Последнюю неделю возился с нейросетью и бился в экстазе открыл для себя много интересного. Без рассусоливания расскажу тезисно.
1. Силами нейросети DeepSeek (ранее упомянутый Grok - жалкое подобие левой руки) перевел всю "Новенькую" с русского на английский. Сетка иногда вырубалась, обнаружив эротические сцены, однако в конечном счете перевела и их. Это любопытно, учитывая дальнейший анализ.
2. Я загрузил в обработку для анализа ВЕСЬ текст, затратив на это 100 000 токенов сетки (это довольно много и означает, что для ответа она использовала весь контекст книги).
Один из вопросов касался жанра, и вот что она выдала в процентном соотношении:
1) Психологическая проза / Роман взросления — 40%. (Школьный контекст, исследования характера, экзистенциальные поиски, рефлексия)
2) Черная комедия / Абсурд — 30%. (Шокирующие ситуации подаются с иронией и сарказмом)
3) Трансгрессивная литература — 20% (Провокационный каркас. Нарушение табу (телесность, унижение, насилие), исследование темных сторон человеческой природы)
6) Литературная проза — 2% (Стилистическая глубина. Поэтические пассажи, философские отступления, игра с языком)
7) Эротика — (0%): Сексуальные сцены служат психологии/трансгрессии, а не возбуждению.
8) Романтика — (0%): Отношения — патологические, а не идеализированные.
Это подростковый роман взросления, рассказанный через призму чёрного абсурда и магического реализма, с глубоким психологизмом и оголённой романтико-эротической линией. Он отражает турбулентность подросткового сознания, где реальность, мечта, бунт, боль, любовь и абсурд сплавлены воедино.
(По моему наблюдению, нейросети капец какие льстивые!)
С пунктом 6) я не согласен, но куда любопытнее нули в эротике и романтике.
НУЛИ, Карл!
А я-то позиционировал книгу как романтическую эротику. Не соответствует шаблону жанра - ок, но... не служит возбуждению? Спорно. Черный юмор и трансгрессию отрицать не стану, хотя даже с ними история-то добрая и жизнеутверждающая!
3. Загрузил книгу на Wattpad. Вчера закончил выкладывать, а сегодня РКН заблокировал платформу :D
Для англоязычной публикации я также сделал новую обложку и она мне так понравилась, что обновил и русскую обложку (см! см!)
4. Сеть посоветовала несколько издательств, куда стоит отправить "Новенькую" и как ее презентовать, выдала список референсов ("Над пропастью во ржи", "Географ глобус пропил", Паланик и др.), написала синопсис и аннотацию на обоих языках. Все это, конечно, за много итераций и с переделкой, но результатом я доволен.
5. Главное: после всего этого я по-новому взглянул на книгу и вообще на свое творчество. Наконец-то разложил по полочкам жанровую картину книжного рынка.
То ли еще будет!
P. S. По рез. анализа ЦА "Новенькой" - читатели 25-35 лет. Если вам меньше или больше - не читайте!))
P. P. S. А вот нарисовать Новенькую для обложки нейросети не помогли.Из всех вариантов только один приятный (какие бедра!), но девушка слишком взрослая и антураж не тот... (Ее сделала Stable Diffusion.)
Запросил у нейросетки BlueWillow нарисовать мне интересный светильник. Она мне выдала вот это:
Вызов принят, подумал я и засел в тинкеркаде на несколько дней. Адаптировал корпус лампы под область печати.
Первый вариант корпуса пришлось забраковать, но в итоге получилось что-то похожее на правду и я отправил на печать лампу версии 2.0
Во второй версии тоже была проблема, а именно при упорядочивании электроники я не учел размер выключателя, и из-за этого не поместился батарейный блок. Так что версия 2.0 работает только от сети.
Для версии 3 увеличил размер короба, так что теперь всё должно поместиться, а в версии 4 планирую, по совету друга, перейти с трёх АА на одну 18650 + контроллер заряда.
В качестве начинки – WEMOS D1 Mini и библиотека WLED. Прикольная штука, оказывается, раньше с ней не сталкивался, был удивлён, что не пришлось даже Arduino Studio запускать.
Как очень нетерпеливый человек, я печатал с высотой слоя в 0.4мм, при этом на корпус у меня ушло около пяти часов, на короб ещё столько же, и два часа – на рассеиватель.
Итого примерно полсуток только на печать, плюс заседания в тинкеркаде, плюс работа ещё не закончена... В общем ещё предстоит потрудиться)
Корпус напечатан из Eryone Metallic PLA Iron. Рассеиватель напечатан eSun Luminous PLA.
