Чердачок Ктошика

Что делать? (или мой план) "Рычаг ИИ" означает, что больших результатов можно достигать малыми коллективами целеустремлённых, мотивированных людей. Причем мощность этого рычага стремительно растёт буквально каждый день! Значит - нужно создавать такие малые коллективы! Задавать хорошие цели и поддерживать их мотивацию! И под эти коллективы привлекать достаточные для их работы ресурсы. Эта задача гораздо посильнее, чем создавать большие коллективы! Вот конкретная задача: - создание малых (но достаточных) коллективов (люди) - ставить хорошие цели (куда идем) - поддерживать мотивацию (мы крутые, у нас хорошие результаты, мы двигаемся к цели, нас одобряют и поддерживают, а также по пути к целям получать формальные плюшки, вроде защит степеней и т.д.) - привлекать достаточные ресурсы (достаточные для выполнения задачи) - локализовывать их в пространстве в времени (база) - дружить с такими же, а также с потребителями технологий, партнёрами и т.д. - совместно осваивать лучшие практики использования ИИ-инструментов для максимального повышения производительности наших коллективов У нас уникальная возможность все это обеспечить на пересечении ведущих организаций - АИРИ и Сбера, МГУ, Системы центров ИИ, Фонда Интеллект и других партнёров. Факультет ИИ МГУ может стать одной из замечательных точек развития. Тут тебе и кузница кадров (привлечение людей), и центр сети связей (через проектную лабораторию и семинар, через "клуб факультета", чем экспертную функцию), и база для развития технологий (кадры, ресурсы, цели). Опыт трудного найма показывает, что лучше всего работается с людьми, к воспитанию которых сами прикладывали руки. Но и привлекать хорошие кадры удавалось, но только в "критические" периоды их развития - в ключевых точках (распределение в бакалавриате, поступление в магу, в аспу, выпуск из аспы). Значит, нужно делать это всё и база для этого есть. Факультет ИИ МГУ маленький, но достаточный. 36 бакалавров в год, 36 магистров (а это 72 человека на второй год!), 10 аспирантов (с ростом! будет 30-50 человек) - это много. Плюс базы коллективов в АИРИ + партнёрские коллективы в рамках АИРИ, Института ИИ, Центра ИИ и т.д. Для привлечения хороших кадров нужен грамотный пиар = сочетание успехов + наглядной их демонстрации + распространения этой информации. Значит - делаем продолжающиеся демки/прототипы + участвуем в выставках и выступлениях + пихаем их в разные каналы. Сейчас идет процесс формирования этой точки развития: - ведём первый набор студентов на факультет - формируем список ключевых направлений и проектов - в рамках эти проектов формулируем списки задач для практикантов из числа студентов - по всем проектам готовим демо / план на демо - формируем лабораторию с демо-зоной и всяким оборудованием, где это можно будет руками делать - запустили и будем развивать проектную лабораторию и семинар (где обсуждать ИИ-трансформацию бизнеса, устанавливать контакты с клиентами и стартап-тусовкой) - запустим клуб для обсуждения контекста и формирования сети "друзей" с привлечением их к выступлениям и активностям - работаем над привлечением ресурсов для выполнения проектов (в рамках 4ой волны центров ИИ и т.д.) Позже на факультете запустим ещё активности для школьников. Тоже, наверное, в виде клуба. Главные трудности на пути - "внутреннее трение". Как согласовать интересы, признание и вознаграждение для всех (хотя бы большинства) ключевых участников наших малых коллективов. Это самое непростое. Во многом потому, что в течение многих лет вся система управления деградировала до уровня личного "1-1 общения" и личных чатов в ТГ. Так что ещё одна задача - это выработка подходящего "общественного договора" для своего коллектива. Я знаю, что в целом позитивное мнение о России и её перспективах не очень популярное, и часто вызывает негативный отклик. "Мы делаем реакторы" - "а что мне с этого как потребителю"?. "Мы учимся делать газовые турбины" - "Россия всё равно хочет стать придатком Китая". "Мы хотим сделать свои чипы" - "Это слишком сложно, всё равно не получится". Но прелесть текущего момента в "ИИ рычаге". Для получения крутых результатов сейчас нужно гораздо меньше людей, чем раньше. Также многие процессы (вроде демографии, де-монополизации, собственно развития ИИ и его влияния на всё) они объективны - можно их отрицать, можно закрывать на них глаза - но они всё равно будут работать, и будут давать свой эффект. И я уверен, что удастся найти достаточно людей и воспитать достаточно людей, для того, чтобы план успешно реализовывать. Пример - в нашей области структурированной 3д реконструкции (для реверс-инжиниринга и реконструкции помещений) мы во многих случаях SOTA. Фронтирные модели нагоняют грубой силой, и харнессы для них запушат SOTA ещё дальше. Если мы будем ими заниматься, то будем как серферы - на гребне волны, нестись вперёд с огромной скоростью. Быть в первых рядах, быть чемпионами пилотирования и внедрения этих технологий в РФ. Если мы не будем этим заниматься, то с некоторым лагом эти технологии могут приходить к нам в виде чужого open-source, или, когда технологии дорастут, кто-то без специальных знаний будет реализовывать агентов, как сейчас многие делают корпоративных ассистентов на базе RAG-систем. Мне хочется быть на гребне волны! Уверен, что найдется достаточно людей, разделяющих эту точку зрения, которые будут вместе мчатся на гребне волны в светлое будущее. И в процессе этого получать кайф! 🏄

