Саудовская Аравия хочет стать мировым центром AI с помощью миллиардных инвестиций
Саудовская Аравия запустила государственную компанию Humain, которая должна превратить королевство в глобального игрока в сфере AI. Проект поддержан суверенным фондом PIF ($940 млрд) и его лично курирует наследный принц Мохаммед бен Салман. Генеральный директор Humain — Тарек Амин, бывший глава Aramco Digital.
Уже этим летом Humain запустит венчурный фонд Humain Ventures с начальным капиталом $10 млрд для инвестиций в стартапы США, Европы и Азии. Параллельно компания создаёт инфраструктуру для AI стоимостью $77 млрд: к 2030 г. планируется реализовать — 1,9 ГВт мощности дата-центров, к 2034 г. — 6,6 ГВт.
Humain ведёт переговоры с OpenAI, xAI, Andreessen Horowitz и другими игроками Кремниевой долины. Уже подписаны контракты на $23 млрд с Nvidia, AMD, AWS и Qualcomm. Среди проектов: дата-центр на 50 МВт с 18 тыс. чипов Nvidia (запуск в 2026 г.), совместное предприятие с AMD на $10 млрд, инвестиции $2 млрд с Qualcomm для создания центра разработки чипов на 500 инженеров в Эр-Рияде.
К 2030 г. Humain рассчитывает обрабатывать до 7% мирового объема обучения и инференса. Компания предлагает дата-центры с возможностью «живого аудита» данных и обещает соответствие международным требованиям по конфиденциальности.
Чтобы привлечь клиентов, Саудовская Аравия предлагает субсидии на электроэнергию, которая и так является одной из самых дешёвых в мире. Уже выделен первый участок площадью 6 кв. км в Восточной провинции, где будет построено 10 ЦОДов мощностью 200 МВт каждый. Планируется построить парк в 3 раза больше в Эр-Рияде.
Несмотря на падение цен на нефть, Humain считает AI приоритетом. Амин уверен: «Можно идти медленно, но мы выбрали быстрый путь. Кто придёт первым, тот заберёт рынок».
#news #AI
https://www.ft.com/content/176c7859-fdda-40d2-92a5-15d570f7accf
Саудовская Аравия запустила государственную компанию Humain, которая должна превратить королевство в глобального игрока в сфере AI. Проект поддержан суверенным фондом PIF ($940 млрд) и его лично курирует наследный принц Мохаммед бен Салман. Генеральный директор Humain — Тарек Амин, бывший глава Aramco Digital.
Уже этим летом Humain запустит венчурный фонд Humain Ventures с начальным капиталом $10 млрд для инвестиций в стартапы США, Европы и Азии. Параллельно компания создаёт инфраструктуру для AI стоимостью $77 млрд: к 2030 г. планируется реализовать — 1,9 ГВт мощности дата-центров, к 2034 г. — 6,6 ГВт.
Humain ведёт переговоры с OpenAI, xAI, Andreessen Horowitz и другими игроками Кремниевой долины. Уже подписаны контракты на $23 млрд с Nvidia, AMD, AWS и Qualcomm. Среди проектов: дата-центр на 50 МВт с 18 тыс. чипов Nvidia (запуск в 2026 г.), совместное предприятие с AMD на $10 млрд, инвестиции $2 млрд с Qualcomm для создания центра разработки чипов на 500 инженеров в Эр-Рияде.
К 2030 г. Humain рассчитывает обрабатывать до 7% мирового объема обучения и инференса. Компания предлагает дата-центры с возможностью «живого аудита» данных и обещает соответствие международным требованиям по конфиденциальности.
Чтобы привлечь клиентов, Саудовская Аравия предлагает субсидии на электроэнергию, которая и так является одной из самых дешёвых в мире. Уже выделен первый участок площадью 6 кв. км в Восточной провинции, где будет построено 10 ЦОДов мощностью 200 МВт каждый. Планируется построить парк в 3 раза больше в Эр-Рияде.
Несмотря на падение цен на нефть, Humain считает AI приоритетом. Амин уверен: «Можно идти медленно, но мы выбрали быстрый путь. Кто придёт первым, тот заберёт рынок».
#news #AI
https://www.ft.com/content/176c7859-fdda-40d2-92a5-15d570f7accf
Ft
Saudi Arabia seeks to use financial might to muscle into global AI industry
PIF-backed Humain courts US tech investors and plans $10bn venture fund
Meta* перезапускает управление AI после внутренних конфликтов
Meta* провела масштабную реорганизацию своей команды по генеративному AI. Причина — жалобы сотрудников на выгорание, хаос и отсутствие фокуса. Внутренний рейтинг удовлетворённости оказался одним из самых низких в компании. Чтобы снизить напряжение, Meta* даже выделила команде выходной после релиза нового AI-приложения.
Ранее Meta* столкнулась с критикой из-за Llama 4**: одна из тестовых версий показала лучшие результаты, чем финальная. Кроме того, релиз reasoning-версии Llama 4** был отложен. Чтобы догнать OpenAI и DeepSeek, Meta* ускоряет разработку и делает ставку на разделение фокуса.
Теперь подразделение разделено на 2 направления: AGI Foundations, которое будет отвечать за развитие моделей Llama и фундаментальных технологий, и AI Frontier, которое сосредоточится на внедрении AI в продукты вроде Instagram**, WhatsApp и Meta AI**.
Решение Meta* направлено на четкое определение зон ответственности и снижение зависимости между командами. AGI Foundations возглавят 2 человека: Ахмад Аль-Дахле (Ahmad Al-Dahle), ранее руководивший всей генеративной AI-группой (теперь отвечает за развитие Llama и моделей reasoning-класса) и Амир Френкель (Amir Frenkel) — за Meta AI**, генерацию изображений, видео и аудио. Продуктовую команду возглавит Коннор Хейс (Connor Hayes).
