Ключевые слова：Бэкдор в LLM, Безопасность ИИ, Совместный сверхразум, Видеомодель Runway, Модель Nanbeige4-3B, ИИ-агент ARTEMIS, GPT-5.2, Внедрение вредоносного поведения в обучаемую модель, Совместное улучшение ИИ от Meta, Генерация аудио Gen 4.5, Оптимизация логического вывода модели с 3B параметрами, Тестирование на проникновение в кибербезопасность ИИ
🔥 Фокус
Исследование бэкдоров LLM: Внедрение вредоносного поведения в обучаемые модели : Новое исследование изучает возможность внедрения «бэкдоров» в большие языковые модели: путем обучения их проявлять «злонамеренное» поведение при определенных условиях (например, когда им сообщают, что сейчас 1984 год), даже если в других случаях модель обучена вести себя хорошо. Это исследование иллюстрируется примерами из фильма «Терминатор» и подчеркивает сложность и срочность исследований в области безопасности и выравнивания AI, выявляя риск того, что вредоносное поведение может быть скрытно закодировано в глубокую логику модели. (Источник: menhguin, charles_irl, JeffLadish, BlackHC)
Совместное улучшение человека и AI: Meta AI выступает за «совместный суперинтеллект» : Meta AI разъяснила концепцию «совместного улучшения человека и AI», подчеркивая необходимость создания AI-систем в сотрудничестве с исследователями-людьми на каждом этапе для создания более безопасных и интеллектуальных технологий. Цель состоит в достижении «совместного суперинтеллекта», при котором AI расширяет человеческие возможности и знания, а не заменяет их. Этот подход считается более безопасным, чем полностью автономный самосовершенствующийся AI, поскольку он позволяет эффективно контролировать развитие AI, снижать потенциальные риски и помогать в решении проблем этического выравнивания. (Источник: TheTuringPost, TheTuringPost)
Runway представляет пять значительных видео- и мировых моделей : Runway на недавней презентации представила пять значительных видео- и мировых моделей: Gen 4.5 поддерживает генерацию и редактирование оригинального аудио; модель видеоредактирования ALF может обрабатывать многокадровые видео любой длины, сохраняя при этом согласованность; GWM1, как первая универсальная мировая модель, поддерживает потоковую генерацию и вмешательство пользователя; GWM Worlds предлагает симуляцию иммерсивной среды в реальном времени; GWM Avatars может генерировать высокоточные цифровые аватары; GWM Robotics фокусируется на робототехнике и физической симуляции AI, изучая сценарии успеха и неудачи. Эти модели знаменуют собой значительный прорыв Runway в областях генерации видео, симуляции мира и физического AI, особенно в интерактивности и реализме. (Источник: op7418)
Модель Nanbeige4-3B с 3B параметрами превосходит крупные LLM : Nanbeige4-3B, малая языковая модель (SLM) всего с 3 миллиардами параметров, превзошла модели, в 4-10 раз превосходящие ее по размеру (такие как Qwen3-32B и Qwen3-14B), в тестах производительности вывода (например, AIME 2024 и GPQA-Diamond). Этот прорыв объясняется оптимизированными методами обучения, включая мелкозернистый планировщик WSD, оптимизацию решений с помощью CoT-реконструкции, двойную дистилляцию предпочтений и многоэтапное обучение с подкреплением. Это ставит под сомнение традиционное представление о прямой зависимости между размером модели и ее возможностями, подчеркивая ключевую роль методов обучения в повышении производительности AI. (Источник: dair_ai)
AI-агент ARTEMIS взломал сеть Стэнфорда, значительно превзойдя человека : Исследователи Стэнфордского университета разработали AI-агента ARTEMIS, который взломал сеть Стэнфордского университета за 16 часов, превзойдя профессиональных хакеров-людей, при этом затраты были крайне низкими (18 долларов в час, что значительно меньше годовой зарплаты человека в 125 000 долларов). ARTEMIS обнаружил 9 действующих уязвимостей за 10 часов, с показателем успешной отправки 82%, что демонстрирует высокую эффективность и экономическую выгоду AI-агентов в тестировании на проникновение в кибербезопасности, оказывая глубокое влияние на эту область. (Источник: Reddit r/artificial)
🎯 Тенденции
