News: MCP з’їв весь контекст; математика більше не влазить у мозок; AI прибере стіл. Можливо, разом із тобою

Починаємо з презентації Apple: нові iPhone, складаний iPhone, Apple Watch і AirPods, а також чіпи M6 у Mac mini та M5 Ultra у Mac Studio.

Розглядаємо AI не лише як окрему модель, а й як частину складнішої системи, до якої підключаються інструменти, дані та зовнішні сервіси.

Говоримо про MCP, harness для AI-агентів і self-improvement, а також про практичні інтеграції з DaVinci Resolve, роботами та персональними knowledge bases.

Також говоримо про вартість використання сучасних моделей, робототехніку з computer vision та reinforcement learning, а також потенціал AI у наукових задачах, зокрема в математиці та фізиці.

00:36 — презентація Apple

03:28 — припущення щодо майбутніх моделей Mac mini та Mac Studio

04:54 — важливість розміру контексту для малих AI-моделей

06:53 — еволюція harness та їхній вплив на продуктивність моделей

07:57 — розвиток open-source harness та їх застосування

09:55 — сучасна розробка AI-моделей, що самовдосконалюються

13:55 — рівняння Нав’є — Стокса та їхнє значення для фізики

18:10 — математика й фізика: роль LLM у науковому прогресі

20:25 — вартість і продуктивність китайських моделей

22:21 — потенціал AI в автоматизації підтримки та сервісних терміналів

25:38 — AI у робототехніці: бачення, маніпуляція та reinforcement learning

34:40 — інтеграція MCP та плагінів для розширення можливостей AI

37:41 — використання AI для монтажу відео та обробки медіа

42:12 — підключення AI до особистих і робочих процесів

47:33 — модель Jev: хайп vs реальність