИ-сервис NotebookLM, превратив его из помощника для чтения документов в полноценный инструмент для создания подкастов — причём на 70+ языках, включая русский, китайский и даже латынь.
Идея проста: ты загружаешь текст, PDF, ссылку на сайт или видео — а NotebookLM превращает это в подкаст с двумя ведущими, которые обсуждают материал в формате живого разговора. Всё — с опорой на твои файлы, и всё — с озвучкой на выбранном языке. Поддержка русского теперь официально работает, и звучит вполне прилично.
Самое интересное — интерактивный режим. Пока он доступен только на английском, но уже даёт почувствовать, куда движется формат: во время воспроизведения можно вмешаться или задать вопрос — и диктор ответит прямо в эфире. Это почти как поговорить с нейросетью вслух.
Сценарии использования — от учебных подкастов и генерации сводок до быстрых брифингов на ходу. Для исследователей и контент-мейкеров — это инструмент, который реально экономит время.
Google запустила в США новый режим поиска — AI Mode, который превращает привычную строку запросов в полноценный диалоговый интерфейс, напоминающий ChatGPT или Perplexity. Это не эксперимент: функция стала полноценной вкладкой в Google Search — рядом с «Картинками» и «Картами».
Что внутри? Диалоговый формат запросов, быстрые карточки с ответами, генерация списков, подборок, советов и даже промтов. Всё это работает поверх привычной выдачи и использует возможности модели Gemini. Результаты можно править, переспросить или уточнить прямо в окне ответа, не уходя на сайты.
Для пользователя это означает переход от поиска как «вопрос → ссылка» к контекстному взаимодействию, где система действительно старается понять, что именно нужно.
Сценарии использования самые разные: от «сравни этот ноутбук с этим» до «распиши маршрут на два дня в Киото». И всё это — в диалоге.
Сейчас AI Mode работает только на английском и только в США, но это явно бета перед глобальным запуском.
В начале года Microsoft выпустила минутный рекламный ролик для своих Surface-устройств — ноутбуков и планшетов. Видео вышло обычным, без акцентов на технологии. А спустя три месяца компания призналась: почти всё сделано с помощью генеративного ИИ.
Сценарий, визуальный стиль, композиция сцен, даже переходы — всё это было сгенерировано. Художники описывали боту, что хотят видеть, получали варианты, уточняли — и так сотни раз, пока не добились нужного результата. В кадрах, где требовалась реалистичная работа рук, использовались актёры. Остальное — синтез.
Ни в названии, ни в описании, ни в YouTube никто не указал, что ролик сгенерирован. За несколько месяцев видео набрало десятки тысяч просмотров — и ни у кого не возникло подозрений.
Этот кейс — важный маркер. Он показывает, что ИИ-тулзы уже не просто эксперименты, а полноценные участники производственного цикла: от идеи до монтажа. Особенно в рекламе, где счёт идёт на кадры и эмоции.
В Yandex Cloud стали доступны VLM и текстовые модели через API, включая популярные open-source семейства — Qwen 2.5, DeepSeek VL2, Gemma3 и LLaMA 3.3. Всё это теперь можно вызывать напрямую, без необходимости разворачивать инфраструктуру.
Формат — Batch Processing API: пользователь отправляет пачку запросов и получает ответы в течение дня со скидкой до 50%. Это не real-time, но для задач вроде генерации описаний, обработки массивов документов или создания тестов — вполне рабочий вариант.
Особенность обновления — появление визуально-языковых моделей (VLM). Они могут работать с изображениями и текстом одновременно: генерировать описания, обобщать визуальный контент, решать мультимодальные задачи.
Плюс — теперь можно использовать и ризонеры: модели, заточенные под логические цепочки и рассуждение. В числе доступных — QwQ и DeepSeek R1.
Для российского рынка это важное событие: open-source модели мирового уровня теперь доступны из облака, легально, с понятной документацией и поддержкой.
