Горизонт сингулярности

🔌 Google первыми из крупных ИИ-компаний опубликовали большой отчет об использовании энергии их моделями.

Медианное потребление Gemini на один промпт:

➡️ 0,24 Вт⋅ч энергии — менее 9 секунд работы телевизора.
➡️ 0,26 мл воды — примерно 5 капель.
➡️ 0,03 г. эквивалента CO2 — примерно 10-15 см проезда на легковом авто.

Причем в Google отмечают, что за последний год их модели стали в 33 раза энергоэффективнее с одновременным ростом качества ответов.

Так что, кажется, тему можно закрывать. Природа вряд ли заметит, если вы будет писать «Спасибо» нейросети хоть в каждом сообщении. Но счета ИИ-компаний за электричество это все-таки поднимет.

🌞 IBM и NASA выпустили открытую ИИ-модель Surya для прогнозирования мощных солнечных вспышек, способных вывести из строя земную технику или навредить астронавтам.

Нейросеть обучили на данных с Обсерватории солнечной динамики — спутник наблюдает за Солнцем уже 15 лет, но без ИИ обработать всю полученную информацию было невозможно.

Surya предсказывает вспышку на Солнце за два часа до ее начала, обычные методы дают всего час «форы».

Невозможно: SSD на 5️⃣1️⃣2️⃣ ТЕРАБАЙТ выпустят гении из Samsung!

Накопитель будет основан на новейшем стандарте PCIe 6.0 и заимеет безумную скорость — 28 ГБ в секунду. Старт продаж в 2027 году.

Наконец-то, теперь для Call of Duty будет место.

🙂 Не баг, а фича

Когда то 1тб. Казался чем то запредельным, теперь 1000 тб. (тру айтишники не палимся ) кажется более чем реальным.

Зато сколько киношек на такую флешку влезет :)

Переломы костей будут лечить ЗА МИНУТУ — китайские учёные создали «клей для костей» Bone 02.

Препарат органический, сделан из клеевых выделений устриц и не отторгается телом. Выделения эти называют «природным цементом» — застывают за секунды и им не мешают даже самые экстремальные среды.

Bone 02 уже успешно испытали на 1️⃣5️⃣0️⃣ пациентах и скоро должны запустить в массовое использование. Ждём!

🙂 Не баг, а фича

Эх можно мне такое с собой возить на мотоцикле. Не скажу, что хочется протестировать, но если снова найду каршеринг моего счастья было бы круто иметь под рукой :)

🔬 Квантовые кубиты прошли тест реального производства: 99%+ точность при массовом промышленном производстве

Diraq (стартап UNSW) совместно с imec показали, что кремниевые спиновые кубиты сохраняют лабораторное качество при массовом производстве на 300-мм пластинах.

Технический прорыв:
- Четыре двухкубитных устройства показали точность операций выше 99%
- State preparation и measurement достигли 99.9% — рекорд для промышленно изготовленных кубитов
- Использованы стандартные CMOS-процессы без модификации базового оборудования
- Gate set tomography подтвердила воспроизводимость результатов между устройствами

Почему это важно:
Основная проблема квантовых вычислений, - масштабирование. Большинство кубитов работают только в лабораториях. Diraq доказали, что можно использовать триллионную полупроводниковую индустрию напрямую.

Техническая начинка:
- Изотопически очищенный кремний (400 ppm ²⁹Si)
- Операции при 10 мК с временем жизни до T₁ = 9.5 секунд
- Контроль через обменное взаимодействие с точностью до наносекунд
- Real-time feedback для коррекции Larmor-частоты
- Cryo-CMOS driver chip (совместно с Emergence Quantum)

Коммерческий трек:
- $137M+ общего финансирования (включая недавние $15M от ICM Global, Morgan Creek)
- Первый продукт к 2029, fault-tolerant система к 2033
- Экспансия: Silicon Valley, Бостон, скоро Illinois Quantum Park (Чикаго)
- Контракты с DARPA ($1M Quantum Benchmarking Initiative) и Fermilab

Следующий этап:
Дальнейшая изотопная очистка до <50 ppm уже продемонстрирована в академических прототипах — это путь к 99.9% точности всех операций (порог fault-tolerance).

