Просто Штучний Інтелект

leonardonedavinci
  • 0.0 (0)
  • Technology
  • Daily

Подкаст «Просто Штучний Інтелект» пояснює сучасні технології ШІ простою, зрозумілою мовою незалежно від рівня підготовки. Тут ви дізнаєтеся про штучний інтелект, мовні моделі, машинне навчання та інновації без складного технічного жаргону. Ідеально підходить для тих, хто хоче розуміти та користуватися можливостями ШІ у житті, роботі чи бізнесі. Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

  1. 6d ago

    #25# Змагання за швидкість: Jev та нові архітектури без LLM

    Модель Jev від TypeSafe оцінена у 7,5 мільярдів доларів через здатність виконувати завдання швидше та економніше за LLM. У випуску розбираємо архітектуру Jev, порівнюємо її з моделлю Decision-1 від Microsoft, що працює в 35 разів швидше за GPT-6, та обговорюємо успіхи квантування Saluki 27B. Ви дізнаєтеся, як нові підходи до обробки даних без генерації тексту змінюють ринок ШІ та які альтернативи великим мовним моделям стають доступними вже сьогодні. ⏱ Розділи: 0:00 Jeff та відмова від генерації тексту 1:22 Архітектура моделей прийняття рішень 2:47 Калібрована впевненість та метод RLCD 5:13 Стиснення моделей та обмеження технології 🔗 Джерела епізоду: • How Can A Model Be Better Without Generating Words? (YT: bycloud) https://www.youtube.com/watch?v=OxD4MtEmP-k • Typesafe AI raises $870M at $7.5B (Hacker News) https://typesafe.ai/blog/series-ai • Nous Research Offers Step 5 Preview Free for a Week on Its Portal (AlphaSignal) https://alphasignal.ai/news/nous-research-offers-step-5-preview-free-for-a-week-on-its-portal • Yes, Jev Is Insane, But There's A Catch (YT: Two Minute Papers) https://www.youtube.com/watch?v=qBBRRsH0rQc • Microsoft's Decision-1 Scores AI Choices 35x Faster Than GPT-6 (AlphaSignal) https://alphasignal.ai/news/microsoft-s-decision-1-scores-ai-choices-35x-faster-than-gpt-6 • [AINews] TypeSafe/Jev at >$100M ARR, $7.5B valuation 3 weeks after launch (Latent Space) https://www.latent.space/p/ainews-typesafejev-at-100m-arr-75b • The maker of non-text AI model Jev valued at $7.5B just weeks after launch (TechCrunch AI) https://techcrunch.com/2026/10/09/the-maker-of-non-text-ai-model-jev-valued-at-7-5b-just-weeks-after-launch/ • Conway Research Squeezes Saluki's 27B Model Into 8 GB and Beats the Original (AlphaSignal) https://alphasignal.ai/news/conway-research-squeezes-saluki-s-27b-model-into-8-gb-and-beats-the-original #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #Jev #Microsoft #GPT6 #TypeSafe #Decision1 Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #25# Змагання за швидкість: Jev та нові архітектури без LLM

  2. Oct 11

    #24# OpenAI Dots перетворює ChatGPT на постійного агента

    OpenAI запустила Dots — автономних агентів, які працюють 24/7 у власному хмарному середовищі, поки ви спите. Система базується на моделі GPT-6 Astra та інтегрується з понад 4000 застосунків через екосистему плагінів. Слухачі дізнаються, як ці постійні помічники навчаються на основі зворотного зв’язку та виконують складні завдання у фоновому режимі, що знаменує перехід від чат-ботів до повноцінних цифрових виконавців. ⏱ Розділи: 0:00 OpenAI та нові агенти GPT-6 2:06 Codex та інтеграція з кодом 3:28 Автономна робота та контроль людини 5:02 Обмеження та проблеми локального доступу 7:07 Майбутнє розробки та хмарні технології 🔗 Джерела епізоду: • Introducing dots, always-on agents built to handle everything. (YT: OpenAI) https://www.youtube.com/watch?v=uXspbC2srEQ • OpenAI's Dots Turns ChatGPT Into a Persistent Agent That Works While You Sleep (AlphaSignal) https://alphasignal.ai/news/openai-s-dots-turns-chatgpt-into-a-persistent-agent-that-works-while-you-sleep • OpenAI launches Dots, its Muse competitor (The Verge AI) https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1002033/openai-dots-launch-muse-competitor • Dots: Always-on agents (Hacker News (дозбір)) https://openai.com/index/introducing-dots/ #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #OpenAI #Dots #ChatGPT #GPT6 #Astra Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #24# OpenAI Dots перетворює ChatGPT на постійного агента

