Пределы автоматизации и внедрения роботов

[Olweg]

Попробуйте "прогаллюцинировать" на экзамине, к примеру!) Вас тупо отчислят, или заставят перездавать заново!)) 

Зато лет через десять после экзамена человек может такое нагаллюцинировать на тему, которую вроде бы изучал в школе/вузе, что мама не горюй. Если треть населения считают, что Солнце вращается вокруг Земли, о чём тут говорить? То, что не требуется потом в повседневной жизни и по специальности, в голове долго не задерживается. Или взять прочитанные книги. У меня лично был случай - пару часов искал в романе цитату, которая, я точно помнил, должна была в нем быть. Искал в разных вариантах, по отдельным словам, по синонимам. Отыскал даже другой перевод - в нём тоже порылся. Ничего! А если всё-таки находишь памятный эпизод, то оказывается как в анекдоте, и не десять тысяч, а сто рублей, и не выиграл, а проиграл. Эффект Манделы…

Само наличие этих "галюцинаций" у ИИ означает что что то не то с алгоритмом, и пока что делает его лишь игрушкой несерьезной!

Тут не поспоришь - надёжность у моделей пока ниже плинтуса. Но сейчас начали изучать причину этой проблемы, возможно, удастся вылечить (хотя вряд ли полностью; возможно, какой-то процент галлюцинаций неизбежен для любых обучаемых систем, в том числе для человеческого мозга, но тот уровень, который сейчас показывают LLM, конечно, нужно как-то снижать, это несерьёзно).

[AlexDark]

Попробуйте "прогаллюцинировать" на экзамине, к примеру!

Да легко. Экзамен можно сдать за деньги, по блату, просто заболтать препода, поговорить о чем-то ином по предмету, это не беря в расчет  криминальные способы.

[Mercury127]

Зато лет через десять после экзамена человек может такое нагаллюцинировать на тему, которую вроде бы изучал в школе/вузе, что мама не горюй.

подтверждаю!

[BlackMokona]

А некоторым пять минут после экзамена достаточно, чтобы забыть название предмета по которому экзамен сдавали. Оссобено если успешную сдачу водкой отмечают

[Mercury127]

некоторым пять минут после экзамена достаточно, чтобы забыть название предмета

если это была "История КПСС" — почему бы и нет...

[ivanij]

некоторым пять минут после экзамена достаточно, чтобы забыть название предмета

если это была "История КПСС" — почему бы и нет...

Это к любой дисциплине относится, не только к "Истории КПСС".     Но через много-много лет (иногда десятки! - проверено на деле), если вы столкнётесь с этой проблематикой, со дна памяти поднимаются сведения, казавшиеся давным-давно забытыми. Если только учились всерьёз, а не так - лишь бы экзамен спихнуть. Как теперь говорят6 сессию "закрыть". О знаниях при этом я уж молчу.
Способен ИИ на это? Наверное, да, на то он и ИИ.

[Vavanzer]

Попробуйте "прогаллюцинировать" на экзамине, к примеру!

Да легко. Экзамен можно сдать за деньги, по блату, просто заболтать препода, поговорить о чем-то ином по предмету, это не беря в расчет  криминальные способы.

Ну вот так видимо ИИ и сдают экзамены))) Причем принимают их сами же заинтересованные лица !)) Так что даже все эти методы не нужны!)
 А потом начинаются ошибки и нестыковки в работе, тк ученик "по блату" экзамен сдал, и ничему толком не научился)) Тут смысл другой у экзаменаторов - продать "ученика" как можно дороже и побыстрее, тк отдачу от него требуют те кто нехило вложились в его создание!) Иначе капут, затребуют все обратно, и полное позорище на всю планету вдогонку!) 

 Другое дело реальный экзаменатор, которому крайне важнн идеальный результат. Он не возьмет в работу недоразвитое изделие или некомпетентного сотрудника, хоть сколь там сертификатов и дипломов будет и хвалебных отзывов. Сначала испытает по полной, проверит надежность.

[BlackMokona]

Стак Оверфооу убит нейросетями, люди перестали задавать вопросы другим людям по программированию.
https://habr.com/ru/news/982844/
Автор мошнит на изучение модерации в 2014, но по графику ясно видео, что крушение началось с приходом нейросетей.

[BlackMokona]

Полиция использует ИИ для написания отчётов. Не без проблем, но время сильно экономит.

По словам сержанта Кила, технология экономит ему 6–8 часов в неделю — раньше написание отчетов занимало 1–2 часа за раз. "Я не самый технически подкованный человек, но софт очень удобный", — отметил он. Тестовый период Code Four завершается в следующем месяце, однако руководство департамента уже заявило, что планирует продолжить использование ИИ — вопрос лишь в выборе конкретной системы. Случай с лягушкой, впрочем, наглядно показал: пока что финальная проверка человеком остается обязательной.

https://habr.com/ru/news/982872/

[BlackMokona]

ИИ победил на крупном конкурсе программистов, на реальных промышленных задачах и при этом проявил креативный подход к решению. Да ещё задача столь любимое на форуме, машины делают машины
https://habr.com/ru/news/983084/

Японский стартап Sakana AI объявил, что их агент ALE-Agent занял первое место на AtCoder Heuristic Contest 058, обойдя 804 участника-человека. Это первый случай, когда ИИ выигрывает крупное соревнование по оптимизационному программированию в реальном времени. Четырехчасовой турнир прошел 14 декабря 2025 года, а победа обошлась компании примерно в $1300 — столько стоили вызовы API к GPT-5.2 и Gemini 3 Pro, на которых основан агент-победитель.