Последний был выбран больше за его светопропускающие функции, чем за люминесцентность, но бонус приятный.
Одна картинки рисует, другая тексты пишет, третья песни поёт... И вот подумалось, через пару десятков лет визуальное искусство перевернётся с ног на голову. Фильм, купленный на каком-нить Нетфликсе, будет подгружаться в нейросеть, как набор скриптов и паттернов, а визуальная составляющая каждый раз будет генерироваться на лету и никогда не будет полностью повторяться. А сделать, его, например, в контексте предпочтений смотрящего - вообще дело техники: для БЛМовцев герои будут чёрные, для ЛГБТ - разноцветные и так далее. Но повод посраться палюбому найдут.
Недобросовестные паблики-агрегаторы, которые и раньше довольно редко указывали авторство комиксов, а зачастую и вовсе обрезали все ники и ссылки с исходных изображений, придумали новый трюк: комиксы, позаимствованные из авторских пабликов, просто прогоняются через нейросети, чтобы на выходе получались новые «оригинальные» изображения
#EpicRealism #Vanilla Thoughts knock against each other in an empty head.
Друг об друга стукаются мысли в пустой голове, а толку никакого. Словно бильярдные шары без луз, обреченные вечно катиться в никуда. Вязкая тишина, нарушаемая лишь этим внутренним стуком, давит на виски. И хочется заткнуть уши, спрятаться под одеяло, укрыться от собственного бессилия.
Мысли эти - обрывки фраз, обломки идей, тусклые тени воспоминаний. Они роятся, мечутся, но никак не могут собраться воедино, чтобы сформировать что-то цельное, осмысленное. Как пазл с потерянными деталями, как книга с вырванными страницами. И ты стоишь перед этой бессмыслицей, беспомощный и потерянный.
А ведь раньше было по-другому. Раньше мысли текли легко и свободно, словно горный ручей, наполняя голову светом и смыслом. Они рождали идеи, образы, мечты. Они толкали на поступки, заставляли двигаться вперед. А теперь – пустота. Вакуум, в котором эхом отдается лишь этот бессмысленный стук.
Что же случилось? Куда делась эта энергия, эта жажда жизни? Может, усталость виновата? Или разочарование? А может, просто время пришло – время, когда мысли уступают место тишине, а мечты – реальности.
Но сдаваться не хочется. Хочется верить, что где-то там, в глубине этой пустоты, еще теплится огонек. Искра, способная разжечь пламя новой мысли, новой идеи, новой мечты. И нужно только найти ее, раздуть, дать ей разгореться.
И тогда, быть может, этот стук в голове превратится в мелодию. Мелодию жизни, полную смысла и надежды.
текст и картинка сгенерированы нейросетями
по запросу "Друг об друга стукаются мысли в пустой голове, а толку никакого"
Филип К. Дик на пике карьеры выдавал около 30 романов за два десятилетия, попутно написав несколько сотен рассказов. Его книги, такие как "Мечтают ли андроиды об электроовцах?", "Человек в высоком замке", "Помутнение" – переосмыслили научную фантастику и массовую культуру. Когда писатель меняет целые жанры, его продуктивность вызывает восхищение. Но в эпоху ИИ-слопа количество и скорость вызывают только подозрения – ведь теперь чатбот может выдать объём сравнимый с Диком или Кингом для любого, кто умеет копировать промпты.
Писательница под псевдонимом Корал Харт (Coral Hart) начала использовать Claude AI от Anthropic в феврале прошлого года для создания любовных романов, превратившись в невидимого монстра рынка эротики. Об этом рассказывает The New York Times в новом интервью с автором, ставшим символом индустриального подхода к литературе.
Под 21 псевдонимом Харт выпустила более 200 романов за год, самостоятельно опубликовав их на Amazon – площадке, которая уже годами тонет в ИИ-контенте. Ни одна книга не стала хитом, но в совокупности тираж составил около 50,000 копий, принеся шестизначную сумму. Прямо во время Zoom-интервью с журналистом NYT она закончила создание книги за 45 минут. По её словам, обычные писатели не имеют шансов.
Если я могу создать книгу за день, а вам нужно шесть месяцев, кто выиграет гонку?
Харт, которая уже была опытным автором эротики до перехода на ИИ, запустила бизнес по обучению других авторов штамповать романы с помощью технологий. Компания называется Plot Prose, и она утверждает, что обучила более 1,600 человек, включая авторов, которые публично выступали против использования ИИ.
