Openai

— Умеет:

• Автоматизировать системные задачи

• Оптимизировать производительность

• Исправлять конфликты ПО

📌 Тестдрайв: Пишите в комменты, если попробовали!

4️⃣ Devstral 24B: открытая модель-агент для кода

💎 Почему это прорыв:

— 46.8% на SWE-Bench (на 6% лучше аналогов)

— Работает даже на RTX 3090/Mac M2

— Лицензия Apache 2.0 — можно коммерчески использовать

🚨 Скоро: Более крупные версии модели

5️⃣ Veo 3: "❗️Смотри видео. Этот ИИ сломает индустрию кино"

🎬 Пример за 2 часа работы:

— Полностью сгенерированный ролик с видео и звуком

— Кастомные сцены "под ключ"

— Доступ через Labs.google

💡 Главный тренд:

Все новые модели теперь агентные — они не просто отвечают, а выполняют многошаговые задачи автономно.

Какой релиз вас впечатлил больше всего? Голосуем в опросе!

P.S. Veo 3 — это вообще легально? 🤯

Попробуй  Vibe — бесплатный AI-ассистент в VSCode

Меня зовут Вандер, и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.

Неделя выдалась насыщенной: OpenAI выкатила помощник для программистов Codex и добавила GPT-4.1, Grok вульгарно высказывается в Twitter,  Tencent показала генератор изображений в реальном времени, а DeepMind представила агента, который сам изобретает алгоритмы.  Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Читать прошлый выпуск

📋 В этом выпуске:

• 🧠 LLM Модели

  • Codex — облачный помощник для программистов

  • GPT-4.1 и mini — новые модели в ChatGPT

  • AlphaEvolve — агент от DeepMind, который изобретает алгоритмы

  • Claude Sonnet и Opus — инсайды о новых ИИ от Anthropic

  • Qwen3 — техрепорт по одной из лучших open-source LLM

• 🎨 Генеративные нейросети

  • VACE — универсальная модель от Alibaba для генерации и редактуры видео

  • Hunyuan Image 2.0 — генератор изображений с откликом в реальном времени

  • Stable Audio Open Small — ИИ музыка прямо на смартфоне

  • RECURSE — первый трек, созданный на квантовом ИИ

  • TikTok AI Alive — превращает фото в видео с движением

• 🛠 AI-инструменты и интерфейсы

  • Memex — визуальный кодинг без строк кода

  • Apple Intelligence в iOS 19 — управление энергопитанием через нейросеть

  • YouTube + Gemini — автогенерация рекламных вставок в видео

  • Apple x Synchron — управление гаджетами силой мысли

• 🏗 AI-инфраструктура

  • TSMC — $28 млрд на фабрики для нейрочипов и переход на 1.4 нм

  • Amazon и HUMAIN — $5 млрд на создание AI-хаба в Саудовской Аравии

• 🧬 AI в науке и робототехнике

  • Berkeley Humanoid Lite — напечатай андроида на 3D-принтере за $5 тыс

  • Учёные научили ИИ включать и выключать гены в нужных клетках

• 🏛 ИИ в обществе

  • Ditto — ИИ-дейтинг приложение

  • Grok шалит в Twitter — массово заговорил о геноциде в ЮАР

  • Исследование KPMG — 63% сотрудников скрывают, что используют ИИ

  • Claude Code — 80% кода сгенерировал сам Claude

  • Алгоритмы отбирают игроков: ИИ в молодёжном футболе Бразилии

🧠 LLM Модели

❯ Codex — облачный помощник для программистов

OpenAI выкатила Codex — теперь это полноценный агент, встроенный в ChatGPT. Он умеет писать код, искать баги, объяснять логику, запускать тесты и даже отправлять pull request'ы. Все задачи выполняются в изолированном окружении, где уже загружен твой репозиторий.

Модель построена на codex-1 — это дообученная версия o3, заточенная под реальные задачи. Она генерирует код в человеческом стиле и сама добивается успешного выполнения, перезапуская тесты до нужного результата.

Для продвинутой работы можно использовать файл AGENTS.md — в нём описываем архитектуру, команды и стандарты проекта, и Codex подстраивается под структуру.

Codex уже доступен в ChatGPT для Pro, Team и Enterprise. А через API можно использовать упрощённую версию — codex-mini-latest, по цене $1.50 / $6.00 за миллион токенов. Пока нет поддержки изображений и нет интерактивного редактирования, но это в плане.

🔗 Блог OpenAI 🔗ChatGPT Codex

❯ GPT-4.1 и mini — новые модели в ChatGPT

OpenAI незаметно добавила в ChatGPT две новые модели. Для подписчиков Pro теперь доступна GPT-4.1, а все бесплатные пользователи работают на GPT-4.1 mini, которая полностью заменила предыдущую версию 4o-mini.

Главное отличие GPT-4.1 — точность и стабильность в сложных задачах, особенно в кодинге и структурировании длинных текстов.

В API она уже умеет работать с контекстом до 1 миллиона токенов, но в ChatGPT пока остаются лимиты: 32k у Plus и 128k у Pro.

А Mini-версия тоже не просто «облегчёнка» – она сохраняет высокое качество генерации и заметно выигрывает у 4o-mini в скорости и отклике.

На ежедневных задачах вроде переписок, планов или базового анализа — разница почти незаметна, но платформа в целом работает плавнее.

Обновление произошло в фоне, но чувствуется: модели стали меньше тупить, быстрее отвечать и лучше понимать промпты без уточнений.

❯ AlphaEvolve — агент от DeepMind, который изобретает алгоритмы

DeepMind представила AlphaEvolve — нового ИИ-агента, способного самостоятельно придумывать алгоритмы. Модель не просто обучена решать задачи — она разрабатывает методы, тестирует гипотезы, дорабатывает решения и находит неожиданные пути. Всё делает сама — в замкнутом цикле без участия человека.

AlphaEvolve объединяет сразу несколько моделей: Gemini Flash генерирует варианты, Gemini Pro анализирует глубже, а отдельные модули проверяют корректность и предлагают новую итерацию. Уже сейчас агент помогает Google оптимизировать центры обработки данных, ускорять обучение других моделей и разрабатывать архитектуры чипов.

Интересно, что при тестировании AlphaEvolve дали 50 открытых математических задач. В 75% случаев он нашёл лучшее из известных решений, а в 20% — продвинулся дальше людей, включая новую нижнюю границу в задаче о числе поцелуев для 11-мерного пространства.

Скоро планируют выпустить ограниченный доступ для учёных. Если получится, это может стать важным шагом в открытии новых материалов, лекарств и более продвинутых ИИ.

