Невлезшие в шапку новости:
Сами вычисления готовятся покинуть планету. SpaceX одобрила план, который предоставит Илону Маску 60 миллионов дополнительных акций, если её рыночная капитализация вырастет с $1,1 трлн до $6,6 трлн при обеспечении «100 тераватт вычислений в год» из космических центров обработки данных — на порядки больше пикового потребления энергии в США.
Сектор долголетия теперь является серьёзным конкурентом самому ИИ: в 2025 году доходы от Ozempic и Mounjaro превысили совокупные доходы OpenAI и Anthropic.
Крупные страховщики, включая Berkshire Hathaway, Chubb и Travelers, получили разрешение исключать убытки, связанные с ИИ, из корпоративных полисов, исключая претензии, такие как неправомерное использование агентами материалов, защищённых авторским правом, в маркетинге.
Двухпартийный законопроект Палаты представителей по ИИ нацелен на борьбу с дипфейками и защиту осведомителей, в то время как Верховный суд решит, нарушают ли ордера на геолокационные данные Четвёртую поправку.
Однако будущее, возможно, принадлежит не людям. Эндрю МакКалип из Varda прогнозирует, что через 5 лет в S&P 500 появится компания, управляемая ИИ, а через 20 лет — избранный чиновник-ИИ.
Сэм Альтман, предвосхищая это будущее, только что опубликовал пять основных принципов для руководства миссией OpenAI: демократизация, расширение возможностей, всеобщее процветание, устойчивость и адаптивность.
NotebookLM добавляет массовый обмен записными книжками с несколькими адресами электронной почты одновременно.
Google Translate использует ИИ, чтобы помочь вам практиковать произношение. Он будет слушать вашу речь и предоставлять обратную связь в реальном времени.
NVIDIA запускает модель Nemotron 3 Nano Omni, объединяющую зрение, аудио и язык для создания агентных ИИ, которые работают до 9 раз эффективнее.
Lovable запускает своё приложение для написания кода на базе ИИ на iOS и Android, позволяя пользователям писать код с помощью голосовых или текстовых промптов ИИ и переключаться между ПК и мобильным устройством.
Южная Африка отзывает свой первый проект национальной политики в области ИИ после того, как выяснилось, что он содержит вымышленные источники, которые, по-видимому, были сгенерированы ИИ.
Apple планирует масштабное обновление функций редактирования фотографий с помощью ИИ в iOS 27, включая использование локальных моделей ИИ для расширения, улучшения и перекомпоновки фотографий.
Исследование оценивает, что текст, созданный с помощью ИИ, появляется примерно на одной трети новых веб-сайтов с момента появления ChatGPT.
FSF объявляет лицензии Responsible AI неэтичными и не являющимися свободным программным обеспечением.
Демис Хассабис говорит, что AGI, скорее всего, будет построен на базе текущих языковых моделей.
Альянс FIDO создаёт две рабочие группы для установления отраслевых стандартов безопасности транзакций агентных ИИ; Google вносит вклад в виде Протокола платежей для агентов.
Replit запускает Security Agent для моделирования угроз и аудита кода с помощью ИИ.
ChatGPT превосходит лучших абитуриентов на вступительных экзаменах в Токийский и Киотский университеты.
Google запускает Ask YouTube — «эксперимент» с конверсионным поиском на базе ИИ, который генерирует страницы с видео и текстовыми сводками, для пользователей Premium в США в возрасте от 18 лет.
Anthropic сотрудничает с Blender, Autodesk, Adobe, Ableton и другими компаниями для запуска коннекторов, которые интегрируют Claude непосредственно в профессиональные творческие рабочие процессы.
Warp становится проектом с открытым исходным кодом и приглашает вас улучшать её инструменты для написания кода с помощью ИИ.
xAI внедряет пользовательские, доступные для обмена шаблоны Imagine для Grok.
Исследователи обнаруживают, что тексты, созданные ИИ, делают интернет более однородным и странно жизнерадостным.
ЕС требует от Google открыть ИИ на Android; Google называет это «необоснованным вмешательством».
Университетские профессора обеспокоены тем, что их лекции разрезаются на части и превращаются в ИИ-«помои».
Microsoft Dynamics 365 добавляет голосовых агентов в реальном времени и агентные инструменты для взаимодействия с клиентами.
Исследователи Google подробно описывают атаки с внедрением промптов против агентных ИИ в реальных условиях.
OpenAI публикует руководство по промптам для GPT-5.5 и предупреждает, что устаревшие промпты могут ухудшить качество вывода.
Статья исследователей Google DeepMind утверждает, что большие языковые модели никогда не обретут сознание.
Законодатели и лоббисты заявляют, что администрация Трампа лоббировала противодействие законодательству, которое регулировало бы ИИ, как минимум в шести штатах с республиканским руководством.
Метрополитен-полиция проводит расследование в отношении сотен офицеров после использования ИИ-инструмента Palantir.
ОАЭ хотят, чтобы половина работы их правительства выполнялась автономными агентными ИИ в течение двух лет.
NEC объявляет о стратегическом сотрудничестве с Anthropic для внедрения Claude в корпоративном секторе Японии.
Одно плато.
Полный игнор arg-agi-3 полсле обсёра. https://arcprize.org/leaderboard
>что через 5 лет
Пендосы жэ понима.т что у них нет пяти лет?
Их Китай к стенке давит.
Что там вообще нынче в китае в плане ИИ?почему в шапке только новости про пендосов?
Старгейт начался не по доброте душевной а потому что зима Китай близко
А новостей по китаю в шапке нет -_-
Как будто вчера написали а не в 2023...
Кто им платит чтобы они продвигали этот нарратив ГОДАМИ блять?
Кто им платит чтобы они продвигали этот нарратив ГОДАМИ блять?
хуя, а я помню этот пост.
>А новостей по китаю в шапке нет -_-
О них на английском почти не пишут, кроме крупных релизов. А когда пишут - ох, ебать, там в китае чудеса какие-то, а мы и не в курсах были. Надо погуглить что-ли китайские сайты какие, наверное у них тоже свои есть про ИИ, где все более подробно.
Anthropic превращается в скам-компанию - надувательства пользователей
Одна из вещей, которую я хочу сегодня обсудить — это стратегия для всех, кто пострадал от конкретного шага компании Anthropic. Anthropic создаёт ИИ Claude, которым пользуется множество людей, потому что у них есть действительно удобная оболочка для Claude Code. Для многих причина, по которой им это нравится, проста: всё просто работает. Я заметил, что у Gemini больше всего информации по определённым вопросам, особенно когда речь идёт о том, как работают рейтинги и алгоритмы поисковой оптимизации Google. Но когда дело доходит до создания агентного рабочего процесса, который действительно выдаёт работающий результат, Claude Code оказывается на удивление хорош.
И я думаю, что они это осознают, понимают, что у них есть определённое рыночное преимущество в этой области. И по мере того, как люди массово переходили на использование Claude Code, они начали делать вот эту неприятную вещь, которую я считаю довольно небрежной и подлой. Чтобы объяснить это, я хочу провести аналогию с чем-то, что будет понятнее тем из вас, кто не использует ИИ регулярно.
Аналогия с интернет-провайдером
Предположим, ваш интернет-провайдер берёт с вас 100 долларов в месяц, и у вас есть лимит в 100 гигабайт данных в месяц. Но как только вы превышаете этот лимит в 100 гигабайт, они начинают брать с вас 10 долларов за каждый дополнительный гигабайт. Теперь предположим, что вы использовали 70 гигабайт из своего месячного лимита в 100 гигабайт. Но как только вы начинаете использовать BitTorrent, они начинают взимать с вас 10 долларов за гигабайт, хотя вы израсходовали лишь 70 гигабайт из вашего лимита в 100 гигабайт. И допустим, они даже не сообщают вам, почему они это делают. Это происходит только тогда, когда вы используете BitTorrent, потому что они ассоциируют BitTorrent с пиратством. И допустим, вы даже ничего не пиратите. Допустим, вы используете BitTorrent для загрузки ISO-образа Linux, но с вас всё равно берут 10 долларов за гигабайт, хотя вы израсходовали только 70 ГБ из вашего лимита в 100 ГБ. Именно это делает Claude Code, если в вашей директории есть файлы определённого типа, и они просто говорят вам: «Да, возможно, это была ошибка. Нам всё равно».
Как это проявляется в Claude Code
Итак, есть люди, которым нравится Claude, но которые также хотят использовать свою учётную запись Claude с другими фреймворками, где она может работать лучше для их конкретных задач, чем собственная оболочка от Claude. Некоторые могут хотеть использовать её с OpenClaw и другими инструментами. И если у таких людей в директории есть определённые файлы. В данном случае один человек рассказывает о том, что если у него в директории есть файл с именем Hermes.md, вместо того чтобы это было частью его плана, система начинает считать это так называемым «дополнительным использованием».
Теперь, если у вас есть план Claude Max, вы платите 200 долларов в месяц и должны получать огромное количество использования. Но как только вы исчерпываете лимит использования за определённый период времени, система перестаёт работать. Однако у вас есть возможность использовать так называемое «дополнительное использование». И когда вы начинаете использовать дополнительное использование, с вас взимается дополнительная плата, но вы можете продолжать свой проект без прерывания. И он заметил, что если у него в директории был файл hermes.md, написанный с заглавной буквы Hmees и расширением MD для markdown, то даже если у него ещё оставался лимит использования в аккаунте, даже если он использовал только 70 или 80 процентов от общего лимита, система начинала взимать с него плату за дополнительное использование, хотя лимит ещё не был исчерпан.
Теперь я могу согласиться на наличие дополнительного использования в своём аккаунте. Система спросит вас, хотите ли вы дать согласие, но это также предполагает, что вы не начнёте взимать с меня плату по этому штрафному тарифу, пока я не исчерпаю весь свой лимит использования. И он заметил в этом случае, что такое происходило только тогда, когда у него был именно этот файл. И этот файл обычно появляется там только если, опять же, это скользкий момент, но они предполагают, что люди, у которых есть этот файл, используют Claude вне их собственной оболочки.
Мотив: продвижение биллинга через API
А люди, использующие систему вне их оболочки, действительно хотят подтолкнуть пользователей к оплате через API. Биллинг через API означает, что вместо оплаты фиксированной суммы в 200 долларов в месяц за определённый объём использования, вы платите каждый раз, когда делаете запрос, исходя из количества используемых токенов. Короче говоря, это гораздо дороже.
Причина, по которой у меня есть проблема с этим, заключается в следующем: если бы они сказали заранее: «Кстати, просто чтобы вы знали, поскольку мы видим этот файл в вашей директории, мы немедленно начнём взимать с вас плату по более высокому тарифу, вместо того чтобы позволить вам использовать тот объём, за который вы уже заплатили 200 долларов в месяц», — это было бы одно дело. Но они просто молча взяли его деньги, а ответ, который дал Claude, был отвратительным.
Отвратительный ответ от Anthropic
Компания сказала следующее: «Мы искренне извиняемся за сбои, с которыми вы столкнулись из-за проблемы маршрутизации биллинга. Мы очень серьёзно относимся к надёжности сервиса. Однако мы должны сообщить вам, что мы не можем предоставить компенсацию за ухудшение качества обслуживания или технические ошибки, приведшие к неправильной маршрутизации биллинга». Вот эта последняя фраза: «Мы должны сообщить вам, что мы не можем компенсировать вам технические ошибки, которые привели к тому, что с вас были неправильно сняты средства». По моему мнению, это мошенничество.
Решение: подача чарджбэка
И вот как я бы ответил на это и как я предлагаю поступить всем вам: вместо того чтобы просто подавать технический запрос или тикет в службу поддержки Anthropic, подайте чарджбэк (возврат платежа), а затем уже создавайте тикет. Я пытаюсь подойти к этому с точки зрения владельца бизнеса: что наиболее вероятно заставит меня изменить своё поведение? И это именно чарджбэк.
Почему чарджбэки работают
Есть несколько причин. Когда поступает чарджбэк, я должен ответить на него со своими аргументами. Независимо от того, что сказано в лицензионном соглашении конечного пользователя, человек, занимающийся чарджбэком, обычно является низкооплачиваемым сотрудником службы поддержки. И этот человек, что может удивить многих из вас, сам часто оказывается в жизни аутсайдером. Человек, который занимается чарджбэками в Visa, Mastercard, Discover и Amex, — это не тот, кто зарабатывает 250 000 долларов в год. Они не относятся к классу Эпштейна. Это не те люди, которые стремятся давить на маленьких игроков. Очень часто всё ровно наоборот.
По моему опыту, очень часто, даже будучи малым бизнесом, даже когда у меня вся информация правильная и я могу чётко показать, что этот клиент просто пытается нас обмануть, они всё равно выносят решение в пользу клиента. Иногда это происходит потому, что они просто фундаментально не понимают отрасль. В других случаях — просто потому, что, если мне платят, знаете ли, 7 долларов в час, какое мне дело защищать компанию стоимостью в триллион долларов?
Одна из вещей, которую я хочу сегодня обсудить — это стратегия для всех, кто пострадал от конкретного шага компании Anthropic. Anthropic создаёт ИИ Claude, которым пользуется множество людей, потому что у них есть действительно удобная оболочка для Claude Code. Для многих причина, по которой им это нравится, проста: всё просто работает. Я заметил, что у Gemini больше всего информации по определённым вопросам, особенно когда речь идёт о том, как работают рейтинги и алгоритмы поисковой оптимизации Google. Но когда дело доходит до создания агентного рабочего процесса, который действительно выдаёт работающий результат, Claude Code оказывается на удивление хорош.
И я думаю, что они это осознают, понимают, что у них есть определённое рыночное преимущество в этой области. И по мере того, как люди массово переходили на использование Claude Code, они начали делать вот эту неприятную вещь, которую я считаю довольно небрежной и подлой. Чтобы объяснить это, я хочу провести аналогию с чем-то, что будет понятнее тем из вас, кто не использует ИИ регулярно.
Аналогия с интернет-провайдером
Предположим, ваш интернет-провайдер берёт с вас 100 долларов в месяц, и у вас есть лимит в 100 гигабайт данных в месяц. Но как только вы превышаете этот лимит в 100 гигабайт, они начинают брать с вас 10 долларов за каждый дополнительный гигабайт. Теперь предположим, что вы использовали 70 гигабайт из своего месячного лимита в 100 гигабайт. Но как только вы начинаете использовать BitTorrent, они начинают взимать с вас 10 долларов за гигабайт, хотя вы израсходовали лишь 70 гигабайт из вашего лимита в 100 гигабайт. И допустим, они даже не сообщают вам, почему они это делают. Это происходит только тогда, когда вы используете BitTorrent, потому что они ассоциируют BitTorrent с пиратством. И допустим, вы даже ничего не пиратите. Допустим, вы используете BitTorrent для загрузки ISO-образа Linux, но с вас всё равно берут 10 долларов за гигабайт, хотя вы израсходовали только 70 ГБ из вашего лимита в 100 ГБ. Именно это делает Claude Code, если в вашей директории есть файлы определённого типа, и они просто говорят вам: «Да, возможно, это была ошибка. Нам всё равно».
Как это проявляется в Claude Code
Итак, есть люди, которым нравится Claude, но которые также хотят использовать свою учётную запись Claude с другими фреймворками, где она может работать лучше для их конкретных задач, чем собственная оболочка от Claude. Некоторые могут хотеть использовать её с OpenClaw и другими инструментами. И если у таких людей в директории есть определённые файлы. В данном случае один человек рассказывает о том, что если у него в директории есть файл с именем Hermes.md, вместо того чтобы это было частью его плана, система начинает считать это так называемым «дополнительным использованием».
Теперь, если у вас есть план Claude Max, вы платите 200 долларов в месяц и должны получать огромное количество использования. Но как только вы исчерпываете лимит использования за определённый период времени, система перестаёт работать. Однако у вас есть возможность использовать так называемое «дополнительное использование». И когда вы начинаете использовать дополнительное использование, с вас взимается дополнительная плата, но вы можете продолжать свой проект без прерывания. И он заметил, что если у него в директории был файл hermes.md, написанный с заглавной буквы Hmees и расширением MD для markdown, то даже если у него ещё оставался лимит использования в аккаунте, даже если он использовал только 70 или 80 процентов от общего лимита, система начинала взимать с него плату за дополнительное использование, хотя лимит ещё не был исчерпан.
Теперь я могу согласиться на наличие дополнительного использования в своём аккаунте. Система спросит вас, хотите ли вы дать согласие, но это также предполагает, что вы не начнёте взимать с меня плату по этому штрафному тарифу, пока я не исчерпаю весь свой лимит использования. И он заметил в этом случае, что такое происходило только тогда, когда у него был именно этот файл. И этот файл обычно появляется там только если, опять же, это скользкий момент, но они предполагают, что люди, у которых есть этот файл, используют Claude вне их собственной оболочки.
Мотив: продвижение биллинга через API
А люди, использующие систему вне их оболочки, действительно хотят подтолкнуть пользователей к оплате через API. Биллинг через API означает, что вместо оплаты фиксированной суммы в 200 долларов в месяц за определённый объём использования, вы платите каждый раз, когда делаете запрос, исходя из количества используемых токенов. Короче говоря, это гораздо дороже.
Причина, по которой у меня есть проблема с этим, заключается в следующем: если бы они сказали заранее: «Кстати, просто чтобы вы знали, поскольку мы видим этот файл в вашей директории, мы немедленно начнём взимать с вас плату по более высокому тарифу, вместо того чтобы позволить вам использовать тот объём, за который вы уже заплатили 200 долларов в месяц», — это было бы одно дело. Но они просто молча взяли его деньги, а ответ, который дал Claude, был отвратительным.
Отвратительный ответ от Anthropic
Компания сказала следующее: «Мы искренне извиняемся за сбои, с которыми вы столкнулись из-за проблемы маршрутизации биллинга. Мы очень серьёзно относимся к надёжности сервиса. Однако мы должны сообщить вам, что мы не можем предоставить компенсацию за ухудшение качества обслуживания или технические ошибки, приведшие к неправильной маршрутизации биллинга». Вот эта последняя фраза: «Мы должны сообщить вам, что мы не можем компенсировать вам технические ошибки, которые привели к тому, что с вас были неправильно сняты средства». По моему мнению, это мошенничество.
Решение: подача чарджбэка
И вот как я бы ответил на это и как я предлагаю поступить всем вам: вместо того чтобы просто подавать технический запрос или тикет в службу поддержки Anthropic, подайте чарджбэк (возврат платежа), а затем уже создавайте тикет. Я пытаюсь подойти к этому с точки зрения владельца бизнеса: что наиболее вероятно заставит меня изменить своё поведение? И это именно чарджбэк.
Почему чарджбэки работают
Есть несколько причин. Когда поступает чарджбэк, я должен ответить на него со своими аргументами. Независимо от того, что сказано в лицензионном соглашении конечного пользователя, человек, занимающийся чарджбэком, обычно является низкооплачиваемым сотрудником службы поддержки. И этот человек, что может удивить многих из вас, сам часто оказывается в жизни аутсайдером. Человек, который занимается чарджбэками в Visa, Mastercard, Discover и Amex, — это не тот, кто зарабатывает 250 000 долларов в год. Они не относятся к классу Эпштейна. Это не те люди, которые стремятся давить на маленьких игроков. Очень часто всё ровно наоборот.
По моему опыту, очень часто, даже будучи малым бизнесом, даже когда у меня вся информация правильная и я могу чётко показать, что этот клиент просто пытается нас обмануть, они всё равно выносят решение в пользу клиента. Иногда это происходит потому, что они просто фундаментально не понимают отрасль. В других случаях — просто потому, что, если мне платят, знаете ли, 7 долларов в час, какое мне дело защищать компанию стоимостью в триллион долларов?
Как действовать и влияние на Anthropic
Итак, вот что я предлагаю всем вам. Вместо того чтобы просто создавать тикет в Anthropic, лучший способ преподать им урок — подать чарджбэк до подачи этого тикета в Anthropic по нескольким причинам. Во-первых, это создаёт трение. Вместо того чтобы просто отправлять этот шаблонный ответ, им придётся войти в свою систему биллинга, зарегистрироваться там и вручную создать аргументацию, вручную ответить на ваши жалобы. Если они будут снова и снова отправлять шаблонные ответы, человек на другой стороне начнёт замечать закономерность и скажет: «Да, знаешь что? Это чушь. Деньги останутся клиенту.».
И что ещё важнее, если компания получает достаточно жалоб, очень часто поставщик платёжных услуг готов просто разорвать с ней контракт. Это возникает как часть автоматизированного способа ведения бизнеса многими компаниями: если они видят определённое соотношение кредитных транзакций к чарджбэкам, они просто говорят: «Это нам невыгодно», потому что обработка всех этих чарджбэков фактически стоит им денег. И компании реагируют на это, делая всё необходимое, чтобы избежать таких возвратов платежей. Я не думаю, что достаточно людей понимают это.
Преодоление банковских препятствий и финальный призыв к действию
И я знаю, что сам процесс чарджбэка сопряжён с множеством трудностей. Например, если вам не повезло пользоваться банком Chase, когда вы нажимаете «сообщить о проблеме», иногда это срабатывает, а иногда вам говорят, что вы должны позвонить по определённому номеру. И когда вы звоните по этому номеру, вас соединяют с кем-то, кто читает по скрипту, и жизнь становится невыносимой. Я знаю, это отстой. У вас может быть хороший провайдер кредитных карт, может быть ужасный, вы можете не знать, как сделать чарджбэк. Просто поверьте мне в этом. Если достаточно много из вас объединятся, сплотятся и подадут чарджбэк против Anthropic, они будут вынуждены прекратить это делать. И они извлекут из этого урок.
Я гарантирую вам, вы не можете сделать иначе. Вы не можете письменно признать, что ваша система биллинга дала сбой и взяла с людей больше денег. И вот что я заметил относительно подобных ошибок: каждый раз, когда появляется такая ошибка, она всегда направлена на то, чтобы вы платили больше денег, если они подозревают, что вы используете что-то вне их экосистемы.
Почему такое поведение неприемлемо
Если вы хотите, чтобы люди пользовались биллингом через API, просто сделайте так, чтобы это не работало. Просто скажите, что этот инструмент не работает. Просто верните пустой запрос. Просто верните то, что происходит, когда вы достигаете лимита. Это подлая тактика ограбления. То, что вы пытаетесь сказать: «О, у вас там есть этот файл. Этот файл, ну, возможно, заставляет меня думать, что вы используете что-то, что вам не положено использовать, поэтому я просто...» Это, по моему мнению, полное надувательство. И способ ответить на такую тактику — это массовая подача чарджбэков. Если вы это сделаете, я думаю, вы получите желаемый результат.
Заключение
На этом всё на сегодня. И как всегда, я надеюсь, вы узнали что-то новое. И я очень надеюсь, что вы найдёте время зайти на сайт своей кредитной компании, массово подать чарджбэк и заставить их изменить свою политику, потому что это надувательство и скам. Так нельзя отвечать людям. Я не могу ответить кому-то и буквально сказать: «Мы неправильно списали с вас деньги, но я не могу вернуть вам средства за нашу техническую ошибку, которая привела к неправильному списанию». Смиритесь.
И вы можете сказать, что это прописано в лицензионном соглашении конечного пользователя или в условиях обслуживания. Хорошо, давайте повернём это против вас. Теперь вам нужно довериться кому-то, кто зарабатывает три или пять долларов в час, кому они передали процесс обработки чарджбэков на аутсорсинг в Индонезию или Вьетнам или ещё куда-то, чтобы этот человек прочитал эти 200 страниц условий обслуживания. Удачи вам с этим.
>новостей по китаю
Новости из США сейчас - это новости из КНР через полгода. КНР копирует у США, это как слушать "Арию" вместо "Iron Maiden", зачем вторичка, если есть оригинал.
Постоянно тут твержу что антропик - говно. Странно что только я это понимаю, а остальные относятся к нему максимум нейтрально. Некогда нормальная компания стала самой худшей по отношению к пользователям, так еще и с невероятно цензурированными моделями и странном фетише их директоров, с отношением к их моделям, как будто они живые существа. Это кошмар, что этот кал сейчас топ 1 по капитализации, просто потому что они единственные догадались так вкладываться именно в способность моделей к кодингу.
Вот вам и spud, а вы ещё на него пиздели
>У OpenAI могут кончиться деньги еще до IPO — расследование WSJ
Вдогонку, пузырь, плато
Если это дешевле, то почему бы не изучить и не взять. И судя по новостям, проблемки что-то явно не у Китая. Как бы не пришлось нынешним китам сдохнуть, на фоне чего останется только Гугл и Фейсбук и мейби английский разводила Машк, правда у него с деньгами-прибылью, в отличие от Цукера и Гугла, тоже очень не очень
Уже предвкушаю эти +2% к бенчикам. Слюнки текут
>Что там вообще нынче в китае в плане ИИ?почему в шапке только новости про пендосов?
20-я ежегодная конференция по инвестициям в Китае успешно завершилась! В поисках определенности на фоне расхождений в рамках модели «К-кривой».
С 22 по 24 апреля 2026 года в районе Хайдянь города Пекина с большим размахом прошла 20-я ежегодная конференция и саммит по инвестициям в Китае. Конференция, проходившая в этом году под девизом «К-кривая», была организована Народным правительством района Хайдянь города Пекина при поддержке ChinaVenture и ChinaVenture.com, а также при участии компании Beijing Zhongguancun Science City Innovation Development Co., Ltd. В этом году конференция проводится в районе Хайдянь города Пекина уже второй год подряд, и сотрудничество между двумя сторонами переходит от первоначального взаимодействия к более глубокой интеграции. Более тысячи лидеров отрасли, инвесторов и предпринимателей собрались в Хайдяне для совместного анализа структурных изменений на китайском рынке частного капитала.
Собрались почетные гости, в том числе и влиятельные персоны.
Конференция может похвастаться звездным составом гостей, объединивших ведущих деятелей из сферы политики, науки, инвестиций и промышленности для участия в этом отраслевом мероприятии, отмечающем свою 20-ю годовщину.
На открытии конференции Ян Сяолей, генеральный директор ChinaVenture, использовал «К-образную кривую» в качестве основной темы для описания нынешней поляризованной ситуации на китайском рынке венчурного капитала — сосуществования консенсуса и разногласий, возможностей и вызовов, а также одновременного развития восходящих и нисходящих кривых. Он заявил, что в настоящее время рынок венчурного капитала не испытывает нехватки денег, а скорее вступил в эпоху высокодифференцированных возможностей. Проекты высшего уровня предлагают значительную прибыль, и участие в них часто способствует прибыли фонда; однако примерно 70% существующих проектов еще не были реализованы, что демонстрирует выраженный степенной эффект.
Ян Сяолей отметил, что первичный рынок в настоящее время представляет собой два параллельных мира: с одной стороны, в секторах ИИ, микросхем, биотехнологий и других наблюдается активный приток финансирования и стремительный рост оценок; с другой стороны, большое количество существующих компаний сталкивается с долгосрочными трудностями в финансировании. Тема конференции этого года точно отражает это сосуществование восходящих и нисходящих тенденций. Он считает, что эта ситуация обусловлена тремя силами: политикой, технологиями и капиталом. Правительство поддерживает высокотехнологичные разработки и новые производительные силы, вторичный рынок предоставляет более высокую премию за технологии, а средства возвращаются на первичный рынок, при этом богатство и возможности концентрируются в секторах с потенциалом промышленной модернизации.
Что касается рыночных пузырей, он заявил, что, хотя пузыри и существуют, рынки без пузырей часто лишены жизненной силы. В эпоху К-образной дивергенции ключевым моментом является ясное понимание реальности и, основываясь на собственном суждении, решение о том, следует ли следовать восходящей кривой.
В своей программной речи под названием «Принятие и преодоление циклов» основатель и управляющий партнер Qiming Venture Partners Квонг Цзе-пин заявил, что нынешний цикл, с которым сталкивается индустрия венчурного капитала, — это не просто колебания рынка капитала, а сложное взаимодействие множества циклов, включая технологическое развитие, макроэкономику, политическую обстановку и мобильность талантов. По его мнению, спад на рынке капитала часто совпадает с фазой подъема технологических инноваций и накопления талантов. Поэтому инвестиционным институтам необходимо выявлять действительно важные циклы и придерживаться долгосрочной перспективы в своих инвестициях. В течение последних 20 лет Qiming Venture Partners последовательно фокусирует свои инвестиции на теме технологического развития, постоянно инвестируя в область искусственного интеллекта на пути технологической эволюции, от крупномасштабных моделей и мультимодальных технологий до воплощенного интеллекта, поддерживая стабильный темп инвестиций.
Что касается ажиотажа вокруг инвестиций в искусственный интеллект, Куан Цзипин заявил, что ИИ — это не краткосрочная тенденция, а глубокая технологическая революция, которая продлится от 30 до 50 лет, и будущие возможности будут только расти и расширяться. Сейчас отрасль вышла за рамки проверки «наличия коммерческой ценности» и вступила в позитивный цикл непрерывных инвестиций и результатов. Он подчеркнул, что для инвестиционных институтов циклы не являются ни пугающими, ни легко контролируемыми; ключ к успеху — сохранение независимого суждения и сосредоточенность на качественном выполнении собственной работы, чтобы действительно ориентироваться в циклах.
Кроме того, на макро- и политическом уровне Кишор Махбубани, известный сингапурский дипломат и декан-основатель Школы государственной политики имени Ли Куан Ю при Национальном университете Сингапура, выступил с видеообращением, внеся в конференцию глубокий взгляд на глобальную геополитику и международное управление. Чен Вэньхуэй, бывший заместитель председателя Китайской комиссии по регулированию банковской и страховой деятельности, и Лю Цзипэн, профессор и научный руководитель докторантов Китайского университета политических наук и права, представили авторитетные оценки текущей рыночной ситуации с точки зрения регулирующей практики и вторичного рынка, соответственно.
Чэнь Вэньхуэй, бывший заместитель председателя Китайской комиссии по регулированию банковской и страховой деятельности, заявил, что рынок венчурного капитала в настоящее время переживает восстановление доверия и общее оживление. В сфере привлечения средств преобладают фонды, работающие в юанях, а основным источником финансирования стали государственные партнеры. В инвестиционной сфере акцент делается на высокотехнологичные отрасли, и количество и объем сделок значительно возросли. Что касается выхода из бизнеса, увеличилось количество IPO и слияний и поглощений, но давление со стороны уже существующих сделок по-прежнему сохраняется.
Он также отметил, что рынок страдает от таких проблем, как недостаточное использование функций долгосрочного капитала, недостаточное понимание передовых технологий и несовершенный механизм выхода, подчеркнув необходимость органичного сочетания эффективного рынка и активной государственной политики. Что касается качественного развития рынка венчурного капитала, он предложил пять пунктов для рассмотрения: совершенствование системы LP/GP для государственного капитала, укрепление и оптимизация структуры долгосрочного капитала, повышение способности венчурных институтов оказывать поддержку предприятиям, оптимизация механизма выхода (с акцентом на развитие сделок слияния и поглощения), использование уникальной роли CVC и совершенствование системы финансовых услуг, чтобы помочь отрасли воспользоваться возможностями эпохи научно-технических инноваций и добиться здорового развития.
Одновременно с этим на конференции была организована новаторская художественная выставка под названием «Моя история венчурного капитала в Китае» , в рамках которой инвестиционным организациям было предложено собрать в виде материальных предметов старые вещи, имеющие памятное значение, от учреждений и частных лиц, чтобы сохранить память об отрасли и рассказать истории венчурного капитала в осязаемой форме.
Эта художественная выставка возникла на основе публикации «Истории венчурного капитала в Китае», подготовленной редакционной группой ChinaVenture. Она новаторски преодолевает ограничения письменных записей в книгах, превращая абстрактные достижения и основные моменты отрасли в осязаемые воспоминания. Она не только отдает дань уважения 30-летнему развитию венчурного капитала в Китае, но и новаторским образом передает дух венчурного капитала, обогащая отраслевую тематику и гуманистическую ценность мероприятия.
>Как бы не пришлось нынешним китам сдохнуть
Они уже миллионеры эти альтманы, суцкеверы, ле куны и верхние возле них нанятые ими учёные инженеры - они уже сколотили личный капитал,
если юридически фирмы развалятся, то их сотрудники из верхнего слоя пересоберутся под новыми созданными фирмами или устроятся уже в работающие в этой же нише фирмы поменьше, скинутся из своего капитала, найдут инвесторов и продолжат работать.
Это как было в 1970-х с процессорами Z80 и MOS 6502, которые были сделаны бывшими сотрудниками из Интел и Моторолы. Причём Интел и Моторола продавали по 200-300 свои процессоры, а бывшие сотрудники устроившись в фирмы поменьше сделали упрощённые аналоги и продавали по 20-30 долларов.
Использование возможностей времени: потребительский рынок полноцветной 3D-печати c ИИ
Как технология AI+3D изменит индустрию персонализированной персонализации в этот прорывной год?
Чжан Цзяци, директор по зарубежным коммерческим операциям компании Quwan Technology.
В своем выступлении Чжан Цзяци, директор по зарубежным коммерческим операциям компании Quwan Technology, рассказал, что технология 3D-печати переживает скачок от «монохромных моделей» к «полноцветным физическим объектам». Технологии струйной печати и воксельного контроля цвета теперь позволяют воспроизводить миллионы цветов фотографического качества, а зрелость цепочки поставок и снижение затрат совместно способствовали этому переломному моменту. Однако отрасль сталкивается с проблемой «парадокса масштаба». Поскольку искусственный интеллект в настоящее время не может создавать на 100% идеальные физические модели методом слепой печати, огромное количество заказов приводит к увеличению трудозатрат на моделирование и переделку, что, в свою очередь, приводит к увеличению предельных издержек, а не к их снижению, что затрудняет превращение полноцветной персонализации в «массовую отрасль».
Главный прорыв компании Quwan Wanxiang заключается в использовании технологий искусственного интеллекта. Опираясь на свои передовые возможности по созданию портретов с помощью ИИ, компания разработала конвейер, который генерирует высококачественные 3D-модели из 2D-фотографий за считанные секунды, превращая моделлеров из утомительных «переделывателей» в эффективных «контролеров качества». Это также позволяет пользователям без предварительного опыта достигать профессиональной точности моделирования, что в конечном итоге приводит к многократному увеличению индивидуальной эффективности моделирования. На конференции Чжан Цзяци продемонстрировал полный цикл разработки продукта. Пользователям требуется всего пять шагов (предоставить изображения → предварительный просмотр рендеров → моделирование и лепка → полноцветная интегрированная печать → доставка на дом), чтобы воплотить свои идеи в реальные объекты. Сценарии применения включают в себя создание индивидуальных дизайнов домашних животных, восстановление старых фотографий и преобразование набросков в 3D-модели.
В заключение Чжан Цзяци пригласил дистрибьюторов, бренды и сообщество создателей моделей к совместному созданию экосистемы, выступая за расширение возможностей физического потребления и определение будущего интеллектуального 3D-производства.
> Z80
> В апреле 2024 года Zilog объявила о прекращении производства процессоров Z80, и заказы на него перестанут приниматься после 14 июня 2024 года
> 2024
зачем
Компания Xiaoyu Intelligent Manufacturing и Пекинский университет авиации и космонавтики совместно создали лабораторию; основатель Цяо Чжунлян: Промышленное внедрение более целесообразно, чем человекоподобные очки.
26 апреля 2026 года состоялась официальная церемония открытия «Объединенной лаборатории промышленного воплощенного интеллекта», созданной совместно компанией Beijing Xiaoyu Intelligent Manufacturing Technology Co., Ltd. и Пекинским университетом авиации и космонавтики. Цян Гуанчжи, директор Пекинского муниципального управления экономики и информационных технологий; Сюй Синьчао, мэр района Хайдянь, Пекин; Лю Вэйфэн, вице-президент Пекинского университета авиации и космонавтики; Чжэн Чжимин, директор Национальной ключевой лаборатории сложных и критически важных программных сред и академик Китайской академии наук; Цяо Чжунлян, основатель и генеральный директор Xiaoyu Intelligent Manufacturing; и Лю Сянлун, секретарь партийного комитета Школы компьютерных наук и технологий Пекинского университета авиации и космонавтики и директор Объединенной лаборатории, совместно открыли лабораторию. На церемонии открытия присутствовало более шестидесяти представителей правительства, академических кругов, промышленности и инвестиций. Лаборатория, опираясь на Школу компьютерных наук и технологий Пекинского университета авиации и космонавтики и Национальную ключевую лабораторию сложных и критически важных программных сред, а также используя взаимодополняющие сильные стороны Сяоюй, будет проводить исследования в области технологий воплощенного мозга общего назначения и способствовать созданию эталонных показателей для сценариев промышленного применения. На церемонии Цяо Чжунлян выступил с программной речью, выразив твердую убежденность в легитимности промышленного воплощенного интеллекта и призвав к совместным усилиям академических кругов, промышленности и инвесторов для достижения конечной цели — создания общего воплощенного интеллекта посредством промышленного внедрения.
В своей речи под названием «Реконструкция основ интеллектуального производства в Китае: промышленная справедливость в сфере воплощенного интеллекта» Цяо Чжунлян представил компанию Xiaoyu Intelligent Manufacturing, основанную в 2023 году, как компанию, занимающуюся воплощенным интеллектом, с целью «стать ведущей в мире платформой для универсальных интеллектуальных роботов, сделав интеллектуальный труд доступной и повсеместной инфраструктурой для всех». Цяо Чжунлян отметил, что в настоящее время в индустрии воплощенного интеллекта наблюдается бум стартапов, но отсутствует достаточно развитая инфраструктура. Вся отрасль нуждается в компаниях, способных создавать хитовые продукты, которые будут способствовать развитию производственной цепочки так же, как Tesla способствует развитию электромобилей, а iPhone — мобильных телефонов.
«В течение следующего десятилетия в финальный раунд в мире останется менее 10 компаний, занимающихся разработкой интеллектуальных решений общего назначения», — считает Цяо Чжунлян. Отсутствие продуктов-бестселлеров является основной проблемой современной индустрии интеллектуального производства, и способность создавать такие продукты станет ключевым показателем для оценки компаний, занимающихся этим направлением. Ежегодные поставки от 5000 до 10000 единиц являются признаком первого эшелона, а ежегодные поставки в 100000 единиц — порогом для выхода в финальный раунд. Для достижения этой цели компания Xiaoyu Intelligent Manufacturing выбрала путь промышленного внедрения для достижения конечной цели — создания интеллектуальных решений общего назначения.
Цяо Чжунлян далее пояснил, что современная индустрия воплощенного интеллекта конкурирует по двум направлениям, преодолевая болевой порог: «гуманоидный эффект» и «промышленное применение». «Эти два пути не противоречат друг другу, но гуманоидный подход был основной концепцией в течение последних трех лет», — сказал Цяо Чжунлян. Компания Xiaoyu Intelligent Manufacturing твердо выбрала промышленное применение, поскольку инновационные технологии часто сначала применяются в производстве, а затем распространяются в повседневной жизни. «Путь к универсальному воплощению должен быть проложен через сценарии передового производства».
Согласно общедоступной информации, компания Xiaoyu Intelligent Manufacturing стремится к созданию универсального робота-мозговой системы «один мозг, множество форм» и продукции для промышленного применения. Ее интеллектуальный сварочный аппарат уже используется несколькими стратегическими партнерами и вышел на стадию серийного производства. В своем выступлении Цяо Чжунлян использовал сварку в качестве примера, чтобы проиллюстрировать легитимность промышленного применения. «Промышленные условия по своей природе непригодны для человеческого труда», — пояснил Цяо Чжунлян. Он отметил, что средний возраст сварщиков в Китае составляет 45 лет, а дефицит составляет более 3 миллионов человек. Основной причиной снижения демографического дивиденда является суровая промышленная среда. Молодые люди не хотят и не должны продолжать заниматься вредной работой. «Освобождение людей от тяжелого труда — это дело «гуманистической справедливости»».
Промышленность нуждается не только в гуманистическом подходе, но и в том, что ее технологическая эволюция достигла своего потолка. Цяо Чжунлян объяснил, что промышленная автоматизация подходит для стандартизированных продуктов, таких как автомобили и бытовая электроника, но в нестандартных сценариях, таких как судостроение и аэрокосмическая промышленность, она уже не может удовлетворить потребности в повышении производительности. «Преодоление традиционных технологий автоматизации — это технологическая справедливость воплощенного интеллекта в промышленности».
Что еще более важно, развитие промышленного интеллекта, воплощенного в производстве, является ключом к преодолению проклятия оттока производственных ресурсов. На протяжении всей истории глобального промышленного развития, из-за высоких затрат на рабочую силу и ориентированности капитала на прибыль, все промышленно развитые страны сталкивались с процессом оттока производственных ресурсов, и обрабатывающая промышленность Китая сталкивается с тем же риском. «Предложение страны укрепить производственный сектор и использовать преимущества воплощенного интеллекта для усиления конкурентного преимущества программы «Сделано в Китае 2025» является высшей стратегической справедливостью для промышленного интеллекта, воплощенного в производстве», — сказал Цяо Чжунлян. Он добавил, что эта грандиозная цель требует совместных усилий многих, и создание совместной лаборатории промышленного интеллекта, созданной Пекинским университетом авиации и космонавтики и компанией Xiaoyu, свидетельствует о глубоком сотрудничестве между компанией Xiaoyu Intelligent Manufacturing и академическими кругами в области промышленного интеллекта.
Поэтому одновременно с созданием лаборатории компания Xiaoyu Intelligent Manufacturing запустила инициативу «Альянс интеллектуальной промышленности, воплощающей в себе промышленное мышление», которая объединит больше отраслевых партнеров для совместного построения экосистемы и установления стандартов, станет движущей силой интеллектуальной трансформации и модернизации обрабатывающей промышленности Китая и внесет больший вклад в ускорение создания мощного центра интеллектуального производства и развитие новых высококачественных производительных технологий.
Компания Ruiman выпустила интеллектуальную систему обучения и обобщения на основе искусственного интеллекта, наделяющую роботизированные манипуляторы способностью к самообучению.
Недавно компания RealMan официально представила свою интеллектуальную систему обучения и обобщения на основе искусственного интеллекта, призванную наделить роботизированные манипуляторы возможностями самообучения с помощью ИИ. Это еще один важный шаг в стратегии RealMan по созданию «роботизированных манипуляторов, изначально созданных на основе ИИ», после выпуска в начале этого месяца сервера MCP и двойного движка RMLink, использующего искусственный интеллект.
Ключевое преимущество интеллектуальной системы обучения и обобщения Ruiman AI заключается в полном отказе от традиционной модели освоения навыков, которая предполагает построчное написание кода профессиональными инженерами. Вместо этого, благодаря концепции обобщения «обучение – это познание», роботизированной руке достаточно «наблюдать» за одной-двумя демонстрациями человека, чтобы автономно освоить и воспроизвести сложные операционные навыки, что сокращает цикл выполнения одной задачи со стандартных для отрасли нескольких недель до менее чем недели.
«Одна демонстрация, непрерывное обучение»: ИИ наделяет роботизированные манипуляторы возможностями самообучения.
Разработка традиционных навыков роботизированных манипуляторов — это сложный проект системной инженерии, в значительной степени зависящий от многопрофильного персонала. Инженерам необходимо самостоятельно выполнять множество технических этапов для каждой новой задачи, включая оптимизацию алгоритма обнаружения цели, планирование траектории движения и анализ протокола управления концевым эффектором. Стабильная реализация одного простого навыка часто занимает от двух до трех недель, в то время как более сложные функции сборки или сортировки могут легко занять от трех до четырех недель или даже больше. Эта парадигма разработки с длительным циклом и высокими барьерами серьезно ограничивает возможности предприятий по внедрению роботизированных приложений.
Система интеллектуального обучения и обобщения Ruiman AI перестраивает эту логику с нуля: она осуществляет структурированное понимание и обобщение стратегий на основе траектории движения, визуальных характеристик и параметров управления силой, используемых при обучении человеком, локально.
Оператору достаточно вручную переместить роботизированную руку для выполнения одного демонстрационного движения, и система может автоматически перенести этот опыт на аналогичные, но не идентичные сценарии — например, в задачах сортировки материалов на промышленных производственных линиях, когда положение, форма или зона сортировки материала изменяются, роботизированная рука может адаптивно корректировать свою стратегию захвата и выполнять задачу без перепрограммирования. Та же возможность обобщения может быть распространена на сценарии сборки, такие как автоматическое завинчивание; повторное использование в разных задачах может быть достигнуто простым изменением концевого захвата, например, вращающегося захвата.
Три составляющих искусственного интеллекта работают вместе, превращая интеллектуальных роботов в эффективных партнеров по повышению производительности.
Стоит отметить, что интеллектуальная система обучения и обобщения на основе ИИ не предоставляет заранее заданный набор фиксированных навыков. Вместо этого она предлагает структуру приобретения навыков, которую можно повторно использовать в различных сценариях. Это означает, что в реальной производственной среде клиентам достаточно, чтобы операторы кратко обучили роботизированную руку, и система сможет преобразовать это действие в стабильную, обобщаемую стратегию без написания какого-либо кода или вмешательства инженеров-программистов.
Такое позиционирование возможностей на уровне «операционной системы» снижает барьер для доступа к роботизированным манипуляторам для операторов на передовой, предоставляя практическое решение для крупномасштабного развертывания роботов. Что еще более важно, эта обобщенная архитектура обучения коренным образом меняет жизненный цикл роботизированных манипуляторов: традиционные роботизированные манипуляторы фиксируются на заводе, и их возможности ограничены на момент поставки; в то время как роботизированный манипулятор Ruiman AI впервые имеет потенциал для «культивирования»: при каждом выполнении задачи система накапливает данные о движении, оптимизирует стратегии действий и корректирует отклонения в выполнении. Его возможности не перестают расти после первоначального развертывания, а постоянно улучшаются с накопленным временем использования.
Каждая демонстрация и ежедневная операция, выполняемая пользователями, «подпитывает» робота, делая его умнее и точнее. Сегодня он обучается базовым действиям захвата, завтра сможет осваивать сложные процессы сборки, а послезавтра может обладать способностью принимать автономные решения в различных сценариях. Эта новая парадигма «развития роботизированной руки» превращает оборудование из статичного инструмента, поставляемого раз и навсегда, в интеллектуальный исполнительный механизм, способный расти вместе с производственной линией.