Задача AHC058 моделировала иерархическое производство: участникам нужно было оптимизировать план выпуска машин, которые производят другие машины. Такие задачи отражают реальные проблемы в логистике и промышленности — от цепочек поставок до управления производством. ALE-Agent начал отправлять решения через два часа после старта и сразу вышел на первое место. Какое-то время агент вел напряжённую борьбу с программистом yosupo, но за полтора часа до финиша вырвался вперед и удержал лидерство.


Интересно, что ИИ самостоятельно разработал алгоритм, который не предусматривали авторы задачи. Организаторы ожидали стандартный подход — жадные алгоритмы плюс симулированный отжиг. ALE-Agent же придумал эвристику "виртуальной мощности", которая оценивает еще не запущенные машины так, будто они уже работают. Кроме того, агент реализовал нестандартные операции поиска в окрестности, позволяющие радикально перестраивать план и выходить из локальных оптимумов. Хироми Нотидэ, автор задачи и один из сильнейших участников AHC в мире, признался: "Я думал, что эта задача будет сложна для LLM. Когда увидел результаты — был поражен".

Sakana AI основали в 2023 году бывшие исследователи Google: Дэвид Ха из Google Brain и Ллайон Джонс, соавтор статьи Attention Is All You Need, описавшей архитектуру Transformer. Сейчас это самый дорогой стартап Японии с оценкой $2,65 млрд после раунда Series B в ноябре 2025 года. Компания специализируется на эффективных ИИ-моделях, вдохновленных природными системами, — само название "сакана" по-японски означает "рыба".

[BlackMokona]

https://www.ixbt.com/news/2026/01/06/nvidia-rubin-88-cpu-hbm4-550.html
Нвидия запустили новые ускорители ИИ в производство, применение фотоники и все дела
До 10 раз снижения цены вывода одного токена ИИ.

Платформа Rubin состоит в общей сложности из шести чипов. Среди них:

GPU Rubin (336 миллиардов транзисторов);
CPU Vera (227 миллиардов транзисторов);
Шина NVLink 6;
Spectrum-X — решение для Ethernet с использованием кремниевой фотоники (102,4 Тбит/с);
Сетевые адаптеры ConnectX-9 (1,6 ТБ/с) и процессоры DPU BlueField-4.

[Aster]

Стак Оверфооу убит нейросетями, люди перестали задавать вопросы другим людям по программированию.

Справедливости ради, Stack Overflow начал плохо пахнуть ещё до LLM, но сейчас туда вообще нет смысла заходить.

[BlackMokona]

Справедливости ради, Stack Overflow начал плохо пахнуть ещё до LLM, но сейчас туда вообще нет смысла заходить

Но согласно графику вопросов, он десяток лет после появления этих токсичных правил продолжал удерживать аудиторию. Но стоило появится ЛЛМ как началось крушение в ноль

[BlackMokona]

[Olweg]

За полтора года ещё сильнее впечатляет ) Будем ждать теперь, пока тест полностью не насытится и модели не начнут решать все 16 задач из 16. Автору нужно будет скоро удваивать список вопросов.

Но вообще, как я уже писал, прогресс всё-таки постепенный. Год назад топовая модель с reasoning уже набирала ~115 (на картинке, кстати, за 2024 показаны результаты теста на открытых вопросах, реально на оффлайн-тесте там всё было скромнее). Так что за год прирост где-то пунктов 15, одно стандартное отклонение. «Внезапного» появления AGI можно уже не опасаться.

[BlackMokona]

Нейросетки постепенно проникают в игры, в новой тотал вар будет ии помошник для новичков
https://habr.com/ru/companies/bothub/news/983278/

[BlackMokona]

Очередную задачу Эрдеша решили с помощью Чат ГПТ

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q5qygr/gpt52_solves_erdos_problem_728/

[BlackMokona]

Текущий рейтинг нейросетей в мире

[BlackMokona]

Планов громадье по автоматизации.
Желают самоусовершенствования производственных линий.
Цифровые двойники всей линии будут постоянно обрабатывается ИИ, анализироваться в разных вариантах, а потом переносится в реальный мир.
https://habr.com/ru/news/983468/

Эти производственные предприятия, по сути, станут гигантскими роботами", — заявил Дженсен Хуанг на CES 2026, анонсируя масштабное расширение партнерства между Nvidia и Siemens. Компании намерены создать Industrial AI Operating System — платформу, которая внедрит ИИ во всю цепочку промышленного производства: от проектирования и инженерии до выпуска продукции и логистики.

Ключевая идея — превратить цифровых двойников из пассивных симуляций в активный интеллект. Для этого Nvidia предоставит ИИ-инфраструктуру, библиотеки симуляции и фреймворки, а Siemens выделит сотни специалистов по промышленному ИИ вместе со своим софтом и оборудованием. В основе системы — так называемый "ИИ-мозг": он непрерывно анализирует цифровые двойники производственных линий, тестирует изменения в производственных процессах виртуально и переносит проверенные улучшения прямо на производственную линию.

Первым полигоном станет завод Siemens Electronics Factory в Эрлангене (Германия), который выпускает преобразователи и силовую электронику. Его запуск в полностью ИИ-управляемом режиме запланирован на 2026 год. Siemens также переводит весь портфель симуляционного софта на GPU-ускорение с поддержкой CUDA-X и PhysicsNeMo, ожидается целевое ускорение ключевых процессов — от 2 до 10 раз. Отдельно компания интегрирует модели Nvidia NIM и Nemotron в софт для проектирования полупроводников и печатных плат.

Технологию уже тестируют Foxconn, HD Hyundai, KION Group и PepsiCo. А рабочие на производстве получат неожиданный бонус: Siemens выводит промышленный ИИ на умные очки Ray-Ban, которые дают AR-подсказки, данные о безопасности и обратную связь в реальном времени прямо на сборочной линии.