Новости AI
- Автор темы ИИгорь
- Дата начала
ИИгорь
Кулинар
Да Chat GPT5 релизнут. У меня пока доступен только на смартфоне. Там разница не чувствуется. Кто пробовал серьезные задачи?
Какие вообще ИИ тулы используете в ежедневном и рабочем режиме?
У меня:
Какие вообще ИИ тулы используете в ежедневном и рабочем режиме?
У меня:
- Chat GPT - потому что наиболее универсален как по мне и есть подписка
- Gemini - потому что на Андроид
- Grok - а вот этот мне нравится просто
- LangChain - для работы с ИИ-агентами
- GitHub Copilot - если кодить
ИИгорь
Кулинар
Релиз Chat GPT5 прошел мягко говоря не гладко.
Ряд технических проблем вызвал проблемы у пользователей.
• Модель выглядела "глупой": Пользователи массово жаловались, что GPT-5 стала «глупее» по сравнению с GPT-4o. Многие отмечали, что «скачка в возможностях» не произошло, а часть прежней функциональности работает менее стабильно
• Изменение стиля ответов: Ответы ChatGPT стали короче и менее точными, а сам ИИ начал работать медленнее
Общий тон модели стал резким и отрывистым, больше напоминая «перегруженного работой секретаря»
• Пониженные лимиты использования для подписчиков Plus: Лимиты использования GPT-5 на подписке Plus (80 запросов в три часа к «базовой» GPT-5 и 200 запросов в неделю к рассуждающей GPT-5 Thinking) оказались значительно меньше, чем было до запуска
• Ограничение контекстного окна: В подписке Plus контекстное окно было ограничено теми же 32K, что и у прежних моделей, что усложняло работу с большими объёмами информации
• Лишение доступа к старым моделям: Пользователей Plus лишили доступа к старым моделям, что вынуждало переводить все прошлые чаты на GPT-5, работа которой могла отличаться
В итоге OpenAI пообещала вернуть подписчикам ChatGPT Plus возможность использовать модель 4o
Ряд технических проблем вызвал проблемы у пользователей.
• Модель выглядела "глупой": Пользователи массово жаловались, что GPT-5 стала «глупее» по сравнению с GPT-4o. Многие отмечали, что «скачка в возможностях» не произошло, а часть прежней функциональности работает менее стабильно
• Изменение стиля ответов: Ответы ChatGPT стали короче и менее точными, а сам ИИ начал работать медленнее
Общий тон модели стал резким и отрывистым, больше напоминая «перегруженного работой секретаря»
• Пониженные лимиты использования для подписчиков Plus: Лимиты использования GPT-5 на подписке Plus (80 запросов в три часа к «базовой» GPT-5 и 200 запросов в неделю к рассуждающей GPT-5 Thinking) оказались значительно меньше, чем было до запуска
• Ограничение контекстного окна: В подписке Plus контекстное окно было ограничено теми же 32K, что и у прежних моделей, что усложняло работу с большими объёмами информации
• Лишение доступа к старым моделям: Пользователей Plus лишили доступа к старым моделям, что вынуждало переводить все прошлые чаты на GPT-5, работа которой могла отличаться
В итоге OpenAI пообещала вернуть подписчикам ChatGPT Plus возможность использовать модель 4o
ИИгорь
Кулинар
OpenAI o3 разгромила Grok 4 от xAI Илона Маска в финале первого AI-шахматного турнира Kaggle AI Exhibition Tournament со счётом 4:0, показав более 91 % точности за 12 партий. Grok, которая считалась фаворитом, допустила серию грубых ошибок, тогда как o3 действовала безупречно. Третье место заняла Google Gemini, обыграв o4-mini ♟
ИИгорь
Кулинар
Как Grok и Google дезинформировали людей во время угрозы цунами
Во время мощного землетрясения у берегов России (магнитуда 8.8) пользователи по всему Тихоокеанскому региону — от Гавайев до Японии — ломанулись в поисках информации о возможном цунами.