Россия как возможный центр кластера Если составить список самых сложных технологических продуктов, то мы обнаружим, что Россия либо уже умеет делать эти вещи, либо активно развивает собственные технологии. Иногда мы опираемся на наследие СССР, которое удалось сохранить и развить, иногда приходится разрабатывать своё заново, практически с нуля. По многим направлениям мы входим где в топ-5, где в топ-10 производителей. Например, в мире есть 5 производителей больших реактивных двигателей (включая российский ОДК). 7 компаний из 6 стран, которые строят ядерные реакторы (включая Росатом). 4 производителя больших магистральных самолётов (включая ОАК). Мы делаем вертолёты (всех классов), большие ракеты, атомные подводные лодки, и т.д. и т.п. Россия вынужденно и весьма экстренно создает собственные газовые турбины большой мощности для электроэнергетики (т.е. хочет войти в топ5), свои скоростные электропоезда (стремимся в топ5-10), установки большой мощности для СПГ (топ-5), весь комплект технологий для нефтедобычи, в т.ч. в сложных условиях (топ-5). Самый масштабный вызов, безусловно, это создание своей микроэлектронной промышленности. Для современных техпроцессов по многим этапам цифрового маршрута в мире есть где 2, а где даже 1 производитель. По всей линейке сейчас стремительно создает свои собственные технологии Китай, стремясь войти в топ-3 производителей (напомню - сейчас всего топ 2, т.е. всего 2), а мы хотим войти в топ-4 (пусть это будет топ-5 на тот момент). Таким образом, как минимум у части российской элиты есть амбиции, подкрепленные конкретными программами, войти в топ-5 производителей ключевых, самых сложных технологических продуктов. Причем во многих продуктах мы будем реально "Третьим Римом", т.е. третьим игроком после "Запада" и "Китая". Как по мне - это очень амбициозная и вдохновляющая задача и перспектива. Цель войти в топ-5 производителей и топ-3 мировых центров - это очень круто. И тем более круто, что мы имеем возможности и наблюдать это вживую, в ближайшие годы, и принять в этом активное участие, и наблюдать результаты своих трудов. Да - многое организовано криво, куча проблем, неэффективностей, склок, свар, саботажа, неблагодарности (и недостаточной благодарности), недофинансирования и прочего. Ну... да, всё это есть. Можно от этого всего бежать и опускать руки, а можно и нет :)

