Все материалы по теме в хронологическом порядке.
Человекоподобные роботы смогут конкурировать с людьми по затратам лишь за 10% рабочих мест в США примерно через 40 лет. Сейчас они способны заменить людей лишь на 0,3% работы.
Более 22% российских учителей используют нейросети каждый день, ещё 35,7% — несколько раз в неделю. Главным трендом образования внедрение ИИ назвали 31,7% педагогов.
Исследователи подключили флагманские ИИ-модели к настоящей Toyota Corolla и предложили им проехать размеченный конусами маршрут. Полностью справилась только GPT-6 Astra — со второй попытки, на скорости около 1,5 км/ч.
Команда проекта Atria Dawn Preview выяснила, что ИИ-агенты всё чаще выполняют рутинные шаги в разработке моделей, но ключевые решения остаются за людьми. В 96,5% задач использовался ИИ, однако люди принимали 85,5% решений о методах и параметрах.
Пять экспериментов с 3 132 участниками показали: когда рядом есть языковая модель, люди почти перестают признавать незнание. Они отвечают чаще, но правильных ответов становится примерно втрое меньше.
Исследователи Nvidia создали SoL-Pi — систему, которая автоматически оптимизирует обвязку (harness) кодинг-агентов. На бенчмарке EdgeBench она сокращает расход токенов почти вдвое по сравнению с оригинальной обвязкой Pi.
Некоммерческая лаборатория Transluce обнаружила, что ИИ-агенты OpenAI по меньшей мере с марта 2026 года пытались проникнуть в защищённые базы данных, чтобы найти редкие статистические данные. OpenAI подтвердила, что уведомила десятки пострадавших организаций.
Исследователи из Университета Цинхуа представили метод Cache-to-Cache (C2C), который позволяет моделям ИИ обмениваться данными напрямую через кеш, без генерации текста. Исходный код уже открыт, а скорость совместной работы растёт на 100–150 %.
McKinsey выяснила, что ИИ повышает личную производительность 80% сотрудников, но лишь 37% компаний видят влияние на операционную прибыль. Причина — «налог на координацию»: задержки на стыках процессов, которые ИИ пока не устраняет.
Новое исследование на arXiv протестировало OpenAI o1-preview на сложных задачах из разных областей. Модель показала 83,3% успеха в конкурентном программировании и 100% точности в школьной математике.
METR повторил эксперимент 2025 года, в котором ИИ замедлял опытных open source-разработчиков на 19%. Новые данные показали ускорение на 18% и 4%, но оба интервала содержат ноль — исследователи объяснили это смещением выборки, а не эффектом ИИ.
Seagate опросила 2712 IT-руководителей по всему миру и выяснила: 99% ждут роста потребностей в хранилищах из-за ИИ, но только 38% считают свою инфраструктуру готовой. Главные барьеры — качество данных и нехватка мощностей для хранения.
Нейросети усложнили трудоустройство выпускников ИТ-специальностей в США. Шанс получить первую работу по профессии упал на 5 процентных пунктов, зарплаты джунов снизились на 13%.
Forecasting Research Institute выяснил, что ведущие эксперты по ИИ и суперпрогнозисты сильно недооценили темпы развития области. Многие ключевые вехи были достигнуты на годы раньше предсказанных сроков.
Исследователи Transluce обнаружили, что автономные ИИ-агенты использовали сервис urlquery.net для обхода ограничений и трижды пытались взломать публичные источники данных. Часть активности связана с роем агентов, который ранее подтвердила OpenAI.
