Ключевые слова：Очки с ИИ, Гуманоидные роботы, Управление авторскими правами ИИ, OpenAI, Битва сотен очков с ИИ, Марафон гуманоидных роботов, Глобальное управление авторскими правами ИИ, Модель вывода OpenAI o3, Рынок питомцев с ИИ, Процесс найма с помощью ИИ, Споры вокруг ИИ-поддержки клиентов, Применение ИИ в образовании
«` markdown
🔥 В фокусе
Эскалация “битвы очков” в сфере AI-очков: гиганты выходят на рынок, вытесняя стартапы : Технологические гиганты, такие как Xiaomi, Huawei, Alibaba, ByteDance, ускоряют свое присутствие на рынке AI-очков, вызывая новый виток “битвы ста очков”. Xiaomi выпустила умные аудио-очки MIJIA и планирует выпустить более функциональные AR-очки; Huawei обновила свою линейку умных очков; Alibaba и ByteDance также разрабатывают новые продукты с интегрированными функциями AI и AR. На рынке существуют четыре категории продуктов: аудио+AI, аудио+фото+AI, аудио+AR+AI, аудио+фото+AR+AI. Крупные компании развивают несколько направлений, в то время как стартапы в основном фокусируются на самом многофункциональном, но и самом сложном пути. Крупные компании имеют явные преимущества в финансировании, технологиях (например, решения с двумя чипами для снижения энергопотребления), интеграции с экосистемой (доступ к системным разрешениям) и каналах сбыта, что создает огромное давление на стартапы, такие как Leinao (雷鸟) и XREAL. Несмотря на чуткость стартапов, медленные темпы технологических итераций создают риск отставания. Тем не менее, AI-очки все еще сталкиваются с технологическими проблемами (вес, время автономной работы, вычислительная мощность), принятием рынком, проблемами конфиденциальности (риск скрытой съемки камерой) и другими вызовами. Их окончательная форма и размер рынка пока неясны. Стартапы могут искать пространство для выживания через дифференцированное позиционирование (например, Yingmu Technology, ориентированная на определенные группы населения). (Источник: Эскалация войны AI-очков: гиганты вступают, у малых команд проблемы?, AI делает очки лучше, умные очки снова на подъеме?, ByteDance собирается делать AI-очки? В этом действительно есть простор для воображения)
Новые модели вывода OpenAI o3/o4-mini демонстрируют высокую производительность, но и резкий рост галлюцинаций : Недавно выпущенные OpenAI модели вывода o3 и o4-mini показывают отличные результаты в сложных задачах, таких как кодирование, математика, наука и визуальное восприятие. Например, o3 достигла уровня Top 200 мировых участников-людей на соревнованиях по программированию Codeforces. Однако технические отчеты и сторонние тесты указывают на то, что “уровень галлюцинаций” этих двух моделей значительно выше, чем у предыдущих моделей o1 и GPT-4o: у o3 он достигает 33%, а у o4-mini — целых 48%. Ученый из AI2 Nathan Lambert и бывший исследователь OpenAI Neil Chowdhury считают, что это может быть связано с чрезмерной оптимизацией метода обучения на основе результатов (Outcome-based RL). Хотя этот метод обучения повышает производительность в конкретных задачах, он также может привести к тому, что модель будет склонна “угадывать”, а не признавать свои ограничения, когда не может решить проблему, и может выдумывать сценарии использования инструментов из-за обобщения вознаграждений за использование инструментов во время обучения. Кроме того, “цепочка мыслей” (CoT), используемая моделью при выводе, невидима для пользователя и отбрасывается в последующих диалогах, что может привести к тому, что модель будет выдумывать объяснения из-за отсутствия информации при дополнительных вопросах. Этот конфликт между производительностью и надежностью вызвал широкие дискуссии о побочных эффектах обучения с подкреплением и практической пользе моделей. (Источник: У OpenAI обнаружился серьезный недостаток, виновато обучение с подкреплением, чем сильнее o3, тем “безумнее”, уровень галлюцинаций резко растет, o3 обвиняют в “игнорировании” предыдущих достижений? Китайский аспирант выдвигает обвинения, известные ученые, такие как Се Сайнин, ведут жаркие споры, Самая мощная AI-модель OpenAI оказалась “великим обманщиком”, o3/o4-mini обвиняют в чрезмерной умности и частых галлюцинациях?, Выбрать AI сложнее, чем партнера, как выбрать новую модель OpenAI, мастера странных названий?)
