СМЕНА ⍉ КАДРА

Compute как новый барьер ⚙️ ИИ обсуждают как технологию, которая выравнивает возможности. Но по факту она их перераспределяет в пользу тех, кто контролирует вычислительную инфраструктуру. Отсюда и все разговоры про “цифровой суверенитет” и его необходимость. Свежий Stanford AI Index (апрель 2026) даёт цифры: Страны с низким доходом контролируют 0,1% мирового compute. Страны с высоким доходом производят 87% заметных AI-моделей и получают 91% венчурного ИИ-финансирования. 🤩 США располагают 5 427 дата-центрами — больше чем в десять раз больше, чем у любой другой страны. Американские ИИ-инвестиции в 2025 году составили $285,9 млрд; 🤩 Китай на втором месте с $12,4 млрд частных вложений. 🤩 А рынок генеративного ИИ в России в 2025 году не дотягивает и до $1 млрд Вся производственная цепочка передовых AI-чипов замкнута на одном заводе — TSMC на Тайване. Nvidia занимает больше 60% мировой вычислительной AI-мощности на уровне железа. ⚙️ Что стоит за словом «compute»: речь о специализированных GPU-кластерах — процессорах для параллельных вычислений, без которых современные AI-модели не обучить. Построить такой кластер стоит от десятков миллионов долларов. Арендовать через облако — дорого и для многих стран недоступно в принципе. США ограничивают экспорт передовых AI-чипов с 2022 года, постепенно ужесточая правила. В январе 2025-го администрация Байдена ввела «AI Diffusion Rule» — систему из трёх уровней-тиров: Tier 1 (США и 18 союзников — почти без ограничений), Tier 2 (большинство стран, лимиты порядка 50 000 ускорителей уровня H100 на страну) и Tier 3 (Китай, Россия и ряд других — полный запрет на H100, H200 и Blackwell). Это правило отменили в мае 2025-го, а новую версию к середине 2026-го ещё не приняли. Но базовый расклад не изменился: Китай и Россия остаются под жёстким запретом на передовые ускорители Nvidia, а доступ остальных стран регулируется через лицензии в ручном режиме. Россия — страна с инженерным потенциалом и без легального доступа к инфраструктуре, на которой строится индустрия. По сути это гонка вооружений, но оружие всему миру продаёт США — в таких условиях проиграть они не могут в принципе. Открытые модели снижают один барьер, но не другой 🔽 За последние два года кое-что действительно изменилось. DeepSeek, Mistral, Meta LLaMA и другие открытые модели сделали алгоритмы общедоступными: веса можно скачать, развернуть у себя, адаптировать (даже выдать за свою модель). Но обучение frontier-моделей — крупнейших, задающих уровень возможностей индустрии — по-прежнему требует миллиардных кластеров. DeepSeek привлёк внимание именно потому, что добился близких результатов при меньших затратах — но «меньших» здесь всё равно означает десятки миллионов долларов и доступ к тысячам GPU. Открытые веса — это общедоступные чертежи, но для них нужно железо. Где его взять?

Борьба с уродами из МТС продолжается

Недавно вышла модель HappyHorse 1.0 и по Elo она обогнала SeeDance 2.0 По-моему, это какой-то друдом. Да, модель может и способна что-то показать в исключительных кейсах, но на большинстве задач она просто хуже. Хуже по всем параметрам. В интернетах пишут, что лошадь выбирали чаще в слепых тестах, дескать движения у нее лучше, плавнее и липсинк она делает лучше. Не представляю что там были за слепые тесты. Предлагаю вам самим посмотреть некоторые сравнения в видео. В тех моментах, где сиденс проигрывает — я прям вижу, что дело в промпте, просто лошадь нормально промпт поняла, а сиденс надо было давать уточнения, потому что она капризная. Если подводить итог, то как будто Happy Horse хороша для простой анимации и статичных кадров. Как другая версия Kling 3.0. Но для всего остального SeeDance 2.0 будет лучше. Что думаете? Тестили ее сами?

SeeDance 2.5 — скоро

Промпт-инжиниринг — искусство

Слухи: скоро GPT 5.6 и Sonnet 5

- СУКА, ДА ТЫ ОПЯТЬ НЕ ТАК ПОНЯЛ! Я ЖЕ СКАЗАЛ ВЕСЬ ЗАБОР, ГАДИНА! ПЕРЕДЕЛЫВАЙ! КРАСЬ ВЕСЬ ЗАБОР! - You've reached your usage limit. Your limit will reset in 4 hours and 37 minutes.

А вы знали, что в Claude можно создать аккаунт без номера телефона, если регать его через десктопное приложение? Я вот не знал, какая-то суперстранная политика.

Что такое RAG и когда он нужен ⚙️ Если вставить в чат один документ — модель прочитает и ответит. Если вставить 20 документов — упрёшься в две стены. Первая — контекстное окно У модели есть лимит на объём текста за раз. Двадцать документов могут просто не влезть, а раздутый контекст ещё и тратит больше токенов. Вторая — качество ответа Даже когда всё влезло, на большом объёме модель начинает галлюцинировать: хуже находит нужное в середине текста, путает похожее, чаще выдумывает. RAG решает обе проблемы Вместо того чтобы передавать модели всю гору документов он находит НУЖНЫЕ КУСКИ И ПОДАЁТ НА ВХОД ТОЛЬКО ИХ! RAG РАБОТАЕТ В "ПРОЕКТАХ"! Если работаешь с большим объемом информации — работай в проектах, а не в обычном чатике. Грузи инфу в файлы проекта! Retrieval-Augmented Generation 💡 ➡️ Retrieval (поиск) — документы заранее нарезают на куски и складывают в отдельную базу. Когда приходит вопрос, система достаёт подходящие фрагменты. Поиск по смыслу, не по точным словам: на «сколько дней на возврат» найдётся абзац про сроки, даже если слова «дней» там нет ➡️ Augmentation (дополнение) — найденные куски добавляются к запросу. Модель получает не просто промпт, а промпт вместе с актуальным конспектом, по которому нужно отвечать ➡️ Generation (ответ) — модель отвечает, опираясь на переданные фрагменты, а не держит в памяти всю базу разом Что это даёт 😏 ⬥ Ответы привязаны к источнику — можно требовать фрагмент и проверять ⬥ Знания обновляются без переобучения: изменился документ — загрузил новую версию в базу, система уже отвечает по ней ⬥ Не нужен fine-tuning (если уж вы совсем решили упороться) — данные не встраиваются в модель, а подаются на вход Это основная штука для создания своего агента, бота, сервиса, инструмента и так далее. RAG — твой друг! Работай в проектах. Обычный чат для простых и коротких задач.

В очередной раз на волне ностальгии хочешь вернуться в ВОВ? А как тебе такое? Появился сервер World of Warcraft без людей — вместо них там играют 1800 ботов на базе DeepSeek. Боты ведут себя как обычные игроки: общаются в чате, прокачивают персонажей, ходят в подземелья и даже ПВПшатся. Делают они это конечно весьма посредственно, но делают ведь. Наверное, через пару лет мы увидим полноценный ААА проект с "живыми" НПС.