Мой геополитическо-экономический сценарий будущего Мой прогноз: мир будет разделяться на множество все более независимых друг от друга кластеров (человеческих сообществ на определенной территории). Успешность кластера (жизненный уровень людей в этом кластере) будет определяться в первую очередь теми материальными ресурсами, которые этот кластер сможет контролировать. Критерии формирования кластера: создание собственной полной технологической линейки, которая позволяет поддерживать существование кластера (чем полнее тем лучше). Почему так будет происходить? Я выделяю три ключевых действующих силы в мире: 1) Демография 2. Демонополизация (создание альтернативных технологий и институтов) 3. ИИ как рычаг производительности, интеллектуальной и физической В демографии сейчас два мощных тренда: централизация и старение населения. Во всем мире за последние 30 лет стремительно падает рождаемость, увеличивается доля пенсионеров. Медианный возраст в Японии достиг 51 года. В Европе медиана выросла с 1991 по 2025 год с 35 до 45 лет. В России и Китае сейчас медиана 41 год. На этом фоне хорошо видна миграция молодежи в центры: из провинции в крупные города и столицы, из провинциальных стран ведущие региональные державы. За счет этого США выросли за 35 лет с 250 до почти 340 миллионов человек, ЕС-27 приросли 30 млн, РФ в целом сохранила свое население. Где люди видят для себя больше перспектив, туда люди и едут, "по градиенту воспринимаемых возможностей" (преувеличение возможностей за счет хорошего пиара - тоже важный инструмент привлечения людей). Глобализация мира держится в первую очередь на ведущих монополистах в области технологий и институтов. Есть одна основная линейка производства чипов. Все вкладываются в доллар и в американский фондовый рынок. Доллар и евро являются основными транзакционными валютами. И тд. Но в первую очередь, за счет Китая, эти монополии начинают разрушаться. Китай вырвался в лидеры по отдельным технологиям и создал свои альтернативы по очень широкому классу технологий и средств производства. В большинстве случаев сейчас есть вариант купить условно западное или условно китайское. Многие страны ищут и находят свои ниши и создают дополнительную конкуренцию. Конкуренция снижает маржу и срезает свердоходы, на которые опираются многие страны. Процесс депонополизации саботируется "жадными алгоритмами" локальных элит везде (по схеме "заработать у себя побыстрее - вывезти деньги, семью и детей и укоренить на западе", но политика эту схему часто подтачивает) Искусственный интеллект - мощный рычаг демонополизации. Теперь маленькими командами людей, усиленными агентами, можно создавать продукты ускоренными темпами, на которые раньше потребовались бы гигантские вложения. Нехватку доменных знаний можно компенсировать как раз искусственным интеллектом. Особенно ИИ хорош, когда надо не создавать что-то новое а повторять что-то уже существующее! А это как раз то, что нужно для создания альтернативных продуктов! Лидеры ИИ оказываются правы в том, что ИИ нас приведет в "век изобилия". Но есть нюанс 😉 Изобилие - это будет широкий список альтернатив при выборе любого продукта, и сниженые цены за счет уменьшения маржи! Раз падает ценность любого труда, то возрастает ценность всего, что ограничено естественным образом - те материальные ресурсы, удобные локации, "солнечные места", доступ к морю и тд. Большую часть всех усилий и ресурсов тратят любые сообщества на самообеспечение. Если усилие можно подменить автоматизацией, то чем больше доступ у сообщества к материальным ресурсам, тем выше его обеспеченность. Чем меньше доступных ресурсов, тем больше данное сообщество должно полагаться на возобновляемые ресурсы, тем строже бытовые ограничения. Вот и получается, что сообщество, которое сможет создать свою технологическую линейку, в основном может перейти на самообеспечение. Такое сообщество становится центром своего кластера. Люди с периферии стремятся попасть в этот кластер. Чем у кластера больше ресурсов (уже собранных - в виде инфраструктуры, и потенциальных ) - тем выше потенциал уровня жизни, тем сильнее градиент, влекущих людей в него.