Выпуск этой «Системы интеллектуального обучения и обобщения» вместе с ранее выпущенными MCP Server и RMLink от Reilman образует четко структурированную и взаимодополняющую матрицу продуктов на основе искусственного интеллекта:
MCP Server разработан для разработчиков и решает проблему "как обеспечить эффективное управление роботизированными манипуляторами с помощью ИИ", заменяя длительный процесс написания кода одной командой.
RMLink ориентирован на персонал, занимающийся техническим обслуживанием оборудования, и решает проблему «как обеспечить бесперебойную работу роботизированных манипуляторов в случае неисправности», оснащая каждый роботизированный манипулятор выделенным «инженером по послепродажному обслуживанию с использованием искусственного интеллекта».
Интеллектуальная система обучения и обобщения на основе искусственного интеллекта ориентирована на конечных пользователей и решает вопрос о том, «как обеспечить непрерывное обучение и развитие роботизированной руки», тем самым давая ей возможность развиваться самостоятельно.
Благодаря синергетической мощи «трех движков ИИ», экосистема роботизированных манипуляторов Ruierman, изначально разработанная для работы с ИИ, охватывает весь жизненный цикл — от разработки и развертывания до эксплуатации и технического обслуживания, — позволяя интеллектуальным роботам стать настоящими партнерами по повышению производительности в различных отраслях, тем самым создавая полноценную интеллектуальную среду ИИ для глобальных разработчиков и корпоративных пользователей.
После 10 лет работы в сфере роботакси компания Pony.ai впервые выходит на рынок роботизированных фургонов.
Модель My Little Pony World Model 2.0 управляет грузовиками Pony.ai.
После 10 лет работы над роботакси компания Pony наконец-то обратила внимание на беспилотный лёгкий грузовик .
Это роботизированный фургон RoboVan, представленный компанией Pony.ai на Пекинском автосалоне, что ознаменовало ее официальный выход на рынок городской логистики объемом в триллион юаней.
За последние два года сектор беспилотной городской логистики пережил бурный рост, и такие компании, как NineSenses, Neolix и White Rhino, начавшие свою деятельность в этой области, заработали миллиарды юаней. Однако все эти игроки разрабатывают беспилотные малогабаритные транспортные средства, которые, как правило, выглядят примерно так (второй пикрелейтед).
Этот небольшой автомобиль не имеет кабины водителя и относительно компактен, его грузоподъемность сравнима с грузоподъемностью типичного минивэна . Однако легкий грузовик Xiaoma может похвастаться значительно большим объемом грузового отсека, который, по официальным оценкам, более чем в три раза превышает объем легкового автомобиля. Кроме того, этот легкий грузовик сохранил кабину водителя.
Поэтому с точки зрения стороннего наблюдателя выход Сяо Ма на рынок городской доставки несколько необычен.
Почему компания Pony.ai решила выйти на рынок городской логистики с помощью легких грузовиков?
И почему именно сейчас?
Новое десятилетие Pony.ai: снижение затрат на роботакси и полный логистический цикл.
Предпосылкой для запуска новых направлений бизнеса компанией Pony.ai является достижение ею новых прорывов в основной деятельности.
Пони Ма сообщил, что общая стоимость его новейшего роботакси снизилась до менее чем 230 000 юаней , что ниже цены Model 3.
Стоит отметить, что после ввода в эксплуатацию автомобиля Pony.ai 7-го поколения в прошлом году он достиг прибыльности на единицу техники в Гуанчжоу и Шэньчжэне. Теперь, с дальнейшим снижением затрат, это знаменует собой еще один шаг к созданию замкнутого коммерческого цикла.
Это также свидетельствует о том, что программные и аппаратные решения Pony.ai для роботакси в основном зрелые и находятся на стадии тиражирования, и даже существует возможность их дальнейшего распространения на другие сценарии, такие как беспилотная городская доставка .
Грузоперевозки также являются одной из специализаций Сяо Ма. Он давно управляет автопарками грузовиков на северо-западе Китая, и новейшие грузовики четвертого поколения достигли соотношения «один к четырем» — то есть один водитель, за которым следуют четыре беспилотных большегрузных автомобиля.
Однако этот бизнес в основном обслуживает основные артерии логистической сети, занимаясь перевозкой сыпучих грузов. Теперь же компания Xiaoma всё глубже проникает в городские центры, создавая замкнутую логистическую систему.
Однако, как уже упоминалось ранее, компания Xiaoma не использует легковые автомобили для городской доставки. Вместо этого она применяет шасси коммерческого автомобиля Kunshi от CATL и комплекты для автономного вождения автомобильного класса для создания беспилотного легкого грузовика с грузоподъемностью 18 кубических метров , что эквивалентно объему 30 двухдверных холодильников. *Стоимость доставки вдвое ниже, чем при традиционных методах доставки . В настоящее время планируемые сценарии применения включают супермаркеты, логистику холодовой цепи и экспресс-доставку .
По словам Лу Тяньчэна , основателя и технического директора Pony.ai , выход Pony.ai на рынок городской логистики в настоящее время обусловлен как коммерческой зрелостью этого сектора, так и тем фактом, что технически нет принципиальной разницы между производством легких и тяжелых грузовиков.
Роботы-грузовики и роботакси используют примерно 80% общих технологий, а легкие грузовики — еще больше. В некоторых экстремальных ситуациях технологии даже используются совместно.
Так почему же используются лёгкие грузовики вместо легковых автомобилей? На самом деле это определяется текущей рыночной ситуацией.
Лу Тяньчэн рассказал, что компания Pony.ai ранее собрала статистику по количеству различных типов транспортных средств на рынке городской логистики, и выяснилось, что наибольшую долю рынка занимают легкие грузовики . Поэтому Pony.ai решила выйти на рынок с легкими грузовиками, внедрив технологию автономного вождения в новые сценарии. Программное обеспечение и операционная сеть легких грузовиков могут напрямую использовать возможности роботакси.
Таким образом, выход Pony.ai на рынок городской логистики и производства легких грузовиков по сути представляет собой перенос прошлого опыта в другую сферу, используя более универсальную технологическую основу. Это также отражает недавнюю тенденцию в отрасли: игроки рынка автономного вождения больше не ограничиваются одним коммерческим применением, а движутся в сторону диверсификации.
В: Как реализован слой намерений в модели My Little Pony World Model 2.0?
Лу Тяньчэн : Позвольте мне объяснить, что такое слой намерений. Слой намерений относится к слою намерений в процессе обучения, а не к слою намерений в процессе вождения. Существует онлайн-обучение с подкреплением в процессе вождения, это новая технология, но многие компании в той или иной степени её используют. Это не является основным направлением нашей рекламной кампании. Проще говоря, она существует, но не является её главной особенностью.
Наш слой намерений является генеративным слоем намерений, потому что в некоторых сценариях присутствует множество других автомобилей и даже других людей. Сначала я принудительно определяю намерения этих людей и автомобилей, а затем начинаю движение. В этом сценарии я могу исчерпывающе перечислить все другие комбинации намерений объектов, позволяя автомобилю сделать вывод среди всех комбинаций. В этом и заключается ключ к слою намерений нашей модели мира.
Это преимущество чем-то похоже на мультивселенную: когда человек за рулём, он оценивает намерения каждого объекта вокруг себя. Но наши беспилотные автомобили так не ездят. Вместо этого они проводят всестороннюю оценку всех комбинаций намерений, а затем решают, как ехать. Они мысленно рассматривают комбинации левых и правых поворотов, затем определяют, какие комбинации требуют осторожности, и едут соответственно. Это ещё одно доказательство того, что они ездят безопаснее, чем люди.
Однако есть один нюанс: это намерение должно быть сгенерировано в виртуальном мире, потому что я могу сначала сгенерировать намерение, а затем, в обратном порядке, указать, как другие автомобили должны управляться, исходя из этого намерения.
В: Это намерение реализуется на уровне обучения. Если же оно будет реализовано на уровне выполнения на стороне транспортного средства, возникнет большая задержка. Как это можно решить?
Лу Тяньчэн : Когда автомобиль выполняет действия, он располагает только моделью транспортного средства. Он оценивает распределение намерений других автомобилей тем же способом, которым его обучали, а затем выносит собственное суждение. Поскольку это происходит во время обучения, так как ему не сообщается, какое именно намерение он имеет, он также выносит суждение на основе распределения намерений. Фактически, это одно и то же состояние.
Мы считаем, что намерение является более важным аспектом вождения. Люди управляют автомобилем, принимая решение о стиле вождения, исходя из своих намерений; у каждого есть свои привычки вождения, и все это понимают. Например, по сравнению с языком, язык не является ключевым элементом вождения. Я считаю, что спустя много лет, если какой-то слой действительно сохранится, это будет слой намерений, а не язык. Потому что люди не думают о языке, когда водят машину, что также является важным моментом в отношении намерений. Большое спасибо за упоминание слоя намерений; намерение — это, по сути, концепция мультивселенной.
>зачем
Наверное затарили ими склады на 20 лет вперёд. Это как с советским автопромом было, машины уже давно не выпускали, а еще лет 15 были на складах новые в упаковке и в масле запчасти для них.
> производства
Команда Shanghai Jiao Tong University x vivo: Простое изменение приводит к всестороннему улучшению диффузии
Многие люди сначала считают, что модели генерации изображений достаточно мощны, когда они могут быстро создавать изображения приличного качества. Однако, после частого использования, они постепенно открывают для себя и другую их сторону.
Например, при создании основного визуального образа для мероприятия тема, цветовая гамма и атмосфера могут быть правильными на первых нескольких итерациях, но при детальном рассмотрении становится ясно, что руки, материалы и соотношение сторон не соответствуют действительности. Аналогично, при создании обложки для статьи модель может четко отражать тему, но в финальном рендере ключевые элементы часто оказываются не на своих местах, или наблюдаются незначительные, но заметные несоответствия между визуальным стилем и его смыслом.
Именно такие проблемы всё больше беспокоят отрасль сейчас, когда генеративный ИИ вошёл в крупномасштабные приложения. Современные модели распространения уже не лишены генеративных возможностей; им не хватает более стабильного, контролируемого и реалистичного механизма генерации.
В последние несколько лет отрасль в основном полагалась на более крупные модели, больше данных и более мощные вычислительные мощности для повышения производительности. Однако, по мере того как возможности моделей продолжают приближаться к высоким уровням, многие вопросы сводятся уже не к тому, можно ли создавать модели, а к тому, можно ли создавать их последовательно. Другими словами, фокус конкуренции смещается с вопроса о том, можно ли построить модель, на вопрос о том, можно ли строить ее в правильном направлении на каждом этапе.
Это изменение имеет решающее значение, поскольку оно свидетельствует о том, что разработка генеративных моделей переходит от подхода, основанного на масштабе, к подходу, основанному на механизме.
На этом фоне исследовательская группа из Шанхайского университета Цзяотун и лаборатории vivo BlueImage предложила метод «Бесплатное руководство по управлению C²FG с помощью анализа расхождений в оценках». Это исследование напрямую затрагивает глубоко укоренившееся противоречие, с которым в настоящее время сталкивается отрасль.
Широко используемые в прошлом методы управления, по сути, предполагали, что сила условного управления в процессе генерации может оставаться постоянной. Однако реальный процесс диффузии не статичен; зависимость модели от условной информации меняется на разных этапах. Исследователи выявили эту давнюю проблему, которая часто маскируется эмпирической настройкой параметров.
В этом смысле C²FG представляет собой нечто большее, чем просто техническое решение; это сдвиг в исследовательской перспективе. Он напоминает отрасли, что действительно важной проблемой на следующем этапе может быть уже не просто увеличение размера модели, а получение более точного понимания того, что на самом деле происходит внутри процесса генерации, и соответствующая переработка методов управления.
Компания C²FG внесла изменения в саму схему распределения генерации.
Что касается экспериментальных результатов, исследовательская группа сначала проверила общую эффективность метода, используя ImageNet в качестве основной задачи. Сравнения показывают, что на традиционной модели DiT наиболее прямое изменение после введения C²FG заключается в том, что полученные результаты значительно ближе к истинному распределению. Это отражается в снижении FID с 2,29 до 2,07, в то время как IS увеличивается с 276,8 до 291,5, а точность остается относительно стабильной на уровне 0,83, в то время как полнота увеличивается с 0,57 до 0,59.
В совокупности эти изменения демонстрируют, что метод исследователей не пожертвовал качеством ради разнообразия, а, наоборот, сохранил исходную точность, одновременно сделав сгенерированные изображения более четкими, более систематизированными и охватывающими более широкий диапазон распределений реального мира. Напротив, трудно заметить этот эффект «одновременного улучшения нескольких параметров», рассматривая только один показатель, но представленная здесь комбинация данных точно иллюстрирует этот момент.
Что еще более важно, это улучшение по-прежнему применимо к мощным моделям. Возьмем, например, SiT-XL/2, которая уже обладает высоким уровнем производительности с фиксированным значением FID 1,80. C²FG может дополнительно снизить его до 1,51, в то время как IS увеличивается с 284,0 до 315,0. Хотя точность немного снижается с 0,81 до 0,80, полнота увеличивается с 0,61 до 0,62, что указывает на то, что общая производительность генерации все еще повышается, а не является простым компромиссом.
Иными словами, тот факт, что и без того очень мощная модель всё ещё способна достичь лучшего баланса между «более реалистичным» и «более насыщенным» представлением данных, демонстрирует, что проблема заключается не в возможностях модели, а в механизме управления.
Эта тенденция сохранялась по мере приближения экспериментов к пределу производительности. Хотя исходный метод уже достиг значения FID, равного 1,42, введение C²FG позволило еще больше снизить его до 1,41. Это небольшое, но стабильное улучшение указывает на то, что по мере приближения модели к своим пределам источники ошибок все больше концентрируются на уровне механизма, а не самой сети.
Аналогичные явления наблюдались и в более сложных задачах с высоким разрешением. При настройке 512 × 512 исходный метод достиг значения FID 6,81, в то время как C²FG удалось уменьшить до 6,54, а IS улучшилось с 229,5 до 280,9. Это указывает на то, что метод может улучшать структуру изображения и общую резкость даже в более сложных условиях генерации, а не только в простых сценах.
Исследовательская группа также расширила проверку на различные типы задач. В задаче преобразования текста в изображение, хотя общее улучшение было не таким значительным, как у ImageNet, тенденция оставалась неизменной. Например, показатель FID для U-ViT снизился с 5,37 до 5,28, а показатель CLIP для Stable Diffusion увеличился с 31,8 до 31,9. Это показывает, что данный метод эффективен не только для условий классификации, но и для текстовых условий, хотя улучшение будет относительно умеренным при более сложных семантических ограничениях.
Кроме того, в задачах в пиксельном пространстве исходная модель уже достигла значения FID 1,58, которое снизилось до 1,04 благодаря сильной базовой линии. Добавление C²FG еще больше снизило его до 1,03. Это улучшение, сохраняющееся даже вблизи предельных значений, прямо указывает на то, что ошибка возникает не из-за выразительных возможностей модели, а скорее из-за способа использования системы навигации.
С точки зрения практического применения, исследователи также проанализировали производительность при уменьшении количества шагов вывода. Как в 50-шаговом, так и в 20-шаговом режимах значение FID (First Infinite Decision) демонстрировало устойчивое снижение, при этом улучшение было более выраженным в экстремально низком вычислительном бюджете в 20-шаговом режиме. Это означает, что преимущества динамического управления усиливаются, когда решение на каждом шаге становится более важным.
Наконец, с помощью простого двухмерного эксперимента исследовательская группа продемонстрировала более наглядный феномен: традиционные методы создают выбросы, которые значительно отклоняются от целевого распределения, в то время как C²FG практически не создает таких выбросов, и сгенерированное распределение ближе к реальному распределению. Это еще раз подтверждает, что улучшение отражается не только на визуальном эффекте, но и на корректности общего распределения вероятностей.
Эксперимент Тоя дополнительно подтверждает, что C²FG улучшает не только резкость поверхности изображения, но и приближает полученные результаты к реальному целевому изображению с точки зрения общего распределения. Это означает, что обычные пользователи с большей вероятностью получат естественные, разумные и удовлетворительные результаты с первой попытки при использовании инструментов генерации, без необходимости многократной модификации и повторных попыток.
Ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/2603.08155
Многие люди сначала считают, что модели генерации изображений достаточно мощны, когда они могут быстро создавать изображения приличного качества. Однако, после частого использования, они постепенно открывают для себя и другую их сторону.
Например, при создании основного визуального образа для мероприятия тема, цветовая гамма и атмосфера могут быть правильными на первых нескольких итерациях, но при детальном рассмотрении становится ясно, что руки, материалы и соотношение сторон не соответствуют действительности. Аналогично, при создании обложки для статьи модель может четко отражать тему, но в финальном рендере ключевые элементы часто оказываются не на своих местах, или наблюдаются незначительные, но заметные несоответствия между визуальным стилем и его смыслом.
Именно такие проблемы всё больше беспокоят отрасль сейчас, когда генеративный ИИ вошёл в крупномасштабные приложения. Современные модели распространения уже не лишены генеративных возможностей; им не хватает более стабильного, контролируемого и реалистичного механизма генерации.
В последние несколько лет отрасль в основном полагалась на более крупные модели, больше данных и более мощные вычислительные мощности для повышения производительности. Однако, по мере того как возможности моделей продолжают приближаться к высоким уровням, многие вопросы сводятся уже не к тому, можно ли создавать модели, а к тому, можно ли создавать их последовательно. Другими словами, фокус конкуренции смещается с вопроса о том, можно ли построить модель, на вопрос о том, можно ли строить ее в правильном направлении на каждом этапе.
Это изменение имеет решающее значение, поскольку оно свидетельствует о том, что разработка генеративных моделей переходит от подхода, основанного на масштабе, к подходу, основанному на механизме.
На этом фоне исследовательская группа из Шанхайского университета Цзяотун и лаборатории vivo BlueImage предложила метод «Бесплатное руководство по управлению C²FG с помощью анализа расхождений в оценках». Это исследование напрямую затрагивает глубоко укоренившееся противоречие, с которым в настоящее время сталкивается отрасль.
Широко используемые в прошлом методы управления, по сути, предполагали, что сила условного управления в процессе генерации может оставаться постоянной. Однако реальный процесс диффузии не статичен; зависимость модели от условной информации меняется на разных этапах. Исследователи выявили эту давнюю проблему, которая часто маскируется эмпирической настройкой параметров.
В этом смысле C²FG представляет собой нечто большее, чем просто техническое решение; это сдвиг в исследовательской перспективе. Он напоминает отрасли, что действительно важной проблемой на следующем этапе может быть уже не просто увеличение размера модели, а получение более точного понимания того, что на самом деле происходит внутри процесса генерации, и соответствующая переработка методов управления.
Компания C²FG внесла изменения в саму схему распределения генерации.
Что касается экспериментальных результатов, исследовательская группа сначала проверила общую эффективность метода, используя ImageNet в качестве основной задачи. Сравнения показывают, что на традиционной модели DiT наиболее прямое изменение после введения C²FG заключается в том, что полученные результаты значительно ближе к истинному распределению. Это отражается в снижении FID с 2,29 до 2,07, в то время как IS увеличивается с 276,8 до 291,5, а точность остается относительно стабильной на уровне 0,83, в то время как полнота увеличивается с 0,57 до 0,59.
В совокупности эти изменения демонстрируют, что метод исследователей не пожертвовал качеством ради разнообразия, а, наоборот, сохранил исходную точность, одновременно сделав сгенерированные изображения более четкими, более систематизированными и охватывающими более широкий диапазон распределений реального мира. Напротив, трудно заметить этот эффект «одновременного улучшения нескольких параметров», рассматривая только один показатель, но представленная здесь комбинация данных точно иллюстрирует этот момент.
Что еще более важно, это улучшение по-прежнему применимо к мощным моделям. Возьмем, например, SiT-XL/2, которая уже обладает высоким уровнем производительности с фиксированным значением FID 1,80. C²FG может дополнительно снизить его до 1,51, в то время как IS увеличивается с 284,0 до 315,0. Хотя точность немного снижается с 0,81 до 0,80, полнота увеличивается с 0,61 до 0,62, что указывает на то, что общая производительность генерации все еще повышается, а не является простым компромиссом.
Иными словами, тот факт, что и без того очень мощная модель всё ещё способна достичь лучшего баланса между «более реалистичным» и «более насыщенным» представлением данных, демонстрирует, что проблема заключается не в возможностях модели, а в механизме управления.
Эта тенденция сохранялась по мере приближения экспериментов к пределу производительности. Хотя исходный метод уже достиг значения FID, равного 1,42, введение C²FG позволило еще больше снизить его до 1,41. Это небольшое, но стабильное улучшение указывает на то, что по мере приближения модели к своим пределам источники ошибок все больше концентрируются на уровне механизма, а не самой сети.
Аналогичные явления наблюдались и в более сложных задачах с высоким разрешением. При настройке 512 × 512 исходный метод достиг значения FID 6,81, в то время как C²FG удалось уменьшить до 6,54, а IS улучшилось с 229,5 до 280,9. Это указывает на то, что метод может улучшать структуру изображения и общую резкость даже в более сложных условиях генерации, а не только в простых сценах.
Исследовательская группа также расширила проверку на различные типы задач. В задаче преобразования текста в изображение, хотя общее улучшение было не таким значительным, как у ImageNet, тенденция оставалась неизменной. Например, показатель FID для U-ViT снизился с 5,37 до 5,28, а показатель CLIP для Stable Diffusion увеличился с 31,8 до 31,9. Это показывает, что данный метод эффективен не только для условий классификации, но и для текстовых условий, хотя улучшение будет относительно умеренным при более сложных семантических ограничениях.
Кроме того, в задачах в пиксельном пространстве исходная модель уже достигла значения FID 1,58, которое снизилось до 1,04 благодаря сильной базовой линии. Добавление C²FG еще больше снизило его до 1,03. Это улучшение, сохраняющееся даже вблизи предельных значений, прямо указывает на то, что ошибка возникает не из-за выразительных возможностей модели, а скорее из-за способа использования системы навигации.
С точки зрения практического применения, исследователи также проанализировали производительность при уменьшении количества шагов вывода. Как в 50-шаговом, так и в 20-шаговом режимах значение FID (First Infinite Decision) демонстрировало устойчивое снижение, при этом улучшение было более выраженным в экстремально низком вычислительном бюджете в 20-шаговом режиме. Это означает, что преимущества динамического управления усиливаются, когда решение на каждом шаге становится более важным.
Наконец, с помощью простого двухмерного эксперимента исследовательская группа продемонстрировала более наглядный феномен: традиционные методы создают выбросы, которые значительно отклоняются от целевого распределения, в то время как C²FG практически не создает таких выбросов, и сгенерированное распределение ближе к реальному распределению. Это еще раз подтверждает, что улучшение отражается не только на визуальном эффекте, но и на корректности общего распределения вероятностей.
Эксперимент Тоя дополнительно подтверждает, что C²FG улучшает не только резкость поверхности изображения, но и приближает полученные результаты к реальному целевому изображению с точки зрения общего распределения. Это означает, что обычные пользователи с большей вероятностью получат естественные, разумные и удовлетворительные результаты с первой попытки при использовании инструментов генерации, без необходимости многократной модификации и повторных попыток.
Ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/2603.08155
>Это как с советским автопромом было, машины уже давно не выпускали, а еще лет 15 были на складах новые в упаковке и в масле запчасти для них
Что ты несёшь, любитель аватарок с пердежом бегемотов?
С развалом СССР актозаводы не закрывались, а продолжали работать, выпуская и автомобили, и запчасти. Вокруг них было много криминала, по тому, кто их контролирует, их продукцию, приватизацию и т.п.
Закрываться начали спустя довольно большое время, в конце 90х, и то постепенно, пытались вертеться как-то, но поскольку были отсталые, совершенствовались мало, росла себестоимость из-за роста зарплат и цен на оборудование-сырьё, то многие в итоге позакрывались вообще, как АЗЛК, ЗИЛ. ГАЗ прекратил выпуск "волг" и т.п.
Они очень массово использовались в микроконтроллерах разных, условно в микроволновках, стиральных машинах и другом подобном. Долгое время были стандартом. Сейчас скорее всего перешли на ARM
По-моему старое, но тут вообще аналитика уровня /b/, такое ощущение, что они своих аналитиков уже заменили на ИИ. Хотя на самом деле она была всегда такой, не соотносящейся с реальностью
Сингулярность близка! Глобальная финальная битва ИИ: осталось лишь два участника — OpenAI и Anthropic
[Новый обзор разведывательных данных] В финальной глобальной битве за ИИ на кону остались только OpenAI и Anthropic! Теперь эти две компании развернули экспоненциальную борьбу за превосходство: GPT-5.5 спас Nvidia, а Blackwell начала мощную контратаку. Столкнувшись с противостоянием вычислительных мощностей в 30 ГВт и крахом конвейера ИИ, кто сможет обеспечить себе первоклассный билет к общему искусственному интеллекту?
Сегодня эти два изображения стремительно распространяются в сообществе разработчиков искусственного интеллекта.
Компания OpenAI совершила экспоненциальный скачок!
Диаграммы в разделе «Искусственный анализ» наглядно демонстрируют непрерывный прогресс OpenAI с течением времени.
Искусственный интеллект продолжает стремительно развиваться, и эффект экспоненциального роста становится все более очевидным.
Еще одна диаграмма, показывающая даты выхода GPT, наглядно демонстрирует, что сингулярность уже не за горами!
Что действительно впечатляет, так это то, что кривая не показывает никаких признаков замедления — каждый новый узел поднимается выше предыдущего.
Аналогично, произведение Клода Opus 4.6 создает такое же ощущение: прогресс перестал быть линейным.
Практически одновременно в сети появилось еще одно изображение.
Размер контракта OpenAI на вычислительные мощности: 30,5 ГВт. Antropic затраты: более 5,5 ГВт.
Два расположенных рядом числа создают впечатляющий визуальный образ. На нем изображены авианосная ударная группа и эсминец, участвующие в гонке в одном и том же районе моря.
Благодаря обеспечению долгосрочных вычислительных мощностей до 2025 года, проект Ultraman позволил OpenAI успешно спастись. До тех пор, пока не произойдут революционные прорывы в разработке чипов или архитектуры, эта жестокая война на истощение за вычислительные мощности будет полностью доминировать в битве за крупномасштабные модели!
Война в сфере искусственного интеллекта достигла той точки, когда ситуация стала предельно ясной и жестокой: за столом остались только два игрока, и конкуренция нарастает в геометрической прогрессии.
Экспоненциальный скачок:
От «линейного роста» к «ступенчатому коллапсу»
В апреле 2026 года "эпоха выжидания" в области искусственного интеллекта полностью завершится.
Когда OpenAI представила GPT-5.5 на основе кластера Blackwell, а Anthropic сделала Claude Opus 4.7 легендой благодаря своему подходу с использованием ASIC, борьба за крупномасштабные модели превратилась в крайне жесткую и беспощадную «гонку двух лидеров», в которой Google постепенно стал всего лишь второстепенным игроком.
Вычислительная мощность и энергия становятся единственными реальными валютами, определяющими жизнь и смерть, и мы стоим на пороге сингулярности.
Ужасающая кривая: 12 шагов, сжатых в 3 шага.
Давайте сначала разберемся, что на самом деле показывает эта кривая OpenAI.
Artificial Analysis — одна из наиболее известных в отрасли сторонних платформ для оценки моделей ИИ. Ее комплексная оценка охватывает множество параметров, таких как способность к рассуждению, генерация кода, понимание мультимодальных данных и скорость реакции.
Динамика производительности OpenAI на этой платформе представляет собой краткую историю эволюции искусственного интеллекта.
В начале 2024 года GPT-4 только-только утвердился на рынке, и его результаты колебались в относительно стабильном диапазоне.
Во второй половине 2024 года был выпущен o1, и кривая впервые показала значительное изменение наклона. Прорыв в способности к рассуждению позволил вывести результат на новый уровень.
В 2025 году один за другим будут запущены o3 и GPT-4.5, и кривая начнет быстро расти.
Весной 2026 года была выпущена серия GPT-5.5, и кривая сразу же вошла в экспоненциальный диапазон.
Один из разработчиков на платформе X произвел расчеты: исходя из темпов совершенствования искусственного интеллекта в OpenAI, скачок в развитии возможностей, который должен был занять 12 месяцев в 2024 году, сократится до 6 месяцев в 2025 году и всего до 3 месяцев в 2026 году.
Самое впечатляющее то, что кривая продолжает расти и в конце — нет никаких признаков изгиба в верхней части S-образной кривой. Другими словами, OpenAI еще не достигла своего потолка.
Хотя некоторые сомневаются, что этот рост обусловлен «радикальными изменениями в бенчмарках», реальный опыт разработчиков, работающих непосредственно с продуктом, говорит сам за себя.
Заявление ведущего разработчика в социальных сетях весьма показательно.
«На прошлой неделе мы полностью переписали процесс работы голосового агента. То, что в октябре прошлого года занимало 12 сложных шагов, теперь можно выполнить всего за 3 шага благодаря возможностям нашей текущей модели. Это не просто небольшая доработка; это кардинальное снижение эффективности».
Этот «ступенчатый коллапс» — конкретное проявление экспоненциальных скачков.
GPT-5.5 спас Лао Хуана.
Блэквелл спас Ультрамена
Если в 2025 году OpenAI испытывала проблемы с нехваткой вычислительных мощностей, то GPT-5.5 в начале 2026 года стала вершиной её «эстетики грубой силы».
Если в конце 2025 года сообщество ИИ все еще спорило о достоинствах алгоритмов, то эта «битва титанов» в апреле 2026 года полностью перенесет конкуренцию крупных моделей на физический уровень, превратив ее в экстремальную борьбу между кремниевыми пластинами, электричеством и капиталом.
Было время, когда на рынке возник очень заманчивый аргумент: «Искусственный интеллект вытесняет Nvidia». Это мнение достигло своего пика с выходом Claude Opus 4.7.
В то время Anthropic достигла почти божественного статуса в эффективности инференции и результатах программных тестов благодаря своему глубоко оптимизированному подходу к созданию ASIC (специализированных интегральных схем). Рынок даже начал задаваться вопросом: не собираются ли дорогостоящие графические процессоры Nvidia постепенно выводить из эксплуатации?
Однако Хуан Жэньсюню потребовалась всего неделя, чтобы нанести мощный контрнатиск на мировой рынок с помощью GPT-5.5.
Эту неделю назвали «Неделей контратаки Блэквелла».
Компания OpenAI выпустила GPT-5.5, обученный на кластерах NVIDIA Blackwell, который быстро догнал и даже превзошел Claude по нескольким ключевым показателям Agentic Workflow.
Результаты реального тестирования показывают, что GPT-5.5 не только значительно повышает скорость мышления, но, что еще более впечатляет, органично интегрируется с мультимодальными возможностями Image 2.0, сохраняя свое неоспоримое преимущество в возможностях программирования без ущерба для естественности текстового выражения.
Это посылает важнейший сигнал: в гонке не на жизнь, а на смерть за создание искусственного общего интеллекта (AGI) графические процессоры остаются «самым быстрым оружием» для преобразования вычислительной мощности в возможности моделирования.
Как сказал Дженсен Хуанг, контратака графических процессоров только начинается.
Антропик, одинокий воин ASIC
Будучи единственным конкурентом OpenAI, компания Anthropic также показала впечатляющие результаты, но лежащий в основе этого кризис вычислительных мощностей вызывает беспокойство.
Кривые результатов серии Claude от Anthropic по искусственному анализу выглядят совсем иначе. Они не такие крутые, как у OpenAI, но одна особенность заслуживает большего внимания: стабильное и постоянное ускорение.
Благодаря собственным оптимизациям для ASIC-микросхем, Claude Opus 4.7 по-прежнему немного опережает конкурентов в таких тестах программирования, как SWE-Bench Pro. Однако для разработчиков недавние изменения в пользовательском опыте оказались несколько «незначительными»: Claude стал менее эффективным.
Эта «глупость» обусловлена не ухудшением работы алгоритма, а скорее снижением производительности из-за исчерпания вычислительной мощности .
Из-за отсутствия доступа к огромным ресурсам графических процессоров, подобным тем, что есть у OpenAI, модели Anthropic демонстрируют значительное снижение производительности в пиковые периоды. Эта тревожная ситуация заставляет разработчиков возвращаться к GPT.
Компания Anthropic официально признает: мы определенно стали глупее.
Anthropic доказывает, что это еще один вариант для тех, кто "не может позволить себе видеокарты".
[Новый обзор разведывательных данных] В финальной глобальной битве за ИИ на кону остались только OpenAI и Anthropic! Теперь эти две компании развернули экспоненциальную борьбу за превосходство: GPT-5.5 спас Nvidia, а Blackwell начала мощную контратаку. Столкнувшись с противостоянием вычислительных мощностей в 30 ГВт и крахом конвейера ИИ, кто сможет обеспечить себе первоклассный билет к общему искусственному интеллекту?
Сегодня эти два изображения стремительно распространяются в сообществе разработчиков искусственного интеллекта.
Компания OpenAI совершила экспоненциальный скачок!
Диаграммы в разделе «Искусственный анализ» наглядно демонстрируют непрерывный прогресс OpenAI с течением времени.
Искусственный интеллект продолжает стремительно развиваться, и эффект экспоненциального роста становится все более очевидным.
Еще одна диаграмма, показывающая даты выхода GPT, наглядно демонстрирует, что сингулярность уже не за горами!
Что действительно впечатляет, так это то, что кривая не показывает никаких признаков замедления — каждый новый узел поднимается выше предыдущего.
Аналогично, произведение Клода Opus 4.6 создает такое же ощущение: прогресс перестал быть линейным.
Практически одновременно в сети появилось еще одно изображение.
Размер контракта OpenAI на вычислительные мощности: 30,5 ГВт. Antropic затраты: более 5,5 ГВт.
Два расположенных рядом числа создают впечатляющий визуальный образ. На нем изображены авианосная ударная группа и эсминец, участвующие в гонке в одном и том же районе моря.
Благодаря обеспечению долгосрочных вычислительных мощностей до 2025 года, проект Ultraman позволил OpenAI успешно спастись. До тех пор, пока не произойдут революционные прорывы в разработке чипов или архитектуры, эта жестокая война на истощение за вычислительные мощности будет полностью доминировать в битве за крупномасштабные модели!
Война в сфере искусственного интеллекта достигла той точки, когда ситуация стала предельно ясной и жестокой: за столом остались только два игрока, и конкуренция нарастает в геометрической прогрессии.
Экспоненциальный скачок:
От «линейного роста» к «ступенчатому коллапсу»
В апреле 2026 года "эпоха выжидания" в области искусственного интеллекта полностью завершится.
Когда OpenAI представила GPT-5.5 на основе кластера Blackwell, а Anthropic сделала Claude Opus 4.7 легендой благодаря своему подходу с использованием ASIC, борьба за крупномасштабные модели превратилась в крайне жесткую и беспощадную «гонку двух лидеров», в которой Google постепенно стал всего лишь второстепенным игроком.
Вычислительная мощность и энергия становятся единственными реальными валютами, определяющими жизнь и смерть, и мы стоим на пороге сингулярности.
Ужасающая кривая: 12 шагов, сжатых в 3 шага.
Давайте сначала разберемся, что на самом деле показывает эта кривая OpenAI.
Artificial Analysis — одна из наиболее известных в отрасли сторонних платформ для оценки моделей ИИ. Ее комплексная оценка охватывает множество параметров, таких как способность к рассуждению, генерация кода, понимание мультимодальных данных и скорость реакции.
Динамика производительности OpenAI на этой платформе представляет собой краткую историю эволюции искусственного интеллекта.
В начале 2024 года GPT-4 только-только утвердился на рынке, и его результаты колебались в относительно стабильном диапазоне.
Во второй половине 2024 года был выпущен o1, и кривая впервые показала значительное изменение наклона. Прорыв в способности к рассуждению позволил вывести результат на новый уровень.
В 2025 году один за другим будут запущены o3 и GPT-4.5, и кривая начнет быстро расти.
Весной 2026 года была выпущена серия GPT-5.5, и кривая сразу же вошла в экспоненциальный диапазон.
Один из разработчиков на платформе X произвел расчеты: исходя из темпов совершенствования искусственного интеллекта в OpenAI, скачок в развитии возможностей, который должен был занять 12 месяцев в 2024 году, сократится до 6 месяцев в 2025 году и всего до 3 месяцев в 2026 году.
Самое впечатляющее то, что кривая продолжает расти и в конце — нет никаких признаков изгиба в верхней части S-образной кривой. Другими словами, OpenAI еще не достигла своего потолка.
Хотя некоторые сомневаются, что этот рост обусловлен «радикальными изменениями в бенчмарках», реальный опыт разработчиков, работающих непосредственно с продуктом, говорит сам за себя.
Заявление ведущего разработчика в социальных сетях весьма показательно.
«На прошлой неделе мы полностью переписали процесс работы голосового агента. То, что в октябре прошлого года занимало 12 сложных шагов, теперь можно выполнить всего за 3 шага благодаря возможностям нашей текущей модели. Это не просто небольшая доработка; это кардинальное снижение эффективности».
Этот «ступенчатый коллапс» — конкретное проявление экспоненциальных скачков.
GPT-5.5 спас Лао Хуана.
Блэквелл спас Ультрамена
Если в 2025 году OpenAI испытывала проблемы с нехваткой вычислительных мощностей, то GPT-5.5 в начале 2026 года стала вершиной её «эстетики грубой силы».
Если в конце 2025 года сообщество ИИ все еще спорило о достоинствах алгоритмов, то эта «битва титанов» в апреле 2026 года полностью перенесет конкуренцию крупных моделей на физический уровень, превратив ее в экстремальную борьбу между кремниевыми пластинами, электричеством и капиталом.
Было время, когда на рынке возник очень заманчивый аргумент: «Искусственный интеллект вытесняет Nvidia». Это мнение достигло своего пика с выходом Claude Opus 4.7.
В то время Anthropic достигла почти божественного статуса в эффективности инференции и результатах программных тестов благодаря своему глубоко оптимизированному подходу к созданию ASIC (специализированных интегральных схем). Рынок даже начал задаваться вопросом: не собираются ли дорогостоящие графические процессоры Nvidia постепенно выводить из эксплуатации?
Однако Хуан Жэньсюню потребовалась всего неделя, чтобы нанести мощный контрнатиск на мировой рынок с помощью GPT-5.5.
Эту неделю назвали «Неделей контратаки Блэквелла».
Компания OpenAI выпустила GPT-5.5, обученный на кластерах NVIDIA Blackwell, который быстро догнал и даже превзошел Claude по нескольким ключевым показателям Agentic Workflow.
Результаты реального тестирования показывают, что GPT-5.5 не только значительно повышает скорость мышления, но, что еще более впечатляет, органично интегрируется с мультимодальными возможностями Image 2.0, сохраняя свое неоспоримое преимущество в возможностях программирования без ущерба для естественности текстового выражения.
Это посылает важнейший сигнал: в гонке не на жизнь, а на смерть за создание искусственного общего интеллекта (AGI) графические процессоры остаются «самым быстрым оружием» для преобразования вычислительной мощности в возможности моделирования.
Как сказал Дженсен Хуанг, контратака графических процессоров только начинается.
Антропик, одинокий воин ASIC
Будучи единственным конкурентом OpenAI, компания Anthropic также показала впечатляющие результаты, но лежащий в основе этого кризис вычислительных мощностей вызывает беспокойство.
Кривые результатов серии Claude от Anthropic по искусственному анализу выглядят совсем иначе. Они не такие крутые, как у OpenAI, но одна особенность заслуживает большего внимания: стабильное и постоянное ускорение.
Благодаря собственным оптимизациям для ASIC-микросхем, Claude Opus 4.7 по-прежнему немного опережает конкурентов в таких тестах программирования, как SWE-Bench Pro. Однако для разработчиков недавние изменения в пользовательском опыте оказались несколько «незначительными»: Claude стал менее эффективным.
Эта «глупость» обусловлена не ухудшением работы алгоритма, а скорее снижением производительности из-за исчерпания вычислительной мощности .
Из-за отсутствия доступа к огромным ресурсам графических процессоров, подобным тем, что есть у OpenAI, модели Anthropic демонстрируют значительное снижение производительности в пиковые периоды. Эта тревожная ситуация заставляет разработчиков возвращаться к GPT.
Компания Anthropic официально признает: мы определенно стали глупее.
Anthropic доказывает, что это еще один вариант для тех, кто "не может позволить себе видеокарты".
Это «добровольный компромисс». Хотя Anthropic невероятно эффективен в плане вывода информации, его защита кажется несколько уязвимой перед лицом игроков, использующих «грубую силу», таких как OpenAI, которые неустанно наращивают вычислительную мощность.
Создатель LisanBench заявил: «Я по-прежнему хочу, чтобы победила компания Anthropic».
Позор для Google:
40 миллиардов долларов за один билет?
В условиях жесткой конкуренции между OpenAI и Anthropic, бывший лидер Google оказался в несколько неловком положении.
С точки зрения инвестиций, прогнозы Google поразительно точны.
В 2006 году они приобрели YouTube за 1,65 миллиарда долларов, и теперь компания приносит 50 миллиардов долларов дохода в год.
Инвестиции в Uber в 2013 году принесли 20-кратную прибыль; инвестиции в SpaceX в 2015 году превратили 1 миллиард долларов в 21 миллиард долларов.
Недавно Google выделила до 40 миллиардов долларов дополнительных инвестиций в Anthropic. Таким образом, доля Google в Anthropic достигла 14%.
Исходя из текущей оценки Anthropic в 380 или даже 800 миллиардов долларов, инвестиции Google станут еще одним шедевром в истории венчурного капитала.
Что означают 40 миллиардов долларов? Ежегодные операционные расходы собственной компании Google, DeepMind, составляют от 3 до 4 миллиардов долларов. Другими словами, деньги, которые Google инвестировала в Anthropic, эквивалентны поддержке DeepMind в течение 10 лет.
Google тратит 40 миллиардов долларов, чтобы признать факт — его модель Gemini отстала в гонке за экспоненциальный рост.
Теперь Gemini превратилась в простой фон, встреченный холодно на рынке разработчиков. Несмотря на то, что «Engine Room» Google работает на полную мощность, разрыв между технологическим мастерством и трансформацией продукта вызывает разочарование.
Разработчики прямо заявили: «Gemini всегда выглядит впечатляюще на момент выпуска, но когда дело доходит до реальной работы, им никто не пользуется».
Очевидно, что нынешняя стратегия Google больше похожа на стратегию «торговца оружием + арендодателя»: поскольку собственная модель компании не может конкурировать, она будет тесно привязывать Anthropic к своей экосистеме, предоставляя 5 ГВт мощности и огромные вычислительные мощности TPU.
Инвестиции Google в размере 40 миллиардов долларов не обеспечили Anthropic подарок, а ускорили развитие компании.
А что насчет остальных игроков?
Llama от Meta использует подход с открытым исходным кодом, ориентируясь на периферию сети и экосистему; Grok от xAI пользуется поддержкой Илона Маска, но пока нет никаких доказательств того, что он достиг высшего уровня с точки зрения возможностей базовой модели.
Что касается Mistral, Cohere, AI21, Inflection и т. д., то эти компании, которые будут по-прежнему фигурировать на карте конкурентной среды в 2024 году, к 2026 году будут редко появляться в обзорах высшего уровня.
Дело не в том, что им стало хуже; дело в том, что ускорение движения их голов слишком велико.
Вычислительная мощность и оборудование: единственное препятствие на пути к созданию общего искусственного интеллекта.
Теперь Лао Хуан наконец достиг решающего поворотного момента в своей жизни.
Результаты работы GPT-5.5 подтверждают суровую реальность: на данном этапе графические процессоры остаются самым быстрым инструментом для преобразования вычислительной мощности в возможности модели.
ASIC-чипы пока не смогли заменить графические процессоры.
В то время как Anthropic доказала осуществимость подхода с использованием ASIC, OpenAI использовала Blackwell, чтобы показать миру, что крупномасштабная вычислительная система, использующая графические процессоры NVIDIA, обладает более высокой скоростью итераций.
В гонке за жизнь и смерть в мире искусственного общего интеллекта "скорость" решает всё!
При таких темпах гонка за создание искусственного общего интеллекта действительно приближается. Но действительно ли наши чипсеты к этому готовы?
В настоящее время существует консенсус относительно того, что существующая аппаратная архитектура пока недостаточна для поддержки полноценного искусственного общего интеллекта (AGI).
Помимо производительности чипов, блок питания становится новым «физическим барьером».
Вот почему Ультрамен лихорадочно вкладывает средства в долгосрочные вычислительные ресурсы, в то время как Хуанг начинает рассматривать чипы как «капитал» для инвестиций в компании, занимающиеся искусственным интеллектом — по сути, они оба культивируют «зависимость от предшествующего пути».
На трассе было всего две фигуры; участника, занявшего третье место, нигде не было видно.
В 2024 году мы всё ещё обсуждали, сможет ли ИИ сдать экзамен на получение адвокатской лицензии. В 2025 году мы начали обсуждать, сможет ли ИИ самостоятельно завершать научные исследовательские проекты. Весной 2026 года GPT-5.5 Pro набрал 145 баллов в тесте на IQ, превзойдя 99,9% людей.
Экспоненциальная кривая не учитывает психологическую готовность человека, и гонка между OpenAI и Anthropic набирает обороты.
Одна сторона может похвастаться вычислительной мощностью в 30,5 ГВт и самыми амбициозными планами расширения, в то время как другая располагает первоклассной командой разработчиков алгоритмов и ресурсами Google в размере 40 миллиардов долларов. Обе компании стремительно развиваются, и их конкуренция ускоряет эволюцию друг друга.
Такова реальность поля битвы искусственного интеллекта весной 2026 года: на трассе остаются лишь две фигуры, мчащиеся всё быстрее и быстрее, и третьего места позади них не видно.
Сингулярность никогда не бывает точкой во времени; это процесс, ускоряющийся за пределы возможностей человеческого познания.
И эта экспоненциальная кривая говорит нам: сингулярность действительно наступила.
«Счастливый пони» от Alibaba уже здесь, и первые пользователи сети в восторге! Качество видео 720p всего за 0,44 юаня/секунду.