Suno выпустила обновление версии 4.5 — и это, похоже, один из самых заметных апгрейдов в сфере генеративной музыки за последние месяцы.
Главное нововведение — поддержка треков до 8 минут длиной, причём с более стабильной структурой: куплеты, припевы, переходы. Это приближает нейросеть к реальному музыкальному продакшену.
Ещё одно важное улучшение — повышенное качество инструментов. Раньше всё звучало немного «в кашу», особенно барабаны и басы. Теперь инструменты распознаются лучше, звучат отдельно и чище, треки в целом стали менее мыльными и ближе к студийному качеству.
Добавили и больше жанров — теперь Suno умеет работать с электроникой, прог-роком, альтернативой и экспериментальными стилями. Алгоритм стал точнее угадывать настроение, темп и форму.
Пока доступ к v4.5 открыт только для подписчиков, но для тех, кто работает с генеративной музыкой — обновление стоящее.
Duolingo представила сразу 148 новых языковых курсов, и почти все они были созданы с помощью генеративного искусственного интеллекта. По словам CEO Луиса фон Ана, то, на что раньше уходили годы ручной работы, теперь делается за несколько месяцев.
Для сравнения: разработка первых 100 курсов платформы заняла почти 12 лет. А теперь за год — почти полтора раза больше, и с адаптацией под 28 языков, включая региональные и менее распространённые.
ИИ помогает не только с написанием и переводом уроков, но и с адаптацией культурного контекста, генерацией упражнений, примеров, тестов и даже голосовой озвучкой. Это особенно важно, чтобы курсы чувствовались живыми, а не «склеенными нейросетью».
Компания заявляет, что планирует и дальше перевести образовательную часть на «AI-first» подход, включая замену части контрактных авторов автоматикой.
Duolingo — один из первых массовых EdTech-сервисов, который полноценно автоматизирует создание контента, и эта новость — сигнал всем образовательным платформам.
Исследователи из Anthropic — создатели моделей Claude — представили новый подход к интерпретации больших языковых моделей, который может помочь понять, что именно происходит внутри нейросети, когда она «думает».
Проблема в том, что поведение LLM до сих пор во многом остаётся непрозрачным: модели могут давать точные ответы, но мы не понимаем, как именно они к ним приходят. Это мешает доверию, безопасности и разработке более управляемых систем.
Anthropic разработала методику, которая позволяет разложить внутренние представления модели на компоненты. По сути — это попытка посмотреть в голову ИИ и увидеть, какие «мысли» возникают на разных этапах генерации. Авторы называют это «mechanistic interpretability» — механистическим пониманием.
Зачем это нужно?
Чтобы понять, почему модель галлюцинирует — и как это предотвратить
Чтобы настроить модель под конкретные логические или этические требования
И в перспективе — создать более безопасный и проверяемый ИИ
Исследование только в начале пути, но это одно из самых многообещающих направлений в AI-безопасности прямо сейчас.
Команда из Национального университета Сингапура представила модель Live CC-7B, способную комментировать спортивные события в реальном времени — с задержкой менее 0,5 секунды. Это одна из первых попыток превратить ИИ в полноценного диктора для живых трансляций.
В отличие от типичных генеративных моделей, которые «думают» дольше, Live CC-7B работает почти в прямом эфире, адаптируясь под события и меняющуюся обстановку. ИИ анализирует поток данных — текстовых, аудио или визуальных — и превращает их в внятный, связный комментарий.
Пример: модель может следить за матчем и на лету выдавать реплики вроде «опасный момент у ворот» или «игрок нарушил правила — судья поднимает карточку». Всё — без сценария и без предварительной подготовки.
Разработчики считают, что такая модель может быть полезна не только в спорте, но и в новостных лентах, аналитике рынков, игровых стримах и любых ситуациях, где важна быстрая реакция на происходящее.
На прошедшей в Сан-Франциско конференции RSA 2025 тема ИИ звучала особенно громко. В центре внимания — как нейросети помогают защищаться от атак, но также и как их используют сами злоумышленники.