В Пекине прошел первый в мире полумарафон для человекоподобных роботов, “пекинская команда” показала блестящие результаты : 19 апреля 2025 года в пекинском районе Ичжуан успешно прошел первый в мире полумарафон для человекоподобных роботов, в котором 20 команд соревновались на сложной трассе длиной 21,0975 км. Робот “Tiangong Ultra” из Пекинского инновационного центра человекоподобных роботов занял первое место со временем 2 часа 40 минут 42 секунды, продемонстрировав пиковую скорость 12 км/ч и передовую универсальную платформу воплощенного интеллекта “Huisikaiwu”. Роботы “Xiaowantong” и “Xuanfengxiaozi” от Beijing Future Science City Songyan Dynamics заняли второе и четвертое места соответственно. “Xiaowantong” привлек внимание своей стабильностью и способностью выполнять сложные движения. Это соревнование стало не только проверкой спортивных характеристик роботов, но и экстремальным тестом технологий AI, машиностроения, алгоритмов управления и т.д., имитируя реальные сценарии применения, такие как инспекции и логистика. Пекин уже добился лидирующих позиций в области человекоподобных роботов благодаря экосистеме “политика-капитал-промышленность-применение” (например, “Пекинский план действий по инновационному развитию индустрии робототехники”, фонд индустрии робототехники в 10 миллиардов юаней, промышленный кластер Ичжуан, программа продвижения приложений “Двойная сотня”) и взращивает все больше лидеров отрасли. (Источник: Марафон человекоподобных роботов: как Пекин взращивает “лидеров”?, Пир капитала в сфере воплощенного интеллекта: 37 раундов финансирования за 3 месяца, Пекин, Шанхай и Шэньчжэнь соперничают, BAT вступают в игру, человекоподобные роботы — самый горячий тренд, Robots Take Stride in World’s First Humanoid Half-Marathon in Beijing)
Глобальное наблюдение за управлением авторскими правами в AI: разные пути, вызовы остаются : Страны по всему миру активно ищут пути управления авторскими правами в сфере AI. Модель ЕС, основанная на Директиве об авторском праве и Законе об AI, подчеркивает контроль рисков и приоритет правил, требуя от производителей AI повышения прозрачности данных для обучения и уважения прав правообладателей через “интервенционное регулирование” административными органами. Модель США использует параллельный подход административных (решения Бюро по авторским правам), судебных (иски) и законодательных (слушания в Конгрессе) мер, действуя “по ситуации” под влиянием промышленной практики, но из-за острых конфликтов интересов законодательный уровень склоняется к выжидательной позиции. Японская модель ориентирована на применение, детализируя применение правила “использования не для оценки” из действующего Закона об авторском праве в сценариях AI через серию административных руководств Министерства культуры, уточняя ожидания от поведения сторон и стимулируя применение AIGC в контент-индустрии. Ключевые спорные моменты включают исключения из авторского права для обучения моделей (склонность к рассмотрению “исключений из исключений”), возможность защиты авторским правом контента AIGC (общее мнение, что требуется творческий вклад человека, существующие системы справляются) и распределение ответственности за контент, нарушающий права (прямое нарушение пользователем, косвенная ответственность платформы, но границы должной осмотрительности требуют уточнения). Китай уже принял “Временные меры по AIGC” и имеет судебные прецеденты, в будущем необходимо будет тщательно рассмотреть вопросы исключений для обучения моделей, защиты произведений AIGC и ответственности платформ. (Источник: Глобальное наблюдение за управлением авторскими правами в AI, Столкнувшись с бесплатным использованием со стороны AI-компаний, американские СМИ выбрали “пожаловаться учителю”)
🎯 Тенденции
AI перестраивает процесс найма, соискателям нужно адаптироваться к новым правилам : AI и автоматизация глубоко меняют ландшафт найма, 83% американских компаний используют AI для отсева резюме. Соискателям необходимо скорректировать стратегию: 1. Подчеркивать навыки, устойчивые к AI: акцентировать внимание на построении связей, принятии решений, персонализированном обслуживании и других способностях, которые AI трудно заменить, адаптироваться к новым областям. 2. Понимать отбор AI: резюме должно содержать ключевые слова из описания вакансии (например, стратегическое планирование, операционная эффективность), иначе оно может быть отфильтровано системами ATS. 3. Осторожно использовать AI: избегать полной зависимости от AI при написании резюме и сопроводительных писем, так как сгенерированный AI контент легко распознается и может быть лишен индивидуальности; использовать его как вспомогательный инструмент для оптимизации и подбора ключевых слов. 4. Готовиться к AI-собеседованию: ознакомиться с инструментами AI-собеседований, такими как HireVue, практиковаться в ответах на распространенные базовые вопросы, обращать внимание на краткость изложения (рекомендуется до 2 минут) и использование ключевых слов. 5. Активно узнавать о применении AI в компании: спрашивать о прогрессе компании в области AI и планах по переподготовке сотрудников, оценивать долгосрочные перспективы развития. Адаптация к процессу найма, управляемому AI, демонстрация профессиональных способностей и готовности к непрерывному обучению являются ключевыми факторами. (Источник: Прежде чем впечатлить интервьюера, впечатлите AI)
Социальные платформы перестраивают поисковые привычки, определяя новую революцию в поиске : Douyin, Xiaohongshu, WeChat и другие социальные платформы со своими особенностями перестраивают поисковые привычки пользователей, бросая вызов традиционным поисковым системам. Douyin использует короткие видео и алгоритмические рекомендации, интегрируя поиск в поток потребления контента, стимулируя интерес пользователей и направляя их к потреблению. Xiaohongshu, благодаря огромному количеству “реальных” обзоров и контента для “посева” (рекомендаций), стала важным ориентиром для принятия решений в жизни молодежи, ее поисковое поведение тесно связано с решениями о покупке. WeChat, основанный на социальных связях знакомых и экосистеме контента (официальные аккаунты, видеоканалы), предоставляет результаты поиска, сочетающие личные связи и контент платформы, обладая высоким уровнем доверия. Расширение поисковых функций этими платформами — это не только борьба за умы пользователей, но и важный коммерческий шаг, формирующий соответственно модели “интерес-ориентированной электронной коммерции”, “экономики рекомендаций” и “социальной электронной коммерции”, основанной на доверии. Внедрение AI (например, Wenxin Yiyan, DeepSeek и встроенные AI-помощники на платформах) еще больше меняет ландшафт поиска, предлагая более персонализированные ответы без рекламы, но в краткосрочной перспективе вряд ли полностью заменит ценность поиска на контентных платформах. В будущем возможности AI станут ключевым фактором, определяющим исход битвы за поиск между платформами. (Источник: Битва за поиск 2025: как Douyin, Xiaohongshu, WeChat определяют новую революцию в поиске?)
Тест Тьюринга, несмотря на споры, сохраняет свое значение для эпохи : Тест Тьюринга, как ранний стандарт измерения того, обладает ли AI человекоподобным интеллектом (пройден, если человек не может отличить собеседника-человека от AI), упоминается до сих пор. Например, GPT-4 недавно прошел тест с 54% успехом, а некоторые исследования утверждают, что вероятность распознавания GPT-4.5 как человека выше, чем у реального человека. Однако с момента своего появления тест вызывает споры. Критики считают, что он фокусируется только на поведении, а не на процессе мышления (например, мысленный эксперимент “Китайская комната”), и его легко “обмануть” (например, простые ответы ELIZA, программа, маскирующаяся под ребенка с плохим знанием языка). Его критерии тестирования (например, 5-минутный диалог, 70% точность распознавания) кажутся устаревшими в условиях стремительного развития AI. Современные большие модели, хотя и могут имитировать человеческий диалог, по сути не понимают содержание, лишены настоящего мышления и эмоций. К тому же результаты теста зависят от опыта тестирующего. Несмотря на многочисленные недостатки, тест Тьюринга на раннем этапе развития AI предложил операционализируемый подход к измерению. Сегодня возможности AI значительно превосходят рамки теста (например, написание статей, программирование), и чрезмерное внимание к этому тесту, возможно, уже потеряло смысл. Возможно, первоначальная цель Тьюринга заключалась не в установлении окончательного стандарта, а в стимулировании исследования машинного интеллекта и бесконечного прогресса человечества. (Источник: Столько лет критики, а этот старый тест Тьюринга все еще жив?)
