Когда работу делает модель, ценнее всего становится выбор, какую работу делать

За последние недели вышло четыре новости из разных миров: безопасность, фарма, нейрочипы, найм. Вместе они показывают одно и то же. Сделать что-то становится дешевле, а понять, что именно стоит делать, всё так же дорого.

Начну с Google. Gemini 4 Carbon занял первое место в индексе Artificial Analysis. Самое интересное здесь — разрыв между «нашёл» и «починил».

Найти дыру в коде теперь почти бесплатно, и это доступно любому, кто заплатит за API, включая того, кто захочет вашей дырой воспользоваться. Для продукта отсюда простой вывод: такой аудит лучше прогонять по своему коду самому и регулярно, как тесты в CI. Иначе его прогонит кто-то другой.

И деталь, которую легко пропустить: в WebDev модель только четвёртая. Google сознательно вложился в безопасность и долгую автономную работу, а не в красивые интерфейсы. Лаборатории начали выбирать, в чём быть лучшими.

Самая сильная история месяца — у Anthropic. Компания купила биотех Mithril Medicine, где работал один человек. Коди Транбаргер отдал Claude контракты, логистику и переписку с внешними лабораториями.

Меньше чем за полтора года идея терапии от мышечной дистрофии дошла до хороших результатов на мышах. Раньше на такой путь нужна была команда и несколько раундов денег. Получается, Anthropic купила не штат и не патенты, а работающую связку «человек плюс модель», которая доказала, что умеет двигать науку.

Мне как фаундеру это говорит вот что: минимальный размер компании, на которую можно делать серьёзную ставку, теперь — один человек, который хорошо понимает, куда идти. Третья новость, на первый взгляд, из другой оперы. В EPFL сделали чип LogSync размером 4 на 2 мм.

Он прямо внутри мозга считает, как связаны сигналы разных областей, распознаёт состояние внимания или возбуждения и сам решает, когда включить стимуляцию. И всё это меньше чем на 200 микроваттах. Секрет не в том, что большую модель ужали.

Команда перевела вычисления в логарифмы, чтобы тяжёлые операции стали простыми, и проектировала алгоритм и схему вместе — это видно в самой статье. Тот же принцип: когда ресурсов мало, выигрывает тот, кто заново продумал задачу, а не тот, кто больше вычислил. И замыкает всё Феликс Ризеберг, который руководил разработкой Claude.ai и Claude Code.

Он пишет в блоге, что с октября не даёт кандидатам задачи на код: Claude решает их лучше людей, и задача больше ничего не говорит о кандидате. Замены он пока не нашёл. Смотрит небольшие прототипы в портфолио: видно ли в них вкус, понимание пользователя, умение думать с нуля.

Это честное признание, и оно хорошо сходится с остальными тремя историями. Навык «сделать по заданию» модель забрала себе. Осталось то, что видно до задания: что ты решил построить и почему.

У себя в команде я пришёл к похожему. Самый полезный вопрос на собеседовании теперь не «как бы ты это написал», а «что ты недавно сделал сам, без просьбы, и что выкинул по дороге». В ответе сразу видно и вкус, и голод, и то, как человек работает с моделью.

В нынешней математике это главное. #новости

#evgeniydubskiy #erartaai