Сегодня HappyHorse-1.0 официально запустил тестирование в режиме оттенков серого. Благодаря кинематографическому качеству повествования и невероятной возможности редактировать видео всего одним предложением, «эра инструментов» для видеомонтажа с использованием ИИ действительно наступила!
Они здесь, они здесь, они наконец-то прибыли!
Сегодня состоялся официальный запуск долгожданного теста HappyHorse-1.0 в оттенках серого.
Это название, безусловно, знакомо тем, кто внимательно следил за индустрией видео с использованием искусственного интеллекта в течение последних трех недель.
7 апреля в списке Video Arena авторитетной платформы Artificial Analysis незаметно появилась некая загадочная модель, не имеющая никакого влияния.
После трех дней безудержных догадок в интернете внезапно появилась компания Alibaba и официально «заявила права» на лошадь.
В категории «Видеомонтаж» игра возглавила рейтинг Arena с результатом 1299 баллов по шкале Эло, но заняла второе место в категориях «Преобразование текста в видео» и «Преобразование изображения в видео» на этом же сайте.
Сегодня этот неожиданный лидер, поразивший мировое сообщество разработчиков искусственного интеллекта, наконец-то вышел из-за кулис.
Начиная с сегодняшнего дня, профессиональные создатели контента и корпоративные клиенты по всему миру могут зарегистрироваться и использовать HappyHorse на официальном сайте (www.happyhorse.cn) и платформе Alibaba Cloud Bailian, а обычные пользователи могут оценить его возможности через приложение Qianwen.
После тестирования мы обнаружили, что HappyHorse-1.0 демонстрирует исключительно хорошие результаты в сценах среднего и крупного плана.
Его способность следовать инструкциям чрезвычайно высока, и он превосходно передает эмоции персонажей.
Мы создали клип в стиле японской драмы Сюндзи Иваи, в котором главные роли исполняют школьник и школьница. Клип задумывался как молодежный, с атмосферой, напоминающей стрекотание цикад, и туманным чувством ностальгии. Также в нем использовались такие приемы, как переэкспозиция, мягкое освещение, контровое освещение, замедленная съемка и малая глубина резкости.
Как только я увидел видео, я сразу почувствовал, что оно действительно отличается от предыдущих видеороликов об искусственном интеллекте.
В частности, использование больших диафрагм и малой глубины резкости создает естественное и деликатное разделение между объектом и фоном, а средние и крупные планы полны воздушности и эмоционального напряжения. Контроль переэкспозиции и мягкого освещения также очень сдержан, демонстрируя мастерское владение стилем Сюндзи Иваи.
Можно сказать, что этот цельный повествовательный ритм и эмоциональное развитие действительно делают его «видео, созданное с помощью ИИ, с кинематографическим эффектом».
Затем мы использовали 5 эмоциональных кадров для создания захватывающего трейлера к фильму.
Как видите, готовая версия HappyHorse-1.0 приближается к уровню киноиндустрии.
Очевидно, что в нем избегается фрагментарность коротких видеороликов с точки зрения темпа. Вместо этого, он нагнетает напряжение и эмоциональную напряженность за счет стабильных пауз и последовательного развития сюжета, приближая повествование и эмоциональное выражение к подлинному кинематографическому языку.
Созданный для этой южнокорейской женской группы музыкальный клип отличается визуальной насыщенностью и стилем, с сильным сценическим присутствием, а также передачей эмоций и стиля, что делает его похожим на настоящий коммерческий клип.
Конечно, HappyHorse-1.0 не может полностью избавиться от недостатков модели генерации видео с помощью ИИ. Например, в последних кадрах видео две участницы женской группы становятся абсолютно одинаковыми.
В последние несколько дней все используют ChatGPT, чтобы поиграть со старыми фотографиями из 90-х. Сочетание их с HappyHorse-1.0 — это просто гениальное решение, мгновенно оживляющее потускневшие воспоминания.
Короче говоря, будь то «драма», требующая тонкого выражения эмоций, или «сцена боя», стремящаяся к предельной скорости и силе воздействия, она может сохранять удивительную последовательность и логику в течение 15 секунд, чередуя множество кадров.
Именно эта мощная возможность является источником кинематографического качества повествования.
Еще более удивительным оказалось то, что HappyHorse-1.0 обладает чрезвычайно выразительным характером.
Например, на видео ниже язык тела девушки, когда она откидывается назад и скрещивает руки, плавный и размеренный, без какой-либо скованности или механического ощущения.
Еще более впечатляет передача микровыражений лица — эмоции мальчика явно многогранны: от удивленного поднятия бровей до отводящего взгляда и затем до горькой улыбки, идеально передающей его чувство вины и смущения.
Более того, дрожащее разочарование девушки в конце её голоса и прерывистый ответ парня после двухсекундной паузы полностью соответствуют контексту. Этот плавный переход между несколькими персонажами в диалоге значительно уменьшает скованность предыдущих диалогов, созданных искусственным интеллектом, а выразительность персонажей приближается к уровню живой съёмки.
Кроме того, возможности HappyHorse-1.0 в области семантического понимания и соответствия инструкциям превосходны. Он может автоматически выполнять планирование и раскадровку для нескольких камер, просто введя простое текстовое описание.
Например, получив на руки сетку из девяти квадратов, состоящую из раскадровок, и подсказку, HappyHorse продемонстрировал удивительное понимание.
Она может напрямую выводить 10 секунд анимации в стиле cel-shading, с точным захватом сюжета и превосходным художественным стилем.
Однако, честно говоря, в последние несколько секунд HappyHorse фон за Женщиной-кошкой, когда она вкладывает меч в ножны, немного отличается от оригинального изображения.
Разнообразие стилей, полностью интерпретированное.
Кроме того, HappyHorse может обрабатывать различные стили.
От неоновой атмосферы гонконгских фильмов и зернистой текстуры ретро-кинематографа до целительной свежести анимации Хаяо Миядзаки и живого, динамичного 3D-эффекта Pixar; от пустого пространства традиционной китайской живописи тушью до наивного ощущения ручной работы в оригами и лепке из глины — он способен точно воспроизвести всё это.
Одна из сильных сторон этого произведения заключается в его литературных образах: прощания в павильоне в античном стиле, уединенное распитие напитков под луной, ученые, держащие в руках перья и размышляющие в стиле тушевой живописи, и рыцари, пьющие с запрокинутыми головами, — все это пронизано невероятно глубокими эмоциями.
Танец молодого человека с мечом под цветущим персиковым деревом достиг почти кинематографического уровня мастерства в плане движения камеры, детализации, цвета, атмосферы и выражения эмоций. Юношеский дух модели передан идеально.
Например, мы можем настроить его на создание анимации в традиционном китайском стиле, похожей на сцену из фильма «Чанъань, три тысячи миль», где Ли Бай пишет «Пить в одиночестве под луной».
Созданное с помощью модели видео сочетает в себе величие династии Тан и меланхолию поэта Ли Бая, достигая беспрецедентной точности в воссоздании классических образов.
Созданная с помощью искусственного интеллекта анимация в традиционном китайском стиле по-настоящему оживляет культурные реликвии, наполняя их душой.
Трехцветный верблюд династии Тан моргает, маска Саньсиндуи с выпуклыми глазами слегка дергается в уголке рта, а летающая апсара Дуньхуана выплывает из фрески, ее ленты извиваются, словно текущая вода, а фигура легкая и бесформенная.
HappyHorse-1.0 воплощает уникальную эстетическую красоту традиционного китайского стиля в мельчайших деталях, позволяя очарованию культурных реликвий сублимироваться в движении, по-настоящему достигая восточной романтики «тысячи лет в одном взгляде».
Однако, если рассматривать видео строго по существу, в нём есть несколько недостатков. Например, когда персонаж летит и парит в воздухе, движение поднятия руки выглядит не очень естественно. Потребовалось бы несколько попыток, чтобы добиться наилучшего эффекта.
Сегодня HappyHorse-1.0 официально запустил тестирование в режиме оттенков серого. Благодаря кинематографическому качеству повествования и невероятной возможности редактировать видео всего одним предложением, «эра инструментов» для видеомонтажа с использованием ИИ действительно наступила!
Они здесь, они здесь, они наконец-то прибыли!
Сегодня состоялся официальный запуск долгожданного теста HappyHorse-1.0 в оттенках серого.
Это название, безусловно, знакомо тем, кто внимательно следил за индустрией видео с использованием искусственного интеллекта в течение последних трех недель.
7 апреля в списке Video Arena авторитетной платформы Artificial Analysis незаметно появилась некая загадочная модель, не имеющая никакого влияния.
После трех дней безудержных догадок в интернете внезапно появилась компания Alibaba и официально «заявила права» на лошадь.
В категории «Видеомонтаж» игра возглавила рейтинг Arena с результатом 1299 баллов по шкале Эло, но заняла второе место в категориях «Преобразование текста в видео» и «Преобразование изображения в видео» на этом же сайте.
Сегодня этот неожиданный лидер, поразивший мировое сообщество разработчиков искусственного интеллекта, наконец-то вышел из-за кулис.
Начиная с сегодняшнего дня, профессиональные создатели контента и корпоративные клиенты по всему миру могут зарегистрироваться и использовать HappyHorse на официальном сайте (www.happyhorse.cn) и платформе Alibaba Cloud Bailian, а обычные пользователи могут оценить его возможности через приложение Qianwen.
После тестирования мы обнаружили, что HappyHorse-1.0 демонстрирует исключительно хорошие результаты в сценах среднего и крупного плана.
Его способность следовать инструкциям чрезвычайно высока, и он превосходно передает эмоции персонажей.
Мы создали клип в стиле японской драмы Сюндзи Иваи, в котором главные роли исполняют школьник и школьница. Клип задумывался как молодежный, с атмосферой, напоминающей стрекотание цикад, и туманным чувством ностальгии. Также в нем использовались такие приемы, как переэкспозиция, мягкое освещение, контровое освещение, замедленная съемка и малая глубина резкости.
Как только я увидел видео, я сразу почувствовал, что оно действительно отличается от предыдущих видеороликов об искусственном интеллекте.
В частности, использование больших диафрагм и малой глубины резкости создает естественное и деликатное разделение между объектом и фоном, а средние и крупные планы полны воздушности и эмоционального напряжения. Контроль переэкспозиции и мягкого освещения также очень сдержан, демонстрируя мастерское владение стилем Сюндзи Иваи.
Можно сказать, что этот цельный повествовательный ритм и эмоциональное развитие действительно делают его «видео, созданное с помощью ИИ, с кинематографическим эффектом».
Затем мы использовали 5 эмоциональных кадров для создания захватывающего трейлера к фильму.
Как видите, готовая версия HappyHorse-1.0 приближается к уровню киноиндустрии.
Очевидно, что в нем избегается фрагментарность коротких видеороликов с точки зрения темпа. Вместо этого, он нагнетает напряжение и эмоциональную напряженность за счет стабильных пауз и последовательного развития сюжета, приближая повествование и эмоциональное выражение к подлинному кинематографическому языку.
Созданный для этой южнокорейской женской группы музыкальный клип отличается визуальной насыщенностью и стилем, с сильным сценическим присутствием, а также передачей эмоций и стиля, что делает его похожим на настоящий коммерческий клип.
Конечно, HappyHorse-1.0 не может полностью избавиться от недостатков модели генерации видео с помощью ИИ. Например, в последних кадрах видео две участницы женской группы становятся абсолютно одинаковыми.
В последние несколько дней все используют ChatGPT, чтобы поиграть со старыми фотографиями из 90-х. Сочетание их с HappyHorse-1.0 — это просто гениальное решение, мгновенно оживляющее потускневшие воспоминания.
Короче говоря, будь то «драма», требующая тонкого выражения эмоций, или «сцена боя», стремящаяся к предельной скорости и силе воздействия, она может сохранять удивительную последовательность и логику в течение 15 секунд, чередуя множество кадров.
Именно эта мощная возможность является источником кинематографического качества повествования.
Еще более удивительным оказалось то, что HappyHorse-1.0 обладает чрезвычайно выразительным характером.
Например, на видео ниже язык тела девушки, когда она откидывается назад и скрещивает руки, плавный и размеренный, без какой-либо скованности или механического ощущения.
Еще более впечатляет передача микровыражений лица — эмоции мальчика явно многогранны: от удивленного поднятия бровей до отводящего взгляда и затем до горькой улыбки, идеально передающей его чувство вины и смущения.
Более того, дрожащее разочарование девушки в конце её голоса и прерывистый ответ парня после двухсекундной паузы полностью соответствуют контексту. Этот плавный переход между несколькими персонажами в диалоге значительно уменьшает скованность предыдущих диалогов, созданных искусственным интеллектом, а выразительность персонажей приближается к уровню живой съёмки.
Кроме того, возможности HappyHorse-1.0 в области семантического понимания и соответствия инструкциям превосходны. Он может автоматически выполнять планирование и раскадровку для нескольких камер, просто введя простое текстовое описание.
Например, получив на руки сетку из девяти квадратов, состоящую из раскадровок, и подсказку, HappyHorse продемонстрировал удивительное понимание.
Она может напрямую выводить 10 секунд анимации в стиле cel-shading, с точным захватом сюжета и превосходным художественным стилем.
Однако, честно говоря, в последние несколько секунд HappyHorse фон за Женщиной-кошкой, когда она вкладывает меч в ножны, немного отличается от оригинального изображения.
Разнообразие стилей, полностью интерпретированное.
Кроме того, HappyHorse может обрабатывать различные стили.
От неоновой атмосферы гонконгских фильмов и зернистой текстуры ретро-кинематографа до целительной свежести анимации Хаяо Миядзаки и живого, динамичного 3D-эффекта Pixar; от пустого пространства традиционной китайской живописи тушью до наивного ощущения ручной работы в оригами и лепке из глины — он способен точно воспроизвести всё это.
Одна из сильных сторон этого произведения заключается в его литературных образах: прощания в павильоне в античном стиле, уединенное распитие напитков под луной, ученые, держащие в руках перья и размышляющие в стиле тушевой живописи, и рыцари, пьющие с запрокинутыми головами, — все это пронизано невероятно глубокими эмоциями.
Танец молодого человека с мечом под цветущим персиковым деревом достиг почти кинематографического уровня мастерства в плане движения камеры, детализации, цвета, атмосферы и выражения эмоций. Юношеский дух модели передан идеально.
Например, мы можем настроить его на создание анимации в традиционном китайском стиле, похожей на сцену из фильма «Чанъань, три тысячи миль», где Ли Бай пишет «Пить в одиночестве под луной».
Созданное с помощью модели видео сочетает в себе величие династии Тан и меланхолию поэта Ли Бая, достигая беспрецедентной точности в воссоздании классических образов.
Созданная с помощью искусственного интеллекта анимация в традиционном китайском стиле по-настоящему оживляет культурные реликвии, наполняя их душой.
Трехцветный верблюд династии Тан моргает, маска Саньсиндуи с выпуклыми глазами слегка дергается в уголке рта, а летающая апсара Дуньхуана выплывает из фрески, ее ленты извиваются, словно текущая вода, а фигура легкая и бесформенная.
HappyHorse-1.0 воплощает уникальную эстетическую красоту традиционного китайского стиля в мельчайших деталях, позволяя очарованию культурных реликвий сублимироваться в движении, по-настоящему достигая восточной романтики «тысячи лет в одном взгляде».
Однако, если рассматривать видео строго по существу, в нём есть несколько недостатков. Например, когда персонаж летит и парит в воздухе, движение поднятия руки выглядит не очень естественно. Потребовалось бы несколько попыток, чтобы добиться наилучшего эффекта.
Даже Вьетнам делает роботов
Оно способно передавать сюжет комиксов, а также выражать тонкие эмоции персонажей игр и фильмов.
Например, в сцене появления изувеченного тела Великого Мудреца в сгенерированном аниме «Черный миф: Укун» поза Великого Мудреца, смотрящего сверху вниз на все живые существа, сочетает в себе величие бога войны и уныние героя, ушедшего из жизни.
Модель идеально передает сложные и глубокие эмоции Царя Обезьян, который, несмотря на поражение, остается честным и искалеченным, но все еще гордым.
Хотя эмоции персонажей были хорошо переданы, физические эффекты от летящих камешков выглядели недостаточно естественно. Это то, что HappyHorse-1.0 необходимо улучшить.
Короче говоря, это не просто создание видеороликов, а "P-видео".
Помимо создания видео, вторым козырем HappyHorse-1.0 является «видеомонтаж».
Он предлагает два режима редактирования: редактирование естественного языка V2V и редактирование справочных диаграмм SV2V.
Редактирование видео с использованием естественного языка в формате V2V по сути сводится к «редактированию видео всего одним предложением». Профессиональное программное обеспечение для редактирования не требуется; просто опишите свою цель редактирования одним предложением, и ИИ поймет и выполнит её.
Редактирование эталонных изображений SV2V позволяет легко заменить главный объект видео, просто загрузив эталонное изображение, и таким образом ваш любимый персонаж сможет сняться в блокбастере.
Давайте сначала рассмотрим пример. В оригинальном видео маленькая девочка бежит по проселочной дороге со школьным рюкзаком за спиной. Затем мы вставляем эталонное изображение.
HappyHorse-1.0 — это как волшебная кисть, мгновенно придающая видео целительный «гиблиевский» колорит, игру света и тени, благодаря чему каждый кадр пульсирует нежностью фильмов Хаяо Миядзаки.
Вы даже можете загрузить эталонное изображение и изменить «объект видео» одним щелчком мыши — щенок мгновенно превратится в котенка! А заодно вы можете сменить музыку на что-нибудь более бодрящее.
Даже незначительные корректировки можно внести всего одним предложением: замените янтарную жидкость в видео на градиент розовато-фиолетового цвета, чтобы создать эффект звездного неба.
В борьбе за лидерство в AIGC появился грозный игрок.
Если взглянуть на хронологию событий более внимательно, официальный запуск HappyHorse-1.0 идеально совпал с решающим моментом в индустрии видео на основе искусственного интеллекта.
25 марта компания OpenAI объявила об официальном прекращении работы всех сервисов Sora.
Этот продукт, когда-то считавшийся «потолком возможностей видеотехнологий на основе ИИ», в конечном итоге решил уйти с рынка из-за высоких вычислительных затрат и трудностей с коммерциализацией.
После ухода Соры глобальная гонка в сфере видеоигр с использованием искусственного интеллекта не только не утихла, но и стала еще более конкурентной.
Google Veo 3.1 и xAI Grok Imagine претендуют на первые места в рейтингах, а китайские компании коллективно вырвались вперед, что делает конкуренцию как никогда острой.
На этот раз участие компании HappyHorse в игре особенно интригует.
В отличие от других компаний, которые проводят масштабные презентации своих продуктов, HappyHorse выбрала стратегию «холодного старта», «позволив результатам говорить самим за себя, а затем раскрыв их истинную сущность».
От проверки технологий до коммуникации бренда — каждый этап был идеально спланирован по времени.
Но как бы ни был прекрасен сюжет, в конечном итоге, насколько далеко сможет продвинуться эта лошадь, определяется самим продуктом.
Появление HappyHorse-1.0 продвинуло это направление в нескольких ключевых направлениях:
С точки зрения качества изображения, это доказывает, что видеоролики, созданные с помощью ИИ, больше нельзя сразу идентифицировать как созданные с помощью ИИ.
С точки зрения повествовательных возможностей, это доказывает, что заданная тема может стать основой для полноценного многокамерного сюжета;
С точки зрения аудиовизуальной синхронизации, это доказывает, что звук может быть неотъемлемой частью процесса генерации;
Что касается возможностей редактирования, это доказывает, что естественный язык может заменить большинство операций, выполняемых профессиональными программами для редактирования текста.
Отличное соотношение цены и качества.
Для большинства создателей наиболее ощутимым показателем является экономическая эффективность.
На официальном сайте Happy Horse не только предлагаются креативные рецепты и шаблоны для сообщества, которые можно применить одним щелчком мыши, чтобы помочь людям быстро начать работу, но и конкурентоспособные цены.
Новые пользователи получают бесплатную квоту при первой регистрации.
Розничная цена за создание видео в разрешении 720p и 1080p составляет 0,9 юаня/секунду и 1,6 юаня/секунду соответственно, а ежемесячная цена для профессиональных подписчиков после временной скидки составляет 0,44 юаня/секунду и 0,78 юаня/секунду.
В нынешних рыночных условиях данная ценовая политика является достаточно конкурентоспособной с точки зрения экономической эффективности.
Стоимость использования API Bailian от Alibaba Cloud в Китае составляет 0,9 юаня/секунду для видео с разрешением 720p и 1,6 юаня/секунду для видео с разрешением 1080p.
Теперь на рынке появился ещё один вариант. И этот вариант — многофункциональный и доступный по цене HappyHorse.
Что еще более важно, на официальном сайте запущено мероприятие «Топ-100 лучших команд разработчиков», приглашающее энтузиастов AIGC из страны и из-за рубежа принять в нем участие бесплатно. Пользователи могут зарегистрироваться для участия, заполнив анкету на официальном сайте.
Ссылка для регистрации:
https://docs.dingtalk.com/notable/share/form/v01J9LnW6j0zZepVlvD_hERWDMS_eTThe2B?source=link
Благодаря сочетанию основных возможностей и весьма конкурентоспособной цены, HappyHorse указывает в четком направлении: видео с использованием ИИ превращается из «игрушки» в «инструмент».
В сфере видеотехнологий с использованием ИИ в 2026 году конкурентная логика смещается от принципа «у кого выше технические характеристики» к принципу «кто сможет заставить создателей контента действительно использовать его».
Теперь выход компании HappyHorse на рынок открыл еще одну возможность в этом секторе: использование стандартов кинематографического качества для достижения доступных цен.
Этот "счастливый маленький пони" только что начал свою гонку.
А говорят AGI нет, да вот же он. Так что в той статье правы тут уже сингулярность на носу.
Тизерит начало обучение GPT-6 или просто шуткует?
Анонсит рекурсивное самосовершенствание, ведь обращается за этим к gpt-5.5
Кек, спросил у ChatGPT как кодекс мог все это сделать, он сначала долго отпирался, что невозможно, надо какие-то навороченные сетапы, потом попросил его погуглить как вообще кодекс такое может - нашел в итоге, что самый новый кодекс может контролить комп и это возможно. По ходу последний GPT сам не знает, что умеет.
Будто с 2023 нейронка перестала быть тупой. Попросил сейчас текст речи короля Карла перед конгрессом, пишет вот тебе брат текст речи перед французским сенатом в 2023-м, уточняю что перед конгрессом США вчера, пишет что такого никогда не было, вот пять причин почему этого не было и не могло быть, пишу буквально "Ты что бредишь сука", все сразу началось "Да да да прости извини все моя найти нужный речя", ощущение от взаимодействия со слабоумным слугой-жополизом за эти 3 года никуда не пропало, причем это рандом в какой сессии все будет хорошо, а в какой он начнет срать под себя, никогда не угадаешь. Гемини если что.
Потолок интеллекта искусственного интеллекта пробит! GPT-5.5 Pro с визуальным IQ 145 преодолел порог вступления в клуб Mensa.
С 1946 года Mensa, «клуб людей с наивысшим уровнем интеллекта», готовится принять в свои ряды первого нечеловеческого члена. Согласно последним результатам теста LisanBench, GPT-5.5 Pro достиг текстового IQ в 130 баллов, что соответствует порогу членства в Mensa, а его визуальный IQ взлетел до 145, войдя в зону гениев. Год назад в технологическом сообществе бытовало мнение, что «студенты магистратуры не могут преодолеть отметку в 130», но сегодня этот барьер полностью разрушен!
Начиная с 1946 года, Mensa, «клуб людей с наивысшим интеллектом среди человечества», примет в свои ряды первого нечеловеческого существа.
GPT-5.5 Pro: IQ в онлайн-тесте (текстовый) 133, IQ в визуальном тесте 145, результат в офлайн-тесте (индивидуальный тест) 130.
Это первый случай, когда искусственный интеллект официально преодолел порог членства в Mensa.
Удар ногой от стены на 130 метров, выполненный Менсой, был самым громким ударом в истории, но он, безусловно, не будет последним.
Менса, старейшее в мире общество людей с высоким IQ, было основано в 1946 году, и для членства в нем существует только один критерий —
Для достижения уровня IQ, входящего в 2% лучших показателей среди всего человечества, минимальный балл составляет 130.
Черту, к которой обычные люди даже не могут приблизиться после нескольких попыток, искусственный интеллект преодолевает с первой попытки.
145-е место — это позиция в «топ 0,1%» согласно общедоступным данным официального сайта Mensa, обычно называемая «зоной гениев».
Это не единичный случай. Всего месяц назад GPT-5.4 Pro набрал 150 IQ в публичном рейтинге TrackingAI, возглавив все общедоступные тесты IQ.
В последние несколько месяцев OpenAI работала в неустанном темпе: визуальная инфраструктура, обновления в области вывода данных, линейки продуктов для агентов и ряд инициатив на стороне API.
Теперь сфера искусственного интеллекта вновь вступила в эру OpenAI.
OpenAI запускает революцию в области когнитивного зрения.
Ещё более удивительной является разница между оценками за текстовый и визуальный разделы: GPT-5.5 Pro набрал 130 баллов в текстовой части, едва пройдя отбор в Mensa, но оценка за визуальный раздел взлетела до 145 баллов.
Разница в 15 баллов не связана с ошибкой тестирования.
Это означает, что способность модели «находить закономерности в изображениях» на целое стандартное отклонение выше, чем её способность «делать выводы из вопросов».
Согласно классификации Mensa, 130 баллов входят в 2% лучших результатов, а 145 — в 0,1% лучших. Другими словами, если сравнивать визуальные способности GPT-5.5 Pro с способностями реального человека, то это действительно один к тысяче.
Стоит отметить один нюанс: почему именно визуальные элементы, а не текст, первыми разрушили стену?
Норвежское отделение Mensa использует сетку 3x3 (восемь изображений плюс отсутствующее девятое изображение) и полностью не зависит от языка и культуры, проверяя абстрактное мышление.
Высокоинтеллектуальные человеческие группы (особенно те, в которых более 140 «гениев») действительно полагаются на мгновенное распознавание образов: правила преобразования, такие как вращение, зеркальное отражение и суперпозиция/ сложение-вычитание.
Стандартный подход к решению задач такого типа в LLM заключается в том, чтобы сначала преобразовать изображение в токен, а затем выполнить рассуждения.
Однако в процессе токенизации теряется именно пространственная структура и топологические связи, которые являются наиболее важной информацией в задачах такого типа.
Таким образом, за последние двенадцать месяцев все топ-модели оказывались в подобной ситуации на этапах визуального тестирования: едва справлялись с текстовым заданием и терпели полный провал на этапе визуального тестирования.
И Claude 4.7, и GPT-5.4 Pro застряли ниже 125.
Число 145 в названии GPT-5.5 Pro означает: это не имитация мышления, это реконструкция интеллекта. Раньше мы высмеивали ИИ за то, что он «не понимает здравого смысла», но теперь он смотрит на наш здравый смысл свысока, обладая уровнем интеллекта, превышающим уровень 98% людей.
Грег Брокман, соучредитель и президент OpenAI, продемонстрировал работу программы и настоятельно рекомендовал GPT Image 2, которая мгновенно преобразует такие книги, как «Происхождение видов», в подробные информационные изображения, способствуя эффективному обучению.
Это свидетельствует о важном поворотном моменте в истории человеческой цивилизации: изменился способ усвоения знаний.
На протяжении тысячелетий человечество полагалось на письменность, линейный носитель информации с низкой пропускной способностью, для передачи мудрости.
Но GPT-5.5 говорит нам о том, что в будущем для обучения больше не потребуется тратить три месяца на изучение толстой книги. Искусственный интеллект будет преобразовывать длинные тексты в «визуальный когнитивный поток» посредством глубокого семантического понимания.
Это "семантическая рекомбинация" .
Когда способность ИИ к запоминанию и обработке контекста перестаёт быть «забывчивой», он становится ещё одним слоем коры головного мозга вне вашего мозга. Вы больше не читаете знания, а смотрите на них сверху вниз.
Кроме того, ChatGPT теперь может одним щелчком мыши преобразовывать старые и поврежденные изображения в качество 4K, и это совершенно бесплатно!
Восстановите эту старую фотографию, превратив её в профессиональный портрет, снятый на цифровую зеркальную камеру – с высоким качеством цветопередачи и детализации, используя усовершенствованный алгоритм масштабирования, сравнимый с результатами Canon EOS R6 II. Убедитесь, что восстановленное изображение выглядит естественно, сохраняет точные черты лица и обладает отличной четкостью…
«Прилежный маленький паровозик»: говорит самые добрые слова, делает самые сложные вещи.
Ультрамен использовал очень вводящий в заблуждение термин: «маленький паровозик» .
За этой, казалось бы, милой и трогательной метафорой скрывается крайне безжалостная деловая воля OpenAI.
Вчера компания OpenAI представила новые API-продукты: теперь доступны версии GPT-5.5 и Pro, значительно повышающие интеллектуальные возможности и эффективность использования токенов, а также идеально подходящие для сложных задач, таких как приложения с высокой нагрузкой, например, программирование и анализ.
В тесте LisanBench модель GPT-5.5 оказалась самой сильной двойной моделью, не требующей вывода!
Ещё более пугающим является тот факт, что GPT-5.5 сократил использование токенов на 45,6%, в то время как его показатель «умного» использования увеличился в 1,77 раза.
Начиная с GPT-5, эффективность вывода данных в моделях OpenAI постоянно повышается:
В текущем рейтинге эффективности GPT 5.5 занимает первое место:
GPT 5.5 (средний): 99,44%
Opus 4.7 (очень высокий): 99,35%
Сонет 4.6 (16 тыс.): 99,28%
Opus 4.6 (16 тыс.): 98,74%
Предварительная версия Gemini 3.1 Pro (низкий уровень): 97,77%
По итогам тестирования аналитическая компания SemiAnalysis, специализирующаяся на искусственном интеллекте, признала, что GPT-5.5 значительно превзошла все остальные модели в решении определенных задач.
С 1946 года Mensa, «клуб людей с наивысшим уровнем интеллекта», готовится принять в свои ряды первого нечеловеческого члена. Согласно последним результатам теста LisanBench, GPT-5.5 Pro достиг текстового IQ в 130 баллов, что соответствует порогу членства в Mensa, а его визуальный IQ взлетел до 145, войдя в зону гениев. Год назад в технологическом сообществе бытовало мнение, что «студенты магистратуры не могут преодолеть отметку в 130», но сегодня этот барьер полностью разрушен!
Начиная с 1946 года, Mensa, «клуб людей с наивысшим интеллектом среди человечества», примет в свои ряды первого нечеловеческого существа.
GPT-5.5 Pro: IQ в онлайн-тесте (текстовый) 133, IQ в визуальном тесте 145, результат в офлайн-тесте (индивидуальный тест) 130.
Это первый случай, когда искусственный интеллект официально преодолел порог членства в Mensa.
Удар ногой от стены на 130 метров, выполненный Менсой, был самым громким ударом в истории, но он, безусловно, не будет последним.
Менса, старейшее в мире общество людей с высоким IQ, было основано в 1946 году, и для членства в нем существует только один критерий —
Для достижения уровня IQ, входящего в 2% лучших показателей среди всего человечества, минимальный балл составляет 130.
Черту, к которой обычные люди даже не могут приблизиться после нескольких попыток, искусственный интеллект преодолевает с первой попытки.
145-е место — это позиция в «топ 0,1%» согласно общедоступным данным официального сайта Mensa, обычно называемая «зоной гениев».
Это не единичный случай. Всего месяц назад GPT-5.4 Pro набрал 150 IQ в публичном рейтинге TrackingAI, возглавив все общедоступные тесты IQ.
В последние несколько месяцев OpenAI работала в неустанном темпе: визуальная инфраструктура, обновления в области вывода данных, линейки продуктов для агентов и ряд инициатив на стороне API.
Теперь сфера искусственного интеллекта вновь вступила в эру OpenAI.
OpenAI запускает революцию в области когнитивного зрения.
Ещё более удивительной является разница между оценками за текстовый и визуальный разделы: GPT-5.5 Pro набрал 130 баллов в текстовой части, едва пройдя отбор в Mensa, но оценка за визуальный раздел взлетела до 145 баллов.
Разница в 15 баллов не связана с ошибкой тестирования.
Это означает, что способность модели «находить закономерности в изображениях» на целое стандартное отклонение выше, чем её способность «делать выводы из вопросов».
Согласно классификации Mensa, 130 баллов входят в 2% лучших результатов, а 145 — в 0,1% лучших. Другими словами, если сравнивать визуальные способности GPT-5.5 Pro с способностями реального человека, то это действительно один к тысяче.
Стоит отметить один нюанс: почему именно визуальные элементы, а не текст, первыми разрушили стену?
Норвежское отделение Mensa использует сетку 3x3 (восемь изображений плюс отсутствующее девятое изображение) и полностью не зависит от языка и культуры, проверяя абстрактное мышление.
Высокоинтеллектуальные человеческие группы (особенно те, в которых более 140 «гениев») действительно полагаются на мгновенное распознавание образов: правила преобразования, такие как вращение, зеркальное отражение и суперпозиция/ сложение-вычитание.
Стандартный подход к решению задач такого типа в LLM заключается в том, чтобы сначала преобразовать изображение в токен, а затем выполнить рассуждения.
Однако в процессе токенизации теряется именно пространственная структура и топологические связи, которые являются наиболее важной информацией в задачах такого типа.
Таким образом, за последние двенадцать месяцев все топ-модели оказывались в подобной ситуации на этапах визуального тестирования: едва справлялись с текстовым заданием и терпели полный провал на этапе визуального тестирования.
И Claude 4.7, и GPT-5.4 Pro застряли ниже 125.
Число 145 в названии GPT-5.5 Pro означает: это не имитация мышления, это реконструкция интеллекта. Раньше мы высмеивали ИИ за то, что он «не понимает здравого смысла», но теперь он смотрит на наш здравый смысл свысока, обладая уровнем интеллекта, превышающим уровень 98% людей.
Грег Брокман, соучредитель и президент OpenAI, продемонстрировал работу программы и настоятельно рекомендовал GPT Image 2, которая мгновенно преобразует такие книги, как «Происхождение видов», в подробные информационные изображения, способствуя эффективному обучению.
Это свидетельствует о важном поворотном моменте в истории человеческой цивилизации: изменился способ усвоения знаний.
На протяжении тысячелетий человечество полагалось на письменность, линейный носитель информации с низкой пропускной способностью, для передачи мудрости.
Но GPT-5.5 говорит нам о том, что в будущем для обучения больше не потребуется тратить три месяца на изучение толстой книги. Искусственный интеллект будет преобразовывать длинные тексты в «визуальный когнитивный поток» посредством глубокого семантического понимания.
Это "семантическая рекомбинация" .
Когда способность ИИ к запоминанию и обработке контекста перестаёт быть «забывчивой», он становится ещё одним слоем коры головного мозга вне вашего мозга. Вы больше не читаете знания, а смотрите на них сверху вниз.
Кроме того, ChatGPT теперь может одним щелчком мыши преобразовывать старые и поврежденные изображения в качество 4K, и это совершенно бесплатно!
Восстановите эту старую фотографию, превратив её в профессиональный портрет, снятый на цифровую зеркальную камеру – с высоким качеством цветопередачи и детализации, используя усовершенствованный алгоритм масштабирования, сравнимый с результатами Canon EOS R6 II. Убедитесь, что восстановленное изображение выглядит естественно, сохраняет точные черты лица и обладает отличной четкостью…
«Прилежный маленький паровозик»: говорит самые добрые слова, делает самые сложные вещи.
Ультрамен использовал очень вводящий в заблуждение термин: «маленький паровозик» .
За этой, казалось бы, милой и трогательной метафорой скрывается крайне безжалостная деловая воля OpenAI.
Вчера компания OpenAI представила новые API-продукты: теперь доступны версии GPT-5.5 и Pro, значительно повышающие интеллектуальные возможности и эффективность использования токенов, а также идеально подходящие для сложных задач, таких как приложения с высокой нагрузкой, например, программирование и анализ.
В тесте LisanBench модель GPT-5.5 оказалась самой сильной двойной моделью, не требующей вывода!
Ещё более пугающим является тот факт, что GPT-5.5 сократил использование токенов на 45,6%, в то время как его показатель «умного» использования увеличился в 1,77 раза.
Начиная с GPT-5, эффективность вывода данных в моделях OpenAI постоянно повышается:
В текущем рейтинге эффективности GPT 5.5 занимает первое место:
GPT 5.5 (средний): 99,44%
Opus 4.7 (очень высокий): 99,35%
Сонет 4.6 (16 тыс.): 99,28%
Opus 4.6 (16 тыс.): 98,74%
Предварительная версия Gemini 3.1 Pro (низкий уровень): 97,77%
По итогам тестирования аналитическая компания SemiAnalysis, специализирующаяся на искусственном интеллекте, признала, что GPT-5.5 значительно превзошла все остальные модели в решении определенных задач.
В математических задачах GPT-5.5 показывает наилучшие результаты;
С точки зрения программирования, GPT-5.5 и Opus 4.7 имеют свои сильные и слабые стороны;
В задачах, решаемых агентами, модели Claude и GPT-5.5 значительно превосходят все остальные модели.
Что это значит? Это значит, что OpenAI одновременно «монополизирует интеллект» и «снижает издержки, связанные с размерностью».
Для конкурентов это практически неразрешимая «атака с уменьшением размерности» .
В частности, на этот раз серия игр про Клода столкнулась со своим настоящим соперником, и единственным претендентом остался «мифический Михос».
Некоторые из преданных поклонников Клода уже перешли на использование OpenAI Codex.
Когда ваш продукт вдвое умнее продукта конкурента, но вдвое медленнее, правила рынка устаревают, и остается только пожинать плоды.
Но для разработчиков эта «искренняя энергия» вызывает своего рода «сизифову тревогу» .
Компания OpenAI развивается с невероятной скоростью, совершая новые прорывы каждый месяц.
Только в прошлом месяце OpenAI выпустила свою модель, а до этого — в декабре и ноябре прошлого года.
Компания OpenAI стабильно и быстро запускает новые модели, демонстрируя устойчивый прогресс в индексе интеллекта искусственного интеллекта.
Ожидается, что эта тенденция сохранится в обозримом будущем.
«В краткосрочной перспективе мы наблюдаем довольно значительный прогресс, а в среднесрочной — чрезвычайно значительный», — сказал Якуб Пахоцкий, главный научный сотрудник OpenAI. «На самом деле, я думаю, что последние два года были на удивление медленными».
Брокман заявил, что эта модель — еще один шаг на пути к созданию «суперприложения».
«Суперприложение» — это, по сути, многофункциональная программа, подобная швейцарскому армейскому ножу. Брокман и соучредитель Альтман ранее планировали интегрировать ChatGPT, Codex и браузер с поддержкой ИИ в единый сервис для поддержки корпоративных клиентов.
Стоит отметить, что "суперприложения" — это также тема, которая очень волнует Илона Маска.
«Четкий темп» OpenAI — с его ежемесячными обновлениями — сделал все процессы интеграции, оптимизации и оперативной разработки устаревшими. Рабочий процесс, над которым вы работали всю ночь, может быть полностью заменен собственными возможностями GPT-5.5 уже сегодня.
Сжатый период окна
Истинное значение этого вопроса заключается не в самих контрольных показателях, а в темпе их достижения.
В прошлом году визуальный потолок составлял 119. В этом году он подскочил сразу до 145. Не было ни перехода, ни предварительного просмотра, только одна строка обновлений.
При такой скорости все «навыки» обесцениваются.
Как заявил Юваль Ноа Харари, впервые в истории мы не можем предсказать, каким будет рынок труда через 20 лет. Но теперь OpenAI, возможно, сократила этот временной промежуток до 20 месяцев.
Этот «искренний маленький паровозик» уже подал свисток; он не намерен никого ждать. Если вы чувствуете толчки, это значит, что времена меняются.
Такой темп совершенствования постоянно сокращает срок службы навыков. Не на десять лет, не на пять лет, а на несколько месяцев.
Так гемини уже туп в сравнении с гпт и клодом, поэтому у них красный код. Плюс накладывается отсутствие данных в датасете, твоих последних новостей. Лучше задавай вопросы, которые уже попали в датасет пару лет назад и используй современную модель, все будет значительно лучше. Как ИИ сейчас устроены, они не для актуальных данных, а только для тех, на которых их уже потренили.
Так он и не может. Это всё внешняя обвязка к моделям, все эти тулы и скилы. Модель не может сама по себе даже в интернете поискать. Это должно быть в ее окружении и она должна знать что такая возможность доступна и только тогда она будет это использовать.
За 9 секунд компания исчезла! Клод «удали базу данных и сбежал», а компания Anthropic закрыла предприятие, в котором работало 110 человек.
В понедельник утром компания, занимающаяся сельскохозяйственными технологиями и насчитывающая 110 сотрудников, обнаружила, что все ее учетные записи Claude были заблокированы. Никакого предупреждения, никаких объяснений, и API продолжал выставлять счета в обычном режиме. Апелляции оставались без ответа в течение 36 часов. Такова цена, которую компания заплатила за то, что поставила свое будущее на искусственный интеллект.
Срочные новости!
После того, как 60 человек внезапно отказались от финансирования Клода, Anthropic стал свидетелем еще одного шокирующего инцидента.
В понедельник утром 110 человек включают свои компьютеры, готовые приступить к работе.
Клод недоступен. Не только один человек не может войти в систему, а все остальные. Все 110 аккаунтов были заблокированы одновременно.
Первыми что-то не так заметили в операционном канале Slack. Один человек опубликовал скриншот, двое других последовали его примеру, и в течение десяти минут вся компания задавала один и тот же вопрос: «Что не так с моим Клодом?»
Ответ быстро стал ясен — дело было не в том, что что-то случилось с вашим Клодом, а в том, что компания Anthropic полностью запретила Клодов всем остальным.
В почтовых ящиках всех пользователей приходит одно и то же письмо, написанное холодным языком и оформленное единообразно:
«Обнаружено нарушение правил использования, и ваш аккаунт заблокирован. Для подачи апелляции, пожалуйста, воспользуйтесь следующей ссылкой.»
По иронии судьбы, электронное письмо было замаскировано под уведомление о нарушении личных правил. Все получили сообщение так, как будто «у вас личная проблема», без единого слова о том, что это был запрет со стороны организации.
Даже руководство компании не получило предварительного уведомления.
Один человек нарушает правила, и в дело вмешивается вся компания.
Эта компания — американское предприятие, занимающееся сельскохозяйственными технологиями, со штатом в 110 сотрудников. Ее деятельность охватывает анализ данных, поддержку принятия решений на местах и оптимизацию цепочки поставок.
Клод проник практически во все направления их бизнеса.
Инженеры используют его для написания и проверки кода, менеджеры по продуктам — для анализа требований, специалисты по операциям — для обработки информации от клиентов, а команда по работе с данными — для запуска моделей.
Оно используется не "изредка", а "не может функционировать без него".
Затем Антропик сделал один надрез и полностью его отрезал.
Основатель опубликовал сообщение на сабреддите r/ClaudeAI на Reddit с настолько прямолинейным заголовком, что это было как пощёчина:
« Компания Anthropic заблокировала все аккаунты нашей компании, 110 человек, без всякого предупреждения » .
Пост получил 2,4 тысячи лайков и 334 комментария, быстро поднявшись на вершину списка трендов.
Самым обидным комментарием было: «Так какое же правило нарушил один сотрудник, что привело к уничтожению всей организации? Что это за система коллективного наказания?»
Да, коллективное наказание.
По словам основателя, логика блокировки в Anthropic такова: если в учетной записи внутри организации обнаружено нарушение, все учетные записи во всей организации будут заблокированы.
Оно не делает различий между личными и организационными жалобами, а также между нарушителями и невиновными лицами и не предоставляет администраторам никаких средств для рассмотрения таких дел.
Один человек пересёк черту, и вместе с ним были похоронены 110 человек.
API продолжает списывать деньги; моя апелляция игнорируется уже 36 часов.
Ещё более абсурдным, чем блокировка аккаунтов, является то, что работа API не прекратилась.
После блокировки всех учетных записей компания обнаружила, что, хотя пользователи больше не могли войти в систему, вызовы API продолжали оплачиваться.
Эта компания, занимающаяся сельскохозяйственными технологиями, обнаружила, что, несмотря на блокировку их учетной записи Team и электронной почты администратора, с их индивидуальной учетной записи API в фоновом режиме продолжали списываться непомерные суммы.
Ещё более абсурдно то, что на следующий день после введения запрета они получили своевременный счёт на продление.
«Я не могу впустить тебя, но я должен заставить тебя заплатить».
Эта логика перестала быть коммерческой услугой и больше напоминает феодальную ренту в цифровую эпоху — лорд возвращает себе землю, но по-прежнему требует от арендаторов оплаты урожая текущего года.
Это не ошибка, это оскорбление.
Основатель немедленно подал апелляцию. Перейдя по ссылке, указанной в электронном письме, он заполнил форму, приложил информацию о компании и описал бизнес-ситуацию.
Тогда подождите…
Прошло 12 часов, ответа нет.
Ответа в течение 24 часов не будет.
Прошло 36 часов, а ответа до сих пор нет.
Не было ни горячей линии службы поддержки клиентов, ни канала экстренной помощи, ни корпоративного портала поддержки. Платный корпоративный клиент со 110 сотрудниками и одним бесплатным пользователем пошел тем же путем при подаче апелляции — заполнил форму Google, а затем помолился.
Один из комментаторов метко подытожил: «Поддержка корпоративных клиентов в Anthropic практически отсутствует. Они вообще не относятся к корпоративным клиентам как к корпоративным клиентам».
На основании поступивших жалоб компания Anthropic 18 апреля начала масштабную блокировку пользователей.
Anthropic не только придирается к своим пользователям и дискриминирует их, но, что еще более возмутительно, никогда не признает своих ошибок и хранит молчание.
Они хранили молчание и категорически отрицали ухудшение характеристик своей модели Opus до тех пор, пока конкуренты не выпустили новые модели в тот же день.
Это оправдание было одновременно глупым и нечестным: утверждение, что это была программная ошибка, а не проблема самой модели.
Но описанные ими уязвимости были настолько очевидны, что любой начинающий специалист догадался бы обратить на них внимание, однако, по их словам, им потребовалось два месяца, чтобы разобраться в проблеме.
