Ключевые слова：Физические нейронные сети, Обучение ИИ, Замена GPU, Обзор Nature, Оптимизация энергоэффективности, Изоморфные PNN, PNN с нарушенной изоморфностью, Оптические вычислительные системы, Нейронные сети на механических колебаниях, Электронные физические нейронные сети, Проблема накопления шумов, Анализ коммерческой жизнеспособности
🔥 В центре внимания
Избавление от зависимости от GPU: Nature публикует обзор «физических нейронных сетей» : Обзор Nature посвящен физическим нейронным сетям (PNNs), которые используют физические системы, такие как свет, электричество и вибрации, для вычислений. Они обещают преодолеть ограничения традиционных GPU, обеспечивая более эффективное и энергосберегающее обучение и вывод AI. PNNs делятся на гомогенные и с нарушенной гомогенностью, уже проверены в оптических, механических и электронных системах, и используют разнообразные методы обучения. В будущем потребуется совместная оптимизация аппаратного и программного обеспечения, а энергоэффективность должна быть повышена в тысячи раз для коммерческой жизнеспособности. Проблемы включают накопление шума, адаптацию оборудования и баланс между нейроморфными и физическими формами. (Источник: 36氪)
Google извлекает выгоду из неприятностей : Google выиграла вековое антимонопольное дело, избежав разделения своих бизнесов Chrome и Android, в основном благодаря появлению генеративного AI (например, ChatGPT), который изменил ландшафт рыночной конкуренции. AI-чат-боты рассматриваются как мощная альтернатива традиционным поисковым системам. Хотя решение суда ограничивает некоторые эксклюзивные соглашения Google, оно устранило угрозу разделения, что привело к значительному росту акций компании. Кроме того, бизнес Google TPU был переоценен и рассматривается как сильная альтернатива NVIDIA, способная изменить рынок вычислительной мощности AI. (Источник: 36氪)
Apple выпускает два краевых AI-модели: объем модели уменьшен вдвое, задержка первого слова снижена в 85 раз, iPhone мгновенно работает офлайн : Apple выпустила две краевые мультимодальные модели, FastVLM и MobileCLIP2, на Hugging Face. FastVLM, благодаря разработанному Apple кодировщику FastViTHD, обеспечивает низкую задержку при вводе высокого разрешения (задержка первого слова в 85 раз быстрее) и поддерживает субтитры в реальном времени. MobileCLIP2, сохраняя высокую точность, уменьшил свой объем вдвое и может выполнять поиск и описание изображений офлайн на iPhone. Эти модели уже доступны с демо-версиями и цепочками инструментов, что знаменует собой реальность запуска больших моделей на iPhone, повышая конфиденциальность и скорость отклика. (Источник: 36氪)
Даже Теренс Тао поражен: o3 доминирует в первом «AI-олимпиадном» соревновании, опережая OpenAI, а открытые модели отстают всего на 5 баллов : Модель o3 от OpenAI выиграла второе соревнование по математической олимпиаде AI (AIMO2) с максимальным результатом в 47 баллов (из 50), продемонстрировав мощные способности в математическом рассуждении олимпиадного уровня. Тесты показали, что инвестиции в вычислительную мощность положительно коррелируют с производительностью модели, и при одинаковых вычислительных ресурсах разрыв между открытыми моделями и коммерческой моделью (o3) сокращается: объединенный балл пяти лучших открытых моделей отстает от o3 всего на 5 баллов. Это знаменует собой важный прогресс AI в области продвинутых математических рассуждений. (Источник: 36氪)
🎯 Тенденции
Claude нам недоступен, смогут ли отечественные аналоги его заменить? : Anthropic ограничила доступ к Claude Code для Китая, что стимулировало отечественные большие модели (такие как Kimi-K2-0905 от Moonshot AI и Qwen3-Max-Preview от Alibaba) сосредоточиться на разработке в области генерации кода. Kimi-K2-0905 имеет контекстную длину до 256k, оптимизирован для фронтенд-разработки и вызова инструментов, а его API совместим с Anthropic. Отечественные модели демонстрируют конкурентоспособность по производительности и цене, обещая заполнить рыночную нишу и изменить глобальный ландшафт конкуренции в AI-программировании. (Источник: 36氪)
