Mathematics — September 2026

много распрей последнее время читаю, что мол software бизнес уже retard тема как для vc, так и для предпринимателей.

кмк сегодня разница между saas, ai-агентом, saas с fde или даже небольшой вертикальной нео-лабой со своей slm стёрлась. везде ты хочешь, чтобы клиент свайпал карту, а ты ему давал какой-то цифровой продукт.

раньше ты это делал с нулевыми маржинальными издержками. ну а сегодня из-за инференса это в среднем 23% выручки. но это всё еще application layer, а значит инвесторы оценивают риски по выручке.

1/ открылись категории, которые раньше считались стрёмными для saas-инвесторов. legal, healthcare, стройка и тд.

- harvey стоит $11b при ~$300m arr - legora (шведский legal ai, запустились в конце 2024-го) — $5.6b при ~$150m. до $100m arr дошли за 18 месяцев, быстрее cursor и wiz - openevidence, медицинский поисковик для врачей, подняли series b при $3.5b и примерно 35x выручки. используют больше 40% американских врачей

раньше TAM считали по тратам на софт, иногда добавляли туда зарплаты людей. сейчас это весь knowledge work целиком.

да, после 2023 AI сделал возможность чарджить за outcome. и прекарсно, что мы больше не увидим, как юристы или консультанты чарджат за свои непрозрачные часы.

но за outcome, то есть за результат у клиента: (закрытый тикет, забронированная встреча, спасённая подписка) берут деньги около 10% стартапов

остальные чарджат за использование(токены, вызовы, действия агента) и за output, за единицу сделанной работы: сгенерированный документ, инвойс, диалог, независимо от того, помог он или нет.

имхо мешает не технология, а аттрибуция: настоящий success-based billing не работает для большинства продуктов, потому что непонятно, AI дал результат или клиент сам. а «подними конверсию на 50% и возьми 10% от прироста» концептуально рационально, но ломает sales comp: ценность аккаунта не измерить в момент продажи.

я же по extruct вижу, что ситы продаются в 2026-м лучше, если ты придумаешь, как свести свою математику.

2/ сейчас все в invest mode.общий тезис -- не важно, сколько денег нужно, мы должны make ai happen и все что важно это рост == они разобрались быстрее, как make ai happen. все рассуждения про moat или фундаментальную аналитику каждый месяц разбиваются об камень (привет, lovable рейзит под $30b наверное сейчас).

3/ рынок только учится относиться к выручке ai-saas. пока это выглядит так: инвесторам нравится arr-составляющая (со всеми странностями репортинга), а низкий retention признают частью инноваций, все смотрят на рост. в altimeter придумали для этого термин experimental runrate revenue: ai-выручка, которую купили как эксперимент, почти без обязательств.

4/ то же самое про маржу. в saas это было предсказуемо. сейчас есть нюансы. iconiq считает среднюю динамику gross margin ai b2b 41% → 45% → 52% с 2024-го по 2026-й. но на другом спектре сидит replit у которого маржа за год гуляла от −14% до +36%. на самом деле инференс cogs это новый cac дай доступ на неделю бесплатно к топовой моделе на фри плане и получи приток пользователей.

5/ почему это ещё привлекательно? такой возможности для switching cost не было раньше. только 28 центов из каждого нового доллара на ai это net-new it-бюджет. остальные 72 цента вынимаются из того, что уже есть в стеке. что-то тут отъедают лабы, что-то новые тулы.

6/ аргумент, что стоимость софта сегодня 0 - шум. сама разработка в saas всегда оценивалась в 0, если ты не показал выручку или потенциал этой выручки. ну да, можно что-то завайбкодить и не покупать с рынка или покупать у fde-shops (kirkland & ellis, крупнейшая юрфирма мира, вкладывает полмиллиарда в собственную ai-платформу с palantir вместо того, чтобы купить harvey или legora). ок, сегодня это готово на 80%, но кому-то всё равно нужно это поддерживать и давать результат.

7/ ну даже если это списать на инерцию и сказать, что самописные фабрики слопа софта будут это всё поддерживать, я думаю, мы всё равно захотим обмениваться какими-то готовыми артефактами, куда просто перетечет сегодняшняя добавочная ценность.

⚡️ OpenAI украла задачу тысячелетия у Anthropic — проблему Навье—Стокса могли решить два математика, а OpenAI просто своровали их наработки для своих моделей. Рассказываем безумную историю.

Оказалось, за решением уравнения уже давно охотились математики Тристан Бакмастер и Левент Альпёге (Альпёге работает в Anthropic). Ранее они же опровергли гипотезу Якобиана, которая оставалось нерешённой с 1939 года. И вот, они почти решили уравнение тысячелетия, проблему Навье—Стокса, как вдруг:

• В прошлый вторник Бакмастер заявил, что у него есть предварительное решение по Навье—Стоксу. А через неделю, вчера, появились OpenAI с ответом, который якобы получила их модель нового поколения. • При работе Бакмастер и Альпёге пользовались Codex, и Claude AI, и у моделей был доступ к их наработкам. • Вчера Бакмастер заявил, что OpenAI УКРАЛИ их наработки из Codex — и этому есть весомые доказательства. Математики использовали редкую ветку доказательства, которую, кроме них, не брал никто — только OpenAI. И они могли получить доступ к Codex. • Примечательно, к Бакмастеру недавно обратился глава математики в OpenAI и попросил убрать из исследования его коллегу, Альпёге — потому что тот работает в Anthropic, чтобы потом избежать заголовков в духе «Anthropic изменили мир». • И ещё — сама OpenAI потратила, внимание, $22.5 миллиона (!), чтобы решить задачу и получить награду в $1 миллион, потому что сожгла 300 млрд токенов. • После обвинений компания призналась, что не может исключить, что обезличенные данные из исследования Бакмастера и Альпёге, полученные из Codex, помогли улучшить их модели.

