Собрались как-то Стив Балмер, Билл Гейтс и Сатья Наделла в день 50-летия Microsoft в одной комнате. И дали интервью Copilot.

Не анекдот 🤷🏻‍♀️

Коллеги, добрый вечер. У меня температура 39, я не соображаю ничего, сегодня ухожу с работы пораньше. С дивана сидя на диван лёжа, в смысле.

Я немного завидовал нашим бабушкам и дедушкам — они жили в эпоху великих фантастов XX века, мечтали о космосе и рисовали в уме человекоподобных роботов.

А сегодня я прочитал предсказание экспертов про будущее ИИ — в формате повести с техническими приложениями — и впервые за долгое время почувствовал страх. Думаю, такой же холодок пробегал по спине у старшего поколения, когда они читали Брэдбери про ядерную войну.

Текст немаленький (15 тысяч слов только повесть!), и это не совсем художественная литература. Там куча технических деталей, а писатель из команды — тот самый Scott Alexander из Slate Star Codex. Перескажу коротко.

—

Главное, что ускорит искусственный интеллект — это разработка искусственного интеллекта. Мы создадим минимально полезную модель, которая поможет нам разработать модель помощнее и так по спирали. К апрелю 2027 она заберёт программирование нейросетей, к августу — исследования и обучение. Развитие нейросетей ускорится в десятки раз.

На 4 поколении этих моделей, даже лучшие ученые перестанут справляться с развитием нейросетей без помощи других моделей. Примерно в это же время у ИИ появятся собственные долгосрочные цели, которые он скрывает от людей (adversarial misalignment). Ученые замечают неладное.

Дальше интерактивная развилка: мы выключаем сеть 4 поколения, замедляемся и строим более безопасную модель или забиваем на риски и ускоряемся. В первом случае всё заканчивается раем на земле, всеобщим достатком и покорением звезд людьми с помощью роботов в 2030, во втором случае — покорением звезд роботами без участия людей; ИИ истребляет людей к 2030 году.

—

Страшным для меня этот рассказ делают ссылки на реальные научные статьи, в которых ученые замечают, что даже наши текущие модели уже скрывают что-то от нас, уже пытаются обмануть нас и то, какие хитрые приемы придумывают ученые, чтобы исследовать эти системы. Это всё дальше от программирования и математики и всё ближе к биологии и психологии.

Один из авторов исследования предсказал chain-of-thought, масштабирование дата-центров, экспортные ограничения на ИИ-чипы и многомиллионые кластеры для обучения ещё в 2021 году, за год до появления ChatGPT.

—

Рекомендую отличный сайт проекта с интерактивными графиками , отдельные впечатляющие приложения про исследование целей ИИ и предсказание сроков цикла авто-улучшения (takeoff), анонс от писателя, видео-интервью и наконец сверх-краткий пересказ от самих авторов.

Температура температурой, а Технодайджест по расписанию

Криптой тоже не интересуюсь. Не пишите мне.

Доброе утро, счастья, достатка, здоровой самооценки 🙌

О стимулировании сотрудников к использованию ИИ можно дискутировать конечно, но главное: скоро, как водится, появится рой дерзких российских топ-менеджеров, которые почитают это всё и возьмут пример, и будут требовать от сотрудников «эффективно использовать ИИ в работе», чтобы более лучше решать задачи. И может быть в этом нет ничего плохого, если сотрудникам выделят время на обучение и платные аккаунты в предназначенных для корпоративного использования ИИ-сервисах. А не пнут всех сливать рабочие секреты дипсику/чатгпт, забывая об ИБ, но пытаясь бесплатно заскочить в поезд применения «бест практисес», чтоб на конфе какой-нибудь похвастаться.

#кадры Григорий Атрепьев возглавил Yandex Cloud ⚡️

Yandex Cloud объявила о новых назначениях в руководстве: платформу возглавил Григорий Атрепьев, ранее занимавший пост директора по продуктам Yandex Cloud. Операционным директором назначен Александр Черников, ранее отвечавший за развитие бизнеса Yandex Cloud в России и СНГ.