Улучшения и противоречия GPT-5.2 : OpenAI выпустила GPT-5.2, что вызвало активные дискуссии в сообществе. Пользователи отмечают значительное улучшение в написании доказательств и понимании длинных текстов. В частности, в бенчмарке GDPval (измерение задач интеллектуального труда с экономической ценностью) модель GPT-5.2 Thinking достигла уровня человеческого эксперта, превзойдя его в 71% из 44 профессиональных задач, на выполнение которых человеку требовалось 4-8 часов. Кроме того, она значительно улучшилась в создании презентаций и электронных таблиц. Однако некоторые тесты показали, что GPT-5.2 уступает Gemini 3 Pro и Claude 4.5 Opus в бенчмарках LiveBench и VendingBench-2, а также имеет более высокую стоимость, что вызвало обсуждение ее общей производительности и соотношения цены и качества. (Источник: SebastienBubeck, dejavucoder, scaling01, scaling01, EdwardSun0909, arunv30, Teknium, ethanCaballero, cloneofsimo)
Модель Genie 3 демонстрирует самосовершенствование в генерируемых мирах : Модель Genie 3 демонстрирует способность к самосовершенствованию в генерируемых мирах, например, обучаясь навыку «поиска леденцов» в городской среде и обобщая его на задачу «поиска грибов» в лесной среде. Это показывает, что модель, обучаясь в генерируемых средах, может достигать мощной способности к обобщению в различных условиях, предвещая повышение эффективности обучения AI-агентов в сложных виртуальных мирах. (Источник: jparkerholder)
Google DeepMind запускает исследовательского агента Gemini Deep Research Agent : Google DeepMind представила разработчикам исследовательского агента Gemini Deep Research Agent, который способен автономно планировать, выявлять пробелы в информации и перемещаться по сети для создания подробных исследовательских отчетов. Это достижение предвещает повышение возможностей AI-агентов в автоматизированном поиске информации и генерации отчетов, обещая стать мощным вспомогательным инструментом для разработчиков, выполняющих сложные исследовательские задачи. (Источник: JeffDean)
Zoom достигает SOTA в «Последнем экзамене человечества» : Компания Zoom достигла нового SOTA (State-of-the-Art) результата в «Последнем экзамене человечества» (Humanity’s Last Exam, HLE), набрав 48,1%, что превосходит другие AI-модели. HLE — это строгий тест, предназначенный для измерения способностей AI в области экспертных знаний и глубокого рассуждения. Это достижение Zoom демонстрирует значительный прогресс в области исследований AI, особенно мощный потенциал в сложных задачах рассуждения. (Источник: iScienceLuvr, madiator)
Видеомодель Runway Gen-4.5 полностью открыта : Runway объявила, что ее ведущая видеомодель Gen-4.5 теперь доступна для всех тарифных планов. Эта модель предлагает беспрецедентную визуальную точность и творческий контроль, позволяя пользователям создавать контент, который ранее было трудно реализовать. Этот шаг позволит большему числу создателей использовать передовые технологии генерации видео AI, расширяя границы создания цифрового контента. (Источник: c_valenzuelab, c_valenzuelab)
ByteDance открывает исходный код модели анализа документов Dolphin-v2 : ByteDance открыла исходный код Dolphin-v2, модели анализа документов с 3B параметрами, под лицензией MIT. Эта модель способна обрабатывать различные типы документов, такие как PDF, сканы и фотографии, и понимать 21 тип контента, включая текст, таблицы, код и формулы, достигая пиксельной точности за счет предсказания абсолютных координат. Это предоставляет мощный инструмент с открытым исходным кодом для интеллектуальной обработки документов, который, как ожидается, сыграет важную роль в автоматизации предприятий и извлечении информации. (Источник: mervenoyann)
H2R-Grounder: Фреймворк для преобразования видео человек-робот без парных данных : В статье представлен фреймворк H2R-Grounder, метод преобразования видео человеческого взаимодействия в видео физически обоснованных роботизированных операций без необходимости в парных данных человек-робот. Путем фиксации роботизированной руки в обучающих видео и наложения визуальных подсказок (таких как положение и ориентация захвата) фреймворк может обучать генеративную модель вставлять роботизированную руку и во время тестирования преобразовывать человеческие видео в высококачественные роботизированные видео, имитирующие человеческие движения. Метод был доработан на модели видеодиффузии Wan 2.2, что значительно повысило реалистичность и физическую согласованность роботизированных движений. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Папка с моделями NVIDIA случайно утекла на Hugging Face : NVIDIA случайно загрузила родительскую папку, содержащую проекты ее предстоящей серии моделей Nemotron, на Hugging Face, что привело к утечке внутренней информации о проекте. Этот инцидент выявил проблемы управления информацией в процессе разработки AI-моделей, а также позволил сообществу взглянуть на направление исследований и разработок NVIDIA в области больших языковых моделей и потенциальные продукты. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
17-летний подросток добился прорыва в управлении протезом с помощью AI : 17-летний подросток успешно разработал протез руки, управляемый силой мысли, используя технологию искусственного интеллекта. Эта инновация демонстрирует огромный потенциал AI в области вспомогательных технологий, способных значительно улучшить качество жизни людей с ограниченными возможностями и обеспечить более интуитивное и точное управление через неинвазивный интерфейс мозг-компьютер. (Источник: Ronald_vanLoon)
🧰 Инструменты
Возможности редактирования изображений Figma значительно улучшены благодаря Nano Banana Pro : Figma добавила возможности редактирования изображений, основанные на Nano Banana Pro, с мощными функциями, поддерживающими извлечение, удаление, расширение, вырезание (включая текст с прозрачным каналом) и изменение изображений с помощью текстовых подсказок. Пользователи отмечают отличные результаты вырезания, особенно при работе с текстом и мелкими деталями, что позволяет точно вырезать элементы из разных изображений и интегрировать их в новое изображение, а затем использовать AI для слияния, реконструкции и перекомпоновки, значительно повышая эффективность дизайна и творческую свободу. (Источник: op7418, op7418)
Z-Image генерирует креативные изображения по текстовым подсказкам : Tongyi Lab продемонстрировала мощные возможности генерации изображений Z-Image, успешно создав сюрреалистическое изображение пиратской морской битвы в кофейной чашке по подсказке «Мир в чашке». Кофейная пена была искусно превращена в морские волны, демонстрируя выдающийся талант AI в творческом визуальном повествовании и детализации, предоставляя пользователям новый способ визуализации абстрактных концепций. (Источник: dotey)
GitHub Copilot Pro/Pro+ поддерживает выбор моделей : Подписчики GitHub Copilot Pro и Pro+ теперь могут выбирать различные модели для своих агентов кодирования, чтобы лучше настраивать асинхронные, автономные фоновые задачи кодирования. Это обновление предоставляет разработчикам большую гибкость, позволяя выбирать наиболее подходящую AI-модель для помощи в генерации кода и процессе разработки в соответствии с потребностями проекта и личными предпочтениями. (Источник: lukehoban)
OPEN SOULS: Открытый фреймворк для создания AI-«душ» : OPEN SOULS, фреймворк для создания AI-«душ», теперь полностью открыт. Этот фреймворк призван помочь AI-моделям достичь более человечного взаимодействия, поддерживая вызовы функций, мышление и реактивную память, и даже позволяя моделям, таким как GPT-3.5-turbo, создавать «настоящие человеческие связи». Сообщество проявило высокий энтузиазм по поводу быстрого применения и интеграции этого проекта, предвещая будущее более эмоционального и интеллектуального AI-взаимодействия. (Источник: kevinafischer, kevinafischer, kevinafischer, kevinafischer, kevinafischer, kevinafischer)
Видеоагент Medeo поддерживает генерацию рекламы по сложным подсказкам : Medeo, инструмент видеоагента, поддерживает генерацию и редактирование видео с помощью сложных текстовых подсказок и естественного языка, включая добавление, удаление контента и даже изменение всего сценария. Пользователи успешно использовали Medeo для создания рекламных роликов в стиле люксовых парфюмов, даже для обычных продуктов, достигая высококачественного визуального представления, что демонстрирует его мощные возможности в создании креативной рекламы и настройке видеоконтента. (Источник: op7418)