Похоже, за ИИ всегда стоят пара сумасшедших гениев, которые сделали всё руками.

OpenAI, возможно, решила одну из главных математических задач мира

Математик Тристан Бакмастер и его коллега из Anthropic Левент Алпеге в свободное время работали над подходом к проблеме Навье–Стокса. Это одна из семи задач тысячелетия. В августе у них получились интересные промежуточные результаты.

Когда в соцсетях пошёл слух, что к решению близка Anthropic, Бакмастер написал в OpenAI и объяснил, что это личный проект, а не работа компании. Вскоре OpenAI сообщила, что их модель нашла полное доказательство, причём похожим методом. Сама OpenAI пишет, что начала эксперимент после того, как узнала о слухах вокруг возможного прорыва.

Бакмастер рассказал, что компания предлагала опубликовать результат так, чтобы Алпеге не был автором работы OpenAI. По его версии, причиной было то, что Алпеге работает в Anthropic :)

Учёные в итоге решили не ждать и опубликовали свои результаты раньше, чем планировали. По словам OpenAI, над решением около 88 часов работали примерно 10 тысяч ИИ-агентов, после чего доказательство формализовали и проверили в Lean. Осталось дождаться, подтвердит ли его математическое сообщество.

История получилась настолько запутанной, что доказать задачу Навье-Стокса, кажется, было проще, чем разобраться, кто её на самом деле решил.

Глеб Соломин · Наука · Экономика

У родителей в Долгопрудном есть одна общая мечта: чтобы ребёнок однажды сказал: «Мам, я поступил в МФТИ» 😄

Но для этого важно заложить хорошую базу

В УНПК МФТИ идёт набор школьников с 1 по 11 класс.

Для 1–4 классов здесь главное - заинтересовать точными науками и заложить базу, чтобы дальше учиться было легче, а слово «математика» не вызывало желание срочно заболеть к контрольной 😄

Для 5–11 классов - углублённые занятия, прочная база, подготовка к экзаменам и олимпиадам.

И главное - среда Физтеха

Занятия ведут преподаватели МФТИ, МГУ и ВШЭ. Среди них кандидаты наук, эксперты ЕГЭ и члены жюри олимпиад. Группы небольшие - до 12 человек, формируют их с учётом уровня подготовки.

За плечами УНПК МФТИ - 35 лет работы и более 100 000 учеников. По данным УНПК, выпускники сдают ЕГЭ в среднем на 15 баллов выше, чем по Москве и области, а 97% поступают в вузы, о которых мечтали

Так что вместо стратегии «до ЕГЭ ещё далеко, потом разберёмся» можно дать ребёнку сильную базу уже сейчас.

📍 1–4 классы - старт 12–13 сентября проспект Пацаева, 7 к.1

📍 5–11 классы - старт 20 сентября Главный корпус МФТИ

Обучение можно оплатить материнским капиталом или вернуть 13% налоговым вычетом.

⏰ 66% мест уже занято.

👉 Подобрать предмет, группу и расписание: https://t.me/m/CCZn3dStMjMy

📞 8 (800) 500-81-51 🌐 kmipt.ru

#реклама АНО ДПО “УНПК МФТИ” ИНН 9717087869

Вакансия из города Атырау

Математика мұғалімі (алгебра және геометрия) 95000 - 135000 ₸

Міндеттері: • Оқу сабақтарын жоспарлау • Жұмыс процестерін бақылау

Талаптар: • Жұмыс тәжірибесі: 1 жыл • Білімі: жоғары • Кәсіби дағдылар: Оқытылушылармен жұмыс • Бейімділік • Жауапкершілік

Байланыс: +77122256009 [email protected]

Пишут, что Илон Маск заменил часть учителей математики тьюторами, и ученики показали более лучшие результаты теста, чем ученики в Германии

https://t.me/turboproject/5109

Предполагаю, что для наших школ будет когда-то аналогичное решение

#образование

Если профессор математики не вре, для OpenAI это обернется скандалом.

Математики из компании Anthropic используют модели OpenAI для получения прорыва результата математике.

Каким-то образом в OpenAI узнают об этой работе. Они даже задействуют все имеющиеся у них вычислительные мощности, чтобы развить это решение и создать более совершенный вариант — и всё это в то время, когда сама Anthropic еще даже не успела официально объявить о своем открытии.

Затем представители Anthropic связываются с сотрудниками OpenAI и спрашивают: «Вы заходили в нашу закрытую сессию в Codex?» В OpenAI на это никак не реагируют.

Тот факт, что команда OpenAI одновременно с этим решает ту же самую задачу, кажется чем-то большим, чем просто совпадение.

Если они действительно отслеживали сессии сотрудников Anthropic в Codex и украли у них эту идею, ситуация выглядит минус вайб. https://mastodon.social/@tristanbuckmaster/117233413705701198

@devs_kz

Локации Дня открытых дверей: Открытый микрофон 📍

13 сентября в 10:00 встречаемся на Нижегородской ярмарке, чтобы вместе узнать о Вышке всё! Рассказываем о чётвертой локации Дня открытых дверей НИУ ВШЭ — Нижний Новгород.

Открытый микрофон со студентами — возможность для абитуриентов узнать о Вышке из первых уст. Здесь можно пообщаться со студентами интересующих программ и задать вопросы об учёбе, проектах, внеучебной жизни и возможностях университета.

В течение дня опытом поделятся студенты всех факультетов: 🔵10:15–11:00 — факультет гуманитарных наук 🔵11:00–11:40 — факультет права 🔵11:40–12:20 — факультет информатики, математики и компьютерных наук 🔵12:20–13:00 — факультеты экономики и менеджмента

Приходите узнать всё самое важное и интересное и обрести новые знакомства.

