Протестировал этот новый голосовой режим в ChatGPT
C одной стороны задумка крутая, но...
Вы вообще слышали его этого новый акцент на русском? Это жесть!
Может быть есть другой голос, без этого жуткого акцента, но уже ощущение, что все что делает OpenAI с голосовым режимом — это провал.
Лично для меня - наконец то пройден "порог", когда ИИ стало возможным попробовать.
С появлением арены я начал, наконец то - хотя бы отдаленно нужные картинки получать и хотя бы составление таблиц (надеюсь, без ошибок? 😂😂🙈)
Так что - считаю что это важный рубеж - когда ИИ стал доступен "досохозяинам", а не только его фанатам 🤷♂🤠👍
อ
Фотография нажмите — покажем
🔖 Криптовалюту официально легализовали в России
Путин подписал закон: цифровая валюта признана имуществом, права на неё можно защищать в суде.
📌 Большинство россиян смогут покупать крипту до 300 тыс. рублей в год, появятся легальные биржи под контролем ЦБ, а обналичивать рубли можно будет только через лицензированные сервисы.
🔍 Заметки адвоката Кузьмина
Давненько я не выкладывал этот vision лидерборд с arena.ai
А там между прочим много всего интересного завезли
Если вам нужно что-то разглядеть, то выбирайте:
• Fable 5 - 1315 elo
• На втором месте Qwen 3.8 по 6$ вместо 50
• Opus 5 конкретно слепошарый, и лучше выбирать Opus 4.7-4.6 и ни в коем случае Opus 4.8
Самый дешевый вижен у:
• Gemini Flash 3.6
• Muse Spark 1.2
У Sonnet 5 с виженом мягко говоря не все ок, лучше нет, чем да.
https://arena.ai/leaderboard/vision
Я в целом с такой оценкой согасен, т.к. иногда меня этот ИИ так выбешивает, что хочется нафиг все удалить и вернуть как было.
Фотография нажмите — покажем
Рейтинг генераторов изображений
Для любителей генерировать картинки на arena.ai
1. ChatGPT
2. Грок\Майкрософт
3. Мета
4. seedream от (ТикТок)
5. Гугл (Нано банана)
6. Reve (не знаю, кто такие)
7. UNI (Luma.ai)
А все эти китайцы типа Qwen это уже как бы мусор по нынешним стандартам типа BlackForest Lab.
Ну и есть еще отдельные извращенцы — MidJourney которые традиционно в рейтингах не участвуют.
https://arena.ai/leaderboard/image-edit
OpenClaw теперь и в Claude.ai
• Настройте повторяющиеся задачи
• Сделайте презентацию
• Сделайте исследование
Все это уже было... Придумайте что-то новое
Когда OpenAI добавили Computer History в Codex мы как-то всем миром поржали
И зря! Очень полезная функция оказалась, но не очевидная.
Теперь кодекс может изучить каждое нажатие клавиши у вас в Маке и дать советы, что вообще с этим делать.
Мне сегодня он сам предложил:
Составь для меня забавный обзор данных из [@История действий на компьютере](plugin://computer-history@openai-bundled). Расскажи о моих рабочих привычках, о том, что меня отвлекает, о любимых сочетаниях клавиш и моём стиле письма, а напоследок слегка меня подколи
Видимо будет теперь каждую неделю предлагать.
Тут я сообразил, чего от меня хотят и написал второй промпт:
Что я не добрабатываю в автоматизации своих регулярно повторяющихся действий?
Ну и он мне как бы озвучил то, что для меня само собой было очевидно, только вот я что-то боялся за это браться.
Каждый раз, при запуске Playwright CLI Codex крашится с ошибкой
Оказалось, это от того, как Codex запускает команды вне песочницы.
Плагин сам отключить sandbox не может. Он лишь сообщает Codex, что конкретную команду нужно запустить с расширенными правами. Дальше Codex получает разрешение и создаёт отдельный процесс вне macOS Seatbelt. Глобально песочница при этом не отключается.
