🌍
Открытый
·
ID 68062718189719
Неискусственный интеллект
Технологии и IT
Новости и СМИ
Вы владелец этого канала? Начните продавать рекламу уже сейчас вместе с pomogach.io
Технологии и IT
Новости и СМИ
Подписчики
498
Вовлеченность (ER)
9 %
Вы владелец этого канала? Начните продавать рекламу уже сейчас вместе с pomogach.io
+ 24 ч
-2
+ 7 дн
-2
+ 30 дн
+6
Подписчики
498
За 24 часа
-2
За неделю
-2
За месяц
+6
Вовлеченность (ER)
9 %
История канала
загрузка…
Смотреть
Динамика подписчиков
Подписчики
Охват (Просм. поста)
Охват (Просм. 24ч)
Интенсивность публикаций
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
Меньше
Больше
Метрики публикаций
Публикации
0
за день
15
за неделю
88
за месяц
Репосты
0
за день
0
за неделю
0
за месяц
Просмотры на пост
73
за день
74
за неделю
74
за месяц
Данные за последний месяц
Кто рекламировал
1 / 1
Упоминаний
Всего
5
MAX
3
TG
2
Каналов
Всего
2
MAX
1
TG
1
Название, ссылка или ID канала…
ℹ️
| Канал | Публикаций | Подписчиков | Последний пост |
|---|---|---|---|
|
Нецифровая экономика
[max]
|
3 | 4376 | 30.06.26 |
Нецифровая экономика
[telegram]
|
2 | 24437 | 30.06.26 |
Кого рекламировал
1 / 1
Упоминаний
Всего
6
MAX
6
TG
—
Каналов
Всего
2
MAX
2
TG
—
Название, ссылка или ID канала…
ℹ️
| Канал | Публикаций | Подписчиков | Последний пост |
|---|---|---|---|
|
Нецифровая экономика
[max]
|
5 | 4376 | 09.07.26 |
|
Cloud.ru
[max]
|
1 | 790 | 18.06.26 |
Эффективность последних рекламных размещений
1 / 1
Загрузка данных...
| Размещенный пост | Текст публиакции | Рекламирующий канал | Просмотры | Просмотры 24 ч | Прирост подписчиков |
|---|
Загрузка данных...
| Размещенный пост | Текст публикации | Рекламируемый канал | Просмотры | Просмотры 24 ч | Прирост подписчиков |
|---|
Динамика просмотров публикаций по часам
1 / 1
| Дата и время публикации | Текст публикации | Рекламируемый канал | Динамика просмотров | Всего просмотров |
|---|---|---|---|---|
| 2026-07-10 17:12:52 | Почешем вам мозг. Нежно Исследователи EPFL и Johns Hopkins научили ИИ генерировать возбуждающие видео. И нет, они сделали это не так, как в Grok. Учёные разработали систему NEvo — она адаптирует короткие ролики под конкретную область зрительной коры. Например, под FFA, которая связана с распознаванием лиц, PPA — мест и сцен, MT — движения, EBA — тел, pSTS — социальных взаимодействий. Работает это примерно так. Сначала модель ищет удачную картинку-якорь: лицо, комнату, тело, абстрактный узор или что-то ещё. Потом поверх неё перебирает движение, ритм, камеру и взаимодействия. Каждый вариант прогоняется через энкодер, который предсказывает fMRI-ответ: насколько сильно такой ролик должен «зажечь» выбранный участок мозга. Дальше начинается маленькая эволюция. Промпты превращаются в «гены»: лучшие варианты отбирают, скрещивают, мутируют и снова отправляют в генератор. По умолчанию система может прогнать до 400 вариантов на стадии изображения и ещё до 200 на стадии видео. На выходе — двухсекундные ролики, которые модель считает наиболее возбуждающими для конкретной зоны. Авторы проверяли NEvo на участках мозга, реакции которых более-менее известны. Если оптимизировать ролик под зону, связанную с распознаванием лиц, система постепенно приходит к лицам. Под зону, которая реагирует на места и сцены, — к комнатам, зданиям и пейзажам. Под область движения — к динамичным роликам. Под область, связанную с телами и действиями, — к телам и взаимодействиям. Самый забавный пример — эксперимент с абстрактными объектами. Системе давали не людей, а пластилиновые фигуры, игрушки и резиновых уточек. Но когда её просили возбудить область, связанную с восприятием социальных взаимодействий, она всё равно начинала делать из этих объектов маленькую сценку: кто-то на кого-то «смотрит», кто-то к кому-то движется, происходит что-то подозрительно похоже на общение. Если сегодня это инструмент для нейронауки, то завтра кто-нибудь обязательно увидит там рекламный кабинет нового поколения. Ленты уже оптимизируют контент под удержание, но делают это грубо: показали миллион роликов, нашли тот, на котором пользователь залип. NEvo показывает более прямую траекторию: не ждать реакции снаружи, а заранее подбирать стимул под реакцию внутри. Скоро и на ваших экранах! А пока посмотреть брейнрот нового поколения можно в примерах на Hugging Face. @anti_agi Почешем вам мозг… | — |
