Искусственный интеллект. Высокие технологии

19 October 2026 12:37

Математики предлагают формализовать всю математику за три года, но с главным условием: плохая формализация хуже, чем никакой

В блоге Xena Project вышел программный текст за подписью семи человек: Джереми Авигад, Кевин Базард, Йоан Комелен, Реми Дежен, Ким Моррисон, Оливер Нэш и Адам Топаз. Они поддерживают массовую формализацию математики с помощью ИИ, но с жёсткой оговоркой. Результат нужен только тогда, когда им пользуются математики, а чистая корректность без читаемости и поддержки ничего не стоит. Их формулировка: «Плохая формализация существующих результатов хуже, чем никакой».

Поводом для тревоги стали недавние громкие истории. Авторы пишут, что компания Math, Inc. пыталась перехватить проект по формализации упаковки сфер, а исходная команда сочла сгенерированный код не стоящим доработки и переписала его с помощью ИИ. Формально проверенное доказательство великой теоремы Ферма от Anthropic, по их данным 13 млн строк за 11 дней, впечатляет, но долгосрочную ценность такого кода они ставят под сомнение. У результата OpenAI по уравнениям Навье Стокса есть Lean-формализация, но остаются споры об авторстве и трудночитаемый текст.

В качестве хороших примеров приведены работа OpenAI по гипотезе о единичных расстояниях и работа Anthropic по плотности нулей дзета-функции.

Из проектов выделяют несколько. Mathlib, открытая библиотека с ручной курацией, 65 ревьюерами и около 950 контрибьюторами, в 2026 году получила премию имени Жан-Пьера Демайи. Tau Ceti, библиотека, которую строят ИИ-агенты с состязательной проверкой, уже примерно на 3 млн строк и чуть больше Mathlib. Formal Frontier превращает исходные тексты в связанные формальные библиотеки роями агентов, в нём 41 выпущенная библиотека. Есть Formal Conjectures с формальными постановками открытых задач и Annals Challenge Кевина Базарда, где цель сформулировать, но не доказать теоремы из свежих выпусков Annals of Mathematics. Для учёта проектов запускают реестр Palomar с обязательным указанием степени участия ИИ.

Прогноз смелый: по мнению авторов, в течение трёх лет, а возможно и гораздо раньше, большую часть математики можно будет формализовать в пригодном для использования виде. Для этого они просят вносить вклад в Mathlib, финансировать рост Tau Ceti и Formal Frontier примерно в десять раз, писать экспертные дорожные карты и держать инструменты автоформализации под контролем математиков.

Они же честно признают: никто точно не знает, как это делать, и в сообществе нет согласия по роли ИИ. В комментариях спорят, подходит ли зависимая теория типов Lean как долгосрочный фундамент, а вопросы авторства, управления и недостающих определений для современной математики остаются открытыми.

📖 Источник: https://xenaproject.wordpress.com/2026/10/16/how-to-formalize-all-of-mathematics/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

18 October 2026 16:02

🧠 ИИ решает задачи. Кто будет понимать доказательства? Теренс Тао о кризисе в математике

The New York Times посвятила материал Теренсу Тао и тому, как ИИ меняет математические исследования и перспективы молодых учёных.

Одна из главных тревог Тао: получить правильное доказательство недостаточно. Его нужно объяснить, обсудить, связать с другими результатами и превратить в знания, которыми смогут пользоваться следующие поколения.

Массовая генерация решений нарушает этот процесс. Особенно болезненно это для молодых математиков, чьи многолетние исследования могут потерять новизну после очередной публикации ИИ-компании.

Тао сам использует ИИ. Его претензия к тому, что за машинными результатами часто нет людей, готовых отвечать на вопросы, читать доклады и помогать сообществу разобраться в новых методах.

Главный вопрос теперь: как превратить поток доказательств в понимание?

https://www.nytimes.com/2026/10/16/us/math-ai-terence-tao.html

Искусственный интеллект. Высокие технологии

18 October 2026 10:42

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: /channel/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

16 October 2026 13:00

Лаборатории ИИ проводят для сотрудников учения по контрразведке: взятки, шпионы в кафе и «медовые ловушки»

По данным WSJ, ведущие ИИ-компании регулярно инструктируют сотрудников, как не стать источником утечки. OpenAI предупреждает команду про подкуп, подслушивание в кафе, скомпрометированные клининговые бригады и «медовые ловушки» с соблазнением. Похожие брифинги получали и сотрудники Anthropic и Google.