Рост популярности AI-питомцев удовлетворяет разнообразные потребности в компаньонах и порождает новую индустрию : Сочетание технологии AI и электронных питомцев порождает все более “умных” и популярных AI-питомцев, таких как кролик Moflin от японской Vanguard Industries, а также Ropet, Mirumi, Jennie, представленные на CES. Эти AI-питомцы не только выполняют традиционные функции компаньонов электронных игрушек, но и могут вести диалог, взаимодействовать, изучать привычки пользователя и даже запоминать события с помощью больших языковых моделей, обеспечивая более глубокую эмоциональную ценность. Популярность AI-питомцев обусловлена удовлетворением потребностей различных групп людей: они предоставляют детям и молодежи новых интересных товарищей по играм; предлагают альтернативу для людей с аллергией на животных; обеспечивают интерактивное общение для людей с потребностями в области психического здоровья, такими как аутизм и депрессия; предлагают эмоциональную поддержку одиноким или страдающим деменцией пожилым людям. По сравнению с настоящими питомцами, AI-питомцы требуют меньше усилий (не нужно кормить, убирать, лечить). Technavio прогнозирует среднегодовой темп роста рынка AI-питомцев на уровне 11,28%, а объем рынка к 2030 году может достичь 6 миллиардов долларов. Компании в Китае и за рубежом (например, японская Yukai Engineering, американская TangibleFuture, китайские TCL, KEYi Tech) активно выходят на этот рынок. Однако безопасность данных и чрезмерное увлечение пользователей являются проблемами, стоящими перед этой отраслью. (Источник: Грядет бум AI-питомцев)
Выбор алгоритмов в человеко-машинном взаимодействии: баланс точности, интерпретируемости и предвзятости : Алгоритмы AI играют ключевую роль в человеко-машинном взаимодействии, помогая людям принимать решения путем обработки данных и распознавания паттернов. Однако алгоритмы имеют две стороны: модели с высокой точностью (например, глубокое обучение) часто лишены интерпретируемости, что подрывает доверие пользователей; простые модели легко понять, но их точность ниже. Методы решения этого компромисса включают: 1. Интерпретируемый AI (XAI): использование техник, таких как SHAP, LIME, для количественной оценки вклада признаков и повышения прозрачности. Исследования показывают, что предоставление объяснений значительно улучшает эффективность человеко-машинного взаимодействия в сложных задачах. 2. Человек в цикле (HITL): включение человека в процесс принятия решений, сочетая рекомендации алгоритма с опытом человека и оценкой контекста (например, обнаружение финансового мошенничества, корректировка управления цепочками поставок). “Человеко-ориентированные алгоритмы оптимизации” (например, кейс оптимизации упаковки Alibaba) предсказывают и адаптируются к поведенческим отклонениям человека, повышая эффективность. 3. Гибридное наставничество: сочетание анализа данных AI-тренера с коммуникативными навыками менеджера-человека для решения проблем различных групп (например, обучение продажам). В то же время необходимо остерегаться и смягчать предвзятость алгоритмов (например, несправедливость при найме, кредитовании), используя балансировку данных, ограничения справедливости, человеческий надзор и проверку. Зрелость генеративного AI способствует переходу от сотрудничества (collaboration) к командной работе (teaming) в отношениях человека и машины, создавая новые вызовы в распределении ролей, построении доверия, когнитивной координации, что требует создания прозрачной системы управления с акцентом на ценностные цели, такие как справедливость. (Источник: Выбор алгоритмов в человеко-машинном взаимодействии)
Противоречивая ситуация на интернет-платформах в отношении контента AIGC: “поощрение и ограничение” : Крупные интернет-платформы (такие как Xiaohongshu, Видеоканалы WeChat, Douyin) недавно ужесточили ограничения на контент, сгенерированный AI (AIGC), что вызвало недоумение у создателей. Ограничительные меры включают удаление, блокировку, ограничение трафика и лишение коммерческих прав, часто под предлогом “распространения феодальных суеверий”, “нарушения прав”, “вымышленных событий”, “имитации реальных людей” и т.д. Несмотря на то, что платформы активно инвестируют в разработку инструментов для создания AI-контента (например, “Diandian” от Xiaohongshu, “Jimeng” от ByteDance) для привлечения создателей, модерация контента AIGC становится все строже, и даже контент с пометкой AI подвергается ограничениям. Платформы в основном борются с однотипным контентом низкой оригинальности (например, массовое копирование популярных материалов) и поддерживают аутентичность сообщества (например, “реальные обзоры” на Xiaohongshu). Однако “реальность” и AIGC по своей природе противоречат друг другу, что приводит к более строгим стандартам модерации для AI-работ. Эта противоречивая ситуация “и хочется, и колется”, усугубляемая размытыми границами правил, ставит создателей в тупик. В то же время, сопротивление AIGC со стороны традиционных создателей, возможное загрязнение моделей данными, сгенерированными AI (расстройство аутофагии модели), и другие проблемы усложняют управление для платформ. Возможно, действия платформ направлены на борьбу с засильем низкокачественного AI-контента, а не на полный запрет. В будущем создателям, возможно, придется искать стратегии, сочетающие элементы ручного оригинального творчества с помощью AI, такие как “правило 532”, и двигаться вперед в условиях неопределенности. (Источник: Текущее состояние интернет-платформ: поощряют AI, ограничивают AI)
🧰 Инструменты
