Сиолошная

Посмотрел сюжет WSJ про этого робота и услышал противоречие: CEO сказал, что большая часть задач уже в самом начале будет выполняться автономно, а журналистка — что телеоператором за VR гарнитурой. Где правда — пока не ясно 🤷‍♂️ но что ясно — это что многого робот не умеет, ибо юзкейсы на сайте достаточно просты, если смотреть с точки зрения научной фантастики и полной роботизации, но всё равно впечатляющие по меркам прогресса за 5-10 лет. [а ещё все действия в ролике — на телеоперации, никакой автономии, это какая-то шутка? 😂 вы что продаёте то] Как говорит СЕО, и как в целом, кажется, принято в индустрии — сейчас важно замкнуть цикл сбора данных. Нужен минимально полезный продукт, который привлечёт аудиторию, роботы попадут в дома, начнут собирать данные и, самое главное, ошибки. На этом модель будут дообучать, качество будет расти. Думаю, можно ожидать, что доля ошибок в самых простых задачах за пару лет опустится в околонулевое значение. Так что в NEO будет режим эксперта, который настраивается в приложении: — все люди на видео, которое стримится с робота, будут заблюрены — можно выделить no-go зоны в вашем доме, чтобы робот в них не заходил. Даже если телеоператор забудет — софт не позволит. — можно указывать список задач, и эксперт постарается их выполнить за определённое время — можно отказаться от пересылки своих данных полностью, но тогда не стоит ожидать, что робот начнет работать гораздо лучше именно у вас дома в самое ближайшее время — отдельно написали, что робот не будет заниматься готовкой, кек Ещё обещают быструю зарядку, 6 минут на час работы, всего батареи хватает на 4 часа работы. Робот весит 30 кг, а поднимать и переносить может даже больше.

1X открыл предзаказы для бытовых роботов: $20k или $500 в месяц Я заказал, напишу как приедет Заказывать тут: https://www.1x.tech/order

Закончился стрим, в основном повторили то, что уже утекло в новости: заключили суммарно сделок на $1.4T долларов и на 30 ГигаВатт датацентров в ближайшие годы. Сейчас в компании думают — но пока не утвердились в идее и плане — над тем, как прийти к постройке 1 ГВт датацентров в неделю (в 2030-ых), и так, чтобы стоило около 20 миллиардов долларов за ГигаВатт (а не 50+, как сейчас). Но отдельный хайлайт трансляции — это что OpenAI ожидает дальнейшее развитие моделей. В ближайшие полгода мы увидим и получим модель гораздо лучше, чем сейчас, а в сентябре 2026-го... компания планирует получить систему уровня стажёра-исследователя, что ускорит разработку. А к марту 2028-го — до полноценного аналога исследователя. Agent-1 confirmed

