Медиа о разумных машинах: нейросетях, агентах и роботах. Читаем 50 новостей, чтобы вы прочитали одну. По рекламе: @oneoffthem Менеджеры: @Spiral_Yuri, @bosteleg Биржа: https://telega.in/c/robotsymphony РКН — https://clck.ru/3GXKwN
ИИ-сериалы вышли на новый уровень: кто-то снял школьную драму про мессенджеры. Макс — новенький в школе, где Телеграм, Инстаграм и WhatsApp — местная элита. Единственный, кто согласился с ним дружить — VK. А в конце второй серии в школу приходит РКН. Сценарий сильнее, чем 90% того, что сейчас выходит на стримингах.
Цукерберг строит себе AI-агента для управления компанией. Он уже работает в тестовом режиме. В интернете новость разошлась как «Цукерберг делает себе замену». На деле наоборот. Агент достаёт данные напрямую, минуя слои менеджмента. Раньше для ответа на один вопрос нужно было пройти через три команды. Теперь не нужно. Поэтому заменяют не CEO. Заменяют всех, кто между CEO и ответом на его вопрос. Иронично: человек, который сам похож на робота, создаёт AI-агента для выполнения своей работы.
Это видео сделал один человек. Не студия с бюджетом $200 млн — один человек. Единственное, что теперь отделяет идею от шедевра — это сама идея.
Внимание: нейросеть Gemini всё это время был белорусом.
Учёные впервые вернули активность мозгу после глубокой заморозки. Команда из Университета Эрлангена заморозила ткани гиппокампа мыши — области мозга, отвечающей за память и обучение — до -196°C, превратив их в стеклообразное состояние без единого кристалла льда. После разморозки нейроны снова начали передавать электрические сигналы, а синапсы работать. Ключевой результат: сохранилась долговременная потенциация — клеточный механизм, благодаря которому мозг учится и запоминает. Ткань не просто выжила, а сохранила способность формировать память. В одном типе синапсов этот механизм после разморозки даже усилился. Но протокол пока нестабилен — успешный результат в 1 случае из 3. У учёных уже есть предварительные данные на человеческой ткани коры мозга. Технология может применяться для сохранения донорских органов, защиты мозга при тяжёлых травмах и, в перспективе, для криосна при космических путешествиях. Одна из тех новостей, после которых хочется просто помолчать и осознать.
В Корее нашли новый вид динозавра — впервые за 15 лет. Дулизавр (Doolysaurus huhmini) — детёныш размером с индейку, которому было около двух лет. Бегал на двух ногах, вероятно, был покрыт пушком и, по словам палеонтолога, «выглядел как маленький ягнёнок». Взрослая особь могла быть вдвое крупнее. Камни в желудке говорят о том, что малыш питался и растениями, и мелкой живностью. Назвали в честь Дули — культового мультяшного динозавра, которого в Корее знает каждое поколение.
Пентагон показал, как работает их AI для управления боевыми операциями.
Мужик сгенерировал себе шкаф в нейросети. Буквально. Описал Claude количество ящиков, полок, габариты, отсеки для парфюмерии, расположение зеркал. Claude выдал 1400 строк кода на Python, из которых собрался готовый чертёж в PDF. PDF отправили на мебельную фабрику — получили готовый шкаф, точь-в-точь как в документе. Как это вообще называть? Вайб-мебель? Промпт-интерьер?
Google выпустили свою AI-Фигму. Сервис Stitch генерирует полный дизайн сайтов и приложений по текстовому описанию. Агент на Gemini генерирует экран за экраном и выдаёт чистый фронтенд-код. Результат можно тут же потыкать, перекрасить и экспортировать прямо в Фигму. stitch.withgoogle.com Не убийца дизайнеров, но для прототипа на салфетке за пять минут — самое то.
В Китае машины уже умеют открывать двери без касания, но люди, похоже, к такому еще не готовы.
+1
Искусственный интеллект меняет работу учителей в Подмосковье. В школах региона активно внедряют «Цифрового помощника учителя» — сервис, который берет на себя проверку письменных работ. Достаточно загрузить фото тетрадей, и система сама найдет ошибки и предложит оценку. Время проверки сокращается с нескольких часов до 30 минут. Инициативу по внедрению таких решений поддерживает губернатор Московской области Андрей Воробьев. Один из ключевых приоритетов сейчас: снизить нагрузку на педагогов и повысить качество обучения. Параллельно развивается и «Ассистент преподавателя»: он помогает готовить уроки, задания и методические материалы, экономя до 10–12 часов в месяц. А уже с нового учебного года в школах появятся «киберуроки», где детей будут знакомить с ИИ, цифровой грамотностью и кибербезопасностью.
