У цьому випуску обговорюємо дослідження Anthropic про внутрішні механізми міркування AI-моделей — інструмент, який дозволяє простежити, як саме модель обробляє запит на рівні окремих шарів і токенів.
Також говоримо про випадок із помилковим білінгом на 16,6 млн доларів, про людей без технічного бекграунду, які за допомогою AI-агентів створюють власні продукти, й про конкуренцію між західними й китайськими AI-моделями.
00:30 — стаття Anthropic про J-Space/J-Lens
04:50 — практична цінність interpretability-досліджень vs alignment
07:18 — зв’язок із Sparse Autoencoders
12:09 — реліз Kimi K3 і Qwen, конкуренція з китайськими моделями
17:00 — редактор Zed і швидкість роботи з опенсорсними моделями
19:07 — кейс: сейлз без бекграунду створює продукт через Claude Code
22:54 — ризики вайб-кодингу
29:10 — новий голосовий режим ChatGPT Live Mode
34:46 — електромобілі: анонс приводу Geely з рекордним ресурсом
39:57 — потреби в SSD/RAM у сучасних автівках
42:53 — генеративний AI у 300+ проєктах Netflix
47:25 — найм в Anthropic, OpenAI, скандал з Grok і репозиторіями