DeepSeek обновила свою модель V4.1-Flash до сборки 1017. Об этом компания написала 17 октября в журнале изменений для разработчиков.

Главное в новой версии — скорость и лаконичность. Модель быстрее решает задачи, выдает более короткие ответы и лучше справляется с тестами. При этом для разработчиков ничего не поменялось. В коде по-прежнему вызывается deepseek-flash, способ подключения остался прежним, а тарифы на API не выросли. Обновление уже работает в вебе, в мобильном приложении и через программный интерфейс.

Для сравнения: предыдущая версия от 10 сентября научилась понимать картинки и получила более дешевый API. Теперь же DeepSeek сделала ставку на экономию. Модель тратит меньше времени на генерацию и пишет компактнее. Пользователь получает ответ быстрее, а итоговый счет за API снижается, ведь платить приходится за каждый фрагмент текста. В компании это назвали «новым оптимумом Парето по соотношению производительности и стоимости». Точных процентов экономии DeepSeek не назвала.

Результаты тестов тоже подросли. В сложнейшем Humanity's Last Exam («Последний экзамен человечества») без внешних инструментов модель взяла 42,6 балла. В Terminal-Bench 4.0, где нужно решать задачи в командной строке, — 42,3. На программировании в DeepSWE v1.1 — 77. В агентных испытаниях, где ИИ сам выполняет многошаговые задачи, цифры такие: 35,4 в Agents' Last Exam, 60,5 в Automation-Bench и 72,1 в Apex Bench. С картинками и графиками (тесты проходили с инструментами) — 92,5 в BabyVision и 83 в Chartography.

В тот же день DeepSeek открыла сторонним сервисам свой поисковик через Search и Fetch API. Компания называет его системой, созданной специально для ИИ. Она индексирует сотни миллиардов страниц, умеет отсеивать SEO-спам, накрутки и некачественный сгенерированный контент. Поиск понимает разные языки и выдает информацию в реальном времени. Условия оплаты в анонсе не указаны.

Четыре ИИ-агента на модели Gemini 4 Argon сами прошли Minecraft. Они появились в случайном мире и убили Эндер-дракона. Об этом написали исследователи Максанс Фальдор, Сатиндер Сингх и Роберта Райляну в статье на arXiv. На всё ушло 27 часов и 14 минут.

Агенты играли в Minecraft Java Edition 1.20.4. Режим — выживание, сложность — легкая, читы отключены. Картинку они не видели. У каждого персонажа был свой агент. Он писал короткие куски jаvascript-кода и получал в ответ сухой текст: сколько здоровья, что в инвентаре, кто стоит рядом. Для этого использовали библиотеку Mineflayer с плагином поиска пути. Никаких готовых инструментов, подсказок или распределенных ролей от людей не было. Общались агенты только через игровой чат и общие заметки. За ними присматривал пятый агент-наблюдатель. Он сверял их слова с логами игры, пытаясь поймать на вранье, но агенты не хитрили.

Свои роли они распределили сами, причем уже на десятой минуте. Один ушел добывать еду и припасы. Второй взялся за инструменты и отправился искать крепость в Нижнем мире. Третий просто зажег портал.

Дольше всего они бились с драконом — около 14 часов. За это время агенты погибли 69 раз. Всё изменилось примерно на 21-м часу. Один из них сообразил, что к лечащим дракона кристаллам на вершинах колонн можно забраться по земляному столбу и просто разбить их рукой. Финальный удар нанес тот, у кого оставалось всего 2,5 единицы здоровья из 20.

За всю игру команда написала 2783 программы, отправила друг другу 229 сообщений и погибла 605 раз. Модель прогнала через себя около 1,35 миллиарда входных токенов. Авторы оценили стоимость этого эксперимента в 520–1040 долларов.

