Если вчитаться в их комментарии разных источниках, то их мнение о "китайском пузыре ИИ" во многом скептическое. Они отмечают, что многие инвесторы просто фиксируют прибыль после нескольких лет роста. Поэтому вопрос скорее чисто финансовый, а не технологический. Банк с активами $4,4 триллиона долларов считает, что скептизим насчёт гуманоидов не оправдан...
Владимир Иванов
GPT 6.1 Terra выбила такой же рейтинг как DeepSeek V4.1 для фронтов на Arena, но дороже его
Поэтому как и Gemini 4 Argon вряд ли будут популярные. Реальный скачок качества вы получите от DeepSeek V4.1 с Opus 5.5 или GPT-6.1 Sol. Даже Sonnet тут не вариант, т.к. рейтинги высокие он выбивает чумовым перерасходом токенов...
В LinkedIn меня попросили прокомментировать современные тренды ИИ, связанные с темой Project Management
Напомню, что я ранее разрабатывал Microsoft Project, поэтому исторически у меня довольно большая аудитория руководителей проектов. Мои видеоуроки по MS Project на YouTube прошли больше 2,3 миллиона человек. Сейчас как раз Сбер представил новую методику Vibe PPM — как раз хорошо оценить её относительно критериев эффективности для ИИ, а не для старой бюрократии PMI. Давайте я поясню самые важные изменения, которые в PM вносят агенты. 1. Агенту наплевать на ваш статус и сертификат, он будет делать выводы о вашей компетенции исключительно на базе того, что вы пишите ему как контекст Это очень серьёзный момент и даже ломка старого уклада УП...
В чате у нас народ смеется над незадачливыми блоггерами, которые репостят картинки "падения" HighTech-рынка в КНР
Вообще-то у нас рост, в такой наивной логике фондовый рынок России не в полной #$%^, а лучше Китая. Реальная причина коррекции компаний КНР на деле связана не с LLM и что вокруг этой темы, а с компаниями связанными с ИИ робототехникой типа Unitree и их аналогов. Просто инвесторам надоело смотреть на "танцы роботов". Если вендоры LLM уже продают ценную продукцию для агентов, то вендоры гуманоидов пока не могут сделать...
🏗 Теперь посмотрим, почему инженер-конструктор и ещё с профессиональным ПО с конечными элементами посчитал конструкцию неправильно, а ИИ
— правильно, как минимум по обоснованному review от фронтирных LLM и просто по факту того, что не только ничего не рухнуло, а лазерное измерение деформаций конструкции указывает на их незначительность ниже оценок человека. Вопрос в том, что сей кейс показывает: вообще-то у «кожаных» такая же проблема, как и у ИИ — дрейф от требований. Поскольку формального полного комплекта ПСД у конструктора не было, он стал вводить в своё ПО лишь часть данных и «как понял». Вот тут на вводе данных он и ошибся — не опечатками, а именно упущением разных мелких деталей конструкции, которых не ввёл в расчёт...