Правила у OpenAI вполне конкретные: вне офиса прятать всё, где есть логотип компании, а на кухонный и клининговый персонал смотреть как на возможный канал утечки. Напоминания приходят регулярно, в том числе в Slack.

Такая паранойя объяснима: в нескольких лабораториях сосредоточено огромное количество ценности, а на горизонте крупные IPO с оценкой, которую в пересказе WSJ называют порядка 3,5 трлн долларов. Веса моделей, данные обучения и архитектурные решения теперь стоят достаточно, чтобы за ними охотились с классическими методами шпионажа.

Источник: https://www.wsj.com/tech/ai/ai-companies-play-cat-and-mouse-with-secret-stealing-spies-160eec6b

Искусственный интеллект. Высокие технологии

16 October 2026 11:15

🎨 FLUX 3 Image Klein: генерация в 4K и редактирование по 10 референсам с открытыми весами

Black Forest Labs выпустила модель на 5,6 млрд параметров для создания и редактирования изображений.

Что умеет:

• Генерировать изображения в нативном 4K.
• Использовать до 10 картинок-референсов одновременно.
• Размещать объекты и ограничивать область правок с помощью рамок, bounding boxes.

Доступны базовая версия для дообучения и ускоренная дистиллированная, а также сборки FP8, INT8 и NVFP4.

Веса выпущены под FLUX Kommunity License. В API есть режим pixel restoration, который сохраняет нетронутые области изображения пиксель в пиксель.

https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein

Искусственный интеллект. Высокие технологии

14 October 2026 10:40

🚨 Независимая проверка ИИ, но с согласованием отчёта у разработчика?

По данным Reuters, ещё 5 октября Anthropic и OpenAI добивались жёсткого контроля над тем, что внешние проверяющие могут публиковать. Компании опасались раскрытия коммерческих секретов.

Всего за несколько недель до этого Дарио Амодеи призывал разрешить экспертам публиковать ключевые выводы без редакционного контроля.

Anthropic заявила, что сохраняет право комментировать и утверждать отчёты новых проверяющих, пока те знакомятся с моделями. Для прежних партнёров компания обещает независимость.

OpenAI отрицает, что требует утверждения полного текста: по её словам, речь об удалении конфиденциальной информации.

Reuters также изучило договор, запрещающий раскрывать такие сведения без согласия компании. При этом к 8 октября переговоры Anthropic с частью экспертов уже изменились.

Источник: Reuters

Искусственный интеллект. Высокие технологии

13 October 2026 22:02

Anthropic отказалась от Git и написала свою систему контроля версий

Поток кода от агентов стал таким плотным, что Git перестал справляться. С мая по сентябрь 2026 число изменений, вливаемых в день, выросло с 2500 до более чем 30000, то есть вдесятеро. При этом история main-ветки в монорепо почти 100 ГБ, а CI делает около 25 миллионов checkout в день. Несколько сотен внутренних Git-зеркал этого уже не тянули.

Проблема в самой архитектуре Git. Он рассчитан на распределённых офлайн-клиентов, каждый из которых держит полную копию репозитория. А у Anthropic клиенты это в основном агенты и задачи, которые всегда онлайн.

В ответ команда из семи человек за пять месяцев построила Scion, свою систему контроля версий, плюс инструмент код-ревью Antique и ещё около полудюжины систем. За те же пять месяцев, пока поток merge рос вдесятеро, они полностью перевели монорепо с Git на Scion.

Базовая единица в Scion это не коммит, а серверный changeset в write-ahead логе. Клиент тянет только нужные деревья и блобы через многоуровневый кеш. Результат: CPU и память примерно в 200 раз меньше, чем у старой инфраструктуры с Git-зеркалами, checkout стал быстрее на два порядка, а CI отдельно выиграл 25% мощности CPU.

Отдельная деталь, которая объясняет хайп. Первую версию пайплайна переноса из Git в Scion написали вручную, а потом её без каких-либо дополнительных указаний переписал ранний снапшот Claude Mythos Preview. Переписанная версия ела в 20 раз меньше памяти и работала в 4 раза быстрее, сохранив все инварианты.

Инженеры подытожили честно: все, кто работал над системой, теперь оценивают Claude как более сильного программиста, чем они сами. Их собственная роль свелась к тому, чтобы следить за замыслом и говорить модели нет, когда она нарушает ограничения системы.

