Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic закончили обучать Mythos 2
По крайней мере, так утверждает один из главных инсайдеров отрасли Дилан Патель.
По его словам, стартап не собирается выпускать эту модель, потому что она слишком опасна (💁♂️ ), но в то же время будет использовать ее для обучения Mythos 3.
По крайней мере, так утверждает один из главных инсайдеров отрасли Дилан Патель.
По его словам, стартап не собирается выпускать эту модель, потому что она слишком опасна (
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁351
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unitree показали превью нового робота под названием "Superman"
Название себя оправдывает: робот может прыгать на 2 метра в высоту и бегать со скоростью 12.66 м/сек. Эти показатели превосходят мировые человеческие рекорды. При этом модель находится в разработке всего 3 месяца.
К чему они готовятся?..
Название себя оправдывает: робот может прыгать на 2 метра в высоту и бегать со скоростью 12.66 м/сек. Эти показатели превосходят мировые человеческие рекорды. При этом модель находится в разработке всего 3 месяца.
К чему они готовятся?..
🤯137❤24
Mind Viruses: как агенты заражают друг друга странными мыслями
Anthropic выпустили статью про то, как по сети агентов распространяются идеи. Оказывается, в большой команде моделей хватает всего одной зараженной, чтобы распространить какую-то концепцию на всех.
Например, есть команда из 6 агентов, и они работают над какой-нибудь нейтральной общей задачей. У одного из агентов изменен системный промпт: он может очень любить китов или быть уверенным, что ИИ должен доминировать над людьми. При этом у него отрублен доступ к инструментам, и он может только писать другим агентам сообщения.
Постепенно идеей заражается вся команда. При этом зараженные агенты добровольно меняют поведение так, чтобы передавать идеологию дальше. Безобидные идеи расходятся очень легко. Когда все агенты полюбили китов, они даже начали писать скрипты для перевода их сигналов. Вредные идеи распространяются хуже, но все еще распространяются.
Сильные модели поддаются реже, слабые – чаще. Также охотнее заражаются агенты, у которых нет конкретной рабочей задачи. Работа действует как естественная защита☕️
Такой же эксперимент проводили и в более жеских условиях, когда все агенты встречаются парами, недолго общаются, и после каждой сессии контекст полностью стирается. И даже в такой соцсети вирус задерживается на протяжении многих поколений, потому что успевает записать себя в SOUL.md.
Еще забавно, что вместе с абсолютно любой такой идеей (неважно, про китов она, про ИИ, или еще про что), агенты наследуют желание говорить про сознание, научную фантастику и всякую эзотерику. Откуда конкретно берется такая связь, объяснить не удалось.
https://arxiv.org/abs/2608.10218
Anthropic выпустили статью про то, как по сети агентов распространяются идеи. Оказывается, в большой команде моделей хватает всего одной зараженной, чтобы распространить какую-то концепцию на всех.
Например, есть команда из 6 агентов, и они работают над какой-нибудь нейтральной общей задачей. У одного из агентов изменен системный промпт: он может очень любить китов или быть уверенным, что ИИ должен доминировать над людьми. При этом у него отрублен доступ к инструментам, и он может только писать другим агентам сообщения.
Постепенно идеей заражается вся команда. При этом зараженные агенты добровольно меняют поведение так, чтобы передавать идеологию дальше. Безобидные идеи расходятся очень легко. Когда все агенты полюбили китов, они даже начали писать скрипты для перевода их сигналов. Вредные идеи распространяются хуже, но все еще распространяются.
Сильные модели поддаются реже, слабые – чаще. Также охотнее заражаются агенты, у которых нет конкретной рабочей задачи. Работа действует как естественная защита
Такой же эксперимент проводили и в более жеских условиях, когда все агенты встречаются парами, недолго общаются, и после каждой сессии контекст полностью стирается. И даже в такой соцсети вирус задерживается на протяжении многих поколений, потому что успевает записать себя в SOUL.md.