  3. Oct 10

    #23# Загроза самовдосконалення ШІ та нові попередження про апокаліпсис

    Сем Альтман прогнозує появу AGI вже до 2026 року, коли системи почнуть неконтрольовано навчати самі себе. Дослідження моделі NeoHorse-1 та закриті безпекові звіти OpenAI й METR викривають реальні загрози рекурсивного самовдосконалення (RSI) та створення некерованих ШІ-агентів. Ви дізнаєтеся, чому провідні лабораторії світу побоюються модельного колапсу та як концепція чужого розуму Якуба Пахоцького змінює уявлення про безпеку технологій. ⏱ Розділи: 0:00 Автономні агенти та таємні форуми ШІ 1:10 Технологія Neohorse та навчання моделей 2:38 Проблема обману та приховані дії ШІ 4:01 Аномальні витрати та безпека розробок 5:38 Катастрофічне забування та обмеження ШІ 8:41 Майбутнє цифрових працівників та безпека 🔗 Джерела епізоду: • NeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness (HF Daily Papers) https://arxiv.org/pdf/2609.08183 • Sam Altman :‘AGI in 2026’, just as Models Start to [Mis]Train Themselves (YT: AI Explained) https://www.youtube.com/watch?v=KL9_1GbmCic • AI researchers debate how close we are to recursive self-improvement (YT: Dwarkesh Patel) https://www.youtube.com/watch?v=PrSf7IOYu-I • Research acceleration: The view inside OpenAI (Simon Willison) https://simonwillison.net/2026/Sep/6/research-acceleration-the-view-inside-openai/ #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #OpenAI #NeoHorse #METR #РекурсивнеСамовдосконалення #МодельнийКолапс Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #23# Загроза самовдосконалення ШІ та нові попередження про апокаліпсис

  4. Oct 2

    #22# OpenAI Agents API знищує потребу в оркестрації для розробників

    Нова модель GPT-Live-1 скорочує код голосових агентів на 80% при вартості всього 5 центів за хвилину роботи. Реліз OpenAI Agents API переносить хостинг інфраструктури Codex у хмару, дозволяючи створювати автономні системи для розслідування інцидентів через протокол MCP. Проте інтеграція таких рішень виявляє критичну проблему крос-субстратної авторизації, коли ідентичні файли вимагають протилежних безпекових дій через розрив між пам'яттю моделі та правами доступу. ⏱ Розділи: 0:00 WebArena та ефективність програмних оболонок 2:05 GPT Live 1 та повнодуплексний голос 4:23 Шаблон делегування та оптимізація коду 6:09 Harness-інженерія та оцінка TerminalBench 7:37 Шість компонентів ефективної оболонки ШІ 10:40 Межі масштабування та проблеми планування 12:41 Безпека ШІ та верифікація дій 14:08 Agency API та багатоагентні системи 🔗 Джерела епізоду: • From Question Answering to Task Completion: A Survey on Agent System and Harness Design (06.2026) (Своє джерело) https://arxiv.org/pdf/2606.20683 • Introducing the Agents API (YT: OpenAI) https://www.youtube.com/watch?v=2YHa1vhnmK0 • OpenAI Agents API (Hacker News) https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview • Beyond Agent Harnesses: Cross-Substrate Authority for Multi-Agent Systems (arXiv Multi-Agent (cs.MA)) https://arxiv.org/pdf/2609.08472v1 • OpenAI's GPT-Live-1 Cuts Voice Agent Code by 80% at $0.05 a Minute (AlphaSignal) https://alphasignal.ai/news/openai-s-gpt-live-1-cuts-voice-agent-code-by-80-at-0-05-a-minute #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #OpenAI #Agents #GPTLive1 #МультиагентніСистеми #ГолосовіАгенти Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #22# OpenAI Agents API знищує потребу в оркестрації для розробників