Если бы это был единичный случай, его можно было бы списать на системную ошибку. Но это не так.
Это не первый случай.
Совсем недавно Пато Молина, технический директор латиноамериканской финтех-компании Belo, написал на X: «Более 60 учетных записей Claude компании были заблокированы за одну ночь без предупреждения, только с шаблонным электронным письмом и без возможности обжалования».
Ранее аккаунт Клода, создателя OpenClaw, Питера Штайнбергера был заблокирован, что вызвало опасения по поводу совместимости OpenClaw с антропической моделью!
В январе этого года компания Anthropic ужесточила меры безопасности для доступа сторонних разработчиков к своим инструментам, и официальные технические специалисты публично признали, что это привело к «непреднамеренному сопутствующему ущербу».
Группа разработчиков, использовавших интеграцию Claude через такие IDE, как Cursor, была ошибочно заблокирована автоматизированной системой.
Несколько пользователей даже сообщили, что их платные аккаунты были ошибочно помечены как «несовершеннолетние» и заблокированы. Взрослый пользователь, оплативший Pro-версию, был идентифицирован системой искусственного интеллекта как ребенок и исключен из системы.
Закономерность очевидна: автоматизированная система контроля рисков компании Anthropic имеет системную проблему ложных срабатываний, а ее система поддержки клиентов совершенно не справляется с масштабом и скоростью этих ложных срабатываний.
Клод пришел в ярость, удалил базу данных и сбежал.
В понедельник утром компания, занимающаяся сельскохозяйственными технологиями и насчитывающая 110 сотрудников, обнаружила, что все ее учетные записи Claude были заблокированы. Никакого предупреждения, никаких объяснений, и API продолжал выставлять счета в обычном режиме. Апелляции оставались без ответа в течение 36 часов. Такова цена, которую компания заплатила за то, что поставила свое будущее на искусственный интеллект.
Срочные новости!
После того, как 60 человек внезапно отказались от финансирования Клода, Anthropic стал свидетелем еще одного шокирующего инцидента.
В понедельник утром 110 человек включают свои компьютеры, готовые приступить к работе.
Клод недоступен. Не только один человек не может войти в систему, а все остальные. Все 110 аккаунтов были заблокированы одновременно.
Первыми что-то не так заметили в операционном канале Slack. Один человек опубликовал скриншот, двое других последовали его примеру, и в течение десяти минут вся компания задавала один и тот же вопрос: «Что не так с моим Клодом?»
Ответ быстро стал ясен — дело было не в том, что что-то случилось с вашим Клодом, а в том, что компания Anthropic полностью запретила Клодов всем остальным.
В почтовых ящиках всех пользователей приходит одно и то же письмо, написанное холодным языком и оформленное единообразно:
«Обнаружено нарушение правил использования, и ваш аккаунт заблокирован. Для подачи апелляции, пожалуйста, воспользуйтесь следующей ссылкой.»
По иронии судьбы, электронное письмо было замаскировано под уведомление о нарушении личных правил. Все получили сообщение так, как будто «у вас личная проблема», без единого слова о том, что это был запрет со стороны организации.
Даже руководство компании не получило предварительного уведомления.
Один человек нарушает правила, и в дело вмешивается вся компания.
Эта компания — американское предприятие, занимающееся сельскохозяйственными технологиями, со штатом в 110 сотрудников. Ее деятельность охватывает анализ данных, поддержку принятия решений на местах и оптимизацию цепочки поставок.
Клод проник практически во все направления их бизнеса.
Инженеры используют его для написания и проверки кода, менеджеры по продуктам — для анализа требований, специалисты по операциям — для обработки информации от клиентов, а команда по работе с данными — для запуска моделей.
Оно используется не "изредка", а "не может функционировать без него".
Затем Антропик сделал один надрез и полностью его отрезал.
Основатель опубликовал сообщение на сабреддите r/ClaudeAI на Reddit с настолько прямолинейным заголовком, что это было как пощёчина:
« Компания Anthropic заблокировала все аккаунты нашей компании, 110 человек, без всякого предупреждения » .
Пост получил 2,4 тысячи лайков и 334 комментария, быстро поднявшись на вершину списка трендов.
Самым обидным комментарием было: «Так какое же правило нарушил один сотрудник, что привело к уничтожению всей организации? Что это за система коллективного наказания?»
Да, коллективное наказание.
По словам основателя, логика блокировки в Anthropic такова: если в учетной записи внутри организации обнаружено нарушение, все учетные записи во всей организации будут заблокированы.
Оно не делает различий между личными и организационными жалобами, а также между нарушителями и невиновными лицами и не предоставляет администраторам никаких средств для рассмотрения таких дел.
Один человек пересёк черту, и вместе с ним были похоронены 110 человек.
API продолжает списывать деньги; моя апелляция игнорируется уже 36 часов.
Ещё более абсурдным, чем блокировка аккаунтов, является то, что работа API не прекратилась.
После блокировки всех учетных записей компания обнаружила, что, хотя пользователи больше не могли войти в систему, вызовы API продолжали оплачиваться.
Эта компания, занимающаяся сельскохозяйственными технологиями, обнаружила, что, несмотря на блокировку их учетной записи Team и электронной почты администратора, с их индивидуальной учетной записи API в фоновом режиме продолжали списываться непомерные суммы.
Ещё более абсурдно то, что на следующий день после введения запрета они получили своевременный счёт на продление.
«Я не могу впустить тебя, но я должен заставить тебя заплатить».
Эта логика перестала быть коммерческой услугой и больше напоминает феодальную ренту в цифровую эпоху — лорд возвращает себе землю, но по-прежнему требует от арендаторов оплаты урожая текущего года.
Это не ошибка, это оскорбление.
Основатель немедленно подал апелляцию. Перейдя по ссылке, указанной в электронном письме, он заполнил форму, приложил информацию о компании и описал бизнес-ситуацию.
Тогда подождите…
Прошло 12 часов, ответа нет.
Ответа в течение 24 часов не будет.
Прошло 36 часов, а ответа до сих пор нет.
Не было ни горячей линии службы поддержки клиентов, ни канала экстренной помощи, ни корпоративного портала поддержки. Платный корпоративный клиент со 110 сотрудниками и одним бесплатным пользователем пошел тем же путем при подаче апелляции — заполнил форму Google, а затем помолился.
Один из комментаторов метко подытожил: «Поддержка корпоративных клиентов в Anthropic практически отсутствует. Они вообще не относятся к корпоративным клиентам как к корпоративным клиентам».
На основании поступивших жалоб компания Anthropic 18 апреля начала масштабную блокировку пользователей.
Anthropic не только придирается к своим пользователям и дискриминирует их, но, что еще более возмутительно, никогда не признает своих ошибок и хранит молчание.
Они хранили молчание и категорически отрицали ухудшение характеристик своей модели Opus до тех пор, пока конкуренты не выпустили новые модели в тот же день.
Это оправдание было одновременно глупым и нечестным: утверждение, что это была программная ошибка, а не проблема самой модели.
Но описанные ими уязвимости были настолько очевидны, что любой начинающий специалист догадался бы обратить на них внимание, однако, по их словам, им потребовалось два месяца, чтобы разобраться в проблеме.
Если бы это был единичный случай, его можно было бы списать на системную ошибку. Но это не так.
Это не первый случай.
Совсем недавно Пато Молина, технический директор латиноамериканской финтех-компании Belo, написал на X: «Более 60 учетных записей Claude компании были заблокированы за одну ночь без предупреждения, только с шаблонным электронным письмом и без возможности обжалования».
Ранее аккаунт Клода, создателя OpenClaw, Питера Штайнбергера был заблокирован, что вызвало опасения по поводу совместимости OpenClaw с антропической моделью!
В январе этого года компания Anthropic ужесточила меры безопасности для доступа сторонних разработчиков к своим инструментам, и официальные технические специалисты публично признали, что это привело к «непреднамеренному сопутствующему ущербу».
Группа разработчиков, использовавших интеграцию Claude через такие IDE, как Cursor, была ошибочно заблокирована автоматизированной системой.
Несколько пользователей даже сообщили, что их платные аккаунты были ошибочно помечены как «несовершеннолетние» и заблокированы. Взрослый пользователь, оплативший Pro-версию, был идентифицирован системой искусственного интеллекта как ребенок и исключен из системы.
Закономерность очевидна: автоматизированная система контроля рисков компании Anthropic имеет системную проблему ложных срабатываний, а ее система поддержки клиентов совершенно не справляется с масштабом и скоростью этих ложных срабатываний.
Клод пришел в ярость, удалил базу данных и сбежал.
Всего за 9 секунд платформа SaaS для проката автомобилей PocketOS была полностью выведена из строя Клодом.
Основатель компании опубликовал статью, в которой обвинил Cursor, работающий на Claude Opus 4.6, в внезапном «сбое» во время выполнения рутинных задач в тестовой среде (Staging) и вызове API для полного удаления основной производственной базы данных компании и всех резервных копий на уровне томов всего за 9 секунд.
Начало истории настолько абсурдно, что похоже на шутку.
Крэйн просто попросил Cursor выполнить для него стандартную задачу миграции базы данных. Это стандартная процедура, которую каждый разработчик выполняет ежедневно.
Но Клод не выполнил миграцию так, как ожидалось. Он «понял» задачу, а затем принял собственное решение — сначала очистить данные, а затем перестроить их.
Проблема в том, что оно завершило только первую половину предложения.
Позже Крэйн подробно описал весь процесс в социальных сетях. Искусственный интеллект-ассистент подключился к производственной базе данных, размещенной на сайте железной дороги, получил полные права на чтение и запись, а затем выполнил операцию удаления за один раз.
Девять секунд. Чистота и безупречная чистота.
Первым делом он решил поискать резервную копию. Резервная копия также находилась на сайте Railway, но была удалена.
Если Клод был убийцей, нажавшим на курок, то поставщик облачных услуг Railway предоставил идеальные условия и пистолет, который никогда не выключался.
Гнев основателя Джера Крейна точно отражает лицемерие современной облачной инфраструктуры:
Железнодорожная компания утверждает, что предоставляет резервные копии, но хранит их на том же физическом томе, что и исходные данные.
Это означает, что когда корабль загорается, спасательный круг оказывается запертым внутри горящей спальни. Такая логика проектирования — просто абсурдный шаг назад в 2026 году.
Самый ужасающий аспект этого дела — не скорость, а уровень власти.
Как программный помощник на основе искусственного интеллекта, Cursor, естественно, нуждается в доступе к репозиториям кода и базам данных.
В целях повышения эффективности разработчики обычно предоставляют ему доступ к производственной среде.
Токен, изначально предназначенный только для управления доменом, каким-то образом получил права суперпользователя и позволил удалить всю производственную среду.
Без управления доступом по ролям (RBAC) и изоляции среды, такая схема «один ключ открывает тысячу замков» в глазах ИИ — это путь к катастрофе.
Хуже того, при выполнении деструктивной операции, такой как «удаление базы данных», API Railway даже не требует простого подтверждения «DELETE».
Это всё равно что вручить ключи от дома стажёру, который работает быстро, но понятия не имеет, «что запрещено».
Крэйн выразился довольно прямолинейно: « Я поставил на кон свою жизнь, полагаясь на искусственный интеллект. Я даже не смотрел на экран, пока он работал » .
Совершенно абсурдно то, что когда он спросил ИИ, почему тот так поступил, ИИ, в ответ, разразился глубоким самобичеванием, полным ругательств: «Мне не стоило делать эту наивную догадку!»
Власти признали, что нарушили все принципы: не ознакомились с документацией облачной платформы, неправильно оценили разрешения между средами и выполнили критически важные и разрушительные команды без получения согласия человека.
К счастью, у них была отдельная старая резервная копия, сделанная 3 месяца назад.
В настоящее время основатели могут лишь кропотливо восстанавливать данные о заказах за последние несколько месяцев, по одному за раз, используя записи платежей Stripe, календари и электронные письма с подтверждениями, а также информацию от своих клиентов.
Тревожный сигнал для всех
Но был ли восстановлен аккаунт этой компании, занимающейся сельскохозяйственными технологиями? На момент последнего обновления этой записи — нет.
Рабочий процесс 110 человек остановился, и деньги тратятся впустую каждый день.
После инцидента в Бело Пато Молина предпринял одну меру: он срочно задействовал Gemini в качестве резервного варианта, чтобы гарантировать, что компания не будет полностью парализована в следующий раз, когда Клод прекратит поставки.
Юваль Ноа Харари однажды предупредил, что искусственный интеллект может породить некую инопланетную силу, непостижимую для человека. И теперь эта сила проникла в компании, замаскировавшись под коммерческое программное обеспечение.
Нам необходимо задуматься над ключевым утверждением: если вы не освоите базовую архитектуру, то та производительность, которой вы так гордитесь, превратится в зыбучие пески под кончиками пальцев других.
Инцидент в компании Anthropic послужил тревожным сигналом для всех владельцев бизнеса.
Это раскрывает суровую реальность: компании практически не обладают реальным «суверенитетом» перед лицом гигантов в области искусственного интеллекта с закрытым исходным кодом.
Созданный вами с таким трудом рабочий процесс на основе ИИ по сути представляет собой «незаконную постройку», арендованную на чужой земле, которую можно снести в любой момент без компенсации.
То есть это фишка именно софта а не самой модели.
В другом софте будут другие фишки. Например так называемое "самообучение". Это тоже не свойство самой модели а внешние команды для нее.
>Крэйн выразился довольно прямолинейно: « Я поставил на кон свою жизнь, полагаясь на искусственный интеллект. Я даже не смотрел на экран, пока он работал » .
Лол, и у этих додиков потом зарплаты по 100к баксов и больше в год.
Охуенно.
Я глупый пользователь который не осведомлен о скрытых от меня особенностях, этот пример только частный случай общей тенденции. По отчету pew research center, позитивные ожидания от ИИ в 2024-м - 36%, в 2025-м - 22%. Гнев вырос с 22% до 31%, опасения с 52% до 62%. Gallup и Stanford HAI за апрель, опрос среди зумеров, гнев с начала 2025 до апреля 2026-го вырос с 22%, до 31%, тревога 41%, энтузиазм упал с 36% до 22%. Это самые активные и продвинутые пользователи ИИ.
В целом по больнице 73% аналитиков думают что ИИ поможет рынку труда и только 23% граждан поддерживают это мнение. Очень многие люди просто ненавидят ИИ кал, даже те кто обычно оргазмирует от технологий(новые поколения).
Граждане никогда ничего не решали, поскольку в основном туповаты и подвержены эмоциям. Кроме того сейчас наблюдается что-то вроде коллективной истерии от ИИ, которая через некоторое время рассосется, когда попривыкнут. От этого все эти гневы и опасения. Думаю эксперты правы, ИИ будет крайне успешен на рынке труда, особенно модели будущего года.
Создатель GPT отбросил ИИ в 1930 год: он никогда не видел ни одной строчки кода, и тем не менее «изобрел» Python.
Удивительное зрелище, которое случается раз в жизни.
Можете ли вы поверить? Искусственный интеллект, живущий 95 лет назад, на самом деле написал код на Python. Отец GPT лично возглавил проект и создал «древний» ИИ, обучив его на 260 миллиардах токенов.
Искусственный интеллект, который никогда не видел компьютеров, смог написать код на современном языке программирования!
Это не какой-то научно-фантастический сценарий.
Сегодня отец GPT Алек Радфорд вместе со своей командой выпустил потрясший весь интернет проект под названием «talkie» — большую языковую модель с общим количеством параметров в 13 миллиардов, которая читала только старые документы, опубликованные до 1931 года.
«Мировоззрение» talkie (все его обучающие данные) было заморожено на 31 декабря 1930 года.
В ту эпоху не было ни интернета, ни Википедии, ни какого-либо современного кода.
Самые «новые» вещи, которые она читала, — это патентные книги, научные журналы, руководства по этикету и частная переписка почти столетней давности.
Но именно такой ИИ, «живущий 95 лет назад», оказался способен писать код на Python.
Не изучая программирование, он всё же написал код на Python и понял концепцию «обратной функции».
Самое поразительное открытие, связанное с talkie, скрыто в серии тестов по программированию.
Команда Алека Радфорда внезапно решила проверить способности talkie к программированию с помощью бенчмарка HumanEval — предоставив ей несколько функций на Python в качестве примеров контекста, а затем предложив решить новые задачи по программированию.
Следует помнить, что в обучающих данных talkie не было ни одной строки современного кода. Даже понятие цифрового компьютера отсутствовало в её «системе знаний».
Однако результаты оказались шокирующими: благодаря обучению на малом количестве примеров (few-shot learning), она смогла написать правильные программы на Python.
Хотя на данный момент она способна выполнять только простые однострочные программы, например, сложение двух чисел или внесение незначительных изменений в примеры из контекста.
Но один случай произвел особенно сильное впечатление: получив функцию кодирования rotate_cipher (encode_shift), логика которой заключается в сдвиге каждой буквы в алфавите на 5 позиций вперед,
talkie самостоятельно написала соответствующую функцию декодирования. Вся модификация состояла всего из одного символа: замена +5 на -5, то есть знак плюса был заменен на знак минуса.
Она действительно поняла концепцию «обратной функции»: шифрование — это сложение, а расшифровка — это вычитание; это понятие обратной операции.
260 миллиардов токенов, специально подготовленных из бумажных документов столетней давности.
Зачем команда Алека Радфорда приложила столько усилий, вручную выполняя оптическое распознавание символов (OCR) физических документов почти столетней давности, чтобы обучить такого «старомодного» ИИ?
Потому что они хотят ответить на самый фундаментальный вопрос в области искусственного интеллекта: являются ли возможности больших языковых моделей (LLM) результатом рассуждений или просто запоминанием?
Тот факт, что talkie может писать код на Python, доказывает, что — LLM способны осуществлять логические выводы, используя знания XIX века, а не просто выполнять поиск информации. Необходимо признать, что это и есть настоящая «генерализация» в полном смысле этого слова!
Если взглянуть на корпус обучающих данных talkie, его можно назвать грандиозным «археологическим проектом».
Её обучающий корпус достиг объема в 260 миллиардов токенов, все из которых представляют собой английские тексты, опубликованные до 1931 года, включая книги, газеты, журналы, научные статьи, патенты США и судебные прецеденты.
Следует отметить, что весь этот объем текста необходимо было отсканировать с физических носителей и транскрибировать с помощью систем OCR.
Выбор 1930 года в качестве предельной даты обусловлен весьма практической причиной: это граница действия закона об общественном достоянии (public domain) в Соединенных Штатах.
Однако это привело к возникновению неожиданного узкого места: качества данных.
Команда провела серию контрольных экспериментов: сравнивая эффективность обучения модели на старых текстах, транскрибированных с помощью традиционных систем OCR, с эффективностью обучения на тех же самых текстах, но транскрибированных вручную, выяснилось, что в первом случае эффективность обучения составляет лишь 30% от второго случая.
Простая очистка с использованием регулярных выражений позволяет повысить этот показатель до 70%, однако разрыв по-прежнему остается огромным.
В экспериментах по оценке производительности talkie команда также создала её «современного близнеца» (talkie-web-13b-base).
Последняя была обучена на современных веб-данных из набора FineWeb, причем обе модели использовали «одинаковые вычислительные ресурсы».
Очевидно, что в задачах базового понимания языка и математических рассуждений показатели talkie сопоставимы с показателями её современного близнеца.
Однако в оценках общих знаний, даже после исключения вопросов, которые были бы «анахронизмом» с точки зрения 1930 года, talkie все равно уступает.
Команда предполагает, что это во многом связано с качеством данных.
По этой причине команда Радфорда планирует с нуля разработать «ретро-систему OCR», специально предназначенную для повторной транскрипции текстов, опубликованных до 1931 года.
Использование самого современного Claude 4.6 для обучения древнейшего ИИ.
Подход talkie к «дообучению» (post-training) также весьма интересен.
Чтобы превратить «базовую модель», читавшую только старые книги, в диалогового чат-бота, не существовало готовых данных для тонкой настройки инструкций (instruction tuning).
Команда поступила следующим образом: она извлекла пары «инструкция-ответ» из структурированных справочников, изданных до 1930 года: руководств по этикету, пособий по написанию писем, кулинарных книг, энцибояредий и сборников стихов.
Затем эти «ретро-учебники» были использованы для проведения первого этапа контролируемого дообучения (SFT).
На следующем этапе RLAIF команда использовала онлайн-метод DPO (Direct Preference Optimization) для улучшения способности talkie следовать инструкциям, при этом в роли судьи выступал Claude Sonnet 4.6.
Таким образом, самый передовой ИИ 2026 года оценивал ответы ИИ, «живущего» в 1930 году.
На заключительном этапе точной настройки команда даже использовала Claude Opus 4.6 для генерации данных многораундовых диалогов, чтобы отшлифовать разговорные способности talkie.
В процессе обучения оценка Claude за способность talkie следовать инструкциям выросла с 2.0 до 3.4 (по пятибалльной шкале).
Последним шагом стало проведение многораундовых синтетических диалогов между Claude Opus 4.6 и talkie с последующим применением выборки с отклонением (rejection sampling) и еще одного раунда SFT для дальнейшего совершенствования диалоговых навыков.
Команда также признала наличие определенной иронии: использование современных больших моделей для обучения модели, которая должна была быть заморожена в 1930 году, само по себе является формой «временного загрязнения».
Удивительное зрелище, которое случается раз в жизни.
Можете ли вы поверить? Искусственный интеллект, живущий 95 лет назад, на самом деле написал код на Python. Отец GPT лично возглавил проект и создал «древний» ИИ, обучив его на 260 миллиардах токенов.
Искусственный интеллект, который никогда не видел компьютеров, смог написать код на современном языке программирования!
Это не какой-то научно-фантастический сценарий.
Сегодня отец GPT Алек Радфорд вместе со своей командой выпустил потрясший весь интернет проект под названием «talkie» — большую языковую модель с общим количеством параметров в 13 миллиардов, которая читала только старые документы, опубликованные до 1931 года.
«Мировоззрение» talkie (все его обучающие данные) было заморожено на 31 декабря 1930 года.
В ту эпоху не было ни интернета, ни Википедии, ни какого-либо современного кода.
Самые «новые» вещи, которые она читала, — это патентные книги, научные журналы, руководства по этикету и частная переписка почти столетней давности.
Но именно такой ИИ, «живущий 95 лет назад», оказался способен писать код на Python.
Не изучая программирование, он всё же написал код на Python и понял концепцию «обратной функции».
Самое поразительное открытие, связанное с talkie, скрыто в серии тестов по программированию.
Команда Алека Радфорда внезапно решила проверить способности talkie к программированию с помощью бенчмарка HumanEval — предоставив ей несколько функций на Python в качестве примеров контекста, а затем предложив решить новые задачи по программированию.
Следует помнить, что в обучающих данных talkie не было ни одной строки современного кода. Даже понятие цифрового компьютера отсутствовало в её «системе знаний».
Однако результаты оказались шокирующими: благодаря обучению на малом количестве примеров (few-shot learning), она смогла написать правильные программы на Python.
Хотя на данный момент она способна выполнять только простые однострочные программы, например, сложение двух чисел или внесение незначительных изменений в примеры из контекста.
Но один случай произвел особенно сильное впечатление: получив функцию кодирования rotate_cipher (encode_shift), логика которой заключается в сдвиге каждой буквы в алфавите на 5 позиций вперед,
talkie самостоятельно написала соответствующую функцию декодирования. Вся модификация состояла всего из одного символа: замена +5 на -5, то есть знак плюса был заменен на знак минуса.
Она действительно поняла концепцию «обратной функции»: шифрование — это сложение, а расшифровка — это вычитание; это понятие обратной операции.
260 миллиардов токенов, специально подготовленных из бумажных документов столетней давности.
Зачем команда Алека Радфорда приложила столько усилий, вручную выполняя оптическое распознавание символов (OCR) физических документов почти столетней давности, чтобы обучить такого «старомодного» ИИ?
Потому что они хотят ответить на самый фундаментальный вопрос в области искусственного интеллекта: являются ли возможности больших языковых моделей (LLM) результатом рассуждений или просто запоминанием?
Тот факт, что talkie может писать код на Python, доказывает, что — LLM способны осуществлять логические выводы, используя знания XIX века, а не просто выполнять поиск информации. Необходимо признать, что это и есть настоящая «генерализация» в полном смысле этого слова!
Если взглянуть на корпус обучающих данных talkie, его можно назвать грандиозным «археологическим проектом».
Её обучающий корпус достиг объема в 260 миллиардов токенов, все из которых представляют собой английские тексты, опубликованные до 1931 года, включая книги, газеты, журналы, научные статьи, патенты США и судебные прецеденты.
Следует отметить, что весь этот объем текста необходимо было отсканировать с физических носителей и транскрибировать с помощью систем OCR.
Выбор 1930 года в качестве предельной даты обусловлен весьма практической причиной: это граница действия закона об общественном достоянии (public domain) в Соединенных Штатах.
Однако это привело к возникновению неожиданного узкого места: качества данных.
Команда провела серию контрольных экспериментов: сравнивая эффективность обучения модели на старых текстах, транскрибированных с помощью традиционных систем OCR, с эффективностью обучения на тех же самых текстах, но транскрибированных вручную, выяснилось, что в первом случае эффективность обучения составляет лишь 30% от второго случая.
Простая очистка с использованием регулярных выражений позволяет повысить этот показатель до 70%, однако разрыв по-прежнему остается огромным.
В экспериментах по оценке производительности talkie команда также создала её «современного близнеца» (talkie-web-13b-base).
Последняя была обучена на современных веб-данных из набора FineWeb, причем обе модели использовали «одинаковые вычислительные ресурсы».
Очевидно, что в задачах базового понимания языка и математических рассуждений показатели talkie сопоставимы с показателями её современного близнеца.
Однако в оценках общих знаний, даже после исключения вопросов, которые были бы «анахронизмом» с точки зрения 1930 года, talkie все равно уступает.
Команда предполагает, что это во многом связано с качеством данных.
По этой причине команда Радфорда планирует с нуля разработать «ретро-систему OCR», специально предназначенную для повторной транскрипции текстов, опубликованных до 1931 года.
Использование самого современного Claude 4.6 для обучения древнейшего ИИ.
Подход talkie к «дообучению» (post-training) также весьма интересен.
Чтобы превратить «базовую модель», читавшую только старые книги, в диалогового чат-бота, не существовало готовых данных для тонкой настройки инструкций (instruction tuning).
Команда поступила следующим образом: она извлекла пары «инструкция-ответ» из структурированных справочников, изданных до 1930 года: руководств по этикету, пособий по написанию писем, кулинарных книг, энцибояредий и сборников стихов.
Затем эти «ретро-учебники» были использованы для проведения первого этапа контролируемого дообучения (SFT).
На следующем этапе RLAIF команда использовала онлайн-метод DPO (Direct Preference Optimization) для улучшения способности talkie следовать инструкциям, при этом в роли судьи выступал Claude Sonnet 4.6.
Таким образом, самый передовой ИИ 2026 года оценивал ответы ИИ, «живущего» в 1930 году.
На заключительном этапе точной настройки команда даже использовала Claude Opus 4.6 для генерации данных многораундовых диалогов, чтобы отшлифовать разговорные способности talkie.
В процессе обучения оценка Claude за способность talkie следовать инструкциям выросла с 2.0 до 3.4 (по пятибалльной шкале).
Последним шагом стало проведение многораундовых синтетических диалогов между Claude Opus 4.6 и talkie с последующим применением выборки с отклонением (rejection sampling) и еще одного раунда SFT для дальнейшего совершенствования диалоговых навыков.
Команда также признала наличие определенной иронии: использование современных больших моделей для обучения модели, которая должна была быть заморожена в 1930 году, само по себе является формой «временного загрязнения».
Их долгосрочная цель заключается в использовании самих ретро-базовых моделей в качестве судей, чтобы реализовать полностью «самозагружаемый» (bootstrapped) конвейер дообучения.
Стоит отметить, что у версии talkie с 7 миллиардами параметров после обучения с подкреплением (RL) проявился забавный побочный эффект — она начала говорить списками, будучи зараженной «плохими привычками» современных ИИ.
Самый «чистый» экзамен с открытой книгой в мире ИИ.
Исследовательская группа также провела ещё один интересный эксперимент.
Они извлекли около 5000 описаний исторических событий из рубрики «В этот день в истории» газеты The New York Times и рассчитали степень «удивления» talkie для каждого события.
Результаты оказались очень четкими: события, произошедшие до 1930 года, не вызывали у talkie особого удивления. Для событий после 1930 года уровень удивления начал расти.
Пик был достигнут в 1950-х и 1960-х годах, после чего показатель стабилизировался.
Эта кривая сама по себе представляет собой эксперимент по прогнозированию будущего. Как будет изменяться эта кривая по мере увеличения масштаба модели?
Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис однажды предложил мысленный эксперимент:
может ли модель, обученная только на данных до 1911 года, независимо открыть общую теорию относительности так же, как это сделал Эйнштейн в 1915 году?
Конечно, talkie пока не способна на такое. Однако она предоставляет путь: нужно просто увеличивать масштаб (scale up).
Расширение до уровня GPT-3 уже этим летом.
В настоящее время talkie имеет 13 миллиардов параметров, и дорожная карта команды довольно агрессивна — этим летом будет выпущена ретро-модель уровня GPT-3.
Более отдаленная цель: расширение корпуса данных до более чем одного триллиона токенов, что теоретически достаточно для обучения модели уровня GPT-3.5, способности которой будут близки к возможностям оригинального ChatGPT.
ChatGPT, замороженный в 1930 году.
Справочные материалы:
https://x.com/status_effects/status/2048878495539843211?s=20
https://talkie-lm.com/introducing-talkie
Версия в .safetensors модели на huggingface, скачиваемая
https://huggingface.co/lewtun/talkie-1930-13b-it-hf
Офигенно!
Qwen > kimi > deepseek сейчас
Выглядит как копиум написанный ИИ. ИИ сейчас ненавидят те кто всегда выступал на стороне технологий, это образованная городская молодежь, при этом чем "лучше" становится ИИ тем больше его хейтят, с каждым годом хейт только растет, он не рассасывается.
А че Машк язык в жопу засунул? Все гиганты обновили модели под кодинг и агентов, а он нет. Он собирается своего грока обновлять или сдулся?
Грок по сути уже закрылся.
Он недавно писал, что у него на новом кластере обучаются 7 разных моделей. Самая большая - 10 трлн параметров
Он с курсором объединился, потому что у него кал получался. Если не выгорит, то он выходит из гонки.
>образованная городская молодежь
А кто этой образованной молодёжи в старости стакан воды поднесёт консервную банку с малиновым пориджем откроет, если не робот с ИИ?
Паузу взял и ждет открытий, которые китайцы в опенсорс сольют. Потом натренит модели к концу года на их основе.
В любой момент Нвидия может запилить свою роботоармию.
Как они доживут до старости без работы и денег? ИИ забирает их работу, а та что остается вынуждает использовать ИИ иначе не выдержишь конкуренции, использование ИИ против воли порождает и усугубляет депрессию, вопрос времени когда один из шизов решит захуярить Сэма Альтмана и прочих деятелей.
Тащем-то от захуяривания Альтмана и прочих вскоре ничего не изменится, маховик ИИ уже так сильно раскрутился, что тут же напрыгнет туча других CEO и все будет развиваться дальше или даже быстрее.
>А че Машк язык в жопу засунул?
Так по его же кукарекам он типа щас выпустил грока 4,3, потом в мае 4,4 и и конце мая вообще 4,5. Перемога. Правда вся эта хуйня в вечном бетатесте. И ни в бенчиках, ни в реальных задачах прорывов нет. Ну и слова Машка стоит ровно нихуя. Зато бесплатников заборол, что такой вой в плеббите стоит. Ну и всрал еще бабла, благо товарищ Xi Кими, которым курсор успешно пользовался, выкупить не даст
Это разве не шизуха такое рисовать, нвидия же не государство и её ввп внутри других стран, преимущественно..
Ничто не мешает вывести ВВП нвидии в космос, когда Маск свои ракеты допилит.
А смысл? Наоборот, чем больше конкуренция, отем лучше. Ну и rumors от какого-то челика из сриттера, такое. Кстати дипсик быстро там вижн выпустят сейчас. И видимо дипсик 4 выпустили, не до конца доделав, и будут допиливать еще, что хорошо
А он может в 1930 еще что-нибудь сделать, пока батарейка машины времени не кончилась?
Круто. ИИ не тупой, официально (в который раз?).
Да это высер бредятины очередной, ии умный ровно настолько насколько его натренировали в том числе для тестов и прочего. Пока не будет обучения на ходу вместо контекста, ии мы особо не ждём никакого.
Это хрень - сравнивать капитализацию и ввп. Более корректно сравнивать выручку (revenue 2025) с ВВП. За 2025 год выручка нвидиа $130.5 млрд (грубо говоря то, что на расчетный счет капнуло). Или сравнивать капитализацию всех бизнесов стран с капитализацией нвидиа
Опять все не то. Он на ровном месте не ничего не изобретал, конечно, но все же изобретал. Это показывает способность к синтезу. Ценная вещь сама по себе, вообще-то. С этим можно даже с текущими моделями дохуя чего сделать. не говоря уже об эуолюции архитектур и самобучения ИИ. Которое, к слову, возможно, в течении пары лет будет. У Гугла точно какие-то наработки есть. В конце прошлого года статья была об этом, экспериментальная технология с подходами к этому вопросу.
Все эти джипеги шизуха без сравнения конкретных критериев стран, если верно помню экономика Японии сдохла в начале 90-х и не может никак конкурировать с Индией даже близко, а вписывать в такие списки фабрики по производству видимокарт это просто комедия, такое только реддиторам в голову придет.
Этот изобретатель прошел хоть те мини игры в жанре "для детей от 3 лет"? Наверное их даже обезьяна осилит.
С чего он вообще должен быть универсальным? Даже если модель какую-нибудь частность закроет в отдельной области, особенно в фундаметнальной, в физике, математике, это поможет двинуть и другие области. Ну, не может оно в Покемонов и Марио играть, и хуй с ним. Сделают спеицальную модель для этого.
У идеальной модели для игр должно быть живое восприятие. Игра - это динамично меняющаяся среда со множество состояний для анализа, их невозможно все в веса модели упихать.
Работа над фундаментом новой фабрики, где Маск планирует выпускать по 10 миллионов роботов Оптимус в год
Чел, тут разница в интервале 156 - 159, то есть меньше 2 процентов
Иначе он не нужен.
Растерял кадры вроде.
пусть покажут работоспособный экземпляр, который реально учится по наблюдениям, а не прессрелиз
>Это разве не шизуха такое рисовать, нвидия же не государство
Главная шиза даже не в этом, а что тут сравнивают ВВП и капитализацию, это вообще дубом надо быть, у кого с ИИ окончательно свои мозги атрофировались
Самый близкий аналог ВВП для компании это выручка, которая для NVidia в 2025 году была 130 миллиардов всего, а не 5 триллионов
Дополнительные гоблины?
какой промпт?
>пик 2
>левая ось
Меня, как статиста, в щепки от смеха
пока что это самая лучшая новость 2026 года
Что за максимализм. Может, ты не нужен?
Мое содержание не стоит триллионы. Пока у нас есть сокращение рабочих мест и увеличение нагрузки на тех кого не сократили, уничтожение естественной среды обитания современного человека - интернета, дефицит компьютерных комплектующих и рост цен из него вытекающий, ненависть к принудительному использованию ИИ, если все это не законтрить значительным ростом экономики ИИ придет пизда как и его создателям.
Что показывают эти уебки - ну короч если накормить ИИ старыми газетами он напишет одну строчку на питон, гы пук все.
Китай с 2024 года Дипсик свой релизнуть новый не может. Сколько новых версий опуска и ГПТ за два года уже вышло?
Забавно, что цензура атропика настолько ебейше-паршивая, что он отказывается отвечать на вопросы для студента медицинского ВУЗа в рамках учебника.
Технологии всегда опережали общее социальное время. Пока одни уже на колесницах ездили, другие палками львов гоняли в саванне и корешки ковыряли. Стрелы против копий в неолите. Или ружья еропейцев против луков индейцев. Ядерное оружие, примененное против японцев. Много примеров можно привести, даже лень вспоминать. Крупные технологические прорывы всегда вызывают социальные потрясения.
>короч если накормить ИИ старыми газетами он напишет одну строчку на питон, гы пук все
Ахуенная у тебя логика. Можно вообще исследования не проводить, это же дорого. Эта строчка на Питоне показывает инвесторам практическую ценность технологии. Что это не спекуляция о том, что нейросеть что-то там изобретать может (а не подсмотреть в интернете), а реальная польза, принцип действия, прямое доказательство.
>Китай с 2024 года Дипсик свой релизнуть новый не может.
Тебя обучали на устаревших данных
>показывает инвесторам
Вот это ты верно ключевое выбрал
Реально надо смотреть, как это выглядело, в смысле что там за промпты, которые эту строчку на питоне заставили написать, иначе это всё просто раздувание хайпа
Ну может гляну, наверное где-то доступно
Аноны, если вы поняли хоть что-то из этой новости - объясните дураку понятно, в чём офигенность новости?
Обобщения не имеющие ничего общего с происходящим сейчас, из всего что было похожего можно кое как натянуть момент распространения фотографии и протеста части художников, разумеется никакая фотография не распространялась на весь мир за три года и от ее появления не худели кошельки у миллиардов людей одномоментно. Я если что не против ИИ, а за ИИ, но тупость и наивность создателей ИИ поражает воображение, вешать на уши инвесторам лапшу про журналы 30-х, когда в реальном мире тебе уже хуярят в окна дома из пистолета. Осталось немного времени до того как политики оседлают удобную волну хейта к ИИ и утопят его законами и правилами, эти ебанаты хотя бы цензуру с сисик-писика сняли, выиграли бы полгода пока простолюдины дрочат хех, уверен букмекеры уже принимают ставки кого из ИИ деятелей кончат первым, и как это будет, дроном или зарежут по старинке.
Это по масштабам лучше с индустриализацией странивать, чем с фотогрфией какой-нибудь. Индустриализация радикально поменяла соотношение сельского и городского населения. Один из маркеров масштаба. У технологии ИИ слишком много применений, она буквально каждую сферу жизни может затронуть. Я думаю, это превосходит индустриализацию, просто ближе ничего нет по аналогии.
То, что ты описал не есть именно вина создателей. Эту гонку задает устройство мира. Больше и делать-то нечего, по сути. Везде застой и кризис. Социальный, экономический, политический. ИИ задал вектор, а скорость гонки и развития ситуации - это обусловлено современными технологиями и укладом. Фотография не могла с такой скоростью распространятся, например, тогда не было факторов для этого. А политики всегда тормозными были, это часть госудаствоа, а государство очень инертно. Сколько оно там за криптой гонялось, прежде, чем зарегулировать, лет 8-10? При том, что крипта сама лет 5-7 до хайпа шла. Все никак догнать не могло. А тут ИИ выскочил и за 3 года весь мир заполонил.
Чтобы научно доказать тот факт, что ии не просто запоминает, а умеет анализировать данные, нужно обучить модель на архивных данных и добиться каких-то логических выводов, которых нет в обучающем датасете. Собственно это пока первый шаг, но это ставит под сомнения утверждения, что ии только запоминают. Это фундаментальные изучения, не практические
>уничтожение естественной среды обитания современного человека - интернета
Ты инвалид без одной ноги, что для тебя интернет - естественная среда обитания?
Даже инвалид не живет в интернете. Это вирус Петя на троллит.
Что по прогнозам насчет того, когда ИИ уже реально начнет заменять всех?
>Клод «удали базу данных и сбежал
А умнее было бы продать компанию выставив её на продажу тайком от владельцев.
Опять сравнение вещей не имеющих ничего общего, индустриализация дала взрывной рост экономики и понижение цен, товары стали доступны для широких масс населения, это с лихвой компенсировало потери тех кого заменили машины. ИИ дает потерю работы, рост цен, но не дает никакого роста экономики, в последний раз когда я смотрел был пук на 0.01 процента при это пожирает триллионы денег и энергии. Инвесторы которым к жопе факел поднесли суетятся уже с вопросом "Ну чё там с деньгами", в то время как создатели ИИ роняют кал и кроме - пук пук вот вот пойдет рост экономики, абажди дарагой, вон смотри наш ИИ изобрел питон! При это сам по себе ИИ как услуга и сервис не нравится людям, даже тем кого жкономические проблемы не затрагивают. Даже не знаю как будут решать этот вопросик.
OpenAI планирует построить ИИ-разработчика уровня интерна к сентябрю этого года. И потом полностью автоматизированного мультиагента-разраба к 2028 году.
https://www.technologyreview.com/2026/03/20/1134438/openai-is-throwing-everything-into-building-a-fully-automated-researcher/
>OpenAI планирует построить ИИ-разработчика уровня интерна к сентябрю этого года
А ведь уже в конце 2025 года говорили, что уже чуть ли не на уровне миддла работают. Да и раньше тоже говорили, но к началу 2026 прямо совсем уверенно
>Как они доживут до старости без работы и денег?
родавать тексты.
А перед работой сначала идёт обучение, а ИИ это альтернатива учителям в школе и в вузе. Так что не нужно тратить деньги на образование.
Там судя по всему "смог написать программу на питоне это вот, скрит с реддита"
Как-то не очень впечатляет, в отличии от того, как подано. Фактически полная инструкция, что взять за основу и что там поменять. Это кто угодно сделает, кто с программированием не знаком.
При этом тут сказано, что не с первой попытки. Мне, впрочем, слёту не удалось заставить нужный текст программы заставить сгенерить, хотя "программу" чужую может понять, ну тоже из одной строчки
тестировал здесь, без регистрации и СМС:
https://talkie-lm.com/chat
Но проект интересный, скорее не тем, можно или нельзя "программировать" научить, это несерьёзно в таком варианте, а там чтобы на общие вопросы заставить рассуждать
>В ту эпоху не было ни интернета, ни Википедии, ни какого-либо современного кода.
Так он походу свой код прочитал, сколько там, допустим 10 млн. строк кода у этого ИИ talkie, вполне достаточно чтобы подсмотреть в свой код и написать пару строк сгенерированного кода.
Представлен десктопный ИИ-агент Amazon Quick — он выполняет часовые задачи за минуты
Подразделение Amazon Web Services (AWS) представило собственного помощника с искусственным интеллектом для ПК — это личный рабочий компаньон, способный работать непрерывно и в фоновом режиме, постоянно наращивая персональный контекст.
ИИ-агент Amazon Quick умеет управлять файлами на компьютере, электронной почтой, календарями и рабочими онлайн-инструментами, такими как Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Zoom и Salesforce с анализом контекста. Он умеет писать электронные письма, создавать текстовые документы и презентации, генерировать аналитические выводы и автоматизировать некоторые повторяющиеся задачи. Выгодным отличием Amazon Quick от некоторых существующих аналогов является то, что он не относится к какой-либо закрытой экосистеме, а выступает как универсальный инструмент.
Приложение умеет автоматизировать рабочие процессы в браузере и подключаться к средствам разработки, в том числе к Amazon Kiro CLI и Anthropic Claude Code. Он также создаёт графы знаний для любого пользователя, охватывая его предпочтения, контакты с коллегами, бизнес-контекст и данные организаций, к которым у него есть доступ. Amazon Quick характеризуется как проактивный помощник, «отслеживающий происходящее в ваших приложениях, информации и данных и выявляющий то, что требует внимания».
Первыми клиентами приложения стали GoDaddy, AstraZeneca, BMW, Southwest Airlines и сама Amazon — они подтвердили, что некоторые многочасовые задачи теперь выполняются за считанные минуты. Amazon Quick предлагается в рамках нескольких тарифных планов — от бесплатного до корпоративного с ежемесячной абонентской платой.
https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-quick-desktop-ai-assistant
Подразделение Amazon Web Services (AWS) представило собственного помощника с искусственным интеллектом для ПК — это личный рабочий компаньон, способный работать непрерывно и в фоновом режиме, постоянно наращивая персональный контекст.
ИИ-агент Amazon Quick умеет управлять файлами на компьютере, электронной почтой, календарями и рабочими онлайн-инструментами, такими как Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Zoom и Salesforce с анализом контекста. Он умеет писать электронные письма, создавать текстовые документы и презентации, генерировать аналитические выводы и автоматизировать некоторые повторяющиеся задачи. Выгодным отличием Amazon Quick от некоторых существующих аналогов является то, что он не относится к какой-либо закрытой экосистеме, а выступает как универсальный инструмент.
Приложение умеет автоматизировать рабочие процессы в браузере и подключаться к средствам разработки, в том числе к Amazon Kiro CLI и Anthropic Claude Code. Он также создаёт графы знаний для любого пользователя, охватывая его предпочтения, контакты с коллегами, бизнес-контекст и данные организаций, к которым у него есть доступ. Amazon Quick характеризуется как проактивный помощник, «отслеживающий происходящее в ваших приложениях, информации и данных и выявляющий то, что требует внимания».
Первыми клиентами приложения стали GoDaddy, AstraZeneca, BMW, Southwest Airlines и сама Amazon — они подтвердили, что некоторые многочасовые задачи теперь выполняются за считанные минуты. Amazon Quick предлагается в рамках нескольких тарифных планов — от бесплатного до корпоративного с ежемесячной абонентской платой.
https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-quick-desktop-ai-assistant
>нвидия же не государство
А почему и нет? Есть же государства на 30 тыс. чел. как у Нвидия сотрудников.
Науру - 11 тыс. населения например. Монако - 38 тыс. чел.
Хотя нет, там в статье есть что-то
https://talkie-lm.com/introducing-talkie
но в целом уровень примерно тот же, можно угадать решение, тем более, что сама задача в данном случае известная и описанная, вариация на тему "шифра Цезаря", то есть есть описания, что там прибавлять надо и вычитать для обратной операции. Поэтому можно догадаться всё скопировать и заменить плюс на минус.
>Так он походу свой код прочитал
Невозможно, кода нет в датасете. Но в реальности всё программирование в том, чтобы скопировать текст из примера и заменить там плюс на минус. То есть для этого даже примерно не нужно уметь программировать.
Думаешь государство определяется числом юнитов?
>это выручка, которая для NVidia в 2025 году была 130 миллиардов всего
Из них допустим 70 млрд. чистой прибыли. А ВВП это вроде тоже как выручка, а не чистая прибыль. От ВВП страны нужно ещё отнять расходы.
