News: Китай наступає в LLM і не тільки; Anthropic шукають точку J; Євген хоче електричку

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