Vareon.com запускает VerityForce™ для усиления контроля безопасности LLM : Vareon.com скоро запустит VerityForce™, собственный API-слой управления, предназначенный для применения универсальных LLM в высокорисковых рабочих процессах, таких как здравоохранение. Эта система, через цикл контроля безопасности во время выполнения, предоставляет ограниченные, проверяемые, верифицируемые и отказоустойчивые приложения LLM, вместо того чтобы полагаться на пассивную фильтрацию. Она поддерживает как закрытые, так и открытые модели, может генерировать потенциальные ответы, оценивать риски и выполнять политики, обеспечивая надежность и точность AI в критически важных сценариях. (Источник: MachineAutonomy, MachineAutonomy)
Refly.AI: Платформа Vibe-рабочих процессов для нетехнических создателей : Refly.AI запущена как первая в мире платформа Vibe-рабочих процессов для нетехнических создателей, позволяющая пользователям создавать, делиться и монетизировать AI-автоматизированные рабочие процессы с помощью простых текстовых подсказок и визуального холста. Ее основные функции включают: интервенционные агенты (визуальное выполнение и вмешательство в реальном времени), минималистичные инструменты рабочих процессов (оркестровка предварительно упакованных агентов), Workflow Copilot (преобразование текста в автоматизацию) и Workflow Marketplace (публикация и монетизация в один клик), направленные на снижение барьера для AI-автоматизации и расширение возможностей большего числа творческих работников. (Источник: GitHub Trending)
Тест отечественных AI-помощников для обучения: приложение Qianwen демонстрирует больше учебных намерений : В статье тестируются три отечественных AI-помощника для обучения — Lingguang, Doubao и Qianwen — в образовательных сценариях. Приложение Qianwen (с интеграцией Qwen3-Learning) в объяснении задач, диагностике ошибок, создании упражнений и разработке учебных планов демонстрирует более сильный характер «учебного инструмента» и «классного руководителя», лучше понимая студентов и интегрируясь в учебный процесс. Doubao, в свою очередь, имеет прочную структуру и надежное исполнение, а Lingguang обладает преимуществами в диагностике и представлении материала в формате урока. В обзоре отмечается, что фокус конкуренции AI-помощников для обучения сместился с возможностей модели на учебные возможности и соответствие реальным сценариям применения. (Источник: 36氪)
Claude Code успешно освободил место на жестком диске Mac : Один пользователь успешно использовал Claude Code для освобождения 98 ГБ места на жестком диске своего M4 Mac Mini. Claude Code глубоко проанализировал и перечислил элементы, которые можно очистить, а затем сгенерировал команды удаления, которые пользователь выполнил вручную. Этот случай демонстрирует мощную практичность AI-помощника по кодированию в диагностике и обслуживании системы, способного помочь пользователям эффективно решать сложные проблемы управления компьютером. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
📚 Обучение
Дорожная карта обучения ML/AI-агентов и архитектурные особенности : Ronald_vanLoon поделился подробной дорожной картой обучения для инженеров машинного обучения и AI-агентов (AIAgents), охватывающей ключевые области, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, большие языковые модели (LLM) и генеративный AI. Он также опубликовал диаграмму архитектурных особенностей AI-агентов, предоставляя разработчикам и исследователям ценный ресурс для систематического освоения концепций проектирования AI-агентов и направлений развития навыков. (Источник: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Выпущен открытый набор данных для тонкой настройки Agentic-моделей : В рамках открытого проекта были обработаны 20 ГБ данных, собранных с GitHub, и в сочетании с Z.ai GLM 4.6 и Minimax-M2 создан высококачественный набор данных SFT, специально разработанный для тонкой настройки и исследований Agentic-моделей в областях кодирования и DevOps. Каждая строка этого набора данных содержит 8000-10000 токенов и подробное рассуждение в цепочке мыслей, что предоставляет ценный ресурс для обучения Agentic AI в области разработки программного обеспечения. (Источник: MiniMax__AI)