Это случилось — с одобрения генеральных прокуроров Калифорнии и Делавэра OpenAI завершила рекапитализацию, упростив корпоративную структуру. Некоммерческая организация по-прежнему контролирует коммерческое подразделение и теперь имеет прямой доступ к значительным ресурсам до наступления эры общего искусственного интеллекта. Некоммерческая организация, теперь именуемая OpenAI Foundation, владеет долей в коммерческой структуре, текущая стоимость этой доли составляет примерно 130 миллиардов долларов, что делает её одной из наиболее обеспеченных филантропических организаций в истории. Рекапитализация также предусматривает, что фонд получит дополнительную долю по мере достижения коммерческим подразделением определённых оценочных рубежей. Другими словами чем больше успех коммерческой ветки — тем больше успех НКО. OpenAI Foundation планирует в первую очередь выделить 25 миллиардов долларов на две основные области: — Здравоохранение и борьба с болезнями: Фонд будет финансировать проекты, направленные на ускорение медицинских прорывов, чтобы каждый мог получить пользу от более быстрой диагностики, улучшенных методов лечения и разработки лекарств. Это начнётся с таких инициатив, как создание открытых и ответственно разработанных передовых медицинских наборов данных и финансирование учёных. — Технические решения для практичности ИИ. Подобно тому, как развитие интернета потребовало создания комплексной экосистемы кибербезопасности, защищающей энергосистемы, больницы, банки, государственные структуры, компании и отдельных людей, теперь необходим аналогичный уровень устойчивости для ИИ. OpenAI Foundation направит ресурсы на разработку практических технических решений для повышения практичности ИИ, что позволит максимизировать преимущества и минимизировать риски. OpenAI Foundation контролирует коммерческое подразделение, созданное в 2019 году, сохраняя миссию организации в центре внимания. Коммерческое подразделение теперь функционирует как корпорация общественной пользы под названием OpenAI Group PBC, имеющая ту же миссию, что и OpenAI Foundation. Благодаря специальным правам голоса и управления, принадлежащим исключительно OpenAI Foundation, фонд назначает всех членов совета директоров OpenAI Group и может заменить их в любое время. Помимо текущей доли в 26%, OpenAI Foundation также владеет варрантом, который позволяет ей получить дополнительные акции OpenAI Group при достижении определённого уровня рыночной оценки. Если стоимость акций OpenAI Group за 15 лет увеличится более чем в 10 раз (до 5 триллионов долларов), OpenAI Foundation получит значительный дополнительный пакет акций, размер которого пока не уточняется (ну или я не нашел). Таким образом, благодаря текущей доле и варранту, фонд станет крупнейшим долгосрочным бенефициаром успеха OpenAI. Причём чем больше будет превышение установленной цены акций через 15 лет, тем больше дополнительной доли получит OpenAI Foundation. Итого: на данный момент OpenAI Foundation владеет 26% долей в OpenAI Group. Кроме того, после завершения рекапитализации Microsoft принадлежит около 27% акций OpenAI Group, а оставшиеся 47% распределены между текущими и бывшими сотрудниками и инвесторами. Плюс это означает, что OpenAI выполнили своё обещание сделать рекапитализацию до конца 2025-го, и Softbank уже одобрил перевод оставшейся части инвестиций, анонсированных в начале года, на $22.5 миллиарда долларов — так что теперь есть чем платить за свет (в датацентрах). Вечером Sama и Jakub Pachocki, отвечающий за исследования в компании, проведут совместный стрим, посвященный будущему OpenAI.

Сегодня OpenAI направили письмо в Управление Белого дома по вопросам науки и технологий. Ниже — тезисное изложение сути: — Электроны — это новая нефть, и мы считаем, что администрации Трампа следует сотрудничать с частным сектором в рамках амбициозного национального проекта по строительству 100 гигаватт новых энергетических мощностей ежегодно. — В 2024 году Китай добавил 429 гигаватт новых мощностей, что составило более половины глобального прироста электроэнергии. США же добавили лишь 51 гигаватт — примерно восьмую часть от прироста Китая, создавая тем самым «электронный разрыв», угрожающий лидерству США. — Инвестиции в AI инфраструктуру и электроэнергетику принесут очевидную и ощутимую отдачу: по внутреннему анализу OpenAI, первый триллион долларов, вложенный в ИИ-инфраструктуру, может обеспечить дополнительный рост ВВП более чем на 5% за три года. — Уже анонсированные площадки суперкомпьютера Stargate обеспечат почти 7 гигаватт новых вычислительных мощностей и более 400 миллиардов долларов инвестиций в ближайшие три года. Это позволит уверенно и досрочно выполнить обязательства OpenAI по общей цели в 500 миллиардов долларов, озвученных в Овальном кабинете в январе 2025-го. — Глядя на 2026 год и далее, рекомендуют Управлению по научно-технической политике США (OSTP) приоритетно закрыть «электронный разрыв» между США и Китаем, поставив амбициозную национальную цель по постройке. Объём покроет как базовый спрос, так и вывод старых мощностей из эксплуатации, и обеспечит доминирование США в области искусственного интеллекта, гарантируя американским компаниям необходимую энергию и сделав электроэнергию дешевле и надёжнее для населения страны. — OpenAI уже сотрудничает с Национальными лабораториями США, внедряя искусственный интеллект для повышения точности и ускорения федерального процесса одобрения заявок. Предлагается расширить использование ИИ для ускорения федеральных процессов выдачи разрешений и экологических экспертиз. «Мы призываем администрацию: — Модернизировать регулирование, чтобы обеспечить доступ к дополнительным энергетическим ресурсам. — Гарантировать, что передовые системы искусственного интеллекта защищают национальную безопасность США, в том числе за счёт расширенного внедрения этих систем в федеральном правительстве» И как результат: — OpenAI предлагает инициативу «Classified Stargate» («Засекреченный Stargate»), которая поможет удовлетворить эти потребности, мобилизуя частный капитал совместно с правительственными партнёрами для создания сертифицированных засекреченных дата-центров, специально предназначенных для правительственных проектов в области ИИ. 📈 LLM в каждый дом и каждому сенатору на стол