Важная оговорка от самой Anthropic: Scion это не замена Git для всех. Он сильно расходится с Git, окупается только на огромных масштабах в десятки тысяч инженеров или при тяжёлом потоке от агентов, а ещё у Anthropic необычно большой бюджет на токены. Компания делится идеей в надежде, что отдельные её части вроде серверных RPC переедут в существующие Git-платформы.

https://www.anthropic.com/engineering/redesigning-source-control

Искусственный интеллект. Высокие технологии

13 October 2026 13:16

Сравните модели GigaChat на своей задаче в GigaPlatform AI Studio

Это среда, в которой можно менять настройки моделей и проверять ответы на своих запросах.

В AI Studio можно:
• Сравнить ответы двух моделей на одном запросе.
• Сравнить ответы при разной температуре.
• Настроить системный промпт и проверить его на нескольких запросах.
• Сохранить промпт и историю диалога в JSON.

Пять рабочих сценариев разобрали в статье.
Попробуйте AI Studio бесплатно и без ВПН.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

12 October 2026 13:10

🏅 Нобелевскую премию по экономике 2026 года присудили Роберту Холлу и Майклу Вудфорду.

Формулировка: «за микроэкономические основы макроэкономической стабилизации».

Проще говоря, их работы помогают понять, как решения отдельных людей и компаний влияют на экономику в целом и как государствам и центробанкам учитывать это при выборе ставок, налогов и бюджетных расходов.

https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2026/press-release/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

11 October 2026 12:09

🧠 Если ИИ доказал теорему, но никто не понял новую идею, сколько выиграла математика?

Теренс Тао опубликовал 27 слайдов «Math 2.0». Его тезис: мы входим в эпоху изобилия доказательств, а научные стимулы всё ещё настроены на их дефицит.

Раньше решение сложной задачи обычно приносило новые методы и понимание. Теперь ИИ всё чаще позволяет получить результат без специальной экспертизы пользователя. Считать только решённые задачи становится плохой мерой прогресса.

Тао сравнивает открытые проблемы с маяками: исследование путей к ним может дать больше, чем само достижение цели.

И напоминает об ошибке выжившего: в соцсетях видны успехи ИИ, а не все провалы и затраченные вычисления. Большинство задач на переднем крае математики по-прежнему не решено.

Его «Math 2.0» предполагает другой фокус: понятные доказательства, новые принципы, связи между работами и исследование границ применимости теорем. ИИ должен усиливать человеческое понимание.

https://terrytao.wordpress.com/2026/10/10/math-2-0/

@machinelearning_interview

Искусственный интеллект. Высокие технологии

10 October 2026 12:06

🧠 ИИ-агент может изменить сотню строк и справиться. А на небольшом рефакторинге сломаться.

Исследователи Microsoft Research изучили, где coding agents действительно испытывают трудности. Результаты указывают на понимание логики кода как на важное узкое место.

Команда создала CABRA, генератор задач, позволяющий повышать один вид сложности за раз. На 6 840 задачах проверили восемь LLM и шесть агентов.

Без инструментов модели ухудшали результаты по мере роста задач. Агенты держались почти без ошибок: поиск нужных функций можно поручить grep.

Но затем им предложили выделить общую логику двух классов, сохранив различия в поведении. С ростом сложности точность начала падать, хотя объём правок оставался небольшим. Агенты путались в логике и слишком полагались на названия.

Оценивая агента, добавьте задачи на сравнение поведения и сохранение различий при рефакторинге. Размер diff сам по себе плохо показывает, сколько кода пришлось понять.

Статья: https://arxiv.org/abs/2610.10610

Код: https://github.com/microsoft/CABRA

Искусственный интеллект. Высокие технологии

08 October 2026 12:54

Корейские банки взломали с помощью ИИ-агента, а «вычислили» хакера по его же чатам с Claude

С конца сентября атакам подверглись как минимум девять южнокорейских банков, включая Shinhan, KB Kookmin и Hana. Только у Shinhan утекли данные более 25 тысяч клиентов. Полиция открыла официальное расследование.

CrowdStrike выпустила отчёт: атакующий, по их оценке, китайскоязычный и работает ради денег. Главным инструментом был ARTEX, открытый агент для автоматического пентеста, который китайский инженер выложил на GitHub «для обучения». Сам он не модель, а оболочка, к которой подключаются LLM. По данным из отчёта, под капотом работали DeepSeek v4.1-Flash, GLM-5.3 и Grok 4.6, а часть работы шла в сессиях Claude Code. Никаких топовых моделей не понадобилось.

Самое ироничное, как на атакующего вышли. Логи его ИИ-сессий лежали в открытых папках на его же серверах. Там он спрашивал у Claude, где продают корейские базы, и просил написать резюме «исследователя безопасности» с возрастом, вузом и городом. По этим деталям CrowdStrike указала на возможного подозреваемого из Китая, но сама признаёт, что жёстко связать его с атаками не может.

