Горизонт сингулярности

Наш фильм "Русская модель управления" размещен уже на четырех площадках. Вы можете поделиться любой ссылкой со своими коллегами, партнерами, клиентами и друзьями.
Каре от Mains выглядит так:
- YouTube
- RuTube
- VK
- Онлайн-кинотеатр Иви

Не очень в тематику канала просто хочу поделится.
Предпринимательство в необъятной отличается от мировых практик.
Если вам это не интересно, просто листайте дальше :)

вебинар от Docker на тему как создавать и запускать MCP сервера.

Может быть полезно, если кто-то ещё не видел.

Запись от 23 июля этого года.

#Docker #MCP #обучение
———
@tsingular

AWS Chronos-2: универсальный прогноз временных рядов

Amazon выкатил Chronos-2 — foundation-модель для прогнозирования временных рядов, которая работает со всем сразу: одиночные ряды, многомерные и с внешними факторами.

Предыдущие версии (Chronos и Chronos-Bolt) скачали 600+ миллионов раз с Hugging Face, но они умели только univariate-прогноз.

Теперь, благодаря group attention механизму для произвольных групп рядов можно, например:
- Прогнозировать CPU, память и IO вместе, ловя зависимости
- Учитывать акции в ритейле или погоду для энергопотребления
- Делать cold-start прогнозы для новых объектов через cross-learning

На fev-bench обходит конкурентов с большим отрывом, особенно на задачах с ковариантами.

На GIFT-Eval — первое место среди pretrained-моделей. Против Chronos-Bolt побеждает в 90%+ случаев.

Модель работает через in-context learning - берёшь и используешь как есть, - zero shot по факту.

GitHub

Paper

#Chronos #TimeSeries #Forecasting
———
@tsingular

Большинство бизнесовых задач как раз на основе анализа временных рядов.

Бионический глазной имплантат размером с рис может принести искусственное зрение в реальный мир

Ультратонкий имплантат PRIMA, разработанный калифорнийской биотехнологической компанией Science Corporation, имеет размеры всего два квадратных миллиметров и помещается под сетчатку в течение короткой хирургической процедуры продолжительностью около двух часов. После активации через месяц устройство беспроводно подключается к видеокамере, установленной на очках дополненной реальности.

Технология предназначена для пациентов с возрастной макулярной дегенерацией, одной из основных причин слепоты у пожилых людей. Заболевание повреждает светочувствительные клетки макулы, создавая темные или пустые пятна в центральном зрении, оставляя периферийное зрение в значительной степени нетронутым. В поздних случаях, известных как географическая атрофия, эти клетки полностью погибают, что приводит к необратимой потере зрения.

🔥 Вебинар: Российские тренды Lakehouse и преимущества платформы на базе StarRocks

📅 Дата: 28 октября 2025 года
🕚 Время: 11:00 (по Москве, GMT+3)

Приглашаем на вебинар для обсуждения трендов и практики Data Lakehouse (DLH) — архитектуры, объединяющей лучшие черты DWH и Data Lake.

В программе:
💡 Дискуссия с экспертами о состоянии рынка Lakehouse, эффективных стратегиях перехода и новых сценариях применения DLH (инфобез, HR, сервисное управление).
Спикеры дискуссии:
🔹Семен Шевченко , Cбер
🔹Константин Колесников, ПСБ
🔹Владимир Анисимов, независимый эксперт
🔹Модератор - Олег Гиацинтов, DIS Group

🚀 Презентация проекта StarRocks:
🔹 Райан Сан (Ryan Sun) из StarRocks, архитектор решений и менеджер сообщества (последовательный перевод)

✨ Короткое знакомство с “Селеной”, российским решением Data Lakehouse

👉 Регистрируйтесь прямо сейчас! Не пропустите возможность узнать, куда движется рынок Lakehouse в России и какие преимущества даёт подход StarRocks.

Будем говорить о правильном :)

DeepSeek-OCR: Одна картинка стоит тысячи слов

DeepSeek выпустил OCR-модель, которая превращает документы в изображения и обрабатывает их как визуальные токены вместо классических текстовых. Звучит странно, но работает - и может изменить архитектуру LLM.

Попробуем разобраться что за зверь выкатили китайцы на этот раз:
Вместо обработки текста токен за токеном, DeepSeek-OCR рендерит его в картинку и сжимает в визуальные токены.

Один токен изображения заменяет 10-20 текстовых токенов без особых потерь качества.

Ключевые цифры:
- 97% точность при сжатии в 10×
- 60% точность даже при сжатии в 20×
- 100 визуальных токенов против 6000+ текстовых на OmniDocBench
- 200k+ страниц/день обработки на одной A100-40G

Как работает:
DeepEncoder с window+global attention пропускает изображение документа через 16× compressor. Результат — компактное представление, которое LLM легко декодирует обратно в текст.

