Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Статья разбирает ключевые аргументы в дебатах о том, пузырь ли ИИ, опираясь на статистику расходов, инвестиций и исследований. Рассматриваются доводы скептиков о чрезмерных тратах, финансовых схемах и рисках продуктивности. В итоге подчеркивается, что некоторые опасения обоснованны, но другие могут быть преувеличены.
Студенты активно используют ИИ для идей и исследований, но предпочитают профессиональные сервисы для полноценных эссе из-за их глубины и оригинальности. Мы рассмотрели четыре надежных платформы: EssayPro, WritePaper, MyPaperHelp и PaperWriter, с их плюсами, минусами и ценами. Эти услуги помогают обходить проверки на ИИ и создавать уникальный контент.
Искусственный интеллект активно проникает в работу писателей, помогая с идеями и редактурой, но вызывает опасения о потере уникальности и доверия. 61% профессионалов уже используют ИИ ежедневно, однако риски ошибок и шаблонности заставляют задуматься о роли человека. Успех ждет тех, кто видит в ИИ партнера, а не замену.
Nvidia отчиталась о рекордной выручке в 57 миллиардов долларов за третий квартал, что на 62 процента больше, чем год назад, с чистой прибылью 32 миллиарда долларов. Рост обусловлен спросом на дата-центры и GPU Blackwell, а прогноз на четвертый квартал — 65 миллиардов долларов. Это опровергает разговоры о пузыре в ИИ, подчеркивая устойчивый рост экосистемы.
Tesla опубликовала детальный отчет о безопасности своей системы Full Self-Driving (Supervised), показав, что она значительно превосходит средние национальные показатели по столкновениям. Это произошло после призыва со-CEO Waymo к большей прозрачности в данных о роботакси. Отчет включает сравнения с данными NHTSA и уточнения методологии подсчета инцидентов.
Отчет за 2025 год показывает взрывной рост программ по ИИ в США: магистерских степеней стало в 2,5 раза больше, а бакалаврских — удвоилось за год. Юг лидирует по количеству предложений, а Техас — среди штатов, но быстрый прогресс отмечен в небольших регионах Среднего Запада. Эти изменения способствуют демократизации образования, с ростом онлайн-форматов и вовлечением бизнес-школ.
Исследование, проведенное с участием специалистов из MIT, выявило рост средней скорости ходьбы на 15% в трех американских городах с 1980 по 2010 год и уменьшение времени, проводимого людьми в общественных пространствах, на 14%. Анализ старых видеозаписей Уильяма Уайта с помощью машинного обучения показал сдвиг в использовании городских зон от мест встреч к транзитным путям. Авторы связывают это с влиянием мобильных устройств и предпочтением室内ных заведений, подчеркивая важность улучшения общественных территорий для укрепления социальной связи.
Машинное обучение все чаще применяется к панельным данным для прогнозирования в экономике и бизнесе, но риск утечки данных может искажать результаты. Исследование анализирует типы утечки, предлагает рекомендации по разделению выборок и демонстрирует последствия на данных по округам США. Правильное использование МО помогает избежать переоценки производительности и обеспечивает надежные прогнозы для принятия решений.
Молодые мужчины используют ИИ чаще женщин, что связано с разным уровнем доверия и опасениями по поводу приватности. Женщины осторожнее из-за рисков на работе и предвзятости технологий, в то время как мужчины применяют ИИ даже для эмоциональной близости. Это может повлиять на карьеры, но эффект на рынок труда остается неясным.
Малайзия получила 32% инвестиций в ИИ Юго-Восточной Азии, что делает ее лидером региона благодаря развитию инфраструктуры и высокому использованию технологий. Потребители активно взаимодействуют с ИИ, показывая готовность к его интеграции в повседневную жизнь, хотя и с оговорками по приватности. Отчет e-Conomy SEA 2025 подчеркивает потенциал для роста, но и вызовы в диверсификации и создании собственной ценности.
Начинающие data scientists часто совершают ошибки, которые замедляют их прогресс: игнорируют математику, ищут идеальный курс, застревают в туториалах, делают много простых проектов и сразу рвутся в ИИ. Избегать этих ловушек помогает фокус на основах и практике через глубокие личные проекты. Так путь к первой работе становится короче и эффективнее.
В подборке представлены пять бесплатных книг, которые охватывают ключевые аспекты data science от теоретических основ до практических применений. Каждое издание фокусируется на важных темах, таких как статистика, машинное обучение и анализ данных, с использованием инструментов вроде Python и R. Эти ресурсы помогут специалистам укрепить профессиональные навыки и понять полную картину дисциплины.
Большие языковые модели (LLM) можно считать рандомизированными алгоритмами, поскольку они используют случайность для генерации ответов, повышая устойчивость к атакам и распределяя ошибки. Это дизайн помогает избежать повторяемых неудач, хотя и снижает предсказуемость. Понимание такой природы позволяет эффективнее применять LLM в практике.
Собеседования по data science проверяют не только технические навыки, но и скрытые компетенции, такие как преобразование бизнес-задач в анализ данных и обратно. Работодатели оценивают способность справляться с компромиссами, неидеальными данными, неопределённостью и критикой. Эти навыки определяют успех в реальной работе.
Анализ от Apptopia выявил замедление прироста новых скачиваний мобильного приложения ChatGPT после апреля и стабилизацию ежедневных активных пользователей. В США наблюдается снижение времени использования и числа сессий, что может быть связано с конкуренцией от Gemini и изменениями в модели ИИ. Компания OpenAI теперь должна инвестировать в маркетинг и новые функции для поддержания динамики.
Машинное обучение позволяет предсказывать 41% задержек в ИТ-проектах заранее, анализируя данные из Jira. Модель на базе Random Forest выявляет риски на основе приоритета, зависимостей и сложности, помогая сэкономить до 10% бюджета. Интеграция данных с экспертизой менеджеров повышает эффективность управления.