*организация запрещена в России и признана экстремистской
**продукт организации, которая запрещена в России и признана экстремистской
#news #AI #стартапы
https://www.theinformation.com/articles/charge-ai-meta-shake
Meta* провела масштабную реорганизацию своей команды по генеративному AI. Причина — жалобы сотрудников на выгорание, хаос и отсутствие фокуса. Внутренний рейтинг удовлетворённости оказался одним из самых низких в компании. Чтобы снизить напряжение, Meta* даже выделила команде выходной после релиза нового AI-приложения.
Ранее Meta* столкнулась с критикой из-за Llama 4**: одна из тестовых версий показала лучшие результаты, чем финальная. Кроме того, релиз reasoning-версии Llama 4** был отложен. Чтобы догнать OpenAI и DeepSeek, Meta* ускоряет разработку и делает ставку на разделение фокуса.
Теперь подразделение разделено на 2 направления: AGI Foundations, которое будет отвечать за развитие моделей Llama и фундаментальных технологий, и AI Frontier, которое сосредоточится на внедрении AI в продукты вроде Instagram**, WhatsApp и Meta AI**.
Решение Meta* направлено на четкое определение зон ответственности и снижение зависимости между командами. AGI Foundations возглавят 2 человека: Ахмад Аль-Дахле (Ahmad Al-Dahle), ранее руководивший всей генеративной AI-группой (теперь отвечает за развитие Llama и моделей reasoning-класса) и Амир Френкель (Amir Frenkel) — за Meta AI**, генерацию изображений, видео и аудио. Продуктовую команду возглавит Коннор Хейс (Connor Hayes).
*организация запрещена в России и признана экстремистской
**продукт организации, которая запрещена в России и признана экстремистской
#news #AI #стартапы
https://www.theinformation.com/articles/charge-ai-meta-shake
The Information
Who’s In Charge of AI at Meta After Shake-Up
In recent weeks, there were growing signs that all wasn’t well inside Meta Platforms’ generative artificial intelligence group. The group’s pulse score—an internal measure of employee satisfaction—was among the lowest in the company, according to a person…
Стартапы голосового AI стали новым хитом у венчурных инвесторов
Раньше голосовой AI был слишком медленным и неточным, а решения вроде цепочки из конвертации речи в текст, работы LLM с текстом и последующего озвучания ответов были громоздкими. Но с появлением новых моделей от OpenAI, Google и Deepgram, которые могут понимать и говорить без промежуточных шагов, цены на такие модели сильно упали: Live API от Google стоит в 9 раз меньше аналогичной модели OpenAI.
Инвесторы, например, Madrona, уже вложились в Outbound.ai — компанию, автоматизирующую голосовые задачи в здравоохранении. Другие стартапы тоже находят оригинальные применения:
– Marr Labs создаёт голосовых агентов для ипотечных брокеров, которые звонят клиентам и уточняют детали сделки, прежде чем передать их сотрудникам.
– ScenePartner помогает актёрам репетировать роли.
– ConverseNow принимает заказы в ресторанах по телефону.
– Solda.AI строит AI-продавцов, которые звонят клиентам от имени банков.
AI-агенты особенно популярны у стартапов, где быстрый рост не позволяет нанимать операторов. Такие компании покупают голосовые системы, чтобы масштабировать поддержку. При этом, как показал тест Solda.AI, голосовой AI всё ещё лишён человеческой интуиции: в демо агент продолжал навязывать покупку, не понимая, что раздражает клиента. Актуальна также проблема галлюцинаций AI. Так, AI-помощник Cursor начал рассылать клиентам письма о несуществующей политике входа.
Тем не менее, в задачах с низким риском — вроде первичного обзвона клиентов — такие голосовые агенты работают вполне эффективно.
#news #AI #стартапы
https://www.theinformation.com/articles/vcs-keeping-ear-voice-ai-startups
Раньше голосовой AI был слишком медленным и неточным, а решения вроде цепочки из конвертации речи в текст, работы LLM с текстом и последующего озвучания ответов были громоздкими. Но с появлением новых моделей от OpenAI, Google и Deepgram, которые могут понимать и говорить без промежуточных шагов, цены на такие модели сильно упали: Live API от Google стоит в 9 раз меньше аналогичной модели OpenAI.
Инвесторы, например, Madrona, уже вложились в Outbound.ai — компанию, автоматизирующую голосовые задачи в здравоохранении. Другие стартапы тоже находят оригинальные применения:
– Marr Labs создаёт голосовых агентов для ипотечных брокеров, которые звонят клиентам и уточняют детали сделки, прежде чем передать их сотрудникам.
– ScenePartner помогает актёрам репетировать роли.
– ConverseNow принимает заказы в ресторанах по телефону.
– Solda.AI строит AI-продавцов, которые звонят клиентам от имени банков.
AI-агенты особенно популярны у стартапов, где быстрый рост не позволяет нанимать операторов. Такие компании покупают голосовые системы, чтобы масштабировать поддержку. При этом, как показал тест Solda.AI, голосовой AI всё ещё лишён человеческой интуиции: в демо агент продолжал навязывать покупку, не понимая, что раздражает клиента. Актуальна также проблема галлюцинаций AI. Так, AI-помощник Cursor начал рассылать клиентам письма о несуществующей политике входа.
Тем не менее, в задачах с низким риском — вроде первичного обзвона клиентов — такие голосовые агенты работают вполне эффективно.