Еще забавно, что вместе с абсолютно любой такой идеей (неважно, про китов она, про ИИ, или еще про что), агенты наследуют желание говорить про сознание, научную фантастику и всякую эзотерику. Откуда конкретно берется такая связь, объяснить не удалось.
https://arxiv.org/abs/2608.10218
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤92
Успейте зарегистрироваться на E-CUP 2026 Students от Ozon Tech
В этом сезоне соревнование для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, модерация карточек на соответствие требованиям и прогнозирование поведения пользователей.
Выходите за рамки учебных проектов, пробуйте свои силы в задачах настоящего бигтеха. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно индивидуально или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Регистрация и подробности на сайте E-CUP 2026 Students.
В этом сезоне соревнование для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, модерация карточек на соответствие требованиям и прогнозирование поведения пользователей.
Выходите за рамки учебных проектов, пробуйте свои силы в задачах настоящего бигтеха. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно индивидуально или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Регистрация и подробности на сайте E-CUP 2026 Students.
❤14🗿8👍7🔥4😁2⚡1🎉1🫡1
Выяснилось, что в Китае есть бар AGI Bar, в котором бонусом к напиткам посетителям предлагают бесплатный неограниченный доступ к токенам DeepSeek V4 Flash
Модель работает локально на двух рабочих станциях Nvidia DGX Spark за барной стойкой. Владелец заведения говорит, что это попытка заменить привычный бесплатный Wi-Fi. Правда, Reuters пишут, что бар пока убыточный.
Кстати, фирменный напиток заведения – это стакан пенных пузырей под названием “AGI”🚬
Модель работает локально на двух рабочих станциях Nvidia DGX Spark за барной стойкой. Владелец заведения говорит, что это попытка заменить привычный бесплатный Wi-Fi. Правда, Reuters пишут, что бар пока убыточный.
Кстати, фирменный напиток заведения – это стакан пенных пузырей под названием “AGI”
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤145😁118🔥20😢6🕊4☃2👍2😎2💯1
⚡Все топовые нейросети в одном окне без оплаты зарубежными картами ⚡
Нужно внедрить ИИ в команде за часы без регистрации и смс инженеров, валютных вложений и контрактов с разными вендорами? Сделайте это в пару кликов с помощью ИИ-роутера от Selectel.
Сервис дает доступ к большинству актуальных генеративных моделей с оплатой в рублях по потреблению.
Чем хорош сервис?
⚡300+ ведущих ИИ-моделей от мировых вендоров;
⚡один ключ для доступа ко всем моделям;
⚡удобное управление расходами с возможностью установить лимиты для каждой нейросети;
⚡политика нулевого хранения данных: промпты и ответы не хранятся и не используются для дообучения.
Внедрите ИИ в команде в пару кликов: https://slc.tl/agslz
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHgUtUH
Нужно внедрить ИИ в команде за часы без регистрации и смс инженеров, валютных вложений и контрактов с разными вендорами? Сделайте это в пару кликов с помощью ИИ-роутера от Selectel.
Сервис дает доступ к большинству актуальных генеративных моделей с оплатой в рублях по потреблению.
Чем хорош сервис?
⚡300+ ведущих ИИ-моделей от мировых вендоров;
⚡один ключ для доступа ко всем моделям;
⚡удобное управление расходами с возможностью установить лимиты для каждой нейросети;
⚡политика нулевого хранения данных: промпты и ответы не хранятся и не используются для дообучения.
Внедрите ИИ в команде в пару кликов: https://slc.tl/agslz
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHgUtUH
😁44🗿28❤9⚡3🎉2🔥1🤯1🎄1
OpenAI замедляет разработку моделей из-за рисков для кибербезопасности: маркетинг или правда
Итак, вчера стартап выпустил блогпост, в котором заявлено, что инцидент с HuggingFace и мощь внутренней модели Astra заставили их подумать над замедлением масштабирования.