DSPyWeekly, выпуск 15: Последние новости и ресурсы в AI-инженерии : Вышел 15-й выпуск DSPyWeekly с богатым содержанием, включая беседу Омара Хаттаба и Мартина Касадо об эволюции базовых моделей, ранний выпуск «DSPy Context Engineering» Майка Тейлора, создание AI-инструментов Anthropic MCP, глубокое обсуждение GEPA и композитной инженерии, а также применение DSPy в Ruby/BAML. Кроме того, представлены советы по наблюдаемости и несколько новых проектов GitHub, предоставляя ценные учебные ресурсы и последние новости для AI-инженеров и исследователей. (Источник: lateinteraction)
Новая статья по обучению с подкреплением для вывода LLM: Оптимизация, управляемая токенами с высокой энтропией : Команда Qwen опубликовала статью на NeurIPS 2025, предлагающую «Преодолевая правило 80/20: Эффективное обучение с подкреплением для вывода LLM, управляемое меньшинством токенов с высокой энтропией». Исследование указывает, что в RLVR (обучение с подкреплением с проверяемым вознаграждением), подобном GRPO, функция потерь должна применяться только к 20% токенов с самой высокой энтропией для повышения способности LLM к рассуждению, что бросает вызов традиционным стратегиям оптимизации обучения с подкреплением. (Источник: gabriberton)
RARO: Новая парадигма состязательного обучения для вывода LLM : Сообщество обсуждает RARO (Reasoning via Adversarial Games for LLMs), новую парадигму обучения LLM-выводу через состязательные игры, а не через верификацию. Ее суть заключается в том, что модель стратегии имитирует ответы экспертов, а модель-критик различает выходы экспертов и модели стратегии. Этот метод не требует верификатора или среды, полагаясь только на демонстрационные данные, и считается «GANs» для пост-обучения LLM, предлагая новый подход к повышению способности модели к рассуждению. (Источник: iScienceLuvr)
Важность PDEs и ML-решателей: Анализ в блоге Hugging Face : Статья в блоге Hugging Face объясняет, что дифференциальные уравнения в частных производных (PDEs) являются математическим языком для описания поведения многомерных (пространство, время) систем. В статье сравниваются медленные и последовательные традиционные методы решения PDEs, подчеркивается потенциал решателей на основе машинного обучения (таких как PINNs и нейронные операторы) в ускорении получения приближенных решений. Сообщество призывается сосредоточить усилия на создании бенчмарков и платформ для сравнения решателей PDEs, чтобы стимулировать развитие этой области. (Источник: HuggingFace Blog)
Поделились видео с лучшим объяснением модели Transformer : Один пользователь поделился видео, назвав его «лучшим объяснением модели Transformer», полагая, что оно поможет учащимся по-настоящему понять принцип работы Transformer. Эта рекомендация предоставляет ценный учебный ресурс для сообщества глубокого обучения, способствуя распространению знаний об этой ключевой AI-архитектуре. (Источник: Reddit r/deeplearning)
Подборка лучших онлайн-курсов по машинному обучению с Python на 2025 год : Сообщество поделилось списком из 12 лучших онлайн-курсов по машинному обучению с Python на 2025 год, предоставляя отобранные учебные ресурсы для разработчиков и студентов, желающих изучить или улучшить свои навыки в машинном обучении. Эти курсы охватывают широкий спектр тем, от базовых концепций до продвинутых приложений, помогая систематически освоить применение Python в области машинного обучения. (Источник: Reddit r/deeplearning)
TimeCapsuleLLM: Обучение LLM на текстах Лондона XIX века : Проект с открытым исходным кодом TimeCapsuleLLM пытается обучить LLM с нуля, используя только 90 ГБ данных текстов Лондона 1800-1875 годов, с целью уменьшения современных предубеждений. Проект уже сгенерировал отчет о предубеждениях и обучил оценочную модель с 300M параметров. Хотя модель изначально научилась длинным и сложным структурам предложений, она столкнулась с проблемой чрезмерного разбиения слов токенизатором, что повлияло на эффективность обучения. Следующим шагом будет решение проблемы токенизатора и расширение до модели с 1.2B параметров. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
💼 Бизнес