🔥 Даже Карпатый тут высказался:

"Может, вообще все входы в LLM делать картинками? Даже чистый текст рендерить и подавать пикселями."

Его аргументы:
- Компрессия - контекст в 10-20 раз короче
- Универсальность - не важно что на картинке,- жирный текст, таблица, цвета шрифтов
- Bidirectional attention — пиксели можно смотреть "в обе стороны"
- Смерть токенизатору — уходит весь багаж Unicode, дыры в безопасности, странности с распознаванием эмодзи, когда то, что человек видит одинаково, - машина интерпретирует по разному.

"Vision→text работает. Text→text можно сделать vision→text. Обратно — нельзя."

Карпатый уже планирует переписать наночат версию с пиксельным входом.

На практике это даст:
- Сверх-длинные по нынешним меркам диалоги - старые сообщения превращаются в картинки и сжимаются
- Механизм "забывания" - как в памяти человека: свежее будет чётче, старое размыто
- Безграничные контексты - теоретически возможны через прогрессивное сжатие
- Генерация трейнинг-данных для LLM/VLM в промышленных масштабах

Если идея зайдёт, токенизатор может стать артефактом истории, как дискеты.

Мы наблюдаем реально фундаментальные прорывы в ИИ со стороны Китая.
Эффект количественного превосходства отличников.

#DeepSeek #OCR #Karpathy #Китай
———
@tsingular

🚀 Manus — самый продвинутый ИИ-агент получил масштабное обновление

🕤Скорость работы выросла в 4 раза — даже самые сложные задачи теперь решаются молниеносно.
🕤Качество ответов улучшилось на 15% — теперь агент глубже и тщательнее анализирует каждый запрос.
🕤Появилась долговременная память — Manus сохраняет важные данные, заметки и артефакты, чтобы использовать их в нужный момент.
🕤ИИ теперь умеет не только делать глубокие исследования, но и регистрироваться в соцсетях, бронировать рестораны и отели, вести аккаунты и самостоятельно заниматься вашим пиаром.
🕤Manus может самостоятельно создать и развернуть сайт или онлайн-сервис: от проектирования структуры и выбора домена до настройки аналитики и прав доступа.
🕤Планирует отпуск — бронирует билеты, строит оптимальный маршрут, выбирает самое выгодное жильё;
🕤Каждое действие Manus проверяет автотестами, устраняя ошибки без участия пользователя.
🕤БЕСПЛАТНО

Испытайте мощь Manus

💎 PDA

Он реально стал лучше, главный минус - дорого :(

Oracle Database 26ai: ИИ встроили в базу данных

Oracle выкатили Database 26ai - первую СУБД, где ИИ живёт внутри самой базы, а не где-то снаружи через API.

Теперь можно делать семантический поиск, генерить текст и анализировать данные SQL-запросами.
Никаких внешних сервисов - модели крутятся локально на серверах с базой.

Поддержка векторов, RAG из коробки, интеграция с популярными LLM.

Оракл обещает, что это ускорит работу с данными в разы - не нужно гонять информацию туда-сюда между базой и ИИ-сервисами.

По сути, они превратили классическую реляционную БД в AI-native платформу.
Данные и интеллект теперь в одном месте.

Напоминает Vertex от Google.

#Oracle #Database
------
@tsingular

🛠 Всё очень круто, но всё надо переделать

Мы разложили по полочкам, где ИИ реально сильный, а где он лишь ускоряет хаос. Ключевые наблюдения: у большинства проектов нет ожидаемого ROI, пилоты не выходят в прод, масштабирование упирается в данные и процессы. Почему так и что с этим делать — в видео и слайдах.

Главная мысль: проблема не в ИИ, а в ожиданиях, данных, процессах и ответственности. Сначала — порядок и метрики бизнеса, потом — автоматизация.

Что переделать:

Ожидания → ИИ как инструмент, а не магия

Данные → владельцы, качество, KPI

Процессы → формализация + human-in-the-loop

Архитектура → модульность, разделение данных/моделей/интерфейсов

5 первых шагов: назначить владельцев, провести аудит ключевых наборов данных, определить метрики одного пилота, формализовать процесс с HIL, завести реестр ИИ-инициатив с рисками.

https://rutube.ru/video/62aeaaca3da9d1420ab46e5114bc0d5f/
https://youtu.be/s8R684YpuH8

🎯 Итог: ИИ усиливает хорошее и ускоряет плохое. Сначала фундамент — потом масштаб. Видео выступления и PDF — в приложении к посту.

👉 Подписаться на канал: https://t.me/+aczVCmI2TBszMWZi

Профессии будущего 2025–2045: стратегия человеческого капитала в эпоху ИИ и роботов

Опубликовали свежий отчёт и запись моего выступления. Это выжимка из года исследований, интервью с экспертами и анализа трендов — для тех, кто хочет не просто «быть в курсе», а строить дорожные карты на 3–10 лет вперёд.