|
71 |
| 2026-07-10 13:44:59 | 🦄 ИИ плодит скучных единорогов Слыша о «единорогах, связанных с ИИ-бумом», представляешь себе стартапы с чат-ботами и агентами. Но у компании Lancium, ведущей переговоры о продаже миноритарной доли крупным техкомпаниям (в частности, Nvidia и Anthropic) по оценке $7–10 млрд, нет ни моделей, ни GPU, ни одной строчки кода на Python. Она владеет землей в Техасе. Основанная в 2017 году, Lancium занималась довольно скучной инфраструктурной работой: искала земельные участки рядом с нужными подстанциями, линиями электропередач и газопроводами, договаривалась о правах на подключение к сети, проходила согласования и получала разрешения. Классический «девелопер энергоземли» — ни хайпа, ни венчурного глянца. В 2024 году половину в ней приобрела Blackstone за $500 млн, а в октябре Lancium привлекла еще $600 млн долга. С тех пор ее оценка выросла на порядок. И не удивительно, ведь компания занимается созданием энергетической инфраструктуры в большом кампусе Lancium в Абилине, штат Техас, который является частью проекта Stargate компании OpenAI. Lancium не строит электростанции и не является сетевым оператором в классическом смысле. Она владеет землёй, строит подстанции, выступает «розничным поставщиком электроэнергии» и умеет комбинировать сетевое питание с автономной генерацией. Иными словами — её актив это не мощность как таковая, а права и разрешения на мощность: место в очереди на подключение к сети, инженерные согласования, договорённости с регуляторами. Именно это стало дефицитным ресурсом в период бума строительства дата-центров. Новые проекты сегодня стоят в очереди на подключение к сети годами и сталкиваются с растущим сопротивлением местных жителей, обеспокоенных нагрузкой на электро- и водоснабжение. Компании, которые успели закрепить за собой «powered land» ещё до того, как все туда бросились, оказались держателями по сути дефицитного актива — как землевладельцы у моста, через который вынужден идти весь трафик. Техас сегодня рассматривает создание третьей сверхвысоковольтной сети, чтобы обслужить более 25 гигаватт потенциальной новой нагрузки от дата-центров в районе Панхандла. Только в округе Чилдресс, где у Lancium уже одобрено подключение на 1 гигаватт, сетевая компания American Electric Power зафиксировала письма о намерениях на 8,35 гигаватта проектов — и включает этот округ в свой план модернизации сетей на $10 млрд. Для сравнения: у Intersect, девелопера, которого в начале года за $4,8 млрд купил Google (первая техкомпания, ставшая напрямую владельцем энергопроизводителя), в разработке 8–10 гигаватт мощности — это энергопотребление примерно 8–10 городов среднего размера. То есть единороги вырастают по всей цепочке: девелоперы, владеющие землей и энергоправами (Lancium, Cloverleaf, Crusoe), владельцы генерации (Intersect) и т.д. — внезапно начинают стоить как технологические компании, хотя по сути своей деятельности остаются инфраструктурным, коммунальным, почти строительным бизнесом. @anti_agi 🦄 ИИ плодит скуч… | — |
|
69 |
| 2026-07-09 19:48:49 | Методичка Palantir по суверенному ИИ Palantir можно ругать за готовность продавать свои технологии для любых задач или ястребиный взгляд на мир. Одного у них не отнять. Это последовательность своей позиции. И вот они выпустили манифест "Institutional Sovereignty in the Age of AI". Документ дополняет выступление Карпа, где он назвал токенное ценообразование OpenAI и Anthropic безумным. Внутри 15 шагов для государств и компаний, сгруппированных в четыре блока: основы, слой моделей, слой вычислений и слой контроля. Общий тезис: суверенитет это ваша основа-основ, право на создаваемую вами ценность и свобода в любой момент менять партнёров/поставщиков/провайдеров и технологии по своему усмотрению. Отдавая данные, веса и накопленное знание внешним лабораториям или компаниями, любая организация, в том числе государство, сама сужает себе выбор. Базовая установка — нулевое доверие. Любую передовую модель, используемую без соглашения о нулевой передаче данных (ZDR), предлагается считать склонной к извлечению знаний: поставщик заинтересован перекачать информацию организаций в веса своей модели, а дальше сдавать уже прокачанную модель в аренду конкурентам, добирать маржу на дорогих рабочих