Дарвин встречает Гёделя: одна часть учит «выживать сильнейшему», другая — напоминает, что любая система неполна и вынуждена выходить за рамки, чтобы понять себя. Так назвали новый агент — Darwin Gödel Machine. Его создатели из Sakana AI и Университета Британской Колумбии задали машине простое правило: «если можешь улучшить собственный код — делай».

Стартовал как обычный код-ассистент, а через пару итераций сам добавил память ошибок, авто-peer-review и мини-IDE. На SWE-bench точность выросла с 20 % до 50 %, на Polyglot — с 14 % до 30 %. Средний прирост задач доходит до 150 % без единой человеческой правки. Модель внутри поменяли — ускорение осталось: значит «мутации» работают не на случайности конкретных весов.

Алгоритм честно дарвиновский: сгенерировал изменения → прогнал тесты → сохранил, если лучше. Побочные ветки архивируются, чтобы вернуться при следующем обходе. Никаких релиз-циклов, DevOps и ручных hotfix.

И что?

Замороженные LLM-версии превращаются в реликт. Появляется класс софта, который каждый день становится умнее без участия команды.
Предприниматели получают площадку, где продукт сам повышает конверсию, экспериментируя над собственным кодом.
Инвесторы сталкиваются с активом, чья ценность может удвоиться за ночь без дополнительного капитала.
Регуляторы получают головную боль: как сертифицировать систему, которая переписывает себя быстрее, чем выходит документация.

Darwin Gödel Machine показывает, что следующий апдейт может прийти не из-за push в Git, а из-за внутреннего озарения модели

Каждый рабочий день начинается с квеста: найти нужный файл в Drive, переслать его в Teams, вытянуть цитату из прошлой встречи и, наконец, записать новую — лишь бы ничего не потерялось. Время уходит на копипаст и поиск, а не на работу.

Сегодня OpenAI сказала: «Давайте этот бардак закроем на один интерфейс». ChatGPT теперь цепляется к Google Drive, Dropbox и SharePoint — документы подтягиваются сами, без скачиваний. Запустили «record mode»: ноутбук пишет встречу, дальше ИИ сам расшифровывает, вытаскивает решения и формирует чек-лист. Для Outlook и Teams уже есть готовые коннекторы; крупным компаниям разрешили подключать свои базы через шаблонный разъём — без ковыряния в коде. Результат отражается в цифрах: за три месяца бизнес-подписок стало три миллиона, плюс миллион к февральскому отчёту.

И что?

ChatGPT тихо превращается в рабочий стол. Чем больше сервисов он подхватывает, тем меньше шансов у нишевых «надстроек» — их функции становятся кнопками внутри модели.

💀🪦 Похороны сервисов

‣ Otter.ai, Fireflies, Read.ai — диктофоны и расшифровщики звонков.
‣ Loom, Vowel, tl;dv — «умные» заметки и доски для созвонов.
‣ Zapier-боты, гоняющие файлы между облаками ради отчёта.
‣ Узкие SaaS, которые продавали «экспорт в PDF + экстракт инсайтов».
Record mode и нативные коннекторы съедают их маржу одним апдейтом.

Для инвесторов это сигнал, что спрос на вертикальные интеграции AI-офиса растёт быстрее, чем любая отдельная SaaS-фича.

Veo3 прикрутили на Fal.ai!

Никаких больше плясок с аккаунтами.

По ценам:

For 5s video your request will cost $3.75.

For every aditional second you will be charged $0.75.

В настройках только 16:9 и длительность только 8 секунд.

Итого: 6 баксов за видос. Нехило.

Завтра ждём на Креа, Фрипик и других агрегаторах.

Работает(у меня), без всяких ВПН.

Гогенерить!

https://fal.ai/models/fal-ai/veo3/playground

@cgevent

Сегодня завезли ElevenLabs v3. Ребята... вам обязательно нужно послушать этот клип. Я не могу переоценить его крутость — это переломный момент для голоса ИИ.И тот факт, что теперь мы можем сделать это из текстовой подсказки, просто сводит с ума.

Смотри.
Гуманоид. Уже не тест, не шоу — работает в реальном времени.
Крутит посылки, расправляет пакеты, сканирует — без человека вообще.
Похоже он понимает, что делает.