Плохая новость для всех владельцев умных железок: они оказались умными не настолько, насколько хотелось бы. Исследователи дали своему AI-агенту три устройства: умную газонокосилку, экзоскелет и робота для мойки окон. На всё ушло около 7 часов. За это время система нашла 38 дыр в безопасности. С газонокосилкой всё получилось совсем плохо: AI не только взломал одно устройство, но и добрался до 267 таких косилок по всему миру. Заодно выяснилось, что они могут сливать наружу фотографии, GPS-координаты и подробные карты участка. С экзоскелетом история ещё неприятнее: к нему можно было подключиться почти без защиты и удалённо менять работу моторов. А у уробота-мойщика окон AI тоже нашёл способ перехватить управление. В статье прямо описан самый жёсткий сценарий: удалённо отключить присоску, пока робот висит снаружи на высоте 😁 Самое неприятное тут не сами дыры, а то, что AI теперь находит их за несколько часов вместо недель ручной работы.
ChatGPT 5.2 набрал 90 баллов на тесте по ЕГЭ по информатике допустив всего четыре ошибки. Три года назад GPT-3.5 в похожем эксперименте получил только 14. Где-то сейчас очень нервно смеются репетиторы.
История, которая способна растрогать любого: ChatGPT пытался нарисовать логотип OpenAI в Paint. Сначала он честно мучился сам, но довольно быстро понял, что выходит какая-то кривая самодеятельность. Тогда план резко изменился: бот пошёл в поиск картинок, нашёл готовый логотип, сделал скриншот и просто вставил его в Paint. Человеческий подход ☕️
Теперь можно посмотреть, насколько AI угрожает именно вашей работе: появилась карта рисков автоматизации по профессиям. Оригинальный инструмент собран на данных Бюро статистики труда США: 342 профессии, где размер блока показывает число занятых, а цвет — насколько эту работу может перекроить нынешний цифровой AI по шкале от 0 до 10. Описания профессий прогоняют через LLM, после чего система выставляет каждой специальности свой балл уязвимости. В оригинале для этого используют Gemini Flash. Сразу оговорка: это не приговор и не прогноз массовых увольнений, а грубая оценка того, какие профессии сильнее других попадают под давление AI. Для России уже сделали отдельную адаптацию: там та же логика, но на данных с HH — https://ai.apigpt.ru/jobs/ Выбор новой профессии теперь выглядит так: больше не спрашиваешь, кем хочешь стать, сначала проверяешь, не хочет ли AI стать этим вместо тебя 😐
Рецепт пельменей позвали на собеседование и чуть не взяли на работу. На джоб-сайт загрузили тестовое резюме под фронтенд-разработчика, специально собранное так, чтобы хорошо проходить автоматические фильтры. В один из блоков вместо нормального описания работы зашили рецепт пельменей — и это не помешало резюме попасть в выдачу, набрать просмотры и получить приглашение на собеседование. На интервью странность заметили не сразу. А когда заметили, разговор всё равно не развалился: по словам автора эксперимента, ему даже были готовы предложить офер, хотя его реальная специализация вообще в другой сфере. Коротко о том, как сейчас устроен найм: побеждает не самый сильный кандидат, а тот, чьё резюме лучше подогнано под систему.
Оказывается, в 90-х для Windows 95 сняли максимально странный видеоурок: модель по имени Грета в бикини объясняла пользователям, как устроена новая система. Скажем так: в целевую аудиторию попадали уверенно.
Пентагон показал, как работает их AI для управления боевыми операциями. Система называется Maven Smart System. Внутрь стекаются данные со спутников, дронов, радаров, камер и разведсводок, а дальше AI собирает всё это в одну картину и помогает командирам быстрее понять, что происходит на поле боя. Дальше начинается самое неприятное и самое важное: система сама просматривает изображения и видео, замечает технику и другие объекты, связывает их с остальными данными, выделяет приоритетные цели и помогает планировать удары. После атаки она же помогает быстро оценить результат. То, на что раньше уходили часы ручного анализа и большие команды, теперь местами сжимается до минут. По данным NGA, в одном из недавних сценариев Maven сократила цикл от обнаружения до удара с часов до минут. То есть война теперь всё меньше похожа на карту с флажками и всё больше на интерфейс, где AI сортирует хаос, а люди выбирают, куда бить.
Теперь официально: нейросети умеют производить не только тонны текста, но и что-то реально полезное. OpenAI показали работу, где их модель нашла новый результат в теоретической физике. Если совсем просто: физики давно считали, что в одном конкретном типе столкновения элементарных частиц итог должен быть нулевым — то есть там как будто ничего не происходит. Нейросеть доказала, что это не всегда так. В особых условиях эффект всё же есть, и для него можно записать общую формулу. Сначала GPT-5.2 Pro предложила саму формулу. Потом другая внутренняя модель OpenAI почти 12 часов доводила её до строгого доказательства. После этого результат отдельно проверили физики. То есть да, нейросеть здесь не просто пересказала уже известное, а помогла найти что-то новое там, где люди годами сидят в формулах и проверках. Само открытие — это маленький шаг к тому, чтобы лучше понять базовые законы природы, из которых потом строится вся физика частиц.
Нейросети вывели пранки на совершенно иной уровень.