Капитанский мостик 2-33

Тридцать третий выпуск второго сезона подкаста "Капитанский мостик" про искусственный интеллект, будущее и все такое. Ведущие подкаста — Валентин Малых и Дмитрий Колодезев

Площадки

• Youtube
• VK Video
• Звук
• Аудио
• Канал для вопросов в mattermost ODS.AI
• Как попасть в чат ODS.AI

Содержание

• 00:00:00 введение
• 00:00:45 робособаки на луне
• 00:03:59 роботы через 10 лет
• 00:07:54 без руля и диспетчера
• 00:13:43 Антропик пометит AI-тексты
• 00:24:29 Apple пометит AI-треки
• 00:30:35 Антропик открыл промпты
• 00:35:19 поисковик по Мостику
• 00:37:16 китайский AI запретили
• 00:46:20 Китай купил немного H200
• 00:51:29 Huawei хоронит Nvidia
• 00:56:38 инференс на Mac
• 01:00:48 Дипсик выпустил харнесс
• 01:04:56 OpenAI тормозит
• 01:08:22 сверхбыстрый OpenAI
• 01:11:08 супербыстрый Cerebras
• 01:14:47 открытая модель из США
• 01:19:36 нейронки должны авторам
• 01:25:25 чемпионат по домоводству
• 01:28:48 муха летит на вайбкод

Новости этой недели

О роботах

• Роботы-собаки возьмут на себя строительство и охрану лунной базы
• Humanoid robots’ ‘ChatGPT moment’ could be 10 years away, Unitree founder says

Роботакси без органов управления

• Tesla Robotaxis appear to go fully unsupervised in Austin ahead of Cybercab launch
• Tesla is finally launching the Cybercab — let’s hope it’s ready

Ватермарки на контенте

• Apple Music to Label AI-Made Tracks Later This Year
• Anthropic says it will watermark text generated by its AI models
• Claude System Prompts

Китайско-американская дружба

• Reuters: США собираются запретить Европе использовать китайский ИИ
• China Eases Limits on Nvidia H200 Chips as AI Race Escalates
• Huawei’s Top Scientist Warns of Chip Limit Nvidia Will Soon Face

Дипсик рвётся вперёд

• DeepSeek Harness developer preview: Everything is a plugin — анонс, репозиторий
• DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Release: Multimodal API Now Live

OpenAI приостанавливает разработку

• Pacing model development in an era of cyber-critical capabilities

Cerebras самый быстрый

• Previewing Ultrafast mode: GPT‑5.6 Sol at up to 14X the speed
• Introducing Cerebras CS-4: The Fastest AI Gets Faster

Новая архитектура и новая топовая модель из Америки

• Ornith-1.5: From Self-Scaffolding to Self-Improvement

Местные новости

• Разработчиков ИИ в России обяжут платить за контент для обучения нейросетей

Экономика и домоводство

• Нейросети на шопинге: ИИ возьмет на себя до 11% продаж в e-commerce к началу 2030-х

Соревнование роботов по ведению домашнего хозяйства

• Robots make beds, shelve books as China’s robot games leave stadium
• Запись трансляции: вторая Всемирная олимпиада человекоподобных роботов, сценарные соревнования (Beijing Daily)
• Канал «Воплощённый интеллект» на CCTV

На сладкое

• Муха летит на вайбкод

Дмитрий Колодезев 0:00
Всем привет! У нас очередной выпуск подкаста «Капитанский мостик». С нами сегодня Евгений Чуканов, но я, Дмитрий Колодезев. Валя в отпуске, я ему завидую.

Евгений Чуканов 0:14
Да, ребят, всем привет! Неожиданно, обычно Валя и Дима вместе. В первый раз, по-моему, как мы на мостике, наблюдается, но попробуем справиться.

Дмитрий Колодезев 0:23
Я думаю, в тащи. А я от себя хотел бы добавить, что скоро у нас будет DataFest, причём DataFest будет у нас с поддержкой Koronatech, в котором Евгений как раз и трудится. Вот, и мы будем на нём кучу докладов рассказывать, и можно зарегистрироваться, можно подать доклад ещё до 15 сентября. Короче, будет круто. Давайте. Хотелось начать издалека, совсем издалека, то есть с Луны. Тут прошла новость, что китайцы планируют построить лунную базу, и на ней будут робособаки. А я с самого начала, как появились робособаки, как-то говорил, что в большинстве применений робособаки имеют преимущество перед гуманоидными роботами. Они стоят устойчивее, работают лучше, и энергии на них надо меньше. Вот, ну вот, может быть, они будут первыми роботами на Луне.

Евгений Чуканов 1:23
Да, интересно, конечно. Тут мне кажется, не то чтобы робособаки, прям суперинтересно в этом контексте, а то, что это именно прямо на Луне, именно такой уровень автономии. И это, конечно, здорово. Но с другой стороны, вот если говорить о том, что какая форма всё-таки робота удобнее, ну, тут, наверное, действительно зависит всё от того, где он будет применяться. Например, если это делать на заводах или там, где вообще всё рассчитано под человека, то, очевидно, тут всё-таки человеческая форма будет удобнее. Да, наверное.

Дмитрий Колодезев 2:01
Человеческая форма у нас — это не только форм-фактор, да, но это ещё и интерфейс. То есть, есть куча вещей, к которым люди удобно подстроены, и которые удобно подстроены под людей. Вот, но они же там и будут не одни робособаки, то есть, вроде бы как экспедиция планируется три танкиста и две собаки, то есть, три тайконавта и две робособаки, наверное, на случай, если одна убежит или ей, чтобы ей было не скучно. Ну ладно, посмотрим, прикольно будет, как они будут.

Евгений Чуканов 2:34
Да, интересно, какого они будут размера. То есть, одно дело робособака, которая размером с собаку, а другое дело — это как было. Ну, давно Boston Dynamics, они не пускали такого робоконя, здорового, делали для армии такой прототип. Он был, конечно, очень странный, в том плане, что он тарахтел своим бензиновым двигателем и, ну, или дизельным двигателем, и, конечно, смотрелось это так немножко чудно, да ещё и на гидравлике. Вот, а тут прямо рабочий робот собаки. Очень интересно, из вот таких вот вещей, вот прямо роботов-роботов, вот именно Boston Dynamics, конечно, меня больше всего поражают. Вот когда читаешь, как устроены их роботы и как сделано это производство, интересно, конечно, очень.

Дмитрий Колодезев 3:17
А тут, знаешь, ты когда говорил про робоконя, я вспомнил ещё одну конструкцию из «Звёздных войн», помнишь? То есть, отетие, вот эти вот, как они называются? Вот, то есть, в принципе, тот же самый робоконь, он же робособака.

Евгений Чуканов 3:36
Ну да, и там они были такие очень большие, то есть, наверное, робослоны какие-то.

Дмитрий Колодезев 3:41
Они были большие робослоны, да. Вот, ну что-то тут поиск нам их не находят. Ну, в общем, да, они были такие очень собаки. Вот, очень кони. Ладно, здорово, тогда, наверное, удачи собакам. Интересно, будут они фрисби приносить или нет? Как бы смотрел, я бы что-то чудоврально, наверное. Про роботов, тут есть интервью с... Разработчикам, а с фаундером Unitree — это те самые роботы, которые недавно тут бежали со скоростью 40 км в час и прыгали два метра в высоту с места, с лишним два сорок. И он говорит, что на самом деле до GPT moment, в том смысле, что когда все поняли, что вот роботы среди нас, и мы уже ими пользуемся, и они вошли в быт, и вот в общем, уже назад фарш не провернуть, осталось ещё лет десять. То есть. Несмотря на то, что как бы роботы, казалось бы, уже все готовы, уже вот сейчас прямо кстафинг-фабрике. Вот получается, что с его точки зрения, ещё десять лет нам до этого момента.

Евгений Чуканов 4:48
Я думаю, что тут, конечно, одна из самых главных вещей — это стоимость. Конечно же, стоимость. Тут по-разному, допустим. Тот же самый Boston Dynamics, про которого я уже немного сказал. Когда я этим интересовался, они пытались выстроить модель экономики так, чтобы робот всё-таки был. Один робот был выгоднее, чем два рабочих американца. То есть, и оттуда именно стоимость робота они высчитывали. То есть, там у них получалось примерно от 100 до 300 тысяч долларов. И, наверное, они, как хитрые капиталисты, обязательно придумали бы, что это не просто ты покупаешь робота как железку, а скорее вот именно сервис и подписку. Естественно, когда такое производство, чтобы всё это полностью обсуждалось. То, что туда заходит Unitree, это, конечно, тоже интересно, потому что они именно по стоимости по сравнению с тем, что предлагают западные компании, то, что Маск предлагает, то, что там Boston Dynamics тоже предлагает, Hyundai. Ну, это, конечно, гораздо дешевле, но с другой стороны, тут вопрос адаптации, то есть такого роботского харнеса, что ли, именно под компании и под вообще всё окружение. Потому что это, например, Ты бы тоже сказала, что они прыгали на два метра и там весело танцевали. Вот в Китае как раз вот до шоу говорили, что это всё-таки. По записи от людей, то есть да, конечно, тут впечатляет, как робот осуществляет свою координацию и чувствует свое тело, и в целом, ну и в целом держит равновесие. Если посмотреть на то, что вы наблюдали там, допустим, лет десять, двадцать, десять назад, прогресс просто гигантский скачок. Но в плане того, чтобы, ну, пока еще, по-моему. Именно чтобы робот как-то ориентировался в бытовых условиях, будь то это частный дом или, скажем, квартира. Тут, по-моему, всё очень плохо. То есть тут гораздо понятнее, ну, как это сделать на заводе, когда там гигантские. Там какие-то пространства, и всё очень так организовано, именно инженерно, для того чтобы именно что-то производить. Всё-таки. Человеческий быт и вот там, где человек живёт, это маленько другое, чем завод. И, конечно, будет очень интересно, как этого достигнут, какая у этого будет цель, какая будет модель монетизации у производителей роботов. Ну и, естественно, вокруг этого наверняка вырастет какой-то целый рынок. Там, будь то, что касается ремонта, может быть, каких-то адаптеров для роботов, может быть, даже skills-офф, которые можно в робота загружать. Тут можно очень много чего, но в тегер.