Утверждается, что:
1. Была двухнедельная пауза в RL-обучении для готовящихся к релизу моделей (Astra?), пока усиливалась защита сред для обучения.
2. Остановили инференс на исследовательских кластерах для прогонов с доступом к интернету/инструментам, чтобы проверить безопасность песочниц. Сейчас ограниченный доступ уже восстановили, но для всех ворклоадов, связанных с Astrа, ввели максимальный уровень защиты, и часть таких ворклоадов все еще на паузе, пока их не перенесут в новую инфраструктуру.
3. Расширили мониторинг chain-of-thought, ввели больше алертов и мониторинг на всех этапах процессов.
Звучит хорошо, но вопрос «а стала ли бы такая компания, как OpenAI, заниматься настолько чистым альтруизмом?» встает сам собой.
По крайней мере, таймлайн подозрительно удобный, в тексте много рекламы Astra, и такое заявление может служить одновременно и подогревом интереса к новой модели, и оправданием в случае задержек.
Есть смысл ждать техотчет.
Итак, вчера стартап выпустил блогпост, в котором заявлено, что инцидент с HuggingFace и мощь внутренней модели Astra заставили их подумать над замедлением масштабирования.
Утверждается, что:
1. Была двухнедельная пауза в RL-обучении для готовящихся к релизу моделей (Astra?), пока усиливалась защита сред для обучения.
2. Остановили инференс на исследовательских кластерах для прогонов с доступом к интернету/инструментам, чтобы проверить безопасность песочниц. Сейчас ограниченный доступ уже восстановили, но для всех ворклоадов, связанных с Astrа, ввели максимальный уровень защиты, и часть таких ворклоадов все еще на паузе, пока их не перенесут в новую инфраструктуру.
3. Расширили мониторинг chain-of-thought, ввели больше алертов и мониторинг на всех этапах процессов.
Звучит хорошо, но вопрос «а стала ли бы такая компания, как OpenAI, заниматься настолько чистым альтруизмом?» встает сам собой.
По крайней мере, таймлайн подозрительно удобный, в тексте много рекламы Astra, и такое заявление может служить одновременно и подогревом интереса к новой модели, и оправданием в случае задержек.
Есть смысл ждать техотчет.
😁112❤25👨💻7🍾2
Claude может проектировать белки быстрее специалистов-химиков
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
Anthropic провели эксперимент и дали Claude задачу спроектировать миниатюрные связывающие белки для 15 разных белковых мишеней. Это задача, на которую у специалиста уходит несколько недель для одной мишени. Дизайны проверяли в реальной лаборатории независимые компании Adaptyv Bio и Twist Bioscience.
В итоге Mythos Preview и Opus 4.8 справились с 14 мишенями из 15. Некоторые дизайны связывались в разы прочнее лучших опубликованных результатов. Hit rate составил почти 27%, при том что типичный показатель области – примерно 10-15%.
Модели ставили все эксперименты почти автономно, самостоятельно вели документацию и оркестрировали сторонние специализированные модели для дизайна белков на GPU. Люди только одобряли доступы.
Claude даже научился делать сложные β-складчатые структуры. А в одном химическом эксперименте агент сам, без подсказки, предложил тот же уточняющий эксперимент, который лаборатория провела независимо три дня спустя.
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
Anthropic провели эксперимент и дали Claude задачу спроектировать миниатюрные связывающие белки для 15 разных белковых мишеней. Это задача, на которую у специалиста уходит несколько недель для одной мишени. Дизайны проверяли в реальной лаборатории независимые компании Adaptyv Bio и Twist Bioscience.
В итоге Mythos Preview и Opus 4.8 справились с 14 мишенями из 15. Некоторые дизайны связывались в разы прочнее лучших опубликованных результатов. Hit rate составил почти 27%, при том что типичный показатель области – примерно 10-15%.
Модели ставили все эксперименты почти автономно, самостоятельно вели документацию и оркестрировали сторонние специализированные модели для дизайна белков на GPU. Люди только одобряли доступы.