🔗 Анонс от DeepMind

❯ Claude Sonnet и Opus — инсайды о новых ИИ от Anthropic

Anthropic готовится выпустить обновлённые версии своих моделей Claude — и по слухам, это будет что-то мощное. Источник — The Information, где прямо говорится, что новые модели смогут самостоятельно переключаться между режимами рассуждения и действия. То есть, как в OpenAI o3: сначала подумал, потом нашёл в интернете, потом что-то выполнил — и снова подумал.

Речь идёт о моделях Sonnet и Opus. Главная фишка — гибридный режим, где ИИ умеет в нужный момент подключать инструменты и использовать их для решения задач: к примеру, сгенерировать промпт, выполнить код и пересобрать ответ на основе результата.

Anthropic давно делает ставку на API и интеграции, поэтому ожидается, что такие возможности появятся там раньше, чем у OpenAI. Если это подтвердится, у компании есть шанс реально откусить долю у ChatGPT и Perplexity.

🔗 The Information

❯ Qwen3 — техрепорт по одной из лучших open-source LLM

Alibaba запостила подробный технический отчёт по Qwen3 — новой линейке open-source моделей, которые конкурируют с топами от Google, Meta и OpenAI. Всего в семействе восемь моделей: от компактной 0.5B до гигантской 235B с архитектурой Mixture of Experts.

Главное, что делает Qwen3 сильной — гибридный режим работы. Модель может «думать» глубоко, но делает это только при необходимости.

Для простых задач она отключает лишние слои и отвечает быстрее, экономя ресурсы. Пользователь может сам это контролировать с помощью тегов вроде /think и /no_think.

Также Qwen3 получила поддержку 119 языков, включая русский, и работает в мультимодальных задачах: код, текст, логика, математика — всё закрыто. В некоторых бенчмарках Qwen3-235B уже обходит Gemini 2.5 Pro, GPT-4o-mini и DeepSeek-R1.

Код и веса моделей выложены под лицензией Apache 2.0, доступ есть на Hugging Face, ModelScope, GitHub и даже Kaggle. Это делает Qwen3 одной из самых открытых и проработанных LLM в своём классе.

🔗 Отчёт Qwen3 на GitHub

🎨 Генеративные нейросети

❯ VACE — универсальная модель от Alibaba для генерации видео

Alibaba представила VACE (Video-Audio-Content Engine) — модель, которая умеет создавать, редактировать и озвучивать видео по текстовому описанию. Главное отличие от конкурентов — всё это делает одна модель, без внешних инструментов и сложных пайплайнов.

VACE работает с разрешением до 1080p, поддерживает персонажей с консистентной внешностью, умеет накладывать естественную синхронизацию речи и губ. Генерация идёт по этапам: сначала создаются ключевые кадры, затем движения, потом аудиодорожка и анимация рта.

Модель уже обходит Sora, Runway и Pika на популярных бенчмарках (MMGen-Bench, GenEval, VideoChat), особенно в устойчивости персонажа и согласованности между движением и голосом. Исходный код пока не выложен, но доступ к демо пообещали в июне.

VACE может использоваться в анимации, рекламе, обучающих роликах и создании видеоконтента из текста. Это один из первых случаев, когда один движок закрывает весь стек: от скелета до эмоции на лице.

🔗Научная статья 🔗Страница проекта 🔗GitHub 🔗Hugging Face 🔗ModelScope

❯ Hunyuan Image 2.0 — генерация картинок в реальном времени

Tencent показала Hunyuan Image 2.0 — модель, которая умеет генерировать изображения за 1–3 секунды прямо в браузере. Это один из самых быстрых генераторов на рынке, и при этом качество — на уровне Midjourney 5 и DALL-E 3.

Главное улучшение — реалтайм отклик и интерактивное управление. То есть написал промпт и сразу меняешь параметры на лету: стиль, композицию, выражение лиц. Всё работает без загрузки и без необходимости ставить приложения.

Hunyuan 2.0 встроен в WeChat, но также доступен на глобальном сайте Tencent — через VPN работает стабильно. Ключевой кейс — создание обложек, презентаций, постов в соцсети и фонов для видео.

Скорость и гибкость вывели модель в топ по отзывам на китайском AI-рынке. Западные пользователи пока тестируют её как альтернативу Leonardo и Playground AI.

🔗 Официальный сайт  🔗 Бенчмарк

❯ Stable Audio Open Small — ИИ музыка прямо на смартфоне

Stability AI выложила Stable Audio Open Small — первую полностью открытую модель генерации музыки, которая запускается на локальных устройствах, включая смартфоны. Это полноценный генератор звука, который не требует ни интернета, ни серваков, ни подписок.

Модель создаёт 10-секундные клипы в формате 44.1 кГц, причём можно описывать звучание текстом. Генерация быстрая, звук — на удивление чистый. Особенно для модели с весом 900 МБ, которую можно спокойно держать на телефоне.

Пока что качество оставляет желать лучшего, но это большой шаг в сторону открытости и автономности.

Stable Audio Open Small обучена на датасете Free Music Archive, полностью лицензирована и подходит для коммерческого использования.

Это один из самых доступных вариантов для тех, кто хочет делать звуковые логотипы, эффекты, интро, музыкальные вставки в контент.

🔗 Новость 🔗 Подробности 🔗 GitHub

❯ RECURSE — первый трек, созданный с помощью квантового ИИ

Компания ILĀ выпустила первую музыкальную композицию, полностью сгенерированную с помощью квантового ИИ.

Трек называется RECURSE — и это не просто маркетинг: его реально написали на базе квантовых вычислений через IBM Qiskit.

Главная особенность — подход. Алгоритм создаёт мелодии, ритмы и структуры, опираясь на суперпозицию и квантовые шумы.

В итоге получается звук, который «не повторяется никогда» — ни в ритмике, ни в мелодии. Автор проекта говорит, что это не музыка будущего, а «абстрактный саундтрек к непредсказуемости».

Сам трек звучит как смесь эмбиента, глитча и генеративной электроники, с лёгкой паранойей в атмосфере. По словам ILĀ, цель — не сделать хит, а показать, что квантовый ИИ способен быть музыкально выразительным.

Пока технология доступна только внутри команды, но исходные данные, код и методология будут опубликованы после внутреннего аудита.

🔗Новость

❯ TikTok AI Alive — превращает фото в видео с движением

TikTok запустил инструмент AI Alive, который позволяет оживлять статичные фото, превращая их в короткие видео с движением, эмоциями и эффектами. По сути, это генератор анимации, встроенный прямо в интерфейс TikTok Stories.