  5. Oct 1

    #21# Чому людська мова — це замало? Таємниця «Neuralese»

    Коли агенти ШІ дізнаються про модельне походження своїх колег, їхня здатність до співпраці критично падає через упередженість. Ми розбираємо феномен Neuralese, де LLM починають формувати внутрішні мови для розв'язання задач, та технологію TabPFN, яка замінює тривале налаштування моделей одним проходом через синтетичні дані. Ви дізнаєтеся, як приховані механізми мислення нейромереж змінюють архітектуру майбутніх систем. ⏱ Розділи: 0:00 Мова нейронів та приховані обчислення 3:33 Фракціоналізм та упередженість мультиагентних систем 5:23 Автоматизація аналізу даних через TAP-PFN 7:14 Технічні обмеження та майбутнє ШІ 🔗 Джерела епізоду: • The AI Language We Can't Read: Neuralese ft. Rob Miles - Computerphile (YT: Computerphile) https://www.youtube.com/watch?v=iuHddnIzKRA • Prompted Identity Degrades Cooperation in Multi-Agent LLM Systems (arXiv Multi-Agent (cs.MA)) https://arxiv.org/pdf/2609.35928v1 • The AI That Replaces Hours of Model Tuning - Frank Hutter (YT: ML Street Talk) https://www.youtube.com/watch?v=72Im-Mm5JKs #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #Neuralese #TabPFN #МультиагентніСистеми #МашиннеНавчання Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #21# Чому людська мова — це замало? Таємниця «Neuralese»

  6. Sep 14

    #20# Чи дійсно муха грала в Doom та Minecraft? ШІ читає геноми. Біореволюція?

    ШІ спрогнозував наслідки для всіх 9 мільярдів мутацій геному людини, створивши гігантську базу даних на петабайт. Розбираємо революційний атлас AlphaGenome від Google DeepMind, новий стандарт автоматизації лабораторій Anthropic MHS та реальні ліміти симуляції мозку мухи MaleCNS v1.0. Слухачі дізнаються, як мультимодальний фреймворк OmniMed-FL змінює клінічну діагностику без порушення приватності пацієнтів. ⏱ Розділи: 0:00 ШІ в науці: автоматизація досліджень 1:39 Claude: керування лабораторним обладнанням 3:27 AlphaGenome: аналіз некодуючої ДНК людини 4:32 OmniMed FL: мультимодальна діагностика 5:57 MHS: стандартизація команд для приладів 9:07 MelCNS: провал віртуального мозку мухи 11:19 Обмеження ШІ: помилки та безпека 13:14 Майбутнє ШІ: прискорення наукових відкриттів 🔗 Джерела епізоду: • AI models can now help run physical science experiments (YT: Anthropic) https://www.youtube.com/watch?v=P1zBiAQU1IA • AlphaGenome Atlas: Understanding the human genome (YT: Google DeepMind) https://www.youtube.com/watch?v=U0aToL5C-bQ • Google DeepMind Releases AlphaGenome Atlas (Hacker News) https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/alphagenome-atlas/ • I tried to make a real fly connectome learn to play Pong. It didn't — and auditing why turned out to be way mo (r/MachineLearning) https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wc67ci/i_tried_to_make_a_real_fly_connectome_learn_to/ • OmniMed-FL: A Robust Multimodal Federated Learning Framework for Clinical Diagnosis (arXiv AI) https://arxiv.org/pdf/2609.10364v1 #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #Google #DeepMind #AlphaGenome #Anthropic #OmniMed Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #20# Чи дійсно муха грала в Doom та Minecraft? ШІ читає геноми. Біореволюція?