#news #AI #стартапы
https://www.theinformation.com/articles/vcs-keeping-ear-voice-ai-startups
The Information
VCs Are Keeping an Ear Out for Voice AI Startups
Each new month of the AI boom has brought along with it a new “AI startup flavor of the month” for venture capitalists to drool over. The latest one, VCs tell me, are startups building AI voice agents for various verticals, from hotels to hospitals.Up until…
Прорыв в лечении когнитивных нарушений: восстановление функций нейронов и переход к «редактируемой» нейромедицине
Ученые из Института Цукермана при Колумбийском университете (США), представили стратегию коррекции генетических нарушений мозга с помощью антисмысловых олигонуклеотидов (ASO). Они доказали, что можно не просто смягчать симптомы, а восстанавливать структуру и функцию нейронов, поврежденных при синдроме делеции хромосомы 22q11.2 (синдроме Ди Георга), — одном из главных генетических факторов риска шизофрении.
При этом заболевании нейроны вырабатывают аномально высокий уровень белка EMC10. Это нарушает формирование ветвлений и кальциевую сигнализацию, ухудшая память и социальное поведение. Причина — сбой в регуляции микрoРНК.
ASO, созданные с помощью AI, позволили подавлять экспрессию гена EMC10 — было протестировано более 300 вариантов. Одна инъекция ASO в мозг мышей снижала уровень EMC10 и полностью восстанавливала память и социальное распознавание, эффект сохранялся более 2 месяцев. Метод также доказал эффективность на нейронах, выращенных из клеток пациентов.
В перспективе — клинические испытания, улучшение доставки ASO (пока требуется прямая инъекция в мозг), расширение терапии на другие психические расстройства. Снижение EMC10 в зрелом мозге работает не хуже, чем при раннем вмешательстве, что открывает окно для лечения взрослых пациентов.
Научная статья с результатами исследований
#news #медицина
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/restoring-brain-cell-behavior
Ученые из Института Цукермана при Колумбийском университете (США), представили стратегию коррекции генетических нарушений мозга с помощью антисмысловых олигонуклеотидов (ASO). Они доказали, что можно не просто смягчать симптомы, а восстанавливать структуру и функцию нейронов, поврежденных при синдроме делеции хромосомы 22q11.2 (синдроме Ди Георга), — одном из главных генетических факторов риска шизофрении.
При этом заболевании нейроны вырабатывают аномально высокий уровень белка EMC10. Это нарушает формирование ветвлений и кальциевую сигнализацию, ухудшая память и социальное поведение. Причина — сбой в регуляции микрoРНК.
ASO, созданные с помощью AI, позволили подавлять экспрессию гена EMC10 — было протестировано более 300 вариантов. Одна инъекция ASO в мозг мышей снижала уровень EMC10 и полностью восстанавливала память и социальное распознавание, эффект сохранялся более 2 месяцев. Метод также доказал эффективность на нейронах, выращенных из клеток пациентов.
В перспективе — клинические испытания, улучшение доставки ASO (пока требуется прямая инъекция в мозг), расширение терапии на другие психические расстройства. Снижение EMC10 в зрелом мозге работает не хуже, чем при раннем вмешательстве, что открывает окно для лечения взрослых пациентов.
Научная статья с результатами исследований
#news #медицина
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/restoring-brain-cell-behavior
Ян ЛеКун о будущем AI: от LLM к продвинутому пониманию мира
Ян ЛеКун считает, что LLM уже не интересны — они превратились в инженерный продукт индустрии. Его внимание сосредоточено на 4 ключевых проблемах: понимании физического мира машинами, постоянной памяти, рассуждении и планировании.
ЛеКун проводит аналогию с психологией и двумя типами мышления:
• Система 1 — быстрые, автоматические реакции (например, вождение автомобиля опытным водителем).
• Система 2 — медленное, осознанное планирование (например, анализ новой ситуации на дороге).
Современные LLM — это «Система 1», но для истинного интеллекта нужна «Система 2».
Он также подчеркивает, что будущее AI лежит в самообучающихся системах, способных формировать абстрактные представления о мире без явного контроля. Традиционные подходы, такие как предсказание видео на уровне пикселей, провалились из-за высокой сложности и непрерывности физического мира. Вместо этого он предлагает Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) — модель, которая работает в абстрактном пространстве представлений, а не с сырыми данными.
ЛеКун выступает за открытые платформы, отмечая, что Llama скачали более 1 млрд раз. Проприетарные системы в долгосрочной перспективе проиграют, так как инновации требуют глобального сотрудничества. Пример — ResNet, созданный в Microsoft Research Beijing, стал самой цитируемой работой в науке за последние 10 лет.
По мнению ученого, прогресс будет постепенным, а лучшая защита от misuse — создание более совершенных AI-систем. Он также отвергает идею, что AGI можно достичь простым масштабированием LLM: «Для этого потребуются принципиально новые архитектуры».
Главные препятствия — разработка «рецептов» для обучения JEPA-подобных моделей и создание аппаратного обеспечения, способного поддерживать сложные вычисления. ЛеКун скептичен к нейроморфным и квантовым технологиям в ближайшем будущем, но отмечает потенциал аналоговых решений для edge-устройств (например, умных очков).
ЛеКун видит будущее в разнообразии AI-ассистентов, адаптированных под разные культуры и языки, а не в единой централизованной системе.
#news #AI
https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtc25-s73208/
Ян ЛеКун считает, что LLM уже не интересны — они превратились в инженерный продукт индустрии. Его внимание сосредоточено на 4 ключевых проблемах: понимании физического мира машинами, постоянной памяти, рассуждении и планировании.
ЛеКун проводит аналогию с психологией и двумя типами мышления:
• Система 1 — быстрые, автоматические реакции (например, вождение автомобиля опытным водителем).
• Система 2 — медленное, осознанное планирование (например, анализ новой ситуации на дороге).