➡️ Регистрация ➡️ Полная программа

Ждём вас 💙

Книжная выставка «История учебника математики»

На выставке представлены учебники математики второй половины XIX века и советского периода XX века - знаменитый учебник Леонтия Магницкого «Арифметика, сиречь наука числительная» (1914), дореволюционные учебники А. П. Кисилева, Игнатьева Е. И., К. П. Арженикова, А. О. Филиппова, Л. Я. Пясецкого, С. И. Шохор-Троцкого, А. А. Леве, А. Ю. Давидова, В. А. Евтушевского и учебники советского периода - Пчелко А. С., Моро М. И., Виленкина Н. Я.

Помимо учебников на выставке экспонируются методические рекомендации по преподаванию математики для учителей, родителей и самообразования, а также дополнительная литература к учебникам математики: сборники задач, математические головоломки и развлечения.

До 30 сентября Выставочная зона 1 этажа ДГПБ Вход свободный, 12+

Детские мероприятия Ростов-на-Дону. Я местный! Telegram | MAX

🆕 Ищем доброжелательную, активную, инициативную и вовлеченную няню с педагогическим опытом к 2ум детям (девочка 3.8, мальчик 5 лет).❤️

💫Обязанности: 🍀Полноценный уход; 🍀 Обучение и занятие всего свободного времени (стихи, чтение, русский, математика); 🍀Сопровождение в сад, бассейн, кружки и т.д;  🍀 Соблюдение строгости с детьми, поддержание их самостоятельности; 🍀Стараться, чтобы дети много передвигались сами и учились ориентироваться; 🍀Поддержание режима дня.

💫Требования: ⭐️Опыт педагога начальных классов; ⭐️Желательно с правами, но и возможность доехать на общественном транспорте до сада и кружков; ⭐️Стараться, чтобы дети много передвигались сами и учились ориентироваться; ⭐️Кормить и готовить для детей на выходных или если болеют; ⭐️ Готовность сопровождать ребенка в отпуске при необходимости.

💫Условия: 📍 Место работы: Москва-Сити.📍 ☀️ Проживание с детьми; ☀️ График работы: вахта 14\14;  ☀️Питание предоставляется;  ☀️ЗП обсуждается индивидуально.

🛑 Присылайте свои резюме и фото☎️✍️✍️ @so4rec

#вакансии@nianirossii #домашнийперсонал@nianirossii #няня@nianirossii

📬МЫ В МАХ

Весь интернет ненавидит OpenAI — разрабов ChatGPT обвиняют в том, что они украли решение «задачи тысячелетия» Навье-Стокса.

Сегодня корпа объявила, что их секретная сверхмощная модель смогла разгадать одну из 7 фундаментальных математических проблем. До этого столь эпичный мув удавался лишь одному человеку — россиянину Перельману, который доказал гипотезу Пуанкаре.

Для разгадки задачи Навье-Стокса OpenAI запустили сразу 10 000 агентов: за 88 часов работы им пришлось спалить 130 МИЛЛИАРДОВ токенов — для понимания, это примерно 130 000 раз переписать всю «Войну и мир» с нуля. Тем не менее результат того стоил.

И тут начинается часть, из-за которой интернет ополчился против OpenAI: так случилось, что весь последний год двое учёных Тристан Бакмастер и Левант Альпёге работали над решением проблемы Навье-Стокса, используя в работе... ChatGPT и Claude. Что ещё неприятнее для OpenAI, Альпёге работает в Anthropic.

В середине августа исследователям удалось найти почву для решения, а уже в начале сентября в научном сообществе поползи слухи, что они в шаге от прорыва. Бакмастер, узнав о том, что информация об их работе дошла до OpenAI, решил написать одному известному математику, работающему в корпе и поделиться успехами.

Ответ убил: математик из OpenAI поздравил Бакмастера и между делом сообщил, что их экспериментальная модель на днях решила задачу. Чтобы не помешать друг другу, учёные созвонились и из диалога Бакмастер узнал, что секретная версия ChatGPT СЛУЧАЙНО выбрала для решения тот же непопулярный метод, что и они.

Дальше математик из OpenAI предложил Бакмастеру два стула: на первом они с Альпёге публикуют свои наработки «как есть», а все лавры полного решения забирают OpenAI; на втором тоже не пики — Бакмастеру предлагалось в одиночку завершить работу, выкинув из неё Альпёге, ведь тот... работает в конкурирующей Anthropic.

Бакмастер от предложений отказался и сообщил, что если OpenAI опубликуют свои результаты, то он расскажет всему миру, что нейронка украла их работу. Как вы уже догадались, обещание он сдержал.

Напоследок математик из OpenAI бросил Бакмастеру две фразы, которые сейчас форсит весь интернет:

Зачем тебе разрушать свою карьеру? Если ты не хочешь, чтобы я был добрым, я могу и не быть добрым

Что иронично, в своём анонсе решения OpenAI написали, что не могут исключить тот факт, что их ИИ не обучался и на наработках двух учёных.

Если всё написанное Бакмастером правда, учёные больше не могут доверять ChatGPT.

@exploitex

💫💫💫💫💫💫💫 💫💫💫💫💫 Новые Котельники, д.16

📔Продолжается набор детей на следующие занятия в группе:

💠Подготовка к школе - Понедельник и среда в 17:15-18.15

💠Подготовка по математике к ОГЭ - воскресенье 15:00-16:30

💠Подготовка по математике к ЕГЭ - воскресенье 16:30-18:00

💠Подготовка по русскому языку к ОГЭ Суббота 16.30

💠Подготовка по русскому языку к ЕГЭ Суббота 12.30

💠Английский язык 1-2 класс Четверг 18.00 и суббота 16.00

💠 Английский язык 3 класс - четверг 19.00 и суббота 17.00 💠 Английский язык 4класс - понедельник и среда в 17:30

💠Английский язык 5 класс - понедельник и среда в 18:30

💠Английский язык 6 класс - понедельник и среда 19:30

💠 Робототехника для детей от 7 до 12 лет. Четверг - 16:00-17.30

💠Визуальное программирование для детей от 10 до 15 лет. Суббота 14:00-15:30

💠Рисование для детей 4-6 лет. Воскресенье 11:00-12.00 💠 Рисование для детей 7-9 лет Суббота 10:00-11:00 💠 Рисование для детей 10-12 лет Суббота 11:00-12.30

💠 Керамика для детей от 7-ми лет Пятница 17:30-19.00

📝Возможна запись на индивидуальные занятия:

📌Химия, биология - вторник, четверг 18.00, 19.00.