Если команда всё-таки запущена внутри sandbox, CLI должен распознавать CODEX_SANDBOX=seatbelt и завершает работу до запуска Chromium, создания блокировок и записей аудита. Иначе, останутся ложные запуски со статусом uncertain.
Имеет смысл протестить, что CODEX_SANDBOX_NETWORK_DISABLED=1 не крашится.
Итого: плагин задаёт правило, Codex выполняет повышение прав для конкретной команды, а CLI страхует от неправильного запуска.
Но многие тут зададут совершенно правильный вопрос, на зачем?
• Ну я много раз уже писал о том, что не люблю режим --dangerously-skip-permissions (и очень редко когда его использую)
• Важное правило сисадмина — не выдавать лишних прав там, где это не нужно.
Этаж критическая ошибка, когда Кодекс rm -rf ~/ происходит 1 раз на миллион, и лучше, чтобы это произошло в песочнице. Тогда он просто сам себе напишет "так, я что-то сделал не так" и вы об этом даже не узнаете.
Документация
Nvidia запустила серийное производство ускорителя Groq 3 LPX
Чип предназначен для быстрого инференса и работы ИИ-агентов с большими контекстами. Первым облачным заказчиком станет Nebius, а SpaceXAI собирается использовать процессоры Vera в инфраструктуре Grok и спутниковых системах. В тестах поставщика LPX выдавал до 3 400 токенов в секунду на Gemma 4 31B, но эти показатели ещё стоит проверять на независимых рабочих нагрузках.
Что как бы намекает на ускорение работы моделей в будущем.
https://siliconangle.com/2026/08/24/nvidias-dedicated-inference-accelerator-groq-3-lpx-enters-full-production-to-supercharge-ai-agents/
При помощи проекта hhru сделал исследование труда рынка AI специалистов в РФ
Как было сделано исследование:
1. Спаршено 1770 резюме. Т.е. цифры в этих данных не сколько работодатели готовы платить, а сколько люди хотят получать.
2. Эти резюме распаршены по полям и записаны в базу данных.
3. Дальше Клод Код сделал запрос к этой БД ну че-то там нанализировал (я уже дважды не перепроверял)
Изначально запрос был "AI" по такому запросу находится 12000 резюме, но вот же нюанс:
.ai == Adobe Illustrator и в поиске находится 10 тыс. вакансий всяких ретушеров, пришлось добавить кое-какие фильтры, чтобы их убрать.
Кое-какие не очевидные выводы, которым я был удивлен:
Медиана зп у креативщиков и технарей примрено одинаковая. А вот по среднему картина обратная — технари 165k против креативщиков 144k. Расхождение объясняется тем, что среднее у технарей вытянуто вверх редкими очень дорогими резюме (p90 = 330k), тогда как креативный сегмент плотнее сгруппирован. Медиана описывает типичного человека, среднее — нет. Верить здесь следует медиане.
Удалёнка — норма: 1206 из 1559 (77%) готовы работать удалённо, из них 423 — только удалённо. Исключительно офис — 319 (20%).
Запросы описывают почти непересекающиеся группы: 1318 резюме из 1559 найдены ровно одним запросом, двумя — 198, тремя и более — 43. Терминология рынка фрагментирована: «Data Scientist», «ML-инженер» и «нейросети» приводят к разным людям, а не к одним и тем же под разными названиями. Самые массовые запросы — Data Scientist (752), AI (608), Machine Learning (149).
Итог
Три вывода, которые данные поддерживают устойчиво:
1. Опыт не окупается, навыки окупаются. Медиана по стажу падает после 6 лет, зато владение LLM-стеком даёт +50%, и английский C1 — тоже +50%.
2. LLM-компетенции остаются дефицитом. 11.7% рынка при заметной премии — окно ещё не закрылось.
3. «AI-специалист» — не одна профессия. Технический и креативный сегменты почти не пересекаются ни по навыкам, ни по запросам, при сопоставимых медианах.
Понрави