Современные LLM — это «Система 1», но для истинного интеллекта нужна «Система 2».
Он также подчеркивает, что будущее AI лежит в самообучающихся системах, способных формировать абстрактные представления о мире без явного контроля. Традиционные подходы, такие как предсказание видео на уровне пикселей, провалились из-за высокой сложности и непрерывности физического мира. Вместо этого он предлагает Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) — модель, которая работает в абстрактном пространстве представлений, а не с сырыми данными.
ЛеКун выступает за открытые платформы, отмечая, что Llama скачали более 1 млрд раз. Проприетарные системы в долгосрочной перспективе проиграют, так как инновации требуют глобального сотрудничества. Пример — ResNet, созданный в Microsoft Research Beijing, стал самой цитируемой работой в науке за последние 10 лет.
По мнению ученого, прогресс будет постепенным, а лучшая защита от misuse — создание более совершенных AI-систем. Он также отвергает идею, что AGI можно достичь простым масштабированием LLM: «Для этого потребуются принципиально новые архитектуры».
Главные препятствия — разработка «рецептов» для обучения JEPA-подобных моделей и создание аппаратного обеспечения, способного поддерживать сложные вычисления. ЛеКун скептичен к нейроморфным и квантовым технологиям в ближайшем будущем, но отмечает потенциал аналоговых решений для edge-устройств (например, умных очков).
ЛеКун видит будущее в разнообразии AI-ассистентов, адаптированных под разные культуры и языки, а не в единой централизованной системе.
#news #AI
https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtc25-s73208/
NVIDIA
Frontiers of AI and Computing: A Conversation With Yann LeCun and Bill Dally | GTC 25 2025 | NVIDIA On-Demand
As artificial intelligence continues to reshape the world, the intersection of deep learning and high performance computing becomes increasingly crucial
AI прислушивается к здоровью человека
Наши голоса могут отражать такие факторы, как мышечный контроль или гормональные сдвиги, предоставляя ценные диагностические подсказки для всего: от диабета до менопаузы и болезней сердца. Вот почему исследователи обучают AI-модели на записях голосов, чтобы искать закономерности среди голосовых биомаркеров, которые могли бы улучшить скрининг. В отличие от геномики или радиологии, пока не существует большого стандартизированного набора данных для голосовых биомаркеров, что побудило одну команду попытаться создать готовую к обучению базу данных из 10 000 человек. Одна из проблем заключается в том, как сбалансировать этические соображения: голосовые записи трудно анонимизировать, и они могут раскрыть личную информацию или факты, которыми пациент решил не делиться, например, о привычке курить.
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01598-8?utm_source=Live+Audience&utm_campaign=e1c355dad8-nature-briefing-ai-robotics-20240603&utm_medium=email&utm_term=0_b27a691814-e1c355dad8-51976144&mc_cid=e1c355dad8&mc_eid=bb37699b5b
Наши голоса могут отражать такие факторы, как мышечный контроль или гормональные сдвиги, предоставляя ценные диагностические подсказки для всего: от диабета до менопаузы и болезней сердца. Вот почему исследователи обучают AI-модели на записях голосов, чтобы искать закономерности среди голосовых биомаркеров, которые могли бы улучшить скрининг. В отличие от геномики или радиологии, пока не существует большого стандартизированного набора данных для голосовых биомаркеров, что побудило одну команду попытаться создать готовую к обучению базу данных из 10 000 человек. Одна из проблем заключается в том, как сбалансировать этические соображения: голосовые записи трудно анонимизировать, и они могут раскрыть личную информацию или факты, которыми пациент решил не делиться, например, о привычке курить.
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01598-8?utm_source=Live+Audience&utm_campaign=e1c355dad8-nature-briefing-ai-robotics-20240603&utm_medium=email&utm_term=0_b27a691814-e1c355dad8-51976144&mc_cid=e1c355dad8&mc_eid=bb37699b5b
Nature
AI listens for health conditions
Nature - Voice recordings, examined by artificial intelligence, might provide new biomarkers for conditions such as heart disease and Alzheimer’s.
AI заметно меняет рынок труда в IT: сокращения, перестройка и новые возможности
AI активно внедряется в бизнес — от чат-ботов до аналитических инструментов. Но до 80% AI-проектов могут завершаться неудачей. Так, Coca-Cola получила негативную реакцию на праздничную AI-рекламу, UBS использует дипфейки аналитиков, но доверие к ним ниже, чем к живым экспертам.
Тем не менее изменения в сфере труда уже начались. Microsoft сократила 6 тыс. сотрудников, включая продакт-менеджеров и инженеров. Duolingo заявила, что теперь будет развиваться по принципу «AI-first» и нанимать людей только при невозможности автоматизации. По данным Crunchbase, в 2024 г. в США более 95 тыс. работников техкомпаний попали под сокращение.
Впрочем, паника из-за AI-сокращений может быть преждевременной. Компании из S&P 500 всё чаще упоминают AI в отчётах, но чаще это только планы, которые не получили воплощения. Некоторые компании пересматривают решения: оператор платежей Klarna, который уволил 700 операторов, теперь снова набирает сотрудников.
Интеграцию AI сдерживает не только нежелание клиентов общаться с менеджером-автоматом, но и инерция старых IT-систем. Кроме того, снижение найма часто связано с экономической неопределённостью: в такие периоды компании больше полагаются на автоматизацию и замедляют расширение штата.
По словам CEO Microsoft Сатьи Наделлы, 30% кода компании уже пишется AI. В Cоединённых Штатах сокращаются вакансии для программистов: их число для разработчиков ПО, размещённых на платформе Indeed в США, сейчас самое низкое за последние 5 лет. Но появляются и новые запросы: около 25% IT-вакансий уже требуют навыков работы с AI.