📌Обществознание - Пятница 15.00, 16.00

📌Шахматы для детей от 5-ти лет Воскресенье 17:00.

🖥В центре также продятся индивидуальные занятия по другим школьным предметам.

🔎Узнать всю необходимую информацию можно по ссылкам : https://max.ru/u/f9LHodD0cOKYYwx_a9Ra8oJAlvEOH706Ce6Ovq0qxadsceOrkXYE9YhtPf0 или по телефону +79366005050

💫💫💫💫💫💫💫💫💫💫💫

Случилось то, к чему всё закономерно шло в последнее время – при помощи ИИ был получен прорыв в решении одной из проблем тысячеления

Сотрудники OpenAI представили решение проблемы о существовании и гладкости решений уравнений Навье-Стокса. До этого прорыв был сделан учёными Tristan Buckmaster и Levent Alpöge. Сейчас разворачивается драма о том, не подсмотрели ли OpenAI ход работы учёных, так как те пользовались моделями компании. Вот здесь можно почитать краткое описание

Однако, на мой взгляд, это вопрос второстепенной важности. Самый главный урок, который можно вынести из этой истории – ИИ в сотрудничестве с людьми способен решить самые сложные проблемы, которые до этого умнейшие люди не могли раскусить десятки лет. В процессе получения результатов были использованы модели как OpenAI, так и Anthropic

Модели становятся всё умнее. Быть может в какой-то момент это замедлится, но станут ли они до этого момента лучше на 50%, в 2 раза, в тысячу? Пока конца не видно, а быть может его и не будет

Кроме того, часть ограничений моделей вызвана именно тем, что они быстро меняются. Как только изменений станет меньше, можно будет зафиксировать модель в кастомном чипе и сделать её в тысячи раз быстрее. Такие проекты уже есть, пообщайтесь с chat jimmy, чтобы прикинуть каково это будет

Решение проблемы тысячелетия заняло пару недель как только сотрудники OpenAI поняли направление и сфокусировали на нём силы. Представьте, что с более умными и быстрыми моделями это будет занимать минуты. Мы рискуем остаться без задач, которые надо решать. По крайней мере тех, что не требуют генерации данных

Надо думать как дальше с этим жить и работать

Также рекомендую запись нашего семинара о ИИ в математике

Внимание родителям!

Этой осенью школьникам обеспечивают возможность бесплатно начать подготовку к государственным экзаменам: с 1 сентября каждый ребёнок в возрасте 7–17 лет может получить сертификат на 10 месяцев бесплатных занятий по подготовке к ОГЭ/ЕГЭ и повышение успеваемости в школе

📅 Приём заявок продлится до 16 сентября.

Направление ваш ребёнок выберет самостоятельно, исходя из своих интересов: русский язык, математика, обществознание, английский и другие предметы.

Затем начнет работу с наставниками и получит персональный план обучения.

Цель программы — не только подготовить к экзаменам, но и помочь ребёнку учиться без перегрузок, с чёткой системой и контролем прогресса.

Заполните короткую анкету и получите сертификат на бесплатное обучение.

🇸🇮 Как переехать в ЕС через высококвалифицированную работу и не сойти с ума от бюрократии

Вы когда-нибудь чувствовали, что ваш потенциал заперт в рамках одной страны, а горизонты сужаются? Хочется масштабироваться, работать в международной среде, но при мысли об иммиграции в Европу начинается паника: «А как с документами?», «А если контракт расторгнут?», «А сколько это стоит?».

Многие думают, что иммиграция — это лотерея. На самом деле — это математика и стратегия.

Недавно к нам обратился клиент со следующим запросом: «У меня есть оффер от IT-компании в Любляне на позицию Senior Developer. Зарплата отличная, но я в ужасе от того, что мне нужно самому разбираться с местными миграционными службами. Боюсь, что из-за ошибки в одном документе я потеряю контракт и право на въезд».

❓ Почему мы предложили именно Blue Card?

✅ Приоритет: Blue Card дает больше преимуществ при смене работодателя (в определенных рамках) и упрощает процесс получения ПМЖ в будущем.

✅ Статус: Это «золотой стандарт» для квалифицированных специалистов в ЕС. Это не просто «разрешение на работу», это знак того, что вы — ценный актив.

✅ Скорость: Процедуры для Blue Card в Словении имеют свои особенности, которые позволяют быстрее легализовать статус, если правильно собрать пакет документов под требования конкретной отрасли.

✏️ Нюансы, о которых могут умолчать:

• Соответствие квалификации: Диплом должен быть признан, а соответствие должности и образования — железным.

• Порог зарплаты: В Словении для Blue Card существует минимальный порог дохода. Если компания предложит на 100 евро меньше минимума — вы получите отказ.

• Тонкости контракта: Любая нестыковка в пунктах контракта с требованиями миграционной службы Словении может обнулить все усилия.

Как мы решили проблему клиента?

✅ Провели аудит его контракта на соответствие критериям Blue Card.

✅ Подготовили пакет документов так, чтобы у инспектора не возникло лишних вопросов.

✅ Взяли на себя все коммуникации с работодателем по части миграционных нюансов (чтобы клиент не выглядел «проблемным» сотрудником еще до приезда).

Итог: клиент получил карту, спокойно перевез семью и уже вовсю работает в Любляне, не думая о том, что будет с его документами завтра 🤍

Ваша ситуация может быть совсем другой. Возможно, вам не подходит Blue Card, или вам нужно семейное воссоединение, или вы хотите выбрать инвестиционный путь.