А ещё мы сняли ролик для популяризации CADENA

CADENA: Stepwise CAD Reverse Engineering tldr: Новый релиз в нашей линейке моделей для реверс-инжиниринга деталей. Перешли на пошаговое предсказание — модель стала гибче, качество выросло, и чем сложнее датасет, тем больше отрыв. Плюс собрали CADENA-Bench: 3396 реальных механических деталей, разбитых по категориям ЕСКД, чтобы можно было оценивать готовность к практике для отдельных типов деталей. ⸻ Напомню постановку задачи: по скану физической детали восстановить её CAD-модель — дерево построений, которое инженер может править и по которому деталь можно произвести. Последовательность CAD-операций пишется питоновским кодом, так что фактически это mesh2code. Наши прошлые модели предсказывали всю последовательность разом и потому наследовали статистику трейна: если операция B в обучении всегда стоит между A и C, на инференсе она встанет туда же. На сложных и редких деталях это ломалось. В CADENA мы предсказываем по одной операции за раз — модель исполняет то, что уже написала, смотрит на разницу с целью и решает, что делать дальше. Плюс новый генератор, дающий длинные последовательности операций. Результат: заметный отрыв на всех датасетах, где мы замеряемся. На CADENA-Bench мы лучше в 5 категориях из 6 и в среднем. На BenchCAD, где свои модели меряет в том числе Claude, восстановление объёма 91% против 71% у фронтирных моделей и 75% у специализированных. На видео — шесть реконструкций одновременно, каждая собирает деталь по операциям. Можно попробовать на своём меше: https://huggingface.co/spaces/kulibinai/cadena-stepwise-cad Спасибо команде Hugging Face — собрали это демо на ZeroGPU и передали Space нам. Будем очень благодарны за апвоуты на HF и звёздочки на GitHub: Paper: https://arxiv.org/abs/2608.00799 · https://huggingface.co/papers/2608.00799 GitHub: https://github.com/zhemdi/cadena Dataset: https://huggingface.co/datasets/kulibinai/cadena-bench Model: https://huggingface.co/kulibinai/cadena Заапвоутить: https://huggingface.co/papers/2608.00799

Наш новый релиз по реверс-инжинирингу! Наш проект по реверс-инжинирингу ведётся большой распределённой командой. Лид проекта - Дима Жемчужников из моей команды Spatial AI в AIRI. В проекте участвуют Spatial AI (AIRI), FusionBrain (AIRI) Андрея Кузнецова, XR RnD (Sber AI) Игоря Пасечника и наши ребята из Центра ИИ МГУ. Чуть больше года назад громко выстрелила Cadrille, главным автором которой был Максим Колодяжный из нашей команды SpatialAI. Под его лидерством была сделана первая мультимодальная модель для реверса с интеграцией RL, и тоже в коллаборации нескольких команд. Её показывали на ЦИПР 2025, презентовали премьер-министру. Cadrille привела в Сбер и AIRI много заинтересованных людей из промышленности и инженерии, т.к. показала, что технологии ИИ уже на подходе в этой области. Новый релиз, CADENA, наглядно показывает, какой путь мы прошли за этот год. От однопроходной модели, заданной ещё CADRecode (в которой генерируется модель сразу по входных данным), мы перешли к итеративной модели, которая реконструирует объект по шагам, что напоминает процесс работы инженера-конструктора. Прототип этого релиза Дима демонстрировал на выставке Иннопром в Екатеринбурге, в начале июле, на стенде AIRI в павильоне Сбера. Журнал и канал нашего проекта - https://t.me/kulibinai