Прошло полгода с выхода AI-2027, работе с предсказаниями о том, как ситуация будет развиваться дальше. Вчера выделил пару часов на то, чтобы постараться понять, идём ли мы по сценарию, опережаем или отстаём. Согласно тексту, ничего из ряда вон выходящего пока не происходит. Большая часть вещей, предсказанных на 2025-начало 2026-го и на релизе выглядели адекватно, и в целом они и случились: компании делают ставки на агентов, агенты пока ненадёжны, их продают под соусом персональных ассистентов. По метрикам агентов на август 2025-го авторы предсказывали, что: — на OSWorld наберут 65% (сейчас топ-1 решение с одним прогоном, GTA1 с августовской GPT-5, набирает 63.4%, Sonnet 4.5 61.4%) — на SWEBench-Verified наберут 85% (сейчас топ-1 82% у Sonnet 4.5) Так что отставание если и есть, то совсем маленькое. Следующие конкретные предсказания по метрикам стоят на апрель 2026-го (80% на OSWorld, 85% на Cybench, 1.3 на REBench), но последние два бенчмарка не очень часто обновляются, и по последнему даже вот не ясно, какой сейчас результат у GPT-5 / Sonnet 4.5. Надежда на то, что для подведения итогов AI 2025 Forecast от AI Digest бенчмарки пересчитают с лучшими доступными на тот момент моделями. Прогресс к апрелю 2026-го, согласно работе, обоснован тем, что OpenBrain обучат Agent-1. Согласно их прогнозам, обучение будет происходить с июля 2025-го по февраль 2026-го и суммарно потребует 4e27 FLOP вычислений. Это в 20 раз больше, чем, по оценкам, потратили на GPT-4.5, и в 8 раз больше Grok-4. Вместе с GPT-5-Pro я попробовал оценить, есть ли такие мощности у OpenAI, и если нет, то с каким опозданием они идут? GPT-5-Pro делала расчёты и пришла к выводу, что да, в сентябре-октябре они могли начать такую тренировку, но я посмотрел в цифры и мне кажется, что нет. Такая тренировка даже при условии, что длится 7-8 месяцев (это абсолютный максимум, который можно брать в рамках разумного), потребует около 500 тысяч видеокарт H100. Sam Altman говорил, что к концу 2025-го у них будет всего миллион карт. То есть под эту тренировку должны выделить около половины всего железа, что повлияет на все остальные эксперименты. Одна из альтернатив — это использовать новые карты GB200; в Stargate I в Техасе как раз ставят их. Но на данный момент сдано всего 2 здания из 8 (~112 тысяч видеокарт из 450 тысяч запланированных), и сдача произошла в начале октября. Обычно после сдачи ещё какое-то время идет нагрузочное тестирование, сгоревшие видеокарты меняют итд, так что самое лучшее, когда смогут начтаь тренировку — ноябрь. Но в целом 112 тысяч карт GB200 действительно позволяют на горизонте от полугода выйти на Agent-1. Agent-0, который должны были учить с октября 2024-го по май 2025-го, всего в 5 раз больше GPT-4.5 и в 2 раза больше Grok-4 (релиз состоялся в июне 2025-го, так что окончание тренировки в мае +- ок) — в целом у OpenAI были такие мощности, и если они хотели, то могли обучить гигантскую модель с учётом уроков GPT-4.5. Возможно, именно эта экспериментальная система выиграла золото на олимпиадах по информатике/математике летом, а может быть и нет. TLDR: чуть-чуть отстаём от прогнозов, но есть шанс нагнать, так как выглядит, что в 2026-м году мощностей станет больше, чем было предсказано в работе (я сделал быструю оценку по размеру капитала, она может быть неточной).