Дмитрий Колодезев 7:39
Слушай, ну я думаю, что ты прав по всем, так сказать, пунктам обвинения. Но у нас будет ещё материал интересный про как раз роботов в быту, как раз Unitree тоже. На тему того, что роботы. В основном управляются сейчас удалённым оператором, да. То есть, смотри, а роботы по цене сейчас приближаются или где-то пришли к хорошей машине, правильно? Если я правильно понимаю, Unitree robot, там около 15 тысяч долларов или чуть дешевле можно купить. Вот и машины очень много лет управлялись людьми, как бы, да. Вот и вот сейчас, robotaxi, например, они тоже часто ездят с оператором или с супервизором. Супервайзером, который смотрит, чтобы что-то пошло не так, да. И вот тут в Остине как раз. А Tesla запустила 170 полностью автономных, он супервизит такси, то есть за которыми никто не смотрит. Вот. И интересно, что как раз они запустили существующие их robotaxi, и у них анонсирован же выход их Cybercab, а Cybercab отличается от других robotaxi, что он не сделан на базе платформы, которая была обычной машиной переделанной. Это новая платформа, в которой нет органов управления. То есть это тележка, которая, если пойдёт не так, не сядешь за руль и не уедешь. Вот и вот в ближайшее время в Остине они поедут. Так что относительно того, что роботы управляются людьми, ну тут тоже есть некоторый сдвиг.

Евгений Чуканов 9:29
Да, очень интересная, конечно, новость. То есть, тут ещё помимо инженерной части. Тут очень интересно, как это раскрывается с точки зрения законодательства. И вообще, ну то есть, ранее же выделяли специальные какие-то районы или области, где позволено тренироваться. И там была куча ограничений насчёт того, что ну, предельная скорость, например, не более там двадцати-тридцати километров в час. Вот именно у такой машины. Как будет тут, и вот тоже вот этот вот скрыт туман не очень понятно. Очень интересно было бы потом покопать вглубь у этой новости. Ну а с точки зрения того, что это теперь отдельная машина, которая не имеет органов управления, чтобы человек управлял. Это здорово, ну то есть это, ну вот, это ещё один вид общественного транспорта, наверное. Сделали он. Тут, наверное, больше именно такой посыл экономический о том, чтобы сделать это. Ну вот такие вот машины теперь тоже есть, окей. Собственно, да.

Дмитрий Колодезев 10:37
Ну да, на самом деле, в трамвае у пассажиров испокон веков не было органов управления, и ничего как-то справлялись. Вот, а если помнишь, была какая-то фантастика, австралийская, по-моему, про мальчика, который попал в аварию, ему вживили в спинной мост какую-то штуку, которую сделала Супермен, а потом он знал, что аварию подстроили. И вот я не помню, как Superpower называется или как-то ещё. И вот там есть процесс, есть, значит, момент такой, когда они едут на, он с девочкой едет на машине, как раз полностью robotaxi, без руля, без ветрил. И в этот момент хакер перехватывает управление, куда-то его везёт, и такой, ничего не сделаешь. Обидно, герой очень переживал в этот момент.

Евгений Чуканов 11:30
Ну, в общем, кстати, да, вот именно для такой машины, у которой нет человеческого никакого управления, наверняка там есть какой-то аналог подключить по SSH к нему удаленно и куда-то по-человечески его завернуть, переквозить управление, и наверняка такая штука там тоже должна быть. Ну, с точки зрения организации таксопарка, это было бы очень логично сделать такой девайс.

Дмитрий Колодезев 11:56
Я бы, конечно, хотел иметь в таких машинах, знаешь, как стоп-сигнал, типа тормоз ручной, как в этом самом, как в поезде, то есть ты дернул, двери открылись, ты выбежал. Да-да-да. Ну, потому что непонятно, иначе её заклинит, и будешь ты там на жаре сидеть, пока команда спасателей не приедет с автогеном. Вот, ага, ну, я думаю, что до наших Палестин не ещё какое-то время будут добираться, хотя вот я не знаю, те машины, которые, те такси самоуправляемые, которые ездят по Москве, они же где-то ездят там, они ездят с супервизором или нет, то есть. Управлением удалённым, постоянным или нет? То есть мониторинг — это диспетчер. По-моему, там сейчас несколько машин мониторят с одним диспетчером, но я не слежу за темой, но по-моему, так.

Евгений Чуканов 12:46
Ну да, но всё равно, по-моему, это ведь такие именно классические машины, адаптированные немного всё-таки под... Вот я вполне не слышал, чтобы у них именно так и так было организовано, что всё-таки прям совсем без органов управления.

Дмитрий Колодезев 12:59
Не, они классические машины, то есть на крайний случай ты можешь перелезть на переднее сиденье и куда-нибудь ехать. Но, по-моему, там есть стекло между задним и передним сиденьем, поэтому так просто это не получится, если что. Вот, но... Я думаю, что самоуправляемые машины будут лучше, чем некоторые водители по утрам в пробке. В любом случае, они, наверное, из крайнего правого ряда налево не будут поворачивать. Ну, я надеюсь.

Евгений Чуканов 13:31
Ну да, будем надеяться. Интересно, зависит ли это будет от их системного промпта, который в них будет вшит, как им следует управлять?

Дмитрий Колодезев 13:39
Это, кстати, интересно. С promptами у нас тоже сегодня интересный момент будет. Но вот хочется отвлечься от роботов и вернуться к людям. Тут некоторый скандал и ажиотаж в интернетах. Anthropic сказал, что будет добавлять водяные знаки в текст, сгенерированные всеми моделями. Собственно, это требование юридической Европы. И вроде бы как и Китай такое собирается делать. Технологии такие существуют давно, но фронтирные лабы не добавляли эти метки, ну, просто, наверное, чтобы не отваживать пользователей. Тут, например, Майкл Лупк, известный писатель в области IT-менеджмента, он написал такое прямо эссе, разродился, что вот я, конечно, пишу всё сам, но теперь я антропиком пользоваться не буду. Вот, то есть прямо низкопротиворечивый ажиотаж. Откуда тогда ажиотаж, если он сам всё пишет?

Евгений Чуканов 14:41
Ну да, ну да, ну на самом деле, по-моему, это достаточно позитивная такая новость. То есть это очень удобно, когда всё-таки можно отличить одного другого, потому что ну очень. Много задач или проектов там, где как раз, ну, в частности, например, вот у нас есть Shift, и когда к нам поступают студенты на этот Shift, школа информационных технологий, финансово-информационных технологий, и там как раз, когда вот это тестовое задание присылает, это очень интересно, там использовалась линиронка или не использовалась, то есть, то есть не то чтобы. Ну, всё равно это какой-то один из параметров, который отслеживается. Вот, но вот именно тут в этой новости, конечно, интригуют именно текстовые вот эти вот водяные знаки, потому что именно в текстах. То есть тут это не какие-то там, не знаю, новые пробельные символы или не какие-то новые виды букв там используются специальными точками, а то, как слова действительно расстреляются, потому что без Такой технологии, ну, ну, не знаю, у меня, по-моему, глаз более-менее, вот, когда общаешься, глаз намётом, когда общаешься с кем-нибудь в мессенджере, и там иногда видно, что человек, ну, явно копипастит выход из нейросети. То есть, тут есть несколько, как бы, параметров просто таких, что... Понимаешь, что, например, то же самое длинное тире. Его логично встретить, например, в Word-документе, потому что в Word он имеет привычку заменять. А вот... В мессенджере, как бы, вряд ли человек бы заморачиваться и вряд ли он знает о комбинации там из нескольких клавиш, когда длинное тире нужно поставить. То есть обычно же люди, когда пишут быстро, они используют просто минус. Самые педантичные, они там могут использовать два минуса, если уж сильно прямо любят длинные тире. Особые, там педантичные, они там знают о комбинации там Option или Alt-минус, которые делают там средние вот этого тире. Вот, но чтобы длинное тире, это нужно прямо постараться поставить, если ты писал этот текст руками. Ну и, конечно же, по стилистике, то есть, пока это можно определить. Вот, а насчёт того, чтобы это было бы в тексте, это, конечно, интересно. Я краем глаза, когда вот эту новость тоже смотрел, я попытался погубить и опять же спросить у Claude, а как именно можно сделать именно в тексте? Он сказал, что там именно какая-то, собственно, это на базе распределения именно слов, которые генерируются. Вот, но с другой стороны, ведь это наверняка можно достаточно легко взломать, если ты потом это отдашь к какой-нибудь другой нейросети, переписать задачу. Ну, конечно, там если ты хочешь именно скрыть, что эта генерация была какой-то сетью, ну, она перегенерирует этот текст и уже там может и не соблюдать вот эту статистику и распределения.

Дмитрий Колодезев 17:38
Слушай, я видел сервис недавно, буквально позавчера, который декларирует буквально следующее. Мы вырезаем специальные Unicode метки. Ну, а Claude же известен, например, тем, что он вставляет специальные Unicode метки, что... Поймать, передать в модель информацию из Harness, например, да, что это китайцы, это китайская временная зона и так далее. И мы переписываем ваш текст локальной языковой моделью. Вот, но тут есть одна маленькая деталь, переписывает локальная языковая модель. Это что такое? Ну, сейчас это, наверное, Qwen 3.8 27B. Кто, собственно, мешает Qwen точно так же вставить в следующий механизм покраски? Да, ну и насколько они выживают после этого, непонятно. Ну, я, честно говоря, очень много текста готовлю для себя языковой моделью, но пишу его сам всегда руками. Вот. То есть я читаю текст сгенерённый, пишу руками. Это на самом деле такой задвиг. Знаешь, вот я же перевою ручкой пишу, и вот я пишу текст руками — это примерно одного порядка явления. То есть мне просто нравится сохранить генератор текста в голове. Это вроде как кроссфит у меня такого, но не суть. Но с другой стороны, я вижу огромное количество очень продуктивных авторов, которые в принципе мне нравятся, но меня несколько смущает их стиль. Я понимаю, что текст у них полностью сгенерирован Claude тем же самым. То есть, когда человек каждый день пишет, просто у него текст публичный. Вот, либо он Александр Дюма, либо у него Claude с Max 20, вот и всё.