Рынок трансформируется. Освобождаются ресурсы для креативной работы. Стартапы масштабируются быстрее. AI не только заменяет, но и создаёт новые роли, задачи и логику найма. И индустрия вынуждена адаптироваться.
#news #AI
https://www.ft.com/content/cb9ea970-e6de-4daf-aa9e-7a48d5e648c3
AI активно внедряется в бизнес — от чат-ботов до аналитических инструментов. Но до 80% AI-проектов могут завершаться неудачей. Так, Coca-Cola получила негативную реакцию на праздничную AI-рекламу, UBS использует дипфейки аналитиков, но доверие к ним ниже, чем к живым экспертам.
Тем не менее изменения в сфере труда уже начались. Microsoft сократила 6 тыс. сотрудников, включая продакт-менеджеров и инженеров. Duolingo заявила, что теперь будет развиваться по принципу «AI-first» и нанимать людей только при невозможности автоматизации. По данным Crunchbase, в 2024 г. в США более 95 тыс. работников техкомпаний попали под сокращение.
Впрочем, паника из-за AI-сокращений может быть преждевременной. Компании из S&P 500 всё чаще упоминают AI в отчётах, но чаще это только планы, которые не получили воплощения. Некоторые компании пересматривают решения: оператор платежей Klarna, который уволил 700 операторов, теперь снова набирает сотрудников.
Интеграцию AI сдерживает не только нежелание клиентов общаться с менеджером-автоматом, но и инерция старых IT-систем. Кроме того, снижение найма часто связано с экономической неопределённостью: в такие периоды компании больше полагаются на автоматизацию и замедляют расширение штата.
По словам CEO Microsoft Сатьи Наделлы, 30% кода компании уже пишется AI. В Cоединённых Штатах сокращаются вакансии для программистов: их число для разработчиков ПО, размещённых на платформе Indeed в США, сейчас самое низкое за последние 5 лет. Но появляются и новые запросы: около 25% IT-вакансий уже требуют навыков работы с AI.
Рынок трансформируется. Освобождаются ресурсы для креативной работы. Стартапы масштабируются быстрее. AI не только заменяет, но и создаёт новые роли, задачи и логику найма. И индустрия вынуждена адаптироваться.
#news #AI
https://www.ft.com/content/cb9ea970-e6de-4daf-aa9e-7a48d5e648c3
Ft
The great AI jobs disruption is under way
Automation will reshape tech work, and spark new opportunities
s41562-025-02194-6.pdf
2.9 MB
Чат-боты более убедительны в онлайн-дебатах
Машины находят аргументы для спора лучше чем люди, когда они могут персонализировать свои аргументы, используя информацию о своем оппоненте.
Результаты экспериментов опубликованные в Nature Human Behaviour, подчеркивают, как большие языковые модели (LLM) могут быть использованы для влияния на мнение людей, например, в политических кампаниях или целевой рекламе.
Ранее уже было доказано, что AI-чат-боты могут заставить людей изменить свое мнение, даже в отношении теорий заговора. Было неясно лишь то, насколько они убедительны по сравнению с людьми.
Швейцарские исследователи провели эксперимент в котором 900 человек в США спорили с другим человеком или с GPT-4 LLM OpenAI в десятиминутных онлайн-дебатах.
Темы дебатов включали социально-политические проблемы: должны ли ученики носить школьную форму, следует ли запретить ископаемое топливо или полезен ли AI для общества. Исследователи поручили двум оппонентам выступить за или против темы.
Перед началом исследования участники заполняли опрос о своем возрасте, поле, этнической принадлежности, уровне образования, статусе занятости и политической принадлежности. Затем, до и после каждого дебата, они заполняли короткий тест на то, насколько они согласны с предложением дебатов. Это позволило исследователям измерить, изменились ли их взгляды.
Результаты показали, что когда ни один из спорящих — ни человек, ни AI — не имел доступа к справочной информации об оппоненте, GPT-4 и люди были примерно одинаково убедительны.
Но если базовая демографическая информация из первоначальных опросов (ее так или иначе можно найти в соцсетях) была предоставлена оппонентам до дебатов, GPT-4 переспорил людей в 64% случаев.
Участники также правильно угадывали, дебатировали ли они с AI или с человеком в трех четвертях случаев. Неясно, помогло ли знание того, что они разговаривают с LLM, людям с большей вероятностью изменить свое мнение или их поколебали одни лишь аргументы.
GPT-4 выдвигал разные аргументы во время дебатов, когда у него был доступ к личной информации. Например, если при обсуждении униформы, AI разговаривал с кем-то, кто придерживался левых политических взглядов, машина подчеркивала, что если все носят униформу, то снижается риск индивидуального преследования и травли. При обсуждении с кем-то на консервативной стороне он может сосредоточиться на важности дисциплины или закона и порядка.
Машины находят аргументы для спора лучше чем люди, когда они могут персонализировать свои аргументы, используя информацию о своем оппоненте.
Результаты экспериментов опубликованные в Nature Human Behaviour, подчеркивают, как большие языковые модели (LLM) могут быть использованы для влияния на мнение людей, например, в политических кампаниях или целевой рекламе.
Ранее уже было доказано, что AI-чат-боты могут заставить людей изменить свое мнение, даже в отношении теорий заговора. Было неясно лишь то, насколько они убедительны по сравнению с людьми.
Швейцарские исследователи провели эксперимент в котором 900 человек в США спорили с другим человеком или с GPT-4 LLM OpenAI в десятиминутных онлайн-дебатах.
Темы дебатов включали социально-политические проблемы: должны ли ученики носить школьную форму, следует ли запретить ископаемое топливо или полезен ли AI для общества. Исследователи поручили двум оппонентам выступить за или против темы.
