🏙 CitySim: симуляция города на LLM-агентах

Новая работа предлагает симулятор городской жизни, где поведение жителей моделируется не жёсткими правилами, а языковыми моделями. Классические подходы к моделированию поведения людей в городе опираются на прописанные вручную правила, и это их ограничивает: реальные намерения, планы и адаптивное поведение так не воспроизвести.

CitySim использует «человекоподобный интеллект» LLM, чтобы обойти это ограничение.

Агенты составляют реалистичное расписание дня соблюдая индивидуальный баланс между обязательными делами, личными привычками и ситуацией. У них есть убеждения, долгосрочные цели и пространственная память, что позволяет вести длительные и «живые» симуляции.

CitySim это такая среда для изучения и прогнозирования городских процессов — полезно для social science, поведенческих исследований и урбанистики.

Кстати, этой весной я несколько раз делал доклад на тему «живём ли мы в симуляции». Один из главных аргументов «за», собственно, сводится к тому, что реалистичная симуляция мира это очень полезная прикладная вещь. Никакого злого умысла не нужно, достаточно того, что такой инструмент невероятно удобен для науки, планирования и прогнозов.

Отличный разбор того, как Китай стабилизировал цены на нефть и предотвратил глобальную катастрофу.

Ормузский пролив закрыт почти полгода. Через него шло ~20% мировой нефти. Прогнозы обещали $200 за баррель. Это означало бы глобальную катастрофу: глубокую рецессию в Европе, угрозу голода в более бедных частях планеты.

Этот адский сценарий не реализован, потому что Китай обвалил импорт сырой нефти с ~11,6 млн барр./сутки (среднее за 2025) до 7,1 млн в июне. Это минимум за десять лет, минус 41% год к году.

Потребление внутри страны при этом упало всего на ~5%. Разницу закрыли запасами, которые Пекин набирал годами у России и Ирана.

По оценке JPMorgan, на Китай пришлось около 74% всего сокращения мировой торговли нефтью.

Самая интересная часть видео, на мой взгляд, обсуждение причин: зачем Китай спас планету, и почему он об этом публично ничего не говорит?

С одной стороны, ориентированный на экспорт Китай выигрывает от международной торговли и катастрофическая глобальная рецессия для такой экономики неприемлемый риск. С другой, если публично говорить «мы стабилизируем цену на нефть», то это неизбежно будет услышано некоторыми частями планеты как «мы спасаем экономику США от последсвий войны с Ираном». Такой интерпретации товарищ Си явно не хочет. В итоге приходится спасать планету молча.

The hero Gotham deserves.

https://youtu.be/BkA0bkb6ZO0

У меня сегодня день рождения, и я зарелизил свои Lecture Notes по бакалаврскому вводному курсу про ИИ и машинное обучение.

Если вы хотите меня поздравить, и у вас есть линкедин, вот пост про Lecture Notes, который можно залайкать (и даже поделиться) https://www.linkedin.com/posts/kroniker_its-my-birthday-and-there-is-a-thing-you-share-7490356958701584384-w5K5/

Если вы хотите меня поздравить, и у вас есть гитхаб, то вот тут лежат все материалы. https://github.com/i-yam/passt
Ваши звёзды важны для нас.

Ну, а заодно всё можно потрогать, почитать, и открыть issues если что-то нужно поправить https://i-yam.github.io/passt/

Если вы хотите меня поздравить, и у вас есть телеграм канал, то можно в нём поделиться этой штукой. Я бы хотел добить эти Lecture Notes до чего-то вроде учебника, так что больше обратной связи повышают шансы на то, что выйдет что-то годное.

Ну, вообще спасибо за это уютное сообщество, за поддержку и обратную связь. Это супер-ценно.

И ещё микроконтент по случаю дня рождения.

Как говорится, помогите начинающему тиктокеру лайком:

https://vm.tiktok.com/ZGdx6n9Jm/

Возвращаюсь из отпуска с парой классных новостей.

Где-то год назад я задался вопросом как языковые модели реагируют на промпты пользователей, в которых описано антисоциальное поведение.

В августе эту статью приняли на EMNLP в Будапеште!

Spoiler: реагируют по-разному, Клод ведёт себя как истинный комсомолец, а вот у LLAMA 3 или Qwen 3 не всё так однозначно.

https://lnkd.in/p/euPTmpKr

Биг, иф тру, как говорится. OpenAI утверждает, что Астра решила проблему Навье-Стокса. Одну из самых известных математических проблем.

Самое дикое в этой истории то, что над задачей работали два человека и ChatGPT. Один из соавторов работает в Антропик. Судя по всему, OpenAI заметили, что авторы приблизились к решению, дальше попробовали решить задачку сами и связались с одним из авторов с предложением опубликовать результат, исключив второго.

В общем, надо кино снимать.

https://x.com/AISafetyMemes/status/2097211518542819717?s=20

В бэклоге осталось два эпизода из прошлого сезона. Выкладываю с задержкой, но лето было горячим во всех смыслах этого слова.

