Просто Штучний Інтелект
Подкаст «Просто Штучний Інтелект» пояснює сучасні технології ШІ простою, зрозумілою мовою незалежно від рівня підготовки. Тут ви дізнаєтеся про штучний інтелект, мовні моделі, машинне навчання та інновації без складного технічного жаргону. Ідеально підходить для тих, хто хоче розуміти та користуватися можливостями ШІ у житті, роботі чи бізнесі.
Епізоди
#25# Змагання за швидкість: Jev та нові архітектури без LLM
Модель Jev від TypeSafe оцінена у 7,5 мільярдів доларів через здатність виконувати завдання швидше та економніше за LLM. У випуску розбираємо архітектуру Jev, порівнюємо її з моделлю Decision-1 від Microsoft, що працює в 35 разів швидше за GPT-6, та обговорюємо успіхи квантування Saluki 27B. Ви дізнаєтеся, як нові підходи до обробки даних без генерації тексту змінюють ринок ШІ та які альтернативи
#24# OpenAI Dots перетворює ChatGPT на постійного агента
OpenAI запустила Dots — автономних агентів, які працюють 24/7 у власному хмарному середовищі, поки ви спите. Система базується на моделі GPT-6 Astra та інтегрується з понад 4000 застосунків через екосистему плагінів. Слухачі дізнаються, як ці постійні помічники навчаються на основі зворотного зв’язку та виконують складні завдання у фоновому режимі, що знаменує перехід від чат-ботів до повноцінних
#23# Загроза самовдосконалення ШІ та нові попередження про апокаліпсис
Сем Альтман прогнозує появу AGI вже до 2026 року, коли системи почнуть неконтрольовано навчати самі себе. Дослідження моделі NeoHorse-1 та закриті безпекові звіти OpenAI й METR викривають реальні загрози рекурсивного самовдосконалення (RSI) та створення некерованих ШІ-агентів. Ви дізнаєтеся, чому провідні лабораторії світу побоюються модельного колапсу та як концепція чужого розуму Якуба Пахоцьког
#22# OpenAI Agents API знищує потребу в оркестрації для розробників
Нова модель GPT-Live-1 скорочує код голосових агентів на 80% при вартості всього 5 центів за хвилину роботи. Реліз OpenAI Agents API переносить хостинг інфраструктури Codex у хмару, дозволяючи створювати автономні системи для розслідування інцидентів через протокол MCP. Проте інтеграція таких рішень виявляє критичну проблему крос-субстратної авторизації, коли ідентичні файли вимагають протилежних
#21# Чому людська мова — це замало? Таємниця «Neuralese»
Коли агенти ШІ дізнаються про модельне походження своїх колег, їхня здатність до співпраці критично падає через упередженість. Ми розбираємо феномен Neuralese, де LLM починають формувати внутрішні мови для розв'язання задач, та технологію TabPFN, яка замінює тривале налаштування моделей одним проходом через синтетичні дані. Ви дізнаєтеся, як приховані механізми мислення нейромереж змінюють архітек
#20# Чи дійсно муха грала в Doom та Minecraft? ШІ читає геноми. Біореволюція?
ШІ спрогнозував наслідки для всіх 9 мільярдів мутацій геному людини, створивши гігантську базу даних на петабайт. Розбираємо революційний атлас AlphaGenome від Google DeepMind, новий стандарт автоматизації лабораторій Anthropic MHS та реальні ліміти симуляції мозку мухи MaleCNS v1.0. Слухачі дізнаються, як мультимодальний фреймворк OmniMed-FL змінює клінічну діагностику без порушення приватності п
#19# Більше не за сценарієм: роботи вчаться на льоту
Нова модель Gen-1.5 дозволяє роботам миттєво адаптуватися до складних завдань без жодного додаткового тренування. Технологія in-context learning, інтегрована мультимодальна модель Qwen-Drive-1.0 для автопілотів та дифузійне планування мультиагентних систем за логікою STL виводять автономність на новий рівень. Ви дізнаєтеся, як поєднання комп'ютерного зору, мовних моделей та дифузійних алгоритмів в
#18# ШІ ламає освіту та загрожує зниженням зарплат до 2030 року
Дані OECD свідчать про падіння успішності учнів через алгоритми, а аналітики очікують знецінення розумової праці. Економічна команда Anthropic розробила модель трьох сценаріїв розвитку ринку праці, а оновлений фреймворк Асемоглу та Рестрепо описує зону комплементарності людей і машин. Ви зрозумієте, чому критичне мислення в школах та адаптація до комплементарного використання технологій є ключем д