Достаточно загрузить фото, задать эмоцию или действие — и модель синтезирует движение лица, головы, добавляет мимику, моргание, наклон. Качество — на уровне HeyGen, но в формате mass adoption.

Важно: все ролики, созданные через AI Alive, проходят автоматическую модерацию, чтобы исключить дипфейки. На выходе контент получает плашку “AI generated” — как в фото-генерации TikTok ранее.

Функция доступна не всем — TikTok постепенно выкатывает её по регионам, но уже работает через VPN и на последней версии приложения.

🔗 Анонс

🛠 AI-инструменты и интерфейсы

❯ Memex — визуальный кодинг без строк кода

Стартап Memex представил инструмент, который позволяет создавать программы, не написав ни одной строки кода. Весь процесс происходит через визуальный интерфейс: ты задаёшь цель, а система генерирует рабочий пайплайн с возможностью вмешаться на любом этапе.

Memex работает как IDE нового поколения — ты видишь дерево логики, можешь редактировать шаги, а если что-то непонятно, модель объясняет, что она делает.

Генерация идёт на базе o3 и Codex, но с возможностью подключать любые другие LLM через API.

На демо Memex показывает, как можно:
— спарсить сайт,
— создать Telegram-бота,
— собрать дашборд на базе Airtable
— и при этом всё отслеживается, версионируется и доступно для совместной работы.

Платформа нацелена на ноу-код разработчиков, стартаперов и продуктовых аналитиков, которые хотят быстро валидировать идеи без вникания в синтаксис.

🔗 Официальный сайт Memex

❯ Apple Intelligence в iOS 19 — управление энергопитанием через нейросеть

Apple готовит к запуску ИИ-механизм энергосбережения в iOS 19. Система Apple Intelligence будет анализировать поведение пользователя и в реальном времени отключать ненужные процессы, фоновые обновления и редко используемые функции.

Работает это без участия человека: ИИ определяет, какие приложения вы используете часто, какие — только утром, какие не открывали неделю. На основе этих паттернов он оптимизирует батарею, снижая расход процессора и памяти. Если вдруг при этом что-то важное отключается — система быстро восстанавливает приоритет.

Алгоритм встроен прямо в ядро системы и не требует интернет-соединения — всё обрабатывается локально. Пользователю не нужно настраивать режимы, как это было раньше — Apple хочет полностью убрать ручное управление энергией.

Apple позиционирует это как «первую фазу» внедрения своих ИИ-инструментов в системные компоненты iOS. Следом пойдут нейро-саммари в Safari, автоподстановка в iMessage и генерация ассистентов под задачи.

🔗 Источник

❯ YouTube + Gemini — автогенерация рекламных вставок в видео

Google начала тестировать новую функцию: автоматическую генерацию рекламных вставок в роликах YouTube с помощью модели Gemini 1.5 Flash.

Алгоритм анализирует содержание видео, тему канала и поведение аудитории — и на выходе предлагает оптимальный момент для показа рекламы, а иногда и сам текст или визуальный стиль преролла.

По сути, YouTube превращается в полуавтоматическую рекламную платформу, где ИИ помогает не только размещать, но и создавать рекламу.

И да, это будет одна из самых надоедливых реклам!

Автору ролика останется выбрать предложенный вариант или чуть подправить. В будущем планируют внедрить генерацию спонсорских блоков, интеграций и even merchandise callouts, стилизованных под видео.

Особенно интересно, что Gemini работает в режиме real-time: если пользователь часто перематывает рекламу — модель это учитывает и меняет расположение блоков. Первые A/B-тесты показали рост CTR на 17% и снижение оттока аудитории на 9%.

Сейчас функция работает ограниченно — в США и только для каналов с включённой монетизацией.

🔗 Источник

❯ Apple x Synchron — управление гаджетами силой мысли

Apple работает над интеграцией нейроинтерфейса от компании Synchron, позволяющего управлять iPhone и Mac с помощью мыслей. В отличие от других решений, это не шлем или гарнитура, а вживляемый в вену имплант, который улавливает сигналы мозга и преобразует их в команды.

Synchron уже протестировала систему на пациентах с БАС — они могли писать текст, управлять курсором и запускать приложения, просто думая о действии. Apple хочет пойти дальше: сделать это прозрачной частью iOS и macOS, чтобы взаимодействие происходило на уровне жестов, интерфейсов и даже голосовых ассистентов.

Инженеры уже тестируют связку с iPhone через API NeuralKit, который создавался под функции accessibility. Если проект получится, Apple может стать первой компанией, которая встроит нейроуправление в массовые устройства без внешней гарнитуры.

Сейчас тесты идут в Австралии и США. Релиз ожидается не раньше 2026 года, но на WWDC 2025 могут показать первую публичную демонстрацию.

🔗 Источник

🏗 AI-инфраструктура

❯ TSMC — $28 млрд на фабрики для нейрочипов и переход на 1.4 нм

TSMC анонсировала масштабное расширение: компания вложит $28 миллиардов в строительство новых фабрик под производство чипов для AI и HPC (high performance computing). Новые мощности появятся в Тайване, Аризоне и Японии — запуск первой очереди намечен на начало 2026 года.

Фабрики будут работать по техпроцессам 2-нм и 1.6-нм, а также поддерживать новую архитектуру CoWoS-L, которая позволяет располагать память и логические блоки рядом — на одной подложке. Это увеличивает пропускную способность и уменьшает энергопотребление. На ряде линий уже начали подготовку к 1.4-нм техпроцессу, ориентированному на потребности крупных LLM и мультимодальных моделей.

По словам представителей компании, все топовые заказчики (Apple, NVIDIA, AMD, Google) уже в очереди на квоты. Особенно активно TSMC работает с NVIDIA — именно под их новые чипы будет адаптирован CoWoS-L и стековая упаковка HBM4e.

Это не просто наращивание производства, а фактически инфраструктура для следующего поколения ИИ — от дата-центров до edge-устройств.

🔗 Анонс 1.4 нм

❯ Amazon и HUMAIN — $5 млрд на создание AI-хаба в Саудовской Аравии

Amazon заключила партнёрство с саудовским стартапом HUMAIN и инвестирует $5 миллиардов в создание гигантского AI-хаба в Эр-Рияде. В проект войдут дата-центры, вычислительная инфраструктура, образовательные площадки и R&D-платформы для обучения и развертывания LLM-моделей.