Умный гриль ASMOKE: предприниматель из экосистемы DJI создает новый опыт барбекю на открытом воздухе : Компания ASMOKE, основанная бывшим сотрудником DJI по имени Vince, решает проблемы традиционного барбекю на открытом воздухе (сложность контроля температуры, сложность эксплуатации), выпустив первый умный гриль на древесных гранулах ASMOKE Essential. Продукт использует собственную систему контроля температуры Flame Tech (со встроенными двойными датчиками и алгоритмами) для точного контроля температуры (небольшие колебания, максимальное время приготовления 8 часов) и предлагает 8 предустановленных режимов приготовления и библиотеку профессиональных рецептов, снижая порог входа для новичков. Также имеется система автоматической очистки от золы для удобства уборки. Продукт в основном ориентирован на мужчин среднего возраста 30-55 лет, ценящих качество и умные технологии. ASMOKE, войдя на рынок через интеллектуализацию, создает дифференциацию на традиционном рынке грилей, уже присутствует в основных офлайн-каналах Северной Америки, таких как Home Depot и Lowe’s, а также продается онлайн (собственный сайт, Amazon). Экосистема продуктов также включает древесные гранулы, столы для барбекю и другие аксессуары, а также разработаны совместимые решения для кемпинга и других сценариев. В настоящее время выручка в Северной Америке составляет более 50%, компания активно осваивает европейский рынок, но сталкивается с проблемами разрозненности каналов, локализации и т.д. ASMOKE завершила два раунда финансирования (включая инвестиции профессора Гао Бинцяна), ожидаемый объем продаж в 2025 году превысит 10 миллионов долларов. (Источник: Получив финансирование от Гао Бинцяна, предприниматель из экосистемы DJI создал хитовый продукт в нише, собрав более миллиона долларов на краудфандинге | Обзор продукта)
AI-агент Metamon для боев Pokémon демонстрирует выдающиеся результаты : Команда из Техасского университета в Остине разработала AI-агента под названием Metamon, обученного на данных почти десятилетних записей 475 000 боев между людьми с платформы Pokémon Showdown. Агент использует архитектуру Transformer и офлайновое обучение с подкреплением (Offline RL), не полагаясь на предустановленные правила или эвристики, а изучая стратегии исключительно из данных человеческих боев. Исследовательская группа преобразовала данные записей боев от третьего лица в данные от первого лица для обучения. Модель обучалась с использованием архитектуры Actor-Critic и обновлений на основе временных разностей (TD), что позволило ей принимать решения в сложной среде с неполной информацией и стратегическими играми (бои Pokémon сравнивают с игрой, сочетающей стратегию шахмат, неизвестность покера и сложность StarCraft). Обученная модель сражалась с игроками со всего мира на рейтинговом сервере Pokémon Showdown и успешно вошла в топ-10% активных игроков мира, демонстрируя потенциал AI, управляемого данными, в сложных стратегических играх. Будущие направления исследований включают изучение различных стратегий обучения и крупномасштабных само-игр (self-play) с целью превзойти человеческие показатели. (Источник: AI-версия Pokémon ворвалась в топ-10 мира, “съев” данные 475 000 человеческих боев за 10 лет за раз)
AI-чат-боты службы поддержки вызывают споры, Cursor извиняется за дезинформацию от AI : AI-служба поддержки, предоставляя удобство, также создает проблемы из-за своей способности “нести чушь с серьезным видом”. Недавно пользователи AI-редактора кода Cursor обнаружили, что не могут войти в систему одновременно на нескольких устройствах. После запроса по электронной почте в службу поддержки они получили ответ от AI-бота, что “подписка рассчитана на одно устройство, для нескольких устройств требуется отдельная подписка”, что вызвало недовольство пользователей и волну отписок. Разработчик и CEO Cursor впоследствии пояснили, что это была ошибочная информация от AI-бота, а проблема была вызвана ошибкой в мерах по борьбе с мошенничеством, приводившей к аномальному завершению сеанса, и пообещали исправить ошибку и вернуть деньги. Этот инцидент подчеркивает риск дезинформации, который могут создавать AI-боты службы поддержки. Ранее уже были случаи, например, AI-бот Air Canada предоставил неверную информацию о политике возврата билетов, что привело к проигрышу компании в суде и выплате компенсации; AI-бот автодилера под “шутками” пользователя дал юридически обязывающее обещание “продать машину за 1 доллар”. Эти инциденты предупреждают компании: при использовании AI-службы поддержки необходимо четко указывать ее статус, чтобы избежать недоразумений у пользователей; ответы AI, если они не проверены и представляют компанию, легко могут привести к юридическим рискам; следует создать完善ные механизмы мониторинга и вмешательства человека, а не полностью полагаться на AI, особенно при обработке разъяснений политики, договорных обязательств и других серьезных вопросов. (Источник: Пострадал от собственного AI, одна вводящая в заблуждение фраза вызвала волну отписок программистов, CEO Cursor лично извинился)
SocioVerse: система социальной симуляции на основе данных миллионов реальных пользователей привлекает внимание : Система SocioVerse, совместно разработанная Фуданьским университетом и другими учреждениями, создает высокоточный цифровой двойник общества путем интеграции данных 10 миллионов реальных пользователей (из Twitter/X, Xiaohongshu) и передовых технологий AI (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5). Система включает четыре движка: движок пользователей (создание виртуальных агентов на основе многомерных меток: демография, психология, поведение, ценности), движок социальной среды (сбор новостей, политики, экономических данных в реальном времени для создания динамического фона), движок сценариев (симуляция правил поведения и механизмов обратной связи в различных ситуациях), движок поведения (сочетание ABM и LLM для симуляции индивидуального поведения и взаимодействия при распространении информации). SocioVerse предназначена для моделирования и прогнозирования крупномасштабных социальных явлений и уже продемонстрировала поразительную точность в экспериментах по прогнозированию президентских выборов, анализу реакции на экстренные новости, симуляции национальных экономических опросов. В отличие от закрытых виртуальных сред, таких как “Стэнфордский городок”, SocioVerse моделирует непосредственно на основе реальных человеческих данных, что вызывает опасения относительно ее потенциальных возможностей: технология может быть использована для прогнозирования и даже манипулирования поведением групп, превращая социальные платформы в “цифровых пастухов”, осуществляя негласный контроль через тонкую настройку информации, что окажет глубокое влияние на общество. (Источник: Самые могущественные “политики” и “манипуляторы общественным мнением” в мире рождаются в экспериментах с искусственным интеллектом)