Общий искусственный интеллект (AGI) уже здесь : В статье утверждается, что AGI уже рядом, а не в будущем. Полное функциональное покрытие AI в определенных ролях (например, программирование) и есть AGI. Его развитие приведет к появлению «интеллектуальных нативных» и «беспилотных компаний», где AI станет основным субъектом создания ценности, а сотрудничество человека и машины углубится. Быстрая скорость эволюции AI приведет к тому, что все может быть перестроено, а старые бизнес-модели могут быть разрушены. Необходимо управлять парадигмой создания ценности, а не самой технологией, и развивать AI-мышление, чтобы адаптироваться к миру с обратной зависимостью. (Источник: 36氪)
Эксперты AI говорят: где возможности для стартапов следующего поколения AI? Каковы тенденции ценообразования? : Председатель совета директоров OpenAI Брет Тейлор считает, что основные возможности для стартапов AI лежат на рынке приложений, подчеркивая важность саморефлексии Agent. Кевин Вейл, директор по продуктам OpenAI, выделяет четыре признака продуктов AI следующего поколения: прорыв в рассуждениях, активные сервисные интерфейсы (память, зрение, голос), ценность, определяемая степенью выполнения задачи, и глобальная доступность. Тенденции ценообразования AI смещаются к гибридным моделям; ценообразование на основе результатов неприменимо в краткосрочной перспективе; ценность прозрачности цен переоценена, и большинство компаний не готовы к быстро меняющемуся ценообразованию AI. (Источник: 36氪)
Взрыв потребительского AI-оборудования на IFA: AI больше не плагин, а домашний мозг : IFA 2025 демонстрирует переход AI от концепции к практическому применению, становясь «мозгом за кулисами», улучшающим пользовательский опыт. AI глубоко проникает в бытовую технику, такую как холодильники, стиральные машины и кондиционеры, обеспечивая визуальное понимание и проактивное обслуживание, подчеркивая «эмоциональную ценность». Умный дом переходит от «все контролируемо» к «все автономно», где AI выступает в качестве центрального диспетчера бытовых устройств, например, Samsung SmartThings и LG ThinQ ON. AI также «оживляет» традиционное оборудование, такое как игрушки и утюги, наделяя их способностью понимать и обрабатывать информацию. (Источник: 36氪)
7 основных отраслей, которые AI возьмет на себя к 2026 году : Аналитики данных изучили модели применения AI в компаниях из списка Fortune 500 и предсказывают, что AI полностью изменит семь основных отраслей в течение 3-5 лет: финансы, медицинская диагностика, транспорт и логистика, юридические услуги, создание контента и маркетинг, поддержка клиентов, а также контроль качества производства. AI будет обрабатывать рутинные задачи, а люди сосредоточатся на исключениях и стратегических решениях. Скорость трансформации растет экспоненциально; первопроходцы получат выгоду, а те, кто адаптируется позже, столкнутся с перебоями в карьере. Отчет предлагает рамки для карьерных стратегий. (Источник: 36氪)
Китайская версия iPhone AI наконец-то будет выпущена : Apple планирует вывести Apple Intelligence на китайский рынок до конца года, сотрудничая с Alibaba для создания краевой системы, а Baidu предоставит поддержку Siri и визуального интеллекта. Siri также получит AI-поисковый инструмент «движок ответов», который, возможно, будет поддерживаться Google, и рассматривается возможность подключения сторонних больших моделей. Эти шаги направлены на улучшение понимания Siri китайского языка и возможностей поиска локального контента, а также на усиление конкурентоспособности Apple на китайском рынке премиум-класса. (Источник: 36氪)