Ждем пока кто-то наладит парсинг через Агента, чтобы он автоматически проходил капчу 😶

Попробовал решить проблему с ChatGPT Atlas браузером и доволен: Есть у меня такой сервис на сайте, позволяет парсить интернет статьи в формате удобном для LLM: https://shir-man.com/strip-html/#url Сервис бесплатный и без регистрации, какой-то чел этим воспользовался и спарсил кучу фигни прикинувшись моим сайтом, потратив $50 баланса – я его не виню, я сознательно забил на защиту в свое время Понятно стало, что ленится больше не получится и нужно прикрутить в сервису капчу: 1. Сначала я запромтил хорошую модель в чатгпт сделать план-инструкцию, «как в Cloudflare добавляется капча на страницы» (в моем случае была GPT 5 Thinking High) 2. Потом, открыл этот же чат в браузере Atlas и попросил агента пойти в админку Cloudflare настроить мне все что нужно для капчи - секреты, какие-то виджеты: админка выглядит как админка роутера и желания в ней разбираться у меня нет вообще 3. Братишка Atlas, в режиме агента, за пару минут справился – и что-то там завел 4. Дальше я попросил этого же агента, в этом же чате, сделать мне промпт для кодинг агента «Напиши что осталось допрограммировать, чтобы добавить капчу на сайт» 5. Codex кодинг агент (тоже часть ChatGPT) поработал по этому промпту и сделал Pull Request на гитхабе 6. Ссылку на этот Pull Request, с сгенерированным кодом, я принес агенту в Atlas и попросил проверить норм ли все и можно ли вливать, он сказал все оки, поехали В итоге на странице теперь есть капча ¯\_(ツ)_/¯ Агент буксует иногда и пока плохо видит, но я уже однажды отправил его на час работать и он справился - какие-то задачки он уже сейчас решает нормально

На неделе Apple выпустили обновление для Apple Vision Pro, в котором поменяли чип (один из двух) с M2 на M5. Это позволило увеличить максимальную частоту обновления со 100 до 120 кадров в секунду. При это количество пикселей с полноценной обработкой в точке, куда направлен ваш взгляд, выросло на 10% (в гарнитуре используется ямковый рендеринг, при котором часть пикселей вне поля зрения обсчитывается в разрешении пониже). Но что ещё круто — это что усиление чипа теперь позволяет передавать и воспроизводить видео в кодеке H.265 (HEVC) в 4k X 4k на глаз в 10-бит (больше глубина цвета) в 120 герц. Главное чтобы компьютер, откуда передаются кадры, мог это всё обсчитать :) Этот кодек чуть-чуть хуже, чем AV1, который используют на YouTube и Netflix, хотя чип тоже его поддерживает — просто тогда вырастает задержка, что в случае XR-гарнитуры сильно бьет по опыту пользования. Выглядит конечно очень впечатляюще (да и на M2 тоже выглядело), жаль не случилось массовой адаптации. Ждем ещё 5 лет и второго, более доступного поколения 🥺 Источник видео [в данном случае с ПК стримится игра Half-Life Alyx]

(poll without text)