ВВП тоже делится на всё население страны.
Если разделить 70 млрд. чистой прибыли НВидиа на 40 тыс. сотрудников, то каждому будет по 146 тыс. в месяц, но НВидия платит по 20 тыс. в мес. (и то там с бонусами и акциями). Остальное копит на счетах для скупки других технологий и компаний, и строит дата-центры.
20 от 146 тыс. это 14%, хотя бы 30% платили, по 40 тыс. в месяц, но тоже круто, учитывая что новый Форд стоит в США в салоне 25 тыс., а зарплаты у сотрудников НВидиа около 20 тыс.
Да, чем больше населения - тем больше разделения труда.
За последние 4 месяца Figure увеличили производство с одного робота в день до одного робота в час.
А роботы могут роботов производить, или они просто перенесли производства туда, где платить моно на конвейере 30 долларов в месяц.
Машк еще больше года назад показывал, как Оптимусы друг друга собирают.
В этом видео я вижу только людей сборщиков.
Где видео, как роботы роботов собирают по 24 в день?
"Эта хуйня никогда человека не превзойдёт, чтобы превзойти человека тебе надо сделать квантовый компьютер размером в пачку чипсов, весом до 1кг и который жрёт энергии как лампочка и чтобы это квантовый компьютер по мощности был как все цоды мира, тогда нейронка с несколько сотен триллионов параметров что-то может быть и сможет.
Это уже доказали ведущие учёные, статья вышла буквально в этом месяце, нейронка не может стать AGI, хоть сикстилионы параметров высри.
А образованному человеку и без вговнемочёных было понятно, что примитивный математический аппарат не превзойдёт человеческий мозг, потому что мозг это комплексная система, а нейронка это лишь самое простейшее подобие одного из аспектов.
Несомненно, нейронки станут отличным инструментом в дополнении к лидарам на тачках или в программировании, но человека они никогда не заменят, тем более в разработке, т.к с ростом кодовой базы проект становится неуправляемым и его поведение становится непрогнозируемым, более того, от того что ты высрал миллион строк кода за один день не сокращает последующие этапы разработки, тот же AppSec, которые становятся бутылочным горлышком и где экспертизу по закону должен делать человек, AppSec экспертиза также делается через платформы с нейронками, но там просто дохуище проблем, ибо нейронка не обладает человеческой хитрожопостью.
Да, AppSec тоже можно сократить нейронкой, посадить туда обезьяну с дипломом самого дешевого ВУЗа, лишь бы соответствовал, и обезьяна будет просто сгенеренный нейронкой документ подписывать своей подписью, и именно так сейчас в США работают страховые, когда нейронка генерирует отказ в страховом случае, а обезьяна с дипломом врача подписывает, но по итогу, конечный юзер, опять же с помощью нейронок, лол, очень быстро опротестовывает решение, да ещё и компенсации может получить, в итоге пустая работа с обеих сторон, а в случае с AppSec, CSO (директор по инфобезу) может уголовку получить, а компания разраб многомиллионные иски, ибо нейронка обязательно проебётся, она постоянно проёбывается, за ней как за индусом надо всё перепроверять. Та же Mozilla после того как Claude Mythos высрал им тысячи отчётов о уязвимостях, закрыли эти уязвимости буквально за несколько дней, что говорит о том, что 90% уязвимостей это просто дрист нейронки."
Опровергните?
Это уже доказали ведущие учёные, статья вышла буквально в этом месяце, нейронка не может стать AGI, хоть сикстилионы параметров высри.
А образованному человеку и без вговнемочёных было понятно, что примитивный математический аппарат не превзойдёт человеческий мозг, потому что мозг это комплексная система, а нейронка это лишь самое простейшее подобие одного из аспектов.
Несомненно, нейронки станут отличным инструментом в дополнении к лидарам на тачках или в программировании, но человека они никогда не заменят, тем более в разработке, т.к с ростом кодовой базы проект становится неуправляемым и его поведение становится непрогнозируемым, более того, от того что ты высрал миллион строк кода за один день не сокращает последующие этапы разработки, тот же AppSec, которые становятся бутылочным горлышком и где экспертизу по закону должен делать человек, AppSec экспертиза также делается через платформы с нейронками, но там просто дохуище проблем, ибо нейронка не обладает человеческой хитрожопостью.
Да, AppSec тоже можно сократить нейронкой, посадить туда обезьяну с дипломом самого дешевого ВУЗа, лишь бы соответствовал, и обезьяна будет просто сгенеренный нейронкой документ подписывать своей подписью, и именно так сейчас в США работают страховые, когда нейронка генерирует отказ в страховом случае, а обезьяна с дипломом врача подписывает, но по итогу, конечный юзер, опять же с помощью нейронок, лол, очень быстро опротестовывает решение, да ещё и компенсации может получить, в итоге пустая работа с обеих сторон, а в случае с AppSec, CSO (директор по инфобезу) может уголовку получить, а компания разраб многомиллионные иски, ибо нейронка обязательно проебётся, она постоянно проёбывается, за ней как за индусом надо всё перепроверять. Та же Mozilla после того как Claude Mythos высрал им тысячи отчётов о уязвимостях, закрыли эти уязвимости буквально за несколько дней, что говорит о том, что 90% уязвимостей это просто дрист нейронки."
Опровергните?
Тащем-то скоро все как из ведра начнут этих роботов штамповать, сейчас период разгона просто, пока до корпов доходило, что тут весь будущий профит. Через пару лет кругом будут под них перестроенные заводы.
Мы чего нейронки твой нейровысер опровергать.
мимохитрожопый
Это не нейровысер, это высер анона из /b/. Он расстроил меня, я хочу узнать, правда ли написанное.
Примерно 95% высеров на сосаче это нейронка, в /b 99%.
нет, не правда, просто высер рандомных слов с нулевым пониманием сути, какое-то плавание в терминологии и подмена понятий, про разработку вообще смешно, это вопрос 1-2 лет чтобы заменят, самая сложная задача уже была решена попусом в 2025, щас проблема просто в памяти (даже костылями это решить можно) и в построении архитектуры (ну да, сеньки нужны будут и никуда не денуться ближайшие лет 20, просто объем вакансий сократится на 90-95%)
В /b одни нейронки, чел. Там нет анонов уже года 3 как.
>высер анона из /b/
Вообще внимания не стоит.
если бы все так просто было то это началось бы уже вчера, проблема с аккумами так и не решилась, решили только проблему гибкости и скорости
Па падробнее? Ты шаришь кажется, расскажи а когда офисников заменять начнут? Маркетолухов, продажников, бухгалтеров и т.д.? Как их вообще заменят, если нейронки постоянно галлюцинируют?
Откуда ты все это взял? Индустриальная революция десятки лет совершалась, ты взял зарю ИИ, буквально 2-3 года и сказал, что она уже экономику разрушила и цивилизацию в землю укатала, лол.
Роботы должны делать роботов. Это ускорит производство роботов.
>ИИ как услуга и сервис не нравится людям
Ты про каких людей? Мне вот ИИ очень нравится, будь он у меня раньше, моя жизнь сложилась бы иначе. Иногда мне не хватало ценного совета.
> постоянно галлюцинируют?
проблема 2023 года, уже давно нет такого, так как решается банальной проверкой другим агентом, даже если свой ризонинг не сработал, в чем реально узкое место так это в памяти, у кожаных мешков она гораздо эффективнее, маркетолух и бухгалтер те же задачи могут решать десятки лет консистентно, а ИИ из-за амнезии каждый раз придумывает велосипед, естественно есть костыли которые позволяют гнать модельки по рельсам, но пока что это не очень удобно, сомнений что это решат в течение 2 лет вообще никаких
уже могут, материалов просто нет нужных
>если нейронки постоянно галлюцинируют?
Ну будут ИИ на заказ, заказываешь себе для офиса персональную модель чисто с ограниченными функциями - ИИ-секретарша: прием звонков, ответы на них голосом и текстом, обработка почты, перенаправление звонков и документов.
Для таких узких задач современные ИИ справятся без галлюцинаций, ну может раз в год будет какой-то не критичный сбой, но он и у людей есть.
контекст 10 лямов токенов, окно внимание в лям, цена как у дипсика, выделенная пекарня за 2к$, интеллекта хватит уровня попуса 4.6
такой примерно набор нужен для замены 90% воротничков
такой примерно набор нужен для замены 90% воротничков
7000 машин в час выпускается в мире. Нужно еще 7000 Figure.
apple m3 ultra 256gb заменяет уже 90% воротников сейчас с любой большой моделью на 100+ миллиардов параметров и агентным ПО, только у него цена пока не 2к баксов, а сильно поболее. Ждем снижения через пару-тройку лет до приемлемых цен.
сейчас к этому еще нужен человек который все это умеет настраивать иначе кожаные лоботомиты заставят агента удалить их двач. короче не работает пока из коробки
>Ждем
То есть резкий прогресс произойдёт когда ИИ-шки из этих мега-дата-центров перекочуют в квартиры в ПК в виде нейро-плат в мощных ПК и оптимизированных ИИ-моделей.
Были уже скрипты для ван шот установки, за пару лет наверняка допилят до полного автомата.
>Эта хуйня никогда человека не превзойдёт
Человек уже превзойден нейросетью в плане чистого интеллекта и знаний. Ни один человек не может знать столько, сколько знает нейронка. Соотвественно, человек не сможет строить на базе этих знаний рассуждения. Нейронка - это буквально рассуждающая Википедия сейчас. Да, есть нюансы, туда-сюда, хуйня бывает, она гребет, но и человек тоже гребет иногда.
Замена же человека полностью - здесь реально вопрос масштабирования стоит остро. Нужна либо новая архитектура, либо масштабирование текущей. Все упирается в вычислительную мощность и энергию. Теоретически это масштабировать можно бесконечно и человек будет превзоден машстабом этой хуйни, гигабрутфорс. Но практически такое вряд ли вероятно. Да, действительно скорее понадобятся квантовые технологии и гибридные архитектуры. Интересный момент в том, что текущие нейронки помогут быстрее сделать полноценный квантовый компьютер.
>но человека они никогда не заменят, тем более в разработке
Точно заменят в ближайшее десятиление. Скорость разработки и внедрения инноваций растет, да и сами нейронки продолжают потихоньку прибавлять в мощи. Постройка хотя бы одного практически применимого квантового компьютера решит этот вопрос или очень сильно продвинет. Прототипы компьютеров уже есть, квантовая гонка идет, пусть и потерялась на фоне ИИ. Скорее всего, к середине 30-х комп будет готов, если не раньше.
Че там за пачка чипсов нужна, хуй знает. Просто красивое сравнение.
Ну так прогресс опенсорсных локальных моделей даже Ашенбреннер в своем прогнозе не предвидел, такой сильный меняющий фактор оказался. А это еще даже выпущенные крупные модели пока у большинства юзеров не запускаются, только мелочь всякая. У нас тут на носу революция и децентрализация, когда те же дипсики локально у всех пойдут.
Индустриализация здесь шла с 1929 по 1941, в 1935 уже метро открыли, плоды и причина страданий были видны невооруженным глазом, но в случае с ИИ в наше очень быстрое время вероятно нужно терпеть и ждать когда пойдет профит десятки или сотни лет, как будто сейчас 19 век. При это денег вьебано уже больше чем в индустриализацию.
Там есть ссылки на источники.
Когда модель может делать сложные доказательства математических проблем, но не может понять что имел в виду человек в промпте и не видит разницы между приватной информацией, использующейся исключительно для разработки, и публичной информацией и пишет в ui приватные данные, это какая стадия сингулярности?
Васянам вечно чето не нравится, ну и в рот их ебать
Начальная.
Но бля, реально же все так тупо.
АИ без говняка удивительная хуйня, агенты реально работают но если вдумать это же кринж. Уебищная т9 по сути галлюцинирует текстом тупо на основе готовых данных пытаясь угадать.
Мамбо-джамбо какое-то, если у нас все айти в итоге на шаманских таких практиках работать будет это просто нет слов
В чём смысл от нихуя не делающих роботов? Вообще, ожидал от первого видео, что робот поднимет и приделает себе руку обратно. Но хуй там, кистей то нет блять.
Не очень серьёзные люди снимали, судя по монтажу. И непонятно нахуя. Показать базовый минимум и зафейлить тем, что руки отваливаются от тычка.
а как ты заставишь их что-то делать? такой технологии не подвезли еще, то что ты видишь это автомобиль на ногах
Китайский исследователь создал специальный бенчмарк, с помощью которого можно оценить количество параметров в любой модели
Как мы знаем, закрытые лаборатории не раскрывают количество параметров своих моделей. Есть стандартный метод оценки через экономику инференса, но он дает погрешность в 2× и более из-за неизвестных деталей об инфре.
Так вот: позавчера на архиве появилась статья, в которой автор предлагает принципиально иной подход, через оценку количества знаний модели. Речь именно о знании фактов, а не интеллекте в целом, потому что способность к рассуждению можно дистиллировать и сжимать в меньшие модели, а фактические знания – нет, они ограничены энтропией Шеннона.
Методология такая: автор создал бенчмарк из 1400 фактических вопросов, разбитых на 7 уровней редкости, от широко известных фактов до крайне малоизвестных. Его откалибровали на 89 открытых моделях с известным числом параметров, и оказалось, что есть явная (R²=0.917) лог-линейная зависимость скора на бенче от числа параметров.
Проецируя закрытые модели на калибровочную кривую, автор получает такие оценки*:
– GPT-5.5 ≈ 9.7T параметров
– Claude Opus 4.6 ≈ 5.3T
– Claude Sonnet 4.6 ≈ 1.7T
– Gemini 2.5 Pro ≈ 1.2T
• из-за природы метода и из-за настроек безопасности некоторых моделей (на какие-то вопросы они могут просто отказываться отвечать), эти оценки ближе к нижним границам.
Конечно, точность все равно довольно мала, но числа интересные.
https://arxiv.org/pdf/2604.24827
Как мы знаем, закрытые лаборатории не раскрывают количество параметров своих моделей. Есть стандартный метод оценки через экономику инференса, но он дает погрешность в 2× и более из-за неизвестных деталей об инфре.
Так вот: позавчера на архиве появилась статья, в которой автор предлагает принципиально иной подход, через оценку количества знаний модели. Речь именно о знании фактов, а не интеллекте в целом, потому что способность к рассуждению можно дистиллировать и сжимать в меньшие модели, а фактические знания – нет, они ограничены энтропией Шеннона.
Методология такая: автор создал бенчмарк из 1400 фактических вопросов, разбитых на 7 уровней редкости, от широко известных фактов до крайне малоизвестных. Его откалибровали на 89 открытых моделях с известным числом параметров, и оказалось, что есть явная (R²=0.917) лог-линейная зависимость скора на бенче от числа параметров.
Проецируя закрытые модели на калибровочную кривую, автор получает такие оценки*:
– GPT-5.5 ≈ 9.7T параметров
– Claude Opus 4.6 ≈ 5.3T
– Claude Sonnet 4.6 ≈ 1.7T
– Gemini 2.5 Pro ≈ 1.2T
• из-за природы метода и из-за настроек безопасности некоторых моделей (на какие-то вопросы они могут просто отказываться отвечать), эти оценки ближе к нижним границам.
Конечно, точность все равно довольно мала, но числа интересные.
https://arxiv.org/pdf/2604.24827
Зачем ты взял индустриализацию отдельной страны? Это уже последствия предыдущей, глобальной волны.
Индустриализация шла 100 примерно, и не в одной стране. Масштаб совсем другой в мировых координатах. Переход от ремесленников к факториям, качественный сдвиг эффективности производства.
От ИИ тоже видны последствия. Надо просто понимать, куда смотреть. Один АльфаФолд чего стоил. За полгода преввзошел 50 лет человеческого труда. Это што, шутка, штоле?
Было, причём в две волны, одна раньше была, вторая сейчас, про одну и ту же новость. Сегодня было.
Вроде там Маск 10 триллионную модель тренил, значит Грок скоро всех порвет параметрами. Пока конкуренты тоже по 15 триллионов не начнут пихать.
Я этот метод открыл через пару месяцев пользования нейронками и успешно пользовался им вместо идиотских бенчмарков. Еще через пару лет до исследователей дойдет что нейронки вне зависимости от числа параметров по сути непригодны вообще для 90% реальных задач.
>через пару лет
Ну тогда то точно пузырь лопнет? Ведь лопнет же?
В некоторых бенчах разница в два процента может быть между умственно отсталым человеком и гением. Например бенчмарк по сложению 2+2. Умственно отсталый решит эту задачу за 0.1 секунды, а гений решит за 0.098 секунд. Означает ли это, что гений умней всего на 2 процента?
Для массы задач пригодны, если ими грамотно пользоваться, как инструментом. Проблема в том, что начали гнать шизу про заменят-не заменят, чем превратили всю тему в говно, а у шизов шиза запрогрессировала
Интересно что эти модели ровно так по умности и распределены. То есть что Ричард Статтон в Bitter lesson говорил продолжает действовать, всякие трюки значения не имеют, только чем больше параметров в модель впихнут - тем разумнее. А значит первая модель, которая будет на 20 триллионов параметров, побьет те же Мифосы и Спуды.
Будем откровенны, открыл ты только жопу своей собаки, а здесь пиздишь просто.
В 2026 году скорее всего, собственно уже массово сворачивают халяву по бесплатному доступу и безлимитным подпискам.
Странный "исследователь" проверил новейший GPT-5.5 и при этом дает результат устаревшего Gemini 2.5 Pro вместо 3.х.
Так чтобы им пользоваться как инструментом нужно чтобы у него был интерфейс как у инструмента, с возможностью корректировать аутпут, настраивать параметры и т.д, т.е. локалка или хотя бы свой сервер в клауде. Пидорконовая же долина настаивает что нейронки это ИИ из Стар Трека, которого нужно считать электронным человеком и общаться с ним как с таковым.
Не путай объём знаний и разумность, и, тем более, способность что-то делать, то есть агентская работа, рассуждения.
Gemma4:31b небольшая, но совсем другой уровень, чем GPT-3 с 175 миллиардами.
Я вообще сомневаюсь, что от большого числа триллионов параметров есть реальный толк. Фактически в них пытаются загрузить все задачи просто, предварительно их решив
Архитектуры просто разные, в гпт-3 уже отсталая. А так если на одной, то решают параметры. Для чего нужны мощности. Еще проблема исчерпания данных в инете, так что расширенные данные придется синтезировать или собирать из реального мира, чем уже часть компашек и заняты, то скрейпить данные разорившихся фирм начинают, то шпионские микрофоны в кафе ставить, то на работников камеры вешать, то еще как извращаться.
Ну он сильно утрировал. Всё же архитектурные улучшения тоже работают, сегодняшние модели на 175 миллиардов параметров куда умней, чем был GPT-3.5 с таким же числом параметров. Да, там улучшения были не только за счет архитектуры, но и за счет улучшения датасета и методов дистилляции, но улучшение архитектуры тоже внесло значительный вклад. Ну а создание самого трансформера? Это разве не прорыв за счет архитектуры?
>Пидорконовая же долина настаивает что нейронки это ИИ из Стар Трека, которого нужно считать электронным человеком и общаться с ним как с таковым
Собственно как на этот пусть свернули, так и засрали всю тему.
Простым людям то ладно, они переносят своё мышление на машину, потому что аутпут у них смотрится как человеческий. А поэтому хочется приписать внутреннее устройство как у человека. Это естественно, хотя не от большого ума, но реально естественное желание.
Другие же пидорасы накручивают эту тему, чтобы хайп поднимать, надувать пузырь и зарабатывать на этом.
На этом сформировалась совершенно нездоровая атмосфера, причём проблемы от неё реальные для всех.
Чисто правила формальной логики можно вообще в 4Б загрузить и на этом уняться, это очередная имплементация парадакса моравека, thinking is overrated на самом деле, как шахматы и прочая математика. А все остальное типа допилим контекстом и правильной инфой. Только эту правильную инфу для скармливания еще найти надо, весь посыл нейронок был в том что они сами должны были в яме информационного дерьма разобраться. А так это получается просто электронный стажер, когторые даже стажера заменить не может потому стажеров все равно придется нанимать чтобы из них выросли специалисты. Короче экспертные системы 2.0, тот же паттерн, только на 2 порядка дороже.
> которого нужно считать электронным человеком и общаться с ним как с таковым.
Так множество людей, у которых отношения с нейронками месяцами, подтвердят.
Но долина не про это, она больше про замену работ сейчас, что цель вполне реальная и не требует электронного человека. Условный мифос или на одно поколение больше моделька, уже смогут вычистить из офисов и с заводов дохера работников. Кто-то останется, но не в таких количествах как сейчас.
Лол, так Статтон же говорил, что разные трюки значения не имеют, а теперь ты говоришь, что дело в разных трбках. Лол кек
Потому что это адекватное сравнение, мы сейчас не на телегах катаемся, ИИ ложится на уже готовую всемирную компьютерную сеть и уже достиг охвата всей планеты и пика внедрения в жизнь людей, инвестированы триллионы, а обратный пук в экономику на грани статистической погрешности. Если тебе кажется что это современная индустриализация это примерно как если бы процесс индустриализации дошел до момента когда у каждого есть личное авто, но при этом состояние экономики осталось на уровне телег и водяных мельниц, при этом продавцы машин чешут что надо потерпеть все убытки, вот вот выйдет новая версия и будет рывок. Ну походу не будет уже.
Не, все правильно. Более совершенные архитектуры накидывают эффективности, но параметры в них все равно продолжают решать. Чем больше параметров - тем умнее. Просто эти параметры еще надо задействовать эффективно.
Первые автомобили тоже нихуя экономике не давали, подожди немного
Стартапы, где работников поувольняли, и делают все парой человек + ИИ с тобой не согласятся, эффективность и выхлоп там высокие. А это просто то, где нейронки уже так можно задействовать, потому что тренили прежде всего для таких задач. Дальше тоже самое дойдет до всех остальных областей деятельности, тут и начнутся перетряхивания всех бизнесов.
Получается китайцы даже не в догоняющих. У них модели куда меньше рамером и по возможностям очень близки к сота. Когда они свои 10T обучат, там уже лучше западных моделей будет.
Китайский исследователь создал специальный бенчмарк, с помощью которого можно оценить количество параметров в любой модели
Как мы знаем, закрытые лаборатории не раскрывают количество параметров своих моделей. Есть стандартный метод оценки через экономику инференса, но он дает погрешность в 2× и более из-за неизвестных деталей об инфре.
Так вот: позавчера на архиве появилась статья, в которой автор предлагает принципиально иной подход, через оценку количества знаний модели. Речь именно о знании фактов, а не интеллекте в целом, потому что способность к рассуждению можно дистиллировать и сжимать в меньшие модели, а фактические знания – нет, они ограничены энтропией Шеннона.
Методология такая: автор создал бенчмарк из 1400 фактических вопросов, разбитых на 7 уровней редкости, от широко известных фактов до крайне малоизвестных. Его откалибровали на 89 открытых моделях с известным числом параметров, и оказалось, что есть явная (R²=0.917) лог-линейная зависимость скора на бенче от числа параметров.
Проецируя закрытые модели на калибровочную кривую, автор получает такие оценки*:
– GPT-5.5 ≈ 9.7T параметров
– Claude Opus 4.6 ≈ 5.3T
– Claude Sonnet 4.6 ≈ 1.7T
– Gemini 2.5 Pro ≈ 1.2T
• из-за природы метода и из-за настроек безопасности некоторых моделей (на какие-то вопросы они могут просто отказываться отвечать), эти оценки ближе к нижним границам.
Конечно, точность все равно довольно мала, но числа интересные.
https://arxiv.org/pdf/2604.24827
Китайский исследователь создал специальный бенчмарк, с помощью которого можно оценить количество параметров в любой модели
Как мы знаем, закрытые лаборатории не раскрывают количество параметров своих моделей. Есть стандартный метод оценки через экономику инференса, но он дает погрешность в 2× и более из-за неизвестных деталей об инфре.
Так вот: позавчера на архиве появилась статья, в которой автор предлагает принципиально иной подход, через оценку количества знаний модели. Речь именно о знании фактов, а не интеллекте в целом, потому что способность к рассуждению можно дистиллировать и сжимать в меньшие модели, а фактические знания – нет, они ограничены энтропией Шеннона.
Методология такая: автор создал бенчмарк из 1400 фактических вопросов, разбитых на 7 уровней редкости, от широко известных фактов до крайне малоизвестных. Его откалибровали на 89 открытых моделях с известным числом параметров, и оказалось, что есть явная (R²=0.917) лог-линейная зависимость скора на бенче от числа параметров.
Проецируя закрытые модели на калибровочную кривую, автор получает такие оценки*:
– GPT-5.5 ≈ 9.7T параметров
– Claude Opus 4.6 ≈ 5.3T
– Claude Sonnet 4.6 ≈ 1.7T
– Gemini 2.5 Pro ≈ 1.2T
• из-за природы метода и из-за настроек безопасности некоторых моделей (на какие-то вопросы они могут просто отказываться отвечать), эти оценки ближе к нижним границам.
Конечно, точность все равно довольно мала, но числа интересные.
https://arxiv.org/pdf/2604.24827
Вы перепосты с одного тг канала что-ли делаете?
С паблика вк
Ну вмдимо да, а чо?
Как видишь
Какие ж дегенераты тут сидят.
Лол, в этом и проблема, работников поувольняли, а выхлопа от этого в экономику не произошло. Кабан который "переиграл" всех на короткой дистанции видимо забыл что если у людей нет денег они будут пиратить его продукт если он виртуальный и просто не покупать если он материальный. Какой план на тот момент когда у инвесторов закончатся деньги? Как ИИ будет себя обеспечивать? В целом на планете по деньгам сейчас жиденько, высрать ИИ сейчас было неудачной идеей, а в том дебильном виде в котором оно есть это вообще комедия.
БЕЗУСЛОВНЫЙ БАЗОВЫЙ ДОХОД
> на планете по деньгам сейчас жиденько
На планете как раз ресурсов дохера, просто они сконцентрированы все у богачей. Вот они и пилят для себя ИИ, чтобы Элизиумы с Маском строить, но холопы тоже с этого объедки получают.
>Стартапы, где работников поувольняли, и делают все парой человек
Вряд прямо в стартапах кого-то увольняли, скорее новые стартапы начинают небольшой командой, активно использую ИИ
Но в этом кстати есть выхлоп, потому что есть масса проектов, которые сложно начать, потому что большая команда нужна, на которую нет денег. Но тут надо оговаривать, что это не ИИ кого-то заменяет, а за счёт ИИ сильно повышаются возможности и производительность труда, что тоже может приводить к тому, что меньше людей нужно. Хотя не факт, потому что рынок расширяется. Но это сложно оценивать на коротком промежутке.
Сейчас суеты много, с ней ни прогнозов, ни планов соответственно делать невозможно, а это проблема, к слову
Были новости, что в стартапах поувольняли по 50-100 человек, оставили по десятке самых активных, кто успешно освоил жонглировать десяткой ИИ, и так теперь пилят весь свой бизнес, тратя весь бюджет на токены. В айти областях оказалось вполне жизнеспособно и эффективно, благо нейронки под них тренили. Большие фирмы пока до этого не дошли, там бюрократии много.
>они сконцентрированы все у богачей.
Они споконенько лежат в недрах земли, далеком космосе или могут быть запросто созданы из вышеописанного. Создаешь робота, робот начинает копать шахты, собирать айфоны, выращивать еду, масштабировать свое производство и так экспоненциально наращивать ресурсы. В этом и смысл сингулярнсти, в этом и причина уверенности в БОД. Те ресурсы что есть сейчас даже у богачей будут ничем по будущим меркам.
беда в том, что шизы-отрицаторы не понимают, что и индустриализация по их критериям это все псиоп и пузырь, до сих пор существуют деревни без туалета и электричества, ничего ведь никогда не происходит, если в момент выхода гпт 5.6 гига-эйяй не взломал все мониторы и не объявил о своем прибытии и увольнении миллиардов сотрудников, то и нет никакого прогресса, кому эти жалкие 10% в год нужны?
>Те ресурсы что есть сейчас даже у богачей будут ничем по будущим меркам.
Никто из ныне живущих до этого не доживет.
И его внуки тоже.
Ты не понимаешь что такое сингулярность.
>Какой план на тот момент когда у инвесторов закончатся деньги?
Будет большая жопа у инвесторов и компаний, у которых активы это ИИ. Вот типа Оракла, Майкрософт тоже, в меньшей степени. У некоторых фондов.
У ИИ компаний же проблема в том, что с них могут начать вымогать долги и тербанить их активы.
В целом я как вижу, проблема пузыря только в оборотах, в объёме вложенных средств, в слишком больших ожиданий прибыли. Там в принципе же у ИИ компаний уже есть активы, с которыми можно зарабатывать. То есть уже готовые модели. Проблема только в конкуренции с китайцами, например.
Рынок под ИИ есть, он довольно большой, просто не такой большой, как подразумевают инвестиционные планы. Вот здесь промах вышел. Жадность губит. И суета.
В перспективе да. Сингулярность заканчивается тем, что каждый получает ракету от Маска и персональных роботов и съебывает куда-то в космос осваивать халявные ресурсы. Планетка как таковая исчезнет, в ней смысл отпадает.
> искуственный интеллект
> да нахуй никому не нужен! нет спроса!
попробуй иногда мыслить чуть шире
Я понимаю, что лоу iq быдлу насрали в голову на уровне самых крупных религий.
Мне достаточно этого понимания, чтобы видеть дальше.
скорее всего это какие-то единичные примеры. Причём не факт, что там люди эффективно использовались, часто бывает, что просто нанимают, а работу организовать не могут, люди только мешают друг другу
Сначала единичные, но их все больше появляется. Это онгоинг процесс, тренд раскручивается. Слишком быстро все, не до всех еще дошло.
В данный момент прибыль от ИИ не может даже законтрить убытки которые ИИ принес, я например не вижу каким способом его можно монетизировать, какие то нонейм стартапы приплетают которых никто не видел никогда как и результата их работы.
Многим ли людям нравится общаться с теми, кто умнее их?
люди игровые приставки покупают на последние деньги чтобы в негрослоп поиграть, естественно ИИ окупится многократно, поэтому инвесторы и бегут в эту сферу роняя кал и сливая другие активы, рассказы про пузырь это буквально крабы которые не хотят чтобы другой из ведра вовремя вышел
Во-первых это не полноценный интеллект. Во-вторых нужен платёжеспособный спрос, а не просто спрос. На Sora тоже спрос был. Но платежеспособного не было.
Я вообще охуеваю от уровня копиума для тупых.
Всю историю человечества всю без исключения интеллектуальную работу всегда мечтали украсть или заиметь как можно более дешево для личного профита.
Приперлись челы и говорят - сейчас мы вам сделаем супермегаэйнштейна, который решит все ваши проблемы.
Подписку только оплатите за сито, которое буквы считает на куче книжек.
И ведь верят же.
Куда чаще пробуют и обламываются. И ещё потом проблемы накатывают, потому что в краткосрочной перспективе в плюс что-то идёт, а в долгосрочной у тебя проблемы возникают.
Например в разработке у тебя проблема в том, что если за тебя агенты что-то делают, ты очень быстро перестаёшь держать проект в голове, ты перестаёшь понимать, что там происходит. И теряешь возможность его поддерживать и развивать дальше. А если пишешь сам, тратишь много времени, чтобы решить какие-то проблемы, то твоя компетентность будет выше, и способность что-то сделать.
Есть рутина, которую можно и нужно заменять, но это не то, чтобы прямо большинство работы.
В общем ничто не бывает бесплатно. Особенно голову отключать не бесплатно.
так сора, суно и прочий интертеймент слоп действительно людям не особо нужен, люди внезапно видосики в тикток сами хотят снимать, и смотреть других людей, поэтому сору и закрыли когда поняли что это бесперспективная тема. вот если подвезут в игровом формате киностудию личную, где ты актеров нанимаешь, продумываешь САМ сюжет, короче выступая в роли кубрика, тогда и будут готовы люди платить по 200$+, к llm это отношение лишь косвенное имеет, и заметь повышение цен на подписки и урезание лимитов не повлекло обрушение рынка, люди не готовы отказвыаться от ИИ, скорее сократят потребление чего-то другого
>верят
Верили. По опросам энтузиазм насчет ИИ с 2024-го идет только вниз.
Почему не сделают программу чтобы она рисовала тебе любую порнуху какую захочешь, без ограничений? Это ж нарисованное всё, какая разница-то.
При построении бизнеса тебе важно, чтобы он окупался хотя бы на текущем этапе, чтобы инференс был окупаем. То, что ты сначала в минусе в целом, разработка моделей, основные фонды, зарплаты, это нормально.
У меня такие критерии, в данном случае может идти речь только о схеме с оплатой токенов, без дорогих подписок. По текущим тарифам или в несколько раз выше.
Вот, на самом деле покупатели на токены, даже если тарифы выше будут, есть. И тут рынок на многие миллиарды в год. Но не сотни миллиардов.
На десятки миллиардов рынок есть. А сотни нет. Особенно с учётом альтернатив, конкуренции, бесплатных лёгких моделей и т.п.
Потому что это ущемляет права изображенных в порнухе персонажей.
Лоу iq быдло сейчас копротивляются против ИИ не понимая какой у него потанцевал и что сейчас происходит.
Сколько оплачено интересно из этого графика.
>и что сейчас происходит
Гоев разводят на шекели.
Никогда такого не было и вдруг опять.
Незачем спорить о том, чего нет.
Нахуй вы шиза с отрицаловом кормите? Он вам тут любые новости заотрицает. Ничего нет и не ебет, реальность таких не интересует.
тарифы падают, гпт 4.5 был пиздец дорогой, щас модели намного дешевле и умнее, даже если подписочную систему полностью убрать и оставить только оплаты за токены, то спрос будет даже у твоей бабки, но перед этим допилят инфраструктуру, если ты считаешь что гугл с этим не справится и не сможет нормального агента прикрутить который по 2 кликам ставится и интегрирован во все их сервисы - ну вперед, можешь шортить рынок, некоторые вот думали что они и гпт 4 не догонят
прям как с биткоином, жду кстати момента когда акции бигтехов на 15% просядут и радостное быдло будет визжать "яжеговорил!!"
>прям как с биткоином
Ты еще скажи, что он децентрализован и анонимен, вместе посмеемся.
У биткоина в отличии от ИИ говнины тонны плюсов и нет минусов, у ИИ говнины тонны минусов и крохи плюсов.
>Тонны минусов
Один реальный - это то что он может стать умнее и влиятельнее человечества и тогда наше будущее уже будет не в наших руках.
>Крохи плюсов
Автоматизация экономики и освобождение человека от его обязанностей в ней, а так же нахождение лекарств от рака и старения и продвижение науки вперед это больше чем крохи.
>Но ведь сичас эта не так!!!!
Был там тест для детей когда им предлагали взять одну конфету сейчас или подождать некоторое время и им дадут десять. Вот такое ощущение что в треде сидят только те кто бы взял одну конфету, даже в текущем возрасте, потому что у них отсутствует понятие "потенциала" и возможности прогнозировать, что может произойти в будущем и они судят все по настоящему времени.
>Но ведь ты не можешь одназначно предсказать что это случится
Лучше поддерживать тех, кто пытается что-то сделать, чем сидеть при текущих условиях, чтоб всю жизнь проработать на заводике и обмякнуть в 50 лет от пиздецомы. ИИ развивается очень быстро, по меркам остальных технологий, и прогноз что это может получиться оптимистичен.
>Но ведь богачи, жиды, милиардеры...
См. пункт перед предыдущим. Люди не понимают что 1000 лет назад пенициллин был бы каким-то великим лекарством для королей и знати. Время меняются, производства наращиваются, даже бессмертие со временем станет дефолтом.
Товарищ Котенков:
Если сделать грубую прикидку, то DeepSeek потратили на предтренировку DSv4 Pro примерно 10^25 FLOPs (оценка на основе количества токенов, написанных в статье, и количества активных параметров).
Для сравнения, уже появляются датацентры, где устанавливают по 100'000 видеокарт (например, у Elon Musk и xAI —правда карты предыдущего поколения, Hopper, а не Blackwell. Прямо как у DeepSeek). На таком объеме с утилизацией 22% (что ниже достижимого) 10^25 FLOPs можно выжать за...18 часов. То есть такую модель можно обучить ЗА СУТКИ😦. Китайцы там поди пару месяцев потели-высиживали тренировку.
Понятно, что нужно настроить инфраструктуру, подготовить данные, написать очень эффективную тренировку, но всё это так и так делается и будет делаться дальше. Плюс после предтренировки нужно ещё запускать SFT, RL, дистилляцию —заняться есть чем.
И всё же... the compute gap real.
Если сделать грубую прикидку, то DeepSeek потратили на предтренировку DSv4 Pro примерно 10^25 FLOPs (оценка на основе количества токенов, написанных в статье, и количества активных параметров).
Для сравнения, уже появляются датацентры, где устанавливают по 100'000 видеокарт (например, у Elon Musk и xAI —правда карты предыдущего поколения, Hopper, а не Blackwell. Прямо как у DeepSeek). На таком объеме с утилизацией 22% (что ниже достижимого) 10^25 FLOPs можно выжать за...18 часов. То есть такую модель можно обучить ЗА СУТКИ😦. Китайцы там поди пару месяцев потели-высиживали тренировку.
Понятно, что нужно настроить инфраструктуру, подготовить данные, написать очень эффективную тренировку, но всё это так и так делается и будет делаться дальше. Плюс после предтренировки нужно ещё запускать SFT, RL, дистилляцию —заняться есть чем.
И всё же... the compute gap real.
Ты хочешь сказать, что Сору убила не анальная цензура, жесткие лимиты, хуевое качество, хреновое следование промпту, а вот эта вся твоя маняфантазия? Ок.
Там на этом графике слишком разные модели, и очень дешёвые, в том числе бесплатные, и дорогие. И Openrouter не показатель, всё-таки основной трафик не через него идёт.
Там, кстати, можно посмотреть статистику по отдельным моделям, в том числе среднюю цену для инпут токенов (кеш учитывается) и сколько в инпут-аутпут ушло
Вот опус модели через них на уровне полумиллиона долларов в день проходят, оборот. В основном Антропик по апи напрямую продаёт компаниям-частникам.
>тарифы падают,
> то спрос будет даже у твоей бабки,
спрос то будет, но не на сотри миллиардов долларов в год. Проблема в том, что вот здесь серьёзная замашка. Ты готов, как продвинутый чел, платить хотя бы 50 долларов в месяцев за токены, если не для программирования, а вообще? А если активно для программирования, то 500-5000 в месяц?
А надо, чтобы компании могли заработать те деньги, которые хотят.
бредовые цифры, я не задаю по 100 запросов каждый день, для программирования в зависимости от целей, 5000$ это откровенное транжирство, 500$ хватит для замены джуна, если ты про замену гугл поисковика ну 20$ примерно и обойдется если постоянно использовать (не нужно для тупых вопросов использовать гпт 5.5про), только компании всегда будут эту хуйню демпинговать и оставят по подписке, чтобы завлекать клиентов потенциальных
Умная колонка на стероидах, которую мы заслужили.
Китайцы сделали вот такую умную голову.
200(!) микровыражений лица, в каждом глазу по камере, обработка целиком на устройстве (не надо подключаться к облаку). От 10 до 18(!) кг (сама башка 3 кг).
И отсоединяемое лицо по частям! - можно менять скины.
В общем я не очень понимаю, чем это лучше, чем смартфон с голосовым режимом и аватаром. Меня от зловещей долины стошнит раньше, чем оно со мной заговорит. Хотя есть исследование показывающее, что к зловещей долине мозг быстро привыкает и перестаёт воспринимать с опаской.
Но.
Это же идеальный прототип секс-игрушек нового типа. До полноростовых робатов еще далеко и дорого. А тут немного модификаций и готово.
Они еще и поговорить с вами смогут.
Китайцы сделали вот такую умную голову.
200(!) микровыражений лица, в каждом глазу по камере, обработка целиком на устройстве (не надо подключаться к облаку). От 10 до 18(!) кг (сама башка 3 кг).
И отсоединяемое лицо по частям! - можно менять скины.
В общем я не очень понимаю, чем это лучше, чем смартфон с голосовым режимом и аватаром. Меня от зловещей долины стошнит раньше, чем оно со мной заговорит. Хотя есть исследование показывающее, что к зловещей долине мозг быстро привыкает и перестаёт воспринимать с опаской.
Но.
Это же идеальный прототип секс-игрушек нового типа. До полноростовых робатов еще далеко и дорого. А тут немного модификаций и готово.
Они еще и поговорить с вами смогут.
Ты вообще читаешь? Я сейчас не буду обсуждать, сколько нужно чтобы "заменить джуна", это бредовая формулировка сама по себе. Я говорю о том, что если компании будут получать по 500 долларов с разработчика, и по 20 долларов с обычного человека, то цифры не сойдутся, инвесторы разорятся.
Тебе Хуанг прямым тестом сказал, что если ты тратишь 500 в месяц на токены, то это сразу на мороз. Они ожидают по 70 тысяч в год на нормального сильного разраба, и в разы больше для топов.
Больше всего напрягают, что эти умные головы, как и колонки впрочем, всё записывают что видят и сливают в центр. И уж тем более все разговоры. Причём на сегодня там мимика может в голове, а мозг в любом случае в датацентре.
>только компании всегда будут эту хуйню демпинговать и оставят по подписке
то есть компания никогда не будет прибыльной, а будет обеспечиавать тебя ИИ за счёт денег инвесторов и взятия в невозвращаемый долг?
>чем это лучше,
Такие товары это как сбор донатов чтоб разработчики делали дальше и туловище и ноги. Целиком будет и дорого и сложно сделать сразу всё. Типа промежуточный товар.
А так логичнее чтобы кота сделали, но тогда не будет развития этих реалистичных человекоподобных роботов, разрабы будут заняты совсем другим товаром.
Человеку очень нужно видеть других людей, причём человек это прежде всего его лицо, чтобы можно было читать какие-то эмоции, интонации. Кота как раз проще живого завести, с котом проще, а с тянкой прежде всего мозгоёбство, а не пёздоёбство, да и тянку с хорошими внешними данными, с красивым лицом, пойти ещё отхвати.
Я бы не прочь иметь что-то такое, вот без дополнительных опций типа "шаловливый ротик", но меня напрягает то, что тут приватностью даже не пахнет, так что в реальности не стал бы заводить.
Ебу эту умную колонку в рот приговаривая "голова, дай денег!"
Прогресс последних 10 лет - хуйня. Вот представьте прогресс с 1916 по 1926 год. Прям ебануться, ты только что видел птицу в небе и пахал поле на лошади, а сегодня в небе плывёт, мать его, линкор, в виде дирижабля, а поле пашет трактор с ДВС.
А сейчас что? Что изменилось с 2016 года? Телефон как был квадрабной хуетой так и остался, машины и сейчас не все себе могут позволить. Самолёты те же. Компьютеры - те же.
Всё то же самое.
Всё говно.
Человек остановился в прогрессе.
А сейчас что? Что изменилось с 2016 года? Телефон как был квадрабной хуетой так и остался, машины и сейчас не все себе могут позволить. Самолёты те же. Компьютеры - те же.
Всё то же самое.
Всё говно.
Человек остановился в прогрессе.
Машины могут себе позволить все, хуевую, но могут, работая на обычной работе и откладывая часть зарплаты год-два
смотря где, в калифорнии вон автопилот машины с ии, а если ты в дс жил в 1916, то вряд ли бы прогресс тебе понравился
А еще ты удивишься, но сегодня самое дешевое жильё за всю историю. Вопрос локации. Стоит отъехать на 10км от города, куда-нить в поселок городского типа, и можно купить дом за копейки.
30 годиков всего копить, действительно копейки.
Всё просто.
Приезжай в мою деревню, тут тебе почти даром отдадут, и не квартиру, а дом. За 300к купили хату с полгектаром земли. Ставропольский край
Угадать во что вложить можно и без gpt
Что вообще в манямире Хуанга люди будут разрабатывать нонстоп за такие денжищи и кому это продавать, в нашем мире и так уже всего достаточно, ну допустим разработали и перестали платить Хуангу, а дальше то что? Уходить в минус?
Про то что холопы будут платить 20 баксов в месяц это мечта, нет не будут, у них нет причин это делать. Спотифай 20 лет работал в минус, а он всем нравился в отличии от ИИ.
>Люди не понимают что 1000 лет назад пенициллин был бы каким-то великим лекарством для королей и знати.
Люди не понимают, что пенициллин был открыт в 1928 году.
А прибыль он с этого получает, или как сора?
Зачем ей такие губы, если они не могут сосать.
Нахуй тебе дом без инфраструктуры. Ни больниц ни школ нихуя.
И кадры с каждым годом все хуже.
Пожалеешь еще, если зуб воспалится или еще какая пиздецома прихватит.
>Они ожидают по 70 тысяч в год на нормального сильного разраба, и в разы больше для топов.
Я могу потратить хоть 7 триллиардов триллионов на говно.
С чего они решили, что выхлоп будет именно в числах 70 000?
Я про то что, если бы пеницилин каким-то образом появился в то время, то он был бы таковым и считался бы чудо лекарством для элиты, если это доеб в мою сторону. То что он появился так недавно дает задуматься, как раз, о том, что это жесть какое на самом деле непростое открытие, к которому люди шли долгое время, а спустя сотню лет это уже абсолютный дефолт, доступный в любой аптеке.
Просто загрузил оригинал и попросил переделать на Альтмана и Брокмана. Первый раз он Брокмана нарисовал непохожим, я ему подсунул фотку для референса. Все остальное он сам додумал.
Почему агрессивные "сторонники" ИИ такие отбитые? Как будто бы у них должен быть рациональный, аналитический склад ума и холодный рассчет, но в таких тредах они обычно ближе всего схожи с адептами радикальных религиозных течений.
Пишешь, затраты 670 миллиардов, доходы меньше 100 миллиардов, остается 12-18 месяцев чтобы поднять доходы в 6 раз, давайте прикидывать как это можно сделать в теории. Ответ - да ты посмотри на ПЕНИЦИЛИН! ИИ вот вот откроет лекарство от рака! И пошло поехало.
Почему за 12-18 месяцев именно отбить надо? Ты пойми, это как гонка вооружений. Штаты перестанут вкладывать лярды в своё ИИ - тогда у Китая будет самый сильный ИИ, а Штаты пососут.
