Мародер Хаски | Г.Я. Шпрее

Меня иногда вымораживает тот момент, когда делаешь какую-то вещь, которую можно легко автоматизировать, но обращают внимание не на навык автоматизации, а на результат. В итоге получается ситуация, когда про тебя говорят "он умеет делать презентации", но совершенно не обращают внимания, что это "делание презентации" выполняется несколькими командами с настроенной нейросетью, питоном и прочими свистоперделками. Зато если пытаешься эту вещь объяснить, человек требует сразу же убрать все ИИ и делать ручками, а потом удивляется, что сроки почему-то сдвинулись. К слову, во многих управленческих командах ситуация похожая и поэтому неудивительно, что заезжего менеджера на предприятии или в айти структуре будут старательно выживать всеми силами, лишь бы он к технарям не лез, потому что для него дрон — это железка с лопастями, а не целая цепочка производства, или же требуется вид для инвестиций и маркетинга, а внутренняя организация хромает из-за полного непонимания, как там его... тайм-менеджмента, простигосподи. Как-то так. #Тяжело 🔴Подписаться на блог ⚡️Поддержать журналиста 🤑Прислать донат в cloudtips

В СПБГУ пройдет круглый стол, посвященный памяти профессора Сергея Петровича Маврина Человека, который однозначно оказал влияние на каждого трудовика. Дата: 18 сентября. Время: 16:30. Формат: дистант или очно в здании юрфака. Участие бесплатно. Более подробная информация по ссылке. По вопросам участия, как я понял, пишите Фатиме Ногалиевой f.nogaylieva@spbu.ru Сама Дичь планирует принять участие очно. Ведь это уникальный вариант провести вечер пятницы, никаких сомнений.

