⚡️ Мы сделали для вас выжимку из вчерашнего 44-минутного интервью Илона Маска на All-In Summit.

🤖 Optimus

- Tesla завершает разработку Optimus Gen 3. Маск называет его «выдающимся роботом» (кто бы сомневался).
- Робот получит человеческую ловкость рук и ИИ-разум, способный ориентироваться в реальности.
- Цепочек поставок нет - всё создаётся с нуля: от электродвигателей до электроники. На одну руку приходится 26 актуаторов (исполнительных механизмов, которые преобразуют энергию в движение).
- При выпуске 1 млн штук в год цена может снизиться до $20,000, хотя один AI-чип стоит $5–6K и выше.
- Маск: *«Если Optimus будет успешен - это станет крупнейшим продуктом в истории»* (и снова маркетинг).
- Встроенный LLM без подписки.

🖥️ AI-чипы и FSD

- AI5 - собственный суперчип Tesla для ИИ. Он обещает огромный скачок вперёд:
- до 40× быстрее AI4 по отдельным метрикам,
- 8× больше вычислений,
- 10× больше памяти,
- 5× выше пропускная способность памяти.
- Команды «железа» и софта впервые разрабатывают чип совместно.
- Даже AI4 позволит достичь серьёзной автономности.
- Маск утверждает: к концу года продукты на новых чипах будут казаться «почти разумными».

📡 Starlink
- Новый диапазон частот позволит передавать интернет напрямую со спутника в смартфон.
- Понадобятся новые чипсеты - такие телефоны появятся через ~2 года.
- Интернет будет работать везде, включая здания и даже подземные пространства.
- Можно будет оформить аккаунт Starlink вместо Verizon/AT&T, хотя операторы полностью с рынка не уйдут.
- Маск не исключает, что SpaceX может купить телеком-компании ради доступа к спектру.

⭐️Starship
- С 2026 года SpaceX планирует демонстрировать полную многоразовость — с возвратом корабля и бустера.
- Starship V3 — радикально переработанный, способен выводить более 100 тонн на орбиту.
- Маск считает, что самодостаточная жизнь на Марсе возможна примерно через 25 лет.

🔥 Искусственный интеллект
- Уже в следующем году ИИ станет умнее любого человека.
- К 2030 году он превзойдёт интеллект всего человечества вместе взятого.
- Человеческий интеллект, по мнению Маска, будет снижаться.

💬 Самая яркая цитата прозвучала в адрес правительства США:

*«Если ИИ и роботы не решат проблему госдолга — нам крышка».*

В итоге Маск делает ставку на Optimus как на будущий «самый крупный продукт», улучшает AI-чипы, выводит Starlink в новый формат глобальной связи и готовит Starship к Марсу.

@ai_machinelearning_big_data


#ElonMusk #Interview #AI #Robotics #Optimus #Tesla #FSD #Starlink #Starship #SpaceX

💰 OpenAI заключила гигантский контракт с Oracle на $300 млрд на облачные вычисления сроком примерно на 5 лет - сообщает Wall Street Journal.

Это один из крупнейших договоров на облачные вычисления в истории.

Расходы на инфраструктуру для ИИ продолжают расти рекордными темпами, несмотря на опасения «перегрева» рынка.

⚡ Масштаб сделки:
- OpenAI потребуется 4,5 гигаватта мощности - это больше, чем две плотины Гувера, или электричество для 4 миллионов домов.
- Oracle уже демонстрирует рост: акции компании подскочили, а Ларри Эллисон (глава Oracle) за сутки заработал $101 млрд и стал самым богатым человеком на планете, обогнав Илона Маска.

Рынок ИИ-вычислений превращается в арену сделок планетарного масштаба — где стоимость инфраструктуры измеряется сотнями миллиардов долларов и требует энергопотребления на уровне целых стран.

🟢 Подробнее: wsj.com/business/openai-oracle-sign-300-billion-computing-deal-among-biggest-in-history-ff27c8fe

@ai_machinelearning_big_data

#AI #Cloud #OpenAI #Oracle #DataCenters

⚡️ На чистом SQL запустили легендарный DOOM — прямо внутри базы данных CedarDB!

Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.

🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL

@data_analysis_ml

🔥 WFGY 2.0 — Semantic Reasoning Engine for LLMs (MIT)

Это движок с открытым исходным кодом, цель которого — уменьшить галлюцинации и логические сбои в системах типа RAG / LLM, особенно когда:
- источники OCR-текста плохо распознаются,
- происходит «semantic drift» (когда ответ уходит от вопроса),
- «ghost matches», когда извлечённый фрагмент кажется релевантным, но на самом деле нет.

Обычно ошибки ловят уже в готовом сгенерированном тексте, из-за чего они часто повторяются.

В Semantic Reasoning Engine всё наоборот: если система видит, что рассуждения «кривые» или сбились с курса, она останавливается, сбрасывается или ищет другой путь и отвечает только когда состояние стабильно.

🛡Авторы называют это semantic firewall - семантический «файрвол».

Проверки встроены прямо в процесс мышления модели, а не поверх ответа с фильтрами или регексами. Это помогает избегать ошибок до того, как они попадут в вывод.

📌 Проект включает карту из 16 типичных ошибок LLM:
- неверный поиск данных,
- сбившаяся логика,
- «провалы памяти»,
- путаница ролей агентов и другие.

Для каждой есть простое текстовое исправление. Никаких SDK — достаточно вставить инструкции прямо в промпт.

🟢Как модель решает, правильные ли ответ генерируется:
- ΔS (drift) - не уходит ли смысл слишком далеко от шага к шагу
- λ (convergence) - сходится ли рассуждение к решению или крутится в цикле
- Coverage — достаточно ли фактов и аргументов учтено

Если все три условия выполнены, ответ считается «качественным».

🟢В тестах стабильность вывода выросла до 90–95% против обычных 70–85% у традиционных подходов.

▪ Github: https://github.com/onestardao/WFGY

@ai_machinelearning_big_data

#ai #llm #opensource #reasoning #hallucinations #promptengineering