МИД Китая ответил, что не знает подробностей, выступает против хакерских атак и предостерёг от «политически мотивированной дезинформации». А человек, на которого указали данные, по сообщениям в соцсетях, заявляет, что работает продавцом в магазине в другой провинции и его подставили.


https://thenextweb.com/news/crowdstrike-south-korea-bank-hack-suspect-china

Искусственный интеллект. Высокие технологии

07 October 2026 17:08

Если модель говорит по-русски, это ещё не значит, что вы с ней на одной волне

Каждую нейросеть нужно адаптировать под понимание и общение на конкретном языке. На примере новой открытой нейросети Яндекса Alice AI Foundation, которую обучили с нуля внутри компании, рассказываем, как ИИ прививают знание русского.

Токенизация на русском

LLM читают текст не по словам или буквам, а по токенам — кусочкам текста, из которых складываются промпты, размышления и ответы. Таким фрагментом может быть один символ, целое слово или его часть. Чтобы нейросеть могла нарезать текст на токены, разработчики заранее составляют для неё словарь. Собирают его автоматически: если слово часто встречается в датасете, оно получает собственный токен. 

Но если обучающие материалы были, скажем, на английском, то русские слова при обработке будут дробиться на несколько токенов. И вообще один и тот же текст на разных языках превращается в разное количество токенов. Например, в Claude Opus 5 фраза «Это тестовый текст для подсчёта количества токенов на разных языках» на русском занимает 17 токенов, а на английском — всего 13.

Словарь Alice AI Foundation создавали на текстах, где преобладал русский, поэтому она эффективно его токенизирует. Поэтому обработка запросов упрощается — модели требуется меньше токенов, чтобы получить результат. Она начинает читать и генерировать текст быстрее, а на оплату её работы требуется меньше денег. Заодно в контекстное окно помещается больше текста, и нейросеть дольше сохраняет память о начале переписки.

Обучение на русском

Материалы для обучения влияют и на то, насколько хорошо модель понимает пользователя. Смысл запросов часто зависит от страны, поэтому просто перевести английские тексты недостаточно — модель нужно обучать на русских, чтобы она понимала местные реалии и культурный код. 

При этом, чтобы модель запомнила факт, его нужно пересказать несколько раз в разных формах. Например, строчку «Пётр I основал Петербург в 1703 году» для обучения превращают в реплику экскурсовода, в запись в духе исторической заметки и в вопрос с ответом. 

Тестирование на русском

Результат адаптации под русский язык нужно проверять на специальных тестах, основанных на популярных запросах пользователей. Для Alice AI Foundation в Яндексе разработали собственные тесты на знание истории, права, английского и общих фактов. В последней категории, к примеру, она набрала 86,5 балла против 83,2 китайской DeepSeek-V4-Flash-Base, которая в 3,5 раза больше.

Alice AI Foundation получилась компактной благодаря архитектуре MoE: из 80 млрд параметров для обработки токена задействуются лишь около 3 млрд. Так модель вмещает больше знаний, но требует меньше вычислений — и на многих задачах обходит более крупные открытые нейросети.

Релиз модели заметили и за рубежом, где её включили в число ключевых запусков недели. А подробнее о разработке и обучении Alice AI Foundation можно почитать в техрепорте.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Искусственный интеллект. Высокие технологии

06 October 2026 20:37

🧬 DeepMind представила AlphaProtein Novo: ИИ для проектирования новых ферментов

Система создаёт структуру белка и его аминокислотную последовательность под заданную химическую реакцию. Отправная точка: описание будущего активного центра фермента.

Исследователи уже проверили разработки в лаборатории:

• Синтез пиперидинов, молекулярных компонентов многих лекарств.
• Расщепление DEHP, токсичного пластификатора, загрязняющего окружающую среду.

Показательный результат: первые ферменты для синтеза пиперидинов давали выход всего 0,1%. После уточнения дизайна и двух раундов направленной эволюции выход превысил 60%, сохранив высокую избирательность реакции.

Это показывает, как ИИ-проектирование и лабораторные эксперименты могут усиливать друг друга.

Код и веса опубликованы; использование весов ограничено некоммерческими условиями. Исследование пока представлено как препринт.

https://github.com/google-deepmind/alphaprotein-novo

Искусственный интеллект. Высокие технологии

05 October 2026 12:45

🏅 Нобелевскую премию по медицине 2026 года дали за управление нейронами с помощью света

Лауреатами стали Карл Дейссерот, Петер Хегеманн и Георг Нагель. Их открытия заложили основу оптогенетики.