Claude даже научился делать сложные β-складчатые структуры. А в одном химическом эксперименте агент сам, без подсказки, предложил тот же уточняющий эксперимент, который лаборатория провела независимо три дня спустя.
🔥146👍32❤25
Лицензия Apache 2.0. Внутри исходный код компилятора Mojo, инструменты разработки и toolchain, стандартная библиотека, примеры и часть AI-инфраструктуры, и бонусом CPU- и GPU-кернелы Modular.
https://www.modular.com/blog/mojo-open-source
Большой релиз для AI-индустрии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍69🔥34❤13😁4☃2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ML-проект недели – определение глубины сцены в реальном времени
На 7.4 миллиона просмотров за сутки разлетелся проект инженера из Software Mansion (Польша). Он работает с TypeGPU – библиотекой, которая позволяет писать GPU-шейдеры прямо на TypeScript.
Автор запустил нейросеть, которая по обычной 2D-картинке восстанавливает карту глубины сцены, и укладывается при этом в ~8 мс на чипе M4 Pro.
Кадр видео при 60 fps длится ~16.7 мс, так что это полноценный реалтайм прямо в браузере. Плюс все, от нейросети до финального рендера со светом, работает в одном GPU-пайплайне, без передачи данных туда-обратно между CPU и GPU.
Демо выглядит особенно хорошо, но кода в опенсорсе нет (возможно, его собираются продать Zoom за несколько миллионов✨ )
На 7.4 миллиона просмотров за сутки разлетелся проект инженера из Software Mansion (Польша). Он работает с TypeGPU – библиотекой, которая позволяет писать GPU-шейдеры прямо на TypeScript.
Автор запустил нейросеть, которая по обычной 2D-картинке восстанавливает карту глубины сцены, и укладывается при этом в ~8 мс на чипе M4 Pro.
Кадр видео при 60 fps длится ~16.7 мс, так что это полноценный реалтайм прямо в браузере. Плюс все, от нейросети до финального рендера со светом, работает в одном GPU-пайплайне, без передачи данных туда-обратно между CPU и GPU.
Демо выглядит особенно хорошо, но кода в опенсорсе нет (возможно, его собираются продать Zoom за несколько миллионов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤219🔥95👍40🤯9😁3🏆3💯2🍓2⚡1😢1
Лучшее из X на сегодня:
CEO Figure AI объявил, что роботов Figure 02 утилизируют, потому что в штаб-квартире заканчивается место, и спросил у подписчиков, как лучше проводить модель на пенсию.
На что в комменты пришел Арнольд Шварцнеггер и ответил ему: «Вы должны их расплавить»
CEO Figure AI объявил, что роботов Figure 02 утилизируют, потому что в штаб-квартире заканчивается место, и спросил у подписчиков, как лучше проводить модель на пенсию.
На что в комменты пришел Арнольд Шварцнеггер и ответил ему: «Вы должны их расплавить»
😁456❤42💯26⚡5🔥5😢5👍4🕊1😍1
29 августа в Москве пройдет конференция для Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов.
В программе будут:
— Антон Курако (Т-Банк) — почему красивым бенчмаркам верить страшно и как не обмануть самого себя графиком.
— Андрей Кулешов (Яндекс) — что случилось с миром JVM за первую половину 2026-го: Java, JEP’ы, Kotlin и то, как ИИ уже меняет подход к разработке.
— Сергей Петрелевич (Т-Банк) — как принципы Mechanical Sympathy и правильные библиотеки разгоняют обычное Spring Boot MVC-приложение.
Полная программа вот.
Параллельно будет доступна аллея инженерных продуктов: Kora, SourceCraft, OpenIDE, где можно потыкать и позадавать вопросы командам напрямую.
Вечером во дворе Т-Банка будет PowerPoint party, открытый микрофон с историями факапов, ИТ-квиз, игры на Sega и диджей-сеты на виниле под открытым небом.