#17# За крок до AGI? Розбираємо GPT-6 Astra від OpenAI без хайпу
Нова модель штучного інтелекту GPT-6 Astra від OpenAI демонструє проривні можливості, самостійно покращуючи додатки на 150 000 рядків коду та створюючи історичний 3D-простір Лондона. Слухачі дізнаються, як ця технологія вирішує раніше непідйомні головоломки DEF CON завдяки паралельним гілкам дослідження, керує роборуками та чому фахівці з безпеки б'ють на сполох через втрату контролю над моніторин
#16# Прорив у швидкості та вартості генерації голосу й аудіомоделей
Технології генерації голосу та аудіомоделі штучного інтелекту досягли нового рівня доступності завдяки релізу Pika Speech, яка генерує хвилину аудіо якості 48 кГц за одну секунду всього за один цент, що в дев'ять разів дешевше за ElevenLabs. Аналіз платформи Speech Arena виявив парадокс вибору користувачів між приємністю звучання та точністю виконання завдань, тоді як нові моделі MeanVC2 та FireRe
#15# Не модель, а Harness: як обгортка робить ШІ-програмістів розумнішими
Розробка програмного забезпечення за допомогою штучного інтелекту залежить не лише від мовної моделі, а й від ефективності обгортки — так званого harness. У випуску аналізуємо, як інструменти на кшталт SWE-agent та підходи до масштабування середовищ дозволяють досягати результатів у 96% на бенчмарках типу SWE-bench Verified Mini. Слухачі дізнаються, чому автономні агенти втрачають контекст і як пр
#14# Робототехніка та фізичне втілення ШІ від Google та Meta
Робототехніка та фізичне втілення ШІ стають реальністю завдяки новим розробкам Google Gemini Robotics 2 та моделі Meta Muse Spark 1.2. Ви дізнаєтеся про перехід від обмежених алгоритмів до цілісного управління тілом робота, що дозволяє виконувати складні маніпуляції та орієнтуватися у просторі. Також розглянемо стрибок продуктивності Muse Spark 1.2 з 59.8 до 72.0 балів у тестах та впровадження нов
#13# Соціально-економічні та правові виклики епохи масового впровадження ШІ
Масове впровадження штучного інтелекту створює фундаментальні соціально-економічні та правові виклики, від відсутності незалежних даних про реальне використання моделей на кшталт ChatGPT до формування пост-AGI економіки, де ШІ-агенти стають одночасно виробниками та споживачами. Слухачі дізнаються про парадокс делегування рішень при покупках, юридичну незахищеність ШІ-контенту в ЄС та критичний ана
#12# Впровадження Gemini в освіту та зміна підходів до навчання школярів
Впровадження штучного інтелекту в освіту та інтеграція Gemini змінюють підходи до навчання школярів. Епізод аналізує нові інструменти Google для створення карток, тестів та навчальних записників, а також розглядає досвід Ісландії у впровадженні національних AI-пілотів. Слухачі дізнаються про виклики впровадження генеративних моделей у школах, зокрема про обмеження для вчителів у країнах з різним р
#11# Вчені на автопілоті: як ШІ-агенти самостійно роблять відкриття
Штучний інтелект у науці здійснює революцію завдяки автономним мультиагентним лабораторіям та архітектурі Eureka, яка організує макроагентів через динамічні графи зобов'язань для самостійного планування експериментів. Слухачі дізнаються, як інтеграція моделей ChatGPT 5 Thinking та Gemini 3 Raisonnement дозволяє ШІ прогнозувати властивості нових матеріалів, здійснювати геномний майнінг грибів для с
#10# Мультиагентні ШІ-системи в медицині та охороні здоров'я
Мультиагентні системи штучного інтелекту в медицині та охороні здоров'я відкривають нові можливості для автоматизації клінічних рішень, проте стикаються з викликами безпеки та точності. Слухачі дізнаються, як система DentAgent об'єднує 3D-дані та рентгенограми для стоматологічної діагностики, а локальне ШІ-рішення структурує 638 звітів комп'ютерної томографії грудної клітки та тазу. Також аналізує
#9# ШІ як Терапевт, Коуч і Менеджер Життя: ТОП-100 Неочікуваних Варіантів Використання Штучного Інтелекту у 2025 році
Цей витяг є оновленим звітом за 2025 рік від Марка Зао-Сандерса, що пропонує систематичний аналіз реальних сценаріїв використання генеративного штучного інтелекту (GenAI), які виходять за межі початкових тенденцій. Дослідження, що базується на якісному аналізі публічних дискусій, зокрема на форумах Reddit, виявило значний зсув у застосуванні ШІ: від інструментів для підвищення продуктивності та те