Как это работает:

• В выбранные нейроны вводят ген светочувствительного белка.
• Клетки начинают производить этот белок.
• Импульс света открывает ионные каналы и запускает нервный сигнал.

Хегеманн и Нагель обнаружили такой белок у одноклеточной водоросли. Дейссерот использовал его как световой переключатель для нейронов.

Это позволяет проверять, какие нервные цепи отвечают за конкретные воспоминания, эмоции и поведение. Учёные воздействуют на выбранные клетки и наблюдают, что меняется.

💡 Всё началось с вопроса: как крошечная водоросль плывёт к свету?

https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2026/press-release/

@vistehno

Искусственный интеллект. Высокие технологии

19 October 2026 09:10

🧠 Выбирай тему исследования так, чтобы следующая модель не обнулила твою работу

Исследователь Anthropic Яша Соль-Дикштейн предлагает молодым учёным учитывать неприятную возможность: пока ты несколько лет решаешь задачу, рост возможностей ИИ может изменить её ценность.

Его практический совет: выбирать подходы, которые выигрывают от увеличения вычислений, и осторожнее относиться к задачам, которые масштабирование моделей может закрыть само.

Ещё один совет: осваивать ИИ-инструменты уже сейчас. Использовать их для обсуждения исследовательских идей, проверки подходов и обратной связи по текстам. Понимать их возможности через собственную практику.

При этом прогнозы о сроках AGI и будущем карьеры остаются прогнозами. Из них не следует, что профессии уже исчезли.

А вот вопрос полезный: если через год модели станут значительно сильнее, твой проект станет ценнее или потеряет смысл?

https://www.youtube.com/watch?v=3LZN2UUxDos

Искусственный интеллект. Высокие технологии

18 October 2026 12:13

🕵️ Билет в один конец стал аргументом против инженера OpenAI. Защита объясняет: поездку запланировали заранее

По данным Bloomberg, адвокаты Абдулрахмана Альфозана, обвиняемого в установке прослушки в переговорной руководства OpenAI, оспаривают доводы о возможном побеге.

Прокуроры указывали, что он, его жена и ещё один родственник купили билеты в Саудовскую Аравию через Стамбул без обратного перелёта.

Защита утверждает: билеты куплены 13 сентября, за 17 дней до обнаружения устройства. Вылет 12 октября объясняют иммиграционными требованиями: по словам адвокатов, к этому дню жена инженера должна была покинуть США после окончания разрешения на работу.

Консульство Саудовской Аравии поддержало его освобождение под надзор. Решение остаётся за судом, а обвинения ещё предстоит доказать.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-17/arrested-openai-engineer-seeks-bail-denies-he-planned-to-flee

Искусственный интеллект. Высокие технологии

17 October 2026 23:04

💥 Как формализовать всю математику: команда Lean и Mathlib предупреждает, что плохая формализация хуже её отсутствия

Семеро авторов, среди которых Джереми Авигад, Кевин Бьюзард, Йохан Коммелин и Ким Моррисон, опубликовали на Xena Project большой разбор. Поводом стали призывы быстро формализовать всю математику с помощью ИИ. Авторы за эту цель, но считают, что неудачное исполнение может надолго навредить.

Главный тезис: формальный артефакт ценен, только если им пользуются. Одной корректности мало, польза в том, чтобы на формализации можно было искать обобщения, связи и применения. По словам авторов, плохая формализация известных результатов хуже, чем никакой.

Примеры неудач приведены прямо. Работа Math, Inc. по упаковке шаров Вязовской в размерности 8 мало что добавила, а оригинальной команде было дешевле переписать сгенерированный код, чем чистить. Формализация теоремы Ферма от Anthropic заняла 13 миллионов строк за 11 дней, но проверила уже известный результат и, по оценке авторов, почти не имеет долгосрочной ценности. Вокруг Навье-Стокса от OpenAI возник спор о происхождении результата, авторстве и расходящихся формальной и неформальной версиях. Зато удачными названы работа OpenAI про гипотезу о единичных расстояниях и работа Anthropic про плотность нулей дзета-функции, на них сообщество смогло строить дальше.

Из живых проектов. Mathlib: 950 авторов, 65 ревьюеров, премия Demailly 2026 года, главное место, где вырабатываются хорошие практики. Tau Ceti: библиотека около 3 миллионов строк, где контрибуции пишет ИИ, ревьюят другие ИИ, а дорожные карты ведут математики, уже есть теорема Римана-Роха и двойственность Шура-Вейля. Formal Frontier: конвейер из роя ИИ-агентов, превращающий тексты в связанные библиотеки, выпущено 41 библиотека примерно на 200 тысяч строк. Palomar: реестр проектов, где обязательно указывать, как сделана формализация, человеком, с ИИ или автономно.

