Тем временем три часа назад муниципальная IT компания Рио выложила свою модельку на 375 миллиардов параметров и на некоторых бенчах по их оценкам она обходит kimi-k2.6 и qwen 3.7

Как правильно заметили в комментариях, это файнтьюн Qwen 3.5 при этом на бенчах он обходит 3.7 Plus от Alibaba.

Чуваки из бразильской госухи дотьюнили китайский квен 3.5 лучше, чем создатели 🙃


https://huggingface.co/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B

big, if true, как говорится.

Между свободой и безопаностью

После первого релиза DeepSeek я начинал лекции слайдом «Интересные времена». После DeepSeek мы живём в мире, где non-profit из Калифорнии продаёт миллионам людей доступ к модели за деньги, а хедж-фонд из Ханчжоу выкладывает свою модель в опен-сорс и, судя по всему, зарабатывает на шорте американских ИИ-компаний.

На днях Z.ai выложила GLM-5.2. Лицензия MIT, контекст миллион токенов, в разы дешевле фронтира. По бенчмаркам модель где-то между Opus 4.7 и 4.8. По сути, уже пару лет модели с открытми весами отстают от фронтира на несколько месяцев. Субъективно, отставание это сокращается.

Интересен этот релиз тем, что он происходит на фоне «отключения» Fable 5.

Я недавно задумался, что та организация, которую мы называем «коммунистическая партия китая» дословно на китайском называется 共产党, «партия общего производства». Обобществление средств производства прямо в названии. А если ИИ в постиндустриальном мире и есть средство производства, то ставка на открытые веса оказывается красивым ситуативным совпадением.

Интересно тут то, что raw capitalism, тот самый, что дал штатам отрыв на фронтире, медленно превращается в capitalism well done. Чем жёстче нормы и чем активнее государство лезет в экономику и технологии, тем тяжелее держать скорость на переднем крае. Парадокс в том, что Китай регулирует ИИ плотнее, чем даже ЕС, но регуляторное давление он осуществляет на конечные юзкейсы, а веса при этом раздаёт.

https://z.ai/blog/glm-5.2

Мы в Pleias, кстати, по случаю VivaTech сделали синтетических бельгийцев вместе с NVIDIA.

https://pleias.ai/blog/nvidia-nemotron-personas-belgium

Если есть желание попрактиковаться в аудировании немецкого акцента на английском, мы выложили второй эпизод Bits of Ethics.



https://youtu.be/voILEc-nz3U

Вот ещё редкий контент выходного дня.

Мы с Митей Пузыревым сделали новый EP. Как нынче полагается, в коллабе и генеративными модельками. Тексты написаны белковыми сетями (четыре моих и один Андреева), а вот музыка результат совместной работы.

https://artists.landr.com/991048163508

За неделю два анонса про то, как вынимать мысли из головы, без участия языка или пальцев.

Meta показала Brain2Qwerty v2. Человек сидит в МЭГ-шлеме, думает про набор текста, а модель восстанавливает предложения. Сверху языковая модель, дообученная на нейроданных: T9 для мыслей. Обещают 61% точности там, где у прежних неинвазивных методов было 8%. Статья вышла в Nature. Цель вернуть речь тем, кто её потерял.

Почти одновременно стартовал Aleph лаборатория из пяти человек, называющая себя строителями интерфейсов «для телепатического будущего». При помощи ультразвука и контрастного вещества ребята сделали «самые детальные снимки мозга, когда-либо сделанные снаружи черепа». Посмотрите видео, если не видели. Картинка завораживает.

Пока это карта сосудов; дальше, само собой, обещают неинвазивно мысли читать.

Парадоксально, что оба решения упираются в «бутылочное горлышко» языка, хотя интуитивно самое интересное в интерфейсах мозг-компьютер это именно вопрос о том, можно ли работать с мыслями без вербальной компоненты.