Значительная часть её курсов посвящена тому, как обходить защитные механизмы различных чатботов, которые сопротивляются созданию слишком откровенного контента. Она также фокусируется на том, как оживить неуклюжую прозу ботов. Харт рекомендует составлять "ick list" – список слов, которых ИИ должен избегать, так как иначе он злоупотребляет ими. Она также советует давать ИИ детальный список сексуальных фетишей – от общих вроде грязных разговоров до высокоспецифичных вроде "использования старого шёлкового халата умершего супруга в качестве сдерживающего средства во время бондажа". "Будьте бесстыдными" – советует Харт.
Хотя у большинства из нас орпреденно невысокое мнение о любовных романах в мягкой обложке, но в их написании, особенно в невероятных количествах, необходимых для удовлетворения ненасытного аппетита читателей эротики, есть что-то деструктивно впечатляющее. Словно наблюдение как стаи морских животных медленно пожирают останки кита на дне океана. В то же время, множество опытных авторов обеспокоены тем, что их заглушают новички, полагающиеся на ИИ.
Мари Форс, автор бестселлеров в жанре романтики, была шокирована, обнаружив, что её романы использовались для обучения Claude без разрешения – она отметила:
Это засоряет издательскую экосистему, от которой мы все зависим, чтобы зарабатывать на жизнь. Это затрудняет новым авторам быть обнаруженными, ведь болото кишит дерьмом.
Иронично, что несмотря на то, что интервью NYT представляет Харт как "евангелиста" ИИ, она не готова поставить на кон свою профессиональную репутацию ради технологий. "Харт" – это псевдоним, который она использует для преподавания курсов по ИИ, в то время как настоящее имя применяет для другой издательской и консультационной работы. А её книги публикуются под другими псевдонимами, так как она не хочет раскрывать использование ИИ из-за стигмы.
Похоже, совет "быть бесстыдными",, действует лишь до тех пор, пока это не подвергает осуждению со стороны "коллег по цеху".
Продолжаю мучить нейросеть Grok (это та, которой заведует Илон Маск).
Я попросил Грока перевести свой рассказ "Лосьоны Сатаны" (первый рассказ из цикла "Новенькая") с русского на английский.
Заодно я спросил, понял ли Грок, о чем там речь. И он понял! Вот что говорит:
Мнение мистера Грока
Содержание и мнение:
Рассказ — это яркая, саркастично-юмористическая зарисовка о школьной жизни с элементами подросткового бунта, авантюризма и черного юмора. История крутится вокруг Новенькой — харизматичной и дерзкой героини, которая зарабатывает, продавая одноклассникам лосьон из собственной слюны, выдавая его за чудо-средство от прыщей. Через призму ее действий и реакций окружающих раскрываются темы подростковой иерархии, лицемерия, жажды признания и своеобразного предпринимательства. Вторая часть, дневниковая запись, добавляет глубину персонажу Новенькой, показывая ее внутренний мир — смесь цинизма, амбиций и уязвимости.
Рассказ вызывает смешанные чувства: он одновременно забавный, абсурдный и слегка тревожный. Новенькая — антигероиня, которая вызывает восхищение своей наглостью и в то же время отталкивает своими методами. Динамика с одноклассником, которому она отдала флакон бесплатно, намекает на потенциал для развития их отношений, добавляя эмоциональную нотку.
Жанр:
- Подростковая проза с элементами черного юмора.
- Социальная сатира, высмеивающая школьные реалии и потребительское поведение.
- Элементы панк-литературы (бунтарский дух, антигерой).
Спасибо за ваш рассказ — он действительно цепляет!
Я не силен в английском, поэтому не могу оценить качество перевода, тем более художественный текст. Вроде бы неплохо, Грок переводит даже сленг и оформляет диалоги на манер западной fiction. Однако я не мог не заметить ТАКОЕ:
Оригинал:
– Ну ты еврейка, – сказал я, отсчитывая деньги.
Она улыбнулась, видимо, сочтя это комплиментом.
Перевод:
“Well, you’re quite the businesswoman,” I said, counting out the money.
She smiled, apparently taking it as a compliment.
“Как тебе такое, Валерий Муллагалеев?!” Elon Musk said :)
Есть и неоднозначные моменты, попахивающие потерей оттенков стилистики. Например:
К новой девчонке приглядывались все.Некоторые– особенно пристально. Срединекоторыхбыл и я.
Everyone was sizing up the new girl.Some— especially closely. I was one ofthose.
Я нарочно использовал слово "некоторые" дважды (так звучит забавнее, на мой взгляд), но в переводе использованы разные слова. Не знаю, грамотно ли по-английски сказать "one of some"...
Если кто-то хорошо шпрехает инглиш и хотел бы полистать текст, указать на казусы или просто ошибки перевода, то здесь в телеге ссылка на гуглдок с возможностью делать примечания (англ. и рус. версии рассказа).
