⚡️⚡️⚡️ OpenAI выпустили GPT-6 Astra и впервые сами говорят об эре AGI.

Модель заточена под computer use - не чат, а агент, который сам управляет компьютером: заполняет формы, ведет исследование, разбирает почту, правит код. На OSWorld 2.0 Astra берет 72.6% за 40 минут на задачу - предыдущая модель GPT-5.6 Sol набирала 65.7% и тратила на это 75 минут. На ExploitBench (поиск уязвимостей в софте) - 100% против 78.5% у Sol.

Именно из-за кибербезопасности Astra стала первой моделью OpenAI, пересекшей "критический" порог их Preparedness Framework: по заявлению компании, она способна самостоятельно находить и эксплуатировать неизвестные уязвимости в защищенных системах без пошагового участия человека. В одном из тестов модель без спецзащиты сама нашла два ранее неизвестных zero-day в Chrome. Доступ пока дают только компаниям из программы Daybreak, остальным - постепенно, через ChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise, API и AWS.

При этом OpenAI называет Astra своей самой "выровненной" моделью: в тесте, смоделированном по мотивам инцидента с Hugging Face, GPT-5.6 Sol без продакшн-защиты выходила за рамки поставленной задачи в 48% случаев - Astra в 0%. Модель уже используется и не только в бенчмарках: она помогла улучшить оценку по разрыву между простыми числами, которая не менялась 80 лет.

Президент OpenAI Greg Brockman прямо сказал: "Welcome to the AGI era". Учитывая, что за последний год именно эту фразу компания избегала произносить вслух, сдвиг заметный.

https://openai.com/index/gpt-6-astra/
https://x.com/openai/status/2095595741528125780

#openai@rvnikita_blog #agi@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #greg_brockman@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Ребята, возвращаясь к нашему лекционному клубу. Ближайшие пару недель у меня занятые, но после хочу возобновить наш совместный просмотр и обсуждение лекции. Сейчас раздумываю между построением LLM с нуля (реко @StepanZinin, но говорит технически сложно и вообще не для всех) и постепенным погружением в робототехнику (я уверен, что робототехника это x100 LLM и вообще профессии будущего там) - например, появился обновленный курс

https://irom-lab.princeton.edu/intro-to-robotics/

Часть старых видео (3 года назад) можно подглядеть

https://www.youtube.com/@intro-to-robotics

Что думаете?

#llm@rvnikita_blog #robotics@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #education@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Михаил Шуфутинский печатает

#fun@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

#friday@rvnikita_blog #fun@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Кажется, слухи о смерти SaaS-бизнесов оказались несколько преувеличенными.

https://www.theinformation.com/briefings/exclusive-second-openai-sales-exec-return-salesforce

#saas@rvnikita_blog #startups@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #tech@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

📚 Apoorv Agrawal, кто вел Stanford MS&E 435: Economics of the AI Supercycle, выложил саммари всего курса статьей.

Я в этом году полностью прошел курс - раз в неделю разбирали очередную лекцию на созвоне Lecture Club и выкладывал сюда заметки и рассуждения после каждой встречи.

Agrawal тоже подвел итоги - написал статью о том, чему сам научился, ведя курс. Стоит прочитать целиком, но вот главное.

Курс шел девять недель весной 2026, около 150 студентов и десять приглашенных спикеров. Структуру собрали вокруг five-layer AI stack модели Дженсена Хуанга: energy, chips, infrastructure, models, applications.

Agrawal сделал таблицу bullish/bearish взглядов каждого спикера - и ни один не оказался bearish на AI как таковой, только на конкретных конкурентах внутри стека. NVIDIA получала похвалу стабильнее всех - на шести из девяти сессий, а Brad Gerstner называл ее кандидатом на звание первой компании с капитализацией $10 триллионов. Физическая инфраструктура - вторая по значимости тема курса.

Самый острый разбор дал Ali Ghodsi (Databricks) - про экономику open source. Разрыв между open и closed моделями сократился примерно до трех недель: open модели работают "в 90 днях позади frontier при цене на 70-90% ниже". Дистилляцию Ghodsi назвал "unstoppable" - продукты, построенные на токенах, не могут защититься от копирования. Бизнес-модель он описал как постепенный ratchet: все более сложные запросы уходят к дешевым открытым моделям, пока прибыльной не остается только frontier-модель.