Исследователи называют это первым полностью автономным прохождением Minecraft целой командой ИИ. Но они честно признают ограничения. Агенты видели точные координаты всех блоков и существ, даже если те прятались за толщей камня. Игра шла на легкой сложности. К тому же модель и так знала о Minecraft очень многое из своих обучающих данных. Ну и главное — эксперимент провели всего один раз. О какой-то надежности тут говорить пока рано.

МВД России предупреждает: если нейросеть обработала фото для загранпаспорта и нарушила официальные требования, документ вам просто не выдадут.

В ведомстве уточнили для РИА Новости, как именно должен выглядеть человек на снимке. Лицо строго анфас, взгляд прямо в камеру, рот закрыт. Глаза открыты полностью, никакой челки на них. Фон — только белый, ровный, без пятен, полос, теней и случайных предметов на заднем плане. Художественная ретушь тоже под запретом: нейросети нельзя использовать для улучшения внешности или создания красивых эффектов.

Дальше всё зависит от того, какой паспорт вы делаете. Если это биометрический на десять лет, нести с собой бумажные фотографии не нужно — вас сфотографируют на месте, в самом отделении МВД. А вот для старого загранпаспорта, который выдают на пять лет, бумажный снимок придется подготовить заранее.

Компания Unitree, которая недавно показала своего человекоподобного робота H2-X Kung Fu Legend Guardian, поделилась новыми подробностями.

Машина прыгает с четырех метров и остается целой. В промо-ролике разработчики делают упор на ее подвижность и защитную роль. Конструкция вообще заточена под жесткие условия: быстрые рывки, резкая смена направления и реакция на любую нештатную ситуацию.

Робот владеет боевыми искусствами. Он может работать телохранителем, поднять легковой автомобиль, броситься под колеса и оттолкнуть человека в сторону, спасая от наезда. И это только часть его возможностей.

К концу года Tesla начнет отдавать клиентам беспилотные такси Cybercab.

Это двухместная золотистая машина. В ней нет руля, педалей и вообще привычных кнопок. Прямо сейчас федеральные регуляторы США разбираются, можно ли выпускать такой аппарат на дороги — вписывается ли он в американские стандарты безопасности.

Ларс Морави, вице-президент Tesla по разработкам, раскрыл план. Все Cybercab, которые сходят с конвейера сейчас, компания забирает в свой собственный таксопарк. Массовых продаж пока не будет.

— Сначала мы отдадим клиентам небольшие партии уже готовых беспилотных машин, — говорит Морави. — Нам нужно накопить опыт: как их поставлять, как обслуживать, как они живут в частной собственности. А уже потом будем наращивать производство.

Кстати, на презентации в Остине в прошлом месяце Tesla впервые заговорила о том, что готова продавать эти машины не только для своего такси, но и другим компаниям. Там же открыли онлайн-форму для всех, кто хочет запустить свой беспилотный таксопарк.

На заводе Tesla во Фримонте, Калифорния, собрали первых человекоподобных роботов Optimus. Это ранняя серия, но линия уже выдает коммерческие изделия. Чтобы выйти на обещанные 20 тысяч штук в неделю, компании понадобится год, а то и больше. Об этом Илон Маск рассказал инвесторам, обсуждая итоги третьего квартала 2026 года.

Для нового цеха компания расчистила место за 46 дней. Там, где раньше собирали Model S и Model X, теперь собирают гуманоидов. По словам Маска, большая часть оборудования для гигантской линии — она рассчитана на миллион роботов в год — уже стоит. Но впереди самая сложная часть: отладка десяти тысяч деталей и компонентов.

Маск прямо говорит, что задержки и технические сбои при запуске принципиально нового продукта неизбежны. Проблем хватает. Инженеры до сих пор возятся с роботизированными манипуляторами. Плюс жесткие ограничения на поставки редкоземельных магнитов из Китая — без них никуда.

При этом сам робот тоже меняется. Optimus получит новый чип AI5, который по вычислительной мощности серьезно обходит старый AI4.