Перед началом исследования участники заполняли опрос о своем возрасте, поле, этнической принадлежности, уровне образования, статусе занятости и политической принадлежности. Затем, до и после каждого дебата, они заполняли короткий тест на то, насколько они согласны с предложением дебатов. Это позволило исследователям измерить, изменились ли их взгляды.
Результаты показали, что когда ни один из спорящих — ни человек, ни AI — не имел доступа к справочной информации об оппоненте, GPT-4 и люди были примерно одинаково убедительны.
Но если базовая демографическая информация из первоначальных опросов (ее так или иначе можно найти в соцсетях) была предоставлена оппонентам до дебатов, GPT-4 переспорил людей в 64% случаев.
Участники также правильно угадывали, дебатировали ли они с AI или с человеком в трех четвертях случаев. Неясно, помогло ли знание того, что они разговаривают с LLM, людям с большей вероятностью изменить свое мнение или их поколебали одни лишь аргументы.
GPT-4 выдвигал разные аргументы во время дебатов, когда у него был доступ к личной информации. Например, если при обсуждении униформы, AI разговаривал с кем-то, кто придерживался левых политических взглядов, машина подчеркивала, что если все носят униформу, то снижается риск индивидуального преследования и травли. При обсуждении с кем-то на консервативной стороне он может сосредоточиться на важности дисциплины или закона и порядка.
Cоцсеть Snapchat ставит на hardware
В интересном интервью генерального директора Snapа Эвана Шпигеля можно найти несколько важных мыслей о том, что Snapchat находится на пороге реальной трансформации образа мышления людей о компьютерах и их использовании.
Не буду пересказывать все (много про политику и Трампа), но важно что трансформация будет включать в себя очки дополненной реальности его компании, Spectacles. По его мнению, этот продукт будет гораздо популярнее чем Apple Watch.
Сейчас главный фокус Snap создание вычислительной платформы следующего поколения. «До тех пор, пока мы можем оставаться верными нашим ценностям и оставаться верными нашему видению, это действительно то, что важно для нас как для бизнеса, и мы будем рассматривать все, что угодно в свете этого", - сказал Шпигель.
Snap впервые представила свои очки дополненной реальности в 2016 году, а теперь находится в пятом поколении устройства, которое в настоящее время продает только разработчикам. Шпигель признал, что смог реализовать свое долгосрочное видение создания новой платформы для вычислений, потому что он и его соучредитель Бобби Мерфи имеют акции с суперголосом, которые дают им контроль над большинством вопросов, представленных акционерам.
«Если инвесторы не соответствуют нашему долгосрочному видению, то они могут продать наши акции и купить другую акцию, где они видят более долгосрочные возможности».
Он сказал, что Snap уже прошел через эти периоды раньше, когда «люди не видят долгосрочной возможности в очках, или они еще не видят этого прогресса, и они задаются вопросом, на что мы тратим все эти деньги» - только для того, чтобы увидеть, как эти ставки, скажем, на исчезающие истории, окупаются.
Что делает Эвана Шпигеля в этом уверенным? Если откатить на несколько лет назад, то приобретение стартапа, разработавшего нейроморфный чип GrAI предстает совсем в другом свете.
https://www.theinformation.com/articles/snaps-spiegel-company-cusp-computing-transformation?rc=q1g4ry
В интересном интервью генерального директора Snapа Эвана Шпигеля можно найти несколько важных мыслей о том, что Snapchat находится на пороге реальной трансформации образа мышления людей о компьютерах и их использовании.
Не буду пересказывать все (много про политику и Трампа), но важно что трансформация будет включать в себя очки дополненной реальности его компании, Spectacles. По его мнению, этот продукт будет гораздо популярнее чем Apple Watch.
Сейчас главный фокус Snap создание вычислительной платформы следующего поколения. «До тех пор, пока мы можем оставаться верными нашим ценностям и оставаться верными нашему видению, это действительно то, что важно для нас как для бизнеса, и мы будем рассматривать все, что угодно в свете этого", - сказал Шпигель.
Snap впервые представила свои очки дополненной реальности в 2016 году, а теперь находится в пятом поколении устройства, которое в настоящее время продает только разработчикам. Шпигель признал, что смог реализовать свое долгосрочное видение создания новой платформы для вычислений, потому что он и его соучредитель Бобби Мерфи имеют акции с суперголосом, которые дают им контроль над большинством вопросов, представленных акционерам.
«Если инвесторы не соответствуют нашему долгосрочному видению, то они могут продать наши акции и купить другую акцию, где они видят более долгосрочные возможности».
Он сказал, что Snap уже прошел через эти периоды раньше, когда «люди не видят долгосрочной возможности в очках, или они еще не видят этого прогресса, и они задаются вопросом, на что мы тратим все эти деньги» - только для того, чтобы увидеть, как эти ставки, скажем, на исчезающие истории, окупаются.
Что делает Эвана Шпигеля в этом уверенным? Если откатить на несколько лет назад, то приобретение стартапа, разработавшего нейроморфный чип GrAI предстает совсем в другом свете.
https://www.theinformation.com/articles/snaps-spiegel-company-cusp-computing-transformation?rc=q1g4ry
State_of_The_Science_Address_Marcia_McNutt_National_Academies_03.pdf
363.3 KB
Ежегодное выступление президента Национальной академии наук США Марши Макнатт о состоянии науки на ежегодной сессии «State of the Science» всегда полезно послушать и законспектировать. В этот раз много важного и драматического. Ключевые идеи:
- США теряют лидерство в R&D: сокращается численность исследователей, объем инвестиций, доля публикаций, особенно высокоцитируемых;
- Китай лидирует в ключевых технологиях: AI, кванты, энергетика, оборона;
- Ужесточение визовой политики и нестабильность грантовой поддержки приводят к резкому падению интереса со стороны иностранных студентов и учёных;
- США рискуют утратить статус ключевого научного партнёра без участия в международных мегапроектах, что ограничит доступ к данным, оборудованию, совместным публикациям;
- Необходима реформа в STEM-образовании: AI-технологии в обучении, проектный подход, подготовка учителей;
- Для возвращения роли глобального лидера США необходима не просто финансовая подпитка, а системная перестройка научной модели.