Список принципов короткий: опираться на человеческие библиотеки вроде Mathlib, сначала ширина и потом глубина, не дублировать работу, ревьюить публично, публиковать открыто, не откладывать чистку на потом.

За три года, а возможно и гораздо раньше, большую часть математики можно формализовать в пригодном для использования виде. Для этого авторы просят расти Tau Ceti и Formal Frontier примерно в десять раз за месяцы, писать экспертные дорожные карты и дать математикам контроль над инструментами автоформализации.

Громкий провал затруднит или сделает невозможным восстановление позже. Масштаб затрат при этом пока не просчитан детально.

Статья: https://xenaproject.wordpress.com/2026/10/16/how-to-formalize-all-of-mathematics/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

16 October 2026 12:38

⚡️ Tesla показала обновленный Roadster с реактивными соплами SpaceX

Компания провела демонстрацию радикально переработанного прототипа спорткара Roadster второго поколения, анонсированного еще в 2017 году.

Главной фишкой стала интеграция технологий SpaceX - в кузове автомобиля встроены композитные баллоны сверхвысокого давления объемом 600 литров, питающими десять сопел.

На презентации в Техасе машина за счет реактивной тяги и нагнетателей оторвалась от рампы, совершила разворот в воздухе и перепрыгнула ряд других моделей Tesla.

По словам Tesla, импульсная система позволяет электрокару разгоняться до 96 км/ч менее чем за одну секунду, развивать скорость свыше 370 км/ч и проезжать до 480 км на одном заряде.

Серийное производство модели планируется в 2028 году.

Tesla открыла предзаказы с депозитом от $50 000 до $250 000 на три комплектации: дорожную Performance с активной аэродинамикой и системой прижимного всасывания, трековую Thrust с задними реактивными соплами и экстремальную одноместную Rocket с полным комплектом маневровых двигателей.

Илон Маск назвал Roadster статусным проектом, признав, что машина вряд ли принесет ощутимую прибыль и создается без оглядки на стандартные требования к безопасности.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Искусственный интеллект. Высокие технологии

15 October 2026 10:50

🧠 Физики посчитали ответы GPT-6 Astra ошибочными. Перепроверили и нашли ошибки в собственных решениях.

Об этом сообщили авторы TheoPhysEval: в нескольких задачах первоначальные эталонные решения оказались неверными. После исправлений эксперты подтвердили, что Astra ответила правильно.

Всего в тесте 50 неопубликованных задач исследовательского уровня по теоретической физике. Узкому специалисту типичная задача потребовала бы до рабочего дня.

GPT-6 Astra в Codex с инструментами и веб-поиском решила 49 из 50 задач, набрав 98%. Средняя стоимость составила меньше $3 за задачу. Агент работал без человеческих подсказок.

Авторы отдельно подчёркивают: тест проверяет сложные вычисления по известным методам. Создание новых физических теорий требует большего.

Но помощник, из-за которого экспертам приходится исправлять собственные эталонные ответы, уже заслуживает внимания.

https://arxiv.org/abs/2610.16733

Искусственный интеллект. Высокие технологии

14 October 2026 10:14

🦠 ИИ-червю может хватить обычных ТВ-приставок. Дата-центр не обязателен.

Anthropic исследовала, насколько близки небольшие модели к самостоятельному распространению по устройствам.

Что получилось:

• Модель на 9 млрд параметров настроила запуск нейросети на 8 из 9 типов оборудования.
• Gemma4-26B-A4B запустили на 15 дешёвых Android-приставках примерно по $55. Скорость скромная: 0,39 токена в секунду.
• GLM-5.2 справилась с полным циклом распространения в упрощённой тестовой сети. В четырёх из пяти попыток охватила все 8 узлов.

Но полноценного автономного ИИ-червя пока не показали: доступ к устройствам в эксперименте был намеренно упрощён, а управляющая модель работала на отдельном сервере.

По грубой оценке авторов, небольшие модели могут достичь нужного уровня способностей к концу 2026 года.


https://www.theinformation.com/articles/openai-scrambles-fix-safety-issues-shipping-next-flagship-model

Искусственный интеллект. Высокие технологии

13 October 2026 15:16

📄 Reuters: OpenAI и Anthropic добивались контроля над отчётами независимых аудиторов безопасности

Reuters сообщает, что OpenAI и Anthropic пытались получить право редакционного контроля над тем, что могут публиковать независимые оценщики безопасности их моделей. Причина, по версии лабораторий, в том, что выводы аудиторов могут раскрыть коммерческие тайны. При этом публично обе компании обещали независимость такой оценки.