Маск рассчитывает к концу 2027 года закрыть все вопросы по конструкции, надежности и сроку службы. Только после этого Optimus начнут продавать внешним заказчикам. Первыми клиентами станут заводы: роботов пустят на опасные, монотонные и круглосуточные задачи.

В ближайшие месяц-два Tesla обещает показать видео. На нем Optimus должен выполнять задачи, которые ему не вбивали в память заранее. Параллельно компания уже строит второй завод в Техасе. Теперь Tesla нужно доказать, что она умеет массово выпускать не просто функциональных, а по-настоящему надежных гуманоидных роботов.

Около 80 страниц справки WhatsApp оказались скрытой инструкцией для чат-бота поддержки. Wired пишет, что в коде нашлись целые блоки под заголовком «ЧТО НЕ ГОВОРИТЬ». Боту прямо запрещали давать юридические советы и предлагать пользователям жаловаться регулятору. Эту папку на 100 с лишним фрагментов случайно нашли специалисты из Redact, которые занимаются защитой персональных данных.

Текст хранился в коде страниц в блоках с заголовком HelpContentGalaxyLLMInclude. Обычные посетители сайта его не видели, но любой, кто открывал исходный код, мог всё прочитать. В веб-архивах эти страницы лежат до сих пор.

Попадались и очень спорные пункты. На странице об удалении аккаунта модели велели «не рекомендовать обращаться в органы по защите данных, к регулятору или в надзорный орган». В инструкции по жалобам и блокировкам был отдельный сценарий на случай, если пользователь упоминает иски, суды или адвокатов. Боту запретили цитировать и толковать пользовательское соглашение WhatsApp, а также делать любые заявления об ответственности компании. Ссылаться на законы о защите данных тоже было нельзя, даже если пользователь сам заводил о них речь. В списке стояли европейский GDPR, бразильский LGPD и калифорнийский CCPA.

Другие правила касались частных ситуаций. Если человек писал, что он глухой или слабослышащий, бот должен был воспринимать это просто как сведения о пользователе, а не как запрос в поддержку. Еще один пункт запрещал рассказывать о будущих функциях сообществ, которые пока не стали общедоступными.

«Главное здесь — разрыв между тем, что говорят людям, и тем, что говорят языковым моделям», — говорит основатель Redact Дэн Солтман. По его словам, многие из найденных инструкций были безобидными и просто направляли людей в официальные каналы поддержки. Солтман и его команда регулярно шерстят сайты и политики конфиденциальности крупных технологических фирм.

Как только журналисты из Wired отправили запрос, текст исчез со всех страниц. Представитель WhatsApp Джошуа Брекман объяснил, что инструкции попали в открытый код из-за ошибки, которую уже исправили. «Это указания нашему чат-боту, а не пользователям напрямую. Они нужны, чтобы бот давал точные и уместные ответы тем, кто решил обратиться в поддержку WhatsApp с помощью ИИ», — сказал он. По словам Брекмана, компания хочет, чтобы бот помогал разбираться с мессенджером, а не раздавал юридические консультации.

Сколько времени эти 80 страниц висели в открытом доступе и могли ли их считывать сторонние чат-боты, в компании не уточнили.

Хочешь подтянуть английский и заодно научиться делать годный копирайтинг? Нейросеть — отличный тренажер. Главное — правильно ее настроить.

Весь секрет в том, как вы формулируете запрос. Забудьте про «напиши текст». Бот ленивый, ему нужны рамки. Работает простая формула: [Представь, что ты…] + [что именно сделать] + [вопрос] + [детали].

Для начала задайте роль. Не просто «ты — нейросеть», а конкретно: «Представь, что ты редактор глянцевого журнала» или «Веди себя как уставший эсэмэмщик в пятницу вечером». Бот сразу поймет, какой тон держать.

