News: виборці проти бігтеку; чи вистачить нам знань; інді-ігри під загрозою

Говоримо про спротив Big Tech і розширенню інфраструктури дата-центрів, обмеженість даних для навчання AI-моделей та експерименти зі зміною ваг нейронних мереж за допомогою LLM.

Розглядаємо застосування ШІ в медичних дослідженнях, вплив reasoning на вартість складних завдань і розвиток AI-реверс-інжинірингу.

Також говоримо про те, як швидке копіювання ігрових прототипів впливає на інді-розробників та їхні можливості конкурувати на ринку.

01:02 — проміжні вибори в США та спротив будівництву дата-центрів

03:20 — скільки робочих місць створюють дата-центри

04:17 — вразливість в Alpine Linux

07:11 — Claude Code підписується співавтором комітів

09:36 — скіл «curb your enthusiasm» і надто самостійний Codex

12:35 — стаття в Nature Medicine: LLM допомагає керувати епілепсією

16:27 — Майкл Крайтон і «Термінальна людина»

18:09 — стаття «LLM can natively read and write neural network weights»

26:35 — темпи прогресу моделей Anthropic

29:30 — фідбек користувачів як навчальні дані

31:54 — Revolut переходить на self-hosted GLM

33:37 — ARC-AGI-3: чим вищий рівень reasoning, тим дешевше розв'язання задачі

41:01 — Anthropic блокує інструмент Reverse Engineer Anything

44:29 — інді-розробники та клонування ігор за кілька годин

46:43 — App Store і потік клонів та AI-застосунків