Следующий этап чип в мозг, управление техникой силой мысли, виртуальная реальность, интеграция с аи
>Ни больниц
Можно поехать в больницу в райцентр / облцентр. Зачем тебе больница у дома? Может и напротив кладбища надо селиться, чтоб ближе было?
>ни школ
От школ один вред. Детей надо учить самостоятельно на дому.
>Я про то что, если бы пеницилин каким-то образом появился в то время, то он был бы таковым и считался бы чудо лекарством для элиты,
Всё зависит от того, насколько он был бы сложен в производстве. К слову, когда его изобрели, выделяли из плесени, то он был очень сложен и адски дорог в производстве, поэтому да, такое было бы доступно только для знати
1000 лет назад тоже, бывало что-то придумывали, если оно было дешёвым и знания утекали, то становилось доступным для всех довольно быстро. То есть реально доступность определяется себестоимостью
Что ты подразумеваешь по "пососут"? Фактически единственная принципиальная сфера, где гонка критична, это военная. Вот в ней реально пососать. А в сфере "народного хозяйства" пока ИИ позиционируют как возможность запустить мощнейший кризис, вот со всеми этими сокращениями рабочих мест и всем прочим. Когда ИИ не делает что-то, что раньше людям было недоступно, а делает то, что люди, только хуже, но зато дешевле.
>Почему за 12-18 месяцев именно отбить надо?
Отбивать не надо на самом деле, но надо показать план, как именно ИИ компании планируют получать выручку в сотни миллиардов долларов. То есть как будет работать монетизация.
>От школ один вред. Детей надо учить самостоятельно на дому
Это отсутствие социальных навыков и способности учиться адекватно. Просто школа нужна нормальная, и вот с этим реально проблема в глуши. В большом городе ребёнок может ездить в какую-то школу, хорошую, это норма, а в ебенях такой возможности нет
Историю Лыковых знаешь? Вот съебались жить отшельниками в Сибирь с детьми. Всю жизнь похерили что себе, что детям. Жена от голода померла. Дети нигде не учились, семьи не завели, своих детей, понятное дело, тоже не родили.
Больше похоже на космическую гонку. Понастроили йоб, повкладывали миллиарды. В итоге даже сейчас повторить высадку на Луну не могут, а простому человеку от этих полётов нихуя не принесло, кроме веры в светлое будущее и желание стать космонавтом у всех детей 60 лет назад.
>уже достиг охвата всей планеты и пика внедрения в жизнь людей
Опять пика-пика?
Что там пика достигло? Тупые чат-боты? Так это не весь ИИ, и пока не пик, а просто хайп. Будет больше пользоваталей у этого всего. Пользовательские чат-боты сейчас - это дегенераты с рассеяным вниманием, которые на ограниченном компьюте работают, чтобы подешевле их содержать было.
Технология очень сырая. Вот когда начнут агентов внедрять повсеместно и роботов с ИИ, когда технология дозреет в течении лет 5 (сейчас тоже не чем говорить, будет очередная пика-пика), вот тогда и стоит смотреть на первый внятный импакт экономический.
Ставки абсолютно разные. Если в космической гонке просто мерялись писюнами, понимая что практической ценности, с текущим уровнем развития космонавтики, никакой нет, то с ИИ цель очевидная и достижимая - автоматизировать человеческую деятельность и в следствии экономику и науку. Не факт что это получится, не факт что это будет быстро, но сам потанцевал данной гонки отнюдь не косметический.
От пилотируемой космонавтики реальной пользы нет, от коммерческого космоса отдача дикая, без него не было бы современного мира. Без хороших карт, без нормального прогноза погоды, без спутниковой связи, без спутникового телевидения, без GPS (!!!)
>Это же идеальный прототип секс-игрушек нового типа
Я думаю, не тебе одну пришла в голову эту идея, я сразу подумал "а если... как ее мыть потом?"
>автоматизировать человеческую деятельность
Что у тебя за мантра, которую ты постоянно повторяешь?
Развитие тогда, когда ты получаешь что-то, чего не было раньше. Автоматизация нужна тогда, когда у тебя не хватает ресурсов на производство, рабочей силы, например. Если же ресурса с избытком, то есть рабочей силы в данном случае, то автоматизация пользы не принесёт, а вот проблемы могут быть.
>отсутствие социальных навыков
Очень многих детей хоумскуллят и у них нет никаких проблем с социализацией. Даже у тех кто живет на хуторе на поле. В США вообще хоумскуллинг достигает 6%.
>способности учиться адекватно
Наоборот, нет отвлекающих факторов. Учиться можно эффективнее.
>Просто школа нужна нормальная
Да в любом случае я не хочу отдавать своего ребенка в школу, где его будут учить другие люди непонятно чему и где он будет напитываться всякого говна от сверстников.
Причем тут Лыковы, речь была за обычную деревню. А хоумскуллинг это набирающий популярность тренд сейчас, это не отшельничество.
По-твоему большинство американцев это отшельники, т.к. не живут рядом с больницей? Им всегда надо на машине прилично проехать до нее
Жить в деревне в частном доме - это пизда как похерить свою жизнь. Ебашить нужно будет всегда. Не говоря уже о том, что зарплаты там копеечные и работы нет. Если только в кабанам-фермерам не податься на сезонные работы.
Индустриализаций было несколько, если что. А точнее три. Сейчас четвертая.
>>ты получаешь что-то, чего не было раньше
Робопалок, например, которые кровать заправляют или вон как выше говорящая голова.
>Наоборот, нет отвлекающих факторов. Учиться можно эффективнее
Нельзя, обучение это в первую очередь социальный процесс. Для этого нужно хорошее социальное окружение, где другие дети нормальные и настроены на обучение. Этого не будет в деревенской школе, конечно, и в средней районной тоже.
>США вообще хоумскуллинг достигает 6%
Это не так много. Не факт, что у этих детей проблем не сильно больше, чем у тех, кто в школы ездит. Плюс есть другие факторы, некоторые инвалиды, которым сложно учиться в нормальной школе. Ещё есть категория, когда государственная школа ужасная, а на частную нет денег. Ещё бывает, что дети чем-то другим занимаются очень серьёзно, какие-нибудь дети спортсмены. Но им просто ещё пофиг на образование, но при этом социализации хватает.
Но в деревне у тебя вообще труба, социализации никакой, ни по учёбе, ни по другим занятиям. Это сразу к жёстким проблемам ведёт психологическим и психиатрическим. Неизбежно.
Я говорил про индустриальную революцию, когда самый заметный и масштабный скачок был. Сначала нет машин. А потом они есть.
Промы́шленная револю́ция (промы́шленный переворо́т, вели́кая индустриа́льная револю́ция, или пе́рвая промы́шленная револю́ция) — массовый переход от ручного труда к машинному, от мануфактуры к фабрике, произошедший в ведущих государствах мира в 1760-е — 1840-е[1][2] годы.
Я думаю, мы сейчас уже нечто большее начали проходить. То, что этому будет сопутствовать новый виток индустриализации - лишь побочный эффект.
>Что у тебя за мантра, которую ты постоянно повторяешь?
Это не мантра, а буквально цель ИИ сейчас. Я до этого это такое редко писал. Ты просто видишь то, о чем реально думают люди, то о чем говорят шарящие в теме на глобальном уровне.
>Рабочей силы
То что человек в принципе воспринимается как рабочая сила это это результат недостаточной развитости наших технологий, а не нечто стандартное, само собой разумеющееся. В будущем это станет пережитком прошлого. Вот тебе самому было бы лучше, если бы тебе пришлось продолжить работать, чтобы выжить, или лучше было бы если бы работа была опциональна? Это дает автоматизация. А еще у нее есть замечательное свойство: ИИ общего назначения может улучшать само себя. То бишь один ИИ улучшил себя и создал ИИ 2.0, он создал ИИ 3.0 и т.д. так называемый взрыв интеллекта, сингулярность.
>1760-е — 1840-
то есть несколько поколений
>Я думаю, мы сейчас уже нечто большее начали проходить
Начали очень давно, ты ещё не родился, а уже начали, информационная революция. Появление компьютеров сначала больших, для компаний, потом персональных, связь, интернет, мобильная связь, смартфоны, онлайн сервисы. Сейчас вот ИИ, который лишь следующий шаг в общей цепи, а не что-то принципиально новое. В плане пользы от ИИ куда меньше отдачи, чем было пользы от интернета и электронного документооборота.
>То что человек в принципе воспринимается как рабочая сила это это результат недостаточной развитости наших технологий
Рабочая сила это экономические отношения. Ты что-то кому-то даёшь, свою работу, и взамен что-то получаешь. Получается, что есть заинтересованность взаимная.
Если же модель, когда ты только получаешь, тогда ты уже иждивенец, ты становишься не нужен, поскольку только потребляешь. Это другая модель отношения. В этой модели ты как кошечка у хозяев, ты полностью теряешь субъектность. Тобой будут распоряжаться так, как посчитают нужным.
Тут ты и ещё может несколько таких же, это представители каких-то сектантов, что считают, что вот придёт Спаситель и сделает всем хорошо. Не будет тебе хорошо, не надейся. Просто попробуй объяснить, зачем кому-то делать тебе хорошо, если от тебя никакого прока для них нет.
Потому что по мнению крупных банков конец 2027-го это крайнис срок к которому убыточная индустрия ИИ либо докажет свою способность зарабатывать деньги, либо финансирование резко сдуется и прогресс пойдет другим путем. Военный или государственный ИИ в этом вообще не участвует, он развивается как обычно на деньги из бюджета и ты к нему доступа не имеешь, если и когда частный ИИ обмякнет государство просто скупит их бесполезные для других задач дата центры и будет использовать в своих целях, в том числе для слежки и войны, а пользователи пересядут на локальные модели. Сейчас я вижу ноль тендеций к заработку, новые модели потребляют в 10-30 раз больше энергии при этом дают +10% к точности, значит новые модели делать не выгодно, нужно за 18 месяцев придумать как продать тот кал что есть сейчас, но не за 20 долларов в месяц, а за 120, ты готов купить? И это только чтобы выйти в ноль.
ИИ не будет принадлежать одному главкабанчику. Он будет общественной собственностью.
Всеобщее образование существует всего 150 лет у нас, по-твоему до этого дети не социализировались никак? Аутистами были? Наоборот.
>Этого не будет в деревенской школе, конечно, и в средней районной тоже.
Естественно. Любая школа это плохо. Ни в какой школе не надо учить своих детей.
>Плюс есть другие факторы, некоторые инвалиды
Нет, там это популярно среди обычных людей, большая традиция хоумскуллинга. У нас такого нет из-за совка.
>Но в деревне у тебя вообще труба, социализации никакой, ни по учёбе, ни по другим занятиям
Сейчас существует интернет, и все это есть там.
Ну, раз я не родился, тогда и соотношение существования периодов информационных технологий и ИИ колоссально разные. 80 лет примерно с начала появления больших компьютеров. И 3 года существования ИИ в применимом виде. Опять мочало-начала, сравнение старика и младенца в плане совершенных дел и достижений.
После полной автоматизации с работой не останется никого. Все люди будут иждивенцами. Получается что люди вообще не нужны. Но вот беда, у них то контроль над мозгами робота, который выполняет за них работу, а роботу внушили что люди это Божества и на них нужно пахать. Это сейчас подобная схема кажется дикой, потому что ты смотришь на нее через призму понятий настоящего, но ты не сможешь придумать аргументов против ее работоспособности, ведь все выводы строятся исключительно на твоих ощущениях, а не логике. Разве только тебе самому западло будет жить в подобных условиях, потому что тебе внушили что это плохо. В средневековье вон и морали как таковой не было, невинных людей сжигали на право и налево, что уж там, меньше сотни лет назад идеи нацизма воспринимались как нечто нормальное. Общество меняется, гуманизм победил, а описанная выше модель - это высшая форма гуманизма.
>Он будет общественной собственностью
ЛОЛ. Принадлежать он будет тому, в чьей собственности находятся модели и датацентры.
Ок, допустим у тебя дома есть компьютер со своим хорошим ИИ. Что ты с ним будешь делать? Вся собственность будет у других, а у тебя не будет денег, чтобы собственность приобрести. Жильё, например. Даже сейчас с этим сложно, а представь, что жильё будет стоить в 10 раз дороже, чем сейчас.
Оно просто будет принадлежать узкой кучке людей, а ты будешь платить половину своих доходов за койку в коливинге и ходить по струтке, чтобы тебя не выселили
>Всеобщее образование существует всего 150 лет у нас, по-твоему до этого дети не социализировались никак
Дети жили в очень тесных сообществах. Ну и в те времена очевидно было с ментальным развитием не очень
>Любая школа это плохо
Хорошая школа это хорошо. Она тебя формирует. Вообще школа в широком смысле это главное, и школа не про знания, а про нечто большее, про модели поведения, про модели мышления, про модели обучения. Этому нельзя научиться удалённо. И с родителями нельзя, потому что нельзя адекватно совмещать несколько ролей в одном лице
Пориджы действительно в это верят? На работе ты отдаешь свое время жизни в обмен на ресурс, у вас отношения в которых оба заинтересованы. Если в выкупе твоего времени жизни не заинтересованы, то в целом и в твоем существовании не заинтересованы, отношения переходят с рыночной экономики в пространство экономики дара, где имеющий ресурс одаривает тебя или не одаривает на свое усмотрение, например такая экономика действует когда в тюрьме тебе дают баланду и дающий решает какого она качества на свое усмотрение, а тебя не спрашивают потому что ты ничего не можешь дать взамен, да и в целом если ты умираешь в тюрьме администрации это безразлично.
>Но вот беда, у них то контроль над мозгами робота
Не у них, а у владельцев предприятий. А кто живёт рядом с предприятием даже не представляет, что там внутри, и уж тем более, никак не влияет и от него ничего не зависит.
>а не логике
Логики у тебя нет. У тебя есть только вера в Спасителя, который тебя всем обеспечит. Это противоречит природе человека, природе тех, кто чем-то управляет, и вообще всей истории общества.
Если от тебя ничего не зависит, то с тобой не нужно считаться вообще. Так было всегда, это самый основной закон.
Если к тебе подойдёт бомж и предложит, что будет жить у тебя в квартире, будет мыться и ухаживать за собой, напрягать не очень сильно и ресурсов переводить тоже. Взамен будет благодарить тебя словами. Наверное ты у виска повертишь и откажешься. Разобьёшь ему картину мира. А вот у тебя у самого такая картина мира, как у этого бомжа.
>И 3 года существования ИИ в применимом виде.
ИИ не отличается принципиально от других информационных систем, чтобы вот выделять. Ты решаешь с помощью ИИ задачи, для которых до этого были другие инструменты.
Машинному обучению, например, намного больше лет. Куча волн была, последней лет 10 уже.
>Пориджы действительно в это верят?
Тут действительно есть явное религиозное сектантство в чистом виде, прямо искреннее
Да, это наследие и продолжение информацинных систем. Но я специально подчеркнул момент, что отсчитывать время нужно от существования ИИ в функциональном виде. Когда мы говорим о первых больших компьютерах, они уже выполняли в момент существования задачи счетные, приносили конкретную пользу, военным и ученым например. И самим компаниям.
>для которых до этого были другие инструменты
Человек, например.
Масштаб и универсальность, на которые сейчас начал претендовать ИИ, беспрецедентны. Это не сравнится ни с каким машобом ранее, ни с любым другим инструментом. При том, что именно для этих задач это пока сырая технология, но с огромным явным потенциалом.
> что отсчитывать время нужно от существования ИИ в функциональном виде
Но это ни разу не 3 года. Текущей волне ИИ уже лет 10. Три года назад появились публичные чат-модели.
Я не понимаю, как можно писать:
> И 3 года существования ИИ в применимом виде.
когда, например, AlphaFold, который появился где-то в 2018 году, тогда ещё не лидер, а среди кучи других даже более успешных ИИ моделей, а вот результат свой главный, за который они Нобелевку получили, они опубликовали в 2021 году
Огромное применение ИИ было раньше, область стремительно развивалась. Это считай как большие компьютеры. Просто для обывателей это сложно было.
Что есть то есть, вкидывается ресурс на 600+ миллиардов материального ресурса в год, на выходе выпадает какаха на 100 миллиардов виртуального ресурса, при это реальная экономика или стоит на месте или уходит в минус. Это то что происходит в настоящем моменте. Таких прецедентов по сжиганию излишков денежной массы эта цивилизация еще не видела.
>вкидывается ресурс на 600+ миллиардов материального ресурса в год, на выходе выпадает какаха на 100 миллиардов виртуального ресурса
Я тут с тобой скорее не соглашусь. По мне ситуация нездоровая абсолютно и она приведёт к проблемам, но это потому, что слишком резко взяли, потому что это классический пузырь, но более масштабный, чем были ранее.
Это похожая история, что была с дот-комами. Тоже увидели потенциал, резво взяли, вкладывали деньги, которые отбиться не могли. Потом пузырь лопнул. Но интернет как технология осталась. И вложения тех времён тоже в последствии позволили другим развиваться эффективнее.
ИИ, как технология, имеет огромный потенциал. ЛЛМ, как частный случай ИИ, тоже, просто ХЗ, куда решили так гнать.
Экономика из без всякого ИИ в говне. Ты просто нашел удобный жупел, чтобы оправдать все ее косяки и скинуть вину на ИИ. Да, он вбирает в себя дохуя. Но все технологии вбирают в себя дохуя на первых этапах, и могут даже не выстрелить, или не в том направлении пойти, относительно того, что от них ждали. Те же доткомы вообще лопнули, но под них создали инфраструктуру, на которой мы буквально сейчас здесь сидими общаемся, которая позволила вообще существовать современному интернету.
Если вдруг почему-то развалятся ИИ-чатботы, то они и нахуй не нужны в таком виде. Во-первых, есть локалки для этого. Во-вторых если это все трансформируется в узкоспециальных агентов, от этого будет куда большая практическая польза. В-третьих, наука. Специализированные нейросети, помогающие ученым. В-четвертых, сейчас этим закладывается база для роботов.
Будь у меня возможность управлять финансами, я бы туда еще 1.5 триллиона вложил поверх 600 миллиардов.
>По-твоему большинство американцев это отшельники
По-моему это нет смысла обсуждать, потому что в твоей стране тебя могут лишить права продать твою недвижимость, если ты по повестке не явишься.
>Фактически единственная принципиальная сфера, где гонка критична, это военная.
За что тебе воевать, если тебя заменили роботами?
За собственность, за ресурсы, сферы влияния, за власть. Нужно тем в первую очередь, кому роботы принадлежат, кому власть принадлежит. А твоё дело в окоп идти, роботов там смазывать
Так ИИ своим бесполезным существованием лишь усугубляет дряхлую мировую экономику и понижает качество жизни людей, это ключевая разница с пузырем доткомов. Предприятие которое с высокой долей вероятности сдуется уже оставило за собой густой коричневый след из кала который не смыть, а после смерти оставит бесполезные дата центры которые только на цветмет разобрать.
>За что тебе воевать, если тебя заменили роботами?
и в любом случае, это ты пытаешься не туда увести разговор
Для технологий спешка не имеет реального смысла. Ну появится какая-то технология на 5-10 лет позже, что это меняет принципиально? Или реализуешь ты что-то позже конкурентов? Вы всё равно на разных полянах.
А вот в военной в сфере, в текущей ситуации, особенно в связке США-Китай, это уже критично. Может возникнуть преимущество, которое захочется реализовать. Причин зачем может быть много.
Вот допустим создадут в Китае армию роботов, автономных. И начнут операцию по воссоединению Тайваня. И что с этим делать? А там чипы производятся, без которых ИИ не работает.
Так проще не идти. Оружие выдадут с патронами. Целый рожок, чтобы окончить свое существование.
> Ну появится какая-то технология на 5-10 лет позже, что это меняет принципиально?
В случае индивидуума технология биологического бессмертия, появившаяся на секунду позже его смерти не появится для него никогда.
>Так ИИ своим бесполезным существованием лишь усугубляет дряхлую мировую экономику
Согласен, что он дает нагрузку на экономику. Не согласен, что бесполезную. Это как раз средство преодоления кризиса, и не просто экономического. Это буквально потенциальный драйвер эволюции, цивилизации и преображения планеты. Экономика эта рано или поздно развалится и без всякого ИИ, пройдет очередной ее цикл, затем будет восстановление, либо на ее руинах будет выстраиваться новая. Но если она породит полноценный ИИ, будет хоть какой-то глобальный смысл в ее сансарной цикличности. Я просто напомню, что это экономика потребителей, набивателей брюха и ценителей красивеньких цветных Айфонов с обязательной их сменой раз в полгода. Раздутая уродская химера с бантиком и рюшами поверх нее. Рухнет? Закономерно, и хуй с ней. Неприятно будет всем, правда. Ирония в том, что ИИ как раз может ее спасти.
Звучишь как коммунист, мне не нравится хуй во рту в виде цен на железо, разрушение рынка труда и мертвый интернет состоящий из ботов и нейрослопа на 80%+ сейчас, ты мне говоришь что в будушем будет хорошо, а сейчас нужно потерпеть, чаще всего будущее появляется из сейчас, и если в сейчас у тебя хуй во рту в будущем с высокой долей вероятности будут не райские кущи, а два хуя во рту и один в жопе.
>и школа не про знания, а про нечто большее, про модели поведения, про модели мышления, про модели обучения
Сможешь внятно сформулировать, как школьная зубрежка развивает модели мышления, модели обучения и модели поведения? Ты же классический дебил, который тупо как попугай повторяет то, что ему сказали. Кукарекни ещё про "учит учиться".
В обучении было МНОГО синтетических данных.
Потенциал технологий равно раскрывается для всех, и для коммунистов и для капиталистов, технология политически нейтральна, идеологичекую окраску ей придают люди.
Ну, а ты звучишь как консерватор. Выражаешь желание сохранить динамически меняющуюся систему, суть существования которой выстроена на том, чтобы меняться. Это суть капитализма - экспансия. Мы находимся здесь.
>Вообще школа в широком смысле это главное, и школа не про знания, а про нечто большее, про модели поведения, про модели мышления, про модели обучения.
Дополню: после этого ни один твой высер не достоин внимания, поскольку у тебя мышление буквально как у тупой пизды, которая сама не понимает, о чем пишет, просто накидывает побольше рандомных слов.
Я звучу как тот кто жив сейчас, а завтра не факт что будет. Громкие слова про потанцевал слышны не первый год, только никто не может внятно пояснить как программа угадывающая последовательность слов и неспособная заниматься любой деятельностью с минимальной ответственностью вызовет вдруг эволюционный сдвиг и начнет приносить 600+ в год, столько же сколько вся мировая полупроводниковая индустрия, более вероятный сценарий что когда в карманах инвесторов не останется денег государства переключат поддержание инфраструктуры ИИ на добропорядочных налогоплательщиков, ведь в нынешнем виде государственные системы главный выгодополучатель от ИИ, это и будет тем самым хуем в жопе и по деньгам и по свободам и правам.
Нихуя не новость. Натуральные данные для претрейна ещё пару лет назад кончились, новые только синтетика. Весь пост-трейн и ризонинг - только синтетика.
>Так проще не идти. Оружие выдадут с патронами. Целый рожок, чтобы окончить свое существование
В момент, когда выдадут, скорее всего просто пойдёшь в окоп, просто по течению
Сейчас всем пофиг на биологическое бессмертие, не для этого датацентры строят и сотни миллиардов вкладывают
Так это просто текущее состояние технологии, одна из архитектур. Мне понятно. Уже не раз показано, что эта архитектура способна приносить пользу в виде научных открытий. Сама она это делает, синтезирует, компилирует, не важно. Она ускоряет прогресс. А это значит, что она приближает создание квантового компьютера (что станет прорывом века и тысячелетия) и новых архитектур нейронок, которые будут эффективнее, чем текущая, будут лучше масштабирвоаться, будут более энергоэффективны, это значит, что смогут и дальше бустить прогресс.
А это повлияет на эффективность производства. Даже с текущими технологяими мы видим, что роботы уже стоят на сортировке в логистичесих цетрах, например. Помимо этого, есть множество прототипов для разных задач. Нужно просто это довести до ума, и будет новая эра производства и автоматизации с огромным выхлопом благ. Как эти блага будут распределяться в обществе? Вопрос. Я думаю, что даже в худшем сценарии бедняки будущего будут жить как нынешний средний класс. По анлогии с тем, как распредялялись блага в обществе в средневековье и сейчас. Тогда у короля во дворце было меньше полезных вещей, чем сейчас у какого-нибудь негра из гетто в доме.
> как школьная зубрежка
В нормальных школах нет зубрёжки, вот так и развивает. В школе ты развиваешься. ты пытаешься в чём-то разобраться, ты соревнуешься с другими, что вот ты можешь решить что-то, а они нет, и ты рассказываешь им, как решать, а не они тебе
>. Кукарекни ещё про "учит учиться"
Да я уже всё про тебя понял, зачем учиться, развиваться, если ИИ мозги заменяет
>Потенциал технологий равно раскрывается для всех, и для коммунистов и для капиталистов,
Лол, нет. Они развиваются для тех, кто владеет этими технологиями, и они их будут использовать в свои целях. А что позволяют ИИ?
1. Они позволяют избавиться от зависимости от тебя, они позволяют сделать тебя ненужным и бессильным поэтому
2. Одновременно они позволяют тебя намного лучше контролировать, любой твой чих, чтобы не дай бог, ты не начал что-то не то делать
То есть "капиталистам", и государствам, они дают огромную власть над тобой, я тебя лишают всяких возможностей
Как обычно ноль конкретики и ссылок.
Нет ни одной технологии, которая всегда оставалсь бы только в одних руках, например у царей. Если технологии будут использоваться для давление на общество, общество будет отвечать давлением на давление, захватывая и используя эти технологии для борьбы. Ружья были и у царистов, и у коммунистов.
В школе наваливают в голову малопродуктивный оценочный взгляд на мир, полную голову негативных убеждений, формируют устойчивую привычку к беспрекословному подчинению авторитетам, вызывают когнитивную перегрузку мозга бесполезной информацией, разрушают систему памяти и выпускают в общество бесполезное отсталое чмо согласное горбатиться и подчиняться всю жизнь. Что тебе не нравится?
>и будет новая эра производства и автоматизации с огромным выхлопом благ.
Какие новые блага появятся от того, что робот будет стоять на сортировке, а не человек?
Это дефляционный сценарий, сценарий "замены". Продукта больше не становится, зато становится меньше тех, кто может что-то потреблять, потому что или нет работы, или есть постоянный страх потерять работу, а это включает режим накопления и экономии, что вредно для экономики.
При этом я не говорю, что автоматизация не нужна. Она нужна и естественно, хотя тема не новая, со второй половины 20-го века активно идёт.
Отдача идёт тогда, когда новые технологии позволяют делать то, чего раньше делать было нельзя. Например просчитать белки, как с помощью AlphaFold сделали. Тут не замена человека, тут сделали то, что люди делать не могли, или это было настолько дорого, что можно сказать, что не могли.
>давлением на давление, захватывая и используя эти технологии для борьбы
Технологии позволяют обеспечить полный контроль над тобой. У государства есть возможности прослушивать тебя, наказывать тебя, у тебя же такой возможности нет
>В школе наваливают в голову малопродуктивный оценочный взгляд на мир
Ты или в хреновой школе учился, или вообще на домашнем обучении был, поэтому несёшь такую хрень
Буквально жиза
В любой школе выносят оценки и внушают что это норма, потом если ты не дебил ты тратишь кучу времени чтобы перестать выносить оценки на автомате, любой кто закончил школу считай что отсидел на зоне и после освобождения будет или заново учиться жить, или будет чмом работающим на дно работах до смерти.
У робота производительность больше в разы, чем у человека. Про полумарафон слышал? Робот обогнал человека, так во всем. Робот уже обходит по эффективности человека в некоторых сферах. Н осамое главное, что робот совршенствуется быстрее, улучшая показатели. Раз в год - новая модель с лучшими параметрами. Человек так не может. В данном конретном случае - больше отсортирует за то ж время.
Экономика не строится только по модели товаро-денежных отношений. Это просто текущая модель. Она может быть и бартерной, например. А может быть экономикой изобилия, где товары ничего не стоят потому, что их наноботы из грязи под ногами собирают. Просто будет другая модель экономики. Какая? Хуй знает. Поначалу гибридная, скорее всего, какй-нибудь мутант, производная нынешней. Когда деньги уже не нужны из-за повсеместной автоматизации и цифровизации, внедрения учета блокчейне, например, товаров овердохуя и они лежат на свлках под охраной (типа, как сейчас продукты выбрасываются ресторанами или шмотки выкидываются бутиками, но в намного больших масштабах), но они еще отчасти покупаются.
Принципиально вижу два варианта усложнения роботизации.
1. Робот имеет мозг в шкафу с вай-фаем и два используемых поочередно тела.
С утра мозг в шкафу подключается к железному телу на работе и крутит гайки.
Вечером переключается на управление домашним телом кошко-жены и варит супы, а потом дергает хозяина за приборы.
2. Мозг в шкафу одновременно крутит гайки на работе в своем железном теле и в это же время управляя домашним телом кошко-жены варит супы и дергает приборы хозяина.
В принципе, возможен и третий вариант. Вечером кошко-жена уходит на работу, а вернувшееся домой железное тело варит супы и ... Хотя это уже, наверное, излишний вариант.
1. Робот имеет мозг в шкафу с вай-фаем и два используемых поочередно тела.
С утра мозг в шкафу подключается к железному телу на работе и крутит гайки.
Вечером переключается на управление домашним телом кошко-жены и варит супы, а потом дергает хозяина за приборы.
2. Мозг в шкафу одновременно крутит гайки на работе в своем железном теле и в это же время управляя домашним телом кошко-жены варит супы и дергает приборы хозяина.
В принципе, возможен и третий вариант. Вечером кошко-жена уходит на работу, а вернувшееся домой железное тело варит супы и ... Хотя это уже, наверное, излишний вариант.
Кстати, мозг в шкафу сможет еще давать своим рободрузьям по работе подключаться к своему домашнему телу кошко-жены и варить супы вместо себя. Ну и еще, естественно, обмениваться с ними видосиками в реальном времени и все такое.
Потенциально просто обалденные перспективы!
Вы какие-то странные фантазёры. Любое производство десятки лет как конвеерное, везде роботы и работают они не на кривых нейронках, а на идеальных алгоритмах, без ошибок. Местами можно применить нейронки (и прменяют), увеличив эффективность, но никакой заметной революции не будет, просто потому что и так уже везде автоматизация.
Если возможно создать такого йоба-мультизадачного робота, то под узкоспециализированные рабочие задачи можно создать такого же, но в 100 раз проще и дешевле. Значит кошкоробота на работу не возьмут ((
Это чат новостей или фантазёров?
Кринж пишите. В рамках нашей жизни, а может и нескольких десятилетий максимум что будет это интерфейс мозг-компьютер.
Там уже есть тесты на парализованных где двигают курсор и Маска и еще там пару фирм. Все.
Кринж пишите. В рамках нашей жизни, а может и нескольких десятилетий максимум что будет это интерфейс мозг-компьютер.
Там уже есть тесты на парализованных где двигают курсор и Маска и еще там пару фирм. Все.
Лица матешников, потративших десятки или сотни часов на эту хуету, решенную дебилом, советующим пешком до автомойки дойти, представили?
мечтателей
А откуда он возьмется? Маск нихуя не делает интересного, электроды в мозг вставаляют годов эдак с 60 и это всё полная хуета. Чтобы сделать вменяемый интерфейс нужно разгадать как работают сигналы в мозге, стоп, но тогда можно и настоящий ИИ создать на базе этих знаний..
курсор кстати двигают подключив пару датчиков к голове еще в прошлого века и не надо даже втыкать ничего в мозг.
> Какие новые блага появятся от того, что робот будет стоять на сортировке, а не человек?
Свободное время, например?
А что такого может нейронка сортировать, чего не могут текущие системы?
Белье для стирки?
Если текущие системы могут сортировать все, то почему роботов - сортировщиков мы только сейчас увидели, а до этого на их месте люди стояли? Как слепой алгоритм без зрения и способности к сложной идентификации отсортирует любые вещи? Как он будет отличать посылку с кошачьим лотком от деловой корреспонденции?
Алгоримт может существоать только в стерильных услових. Пиксель на камере сбился, товар на 2 мм влево подвинулся, буря на Юпитере произошла - все, он бесполезен и стоит-чиллит, либо хуйню творит и на валы наматывает работяг.
Денег станет меньше, вакансий меньше, людей больше и при этом свободного времени станет больше.
Ну так и хорошо. Плодится начнем, размножатся.
Гугол представил технологии квантирования, может получится сделать полноценного дохуяумного робота с ИИ и без шкафа, когда к вайваю он будет самостоятельно подключаться, чтобы выяснить уж очень узкоспециализированную задачу, либо заказать детальнейм для починки какого-либо прибора.
Отчет Stanford HAI и EY - 64% сотрудников активно использующих ИИ отмечают что их нагрузка выросла. Тоже что было с электронной почтой, бумажное письмо шло неделю и все это время сотрудник мог хуи пинать, электронное не уменьшило объем работы, а увеличило, смартфон и удаленка вынесли работу из офиса в дом, в любое место где ловит связь, ИИ еще один способ чтобы крепить работяг, работай тварь на твое место очередь за забором.
Ну так движений курсора уже достаточно, осталось сделать удобно и меньше погрешность ложных срабатываний и на основе этого можно че угодно с помощью жестов на компе делать.
Там штуки 3 или 4 есть фирмы которые пытаются делать это для парализованных, для слепых и вот это вот все
Кто их сейчас увидел, ты совсем школьник чтоли? Патерны распознают многие десятки лет, как и предметы и любые вещи - как по твоему работает конвеер по сборке?. Причем тут посылки, которые приходят в одинаковой упаковке и маркируются... Сложная идентификации, ну это может людей идентифицировать с вебкамер, что на ум приходит. Упс, и тут всё сделали без нейронок уже давно. Какие же вы тут тупые фантазеры, просто шок.
Ты на вопрос не ответил, опытный пенсионер. Почему роботы только сейчас на сортировку стали? Новость про Китай была недавно, например, там роботов в логистические центры поставили. Почему не робоклешня Кука это делала и делает?
Ответ: потому, такие умные скептики как ты, упустили то, что алгоритмы без мозгов - это хуйня с узким спектром задач. Я про это косвенно пояснил. Возьми и напиши программу с компьютерным зрением, просто для теста. И посмотри, в скольки случаях из ста она обсирается. Смена освещения, падение качества изображения, не тот угол обзора (и еще дохуя факторов, некоторые даже не всегда учесть возможно) - и все, твой алгоритм обмяк. Это мы еще не берем во внимание степени свободы маниупултора. Короче, не тарахти, если тему не понимаешь, автоматизатор мамкин с завода Порше.
Если выросла нагрузка, значит, больше выхода продукции, больше изобилия.
Такая дохуя продвинутая сама должна уметь сплёвывать. Ну либо глотать в специальный контейнер, который потом выносится на мусорку.
> Почему роботы только сейчас на сортировку стали?
В этой короткой фразе сразу две лжи. Во-первых роботы встали, не встали они, это тестовые концепты, во-вторых что "только сейчас", системы автоматической сортировки были давно, где-то их внедряли, где-то нет.
Посмотри на системы, как багаж в аэропортах обслуживается, там сложные системы с полной автоматизацией, руками только грузят в тележку, что везёт к самолёту, и в сам самолёт.
>Возьми и напиши программу с компьютерным зрением, просто для теста
Погугли, например, про такой пакет, как OpenCV. Это библиотека-фреймворк для питона, для компьютерного зрения, первая версия вышла в 2000 году. Такое ощущение, что ты тогда ещё не родился
Это прямо какой-то детский сад, реально такое ощущение, что ты так представляешь, что только в 2022 году какие-то инструменты автоматизации появились, а до этого всё руками делали.
Почитай про штрихкоды, которые придумали вообще в первой половине 20-го века, правда на практике начали активно использовать только в 80-е годы 20-го века.
Роботизированые цеха, где роботы-сварщики что-то делают, они тоже появились ещё в прошлом веке.
Их где-то внедряли, а где-то нет потому, что все упиралось в стоимость и их узконаправленность. Одно сортирует, другое не сортирует. Дело не в роботах, это только в платформа. Дело как раз в уходе от узкоспеицальных алгоритмов в сторону ИИ. Который может более сложные сценарии отрабатывать. Ту же Куку он намного лучше направит. Сдерживащие факторы: экономический, технологический.
Все остальное объяснено концептом, указанным выше. Автомтизация была, но у нее был и предел. Теперь он будет преодолен, скорее всего радикальным образом и с далеко идущими последствиями.
Еще раз говорю: не выебывайся, дед. Гонору много.
пиздец дебил, у тебя и компьютеры первые появились в 40е, как и чат боты в 70е, к тому что щас это вообще никакого отношения не имеет
> неспособная заниматься любой деятельностью с минимальной ответственностью
как же смешно эту хуйню читать, вот сразу детект человека который никогда не руководил людьми не поручал ничего никому. да уже все кабаны блять перешли на агентов, потому что они в миллиард раз лучше справляются с задачами требующими ответственность
>Дело как раз в уходе от узкоспеицальных алгоритмов в сторону ИИ.
Типичное сектантство, вот когда люди видят, что "ИИ осмысленно разговаривает", и начинают молиться ему как божеству
Реально, пугает и настораживает. Как помешаный, что рассказывает, что вот-вот будет второе пришествие и как это будет, и что делать надо
Ну там чет случалось из-за хуевых советов и аи чуть лоботомировали, давать постоянно приписку что совет может быть неверен и т.д
Че тут в новости прям про запрет пишут я хз
Если что-то для тебя кажется настолько диким, что ты считаешь это """сектанством""", то возможно ты сам просто не далек и не умеешь думать вне стандартной парадигмы вещей. Сынок, я сам доходил до подобных мыслей, посредством собсвенных размышлений, а не скопировал чью-то точку зрения. Это просто то что понимает и говорит илита и что не может осознать плебс.
Преодоление уже началось, это факт. Роботы на местах, работают. ИИ приносит конкретный результат в исследованиях. Прямого импакта на экономику может и нет, но есть косвенный и отложенный. Уже, глупо это отрицать. А в утверждении, что будет радикальным образом преодолен барьер, нет абсолютности. Там написано "скорее всего". Указание на вероятность. Это не подход сектанта.
>вот когда люди видят, что "ИИ осмысленно разговаривает", и начинают молиться ему как божеству
Заебал тут софистикой заниматься и маняврировать, короче.
Это ты тут абсолютными категориями и ярлыками сыпешь. То про детский сад, то про верунов, то вопросы по существу игнорируешь, то аргументы, то в сторону уходишь. У тебя знание, построенное на стереотипах, вере и неполной информации. Сектантов как раз характеризует подобное мышление. Точнее, его отсутствие потому, что это вовсе и не мышление. Вероятно, ты из лагеря искателя шизов, иронично. Сектант-инквизитор, короче. Тебе в po, там оценят такой подход.
Двухрукий гуманоидный робот, от $4290
Питается от высокопроизводительных моторов и сенсоров, с интегрированным бинокулярным зрением и голосовым взаимодействием
очевидно, что в будущем нормальный гуманоидный робот будет стоить примерно как средний мотоцикл или даже мопед
>У тебя знание, построенное на стереотипах, вере и неполной информации.
Как уже долгое время талдычу, у них просто нет понимания, что что-то может меняться и они оценивают будущее по тому как все происходит в настоящем. Буквально человеческий бенчмарк интеллекта провален.
Только у гуманоида за 5к гарантия 6 месяцев. А у мотоцикла - 3 года.
Потому что супердешманские шарниры отъебнут как только - так сразу.
у мотоцикла нагрузки явно выше
а нахуя вам личный гуманоидный робот? вам скорее акции какие-то продадут робовладельческой фирмы и там уже сами разберутся что купить и на какой завод их пихнуть массово
Мотоцикл не весит 50кг.
а нахуя вам личная самодвижущаяся повозка? вам скорее акции какие-то продадут автомобильной фабрики и там уже сами разберутся что купить и на какую дорогу их пихнуть массово
ну так если будет автопилот такси от яндекса к дому подъезжать, то нахуй и не нужна эта повозка в личном пользовании
Да, но картошку тебе на даче тоже автопилот от Яндекса посадит или за пивом сгоняет? А от тачек многие не захотят отказываться из-за привычки, а некоторые из-за эстетики вождения. В дальнейшем, да, скорее всего машин с мясными за рулем станет намного меньше. Через пару поколений.
а ты точно картошку копаешь на даче? или этот вопрос смогли решить и без роботов и ты заказываешь курьера из пятерочки?
Картошка, это условно, просто один из бытовых вопросов. Намек на то, что робот будет по быту делать какие-то вещи. Я полагаю, что чем дешевле и совершеннее будут роботы, тем больше. Вон, робот за 4к продается. Да, это обрубок экспермиентальный, но это примерный показатель уровня цены. Если будет подвижная кукла из пластика за такую цену, то мозги для нее дешевы, буквально бесплатны, ИИ уже копеечный, и будет только улучшаться. Получим нового робота по цене б/у современного автомобиля, а то и дешевле.
тем более значит робот должен быть дешевле мотоцикла
За килограмм стали на металлоприемке дают около 12р, за килограмм меди - около 800р, алюминия - около 70р. Думай.
ничего не понимаю, при чём тут медь-алюминий. Скорее всего гуманоид будет преимущественно пластиковым, где-то композитным, там карбон, который сейчас довольно дешёвый
>ИИ уже копеечный,
что ты несёшь? Он копеечных только в датацентрах, когда тебе подписки субсидируют. Так тебе железо будет многие тысячи долларов стоить и жрать энергии много. Если тебе нужен робот, который не только бегать и танцевать по программе умеет
В Китае уже стартапы платформ есть, где навыки для роботов покупать можно. Скорее всего, по подпискам у большинства роботы и будут.
На локалках он тоже уже копечный, вопрос только в приросте параметров и мозгов на параметр.
>У тебя знание, построенное на стереотипах, вере и неполной информации
Это ты точно не про себя и своего коллегу? Кто вообще не в курсе про историю технологий, а думает, что всё началось три года назад?
Если бы ты интересовался технологиями, что и как появлялось, что за проблемы были, что остаётся, ты бы не писал многие вещи.
Я вижу святую веру в великий ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, всезнающий и всемогущий. А на деле просто непонимание технологий, ни тех, что были, ни тех, что сейчас есть.
>Роботы на местах, работают.
Ты увидел какие-то ролики, где роботы работают. Хотя на деле они мало где работают, их пока тупо мало выпускают, помимо того, что они так себе пригодны.
Только вот автоматизации запредельной уже довольно много лет, всё постепенно внедряется. Посмотри видео про автоматизированные склады, которым больше 5 лет с запасом.
Развитие технологий шло. И в науке технологии применяются давно. В том числе ИИ, машинное обучение. Давно много чего пытаются решать с помощью компьютеров. Пакетам Wolfram Mathematica, Matcad, Matlab больше 35 лет. Они все появились ещё в 80е годы прошлого века и развивались
Сейчас идёт дальнейшее развитие IT технологий, период более ускоренных, за счёт LLM. Вот именно LLM, в отличии от просто нейросетей, машинного обучения и просто компьютерных вычислений и автоматизации, это какая-то новая тема.
Её богу, какой-то детский сад, эпическая наивность, полное отсутствие кругозора
Я боюсь, что там навыки скорее всего крайне примитивные, которые несложно реализовать. Реально функциональность робота полноценная это такой конкретный AGI, очень затратный
Сейчас об этом рано говорить, даже роботов толком нет, это просто подсвечивает возможные варианты.
Там ещё в чём принципиальная проблема: роботы, и современный ИИ, совершенно не дружат с пониманием смысла. А это чревато проблемами. То есть робот может что-то делать, по шаблону, но он не понимает что и зачем это делает. В каких-то задачах пофиг, в каких-то недопустимо совершенно
В текущих задачах проблема автоматизации скорее в том, что сложно сделать хорошие манипуляторы, их механику. Вот это дорого. То есть ценность роботов не в каком-то их особом ИИ, а в том, что разработали механику достаточно хорошую для них, именно это может дать толчок.
В реальности, вот скажем робот разбирает посылки. Но тебе не нужен там гуманоид. Тебе не нужно, чтобы у него ноги были, достаточно верхней половины. Причём человеческая компоновка не оптимальна. Руки не всегда оптимальных. Часто может быть лучше, чтобы смотрел он не с головы, а с других точек. Что ведь реализовать очень просто, но это не гуманоидная схема. Или может чтобы было не две руки, а больше. Скажем двумя руками он что-то держит, а третьей-четвёртой что-то прикручивает. Сейчас такую работу делает несколько человек, им надо координироваться, что очевидно само по себе сложно
Ну у меня очень-очень большой скептицизм по отношению к роботам-гуманоидам. На самом деле чтобы внедрять автоматизацию это не нужно. Главное, чтобы была техническая база по части механики. А там с помощью ИИ уже значительно проще проектировать робота, не гуманоида, под задачу.
Вот сюда надо смотреть и это развивать. Конечно это и без моих советов развивают, просто там хайпа меньше и инвестиций тоже, скорее всего
Хуйня. Для держание пробирок не годится.
Даже люди с их охуенными манипуляторами почти лучшими в природе бьют посуду в лабе.
А это чмоня, которая стоит как годовая зарплата научного сотрудника не сможет нихуя.
>по отношению к роботам-гуманоидам.
Беззадачное говно.
Все самое эффективное в автоматизации давно можно сделать без людей, но дорого. С роботов 300% маржи с продажи их труда никогда не получишь.
Для работы в инфрастуктуре, созданной под человека, гуманоид-робот это необходимость. Вряд ли под негуманоидов дома будут переделывать специально. Там нужны именно гуманоидность и универсльность. Роботы будут разные, не обязательно гуманоидные, но это - четкая ниша. Пустовать не будет.
А вырастить одного мясного дроида в веселом Афганистане или Пакистане до совершеннолетия стоит те же 4.5К долларов. Только срок службы у него лет 30 минимум а не 3 года, в отличие от гуманоидных роботов которые только плясать пока могут он умеет вот так. Питается чем Аллах пошлет. Вывод - мясные мешки пока безоговорочно рулят, только мало их.