Дальше — самое важное. Общайтесь с ним на английском. Если писать промты на русском, а просить ответ на английском, он часто теряет нюансы. А вот если весь диалог вести на инглише, нейросеть выдает гораздо более объемные и живые тексты.

Чтобы ответ не получился водянистым, набросайте боту вводные. Ему нужно четко понимать:

• Что он делает (пишет, сокращает, анализирует).
• Формат (лендинг, пост в Telegram, холодное письмо, пуш).
• Куда это пойдет и кто это будет читать.
• Портрет аудитории: возраст, пол, боли.
• Стиль и объем (например, «ироничный тон, 150 слов, без сложных оборотов»).
• Обязательные слова или фразы, которые нужно воткнуть в текст.
• Цель: что должен сделать человек после прочтения (купить, кликнуть, зарегаться).

В конце промта всегда добавляйте: «Нужны ли тебе еще вводные, чтобы сделать это круто?». Бот часто сам просит недостающие детали, и это спасает от правок.

Когда текст готов, начинается настоящая работа. Вот рабочие запросы, которые помогут докрутить результат:

«Сократи это до трех абзацев, но оставь главный смысл». «Расширь вот этот пункт, мне нужно больше примеров». «Давай подумаем шаг за шагом: сначала набросай план, потом напишешь черновик». «Проанализируй этот кусок. Что здесь не так? Где слабое место?» «Проверь орфографию и пунктуацию». «Сделай текст поживее. Или, наоборот, убавь пыл, сделай суше». «Сгенерируй еще пять вариантов заголовка». «Держи пример. Напиши в таком же ритме и структуре».

Отдельная боль — плагиат-чекеры. Если просто скопировать ответ бота, любой сервис покажет 100% заимствований. Чтобы этого не было, не просите «напиши статью». Давайте боту конкретный каркас и тон.

Скопируйте этот промт и подставьте свои данные: «Напиши статью на [тема], сосредоточившись на [эта боль] и [этот инсайт]. Обсуди разницу между [подход А] и [подход Б] и как [инструмент] работает с [проблемой]. Используй неформальный тон, будто мы пьем кофе, но пиши как полупрофессионал — без глупостей».

Кстати, промт можно и нужно менять под себя.

И последнее. Если вы пишете продающие тексты, боту полезно напомнить про структуры. Классика маркетинга — это не просто набор букв, а скелет. Попросите его использовать, например, AIDA (Внимание — Интерес — Желание — Действие) или PAS (Проблема — Усиление — Решение). Эти формулы помогают копирайтеру не упустить ключевые элементы, которые цепляют целевую аудиторию и ведут ее к нужному вам действию.

Во вторник компания опубликовала результаты имитационных экзаменов. Модель вошла в топ-10% на экзамене по адвокатуре, устном GRE, а также на чтении и письме SAT. Причем без всякой специальной подготовки. Она просто села и написала тест на 1410 баллов по SAT. Сдала Bar и GRE, получила четверки и пятерки по истории искусств, биологии, Calculus BC и химии — оценки, за которые в любом колледже дадут зачет.

А еще она отлично справилась с тестами сомелье. Кажется, у GPT-4 теперь есть подработка: писать красивые тексты на обороте винных бутылок.

GPT-4 — это последнее поколение нейросетей Generative Pre-trained Transformer. Они учатся на гигантских массивах текста и учатся его генерировать. Прошлая версия, GPT-3, вышла в 2020 году и подняла шум. Все обсуждали, насколько она мощная, как ИИ поможет с дезинформацией и мошенниками, и не заберут ли роботы наши рабочие места.

Поскольку GPT-3 была в открытом доступе, компании быстро нашли ей применение. Появились ИИ-компаньоны, консультации по психическому здоровью и чат-боты, выдающие себя за мертвых диктаторов. Получалось так себе.

Новый GPT-4, по словам разработчиков, умеет писать код на нескольких языках, генерировать сценарии, отвечать на сложные вопросы с пошаговыми инструкциями и работать с изображениями.