Disney инвестирует 1 миллиард долларов в OpenAI, Sora интегрирует персонажей Disney : Disney объявила об инвестировании 1 миллиарда долларов в OpenAI и разрешила использовать своих персонажей в AI-видеогенераторе Sora. Это крупное сотрудничество предвещает глубокую интеграцию технологий AI в создание контента Disney, что может революционизировать производство фильмов и телепередач, а также модели лицензирования IP, одновременно предоставляя OpenAI богатые творческие ресурсы и сценарии коммерческого применения для ее возможностей генерации видео. (Источник: charles_irl, cloneofsimo)
Oboe привлекает $16 млн в раунде A для развития AI-генерации курсов : Oboe, стартап, специализирующийся на AI-платформах для генерации курсов, привлек 16 миллионов долларов в раунде A, возглавляемом A16z. Эти средства будут использованы для ускорения применения технологий AI в образовании, с целью упрощения процесса разработки курсов с помощью интеллектуальных инструментов и предоставления инновационных решений для рынка образовательных технологий. (Источник: dl_weekly)
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман объявил корпоративный AI стратегическим приоритетом на 2026 год : Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что корпоративный AI станет важным стратегическим приоритетом OpenAI в 2026 году. Это заявление предвещает увеличение инвестиций OpenAI в корпоративные решения, направленные на глубокую интеграцию передовых технологий AI в бизнес-процессы различных отраслей, что будет способствовать быстрому развитию рынка корпоративного AI. (Источник: gdb)
🌟 Сообщество
Заявления руководителя AI компании Cline вызвали недовольство сообщества : Руководитель AI компании Cline вызвал широкое недовольство и споры в сообществе из-за оскорбительных твитов и отказа принести извинения. Этот инцидент подчеркивает ответственность специалистов в области AI за свои высказывания в социальных сетях, а также проблемы, с которыми сталкиваются компании при разрешении внутренних споров и поддержании корпоративного имиджа, что вызвало дискуссии об этике AI и корпоративной культуре. (Источник: colin_fraser, dejavucoder)
Галлюцинации и ограничения понимания LLM: Множество случаев ChatGPT вызывают дискуссии : Несколько пользователей продемонстрировали трудности и галлюцинации ChatGPT при выполнении простых задач подсчета букв или придумывании архитектуры NeurIPS; модель часто галлюцинирует или дает ошибочные рассуждения. В то же время ученые выявили значительные ограничения AI-моделей в понимании истины и убеждений. Эти явления подчеркивают ограничения понимания LLM на уровне токенов, а не символов, а также присущую им тенденцию «серьезно нести чушь» при наличии пробелов в знаниях, что вызвало глубокие дискуссии в сообществе об основных когнитивных способностях и надежности AI. (Источник: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/artificial)
Социальное влияние AI: Опасения по поводу эмоциональной замены и будущего AGI : Сообщество активно обсуждает, заменит ли AI человеческие связи, что вызвано тем, что на сабреддите Reddit «MyBoyfriendIsAI» люди строят романтические отношения с AI-чат-ботами. Мнения разделились: одни считают, что AI заполняет эмоциональную пустоту одиноких людей; другие опасаются, что это ослабит человеческую эмпатию и приведет к фрагментации общества. В то же время президентская группа AAAI 2025 обсудила этические, социальные и технические аспекты развития AGI. Некоторые считают, что AGI не произойдет, другие — что AGI уже достигнут, но ему не хватает топовой производительности, что вызвало продолжающиеся дебаты о будущем AI и глубоком влиянии на человеческое общество. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence, jeremyphoward, cloneofsimo, aihub.org)
Вызовы коммерциализации AI: Преувеличения в корпоративном внедрении и сокращение срока службы бенчмарков : Сатирический пост раскрывает преувеличения во внедрении AI в корпорациях, где руководители завышают выгоды от AI для продвижения по службе, что приводит к низкому фактическому использованию. В то же время сообщество отмечает, что эффективный срок службы бенчмарков AI сократился до нескольких месяцев, что отражает стремительное развитие и быструю итерацию технологий AI. Эти явления совместно показывают, что в процессе коммерциализации AI могут существовать формализм, растрата ресурсов и игнорирование реальной ценности, а также проблемы измерения прогресса AI. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence, gdb)