Евгений Чуканов 19:19
Ну, в целом-то да, но мне кажется, тут очень многое зависит, конечно, от... Цели и вообще то есть что мы хотим. Вот действительно, если в день задача написать несколько каких-то больших объявлений, публикаций, ну, тут, наверное, да, тут самый логичный способ, по-моему, так оптимизироваться. Но с другой стороны, и вот ты упомянул о том, что ты любишь именно переписывать, самостоятельно компилировать, вот именно, именно конечный текст. Но я, я, наверное, Не совсем так, я скорее люблю именно переписать, то есть перед глазами держать выводы, и всё равно там приходится какие-то моменты переставить, допустим, местами, ну в базовом редакторе, там когда маркдаун или просто обычный текст редактируешь. Там вот это наиболее часто, потому что всё-таки с точки зрения вот именно донесения мыслей, как их доносят нейронки, и там у нейронок тоже свои собственные есть обороты. Ну, они тоже достаточно как бы типичны для них. Например, они очень любят говорить X, а не Y. Ну вот, когда что-то вот такое объясняют, что, например, это программа, а не железо, не железная проблема. Это честный пойнт, это честный пойнт, да. Да, и вот такие, они, конечно, они сразу режут глаз, и, ну, и в принципе, структурирование текста иногда... Ну, от этого зависит, по-моему, как люди воспринимают, и гораздо честнее всё-таки, да, когда ты пишешь и структурируешь его сам. По крайней мере, мне хотелось бы думать о том, что те тексты, которые я читаю от других людей, которые вот в деловой переписке или в какой-то вот такой инженерной, когда что-то проектируем, группу инженеров. Это всё-таки я тут не с нейросетями общаюсь, больше именно мнение человека, хочется узнать. Пускай оно будет там как-то обогащено нейросеткой, но тем не менее, вот именно тот подход, который ты сказал о том, что человек всё-таки пишет сам, но всё-таки он, мы же люди, и мы любя общаться.

Дмитрий Колодезев 21:26
Для меня процесс написания текста заключается не только в результате, но и в процессе. То есть я в процессе написания текста думаю, и для меня продукт — это не только текст написанный, но и мысли, которые возникли в процессе. Там есть ещё одна интересная штука, что С моей точки зрения, LLM неизбежно придут к месту, когда невозможно будет отличить. Сгенерированный текст от несгенерированного. То есть, ну, я не вижу какой-нибудь причины, которая нас бы от этого защитила. Вот, а сейчас, ну, я вижу обратную историю. То есть, люди, которые читают много сгенерированного текста, они начинают местами говорить как нежелательно. То есть, вот эта штука, это не X, это Y, она вылетает из людей.

Евгений Чуканов 22:19
Ну да, но я бы не сказал, что это прямо уж так уж прямо и плохо, потому что, ну что здорово иногда в нейронке, когда, ну часто вот в инженерной профессии, там в разработке ПО или когда ты что-то делаешь новое, там, ну всё-таки важен какой-то структурный подход. И когда что-то раскладываешь по полочкам, и очень часто ты. Учишься что-нибудь новому, и всё-таки, когда информация донесена, структурирована, там списком, там, где всё разложено по полочкам, это достаточно неплохо, чем это была бы просто такая простая текст. С таким намерением, что кто сильно хочет, он в этом деле, конечно, продерется и разберется. Всё-таки вот именно то, что как не Ромки делают вот эти вот списки, я тоже с собой замечаю, что чаще, ну, это вот знаешь, это как, ну, что чаще пишу уже тоже по пунктам, что номер один, номер два, номер три или там. Не нумерованный список, ну, всё равно это какая-никакая структуризация. Ну, важные слова тоже, которые ты хочешь донести до читателя, допустим, посвятить жирным, ну, потому что если ты заинтересован в том, чтобы, в том, чтобы Донести до человека какую-то мысль. Это ну или часто важно, когда пишешь какое-то письмо, что ну всё-таки это будут читать люди, и у людей обычно времени мало, и самые важные поинты, ну хорошо бы вынести, например, на самый верх и там. А для тех, кто хочет уже углубиться, кому интересны детали, ну нужно уже. Ну, у них есть время почитать и дальше все твои мысли. То есть это тоже некий такой навык в переписке, который, как по мне, очень важен. И то, что нейросети, они вот как-то людям, ну, люди обучаются, тоже на этом примере. По-моему, это достаточно неплохо.

Дмитрий Колодезев 24:11
Ну да, я единственное, знаешь, у меня, по-моему, обратный эффект. То есть я что-то написал и смотрю, как нейросеть, будто написала, и начинаю переписывать. То есть мне иногда режет свой собственный текст, и я его правлю просто потому, что он выглядит, как написанные нейросети. Ну ладно, как-нибудь, я думаю, мы с этим всем решим. И вот, кстати, Apple Music стал маркировать сделанные искусственным интеллектом треки. Будет маркировать и Spotify, по-моему, это же делает, и в Яндекс.Музыке там есть какие-то маркировки, по-моему, на эту же тему. То есть огромное количество аудиоматериала уже сгенерировано нейронками, может быть, больше, чем людьми. И вот тут некоторые говорят, что какая разница, спел человек это ртом или сгенерировала нейронка. Вот что ты об этом думаешь?

Евгений Чуканов 25:08
Ну, трудно сказать, на самом деле. То есть, я за собой ловлю то же, что когда слушаешь в целом, когда, допустим, ты не какой-то альбом слушаешь, выделенный, а вот слушаешь сервис, я пользуюсь YouTube Music. Ловишься на мысли о том, что, о, играешь что-то такое клёвое. Интересно, кто это сделал? Смотришь на название — ну да, какой-то автор. А потом, когда углубляешься, оказывается, что да. Ну и артист. Ну хорошо. Вот и тут мне кажется, непонятно, как к этому относиться. Что я, правда, заметил за этими и треками, они всё-таки достаточно. Однообразно по стилю. Ну вот, если в одном стиле это как-то написано, но второй трек, ну, он будет достаточно сильно похож. И тут дело не в том, что у нейронки не хватает фантазии, чтобы что-то сделать. И в том, скорее, что ну вот то, что тебе нравится, оно бьёт по каким-то вот именно тем точкам, что почему оно тебе нравится, ну и это повторяется из песни в песню. Вот они бьют в одно и то же самое место. Дело тут, мне кажется, не в нейронке, а именно в слушателе. И ещё, конечно, тут... Большой вопрос, что это такое, то есть как это воспринимать? Это что это просто не расплод какой-то, ну вот рандомные фактически какие-то. Последовательности музыки, которые вот так выстроились и внезапно тебе что-то нравится, или всё-таки это авторский замысел какого-то человека, который, ну, делал какую-то редактуру, пускай он это делал при помощи слов или там при помощи какого-то визуального редактора или как-то ещё, но тем не менее он всё-таки конструировал. Конкретную композицию, ну примерно так же, как аналогия с кодовым агентом у разработчика. То есть разработчик же не писал конкретно вот этот код руками-пальцами. Он дал задание нейронке, но потом он направлял, проверял и очень много там ошлифовал. Там провел какую-то работу. Вот тут такой же на самом деле, мне кажется, вопрос. И это какой-то, вот у нас просто конвейер, который бездушный, просто лепит, вот лепит согласно каким-то оценкам вот эти композиции, или всё-таки это, ну, теперь уже инструмент для человека. Как это делается? И, наверное, это всё-таки разные композиции.

Дмитрий Колодезев 27:45
Слушай, и вот тут интересный, конечно, вопрос. Имеет ли значение, каким путём мы получили продукт, если разницу между продуктами мы не видим? Например, то есть был он сгенерирован или руками сыгран на скрипке, а потом, допустим, записан. Я вполне допускаю, что для многих людей, наверное, для большинства, то, что они сгенерируют с помощью нейронки, то, что они руками на скрипке запиликают. Получится не руль, получится лучше. Вот, а есть, да, есть очень малое количество людей, у которых на скрипке получится лучше, и мы бы хотели, конечно, слушать их.

Евгений Чуканов 28:29
Но я думаю, что тут больше, наверное, стоит исходить не из того, что это ситуация, опять же, в которой эта музыка используется. То есть, если это просто как радио в машине или на кухне, достаточно в быту, просто музыка идет с фоном, или как, ну вот, я, например. Ранее очень любил одеть наушники, и музыка помогала немножко сконцентрироваться. То есть, к ней не было требований, чтобы это была какая-то музыка очень. Конечно, она должна создавать ритм, фон, и вот для того чтобы... Вот этот дальний план, и вот в этом ритме, когда идёшь, попадаешь в такую вот именно волну и начинаешь колбасить ход, это, конечно, здорово. И бывают разные ситуации, то есть, бывает же действительно, например, когда приглашают, ну то есть, допустим, когда, ну не знаю, условный парень девушки играет на гитаре, там она на балконе стоит, да, или там, а он на гитаре играет, вряд ли. Тут уместно было бы, чтобы он принёс колонку и сгенерированную музыку, наверное, начал играть. Или, допустим, на свадьбе, да, то есть там гораздо будет лучше. Ну, то есть это просто именно отношения людей о том, что... Вот они музыканты, они живые, они действительно, видно, что дёргают струны. И маленько вот это вот по-другому это просто ощущается, потому что не всегда люди действительно слушают музыку. Иногда это, иногда люди, как бы, не всегда цель именно именно в звуковой волне, иногда цель именно в атмосфере, которую она делает.

Дмитрий Колодезев 30:09
Слушай, ну у меня был в жизни опыт. Я пошёл на концерт струнного камерного оркестра, и они играли, в числе прочего, вивай, где я сижу и слушаю, думаю, а какая хорошая у них колонка! Я потом понимаю, что колонки-то ты! Я как раз думаю, какой диапазон частот колонки у них передают в зале. Вот он понимает, что колонок-то и не существует. Ну ладно, вот бывает. Про вообще То, что в тайком от нас делают провайдеры фронт-энд моделей, то есть они переключают модели на более тупые, они там, допустим, как-то защищают нас от самих себя. Они стучат в полицию, они ставят эти водяные знаки. И вот интересно, что некоторое время был проект, но он сейчас существует, по вытаскиванию через Из моделей, да. И вот Anthropic взял и открыл свои системные промпты. То есть, просто можно пойти и посмотреть системный prompt. То есть, что эта система делает, думает, что в неё заложено. Вот. Единственная проблема, что, наверное, к тому моменту, когда Anthropic открыл системные промпты, люди уже в целом разучились читать, поэтому для них это было безопасно.