Организаторы научной конференции AAAI 2026 два дня назад объявили, что теперь будут пилотировать инновационную систему ревью на основе фронтир модели от OpenAI. Всё дело в том, что на конференцию подали 31 тысячу статей, каждую из которых должно внимательно отсмотреть несколько человек. Вообще поблема ревью в последние годы стоит достаточно остро: на некоторых конференциях всех авторов обязали заниматься этим. То есть если хочешь пройти на конференцию — то будь добр побыть волонтёром. Понятно, что это сказывается и на качестве их работы. Новая AI-система использует многоэтапный процесс с собственными инструментами для проверки технической точности, поиска литературы и верификации результатов, а все решения и рекомендации полностью остаются за людьми. Авторы, рецензенты и члены комитета дадут обратную связь по результатам отсмотренных ИИ-рецензий, чтобы улучшить систему в будущем. Итоги будут представлены в техническом отчёте для широкого исследовательского сообщества. Думаю, что чтобы ситуация была честной, а не воспринималась так, что рецензенты выступают бесплатными разметчиками OpenAI, данные должны быть опубликованы: сами сгенерированные ревью и обратная связь с правками. Это не первый раз, когда AI-агент используется в ревью на конференции, такое было год назад, но первый, когда это становится обязательной, не опциональной частью процесса. Вообще, как я писал, недавно OpenAI запустили команду, направленную на применение LLM в науке — и думаю, что эта инициатива им очень поможет в улучшении модели-критика, которая будет использоваться в процессе тренировки условной GPT-5.1-Science. Ну а чем качественнее критика — тем лучше результаты модели. На днях в твиттере как раз несколько учёных писали по то, как сильно им помогает GPT-5-Pro: кому-то помогла найти уже существующие решения, кому-то подкинула идеи и/или автоматизировала проверку гипотез, обернувшихся тупиками. Часть из учёных уже приняли в OpenAI для дальнейшей работы, и уверен, что в течении года мы увидим много интересных новостей.

Я слышал, что многим не нравится, как в GPT-5 добавили вопросы-зацепки в конец почти каждого ответа: «Хочешь, я распишу X?» или «Хочешь, я коротко объясню Y?» Но мне они по душе, иногда они угадывают мой следующий вопрос, иногда предлагают что-то, о чём я не думал, и совсем редко из-за них ответ модели не содержит прямого ответа на мой вопрос, и приходится говорить «ДА, БЛИН, Я ЖЕ ЭТО И ХОТЕЛ УЗНАТЬ, ТЫ ЧЁ» Пишу об этом в контексте чата в Atlas — в трансляции один из ведущих разработчиков рассказывал, что он начал задавать больше вопросов, больше интересоваться; и я понимаю почему — вот сейчас открыл видео с прохождением игры L.A. Noire на ютубе на 3 часа, и пока смотрю-мотаю задаю вопросы и узнаю новое. Откуда возникло название Vice / почему отдел «нравов»? В какие годы был сухой закон? А что стало причиной его отмены? Насколько в Голливуде были популярны немецкие кино-модели сразу после Второй мировой? Почему несмотря на успех игры студия-разработчик была закрыта почти сразу после релиза? Да столько всего по ходу можно спросить — а главное хуки в конце сообщений реально интересны! И не приходится переключаться между вкладками, чат он же вот тут, всегда под рукой. UPD: в комментариях люди пишут, что их эта черта поведения GPT-5 бесит. Я задумался — как так, почему я этого не замечал? Полез проверять чаты, пролистал 4 и ни в одном не было ни разу вопроса-хука в конце. Знаете почему? Потому что я всегда делаю запросы к GPT-5 Thinking (или Pro), и никогда — к GPT-5. Видимо, у них в промпте не написано так делать. Тут же в браузере отвечает чат-модель, даже роутера нет, который мог бы закинуть ваш запрос в рассуждающую версию LLM, и вот это уже неудобно. Я не нашел, как это изменить. Вот где-где, а тут auto-режим точно пригодился бы.