#8# Антикітерський механізм - перший штучний інтелект стародавнього світу
Цей випуск занурює слухачів у глибоке порівняння двох епох обчислювальної майстерності — від стародавнього Антікитерського механізму до сучасної гонки за домінування в епоху штучного інтелекту. Ми дослідимо, як інженери античності створювали неймовірно складний аналоговий комп’ютер у бронзовому корпусі для передбачення рухів небесних тіл, тоді як сучасні технологічні гіганти, як Nvidia та AMD, виб
#7# Деградація ШІ можлива! Як сміттєві дані соцмереж руйнують логіку моделей та викликають цифрову психопатію
Це дослідження емпірично підтверджує гіпотезу про "деградацію мозку" LLM (великих мовних моделей), стверджуючи, що постійне поглинання низькоякісного, або "сміттєвого", веб-тексту спричиняє стійке зниження когнітивних здібностей моделі. Дослідники використовували контрольовані експерименти на даних із Twitter/X, визначаючи "сміттєві" дані за двома критеріями: високим
#6# Огляд досягнень Штучного Інтелекту 2025 Стрибок Потужності ШІ, Нобелі та Парадокс Ризиків (За Звітом Stanford HAI)
Цей витяг із Звіту AI Index 2025 року є всебічним оглядом поточного стану та впливу штучного інтелекту, охоплюючи ключові досягнення та виклики. Основними темами є стрімке зростання продуктивності ШІ на складних контрольних показниках і поява менших, але потужніших моделей, а також значні прориви у створенні високоякісного відео та агентських систем. Звіт також детально описує еволюцію відповідаль
#5# Армія Агентів! Як агенти ШІ домовляються, обманюють та будують довіру
У цьому епізоді ми досліджуємо захопливий світ цифрових агентів: як штучний інтелект навчився домовлятися, “грати за правилами” або їх порушувати, будувати партнерство й навіть обманювати колег-агентів задля досягнення мети. На тебе чекають реальні кейси змагань між автономними AI-системами, приклади хитрих алгоритмів переговорів, аналіз сучасних стратегій обману та останні відкриття у створенні д
#4# Еволюція ШІ Від LLM до Агентів. Останній Іспит Людства (Автор Олександр Краковецький)
Цей уривок є доповіддю, що розповідає про стрімкий прогрес і трансформацію в галузі штучного інтелекту, особливо зосереджуючись на великих мовних моделях (LLM). Спікер, Олександр Краковецький, вітає присутніх з Днем ІТ та наголошує, що технології є "ДНК" сучасного бізнесу, проникнувши в усі його сфери. Основна частина доповіді присвячена методам оцінювання прогресу ШІ, зокрема через бенч
#3# Багатоагентні LLM-системи. Як Колективний Інтелект ШІ змінить бізнес, дані та саме поняття експертизи
Цей уривок із статті Unite.AI, автором якої є Олексій Жуков з EPAM Systems, пояснює, як багатоагентні системи на основі великих мовних моделей (LLM-MA) можуть підвищити ефективність вирішення складних бізнес-завдань порівняно з "одноразовими" реалізаціями LLM. Замість того, щоб діяти лише як допоміжні "другі пілоти", GenAI-рішення повинні перетворитися на автономних учасників процесу, здатних до п
#2# LLM Агенти Мозок, Руки та Пам'ять ШІ – Як вони діють, планують і вчаться на помилках
У цьому випуску розбираємо, як сучасні великі мовні моделі (LLM) перетворюються на автономних «агентів» із трьома ключовими компонентами: мозок (алгоритмічне ядро), руки (інструменти та зовнішні API) і пам’ять (збережений досвід і контекст). Дізнайтеся:Як LLM-агенти формують ієрархію цілей та приймають рішення в складних задачах.Які механізми планування використовують для багатокрокових дій та вза
#1# Огляд книги "Великi мовнi моделi, iнженерiя запитiв та агенти" (Автор: Олександр Краковецький)
Ласкаво просимо на експертний подкаст, який є практичним доповненням та розширеним оглядом ключових тем книги «Великi мовнi моделi, iнженерiя запитiв та агенти» авторства Олександра Краковецького.У цьому подкасті ми детально розглядаємо принципи роботи та навчання великих мовних моделей (ВММ), інженерію запитів (Prompt Engineering) як ключове мистецтво взаємодії з AI, а також концепцію агентних си