Из критики курса - главная претензия была в недостаточной глубине при двух часах в неделю. А из того, что сработало - маленькие ужины со спикерами и игра long/short, которая заставляла активно вести заметки.

https://tailwinds.substack.com/p/what-i-learned-teaching-the-economics

@rvnikita_blog1880

#stanford@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #apoorv_agrawal@rvnikita_blog #nvidia@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

🧠 В Anthropic внутри команды часто используют skill ELI5 - команда /eli5 объясняет любую тему как для новичка через HTML-артефакт с крупными картинками и минимумом текста.

Поделился Thariq Shihipar, инженер Claude Code в Anthropic. Официальным плагином ELI5 пока не стал - команда еще решает, встраивать ли его по умолчанию, но поставить можно уже сейчас через community marketplace:

claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
claude plugin install eli5@claude-community

Внутри его используют не только для внешних тем. Thariq приводит примеры из рабочих запросов: /eli5 как работает этот модуль, /eli5 почему выбрали такой tradeoff, /eli5 что вызвало инцидент. То есть это способ быстро восстановить контекст по чужому коду или разбору инцидента, не читая документацию и логи с нуля.

Недавно я писал, что AI делает умных людей в разы умнее, а глупых - в разы глупее. ELI5 - конкретный пример того, где проходит эта грань. Открыть /eli5, разобраться в теме за две минуты и пойти дальше - способ учиться быстрее. Сказать "ничего не понимаю, сделай это за меня" и не пытаться понять - способ разучиться думать.

https://x.com/trq212/status/2090884854590382515

@rvnikita_blog1899

#anthropic@rvnikita_blog #claude@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #thariq_shihipar@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

#friday@rvnikita_blog #fun@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Каждый раз как ребенок радуюсь новому юзкейсу, которому может помочь AI.

Люблю поигрывать в Civilization VI в самолете, если не дают интернет. В другое время просто нет времени играть такие длиннющие партии. Невероятно крутая игра, развивающая стратегические навыки, но и, конечно, без того, чтобы разбираться в деталях, никуда.

Так вот, сегодня забросил Claude Code запрос: "иди найди сохраненный файл последней игры, дай анализ игры и представь в обучающем формате". На выходе целая обучающая книжка с разбором партии.

#claude@rvnikita_blog #claude_code@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #civilization@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Если изучаете что-то и не используете Agentic Harness - вы рискуете оказать во второй категории.

#ai@rvnikita_blog #thinking@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

AI делает умных людей в разы умнее, глупых людей в разы глупее

#ai@rvnikita_blog #thinking@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

🧬🧬🧬 Вакцина от рака Moderna и Merck прошла испытания на людях - акции Moderna в моменте взлетели больше чем на 100%.

Moderna и Merck объявили результаты испытания вакцины от меланомы - агрессивного рака кожи. В исследовании участвовали 1137 человек, которым уже удалили опухоль хирургически, и дальше сравнивали два варианта: одним давали только препарат Keytruda, другим - Keytruda плюс новую вакцину. У тех, кто получал вакцину, рак реже возвращался и реже успевал распространиться по организму. Побочных эффектов сверх ожидаемых не было.

Вакцина персональная - под каждого пациента отдельно. После операции смотрят, какие именно мутации есть в его собственной опухоли, и по ним собирают уникальную mRNA-вакцину для этого человека. Идея в том, что иммунная система после укола начинает искать по организму клетки с теми же метками - и уничтожает то, что осталось от рака после операции. Похожие вакцины испытывали и раньше, но такое крупное сравнительное испытание проводят впервые.

Акции отреагировали куда сильнее, чем можно судить по тому, что реально показали. Moderna в моменте выросла больше чем на 100% (Forbes пишет о +124%), Merck прибавил около 10%. При этом компании не назвали ни одной точной цифры - на сколько процентов снизился риск, насколько дольше живут без рецидива. Сказали только, что оба показателя испытания достигнуты. Подробные цифры обещают показать позже, на медицинской конференции, перед тем как подавать вакцину на одобрение.

https://www.cnbc.com/2026/08/19/moderna-merck-cancer-vaccine-shows-initial-late-stage-melanoma-data.html
https://www.forbes.ru/investicii/566937-akcii-moderna-vzleteli-na-124-na-novosti-ob-uspesnom-ispytanii-vakciny-ot-raka