Евгений Чуканов 31:32
Интересно, это очень интересно, конечно, потому что в какой-то мере оно, ну, как по мне, мне было бы очень интересно, конечно, почитать, что внутри у Клода или той модели там. Ну, с которой вот я работаю, я чаще работаю, конечно, с Клодом. Это мой основной, наверное, такой помощник. И тут, кстати, у меня возникла мысль, а было бы неплохо прогнать вот как раз этот текст на вот те самые утромарки. Интересно, если они тут, и это правда писали инженеры-люди, и правда ли тут? Ну, то есть, это написано как? Ну, наверняка, тут сам Клод помогал это всё писать. А так, по-моему, здорово. То есть это своего рода, по-моему, что-то сродни вот нового open source, когда, ну, в целом, если у нас первично это какое-то намерение и описание вообще какой-то системы, и больше именно важно, как мы опишем задачу. Тут тоже это некий такой аналог действительно исходного кода, который, ну, интересно почитать, что он теперь делает.

Дмитрий Колодезев 32:43
Интересно, знаешь, во многих организациях, особенно больших, там есть такие как бы правила общения с клиентами, что-то ещё, да. И по сути-то это же оно и есть, да. Вот, например, смотри. Claude никогда не ругается матом, кроме тех случаев, когда Пользователь явно просит его, либо сам много ругается матом, и даже в этом случае делать это как бы умеренно. Да, если Claude подозревает, что он разговаривает с несовершеннолетним, он держит беседу дружественно. Соответственно, возрасту и, в общем, не включает ничего не подходящего для молодых людей. Вот, а в остальных случаях, Claude подразумевает, что человек В общем, ответственный взрослый и сам разберётся с тем, что происходит. Вот такие вот вещи, то есть, интересно. Именно прочитать это как общую философию, которой. Предписывается и придерживается. В принципе, это только часть того, что управляет Claude. То есть, у Claude есть, например, там, скажем, Claude Constitution. Есть системный prompt и есть pretrain, и pretrain на самом деле очень много влияет. Насколько я знаю, у Anthropic есть философ, который сидит и целыми днями беседует с Клодом и всякого рода мелкие правки в prompt вставляет. А так-то я думаю, что они тоже к Клоду prompt к Клодам же пишут.

Евгений Чуканов 34:24
Ну да, они выбрали для этого неплохой инструмент. Удивительно, что он такой. Вот тут ещё поражает, конечно, объём вот этого текста, да, то есть, что сколько он в себе вбирает и сколько вот тут правок. Интересно, как тут Ещё интересно то, что для разных моделей он всё-таки разный. То есть для Opus-1, для Fable-другой. Я, если честно, не вчитывался. Я только видел эту новость, но я не вчитывался в то, что конкретно они там делают, почему они делают для разных моделей разные промыслы. И интересно сравнить эти детали.

Дмитрий Колодезев 35:05
Почему они так делают? Да, кстати, можно на самом деле построить игра в близости, какие промпты, какие контексты содержали и какие контексты у них терялись между этими. Вот, может быть, я как-нибудь этим и займусь. Кстати, я тут забыл сказать при представлении, Евгений как раз тот самый чудо-человек, который сделал RAG-систему по капитанскому мостику.

Евгений Чуканов 35:33
Да, действительно, сделал. Ну, ещё мы сделали её вместе с Иваном Комаровым, то есть именно сам RAG. Основные концепции мы там делали, прорабатывали вместе. Ну, действительно, да, он находится по адресу morag.catonmoon.com. morag — это потому что, ну, собственно, RAG — именно система так называется. И там доступны все действительно капитанские мостики. Мне будет очень интересно после нашего выпуска посмотреть, как он действительно всё распознает. Насколько для него будет сюрпризом, что не будет Вали, я сам этого не ожидал, и как... Как вообще распознается? Потому что одна из фишек системы в том, что он работает на транскрипциях. Там отдельно работает транскрибатор, который максимально старается дотошно проверить то, что распознал open source-модель. Это виспер-подлодка от Вани Бондаренко, виспер-подлодка Турба. И да, RAG делается именно по этим транскрибациям, а не по обобщениям.

Дмитрий Колодезев 36:45
Слушай, ну у нас на самом деле были капитанские мостики, в которых я не участвовал, то есть. И, по-моему, был один без Вали тоже уже. Поэтому, раз он до сих пор справился, то, в общем, как-нибудь и в этот раз разберётся. Ну, посмотрим. Здорово! В любом случае, кстати, лишний раз хотелось бы сказать, что спасибо большое за то, что заморочились. Я попробую сделать что-нибудь с системными промптами, какой-нибудь граф сделать, и потом, может быть, обсудим. В продолжении, так сказать, истории про США, вроде бы как, то есть никто толком не видел, но все об этом говорят, что США, опять же, США — это большая группа. Кто конкретно в США? Отправили по европейским потребителям, что вот, дескать. Китайские используют нехорошо, давайте будете с нами работать. Вот, а там есть письмо из госдепартамента, есть. Так сказать, аналитическая записка на эту тему. И по идее оно должно подтолкнуть союзников США остаться в их AI-мире, что достаточно трудно, потому что, как бы, китайский AI-мир сейчас и дешевле, и даже где-то и богаче. Вот, то есть, может быть, американцы всё ещё впереди, но очень дорого впереди.

Евгений Чуканов 38:14
Тут всё-таки это, мне кажется, в этой новости, ну, разумеется, эта новость именно про политику, эта новость про то, что действительно вот в шатах появился. OpenAI из штатов, опять же, Клод. Очень многие вот эти коммерческие компании. Google, опять же, они, да, они на острее разработки ИИ. И Китай, конечно, тут тоже поражает именно в своем развитии, как быстро это развивается. Еще, конечно, Китай огромный молодец и огромная благодарность ему за то, что Модели open source, что они всё это выпадывают, и если бы они этого не делали, ну что бы у нас было? Ну, то действительно, была бы там, допустим, Meta Llama и, ну и, может быть, ещё какие-нибудь маленькие модели. Там от Европы есть, конечно, Mistral. Был, ха-ха, был, вот, да, и не так уж и много. Других вариантов, кроме вообще Китая, это основной способ. Вот именно, вообще, в принципе, поставить свою внутреннюю модель внутри компании. У нас в «Коронотех» тоже мы этим во всё пользуемся. Внутри стоит на серверах Qwen, которые там помогают сделать какую-то внутреннюю автоматизацию, RAG и тому подобное. А насчёт того, что... Тут политические игры на счёт чью модель использовать. Ну, конечно же, там они заинтересованы, чтобы весь мир пользовался именно конкретно и чтобы они были монополистами. Это, мне кажется, логичное желание любой компании, чтобы у неё, чтобы все пользовались только им, они стали монополистом, не было никаких конкурентов. И всё. Но если не получается как-то рыночными способами, ну, значит, будут какие-то вот такие политические запреты. Ну, тут трудно понять, во что это дело всё выльется. Ну, то есть, если прямо так попытаться экстраполировать, вот как оно идёт, это будут запрещенные экосистемы. Одна у Штатов, вторая у Китая, и вот Европа и остальные мир куда-то должны примыкать, использовать либо одно, либо другое.

Дмитрий Колодезев 40:28
Ну, я думаю, что Китай. Открывает модели именно потому, что ему приходится догонять. Вспомнив, в своё время у нас появились бесплатные браузеры, потому что рынок браузеров уже был плотно занят хорошими платными браузерами. Вот и браузеры должны были стать бесплатными для того, чтобы их вытеснить. Вот и вообще это в IT много раз повторялось, то есть какая-нибудь технология дорогая, сложная, как те же самые Сишные. Компиляторы, да, C++, вот кто-нибудь строит защиту, интеллектуальная собственность, инфраструктура, и конкуренты не могут через неё пробиться. Когда они скидываются, делают open source, так сказать, как, допустим, GCC-компилятор, да, он же именно так появился. И вот все остальные могут пользоваться плодами битвы этих гигантов.

Евгений Чуканов 41:24
Ну, конечно, да, я полностью соглашусь, потому что open source — это основной инструмент, ну не то чтобы инструмент. Но действительно, если у больших компаний, если ты догоняющий, то похоже, что только один способ сделать, ну, обрести рынок, это сделать open source. Тот же самый Qwen тоже. Вот когда ведь вышел 3.5, 3.6, 3.7 уже нет, мы не будем давать, он будет только у нас. Давайте покупайте подписки, то есть нужно же как-то монетизироваться. Ну и open source, это, конечно, все очень любят, в том числе и мы. Кстати, morag и Audio, вот тоже вот эта транскрипация, которая у него используется, тоже полностью open source, жить в открытом доступе. И это на самом деле не так-то просто, чтобы привлечь мейнтенеров или даже пользователей вот к какому-то open source продукту, потому что... Ну, потому что всё равно он должен быть хорошим, качественным, и какие-то должны быть у него плюсы, чтобы пользоваться.

Дмитрий Колодезев 42:25
Слушай, про open source. Вот это вот интересный момент. Извини, что перерываю, потому что когда не было AI-агентов, да, open source. У тебя есть какая-то кодовая база, к тебе приходят люди, и вы сотрудничаете. Вот, а теперь фактически у тебя есть какая-то кодовая база, у тебя есть документация на эту кодовую базу, которую описывает. Если мне нужна эта библиотека, я могу попросить Клоду её просто портировать под мои условия. Мне не надо контрибьютировать в open source. Я, в общем, могу просто его использовать и выбросить. Вот, то есть старая модель open source базировалась на том. Что никто не может просто так взять и повторить твое решение. Что мы вынуждены в него вкладываться, и тогда правильная лицензия, та же самая GNU лицензия или какая-нибудь ещё. Она делает так, что вклад возвращается назад, растёт. Вот, а сейчас кодовые модели, которые позволяют повторить решение, а также просто зная, что можно сделать вот так, зная саму идею, построить на основе решения, причём, ну там, скажем, за два часа и за... Скажем, четверть своего недельного лимита ты можешь взять и всё построить. И непонятно, какова судьба open source в таких условиях. То есть, вот вы открыли свой проект, Ваня открыл свой проект, например, да е. Некоторое количество проектов за open source, но я не ожидаю, что их кто-то будет развивать, кроме меня. Я их за open source из принципиальных соображений, чтобы тот, у кого возникнут сомнения, мог бы код почитать просто. Вот, ну вот так.