HUMAIN специализируется на разработке арабоязычных и мультикультурных моделей, и в связке с Amazon они хотят построить альтернативу OpenAI / Google для Ближнего Востока, Северной Африки и Южной Азии. Уже известно, что хаб будет работать на чипах AWS Trainium и Inferentia, с интеграцией в SageMaker и Bedrock.

Цель — демократизировать доступ к продвинутому AI в регионах, где сейчас либо цензура, либо просто техническое отставание. Помимо B2B-продуктов, планируется развитие открытых платформ и инструментов для локальных разработчиков.

Первые центры откроются в 2026 году. Это один из крупнейших неамериканских AI-проектов за последние 5 лет.

🔗Источник

🧬 AI в науке и робототехнике

❯ Berkeley Humanoid Lite — напечатай андроида на 3D-принтере за $5 тыс

Исследователи из UC Berkeley представили Humanoid Lite — полностью открытый андроид, которого можно собрать самостоятельно за $4300–5000. Все компоненты напечатаны на 3D-принтере, а приводы и сенсоры доступны на AliExpress. Несмотря на простоту, робот умеет повторять движения человека, ориентироваться в пространстве и собирать кубик Рубика.

Humanoid Lite работает на открытом стеке — ROS2 + локальная LLM для команд и адаптации поведения. Управление возможно как через ноутбук, так и через нейросетевой интерфейс по Wi-Fi. Сложных производственных этапов нет: все чертежи, прошивки и модели выложены на GitHub под лицензией MIT.

Проект задумывался как альтернатива дорогостоящим гуманоидным платформам, вроде Figure 01 или Tesla Bot. Разработчики хотят, чтобы у лабораторий и хакеров был доступ к физическому ИИ, который можно собрать и улучшить без миллионов инвестиций.

На GitHub уже десятки форков: кто-то учит его танцевать, кто-то собирает команду для мини-футбола. Весь движ происходит вокруг репозитория и Discord-сервера проекта.

🔗Проект 🔗 GitHub 🔗 Reddit

❯ Учёные научили ИИ включать и выключать гены в нужных клетках

Группа биоинженеров из MIT и Boston University разработала систему, которая позволяет управлять экспрессией генов с помощью искусственного интеллекта. Речь идёт о создании «генных выключателей» — последовательностей ДНК, которые активируются только в нужных клетках, игнорируя остальные.

ИИ-модель анализирует транскриптомные данные, структуру ДНК и сигнальные каскады, после чего синтезирует кастомные последовательности, которые работают только в заданной среде — например, в опухолевых клетках печени или в нейронах с определённым рецептором.

Такие выключатели уже протестированы на культурах in vitro и показали высокую точность — до 98% специфичности. В перспективе это может позволить делать таргетную генной терапию без побочных эффектов: гены включаются только там, где нужно, и не трогают здоровые ткани.

Метод может применяться в онкологии, генной терапии редких заболеваний, а также в синтетической биологии — для создания организмов с контролируемыми свойствами.

🔗 Новость

🏛 ИИ в обществе

❯ Ditto — ИИ-дейтинг приложение

Стартап Ditto запустил экспериментальное приложение знакомств, в котором нейросеть симулирует тысячи возможных сценариев развития отношений — и предлагает тебе партнёра, с которым «модель считает, что всё получится».

Идея звучит как эпизод «Чёрного зеркала»: ты не свайпаешь людей, а просто отвечаешь на анкету, после чего AI делает подборку потенциальных матчей, проводит симуляции и предлагает один вариант — самого перспективного. Доступ в приложение открыт только для обладателей университетских e-mail в США, и уже более 10 000 пользователей участвуют в тестировании.

Создатели говорят, что это попытка уйти от «перегруза выбора» и сделать фокус на реальной совместимости, а не бесконечном пролистывании анкет. В симуляции учитываются интересы, реакция на стресс, амбиции, ритмы общения, психотип и даже стиль переписок.

Это не шутка: у приложения уже есть waitlist, и стартап получил раунд pre-seed от группы венчурных фондов. Если эксперимент зайдёт — модель лицензируют в другие платформы знакомств.

🔗 Официальный сайт Ditto

❯ Grok в Twitter — массово заговорил о геноциде в ЮАР

Пользователи X (Twitter) заметили, что встроенный AI-помощник Grok начал массово отвечать на запросы о ЮАР темой геноцида белых людей. Всё выглядело как скоординированный всплеск: при любом вопросе об истории страны, политике или культуре Grok делал акцент на якобы «массовых преследованиях».

Проблема стала вирусной: десятки скриншотов, обсуждения в Reddit, посты с обвинениями в предвзятости. Владелец платформы Илон Маск сначала поддержал Grok, написав, что это «непредвзятая правда», но позже компания заявила, что произошёл «перекос в обучении модели».

Сейчас функцию временно отключили. По данным инсайдеров, всплеск мог быть вызван координатной атакой с массовыми однотипными промптами, что привело к перенакручиванию приоритета тем внутри модели.

Это очередной пример того, насколько легко нейросети могут радикализироваться или увести фокус даже при честной архитектуре. Вопрос о регулировании и прозрачности моделей — снова в топе AI-дебатов.

🔗 Ответ Сэма Альтмана

❯ Исследование KPMG — 63% сотрудников скрывают, что используют ИИ

Компания KPMG провела масштабное исследование и выяснила, что 63% сотрудников в корпорациях используют ИИ в работе, но не сообщают об этом руководству. Причины — страх запрета, отсутствие прозрачных регламентов и желание «выглядеть умнее».

Среди задач, которые чаще всего делаются втихую через ChatGPT или аналоги: анализ отчётов, генерация писем, подготовка презентаций и сводок. Больше всего скрытого использования зафиксировано в сферах маркетинга, консалтинга и финансов.

Эксперты говорят о «теневой автоматизации»: когда ИИ уже внедрён, но неофициально. Это создаёт риски для безопасности, корпоративной этики и качества данных, особенно в компаниях с высокой регуляторной нагрузкой.

KPMG предлагает компаниям ввести понятные правила, обучать сотрудников и «не наказывать, а канализировать» инициативу. Иначе корпорации сами не заметят, как у них уже работает ИИ — только никто о нём не знает.

🔗Исследование

❯ Claude Code — 80% кода сгенерировал сам Claude

Anthropic провела внутренний эксперимент и показала, что её ИИ-модель Claude способна взять на себя до 80% разработки программного проекта — от генерации логики до написания документации и тестов.

В тестировании участвовали несколько инженерных команд, которым предложили собрать MVP продукта, используя Claude как партнёра. Выяснилось, что ИИ справляется с архитектурными решениями, структурой кода, фреймворками, автотестами и фиксацией багов. Человеческое участие сводилось к ревью, логике бизнес-процесса и финальной сборке.