- США теряют лидерство в R&D: сокращается численность исследователей, объем инвестиций, доля публикаций, особенно высокоцитируемых;
- Китай лидирует в ключевых технологиях: AI, кванты, энергетика, оборона;
- Ужесточение визовой политики и нестабильность грантовой поддержки приводят к резкому падению интереса со стороны иностранных студентов и учёных;
- США рискуют утратить статус ключевого научного партнёра без участия в международных мегапроектах, что ограничит доступ к данным, оборудованию, совместным публикациям;
- Необходима реформа в STEM-образовании: AI-технологии в обучении, проектный подход, подготовка учителей;
- Для возвращения роли глобального лидера США необходима не просто финансовая подпитка, а системная перестройка научной модели.
Hugging Face представила дешёвых антропоморфных роботов с открытым кодом
Hugging Face продолжает активное продвижение в сферу робототехники: платформа представила двух гуманоидных роботов с открытым исходным кодом — HopeJR и Reachy Mini. Компания строит экосистему доступной и открытой AI-робототехники — от софта до реального железа.
HopeJR — полноразмерный гуманоид с 66 степенями свободы: он умеет ходить, управлять руками и взаимодействовать с предметами. Ориентировочно HopeJR будет стоить менее $3000.
Reachy Mini — компактный настольный робот, который может двигать головой, говорить и слушать. Он подходит для тестирования AI-приложений. Его цена варьируется от $250 до $300 в зависимости от пошлин.
Модели пока не поступили в продажу. Первые поставки планируются до конца 2025 г., уже открыт лист ожидания. По словам сооснователя и CEO платформы Клема Деланга (Clem Delangue), цель проекта — сделать робототехнику доступной, открытой и прозрачной, в отличие от дорогих «чёрных ящиков» крупных корпораций.
Создание роботов стало возможным благодаря приобретению стартапа Pollen Robotics в апреле этого года. До этого Hugging Face уже выпустила:
– LeRobot — набор AI-моделей, датасетов и инструментов для создания умных роботов;
– SO-101 — обновлённая версия 3D-печатной роботизированной руки, созданная в партнёрстве с The Robot Studio;
– Расширенный обучающий датасет для автономных машин, разработанный вместе с AI-стартапом Yaak.
#news #AI
https://techcrunch.com/2025/05/29/hugging-face-unveils-two-new-humanoid-robots/
Hugging Face продолжает активное продвижение в сферу робототехники: платформа представила двух гуманоидных роботов с открытым исходным кодом — HopeJR и Reachy Mini. Компания строит экосистему доступной и открытой AI-робототехники — от софта до реального железа.
HopeJR — полноразмерный гуманоид с 66 степенями свободы: он умеет ходить, управлять руками и взаимодействовать с предметами. Ориентировочно HopeJR будет стоить менее $3000.
Reachy Mini — компактный настольный робот, который может двигать головой, говорить и слушать. Он подходит для тестирования AI-приложений. Его цена варьируется от $250 до $300 в зависимости от пошлин.
Модели пока не поступили в продажу. Первые поставки планируются до конца 2025 г., уже открыт лист ожидания. По словам сооснователя и CEO платформы Клема Деланга (Clem Delangue), цель проекта — сделать робототехнику доступной, открытой и прозрачной, в отличие от дорогих «чёрных ящиков» крупных корпораций.
Создание роботов стало возможным благодаря приобретению стартапа Pollen Robotics в апреле этого года. До этого Hugging Face уже выпустила:
– LeRobot — набор AI-моделей, датасетов и инструментов для создания умных роботов;
– SO-101 — обновлённая версия 3D-печатной роботизированной руки, созданная в партнёрстве с The Robot Studio;
– Расширенный обучающий датасет для автономных машин, разработанный вместе с AI-стартапом Yaak.
#news #AI
https://techcrunch.com/2025/05/29/hugging-face-unveils-two-new-humanoid-robots/
TechCrunch
Hugging Face expands its LeRobot platform with training data for self-driving machines | TechCrunch
Hugging Face has teamed up with startup Yaak to expand the former's LeRobot platform with training data for self-driving machines, including cars.
Amazon разрабатывает ПО для роботов-доставщиков
В случае успеха разработка позволит автоматизировать один из ключевых процессов в корпорации — доставку заказов покупателям. Пока неясно, какую модель робота возьмут за основу: Amazon тестирует множество человекоподобных роботов, в том числе одного от китайской компании Unitree. Для обучения роботов используются LLM с открытым исходным кодом — DeepSeek-VL2 от quant fund и Qwen от Alibaba.
В рамках проекта Amazon завершает строительство крытой полосы препятствий для испытания таких роботов в одном из офисов компании в Сан-Франциско. Также, чтобы обучить роботов работать в реальном мире, Amazon со временем, после испытаний на полигонах, отправит их на «экскурсии» на реальные улицы.
В Amazon полагают, что человекоподобные роботы смогут ездить в кузове электрического фургона Rivian и доставлять посылки. Rivian — один из базовых электромобилей Amazon, в парке сейчас их 20 тыс., а к 2030 г. планируется нарастить количество до 100 тыс. Пока неясно, будут ли тестировать роботов с другими грузовиками. Также, возможно, автомобили роботизированной доставки будут переводить в беспилотный режим, для этого с большой вероятностью привлекут дочернюю компанию Amazon, разработчика беспилотных такси Zoox.