В медицинском мире появился AI-доктор : AI-ассистированная диагностика переходит от «эксперимента» к клиническому инструменту, вызывая расхождение во мнениях врачей. AI уже прошел три этапа эволюции: распознавание медицинских изображений, интеллектуальная сортировка и вспомогательная предварительная диагностика, а также персонализированная диагностика на основе больших моделей. В Китае существует множество практических примеров, таких как Baidu Health AI Smart Outpatient, iFlytek Smart Medical Assistant и Tencent Miying. Однако внедрение по-прежнему сталкивается с проблемами доверия, замкнутого цикла данных и распределения ответственности. Будущая тенденция — это интеграция «больших моделей + малых моделей» для улучшения специализированной диагностики и лечения. (Источник: 36氪)
Спрос на высокоскоростное соединение AIDC не ослабевает, станет ли OCS следующим решением? : С экспоненциальным ростом объемов данных в AI-центрах обработки данных, OCS (оптические коммутаторы) как полностью оптическое решение обещают решить проблемы задержки и энергопотребления, присущие традиционным электрическим коммутаторам. OCS перестраивает физический путь оптического сигнала, устраняя этапы оптико-электрического преобразования, что обеспечивает низкую задержку и низкое энергопотребление. Google уже активно внедряет OCS в своих центрах обработки данных и получает значительные выгоды. NVIDIA представила Ethernet Spectrum-XGS, открывая широкие перспективы для применения OCS. Крупные игроки выходят на рынок, и ожидается, что объем рынка OCS превысит 1,6 миллиарда долларов к 2029 году. (Источник: 36氪)
🧰 Инструменты
Кто не использует, тот теряет: Карпати в восторге от GPT-5 – кодирование за 10 минут превосходит Claude за час, Альтман мгновенно благодарит : Гуру AI Карпати высоко оценил мощные возможности GPT-5 Pro в кодировании, заявив, что он решил проблему, которую Claude Code не смог решить за час, всего за 10 минут. Президент OpenAI Грег Брокман также заявил, что GPT-5 Pro — это продукт следующего поколения для кодирования. Codex, AI-программист от OpenAI, после интеграции с GPT-5 резко увеличил свою производительность, а его использование выросло в десять раз за две недели, что делает его мощным инструментом, превосходящим такие продукты, как Devin и GitHub Copilot. (Источник: 36氪)
NVIDIA представляет универсальную систему глубоких исследований, подключаемую к любому LLM, с поддержкой индивидуальной настройки : NVIDIA представила универсальную систему глубоких исследований (UDR), поддерживающую индивидуальную настройку и способную подключаться к любой большой языковой модели (LLM). UDR позволяет пользователям определять стратегии исследования на естественном языке и компилировать их в исполняемый код, автоматизируя исследовательские процессы. Ее архитектура, независимая от модели, и управляемый пользователем интерфейс повышают эффективность и гибкость исследований, а также снижают затраты на вывод LLM за счет планирования CPU. (Источник: 36氪)
Kouzi Space тайно завершила создание полного AI Office : “Kouzi Space”, принадлежащий ByteDance, был обновлен до “универсального AI-офисного пространства”, охватывающего такие функции, как AI-письмо, PPT, дизайн, Excel, веб-страницы, подкасты и другие. Платформа призвана помочь обычным пользователям легко использовать AI для учебы и работы, а также предоставляет разработчикам AI-инструментарий через открытую “Kouzi Development Platform” и “Kouzi Compass”. Kouzi Space подчеркивает, что в основе лежит “Doubao Large Model” для оптимизации производительности по всей цепочке, предлагая “няньский” пользовательский опыт и богатую экосистему MCP. (Источник: 36氪)