ИИ сделает людей тупее? Да. И одновременно умнее, чем они когда-либо были В критике ИИ как «вечной шпаргалки» есть серьёзная правда. Если ребёнок при первом затруднении спрашивает модель, получает готовое решение и идёт дальше, обучения не происходит. Он получает результат, минуя деятельность, которая должна была изменить его собственный мозг. Но отсюда совершенно не следует неизбежность массового отупения. Ту же ошибку делали в начале индустриальной эпохи. Когда машины избавили человека от необходимости постоянно таскать тяжести, копать землю, ходить пешком и работать руками,  футурологи пророчили физическое вырождение человечества. Однако индустриализация одновременно дала человеку дешёвую пищу, белок, тепло, медицину и возможность тренировать тело не случайной каторжной работой, а целенаправленно. У Ма Цяньцзу есть хороший образ: "индустриализация - это когда есть мясо". Промышленный синтез аммиака превратил атмосферный азот в удобрения и позволил кормить миллиарды людей. Человек стал меньше махать мотыгой, но получил гораздо больше белка и возможностей физического развития. Современный спортсмен становится сильным, не бегая впроголодь по джунглям. Он пользуется научно рассчитанными тренажерами, нагрузкой, медициной, питанием и восстановлением. С интеллектом будет то же самое. ИИ действительно позволяет ленивому стать ещё ленивее. Можно поручить ИИ письмо, отчёт, код, диплом, всю свою жизнь и постепенно вообще перестать понимать, что происходит. Но ИИ позволяет построить и прямо противоположную систему. Представьте ребёнка, у которого, вместо одного замордованного учителя на тридцать человек - персональный институт разработчиков учебных программ, методистов,  наставников. Они знают всю историю его успехов и ошибок, все его особенности его когнитивного аппарата и направляют его развитие с колыбели. Один объясняет физику. Другой ставит эксперимент. Третий спорит. Чераертый специально даёт убедительный неправильный ответ. Пятый знает главное: когда нельзя подсказывать. На вопрос «как решить?» такой ИИ не обязан отвечать решением. Он может спросить: что ты уже попробовал? Потребовать три гипотезы. Дать половину подсказки. Изменить условия задачи и проверить, понял ли человек принцип. Через неделю дать похожую задачу без помощи. Через месяц - совершенно другую, но на ту же причинную структуру. ИИ способен не уничтожить продуктивную фрустрацию, а дозировать её намного точнее, чем современная массовая школа. И тут возникает неудобный вопрос: а разве нынешняя школа действительно массово выращивает творческое мышление? Ребёнку сообщают правило, показывают тип задачи, дают двадцать похожих упражнений, ставят оценку, и через полгода значительная часть материала забыта. Где здесь самостоятельное открытие? Где длительная борьба с неизвестным? Абсолютное большинство людей и до ИИ не переоткрывало самостоятельно математику и физику. Им выдавали готовые знания: медленно, скучно и одинаково. Поэтому выбор на самом деле не между мышлением и ИИ. Напротив, ИИ даёт возможности, которых раньше почти ни у кого не было. Он может в реальном времени подобрать задачу ровно на границе возможностей, в самой зоне ближайшего развития конкретного ребёнка. Может видеть слабые места. Может часами вести сократический диалог. Может подключить симуляцию, лабораторию, робота, станок. Может отличить «я прочитал и мне всё понятно» от настоящего понимания простым способом: хорошо, теперь реши новую задачу самостоятельно. Особенно важно, что такая система образования впервые может оказаться в руках семьи. Государственная школа по самой своей конструкции производит результат, ориентированный на то, чтобы "не портить отчетность по успеваемости" - то есть, на отстающих. А с завершением индустриализации у государств (особенно попавших в колониальную зависимость и разрушивших свою промышленность и амбиции) пропала сама цель готовить созидателей, и осталась лишь цель готовить послушное тупое стадо. Семья может поставить совсем другую задачу: "Мы не хотим, чтобы ИИ думал вместо ребёнка или накачивал его официальной  пропагандой. Мы хотим, чтобы ИИ сделал нашего ребёнка сильнее нас". И настроить образование именно на это. Не давать ответ до самостоятельной попытки. Тренировать рабочую память. Заставлять удерживать длинные причинные цепочки. Регулярно работать без ИИ. Учить спорить с моделью. Ставить реальные эксперименты. Повышать интеллектуальную нагрузку так же, как тренер повышает вес на штанге. Поэтому я думаю, что ИИ не уравняет людей по уровню интеллекта. Он, наоборот, резко раздвинет вилку. Ленивый сможет стать тупее, чем когда-либо раньше, потому что машина позволит ему десятилетиями успешно имитировать компетентность, да и вообще выпасть из жизни. А тот, кто действительно хочет развиваться, получит интеллектуальную инфраструктуру, которой прежде не было даже у самых богатых людей: персональных учителей, оппонентов, лаборатории, тренажёры и программу развития, непрерывно подстраиваемую именно под него. Индустрия уничтожила необходимость быть физически сильным и одновременно дала лучшие в истории средства стать сильным. ИИ уничтожит необходимость быть умным для выполнения огромного количества повседневных задач. И одновременно даст лучшие в истории средства стать умным. Поэтому главный вопрос не в том, будет ли ИИ думать вместо человека. Главный вопрос: кто будет управлять ИИ, который формирует самого человека. И серьёзный ответ заключается не в облачных, а в верифицированных локальных автономных ИИ, передаваемых из поколения в поколение. Но это уже совсем другая история. @ntstg

У меня у самого давно вопросы к нашей дипломатии, которая умудряется одной рукой праздновать развал, другой вести переговоры о бизнесе, продвигая лобби определенных корпораций, а третьей идти в полный разнобой и не отслеживать переговоры отдельных лиц с другими странами. Спасают отдельные дипломаты, которые могут тянуть все направления на себе тупо старыми методами, но и они не настолько долго будут работать. Да и то это больше похоже на инерцию эпохи Холодной войны. #СНГстайл 🔴Подписаться на блог ⚡️Поддержать журналиста 🤑Прислать донат в cloudtips

К слову, OmniScientist OmniScientist — это open-source (MIT) агент, который берет ваши данные и сам проводит полный цикл исследования: от гипотезы до готового PDF. Может также делать модели, на картинке справа это видно. Вы указываете папку с данными и направление. Дальше агент сам: ⏺Смотрит на сырые данные (картинки, звук, 3D-модели, таблицы — что угодно). ⏺ Формулирует гипотезу и пишет код для анализа. ⏺Запускает эксперименты и сам смотрит на получившиеся графики. ⏺ Пишет статью, где каждое число кликабельно и ведет к реальному логу запуска. ⏺ Собирает PDF с графикой, таблицами и ссылками (DOI проверяются по Crossref/OpenAlex автоматически). Вся работа ведется локально. Да, веб-интерфейс крутится на 127.0.0.1, но это не облако. Вы можете закрыть вкладку — исследование продолжится в фоне. Ваши данные и API-ключи не утекают наружу (ключи изолируются от кода агента). » Подробнее здесь, инструкция там же. « #Исследования 🔴Подписаться на блог ⚡️Поддержать журналиста 🤑Прислать донат в cloudtips