Евгений Чуканов 44:13
Да, я полностью с этим согласен, то есть, что концепция поменялась, немного перевернулась. Но тут есть несколько ещё деталей. Вот потому что, конечно, систему теперь можно взять, можно её повторить. Но одна из частей теперь, вот, особо секретных, которые, мне кажется, должна совершенно по отдельному треку идти, выкладывать это или не выкладывать, это вот как раз. Эджин Смди. Телекот МД, по которому этот проект вписался, потому что Там содержатся какие-то тайные знания, там содержатся какие-то тудушки. Может быть, основные концепции, которые автор. Автор в этой библиотеке задумал. По которому найдет, тоже делаются именно там.

Евгений Чуканов 45:00
там ээ

Евгений Чуканов 45:01
Ещё возникает вопрос, как именно это делается, то есть там. По какому пути идут задачи в конкретном проекте? Они идут по пути экспериментов, они измеряются, а эксперименты эти доступны или нет. То есть, очень много таких вопросов. И тут действительно, open source — это теперь. Конечно, его можно взять, его можно повторить, но тут, по-моему, это всё смещается в сторону того, что насколько это... Нужно, но не потребителю, а кто будет использовать это в этот проект. Действительно ли он хочет сам с этим разбираться? Действительно ли он хочет вникать в эти все детали, которые там есть? Или он? Ну, это разовая штука, которую действительно можно просто повторить и потом выкинуть. Ну, на один раз. То есть, тут и концепция изменилась, но и с другой стороны, по-моему, open source сам по себе будет тоже жить и здравствовать, надеюсь.

Дмитрий Колодезев 46:00
Ну, я надеюсь, возможно, что найдутся другие сценарии использования, в которых open source хорош и приятен. Вот я пока ты говорил, залез в свои open source проекты, обнаружил, что у меня там есть пул-реквест и принял его. Вот, ну так вот. Обращаясь к нашим китайско-американским историям. Тут же была история, что китайское правительство сказало, не надо покупать. Китайские, американские чипы, несмотря на то, что их нам и не продают, а мы и не будем покупать. Вот, NVIDIA пробил разрешение на поставку чипов, а Китай их как бы поставил на паузу. Типа, ну покупать можно, но пока не будет. И вот тут пошла новость, что малая группа в 10 тысяч чипов H200 так и уехала в Китай. Вот, малая группа, H200 в 10 тысяч чипов, значит, как тот анекдот, что китайцы сдаются в плен малыми группами по 2 миллиона человек. Вот, и значит, через месяц они смотрят, кто кому сдался в плен. Вот, ну так вот, я думаю, что... Тут шантаж вот этот и работа с Huawei Ascend, она дала свои плоды. То есть, когда Китай продемонстрировал, что он реально в состоянии выжить и выиграть в этой гонке без NVIDIA чипов. Победили сторонники линии, что давайте хотя бы деньги на этом заработаем. Раз уж мы всё равно не можем его остановить, давайте мы не будем ему топовые, скажем, продавать B300. Но хотя бы H200-то мы продадим, всё равно их куда-то надо продавать, да. Вот. И вот тут интересно, как, собственно, эта заклятая дружба развивается.

Евгений Чуканов 48:05
Трудно очень комментировать, то есть это Опять же, политика, взаимоотношения стран NVIDIA, Китай действительно. И хотят и денег заработать, и с другой стороны, Китай супермолодцы, что развивают. С другой стороны, вот именно и платформы сейчас, ну все корпорации тоже в это дело ударились. И Google разработает свои чипы, и OpenAI тоже разработает свои чипы, и по-моему, все идут по. Не по пути, что это именно такой ускоритель, который вставляется в материнскую плату, связывается по PCI Express, и там ещё нужен ему некий процессор, а всё-таки другие архитектуры, когда память находится прямо вот тут. Вот эти все вычислительные блоки, они стекаются друг с другом. Ну, получается, что если раньше NVIDIA, она... Очень была сильна за счет того, что у неё есть CUDA, и вот очень много обвязки там вокруг драйверов, огромная поддержка именно в библиотеках, которые позволяли тренировать модели. То сейчас, сейчас уже позиции, они, конечно, не настолько не настолько вот именно прямо решающие, по-моему, у NVIDIA. Но тем не менее, всё-таки это самая дорогая компания. А насчет того, что вот они тут Ну, нечаянно отправили 10 тысяч чипов, но здорово. То в очередной раз говорит о масштабе вот этой всей, вот это всего, что творится. 10 тысяч, H200, это, конечно, колоссальное количество. Это, ну, целый, считаю, дата-центр, который требует огромное число какой-то энергии.

Дмитрий Колодезев 49:50
По 2 кВт, наверное, на ускоритель, то есть можно предположить, что это получается 20 мегаватт. Вот, ну а я от себя замечу, что в очередной раз мы видим, что вот в этих высоких IT-терках рулит. Демонстрация независимости, то есть нам, конечно, плохо будет без вас, но если что, мы исправимся и сами. И вот тот же самый Qwen, допустим, Qwen 3.7, которые Alibaba стали выкладывать, 3.8-то они выложили. А почему они выложили 3.8? Мое личное подозрение, потому что DeepSeek открыл V4. Вышла Qwen, вышли все вот эти, и Qwen снова остался как бы в тени и незаметен. Ну и тут Qwen выкладывает в открытый доступ Alibaba Qwen 3.8 27B, который можно запускать на любой видеокарте, и он снова становится стандартом де-факто, на самом деле корпоративным, просто мгновенно.

Евгений Чуканов 50:52
Да, потому что для компании, но особенно вот тут сказано, вот опять же, вот эти десять тысяч. Десять тысяч видеокарт, H200. Ух, другое дело, что для компании, вот даже, ну понятно, Россия находится под санкциями, достать H200 — это, ну, я даже не представляю, что для этого нужно сделать. И да, действительно, наверное, самые актуальные модели — это модели класса 27B, когда можно на одной видеокарте буквально её поднять и уже из этого извлекать пользу.

Дмитрий Колодезев 51:23
Да, и, кстати, они живенько работают. Ну ладно, это мы про скорость inference у нас ещё сегодня в планах было. А вот тут интересно, так и они с меня потребовали денег. Читал я эту новость, читал и потребовали. А тут как раз Huawei, частичный герой предыдущей истории, топ-сиентист говорит, что Так или иначе, мы начинаем упираться, мы в смысле как отрасль начинаем упираться в физические лимиты и совершенствовать чипы дальше, особенно-то и не получится. То есть, конечно, литографы. У TSMC лучше, допустим, там что-то ещё лучше. Разводка лучше, но постепенно вот этот разрыв снижается. И вот чисто когда у всех примерно одна и та же стена, дальше начинают работать не деньги, не ресурсы огромные, а изобретательность. Ну, с китайцами с изобретательностью на самом деле тоже всё неплохо. И вот они говорят, что Huawei ребята, что да, мы догоним так или иначе NVIDIA не потому что мы будем быстро бежать, а потому что NVIDIA вынужденным образом замедлится, просто физически. Вот поэтому мы их догоним. Знаешь, не надо бежать быстрее медведя, надо бежать быстрее соседа. Примерно так же. Это точно.

Евгений Чуканов 52:54
Думаю, что да, тут очень, конечно, интересно, что они пытаются там достичь. То есть, они пытаются, видимо, выжать ещё больше токенов в секунду. Ну, именно соединиться какого-то юнита, который стоит в дата-центре, и чтобы можно было ещё больше генерировать, а так... Да, очень радует, что это работает, ну, работает по нескольким направлениям. То есть, с одной стороны, они думают над вот этим новым железом, новыми архитектурами, и как решить проблемы охлаждения, как решить проблемы того, что, ну, это потребляет огромное количество энергии, и как это можно сэкономить. И с другой стороны, что модели на старом железе работают всё лучше и лучше. То есть, ну вот взять тот же самый Qwen, то есть, что вот он, допустим, залезал на эту видеокарту, и раньше был там Qwen 2.5 кодов, условный какой-нибудь. Которые там 14 миллиардов параметров или там 32 миллиарда параметров, и потом прошел апгрейд на Qwen 3, на три с половиной Qwen, вот Qwen 3.6, и там был очевиден, конечно, невооруженным глазом был заметен прирост в сообразительности этой модели. Очень, конечно, это радовало то, что вот бесплатно обновлением просто одной модели. Автоматически улучшаются все интеграции, которые уже есть. То есть, магическим образом, модель настаивает в контактах, работает теперь лучше, она выполняет задачи лучше, и что прогресс идет со стороны именно. Модели, то есть софта, и со стороны вот как раз железа. Но про железо, опять же, в наших условиях, к сожалению, ну, если честно, я не представляю, то есть, как именно тут речь-то идет именно про железо, которое крутится в огромных дата-центрах, которые именно про это. Собственно, проектировались именно для того, чтобы. Сделать вот такие кластера, видимо, для inference как раз модели. А стандартные дата центры, они же больше именно что-то там к Uber вращался, вот эта архитектура, когда отдельно вычислитель, отдельно хранилка, и там совершенно другие задачи, и чтобы там... Запустить модель, ну, скорее всего, всё-таки там для обычных компаний, вот именно больше приземлённых, это всё-таки NVIDIA. Я не видел, ну, точнее, я не то чтобы этим прямо интересовался, но мне, конечно, интересно, как вообще физически выглядит этот ускоритель Huawei. Было бы интересно, конечно, посмотреть на Ascend и что он из себя представляет. Потому что вот юнит, вот на вот эти вот. На 4, H200, я щупал, смотрел. Ну, интересно, конечно, как-то всё скомпоновано. Интересно, что внутри. Ну, то есть, оказывается, для того чтобы в дата-центр поставить юнит на 8 H200, нужно уже там уже особые требования по питанию, особые требования по охлаждению, и то есть далеко не всегда вот именно юнит на 8 единиц H200 можно запихать в стандартный дата-центр. Там нужно значительно инженерно подзаморочиться, для того чтобы и питание к этой стойке подвести. И охлаждение сделать тут же. Ну, то есть, тут ведь и другое железо совершенно. Тут наверняка и у них свои драйвера, и свое абсолютно то, на котором вот они этот inference делают. То есть, я думаю, что там очень большая экосистема, и, конечно, с этим интересно было бы лучше. Ну, посмотреть, Катя, как это работает.