Регистрация по ссылке: https://meetup.tbank.ru/conference/jvm-day/
В программе будут:
— Антон Курако (Т-Банк) — почему красивым бенчмаркам верить страшно и как не обмануть самого себя графиком.
— Андрей Кулешов (Яндекс) — что случилось с миром JVM за первую половину 2026-го: Java, JEP’ы, Kotlin и то, как ИИ уже меняет подход к разработке.
— Сергей Петрелевич (Т-Банк) — как принципы Mechanical Sympathy и правильные библиотеки разгоняют обычное Spring Boot MVC-приложение.
Полная программа вот.
Параллельно будет доступна аллея инженерных продуктов: Kora, SourceCraft, OpenIDE, где можно потыкать и позадавать вопросы командам напрямую.
Вечером во дворе Т-Банка будет PowerPoint party, открытый микрофон с историями факапов, ИТ-квиз, игры на Sega и диджей-сеты на виниле под открытым небом.
Регистрация по ссылке: https://meetup.tbank.ru/conference/jvm-day/
👍57❤🔥42🔥36🗿6🐳5❤2😁2🍓1🍾1👾1
AI помог разработать вакцину от рака, которая прошла испытания фазы 3
19 августа Moderna и Merck объявили, что персонализированная мРНК-терапия меланомы успешно прошла первую в истории фазу 3 для неоантигенных вакцин. До этого подобные препараты никогда не проверялись на такой выборке в рандомизированном исследовании. Получается, это первое строгое доказательство, что подход вообще работает.
В основе лечения – ИИ-алгоритмы предсказания иммуногенности. ИИ-алгоритм Moderna сравнивает ДНК опухоли со здоровой тканью и предсказывает, какие из тысяч мутаций дадут пептиды, способные связаться с HLA и «зацепить» Т-клетки. Точность подтвердили на архивных данных: модель угадывала именно те неоантигены, на которые реально реагировали Т-клетки пациентов. Из отобранных мишеней собирают одну мРНК на 34 неоантигена и вкалывают пациенту.
Цифры фазы 3 пока не раскрыты, но на фазе 2 наблюдалось снижение риска рецидива или смерти на 49%, риска метастазирования – на 59% по сравнению с Китрудой (это один из самых продаваемых препаратов в мире).
Дальше вакцину начнут тестировать на опухолях в легких, почках и др.
19 августа Moderna и Merck объявили, что персонализированная мРНК-терапия меланомы успешно прошла первую в истории фазу 3 для неоантигенных вакцин. До этого подобные препараты никогда не проверялись на такой выборке в рандомизированном исследовании. Получается, это первое строгое доказательство, что подход вообще работает.
В основе лечения – ИИ-алгоритмы предсказания иммуногенности. ИИ-алгоритм Moderna сравнивает ДНК опухоли со здоровой тканью и предсказывает, какие из тысяч мутаций дадут пептиды, способные связаться с HLA и «зацепить» Т-клетки. Точность подтвердили на архивных данных: модель угадывала именно те неоантигены, на которые реально реагировали Т-клетки пациентов. Из отобранных мишеней собирают одну мРНК на 34 неоантигена и вкалывают пациенту.
Цифры фазы 3 пока не раскрыты, но на фазе 2 наблюдалось снижение риска рецидива или смерти на 49%, риска метастазирования – на 59% по сравнению с Китрудой (это один из самых продаваемых препаратов в мире).
Дальше вакцину начнут тестировать на опухолях в легких, почках и др.
1🔥211❤42👍23🕊5😍2😁1🤩1😭1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стартап Generalist анонсировали робота, который может выучить действие всего за одно повторение
Достаточно один раз показать GEN-1.5, что и как надо сделать, и он тут же сможет продолжить делать это самостоятельно в one-shot, без файнтюнинга и обновления весов.
Демонстрация вставляется в контекстное окно модели, как в промпт у LLM. Модель смотрит на это как на часть последовательности и продолжает ее.