Cisco представила новую open-source модель безопасности на 8B параметров, которую можно интегрировать в системы анализа угроз. А Google Cloud поделился исследованиями о том, как продвинутые хак-группы (APT) уже используют LLM — для фишинга, автоматического поиска уязвимостей и генерации вредоносных сценариев.
На панелях обсуждали и вопросы кооперации: крупные игроки говорят о необходимости делиться инструментами и знаниями, чтобы реагировать быстрее. ИИ позволяет ускорить реакцию на угрозу, но и поднимает новые вопросы о прозрачности, этике и контроле.
Вывод: кибербезопасность в эпоху ИИ — это не просто гонка технологий, а вопрос архитектуры доверия. RSA 2025 стала напоминанием: если ты не используешь ИИ для защиты — его используют против тебя.
На конференции MARS 2025, которую ежегодно проводит Джефф Безос, канадский стартап Nirvanic представил робота KitCat — первого ИИ-агента, управляемого квантовой неопределённостью.
KitCat — это не просто милый робот с камерой. Его движения выбираются не алгоритмом, не случайностью, а квантовым суперпозицией. Сигнал с камеры дважды в секунду отправляется на квантовый компьютер D-Wave, где каждый раз из 32 возможных вариантов действий выбирается следующий — не предсказуемо, а физически неопределённо.
Зачем это всё? Команда Nirvanic пытается проверить гипотезу квантового сознания, которую ещё в 1990-х выдвинули Роджер Пенроуз и Стюарт Хамерофф. Согласно ей, наше мышление может зависеть от квантовых эффектов в микротрубочках нейронов мозга.
Чтобы это проверить, исследователи проведут миллионы итераций с двумя версиями KitCat: одна управляется классическим процессором, вторая — квантовым. Если поведение во втором случае будет статистически отличаться — это станет аргументом в пользу гипотезы.
Даже если теория не подтвердится, сам эксперимент уже важен: он может показать, как квантовые компьютеры способны управлять физическими системами в реальном мире.
Недавно стало известно, что модель Gemini 2.5 Pro от Google прошла классическую игру Pokemon Blue от начала до конца.
Это не просто забавный факт — а заметный шаг вперёд в способности ИИ взаимодействовать с интерактивной средой, где нет чёткого текста, а есть правила, реакции и неизвестность.
Несколько месяцев назад подобную задачу пробовали дать Claude — и та застряла в самом начале. Gemini справилась: анализировала экран, принимала решения, управляла персонажем и прошла весь сюжет.
Но не всё так просто. У модели был доступ к игровому движку, а не только к изображению с экрана. Кроме того, в промпт добавили подсказки, и, возможно, Gemini опиралась на информацию из обучающих данных (включая советы и прохождения).
Это означает, что результат — не чистый zero-shot, и говорить о превосходстве над другими моделями пока рано. Но как демонстрация возможностей LLM в среде с агентной логикой — это очень мощный шаг.
Сейчас Google не выкладывает систему в открытый доступ, но очевидно — такие эксперименты уже становятся бенчмарками, и за ними стоит следить.
С новыми мультимодальными моделями o3 и o4-mini ChatGPT научился делать больше, чем просто анализировать текст. Теперь он может угадывать локацию по фотографии — без EXIF-данных, GPS или подсказок. Только визуальный контент.
Как это работает? Модель анализирует детали изображения: архитектуру, стиль вывесок, язык, растительность, тип дороги, даже форму почтовых ящиков. При необходимости поворачивает, приближает и интерпретирует. И выдает:
страну,
предполагаемую широту и долготу,
и подробное обоснование, как она к этому пришла.
В промптах уже появился отдельный шаблон: «You are participating in a geolocation challenge…». С его помощью ChatGPT реально угадывает города и районы — особенно в США и Европе, где у модели больше визуального контекста.