Поступление в университет Возможность подавать документы на поступление в 5 вузов на 3 программы в каждый привело к тому, что конкурс на каждый топ-факультет в смысле числа заявлений на место стал просто чудовищным. И проходные баллы тоже. Без олимпиад - никуда. Поскольку наш факультет ИИ МГУ открывался поздно, и вообще мы маленькие, то в систему олимпиад мы не вписались в этот раз. Поэтому у нас только ВСОШ и общий конкурс по ЕГЭ+индивидуальные достижения. Ну и страшно видно многим - место новое, специальных грантов для привлечения у нас нет. Но по числу заявлений конкурс получился - держите меня семеро - 163 человек на место на бюджет и 70 на коммерцию

Демократизация халтуры Интернет полнится историями про достижения ИИ, но при этом еще больше историй и конкретных примеров о том, как ИИ создается видимость успеха. Вроде текст написал - но халтурный. Задачу решил - но не полностью. Обзор и статью подготовил - но оставил в ней любезные пометки. И поверх этой видимости строятся воздушные замки ИИ-трансформации организаций, пишутся отчеты об успешном повышении производительности, растет число потраченных токенов и количество сгенерированных прототипов. ИИ - великий демократизатор халтуры. Всем всегда хотелось попроще, полегче, побыстрее. С ИИ это стало совсем просто. "И так сойдет" - но по одной кнопке, гораздо проще, чем раньше! Но мощь ИИ никуда не девается. И добиться с ИИ сейчас можно гораздо больше, чем без него. Но для этого опять нужно прикладывать усилия. Увеличивает ли распространение ИИ долю халтурщиков? Кто знает! Могут знать социологи. Но тем больше выгода тем, кто готов по прежнему работать добросовестно. ИИ тут как рычаг. Малым количеством трудяг можно добиться большего! И это здорово

ИИ в математике и диссертациях В последний месяц пошел вал новых математических результатов, полученных с помощью ИИ. 100%, что гонка только началась. При этом получить степень к.ф.-м.н зачастую можно было по 1 статье, тк придумать и решить математическую задачу было ого-го как сложно. Примеры выгоревших математиков я видел. Но с ИИ новые математические результаты и статьи могут политься как из рога изобилия! Как отреагирует академическая система? Скорее всего, с явным опозданием. Поэтому мы можем наверняка увидеть в ближайшие пару-тройку лет явный всплеск по защиаютам кандидатских по математике. Да что греха таить - по многим областям науки, скорее всего. И система как-то начнет меняться в ответ.

Страж-птица Американская компания вдохновилась опытом СВО и предложила размещать FPV (нелетальные) на зарядных площадках в "засаде" на территории американских школ. По тревоге дежурные операторы из центра в Остине поднимают свои fpv, и за доли минуты облетают школу и находят "active shooter", и начинают его нелетально терроризировать и отвлекать, чтобы не дать ему делать своё кровавое дело. Первый десяток школ уже пилотирует эту технологию в новом учебном году. Специалисты компании утверждают, что они без проблем могут покрыть все школы США, и для этого им достаточно одного из управляющего центра. И правда - до сих пор не было ситуаций, чтобы стрельба была более чем в одной школе. Осталось прикрутить ИИ, и будет как у Шекли. https://www.campusguardianangel.com/ #future