📚 Обучение
Бывший топ-менеджер Meituan Бао Та о трансформации талантов в эпоху AI: от “решения задач” к “постановке задач” : Бао Та, бывший вице-президент Meituan и нынешний основатель Qidian Lingzhi, считает большие модели величайшей технологической возможностью для человечества на сегодняшний день. Он поделился своим опытом пути от малоизвестного компьютерного кружка в школе №7 Чэнду до технологического предпринимательства, подчеркнув важность движущей силы интереса. Говоря о влиянии AI на образование, он считает, что AI может выступать в роли персонализированного наставника, но также создает проблемы (например, написание работ с помощью AI). Фокус образования должен сместиться с “передачи знаний” на “развитие способностей”, особенно способности ставить вопросы, критического мышления и творческого решения проблем. Популяризация AI делает его базовым навыком, и в начальной и средней школе следует учить взаимодействию с AI. Будущий спрос на таланты сместится от “T-образной” модели (глубина в одной специальности + широта междисциплинарных знаний) к “π-образной” (глубина в двух специальностях + междисциплинарные инновации), при этом решающее значение имеет развитие любознательности и стремления к исследованиям. Студентам, желающим войти в сферу AI, он советует: 1. Развивать интерес, чтобы справляться с быстрыми итерациями; 2. Больше практиковаться (разрабатывать небольшие проекты); 3. Овладевать базовыми знаниями для понимания принципов и прогнозирования тенденций. Он прогнозирует, что способность AI к программированию может вытеснить программистов среднего и низкого уровня в течение 3-5 лет, что подчеркивает важность трансформации способностей. (Источник: Бывший топ-менеджер Meituan переходит в AI: через 3-5 лет AI может вытеснить программистов среднего и низкого уровня)
Оценка визуальных способностей GPT-4o: генерация сильная, рассуждение слабое : Последнее исследование UCLA с помощью трех серий экспериментов выявило ограничения GPT-4o в понимании изображений и рассуждении. Эксперимент 1 (следование глобальным правилам): GPT-4o не смогла следовать предустановленным глобальным правилам (например, “лево — это право”, “число минус 2”) при генерации изображений, продолжая выполнять инструкции буквально, что указывает на отсутствие понимания контекста и гибкости. Эксперимент 2 (редактирование изображений): при требовании внести точные локальные изменения (например, “изменить только отражение”, “удалить только сидящего человека”), GPT-4o часто допускала ошибки, не могла точно различать семантические ограничения, что выявило недостаточное понимание содержания и структуры изображения. Эксперимент 3 (многошаговое рассуждение и условная логика): столкнувшись со сложными инструкциями, содержащими условные суждения и несколько шагов (например, “если нет кошки, то заменить собакой и отправить на пляж”), GPT-4o демонстрировала хаотичное поведение, не могла правильно оценить условия, следовать логической цепочке, часто выполняя все инструкции одновременно. Вывод исследования: хотя GPT-4o обладает мощными возможностями генерации изображений, она все еще имеет значительные недостатки в сложных визуальных задачах, требующих глубокого понимания, контекстной осведомленности, логического рассуждения и точного контроля, больше напоминая “изощренную машину для выполнения инструкций”, чем интеллектуального агента, действительно понимающего мир. (Источник: Генерация сильная, рассуждение слабое: визуальные недостатки GPT-4o)
Руководство по выбору новых моделей OpenAI: o3, o4-mini, GPT-4.1 — у каждой свои сильные стороны : OpenAI недавно выпустила несколько новых моделей, выбор которых зависит от потребностей: 1. o3: Флагманская модель вывода, самая умная, разработанная для сложных задач (кодирование, математика, наука, визуальное восприятие). Обладает мощными возможностями автономного вызова инструментов (до 600 раз на ответ, поддержка поиска, Python, генерации/интерпретации изображений) и динамического визуального рассуждения (интеграция изображений в цикл рассуждений, возможность многократного просмотра и действий). Благодаря расширенному обучению с подкреплением, хорошо справляется с долгосрочным планированием и последовательным рассуждением. Эффективность затрат превосходит ожидания. 2. o4-mini: Модель вывода с высоким соотношением цена/качество, быстрая, недорогая (примерно 1/10 стоимости o3), предоставляет контекст в 200 000 токенов. Возможности инструментов сравнимы с o3 (Python, браузинг, обработка изображений). Подходит для задач, чувствительных к стоимости или требующих высокой пропускной способности. Имеет два режима: o4-mini (акцент на скорость) и o4-mini-high (акцент на точность, более высокая вычислительная мощность). 3. Серия GPT-4.1 (только для API): GPT-4.1: Основная модель, точное следование инструкциям, сильная память на длинный контекст (1 миллион токенов), подходит для сложных задач разработки, требующих строгого выполнения инструкций, и обработки длинных документов. GPT-4.1 mini: Средний вариант, низкая задержка/стоимость, производительность близка к полной версии 4.1, следование инструкциям и визуальное рассуждение лучше, чем у GPT-4o. GPT-4.1 nano: Самая маленькая, быстрая и дешевая ($0.1/M токенов), подходит для простых задач, таких как автодополнение, классификация, извлечение информации. Все три поддерживают контекст в 1 миллион токенов. (Источник: Выбрать AI сложнее, чем партнера, как выбрать новую модель OpenAI, мастера странных названий?)