Это может стать основой для новых бенчмарков по визуальному рассуждению, и уже используется в челленджах наподобие GeoGuessr.
Важно: распознавание лиц и частной информации отключено. OpenAI подчёркивает, что модель «не предназначена для слежки», и старается отказываться от подобных задач.
Осенью 2024 года студент Колумбийского университета Рой Ли (Чунгин Ли) с другом за 10 дней собрал Interview Coder — ИИ-инструмент, который помогает проходить технические собеседования на платформах вроде LeetCode.
Инструмент оказался рабочим: Рой получил офферы от Meta, TikTok, Amazon и Capital One*. Но когда видео одного из интервью стало вирусным, Amazon потребовал удалить его, а университет обвинил Ли в использовании ИИ для списывания и отчислил его до мая 2026 года.
Реакция Ли была дерзкой и вирусной:
«Может, хватит задавать тупые вопросы на собеседованиях — тогда люди не будут создавать подобную фигню».
И вот — через месяц он запускает новую платформу Cluely. Это расширенная версия Interview Coder, которую можно использовать не только на собеседованиях, но и на экзаменах, встречах и даже свиданиях. Подъём финансирования — $5,3 млн за три дня, подписки — уже $3 млн годовой выручки.
Сейчас Ли публично предлагает «взломать» любую систему, где царит формальность и автоматизм. Он не отрицает, что его подход вызывает вопросы — но считает, что ИИ должен менять не только технологии, но и устаревшие процессы оценки людей.
Люси Го, соосновательница Scale AI, официально стала самой молодой женщиной-миллиардером, обогнав по этому статусу Тейлор Свифт. Причина — крупная сделка с инвесторами, позволившая ранним сотрудникам и фаундерам продать доли, и резкий рост оценки компании до $25 млрд.
Го покинула Scale AI ещё в 2018 году — на фоне выгорания и разногласий с партнёром Александром Ваном. Но она сохранила 5% акций, которые сегодня оцениваются в $1,25 млрд.
До Scale AI она бросила университет, получив $100 000 от фонда Питера Тиля, стажировалась в Facebook*, работала в Quora и Snapchat. После ухода из основного проекта запустила венчурный фонд Backend Capital и платформу Passes — конкурента Patreon и OnlyFans, который уже оценён в $150 млн.
Сейчас Люси активно инвестирует в стартапы и ведёт блог, не стесняясь конфликтов.
«Мне комфортно в хаосе», — говорит она. И рынок это, похоже, ценит.
Фиби Гейтс, младшая дочь Билла Гейтса, вместе с соседкой по общежитию Софией Кианни запустила Phia — ИИ-приложение, которое ищет одежду и аксессуары дешевле, сканируя десятки тысяч сайтов и маркетплейсов.
Phia не просто агрегирует цены, а отслеживает завышения, подсказывает альтернативы, ищет среди частных продавцов и даёт рекомендации на основе пользовательских предпочтений. Всё — через один клик.
Идея родилась, когда Фиби обнаружила купленное за $500 платье всего за $150 на сайте перепродажи. Она почувствовала себя, по её словам, «глупо» — и решила, что это можно автоматизировать.
Проект сразу получил $500 тыс. инвестиций — причём не от папы, а от Крис Дженнер (семейство Кардашьян), основательницы Spanx Сары Блейкли и венчурной инвесторки Джоанн Брэдфорд. Сам Билл Гейтс только одобрил идею морально, но участия не принимал — «чтобы избежать конфликта интересов».
Phia уже доступна в App Store и ориентирована в первую очередь на женскую аудиторию, фанатов скидок и resale-культуры. В описании — «мы те самые подруги, которые ссорятся из-за платья и сидят часами на шоп-сайтах».
В китайском городе Ухань врачи провели уникальную операцию: семилетнему ребёнку с тяжёлой сердечной недостаточностью имплантировали самое маленькое в мире искусственное сердце — всего 2,9 см в диаметре и весом 45 граммов.