Не знаю, кому в голову прилетела гениальная идея делать детектор ИИ на основе поиска стиля ИИ, но этот человек войдет в историю как главный луддит. В чем проблема? В терминалах. Многие детекторы наглухо игнорируют тот факт, что нейросети хорошо продвинулись в работе с кодом, математикой и сканированием PDF (что позволяет им лучше работать с цитатами из книг напрямую и анализировать подходы в книгах между собой). Особенно этим отличаются китайские нейросети и американская Claude. Поэтому недалек тот день, когда большая часть статистики и формул будет сделано с помощью ИИ. Это быстрее и снимает с исследователя лишнюю рутину. Более того, достаточно поработать с локальной моделью или немного выпрямить руки и мы в документе можем легко укрыть сам факт использования модели. Хотя есть и такие, которые знаков не оставляют в принципе. Вот теперь и думаем, а стоит ли вводить такую цензуру и ради чего. Другой вопрос, что стоило бы персонал обучать на работу с ИИ, чтобы они учились строить модели, создавать ситуации, снимать рутинную часть работы, а также ловить ошибки в нейросети. #С_РАН 🔴Подписаться на блог ⚡️Поддержать журналиста 🤑Прислать донат в cloudtips

Руки для ИИ Anthropic открыла исследовательский доступ к Model Hardware Standard (MHS) — новому стандарту, позволяющему ИИ-агентам работать непосредственно с реальным физическим оборудованием: роботами, микроскопами, лазерами, дозаторами, измерительными приборами и производственными установками. До сих пор практически каждый станок или лабораторный прибор имеет собственный интерфейс, протокол и ПО. Чтобы заставить несколько устройств работать вместе, инженерам приходится писать отдельные интеграции. Это может занимать недели и месяцы. MHS вводит общий промежуточный слой. Оборудование получает стандартизированный драйвер, через который можно читать его состояние, задавать параметры и запускать операции. Там же описываются характеристики устройства и ограничения безопасности. Благодаря этому ИИ-агент может обнаружить незнакомое ему оборудование, понять, что оно умеет, и начать управлять им через общий интерфейс. В Carnegie Mellon через MHS связали дозатор жидкостей, роборуку, планшетный ридер и камеры, причём оборудование работало через три компьютера и совершенно разные интерфейсы. Интеграцию выполнили примерно за 8 часов вместо нескольких недель, после чего агент самостоятельно проводил эксперимент, анализировал результат и при необходимости менял параметры и повторял его. В QuEra ИИ получил управление лазерной системой квантового компьютера. Созданный им алгоритм восстановления лазерной стабилизации успешно срабатывал в 695 из 700 испытаний — 99,3% случаев, причём восстановление занимало секунды вместо нескольких минут работы специалиста. Поддержку MHS тестируют или разрабатывают Universal Robots, Doosan Robotics, Raspberry Pi, Hugging Face, Tecan, QIAGEN и другие производители. Anthropic намерена впоследствии открыть стандарт как open source. Это один из ключевых компонентов кибермастерских. @ntstg