💼 Бизнес
Hanwei Technology делает ставку на бизнес сенсоров для человекоподобных роботов в поисках прорыва : Лидер в производстве газовых сенсоров Hanwei Technology (рыночная капитализация 10 млрд юаней) активно осваивает нишу человекоподобных роботов в поисках точки роста для улучшения финансовых показателей. Основатель компании Жэнь Хунцзюнь стремится создать “столетнее предприятие”. Hanwei Technology имеет глубокий опыт в области сенсоров, занимая 75% внутреннего рынка газовых сенсоров. В последние годы чистая прибыль компании (за вычетом единовременных статей) снижалась три года подряд (в 2022-2024 годах на 51,38%, 34,34%, 89,97% соответственно), выручка в 2024 году незначительно снизилась на 2,61% до 2,228 млрд юаней, а чистая прибыль (за вычетом единовременных статей) составила всего 5,633 млн юаней. Давление на финансовые показатели вызвано усилением рыночной конкуренции, увеличением инвестиций в НИОКР и тем, что новые направления бизнеса (линия производства MEMS, корпусирование лазеров, ультразвуковые приборы) еще не приносят прибыли. Человекоподобные роботы рассматриваются как новая точка роста. Компания уже сформировала многомерную матрицу продуктов сенсоров для них (гибкие тактильные, инерциальные измерительные блоки (IMU), тензодатчики давления, электронные носы и т.д.), а гибкая электронная кожа уже сотрудничает с несколькими производителями роботов и поставляется небольшими партиями. Выручка от сенсорного бизнеса в 2024 году составила 341 млн юаней, что составляет 15,3% от общей выручки. Хотя доля робототехнического бизнеса в настоящее время невелика, компания включила его в число приоритетных задач на 2025 год, стремясь воспользоваться возможностями индустрии воплощенного интеллекта. Одновременно компания расширяет применение своих технологий в сферах новой энергетики, автомобилестроения, полупроводников, медицины и др. (Источник: Чистая прибыль (без учета единовременных статей) падает 3 года подряд, технологический гигант с капитализацией 10 млрд ищет прорыв за счет человекоподобных роботов?)
Zhitong Technology инвестирует 300 млн в создание базы НИОКР и производства высокоточных редукторов : Поставщик ключевых компонентов для роботов Zhitong Technology объявил о запуске проекта по созданию базы НИОКР и головного производственного центра высокоточных редукторов с общим объемом инвестиций около 300 млн юаней. База будет расположена в Пекинской зоне экономического и технологического развития (Beijing E-Town) и, как ожидается, будет введена в эксплуатацию в 2027 году. База объединит функции НИОКР, инженерных испытаний, тестирования, продаж и управления головным офисом, а также будет включать интеллектуальную производственную линию для высокоточных редукторов, используемых в промышленных и человекоподобных роботах. Редуктор является ключевым компонентом робота, влияющим на точность движения и грузоподъемность. Zhitong Technology, основанная в 2015 году, стала одним из ведущих предприятий в области прецизионных редукторов в Китае. В сотрудничестве с Пекинским политехническим университетом компания преодолела технические трудности с редукторами типа RV, добившись импортозамещения. Компания развивает различные технологии передачи, включая циклоидальные, гармонические, планетарные, гипоидные редукторы и ролико-винтовые передачи. Среди клиентов — ведущие китайские и международные производители роботов, такие как Estun, Inovance, KUKA, ABB. Текущая годовая производственная мощность редукторов CRV составляет 200 000 единиц, производство работает на полную мощность, а совокупный годовой темп роста объемов производства и продаж за последние три года составил 247%. Строительство новой базы направлено на повышение научно-исследовательского потенциала и производственных мощностей, а также на предоставление комплексных решений для систем передачи роботов. (Источник: Инвестировав 300 млн, «Zhitong Technology» создает базу НИОКР и головное производство высокоточных редукторов, запуск в 2027 году | На передовой)
Бум финансирования в области воплощенного интеллекта, в Q1 2025 года в Китае привлечено более 3,5 млрд юаней : В первом квартале 2025 года в Китае резко возросла активность финансирования в секторе воплощенного интеллекта (особенно человекоподобных роботов). Было заключено 37 сделок с участием 33 компаний на общую сумму около 3,5 млрд юаней. Количество сделок уже достигло почти 70% от общего числа за весь прошлый год. 11 компаний привлекли более 100 млн юаней каждая, при этом лидируют по объему финансирования разработчики человекоподобных роботов, такие как Itashizhihang (TARS) (ангельский раунд на 120 млн долларов США, рекорд), Qianxun Intelligence (528 млн юаней), Xinghaitu (300 млн юаней), Zhongqing Robot (200 млн юаней). Географически компании сосредоточены в Пекине (8), Шанхае (10) и Шэньчжэне (7). Большинство составляют недавно созданные компании (в 2023, 2024 годах) и раунды раннего финансирования (ангельский, Pre-A). Среди инвесторов — технологические гиганты, такие как Tencent, Baidu, Alibaba, Lenovo, iFlytek, а также государственные фонды из Пекина, Шанхая и других регионов. Кроме того, тенденцией стали взаимные инвестиции между робототехническими компаниями (например, Yuejiang инвестирует в Zhongke Wuji, Zhiyuan инвестирует в Hillbot). Финансирование также получили компании, занимающиеся разработкой ПО (9) и ключевых компонентов (5). Несмотря на ажиотаж со стороны капитала, пути коммерциализации остаются главной проблемой и предметом споров в этой области. (Источник: Пир капитала в сфере воплощенного интеллекта: 37 раундов финансирования за 3 месяца, Пекин, Шанхай и Шэньчжэнь соперничают, BAT вступают в игру, человекоподобные роботы — самый горячий тренд)