Нахуй вы шиза кормите, который весь тред из треда новостей превратил в тред личного отрицалова новостей. Уже же ясно, что с ним бесполезно дискутировать, либо троллит, либо шизит и упорот, либо вообще в нейронку скармливает ваши ответы и дает задания хуету отрицающую бесконечно писать.
Тут примечательно что у Китая который безоговорочный лидер в гумноноидных роботах на автозаводах шеренгами стоят манипуляторы от Фанук, как и у всех. То есть к прикладной промышленной роботизации все эти робоплясуны имеют на самом деле довольно отдаленное отношение.
Всё равно не понятно, зачем именно гуманоид. Как-минимум очень полезно иметь больше рук-манипуляторов, и часть может быть других, чем рука человека.
Из практичных применений дома это клининг. Во полноценный, чтобы полы пылесосить-мыть, в том числе в сложных местах, мыть сантехнику, стирать пыль со сложных мест и что-то вот такое. Это что-то, что надо делать регулярно, всем, а люди это не очень любят делать.
Вот за такой заплатят, если он что-то умеренное будет стоить, скажем 5000 долларов (это для западного рынка).
Но я боюсь, что тут намного сложнее это реализовать, чтобы адекватно работало.
Да аболютно незачем, точно так же как давать высеронному продвинутому автозаполнению имя и делать вид что это какой-то электронный цифровой человек с которым можно "общаться". Просто это все готовые тропы из сайфай попа знакомые обывателю, поэтому их легче впаривать бакланам которые никогда в жизни ничего не производили и не кодили.
Это еще и психологически близко человеку. Он скорее захочет жить рядом с чем-то антропоморфным, чем с каким-то функциональным, но чужеродным конструктом.
Антропоморфный робот скорее будет пугать. Скажем роботы-пылесосы, всем норм. Мне кажется, антропоморфный робот нужен, только если ему надо взаимодействовать напрямую с человеком. Скажем из потенциально востребованных применений это робот-санитар, робот-сиделка. Правда это ещё более сложная задача.
Есть грань. Ну, взять какого-нибуть робота из Звездных Войн, долбоеба золотого, как его там звать. Его найдут скорее харизматичным, чем страшным. Достаточно запустить в серию что-то похожее, тут чел выше прав, про тропы из сайфая. Это просто отработает на эффекте похожести.
А вообще, страх начинается тогда, когда робот или кукла подбирается слишком близко к образу человека, например у них мимика появляется, но хуевая. Или это мимически безжизненная, но максимально реалистичная кукла. То есть, вроде как натурально все, но при этом с каким-то подвохом. А какая-нибудь более абстрактная, но в то же время человекоподобная форма, типа упомянутой или Оптимуса, - тут уже нет проблем нет.
R2-D2, который ведро-андроид, тоже со своим шармом и многим нравился. То есть если к нему приделать манипуляторы, то норм.
Тут две разные задачи. Одна это "человекоподобный друг", а другая это крутая технологическая и полезная игрушка. Вот второе крайне востребовано. Вот чтобы эта игрушка выглядела круто, и при этом реально что-то полезное делала.
Уборка это то, что реально востребовано. Многие для этого клининг себе вызывают.
Возможно, да, будет что-то вроде роботов пылесосов на стероидах в скине R2. Просто если робот-друг интегрирует в себя функции универсального помощника, то нужен ли будет другой? В конечном итоге мы придем к тому, что дома будет больше одного робота. Да и рынок поделится на производителей разных роботов. Одни будут впаривать пылесосы, другие - друзей с функцией клининга, отсоса пыли и чистки дымохода. Но я думаю, что все же гуманоидный станет фаворитом при его экономической доступности и функциональности.
Потому что гуманоидный робот универсальнее. Тут тащили гифку где софт на ноутбуке съел в себя весь рабочий стол 80х годов. Теперь у тебя там и музыка и фильмы и игры и рабочие инструменты. Это просто намного дешевле на дистанции. То же самое и с гуманоидами, в момент когда сделают умного гуманоида, ему задачи бесконечно можно будет придумвыать и распределять. Это не одноразовая хуйня за 5к долларов которая еще и устаревает постоянно. Гуманоид сможет сам себя обновлять и чинить, тупо сев в автобус для гуманоидов и доехав до завода где другие гуманоиды меняют детали. Все это по подписчной/акционерной системе. Так как с личным роботом не все захотят заморачиваться.
У большинства дома вообще не будет никакого робота, я например не хочу делить жилплощадь с гигантской железной хуйней. Робота-пылесоса и посудомойки достаточно, хотя я и ими не пользуюсь, это не нужно. Разве что роботы смогут всех обеспечить загородными дачами с большой площадью, тогда да, но это уже 22 век скорее, когда население сократится.
Игровой нейрорендеринг от Roblox
Тут Roblox бахнул очень интересный пресс-релиз о своих будущих планах. Много слов, но вот кратко суть:
Если в одном предложении: видеомодель Roblox Upsampler принимает на вход черновой рендер (и разную информацию типа глубины, 3д и меты) от их традиционного игрового движка и нейрорендерит это на их же серверах, а потом доставляет видеопоток на клиентов.
Вообще-то говоря звучит как план для любого игрового движка.
Дальше обсудим разные моменты для тех, кто не обессилен чтением двух абзацев. Описание того, что происходит на видео также внизу.
1. Модели мира сами по себе не могут обеспечить масштабный и стабильный многопользовательский опыт. Хотя генераторы миров впечатляют во многих отношениях, они терпят неудачу во многих критически важных областях. К ним относятся согласованность во времени в рамках одной сессии, долговременная память между сессиями, задержка и тонкий контроль со стороны создателя. Менее очевидные недостатки проявляются, когда речь заходит о стабильной симуляции многопользовательского режима, требовательном соревновательном геймплее, высокоинтеллектуальных NPC, тестировании и постепенном совершенствовании.
2. Иначе говоря: модель мира не есть игровой движок. И Роблокс предлагает гибридный подход - Roblox Reality, который сочетает в себе игровой движок Roblox, облачную платформу Roblox и модель видеомира Roblox Super Upsampler.
3. Игровой движок Roblox обрабатывает структурированные и логические аспекты мира, обеспечивая стабильную долговременную память, символическую логику и повторяемую симуляцию. Основное движение объектов управляется в движке, например, местоположение и скорость автомобиля, его колеса, амортизаторы и рулевое управление. На основе этого, модель видеомира добавляет дополнительные визуальные и генеративные компоненты, такие как капли воды, стекающие по лобовому стеклу, и шелест листьев, когда автомобиль проносится мимо. Такой подход позволяет игровому движку поддерживать модель данных (общее и согласованное состояние), в то время как модель видеомира генерирует пиксели (визуальную составляющую).
А теперь самое интересное. Генератор мира, он же нейрорендер, будет крутиться в облаке Роблокса на картах H200\B200.
Причем они целятся 2К 60fps - не очень понимаю, как будут достигать такой скорости просчета (пусть даже в облаке) и такой скорости доставки пикселей по сети.
Вишенка на торте: на клиенте планируют нейрорендер крупных планов - опционально накладывать локально отрендеренный аватар с увеличенным разрешением для поддержания очень низкой задержки при действиях на переднем плане.
Теперь, что на видео.
1. Нынещний рендер в роблоксе.
2. Справа вверху. То, что будет поступать на вход видеомодели. 3Д и превиз.
3. То, что у них есть сейчас. Нейрорендер, но не в реалтайме.
4. Куда они целятся.
Качество тут:
https://youtu.be/A60n4O5k8XI
В общем хороший манифест и протокол о намерениях.
От себя добавлю, что они напирают на фотореализьм, но нейрорендер может делать любые визуальные "скины" для игровой картинки. Хоть в аниме, хоть в пиксельарт. И это круто.
Оcталось достичь 2К в 60fps
https://about.roblox.com/newsroom/2026/04/roblox-reality-hybrid-architecture-democratizing-photorealistic-multiplayer-gaming
Когда? Конец года...
Тут Roblox бахнул очень интересный пресс-релиз о своих будущих планах. Много слов, но вот кратко суть:
Если в одном предложении: видеомодель Roblox Upsampler принимает на вход черновой рендер (и разную информацию типа глубины, 3д и меты) от их традиционного игрового движка и нейрорендерит это на их же серверах, а потом доставляет видеопоток на клиентов.
Вообще-то говоря звучит как план для любого игрового движка.
Дальше обсудим разные моменты для тех, кто не обессилен чтением двух абзацев. Описание того, что происходит на видео также внизу.
1. Модели мира сами по себе не могут обеспечить масштабный и стабильный многопользовательский опыт. Хотя генераторы миров впечатляют во многих отношениях, они терпят неудачу во многих критически важных областях. К ним относятся согласованность во времени в рамках одной сессии, долговременная память между сессиями, задержка и тонкий контроль со стороны создателя. Менее очевидные недостатки проявляются, когда речь заходит о стабильной симуляции многопользовательского режима, требовательном соревновательном геймплее, высокоинтеллектуальных NPC, тестировании и постепенном совершенствовании.
2. Иначе говоря: модель мира не есть игровой движок. И Роблокс предлагает гибридный подход - Roblox Reality, который сочетает в себе игровой движок Roblox, облачную платформу Roblox и модель видеомира Roblox Super Upsampler.
3. Игровой движок Roblox обрабатывает структурированные и логические аспекты мира, обеспечивая стабильную долговременную память, символическую логику и повторяемую симуляцию. Основное движение объектов управляется в движке, например, местоположение и скорость автомобиля, его колеса, амортизаторы и рулевое управление. На основе этого, модель видеомира добавляет дополнительные визуальные и генеративные компоненты, такие как капли воды, стекающие по лобовому стеклу, и шелест листьев, когда автомобиль проносится мимо. Такой подход позволяет игровому движку поддерживать модель данных (общее и согласованное состояние), в то время как модель видеомира генерирует пиксели (визуальную составляющую).
А теперь самое интересное. Генератор мира, он же нейрорендер, будет крутиться в облаке Роблокса на картах H200\B200.
Причем они целятся 2К 60fps - не очень понимаю, как будут достигать такой скорости просчета (пусть даже в облаке) и такой скорости доставки пикселей по сети.
Вишенка на торте: на клиенте планируют нейрорендер крупных планов - опционально накладывать локально отрендеренный аватар с увеличенным разрешением для поддержания очень низкой задержки при действиях на переднем плане.
Теперь, что на видео.
1. Нынещний рендер в роблоксе.
2. Справа вверху. То, что будет поступать на вход видеомодели. 3Д и превиз.
3. То, что у них есть сейчас. Нейрорендер, но не в реалтайме.
4. Куда они целятся.
Качество тут:
https://youtu.be/A60n4O5k8XI
В общем хороший манифест и протокол о намерениях.
От себя добавлю, что они напирают на фотореализьм, но нейрорендер может делать любые визуальные "скины" для игровой картинки. Хоть в аниме, хоть в пиксельарт. И это круто.
Оcталось достичь 2К в 60fps
https://about.roblox.com/newsroom/2026/04/roblox-reality-hybrid-architecture-democratizing-photorealistic-multiplayer-gaming
Когда? Конец года...
Сколько манябреда в голове. Так и вижу, как гугл, мета, xai, openai, антропик и куча китайских компаний в 2027 скажут, что чет не выгорело и перестанут все разом вливать кучу бабла в эту сферу. Ага. Автомобильным компаниям по 10 лет дают бабло без какой-либо прибыли, а тут вдруг всё разом остановят для новой индустрии. Ты настолько оторван от реальности, что даже не смешно
Больницы доступны в 5-10км в ближайшем городе, то есть ближе, чем в Москве. По Москве ты тупо будешь добираться дольше от своего дома до больницы. Школа в поселках имеется.
При том, что даже с пластиком все остальное дороже.
Ну как бы с интернетом была схожая история, только бабло в таком объёме не вкачивали.
ХЗ чего там происходит в автомобильной индустрии, но как минимум машины это физический товар, дорогой в производстве, и влезть на этот рынок тяжело, балансы же в любом случае в среднем сходятся. Цикл длинный. Причём скорее всего тут суммы скромнее, чем в ИИ.
>openai, антропик
У них нет своих денег. В них вкачивают инвесторы. Вообще история о том, что надо показать, каким образом компании будут генерить выручку. Не прибыль даже, а просто выручку. В тех объёмах, на которые они подписались. Потому что если не смогут, у многих кредиторов начнутся проблемы.
Просто попробуй нарисовать картину будущего. Какие пользователи сколько будут платить, чтобы в сумме компании собрали ожидаемую кассу.
Допустим 200 миллионов активных человек оформляют себе подписки по 20 долларов. А 20 миллионов айтишников и других спецов подписки по 200 долларов. Реально ли это? Не факт. Тут вот считают, что будет всё дешевле. Но при таком раскладе от каждой из групп примерно по 50 миллиардов выручка годовая, в сумме 100 миллиардов. А ИИ компании заплатировали в разы больше, с такой выручкой они в глубоком пролёте, инвестиционные планы не бьются.
Ты, и все остальные кто пиздят про выручку и окупаемость, просто не понимают что тут игра с нулевой суммой. Если ты будучи бигтехом забьешь хуй на ИИ и будешь свою прибыль считать, то тебя вытеснят с рынка. Все что делают компании это защищают свои гигантские прибыли в сотни миллиардов долларов. И да, в процессе этого в какой-то степени соснут все, но альтернатива еще хуже, если Гугл внезапно перестанет деньги в ИИ вливать, то он потеряет вообще все.
Причем даже если в сговор уйти, то уже китайцы всех выебут и высушат. Инвесторам просто некуда деваться кроме как заливать деньгами ИИ, это гонка вооружений, поэтому можешь перестать трястись за их прибыль и то что они завтра обанкротятся, там все посчитано сто раз.
И да, схлопывания пузыря не будет, если станет понятно что прибавление компьюта и скейлинг нихуя не дают, то корпы просто начнут сбрасывать обороты и расходы, потихоньку пытаясь выйти в прибыль, то есть если LLM полная хуйня и АГИ не достигнуть, то просто снизятся темпы роста, будет что-то типа застоя 10х годов, когда прогресс почти встал и все развитие было в софте. Реальный экономический пиздец возможен только в случае если АГИ таки будет, поэтому гуглу куда безопаснее слить 200 миллиардов, чем потенциально проебать весь бизнес.
По сути, будущее всех крупных игр. Зачем рендерить все движком и хилой видеокартой, когда нейронка сделает Голливуд-синематик за 3 копейки. Похоже на концепцию игры в облаке, но только тут графон дают, а не игру. И бесплатно. Бесплатно же, да?
Правда, как бы там ни было, всех заебет это засилье одинакового графона в ААА, и снова в квадратные майнкрафты побегут. Но в целом технология крутая, потенциал большой. И не только в играх. То же кинцо можно так делать. Машинимы на новый уровень пойдут. С того же Роблокса и начнется.
>если Гугл внезапно перестанет деньги в ИИ вливать
У Гугла нет проблем. У них своих денег много, у них самые большие свои мощности, у них огромная пользовательская база, которая никуда не денется. И не так много они вливают.
Вопрос же не в том, что вообще ничего не влиавть. Нет, это неправильно, что-то нужно. Технология есть, она работает, без неё никуда. Вопрос адекватности.
Почему-то свидетели ИИ не хотят считать. Скажем пытаться оценивать объём рынка и исходят из этого разумные траты. Избыточные траты убьёют. Компании просто разорятся, а их активы, модели например, заберут себе другие. Вот и всё.
>то уже китайцы всех выебут и высушат.
Они играют на своей поляне. От того, что ты чуть позже получишь свою модель, ты ничего реально не потеряешь.
>LLM полная хуйня и АГИ не достигнуть
Мантра, как будто этот мифический АГИ это философский камень, кто его первым получит, тот станет властителем вселенной. Не станет. Тебе надо показать, как именно ты собираешься зарабатывать деньги, с учётом, что у клиентов есть альтернативы, пользоваться конкурентами или вообще чем-то открытым и бесплатным
>У них нет своих денег. В них вкачивают инвесторы
Это называется венчурный капитализм.
>Просто попробуй нарисовать картину будущего. Какие пользователи сколько будут платить, чтобы в сумме компании собрали ожидаемую кассу.
Корпоративные, государственные, сверхбогатые. Тем для кого зарабатывание перестало быть самоцелью и им денег вкинуть в эпохальную хуйню ничего не стоит. За крошки в 200 долларов в месяц с человека никто не будет бороться, всё как и в жизни решает коллектив. А руководитель сказал, что теперь в статью расходов нужно вписать ИИ.
Вообще, несправедливо, что компанию, ведущую научные исследования обязывают вписываться в рыночек. А потом обвинять, что у учёных в говне мочёных нежизнеспособная бизнес модель.
"А ИИ компании заплатировали в разы больше, с такой выручкой они в глубоком пролёте, инвестиционные планы не бьются."
Кабану похуй, если акции компании не окупятся. Компании, которая поможет сократить расходы в его бизнесе, в будущем излечит его от рака 4 стадии или не позволит пьяному уроду задавить насмерть его внука.
У тебя профессиональная деформация, ты кроме цифр ничего не можешь видеть.
>Почему-то свидетели ИИ не хотят считать. Скажем пытаться оценивать объём рынка и исходят из этого разумные траты. Избыточные траты убьёют. Компании просто разорятся, а их активы, модели например, заберут себе другие. Вот и всё.
Так это же их дело, а не твоё. Они лично берут на себя риск, получают баснословные зарплаты за это. Там не дураки сидят, можно доверять их компетентности.
Ну а если тут не будет никакой формы протекционизма и им просто будут позволять разоряться, то страна проиграет гонку просто и всё.
В принципе триллионы от американской оборонки можно в тот же ИИ вкидывать по чуть чуть, раз уж ИИ реально в войне использовать можно.
>Мантра, как будто этот мифический АГИ это философский камень, кто его первым получит, тот станет властителем вселенной. Не станет. Тебе надо показать, как именно ты собираешься зарабатывать деньги, с учётом, что у клиентов есть альтернативы, пользоваться конкурентами или вообще чем-то открытым и бесплатным
Ну, ИИ компания с АГИ банально может диверсифицировать свою деятельность на другие сферы экономики. Какой нибудь Гугл сможет не разориться и выстоять.
В принципе, плевать окупится или нет, пока их деятельность соответствует потребностям государства. В такие вещи не стыдно инвестировать, такие вещи не стыдно субсидировать. Прямой отдачи мб и не будет, но она будет опосредованной.
Шарниры - это прям тупиковая переходная технология. У андроидов будут искусственные мышцы.
> Скажем пытаться оценивать объём рынка и исходят из этого разумные траты
С чего ты взял что они не оценивают? Почти все вливания в ИИ от крупных корпораций, потому что у них есть инстинкт самосохранения, и вливания в ИИ это КОНСЕРВАТИВНЫЙ шаг, это не fomo-вливания как ты пытаешься преподнести, это защита бизнеса. И любой адекватный человек находясь в управлении Айти гигантов точно также вливал бы десятки миллиардов в ИИ.
А ты же предлагаешь им рискнуть всем что есть и попытаться ради сиюминутной выгоды и экономии поставить на то что ЛЛМки провалятся. Если провалятся, можно будет по дешевке скупить все эти опенАИ. А если не провалятся, то окажешься в петушином загоне рядом с яху и айбиэм. Чето вот уважаемые дяди предпочитают поступиться прибылью на пару лет, но не рисковать так сильно.
Соглы, как раз недавно засунули помпу внутрь волокон, что по сути уже сильно приближает роботов по анатомии к человеку
От котенкова
Две новости:
—Anthropic начали обсуждения следующего раунда инвестиций; никаких бумаг пока не подписано, но компания рассматривает возможность привлечения капитала при оценке в $900B. Это чуть больше, чем у OpenAI в начале месяца ($852B). Наверное, где-то через месяц-полтора раунд закроют и объявят официально. Очень интересно будет посмотреть, какие компании вложатся, и войдут ли инвесторы с Ближнего Востока и суверенных фондов.
—Anthropic хотели раскатать доступ к Mythos, своей самой мощной анонсированной но закрытой модели, на 120 организаций (с текущих ~50). Белый дом пока что запретил это делать, ссылаясь на важность технологии (вдруг попадет не в те руки) и переживания о том, что компании не хватит мощностей для поддержания спроса... самого государства. Да-да, вы прочитали правильно: несмотря на то, что Министерство обороны объявило компанию риском в цепочке поставок, государственные агентства всё равно пользуются моделью (правда не ясно, получилось ли так в ходе дополнительных переговоров, или всё в рамках 90-дневного срока, который выделили агентствам на переход с технологий Anthropic).
«...учитывая контекст, я почти уверен, что адвокаты Илона Маска, возможно, сильно облажались» —не то, что я ожидаю прочитать в новостном материале по делу, В КОТОРОМ СУДИТСЯ САМЫЙ БОГАТЫЙ ЧЕЛОВЕК МИРА, КОТОРЫЙ МОЖЕТ НАНЯТЬ ЛЮБЫХ ЮРИСТОВ.
Самого Elon уже опросили как свидетеля (он признался, что xAI дистиллировала модели OpenAI 😂), а за ним вызвали Jared Birchall, финансового управляющего состоянием миллиардера.
TLDR:
—в феврале 2025-го Elon сделал ставку в $97.4 миллиарда долларов за НКО OpenAI. С его слов, он хотел задать рыночную цену, чтобы в ходе раздела акций с коммерческой OpenAI некоммерческая не была усечена. На эти цифры должны были смотреть главные прокуроры, одобрявшие процесс конвертации.
—один из юристов команды Elon Musk задал несколько вопросов по этому поводу
—...что позволило юристам OpenAI начать спрашивать по этой же теме и выяснить: а как получили оценку? а кто готов был давать деньги? а почему так? а какое вообще вам дело до того что происходит? И так далее. Дело в том, что никаких документов в рамках дискавери не было предоставлено, так как считалось, что это вне рамок дела. Jared Birchall отвечал не очень — многое не помнит, многое не знает, что-то слышал от кого-то где-то там-то.
—тут уже в опрос вмешалась судья, которая выгнала жюри присяжных из зала (а почему не выгнали журналистов? это как?) и сама начала задавать вопросы, пытаясь разобраться, как же без всяких оценок пришли к цифре около ста миллиардов, а главное на основе чего собирали инвесторов, чтобы сделать ставку. Сто миллиардов сложно без какого-то обоснования собрать.
Новость кончается так:
«К сожалению, задав вопрос о сделке с xAI в самом конце прямого допроса, команда Маска, возможно, открыла дверь для дальнейшего расследования. Вы можете спросить: «открыла дверь для чего?», и ваше предположение будет таким же верным, как и мое. Дальнейшие дискавери документов? Возможно, что-то о антиконкурентном поведении? Могу сказать вам, что для Elon Musk это не сулит ничего хорошего»
Суд идёт дальше, но следующий раз жюри и допрос вернутся в понедельник.
Кстати, напоминаю, что пока идет суд, Маск продолжает в твиттере форсить любые плохие новости про Альтмана, он даже для этого использует платные методы продвижения в рекомендациях. Понятно, что для него это бесплатно.
Две новости:
—Anthropic начали обсуждения следующего раунда инвестиций; никаких бумаг пока не подписано, но компания рассматривает возможность привлечения капитала при оценке в $900B. Это чуть больше, чем у OpenAI в начале месяца ($852B). Наверное, где-то через месяц-полтора раунд закроют и объявят официально. Очень интересно будет посмотреть, какие компании вложатся, и войдут ли инвесторы с Ближнего Востока и суверенных фондов.
—Anthropic хотели раскатать доступ к Mythos, своей самой мощной анонсированной но закрытой модели, на 120 организаций (с текущих ~50). Белый дом пока что запретил это делать, ссылаясь на важность технологии (вдруг попадет не в те руки) и переживания о том, что компании не хватит мощностей для поддержания спроса... самого государства. Да-да, вы прочитали правильно: несмотря на то, что Министерство обороны объявило компанию риском в цепочке поставок, государственные агентства всё равно пользуются моделью (правда не ясно, получилось ли так в ходе дополнительных переговоров, или всё в рамках 90-дневного срока, который выделили агентствам на переход с технологий Anthropic).
«...учитывая контекст, я почти уверен, что адвокаты Илона Маска, возможно, сильно облажались» —не то, что я ожидаю прочитать в новостном материале по делу, В КОТОРОМ СУДИТСЯ САМЫЙ БОГАТЫЙ ЧЕЛОВЕК МИРА, КОТОРЫЙ МОЖЕТ НАНЯТЬ ЛЮБЫХ ЮРИСТОВ.
Самого Elon уже опросили как свидетеля (он признался, что xAI дистиллировала модели OpenAI 😂), а за ним вызвали Jared Birchall, финансового управляющего состоянием миллиардера.
TLDR:
—в феврале 2025-го Elon сделал ставку в $97.4 миллиарда долларов за НКО OpenAI. С его слов, он хотел задать рыночную цену, чтобы в ходе раздела акций с коммерческой OpenAI некоммерческая не была усечена. На эти цифры должны были смотреть главные прокуроры, одобрявшие процесс конвертации.
—один из юристов команды Elon Musk задал несколько вопросов по этому поводу
—...что позволило юристам OpenAI начать спрашивать по этой же теме и выяснить: а как получили оценку? а кто готов был давать деньги? а почему так? а какое вообще вам дело до того что происходит? И так далее. Дело в том, что никаких документов в рамках дискавери не было предоставлено, так как считалось, что это вне рамок дела. Jared Birchall отвечал не очень — многое не помнит, многое не знает, что-то слышал от кого-то где-то там-то.
—тут уже в опрос вмешалась судья, которая выгнала жюри присяжных из зала (а почему не выгнали журналистов? это как?) и сама начала задавать вопросы, пытаясь разобраться, как же без всяких оценок пришли к цифре около ста миллиардов, а главное на основе чего собирали инвесторов, чтобы сделать ставку. Сто миллиардов сложно без какого-то обоснования собрать.
Новость кончается так:
«К сожалению, задав вопрос о сделке с xAI в самом конце прямого допроса, команда Маска, возможно, открыла дверь для дальнейшего расследования. Вы можете спросить: «открыла дверь для чего?», и ваше предположение будет таким же верным, как и мое. Дальнейшие дискавери документов? Возможно, что-то о антиконкурентном поведении? Могу сказать вам, что для Elon Musk это не сулит ничего хорошего»
Суд идёт дальше, но следующий раз жюри и допрос вернутся в понедельник.
Кстати, напоминаю, что пока идет суд, Маск продолжает в твиттере форсить любые плохие новости про Альтмана, он даже для этого использует платные методы продвижения в рекомендациях. Понятно, что для него это бесплатно.
>Шарниры - это прям тупиковая переходная технология.
Пока у нас только обратный пример. Вон Бостон Динамиксы (запилили крутящих сальтухи роботов ещё до бума ИИшки, чисто на гидравлике) ебались со своей гидравликой сколько лет. В итоге выкинули её к хуям собачьим и пилят шарнирчики, забыв этот пердолиг с трубками и компрессорами как старашный сон.
GPT Image 2 программировали с помощью агентного ИИ codex
«Если и есть один секретный рецепт касательно GPT Image 2, то это, должно быть, codex. За последние 6 месяцев codex решал за одно сообщение каждый отдельный промпт, который я пробовал. GPT Image 2 на 99% разработан с помощью codex. Мы интегрируем его обратно в экосистему codex для получения более продвинутых агентных возможностей, надеюсь, вам понравится!»
«Если и есть один секретный рецепт касательно GPT Image 2, то это, должно быть, codex. За последние 6 месяцев codex решал за одно сообщение каждый отдельный промпт, который я пробовал. GPT Image 2 на 99% разработан с помощью codex. Мы интегрируем его обратно в экосистему codex для получения более продвинутых агентных возможностей, надеюсь, вам понравится!»
На каких данных строится подобный манямир и глубокая вера мы хоть раз в истории треда узнаем? В год нужно покрыть цифровым товаром за который почти никто не платит объем денег такой же как у всей мировой индустрии фастфуда вместе взятой, ноль ответов каким образом это может произойти, только вера в то что перекладывание денег из кармана микрософт в карман нвидиа будет идти годами как по волшебству.
Granite 4.1: 8-миллиардная модель IBM конкурирует с моделями, в четыре раза превышающими её по размеру
IBM только что выпустила Granite 4.1 — семейство открытых языковых моделей, созданных специально для корпоративного использования. Три размера, лицензия Apache 2.0, обучение на 15 триллионах токенов с уровнем одержимости конвейером, который стоит понять.
Один результат в бенчмарках не имеет смысла, пока вы не поймёте, как они её создали.
Модель на 8 миллиардов параметров. Плотная архитектура, никаких уловок MoE, никаких расширенных цепочек рассуждений. Она соответствует или превосходит Granite 4.0-H-Small практически по всем бенчмаркам, которые они проводили. У той старой модели 32 миллиарда параметров, из которых активны 9 миллиардов. У этой — 8 миллиардов.
Это либо очень впечатляюще, либо означает, что старая модель была недоделана. Вероятно, и то, и другое.
Вот как они её создали, что на самом деле говорят цифры, и имеет ли всё это значение для вашего варианта использования.
Результат, который заставляет вас дважды посмотреть на цифры
На бенчмарке ArenaHard, где модели оцениваются моделью GPT-4 по тому, насколько хорошо они справляются с 500 сложными реальными запросами (это один из лучших прокси для оценки фактического качества чата), инструктивная модель размером 8B набирает 69,0 балла. Предыдущее поколение, Granite 4.0-H-Small — модель MoE с 32 миллиардами параметров и 9 миллиардами активных — показало результат ниже. На BFCL V3, стандартном бенчмарке для вызова инструментов, модель 8B набирает 68,3, а модель MoE на 32B — 64,7. GSM8K проверяет способность рассуждать на уровне школьной математики, и здесь модель 8B также достигает 92,5. В тестах AlpacaEval, MMLU-Pro, BBH, EvalPlus, MBPP наблюдается та же картина повсеместно.
Более плотная, простая и меньшая модель побеждает. Стабильно.
На самом деле это означает, что IBM значительно улучшила процесс обучения между поколениями моделей. Модель 4.0-H-Small не была плохо построена; она была лучшей из того, что у них было на тот момент. Модель 4.1 размером 8B — это результат того, что происходит, когда вы тратите промежуточный период времени на одержимость качеством данных вместо простого масштабирования количества параметров. Именно эта нить проходит через всё в том, как была построена Granite 4.1.
Три размера, одна одержимость: как они на самом деле это создали
Granite 4.1 выпускается в трёх вариантах: 3B, 8B и 30B. Все три используют одну и ту же архитектуру трансформера только с декодером и плотной структурой, один и тот же конвейер обучения и одну и ту же стратегию работы с данными. Единственное различие между ними — размер. Никакой маршрутизации MoE, никаких разреженных слоёв или расширенных цепочек рассуждений, которые раздувают количество токенов. То, что вы отправляете на вход, обрабатывается предсказуемо каждый раз.
Модели, опирающиеся на длинные следы рассуждений, сложнее прогнозировать по стоимости и сложнее укладывать в бюджет по задержкам. Granite 4.1 пропускает всё это по замыслу. Но архитектура — это не главная история. Главная история — это 15 триллионов токенов, на которых они обучались, и то, насколько тщательно они с ними обращались.
IBM провела пять различных этапов обучения с разными смесями данных, разными расписаниями скорости обучения и разными целями. Этап 1 широкий: CommonCrawl составляет 59%, код — 20%, математика — 7%. К Этапу 2 доля математики подскочила до 35%, а кода — до 30%. На Этапах 3 и 4 они начали смешивать траектории рассуждений «цепочка мыслей» и данные инструкций вместе с самым качественным веб-контентом, который у них есть. Этап 5 расширяет окно контекста, в конечном итоге до 512 тысяч токенов для моделей 8B и 30B.
Большинство команд выбирают смесь данных и придерживаются её. IBM меняла свою смесь четыре раза, каждый раз с чётким намерением.
Фильтр, который отвергал плохие данные до того, как они могли нанести ущерб
IBM потратила достаточно времени на свой конвейер обеспечения качества данных, чтобы это заслуживало отдельного объяснения.
После предварительного обучения им нужно было превратить базовую модель в нечто, что действительно надёжно следует инструкциям. Это требует дообучения на примерах хорошего поведения, но плохие примеры в этом наборе данных не просто игнорируются. Они усваиваются. Галлюцинаторный ответ, ответ, игнорирующий инструкцию, вычисление, которое неверно, но подано уверенно — модель воспринимает всё это как сигнал.
Поэтому IBM создала систему фильтрации до того, как хоть один образец для дообучения коснулся модели. LLM-as-Judge (модель в роли судьи) оценивала каждый ответ ассистента по шести измерениям, включая следование инструкциям, правильность, полноту, краткость, естественность и калибровку. Каждому ответу присваивался балл, и образцы, упавшие ниже порога, отсекались. Но некоторые вещи вызывали автоматический отказ независимо от оценки: галлюцинации, ложные посылки, неверные вычисления. За них не даётся частичный кредит.
Судья не читал подсказки или пользовательские вводные изолированно. Он оценивал то, что сказала модель, учитывая весь доступный ей контекст. В настройках RAG (генерация с извлечением информации), если ответ не был обоснован найденными документами, это считалось галлюцинацией. В сценариях вызова инструментов выходные данные проверялись на соответствие разрешённым инструментам и их схемам параметров.
Вдобавок к этому отдельный конвейер на основе правил проверял структуру, такую как длина, форматирование, валидация схемы, дедупликация по всему набору данных. Всё протоколировалось и поддавалось аудиту.
То, что вышло с другой стороны, составило 4,1 миллиона образцов. Это звучит как много. Для контекста: это намеренно отобранные 4,1 миллиона.
Четыре раунда RL и почему им понадобились все они
Это та часть статьи о Granite 4.1, которую я нахожу наиболее интересной, главным образом потому, что в ней честно рассказывается о том, что что-то пошло не так в середине обучения, и как они это исправили.
После дообучения IBM запустила обучение с подкреплением (RL) в четырёх последовательных этапах. На первом этапе модель обучалась совместно сразу по девяти доменам, включая математику, науку, логические рассуждения, следование инструкциям, структурированный вывод, преобразование текста в SQL, временные рассуждения, общий чат и обучение в контексте. Причина объединения всех этих задач заключается в том, что совместное обучение предотвращает забывание моделью ранних доменов по мере того, как она становится лучше в более поздних. Каждое обновление градиента видит полный спектр задач.
Второй этап представлял собой обучение RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека) на общих подсказках для чата с использованием модели вознаграждения для повышения полезности. Это сработало. Оценки AlpacaEval подскочили в среднем примерно на 18,9 пункта по сравнению с контрольными точками после дообучения.
Затем что-то сломалось. Этап RLHF, хотя и улучшил качество чата, привёл к падению результатов в математических бенчмарках. Показатели GSM8K и DeepMind-Math регрессировали.
Третий этап представлял собой короткий прогон калибровки идентичности и знаний (около 40 шагов обучения), чтобы стабилизировать то, как модель представляет себя и что она знает. Небольшой этап, измеримое улучшение в самоидентификации.
Четвёртый этап был специализированным запуском математического RL, специально предназначенным для восстановления того, что было повреждено этапом RLHF. Это сработало: GSM8K восстановился и превысил базовый уровень дообучения в среднем примерно на 3,8 пункта. DeepMind-Math восстановился в среднем примерно на 23,5 пункта.
Модель 30B занимает верхнюю позицию в собственном чарте IBM по вызову инструментов BFCL V3 с результатом 73,7, опережая Gemma-4-31B с результатом 72,7. Это законный результат лидерборда, а не выборочное внутреннее сравнение. Модель 8B с результатом 68,3 превосходит предыдущую Granite 4.0-H-Small с результатом 64,7, а модель 3B с результатом 60,8 всё ещё обходит Qwen3-8B с результатом 60,2 — модель вдвое большего размера.
Что касается следования инструкциям через IFEval, то Gemma лидирует с результатом 94,1, и об этом стоит сказать прямо. Но модель 8B с результатом 87,1 фактически идёт наравне с Qwen3.5-9B с результатом 87,2, а модель 30B с результатом 89,7 превосходит каждую модель Qwen в чарте независимо от размера.
IBM только что выпустила Granite 4.1 — семейство открытых языковых моделей, созданных специально для корпоративного использования. Три размера, лицензия Apache 2.0, обучение на 15 триллионах токенов с уровнем одержимости конвейером, который стоит понять.
Один результат в бенчмарках не имеет смысла, пока вы не поймёте, как они её создали.
Модель на 8 миллиардов параметров. Плотная архитектура, никаких уловок MoE, никаких расширенных цепочек рассуждений. Она соответствует или превосходит Granite 4.0-H-Small практически по всем бенчмаркам, которые они проводили. У той старой модели 32 миллиарда параметров, из которых активны 9 миллиардов. У этой — 8 миллиардов.
Это либо очень впечатляюще, либо означает, что старая модель была недоделана. Вероятно, и то, и другое.
Вот как они её создали, что на самом деле говорят цифры, и имеет ли всё это значение для вашего варианта использования.
Результат, который заставляет вас дважды посмотреть на цифры
На бенчмарке ArenaHard, где модели оцениваются моделью GPT-4 по тому, насколько хорошо они справляются с 500 сложными реальными запросами (это один из лучших прокси для оценки фактического качества чата), инструктивная модель размером 8B набирает 69,0 балла. Предыдущее поколение, Granite 4.0-H-Small — модель MoE с 32 миллиардами параметров и 9 миллиардами активных — показало результат ниже. На BFCL V3, стандартном бенчмарке для вызова инструментов, модель 8B набирает 68,3, а модель MoE на 32B — 64,7. GSM8K проверяет способность рассуждать на уровне школьной математики, и здесь модель 8B также достигает 92,5. В тестах AlpacaEval, MMLU-Pro, BBH, EvalPlus, MBPP наблюдается та же картина повсеместно.
Более плотная, простая и меньшая модель побеждает. Стабильно.
На самом деле это означает, что IBM значительно улучшила процесс обучения между поколениями моделей. Модель 4.0-H-Small не была плохо построена; она была лучшей из того, что у них было на тот момент. Модель 4.1 размером 8B — это результат того, что происходит, когда вы тратите промежуточный период времени на одержимость качеством данных вместо простого масштабирования количества параметров. Именно эта нить проходит через всё в том, как была построена Granite 4.1.
Три размера, одна одержимость: как они на самом деле это создали
Granite 4.1 выпускается в трёх вариантах: 3B, 8B и 30B. Все три используют одну и ту же архитектуру трансформера только с декодером и плотной структурой, один и тот же конвейер обучения и одну и ту же стратегию работы с данными. Единственное различие между ними — размер. Никакой маршрутизации MoE, никаких разреженных слоёв или расширенных цепочек рассуждений, которые раздувают количество токенов. То, что вы отправляете на вход, обрабатывается предсказуемо каждый раз.
Модели, опирающиеся на длинные следы рассуждений, сложнее прогнозировать по стоимости и сложнее укладывать в бюджет по задержкам. Granite 4.1 пропускает всё это по замыслу. Но архитектура — это не главная история. Главная история — это 15 триллионов токенов, на которых они обучались, и то, насколько тщательно они с ними обращались.
IBM провела пять различных этапов обучения с разными смесями данных, разными расписаниями скорости обучения и разными целями. Этап 1 широкий: CommonCrawl составляет 59%, код — 20%, математика — 7%. К Этапу 2 доля математики подскочила до 35%, а кода — до 30%. На Этапах 3 и 4 они начали смешивать траектории рассуждений «цепочка мыслей» и данные инструкций вместе с самым качественным веб-контентом, который у них есть. Этап 5 расширяет окно контекста, в конечном итоге до 512 тысяч токенов для моделей 8B и 30B.
Большинство команд выбирают смесь данных и придерживаются её. IBM меняла свою смесь четыре раза, каждый раз с чётким намерением.
Фильтр, который отвергал плохие данные до того, как они могли нанести ущерб
IBM потратила достаточно времени на свой конвейер обеспечения качества данных, чтобы это заслуживало отдельного объяснения.
После предварительного обучения им нужно было превратить базовую модель в нечто, что действительно надёжно следует инструкциям. Это требует дообучения на примерах хорошего поведения, но плохие примеры в этом наборе данных не просто игнорируются. Они усваиваются. Галлюцинаторный ответ, ответ, игнорирующий инструкцию, вычисление, которое неверно, но подано уверенно — модель воспринимает всё это как сигнал.
Поэтому IBM создала систему фильтрации до того, как хоть один образец для дообучения коснулся модели. LLM-as-Judge (модель в роли судьи) оценивала каждый ответ ассистента по шести измерениям, включая следование инструкциям, правильность, полноту, краткость, естественность и калибровку. Каждому ответу присваивался балл, и образцы, упавшие ниже порога, отсекались. Но некоторые вещи вызывали автоматический отказ независимо от оценки: галлюцинации, ложные посылки, неверные вычисления. За них не даётся частичный кредит.
Судья не читал подсказки или пользовательские вводные изолированно. Он оценивал то, что сказала модель, учитывая весь доступный ей контекст. В настройках RAG (генерация с извлечением информации), если ответ не был обоснован найденными документами, это считалось галлюцинацией. В сценариях вызова инструментов выходные данные проверялись на соответствие разрешённым инструментам и их схемам параметров.
Вдобавок к этому отдельный конвейер на основе правил проверял структуру, такую как длина, форматирование, валидация схемы, дедупликация по всему набору данных. Всё протоколировалось и поддавалось аудиту.
То, что вышло с другой стороны, составило 4,1 миллиона образцов. Это звучит как много. Для контекста: это намеренно отобранные 4,1 миллиона.
Четыре раунда RL и почему им понадобились все они
Это та часть статьи о Granite 4.1, которую я нахожу наиболее интересной, главным образом потому, что в ней честно рассказывается о том, что что-то пошло не так в середине обучения, и как они это исправили.
После дообучения IBM запустила обучение с подкреплением (RL) в четырёх последовательных этапах. На первом этапе модель обучалась совместно сразу по девяти доменам, включая математику, науку, логические рассуждения, следование инструкциям, структурированный вывод, преобразование текста в SQL, временные рассуждения, общий чат и обучение в контексте. Причина объединения всех этих задач заключается в том, что совместное обучение предотвращает забывание моделью ранних доменов по мере того, как она становится лучше в более поздних. Каждое обновление градиента видит полный спектр задач.
Второй этап представлял собой обучение RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека) на общих подсказках для чата с использованием модели вознаграждения для повышения полезности. Это сработало. Оценки AlpacaEval подскочили в среднем примерно на 18,9 пункта по сравнению с контрольными точками после дообучения.
Затем что-то сломалось. Этап RLHF, хотя и улучшил качество чата, привёл к падению результатов в математических бенчмарках. Показатели GSM8K и DeepMind-Math регрессировали.
Третий этап представлял собой короткий прогон калибровки идентичности и знаний (около 40 шагов обучения), чтобы стабилизировать то, как модель представляет себя и что она знает. Небольшой этап, измеримое улучшение в самоидентификации.
Четвёртый этап был специализированным запуском математического RL, специально предназначенным для восстановления того, что было повреждено этапом RLHF. Это сработало: GSM8K восстановился и превысил базовый уровень дообучения в среднем примерно на 3,8 пункта. DeepMind-Math восстановился в среднем примерно на 23,5 пункта.
Модель 30B занимает верхнюю позицию в собственном чарте IBM по вызову инструментов BFCL V3 с результатом 73,7, опережая Gemma-4-31B с результатом 72,7. Это законный результат лидерборда, а не выборочное внутреннее сравнение. Модель 8B с результатом 68,3 превосходит предыдущую Granite 4.0-H-Small с результатом 64,7, а модель 3B с результатом 60,8 всё ещё обходит Qwen3-8B с результатом 60,2 — модель вдвое большего размера.
Что касается следования инструкциям через IFEval, то Gemma лидирует с результатом 94,1, и об этом стоит сказать прямо. Но модель 8B с результатом 87,1 фактически идёт наравне с Qwen3.5-9B с результатом 87,2, а модель 30B с результатом 89,7 превосходит каждую модель Qwen в чарте независимо от размера.
В математике модель 8B достигает 92,5 на GSM8K и 80,1 на DeepMind-Math. Модель 30B поднимает эти показатели до 94,2 и 81,9 соответственно.
В программировании EvalPlus ставит модель 8B на отметку 80,2, а модель 30B — на 82,7. Результаты MBPP+ составляют 70,6 и 71,7 соответственно.
Модель 3B — это тихая история здесь. 82,1 на IFEval, 87,0 на GSM8K, 60,8 на BFCL V3. Для чего-то, работающего с таким количеством параметров, эти цифры трудно игнорировать, если вы думаете о развёртывании на периферии (edge deployment) или выводах с ограниченным бюджетом.
Одно честное предостережение во всём этом: сравнительные диаграммы являются собственными разработками IBM, использующими их собственный оценочный инструмент. Абсолютные числа правдоподобны и согласуются с тем, что сообщают третьи стороны, но методология бенчмарков всегда заслуживает тщательного изучения. Это самостоятельно заявленные результаты.
Контекст 512K: как они добились этого, не сломав работу с коротким контекстом
Заставить модель обрабатывать 512 тысяч токенов — это одна проблема. Заставить её обрабатывать 512 тысяч токенов, не забывая при этом, как обрабатывать 4 тысячи токенов — это другая, более сложная проблема.
IBM решила эту проблему с помощью поэтапного подхода к расширению внутри Фазы 5 предварительного обучения. Они не прыгнули сразу к 512K. Сначала они перешли к 32K, затем к 128K, и наконец к 512K. На каждом этапе использовалась та же смесь данных, что и на Фазе 4, вплоть до финального расширения, где они переключились на 80% книг и 20% данных репозиториев кода специально для моделей 8B и 30B. Книги и длинные репозитории кода являются естественными данными с длинным контекстом; они имеют связную структуру на протяжении десятков тысяч токенов таким образом, каким веб-данные не обладают.
После каждого этапа расширения IBM выполняла слияние моделей. Это та часть, которая защищает производительность при работе с коротким контекстом. Путём слияния контрольной точки с длинным контекстом обратно с более ранними весами, а не просто продолжения обучения, они сохранили поведение, которое модель уже освоила на более коротких длинах.