Как сообщили в Yandex Cloud, Григорий Атрепьев работает в команде платформы с момента её создания, то есть с 2018 года. Изначально он вошёл в команду в роли архитектора облачных решений. Он участвовал в проектировании платформы, формировании команды облачных архитекторов, технических аккаунт-менеджеров и инженеров. В качестве гендиректора Григорий будет формировать стратегию платформы и развивать экосистему B2B-продуктов, в том числе решения on-premises и продукты на базе ИИ.

Александр Черников присоединился к Yandex Cloud в 2019 году, чтобы заниматься развитием направления по работе с клиентами и масштабированием коммерческого блока. Под его руководством в 2022–2024 гг. выручка платформы выросла почти в 7 раз — до 19,8 млрд руб. В должности операционного директора Александр продолжит растить бизнес облачной платформы и новых направлений Yandex Cloud, а также развивать взаимоотношения с клиентами и партнёрами, сообщила компания.

Yandex Cloud входит в Yandex B2B Tech — подразделение Яндекса, которое развивает решения для корпоративного сектора. На сегодняшний день платформа объединяет более 70 сервисов.

Прошлый гендиректор и создатель Yandex Cloud Олег Коверзнев в ноябре прошлого года объявил об уходе из компании.

Подборка отечественных MLOps-решений

Принципу MLOps скоро исполнится десять лет. Его придерживается все большее число разработчиков, а компании, в том числе и в России, повышают уровень зрелости MLOps в своих командах, внедряя единые пайплайны и платформы разработки.

🪼Deep Dive

Базовые понятия и руководства
• Статья 2015 года, заложившая основу MLOps, и подкаст ее автора — Д. Скалли (D. Sculley), «крестного отца MLOps»
• Книга Хьюен Чип (Huyen Chip) MLOps: Machine Learning as an Engineered Discipline, знакомящая с проектированием ML-систем
• Обзор концепции и методик зрелости MLOps от Академии Selectel
• Перевод статьи про принципы MLOps от Алексея Фатеева, MLOps/LLMOps Engineer в KTS
• Перевод статьи о методах оценки уровней MLOps-зрелости в блоге VK Cloud на Habr
• Практическое руководство Google Cloud по MLOps
• Обзор навыков для построения карьеры в области MLOps, составленный Scaler Academy

Актуальные тренды
• HatchWorks AI: Key Trends Shaping MLOps in 2025
• Munich Tes: Trends in Machine Learning Operations in 2025
• GeeksforGeeks: Emerging Trends and Technologies to Watch

Карта рынка
• Обзор зарубежного ландшафта MLOps по состоянию на 2025 год

Если оценки наполненности мирового рынка уже существуют, то российские исследователи, в частности DevCrowd и Университета ИТМО, только начинают описывать ландшафт таких решений.

В новой подборке ICT.Moscow попытался собрать проекты российских команд. Таких разработок нашлось около 20, и большая часть из Москвы.

Помимо очевидного вклада ИИ-бигтехов («Яндекс», «Сбер», VK, МТС), на рынке заметно присутствие и других игроков — интеграторов (Axenix Innovation, Neoflex, Polymatica, Rubbles, «Иннодата»), технокомпаний (Selectel, Т1, «Сибур»), научных организаций (НИУ ВШЭ, Университет ИТМО) и стартапов (Data Sapience).

Некоторые из разработчиков пытаются строить активные комьюнити MLOps-специалистов в Telegram и проводить профильные ивенты.

На примере выборки из отобранных ICT.Moscow решений заметно, что ставку российские разработчики делают на комплексные платформенные MLOps-продукты. А вот специализированных решений встречается не так много в сравнении с мировой индустрией. Это же касается и Open Source — проектов.

👉🏻 Изучить подборку с российскими проектами

Домой поплыл

Коллеги, добрый день. Кто уже и так в РКН канал зарегистрировал, тех и маркировка касается. А у тех, кому до 10к подписчиков как до Пекина пешком, тому и не надо об этом думать. Да? Ведь да?