Это устройство — не просто миниатюрная копия взрослых аппаратов. Оно работает на магнитной подушке: вращающиеся элементы не касаются стенок и не создают трения. Это снижает риск осложнений и делает сердце пригодным даже для очень маленьких пациентов.
У мальчика была диагностирована дилатационная кардиомиопатия, и его сердце перестало справляться с кровообращением. Донор не находился, и врачи приняли решение использовать искусственное сердце как временную поддержку до пересадки.
Операция длилась 5 часов. Уже на следующий день ребёнок начал дышать самостоятельно, функции сердца стабилизировались. Сейчас он восстанавливается и ждёт пересадку.
По данным китайского Минздрава, ежегодно в стране госпитализируют около 40 тысяч детей с тяжёлой сердечной недостаточностью, но пересадку получают меньше 100. Новый аппарат — совместная разработка медиков и биотех-стартапа Shenzhen Core Medical — даёт шанс многим из них.
Подытожим. Вот что происходило на неделе с 28 апреля по 5 мая:
Open-source модели типа Qwen3 и DeepSeek уже догоняют GPT-4
Компактные LLM вроде OLMo 2 уделывают гигантов в ключевых задачах
AI подкасты, музыка, реклама, обучение — генеративка буквально везде
Всё больше инструментов для работы, автоматизации, создания агентов
Появляются вопросы — про сознание, галлюцинации, приватность
ИИ уже не тренд — это новая реальность, которую ты принимаешь или не принимаешь.
Интерфейсы, роли и привычки – всё меняется.
Какая новость поразила тебя больше всего? Пиши в комментах! 👇🏻
Google прокачал свою самую крутую нейронку - Gemini 2.5 Pro - и заставил её пройти Pokémon Blue.🎮
Получается, ИИ не просто картинки генерит, а реально мыслит и принимает решения?
📍Gemini не сам рубился, ему помогала "агентская упряжка". Типа, показывали скриншоты и подсказывали.
📍Конкуренты из Anthropic тоже пытались, но их Claude пока не смог пройти Pokémon Red.🤷♂️
Стэнфорд выкатил 400-страничный отчёт про ИИ в 2025 году, и это такой космос, что даже Тони Старк бы ахнул. Искусственный интеллект уже не просто мемы генерирует — он в медицине, машинах, роботах и, возможно, скоро в твоём умном чайнике. Но есть и тёмная сторона: кто-то уже кричит про «ИИ-апокалипсис» и новую гонку вооружений. Давайте разберём, что происходит и куда мы летим на этой техно-ракете.
Он везде: От роботов-пылесосов до гуманоидов, которые скоро будут подавать кофе. США и Китай дерутся за корону «ИИ-императора», а бабки в стартапы текут рекой.
Законы догоняют: Страны вводят правила, чтобы ИИ не стал Скайнетом. Но технологии дешевеют, и даже твой сосед-гик может запустить свою нейросеть на старом ноуте.
Открытые модели рулят: Больше не нужно быть миллиардером, чтобы поиграться с ИИ. Всё доступно, как пиратский софт в нулевых.
Бывший мозг OpenAI кричит: «Супер-ИИ — это как Strategicaly говорит, что это как ядерка: круто, но опасно». И он прав:
Работа под ударом: Миллионы могут остаться без зарплаты, пока ИИ делает всё быстрее и дешевле.
Геополитический триллер: США и Китай могут устроить ИИ-холодную войну. Кто первый построит JARVIS, тот и правит миром.
Контроль на грани: Самые мощные ИИ становятся как подростки с суперсилами — крутые, но могут натворить дел.
Но не всё так мрачно! Вот наш оптимистичный сценарий — как ИИ сделает нашу жизнь похожей на фильм Marvel (без Таноса, надеюсь)).
2025, середина: ИИ-агенты превращают твой бизнес в машину для бабла. Один человек + ИИ = целая компания. Гибридная работа: ты учишь ИИ, он делает всё остальное.