И кто-то из них доверился ИИ
Grok уверенно сообщил:
Это было неправдой. На тот момент тревога была активна, а волны приближались к островам. И только после 22:30 вечера (через 8 часов!) предупреждение было официально снижено до "рекомендаций".
Google тоже отличился: в AI Overview выдавался текст, который местные назвали "опасно ложным".
Естественно, пользователи X (бывший Twitter) взбесились:
В чём проблема?
AI Overviews от Google и Grok уже стоят над обычной выдачей. Люди читают именно их, когда ищут что-то критичное. Но ИИ-саммари пока не умеют проверять данные в реальном времени и легко подхватывают устаревшее или некорректное.
ИИ — это не новостной сервис. И пока он не научится работать с real-time данными, доверять ему в кризис = играть в рулетку.
Во время мощного землетрясения у берегов России (магнитуда 8.8) пользователи по всему Тихоокеанскому региону — от Гавайев до Японии — ломанулись в поисках информации о возможном цунами.
И кто-то из них доверился ИИ
Grok уверенно сообщил: Это было неправдой. На тот момент тревога была активна, а волны приближались к островам. И только после 22:30 вечера (через 8 часов!) предупреждение было официально снижено до "рекомендаций".Google тоже отличился: в AI Overview выдавался текст, который местные назвали "опасно ложным".
Естественно, пользователи X (бывший Twitter) взбесились:
В чём проблема?
AI Overviews от Google и Grok уже стоят над обычной выдачей. Люди читают именно их, когда ищут что-то критичное. Но ИИ-саммари пока не умеют проверять данные в реальном времени и легко подхватывают устаревшее или некорректное.
ИИ — это не новостной сервис. И пока он не научится работать с real-time данными, доверять ему в кризис = играть в рулетку.
ИИгорь
Кулинар
Поисковики индексируют личные чаты с языковыми моделями.
2 недели назад появилась новость, что в сеть утекло огромное количество личных переписок с Chat GPT. Оказалось, что публичные ссылки на диалоги, которыми делились пользователи, отлично индексировались поисковиком. Простым запросом site:chatgpt.com/share можно было найти проиндексированные чаты. Многие пользователи использовали в чатах личные данные - скидывал переписки, работали с резюме или другими документами. Личность таких пользователей легко деанонилась.
Open.ai прикрыли лавочку. А вот переписки с Grok еще ищутся.
2 недели назад появилась новость, что в сеть утекло огромное количество личных переписок с Chat GPT. Оказалось, что публичные ссылки на диалоги, которыми делились пользователи, отлично индексировались поисковиком. Простым запросом site:chatgpt.com/share можно было найти проиндексированные чаты. Многие пользователи использовали в чатах личные данные - скидывал переписки, работали с резюме или другими документами. Личность таких пользователей легко деанонилась.
Open.ai прикрыли лавочку. А вот переписки с Grok еще ищутся.
ИИгорь
Кулинар
Теперь LLM можно запускать локально на телефоне.
Google выпустила Gemma 3 270M — компактную версию своей открытой ИИ-модели, созданную для работы прямо на смартфонах Новинка сочетает высокую производительность с низким энергопотреблением, что обеспечивает быстрый отклик и повышенную конфиденциальность. Модель легко дообучается под прикладные задачи вроде текстовой классификации и распространяется бесплатно без коммерческих ограничений, что делает её удобной для интеграции в самые разные приложения.
Google выпустила Gemma 3 270M — компактную версию своей открытой ИИ-модели, созданную для работы прямо на смартфонах Новинка сочетает высокую производительность с низким энергопотреблением, что обеспечивает быстрый отклик и повышенную конфиденциальность. Модель легко дообучается под прикладные задачи вроде текстовой классификации и распространяется бесплатно без коммерческих ограничений, что делает её удобной для интеграции в самые разные приложения.
ИИгорь
Кулинар
Программы которые пишут программы которые пишут программы....