Дмитрий Колодезев 56:41
Слушай, а вы же, насколько я слышал, делали на Macах тоже inference у себя.

Евгений Чуканов 56:50
Ну, то есть, конечно, ну на Macах, на MacBook Pro, M4 Pro, допустим, там 48 гигабайт памяти, на него помещается, ну, вот те же самые модели Qwen 3, 6 и 35B, но самое масштабное, то, что мы делали, это то, что нам удалось раздобыть. Мак Ультра на М3. На M3 Ultra, что я говорю, Mac Studio. Где процессор М3 Ultra, и там в нём самое примечательное, что у него 512 гигабайт вот этой вот совмещенной памяти. Которая именно Маковская. Ну что, конечно, очень чем там похвастаться? Это то, что нам таки удалось запустить на нем GLM 5.2, там специальную MLX-версию, она даже работает. Я немного сейчас вылетел из памяти, сколько там контекста удалось из него выжить. Но дело в том, что... Как ни крути, всё равно пропускная способность между, ну как раз именно памяти, она в Mac решающая. И работает это как даже с новым подходом, что есть MTP. Что мы там генерируем токен, еще там несколько токенов впереди, все равно производительность состоит где-то в 5-10 раз. То, что делает облачная модель, например, вот облачный ГЛМ. Ну, он, допустим, там то, что делает за пять минут, Макстудию будет корпеть, ну, минут тридцать-сорок, как минимум. Сидеть, соображать, вычислять. Конечно, он это сделает. Очень здорово, что тот же самый класс задач она тоже возьмет из того же Z-кода или OpenCode. Вот, но вот именно сама скорость, она, конечно, не очень, потому что даже один из концептов, вот как для сотрудников дать. Ну вот, может быть, не стоит покупать подписки, может быть, там и не стоит покупать какой-то большой сервер, чтобы в компанию поставить. Давайте мы там каждой команде купим, ну, найдём способ купить, допустим, Mac Studio. Почему бы и нет? Ну, мини-глм в коробочке. Концепция очень, очень привлекательная, которая бы помогала команде работать. Более того, на Macах есть inference, который позволяет делать батчинг, чтобы одновременно несколько пользователей работали. OMLX называется этот inference server. Вот, но скорость всё равно вот это вот. Очень, очень изочаровываюсь. Как концепция, чтобы похвастаться, что мы тут локально можем запустить DeepSeek, это, конечно, клево, чтобы похвастаться где-нибудь, но, по-моему, именно для того, чтобы с этого какую-то пользу, именно агентскую, в помощь разработке или какому-то специалисту, но это очень натянуто для очень терпеливых. Людей, которые никуда не торопятся и точно знают, что они делают, уверяют все свои промты и готовы подождать ну несколько часов, пока это всё исполнится. Вот, так что вот такие впечатления, да. По-прежнему 50-90 рулят, да? Да, да, к сожалению. Mac Studio, он, конечно, прекрасен в том плане, что он стоит, он совершенно никак не шумит. Там, если к нему руку поднести, оттуда выходит, конечно, горячий воздух. Ну, не такой горячий, как это вот 2.50-90 в одном сервере, который орёт вентиляторами своими, но носит серверную. И в этой серверной, ну, специальная температура в районе там 16 градусов, чтобы, ну, должно быть так. К сожалению, от этого никак не уйти пока, да.

Дмитрий Колодезев 1:00:44
Ну ладно, ждём следующего чуда. Что я хотел сказать, что производительность всего нашего И труда, в частности, кодирование, оно же всё завязано на три столпа. То есть, первая — умная LLM, которая быстро работает. Второе — это наши процессы, которые мы умно используем эти LLM. И третье — это Harness. То есть, как мы готовим контекст, как мы подаём, как у нас код управляет всем этим счастьем. И вот тут на рынке Harness случился прорыв. Неожиданно, то есть DeepSeek выпустил не только свои модели, но он выпустил новый Harness. И общая его идея, он построен вокруг идеи статьи. Про Cordi-Verse, где каждая возможность ЛЛМки — это отдельный плагин, в том числе сама ЛЛМка, её память, плагины и так далее, и тому подобное. И библиотека Cordis в open source, сама статья открытым доступом. И вот как раз DeepSeek этот Harness выгрузил. Я к нему подключил Qwen, я пока не до конца разобрался. В его прелестях я сижу, читаю статью и думаю по его поводу, думаю, переживу. Он смотрел ли ты это счастье?

Евгений Чуканов 1:02:03
Я вот тоже видел только именно как новость, и если честно, я совершенно пока не разобрался. Я прочитал README.md, который у них как раз находится в GitHub, немножко смутило то, что он запускается прямо в браузере. И я пока не до конца осознал, как в браузере он собирается выполнять команды и делать какие-то именно агентские. Вещи, которые связаны именно с работой на компьютере. Вот тут то, что, ну то есть, потому что консольные, вот стандартный код, Codex или там OpenCode, они же, ну, исполняют баш-команды и, ну то есть, с разными правами, там, песочницу вокруг них можно построить, если. Необходимо, и вот очень много чего управляет. Вот тут я пока ещё не смотрел. Мне кажется, что из таких Harness, ну, наверное, ну и, конечно, каждый производитель, модели сейчас бросились тоже делать свои агенты, что у Qwen есть QwenCode. Глэм, кто делает это, Zhipu. Они сделали ZAI, Zcode, и вот теперь DeepSeek сделал свой. Ну, как показывает практика, разумеется, наилучшая работа. Вот, допустим, Claude Code лучше всего работает именно с Claude. При попытке переключить на что-то ещё, ну, работает уже не так эффективно.

Дмитрий Колодезев 1:03:31
Слушай, ну вот Claude Code с GLM работает отлично, прям.

Евгений Чуканов 1:03:35
Ну да, потому что одна из самых первых именно способов запуска, именно как Jailam делали, они делали именно прямо под клуб.

Дмитрий Колодезев 1:03:45
А тут знаешь, что я подумал? Что в принципе же, поскольку все плагины, то скорее всего и исполнение башскриптов — это тоже плагин. И, наверное, вообще-то его можно делать и удаленным плагином, то есть кто мешает тебе сделать плагин. Которые это делают удаленно. Мне кажется, что главное тут — это сама идея, что мы делаем модульный harness. Который, вообще-то говоря, в процессе работы может переконфигурироваться, если помнишь, такие nanorobots. Во всей фантастики, когда ты запускаешь кучу очень тупых вещей, они собираются в разные конструкции, которые нужны. И как в том случае в Open Source, что нам зачастую важно не программное обеспечение, а идея, которая в нем высказана. И вот тут я думаю, что сейчас народ попробует, подтянется, но пока я слышал отзывы, что это лучшее, что есть из Харнесов. Я пока не могу подтвердить это утверждение, но очень хвалят.

Евгений Чуканов 1:04:41
Да-да, очень, да, наверное, стоит попробовать. Если такие отзывы есть, аж на лучшее. Это отзывы не от дипсика, интересно, нет? А кто их сейчас различает?

Дмитрий Колодезев 1:04:53
Хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-хе-х Есть заявление свежее от OpenAI, что они решили замедлить тренировку своих моделей. Что вроде бы как киберсекьюрити вызывает опасения, и вообще что-то всё быстро разогналось, и давайте-ка мы притормозим. Вот, и вот тут есть два противоположных мнения. Первое мнение, что у них просто кончились вычислительные ресурсы, и им не на чем всё это дело хостить и обучать одновременно, поэтому они выбрали, давайте мы будем хостить, то есть всегда у таких. фронтирных моделей выбор. Либо мы сейчас делаем хороший инференс, и тогда нам не на чем учить, либо мы учим, но тогда нам не на чем инференс. Вот что они сейчас Кинулись в инференс, то есть дают скидки, сбрасывают лимиты и так далее и тому подобное. Перед грядущим IPO Антропика они стараются перетащить на свою В свою сторону, как можно больше пользователей. То есть, первое предположение, что просто им не на чем считать, поэтому они не считают. Это хорошие мены при плохой игре. А второе, что действительно, с кибербезопасностью на прошлой неделе был просто форор. То есть, не взламывали только ленивые модели, только самые тупые не совершили преступления.

Евгений Чуканов 1:06:30
Ну да, но другое дело, что им было дано такое именно задание, чтобы именно взломать. Ну, там, конечно, там по-разному можно это трактовать, но тут, ты знаешь, не знаю. Насчет того, что у них кончились вычислительные мощности, я не сильно верю, но мне кажется, это уже всё как бы пиар-ходы. То есть, мне кажется, что они таким образом говорят о том, что ну, у нас настолько крутые модели, что мы что просто вот мы сами немножко боимся, и по-моему... Когда я читал эту новость, там же вроде порядок такой приостановки, что-то типа две недели, по-моему, для вот. Для процессов, которые в корпорации, две недели — это что-то такое, ну, совершенно ни о чем. То есть, если бы шла речь о том, что мы приостовим там на полгода, год, ну, или там даже хотя бы квартал, чтобы разобраться, это да, но две недели — это больше похоже на то, что... Какой-то Паули что-то согласовывает. Я, ну, не берусь особенно судить. И да, да больше похоже на то, что не то чтобы они там эти модели, что они взяли некий тайм-аут для того, чтобы, ну вот, может быть, те же самые дыры и золотать, которые вот. В новости о взломе, когда модель выбралась за пределы вот этого лабораторного контура, ну, может быть, действительно пытаются каким-то образом её ограничить. Но посыл, по-моему, у новости очевидный о том, что ну, я думаю, что они хотели бы, чтобы все читали его так, что ребята, у нас самые клёвые, крутые модели, настолько крутые, что мы тут даже немножко решили повременить с выпуском.