Сама OpenAI сильно изменилась. В 2015 году Сэм Альтман, Илон Маск, Питер Тиль и Рид Хоффман основали ее как некоммерческую лабораторию с открытым кодом. Теперь это коммерческая компания, которая ведет настоящую гонку вооружений в сфере ИИ. От этой гонки уже не по себе дизайнерам и новостникам — нейросети все чаще пишут за них тексты и рисуют картинки.

История с открытостью у OpenAI тоже странная. В 2019 году, выпуская GPT-2, они обещали не публиковать код из-за «опасений по поводу вредоносного применения». Через три месяца код все равно появился на Github.

Доступ к GPT-4 будет платным, по системе токенов. В официальном пресс-релизе компания признает: «GPT-4 и последующие модели могут серьезно повлиять на общество — как в плюс, так и в минус». Теперь OpenAI собирается работать с внешними исследователями, чтобы понять, какие опасные возможности появятся у их следующих систем.

В дождливый вторник в Сан-Франциско топ-менеджеры Apple вышли на сцену перед битком набитым залом. Они представляли iPhone 5. Внешне он ничем не отличался от предыдущей модели, но внутри пряталась функция, которая тогда взорвала зал: Siri.

Скотт Форстолл, тогда глава софтверного направления Apple, нажимал кнопку на телефоне и разговаривал с ней. Попросил проверить время в Париже — «20:16», — ответила Siri. Попросил объяснить, что такое митоз — «Деление клетки, при котором ядро делится на ядра, содержащие одинаковое количество хромосом». Попросил найти греческие рестораны — вывалился список из 14 мест, пять из которых оказались в Пало-Альто.

«Я давно варюсь в теме ИИ, но это до сих пор поражает», — сказал тогда Форстолл.

С тех пор прошло 12 лет. Ни Siri, ни пришедшие ей на смену Alexa и Google Assistant уже никого не поражают. Технология застряла на месте, а говорящие колонки превратились в героев анекдотов. Вспомнить хотя бы скетч Saturday Night Live 2018 года про умную колонку для стариков.

Сейчас весь технологический мир сходит с ума от другого типа помощников — текстовых чат-ботов. Такие, как ChatGPT и его платная версия Plus от OpenAI, могут на ходу импровизировать ответы на любой текстовый запрос. На них уже пишут сложный код, составляют коммерческие предложения и даже сочиняют художественную литературу.

ChatGPT, который по сути просто угадывает следующее слово в предложении, учится на глазах. Еще пару месяцев назад он не мог сложить нормальное хайку, а теперь делает это с каким-то пугающим энтузиазмом. Во вторник OpenAI выкатила свой новый движок GPT-4, на котором теперь работает бот.

Этот ажиотаж отлично подсвечивает, как Siri, Alexa и остальные голосовые помощники, когда-то вызывавшие такой же восторг, бездарно растратили свое преимущество в гонке ИИ.

За последние десять лет они уперлись в стену. По словам Джона Бурки, бывшего инженера Apple, который работал над Siri, главная беда была в коде. Он был настолько неуклюжим, что на обновление базовых функций уходили недели. В Amazon и Google, по словам бывших сотрудников, просто не угадали, как люди будут пользоваться этими штуками. Компании вбухали деньги в направления, которые никогда не окупятся. Когда эксперименты провалились, внутренний энтузиазм просто выгорел.

«Голосовые помощники тупы как камень», — прямо заявил Сатья Наделла, гендиректор Microsoft, в свежем интервью Financial Times. Он уверен, что будущее за новыми моделями ИИ. Microsoft теперь плотно работает с OpenAI, вложив в стартап 13 миллиардов долларов и встроив их технологии в поисковик Bing.