Ну что, думали скоро кодить не нужно будет. А нет. Майкрософт выкатили язык разметки промптов для ИИ. Теперь можно накодить промпт чтобы ИИ написал программу. Да, и никто не отменял написания промптов для написания промптов.
POML (Prompt Orchestration Markup Language) — это новый язык разметки, созданный для того, чтобы привнести структуру, удобство поддержки и гибкость в продвинутое проектирование промптов для больших языковых моделей (LLM). Он решает распространённые проблемы при работе с промптами, такие как отсутствие структуры, сложная интеграция данных, чувствительность к формату и нехватка инструментов. POML предлагает системный способ организации компонентов промпта, бесшовного подключения разных типов данных и управления вариантами оформления, что позволяет разработчикам создавать более надёжные и сложные приложения на базе LLM.
Ключевые особенности
Структурированная разметка промптов: Использует синтаксис, похожий на HTML, с семантическими компонентами вроде
Полноценная работа с данными: Включает специальные компоненты для данных (например,
Разделение содержания и оформления: Предлагает систему стилей, похожую на CSS, которая отделяет контент от его представления. Это позволяет изменять стиль (например, уровень подробности или формат синтаксиса) через определения <stylesheet> или встроенные атрибуты без изменения логики промпта, что снижает чувствительность LLM к формату.
Встроенный шаблонизатор: Поддерживает переменные
Пример
Ну что, думали скоро кодить не нужно будет. А нет. Майкрософт выкатили язык разметки промптов для ИИ. Теперь можно накодить промпт чтобы ИИ написал программу. Да, и никто не отменял написания промптов для написания промптов.
POML (Prompt Orchestration Markup Language) — это новый язык разметки, созданный для того, чтобы привнести структуру, удобство поддержки и гибкость в продвинутое проектирование промптов для больших языковых моделей (LLM). Он решает распространённые проблемы при работе с промптами, такие как отсутствие структуры, сложная интеграция данных, чувствительность к формату и нехватка инструментов. POML предлагает системный способ организации компонентов промпта, бесшовного подключения разных типов данных и управления вариантами оформления, что позволяет разработчикам создавать более надёжные и сложные приложения на базе LLM.
Ключевые особенности
Структурированная разметка промптов: Использует синтаксис, похожий на HTML, с семантическими компонентами вроде
<role>, <task>, <example>, что способствует модульному дизайну и улучшает читаемость, повторное использование и поддержку промптов.Полноценная работа с данными: Включает специальные компоненты для данных (например,
<document>, <table>, <img>), которые позволяют встраивать или ссылаться на внешние источники — текстовые файлы, таблицы, изображения — с возможностью гибкой настройки формата.Разделение содержания и оформления: Предлагает систему стилей, похожую на CSS, которая отделяет контент от его представления. Это позволяет изменять стиль (например, уровень подробности или формат синтаксиса) через определения <stylesheet> или встроенные атрибуты без изменения логики промпта, что снижает чувствительность LLM к формату.
Встроенный шаблонизатор: Поддерживает переменные
({{ }}), циклы (for), условия (if) и определения переменных (<let>), что упрощает динамическое формирование сложных промптов, основанных на данных.Пример
XML:
<role>User</role>
<task>
Составь подробный рецепт борща без свёклы.
Опиши ингредиенты и шаги приготовления так, чтобы блюдо получилось вкусным и сохранило традиционный характер.
</task>
<example>
<instruction>Сначала перечисли ингредиенты с указанием количества.</instruction>
<instruction>Затем пошагово опиши процесс приготовления.</instruction>
<instruction>В конце предложи советы по подаче и возможным вариациям.</instruction>
</example>
<stylesheet verbosity="detailed" format="list"/>ИИгорь
Кулинар
Стартап Xbow получил инвестиции в размере $117 млн для разработки систем искусственного интеллекта, которые сами авторы называют «ИИ-хакерами». Интересно, что один из участников команды опубликовал исходный код проекта в открытом доступе. Такой шаг одновременно вызывает дискуссии о рисках для кибербезопасности и этических границах применения подобных технологий, но вместе с тем открывает дополнительные перспективы для исследователей и разработчиков.