Дмитрий Колодезев 1:08:17
Ха-ха-ха, ну тут я, пожалуй, согласен. А вот ещё смотри, какая штука. Мы говорили про скорость inference, про моё предположение о том, что у них кончились высшие ресурсы. И вот тут они как раз за неделю до этого выкатили за пять дней. Ultrafast mode где Soul model крутится на скорости в 14 раз быстрее. Она крутится как раз на Cerebras процессорах и получается 750 токенов в секунду, и в общем получается очень даже быстро, живо, но с такой скоростью деньги ещё не улетали ни у кого. Будешь пользоваться Ultrafast GPT

Евгений Чуканов 1:09:07
Трудно сказать, то есть они, конечно, огромные молодцы. То есть это вот такие вот эти вот платформы, которые, ну, одновременно, то есть я подозреваю, что это вот не те самые классические сервера с даже не на... Я не знаю, на чём они доделают. По-моему, там вот как раз совмещенная вот эта вот и процессор, и память на плате, и максимально быстро они друг к другу стекаются, всё под это рассчитано. Эти платформы, они, конечно, поражают. Вот именно с точки зрения, именно как это сделано инженерно, тут я думаю, что супер низкий подплан — это очень здорово. То, что в 14 раз увеличена скорость, классно! Пользоваться или нет, ну, я думаю, что это больше всё равно же. Это, ну, варианты такие, что либо они строят четырнадцать, ну, альтернатива какая? Либо четырнадцать серверов, которые параллельно выполняют там запросы каким-то образом, ещё это связано и сделано, либо одна вот такая железка, которая... Так сильно увеличивает пропускную способность. Это для конечного потребителя, такой как я. Ну, я пользуюсь, опять же, я пользуюсь и Чат-GPT, я пользуюсь и Клодом. И обычно я всегда сижу на дефолтных настройках. Меня вполне себе устраивает, насколько, как это работает. Не было у меня таких, каких-то задач, чтобы это было сделано за ещё быстрее, потому что всё-таки, когда что-то делаешь, вникаешь, ну, я не могу, я сам не могу читать в 14 раз быстрее и печатать, и, к сожалению, в 16 раз быстрее тоже не могу, а с той скоростью, с которой Вот современные облачные модели отдают свой результат, но она и так уже очень быстрая. А вот эта оптимизация, ну, позволит им в 14 раз больше серваков запихать в свой дата-центр и, может быть, в 14 раз меньше тратить энергии.

Дмитрий Колодезев 1:11:10
Это делается на ЦРМ-Роспроцессорах. Это вафер-сайз процессор, то есть процессор, который 38-сантиметровый кристалл, и это один процессор. В смысле, он прямо вот такого размера, в тарелку.

Евгений Чуканов 1:11:26
А как они это охлаждают? Интересно, тогда это.

Дмитрий Колодезев 1:11:29
Он прямо на такой огромной медной пластине смонтированной, специально охлаждается. Но история в том, как он устроен внутри. Он нарезан из маленьких процессоров. У каждого процессора, по-моему, целых 48 килобайт памяти. И каждый процессор программируется отдельно, то есть в отличие от В которых там стоит толпа солдат, и ты говоришь так, все подняли правую руку, кроме тех, у кого ноль в кармане. Вот, ну то есть получается, что если в классической CUDA вычислениях тебе нужно сделать IF, и у половины он сработал, ты на самом деле в два раза уменьшил пропускную способность, ну вычисительную способность сети. То есть в CUDA IFы работают так. А в Cerebras нет. В Cerebras ты раскидываешь и общая память у всех этих штук, то есть нет такого большого места, куда они ходят. То есть ты раскидываешь данные, раскидываешь правила, и вот этот поток идет, и все они одновременно его считают, что и дает такую совершенно зверскую скорость. Вот и единственная история, где такая зверская скорость нужна, наверное, это когда у нас LMK идет в управляющем контуре. То есть представьте себе, что тот же самый робот, и он принимает, принимает, принимает решение. Вот и вот тут вот эти 30 токенов в секунду, наверное, не приемли. Вот, то есть я думаю, что эта история именно про материализованный искусственный интеллект, то есть искусственный интеллект, который управляет железком в реальном мире, где важна отзывчивость. Потому что раньше отзывчивости откровенно не хватало всем этим ЛНКам.

Евгений Чуканов 1:13:05
Это да, это да. Вот эти вот новые, совершенно новые вот эти вот сферы применения, тут, конечно, да, тут, ну, с точки зрения инженерии, это очень интересно, по-моему, задача. И супер молодцы, конечно. Боюсь представить, сколько стоит вот эта разработка такая, это какие-то непомерные. Ну и люди, конечно, кто это придумали, сделали, огромные молодцы.

Дмитрий Колодезев 1:13:29
Да, и вот это всё было сделано на предыдущих версиях Cerebras вафли, а Cerebras 18 августа выкатило новые процессоры. Вот, которые позволяют сервить 10-терабайтные модели. Таким образом, то есть, там, видишь, там, кроме скорости, там же ещё ограничения на размер, а вообще-то говоря, общая память, у Cerebras вафли там где-то 40 гигов всего. То есть, для того чтобы обеспечить большую производительность, приходилось собирать всё-таки в 100, и это тормозило. А вот тут они собирают новый Cerebras System 4, и она, если я правильно помню. 10 терабайт модель сможет сервить с такой вот скоростью, в смысле 1000 токенов в секунду. Вот, тут, наверное, сказать нечего. Я не думаю, что мы их с тобой увидим просто вживую, но с предыдущим Cerebras я работал по API. То есть, вот эти вот 800 токенов в секунду я на OpenROAD трогал ещё несколько месяцев назад, и это было прямо очень клёво. То есть, когда у тебя Qwen, допустим, ту же самую тысячу токенов в секунду работает, причём не очень дорого, и это прямо прикольно. Вот, ну ладно, дай бог здоровья инженером Cerebras. А я хотел ещё одну модель обсудить. Вот не знаю, видел ты, нет. Просто все последние открытия в моделях, они шли из Китая. То есть, DeepSeek, там вот эта вся история. А тут из... Калифорнии, собственно, прямо из сердца, как Калифорния и Санта-Клара. Модель Ornith-1, у них была модель Ornith-1, и теперь вышла модель Ornith-1.5. Которую сама же предыдущая модель и дорабатывала, и говорят, что она... Ну, знаешь, сейчас все говорят, что мы все обогнали Fable, и вот они тоже говорят. Вот, но это модель размером не Fable, это модель размером предыдущего Qwen, то есть 397B. Вот, и она по их замерам, собственно, обгоняет. Claude обгоняет и GLM, обгоняет и DeepSeek. Ну, почему, говорит, у вас такие удивительные цифры? Ну, потому что мы неправильно меряем, неизвестно. То есть, никто за ними пока не проверял. Но вот если посмотреть, то они просто самые крутые. Насколько я понимаю, весов их пока в доступе нет, проверить невозможно. Ну, в общем.

Евгений Чуканов 1:16:08
Ну, я, кстати, об этой модели узнал вот тоже. Я узнал о ней от Клода. Ну, я тут на свой Mac, который вот на M1 Pro. У него 16 гигабайт памяти, я хотел себе в Ollama поставить какую-нибудь модель, которая, ну, более-менее сносно работает с агентскими задачами. Вот и поставил задачу Клоду, что давай-ка мы с тобой найдём такую как раз модель. Я подразумевал, что... Конечно же, ну то есть, опять же, Qwen 3.5 9B, наверное, самое лучшее, что вот это, ну что сюда в принципе влезет, чтобы... Ну, чтобы влезло в память, да еще и с пречным контекстом. Клод нашёл как раз вот эту модель. Я вот не знаю, как начинается Ornith 1.5. Но он правда притащил мне вот эту модель первой версии. Вот и но я ещё её не тестировал. Я только после этого потом открыл метрики и удивился о том, что они на десятки процентов больше, чем у Qwen 3.5 или 3.6. Судя по тому, что говорил Клод и то, что я прочитал у них тоже на сайте, они это базируют тоже на Qwen 3.5. Как раз и вот, да, вот видишь, Ornith 1.5, вот тоже тут есть. Мне ещё не удалось её пощупать, попробовать, но интерес, мне кажется, будет огромный, потому что, ну, мне бы очень, конечно, хотелось попробовать его. На нашем внутреннем раге, который тоже стоит в марае, он работает на локальной модели, тоже на модели уровня Qwen 3.6 35A3. Тут вот тоже есть именно такая же модель, но у неё агентские метрики гораздо выше. И очень было бы интересно сравнить это на тесте, потому что именно как раз на тесте вопроса, там, где там, ну даже где ЛМ-судья. Но вот когда я экспериментировал, вот разница между локальной моделью Qwen Три с половиной и какой-то облачной модели. Ну, вот я уже не помню, это был, по-моему. Самый быстрый игрок. Вот, но разница была, конечно, в ответах именно RAG, который, ну. Агентского RAG, который ищет информацию по корпоративной документации, там в тестах, конечно, её не было, там были вот именно такие больше модельные тесты, но метрики, вот именно RAG, они выросли тоже на десятки процентов, то есть там, где... Там, где, допустим, Qwen набирал 60% ответов на вопросы, даже если мы говорим по вопросам. То более сильная модель набирала там под 80% сразу, то есть в коде мы ничего не меняли, всё оставили как есть, фронты остались как есть, всё точно так же, но модель подросла. Вот, ну то есть, именно по такой косвенной метрике работа на RAG, то что нам интересно, вот это было бы интересно посмотреть. смотреть Тем более, что это как раз класс моделей. Он суперраспространенный, вот эти 35 миллиардов параметров, из которых три активных. И для Для корпоративной среды, там где, ну, стоит, допустим, парочка таких серверов, которые обслуживают там 200-300 человек, это, наверное, самый удачный формат, потому что он очень быстро считается, он выдаёт там несколько сотен, ну, пару сотен вот этих вот токенов в секунду, и этого вот как раз хватает прямо очень хорошо для того, чтобы люди работали. Очень интересно будет сравнить.