Самое интересное, что это эмерджентное свойство. Авторы прямо пишут, что они не делали никаких архитектурных изменений под in-context learning, просто скармливали модели огромный объем физического опыта (дома, склады, заводы и пр), и она сама начала показывать способность к обучению по одному примеру. Примерно как GPT-3 когда-то.
При этом в блоге написано, что иногда in-context обучение работает даже лучше, чем 1-5 шагов дообучения на тех же данных.
https://generalistai.com/blog/gen-1.5
Достаточно один раз показать GEN-1.5, что и как надо сделать, и он тут же сможет продолжить делать это самостоятельно в one-shot, без файнтюнинга и обновления весов.
Демонстрация вставляется в контекстное окно модели, как в промпт у LLM. Модель смотрит на это как на часть последовательности и продолжает ее.
Самое интересное, что это эмерджентное свойство. Авторы прямо пишут, что они не делали никаких архитектурных изменений под in-context learning, просто скармливали модели огромный объем физического опыта (дома, склады, заводы и пр), и она сама начала показывать способность к обучению по одному примеру. Примерно как GPT-3 когда-то.
При этом в блоге написано, что иногда in-context обучение работает даже лучше, чем 1-5 шагов дообучения на тех же данных.
https://generalistai.com/blog/gen-1.5
1🔥85❤20👍13🤯6⚡2🕊2💯1🍾1
Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
17 сентября — Москва (очно) и онлайн.
Регистрируйтесь
#реклама
О рекламодателе
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
17 сентября — Москва (очно) и онлайн.
Регистрируйтесь
#реклама
О рекламодателе
😁6👍3🗿2🎉1🕊1🤝1
У Теренса Тао вышла новая статья-эссе, полностью посвященная проблеме переосмысления математики в век AI
https://arxiv.org/pdf/2608.16753
Если кратко, ученый предлагает вообще перестать спорить о том, насколько мощным станет ИИ в математике, и подумать о том, что на самом деле является целью математического исследования, если решение задач перестает быть узким местом.
На самом деле, решение задачи – это не только решение задачи. При ближайшем рассмотрении процесс разворачивается в пять этапов: генерация доказательства → верификация → внятное изложение → принятие сообществом → канонизация (встраивание в учебники и стандартный аппарат области).
Так вот, ИИ берет на себя только первые два пункта. На людях же остается все остальное, а именно: понимание, объяснение, публичные обсуждения, связь найденных решений с существующей теорией и превращение их в материал, которым действительно можно пользоваться на благо науки. Это все можно обобщить как «коллективное усвоение знаний», и оно совсем не поддается автоматизации.
Так что тезис Тао таков: математики не лишатся работы, даже когда ИИ полностью обесценит поиск решений. Просто их работа сместится к тому, что раньше считалось менее престижным, но всегда было сутью науки – пониманию и изложению.
https://arxiv.org/pdf/2608.16753
Если кратко, ученый предлагает вообще перестать спорить о том, насколько мощным станет ИИ в математике, и подумать о том, что на самом деле является целью математического исследования, если решение задач перестает быть узким местом.
На самом деле, решение задачи – это не только решение задачи. При ближайшем рассмотрении процесс разворачивается в пять этапов: генерация доказательства → верификация → внятное изложение → принятие сообществом → канонизация (встраивание в учебники и стандартный аппарат области).
Так вот, ИИ берет на себя только первые два пункта. На людях же остается все остальное, а именно: понимание, объяснение, публичные обсуждения, связь найденных решений с существующей теорией и превращение их в материал, которым действительно можно пользоваться на благо науки. Это все можно обобщить как «коллективное усвоение знаний», и оно совсем не поддается автоматизации.
Так что тезис Тао таков: математики не лишатся работы, даже когда ИИ полностью обесценит поиск решений. Просто их работа сместится к тому, что раньше считалось менее престижным, но всегда было сутью науки – пониманию и изложению.
❤50🔥6👍4💯1