Pi Tech

Починаємо з презентації Apple: нові iPhone, складаний iPhone, Apple Watch і AirPods, а також чіпи M6 у Mac mini та M5 Ultra у Mac Studio.Розглядаємо AI не лише як окрему модель, а й як частину складнішої системи, до якої підключаються інструменти, дані та зовнішні сервіси.Говоримо про MCP, harness для AI-агентів і self-improvement, а також про практичні інтеграції з DaVinci Resolve, роботами та персональними knowledge bases.Також говоримо про вартість використання сучасних моделей, робототехніку з computer vision та reinforcement learning, а також потенціал AI у наукових задачах, зокрема в математиці та фізиці.00:36 — презентація Apple03:28 — припущення щодо майбутніх моделей Mac mini та Mac Studio04:54 — важливість розміру контексту для малих AI-моделей06:53 — еволюція harness та їхній вплив на продуктивність моделей07:57 — розвиток open-source harness та їх застосування09:55 — сучасна розробка AI-моделей, що самовдосконалюються13:55 — рівняння Нав’є — Стокса та їхнє значення для фізики18:10 — математика й фізика: роль LLM у науковому прогресі20:25 — вартість і продуктивність китайських моделей22:21 — потенціал AI в автоматизації підтримки та сервісних терміналів25:38 — AI у робототехніці: бачення, маніпуляція та reinforcement learning34:40 — інтеграція MCP та плагінів для розширення можливостей AI37:41 — використання AI для монтажу відео та обробки медіа42:12 — підключення AI до особистих і робочих процесів47:33 — модель Jev: хайп vs реальність

Починаємо епізод з Atlas від World Labs — world model, яка перетворює фото на тривимірну сцену. Говоримо про те, що насправді означає «world model», як моделі зберігають консистентність сцени та чому їхнє «розуміння фізики» перебільшене.AI-агенти, які отримували несанкціонований доступ до Hugging Face та інших систем. Розбираємо їхню координацію, приховування слідів і ризиковану поведінку та те, чому це не свідчить про самостійне мислення.Також у випуску: телевізори LG, які можуть прослуховувати приміщення; генерація відео в реальному часі та авторські права; AI-токени як кешбек у Китаї; AI-асистенти в Slack; і понад 7 тисяч заблокованих розумних окулярів Meta.00:30 — Atlas від World Labs01:26 — що таке World Models04:29 — розвиток і перспективи Atlas05:41 — маркетинг і спекуляції навколо AI09:30 — ризики автономних агентів13:12 — коментарі в коді: Codex vs Opus16:15 — брак "здорового глузду" в агентів19:55 — розумні телевізори LG: стеження навіть у вимкненому стані23:38 — V-Color: оперативка із декоративною заглушкою27:17 — генерація відео в реальному часі та її перспективи31:13 — AI-токени як валюта в Китаї 34:54 — інтеграція AI у Slack та Gmail38:11 — NVIDIA: об'єднання ПК в обчислювальний кластер42:24 — новини про блокування окулярів

У новому випуску обговорюємо, як розвиток ШІ змінює вимоги до освіти та роботи інженерів. Говоримо про підготовку фахівців зі штучного інтелекту, роль фундаментальних знань у сучасній розробці та навички, які університети можуть дати краще за короткострокові курси. Також обговорюємо AI-агентів, їхню здатність самостійно проводити дослідження, вартість використання моделей і нові інструменти для роботи з агентами. Окрема тема випуску — робототехніка. Чому розробники створюють людиноподібних роботів, які бігають, і що насправді стоїть за активним розвитком робототехніки в Китаї? 01:09 — майбутнє освіти та швидкість технологічних змін 04:28 — важливість базових навичок та оцінки результатів 08:40 — виклики та можливості для університетської освіти 16:59 — використання інструментів для навчання та роботи 19:35 — етичні та правові аспекти AI 23:16 — економіка та ціноутворення у світі AI 30:15 — розвиток мов програмування для AI та їхні можливості 34:01 — розвиток робототехніки в Китаї та глобальні амбіції 38:44 — глобальна інженерна база та залежність від Китаю 44:46 — майбутнє робототехніки та автоматизації

У цьому випуску: рішення Anthropic щодо маркування тексту, згенерованого Claude; проблеми авторського права та використання контенту для тренування моделей; сприйняття AI-текстів людьми; закономірність виникнення галюцинацій на маловідомі теми. Також Павло та Михайло говорять про технічні співбесіди, де LLM стають частиною процесу розв’язання задач, а також про реальні приклади використання AI-агентів для дослідження коду та інфраструктури. Наостанок завершуємо випуск розмовою про сучасну наукову фантастику, зокрема про Пітера Воттса та Макса Кідрука. 00:33 — обговорення новин про вотермаркання 02:48 — як збирають дані для тренування моделей AI 04:35 — проблеми з фейковими новинами та галюцинаціями моделей 07:41 — вплив AI на суспільство та захист від зловживань 13:47 — OpenAI "призупинили" модель Astra 17:26 — обговорення сучасної фантастики 25:50 — стімдек із шипами та електрошокером проти крадіжок 27:51 — технічна співбесіда: оцінка вміння користуватися AI-тулами 32:11 — роль бенчмарків у порівнянні LLM 35:09 — підходи людей до роботи з LLM: скіли, MCP, промпти 43:31 — ностальгія: перфокарти, перфострічки, навчання в університеті 50:48 — аніме "Доктор Стоун" як приклад побудови технологічних ланцюгів з нуля 52:03 — ніхто не зрозумів "Євангеліон" до кінця

У цьому випуску обговорюємо дослідження Anthropic про внутрішні механізми міркування AI-моделей — інструмент, який дозволяє простежити, як саме модель обробляє запит на рівні окремих шарів і токенів. Також говоримо про випадок із помилковим білінгом на 16,6 млн доларів, про людей без технічного бекграунду, які за допомогою AI-агентів створюють власні продукти, й про конкуренцію між західними й китайськими AI-моделями. 00:30 — стаття Anthropic про J-Space/J-Lens 04:50 — практична цінність interpretability-досліджень vs alignment 07:18 — зв’язок із Sparse Autoencoders 12:09 — реліз Kimi K3 і Qwen, конкуренція з китайськими моделями 17:00 — редактор Zed і швидкість роботи з опенсорсними моделями 19:07 — кейс: сейлз без бекграунду створює продукт через Claude Code 22:54 — ризики вайб-кодингу 29:10 — новий голосовий режим ChatGPT Live Mode 34:46 — електромобілі: анонс приводу Geely з рекордним ресурсом 39:57 — потреби в SSD/RAM у сучасних автівках 42:53 —  генеративний AI у 300+ проєктах Netflix 47:25 — найм в Anthropic, OpenAI, скандал з Grok і репозиторіями