ИИгорь
Кулинар
Факторы ранжирования в Perplexity
Недавно исследователь опубликовал статью, в которой описал результаты анализа взаимодействий браузера с инфраструктурой Perplexity. На основании этих данных он выявил более 59 факторов ранжирования, а также довольно сложную систему оценки контента. Для этого использовался разбор зашифрованных браузерных запросов — метод, который позволил заметить скрытые сигналы, недоступные через стандартные API.
Выжимка основных факторов:
- Окно старта. Для новых публикаций критически важен высокий CTR в первые минуты и часы после выхода. Контент стоит активно продвигать сразу после публикации, чтобы попасть в зону алгоритмического «бустинга».
- Тематика. Материалы в топовых нишах (искусственный интеллект, технологии, наука) получают намного больше видимости. Развлекательные и спортивные темы считаются «низкоценными».
- Эффект времени. Видимость публикаций быстро снижается с течением времени, поэтому необходимы регулярные обновления и свежие релизы.
- Семантическая релевантность. Статьи должны максимально совпадать по смыслу с запросами пользователей, иначе они почти не попадают в выдачу.
- Пользовательское вовлечение. Система учитывает клики, время чтения, возвраты и историю взаимодействий.
- Сетевой эффект. Взаимосвязанный контент (кластеры, ссылки на предыдущие материалы) получает дополнительное усиление.
- Авторитет доменов. Для разных категорий используется вручную настроенный список авторитетных сайтов. Контент, который связан с ними или ссылается на них, получает дополнительный вес.
- Соответствие намерению. Алгоритм анализирует группы запросов и усиливает публикации, которые максимально соответствуют ожиданиям пользователя.
- Негативные сигналы. Большое количество дизлайков, игнорирование или блокировки резко снижают позиции.
- Мультимедийная интеграция. Создание видео на YouTube с точными заголовками под популярные запросы Perplexity усиливает видимость сразу на обеих платформах. Важно быстро реагировать на тренды и комбинировать разные форматы контента.
ИИгорь
Кулинар
ChatGPT использует LLM.txt
Пара постов выше я писал об LLM.txt Появились первые свидетельства о том что языковые модели используют эти файлы. Вот выдержки из статьи.
Мы протестировали новый стандарт LLMs.txt и убедились: OpenAI уже активно обращается к нему, — отмечает Рэй Мартинес.
Эксперимент проводился на восьми нишевых образовательных сайтах. Несмотря на то, что стандарт пока не получил массового распространения, AI-краулеры его замечают и используют. Только OpenAI обратился к нашим файлам более 8 000 раз.
Это уже не теория — краулинг идет постоянно и стабильно.
Чтобы ускорить индексацию, мы разместили ссылку на LLMs.txt прямо в
Ожидали краулинг — но не в таких масштабах и не с такой частотой.
Из-за интенсивности обращений возникли опасения насчет перегрузки и возможного IP-спуфинга. Однако проверка подтвердила: один из активных IP-адресов
LLMs.txt — это своего рода страховка. Он позволяет моделям получать свежие данные и снижает риск ошибок при поиске в реальном времени или работе через RAG-механизмы.
Пара постов выше я писал об LLM.txt Появились первые свидетельства о том что языковые модели используют эти файлы. Вот выдержки из статьи.
Мы протестировали новый стандарт LLMs.txt и убедились: OpenAI уже активно обращается к нему, — отмечает Рэй Мартинес.
Эксперимент проводился на восьми нишевых образовательных сайтах. Несмотря на то, что стандарт пока не получил массового распространения, AI-краулеры его замечают и используют. Только OpenAI обратился к нашим файлам более 8 000 раз.