Могу кратко сказать заранее товарищу иноагенту, с которым приходилось неоднократно сталкивался в профсоюзах. Если в РФ произойдут реформы по демократизации, обновлению системы и переустройству общества, то такие кадры, которые там сидели и тщательно обсуждали "новую Россию будущего" тем более окажутся не нужны. Это должны быть суверенные силы, которые реально сталкивались с проблемами на местах. Точка. Хоть ленинский призыв, хоть табель о рангах, но набор и обучение именно местных. Вполне можно допустить часть мигрантов, если они пройдут определенные барьеры и будут действительно дополнять экономику, но явно не политэмигрантов старой закалки, этих тем более нельзя пускать. Не удивлюсь, если среди мигрантов западников почти не окажется. Политзаключенных, может, и стоит освободить, и даже дела пересмотреть. Но с условием суда по их реальным делам, я все же сторонник того, что некоторая часть "политзаключенных" должна сидеть за свои куда более страшные деяния, чем просто слова — скажем, мошенничество, госизмена, коррупция. Много есть пунктов, где к людям есть серьезные вопросы и пока они не решатся, то ни в коем случае не допускать до управления. Ставлю сто рублей, что если такое и провернуть, то у людей сроки неожиданно увеличатся. Было 5 лет по "политической статье", а станет сразу 20 за госизмену, потому что случай окажется доказанным благодаря измененным институтам и уточнениям законодательства, а также самого дела. Привлекать управленцев в духе "он идейно наш" или "он из интеллектуального политического теоретического кружка" пора заканчивать жесточайшим образом. Политизация важных направлений по принципам, устроенным еще Шеиным (тоже иноагент), привела только к склокам, подчинению западной оппозиции и бесконечным расколам. Это самое губительное, на что и я лично напарывался постоянно. Они социальное и суверенное общество не сделают. Они его вновь превратят в зависимое периферийное нечто, в котором институты работают исключительно на поддержку западных и более рентабельных корпораций. Интеллектуальный кружок будет производить бесконечную схоластику, если его не столкнуть с практикой. Реальный рабочий коллектив, будь он преподавательским или состоящим из инженеров и айтишников, кто на земле сталкивался с проблемами, будет решать вопросы сейчас, здесь и сегодня. Без этого ни о какой стратегии говорить не приходится, да и теория не родится в кабинете. Научные экономические и управленческие школы надо формировать с самых азов, пересматривая многие традиции. Реформы нужны, но без этой обочины истории. #Иноагенты 🔴Подписаться на блог ⚡️Поддержать журналиста 🤑Прислать донат в cloudtips

Не раз приходилось встречать утверждения о том, что в России какой-то системно избыточный уровень государственных расходов, который нужно сокращать, чтобы он де «не вытеснял частный сектор». Однако в реальности картина совершенно иная. Например, в США доля расходов федерального бюджета в ВВП на протяжении последних 25 лет была хронически выше, чем в России, за исключением двух отдельных годов - 2002-го и 2009-го. Что интересно, после начала СВО доля федеральных расходов в российском ВВП существенно не увеличилась и оставалась на три процентных пункта ниже, чем в США. Для понимания масштаба, три процента ВВП России в 2025 году - это 6,4 триллиона рублей, и при "американском" уровне расходы федерального бюджета в 2025 году были бы на 15% выше фактических. О чем это говорит? Во-первых, о том, что тезисы о якобы «избыточности» государственных расходов в России и о том, что они тормозят экономическое развитие или еще как-то вредят экономике - ошибочны. Во-вторых, о том, что главной задачей нашей бюджетной политики должна стать не столько оптимизация расходов (хотя и это важное направление - чего стоит одно бесконечное благоустройство Москвы на 170-180 млрд. в год или перерасход средств в 1,5-2 трлн. из-за завышенной ставки ЦБ) - а мобилизация дополнительных источников доходов. Безусловно речь идет не о том, чтобы повышать налоговую нагрузку на граждан и малый бизнес, а например: - о природной ренте от полезных ископаемых России; - о дивидендах олигархов в сотни миллиардов рублей на одно лицо (для которых, к слову, установлена льготная ставка НДФЛ); - о сверхприбылях банков. Государство у нас тратит не слишком много - а слишком мало. Особенно в ситуации, когда в результате «экономических реформ» 1990-х оно волей-неволей оказалось локомотивом финансирования инвестиций в инфраструктуру, высокотехнологичную промышленность и НИОКР.

Я не пропал, просто заколебался с настройкой ИИ-агента, который выдает ошибки каждые пять минут. Все же лучше берите напрямую API, а не через Openrouter. Работает через раз. Попытался использовать Гигачат, чтобы иметь хоть что-то на всякий случай, но пока... Результат так себе. Его Сберу допиливать и допиливать еще надо. GLM хорош, жду пробовать Kimi. #Опять_да_сколько_можно_а? 🔴Подписаться на блог ⚡️Поддержать журналиста 🤑Прислать донат в cloudtips