Главное — не выбирать программу «наобум», основываясь на советах из чатов. Ошибка на старте стоит месяцев ожидания и сорванных планов.

Мы не просто оформляем документы. Мы подбираем стратегию, которая подходит именно под ваш бюджет, профессию и жизненные цели. Мы сопровождаем вас от момента выбора программы до получения заветного пластика в руки.

Хотите понять, какая программа станет вашим билетом в Европу? 🇪🇺

Обращайтесь за консультацией к нашим экспертам, оставляйте заявку через бот @FCImmigbot или пишите специалистам 👇🏻#внж ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📞 ОНЛАЙН КОНСУЛЬТАЦИИ @FCImmigbot 📞 в WhatsApp ❤️ в Telegram

Внимание родителям!

Этой осенью школьникам обеспечивают возможность бесплатно начать подготовку к государственным экзаменам: с 1 сентября каждый ребёнок в возрасте 7–17 лет может получить сертификат на 10 месяцев бесплатных занятий по подготовке к ОГЭ/ЕГЭ и повышение успеваемости в школе

📅 Приём заявок продлится до 16 сентября.

Направление ваш ребёнок выберет самостоятельно, исходя из своих интересов: русский язык, математика, обществознание, английский и другие предметы.

Затем начнет работу с наставниками и получит персональный план обучения.

Цель программы — не только подготовить к экзаменам, но и помочь ребёнку учиться без перегрузок, с чёткой системой и контролем прогресса.

Заполните короткую анкету и получите сертификат на бесплатное обучение.

​​Конечно заголовок статьи “Are teenagers growing dimmer?” (Не глупеют ли подростки) нельзя воспринимать буквально. PISA не измеряет «интеллект подростков». Она измеряет определённые образовательные компетенции — математику, чтение и science literacy. Поэтому из результатов нельзя сделать вывод: «У нового поколения падает IQ». Правильнее: Молодые люди в ряде развитых стран стали хуже выполнять определённые задачи, требующие математического, читательского и прикладного рассуждения. И это уже действительно серьёзная проблема. Стоит отметить и другие мнения, например Андреаса Шлейхера— одного из создателей PISA — в отдельной публикации в The Economist в тот же день (Economist описывает его материал как комментарий основателя PISA) Andreas Schleicher: «Stop turning schoolchildren into crash-test dummies» (Прекратите превращать школьников в манекены для краш-тестов.) Он предупреждает, что школьников нельзя превращать в «краш-тестовых манекенов» для образовательных экспериментов. Это критика бессистемной цифровизации: Проблема может быть не в том, что дети «стали хуже», а в том, что образовательные системы слишком часто экспериментируют, не понимая, что именно работает. С другой стороны как определить “что работает” без проведения экспериментов (в том числе массовых)?

В тот же день Economist опубликовал отдельный материал: “Does AI stop children from learning? New data show the peril and promise of the technology” (Препятствует ли искусственный интеллект обучению детей? Новые данные показывают опасность и перспективы этой технологии.) То есть редакция фактически рассматривает три связанные проблемы: падение результатов → технологизация образования → AI.

Economist правильно отделяет долгосрочный тренд от пандемийного шока. Если бы результаты просто упали в 2020–2022 годах, COVID был бы очевидным объяснением. Но тренд начался раньше и продолжается после пандемии. А вот причинная часть значительно менее определённа. Возможные факторы образуют целый «букет»: COVID, пропуски школы, ухудшение дисциплины, снижение времени на обучение, смартфоны и социальные сети, изменение поведения подростков, неудачная цифровизация, изменение педагогики, возможное снижение требований, ИИ как новый способ обходить когнитивную работу. И пока мы не знаем, какой из этих факторов является главным.

Из статьи следует вывод, несколько отличный от её заголовка. Проблема современного образования, возможно, не в недостатке технологий, а в недостатке доказательности при их внедрении.

Мы фактически провели огромный глобальный эксперимент: Сначала компьютеры →затем интернет →затем LMS →затем смартфоны →затем 1:1 devices →затем EdTech платформы →теперь разные модели ИИ. При этом образовательные результаты во многих развитых странах не растут, а падают. Это заставляет перейти от вопроса: «Какую новую технологию мы можем дать школе?» к гораздо более жёсткому: «Какую когнитивную работу эта технология заставляет ученика делать — а какую позволяет ему не делать?»

Жизнь в мире, где решена задача Навье–Стокса

Вчера OpenAI объявила о решении задачи Навье–Стокса — одной из семи проблем тысячелетия. Компания опубликовала доказательство и сообщила, что не будет претендовать на миллион долларов премии.

На основе пресс-релиза и предшествовавшей ему перепалки между математиками, можно реконструировать историю открытия. В сентябре 2025 года Левент Альпёге, теоретик чисел из Anthropic, предложил Тристану Бакмастеру – одному из ведущих специалистов по Навье–Стоксу – попробовать ИИ в работе. Это был личный проект, а инструменты оплачивались из исследовательских средств Бакмастера.

К августу они получили результаты для родственных уравнений – Эйлера и Буссинеска: доказали, что гладкое течение может потерять гладкость за конечное время при гладком внешнем воздействии. Это был потенциальный путь к задаче Навье–Стокса.

Следующий абзац – моя интерпретация. 1 сентября до математиков OpenAI дошли слухи, что в Anthropic решили сразу две проблемы тысячелетия – вероятно, кто-то принял два уравнения, относящихся к проблеме тысячелетия, за решение двух отдельных проблем.

Если так, то это реально смешно.

В OpenAI взяли новую модель, тренировка которой только началась, выделили огромные вычислительные ресурсы – и одновременно прогнали ее по всем проблемам тысячелетия.

P vs NP, Риман и другие не давались, а вот на уравнениях Эйлера увидели прогресс – и решили, что это может быть дорогой к Навье–Стоксу. Сюда команда перекинула все ресурсы: до 10 000 автономных агентов, которые за 88 часов решили задачу – а уже к 8 сентября был результат, который можно опубликовать.

