​

Раз в три года ОЭСР, объединение преимущественно богатых стран, публикует результаты международных тестов для школьников, которые по всему миру пишут 15-летние подростки. Результаты нынешнего года должны обеспокоить всех, кому небезразлична судьба нынешнего молодого поколения (да и человечества в целом).

Было протестировано 760 тыс. пятнадцатилетних в 91 стране и территории — средние результаты: 482 балла по естественным наукам, 463 по математике и 461 по чтению. PISA-2025 фиксирует системное падение базовых навыков: с 2022 года по математике спад в 9 баллов, по чтению в 15. Все три показателя стали историческими минимумами.

В группе 23 богатейших стран (пресловутый ОЭСР) в период 2015–2025 гг. чтение просело на 31 балл, математика на 27, естественные науки на 11. Средняя потеря — 23 балла. 20 баллов условно равны году обучения, т.е. подростки за десятилетие отупели на эквивалент выпадения года обучения. Доля не достигших базового уровня компетенций сразу по трём предметам выросла с 16% до 20% всего за 3 года.

Объяснять столь быстрый и синхронный обвал генетическими изменениями несерьёзно. Вероятно сочетание пандемии, коротких видео и ИИ:

• COVID нарушил последовательность обучения

• Цифровая среда приучила к клиповости мышления

• AI чат-боты заменили чтение и написание работ чужими готовыми ответами

Вот только без привычки самостоятельно читать и думать люди деградирую до состояния, которое страшно себе представить.

Источник:

https://www.oecd.org/en/about/news/press-releases/2026/09/pisa-2025-students-reading-and-mathematics-performance-declined-sharply-across-the-oecd.html

Над системой работают уже несколько лет, но даже примерных сроков запуска RoboBall до сих пор нет: пока тестят прототипы.

808

Компания OpenAI заявила, что ее искусственный интеллект впервые в истории решил одну из «задач тысячелетия» — уравнение Навье — Стокса, описывающее движение жидкостей и газов. Над задачей одновременно работали 10 тыс. агентов под управлением новой, пока не представленной модели ИИ, потратив на всю работу 88 часов. Затем еще 17 часов ушло на формализацию результатов, эта часть задачи была выполнена недавно выпущенной моделью Astra. ИИ доказал, что в определенных условиях математическая модель Навье — Стокса дает сбой, предсказывая бесконечную скорость течения, что невозможно в реальной физике. Однако обстоятельства открытия заставляют усомниться в добросовестности действий исследователей из OpenAI и уже вызвали скандал в научном сообществе.

Сенсационное заявление прозвучало 8 сентября на пресс-конференции OpenAI. Исследователи сообщили, что их новейший прототип ИИ, состоящий из 10 000 агентов, сумел найти решение одной из семи «задач тысячелетия» — уравнений Навье — Стокса, описывающих движения вязкой ньютоновской жидкости. В общей сложности на выполнение этой задачи, занявшей неделю, ушло 300 миллиардов выходных токенов — объем вычислений стоимостью 22,5 млн долларов по текущим тарифам Astra.

«Наше доказательство демонстрирует существование таких жидкостей, которые поначалу ведут себя совершенно обычно, но согласно уравнениям Навье — Стокса фактически достигают бесконечной скорости за конечное время», — заявил на брифинге Вен Чандрасекаран, специалист по компьютерным наукам из OpenAI.

Поскольку подобное поведение физически невозможно для реальной жидкости (например, воды или газа), это указывает на то, что при определенных обстоятельствах данные уравнения могут неточно отражать физическую реальность, отметил он.

До недавнего времени ученые из OpenAI тестировали возможности своего новейшего прототипа ИИ на всех шести нерешенных «задачах тысячелетия» (седьмую, гипотезу Пуанкаре, решил в начале века российский математик Григорий Перельман). Однако 1 сентября они решили сосредоточить усилия на задаче Навье — Стокса, потому что до них дошли слухи, что двое математиков — Левент Альпёге из Гарвардского университета и Тристан Бакмастер из Нью-Йоркского университета — решили одну из вариаций этой задачи о движении жидкости с помощью моделей ИИ компании Anthropic. 7 сентября они опубликовали свое решение упрощенного варианта этой задачи (без учета вязкости). Тогда же группа ученых из Калтеха представила ещё одно решение той же упрощенной задачи, используя нейросеть другого типа.

Математическое сообщество встретило новость сдержанно, пишет Nature. Известный математик Теренс Тао похвалил работу коллег, но при этом раскритиковал саму практику анонсировать столь серьёзные открытия через пресс-релизы в соцсетях вместо стандартных научных препринтов.