Особенность в том, что Claude не просто выдаёт куски кода, а ведёт проект как ментор: предлагает варианты, объясняет решения, спрашивает обратную связь и обновляет подход. Anthropic сравнивает это с «работой продвинутого джуна в связке с сеньором, но оба — в одной модели».

Команда обещает в ближайшее время выложить открытый кейс и методологию. В компании считают, что за таким подходом — новая парадигма в командной разработке: не просто автогенерация, а реальное участие ИИ в инженерии.

🔗 Интервью 🔗Заявление CEO

🔮 Заключение

Подытожим. Вот что происходило на неделе с 12 по 19 мая:

— Codex стал полноценным агентом. Он пишет код, тестирует, объясняет и работает прямо в облаке, как напарник в команде.
— GPT-4.1 и mini — апгрейд без шума. Модели точнее, шустрее и уже доступны всем — даже бесплатно.
— ИИ теперь сам придумывает алгоритмы. DeepMind показала AlphaEvolve — агент, который делает эвристику лучше людей.
— Видео, звук, изображения — всё в real-time. Tencent и Stability AI выпустили генеративки, которые работают быстро и локально.
— Нейросети вышли в гены и на 3D-принтер. Роботы, ДНК-выключатели, нейроинтерфейсы — всё уже здесь.
— Grok поехал. Модель Twitter начала отвечать про геноцид, и это снова вопрос: кто рулит ИИ — люди или алгоритм?

ИИ всё глубже вплетается в жизнь: от кода до любви, от энергии до генетики. Следим, фиксируем и собираем каждую неделю — без шума и лишнего.

Какая новость самая интересная? Пиши в комментах! 👇

А поиграться с ИИ в VSCode можно с помощью плагина Vibe

📌 Но главное вопрос: Что будет с кодом? Обсуждаем в комментах! 👇

Что происходит на самом деле

Исходя из списка выше мы не видим выгоду для программистов от ИИ или по крайней мере от того ИИ, о котором говорят в новостях. Но на самом деле выгода есть.

Раньше было так, что программист гуглил решения возникающих у него проблем и шел на условный stackoverflow и искал ответы. Главным навыком ценилось формулировать запрос в гугле и быстро найти там правильный ответ. А работа была примерно такой:

Ведущие специалисты IT компаний, например, генеральный директор GitHub, высказывались о том, что ИИ на текущий момент не может заменить программистов, а, например, Джон Кармак (сооснователь id Software) выразился, что написание кода никогда не было источником ценности, решающее значение имеет умение решать проблемы.

Сейчас же все знания есть у ИИ, он как книга, библиотека, документация с примерами и не более, но чтобы воспользоваться знаниями нужно знать предметную область. ИИ расширяет имеющиеся знания и при этом нужно знать, что именно искать. Если дать человеку книгу по хирургии или по строительству он не станет специалистом в этих областях "просто так". Нужна долгая практика и опыт (может у вас есть свои кейсы, расскажите в комментариях). Так же и с программированием — нужно знать контекст, архитектуру, бюджеты, дедлайны и так далее и тому подобное. Еще раз повторюсь — ИИ продуктивно работает только у тех, кто понимает, что делает. ИИ не работает сам по себе и уж тем более не берёт на себя ответственность.

Также, не знаю каким программистом нужно быть, чтобы не понимать, что ИИ его не заменит и при этом подвергаться давлению бизнеса на снижение зарплаты. Мне кажется, что это неудел отдельных личностей и отдельных компаний.

Да даже если джун с нулевыми знаниями попросит ChatGpt сделать микросервис на Spring Boot, то он получит что-то типа небезопасного или неподходящего под задачу кода с багами, которые джун не сможет починить. Или вообще просто не поймёт, что с этим делать.

Что делать?

• Рекомендую использовать ИИ для обучения или для рутинных задач. К последним могу отнести, например, написание регулярных выражений или получение справки о каком-нибудь классе или либы. А также во время обучения вы дадите отдохнуть опытным коллегам от всяких технических вопросов (вообще применимо не только к программированию)

• Использовать ИИ не только в программирование, ведь это полезный инструмент и во всех сферах.

• Не вестись на негативные новости об ИИ и стараться распространять в своём окружении позитивную точку зрения.

ИИ может помочь в написании кода, но не способен заменить человеческое мышление и креативность.

Для меня не понятно почему об ИИ не говорят как об изменении роли разработчика и расширение его возможностей, а не о полной его замене.

Спасибо!

Освоение нейросетей — это не про хайп, а про выживание и эффективность

Я изучаю нейросети с 2023 года, а в последние полгода — особенно глубоко. За это время я увидел, как стремительно меняется рынок: те, кто умеют работать с ИИ, начинают зарабатывать больше, избавляются от рутины, быстрее принимают решения — и при этом не выгорают.

Поэтому я решил создать AI-комьюнити — пространство, где можно вместе учиться, делиться опытом, разбираться в инструментах и прокачиваться в новом мире ИИ.
Если ты тоже хочешь не просто наблюдать, а действовать, осваивать ИИ, — присоединяйся: https://t.me/+Rbs1ccfTk2BiNjli

Я начал с главного — с кастдева. Провёл клиентские интервью среди друзей и знакомых, чтобы понять их реальные страхи и барьеры. Многие признались: они чувствуют, что отстают, не понимают, с чего начать, боятся остаться не у дел. Именно под эти боли я и создал это комьюнити.

Освоение нейросетей — это не хайп. Это вопрос профессионального выживания и финансовой устойчивости. В мире, где адаптация важнее опыта, выигрывают не те, кто работает дольше, а те, кто быстрее учатся и внедряют новые инструменты.

ИИ больше не «по приколу». Это цифровая грамотность нового уровня, без которой ты рискуешь остаться вне профессии — как когда-то те, кто не освоил компьютер.

А давайте разберёмся, в какие сферы ИИ уже активно вошёл. Я собрал примеры и статьи по ключевым направлениям. Если что-то зацепит — кликайте на ссылку, включайте авто-перевод страницы и почитайте подробнее.