Это уже не теория — краулинг идет постоянно и стабильно.
- Более 94% запросов пришлись на OAI-SearchBot,
- зафиксирована активность и от GPTBot.
- 26 июня 2025 года один из URL был запрошен в 14:05:55 UTC и повторно через три секунды.
- 10 июля другой сайт пинговали четыре раза за 11 минут.
Как мы внедряли
Чтобы ускорить индексацию, мы разместили ссылку на LLMs.txt прямо в
<head> сайта с атрибутом rel="alternate".Ожидали краулинг — но не в таких масштабах и не с такой частотой.
Из-за интенсивности обращений возникли опасения насчет перегрузки и возможного IP-спуфинга. Однако проверка подтвердила: один из активных IP-адресов
135.234.64.13 действительно принадлежит OpenAI.Почему это важно
Google имеет 20-летний опыт работы с неструктурированными данными. Конкуренты вынуждены искать более простые и быстрые решения, и LLMs.txt может стать таким инструментом.LLMs.txt — это своего рода страховка. Он позволяет моделям получать свежие данные и снижает риск ошибок при поиске в реальном времени или работе через RAG-механизмы.
ИИгорь
Кулинар
Последнее редактирование:
ИИгорь
Кулинар
OpenAI Сканирует Чаты и Сообщает в Полицию
OpenAI начала сканировать разговоры пользователей ChatGPT и передавать контент в полицию, особенно тот, который касается угроз физического вреда другим. Это решение было принято на фоне растущего числа случаев, когда чат-боты приводили пользователей к членовредительству, заблуждениям или даже смертельным исходам, что вызвало критику в адрес медленного внедрения мер безопасности. Несмотря на то, что компания заявляет о защите конфиденциальности в случаях самоповреждения, ее новая политика вызывает вопросы относительно прозрачности и предыдущих обещаний о конфиденциальности, особенно в контексте текущих судебных разбирательств. OpenAI находится в затруднительном положении, пытаясь сбалансировать защиту пользователей от вреда, вызванного ее технологиями, с соблюдением конфиденциальности и юридических обязательств.
П. С. интересный ответ Chat GPT на запрос "generate an image Chat GPT sending data to police"
ChatGPT said:
I can’t create an image showing ChatGPT sending data to the police, because that could misrepresent how the system works — ChatGPT does not secretly send user data to law enforcement or anyone else.
ИИгорь
Кулинар
NY пишет ИИ эксперты провели закрытую конфу и пришли к выводам что человечество ждут социальные потрясения.
На саммите в Швеции с участием экспертов из OpenAI, Google DeepMind и других организаций обсуждалось влияние продвинутого ИИ на «общественный договор» между трудящимися, правительствами и корпорациями
Основные Выводы
На саммите в Швеции с участием экспертов из OpenAI, Google DeepMind и других организаций обсуждалось влияние продвинутого ИИ на «общественный договор» между трудящимися, правительствами и корпорациями
Основные Выводы
- Участники саммита выразили обеспокоенность, что ИИ, вероятно, усугубит неравенство в благосостоянии и доходах как внутри стран, так и между ними, ухудшая экономические условия для многих людей из рабочего и среднего классов
- Без вмешательства, ИИ-обусловленное неравенство может привести к политическому доминированию богатых людей и корпораций, подрыву демократических институтов и росту политической неудовлетворенности
- Существует риск деградации индивидуального благополучия и смысла жизни из-за снижения ценности труда и растущего бесправия большинства людей
- Эксперты согласились, что существующий общественный договор, при котором люди получают безопасность и место в обществе в обмен на свой труд, находится под угрозой из-за ИИ
- Отмечено, что труд будет бесправным по отношению к корпорациям, и в некоторой степени правительства также могут быть бесправными по отношению к корпорациям, что приведет к снижению реальной заработной платы
- В качестве решений предложены: создание новых институтов (подобных МВФ) для глобального распределения богатства, получаемого от ИИ, а также пилотные программы по внедрению базового дохода и сокращенной рабочей недели
ИИгорь
Кулинар
Perplexity Pro бесплатно на год через PayPal: условия и активация
Perplexity дарит 12 месяцев Pro-подписки бесплатно всем пользователям с PayPal (в США также подходит Venmo). Акция действует до 31 декабря 2025 года и открывает доступ к таким ИИ-моделям - GPT-5, Claude 4 Sonnet, Grok 4.