Практическое значение:
Стартапам больше не нужно строить собственные fab — можно заказывать кубиты как обычные чипы. Это кардинально меняет экономику квантовых вычислений.

Квантовые компьютеры промышленного масштаба требуют миллионы кубитов. Теперь есть технологический путь их производства.

В 2024 году квантовые стартапы привлекли около $2 млрд инвестиций.

Гартнер прогнозирует массовое внедрение квантовых вычислений к 2029 году.

Так что пока дожигаем GPU, но после 2030, - ИИ на квантовых чипах станут нормой.

#Diraq #Quantinuum #кванты
———
@tsigular

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena

Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям.

📊 Ключевые выводы

- 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение.
- 26,7% вообще не пользуются бенчмарками.
- В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре.

👥 Участники опроса

- 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы.
- ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент.

🔑 Что ищут и какие сигналы важны:

- Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах.
- Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub.
- Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”.

⚠️ Проблемы & доверие

- Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач).
- Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн.
- Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям.

При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость.

Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге.

Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно:

- Не ориентироваться только на чужие бенчмарки.
- Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных.
- Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях.

🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/

#LLM #AI #ИИ #LLMArena #исследование #нейросети #benchmarks

🖥 Nvidia меняет стратегию и уходит от универсальных GPU.

Теперь каждый чип будет заточен под конкретный этап LLM-инференса.

Инференс делится на два шага:
- Prefill - первая стадия. Требует огромной вычислительной мощности, но почти не использует память.
- Decode - вторая стадия. Наоборот, сильно нагружает память, но вычислений нужно меньше.

Раньше, например, R200 объединял в одном GPU и мощные вычислительные блоки, и много памяти. В итоге это было дорого и неэффективно:
- при Prefill простаивает память,
- при Decode — простаивают вычислительные блоки.

🟢Новый подход Nvidia — разные GPU под разные задачи:

- Rubin CPX - оптимизирован для Prefill
• 20 PFLOPS вычислений
• 128 GB GDDR7
• 2 TB/s пропускная способность

- R200 — GPU под Decode
• 288 GB HBM4
• 20.5 TB/s памяти

📆 Планы компании:
- **2024–2025**-— линейка Blackwell (B200, GB300): рост вычислений и памяти.
- 2026–2027 - Rubin разделится:
• VR200 — для Decode (максимум HBM).
• CPX — для Prefill (много вычислений, дешёвая память).
- 2027 — VR300 Ultra: 66.7 PFLOPS и 1024 GB HBM4E.

Nvidia перестраивает линейку так, чтобы каждый GPU работал максимально эффективно именно под свой этап инференса.

#Nvidia #GPU #AI #Blackwell #Rubin #LLM

Вот это поворот ! Профилизация карточек ! Как по мне крайне логичный шаг.

⚡️ Люди смогут выращивать НОВЫЕ ЗУБЫ уже через 5 лет — в Японии изобрели препарат, который стимулирует рост зубов в любом (!) возрасте.

🔅 Учёные научились блокировать вредный белок USAG-1 и запускать рост ЗДОРОВЫХ зубов — с крепкой эмалью и нервами!
🔅 Первые испытания на людях уже НАЧАЛИСЬ — побочных эффектов не выявлено.
🔅 Если испытания завершатся успешно — к 2030 году препарат появится во всех больницах мира.

Р-Е-В-О-Л-Ю-Ц-И-Я

🙂 Не баг, а фича

Первые зубы бесплатно, вторые бесплатно, третьи теперь можно будет прикупить :)

Нейронка сама найдёт для вас работу мечты за минуты — забираем промпт для поиска лучших вакансий с достойной зарплатой.