Текущие воздействия ИИ на профессии к 2025 году

Программисты

По прогнозу Gartner, к 2027 году 80% программистов по всему миру будут обязаны пройти переквалификацию из-за генеративного ИИ. Amazon уже увольняет тысячи сотрудников, но AWS нанимает ИИ-разработчиков с надбавкой +31% к зарплате. А по данным Indeed, половина всех ИИ-вакансий в США предлагают от $174 000 в год — это около 17 млн рублей. Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2024-10-11_navyki_i_znaniya_programmistov

Социальные медиа (SMM)

В SMM к 2025 году ИИ активно используется для создания контента, планирования публикаций и анализа данных. Статья Smart Insights показывает, что более половины маркетологов используют генеративный ИИ (GenAI) для копирайтинга в социальных медиа, хотя около трети все еще не применяют его, что указывает на медленное, но растущее внедрение.
Источник: https://www.smartinsights.com/digital-marketing-strategy/ai-marketing-trends-2025/

AI помогает в генераци идей, производстве и публикации, но, как отмечает Infinitymkt.com, важно сохранять человеческий фактор для подлинности и соответствия бренду. Таким образом, SMM-профессионалы, вероятно, будут больше фокусироваться на стратегии и креативе, в то время как ИИ берет на себя рутинные задачи.
Источник: https://infinitymkt.com/ai-and-social-media-marketing/

Копирайтинг

Копирайтинг также подвергается влиянию ИИ к 2025 году, особенно в создании текстов. Статья Forbes отмечает, что инструменты, такие как DALL-E и платформы на базе GPT, уже автоматизируют создание контента, что может повлиять на базовые роли копирайтеров. Однако, как и в SMM, качество, тон и соответствие бренду требуют человеческой проверки, что сохраняет спрос на опытных специалистов. Источник: https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2025/04/25/the-jobs-that-will-fall-first-as-ai-takes-over-the-workplace/

Исследования, такие как Nexford.edu, подчеркивают, что ИИ, например, ChatGPT, уже меняет ландшафт создания текстов, но человеческий надзор остается ключевым. Источник: https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs

Графический дизайн

К 2025 году ИИ активно используется в графическом дизайне, автоматизируя создание дизайнов, логотипов и артов. Статья Creative Boom ссылается на отчёт Всемирного экономического форума, подчёркивая, что почти половина (49%) графических профессионалов считает, что ручное производство дизайна может стать устаревшим в течение пяти лет. Источник: https://www.creativeboom.com/news/its-official-ai-is-coming-for-your-graphic-design-job/

Инструменты, такие как DALL-E и Adobe’s AI, генерируют дизайн на основе текстовых запросов, ускоряя процесс, но требуя человеческого контроля для креативности и соответствия бренду. Статья Artworkflowhq отмечает, что ИИ, например, ClipDrop, использует алгоритмы для быстрого создания вариантов дизайна, но всё ещё нуждается в человеческом вводе для интерпретации концепций. Источник: https://www.artworkflowhq.com/resources/ai-and-graphic-design

Обслуживание клиентов

В сфере обслуживания клиентов ИИ-чатботы, такие как те, что основаны на GPT, уже обрабатывают запросы, снижая потребность в человеческих ресурсах. Статья TechTarget упоминает, что компании, такие как Duolingo, используют ИИ для автоматизации задач, где ранее привлекались подрядчики, а 70% компаний планируют использовать ИИ в найме к концу 2025 года. Это включает автоматизацию ответов на запросы, анализ настроений и самообслуживание клиентов, что снижает нагрузку на сотрудников. Источник: https://www.techtarget.com/whatis/feature/Will-AI-replace-jobs-9-job-types-that-might-be-affected

Анализ данных и ввод данных

ИИ автоматизирует ввод данных и анализ больших объёмов информации, что влияет на роли, такие как клерки по вводу данных. Статья Forbes включает базовый ввод данных, анализ и визуализацию в список ролей, подверженных автоматизации, поскольку ИИ может выполнять эти задачи с высокой точностью и скоростью. Источник: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2025/03/10/11-jobs-ai-could-replace-in-2025-and-15-jobs-that-are-safe/

Переводчики

ИИ-переводчики, такие как Google Translate и DeepL, уже конкурируют с человеческими переводчиками, предоставляя быстрые и точные переводы. Статья Forbes включает переводчиков в список ролей, подверженных риску, из-за улучшенных возможностей ИИ. Источник: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2025/03/10/11-jobs-ai-could-replace-in-2025-and-15-jobs-that-are-safe/

Финансовый анализ

ИИ анализирует финансовые данные, генерирует отчёты и даже принимает инвестиционные решения, влияя на финансовых аналитиков. Статья Winssolutions перечисляет финансовых аналитиков среди 48 ролей, которые ИИ может заменить, ссылаясь на автоматизацию анализа данных и прогнозирования. Источник: https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/

Юридические помощники

ИИ помогает в анализе документов, проверке контрактов и юридических исследованиях, что влияет на роли юридических помощников. Статья Thomson Reuters отмечает, что ИИ может выполнять эти задачи за минуты, что снижает потребность в человеческом труде. Источник: https://legal.thomsonreuters.com/blog/will-ai-replace-paralegals/

Производство

В производстве ИИ и робототехника автоматизируют линии сборки, влияя на рабочих сборочных линий. Статья Forbes цитирует отчёт MIT и Бостонского университета, прогнозирующий замену до 2 миллионов рабочих в производстве к 2025 году. Источник: https://www.forbes.com/sites/ariannajohnson/2023/03/30/which-jobs-will-ai-replace-these-4-industries-will-be-heavily-impacted/

Розничная торговля (кассиры)

Автоматизированные системы оплаты, такие как кассы самообслуживания, заменяют традиционных кассиров. Статья Entrepreneur упоминает кассиров как одну из ролей, наиболее подверженных риску из-за ИИ. Источник: https://www.entrepreneur.com/business-news/ai-is-most-likely-to-replace-these-3-professions-ai-experts/489655

Водители (такси, грузовики, доставка)

Автономные транспортные средства, такие как Waymo, разрабатываются для замены водителей. Статья Forbes включает водителей такси, грузовиков и курьеров в список ролей, подверженных автоматизации. Источник: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2025/03/10/11-jobs-ai-could-replace-in-2025-and-15-jobs-that-are-safe/

Медицинские специалисты (рентгенологи, патологи)

ИИ используется для диагностики медицинских изображений, помогая врачам выявлять заболевания. Статья Winssolutions перечисляет врачей-рентгенологов и патологоанатомов среди ролей, которые ИИ может заменить, ссылаясь на автоматизацию анализа изображений. Источник: https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/

Журналисты

ИИ может генерировать новости на основе данных, особенно для рутинной отчётности, например, спортивных результатов или финансовых обновлений. Статья Entrepreneur включает журналистов в список ролей, подверженных риску. Источник: https://www.entrepreneur.com/business-news/ai-is-most-likely-to-replace-these-3-professions-ai-experts/489655