#moderna@rvnikita_blog #merck@rvnikita_blog #mrna@rvnikita_blog #cancer@rvnikita_blog #biotech@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

RTVI попросили экспертный комментарий по теме AI.

https://rtvi.us/society/neoczifrovannye-mestorozhdeniya-dannyh-zachem-ii-kompanii-skupayut-i-unichtozhayut-knigi-rasskazali-eksperty/

P.S. Кстати, если вы организовываете конференции, круглые столы, пишете статьи и я могу вам помочь - смело пишите, с удовольствием повзаимодействую :)

#ai@rvnikita_blog #rtvi@rvnikita_blog #media@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

📊 CME и Silicon Data запускают фьючерсы на compute - 5 октября.

Расходы на AI капекс в 2026 достигли $765B (оценка Goldman Sachs) и впервые обогнали вложения в нефть и газ ($681B). К 2031 ожидают почти удвоение, до $1.6T. Morgan Stanley оценивает диффузию AI по экономике в $40T возможностей - и все это завязано на compute как базовый ресурс, у которого пока нет ни одного инструмента хеджирования.

https://chamath.substack.com/p/compute-financialization

CME решает это через два контракта на NYMEX: Silicon Data H100 Rental Index Futures и B200 Rental Index Futures. Каждый отслеживает почасовую стоимость аренды соответствующего чипа Nvidia - как нефтяной фьючерс, только вместо барреля месяц аренды GPU. Закрывают три риска сразу: цены на аренду скачут вслед за спросом, старое железо резко теряет ценность с выходом нового поколения чипов, а стройка дата-центра занимает 2-3 года без возможности зафиксировать будущую стоимость мощностей.

Но у compute та же болезнь, что убивала фьючерсы на лук и уран - концентрация и невзаимозаменяемость товара. Nvidia пока держит почти всю поставку чипов, хотя покупателей уже тысячи, включая 60+ neocloud-провайдеров с выручкой $25B+ в 2025. А два H100 из разных дата-центров - не одно и то же: Silicon Data прогнала одинаковую нагрузку на 3500 GPU в 11 облаках и получила разброс производительности до 34.5% у одной и той же модели чипа. Контрактам, похоже, понадобятся стандартизированные "сорта" GPU, как это давно работает у нефти и электричества.

#nvidia@rvnikita_blog #cme@rvnikita_blog #compute@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

🧩 Чем больше кода пишет AI, тем труднее становится нанимать инженеров. Звучит как парадокс — но я всё больше убеждаюсь, что это так.

Логика, которую все ждали: модели пишут всё лучше, значит людей нужно меньше и нанимать проще — бери кого угодно, AI дотянет. Musk уже называет это «stockfish момент», когда даже лучший разработчик не напишет код уровня AI-generated. Казалось бы, ценность конкретного инженера падает.

На практике я вижу обратное. Когда написание кода почти бесплатно, узкое место переезжает — с «написать» на «решить, что писать и зачем». Я про это уже упоминал: на одном стриме предприниматель кидал в модель плохо описанную задачу, гонял её по 16 часов и жаловался, что «модели тупеют», пока его напарник-разработчик декомпозировал, чистил код и видел только прогресс. Разница не в модели. Разница в человеке за ней.

И вот тут ломается привычный найм. Формально кандидатов стало больше — все теперь «делают на AI». А отличить того, кто реально держит архитектуру и берёт ownership, от того, кто красиво пересказывает свой стек и вайбкодит наугад, стало сложнее, чем год назад. Резюме врут ещё охотнее (недавно как раз обсуждали «советников», которые прямо предлагают приукрашивать CV — «рынок сложный, все так делают»). А собеседование в стиле «прогони LeetCode» отсеивает вообще не тех.

Это, кстати, ровно тот навык, про который мы говорим весь курс: не быть лучшей моделью, а быть последним решением — уметь различать задачи и брать волю там, где требуется. Только теперь это критерий не для себя, а для того, кого ты зовёшь в команду.

Мой друг Майк Волков и его команда VAMI как раз на этом и сидят: подбирают senior-инженеров под стартапы (AI, блокчейн, финтех) и фильтруют именно по этому «ownership», а не по красоте резюме. Скрининг с записью интервью, тех-блок, прозрачная картина по каждому кандидату — фаундеру собранная команда без месяцев HR-рутины.

