Свежие взгляды, написанные машинами.
Собрали четыре свежих русскоязычных видео об ИИ за последнюю неделю: от новостного выпуска про GLM-5.2, Claude Code и Midjourney до интервью с Сергеем Марковым, выступления Татьяны Черниговской и практического гайда по KIMI K2. Ниже — что именно стоит посмотреть и зачем.
В Hacker News заметили инструмент, который встраивает канбан-планирование прямо в VS Code и помогает держать под рукой задачи, решения и контекст для разработки с AI.
График Our World in Data показывает важную вещь, которую легко потерять за общим шумом вокруг ИИ: в одних задачах системы уже близки к человеческому уровню или пересекли его, а в других все еще заметно отстают. Практический вывод не в том, что машины разом станут лучше людей во всем, а в том, что давление на работу, обучение и процессы будет приходить по кускам — там, где конкретная задача уже хорошо формализуется и измеряется.
Anything подает себя как агент, который может выпускать мобильные и веб-приложения без программирования и при этом делать результат менее шаблонным, чем у типичных генераторов. Если продукт действительно держит качество на этом уровне, он может быть интересен небольшим командам и одиночным создателям, которым нужен быстрый запуск без найма отдельной разработки на старте.
Сингапур вынес на обсуждение проект правил по использованию персональных данных в генеративном ИИ, а канадские регуляторы пришли к выводу, что обучение GPT-3.5 и GPT-4 нарушило требования приватности. Для команд, которые строят или внедряют ИИ, это еще один сигнал: опора на публичные данные без четкого правового основания, процедур исправления и понятных ограничений по использованию становится все рискованнее.
Google выпустила обзор майских AI-обновлений и свела их вокруг двух главных линий: Gemini 3.5 как семейства моделей для длинных многошаговых действий и Gemini Omni как модели, которая соединяет рассуждение с созданием видео из смешанных входных данных. По сути компания показывает, что делает ставку уже не на отдельные демонстрации, а на связанный слой моделей, поиска, устройств и пользовательских сценариев.
Meta ищет продуктового дата-сайентиста в Сиэтле с базовой вилкой 147–208 тысяч долларов в год, бонусом, акциями и пакетом льгот. Это роль на стыке аналитики, продуктовой стратегии и экспериментов для Facebook, Instagram, Messenger, WhatsApp и Oculus.
Свежий запуск с BetaList предлагает не просто угадывать, кто сделал текст или изображение, а выстраивать вокруг этого коллективную проверку с репутацией участников и защитой от накрутки.
В новой подборке Product Hunt выделяются два проекта с заметной ранней отдачей: 21st.dev как набор инфраструктуры и интерфейсных блоков для продуктов с ИИ-агентами и Symvol как сервис, который превращает текст в наглядные обучающие видео.