Доказательства двух команд отличаются, поэтому я скептически отношусь к версии копирования готового решения. Вопросы о происхождении идей и давлении вокруг авторства это не закрывает.

Но у меня при таких новостях всегда один вопрос: что это даст нам?

По интернету уже циркулируют истории, как с помощью уравнений Навье–Стокса ученые смогут лучше расчитывать аэродинамику самолетов, течение жидкостей и так далее – но это как минимум сильное преувеличение. Обычные уравнения Навье–Стокса инженеры считают уже давно, OpenAI же раскрыла крайний случай. Примерная аналогия: я занимаюсь любительским плаванием, но если в моем бассейне вдруг установят мировой рекорд кролем на 1 км – быстрее я не поплыву.

Теоретически решение полного Навье–Стокса может пригодиться нам в будущем. Еще год назад это было бы большим событием по совсем другим причинам: математики разбирали бы приемы, использованные для решения, думали, как применить их в других задачах, думали, какие следующие вопросы поднимает решение Навье–Стокса.

Теперь же... Посмотрите на скриншот в начале поста: Мустафа Рахинеджад из OpenAI утверждает, что новая модель компании “решает одну открытую математическую задачу за другой”. Возможно, это преувеличение, но Навье–Стокса решили за неделю. И решили моделью, обучение которой только началось – к релизу она станет сильнее.

Рассуждения о будущем математики оставим математикам, у меня же два более общих вопроса.

Во-первых, успеем ли мы освоить поток новых знаний? ИИ может помогать и с проверкой, и с объяснением. Но получить результат, убедиться в его правильности и понять, как его использовать, – разные задачи, и ускоряться они могут с разной скоростью.

Во-вторых, рано или поздно ИИ может совершить открытие, которое даже самый сильный специалист в области не сможет полностью понять и проверить. Для нас это будет совершенно иной уровень доверия – доверия искусственной системе, в чем-то более интеллектуальной, чем мы.

Сейчас мы, например, доверяем автопилоту – однако есть инженеры, которые понимают и могут проверить его работу. И даже эти инженеры иногда делают ошибки, из-за которых падают самолеты. А если речь пойдет о системах, которые мы полностью не понимаем и не проверяем – какова может быть ошибка там?

— Пользоваться ИИ я учу на “Бусти”. P vs NP мы с вами вряд ли решим, зато научимся правильно писать промпты, разворачивать ИИ-агентов и генерить качественный контент вместо ИИ-слопа.

Самое время подписаться!

📮 ИИ решает миллионные задачи, рисует быстрее, чем вы моргнёте, получает собственный «пульт управления» и уже спорит с государством и студентами — собрали самое важное из сегодняшних ИИ‑каналов в одном посте.

📆 Искусственный интеллект – сводка за 8 сентября

OpenAI заявила, что её ИИ нашёл пример «разлетающегося» решения к уравнениям Навье–Стокса — одной из задач тысячелетия за $1 млн 🧩 “Hi, Ai Новости”, “Machinelearning”, “Futuris” и другие каналы пересказывают громкий кейс: модель OpenAI сгенерировала течение, где скорость формально уходит в бесконечность, но компания не подаётся на премию Клэя, а математики спорят, тянет ли это на строгую теорему. Ситуацию подогревает Тристан Бакмастер, который заявляет, что OpenAI фактически использовала его идею без должного признания, и история всё больше похожа на смесь научного прорыва и авторского скандала. Другие посты об этом же: один, два

OpenAI выкатила ChatGPT Images 2.5: картинки в полтора раза быстрее и почти без «мыла» при редактировании 🎨 “Futuris”, “Эйай Ньюз” и “Нейродвиж” пишут, что новая версия генерит изображения на 50% быстрее, аккуратнее держит текстуры, свет и соответствие референсам. Появился более умный редактор с режимом Sketch, возможностью отмечать и комментировать зоны на картинке и менять детали без того, чтобы всё остальное превращалось в кашу. Другие посты об этом же: один, два

Logitech сделала мини‑«стримдек» для кодеров и ИИ‑агентов — MX Keypad с девятью полностью настраиваемыми кнопками ⌨️ “Нейродвиж” рассказывает, что новинка заточена под GitHub Copilot, Claude Code, VS Code и IntelliJ: на кнопки можно повесить готовые промпты, макросы и сценарии общения с агентами. Есть SDK для своих плагинов, так что в теории это превращается в универсальный пульт разработчика: от запуска билдов до вызова любимого ассистента одним нажатием.

Власти обсуждают обязательный переход госсектора на «суверенный ИИ», даже если он до 1,5 раза дороже 🏛️ “Dealer.‌AI” и “Нейропрактика” пишут, что под «суверенной» моделью понимают полностью российскую разработку на своей инфраструктуре, а «национальные» open-source решения допустимы только если разница в цене больше полуторной. Рынок боится монополизации и того, что в итоге заказчики получат не лучший ИИ, а «правильный», да ещё и с дефицитом реально рабочих решений.

ННГУ прокачал диагностику рака мозга: квантово‑классическая нейросеть нашла опухоли на МРТ с точностью до 98% 🧠 “База Знаний AI” отмечает, что гибридная архитектура выигрывает у обычных сетей именно на зашумлённых снимках, где классика чаще ошибается. Квантовый слой позволяет выжимать больше смысла из изображений при меньшем числе параметров — это снижает нагрузку на железо и делает такие системы ближе к реальному внедрению в клиниках.

«Антиплагиат 2.0» учит студентов писать честно: ИИ‑редактор помогает, но не сдаёт работу за них 📚 По данным “Базы Знаний AI”, новая система сочетает онлайн‑редактор и ассистента, который подсказывает структуру и формулировки, но не генерит готовый текст, а ещё показывает преподавателю историю правок. Разработчики добавили детектор ИИ‑следов — признаки нейросетей нашли уже в 36% студенческих работ за апрель–июнь 2026 года, так что борьба с «скрытым ChatGPT» выходит на новый уровень.