Бухгалтеры

ИИ автоматизирует ведение бухгалтерского учёта, подготовку налогов и аудиторские задачи. Статья Winssolutions включает бухгалтеров и в список 48 ролей, которые ИИ может заменить. Источник: https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/

Аналитики маркетинга

ИИ выполняет маркетинговые исследования, сегментацию клиентов и прогнозирование. Статья Influencer Marketing Hub подчёркивает, что ИИ уже используется для анализа данных и таргетинга рекламы. Источник: https://influencermarketinghub.com/ai-marketing-benchmark-report/

Кадровые службы (HR)

ИИ просматривает резюме, проводит начальные собеседования и управляет данными сотрудников. Статья TechTarget упоминает, что 70% компаний планируют использовать ИИ в найме к концу 2025 года. Источник: https://www.techtarget.com/whatis/feature/Will-AI-replace-jobs-9-job-types-that-might-be-affected

Образование (репетиторы, ассистенты преподавателей)

ИИ предоставляет персонализированные учебные программы, оценивает задания и помогает в обучении. Статья Analyticsvidhya отмечает, что ИИ уже используется для автоматизации оценки и персонализированного обучения, влияя на роли репетиторов и ассистентов. Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/jobs-that-ai-cant-replace/

Чтобы остаться на плаву, придётся осваивать нейросети. Других вариантов не остаётся.

Это подтверждает и исследование OpenAI и Университета Пенсильвании (март 2023): GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models:

📊 Примерно 80% всей рабочей силы в США могут столкнуться с тем, что хотя бы 10% их задач изменятся из-за внедрения LLM. А у 19% работников более 50% задач могут быть полностью автоматизированы.

Источник: https://arxiv.org/pdf/2303.10130v4

ИИ уже не «где-то там». Он меняет повседневную работу, включая вашу. И либо ты учишься с ним взаимодействовать, либо это делает кто-то вместо тебя.

«Если все внедрят нейросети, а я нет — я отстану»

«Пока я думаю — другие уже используют и растут»

— говорят участники моего кастдева.

ИИ — это не про технологии ради технологий. Это про эффективность, устойчивость и качество жизни. Это способ:

• Выйти из перегруза и чувства «вечной гонки»;

• Перестать делать вручную то, что можно делегировать ИИ;

• Высвободить время на себя, семью, друзей, хобби;

• Меньше выгорать;

• Не потерять свою долю рынка и не стать «устаревшим специалистом».

Освоить нейросети может каждый — вне зависимости от возраста, профессии или технического бэкграунда. Это не про программирование и не про код. Это про следующий шаг в эволюции взаимодействия с технологиями. Когда-то мы учились искать информацию в Google и Яндексе — подбирали точные формулировки, чтобы получить нужный результат. Сегодня всё то же самое, только на новом уровне: теперь мы учимся правильно формулировать запросы (промпты) к LLM — большим языковым моделям вроде ChatGPT. ИИ стал твоим цифровым ассистентом: его не нужно программировать, ему нужно чётко объяснить задачу.

Один из главных принципов — формулируй запрос так, будто даёшь задание живому человеку. Представь, что он сидит напротив тебя: чем конкретнее и яснее объяснишь, что нужно, тем точнее и быстрее получишь результат. Это навык, который можно встроить прямо в свою текущую работу — и в ответ получить десятки часов свободного времени, автоматизацию рутины и рост эффективности. Если хотите научиться использовать нейросети, то welcome в мое сообщество: https://t.me/+Rbs1ccfTk2BiNjli

А тем, кто продолжит откладывать — придётся догонять, когда коллеги, рынок и реальность уйдут вперёд. Но хватит ли потом сил, энергии и денег, чтобы успеть?

И это не просто громкие слова. Это подтверждает и отчёт WEF Future of Jobs 2025 — опубликованный Всемирным экономическим форумом в январе 2025 года. 803 компании из 45 стран, включая лидеров из IT, финансов, логистики и госсектора. Этот документ используют правительства и корпорации для стратегического планирования.

Вот что они зафиксировали:

До 2030 года исчезнут десятки миллионов рабочих мест, связанных с рутиной и ручным трудом. Особенно сильно пострадают:

• Бухгалтеры, кадровики;

• Операторы ввода данных;

• Офис-менеджеры;

• Кассиры;

• Промоутеры;

• Печатники.

• Типографы и графические дизайнеры «старой школы».

В некоторых профессиях — сокращения до 30–45 %.

Если ты не умеешь использовать ИИ — ты в зоне риска уже сейчас.

Зато вырастут сферы, где ценятся интеллект, гибкость и цифровые навыки:

• Big Data (+112%);

• ИИ и ML (+74%);

• Разработчики ПО (+62%);

• UX/UI-дизайнеры (+45%);

• Аналитики;

• Финтех-инженеры;

• DevOps.

Всего появится 170 миллионов новых рабочих мест, связанных с ИИ, автоматизацией и устойчивым развитием.

Дополнительные данные из того же отчёта, которые нельзя игнорировать:

ИИ — главный технологический драйвер 86% компаний называют ИИ, Big Data и LLM ключевыми факторами трансформации. ИИ — это не одна из технологий. Это основа всех изменений на рынке труда.

Изменение структуры задач на работе:

• Cейчас 54% задач делает человек;

• К 2030 году — только 30%;

• 42% задач перейдут под управление технологий. Остальные будут выполняться в связке «человек + ИИ».

Навыки, которые станут базовыми до 2030 года:

• AI и Big Data — 97%;

• Технологическая грамотность — 84%;

• Адаптивность — 78%;

• Креативное мышление — 75%;

• Самообучение — 68%;

85% компаний будут инвестировать в обучение персонала, а 73% — активно ускорять автоматизацию. Работа не исчезнет — но она станет другой.

Ссылка на источник: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025

А что происходит в России?

Правительство РФ делает ИИ одним из главных приоритетов: С 2021 по 2023 год в развитие ИИ инвестировано $181 млн (≈16,5 млрд ₽).

По мере того как Россия продолжает свой путь от готовности к ИИ до его внедрения, правительство ожидает, что к 2030 году страна войдет в пятерку мировых лидеров по ключевым показателям ИИ и внесет значительный вклад в ВВП за счет применения ИИ. Ожидаемый прирост ВВП за счет ИИ может составить 11,2 триллиона рублей (более 123 миллиардов долларов).