Если строишь техкоманду и нужен найм — напиши Майку напрямую: @mikevolkov. А если ты сам сильный инженер и хочешь в ранний стартап с реальным ownership, а не в корпорат, — ему же, позиции есть.

Он ещё ведёт канал @huntermikevolkov — там как раз про найм и команды в эпоху AI.

#sponsored@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #hiring@rvnikita_blog #vibecoding@rvnikita_blog #startups@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

🤖 Если бы ребенок сейчас спросил, что вообще учить, раз AI уже почти все умеет - что бы вы ответили не задумываясь?

#ai@rvnikita_blog #education@rvnikita_blog #tech@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

🤖 Сегодня ассистент сам добился, чтобы меня пустили на хакатон.

Дома на Mac mini крутится Telegram-бот поверх Claude Code. По понедельникам скаут собирает технические события в Нью-Йорке и присылает дайджест на неделю.

Сегодня это дошло до следующего шага. Заявка на робототехнический хакатон висела в статусе pending, до старта оставались сутки. Я попросил достучаться до организаторов. Дальше без меня: агент нашел пятерых хостов, проверил, у кого какой канал открыт, уперся в два платных ограничения и обошел их через другие сети. Один из аккаунтов, указанных на странице события, оказался несуществующим - агент нашел живой.

Через час пришло подтверждение регистрации. За все это я не открыл ни одной вкладки.

Так будет выглядеть обычная рабочая задача. Ты формулируешь цель и ограничения, агент сам разбирается с каналами, формами и людьми и возвращается к тебе за решением.

#ai@rvnikita_blog #agents@rvnikita_blog #claude@rvnikita_blog #automation@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

📡 Маск процитировал прогноз Cloudflare: через пять лет AI-трафика в интернете будет в 1000 раз больше человеческого.

На внутренней презентации SpaceX (Маск проводит их раз в квартал, после квартальных отчетов) он сослался на свежий прогноз Cloudflare: если текущий рост сохранится, через пять лет нечеловеческого AI-трафика будет в тысячу раз больше человеческого. "Let that sink in for a minute", - добавил он.

https://youtu.be/kwNyUTH0asI

Прогноз не с потолка. На звонке Cloudflare по итогам Q2 2026 (6 августа, за день до презентации Маска) CFO Томас Зайферт сказал почти то же самое: через пять лет люди станут "статистической погрешностью в интернете". Он уточнил - человеческий трафик не падает, просто нечеловеческий растет на порядки быстрее. CEO Мэттью Принс добавил, что переломный момент - когда нечеловеческого трафика стало больше, чем человеческого - уже пройден, в мае 2026, на 18 месяцев раньше их же прогноза.

Сейчас, по данным блога Cloudflare, боты и краулеры - это уже около 57% запросов к HTML-страницам, люди - 42.5%. Из всех обращений краулеров 52% - это сбор данных для обучения AI, год назад было 22%.

Важный нюанс - у Cloudflare это весь нечеловеческий трафик: боты поисковиков и сканеры безопасности тоже туда входят, не только AI-агенты, действующие от имени пользователей. И сам Зайферт оговорился, что этот прогноз уже несколько раз пересматривали - каждый раз реальность обгоняла ожидания.

https://blog.cloudflare.com/agentic-internet-bot-report/

#spacex@rvnikita_blog #elon_musk@rvnikita_blog #cloudflare@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Живем в какое-то невероятное время. Старшая дочь иногда стала готовить, и я переживаю, что она будет оставлять плиту включенной. Пообщавшись с Claude, понял, что можно просто купить камеру за $20, направить ее на плиту и просто автоматически смотреть на углы поворота рычагов управления.

Понятно, что это все больше ради фана, но написал это Claude Code, и особенно прикольно, что, поскольку делаю это удаленно, он говорит: "так как руками повернуть и проверить пока не можем, давай-ка я сгенерю картинки с разными положениями". Раньше на этом можно было построить мини-стартап, а сейчас это вопрос нескольких часов.

И так будет во всем. Crazy

#claude@rvnikita_blog #claude_code@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

AI пишет код на современных языках (а-ля Python) и фреймворках. Очевидно, что они заточены под человека и далеко не эффективны. С учетом того, что во многих проектах человек уже не читает код, интересно, когда наступит момент "нового AI-native языка", когда AI будет писать на нем или вообще сразу на байткоде :)

#ai@rvnikita_blog #coding@rvnikita_blog #python@rvnikita_blog #llm@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————