Как по мне, read-only интерфейс «мозг-компьютер» осмыслен ровно настолько, насколько он расширяет наш канал ввода. В каком-то смысле вся история связи это история расширения канала: телеграфист настукивал пару битов в секунду, информация по сети шла медленно, оптоволокно увеличило пропускную способность на десять порядков. Узким местом давно стал не сам канал, а человек на его конце быстрее, чем мы превращаем мысль в слова, новые смыслы не создаются.


Генеративный ИИ даёт надежду на частичное решение этой проблемы. Мы запускаем кучу моделек, чтобы они делали что-то полезное, не особо упираясь в ограниченные возможности ограниченного количества человеческих мозгов на планете.

Телепатия — мечта давняя, но если интерфейс мозг-компьютер просто позволяет печатать, только медленнее, то это пока не то будущее, о котором мы мечтали.

Две большие новости, которых я жду: когда появятся результаты, позволяющие что-то в мозг записывать, и когда кто-то покажет, что интерфейс мозг-компьютер позволяет делать ввод быстрее, чем просто речь.

Стартап Conception заявляет, что смогли получить яйцеклетки из стволовых.

Big, if true, как говорится.

Мы уже умеем сбрасывать клетки до «заводских настроек» и получать стволовые. Если из стволовых клеток можно будет получать яйцеклетки, это огромный прорыв в решении проблем фертильности.

https://x.com/conception/status/2071962376090595685

Поговорили с Евгением Датским, CTO CarbonHQ, про экономику вокруг выбросов углерода.

Что такое углеродные кредиты, как они работают и как меняют жизнь людей в развивающихся странах.

https://youtu.be/ZqF6NueQb-M

Поговорили на «Грэме» про сознание, сложные системы и, понятно, искусстенный интеллект.

Вроде, неплохо вышло. Зороших выходных.

https://youtu.be/EpHhF6q2qqo?si=p23u1tHvJLwrck-o

В еженедельной по нынешним временам рубрике “big, if true” вот вам новая статья от исследователей из EPLF и университета Джона Хопкинса.

Можно дообучить генеративную нейронку так, чтобы сгенерированное видео стимулировало сильнее нужную вам область голосного мозга зрителя.

Ждём выход нейро-слопа на новый уровень.

https://nevo-project.epfl.ch/

Люблю N26. Давно ими пользуюсь и доволен.

У них обновилась рефералка, так что если вы ещё не там, заходите. Обещают 60 евро на счёт.

Каждый, кто придет к N26 по рефералке до конца июля покроет нам монтаж двух выпусков. А если вас таких придёт больше 10, обещаю запустить короткие видео. Давно хочу, а руки не доходят.

Ivan has invited you to join N26. Create your account today and get €60!

https://n26.com/r/ivany4506?cid=P0Z&lang=en

Thinking Machines Миры Мурати выкатили веса модели Inkling.

Модель близка к фронтиру, но не дотягивает. Как верно заметили а комментах: TM хотят продвинуть свою платформу для дообучения Tinker как часть дата-стратегии энтерпрайза.

Отдельная фишка — моделька умеет работать с голосом. Я последние полгода много думаю про то, что голосовые интерфейсы в ближайшее время должны сильно поменяться и такие вот релизы эти изменения приближают.

Самое важное тут то, что это открытые веса от американской фронтирной нео-лабы. Лёд тронулся, энтерпрайз осознал, что хочет разворачивать модели в своей инфраструктуре, лучше контролировать свои затраты и данные. Лабораториям нужно на это реагировать. После повышения цен Антропиком десятки крупных американских компаний переключились на китайские модели на своей инфраструктуре. Даже пошли слухи, что администрации Трампа стоит ввести export controls для моделей из Китая. А тут Thinking Machines с их Inkling тут как тут.

https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/

А скажите, братцы, нужен нам альбом генеративных спиричуалс на русском? Или мы пока не готовы к этому разговору?

Тут в комментариях вчера развернулась дискуссия про сознание, случайность и квантовые системы, а сегодня я увидел, что в Кёльне ищут аспиранта, чтобы изучать квантовую случайность.

Ну, как таким с вами в пятницу вечером не поделиться? Случайность (и алгоритмическая, и квантовая) в действии.

http://quantum-randomness.com/joinus

🏙 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/