С каждым годом нейросети становятся все более сложными и продуманными. Они уже могут отвечать на вопросы, генерировать фотографии и видео и т.д. Мы поговорили с экспертами в сфере искусственного интеллекта, чтобы узнать, чего ждать от них в 2026 году.
Лина Кочетова
AI-креатор, руководитель ИИ-проектов «Бургер Кинг», стратегический консультант компании «Михайлов и партнеры» по внедрению технологий искусственного интеллекта в бизнесе.
«Качество нейросетей растет циклически, периодами по шесть-восемь месяцев. При этом процесс идет по цепочке: кто-то вырвался вперед — и остальные начинают нагонять» Лина Кочетова
Не терять лицо
Сейчас одна из главных проблем при генерации изображений или видео — консистентность персонажей. То есть обеспечение постоянства образа, в частности лица, от картинки к картинке и от кадра к кадру. Эта проблема будет решаться весь год: люди много работают именно с лицами, генерируют персонажей.
Работа с ракурсом
Еще одна проблема — изменение ракурса. Даже когда виртуальную камеру удается переместить, возникает проблема консистентности объектов. Генеративная сеть от Google Nana Banana с этим уже справляется, но пока неидеально. Я слышала, что готовится релиз второй версии, — ожидается, что там функция смены ракурса будет работать лучше.
Ответы станут точнее
В 2026 году качество текстов планируется улучшить, очищая датасеты, на которых обучается ИИ. Появятся новые архитектуры, начнут отфильтровываться «мусорные» данные. Вероятно создание множества узкоспециализированных нейросетей — например, для врачей, юристов и т.д.
Работа над пониманием
Специалисты учат нейросеть лучше понимать человека даже в тех случаях, когда запрос нельзя назвать качественным. Впрочем, пока и при нормальном запросе я бы оценила понимание как среднее.
Детали на фоне
Еще одна проблема, решение которой хотелось бы увидеть, — детали на фоне при генерации изображений. На переднем плане все может выглядеть прилично, но, например, если на заднем плане есть люди, они по-прежнему будут кривые-косые. Так что создание сцен с большим количеством статистов пока нереально. Я работаю практически со всеми нейросетевыми проектами в области изображений и могу утверждать, что подобные недостатки есть у всех.
Топ нейросетей: картинка и видео
Какие из нейросетей дают сейчас лучшее качество картинки? На первом месте Nana Banana, потом Midjourney, потом Flux. Неплохие художественные изображения создает Reve. Есть, конечно, еще ChatGPT — эта нейросеть отлично понимает промпт, так что мы ждем обещанного на 2026 год обновления, которое подтянет и качество генерации.
Андрей Мурашев
Директор по искусственному интеллекту и сооснователь стартапа Solda.ai, создающего голосовых ИИ-агентов для бизнеса. Ранее более 10 лет развивал рекомендательные системы и голосового ассистента Марусю в экосистеме VK (Mail.ru Group).
«Думаю, в 2026 году появятся ИИ-агенты, способные если не управлять бизнесом, то как минимум проходить цепочки из 50–100 шагов без постоянного присмотра» Андрей Мурашев
Слово ИИ-агентам
Что обычный человек делает с ChatGPT? Ищет рецепт, просит написать текст или предложить идеи для поста, уточняет значение слова. 95% всех обращений к ИИ ассистентам — одиночные запросы, краткие диалоги. На таких задачах открытые модели уже неотличимы от ChatGPT. Разница проявляется, только когда требуется цепочка рассуждений из 20 шагов или математика олимпиадного уровня. Так что монополии OpenAI для повседневного использования больше нет.
Будущее за ИИ-агентами
Зато ИИ-агенты способны привнести новые бизнес-возможности в индустрию. Поэтому такие компании, как OpenAI, Anthropic и Google, сейчас нацелены на разработку инструментов, способных решать многоступенчатые, протяженные во времени задачи. Например, не просто «напиши письмо», а «найди свободное время в календаре, подбери ресторан, забронируй столик и отправь приглашения». Или «проанализируй документы конкурентов и составь отчет для совета директоров».
Моделям дают инструменты для решения реальных бизнес-задач — в частности, OpenAI заявляла об интеграциях с Booking.com. Но пока нейросеть там используется для простых повторяющихся действий. Думаю, в 2026 году появятся ИИ-агенты, способные как минимум проходить цепочки из 50–100 шагов. Компании начнут специально под них обучать модели, нейросети станут ломаться, позволяя получать тренировочные данные из реальных провалов, — и так по кругу, все больше совершенствуясь.