NVIDIA ужала Qwen3.8-Flash-Next новым форматом NVFP4 почти в три раза — и это только начало гонки лёгких LLM ⚡ “Нейронавт” пишет, что квантизация NVFP4 на чипах Blackwell даёт примерно 2,7‑кратное сжатие по сравнению с BF16 без убийства качества, плюс появились GGUF‑сборки с урезанной n‑gram‑таблицей и «нескромная» версия модели. Параллельно iFlytek выкатили Spark-X2.5-4B-GGUF с контекстом до 1 млн токенов и поддержкой более 200 языков — локальные модели стремятся стать и компактными, и «длиннопамятными» одновременно.

🤖 svodka.​ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное

💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать

Искусственный интеллект. Подписаться на ежедневную svodka.ai

Ⓜ️ Подпишитесь на наш канал в MAX – чтобы читать сводки Telegram-каналов, даже если Telegram ограничен

Стоило только мне написать в сценарии, что искусственные слабаки абсолютно не пригодны для математики. Так сразу же, чятгпт решил одну из задач "тысячелетия" за 88 часов (Параллельно над задачей пахало 10 тыщь агентов — как они синхронизировались? Да хер его знает, мне кажется они просто пикнули рандомное случайное большое число, чтоб все кипятком обоссались и начали разгонять тему AGI).

Но как выяснилось, господа Тристан Бакмастер и Левент Альпёге уже в течении года решали эту задачу с использованием различных LLM, и благополучно сливали все свои черновики бездушным машинам. А чуваки из Open AI начали решать проблему с пару недель назад, как только до них дошли слухи, что какие-то челы активно промптят в духе "реши Навье‑Стокса, без ашибок по брацке".

Мораль? Да хер его знает. Я кстати в видосе сделал здоровенный акцент о бенчмаркинге на зафаршмаченных данных, и даже разобрал косвенные признаки, того как модель шпарит по "зазубренному" тексту. Это особо актуально для локальных тупорылых моделек.

Более того, через дистилляцию это все рано или поздно может утечь и к другим диллерам нейрослопятинки, так шо скриньте, скоро свежий локальный qwen 0.8B вам решит "Навье‑Стокса" за 5 наносек

Ответы и решение СОР для 5-7 классов

Все классы и предметы тут: https://test-uz.ru/sor.php (там информация появляется быстрее, чем публикации в канале)

5 класс: Математика

6 класс: Математика

7 класс:

Ответы на узбекском языке: @organish_uzb

📌 Подпишитесь на нас, чтобы не упустить важную информацию 🧠 @fizika_help_uz 🧠 @test_uz_ru

"Мстя" мнительного директора. Независимое расследование. Часть 3.

Нами и другими каналами, ранее размещались посты, касающиеся ситуации, которая произошла в г. Бийске Алтайского края.

На сегодняшний день, со стороны директора школы к маме принят к производству (в нарушение действующих норм законодательства), уточненный иск (по сути новый иск в рамках одного судопроизводства), по которому директор, помимо публичных извинений, решила еще и стребовать компенсацию морального вреда в размере 250 000 рублей.

Оставив все процессуальные нарушения за скобками, хотим добавить несколько фактов, которые администрация школы, в лице директора, а также представителя от Министерства (начальника Управления образования администрации), которая была на суде, пытаются скрыть? или они забыли?

Факты эти касаются нарушений, о которых ранее заявили родители и, которые на протяжении года (с 2025 года) фиксирует и само Министерство образования и науки края.

В открытом доступе имеются, следующие сведения (см.файл):

1. Сведения о Профилактическом мероприятии № 22250902200020305330 от 16.12.2025 проведенном Министерством образования и науки Алтайского края, которым было объявлено предостережение МБОУ «СОШ № 1», директором которой является Киреева:

При осуществлении федерального государственного контроля (надзора) в сфере образования, наблюдения за соблюдением обязательных требований (мониторинга безопасности) поступили сведения о следующих действиях (бездействии) МБОУ «Средняя общеобразовательная школа № 1» города Бийска Алтайского края (далее – МБОУ «СОШ № 1»): 1) Основная общеобразовательная программа основного общего образования, утвержденная приказом от 07.06.2023 № 347, не соответствует предъявляемым требованиям в части структуры и содержания.

2) В общеобразовательной организации в 2024/2025 учебном году реализована не в полном объеме ООП ООО в части учебных предметов «Русский язык», «История», «Математика» в 5 «Г» классе, учебных предметов «Русский язык», «Обществознание», курсов «Алгебра», «Геометрия», «Вероятность и статистика» учебного предмета «Математика» в 7 «В» классе, учебных предметов «Русский язык»,  «История», курсов «Алгебра», «Геометрия», «Вероятность и статистика» учебного предмета «Математика» в 8 «Г» классе.

3) В общеобразовательной организации качество подготовки обучающихся 5 «Г», 7 «В», 8 «Г» классов в 2024/25 учебном году не соответствует установленным требованиям ФГОС ООО.

4) В общеобразовательной организации не обеспечено функционирование внутренней системы оценки качества в части внутришкольного контроля.

2. Сведения о Профилактическом мероприятии № 22260902200020677219 от 04.02.2026, проведенном Министерством образования и науки Алтайского края, которым было объявлено предостережение МБОУ «СОШ № 1», директором которой является Киреева. А именно: общеобразовательной организацией не обеспечено функционирование внутренней системы оценки качества в части внутришкольного контроля.  Указанные действия (бездействия) могут привести/приводят к нарушениям следующих обязательных требований: 1) пункта 1 части 6 статьи 28 Федерального закона от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в РФ» в части реализации и качества подготовки обучающихся по учебным  предметам в 6 «Г», 8 «В», 9 «Г» классах; 2) пункта 13 части 3 статьи 28 Федерального закона от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании  в РФ» в образовательной организации в части функционирования внутренней системы оценки качества образования.

Продолжение 1. Продолжение 2.

🔸 OpenAI | Уравнение Навье – Стокса | Правда ли что ИИ чего-то там решил? 🖥

8 сентября 2026 года OpenAI заявила, что её экспериментальная ИИ-модель решила одну из задач тысячелетия – проблему существования и гладкости решений уравнений Навье – Стокса. Эти уравнения описывают движение жидкостей и газов, а вопрос формулируется так: могут ли решения «взорваться» – то есть привести к бесконечной скорости за конечное время, даже если начальные условия были гладкими?

🖥 Компания OpenAI заявляет, что её ИИ-система доказала: ▪️ ИИ доказал, что такая сингулярность возможна: вихрь закручивается, центральная нить сжимается до нуля, скорость растёт до бесконечности, энергия остаётся конечной. ▪️ Решение соответствует пунктам «C» и «D» формулировки Clay Mathematics Institute.

📆 С 28 августа тренировали модель мощнее GPT‑6 Astra. 1 сентября запустили ~10 000 AI‑агентов. Они нашли доказательство за 88 часов, ещё 17 часов ушло на верификацию в Lean. Сгенерировано 130 млрд токенов, 2,7 млн сообщений между агентами. Стоимость – $15 млн. OpenAI не будет претендовать на премию в $1 млн.

📝 Математики Тристан Бакмастер (NYU) и Левент Альпёге (Anthropic) работали над близкой задачей и утверждают, что OpenAI могла использовать их наработки (они применяли OpenAI Codex, данные хранились на серверах OpenAI). Компания признаёт, что не может исключить, что обезличенные данные пользователей помогли обучению, но отрицает прямой доступ к работе конкурентов. Кроме того, есть подозрение, что OpenAI решила не ту задачу: конкуренты решили упрощённый вариант (уравнения Эйлера), а OpenAI утверждает, что пошла дальше. Окончательный вердикт – за независимой проверкой.

Но даже если прямого доступа не было, сама постановка задачи и направление поиска могли быть подсказаны слухами о работе других учёных. Это ставит под сомнение «чистоту» достижения.

🔍 Брутфорс или интеллект? OpenAI применила масштабный вычислительный поиск по пространству доказательств. Результат представлен как аналитическое доказательство в Lean, которое можно проверить шаг за шагом – это не просто численный перебор. Однако ИИ действовал как «обезьяна с пишущей машинкой» в невероятных масштабах. Математик Теренс Тао заметил: «усилия, необходимые для решения задач, часто очень поучительны. Теперь ИИ может решать вопросы, не получая от них никакой ценности». Это скорее вычислительное открытие, а не человеческое понимание. Даже если решение верно, оно не заменяет интуиции и инструментов, которые рождаются в процессе осмысленного поиска.

🌀 Что значит «взрыв» физически? Математическая сингулярность не имеет физического смысла – в реальном мире бесконечностей не бывает. При колоссальных скоростях вступят в силу другие эффекты: кавитация, ударные волны, квантовые явления. Уравнения Навье – Стокса – это идеализация (сплошная среда, линейная вязкость). Если решение предсказывает бесконечность, это означает, что математическая модель сломалась, а не что жидкость реально достигнет бесконечной скорости.

♾️ Почему решение не работает на практике? Найденные начальные условия, скорее всего, обладают свойствами, невозможными в природе:

▫️1. Идеальная симметрия тора – малейшая рябь разрушит механизм.

▫️2. Требуется бесконечное пространство или абсолютно гладкие стенки – реальные границы дадут сбой.

▫️3. Внешняя сила должна идеально подкачивать энергию в центр вихря – такого «насоса» в природе нет.

Если попытаться воспроизвести это в лаборатории, давление в центре упадёт до минус бесконечности (по формулам), а реально жидкость закипит и порвёт сплошную среду (кавитация) ещё до достижения сингулярности. Уравнения перестанут работать при разрывах.

Решение OpenAI (если оно верно) говорит: гладкость не существует для всех времён даже для идеальной математической жидкости. Но для практической физики это ничего не меняет – реальные среды всегда «сбоят» задолго до бесконечности. Для премии Клэя такое доказательство ценно само по себе, даже если оно не имеет физической реализации. Окончательный вердикт – за математическим сообществом. ( Читать подробнее )

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

Interstellar visitor 3I/ATLAS carries clues from the frozen outskirts of another star system UK astronomers have uncovered new clues about the origin of 3I/ATLAS—only the third known object from beyond the solar system ever spotted. In a new paper published in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, researchers reveal that the comet formed in extremely cold conditions, far from any star.

Dr. Lea Ferellec, a research fellow based in Northumbria University's School of Engineering, Physics and Mathematics, led the study, which looked at the ionized gases streaming off 3I/ATLAS as it moved away from the sun.

The observations were obtained using the Large Integral Field Unit (LIFU) mode of a new instrument, the WHT Enhanced Area Velocity Explorer (WEAVE), developed with the support of the Science and Technology Facilities Council (STFC) and installed on the Isaac Newton Group's 4.2-meter William Herschel Telescope.

By combining WEAVE's LIFU imaging spectroscopy with the WHT's new non-sidereal guiding capabilities, the team identified five different ions in the comet's stream simultaneously.

This is a rare achievement for any comet and a remarkable first for an interstellar object of this nature.

By measuring how much dinitrogen gas was present compared with carbon monoxide, the researchers worked out that 3I/ATLAS formed somewhere extremely cold, likely colder than -240°C (-400°F).

This suggests it formed a long way from its home star, in the outer, icier edges of wherever its solar system took shape.

A rare sample from another system Speaking about the findings, Ferellec said, "This object gives us a rare chance to study material that formed somewhere completely different from our own solar system... Source: Phys.org @EverythingScience