процессах. А в худшем варианте и заменить своего клиента. Дальше, собственно, хау ту. Договариваться про ZDR и иметь рычаг, чтобы поставщик не поменял правила задним числом. Строить систему так, чтобы она не была привязана к одной модели и позволяла переключаться без задержки, это Palantir называет "модельной ликвидностью". Владеть ИИ. Не стесняться дистилляции как стартовой точки. Закрытые провайдеры в своих соглашениях это запрещают, но можно взять как учителя модель с открытыми весами и обучать на ее выходах свою (а можно и нарушать правила закрытых моделей, в принципе). Дальше дообучать на собственных данных и держать в периметре весь стек, от софта до железа. Тогда и данные, и веса остаются внутри контура, а не уходят в компании-разработчики закрытых моделей. Само железо при этом должно быть адаптируемым (читать как используйте GPU, а не ASIC), чтобы оно оставалось актуальным при смене архитектуры моделей. Отдельно достается привычке гнать токены ради токенов, в манифесте это названо токенмаксингом и ощущением ложного прогресса, вызывающим привыкание. Под конец документ переходит в призыв: Америке нужны сильные открытые модели, а недавние NVIDIA Nemotron названы переломным моментом, пока еще исключением из правила. И на каждом слое суверенитета у Palantir заготовлен свой продукт: AIP Evolve для смены моделей, AIP Evals для их оценки, Apollo для безопасности. Заканчивается все предложением собрать команду и провести аудит суверенитета, а кто не потянет сам, тому Palantir проведет его бесплатно, но только если вы уже их партнер. Адрес есть в документе 😏 @anti_agi Методичка Palant… | — |
|
80 |
| 2026-07-09 16:12:24 | Туристы едут в Сеул за k-pop, а настоящие ценители — за постерами. ICML 2026 официально стартовала. На площадке оказался внештатный спецкор @anti_agi, и вот его впечатления от первого полноценного дня В кулуарах главная жалоба одна и та же: за неделю физически невозможно посмотреть все интересные постеры. В одно время идут воркшопы, индустриальные доклады, встречи, стенды компаний. Огромные доски с вакансиями для исследователей тоже на месте, как и пасхалка с инвайтом Practical ML Conf — на въезде в конгресс-центр, зовут зарегаться. Но самое лучшее, естественно, в промежутках: 💻 Apple представила свою концепцию нового метода ускорения диффузионных языковых моделей — Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models. Идея dLLM отличается от привычных LLM: модель не генерирует ответ строго токен за токеном слева направо, а начинает с полностью замаскированной последовательности ответа и постепенно «раскрывает» часть позиций — как при генерации картинок. За счет этого потенциально можно получать несколько токенов за один forward pass модели. Проблема в том, что слишком агрессивное размаскирование ухудшает качество. До сих пор это часто решали эвристиками: например, раскрывать N самых уверенных токенов или все токены выше заданного порога confidence. Apple предлагает отказаться от ручной настройки и обучить небольшую RL-политику, которая сама решает, какие токены раскрывать на каждом шаге. Если диффузионные языковые модели действительно станут популярнее, decoding policy вполне может превратиться в отдельный оптимизируемый компонент инференса — примерно как speculative decoding или оптимизации KV-cache сегодня. Код авторы уже выложили в open source. ☣️ Google Cloud рассказали про ИИ-учёного полного цикла. В The End-to-End AI Scientist: Automating Discovery and the Research Pipeline авторы поставили довольно взрослую задачу: понять, может ли ИИ не только провести исследование, но и проследить за собственной логикой. Центральная работа здесь — ScientistOne, end-to-end research system с Chain-of-Evidence: авторы стараются сделать так, чтобы утверждения в тексте можно было свести к коду, логам, литературе и evaluator outputs, а не только к «убедительно выглядящему» нарративу. Рядом со ScientistOne у Google уже вырисовывается целый стек специализированных research-инструментов: ▪️ ScholarPeer делает рецензирование с опорой на литературу и проверяет новизну через отдельного historian agent ▪️ PaperBanana автоматизирует подготовку методологических схем, диаграмм и графиков для статьи ▪️ MARS отвечает за поиск исследовательских решений с учетом вычислительного бюджета и за модульную сборку research-кода ▪️ PaperOrchestra превращает сырые материалы — идеи, заметки, логи экспериментов, результаты и черновики — в статью, близкую к submission-ready На экспо тоже есть на что посмотреть. Amazon построил один из самых больших стендов конференции. Огромная картонная коробка — прямо в центре зала. Доставили по полной, и даже без премиум-подписки за вход. @anti_agi Туристы едут в С… | — |