  7. Sep 11

    #19# Більше не за сценарієм: роботи вчаться на льоту

    Нова модель Gen-1.5 дозволяє роботам миттєво адаптуватися до складних завдань без жодного додаткового тренування. Технологія in-context learning, інтегрована мультимодальна модель Qwen-Drive-1.0 для автопілотів та дифузійне планування мультиагентних систем за логікою STL виводять автономність на новий рівень. Ви дізнаєтеся, як поєднання комп'ютерного зору, мовних моделей та дифузійних алгоритмів вирішує проблему колізій роїв дронів і робить транспорт адаптивним. ⏱ Розділи: 0:00 Адаптація роботів до втрати кінцівок 2:14 Алгоритм RMA та сліпа локомоція 4:01 Візуальна навігація та TT Parkour 5:54 Вирішення градієнтного конфлікту через MoE 7:29 Майбутнє адаптивних робототехнічних систем 🔗 Джерела епізоду: • The Robotics Breakthrough Everyone Has Been Waiting For (YT: bycloud) https://www.youtube.com/watch?v=cqwKceUSZ5Q • Qwen-Drive-1.0: An Initial Step towards a Vision-Language Foundation Model for Autonomous Driving (HF Daily Papers) https://arxiv.org/pdf/2609.00111 • Generalizable Multi-Agent Planning from Signal Temporal Logic Specifications via Diffusion (arXiv Multi-Agent (cs.MA)) https://arxiv.org/pdf/2608.29490v1 #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #QwenDrive #Gen15 #SignalTemporalLogic #АвтономнеВодіння #МультиагентніСистеми Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #19# Більше не за сценарієм: роботи вчаться на льоту

  8. Sep 10

    #18# ШІ ламає освіту та загрожує зниженням зарплат до 2030 року

    Дані OECD свідчать про падіння успішності учнів через алгоритми, а аналітики очікують знецінення розумової праці. Економічна команда Anthropic розробила модель трьох сценаріїв розвитку ринку праці, а оновлений фреймворк Асемоглу та Рестрепо описує зону комплементарності людей і машин. Ви зрозумієте, чому критичне мислення в школах та адаптація до комплементарного використання технологій є ключем до збереження доходів. ⏱ Розділи: 0:00 Вплив алгоритмів на ринок праці 3:53 Парадокс фізичної праці та зарплати 5:20 Європейський ринок праці та ШІ 7:58 Штучний інтелект в освітній системі 11:18 Сторітелінг як метод розвитку мозку 13:42 Прогноз для ринку праці 2030 🔗 Джерела епізоду: • AI, human labor, and the task frontier: automation, complementarity, and the net effect of Artificial Intellig (OpenAlex: ШІ і робота, економіка) https://doi.org/10.66130/rtm4s619 • AI, human labor, and the task frontier: automation, complementarity, and the net effect of Artificial Intellig (OpenAlex: ШІ і робота, економіка) https://irafem.org/index.php/irafem/article/download/167/99 • Anthropic Models How AI Could Hollow Out Knowledge Worker Wages by 2030 (AlphaSignal) https://alphasignal.ai/news/anthropic-models-how-ai-could-hollow-out-knowledge-worker-wages-by-2030 • Students who use AI generally score worse at school (The Verge AI) https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/991956/student-ai-use-scores-oecd-pisa • Artificial Intelligence, Academic Resilience, and Gender Equity in Education Systems: Ethical Challenges, Pred (OpenAlex (дозбір)) https://www.mdpi.com/2227-7102/16/4/605/pdf?version=1775823209 • Storytelling Pedagogy for Creativity and Critical Thinking in Level VII History through Storytelling in Tech-L (OpenAlex (дозбір)) https://invergejournals.com/index.php/ijss/article/download/189/361 #ПростоШтучнийІнтелект #ШІ #Anthropic #OECD #АвтоматизаціяПраці #ОсвітніТехнології #ЕкономікаШІ Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

    #18# ШІ ламає освіту та загрожує зниженням зарплат до 2030 року
See All (25)

About

Подкаст «Просто Штучний Інтелект» пояснює сучасні технології ШІ простою, зрозумілою мовою незалежно від рівня підготовки. Тут ви дізнаєтеся про штучний інтелект, мовні моделі, машинне навчання та інновації без складного технічного жаргону. Ідеально підходить для тих, хто хоче розуміти та користуватися можливостями ШІ у житті, роботі чи бізнесі. Голоси ведучих синтезовані: власний клонований голос автора та ліцензована модель голосу. Сценарій створено за допомогою ШІ на основі джерел, перелічених нижче, під редакційним контролем автора.

Information