Через часик встречаемся на теплом ламповом летнем стриме от VPN Generatoe

https://www.youtube.com/live/R0sdv_NMwb8?is=3OPBx3vtwFkDyJnB

Обсудим чё происходит и что делать.

Все уже отписались, но, как кажется, важная история на уровне "развития цивилизации"

Anthropic выпустил статью, где фактически признаётся: они научили ИИ делать значительную часть собственной разработки и теперь оценивают последствия.

Суть. Раньше ИИ создавали люди. Теперь в самом Anthropic большую часть работы по разработке выполняет их же модель Claude. Цифры из статьи:

▪️ Больше 80% кода, попадающего в их продакшн, написал Claude. Год назад было около пары процентов.
▪️ Средний инженер в 2026-м заливает в 8 раз больше кода в день, чем в 2024-м. Сам почти не печатает — направляет и проверяет.
▪️ Растёт длина задач, которые модель выполняет сама: в марте 2024-го — около 4 минут человеческого труда, через год — полтора часа, ещё через год — 12 часов. Если тренд сохранится, к 2027-му речь пойдёт о задачах на недели.
▪️ В апреле Claude за пару часов выкатил больше 800 фиксов и снизил класс ошибок в тысячу раз. По оценке инженера, человеку потребовалось бы около четырёх лет.

К чему это подводят. Ключевой термин — рекурсивное самоулучшение: когда система становится достаточно способной, чтобы сама проектировать и обучать свою следующую версию. То есть Claude улучшает Claude без человека в цикле. Anthropic оговаривается, что до этого ещё не дошло и что это не предопределено, но может случиться раньше, чем к этому будут готовы.

Несколько замечаний.

Это отчасти маркетинг. Жанр понятный: подчеркнуть мощь технологии и собственную роль в разговоре о регулировании. Сами же признают, что строки кода — слабая метрика, что оценки сотрудников про четырёхкратный рост продуктивности завышены, а кривая роста может оказаться не экспонентой, а S-образной и вскоре выйти на плато.

Но даже без пафоса остаётся существенное. Машина берёт на себя почти всё, кроме выбора, что именно стоит делать. Чутьё, вкус, понимание, что подход тупиковый, — пока за человеком. История ИИ при этом показывает, что навыки, в которых модель была слаба, она со временем осваивает.

Показателен комментарий их сотрудника. Раньше работа держалась на обмене мелкими услугами между людьми, и каждая такая просьба создавала связь. Теперь ИИ быстрее и ничего не должен взамен — и эти связи просто не возникают.

Финал статьи: хорошо бы иметь возможность притормозить разработку, чтобы общество успело адаптироваться. Тут же оговорка: пауза работает, только если тормозят все ведущие лаборатории во всех странах сразу и могут друг друга проверить. А скрыть обучение модели проще, чем ракетную шахту. Значит, кто остановится — тот отстанет, и не остановится никто.

Итог. Компания, строящая систему, способную заменить собственных создателей, публично рассуждает, не пора ли её притормозить, и сама объясняет, почему этого не произойдёт.

Оригинал: anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

Если тренд сохранится, мы увидим ИИ, который полностью автономно создает свою улучшенную копию. Риски потери контроля над такими системами растут пропорционально их самостоятельности.

Интересные факты и мысли в тему:

▪️ Концепцию интеллектуального взрыва, когда машины начнут сами себя улучшать, предложил математик Ирвинг Джон Гуд еще в 1965 году. Мы вплотную приблизились к этому порогу.

▪️ Проблема метрик стала критической. Стандартные тесты для проверки ИИ устаревают за год. Например, тест CORE-Bench на способность ИИ самостоятельно воспроизводить научные исследования был закрыт нейросетями на 100% всего за 15 месяцев.

▪️ Экономика IT меняется навсегда. Разработка смещается от написания кода к управлению ИИ-агентами, что в ближайшие пару лет радикально перекроит весь рынок труда в технологическом секторе.