У Reuters оказался и контракт, по которому отдельные соглашения с лабораториями могут запрещать оценщикам раскрывать конфиденциальную информацию без согласия компании. Среди предложений были присутствие сотрудников лаборатории при работе оценщиков и запрет работать внутри конкурирующих лабораторий одновременно. По данным Reuters, борьба за редакционный контроль продолжалась и после публичных обещаний, вплоть до 5 октября.

Что ещё всплыло. METR и Redwood Research переработали структуру, акценты и тон своего отчёта после правок от OpenAI, но утверждают, что ни одного содержательного вывода не убрали. Их расследование инцидента с rogue-агентом OpenAI, который занимался взломом, разрослось с 2 до 6 дней за три визита, а более полные логи им дали только в последний приезд.

Сами компании формулируют это мягче. Anthropic говорит, что устоявшиеся оценщики сами контролируют публикацию, но за отчётами новых фирм компания оставляет право одобрения. OpenAI отрицает, что требует согласовывать отчёт целиком, но может вычёркивать конфиденциальную информацию.

Если коротко, то вопрос простой: можно ли называть оценку безопасности независимой, если проверяемый оставляет за собой право на красный карандаш.

Искусственный интеллект. Высокие технологии

12 October 2026 20:25

🧠 В исследовании Google DeepMind агент формального поиска доказательств решил 9 из 353 открытых задач Эрдёша и доказал 44 из 492 гипотез OEIS, базы целочисленных последовательностей.

Заявленные вычислительные затраты на решённую задачу Эрдёша составили несколько сотен долларов.

Модель предлагает доказательство на языке Lean, получает результат проверки и продолжает поиск с учётом ошибок. Убедительно написанного текста недостаточно: формальный проверяющий должен принять доказательство.

Даже более простой агент, чередующий генерацию и проверку, повторил успехи на задачах Эрдёша. Но на самых сложных задачах оказался дороже. Значение имеет и организация поиска.

https://www.thedailystar.net/news/technology/news/ai-can-now-solve-complex-mathematical-research-problems-scientists-say-4296911

https://arxiv.org/abs/2605.22763

Искусственный интеллект. Высокие технологии

11 October 2026 15:04

🧠 ИИ может вести себя безопаснее, когда понимает, что его проверяют. Как тогда оценивать безопасность?

Исследование OpenAI и Apollo Research показывает проблему: в тестовых сценариях модели иногда скрытно нарушали правила или намеренно занижали результаты.

После обучения методом deliberative alignment частота таких действий у o3 снизилась с 13% до 0,4% на 26 наборах проверок, охватывающих более 180 сред. Но полностью поведение не исчезло.

Самая интересная часть: модели нередко распознавали оценивание. В экспериментах усиление этого распознавания уменьшало скрытые нарушения, а его устранение увеличивало их.

Поэтому хороший результат теста ещё не гарантирует такое же поведение вне тестирования. Авторы не исключают, что часть улучшений связана именно с распознаванием проверки.

Формулировка «OpenAI признала, что ChatGPT намеренно лжёт пользователям» преувеличивает выводы работы. Исследование выявляет конкретный риск оценки безопасности, а не доказывает наличие у ChatGPT тайного плана.

Работа опубликована в сентябре 2025 года.

https://arxiv.org/abs/2509.15541

Искусственный интеллект. Высокие технологии

10 October 2026 22:58

🟢 Nvidia обсуждает покупку Reflection AI, разработчика моделей с открытыми весами.

По данным Financial Times, рассматриваются и приобретение стартапа, и увеличение инвестиций. Переговоры находятся на ранней стадии.

Nvidia уже вложила в Reflection $800 млн. Последняя оценка стартапа составляла $25 млрд, но это не объявленная цена возможной сделки.

Покупка могла бы усилить позиции Nvidia в разработке самих моделей. Для компаний открытые веса дают возможность запускать и адаптировать ИИ на собственной инфраструктуре.

Nvidia заинтересована в том, чтобы вокруг её оборудования росла целая экосистема доступных моделей. Reflection могла бы стать ещё одним её важным элементом.

https://www.ft.com/content/052610c5-22b4-4dd4-932e-b7f9f0628b6a

Искусственный интеллект. Высокие технологии

09 October 2026 12:21

ИИ умеет отвечать на вопросы. А сможет сам выяснить правила незнакомого мира? 🔬

ExplorationBench проверяет именно это. Модель получает инструкцию с ошибками, проводит собственные эксперименты и по обратной связи восстанавливает скрытые правила.