|
73 |
| 2026-07-09 13:00:01 | Яндекс и Google замыкают на себя поисковый трафик Число внешних переходов на сайты с поисковых систем катастрофически падает из-за ИИ. Трафик с Яндекса за год просел на почти на четверть (в мае — на 23%), с Google — почти что на треть (на 31%), свидетельствуют данные Яндекс.Радара. В мае 2026 года пользователи переходили с поиска Яндекса на другие сайты Рунета на 1,16 млрд раз меньше, чем в мае 2025 года — 3,97 млрд против 5,13 млрд визитов. Еще 0,76 млрд визитов рунет потерял от переходов с Google (1,68 млрд против 2,45 млрд). По словам собеседника @antidigital в Яндексе, это следствие внедрения ИИ в поиск: многие пользователи теперь получают ответы на свои вопросы прямо у ИИ поисковика и, хотя Алиса и ставит ссылки на источники, уже не переходят по внешним ссылкам. По данным исследователей, в AI Mode около 92% сессий заканчиваются вообще без перехода на сторонний сайт. Появление ИИ-ответа срезает исходящие клики на 38% и поднимает долю поисков без клика на 33%. По всей видимости, это должно было сказаться и на рекламной выручке Яндекса, ведь рекламные (т.н. «промо») ссылки в выдаче Яндекса идут вверху поисковой выдачи. Во всяком случае, в 1 квартале 2026 года выручка блока «Поисковые сервисы и ИИ» показала небольшое (на 1%) снижение год к году. При этом в этом блоке зашито множество разных сервисов, помимо Поиска: Карты, Браузер, устройства и Алиса AI, сервисы объявлений: Авто.ру, Яндекс Недвижимость, Яндекс Аренда, Яндекс Путешествия и Яндекс Исполнители, а также ряд других информационных и транзакционных сервисов. Выручку Поиска отдельно Яндекс не показывает. Похоже, что поисковые системы перестают быть «воротами» в интернет, начиная заменять собой всемирную сеть. @anti_agi Яндекс и Google … |
|
|
81 |
| 2026-07-09 10:33:08 | Провайдеры API могут тихо вас обсчитать Стартап Vaudit проверил счета за ИИ на $34 млн у 60 компаний и нашел около $1,7 млн переплат. Расхождения возникали по разным причинам. В одних случаях компании использовали старые и более дешёвые модели, но платили как за новые. В других в счёт попадали запросы, которые завершились ошибкой или вообще не дали результата. Больше всего вопросов к Claude Code. И это не догадки: после разбирательств поставщики вернули порядка 80% спорных сумм. Проблема в том, что через чужой API вы не видите, за что платите. Токены, повторные запросы, маршрутизация между моделями, наценки облака сверху. Счет может меняться по часам, а сверить его не с чем. Вы получаете цифру и принимаете ее на веру. Но можно этого избежать и держать инференс у себя, на приватной инфраструктуре. Это особенно актуально, если не хотите слить конфиденциальные данные компании в общедоступные нейросети. И для этого больше не нужно тратить недели на подбор железа, компиляцию под конкретную архитектуру и настройку окружения. В Каталоге ИИ-моделей Selectel всё уже готово к запуску в пару кликов. Выбираете нужную модель (Qwen, Whisper, DeepSeek и десятки других) и получаете готовый инференс-сервис. Что внутри: ▪️ Прозрачная экономика: Вы платите за фактическое время работы вычислительных ресурсов, а не за абстрактные подписки или количество токенов, которые кто-то посчитал за вас. ▪️ Полная независимость: Модели крутятся в приватном контуре Selectel. Никаких внезапных падений или повышенных цен из-за загрузки сервиса. ▪️ Гибкая инфраструктура: Не нужно гадать, сколько оперативки потребуется под очередную модель. Сервис развернут на актуальных видеокартах и автоматически масштабируется под реальную нагрузку. Перестаньте зависеть от чужих платформ и разверните нейросети в надежной выделенной инфраструктуре: https://slc.tl/xomqc Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJX3xR7 Провайдеры API м… | — |
|
73 |
Год
Месяц
Неделя
Загрузка данных...
| Время | Контент | Подписчиков | Кто ссылался | Просмотры 48ч | Просмотры 24ч |
|---|