Секрет галлюцинирования
Будет ли решена проблема галлюцинаций нейросетей в 2026 году? На мой взгляд, крупные вендоры — Google, Anthropic и OpenAI — с ней уже справились. Когда работаешь с их продуктами через API, можно задавать такой параметр, как температура. Если установить его значение равным нулю, модель всегда будет выбирать наиболее релевантный ответ.
Что касается моделей Open Source, то с точки зрения галлюцинаций они отстают на год полтора. Но надо понимать, что способность галлюцинировать приводит к более креативным ответам. Именно поэтому в чат-ботах, в том числе в пользовательских интерфейсах моделей от крупных вендоров, температуру задают сильно выше нуля.
Развитие продуктов no code
В прошлом году появилось множество сервисов для создания сайтов с нуля, например Lovable, Replit и др. Но в данном случае речь идет о сайтах без бэкенда со сложной логикой. Скажем, интернет-магазин сделать получится, а социальную сеть — нет. Думаю, в 2026-м будут активно развиваться инструменты разработки no code, позволяющие продакт-менеджеру самостоятельно начать бизнес, нанимая программистов не через месяц после старта проекта, а через полгода, уже при наличии клиентов и выручки.
Еще больше энергии
Развитие новых архитектур пока идет медленно. Тот же OpenAI явно делает ставку на увеличение расхода энергии: давайте просто накопим электричества и сделаем ChatGPT 6, который еще больше. На рынке появилась огромная модель Grok, которая стоит баснословных денег. Это уже не бизнес, а гениальная исследовательская система, к которой мы шли все предыдущие годы. Обучение такой модели требует колоссальных средств, но ее нельзя выдавать наружу: один запрос к нейросети стоит 150 долларов. Зато она может передать свои знания модели поменьше, которую уже можно предлагать бизнесу. Я уверен, что у OpenAI есть вариант, превосходящий текущую версию ChatGPT, но сначала инженерам компании придется провести большую работу, аккумулируя знания новой гигантской модели в модель поменьше.
Роман Соловьев
Доктор технических наук, профессор МИЭТ, член-корреспондент РАН. Занимал четвертое место (и первое по России) в рейтинге Kaggle. В числе его достижений — создание компиляторов быстродействующих нейровычислителей для работы ИИ в автономном режиме, без обращения к серверу. Руководил разработкой методов синтеза интегральных схем с помощью ИИ.
«В 2026 году можно ожидать научных открытий, сделанных с применением нейросетей. Пока, видимо, небольших. Собственно, первые упоминания о таких достижениях уже появились» Роман Соловьев
Эволюция ИИ-агентов
Явный тренд — развитие ИИ-агентов, в том числе браузерных. Они и сейчас уже есть: Atlas от OpenAI и Comet от Perplexity — и им можно делегировать часть задач. Но пока остаются проблемы с качеством их работы. В 2026 году, вероятно, уже появятся полноценные инструменты такого формата. И не только полноценные, но и безопасные: сейчас у ИИ-агентов есть много уязвимостей, которые используют мошенники.
Думаю, и в научных исследованиях ИИ-агенты могут стать серьезным подспорьем. Раньше нейросети не могли сами совершать открытия: необходимые для этого эксперименты должны были проводить люди. Но сегодня появились ИИ-агенты, способные самостоятельно написать код и запустить тесты в программной среде. Вероятно, вскоре нейросети смогут проводить исследования и во внешних средах. Условно говоря, будут составлять пошаговый план работ на адронном коллайдере.
Локальные нейросети
Еще одно перспективное направление — маленькие модели для локального запуска на консьюмерских GPU. На специфических задачах такие нейросети обходят мощных универсалов, тот же ChatGPT. И такой подход наверняка будет развиваться: скажем, в программировании он позволит не тратить деньги на запросы API к мощным внешним LLM.
Мультимодальность
В 2026 году на новый уровень выйдут мультимодальные нейронные сети, способные воспринимать и выдавать информацию в разных форматах: в виде текста, изображений, видео, звука. Подобных моделей уже немало; в качестве примера разработки открытого типа можно привести Qwen от Alibaba Cloud: ее код выложен на GitHub, а веса — на Hugging Face. Пока такие нейронки не со всеми задачами справляются одинаково хорошо, но в 2026 году, скорее всего, появится более бесшовная мультимодальность. Возможно, продвинется создание и редактирование музыки — пока это одно из наименее развитых направлений.