Нашел пдф со статьей И. Дж. Гуда «Размышления о первой сверхразумной машине» (1965)

Главная идея — «интеллектуальный взрыв». Сверхразумная машина превосходит человека во всём, включая проектирование машин, а значит способна создавать всё более совершенные версии себя. Отсюда цепная реакция роста интеллекта. Отсюда же знаменитый тезис: первая такая машина — последнее изобретение, которое человеку нужно сделать, при условии что она останется управляемой.

Гуд предполагал, что машина будет ультрапараллельной, на основе искусственной нейросети, обучаемой через подкрепление, как ребёнок, и свободно владеющей языком. Большая часть статьи — его теория памяти и смысла в мозге (теория субансамблей, восприятие как байесовский вероятностный процесс).

Значение: прогноз сроков (XX век) не сбылся, нейрофизиология устарела, но именно здесь заданы понятие интеллектуального взрыва и вопрос контроля над сверхразумом — те самые темы сегодняшних споров о рекурсивном самоулучшении ИИ.

Французский регулятор AMF предупредил криптокомпании: получите лицензию по регламенту MiCA до 30 июня (в ряде стран — до 1 июля) — или попадете в черные списки и столкнетесь с уголовным преследованием, если продолжите привлекать клиентов из ЕС без авторизации. Глава AMF Мари-Анн Барбат-Лаяни заявила, что подавать заявки нужно крайне срочно. Дополнительного льготного периода после дедлайна не будет, компаниям без лицензий велено подготовить планы упорядоченного сворачивания.

MiCA работает через паспортизацию: лицензия, полученная в одной стране ЕС, действует во всех 27. Но Франция готова блокировать паспортизацию чужих лицензий, если не согласна с решением страны-эмитента — это удар по regulatory shopping, когда фирмы ищут юрисдикцию с самым мягким контролем (вопросы вызывала скорость выдачи лицензий на Мальте). Из 90 предупрежденных компаний около 40 процентов вообще не намерены подавать заявки, еще 30 процентов их только готовят.

Контраст показательный: ЕС закручивает гайки ровно тогда, когда администрация Трампа в США ослабляет регулирование крипты.

Источник: Reuters, 28 мая 2026

Обычно, когда угрожают, значит, в верном направлении думаем.

Напомню: я написал issue в репозитории на Гитхабе, что неплохо бы создать список автономных систем и всех префиксов, российских компаний, которые занимаются детекцией VPN в пользу РКН. С целью их дальнейшей блокировки уже на стороне VPN.

Я сам считаю, что это ну так себе решение, но, кажется, другого пока нет: сплит-тонели, как мне кажется, не очень эффективны, а объяснить миллионам пользователей, что из-за того, что они забыли выключить VPN, заходя на Яндекс, тем самым буквально подводят своего провайдеры под блокировки, практически невозможно...

Возможно, есть другие решения, но я пока их не вижу...

Абсолютно проклятая идея — хранить файлы в DNS-кеше. Хотя, вот сейчас уже не кажется такой безумной.

Инженер Бен Кокс (benjojo) сделал DNSFS — файловую систему, которая хранит данные не на диске, а в кешах чужих DNS-резолверов по всему миру.

Логика простая. Резолверы кешируют ответы на время TTL, причём некоторые держат запись до недели. Бен предложил класть туда не доменное имя, а куски своего файла: записал TXT-запись с гигантским TTL — и чужой роутер где-нибудь в Корее стал ячейкой твоего хранилища.

Идейно это наследник PingFS, где данные летали внутри ping-пакетов. Но DNS лучше: есть кеш, один раз отправил — и пакеты гонять не надо, пока запись не протухла.

