Хочу порекомендовать Валеру Бабушкина, карьера которого говорит сама за себя: работал менеджером в ML в Яндексе, Алибабе, X5, потом уехал в лондонский Фейсбук, а сейчас - старший главный начальник (буквально) в BP. Карьера впечатляет! Валера немало пишет о развитии в ML, грейдах, карьере и т.д. у себя в канале “Время Валеры”.

Еще Валера соавтор книги Machine Learning System Design: With End-To-End Examples, перевод на русском и китайском выходит в 2026 году и одноименного живого курса, который был запущен на прошлой неделе

Исследование проверило, могут ли LLM-модели работать как детские врачи - и показало, что нет

Авторы создали новый бенчмарк PEDIASBench, который имитирует реальные визиты к педиатру, а не экзаменационные вопросы.
Он включает:
- базовые знания
- задачи в 2 шага с появлением новой информации
- выборы, связанные с безопасностью и этикой
- ситуации, типичные для детской практики

Что обнаружили исследователи

- Топовые модели набрали 90%+ на простых вопросах, но потеряли ~15% точности на более сложных и реалистичных кейсах.
- Часто модели знают факт, но не могут объединить несколько фактов в клиническое решение.
- В задачах с постепенным раскрытием новых данных модели застревали на первоначальном диагнозе, игнорируя результаты новых тестов.
- На заданиях по безопасности и коммуникации модели иногда выбирали безопасный вариант, но звучали холодно, формально и не дружелюбно для детей.

Вывод исследования
LLM хорошо подходят для:
- помощи врачам
- обучения
- объяснений для родителей

Но не подходят для автономной педиатрической диагностики и клинических решений без участия человека.

Paper: arxiv.org/abs/2511.13381

Обычно гучные “революции в железе” пролетают мимо внимания.
Но когда такое публикует Tom’s Hardware — ресурс с репутацией — это уже совсем другой уровень.

CHIPX Lab из Китая заявляет, что создали первый промышленный, масштабируемый оптический квантовый чип, который выполняет некоторые AI-нагрузки до 1000× быстрее, чем Nvidia-GPU.

Что внутри и почему это важно:

- фотонный чип с 1000+ оптических компонентов на одной 6-дюймовой пластине
- архитектура, заявленная как масштабируемая до 1 млн кубитов
- развёртывание — недели, а не месяцы
- текущая производительность — ~12 000 пластин в год (скромно, но промышленно)
- потенциальный удар по западным планам: Nvidia и другие тоже гонят фотонные + квантовые архитектуры, но пока не показали похожего масштаба

Если эти цифры подтвердятся, это станет одним из самых серьёзных успехов Китая в гонке за квантовым превосходством — и сигналом, что фотонные квантовые чипы могут вскоре стать реальной альтернативой классическим GPU для ряда задач ИИ.

Пока многое остаётся за кадром, но сам факт публикации и заявленного уровня — уже тревожный звонок для индустрии чипов.

https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/new-chinese-optical-quantum-chip-allegedly-1-000x-faster-than-nvidia-gpus-for-processing-ai-workloads-but-yields-are-low

🚀 Сегодня языковые модели превращаются в самостоятельных AI-агентов, которые способны принимать решения, взаимодействовать с пользователями и использовать инструменты для достижения целей.

LangChain — один из ключевых фреймворков, позволяющих создавать таких агентов.

Разберём принципы построения AI-агентов на основе больших языковых моделей (LLM). Вы узнаете, как использовать возможности моделей, чтобы ваш агент не просто генерировал текст, а действовал осознанно и контекстно. Преподаватель покажет, как создать собственного агента на LangChain.

Урок для продвинутых специалистов в DS и NLP, инженеров, работающих с LLM, а также исследователей, которые хотят перейти от экспериментов с промтами к созданию настоящих автономных систем.

➡️ 20 ноября в 18:00 МСК. Открытый урок проходит в рамках старта курса «NLP. Advanced». Регистрация открыта: https://otus.pw/wF1m/?erid=2W5zFJGcz9e

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🇯🇵 Andy Rubin - создатель Android и экс-топ-менеджер Google - возвращается в робототехнику с новой компанией Genki Robotics, базирующейся в Токио, Япония. Согласно отчёту корейского MK.co.kr и The Information, стартап работает в режиме «стелс» и набирает команду для разработки первых прототипов.

Слово «Genki» по-японски означает «живой», «энергичный» - это говорит о фокусе на динамичных машинах, вероятно, способных передвигаться в человеческом пространстве.

Andy Rubin уже давно интересуется роботами-пешеходами: во время работы в Google он руководил робо-дивизионом и покупал японскую хуманоидную компанию Shaft. На конференции в 2018 году он предсказал эру «nog-everywhere» (ноги повсюду), утверждая, что именно ногами роботы смогут использовать лифты, подниматься по лестницам и работать там, где колёса бессильны.

Выбор Токио как центра Genki Robotics — стратегический: Япония славится мощным инженерным ресурсом в области робототехники и университетскими кадрами, которые трудно переоценить. Rubin явно намерен воспользоваться преимуществом японской экосистемы вне привычного Силиконовой долины.

Но рынок хуманоидов крайне насыщен и затратен. Несмотря на прошлые успехи Rubin-а (в 2013-м он инициировал множество покупок робототехнических компаний), после ухода из Google его компания смартфонов Essential Products закрылась в 2020-м.

Пока Genki Robotics работает в тени — неизвестно, какие задачи она решает и какую технологию использует. Но возвращение Rubin-а в эту область может стать важным событием для индустрии хуманоидов.

стартует «Специалист по Data Science» — очная программа профессиональной переподготовки от факультета компьютерных наук Высшей школы экономики, аккредитованная Альянсом в сфере ИИ.

🟣Преподаватели факультета и сотрудники ведущих IT-компаний собрали самый актуальный стек навыков и тем, которые нужны для освоения профессии
🟣Обучение подходит начинающим, специалистам не из IT и программистам
🟣Изучение всех направлений современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и не только
🟣На каждом занятии учат применять теорию к реальным задачам, которые решают в индустрии: по окончании курса портфолио пополняется тремя DS-проектами
🟣Программа реализуется в очном формате в московском кампусе НИУ ВШЭ, что позволяет напрямую общаться со специалистами и перенимать профессиональный опыт

Присоединиться можно в течение недели после старта: подробнее о программе 📍

Реклама. НИУ "ВШЭ". ИНН 7714030726. erid:2SDnjdeH4dd