Что делать исследователям? Ведущие ИИ-бигтехи (Anthropic, OpenAI, Space XAI, Google) открыто говорят, что делают ставку на агентное кодирование и создание автономных ИИ-исследователей. Это даст им возможность автоматизировать собственную работу, те запустить полноценный цикл самосовершенствования ИИ. А это позволит им быстрее создать SuperAGI. В отличие от мутных определений AGI, тут все четко. Это СверхИнтеллект, который умнее, быстрее и дешевле человека во всех интеллектуальных задачах. СверхИнтеллект, выпущенный в свет, сразу может заменить людей на любых работах. В том числе выполнить любые прикладные исследования. И по оценкам самих компаний и прогнозистов, он будет создан к 2030 году с вероятностью выше 50%. Что делать тогда текущим исследователям и государствам? На что делать ставку? Вопрос не праздный! Ведь появление СуперИнтеллекта может обесмысслить любые другие исследования! Я вижу такие варианты: 1) Пилить сразу в прод. Все, что может принести деньги прямо сейчас - годится.(При условии, что доход будет вкладываться во что-то материальное и ограниченное, что будет капиталом или поддержкой после) 2) Свои фундаментальные модели и свое железо для них. Скорее всего, никто СверхИнтеллектом делится не будет, потому что это стратегическая технология круче Атомной Бомбы. Мы уже видим сигналы о закручивании гаек и ограничении доступа к моделям, а доступ к железу начали ограничивать еще раньше! 3) Агентские упряжи и методы их построения. Многие задачи Claude "из коробки" решает плохо, но быстро прогрессирует. Упряжь для модели X пригодится в будущем, когда свои фундаментальные модели догонят этот уровень X. Те это задел на будущее. 4) Генераторы данных и бенчмарков. Данные уже "новая нефть", и компании их скрывают, даже если делятся весами модели. Это фундамент и для своих фундаментальных моделей, и для упряжек. У меня получился вот такой список. А вы что думаете? https://youtu.be/_g4l7YkDQwA?si=2LcDXcHq0ddnFG9d #agi #future #research

ИИ как драйвер деглобализации Прямо сейчас ИИ выступает драйвером глобализации - все пользуются американскими или китайскими моделями. Но через некоторое время вероятно ИИ начнёт действовать в обратном направлении. Вот три примера: 1) ИИ в инженерии позволит быстро, эффективно и дёшево скопировать любое машиностроительное изделие, поставить его в производство и обеспечить достаточное качество. При этом, за счёт роботизации производства, можно снизить стоимость производства изделия и вместе со снижением оверхеда на разработку сделать производство малыми партиями выгодным. Это приведет к масштабному импортозамещению, для любых стран, у которых есть эти технологии . "Демократизация производства". Это приведет к изменению материального товарообмена между странами. 2. Развитие генеративного ИИ в видео позволит снимать блокбастеры с условным Брэдом Питом и Томом Крузом в любой стране не за $200–300 миллионов, а, скажем, за $5 миллионов. Это может привести к изменению культурных потоков между странами, тк производства контента будет локализовано."Демократизация Голливуда". 3. Внедрение роботов в услугах (доставка, такси, склады, дарксторы), сельском хозяйстве, на стройке и в общепите может резко сократить потребность в мигрантах. А это приведет к изменению человеческих потоков между странами. Ключевой историей станет вопрос ресурсов и энергии. На фоне падения потребности в товарах, услугах и людях других стран получать ресурсы извне станет "дороже", что подстегнет возобновляему энергетику, энергосбережение и бережливое отношение ко всему.

Remote Labor Index В октябре прошлого года сделали бенчмарк Remote Labor Intex, состоящий из 230 реальных задач, которые дают фрилансерам. Общая стоимость задач около $140K. Задачи из разных практических областей, включая 3D CAD, Interior Design, Automation, т.е. требующие профессиональных навыков в использовании специализированного ПО. На момент публикации работы лучший результат был у Manus - 2.5%. GPT 5.5 поднял результат до 6.25%, Opus 4.8 до 8.33%, и наконец Fable-5 до 15.83%. Рост в 6 раз за 8 месяцев. Если до конца года будет рост всего в 2 раза, то это значит, что каждая третья задача для фрилансеров может быть целиком выполнена ИИ под ключ. https://www.remotelabor.ai/ #ИИтрансформация

Аспирантура на Факультете ИИ МГУ На прошлой неделе прошел первый экзамен для поступления на факультет ИИ МГУ, и это был экзамен в аспирантуру! Пришло больше 30 человек на 10 мест, а ожидал я раза в 2 меньше. Кого-то мы уже знали, кто-то для нас сюрприз. Прошли успешно и те и другие. Экзамен шел с 10 до 18 часов, в три нитки. Было очень интересно, и непросто. Официально поступившие станут аспирантами только с 1 октября, а до тех пор небольшое лимбо.