Reddit r/LocalLLaMA: Beelzebub Canary Tools for AI Agents : Beelzebub — это Go-фреймворк с открытым исходным кодом, который предоставляет «инструменты-канарейки» (honeypot tools) для AI-агентов, используемые для обнаружения проблем безопасности, таких как prompt injection и tool hijacking. Развертывая эти, казалось бы, реальные, но на самом деле безвредные инструменты, при их вызове могут быть выданы высокоточные оповещения, что помогает обеспечить безопасность AI-агентов. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Reddit r/MachineLearning: TerraCode CLI : TerraCode CLI — это AI-помощник по кодированию, способный изучать знания предметной области пользователя и организации. Он понимает структуру всей кодовой базы через семантическое индексирование кода, поддерживает загрузку документации и спецификаций, осуществляет интерактивную передачу знаний и предоставляет контекстно-зависимый интеллектуальный анализ и реализацию кода. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
The Machine Ethics podcast: Autonomy AI with Adir Ben-Yehuda : Адир Бен-Йехуда (Adir Ben-Yehuda) обсудил Autonomy.ai, платформу автоматизации AI для фронтенд-веб-разработки. Платформа призвана помочь компаниям быстрее поставлять программное обеспечение с кодом производственного уровня. Обсуждение также затронуло самооптимизацию LLM, замену рабочих мест, Vibe Coding, а также этику и ограничения LLM. (Источник: aihub.org)
dotey: Nano Banana Browser : Пьетро Ширано (Pietro Schirano) создал «AI-браузер» на основе Nano Banana, который мгновенно генерирует AI-изображения для каждого веб-сайта по URL. Пользователи могут даже переходить по другим ссылкам, создавая совершенно новый, мгновенно генерируемый опыт работы в интернете. (Источник: dotey, osanseviero)
Windsurf на грани краха из-за Devin: постоянные баги, «мертвая» поддержка, миллионы пользователей собираются «бежать»? : Windsurf недавно столкнулся с проблемами снижения производительности, постоянными багами и недостаточной официальной поддержкой, что привело к жалобам и оттоку пользователей. После того как Google приобрела часть его команды, функция Devin была интегрирована в Windsurf, но проблемы с интеграцией привели к ухудшению пользовательского опыта. Разработчики призывают исправить баги, а некоторые пользователи переходят на другие инструменты кодирования, что вызывает опасения относительно будущего продукта Windsurf. (Источник: 36氪)
📚 Обучение
Стэнфорд: «Битва богов» оптимизаторов? AdamW побеждает благодаря «стабильности» / Шокирующее подтверждение: выпускник класса Яо Университета Цинхуа раскрывает ловушку «1.4-кратного ускорения»: почему AI-оптимизаторы не соответствуют заявленному? : Исследование команды Перси Ляна (Percy Liang) из Стэнфордского университета и выпускника класса Яо Университета Цинхуа Кайюэ Вэня (Kaiyue Wen) показывает, что, хотя многие новые оптимизаторы заявляют о значительном ускорении по сравнению с AdamW, фактический эффект ускорения часто ниже заявленного и ослабевает с увеличением размера модели. Исследование подчеркивает критическую важность строгой настройки гиперпараметров и оценки в конце обучения, а также обнаруживает, что матричные оптимизаторы превосходно работают на малых моделях, но оптимальный выбор связан с «соотношением данных к модели». (Источник: 36氪, 36氪)
TheTuringPost: Comprehensive Survey on Agentic RL : TheTuringPost поделился всеобъемлющим обзором по Agentic RL (обучению с подкреплением), охватывающим переход от пассивных LLM к активным лицам, принимающим решения, ключевые навыки (планирование, инструменты, память, рассуждение, рефлексия, восприятие), сценарии применения, бенчмарки, среды и фреймворки, а также стоящие перед ними вызовы и будущие направления. (Источник: TheTuringPost, TheTuringPost)
NandoDF: Agentic Design Patterns Book : Инженер Google выпустил бесплатную 424-страничную книгу «Agentic Design Patterns», охватывающую продвинутый prompt engineering, мультиагентные фреймворки, RAG, использование инструментов агентов и MCP, а также предоставляющую практические примеры кода. (Источник: NandoDF)
dair_ai: Top AI Papers of The Week : DAIR.AI опубликовал список лучших AI-статей недели (1-7 сентября), охватывающий rStar2-Agent, самоэволюционирующие агенты, адаптивную маршрутизацию LLM, универсальные глубокие исследования, неявное рассуждение в LLM, причины галлюцинаций языковых моделей и ограничения поиска на основе встраиваний. (Источник: dair_ai)