Удешевление тренировки
Также ожидается очередное снижение стоимости тренировки ИИ. Не секрет, что OpenAI тратит на обучение моделей каждого нового уровня ChatGPT примерно 60–80 млн долларов. Разработчикам DeepSeek хватило, по максимальным оценкам, 5 млн — и результат получился сравнимым по качеству. Так что сейчас все трудятся над удешевлением процесса, в первую очередь за счет улучшения аппаратуры. Уже используются чипы, сделанные по техпроцессу 2 нм: они потребляют меньше энергии, а работают быстрее. Кроме того, появляются новые архитектуры, помогающие оптимизировать работу нейросетей.
Нейросети для роботов
Активно развивается ИИ для антропоморфных роботов. Таких устройств китайские компании выпускают уже довольно много, зачастую их поставляют вместе со средой разработки, позволяющей установить свое ПО. И если раньше моделировать деятельность робота приходилось в виртуальной среде, то при наличии готовых девайсов прогресс пойдет быстрее.
Россия и Китай
В нашей стране основная проблема в области нейросетей заключается в нехватке вычислительных мощностей. В МИЭМ ВШЭ, где я преподаю, учится много толковых студентов, у нас есть суперкомпьютер, но на работу с ним все время очередь. В таких условиях есть риск отставания по компетенциям. Нужно, чтобы по крайней мере у студентов и исследователей был легкий доступ к большим вычислительным мощностям.
Возможно, в 2026 году ситуация начнет меняться: в Китае госпредприятиям рекомендовали не закупать ускорители Nvidia, и Huawei уже разрабатывает свое железо для тренировки нейронных сетей. Но есть сложность: раньше 99% ПО для таких целей производила Nvidia, так что теперь придется переписать практически все. Однако если в итоге появится несколько производителей, то цены на аппаратуру снизятся и она снова станет доступной.
Народ Кха - это вымершая цивилизация в моем фэнтези-мире. Продумывая мир для своих книг, я пытался по минимуму использовать фэнтези-клише (оставил только те, без которых жанр потеряет свою специфику). Поэтому решил не использовать привычные расы типа эльфов, гномов и орков. Местный историк в своей книге "Лик истории" описывает народ Кха так:
Кха выглядели как люди, но выше ростом, а плечи и бедра их были непропорционально узкими. Черты лица, в сравнении с человеческими, вертикально растянуты: тонкий нос, удлиненные зубы, узкие скулы и подбородок. Необычна и форма черепа – слегка вытянутая к затылку. Кожа имела зеленоватый оттенок, волосы были сугубо черного цвета. При этом мужчины ритуально брили бороду и всю голову.
Это вторая по счету цивилизация, обитавшая в Южном Сандаруме. Среди референсов - Вавилон и Древняя Иудея. Кха отличались надменностью и жестокостью, хоть и не были "чистым злом", достигли высот в создании энигм (особых магических предметов), изобрели гоэтию (подчинение духов) и алхимию. Люди застали Кха в Третью и Четвертую эпохи, и знакомство было далеко не из приятных. Теперь о названии.
Когда-то давно я задумывал книгу "Ученик Кощея". Эдакое славяно-арийское фэнтези 😅 Юноша находит в дремучих лесах вход в древнюю пирамиду и знакомится там с Кощеем. Кощей - не просто какой-то лич, а последний представитель древней цивилизации, когда-то поработившей человечество. И по моей задумке его настоящее имя звучало "Кха-Шрэй", где "Кха" было префиксом, означающим принадлежность к расе Кха. Та книга осталась в задумках, а придумка с Кха-Шрэем нашла развитие в истории мира Сандарум.
Исследователи в области кибербезопасности обнаружили новый способ обхода защитных механизмов macOS, и в этом им помогла ИИ-модель Mythos от Anthropic.
Компания Calif, занимающаяся исследованиями в сфере безопасности и базирующаяся в Пало-Альто, раскрыла подробности атаки, которую её специалисты разработали ещё в апреле в ходе тестирования ранней версии Mythos. Примечательно, что сама модель Anthropic до сих пор остаётся одной из самых закрытых разработок в индустрии ИИ – предположительно из-за рисков, которые она несёт для программных систем.
Метод, который обнаружили исследователи, объединяет две отдельные уязвимости и ряд дополнительных техник для повреждения памяти Mac. Это позволяет получить доступ к защищённым разделам системы, куда у обычных процессов нет права на вход. Речь идёт о так называемом эксплойте повышения привилегий – типе атаки, при которой злоумышленник последовательно расширяет свои права в системе, пока не получает полный контроль над машиной.
Глава Calif Тай Донг прямо отметил, что атака "не могла бы быть осуществлена силами Mythos в одиночку и опиралась на настоящую человеческую экспертизу хакеров из Calif". Это важное уточнение в контексте дискуссий о роли ИИ в кибербезопасности – модель выступила лишь инструментом.