Скопируйте промпт, добавьте резюме и укажите нужные сайты по поиску ваканский:

Используя функцию Deep Search, найди вакансии, которые могли бы быть релевантны с таким резюме на этих сайтах. Оформи в таблицу: компания, вакансия, уровень релевантности от 1 до 5.

Сохраняем и лутаем самые выгодные предложения на рынке.

💎 PDA

Кто там давно ищет работу мечты ?
Все найдено !
Жаль везде отказано 🥲

Gemini Robotics 1.5 выводит ИИ-агентов в физический мир

Google DeepMind запустили Gemini Robotics 1.5 - платформу для создания роботов с возможностями детальных рассуждений и агентским функционалом.

Самое главное, - агентное поведение.

Роботы теперь могут решать сложные многоэтапные задачи, планировать действия и адаптироваться к новым ситуациям.

Платформа поддерживает перенос навыков между разными роботами. Научили одного - остальные тоже умеют.

В комплекте SDK для разработчиков, который позволяет настраивать поведение под конкретные задачи.

Ну что, как и было предсказано, - 2025й год воплощённого ИИ.
Мультиагенты уже загружаются в гуманоидов.

Хорошая новость, - это все opensource, - можно настроить под себя.

#Gemini #роботы #DeepMind
———
@tsingular

Уже скоро в каждом доме.

Мы еще не отошли от новых возможностей Suno V5, как они бахнули Suno Studio

И это уже серьезно.
Музыкальная монтажка в вашем браузере, но даже это не главное.

Теперь треки различных инструментов и вокала генерятся по отдельности, их видно, их можно резать и монтировать индивидуально.
Но даже это не главное.

Все это можно экспортировать в DAW.
Но даже это не главное.

Треки можно конвертировать в MIDI формат!!!
И вот это уже бомба.

Не секрет, что многие композиторы и аранжировщики уже используют Суно в качестве источника музыкальных идей и просто тырят оттуда мелодии, чтобы переаранжировать их.
Теперь это сделать совсем просто.

И вообще, теперь вы можете вытворять со своими генерациями, что хотите в плане дальнейшей доработки.

Знающие люди в коментах уже пишут, что конвертация в MIDI делает минимальное количество ошибок, и правится руками очень быстро.

Suno - продукт у которого просто нет конкуренции.

Для начала просто посмотрите, что они сами вытворяют:
https://www.youtube.com/watch?v=c8qNYyeAQBs
https://www.youtube.com/watch?v=KFfrcPmzSSo&t=998s

Пока раскатали в плане за 30 долларов в месяц, ждем дальнейших послаблений.

https://suno.com/studio-welcome

@cgevent

Suno v5, дамы и господа.

В принципе тему с творчеством можно закрывать.
ИИ перепоёт всех.

Это с 1 запроса.
Просто промпт - irish Acapello vocal
ничего больше, ну, кроме готового текста.

#Suno #музыка
———
@tsingular

🤖 Собрать собственного ИИ-агента теперь можно легко— найден исчерпывающий гайд, который шаг за шагом обучит вас создавать умных нейропомощников.

• Память и контекст — разберётесь, как устроено хранение данных у ИИ-агентов и научитесь грамотно работать с контекстом.
• Интерфейсы — освоите CLI, Flask, FastAPI, Next.js, подключите ассистента к Slack или Discord и пропишете полноценные скрипты.
• Автор методично разбирает каждый этап, материал будет понятен даже новичкам без какого-либо опыта в программировании или нейросетях.
• Практика прежде всего: пошаговое выполнение всех заданий, чтобы вы сразу могли применять полученные знания.

Подробный мануал лежит — ТУТ

💎 PDA

Стать моделью OnlyFans теперь может абсолютно каждый.

Технология Deepfake достигла нового уровня — Wan2.2-Animate позволяет накладывать любое лицо на видео с максимальной реалистичностью, включая движение волос и мимику. Результат настолько реалистичен, что вызывает мурашки.

Модель доступна бесплатно. Тестируем — ЗДЕСЬ

💎 PDA