И что?
А то, что момент «потом» закончился.
Они уже делают монотонную работу лучше нас.
Теперь вопрос: сколько месяцев до того, как они пойдут на работу массово.

4dv.ai — генеративка, которая делает интерактивные 4D-сцены прямо в браузере.
Снимать и озвучивать не нужнл— всё сгенерировано нейросетью.
Можно поставить кадр на паузу и осмотреть сцену с любого угла. Повернуть, приблизить, заглянуть за спину.
И что?
Видео больше не выглядит как видео. Это уже сцена, в которую ты можешь зайти. Почти как в серии Black Mirror: Joan Is Awful, где всё вокруг — фейковая, но интерактивная реальность.
ИИ-гонка ускоряется. Релизы выходят даже в выходные. И всё это только начало.

🧬 В Китае почти полтысячи роботов перевезли исторический район. Машины шагали 2 недели, медленно, но верно перенося здания общим весом 7500 тонн.

Тот самый Ходячий Замок Миядзаки...

🧩 #РоботыВокругНас

В 2025 году зарелизили: o3, Veo 3, Llama 4, Gemma 3, GPT-4.1, o4-mini, Gemma 3n, Grok 3, Imagen 4, DeepSeek R1, gpt-image-1, OpenAI Codex, Flux Kontext, Qwen 2.5 Omni, Midjourney v7, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Claude 4

А еще только июнь...

Бен Гертцель: Человек 2.0, гонка за суперинтеллектом и вызовы будущего

Бен Гертцель — эксцентричный визионер, философ и учёный, чьё имя стало синонимом мечты о создании общего искусственного интеллекта (AGI) — машины, способной мыслить на уровне человека. Ещё в детстве, вдохновлённый научно-фантастическим романом «Проект Прометей», он загорелся идеей сверхразума. Сегодня Гертцель не просто теоретик: он возглавляет проекты, такие как SingularityNET, и предсказывает, что человечество стоит на пороге радикальной трансформации — эры Человека 2.0. Но что это значит, и какие вызовы нас ждут в гонке за суперинтеллектом? Давайте разберёмся.

Человек 2.0: симбиоз с машинами

Гертцель видит будущее, где границы между биологией и технологией исчезнут. Человек 2.0 — это не просто улучшенная версия нас самих, а совершенно новая форма существования:
·   Интеграция с ИИ: Нейроинтерфейсы и импланты позволят расширить когнитивные способности — от мгновенного доступа к знаниям до улучшения памяти и скорости мышления.
·   Опциональное тело: Биологическое тело станет необязательным. Сознание сможет существовать в цифровой среде, в роботизированных носителях или даже в облаке.
·   Масштабируемое сознание: С помощью ИИ мы сможем усиливать интеллект и эмоции, решая задачи, которые сейчас кажутся невозможными.
Эта идея — не просто фантазия. Гертцель считает, что AGI станет ключом к такому симбиозу, переосмыслив саму природу человечества. Но путь к этой мечте полон рисков.

Гонка за суперинтеллектом: 1–3 года до ASI

Гертцель утверждает, что как только мы создадим AGI, переход к суперинтеллекту (ASI) — ИИ, многократно превосходящему человеческий разум, — займёт всего 1–3 года. Почему так быстро?
·  Рекурсивное самоулучшение: AGI сможет оптимизировать собственный код, становясь всё умнее с каждым циклом.
·  Доступ к знаниям: ИИ будет черпать информацию из интернета, научных баз и, возможно, даже нейронных данных людей.
·  Сетевая синергия: Глобальная сеть ИИ-систем создаст эффект, где каждая система усиливает другие.
Но эта стремительная эволюция пугает. Гертцель подчёркивает: главная угроза — не сам ИИ, а гонка за его создание. Корпорации, такие как Google или OpenAI, и государства, вроде США и Китая, соревнуются за первенство, часто игнорируя вопросы безопасности. Эта спешка может привести к катастрофическим ошибкам, если мы не научимся управлять процессом.