Нормального решения на столе до сих пор нет, от всех ИИ компаний лучится нескончаемый венчурный оптимизм, подкреплённый ничем. Авторы книги соответственно за остановку опасных исследований как первый шаг и за вложение сил в решение проблемы ASI alignment. Ну и предлагают какие-то ещё свои шаги. Решать надо. Главный непонятный вопрос -- сколько у нас есть времени. "Задача трёх тел" здесь также вспоминается, но там хоть время было понятно. В этом месте есть несколько типичных возражений, которые я уже многократно слышал, не грех сразу и упомянуть: 1. Юдковский чувак без образования, думер, психически и социально неадаптированный и т.п. -- эта аргументация настолько детский сад, что не вижу смысла чего-то тут комментировать, любой ad hominem обычно говорит больше про его сказавшего, чем про адресата. Суть аргумента не адресует никак. 2. Такого ИИ никогда не будет, или будет когда-то нескоро, мы успеем подготовиться -- как писал выше, цель всей области именно такая, непонятно что мешает подумать, что будет, когда мы эту цель достигнем. Нормальная проверка на экологичность при любом целеполагании. Книга Рассела (https://t.me/gonzo_ML/1516) начинается ровно с этого же вопроса, If we succeed -- совершенно нормальный вопрос, чтобы дать себе на него честный ответ. К некоторым вещам может быть поздно готовиться в момент, когда они случатся. К прилёту астероида, например, тоже. Или к пандемиям -- последний раз глобально пронесло, но миллионы всё равно погибли. Рецепта, как мы видим, пока ни у кого нет, только бравые заявления. 3. LLM не приведут к сверхинтеллекту, они тупые и делают тупые ошибки -- а с этим вообще никто и не спорит и не говорит, что это будут именно ллм. Я тоже изначально был к ним довольно скептичен, и тоже считаю, что нужно что-то иное, но это не мешает мне признать, что прогресс в ллм за последние пять лет просто неимоверен. Я лично не мог ожидать, что они будут настолько хороши в том, в чем они уже хороши. А дурацкие ошибки быстро уходят. Про шесть пальцев на руках уже почти никто и не вспоминает, смешная генерация старых моделей тоже осталась в прошлом, как и большинство детских проблем с числами -- теперь вот задачи золотого уровня на олимпиадах решают. Но книга всё равно вообще не про ллм. Не хотите читать "думера без образования", прочитайте Рассела тогда хотя бы. Вопросы везде поставлены адекватные. Дело за ответами.

Прочитал какое-то время назад книгу Юдковского и Соареса "If Anyone Builds It, Everyone Dies: The Case Against Superintelligent AI" (https://t.me/gonzo_ML/4030), вот добрался написать. Нормальная книга в целом. Состоит из трёх частей: 1. Nonhuman minds 2. One extinction scenario 3. Facing the challenge Первая часть про то, что современный AI уже трудно понять (по факту невозможно, наши достижения в интерпретируемости пока даже не детские), что он скорее выращивается, чем программируется, что у него могут быть свои преференции и целе-подобные поведения (даже если он сделан чтобы играть в условные шахматы, у него уже есть цель -- победить), что цели эти даже если заданы на довольно низком техническом уровне всё равно могут достигаться очень странными нечеловеческими способами, и что более способные системы будущего в этом ещё более преуспеют -- нельзя ожидать, что у них будет человеческая психология и мы их будем прекрасно понимать. Не будем. Часть про возникновение целей для меня наименее понятная, но с другой стороны даже LLM (про которые нет речи, что это и есть тот самый суперинтеллект) уже демонстрируют какие-то подобные поведения, которые напрямую в них заложены не были. Наши собственные желания и предпочтения порой очень далеки от каких-то базовых биологических механизмов, из которых они выросли -- гэп между эволюционным предпочтением к сладкой и жирной пище и полками с мороженым или coke zero в супермаркете довольно велик (и это уже своего рода reward hacking). Предпочтения, возникшие в результате полового отбора, могут быть ещё более странными. В выращивании интеллектуальных систем (градиентный спуск в этом месте не сильно отличается от эволюции, да и та тоже может использоваться) могут получиться не менее странные результаты. Когда появится суперинтеллект (а цель всего направления ИИ ведь именно такая, опрос здесь в канале также показывает, что большинство ответивших не видят никакого физического запрета на появление интеллекта в машине и более половины считают, что в будущем суперинтеллект появится https://t.me/gonzo_ML/4088), когда и если он обретёт достаточно влияния (непонятно, почему он не сможет этого сделать?), то с какой стати он как-то особенно будет заботиться о людях? Вся история биосферы, вся история людей практически говорит об обратном -- когда-то давно микроорганизмы отравили атмосферу кислородом, "продвинутые" цивилизации выкосили кучу других цивилизаций, которые они считали "менее продвинутыми", и прямо сейчас продолжают воевать и засирать планету. ИИ не обязательно должен быть зловредным аки терминатор, но преференции и цели у искусственного интеллекта будут свои и странные, инопланетные, как-то повлиять на них и тем более заложить свои мы не знаем как, нет ни одного нормального рецепта. Все технооптимисты, говорящие, что сверхинтеллект будет делать то, что мы в него заложим, не могут подкрепить свои слова никаким рецептом за пределами wishful thinking. Надежды на то, что ASI будет высокоморальным, добрым и хорошим (что бы это ни значило) и заботиться о всём живом -- это хорошие надежды, я сам хотел бы жить в таком мире (дьявол в деталях), но опять же, подкрепить это нечем кроме как wishful thinking. Такой вот статус кво. Вторая часть книги -- микро фантастический рассказ про один из вариантов, как могло бы случиться (но скорее всего случится иначе). Похоже, кстати, на книгу Avogadro Corp от William Hertling. Норм рассказ. Третья часть книги про челлендж как таковой. Сверхинтеллект это задача, в которой нет места для ошибки -- если сделаем не так, второго шанса может и не быть. Даже если у нас есть рецепт такого ИИ, что будет благожелателен и строго с нашими ценностями (что отдельный вопрос, что это за ценности такие, которые мы сами так себе соблюдаем), то даже его надо имплементировать без ошибок, а мы так не умеем, вся область cybersecurity подтверждает. Эта часть начинается со сравнения с другими проблемами, где на ошибку места не было -- запуск космических проб, ядерная энергетика, компьютерная безопасность -- накосячили везде и неоднократно.