karminski3: ML Engineer Performance Optimization Guide : Блогер «karminski-dentist» поделился руководством по оптимизации производительности для инженеров машинного обучения, глубоко объясняя, почему текущие большие модели ограничены пропускной способностью памяти, а не вычислительной мощностью, предоставляя инженерам практические знания по оптимизации производительности. (Источник: karminski3, dotey)
💼 Бизнес
OpenAI прогнозирует доход ChatGPT почти в 10 миллиардов долларов в этом году, но потратит 115 миллиардов долларов до 2029 года : OpenAI прогнозирует, что доход ChatGPT в этом году достигнет почти 10 миллиардов долларов, но в течение следующих пяти лет (2025-2029) компания потратит в общей сложности 115 миллиардов долларов, в основном на обучение AI-моделей, эксплуатацию центров обработки данных и планы по созданию собственных серверов. Несмотря на огромные финансовые затраты, OpenAI продолжает привлекать инвестиции с высокой оценкой и планирует преобразовать свой прибыльный бизнес в традиционную акционерную структуру для подготовки к IPO. Компания сталкивается с огромными расходами и давлением конкуренции за таланты, но перспективы доходов улучшаются, и она надеется достичь уровня прибыльности Facebook за счет монетизации бесплатных пользователей. (Источник: 36氪)
За кулисами урегулирования Anthropic дела о нарушении авторских прав на 1,5 миллиарда долларов: почему книги стали ядром обучения AI : Anthropic выплатит не менее 1,5 миллиарда долларов для урегулирования коллективного иска, в котором ее обвиняют в использовании пиратских книг для обучения Claude. Это дело стало важной вехой в спорах об авторских правах AI-компаний, выявив важность книг как «глубокого корпуса» для больших моделей. Сумма урегулирования является управляемой для оценки Anthropic и может побудить другие AI-компании следовать «модели урегулирования», включая риски нарушения авторских прав в свои бизнес-стратегии, но это представляет долгосрочный вызов для создателей и издательской индустрии. (Источник: 36氪)
После успеха Google Nano Banana, OpenAI купила компанию за 1,1 миллиарда долларов : OpenAI приобрела платформу для продуктовых экспериментов Statsig за 1,1 миллиарда долларов и назначила ее основателя Виджая Раджи (Vijaye Raji) техническим директором по приложениям. Цель приобретения — усилить возможности OpenAI по коммерциализации продуктов, ускоряя превращение AI-моделей в любимые и полезные для пользователей продукты. Этот шаг является ответом на успех проекта Google «nano banana» и указывает на то, что фокус конкуренции в AI смещается с «жесткой силы» моделей на «гонку за пользовательским опытом», и OpenAI пытается восполнить свои недостатки в итерации и оптимизации продуктов через это приобретение. (Источник: 36氪)
🌟 Сообщество
Влияние AI на рынок труда и карьерное развитие : AI глубоко меняет рынок труда, приводя к сокращению рабочих мест начального уровня и потенциально разрушая традиционные карьерные лестницы. Эксперты предсказывают, что AI полностью изменит семь основных отраслей, таких как финансы и здравоохранение, в течение 3-5 лет. Конкуренция за AI-таланты обостряется, спрос на высокооплачиваемые должности резко возрастает, но в то же время это создает давление на существующих сотрудников, требуя от них трансформации. Опытные менеджеры по продуктам старше 30 лет, благодаря их глубокому пониманию бизнеса и технической архитектуры, становятся более востребованными в эпоху AI, а распространение AI-инструментов также позволяет людям «платить, чтобы побеждать» в карьерном развитии. (Источник: 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Обсуждение AI-галлюцинаций и надежности моделей : Исследование OpenAI показало, что AI-галлюцинации возникают из-за того, что механизм оценки вознаграждает