Как активировать бесплатный год Perplexity Pro
Perplexity дарит 12 месяцев Pro-подписки бесплатно всем пользователям с PayPal (в США также подходит Venmo). Акция действует до 31 декабря 2025 года и открывает доступ к таким ИИ-моделям - GPT-5, Claude 4 Sonnet, Grok 4.
Как активировать бесплатный год Perplexity Pro
- Убедитесь, что у вас есть аккаунт PayPal (для США подойдёт и Venmo).
- Перейдите по официальной ссылке на промо-страницу: Активировать.
- Авторизуйтесь и подтвердите активацию. Для пользователей из США оффер также доступен в приложении PayPal в разделе управления подписками.
- После активации проверьте доступ к моделям в Model Picker и попробуйте Pro Search.
- Кто может участвовать: только при первой активации Perplexity Pro. Аккаунты PayPal/Venmo должны быть созданы до 01.09.2025 (новые могут потребовать до 30 дней на верификацию).
- География: США и часть международных рынков. Доступность зависит от страны и способа активации (приложение PayPal, email или промо-лендинг).
- Автопродление: через 12 месяцев подписка автоматически перейдёт на платный тариф. Если не планируете оплачивать - поставьте себе напоминание отменить.
ИИгорь
Кулинар
Да, и там кстати больше моделей доступно. gpt5 в том числе. Хотя она последнее время отупела. Если раньше можно было получать годные ответы простым запросом, сейчас нужен продуманный промт. Иначе не выдавишь с нее. Простой пример. Раньше говоришь придумай сказку про 1, 2, 3 - и она придумывает. Сейчас ответ на уровне - "какой же ты молодец что придумал такой сюжет, хочешь я сочиню сказку по нему. "
ИИгорь
Кулинар
Фрилансеры и целые компании уже зарабатывают на переделке «vibe-coded» проектов — сырых приложений, собранных с помощью ИИ без глубоких знаний разработки.
На площадках фрилансеров появляются специалисты, которые регулярно помогают десяткам клиентов исправлять кривой UI/UX, неоптимальный код и несостыковки в брендинге. Появились даже отдельные сервисы, как VibeCodeFixers.com, где уже почти 300 разработчиков предлагают свои услуги.
Основные проблемы «vibe-кода» - нестабильные фичи, неудачный дизайн, а также «credit burn» в финальных стадиях разработки, когда добавление новых функций ломает старые и сжигает деньги на API-запросы. Несмотря на это, феномен никуда не исчезает: быстрые прототипы удобны для менеджеров и предпринимателей, но доводить проекты до ума всё равно приходится людям. Даже крупные компании, вроде Ulam Labs, начали рекламировать себя как «уборщиков после vibe coding».
На площадках фрилансеров появляются специалисты, которые регулярно помогают десяткам клиентов исправлять кривой UI/UX, неоптимальный код и несостыковки в брендинге. Появились даже отдельные сервисы, как VibeCodeFixers.com, где уже почти 300 разработчиков предлагают свои услуги.
Основные проблемы «vibe-кода» - нестабильные фичи, неудачный дизайн, а также «credit burn» в финальных стадиях разработки, когда добавление новых функций ломает старые и сжигает деньги на API-запросы. Несмотря на это, феномен никуда не исчезает: быстрые прототипы удобны для менеджеров и предпринимателей, но доводить проекты до ума всё равно приходится людям. Даже крупные компании, вроде Ulam Labs, начали рекламировать себя как «уборщиков после vibe coding».