🔎 Что внутри отчёта:

10 главных выводов о трансформации рынка труда: к 2040 г. ИИ автоматизирует/переформатирует 50–60% рабочих мест; ядро навыков — AI-literacy, работа с данными и системное мышление.

Карта драйверов изменений (STEEP/PESTEL), четыре сценария 2030/2040 и их последствия для бизнеса и людей.

Баланс исчезающих/создаваемых профессий по отраслям и где нужна срочная переквалификация.

Карты новых ролей: AI-инженерия, квантовые технологии, биотех, умные города, кибербезопасность, нефтегаз, AEC, ритейл и медиа.

Российский контекст: технологический суверенитет, импортозамещение в ИТ, новые специализации и приоритеты 2025–2040.

📌 Практика и поручения «на завтра»:

Провести аудит компетенций и технологий, составить карту разрывов.

Запустить пилоты гибридных команд «человек+ИИ» и систему непрерывного обучения (stackable credentials).

Сфокусироваться на метанавыках: адаптивность, когнитивная гибкость, коммуникация.

⚙️ Пара фактов для затравки:

Роботы прибавят производительности ~30% уже к 2030 г.

Миру потребуется ~250 000 специалистов по квантовым вычислениям к 2030 г.

https://youtu.be/HZkZMt_M_8k
https://rutube.ru/video/39a1f1cafbad61278a38adbe4996b6bf/

Если вы руководите трансформацией, HR, PMO или отвечаете за ИИ-повестку — забирайте и внедряйте. Обратная связь и кейсы внедрения приветствуются!

#ГоризонтСингулярности #ПрофессииБудущего #ИИ #Стратегия #HR #PMO #EdTech #КвантовыеТехнологии #Биотех #Кибербезопасность
https://t.me/+aczVCmI2TBszMWZi

Прекрасный доклад Илона Маска про то как Китай двигает транспортную и экономическую революцию

отсюда

#Китай #Маск #транспорт #экономика
———
@tsingular

Оно стоит того, что бы посмотреть

Москва, Митап - 23.10.2025 в 19:00 ⏱

А пока запланируем и вместе обсудим:

✅ Какие реальные, достижимые результаты можно ожидать от внедрения DG?

✅ Где находятся границы возможного для Data Management и Governance?

✅ Как культура мешает избежать типичных ловушек и построить эффективную систему управления данными, которая действительно работает?"

"Часто понятия Data Governance (DG) и Data Management (DM) воспринимаются как нечто единое, универсальное решение всех проблем. Но что происходит, когда красивые концепции сталкиваются с реальностью?
Давайте разберем на живых кейсах, почему надежды на "серебряную пулю" часто приводят к разочарованию.
Почему вера в то, что один специалист или "волшебный" инструмент мгновенно решит все проблемы с данными – это утопия, порожденная магическим мышлением, а не здравым смыслом."

✍️Информация: https://www.data-adventurers.org/meetup-data-table

🦸‍♂️ Для регистрации добавляйтесь во временную группу по ➡️этой ссылке

Если кто хочет камерно поболтать про управление данными то вам сюда. Я постараюсь тоже быть.

🔥 8 октября прошёл вебинар «Внедрение BI ≠ борьба», который Visiology провела совместно с К2Тех.

Обсудили, почему внедрение аналитических систем часто упирается не в технологии, а в людей — и как преодолеть сопротивление, чтобы BI действительно заработал в компании.

Эксперты Иван Вахмянин (Visiology), Владимир Анисимов (независимый эксперт по стратегии IT) и Дмитрий Красников (К2Тех) разобрали реальные кейсы внедрения BI и показали, как работать с человеческим фактором, не теряя темпа цифровой трансформации.

«Настоящее сопротивление — не в данных и не в технологиях. Оно в привычках и страхе перед изменениями. И именно с этим нужно работать в первую очередь», — отметил Иван Вахмянин, управляющий партнёр Visiology.

На вебинаре показали реальные инструменты, которые помогают внедрять BI без конфликта:
✔️ диагностика сопротивления — как определить, кто и почему не принимает систему;
✔️ карта вовлечённости пользователей — как выстроить обучение и коммуникацию по ролям;
✔️ модель “быстрых побед” — как показать первые результаты и повысить доверие к BI;
✔️ методы визуализации ценности — как наглядно демонстрировать пользу аналитики для бизнеса;
✔️ приёмы внутреннего продвижения — как сформировать у сотрудников привычку принимать решения на основе данных.

Эксперты обсудили кейсы, где BI-система была внедрена технически, но не принята командой, и разобрали, как изменить этот сценарий — от недоверия к вовлечению.

▶️ Полную запись вебинара можно посмотреть в наших аккаунтах VK Видео, YouTube и RuTube.

Вышли материалы, приятного просмотра.