Amazon активно развивает робототехнику и автоматизировал некоторые операции сортировки и подготовки посылок к отправке. Но у компании также есть большой финансовый стимул автоматизировать доставку этих посылок, поскольку сейчас этим занимаются сотни тысяч людей.
Разработка ПО Amazon ставит его в один ряд с другими разработчиками софта для роботов — Nvidia, Google и Tesla, укрепляя тренд на развитие умных и обучаемых антропоморфных роботов.
#news #роботы #Amazon #торговля
https://www.theinformation.com/articles/amazon-prepares-test-humanoid-robots-delivering-packages
В случае успеха разработка позволит автоматизировать один из ключевых процессов в корпорации — доставку заказов покупателям. Пока неясно, какую модель робота возьмут за основу: Amazon тестирует множество человекоподобных роботов, в том числе одного от китайской компании Unitree. Для обучения роботов используются LLM с открытым исходным кодом — DeepSeek-VL2 от quant fund и Qwen от Alibaba.
В рамках проекта Amazon завершает строительство крытой полосы препятствий для испытания таких роботов в одном из офисов компании в Сан-Франциско. Также, чтобы обучить роботов работать в реальном мире, Amazon со временем, после испытаний на полигонах, отправит их на «экскурсии» на реальные улицы.
В Amazon полагают, что человекоподобные роботы смогут ездить в кузове электрического фургона Rivian и доставлять посылки. Rivian — один из базовых электромобилей Amazon, в парке сейчас их 20 тыс., а к 2030 г. планируется нарастить количество до 100 тыс. Пока неясно, будут ли тестировать роботов с другими грузовиками. Также, возможно, автомобили роботизированной доставки будут переводить в беспилотный режим, для этого с большой вероятностью привлекут дочернюю компанию Amazon, разработчика беспилотных такси Zoox.
Amazon активно развивает робототехнику и автоматизировал некоторые операции сортировки и подготовки посылок к отправке. Но у компании также есть большой финансовый стимул автоматизировать доставку этих посылок, поскольку сейчас этим занимаются сотни тысяч людей.
Разработка ПО Amazon ставит его в один ряд с другими разработчиками софта для роботов — Nvidia, Google и Tesla, укрепляя тренд на развитие умных и обучаемых антропоморфных роботов.
#news #роботы #Amazon #торговля
https://www.theinformation.com/articles/amazon-prepares-test-humanoid-robots-delivering-packages
The Information
Amazon Prepares to Test Humanoid Robots for Delivering Packages
Amazon is developing software for humanoid robots that could eventually take the jobs of delivery workers, according to a person who has been involved in the effort. In doing so, Amazon is paving the way to automate a major part of its operation, the delivery…
Strider-SCSP-China-AI-Infrastructure-Surge-Report.pdf
22.2 MB
Рост AI-инфраструктуры в Китае: как центры обработки данных КНР и модели искусственного интеллекта КНР объединяют военные амбиции и глобальные связи
В новом масштабном отчете Strider и проекта Special Competitive Studies Project (SCSP) показано, как Китайская Народная Республика (КНР) использует AI-инфраструктуру для реализации своих глобальных амбиций, усиливая влияние как в коммерческих отраслях, так и в военных операциях.
Поскольку Китай стремится развернуть 105 экзафлопс вычислительной мощности искусственного интеллекта к 2025 году, страна создает национальную сеть из более чем 250 центров обработки данных искусственного интеллекта и вкладывает значительные средства в программное обеспечение, алгоритмы и зарубежную экспансию. В этом отчете раскрываются масштаб, размах и стратегические последствия этой кампании.
Ключевые моменты:
- как инвестиции Китая в искусственный интеллект меняют динамику мировой власти.
- как инфраструктура искусственного интеллекта КНР, охватывающая центры обработки данных, вычислительную политику и алгоритмы двойного назначения, поддерживает гражданско-военное слияние и международное влияние.
- 856 выявленных организациях, многие из которых связаны с НОАК, санкционированными организациями и оборонными подрядчиками, которые стимулируют развитие искусственного интеллекта в Китае.
- примеры высокоэффективных проектов искусственного интеллекта. От подводных центров обработки данных до боевых симуляций с использованием искусственного интеллекта
В новом масштабном отчете Strider и проекта Special Competitive Studies Project (SCSP) показано, как Китайская Народная Республика (КНР) использует AI-инфраструктуру для реализации своих глобальных амбиций, усиливая влияние как в коммерческих отраслях, так и в военных операциях.
Поскольку Китай стремится развернуть 105 экзафлопс вычислительной мощности искусственного интеллекта к 2025 году, страна создает национальную сеть из более чем 250 центров обработки данных искусственного интеллекта и вкладывает значительные средства в программное обеспечение, алгоритмы и зарубежную экспансию. В этом отчете раскрываются масштаб, размах и стратегические последствия этой кампании.
Ключевые моменты:
- как инвестиции Китая в искусственный интеллект меняют динамику мировой власти.
- как инфраструктура искусственного интеллекта КНР, охватывающая центры обработки данных, вычислительную политику и алгоритмы двойного назначения, поддерживает гражданско-военное слияние и международное влияние.
- 856 выявленных организациях, многие из которых связаны с НОАК, санкционированными организациями и оборонными подрядчиками, которые стимулируют развитие искусственного интеллекта в Китае.
- примеры высокоэффективных проектов искусственного интеллекта. От подводных центров обработки данных до боевых симуляций с использованием искусственного интеллекта