Дмитрий Колодезев 1:19:32
Клёво, я на самом деле тоже буду, наверное, на выходных гонять. Тут у нас продолжается доработка госрегулирования нашего искусственного интеллекта, и тут есть интересные инициативы. В принципе, слушание должно было уже пройти, я просто не знаю, чем кончилось, что разработчиков нейросетей. Обяжут платить за материалы авторские, которые попали в pretrain. И вот тут это очень интересно, насколько это всё будет устроено. То есть, например, смотри, какой-нибудь Qwen взял. Допустим, датасет использовал, а затем я доучил его на нашем внутриконторском датасете. И в принципе, вот эти. Данные, которые есть в Qwen, они же в моей модели тоже есть, да. И вот являюсь ли я тем, кто разработчиком, который обязан платить за обучение, или это относится к тем, кто делает pretrain с нуля, например, к тому же самому GigaChat, или это относится ко всем, кто, допустим, дообучает, например, к Яндексу, да, ну то есть, ну не очень понятно. Я если её расширительно тренировать, знаешь, что поскольку у нас большие модели начинаются, по-моему, с пяти миллиардов параметров или там с миллиарда параметров, да. Вот и поскольку датасет, который попал в pretrain, он попал потом во всё остальное, то есть, ну, где тут кончается граница этого закона?

Евгений Чуканов 1:21:07
Ох, тут да, то есть, тут ведь новости. Как бы ещё о том, что в принципе, вот сейчас занялись этим регулированием, и то, что в принципе начали задумываться, а как вообще быть? Действительно, если честно, когда я читал эту новость, у меня возникли какие-то отголоски. Вот какое-то время назад, я не помню какой-то год, но был закон Михалкова, когда, ну, что вот, что... Вне зависимости от того, там скачивается контент, делается контент или что-то ещё, есть в принципе там компакт-диск или флешка. Если ты её покупаешь, ты какую-то копеечку из вот этой вот цены, которую платишь, ты даёшь вот в этот союз правообладателей, потому что они получают, потому что ты физически можешь на этот носитель записать что-то правом, на что они обладают. Интересно, они придумали. Я думаю, что тут будет примерно такая же какая-то штуковина, потому что иначе. Очень непонятно, как именно это всё регулировать. Неужели, неужели те, кто тренирует нейросети, должны теперь состоять полный реестр материалов, которые у них есть, на каждой найти лицензию и получить разрешение у конкретного автора и узнать, нужно ли им платить деньги или не нужно? Не согласен автор вообще в принципе или не согласен? Я думаю, что скорее всего это по пути какого-то упрощения вот такого пойдёт, и тут больше, чтобы вот именно в казну как-то начало пребывать ещё больше денег. Мне кажется, новость вот именно об этом. Ну и о том, что да, взялись за регулирование, и очень, конечно, непонятно, как именно это всё будет отслеживаться, отслеживаться какого уровня компании там. Должны будут это платить, как они будут отличать одного от других. Ну и ещё интересно, лично мне, допустим, RAG тот же самый, это считается, что это вообще в принципе обучение или не считается, что ты проиндексировал какую-то базу. Опять же, в свете того, что вот Captain'skymostik предъявит ли потом претензия о том, что ага, это наши права на вот эти вот подкасты, а вот взяли и всё проиндексировали. Мы дарябли через другой.

Дмитрий Колодезев 1:23:12
Слушай, ну конкретно с капитанским мостиком, я думаю, вы в безопасности. Вот, а по поводу... Вот этих прав, ну, ты же знаешь, наверное, что у музыкальных сервисов у них это вообще главная проблема, как со всеми договориться, да. И что, например, сериалы многие снимаются с проката или не показываются в какой-то стране, потому что, допустим, скажем, есть сериал, там, скажем, по 18 серий в сезоне и 10 сезонов, и в каждой в этом самом В эпизоде звучит три-четыре песни, и когда ты думаешь, а не показать ли мне их на территории России, ты должен со всей этой ордой юристов договориться, чтобы каждый из них одобрил. Даже не то, что, скажем, денег заплатить, деньги — это дело десятое. Тут просто даже подписать эти договора мучительно, поэтому проще, может быть, не пускать куда-то сериал. Вот и вот тут получается, что с одной стороны, мы смотрим на эти общества правообладателей, как на жадных детей, которые хотят копеечку отовсюду. С другой стороны, если пустить разработчика заключать договора со всеми, то он в конечном итоге скажет, да ну нафиг лучше, лучше эти жадные дети, я хоть знаю, с кем я договорился, и дальше они отобьются.

Евгений Чуканов 1:24:41
И тоже интересно, когда, ну, И заближу вот эту вот практику для обучения моделей, что когда непонятно, как купить книгу, что, по-моему, Google так делал, то что покупали именно книжные варианты. Именно физические книги бумажные и сделали специальные аппараты, которые эти книги, ну там, обрезают ему переплет, разбирают постранично, сканируют, и вот как бы читает машина теперь. И вот таким образом отчасти решён этот вопрос, что мы книжку-то купили и с книжного магазина принесли, и вот таким образом мы теперь её читаем отцифрово.

Дмитрий Колодезев 1:25:14
Насколько я помню, в нашей стране это не спасёт. То есть, книжку ты купил, пользоваться мог, а вот делать из неё производные результаты и публиковать никто тебе разрешения не давал. Ну, в общем, посмотрим. Помнишь, мы говорили в начале выпуска, что у роботов плохо получается? Ориентироваться в быту человекоподобных, ну вот. В Китае прямо сейчас проходит чемпионат мира по домоводству среди роботов. Они на время и на качество моют посуду, заправляют постель, убираются, раскладывают предметы и так далее и тому подобное. Вот, то есть предварительные отборочные были раньше, и сейчас вот с 22 по 26. Они идут, там 38 команд в Пекине, они транслируются. Вот я нашёл видео с отборочных как раз, и с самого чемпионата видео у меня не грузилось. То есть, вот они складывают продукты в холодильник, моют посуду, убираются дома и так далее. Получается, всё, конечно, креповато, то есть, скажем. Наверное, я бы не хотел такого, так скажем, нейродегенеративного робота пока иметь у себя на хозяйстве. Ну, в общем, раз есть соревнования, то скоро будут и победители, наверное.

Евгений Чуканов 1:26:38
Ну да, нет, тут конечно, то есть это всё-таки в этом направлении, вот именно роботов, по-моему, самое, самое вот именно сейчас. Такое впечатляющее, это всё-таки как бы на заводах, как они работают. Это, ну вот, достижение Boston Dynamics, конечно, здорово, как они это всё у себя оформили. Ну то есть они, конечно, это они сейчас находятся в владении Hyundai, и там удалось им очень здорово это оптимизировать, развить, ну, благодаря именно своим наработкам. Дом для робота гораздо более непонятная вещь, чем фабрика. И требования тоже к безопасности совершенно другие. По-моему, это и ещё, если эти производители целятся именно в сегмент домашний, там и стоимость тоже должна быть, ну вот, в районе действительно какого-то автомобиля, не самого, ну, среднего какого-то класса. А там, чтобы всё это сделать, ну, совершенно другие ресурсы и другие какие-то методы. Посмотрим, что из этого выйдет. Китай, конечно, в этом плане уходит очень далеко. У них там роботы и действительно на производстве работают. И вот как мы сейчас видим, и дома пытаются соревноваться, кто лучше машинку загрузит или там пассономоечную машину, стиральную. Вот, дерутся друг с другом в файтинге. Очень интересно за этим наблюдать.

Дмитрий Колодезев 1:28:09
Слушай, ну кто бы мне в детстве сказал, например, что у меня дома робот будет мыть полы и пылесосить вот пока мы на работе, я бы, наверное, даже, может быть, и поверил бы, но... Фурфактор, конечно, неожиданный, то есть такая таблетка, которая лазит по полу, когда меня нет. Вот сейчас мне кажется диким, что робот будет заправлять постель, ну, может быть, через пять лет, когда это будет совершенно нормальная история. Вот посмотрим. Пока мне кажется, что меня это совсем не затрудняет. Некоторое время назад ученые сделали полный коннектом дрозофилы, по-моему. То есть все нейроны мухи описаны, их взаимодействие описано, и в принципе можно запустить такую муху в матрице. И мухи в матрице запускались и в Майнкрафте, и где-то еще. И вот недавно Сделали такую муху, которая летает у тебя по экрану. То есть ты запускаешь, и ей вполне хватает вычислительных мощностей, чтобы улетать от курсора, когда ты там курсором машешь, перелетать. Вот, но в наше время, когда у людей есть LLM, вот это доработанная версия, то и. Десктопная муха, которая летает по экрану, и там, где она находит vibe-coding, она летит туда. Она ищет файлы на экране AgentMD и открытые vibe-coding среды, и туда летит, понятно почему.

Евгений Чуканов 1:29:55
Да, ребята, классно, с юмором подошли, конечно, к реализации. Здорово! Я тоже слышал именно про историю про Minecraft, то что там вот эту, ну, я не до конца, если честно, верю, что вот именно там всё работает так по-честному, потому что вот этот мост достаточно давно, по-моему, вот опубликовали. Карту мозга дрозофилы, и там эта карта весила порядка нескольких терабайт данных, которые всё это дело описывают. И не очень-то верится, что именно в чистом виде как-то это запускается. Наверняка там, ну, естественно, это упрощение. Но в качестве такой хохмы, конечно, очень интересно записать муху.

Дмитрий Колодезев 1:30:37
Смотри, ну там 150 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов, то есть в принципе-то. В браузере моделей побольше запускаются, то есть как бы... Вот, но в общем, муха, которая летит на запах вайп-кодинга, мне кажется, это прекрасно. Ну ладно, тогда, наверное, на этом мы завершаем. Всем привет! Ещё раз здорово, что слушали нас. Приходите к нам на DataFest, у нас будет клёво!

Евгений Чуканов 1:31:10
Да, обязательно приходите на DataFest. Я думаю, что мы тоже там с Ваней будем. Спасибо, что позвали. Ладно, всем пока. Всем пока.