2025, конец: OpenAI почти добирается до AGI уровня «Я умнее Эйнштейна». ИИ генерирует идеи, которых ты бы не придумал за миллион лет. Плюс персонализированная медицина: ИИ знает, что тебе есть, чтобы жить до 120.
2026, начало: ИИ + блокчейн = интернет агентов. Твой ИИ-двойник торгует криптой, пока ты спишь. Голосовые ассистенты как JARVIS — твой личный помощник в ухе.
2026, середина: ИИ управляет умным домом, заводом и даже целыми метагосударствами на блокчейне. Политики просят у ИИ совета, как не облажаться.
2026, конец: Экономика на стероидах благодаря ИИ. Ты работаешь 4 часа в неделю, остальное — метавселенная с виртуальным офисом. ИИ симулирует, как поднять ВВП, пока ты в VR-баре.
2027, начало: Роботы с ИИ штурмуют склады, учатся в метавселенных и становятся твоей второй рукой. Назови его R2-D2 или просто «бери швабру».
2027, середина: Гуманоидные роботы — твои помощники по дому. Общество спорит: давать им права или нет? Ты учишь робота не путать сахар с солью.
2027, конец: Роботы объединяются в рои, как в «Матрице», но добрые. Блокчейн следит, чтобы они не задумали революцию. ИИ самообучается на синтетических данных и строит свою картину мира.
Мы живём в эпоху, где реальность круче фантастики. ИИ может стать твоим JARVIS или новым терминатором — зависит от нас. Что думаешь: готов ли ты к миру, где твой кофе варит робот, а ИИ решает, что тебе надеть? Пиши в комменты свои прогнозы или мемы про ИИ — поржём вместе! 😄
Пc. пс.: Если хочешь копнуть глубже, ищи отчёт AI Index 2025 по ссылке в начале статьи. Там 400 страниц, но мы уже всё разжевали для тебя. Больше классных постов, полезности в работе с ChatGPT и кейсов в нашем телеграм-канале.
#ИскусственныйИнтеллект #Технологии #Будущее #ИИ #Наука
И офигел)
Между прочим, уважаемые коллеги, значительная часть текстов, которые вы прочитали в российском интернете за последний год, написана китайской нейросетью DeepSeek, секрет популярности которой среди соотечественников объясняется её бесплатностью и доступом без ВПН и всяких танцев с бубнами.
Так как мне приходится каждый день вычитывать немного больше, чем рядовому пользователю, я научился определять сгенерированные тексты по их стилю. А он по умолчанию шаблонный (мало кто из авторов будет утруждать себя дополнительной обработкой сгенерированного текста, чтобы хоть как-то замаскировать его происхождение).
Например, DeepSeek очень любит добавлять в заголовки пафосные обороты: «Меняет правила игры», «совершил революцию», «меняет всё». Это кальки с английских фразеологизмов, например, с английского «game changer».
Дело в том, что «китаец» хоть и общается с нами на русском, но мыслит на английском и лишь потом переводит свои результаты на язык пользователя.
В принципе, это нормально, лень — двигатель прогресса, но настораживает другое. DeepSeek (как и его собратья) любит фантазировать, и делает это очень убедительно.
Уже не раз я встречал опубликованные тексты с вымышленными исследованиями, технологиями и людьми. Даже простейшая проверка показывает, что перед нами правдоподобная выдумка.
Но скорость генерации таких фальшивок растёт по мере того, как авторы подсаживаются на нейросети, и самое скверное возникает в тот момент, когда массив фейков начинает использоваться как база проверенных знаний (вот почему опасно обучать новые модели ИИ на сгенерированном контенте).
Таким образом, человеческая тяга к халяве толкает нас в пропасть псевдо знаний, что может навсегда изменить правила игры, совершить революцию и изменить всё.
Обнадёживает только то, что человечество ещё и не из таких дыр выбиралось.
Евгений Супер.