Чтобы было куда писать, нужны открытые рекурсивные резолверы. По уму их закрывают фаерволом (классический вектор DDoS-амплификации), но кривые дефолтные конфиги домашних роутеров делают своё дело. Бен просканировал почти весь интернет через masscan и собрал около 3,8 млн открытых резолверов. Лидеры: Китай, США, Корея, Россия, Бразилия.

По его замерам около 18% резолверов держат кеш примерно сутки, а суммарный полезный объём — порядка 250 МБ при тройной репликации. Файл режется на куски по 180 байт, раскладывается по резолверам и стирается с компьютера клиента — то есть живёт только в чужих кешах.

Практической пользы ноль, но как памятник инженерному хулиганству и иллюстрация того, сколько открытых резолверов всё ещё торчит наружу, — отлично.

Код: github.com/benjojo/dnsfs
Разбор автора: blog.benjojo.co.uk/post/dns-filesystem-true-cloud-storage-dnsfs

Как говорится, мысли в слух... Послушал выступление Дженсена Хуана на Computex 2026 и вот что подумал.

Персональные ИИ-агенты — это, похоже, не очередная модная штука, а смена парадигмы взаимодействия человека с компьютером. Чтобы понять масштаб, стоит проследить, как мы вообще разговаривали с машинами.

Сначала были перфокарты. Ты не общался с компьютером — ты писал программу буквально в тетрадке, потом переводил программу в код, который выглядел, как пачка картонок с дырочками. Потом нужно было отдавать стопку карт оператору и через несколько часов (а то и дней) получить распечатку с результатами. Никакого диалога: ты говорил на языке машины и ждал.

Потом появились диалоговые системы и терминалы — можно было сидеть за телетайпом и получать ответ сразу. Это уже разговор, пусть и на жестком машинном наречии — интерфейс командной строки (CLI). Машина по-прежнему требовала точного синтаксиса, но команды давались в реальном времени. Ошибся в букве — получи ошибку.

Графический интерфейс (GUI) перевернул все: вместо запоминания команд — иконки, окна, мышь. Компьютер стал доступен человеку, который вообще не знает, что такое команда. Это и был последний по-настоящему массовый сдвиг.

Голосовые помощники и чат-боты добавили естественный язык, но по сути остались справочным окошком: спросил — ответили. Сделать что-то за тебя они почти не могли.

И вот новый этап — ИИ-агенты. Принципиальное отличие: ты больше не говоришь компьютеру как сделать. Ты говоришь что нужно получить, а агент сам раскладывает задачу на шаги и выполняет их — лезет в почту, файлы, сервисы, нажимает кнопки за тебя. От синтаксиса команд мы пришли к намерению.

Звучит красиво, но есть три большие проблемы.

Безопасность. Агент обрабатывает данные из внешнего мира — письма, сайты, документы. И не всегда отличает данные от инструкций. Это называется prompt injection: в безобидном на вид письме спрятана команда отправить твои пароли на чужой адрес, и агент послушно ее выполняет, потому что действует с твоими правами доступа. Классический confused deputy (буквально: растерянный помощник шерифа) в новой обертке.

Ответственность и подотчетность. Когда агент действует от твоего имени и ошибается — кто виноват? Ты, кто делегировал? Разработчик модели? Поди разбери, почему он принял именно такое решение. Привычного аудита, как в обычном софте, тут почти нет.

Надежность. Агент вероятностный по своей природе. Он может уверенно сделать не то, придумать несуществующий файл, неверно понять задачу — и все это с одинаково деловым видом.

Но тут важная оговорка. Мы и раньше жили в мире, где одна ошибка ломает все. Любимый пример — rm -rf. Лишний пробел в команде rm -rf /tmp превращает ее в rm -rf / tmp, и система начинает удалять сама себя. Реальные истории: студию Pixar едва не лишили Toy Story 2, когда кто-то снес рабочие файлы одной командой; инсталлятор Steam с пустой переменной вычищал домашний каталог пользователя; инженеры роняли продакшен-базы одной строкой. Человекозависимые системы давно балансируют на грани катастрофы — просто там роковое решение принимает живой человек, осознанно нажав Enter. С агентами меняется не наличие риска, а то, кто это решение принимает.