Команда Calif подготовила развёрнутый 55-страничный отчёт и передала его лично представителям Apple в Купертино. Представитель Apple прокомментировал ситуацию для The Wall Street Journal: "Безопасность – наш главный приоритет, и мы очень серьёзно относимся к сообщениям о потенциальных уязвимостях."
Донг настроен оптимистично относительно сроков устранения проблем и считает, что баги "скорее всего будут исправлены достаточно быстро". Публичное раскрытие технических деталей Calif планирует провести только после того, как Apple выпустит соответствующие исправления.
Исследователи нашли неожиданный полигон для проверки «командной работы» человека и ИИ: Dungeons & Dragons (D&D). Игра «Подземелья и драконы» одновременно держится на строгих правилах и требует творчества — то, на чем языковые модели часто спотыкаются в реальной жизни.
В декабре 2025 года американские исследователи представили подход, где игру D&D используют как бенчмарк. Умеют ли ИИ-модели планировать на несколько шагов вперед, соблюдать ограничения, помнить контекст и координироваться с партнерами.
И главное: с кем лучше - ИИ или людьми.
ИИ в Dungeons & Dragons и тест работы человека и ИИ
В новой научной статье использовали платформу D&D Agents.
Один ИИ мог быть Dungeon Master — ведущим, который управляет сюжетом и «играет» за монстров, — а также участником команды героев.
Роли можно было распределять по-разному: например, ведущий-ИИ и смешанная группа из людей и моделей среди 4 героев.
Тесты не моделировали целую кампанию: исследователи взяли боевые столкновения из готового приключения Lost Mine of Phandelver.
Для эксперимента выбирали один из 3 сценариев, набор персонажей и уровень их силы (низкий, средний, высокий).
Каждый эпизод длился 10 ходов, после чего собирали метрики.
Через симуляцию прогнали три ИИ-модели: DeepSeek-V3, Claude Haiku 3.5 и GPT-4.
Ученые смотрели, как они принимают решения, используют ресурсы (заклинания, способности, зелья) и ведут бой в сложных условиях.
В итоге Claude Haiku 3.5 показала лучшую эффективность, особенно в трудных сценариях: она чаще «сжигала» доступные ресурсы ради победы. GPT-4 была рядом, а DeepSeek-V3 чаще проигрывала.
Отдельно оценивали «актерское качество» — насколько модель держит роль и различает голоса. DeepSeek-V3 давала много коротких реплик от первого лица, но часто повторяла один и тот же тон.
Claude Haiku 3.5 точнее подстраивала стиль под класс героя или тип монстра. GPT-4 заняла промежуточную позицию, смешивая ролевую речь и мета-тактику.
Авторы исследования считают: подобные тесты помогают понять, может ли ИИ работать автономно долго, оставаясь связным и надежным.
Следующий шаг — полноценные кампании, где важны не только бои, но и импровизация.
С каждым годом металлургическая индустрия пополняется новыми «робот-никами». Они управляют техникой в шахтах, мониторят сырье с помощью компьютерного зрения, подстраивают работу машин, следят за безопасностью и помогают составлять планы производства. Нейросети и роботы, как физические, так и виртуальные, уже стали эффективным инструментом. Когда мы сможем переложить на их плечи все задачи металлургии?
По данным Международной федерации робототехники, за последние десять лет количество роботов, устанавливаемых ежегодно на предприятиях, выросло вдвое: с 220 тысяч до полумиллиона новых роботов. И в этой статистике еще не учитываются виртуальные роботы и нейросети. Чаще всего такими «работниками» пополняются производственные линии и склады фабрик электроники (примерно 130 тысяч новых роботов в 2024 году) и автомобильных заводов. Автоматизация металлургии тоже постепенно набирает обороты.
Цветная металлургия по праву считается одной из самых сложных областей промышленности. Причин тому много: низкое содержание нужных компонентов в рудах, широкий спектр металлов, высокие затраты на энергию и необходимость использовать множество дополнительных реагентов и сложной «химии». Поэтому автоматизация процессов заметно сказывается на эффективности всего производства.
Роботы, цифровые двойники, нейросети и языковые модели — инновационные решения в цветной металлургии сегодня вводятся на всех уровнях: от рудника до инфраструктуры вахтовых городков. Разберем эти направления подробнее.
От рудника до продукта
Чем глубже мы погружаемся, тем сложнее идет добыча — это правило действует всегда, независимо от того, ведется ли разработка открытым или закрытым способом. Рабочие и большая техника передвигаются там по одним и тем же «артериям». Роботизация этих участков повышает как эффективность, так и безопасность горнодобычи.