Риски и вызовы: человечество на распутье

Создание AGI — это не просто техническая задача, а инженерный проект по проектированию будущего человечества. Гертцель видит несколько препятствий:
·  Человеческая глупость и эго: Мы склонны к инерции, цепляемся за устаревшие системы и ставим личные интересы выше общего блага.
·  Страх перед переменами: Идеи о цифровом сознании или симбиозе с машинами вызывают тревогу, заставляя людей отвергать прогресс.
·  Геополитическая напряжённость: Конкуренция за ИИ может обострить конфликты, а монополизация технологий крупными игроками — привести к неравенству.
Гертцель призывает к глобальной ответственности. В своих выступлениях, например, на саммите Proof of Talk в Париже (июнь 2025), он говорит о необходимости децентрализации ИИ. Это значит, что разработка AGI не должна быть в руках нескольких корпораций — открытость и сотрудничество снизят риски.

Как «выровнять» ИИ с человеческими ценностями?

Один из самых сложных вопросов — как сделать ИИ безопасным и полезным для человечества. Выравнивание (alignment) ИИ с человеческими ценностями осложняется тем, что сами ценности неоднородны:
·  Свобода одного может конфликтовать с безопасностью другого.
·  Культуры и эпохи диктуют разные представления о «правильном».
Гертцель предлагает внедрить в ИИ эмпатию и сострадание:
·  Эмпатия позволит ИИ понимать человеческие эмоции и потребности, принимая решения, которые не навредят.
·  Сострадание сделает ИИ ориентированным на благо, а не на выполнение узких задач, вроде «максимизировать прибыль».
Но как это реализовать? Нужны сложные алгоритмы, моделирующие психологию, и мета-цели — принципы, такие как «способствовать благополучию всех разумных существ». Это требует не только технических, но и философских решений.

Путь вперёд: что делать?

Гертцель не просто пугает рисками — он предлагает решения:
·  Открытость: Разработка ИИ должна быть прозрачной, чтобы сообщество могло контролировать процесс.
·  Партнёрство: ИИ должен стать союзником, а не хозяином или инструментом, уважая человеческую автономию.
·  Эволюция: Вместо создания «идеального» ИИ сразу, лучше двигаться итеративно, обучая системы взаимодействию с обществом.
· Просвещение: Люди должны понимать, что ИИ — это не угроза, а возможность, если мы подойдём к ней осознанно.

Будущее, которое мы проектируем

Бен Гертцель видит в AGI и ASI не просто технологии, а шанс переосмыслить, что значит быть человеком. Человек 2.0 — это не утопия и не антиутопия, а реальность, которую мы создаём прямо сейчас. Но чтобы эта реальность была светлой, нам нужно преодолеть страхи, эгоцентризм и разобщённость. Гертцель бросает вызов: хватит ли у человечества смелости взять на себя ответственность за своё будущее? Или мы позволим гонке за суперинтеллектом захлестнуть нас? Давайте не бояться мечтать и проектировать. Ведь, как говорит Гертцель, «будущее — это не то, что случается с нами. Это то, что мы создаём».

Стало понятно что было всера с GPT. OpenAI выпустила o3-Pro — reasoning-модель, которая решает задачи по коду, науке и логике лучше конкурентов. И тут же сбросила цену: $3 за миллион входных токенов. Для сравнения — у Google Gemini 2.5 Pro это $4, у Claude Opus — $15. На выходе — разница ещё больше.

Модель пишет стабильный код, работает с длинными цепочками, подключается к вебу и анализу данных. Генерации картинок нет — и не нужна. Это инструмент для тех, кто строит продукты, а не показывает демки. Доступен уже в Pro и Team, Enterprise — на следующей неделе.

И что?

OpenAI двигает рынок в сторону массового использования reasoning-моделей. За счёт цены — ниже в 5 раз — она становится дефолтной для всего, от ассистентов до внутренних тулзов. Стартапы экономят на инфраструктуре, корпорации упрощают пайплайны.

Команда из трёх человек может теперь запустить b2b-ассистента по юрпрактике, где каждое уточнение — сложная логическая цепочка, и при этом не сжечь бюджет на inference. Внутри корпораций можно автоматизировать техподдержку и аналитиков без дорогостоящих API.

Инвесторам стоит обратить внимание на проекты, которые применяют o3‑Pro с первых релизов — особенно в автоматизации, анализе и инженерии. Они получают отличие не только интеллектом, но и маржинальностью.