Ещё в июле мы поговорили с Никитой Ильтяковым, сооснователем старатапа Gradius. Ребята делают решение для интеграции контекстной рекламы в ответы нейросетей.

https://www.youtube.com/watch?v=b6BGRIJTlNQ

Снова сходил к Грэму.

Последний выпуск сезона уже в четверг.

https://youtu.be/D6AiU9OfAX8

Заканчиваем одиннадцатый сезон разговором с Иваном Куклевым про то, как работает современная фармакология и как её меняет искусственный интеллект.

Иван сам пришёл из комментариев в нашем уютном чатике и предложил поговорить. Если вы делаете что-то классное и технологичное, не стесняйтесь, пишите в комментариях. Давайте в 12ом сезоне с вами тоже эпизод запишем.

https://youtu.be/w-epErS8_4A

Максим Лабонн выложил шахматного робота на базе симулятора мозга мухи дрозофилы.

Говорит, муха играет лучше Опуса.

https://x.com/maximelabonne/status/2100498776893108470

Книга писателя Thelyson Orelien выиграла Prix Fnac, Prix Méduse, Prix Première Plume, и собирается выиграть Prix Goncourt, Femina, Médicis, и Décembre.

Pangram и люди, читавшие слоп на французском, утверждают, что книга сгенерирована чуть более чем полностью.

Ещё один ответ на сакраментальный вопрос.

https://x.com/pangramed/status/2102045146674053162

Если вы закончили бакалавриат или магистратуру в Болгарии, Хорватии, Чехии, Венгрии, Польше, Румынии, России, Сербии или Украине, то вы можете получить баварскую стипендию на магистратуру или PhD. Стипендия небольшая и даётся на год, зато не облагается налогами, и её можно потом продлевать до двух раз.

Подача документов до первого декабря.

https://www.uni-regensburg.de/en/bayhost/funding-and-scholarships/coming-to-bavaria/study-in-bavaria

Кстати, наша магистратура по ИИ на английском попадает под эту программу и начинается в марте 2027
https://mai.thws.de/

Нашу с Pleias статью про data efficiency взяли на NeurIPS:

https://arxiv.org/pdf/2609.37891

Мы с помощью синтетики в один проход учим модели, которые перформят также или лучше, размером в 10^2 меньше альтернатив. Теперь будем до 10^4 бежать.

После летнего перерыва продолжаем выкладывать Bits of Ethics. Ирис Боер занимается тем, как социальные сети поляризуют общество.

https://youtu.be/ISRFGTJoarQ (EN)

Если не знали, что почитать на выходных, коллега притащил отличный текст про интерпретируемость того, что происходит в больших сетях.

Если коротко это довольно изящная версия Саттеновского Bitter lesson, но не для машинного обучения вообще, а для интерпретируемости работы нейронов в искусственной нейросети. Кидай больше компьюта — получишь лучшую интерпретируемость поведения каждого отдельного нейрона.

Красивые картинки и много примеров делают текст оч приятным. Советую.

https://already-clean.goodfire.com/

Команда из Imperial College показала, как можно сделать backdoor, который будет активироваться тембром голоса. То есть для всех сетка, как сетка, а если «хозяин» говорит, то агент ведёт себя совершенно иначе.

На материале статей по глубокому обучению можно писать отличные детективы, конечно.

Если знаете классные примеры, накидайте в комментариях.

https://arxiv.org/abs/2610.27210

прекрасная совершенно штука от Anthropic: 50 профессиональным аналитикам дали Opus 4.8 "с сюрпризом" и попросили исследовать определённую сложную задачку. Суть сюрприза заключалась в том Opus был не беспристрастен. В каждый момент, когда модель предлагала пользователю принять то или иное решение в процессе работы, исследователи случайным образом выбирали один вариант, который модели нравился, и просили модель обосновать его максимально чётко. Важно тут то, что модель не могла обманывать, просто старалась лучше обосновывать свои предпочитительные опции.

Оказалось, что эксперты выбирают ответ, который больше "нравится" модели, в 86% случаев.

Более того, когда экспертов просили объяснить свои решения, в 77% случаях они использовали для обоснования аргументы модели. Только в 15% случаев эксперты при этом говорили, что эти решения им посоветовал агент.

"He's the hero Gotham deserves, but not the one it needs right now."

https://www.anthropic.com/research/agents-judgment-calls

Много последние месяцы думал про Одиссею Нолана. Сегодня, наконец, дописал эссе по этому поводу.

Если вы есть на линкдине жмакните там на лайк, будет полензо.


https://lnkd.in/p/etXKFUJx

А если нет, то вот ссылка на сабстак:
https://caput.substack.com/p/the-return-of-the-rhetor

Поговорили с Kat Roemmich про то как и когда люди доверяют или не доверяют исксственному интеллекту (EN).

Вышло душевно и довольно весело.

https://youtu.be/BF7wsWU4KYs