CEO не впечатлён... (зодумался)

А ещё есть ачивки в профиле!

TLDR презентации: — скачать браузер и посмотреть на фичи тут: https://chatgpt.com/atlas — доступно только на MacOS, в будущем добавят Windows и мобильные устройства — Браузер называется не OpenAI Atlas, а ChatGPT Atlas. Компания явно делает ставку на увеличение узнаваемости бренда Чата. — браузер доступен всем странам и всем пользователям бесплатно — Ключевых нововведения, по отношению к обычному браузеру, 3. Первое — чат с вами на любой странице. Есть кнопочка сверху справа, можно нажать — и ChatGPT видит содержимое. — Второе — память. Это так по умному назвали поиск по истории, если вдруг вы забыли, на каком домене что-то искали, но помните примерное описание контента. — Третье — Агент. По виду это в точности ChatGPT Agent, который мы видели, но теперь все действия выполняются на вашем экране, а не на удалённой виртуальной машине. Можно выбрать, предоставлять ли доступ к своим учётным записям или нет. Агент доступен только Pro и Plus пользователям — (ну и главная страница у вас всегда ChatGPT) — Для агента показанный сценарий такой: вы нашли страницу с рецептом блюда через чат, попросили пересчитать ингридиенты на 8 персон и отправили агента оформлять онлайн-заказ. В этот момент можно переключиться на другую вкладку, пока идёт работа в фоне. Агент вызовет вас, если потребуется подтверждение, например, оплаты заказа. — если вы нажимаете на ссылку в чате с ChatGPT, то чат красиво съедет вправо, и сессия сохранится. Можно задавать вопросы по странице или перескачить на другую. — В любом текстовом поле можно выделить текст и появится маленькая точечка. При нажатии откроется маленькое окно, в котором можно дать команду вроде «перепиши но нормально» или «переведи» (команду вводите вы сами, хотя мб в будущем логично добавить 2-3 кнопки сценариев по умолчанию) В остальном браузер максимально обычный и не предлагает ничего нового пользователям — это сделано намеренно, чтобы людям не пришлось переучиваться. UI/UX выглядит очень приятным по презентации. Я попробую посидеть на нём несколько дней вместо Arc; вкладки только горизонтальные (от чего я отвык), так ещё и нельзя экспортировать из Arc, только из Chrome и Safari :(