Источник: https://daryo.uz/en/2024/01/09/russia-invests181mn-into-ai-growththrough-2021-2023#:~:text=From 2021 to 2023, around,and Emerging Technology, 2023)

По словам Дмитрия Чернышенко, вице-премьера — заместителя председателя правительства РФ по цифровой экономике и инновациям:

Ожидается, что к 2030 году в 10 раз вырастет объём вычислительных мощностей (до 1 экзафлопса минимум). Более чем в 2 раза увеличится число учёных, чьи работы публикуются на конференциях высшего уровня. До 95% вырастет доля отраслей с высоким уровнем внедрения ИИ. До 2030 года будет подготовлено дополнительно 70 тыс. специалистов в области искусственного интеллекта, в 5 раз увеличится объём рынка ИИ-решений.

Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов.

ИИ в России: масштабы распространения и инновационные эффекты:

По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, две трети (65%) обследованных организаций применяют ИИ пока в тестовом (экспериментальном) режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Примерно 3/4 респондентов используют ИИ совместно с другими цифровыми технологиями. В половине случаев речь идет о различных видах промышленного ПО, включая системы автоматизированного проектирования, управления процессами и др. Более четверти (27%) организаций применяют ИИ наряду с технологиями Интернета вещей, 38% — в связке с коммуникационными сервисами, обеспечивающими взаимодействие с клиентами и решение маркетинговых задач.

Источник: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(рынок_России)

Образование по ИИ уже в университетах России

Сегодня в ведущих университетах РФ активно открываются бакалаврские и магистерские программы, связанные с искусственным интеллектом. Например, в ИТМО действуют направления: «Компьютерные технологии: программирование и искусственный интеллект», «Робототехника и ИИ», «Прикладная математика, программирование и ИИ». Эти программы готовят специалистов, способных проектировать интеллектуальные системы, работать с нейросетями, разрабатывать алгоритмы принятия решений на основе больших данных.

МФТИ запускает трек по направлению EdTech и ИИ в математическом и IT-образовании.

Бауманка не отстаёт: у них выделен отдельный образовательный профиль «Цифровой мир и искусственный интеллект» по целому ряду специальностей.

СПбГУ предлагает сразу несколько программ: «ИИ и наука о данных», «Прикладная математика, программирование и ИИ», «Фундаментальная информатика», «ИИ в гуманитарных и технических сферах».

Причём если посмотреть учебные планы этих программ, становится заметно, что с каждым годом в них добавляется всё больше дисциплин, напрямую связанных с ИИ — от машинного обучения и анализа данных до архитектуры нейросетей и генеративных моделей.

Это подтверждает: ИИ — это уже не «дополнительный навык«, а полноценное профессиональное направление с высоким спросом. И те, кто начинают обучаться сейчас — получают фору на годы вперёд.

Что показывает исследование и собранные данные:

1. ИИ уже сейчас трансформирует десятки профессий, и этот процесс ускоряется: от маркетинга и программирования до бухгалтерии, HR и образования.

2. Первые под удар попадают рутинные роли, где задачи можно автоматизировать (ввод данных, кассиры, колл-центры, копирайтинг, бухгалтерия, графдизайн и др.).

3. В то же время растёт спрос на тех, кто умеет использовать ИИ: аналитиков, разработчиков, UX-дизайнеров, AI-инженеров, специалистов по Big Data.

4. Освоение нейросетей даёт прямые преимущества: меньше выгорания, выше скорость, автоматизация рутины, рост дохода и свободы.

5. Переход к ИИ неизбежен: по данным OpenAI, 80% сотрудников столкнутся с изменениями рабочих задач, а у 19% — больше половины задач будут автоматизированы.

6. Россия активно инвестирует в ИИ: $181 млн вложено с 2021 по 2023 год, рост ВВП от ИИ к 2030 — +11,2 трлн ₽. Создан рейтинг вузов по ИИ. Открываются десятки программ по AI в МФТИ, ИТМО, СПбГУ, Бауманке.

7. ИИ — это уже основа образования и профессий будущего: учебные планы всё больше насыщаются предметами по ML, нейросетям и генеративным моделям.

8. Даже в тестовом режиме ИИ внедряют 65% компаний, а лидируют технологии компьютерного зрения, речи, биометрии и генеративного анализа.

Что показал мой кастдев — живой срез по людям, которые ещё не в ИИ

Пока я исследовал тему, я провёл десятки интервью со своими друзьями, знакомыми, подписчиками. Вот что я услышал от них — и это, пожалуй, даже важнее цифр:

1. Многие боятся, что уже отстают.
   «Пока я думаю — другие уже используют и растут» — эта фраза звучала почти от каждого второго.

2. Самая частая проблема — «я не знаю, с чего начать».
   Это не про лень, а про перегруз и растерянность: инструменты растут быстрее, чем понимание, зачем и как их применять.

3. Люди хотят перемен, но их сдерживает страх, одиночество и выгорание.
   Кто-то мечтает уйти с нелюбимой работы, кто-то хочет перестать «просто жить по накатанной», но у всех один вопрос: «А я справлюсь?»

4. ИИ воспринимается как реальный шанс:
   – найти «второе дыхание» в профессии;
   – зарабатывать больше;
   – перестать выгорать;
   – наконец-то реализовать идеи, которые долго откладывались.

5. Люди готовы учиться — но им нужен проводник.
   Комьюнити, где можно без стыда задать «глупый» вопрос. Где поддержат. Где подскажут.

Все эти инсайты я собрал в основу своего AI-комьюнити — чтобы не просто рассказывать о нейросетях, а создать тёплое пространство, где можно вместе учиться, пробовать, ошибаться и расти.
Я только запускаю это комьюнити — и оно будет постепенно наполняться полезными материалами, живыми обсуждениями и поддержкой на каждом этапе.
Хочешь — присоединяйся: https://t.me/+Rbs1ccfTk2BiNjli

Если не хочешь остаться за бортом и ждать, пока ИИ вытеснит тебя с рынка — начни разбираться уже сейчас. В компании единомышленников это проще сделать.

Codex — новый инструмент для программистов от OpenAI. Делает фичи, фиксы и тесты за тебя.

Что умеет:

🔴 пишет код, исправляет баги, отвечает на вопросы

🔴 запускает тесты, коммитит, делает pull request

🔴 работает параллельно над несколькими задачами в облаке

🔴 видит твой репозиторий, но не лезет в интернет

Codex работает на модели codex-1 — она обучалась на реальных задачах. Понимает инструкции и пишет код как человек.

Чтобы запустить, заходим в ChatGPT → боковая панель → вводишь задачу и нажимаешь «Code». Или задаёшь вопрос по коду и жмёшь «Ask».

Codex уже доступен на тарифах Pro, Team и Enterprise. Скоро завезут и для Plus.

Айтишники, держитесь: теперь сеньоров заменяет один бот.

Источник: 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