Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Google и Kaggle открыли бесплатный курс по агентному ИИ, который прошли более 1,5 млн человек. За 5 дней участники разбирают архитектуру агентов, инструменты, память, оценку качества и вывод в продакшен. Материалы доступны для самостоятельного изучения.
Компания Anthropic запустила бесплатную версию ИИ ассистента Claude for Teachers для школьных педагогов США Инструмент помогает составлять планы уроков анализировать успеваемость и интегрируется с популярными образовательными сервисами данные учеников никогда не применяются для обучения моделей.
Масштабное исследование с участием 26 000 студентов показало, что использование ИИ улучшает оценки за домашние задания, но ухудшает результаты экзаменов. Основной ущерб для знаний становится заметен лишь спустя два года, особенно сильно страдают социальные науки.
Anthropic и Фонд Билла и Мелинды Гейтс заключили четырёхлетнее партнёрство на $200 млн для внедрения ИИ в глобальное здравоохранение, науки о жизни, образование и повышение экономической мобильности. Программа включает гранты, доступ к Claude и техподдержку, а также разработку общедоступных инструментов.
Google Translate к 20-летию запустил практику произношения с оценкой речи и советами. Функция работает на английском, испанском и хинди в США и Индии, похожа на Duolingo. Недавно расширили перевод через наушники на iOS и ряд стран для Android.
Агентный ИИ спровоцировал кризис в индийском IT-секторе: обвал на 800 млрд долларов и 20% индекса Nifty IT. Ежегодно 1,5 млн выпускников компьютерных наук не готовы к рынку, где вузы игнорируют ИИ, а Infosys тратит до 23 недель на обучение. McKinsey ждет автоматизации 30% рабочих часов к 2030 году.
Adobe выпустила Acrobat Spaces — бесплатный ИИ-инструмент для студентов, который превращает PDF, заметки и ссылки в карточки, тесты, подкасты и презентации. Сервис конкурирует с NotebookLM, Goodnotes и Turbo AI, работает без регистрации и опирается на загруженные файлы для точных ответов. Платформу протестировали на 500 студентах из топ-вузов.
Опрос HEPI 2026 года выявил: 95% студентов-бакалавров Великобритании используют генеративный ИИ, но впечатления сильно разделились — от помощи в анализе до страхов зависимости и плагиата. Университеты признают важность ИИ-навыков, но поддержка остаётся слабой, а неравенство сохраняется. Рекомендации включают структурированное обучение ИИ и гибкие экзамены.
Подборка из пяти бесплатных курсов от Harvard, Google, fast.ai, Hugging Face и Андрея Карпаты, которая последовательно превращает новичка со знанием Python в практикующего ИИ-инженера, способного создавать LLM с нуля.
Вероятность — ключ к пониманию машинного обучения. Разобраны 10 важнейших концепций: случайные величины, распределения, теорема Байеса, энтропия и калибровка, объясняющие, как модели справляются с неопределённостью.
Статья объясняет почему математика важнее навыков программирования начинающих дата сайентистов Рассматриваются ключевые разделы статистика вероятность линейная алгебра матанализ предлагается план последовательного изучения Освоение этих тем формирует интуицию необходимую работы моделями машинного обучения
Семь рекомендаций помогают молодым инженерам: от изучения фундамента до развития коммуникации. Эти принципы позволяют оставаться востребованным даже при быстром развитии ИИ-инструментов.
Новое исследование показало: 10–15 минут с ИИ как с источником ответов снижают самостоятельные навыки решения задач и упорство. Эффект подтверждается в математике и чтении, сильнее у тех, кто запрашивал готовые решения. Авторы видят системную проблему и призывают менять дизайн ИИ.
Google и Kaggle открыли бесплатный самообучающийся гид по генеративному ИИ на базе 5-дневного курса с 280 тысячами участников и рекордом Гиннесса. Программа охватывает базовые модели, эмбеддинги, агенты, доменные LLM и MLOps через материалы экспертов, подкасты и labs на Kaggle. Ресурс сочетает теорию с практикой для специалистов по данным.
Психологи из Университета Торонто в комментарии Against Frictionless AI объясняют, почему ИИ, чрезмерно упрощающий задачи, лишает трения — ключевого для обучения, мотивации и отношений. Они предлагают продуктивное трение в дизайне ИИ для сохранения роста навыков и смысла. Примеры вроде вайб-кодинга и письма показывают риски для креативности и развития, особенно у подростков.
Статья предлагает roadmap для data science в 2026 по правилу 80/20: фокус на Python, Pandas, SQL, статистике и проектах. Описаны четыре столпа аналитики и 6-месячный план с практическими заданиями. Указано, что пропустить: глубокое обучение, сложную математику и облака на старте.