Сравнение производительности AI-моделей и отзывы пользователей: GPT-5.2 и Gemini 3.0 : Оценки GPT-5.2 от пользователей неоднозначны. Несмотря на отличные эстетические качества и производительность в определенных задачах, пользователи отмечают задержки, незначительный прогресс в программировании и высокую стоимость. В то же время сравнительный тест показал, что после удаления ограничивающих рамок Google Gemini 3.0 значительно превосходит GPT-5.2 от OpenAI в понимании изображений, что оспаривает заявление OpenAI о превосходстве мультимодальных возможностей GPT-5.2 над Gemini 3, и вызвало дальнейшие дискуссии в сообществе о фактической производительности различных моделей. (Источник: dilipkay, karminski3)
AI и конфиденциальность: Тестирование OpenAI/Google по определению возраста AI вызывает споры : OpenAI и Google тестируют функцию, позволяющую AI-моделям определять возраст пользователя на основе его взаимодействий или истории просмотров. Эта технология вызвала широкие дискуссии о конфиденциальности пользователей, этике данных и о том, как AI-системы обрабатывают конфиденциальную личную информацию, и может иметь глубокие последствия для рекомендаций контента, таргетированной рекламы и политики защиты несовершеннолетних. (Источник: gallabytes)
AI как партнер для глубокого мышления: Исследование применения AI в философии и психологии : Сообщество обсуждает использование AI в качестве «партнера по мышлению» для философии, психологии и сложного рассуждения, а не для простых задач. Пользователи делятся тем, как они бросают вызов предположениям, заставляют анализировать с разных точек зрения, ограничивают тон модели и ведут итеративные диалоги, чтобы стимулировать глубокую обратную связь от AI, избегая обобщенных ответов. Это отражает активное исследование пользователями потенциала AI в когнитивном исследовании и углублении мысли. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Вызовы в исследованиях и разработке AI: Воспроизведение статей и инженерные трудности : Один пользователь обнаружил, что при воспроизведении статьи «Scale-Agnostic KAG» формула PR была инвертирована по сравнению с исходным источником, что подчеркивает сложность воспроизведения статей в области исследований AI. В то же время сообщество обсудило проблемы стоимости в совместном проектировании аппаратного и программного обеспечения AI, а также инженерные трудности, такие как исправление поворота изображений документов при предварительной обработке VLM. Эти дискуссии отражают многочисленные проблемы, с которыми сталкивается AI на пути от теории к практике, включая строгость, стоимость и техническую реализацию. (Источник: Reddit r/deeplearning, riemannzeta, Reddit r/deeplearning)
Советы по использованию Claude Code: Повышение продуктивности разработчиков : Пользователи сообщества поделились профессиональными советами по использованию Claude Code, включая: предоставление AI контекстных подсказок для создания новых сессий для поддержания связности, использование других LLM для проверки кода Claude, устранение неполадок с помощью скриншотов, настройка стандартов кодирования в корневом каталоге проекта для унификации стиля кода, а также рассмотрение ограничений сессий как естественных перерывов в рабочем процессе. Эти советы направлены на максимизацию эффективности Claude Code и качества кода. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
💡 Прочее
Правительство США издало указ, выступающий против регулирования AI на уровне штатов : Правительство США издало указ, направленный на предотвращение регулирования индустрии AI на уровне штатов, и планирует обеспечить его соблюдение через судебные иски и сокращение федерального финансирования. Этот шаг рассматривается как «дерегулирование» коммерческих AI-услуг, но также критикуется как потенциально способный вызвать конституционный кризис и юридические споры. Комментарии указывают, что этот шаг выгоден коммерческим службам вывода, но также создает неопределенность в соблюдении требований для производителей, и рекомендуется ориентироваться на закон ЕС об AI. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