Цифра дня - 170 Именно столько людей было в команде DeepSeek до недавного времени. Такой командой они сделали DeepSeek V3 и R1, взорвавшие мир ("Sputnik moment for AI and China") и потом портировали весь код на Huawei, чтобы выпустить DeepSeek V4, обученный целиком на китайском железе. Для V3 им потребовалось 2048 GPU. Про V4 информации нет, но вероятно это 10К+ Huawei Ascend 910C Это яркая и наглядная демонстрация того, сколько людей достаточно для того, чтобы делать крутые и прорывные модели в ИИ, и конкурировать с грандами. Были бы сильные и целеустремлённые люди, сведённые в одну слаженную команду.

So it begins Сегодня начался прием в университеты, и на наш уже любимый Факультет ИИ МГУ в том числе. Первых абитуриентов, подающих лично документы даже по телевизору покажут! Мы все в волнении и предвкушении, кто к нам придет, и с кем мы дальше будем вместе работать эти 2 (в маге) и 4 (в бакалавриате) года. Самое главное везде - это люди. Меня вдохновляет, какой чудесный коллектив преподавателей и сотрудников у нас формируется. Когда мы вместе сидим в классе и расписываем понедельный план занятий, дискутируем и правим, у меня вайб первых лет ШАДа и нашей лаборатории КГиМ. Когда мы закончили черновик первого года маги, мы все были в восторге - вот такие сотрудники нам и нужны. Людей с базой даже после первого года на рынке не сыскать днем с огнем, штучный товар! Вчера я на нашей летней школе для преподавателей я рассказывал, как мы пришли к концепции факультета. Про нашу лабу, ЮМБ, курс компьютерной графики и задание "бульдозер". Про ШАД и как он менялся с годами, курс CV. Про старт ФКН НИУ ВШЭ, его успех и цену успеха. Про гибрид, удаленку и ТГ как единственный инструмент управления. "Everything in my life has led to this moment"!

Отечественные САПР для Микроэлектроники Когда грянул гром (2022) и ведущие мировые компании - разработчики САПР для микроэлектроники - начали закрывать и релоцировать свои офисы, уехала только часть. Большинство осталось и нашли работу либо в китайских компаниях, либо в рамках НИР Минпромторга по созданию отечественных САПР для микроэлектроники. Разрабатывают сообща модули для всего "маршрута" разработки микросхем. Дело сложное, но дело правое. К началу следующего года должен быть полнофункциональный отечественный комплекс для работы с имеющимися литографами, и также разработаны отечественные варианты. Дальше начнется еще более сложный этап - разработать к 2030 году весь комплекс для разработки и производства по 28нм технологии, от сканеров и материалов до ПО. Приятно, что важную роль играет МГУ!

Магистратура Physical AGI На факультете ИИ МГУ мы амбициозно заявляем фокусом нашей магистерской программы Physical AGI. Мы будем учить людей, которые вместе с нами будут создавать технологии AGI, внедрять их в жизнь, и менять тем самым наш мир. Прямо сейчас этих технологий нет. Но нет сомнений, что мы их создадим! И вот мы приглашаем желающих принять в этом участие, и для этого получить хорошую базу. Что такое Physical AGI? Это системы, которые могут понимать окружающий физический мир, строить его модели, замысливать его трансформацию, и взаимодействовать с ним также , как это умеет человек. И даже лучше! Учебный план нашей программы и сконструирован так, чтобы научить этом. Изучить и освоить технологии понимания и моделирования мира, построения моделей, LLM и агентов, и дать достаточно технических навыков для реализации и внедрения. Кому интересно - присоединяйтесь к онлайн дню открытых дверей в понедельник, 8 июня, в 16. Регистрация тут. Страница для поступающих на сайте факультета здесь.