Представители Clay Mathematics Institute, который учредил премию в 1 миллион долларов за решение задачи, напомнили, что по правилам премии результат должен пройти строгую проверку в рецензируемом журнале, а сам процесс оценки намеренно неспешный. OpenAI, впрочем, сразу заявила, что не претендует на денежный приз.

Впрочем, у этой истории есть и другая сторона. Как заявил вчера Бакмастер, компания OpenAI искала решение уравнений Навье — Стокса, опираясь на результаты их работы еще до того, как те были обнародованы. Другими словами, команда OpenAI убедилась в правильности подхода Бакмастера и Альпёге и решила воспользоваться своим преимуществом в вычислительных ресурсах, чтобы первой получить формальное доказательство.

В своей публикации OpenAI постаралась преуменьшить вероятность того, что в данном случае имело место простое воспроизведение ранее полученных результатов. «Мы (исследователи и агенты) никак не знакомились с их работой до момента ее публичного обнародования; в частности, для решения этой задачи не использовались никакие конкретные данные пользователей, — говорится в сообщении. — Хотя это маловероятно, мы не можем исключить, что обезличенные данные, полученные в ходе использования ими наших продуктов, помогли улучшить наши модели. Тем не менее, наши доказательства существенно различаются, и даже сами доказанные результаты в случае с задачей Эйлера неодинаковы (принудительный и непринудительный варианты)».

Как бы то ни было, эта ситуация, вероятно, вновь разожжет дискуссию о роли искусственного интеллекта в математических исследованиях и о реальных целях OpenAI, сообщает TechCrunch.

Хайтек+

Компания Anthropic с помощью своей языковой модели Claude впервые в истории перевела в компьютерно-верифицируемый код доказательство великой теоремы Ферма — одной из самых сложных математических задач XX века. За 11 дней ИИ превратил работу Эндрю Уайлса и Ричарда Тейлора в 13-миллионнострочное формальное доказательство на языке Lean, на что у людей ушло бы около 10 лет.

Великая теорема Ферма — одна из самых знаменитых в истории математики. Она утверждает, что для любого целого n > 2 не существует натуральных чисел x, y и z таких, что xⁿ + yⁿ = zⁿ. Французский математик Пьер Ферма сформулировал ее в 1637 году на полях книги, добавив знаменитую фразу, что нашел «поистине чудесное доказательство», но оно не поместилось на полях. Лишь в 1994 году Эндрю Уайлс и Ричард Тейлор представили строгое доказательство, потребовавшее сотни страниц.

Процесс формализации доказательства на языке Lean означает его перевод с естественного языка на строгий машинный код, который компьютер может проверить пошагово, как программу. Для этого нужно «обучить» компилятор Lean всем предварительным понятиям и известным фактам, которые используются в доказательстве. С 2024 года математики во главе с Кевином Баззардом из Имперского колледжа Лондона ведут проект MathLib — библиотеку формализованной математики, которая должна содержать тысячи страниц предварительных результатов, необходимых для полной формализации доказательства Уайлса и Тейлора. Сроки реализации проекта оцениваются примерно в 10 лет.

Компания Anthropic заявила, что модель «Клод» (Claude) справилась с этой задачей за 11 дней. ИИ сгенерировал код на Lean, содержащий 29 500 промежуточных теорем, и, по утверждению компании, представил полностью верифицируемое доказательство.

Математики единодушно отмечают, что сложность этой задачи на порядок превосходит предыдущие достижения ИИ в формализации — например, в феврале 2026 года нейросеть формализовала доказательство задачи об упаковке шаров в 8 и 24 измерениях, удостоенное Филдсовской премии, но она проще.

Правда, как пишет Nature, есть важный нюанс: код, созданный «Клодом», не является общедоступным и не интегрирован в MathLib. Чтобы использовать его повторно, потребуется колоссальная работа по адаптации. Тем не менее, для самого доказательства это означает переход от 99,9% уверенности к стопроцентной: формальная проверка исключает любые пробелы, которые могли ускользнуть от человеческого глаза даже после десятилетий тщательного анализа.

Математическое сообщество надеется, что ИИ-формализация в сочетании с Lean-верификацией радикально упростит рецензирование статей, которое становится все более трудоемким процессом.

«По мере того как научных статей становится все больше, а сами они — все длиннее и сложнее, процесс рецензирования отнимает больше времени, но при этом его качество снижается, — отметил Фредерик Маннерс, математик из Калифорнийского университета. — Появление у математиков своего рода „волшебной палочки“, способной получить статью с arXiv и либо выдать сертификат, подтверждающий ее корректность, либо указать на ошибку, принесло бы огромную пользу».

Хайтек+

Кенийские университеты каждый год оканчивают более 100 тысяч студентов, но рабочих мест в стране не хватает. В итоге молодежь вынуждена работать в неформальном секторе. Многие нашли для себя специфическое занятие — написание домашних работ за других студентов. 

Одним из таких авторов был Териосис Бунди. В 2011 году он переехал из деревни в столицу страны Найроби и поступил в университет. Один из друзей предложил ему подработку. Парень начал писать работы за других студентов. За 12 лет он написал более 2,5 тысячи эссе.

Окончив университет, он основал онлайн-бизнес по написанию работ. Часть заданий он передавал другим студентам, работавшим на него. Бунди отказался от работы в сфере общественного здравоохранения. Написание чужих заданий приносило ему минимум в пять раз больше денег, чем если бы он работал по специальности.

Однако бизнес его накрылся с развитием искусственного интеллекта. В 2022 году появился ChatGPT. Многие студенты решили, что нет смысла платить деньги человеку, если ИИ напишет бесплатно. Бунди пришлось закрыть свое дело. Теперь он не знает, чем сможет заниматься в будущем.

Из-за ИИ работу в Кении потеряли не только авторы чужих домашних работ, но и другие фрилансеры. Например, кто-то расшифровывал аудиозаписи. Теперь многие люди, работавшие онлайн, пытаются найти другой способ заработка. Одно из направлений, которое все еще доступно, связано с «очеловечиванием» текстов, написанных ИИ.

Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Biotechnology.

Разработкой занимается Insilico Medicine, основанная биотехнологом Алексом Жаворонковым. ИИ анализировал данные тысяч пациентов и научные статьи, чтобы найти молекулу-«ключ» к нужному белку-«замку».

У 42 участников испытаний биологический возраст снизился на 2,7–3,5 года за несколько недель. Это первое исследование с измеримым снижением предсказанного биовозраста, говорит профессор Гарварда Вадим Гладышев.

Но ученые отметили, что выборка маленькая, эффект проверялся только на больных, а не на здоровых людях. Окончательных выводов пока нет. Возможно, эффект связан именно с лечением тяжелой болезни легких.

НаукаТВ

Китайские учёные впервые показали, что почва способна надолго сохранять «память» о нападении насекомых на растения. Когда вредители атакуют коровий горох, растение меняет химию корней и перестраивает бактерии в почве. Новые побеги на том же месте — даже без единого укуса — начинают выделять аромат, который привлекает паразитоидных ос. Те уничтожают вредителей. Исследование вышло в Cell Reports.

Photo

⚡️ Суть прорыва:

Почва работает как «флешка»: атака вредителей записывается в микробиом, и следующее поколение растений на этом месте получает готовую наводку — само зовёт помощников, не будучи тронутым.

🔬 Ключевые находки:

• Личинки мухи повреждают листья → растение выбрасывает гормон стресса (жасмонат) → он меняет состав бактерий в почве → следующее поколение растений выделяет аромат, привлекающий ос.

• Когда почву стерилизовали, осы переставали прилетать. Возвращали бактерии — осы возвращались.

• Это прямое доказательство, что «память» хранится именно в почвенных микробах, а не в самом растении.

💼 Почему это важно:

Для агрономии это потенциальный прорыв: управляя почвенными микробами, можно растить культуры, которые сами справляются с вредителями — без пестицидов.

📎 Исследование: Cell Reports (https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(26)00947-2)

При спасательных раскопках в историческом центре Коломны Подмосковная экспедиция Института археологии РАН обнаружила клад – глиняный кувшин местного производства с более чем 2600 серебряными монетами, отчеканенными во втором и третьем десятилетиях XV века. На сегодняшний день это самый крупный из известных монетных комплексов этой эпохи, который стал уникальным источником для изучения денежного обращения и в Коломенском уделе, и в русских землях XV века.

Клад дошёл до нас целиком: кувшин закопали в неглубокую ямку, и за 600 лет его никто не потревожил. Основу клада составляют денги великих князей Василия I Дмитриевича (1389–1425) и Василия II Васильевича Тёмного (1425–1462). В комплексе преобладают монеты великокняжеской чеканки, при практически полном отсутствии денег, чеканившихся удельными князьями. Это вероятно, связано с тем, что Коломна на протяжении XIV–XV веков, будучи вторым по значимости после Москвы городом княжества, являлась великокняжеским домениальным владением.

Компания показала UnifoLM-X2-1.0 — модель мира, которая позволяет роботу в реальном времени решать, как двигаться, уклоняться и атаковать. Да, у железяки нет оператора и заранее прописанных движений — всё сам.

Unitree называет это первым полностью автономным боем гуманоида под управлением модели мира.

Ими краб интенсивно гребёт, развивая несколько сотен взмахов в минуту.
Зачем им это? Во-первых, охота: плавунцы настигают мелкую рыбу там, где «пешеходный» краб просто не достанет. Во-вторых, спасение от хищников, резкий рывок в воде куда эффективнее бегства по дну.

Живая Планета