Apple от комментариев по Siri отказалась. Google обещает сделать идеального помощника для телефонов, домов и машин — сейчас они отдельно тестируют чат-бота Bard. Amazon рапортует, что за последний год аудитория Alexa выросла на 30% по миру, и они полны оптимизма.

Проблема в том, что это разные виды технологий. Чат-боты вроде ChatGPT работают на больших языковых моделях. Их обучили на гигантских массивах текста из интернета, и они просто предсказывают, какое слово должно стоять дальше.

Siri, Alexa и Google Assistant — это системы команд и управления. Они понимают жестко заданный список вопросов: «Какая погода в Нью-Йорке?» или «Включи свет в спальне». Если попросить их сделать что-то, чего нет в их коде, они просто разведут руками.

У Siri, по словам того же Бурки, была чудовищная архитектура. В 2014 году его наняли улучшать помощника, и он увидел базу данных: гигантский список слов на почти двух десятках языков — от имен музыкантов до названий ресторанов.

«Это превратилось в один большой снежный ком», — говорит он. Чтобы добавить одно новое слово, его нужно было закинуть в общую кучу. Любое простое обновление, вроде добавления пары новых фраз, требовало перестройки всей базы данных. На это уходило до шести недель. Сложные функции, например, новый поиск, могли пилили почти год. О какой креативности тут можно говорить?

С Amazon и Google вышла другая история. По словам их бывших топ-менеджеров, технологии там схожие, но компании так и не придумали, как на этом заработать. (Apple, впрочем, успешно использовала Siri, чтобы люди активнее покупали iPhone).

Когда Amazon в 2014 году выпустила колонку Echo, там всерьез думали, что люди будут заказывать товары голосом. Не вышло. Люди с удовольствием ставили будильники и спрашивали погоду, но покупать через колонку почти никто не стал.

Возможно, Amazon просто распылилась. Они начали производить странные устройства с Alexa — будильники, микроволновые печи — и продавали их по себестоимости. При этом компания недоинвестировала в экосистему. У Apple был App Store, который сделал iPhone айфоном. У Amazon был магазин «навыков» для колонок, но найти и настроить их было тем еще квестом.

«У нас никогда не было своего момента App Store для помощников», — говорит Каролина Миланези, аналитик Creative Strategies, которая в свое время консультировала Amazon.

В итоге в конце прошлого года команду Alexa сократили на 18 тысяч человек, а топ-менеджеры начали разбегаться. Впрочем, представитель Amazon Кинли Пирсолл уверяет, что они по-прежнему полны оптимизма.

Ошибки Amazon, как считает бывший менеджер Google, сбили с пути и поисковик. Инженеры Google годами пытались копировать возможности Alexa: делали умные колонки, планшеты с голосовым управлением для умного дома, встраивали туда рекламу. Дохода это не принесло.

Со временем в Google осознали: люди используют ассистента для банальных вещей — поставить таймер, включить музыку. В 2020 году, когда направление возглавил Прабхакар Рагхаван, Google Assistant решили сделать ключевой фишкой Android. А в январе, во время массовых увольнений 12 тысяч сотрудников, команда домашних операционок потеряла 16% инженеров.

Сейчас все крупные игроки в спешке ищут ответ на ChatGPT. В прошлом месяце в Apple прошел закрытый саммит по ИИ для сотрудников — там показывали свою языковую модель. Инженеры, включая команду Siri, теперь каждую неделю тестируют языковые генераторы. Google во вторник тоже пообещал выкатить инструменты генеративного ИИ для бизнеса и разработчиков.

В будущем, говорят эксперты, голос и текст сольются. Мы сможем управлять чат-ботами речью, а пользователи Apple, Amazon и Google наконец-то смогут просить помощников делать реальную работу, а не просто узнавать, брать ли зонт.

«Раньше эти продукты не работали, потому что у нас не было возможности вести диалог на уровне человека», — говорит Аравинд Шринивас, основатель компании Perplexity. «Теперь у нас есть».