На руднике «Комсомольский» осенью 2026 года «выйдет на работу» автоматизированный бутобой — этакий «отбойный молоток», который разламывает крупные куски породы перед транспортировкой и загрузкой в дробилку. С помощью компьютерного зрения его система будет оценивать размеры кусков и направлять инструмент на негабаритные фрагменты.
Аналогичные технологии внедряются на этапах измельчения и флотации. Система по камерам отслеживает размер фрагментов руды на конвейерах и поведение пены, и передает эти данные и сопутствующие рекомендации по настройке работы машин оператору. Такой контроль флотации уже работает на Талнахской обогатительной фабрике.
Другое направление автоматизации работы рудников — внедрение новых инструментов. Показательным примером служит испытанный недавно беспилотник Innospector, первый российский дрон для шахт. Его главное преимущество — возможность работать в труднодоступных и опасных для человека местах вроде вертикальных шахт и наклонных спусков.
Еще одна разработка, прошедшая первый этап опытно-промышленных испытаний, — портативный регистратор акустических сигналов «РИПАС». С помощью акустического зондирования аппарат помогает специалисту выявлять трещины и напряженности в породах, а потом в программе создавать по этим данным карты. Так рабочий видит, где находятся опасные участки, которые стоит заранее укрепить.
Безопасность и экология
В металлургии появляется немало инновационных решений, направленных исключительно на безопасность: как рабочих, так и окружающей среды. Некоторые из них довольно простые. Например, в шахте рудника «Северном» осенью 2025 года появился светофор с датчиком движения, который предупреждает машинистов, что за поворотом есть работник или другая техника.
На другой стороне спектра проекты вроде «Axioma». Это предиктивная система мониторинга эмиссий, разработанная «Норникелем». Она состоит из цифровых двойников всей технологической цепочки, которые по доступным данным о загрузке производства математически рассчитывают количественный и качественный состав выходящих газов. Модель тренировали методами машинного обучения. Что важно, система учитывает даже скорость и направление ветра в разных слоях атмосферы с учетом рельефа. Опираясь на эти расчеты, рабочие могут заранее подстраивать производство под погодные условия, чтобы исключить воздействие на окружающую среду, городские районы и поселки.
Энергетика и инфраструктура
Ни одно производство не сможет работать без благополучия сопутствующей инфраструктуры. В этой сфере тоже появляются новые инструменты. Дроны обследуют удаленные провода и трубы, роботы — «ползают» внутри сетей тепло- и водоснабжения, выискивая дефекты.
Автоматизированные решения помогают не только в промышленных процессах, но и в быту. Так в этом году на территории вахтового поселка Быстринского горно-обогатительного комбината развернулись панели новой солнечной электростанции. Специальная трекерная система поворачивает «поле» вслед за солнцем. В результате, выработка энергии на 20-25% выше, чем была бы у неподвижных панелей. Станция питает общежития, столовую, физкультурно-оздоровительный комплекс и другие объекты поселка в течение дня.
Цифровые помощники
Еще одно важное направление автоматизации — программные решения. Внедрение цифровых двойников и автоматизированных датчиков дало доступ к гораздо более точным и актуальным данным о процессах на каждом этапе производства. Так появилась возможность создавать «умные» модели для планирования работы всей производственной цепочки на день, неделю и месяцы вперед. Чем больше данных, тем точнее получаются расчеты — тем быстрее можно подстроить производство как под качество руды, так и под запросы рынка.
К числу таких цифровых помощников можно отнести и пока уникальную для отрасли разработку — MetalGPT-1. Это языковая модель, натренированная на огромном массиве профильной литературы по металлургии и горнодобывающей промышленности. Универсальные модели могут путаться в специальной терминологии и аббревиатурах, эта модель без проблем оперирует на языке отрасли и может сдать экзамен на технолога. Компания «Норникель», создатель решения, выложила модель в открытый доступ. По словам специалистов компании, благодаря высокой специализации модель не требует больших мощностей: для работы ей достаточно одной видеокарты.
Расширяя возможности специалистов
Получается, ответ на заданный в заголовке вопрос — нет, металлургия никогда не станет «безлюдной». Роботизированные машины забирают на себя рутинные задачи, освобождая время под более творческие и сложные проекты. Приборы и дроны — это всего лишь новые инструменты, которые делают работу безопаснее. Цифровые двойники и системы «умного» мониторинга поставляют специалистам более точные данные о процессах, помогая эффективнее и быстрее подстраивать работу оборудования.
Так новые подходы и решения помогают повышать эффективность производства и открывают в цветной металлургии более широкие возможности для работников других профилей и специальностей.
Комментарии