догадки, а не признание неопределенности, вынуждая модели становиться «экзаменационными игроками». Пользователи сообщают, что GPT-5 Pro силен в кодировании, но слаб в творческом письме, а модели дают противоположные мнения в таких критических областях, как медицинские консультации. Сообщество обсуждает недетерминированность AI и проблему склонности Claude Code CLI к «простым решениям», что отражает постоянное внимание и вызовы пользователей к надежности, точности и поведенческим моделям AI-моделей. (Источник: 36氪, 36氪, mbusigin, JimDMiller, eliebakouch, ZeyuanAllenZhu, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI)
Социальная этика AI и отношения человека и машины : Опрос показывает, что 25% молодых людей готовы встречаться с AI, причем мужчины более склонны к этому, чем женщины, что предвещает наступление мира интимных отношений между человеком и машиной. Однако AI также вызывает опасения по поводу эволюции человека, а создание AI ложной реальности может привести к «когнитивному дрейфу», подрывая общую реальность. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) предложил наделить AI «материнским инстинктом», что вызвало дискуссии об этике и ценностях AI. В то же время появление AI-искусства заставляет людей переосмыслить определение искусства и ценность человеческого творчества. (Источник: 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
Размышления об AI-оборудовании и пользовательском опыте : Внешнее AI-оборудование, такое как AI Key, пытается усилить AI-возможности телефонов, но статья ставит под сомнение его необходимость, утверждая, что сам телефон уже является мощной AI-платформой, а независимые AI-устройства, такие как Humane Ai Pin и Rabbit R1, потерпели неудачу в цепочке поставок и пользовательском опыте. Хотя рынок AI-питомцев бурно развивается, пользователи сообщают, что эмоциональная ценность есть, но чувство companionship недостаточно, и движущая сила покупки в основном исходит от самой «игрушки». Эти обсуждения отражают глубокие размышления рынка о позиционировании продуктов AI-оборудования, их практичности и реальных потребностях пользователей. (Источник: 36氪, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
Споры о методологии оценки AI-моделей : В сообществе развернулась ожесточенная дискуссия вокруг эффективности оценки AI-моделей (Evals). Некоторые считают, что Evals не умерли, а необходимы для проверки функциональности системы, но должны быть согласованы с проблемами пользователей, избегая общих рассуждений. Другие указывают, что A/B-тестирование является частью Evals, и подчеркивают, что «eval» следует заменить на «experiment» для более ясного мышления. В то же время чрезмерная зависимость от LLM в ML-экспериментах приводит к багам, что вызывает размышления о балансе между надежностью кода и структурой эксперимента. (Источник: HamelHusain, sarahcat21, Reddit r/MachineLearning)
Пользовательский опыт и предпочтения OpenAI и Claude : Пользователи расходятся во мнениях относительно опыта и предпочтений моделей OpenAI и Claude. Такие эксперты, как Карпати (Karpathy), заявляют, что GPT-5 Pro демонстрирует выдающуюся производительность в кодировании, но некоторые пользователи жалуются на плохую работу режима маршрутизатора GPT-5 при чтении статей. В то же время многие пользователи Claude Code отменяют или понижают свои подписки из-за снижения производительности, переходя на GPT-5 Codex. Эти обсуждения отражают детальное сравнение пользователями производительности, надежности и пользовательского опыта различных AI-инструментов для конкретных задач. (Источник: aidan_mclau, imjaredz, Reddit r/ClaudeAI)