И да — мир меняется прямо у нас на глазах. Но не надо думать, что завтра мы проснемся, а все уже ходят с личными ИИ-агентами. Так не бывает. Это будет быстрее, чем переход от CLI к GUI (тот занял добрый десяток лет), но все равно не мгновенно. Инфраструктуру, привычки и — главное — доверие за одну ночь не построишь.

Кстати, а вот полная запись кейноута: https://www.youtube.com/watch?v=gxgi6D-Cf9I

Дайджест выступления на Computex 2026, который мне написал Claude за пару минут, вместо того, чтоб смотреть полностью двухчасовое видео на неродном английском. И это очень экономит время, да.

Главный тезис — новая эра ПК. Хуанг построил выступление вокруг идеи, что персональный компьютер переходит от управления мышью и клавиатурой к управлению через ИИ-агентов и естественный язык, и что NVIDIA из поставщика GPU превращается в держателя платформы для всего ПК.

NVIDIA RTX Spark — центральный анонс. Платформа Windows on ARM для ноутбуков и компактных десктопов на чипе RTX Spark Superchip: GPU Blackwell RTX с 6144 ядрами CUDA и тензорными ядрами пятого поколения (FP4), 20-ядерный CPU Grace, соединение через NVLink-C2C, 128 ГБ унифицированной памяти. NVIDIA называет платформу самой эффективной из когда-либо созданных.

Свыше 30 ноутбуков и 10 десктопов ожидаются осенью 2026 года, поставки тогда же. (Вот вам уже и время оставили, чтобы подготовиться)

Агентная трансформация Windows. Совместно с Microsoft представлен фреймворк OpenShell и новый набор примитивов безопасности, ограничивающих доступ локальных агентов только к санкционированным пользователем инструментам и данным. Чип также принесёт нативную поддержку популярных античитов на Windows-on-ARM. Подробности Microsoft обещала на конференции Build.

(я не геймер и понятия не имел, что такое "античит", но вот очень короткое объяснение:
Античиты популярных онлайн-игр (Easy Anti-Cheat, BattlEye) работают на уровне ядра ОС и не запускаются через эмуляцию x86, поэтому на Windows on Arm многие сетевые игры до сих пор просто не работают. Нативная поддержка означает версии этих античитов, скомпилированные под Arm напрямую, без эмуляции. Это снимает главное препятствие для игр на RTX Spark и делает платформу пригодной для геймеров).


Партнёрские устройства. Среди анонсированных — Microsoft Surface Laptop Ultra на RTX Spark Superchip со 128 ГБ ОЗУ.

Блок для геймеров и креаторов. DLSS 4.5 Ray Reconstruction улучшит картинку в играх с трассировкой лучей и путей в августе, осенью придёт в Blender 5.3. Поддержку DLSS 4.5 добавляют ещё 11 игр, включая Gothic 1 Remake, Marvel Rivals, NARAKA: BLADEPOINT, Phantom Blade Zero. Доступно более 1000 игр и приложений с поддержкой RTX.

Анонсированы новые партнёрские видеокарты GeForce RTX, ноутбуки и G-SYNC-совместимые дисплеи.

Корпоративный ИИ и инфраструктура. Хуанг развил тему AI factories и вычислительной инфляции — экспоненциального роста объёмов данных, который традиционные вычисления не вытягивают. На сцену выходил CEO Marvell Мэтт Мёрфи для разговора об ИИ-инфраструктуре.

Подтверждён курс на ежегодное обновление ИИ-ускорителей с платформой следующего поколения Rubin (память HBM4).
Контекст: формат был совмещён с NVIDIA GTC Taipei (1–5 июня, Taipei Music Center), с предварительным шоу об истории ИИ и персональных вычислений.