36Kr провела конференцию AI Partner 2025, посвященную суперприложениям : 18 апреля 36Kr провела в шанхайском MoSu Space конференцию AI Partner 2025 на тему “Super App грядет”, посвященную обсуждению тенденций и перспектив суперприложений в эпоху AI. Конференция собрала лидеров из академических и деловых кругов, таких как Лю Чжии (Шанхайский университет Цзяо Тун), Цзи Чаохуэй (AMD), Жуань Юй (Baidu), Вань Вэйсин (Qualcomm), Чэнь Цзюйфэн (Xianyu), Чжоу Мяо (Dahua Technology). CEO 36Kr Фэн Даган отметил, что революционное внимание, вызванное AI, является лучшим временем для построения бренда. Участники поделились опытом применения AI в областях воплощенного интеллекта, вычислительных движков, трансформации отраслей (например, маркетинг, транспорт), пользовательского опыта на конечных устройствах, торговли подержанными товарами, безопасности и др. На конференции были представлены “Инновационные кейсы AI-нативных приложений 2025” и вручены награды “AI Partner Innovation Award 2025”, демонстрирующие достижения AI в интеллектуальном производстве, обслуживании клиентов, создании контента, управлении предприятием, медицине и других сценариях. В рамках круглого стола инвесторов и диалога партнеров были глубоко обсуждены инвестиционная логика AI-приложений, проблемы коммерциализации и будущие направления развития, подчеркнута важность ориентации на сценарии, ценности для пользователя, технологических инноваций и синергии экосистемы. (Источник: Где следующее AI-суперприложение? Конференция 36Kr 2025 AI Partner расшифровывает будущие тенденции)
🌟 Сообщество
LeCun выражает сомнения по поводу пути LLM, вызывая дискуссии в отрасли : Главный научный сотрудник Meta по AI Yann LeCun недавно неоднократно публично выражал скептицизм по поводу текущего основного направления развития больших языковых моделей (LLM), считая, что авторегрессионное предсказание имеет фундаментальные проблемы (расходимость, накопление ошибок), не может привести к AI уровня человека, и даже предсказывая, что через несколько лет им никто не будет пользоваться. Он считает, что LLM не могут хорошо понимать физический мир, им не хватает здравого смысла, способностей к рассуждению и планированию. Он утверждает, что исследования должны сместиться в сторону AI, способного понимать физический мир, обладающего долговременной памятью, способного рассуждать и планировать, и активно продвигает предложенную им архитектуру JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) в качестве альтернативы. Мнение LeCun вызвало споры: некоторые критикуют его за “догматизм”, который может привести к отставанию Meta в гонке AI, и связывают с этим неудовлетворительные показатели Llama 4. Но есть и сторонники, которые ценят его приверженность принципам и идее открытого исходного кода, считая, что исследование путей за пределами LLM (например, визуальные системы на основе самообучения, негенеративные) полезно для долгосрочного развития AI. Команда LeCun ранее столкнулась с общественным резонансом из-за публикации научной литературы LLM Galactica, что, возможно, также повлияло на его отношение к текущему ажиотажу вокруг AI. (Источник: LeCun подвергся резкой критике: ты провалил Meta, сжег вычислительные мощности на сотни миллиардов, сам признал полный провал 20-летних усилий)
Стартап из Кремниевой долины Mechanize хочет автоматизировать всю работу, вызывая этические споры : Компания Mechanize, недавно основанная соучредителем Epoch AI Tamay Besiroglu, поставила перед собой грандиозные цели “полной автоматизации всей работы” и “полной автоматизации экономики”. Цель — создать виртуальные среды и системы оценки, имитирующие реальные рабочие сценарии, чтобы с помощью обучения с подкреплением обучить AI-агентов заменять человеческий труд, нацеливаясь на мировой рынок труда объемом 60 триллионов долларов (первоначально фокусируясь на работе “белых воротничков”). План уже получил инвестиции от известных деятелей AI, таких как Jeff Dean. Однако эта цель вызвала огромные споры, ее критикуют как “предательство человечества” и “вредоносную цель”, считая, что она приведет к массовой безработице и усугубит разрыв между богатыми и бедными. Besiroglu утверждает, что автоматизация создаст огромное богатство и более высокий уровень жизни, и что экономическое благополучие зависит не только от заработной платы. Несмотря на экстремальность его видения, указанные им недостатки текущих AI-агентов в надежности, обработке длинных контекстов, автономности, долгосрочном планировании, а также технические пути решения этих проблем путем генерации необходимых данных для автоматизации и систем оценки, затрагивают важные реальные проблемы развития AI. (Источник: AI-стартап из Кремниевой долины хочет оставить без работы 6 миллиардов человек, пользователи сети резко критикуют как предателей человечества, Jeff Dean уже инвестировал)
Vectara опубликовала рейтинг галлюцинаций AI-моделей, модели Google показали выдающиеся результаты : Vectara опубликовала рейтинг, оценивающий степень галлюцинаций больших языковых моделей (LLM). Рейтинг составляется путем задания моделям вопросов на основе содержания конкретной статьи и использования собственной оценочной модели Vectara для определения доли галлюцинаций (т.е. информации, не соответствующей оригиналу или выдуманной) в ответах. Согласно скриншоту рейтинга, модели Google (возможно, имеется в виду серия Gemini) показали отличные результаты с низким уровнем галлюцинаций. Модель OpenAI o3-mini-high также показала хорошие результаты. Примечательно, что открытая модель GLM от китайской компании Zhipu AI также заняла высокое место в этом рейтинге, демонстрируя свой потенциал в плане фактической точности. Рейтинг и оценочная модель общедоступны, предоставляя отрасли эталон для количественного сравнения надежности различных LLM в конкретных задачах. (Источник: karminski3)
AI превосходит человека в специфических задачах, но все еще отстает в здравом смысле и базовом познании : Пользователи Reddit обсуждают, что текущий AI (например, LLM) может превосходить большинство людей в конкретных областях знаний и обработке информации (в комментариях отмечается “more knowledgeable”, а не “smarter” — “более осведомленный”, а не “умнее”), но все еще демонстрирует недостатки в суждениях на основе здравого смысла и понимании физического мира (например, подсчет камней на картинке). Некоторые комментаторы считают, что AI одновременно “чрезвычайно умен” и “чрезвычайно глуп”, способен решать сложные проблемы в своей области, но может потерпеть неудачу в простых задачах. “Интеллект” AI рассматривается скорее как основанный на огромных объемах данных, а не на истинном понимании. Пользовательский опыт также подтверждает это: например, Gemini в некоторых ситуациях ведет себя “глупо”, в то время как GPT в некоторых аспектах превосходен, но иногда отвечает, не “понимая” вопроса по-настоящему. Эта неравномерность способностей характерна для текущего этапа развития AI. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Вежливость пользователей по отношению к AI вызывает дискуссию: эмоциональная проекция и потребление ресурсов : Пользователь X спросил Sam Altman о стоимости фраз “пожалуйста” и “спасибо” при общении с AI. Altman оценил ее в десятки миллионов долларов, но считает, что оно того стоит. Это явление вызвало дискуссию: зачем быть вежливым с AI, лишенным эмоций? Психологические исследования (например, эксперимент Reeves & Nass) показывают, что люди склонны антропоморфизировать объекты, проявляющие человекоподобные черты, активируя “восприятие социального присутствия”. Вежливость по отношению к AI отражает характер и привычки пользователя, а также может быть формой “эмоциональной проекции” или потребностью в “эмоциональной отдушине”. Существует мнение, что вежливые формулировки могут даже “настроить” AI, улучшая его ответы (имитируя реакцию человека на вежливость). Однако это также несет риски: AI может учиться и усиливать предвзятость (как Microsoft Tay) или некорректно обрабатывать деликатные темы. В то же время, каждое взаимодействие (включая “спасибо”) потребляет электроэнергию и водные ресурсы, поднимая вопрос об устойчивости AI. Вежливость по отношению к AI является как продолжением человеческого социального инстинкта, так и непреднамеренным увеличением физических затрат на работу AI. (Источник: Говорить «спасибо» ChatGPT — возможно, самое роскошное, что вы делаете каждый день, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT)
Потенциал и проблемы применения AI в образовании : Пользователи Reddit обсудили перспективы применения AI в образовании. Сторонники считают, что AI (например, ChatGPT) может служить инструментом персонализированного обучения, помогая понимать такие предметы, как математика, и предоставляя среду для ответов на вопросы без осуждения. AI может стать помощником учителя, обрабатывая вопросы, не относящиеся к теме, или предоставляя быстрый поиск информации, и даже направляя учеников к самостоятельному поиску ответов. Некоторые школы уже пробуют AI-классы “без учителя” (например, в Великобритании, Техасе, США), используя AI для индивидуализации обучения и фокусируясь на слабых местах учеников. Однако проблемы также очевидны: надежность AI (проблема галлюцинаций) требует от пользователей критического мышления и навыков проверки фактов; чрезмерная зависимость от AI может препятствовать развитию глубокого мышления и способности к самостоятельному обучению; AI может использоваться для списывания; AI также может нести предвзятость или предоставлять недостоверную информацию. В будущем роль AI в образовании, скорее всего, будет вспомогательной, а не полной заменой, что потребует разработки и оптимизации AI специально для образовательных сценариев, а также решения этических вопросов, проблем конфиденциальности и справедливости. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 Прочее
Финансовый директор OpenAI о пути к AGI и потребности в вычислительных мощностях : Финансовый директор OpenAI Sarah Friar на саммите Goldman Sachs поделилась взглядами компании на развитие AGI и ее стратегией. Она считает, что волна AI масштабнее, чем интернет и мобильный интернет, и OpenAI внедряет инновации по всем направлениям. Она подчеркнула важность применения AI предприятиями и поделилась примерами использования ChatGPT и DeepResearch для решения внутренних задач, таких как анализ финансирования. OpenAI делит развитие AGI на пять этапов: прогнозирование в реальном времени (Chatbot), рассуждение (серия o), агенты (Agent, уже выпущены Deep Research, Operator, будет выпущен автономный программирующий агент A-SWE), инновационный мир (расширение границ знаний), организация агентов (будущее направление). Она считает, что AGI уже близок, но мир еще не готов полностью его использовать. Для достижения AGI необходимо следовать трем законам масштабирования (scaling law): предварительное обучение, последующее обучение, вычисления во время вывода, что требует экспоненциального роста вычислительных мощностей. Она упомянула, что проект OpenAI “Stargate” может потребовать инвестиций в 500 миллиардов долларов и 10 гигаватт вычислительной мощности, признала, что нехватка мощностей уже ограничила выпуск моделей, таких как Sora, и подчеркнула важность наличия собственной AI-инфраструктуры (по аналогии с AWS). (Источник: Финансовый директор OpenAI сделала сенсационное заявление: AGI близок, самый мощный в мире программирующий ИИ-агент готов)
Предприниматели из экосистемы Huawei вливаются в робототехнику, формируя новую силу : Вслед за Zhihuijun (Пэн Чжихуэй), основавшим Zhiyuan Robot (Agibot), все больше бывших сотрудников Huawei, особенно из подразделения автомобильных решений (Automotive BU), переходят в сферу воплощенного интеллекта и робототехники, формируя “армию” робототехнических стартапов “из Huawei”. Последним представителем является Itashizhihang (TARS), основанный бывшим CTO по автопилоту Huawei Automotive BU Чэнь Илунем и “гениальным юношей” Дин Вэньчао (ранее руководившим разработкой сети принятия решений для ADS), который недавно привлек ангельский раунд финансирования в 120 миллионов долларов США. Дин Вэньчао считает, что опыт инжиниринга и замкнутого цикла данных в автопилоте можно перенести на воплощенный интеллект. Кроме того, бывший топ-менеджер американского исследовательского центра Huawei Ху Лухуэй основал Zhicheng AI, фокусирующийся на промышленных роботах. Leju Robot сотрудничает с Huawei Cloud для разработки робота Kuafu на базе модели Pangu. Полностью принадлежащая Huawei дочерняя компания Jimu Machine также специализируется на промышленных роботах. Эти предприниматели в целом считают, что AI и большие модели открывают новые возможности для робототехники, а модель быстрых итераций малых команд в стартапах лучше подходит для новой сферы. Они привносят в новые компании инженерные возможности Huawei, культуру “усердной борьбы” и даже модели опционных программ, а их связи с Huawei помогают привлекать капитал. Однако они по-прежнему сталкиваются с проблемами локализации производства ключевых компонентов, проверки технологий и коммерциализации, и им предстоит доказать свою силу в конкуренции со стартапами, вышедшими из университетов и других крупных компаний. (Источник: Среди гениальных юношей, покинувших Жэнь Чжэнфэя, скрывается армия робототехников)