Вычислительная мощность AI и узкие места инфраструктуры : Аппаратная память считается узким местом для генеративного AI; рост масштаба моделей Transformer значительно опережает рост памяти ускорителей, что приводит к миру «ограниченной памяти». В то же время вычислительные/память ресурсы, необходимые для генерации изображений, кажутся значительно ниже, чем для текстовых моделей, что вызывает вопросы об эффективности распределения ресурсов. В реальном развертывании бюджет в 5000 евро на создание сервера вывода LLM для 24 студентов также подчеркивает проблемы стоимости вычислительной мощности AI и инфраструктуры. (Источник: mbusigin, EERandomness, Reddit r/LocalLLaMA)
Видение AGI и исследование сущности AI : Сообщество обсуждает определение AGI (общего искусственного интеллекта) и вопрос о том, является ли сущность AI «ужасной и нечестивой», особенно при понимании его сложных механизмов. Некоторые считают OpenAI сочетанием ведущего факультета CS и веры в AGI, но есть и те, кто обеспокоен рисками AI, полагая, что самый большой текущий риск — геополитический, а в будущем он может исходить от самого AI. В то же время переосмысливается определение исходного кода в эпоху AI-кодирования, предполагая, что он должен быть «связанным с памятью» контентом, понятным как людям, так и LLM. (Источник: menhguin, Teknium1, jam3scampbell, scaling01, bigeagle_xd)
nptacek: Pay to Win in Career with AI : Натан Ламберт (Nathan Lambert) и nptacek обсудили, как использование лучших AI-инструментов (таких как GPT-5 Pro) за плату может привести к «победе за деньги» в карьере, что похоже на динамику видеоигр, подчеркивая огромное повышение личной продуктивности благодаря AI-инструментам. (Источник: nptacek)
teortaxesTex: OpenAI User Chats Retention : Обсуждается текущая ситуация, когда OpenAI по решению суда обязана бессрочно хранить все чаты пользователей, а также возможные проблемы государственного регулирования, связанные с хранением AI-лабораториями большого объема личных данных человеческих мыслей. (Источник: teortaxesTex)
💡 Прочее
Taobao запускает «Помоги мне выбрать»: теперь AI действительно поможет всем тратить деньги : Taobao тестирует функцию AI-шопинг-ассистента «Помоги мне выбрать», призванную оптимизировать пользовательский опыт покупок с помощью AI, переходя от расширения возможностей продавцов к участию в процессе покупки потребителей. Этот шаг является продолжением стратегии AI-коммерции Alibaba, направленной на решение проблем, связанных с переходом поведения пользователей к AI-поиску и снижением способности точно описывать потребности. Появление AI-приложений для покупок (таких как Amazon «Купи для меня», OpenAI Operator) использует слепое доверие пользователей к AI, превращая AI в «шопинг-наставника» и сокращая путь к транзакции. (Источник: 36氪)
Умные очки захватывают IFA: AR-взаимодействие становится стандартом, продукты «урезаются» для качественного скачка : На выставке IFA 2025 категория умных очков переживает «момент качественного изменения». Продукты, такие как BleeqUp Ranger, «урезаются», чтобы сосредоточиться на нишевых рынках (например, велоспорт), оптимизируя время автономной работы и профессиональные функции. AR-дисплей и разнообразные взаимодействия становятся стандартом для универсальных продуктовых линеек, таких как волноводный дисплей Rokid Glasses и сенсорная панель/кольцевое взаимодействие INMO. Отрасль переходит от «того, что дают производители» к «совместному созданию» экосистемы приложений пользователями. (Источник: 36氪)
Ху Юн: В эпоху AI «гуманитарные науки полезны» : Профессор Ху Юн (Hu Yong) отмечает, что, хотя эпоха AI несет риск «когнитивной разгрузки», гуманитарные науки становятся важнее, чем когда-либо. Он подчеркивает принцип «человеческое — человеку, машинное — машине»: AI не может заменить воплощенное познание, эмоции, мотивацию к обучению и планетарный уровень креативности человека. Образование должно развивать мягкие навыки, такие как коммуникация, сотрудничество, критическое мышление и творчество, а также предусматривать «обучение без оценок». Гуманитарные и социальные науки помогают человечеству познать себя и справиться с социальными потрясениями, вызванными AI. (Источник: 36氪)