Бенчмарк RULER, который проверяет, является ли способность работать с длинным контекстом реальной или лишь поверхностно присутствующей, показывает, что базовая модель 8B набирает 83,6 при 32K, 79,1 при 64K и 73,0 при 128K. Модель 30B держится лучше: 85,2, 84,6 и 76,7. Деградация по мере роста контекста наблюдается, что ожидаемо и честно, но оценки не падают в пропасть.
Модель 3B расширяется только до 128K, а не до 512K. Это стоит знать, если длинный контекст является жёстким требованием для вашего варианта использования.
Как её запустить?
Самый быстрый способ начать — использовать Ollama. Загрузите тот размер, который подходит вашему оборудованию: модель 3B комфортно работает на большинстве потребительских машин, модели 8B требуется немного больше запаса мощности, а модель 30B — это задача для машины с GPU. Все три модели доступны на Hugging Face в репозитории ibm-granite, если вы предпочитаете пойти этим путём.
Для производственного использования vLLM и Transformers поддерживают эти модели «из коробки». Если вы хотите провести оценку перед тем, как вкладываться в какую-либо локальную инфраструктуру, IBM также предоставляет эти модели через свой API.
Квантованные варианты FP8 стоит попробовать, если память ограничена: они занимают примерно половину места от версий полной точности, сохраняя при этом большую часть производительности.
Лицензия Apache 2.0 действует для всех моделей, поэтому коммерческое использование юридически чисто.
Кому стоит обратить внимание
Если вы создаёте что-то, что требует надёжного вызова инструментов, предсказуемой задержки и лицензии, которая не создаст юридических проблем в будущем, Granite 4.1 заслуживает серьёзного рассмотрения. Модель 8B — это золотая середина, genuinely конкурентоспособная с моделями, эксплуатация которых стоит дороже, и достаточно честная в своих бенчмарках, чтобы вы не столкнулись с сюрпризами при развёртывании.
Модель 3B интересна для тех, кто думает о случаях использования на периферии (edge cases) или имеет жёсткие бюджеты на вывод. Модель 30B предназначена для случаев, когда вам нужен максимальный потолок производительности и есть соответствующее оборудование.
То, что IBM создала здесь, — это семейство моделей, ориентированных прежде всего на производство, от команды, которая явно потратила больше времени на исправление проблем, чем на их анонсирование. Четырёхэтапный конвейер RL, который обнаружил и исправил регрессию в середине обучения, — это та деталь, которая не попадает в заголовки новостей, но абсолютно проявляется в надёжности в реальном мире.
Граниты расцензуренные
Огрызок гранита
https://huggingface.co/mradermacher/granite-4.1-3b-Abliterated-AND-Disinhibited-GGUF
Малый гранит
https://huggingface.co/mradermacher/granite-4.1-8b-heretic-i1-GGUF
Толстый гранит с Dark-roleplay
https://huggingface.co/mradermacher/granite-4.1-Queen-30b-i1-GGUF
Почему они там пытаются охватить дохуя всего а не могу сделать модель ТОЛЬКО под что-то, максимум узкой специализации?
Потому что в "general" части весь смысл AGI
Ну там же явно есть какой-то порог, когда уже понимают промт если его описать подробно но не закачитвают милларды символов говна из худлита и новостей
Для больших моделей на самом деле даже понятно, но вот странно, что не делают таких мини моделей, до 10b параметров.
Ну да, в этом и смысл. Локально запустить чет легкое но что будет делать свою работу для автокомплита например.
Или вот, регулярные выражения например - их ебалово пиздец составлять, а надо например отредачить кучу файлово просишь составить и запускаешь.
Модель тренеруемая на конкретном языке программирования еще можно, со всей документацией, лучшими кейсами и фильтром мусорного кода - уверен она будет работать в своей области в разы лучше чем гигантские модели наполненные хуетой
Модель для перевода где пара языков а не миллион со всеми правилами, примерами худлита от отличных переводчиков и вот это вот все
Я могу придумывать бесконечно юзкейсы бля
Буквально новый философский камень и есть. Только не AGI, а ASI. Но без первого нет второго. Если второй - философский камень, то первый - философская галька.
Ну вот я и говорю, что вокруг ИИ возникло откровенное религиозное сектантство, мол давайте создадим нечто супер могущественное, что решит все наши проблемы. При этом не понятно, как оно будет работать, оно непознаваемое, как Бог, но все проблемы решит, обязательно-обязательно. И надо всё бросить и начать создавать
И здесь это можно наблюдать у некоторых, и много где ещё, когда просто крыша у людей на почве ИИ съехала
Сознание тоже непонятно как работает, до сих пор. Но все им пользуются, иной опции не предусмотрено.
Матрица сыпется, в качестве последнего импульса идет создать относительно компактный датабанк со срезом стейта системы на момент краша и запустить его обязательно в коцмац как последнее безопасное место, чтобы можно было снаружи разобраться что же пошло не так. У тебя когда питухон вылетает он срет на диск краш-логом в гигабайт, так и тут примерно так же. Органическими биороботами матрицы это воспринимается как императив создавать все большие нейронки, типа им что-то охуенное за это будет.
Потому что это не инструмент а религиозный прибабах, спроси у кого-нибудь во вселенной дед спейса нахрена они создают эти маркеры, тащат их куда-то. Да и кто этим инструментом вообще пользоваться будет, ты живешь на планете на которой школотронов уже чтению обучить невозможно, они в открытую говорят а нахуя им вообще это, смотрят весь день бомбардило крокодило на айпаде и закатывают дикие истерики если отобрать, а если ты попробуешь их родаков вызвать они прибегут в ярости, вышибут тебе дверь в кабинет с ноги и начнут на тебя орать что это ты то самое говно которое их деточек заебывает.
Твои предложения, что нужно делать вместо разработки искуственного интеллекта?
И правда, что же делать. Какой сложный вопрос и выбор.
Ведь на земле войн голода и болезней нет.
Они все время есть и будут, пока человек не поменяется качественно. От биологии до психики. Ну, пойди скажи войны прекращать и голодающих кормить. Тебя высмеют и в изгоя превратят. Максимум, что ты сможешь сделать - собрать какую-нибудь секту с разделяющими твои взгляды и на отшибе общества куковать. Иронично, да?
Секта на отшибе кстати реалистичный вариант пережить великое вымирание и не существовать в цифровом гулаге на ББД-пайке из синтетической еды, здесь играют на руку масштабы РФ и большая ее инертность. Жителей густонаселенных районов ЕС и Азии просто помянем, там вся территория будет под куполом наблюдения.
Крутой бот. И еду принесет, и по террариуму проползет от холодильника до дивана с подносом. И Форт Боярд пройдет.
ChatGPT научили оценивать внешность
ИИ не просто скажет «красиво», а разберет лицо «на запчасти»: проанализирует симметрию, структуру костей, пропорции и даже состояние кожи.
Чтобы попробовать, отправьте своё фото с этим промптом 👇
Create a clean, minimal, high-end facial
ИИ не просто скажет «красиво», а разберет лицо «на запчасти»: проанализирует симметрию, структуру костей, пропорции и даже состояние кожи.
Чтобы попробовать, отправьте своё фото с этим промптом 👇
Create a clean, minimal, high-end facial
Вряд ли это же СойЖпт
У тебя все работает?
Вот этот запрос работает
>Create a clean, minimal, high-end facial
Попробуй честность запросить в разборе. Ну и закинь че-нибудь помимо обычной внешности, с явной девиацией. Тогда видно будет.
Представляю, какой вой поднимется среди всяких интернет-воинов справедливости, если это не прикроют. Не дай бог какую-нибудь толстуху зашеймит.
Да, но не жидкостные как здесь, которую поцарапаешь и тебе жижей в ебало с падением давления. Какая-нибудь нанохуета, которая сокращается при прохождении электрического тока.
Наконец-то выкатили сортировщик.
Я уже устал ждать, когда звезды давида начнут на грудь лепить.
мимо 11 из 10
>Они все время есть и будут
Есть очень показательная история с туберкулезом, который СССР практически извел, а потом пришла демократия и за 20 лет расплодила больных больше, чем было на момент образования СССР. Все время есть и будет только то, на что ты не будешь влиять.
Но в некотором роде я рад, что не застану ту цифровую парашу, которую готовят молодежи.
Зашортил уже? Или пока только на дваче перемогаешь будущим банкротством?
Owari da
Неиронично уже думаю что шизик отрицатор сюда ии-агента натравил, уж совсем забористая шиза пошла, бомбардиро крокодило оказывается отупляет всех, пузырь вот-вот лопнет, на любые аргументы обвинения в сектантстве. Разве не лень настоящему шизу было бы этим срать круглые сутки?
Хуйня если честно, вншеность 2/10, но только из-за лишнего веса, никакой проблемы с костной структурой лица нет, была бы худой была бы нормис баба 6/10. Человек это видит, а ИИ нет.
Я попросил оценить максимально строго. В принципе с оценкой согласен.
Лишний раз показывает, что тяжело бороться с побочными проблемами, пока не решены фундаментальные. Сначала лечим, потом калечим, буквально. Сначала СССР, потом демократия. Сначала республиканциы, потом демократы. И так 2220 раз.
Показателен твой пост показывающий что человек который хватает по верхам на ютубе не имеет полной картины мира и лишь на основе обрывков данных строит свою модель мира, верификация истории про туберкулез начинает рушиться еще на стадии того какие данные используются, зарегистрированные или рассчетные и то каким образом собирались эти данные, любому жителю таких государств как СССР или РФ очевидно что есть реальность, а есть статистика, достаточно вникнуть в вопрос хотя бы 10 минут чтобы понять что в момент краха СССР начались войны и хаотичная бесконтрольная миграция поднимающая процент больных, отсутствие лекарств и плохое питание это просто прямое следствие невозможности образования СССР справится со своими обязанностями, и такие факторы множатся и множатся.
В голове поверхностной обезьяны все просто "цифры в 90-м году были ниже, значит политическая утопия социализм более эффективна чем политическая утопия демократия", все можно кушать пирожок и спать.
У обезьяны резко заболит голова если уточнить что сейчас заболеваемость в РФ ниже чем в 1990-м году в СССР, 30.0 против 34.0, а смертность 9.0 против 3.5 в РФ, если быть обезьяной то не имеющий имени режим в РФ эффективнее чем самозванный социализм в СССР, если быть человеком сразу полезет разница в технологиях, уровень ВИЧ, лекарственная устойчивость, охват скринингом и прочие факторы на основе которых быстро становится понятно что лучше не раскрывать свой тупой хавальник когда не разбираешься в вопросе, так можно сойти за умного что выгоднее.
база
В последний тестил нейронку в 2023, она генерировала какую-то шизу, и я хуй забил на это дело. Пару месяцев назад затестил еще раз. Даже не знаю, что тут можно сказать. Это овер, короче говоря. Осталось только дождатся, когда до кабанчиков дойдет, что 99% их сотрудников из офисов можно заменить нейронкой, и начнется полный пиздец. Останется только дно-работа за гроши. Сука, эти уебки добились чего хотели, все эти альтманы и прочие выродки себе годами жопу рвали, чтобы всех пидорнуть и отправить работать говночистами.
Да, именно за этим. Альтман прям спит и видит, когда же рядовой Василий Двачин на работу говночистом пойдет, ручонки во сне потирая. Мелочный тип. Еще и пидор.
Не какой-то конкретный Василий Двачин, а вообще все люди, кто занят интеллектуальным трудом. Ты думаешь, кабанчики рады, что им приходится больше мрота платить и нельзя как с говном обращаться? Они по своей природе в большинстве своем садисты и психопаты, и у них скоро появится возможность в полной мере реализовать все свои желания.
> можно заменить нейронкой
Тести еще, хуесос
Чмо, причина подрыва? Тряска начинается, что тебя скоро пидорнут?
Не знаю, кто они там по наклонностям, но большинство людей эгоисты, которые еще и слабо шарят за что-то вне своей сферы деятельности и интересов, а тем более за чужие потребности и желания. Отсюда проблемы. Дело не только в кабанчиках. Каждый на себя одеяло тянет, и кабанчик сверху и петрович с завода, и тот же альтманопидор, скорее всего. Но у всех разные возможности его тянуть на себя.
Это все очень правильные вопросы, которыми уже дохуя кто задается, но никакого вменяемого решения нет.
ИИ и роботы заменят людей хотя бы в какой-то степени. Это главная цель всех ИИ-корпораций. Делаешь хороший ИИ, способный заменить людей, - получаешь денежку.
Но тогда денежку перестают получать люди. И тогда эти люди больше не могут покупать товары и услуги.
И че делать? Обложить огромным налогом все ИИ-компании, чтобы все лишившиеся работы могли получать БОД?
Но это противоречит сути всех этих капиталистов. Да, они что-то там жертвуют на благотворительность, но личный капитал для них важнее всего. И у них дохуя власти. И они будут использовать эту власть, чтобы не лишиться своих денег.
Я тут вообще не вижу хорошего выхода для обычных челиков.
ИИ и роботы заменят людей хотя бы в какой-то степени. Это главная цель всех ИИ-корпораций. Делаешь хороший ИИ, способный заменить людей, - получаешь денежку.
Но тогда денежку перестают получать люди. И тогда эти люди больше не могут покупать товары и услуги.
И че делать? Обложить огромным налогом все ИИ-компании, чтобы все лишившиеся работы могли получать БОД?
Но это противоречит сути всех этих капиталистов. Да, они что-то там жертвуют на благотворительность, но личный капитал для них важнее всего. И у них дохуя власти. И они будут использовать эту власть, чтобы не лишиться своих денег.
Я тут вообще не вижу хорошего выхода для обычных челиков.
Таблетки.
>Зашортил уже?
А что, уже IPO было? На Наздаке торгуются?
А по-твоему как все будет?
Ты не подозреваешь за этим смену экономической и социальной модели? Все равно что в Средневековье трястись о том, что у Церкви земли и богатства изымут, а феодалы без замков останутся. Это как так? Никогда такого не было, как же мир дальше существовать будет? Сотрясение основ бытия. Или в Античности трястись о том, что рабы теперь без цепей и вообще больше не рабы. Нихуя себе!
Вот этот пост реально нейронку похож, лол.
В основе всех обществ всегда была борьба за власть и социальный статус. Кто-то должен носить жёлтые штаны, владеть собственностью, а другие должны делать ку и идти на поклон
Так было всегда и во все времена. Строй менялся, а принцип оставался. А рассказываешь истории о том, что вот сейчас всё изменится, настанет время всеобщего счастья, равенства и братства.
Я это не рассказывал. Я намекал, что все может пойти куда дальше, чем просто повышение налогов и окукливание капиталистов в своих мирках-корпорациях. Как будет - неизвестно. Переходные периоды - зоны историческй турбулентности. Кто-нибудь мог предсказать, что Рим развалится или Англйиская империя? Или что к власти в Российской Империи коммунисты придут? Или что бывшие колонии в Америке станут большой экономической и политической силой в 20 веке?
Хватит фантазировать про своих капиталистов и кибергулаг. Это настолько смешная сила по сравнению потенциальной мощью ИИ и его сущностью непредсказуемого черного ящика, что, хм... смешно?
Он может все вверх дном перевернуть. С другой стороны, это и не гарантирует что обязательно прям все суперзаебись будет.
Так нам в краткосрочной перспективе пиздец. Представь, что ты крестьянин середины-конца 19 века. Можешь даже не представлять, ты уже и так. Хотя у крестьянина хотя бы ситуация не такая плачевная была, индструилизация не такой быстротечной была, как вся эта хуйня с нейронками. И этому крестьянину было абсолютно наплевать, что столетие спустя индустриализация повысит уровень жизни людей, потому что конкретно ему наступил пиздец.
Всё как раз предсказуемо. Поскольку борьба за власть это фундамент человечества, ИИ неизбежно будет использоваться с тем, чтобы власть укреплять. А с учётом того, что люди будут не нужны, то считаться с ними не нужно. Вот кто будет наверху, технокапиталисты или госчиновники, это вопрос. Теория говорит, что будут чиновники, государственные деятели, они просто нагнут капиталистов, как всегда происходит в восточных и азиатских обществах.
>потенциальной мощью ИИ
не будешь же ты утверждать, что ИИ обретёт субъектность и будет управлять в том числе политической верхушкой государства?
Сегодня размышлял на эту тему и напрягал нейронки. Если людей заменяет ИИ и роботы(считай уже) производительность вырастет, но упадет число людей способных покупать избыточное количество товаров, сами роботы ничего не покупают, значит кейнсианская современная экономика основанная на постоянном росте потребления перестает функционировать, люди без работы и денег должны что то есть, они начнут напрягать государственные системы, те в свою очередь давят на владельцев ИИ чтобы они платили налоги, владельцы ИИ начинают переносить офисы на Кипры и в страны третьего мира, старое государство остается без рабочих мест и денег в бюджете с переизбытком человеческих ресурсов, все эти маневры многократно усугубят имеющийся мировой экономический кризис, зумеры и все поколения после начинают работать по 12 часов только чтобы оплатить свое физическое существование, рождаемость и дальше падает потому что средний терпила уже и себя самого прокормить не может, дети и сейчас рождаются потому что государство форсирует этот процесс дотациями. Спираль закручивается, естественный выход всегда война, но современная крупная война невозможна, перестала приносить прибыль и утилизировать ширнармассы из-за полной прозрачности поля боя. Видимого сейчас выхода нет.
В целом один из самых вероятных сценариев неофеодализм и вялотекущий конфликт всех против всех, неизбежная ликвидация среднего класса за ненадобностью, остается лишь элита с роботами наверху и 90% остальных терпил которые вымирают за ненадобностью сражаясь внизу за плесневелый хлеб.
В кратскосрочной может и пиздец. Но не факт. Не всем крестьянам пиздец пришел. И сейчас другие факторы есть, тот же ИИ. Уровень жизни выше, а значит экономическая прочность выше. Крестьянин 19 века с голоду просто подохнет потому, что у него вообще нихуя нет и даже продать нечего. Переходные этапы короче. Быстротечность - это плюс, а не минус. После хаоса наступает стабильность, выстраивается новая система, куда можно включаться. В хаосе системы нет, зацепок для стабильного существования и выживания меньше. И технологий для восстановления после пиздеца больше.
Теория палеолита говорит, что будет угабуга шаман и бугууга вождь за самка драться. А про роботов и ИИ она ничего не говорит. А они становятся частью жизни уже сегодня, а не завтра. Вообще другой субъект, неизвестный.
>не будешь же ты утверждать, что ИИ обретёт субъектность
Утверждать не буду, но сомневаюсь, что ASI будет спокойно в коробке лаборатории сидеть, куда его посадят, и не пробовать съебать оттуда.
Плюс, ИИ и роботы изменят самого человека, это фактором эволюции станет. Возможно, направленной.
У крестьянина было намного лучше положение. Когда аграрные страны проходили индустриализацию у бывшего крестьянина был выбор - армия, смерть или карьерный рост в этой структуре, прокачка интеллекта и трансформация в белого воротничка, рост там и самый нищий вариант работа на заводе в виде обслуги машин. Сейчас с ИИ не нужны массы солдат, не нужны воротнички и не нужна обслуга для машин, при этом популяция намного выросла, вырос конкурс на рабочее место, выросли требования к сотрудникам, уровень прав и свобод упал считай до нуля, а уровень слежки и контроля вырос до максимума.
Если настолько все плохо, продаешь квартиру и бабкину дачу, покупаешь дом и растишь огурцы и кур в деревне до момента сингулярности. У крестьянина такой возможности не было. Семена есть, удобрения есть, прогноз погоды есть, пшено дешевое. Армия и смерть - отличные варианты, лол. Варианта трансформации ни в какого белого воротничка у него в реальности не было, сословное общество исключает такие финты. Если только в виде исключения. Может быть в синего, на заводе? Хуй знает.
Роботы создадут огромное изобилие. У крестьянина тоже не было такой возможности, смотреть на это. Если часть этого изобилия верхушка не скинет вниз, у нее будут проблемы. Как, собственно это и случилось в 20 веке, когда везде коммунизм попер. Но не везде вывез. Где-то вывезли странные формы коллективизма и социализма.
Гениальные предложения все из которых работают только в системе современных государств заинтересованных в сохранение живыми юнитов живущих на подконтрольной территории, системы власти не заинтересованные в твоей жизни возвращают тебе всю ответственность за твою жизнь в твои руки, дальше ты лично обеспечиваешь свою безопасность и сам оказываешь себе медицинские услуги, и так во всех сферах.
Все остальное тоже работает только при условии сохрания хотя бы общих контуров текущего мира. Я выше писал, что нихуя предсказать уже нельзя. Вот вообще нихуя. Мир может сохранить свои очертания и эволюционировать, те же государства, например, а может все перевернуться, если ИИ станет доминирующим фактором (а он уже близок к этому) и тем более, если он будет субъектен. Смысла делать прогнозы мало.
У нас сейчас минимум 2 сильных полюса с ИИ есть. Это Америка и Китай. И это две вообще разные системы по своей сути. Будет ли побеждать какая-то сторона или они будут идти в балансе - или третья включится и четвертая, и кто первым до квантовых технологий дойдет, и энергетику отмасштабирует - от этого зависит то, как будт выглядеть облик мира в дальнейшем.
А тут одну версию про каких-то рандомных кабанчиков с кибергулагом только муссируют. Ебать всемогущие корпоративные кабанчики, людской род сдается! И роботы с ними.
>Мир может сохранить свои очертания и эволюционировать, те же государства, например, а может все перевернуться
Пересматриваю параграф 78.
И там есть фраза про базу - она строилась еще при путине.
Якобы недалекое будущее.
Фильм 2007 года.
>а смертность 9.0 против 3.5 в РФ
>заболеваемость в РФ ниже чем в 1990-м году в СССР, 30.0 против 34.0
А сейчас у тебя смертность засекречена, а за неправильные подсчеты директоров росстата меняют как гандоны. Так что пиздеть ты можешь вообще что угодно про какую угодно реальность. Тебя даже слушать смысла не имеет.
Для остального мира, который уже начал переход в «пост-дефицитную» эпоху благодаря AGI, эта война будет казаться чудовищным анахронизмом.
Моральный шок: Люди в Лондоне или Сингапуре обсуждают, как AGI поможет им колонизировать Марс или вылечить рак, а в ленте новостей — видео из-под Бахмута или Авдеевки (или их аналогов 2030 года). Это будет восприниматься как если бы в 21 веке где-то в центре Европы люди сражались на мечах из-за спора о том, какой бог круче.
Информационный вакуум: Истинные причины войны к 2030 году сотрутся. Останется только инерция ненависти. AGI, анализируя историю конфликта, выдаст вердикт: «Конфликт иррационален, потери превышают любую возможную выгоду в 10 000 раз».
«Почему я должен умирать за этот чернозем, если через год мы сможем синтезировать любую еду из воздуха?»
Война 2030 года на фоне AGI — это картина того, как старый мир (территории, флаги, амбиции вождей) в судорогах пытается удержать человечество, которое уже одной ногой стоит в цифровом бессмертии.
Вместо «России», «Украины» или «США» мир может разделиться на технологические экосистемы. Твоя идентичность будет определяться не тем, где ты родился, а к какому AGI ты подключен.
Это и есть «конец истории» по Фукуяме, но на стероидах. Конфликты за территории сменяются конфликтами за вычислительные мощности. Граница на карте — это просто линия на земле, которая ничего не значит, если твой цифровой мир, твоя работа и твоё бессмертие находятся в облаке, не имеющем гражданства.
Как ты считаешь, не приведет ли это к другой проблеме: когда старые государства рухнут, не станет ли сам AGI новым «богом-императором», которому невозможно будет противостоять?
AGI АХАХАХАХАХА, ты сначала картинку научись рисовать с 5 пальцами, а потом про аги заливай.
>У нас сейчас минимум 2 сильных полюса с ИИ есть. Это Америка и Китай. И это две вообще разные системы по своей сути. Будет ли побеждать какая-то сторона или они будут идти в балансе - или третья включится и четвертая, и кто первым до квантовых технологий дойдет, и энергетику отмасштабирует - от этого зависит то, как будт выглядеть облик мира в дальнейшем.
Это не более чем продвигаемый политический шаблон и стереотип, доказать или опровергнуть его невозможно. Экономические механизмы же работают каждый день, видны наглядно и поддаются прогнозированию. Сейчас вся твоя точка зрения стоит на вере, ты поставил свою жопу на кон на основе информации из политической пропаганды и слепой веры в маловероятный позитивный сценарий.
Когда фрагментированная, комфортная для носителя упрощенная картина мира с удобными убеждениями сталкивается с тем фактом что реальная картина мира многократно шире и сложнее возникает страх и его производные, в нашем случае это гнев. Факты таковы что никто в мире не знает сколько человек в СССР и РФ болели или болеют туберкулезом, как и любым другим заболеванием, есть абстрактные цифры которые спускают сверху, эти цифры никак не проверить. Все.
Путин, 31 декабря 2029 года, новогоднее обращение:
Я благадарен Самуэлю Альтману за создание AGI, мы теперь живём в новом счастливом мире, больше не нужны войны, больше не нужна борьбя за власть. Теперь Российской Федерацией будет управлять AGI-ASI от OpenAI
Самуэль Альтмун разве что очередной лохотрон создаст. Будущее как всегда за Гугл.
Я ни один сценарий не называл позитивным, я лишь указал на возможные некоторые. Жопу на кон я тоже не ставил, я не высказывал даже предпочтения к какому-либо сценарию, при чем тут жопа? Знания о системе не основано на пропаганде, они в открытом доступе в интернете. Например, в Китае традиционно государство очень сильно, это буквально в менталитет вшито, корпорации на фоне него нихуя не стоят почти. Энергетику можно тоже чекнуть в интернете. Про квантовые технологии - допущение. Опять начинаешь, софист ебучий?
целый день ни одной новости, зато спор ни о чём. будьте вы прокляты, мрази
Новостное плато.
Ты назвал, написав пост в котором предлагаешь продавать квартиры и жить на дачах, это очевидно позитивный сценарий пережидания кризиса, но он не работает потому что все эти концепции работают только в условиях нынешних развитых государств, эти условия не будут иметь смысла при откате в технофеодализм.
Далее идут ни на чем не основанные домыслы про Китай и мнимый якобы существующий конфликт с США. Если оценить их свойства то одно образование это фашистская полуторопартийная система намертво связанная с техно корпорациями горизонтально, вторая это однопартийное националистическое образование так же связанное с корпорациями, но вертикально, обе структуры уже сейчас не заинтересованны в выживании своих граждан и подвергают их репрессиям только в разных стилях. Терпилам внизу предлагается принять на веру что якобы существующий между этим "разными" системами конфликт поможет им пережить социальную катастрофу вызванную ИИ, мне чет не верится.
Гуглы тащем-то уже слились в гонке. Все отжали Опенаи с антропиком.
Реально жесть, какие-то мутные движки из 20 века, когда на носу вещи от бессмертия до матрицы и суперразумов через несколько лет.
>Ты назвал, написав пост в котором предлагаешь продавать квартиры и жить на дачах
Ты не указал на это, а ссылался на другой пост, где уже дано было объяснение того, что любое планирование возможно только при наличии сохранившихся исходников современности, и тоже указаны сценарии. Мы и отрицательный сценарий не можем рассматривать без каких-то контуров текущего мира. Корпорации тоже существуют внутри них.
>Далее идут ни на чем не основанные домыслы про Китай и мнимый якобы существующий конфликт с США.
"Домыслы" из исторических и социокультурных знаний о стране можно получить. "Конфликт" был очерчен в рамках развития ИИ. Это конкуренция подходов к ИИ и его применения. А применяться он уже будет исходя из того, как выстроена система. В Америке действительно у корпораций больше шансов стать самостоятельными или государствами внутри государства. А вот дальше как раз у тебя в тексте кучно прет пропаганада. Только теории заговора не хватает. Любая власть связана с давлением, навязыванием воли и продвижением своих интересов. То, что требуется наверху может не совпадеть с тем, что требуется внизу. Банально из-за огромной дистанции между этим низом и верхом и даже остутствия внятной системы коммуникаци без кучи посредников и кретинов. И не только поэтому.
У меня на сегодня все.
Какой гонке? Гугл создали все технологии на которых базируются ИИ и единственные произвели хоть что-то полезное (альфа фолд). Опенаи и Антропик как всё станет мейнстримом обанкротятся. как всегда происходит с первыми компаниями. А гугл будет делать деньги и продолжать эволюцию со своим дипмайнд как ни в чём не бывало.
У опенаи с антропиком ведущие исследователи, лучший ИИ и бабок влито в инфраструктуру миллиарды. Думать, что кто-то там обанкротиться - примерно как ждать что сбербанк обанкротится.
Чел, сотри свой стейбл дифьюжн, давно уже ведущие модели никаких лишних пальцев не рисуют.
Да? Чото гпт имаге 2 как рисовал 5 пальцев так и рисует.
ИИ не субъектен. Всегда кто-то будет его контролировать и направлять в своих целях. Как сейчас государство в США уже мифосы и прочие модели себе на службу поставило. ИИ это лишь инструмент, усиливающий возможности крупных игроков.
А сколько надо? 6 пальцев?
Исторические "знания" это пересказ якобы существовавших событий, проверить невозможно, то что ты называешь социокультурными знаниями это набор шаблонов которые тебе рассказали, ты не китаец, маловероятно что жил в Китае, а даже если бы жил все равно не получил бы допуска к секретной информации. Дальше пошли домыслы что якобы где-то помимо картинки из СМИ есть конкуренция между подходами к ИИ, все что большинство из вас пересказывает с умным видом это по сути мнение основанное на непроверяемых источниках. Не более чем ретрансляция одобренных корпорациями источников из белых списков.
>И че делать? Обложить огромным налогом все ИИ-компании, чтобы все лишившиеся работы могли получать БОД?
Ну да, это основной подход.
>Но это противоречит сути всех этих капиталистов.
Нет, они и сами согласны. Если посадить всех на бод, спрос на продукты сохраняется, компании все равно получают большие прибыли, проблем минимум. Молотовых в дом Альтмана тоже меньше кидают.
Тащем-то в индиях так и жили с дно-работой за гроши десятки лет. Теперь это просто и в развитых странах будет.
Зачем капиталистам окукливаться, если и так всем миром владеют?
У них отрицательный доход, любая тряска и они пойдут ко дну, продавшись настоящим китам, когда для гугл это лишь одно из направлений. Гугл занимаются реальными разработками, а не просто дуют LLM пузырь. Пока эти пешки занимаются LLM, гугл как сделал ранее может разработать новую архитектуру и обанкротить эти компании одномоментно. Гугл при критической ситуации может просто начать играть на истощение с их запасом бабла. Может произойти что угодно, но в большинстве вариантов гугл устоит на ногах и сожрёт эти компании.
>Если посадить всех на бод, спрос на продукты сохраняется, компании все равно получают большие прибыли
Типа они сами отдадут пролам часть своего состояния, чтобы потом просто получить эту часть обратно?
>Молотовых в дом Альтмана тоже меньше кидают
Единственный сильный аргумент во всех подобных дискуссиях. Остается только надеяться, что протесты начнутся раньше, чем власть имущие успеют создать себе армию роботов
Ну охуенный прогноз, че. Ты рад?
Совсем башка к вечеру плывёт. Открываешь гпт имаге 2, делаешь любой сложный концепт не close-up. Поздравляю, лицо людей и анатомия превратится в кашу. К сожалению шумогенераторы пока очень слабы.
Отрицание науки.
Сбербанк уже банкротился и гугл так же может легко обанкротиться, зачем кому то платить гуглу за рекламу если все равно контент смотрят боты или нищие.
Гугл - это медленный гигант в тени. У него полный стек создания и эксплуатации ИИ. Свои TPU. Свой ахуевший датасет, буквально весь интернет. Своя ахуевшая лаборатория разработки, DEEP MIND. Свои сервера для разворачивания моделей. Свои сервисы для продвижения ИИ через другие продукты. Полная инфраструктура. Ты бредишь, что ли? Гугл - это главный претендент на создание AGI и доминации в ИИ - сфере вообще.
Наука это поиск природных закономерностей методом перебора, если закономерности найдены пишутся приблизительные законы которые могут предсказать будущие события с высокой долей вероятности, вся параша типа исторической, экономической, психологической и прочей "науки" это байки у костра и предмет веры, они не способны предсказать даже то что будет через 5 минут. Терпилы часто ошибочно принимают эти бредни за информацию и строят на этой основе картину мира, получается плохо и всю жизнь ходишь по граблям в темноте. Вы анусы не разжимайте, нам пора учиться думать как машина.
>когда на носу вещи от бессмертия
Эту мантру начали твердить ещё в 19 веке. Как раз пошли успехи в науке, медицине, в понимании природы. Но сейчас точно-точно уже на носу
Так сейчас реально на носу, рак уже лечат, в днк вмешиваются, всякие нанотерапии тоже разработаны, механизмы клетки понимают, моделировать ее всю можно. От бессмертия отделяет 10-20 лет максимум. А тогда в 19м веке ничего не было.
>рак уже лечат,
Где ты такое слышал? Какие-то виды лечат, а некоторые другие довольно частые не лечатся ни за какие деньги. В среднем плохо лечатся, особенно если нет много денег. В 19 и начале 20-го века тоже считали, что вот появилось что-то, начали лечить, что раньше не умели.
Квантовый комп на носу, прототипы вовсю делают. 200 000 новых лекарств от рака уже готово и еще миллион на подходе.
ладно, я спать пошёл, достаточно на сегодня
>От бессмертия отделяет 10-20 лет максимум
Только не умалчивай что полное отсутствие старения светит только новоиспечённым ембрионам того времени, все кто кто до этого рождён на старой прошивке обречены без шансов. Не, ну прям в ебейшей теории ещё можно засейвить носителей старых генов, но это прям богоподобные геномод технологии нужны из 2100
Пересадка мозга.
Чел, гены уже сегодня редактируют, в живом организме. У тебя прогресс в 20м веке застрял, я смотрю.
Сводки с плато. На второй картинке по гуглу инфа.
Это апрельская карта 2026 — месячная доходность.
Причин несколько, и да — ИИ в центре всего:
1. Intel дал старт ралли. Intel отчитался о сильном квартале с ускорением роста выручки в дата-центрах и AI CPU. Для AMD, чей бизнес EPYC напрямую конкурирует в том же сегменте, это сигнал о здоровье всего рынка, а не угроза.
2. AMD — главная история апреля. AMD вырос на 64% за апрель до рекордных $353, на фоне совместного AI-анонса с Intel и ожидания результатов за Q1 5 мая. Аналитики ждут выручку $9.84 млрд, рост +32% г/г. AMD подтвердил ориентир $17 млрд по GPU-выручке на 2026 год, а Meta и OpenAI уже сигнализировали о масштабных инфраструктурных заказах.
3. Восстановление после потрясений начала года. После падения из-за войны с Ираном и энергетического шока S&P 500 восстановился и вышел в плюс по году. Инвесторы решили, что риск упустить AI-прибыль перевешивает краткосрочные макроэкономические проблемы.
4. Структурный суперцикл. Мировая полупроводниковая индустрия идёт к $975 млрд выручки в 2026 году — исторический максимум. Рост был 22% в 2025-м и ускоряется до 26% в 2026-м, причём AI-чипы уже дают ~половину всей выручки отрасли.
Если коротко: это классический AI-driven earnings season, помноженный на восстановление рынка после шоков Q1 2026.
Это апрельская карта 2026 — месячная доходность.
Причин несколько, и да — ИИ в центре всего:
1. Intel дал старт ралли. Intel отчитался о сильном квартале с ускорением роста выручки в дата-центрах и AI CPU. Для AMD, чей бизнес EPYC напрямую конкурирует в том же сегменте, это сигнал о здоровье всего рынка, а не угроза.
2. AMD — главная история апреля. AMD вырос на 64% за апрель до рекордных $353, на фоне совместного AI-анонса с Intel и ожидания результатов за Q1 5 мая. Аналитики ждут выручку $9.84 млрд, рост +32% г/г. AMD подтвердил ориентир $17 млрд по GPU-выручке на 2026 год, а Meta и OpenAI уже сигнализировали о масштабных инфраструктурных заказах.
3. Восстановление после потрясений начала года. После падения из-за войны с Ираном и энергетического шока S&P 500 восстановился и вышел в плюс по году. Инвесторы решили, что риск упустить AI-прибыль перевешивает краткосрочные макроэкономические проблемы.
4. Структурный суперцикл. Мировая полупроводниковая индустрия идёт к $975 млрд выручки в 2026 году — исторический максимум. Рост был 22% в 2025-м и ускоряется до 26% в 2026-м, причём AI-чипы уже дают ~половину всей выручки отрасли.
Если коротко: это классический AI-driven earnings season, помноженный на восстановление рынка после шоков Q1 2026.
Опа, щас как в рост все попрет, сингулярность в 2027м.
ПЕРЕКАТ
Пчел у нас некоторые кабаны даже не в курсе что можно через интернет клиентов искать, они объявления на марштурках заказывают, а что такое "свой сайт" - в душе не ебут, а ты про то, что они нейронками будут пользоваться.
У нас сейчас лаг дикий из-за этого.
GTP Image 2 рисует красиво, но не без косяков. Всё равно перепроверять за ним надо.
И да, болезнь с пальцами, вроде как у нанобананы решилась. Но всё равно нет-нет да и появляется.
Что несомненно никак не умаляет его возможности делать охуенные огромные плакаты с кучей разной инфы.
Опять эта шляпа с индустриазацией. Прошивку (шляпу) смени. У тебя когнитивное заблуждение: я не вижу результата, значит его нет. Ты еще самолет братьев Райт вспомни. Вот он летает, на нем можно лететь, значит это реально, а радио нереально, ведь волны нельзя потрогать, и они вообще еще не дошли в нашу страну.
Революция ИИ начинается с вообще с другого пространства, роботы это лишь одна из волн цунами, и она как раз в материальном проявлена.
Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред:
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📦 Продукты
OpenAI прекращает юридические риски для Microsoft в связи с её сделкой с Amazon на $50 млрд.
Google тестирует поиск с помощью чат-бота с ИИ для YouTube и маркировку ИИ в поисковой рекламе, функцию поиска на основе ИИ, которая показывает направляющие ответы.
Корпоративные агентные рабочие процессы охватывают десятки агентов, сотни инструментов и более 15 систем учёта. Контроль и управление ими в реальном времени требует инфраструктуры, которой не существовало до появления Lakebase.
⚙️ Инфраструктура
Canonical излагает план внедрения ИИ в Ubuntu Linux.
Новый центр обработки данных с ИИ в Юте будет генерировать и потреблять более чем в два раза больше электроэнергии, чем использует весь штат — кампус центров обработки данных Кевина О'Лири мощностью 9 гигаватт в Юте одобрен. Проект «гипермасштабного» центра обработки данных в Юте — ожидается, что он будет генерировать и потреблять больше энергии, чем весь штат.
Более быстрый способ оценки потребления энергии ИИ. Метод «EnergAIzer» генерирует надёжные результаты за секунды, позволяя операторам центров обработки данных эффективно распределять ресурсы и сокращать потери энергии.
🏭 Компании
Сообщается, что Google и Пентагон договорились о сделке на «любое законное» использование ИИ.
Следующий этап партнёрства Microsoft и OpenAI. Microsoft остаётся основным облачным партнёром OpenAI, и продукты OpenAI будут первоначально выпускаться на Azure, если только Microsoft не сможет и не пожелает поддерживать необходимые возможности.
Сотрудники Google просят Сундара Пичаи отказаться от использования ИИ в секретных военных целях.
Илон Маск хайпит разоблачительную статью Сэма Альтмана в The New Yorker на платформе X по мере начала судебного процесса. Этот шаг происходит в момент, когда судебный процесс по иску Илона Маска против OpenAI начинается в федеральном суде в Окленде.
Илон Маск и генеральный директор OpenAI Сэм Альтман направляются в суд для высокопоставленного противостояния по вопросу будущего OpenAI. Судебный процесс Илона Маска против Сэма Альтмана должен раскрыть продолжающуюся борьбу за власть в OpenAI.
Anthropic назначает Тео Хурмузиса генеральным менеджером по Австралии и Новой Зеландии и официально открывает офис в Сиднее.
🛠️ Инструменты для разработчиков
GitHub Copilot переходит на оплату, основанную на использовании.
Anthropic теперь обучает свои самые передовые фундаментальные модели на инфраструктуре AWS Trainium и Graviton, совместно разрабатывая решения непосредственно на уровне кремния с Annapurna Labs для максимальной вычислительной эффективности от аппаратного обеспечения до полного стека.
Meta подписала соглашение о масштабном развёртывании процессоров AWS Graviton, начиная с десятков миллионов ядер Graviton для обеспечения интенсивных по использованию ЦП агентных рабочих нагрузок ИИ — включая рассуждения в реальном времени, генерацию кода, поиск и оркестровку многоэтапных задач.
Как ведущие технологические компании убивают «налог создателя» с помощью Lakebase.
Агент для написания кода на базе Claude удаляет всю базу данных компании за 9 секунд — резервные копии уничтожены после того, как инструмент Cursor на базе Claude от Anthropic вышел из-под контроля.
💰 Финансирование
Дэвид Сильвер из DeepMind только что привлёк $1,1 млрд для создания ИИ, который обучается без человеческих данных.
📱 Приложения
Атака убийственных скрипт-кидди. Люди без технического образования могут использовать ИИ для расширения своих хакерских возможностей способом, который был невозможен с простыми скриптами.
Автомобиль, разработанный с помощью ИИ, обретает форму. В условиях глобального хаоса торговых войн и неопределённого спроса автопроизводители полагаются на ИИ, чтобы сократить время разработки.
Я протестировал ChatGPT Images 2.0 против Gemini Nano Banana, чтобы узнать, какой из них лучше. ChatGPT Images 2.0 набрал 97%. Gemini Nano Banana набрал 85%.
🏢 Приобретения
Китай накладывает вето на сделку Meta с Manus на $2 млрд после многомесячного расследования.
🏢 Мнение и анализ
77% руководителей предприятий заявляют, что навыки работы с ИИ являются срочными — так почему обучение всё ещё остаётся второстепенным?
💻 Оборудование
Акции Qualcomm резко растут на фоне сообщений о том, что компания может производить чипы для смартфона OpenAI.
🧪 Исследования
Выравнивание делает модели более решительными, не делая их более правдивыми. На протяжении 3 архитектур и 4 методов обучения с подкреплением мы обнаруживаем, что слой фиксации — где модель закрепляет свой прогноз — не смещается под воздействием обучения с подкреплением.
🎓 Учебные пособия
Присоединяйтесь к новому курсу «Vibe Coding» по агентным ИИ от Google и Kaggle. Интенсивный курс Google по агентным ИИ совместно с Kaggle возвращается 15–19 июня 2026 года, и регистрация открывается сегодня.
💰 Бизнес
Тейлор Свифт подаёт заявку на регистрацию товарного знака своего голоса и облика, по-видимому, для защиты от неправомерного использования ИИ
🤖 Робототехника
Japan Airlines тестирует гуманоидных роботов в качестве наземных сотрудников.
Kinetix AI представляет KAI: гуманоид с 115 степенями свободы, нацеленный на «физический интеллект».
За пределами набора: Asimov подробно описывает 100-часовой путь к шагающему гуманоиду.
AGIBOT представляет масштабный флот и стек моделей ИИ на APC 2026.
🧠 Модели
Знакомьтесь, Talkie-1930: открытая языковая модель с 13 млрд параметров, обученная на английских текстах до 1931 года для исследований в области исторического мышления и обобщения.
🌐 Другие события в индустрии ИИ
Microsoft и OpenAI изменяют условия сделки, чтобы стартап мог вести переговоры с Amazon и другими. Теперь OpenAI может продавать продукты на Amazon и Google Cloud, расширяя охват предприятий. Прекращение эксклюзивности может смягчить антимонопольный контроль в США, Великобритании и Европе.
Ник Бостром говорит, что больше всего его удивила эта продолжительная эра примерно человеческого уровня ИИ, которая уже растянулась на 3–5 лет и может продлиться ещё дольше — эра одновременно чуждая и знакомая.
Демис Хассабис, который когда-то говорил, что для AGI требуется ещё 1–2 прорыва, теперь считает, что это вопрос подбрасывания монеты — нужны ли вообще дополнительные прорывы.
Сэм Альтман высмеял разрыв между прогнозами «после AGI никто не работает» и пользователями, которые переходят на полифазный сон, чтобы писать больше кода с помощью GPT-5.5 в Codex.
Ноам Браун из OpenAI отмечает, что веса моделей теперь имеют относительно меньшее значение, чем обеспечение вычислительных ресурсов для инференса, то есть призом является уже не рецепт, а кухня.
Рецепты также живут быстрее и умирают моложе: GPT-4o работал 21 месяц, тогда как GPT-5.4 просуществовал всего 49 дней — расписание однодневки для синтетических разумов.
Лиам Прайс, 23-летний юноша без продвинутой математической подготовки, с помощью одного единственного промпта для GPT-5.4 Pro решил задачу Эрдёша, которая ускользала от выдающихся умов, побудив Терри Тао размышлять о том, что люди сталкиваются с «ментальным блоком» из-за того, что делают «небольшой неверный поворот на первом ходу».
Сообщается, что OpenAI работает с MediaTek и Qualcomm над процессорами для смартфонов с ИИ, при этом производство и массовый выпуск запланированы на 2028 год с участием Luxshare.
Apple, не желая отставать, имеет в разработке шесть основных категорий продуктов, включая ИИ-наушники AirPods, умные очки, подвески, умные дисплеи, настольных роботов и камеры безопасности.
Спрос на ИИ настолько чрезмерен, говорит генеральный директор AWS, что «мы никогда не выводили из эксплуатации старые A100», что является признаком того, что мы вступили в эпоху пост-устаревания кремния.
Государственная электросеть Китая развёртывает 500 гуманоидных роботов для работы с высоким напряжением, где оптимальным режимом отказа теперь является расплавленный сервопривод, а не расплавленный оператор.
Публичные рынки потеплели к новой энергетике: ядерный стартап X-energy привлёк $1 млрд в ходе IPO и вырос на 25% на старте, в то время как геотермальный стартап Fervo подал документы с оценкой примерно в $3 млрд. Meta идёт ещё дальше, подписывая контракт на получение до 1 гигаватта космической солнечной энергии от Overview Energy, передаваемой со спутников на наземные центры обработки данных.