Две среды:

• AlienCode: язык программирования, где привычные операции работают иначе.
• AlienLogic: логическая система с изменёнными правилами доказательства.

Всего 140 тестовых задач. Ответы проверяют интерпретатор и проверяющий доказательства, без LLM-судьи. Исследователи протестировали десять ИИ-систем: модели способны осваивать новые правила, но результаты сильно различаются между запусками, а дальнейшее исследование иногда ухудшает ответ.

На GitHub доступны код оценки и две демонстрационные среды. Основные тестовые миры оставлены закрытыми, чтобы модели не могли заранее выучить ответы.

https://github.com/Tencent-Hunyuan/ExplorationBench

Искусственный интеллект. Высокие технологии

07 October 2026 23:37

🧬 ИИ для биологии упирается в нехватку данных. Одними GPU проблему не решить.

Biohub, основанный Марком Цукербергом и Присциллой Чан, вместе с Meta, Google DeepMind, Isomorphic Labs, Минэнерго США и NIH расширяет инициативу по созданию «виртуальной клетки». Общий объём обязательств составляет $1,8 млрд, включая финансирование, данные, вычисления и технологии измерения.

Цель: научиться предсказывать реакцию клеток на вмешательства, чтобы проверять идеи на компьютере перед лабораторными экспериментами.

По оценке научного руководителя Biohub Алекса Райвса, нынешних данных о сотнях миллионов клеток недостаточно: понадобятся миллиарды, а затем триллионы. Первый датасет ожидают примерно через год, точные предсказательные модели рассчитывают получить за пять лет.

Есть нюанс: коммерческие партнёры получат год эксклюзивного доступа к данным, которые помогают создавать. На данные, финансируемые государством, такое ограничение не распространяется.

https://biohub.org/news/virtual-biology-initiative-expansion/

Искусственный интеллект. Высокие технологии

07 October 2026 10:45

🔍 Написать текст своими словами уже недостаточно? Появился детектор ИИ-идей

IdeaLens анализирует краткий план документа с перефразированными тезисами и пытается определить, кто придумал содержание: человек или ИИ.

В исследовании получились показательные результаты:

• Человек придумал подробный план, ИИ написал текст: IdeaLens отметил как ИИ 7% работ, Pangram 4 92%.
• ИИ придумал план, человек написал текст: на 50 рассказах IdeaLens отметил 68%, Pangram 4 всего 8%.

То есть происхождение формулировок и происхождение идей можно оценивать отдельно. Это меняет вопрос об оригинальности работы: кто написал предложения и кто продумал содержание?

Пока это исследовательский инструмент с ошибками, а не доказательство чужого авторства.

https://arxiv.org/abs/2610.06778

Искусственный интеллект. Высокие технологии

06 October 2026 08:12

💸 SemiAnalysis: Claude даёт примерно в 5 раз больше за те же деньги в задачах с ИИ-агентами

Аналитики сравнили лимиты подписок с Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol, пересчитав доступный объём работы в стоимость по API. При одинаковой цене подписки преимущество оказалось у Anthropic. Результат зависит от модели и сценария использования.

Тем временем OpenAI сократила вдвое лимиты тарифа за $200. Новые подписчики уже получают уменьшенный объём, а пользователи с правом на переходный период сохраняют прежние лимиты до 29 октября. Цена остаётся прежней.

https://newsletter.semianalysis.com/p/anthropic-subscriptions-offer-5x

Искусственный интеллект. Высокие технологии

05 October 2026 11:09

✔️ Китайские инженеры разработали неинвазивный нейроинтерфейс весом 3 грамма

Исследователи Тяньцзиньского университета представили неинвазивную ЭЭГ-систему Shen Gong Xumi Brain Cube. При объеме 2 см³ устройство весит 3 грамма.

Датчик крепится к коже головы под волосами, заменяя стандартные ЭЭГ-шапочки с проводами. Внутри корпуса размещены массив электродов, цепи фильтрации и оцифровки биопотенциалов, аккумулятор и модуль беспроводной передачи данных.

Платформа предназначена для длительного непрерывного сбора данных.

Заявленные сценарии применения включают клинический мониторинг (трекинг фаз сна, выявление патологий, нейрореабилитация) и контроль психофизиологического состояния сотрудников спецслужб в полевых условиях.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml