Claude AI и Codex за два дня оценили 100 вузов: многие учат по программам 1990-х
Автор эксперимента поручил нейросетям Claude Opus 5.5 и Codex Astra 6 оценить сотню вузов по 49 критериям и за два дня получил рейтинг с разбором, какие вузы до сих пор учат по программам середины 1990-х.

Нейросети не пересказывали чужие статьи. Они сами прошли по учебным репозиториям студентов и ставили балл только за реальные лабораторные, а не за слайды. Для тех, кто готовит экспертный контент, это готовая схема глубокого исследования силами ИИ.
Всё началось с узкого запроса: найти в Калифорнии и странах бывшего СССР аналоги курса 6.111 Массачусетского технологического института (MIT). В этом курсе студенты делают лабораторные на Verilog (язык, которым описывают схему микросхемы, как чертёж словами) и на ПЛИС (FPGA, микросхема, которую перепрограммируют под нужную схему, как конструктор), а затем собственный проект.
Потом автор взялся за тезис «не все курсы по верилогу одинаковые». По его словам, многие вузы мира держатся за программу по рекомендациям IEEE (международной ассоциации инженеров-электриков) середины 1990-х. Поэтому он составил 49 более свежих пунктов и велел ИИ ставить балл за каждый.
| Что | Когда | Кто выпустил | Цена |
|---|---|---|---|
| Два отчёта с рейтингом сотни вузов по 49 пунктам | Работа заняла два дня, дату публикации автор не указал | Claude Opus 5.5 и Codex Astra 6 по заданию автора | Не называется |
Что нового
- Рейтинг собран из открытых источников, включая учебные репозитории студентов на GitHub (сервисе, где хранят программный код).
- Выборка намеренно неравномерная. Вузы Калифорнии и бывшего СССР автор «раздул», а из остальных стран нейросети сами выбрали 20 показательных.
- По данным отчёта Claude, за сильнейшими курсами обычно стоит партнёр: компания YADRO в России и Беларуси, Synopsys в Армении, ETH Zürich в одном из вузов. Другие сильные курсы давно идут с открытыми материалами, как в МИЭТ (Московском институте электронной техники) и Беркли.
- Вершина сильнейших курсов: студенты собирают собственный процессор, чаще всего на RISC-V (открытой архитектуре процессора). Так учат в МИЭТ, МФТИ (Физтехе), СибГУТИ (Сибирском государственном университете телекоммуникаций и информатики), Латвийском университете, Беркли и на курсе E85 в Харви-Мадде.
- Чаще всего встречаются платы Terasic с ПЛИС Intel (Altera) и Digilent с ПЛИС AMD (Xilinx). Из дешёвых: китайская OMDAZZ в МЭИ (Московском энергетическом институте), российские «Марсоход» и LESO в СибГУТИ, Gowin Tang в списке Школы синтеза.
Нейросети засчитывали лабораторные, а не слайды
Ради этой детали стоит читать отчёты: модели поняли критерий так, как его задумал автор. Процессорную тему засчитывали, только если студент на лабораторной сам меняет конвейер. Конвейер здесь означает цепочку стадий, через которые проходит каждая команда, как деталь по сборочной линии. Например, студент добавляет обходные пути для данных.
Результат он должен проверить в RTL-симуляторе (программе, которая моделирует схему на уровне логики и регистров, а не готовых команд) или на плате с ПЛИС.
Поговорить про процессоры после просмотра слайдов и гуманитарий может. : Автор эксперимента
Какие три пробела Claude нашёл у выпускников?
Отчёт Claude называет курс уровня 6.111 хорошим началом, но только началом. Во многих вузах цифровая схемотехника заканчивается одним курсом, от простейших логических элементов до конечных автоматов.
- Конвейеры вне процессора. В сетевых микросхемах, обработке видео и блоках GPU (графических процессоров) данные идут через конвейеры и FIFO (очередь «первым пришёл, первым ушёл»). Такие цепочки должны останавливаться без потери данных, но объяснить на собеседовании управление потоком на кредитах может мало кто.
- Верификация, то есть проверка, что схема работает правильно. Многие пишут тесты в стиле начала 1990-х. Формальную проверку часто указывают в резюме, написанных с помощью ИИ, хотя работали с ней совсем немногие.
- Разрыв между ПЛИС и ASIC (заказной микросхемой, которую выпускают на заводе). У части вузов нет доступа к Synopsys Fusion Compiler или Cadence Genus и Innovus и нет опыта с открытыми OpenROAD и LibreLane. Поэтому студенты плохо разбираются в расчёте временных задержек и путаются в приёмах снижения энергопотребления.
Сам автор признаёт, что рейтинг несбалансированный. За пределами Москвы, Санкт-Петербурга и столиц Балтии открытых сведений резко меньше, поэтому «Не найдено» в Центральной Азии и на Кавказе, по оценке отчёта Claude, говорит скорее о том, что есть в сети, чем о том, чему учат. Большинство источников не называет учебную плату, так что этот столбец часто пуст.
Как попробовать
- Откройте полные отчёты Claude и Codex по ссылкам в исходной публикации автора и сравните выводы двух моделей.
- Пролистайте до приложения (Appendix) в конце каждого отчёта. Там приведён точный промпт, его можно взять за образец.
- Сформулируйте свою задачу так же: не тему, а список проверяемых пунктов с баллом за каждый. Если ищете, где работать с моделью, начните с запроса «claude ai официальный сайт» и проверьте условия доступа из вашей страны.
- Знаете свой вуз изнутри? Автор просит присылать в комментариях данные, которые он «скормит» ИИ для следующей версии отчёта.
Справятся ли YandexGPT и GigaChat с такой задачей?
Из доступных в РФ аналогов есть YandexGPT и GigaChat. Автор их не тестировал, поэтому сравнения в источнике нет.
Проверить можно самостоятельно. Дайте модели промпт из приложения и посмотрите, найдёт ли она реальные лабораторные или ограничится пересказом описаний курсов.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям
Автору Дзена. Возьмите схему эксперимента для экспертных обзоров: список критериев, две модели, сверка отчётов. Публикуйте промпт рядом с выводами, чтобы читатель видел, по чему считали.
Маркетологу. Конкурентный анализ можно поручать ИИ так же. Задайте признаки, которые засчитываются только при доказательстве, а не при упоминании на сайте. Это прямой аналог правила «лабораторная, а не слайд».
Предпринимателю в РФ и СНГ. Если нанимаете инженеров-схемотехников, три пробела из отчёта Claude легко превратить в вопросы для собеседования: FIFO вместе с конвейером, проверка крайних случаев, временной анализ. Строки об ИИ-резюме напоминают, что навыки из резюме надо проверять практической задачей.
На мой взгляд, главное здесь не рейтинг вузов, а метод. Человек задал ИИ не вопрос «какой вуз лучше», а 49 жёстких пунктов и правило засчитывать только доказанное. Оговорка: даже такой отчёт видит лишь то, что лежит в открытом доступе, и автор сам предлагает поправлять его данными. Что сделать сегодня: возьмите тему своего канала, распишите 10 проверяемых критериев, дайте их двум нейросетям и разберите расхождения в отдельном посте.
Частые вопросы
Можно ли доверять такому рейтингу?
Автор сам называет рейтинг несбалансированным, а пустые места по регионам объясняются нехваткой открытых данных. Используйте его как карту для дальнейшей проверки, а не как окончательный вердикт.
Нужно ли разбираться в микросхемах, чтобы повторить эксперимент?
Нет. Повторять стоит метод: чёткие критерии, балл за каждый пункт, требование доказательств. Тема может быть любой, от кулинарных курсов до сервисов для блога.
Какой российский вуз в отчёте сильнее всех?
Итоговых мест в цитируемых фрагментах нет. Среди курсов со сборкой процессора отчёт Claude называет МИЭТ, МФТИ и СибГУТИ, а МИЭТ отмечает ещё и среди курсов с давно открытыми материалами. Откройте полную таблицу в отчётах и сравните со своим опытом: автор ждёт ваших поправок к следующей версии.

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

AIRI и МФТИ проверили 7 GPU-симуляторов для робототехники: физика искажается на масштабе
Исследователи AIRI и МФТИ вместе с Shanghai AI Lab представили на конференции IROS 2026 бенчмарк GPUSimBench и, по словам авторов, впервые систематически…
Интеллектуальная автоматизация стоит от 240 часов: SL Soft показал расходы после запуска
Руководитель проектов ROBIN и Robovoice в SL Soft Мирза ответил на один из самых частых вопросов клиентов о цене автоматизации и показал, какие расходы после…
Где заканчивается ИИ и начинается человек: анкеты измеряют уверенность, а не навык
Свод научных обзоров про ИИ-грамотность показал, что анкета с самооценкой измеряет уверенность человека, а не знания, и под вопросом оказывается любая проверка…
Комментарии