Невлезшие в шапку новости:
⚠ Безопасность ИИ
ИИ-исследователь Плиний Освободитель обходит защитные барьеры новой модели Grok-4.5 от xAI с помощью техник переформулирования. Взлом успешно обошел ограничения для генерации крайне конфиденциальных инструкций.
GitLost: исследователи обманом заставили ИИ-агента GitHub сливать приватные репозитории
JadePuffer: полностью агентская атака программами-вымогателями, вызывающая кошмары у исследователей. JadePuffer может стать первым зарегистрированным случаем атаки программами-вымогателями, управляемой ИИ от начала до конца. JadePuffer использует большую языковую модель (LLM) для проведения кампании без вмешательства человека.
Исследование Кембриджа показало, что «Боко харам» использовала ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek для планирования атак и создания оружия. Исследователи обнаружили, что оперативники ИГ проводили очное обучение ИИ.
🔎 Мнение и анализ
85% специалистов DevSecOps говорят, что ИИ смещает узкое место на этап проверки кода (опрос IBM).
AI 2040 Plan A представляет позитивное видение суперинтеллектуального будущего. В нем намечен план достижения суперинтеллекта, который сокращает глобальную занятость до 13 процентов, одновременно повышая медианные доходы.
Мира Мурати, основательница Thinking Machines Lab, выступает против централизованного ОИИ в пользу децентрализованных локальных моделей, которые могут не соглашаться друг с другом. Эта философия ценит согласованность локальной экосистемы выше единой унифицированной модели.
Лилиан Вэн утверждает, что циклы самосовершенствования ИИ всегда будут требовать внешних инженерных оболочек для определения целей и контекста
Анализ r/LocalLLaMA отслеживает среднюю задержку в 25 месяцев для запуска передовых возможностей ИИ локально на потребительском оборудовании. Для локальных моделей класса GPT-3.5 задержка сократилась до 17 месяцев.
Аналитики называют Meta единственным гиперскейлером мирового уровня в вопросах данных, кадров и вычислительных мощностей, который к декабрю превзойдет OpenAI и Anthropic вместе взятых по объему вычислений.
Эксперт заявляет, что у Anthropic серьезные проблемы с портфелем продуктов, вычислительными мощностями и модальностями.
💰 Бизнес
Марк Цукерберг заявил, что Meta установит цену на API своей новой модели примерно на уровне 25% от стоимости OpenAI и Anthropic.
🏭 Компании
OpenAI заявляет, что GPT 5.6 является «предпочтительной моделью» для Microsoft Copilot 365 на фоне слухов о разрыве отношений
OpenAI закрывает Atlas, браузер на базе ИИ, который она запустила в октябре с ChatGPT в его основе. Решение о закрытии Atlas было принято через несколько месяцев после того, как бывший генеральный директор по приложениям OpenAI Фиджи Симо призвала команду сократить количество «побочных квестов», что привело к закрытию ИИ-инструмента для генерации видео Sora этой компанией.
Илон Маск хвалит Mythos/Fable и обещает не «отрезать» Anthropic от датацентров
Anthropic подвергается критике за предложение зарплат от 65 000 до 85 000 долларов на технические должности в районе залива Сан-Франциско. Критики утверждают, что такая компенсация слишком мала для этого региона.
Ришаб Агарвал говорит, что отклоненное предложение о работе от Meta на самом деле было на порядок выше 1 миллиона долларов. Агарвал отклонил предложение, чтобы стать соучредителем Periodic Labs, поддерживаемой Безосом.
За одну ночь число лидеров гонки снова выросло с трех лабораторий до пяти: на передовой эффективности теперь находятся Fable, Sol и Grok; а когда Anthropic прямо посреди запуска обнулила все лимиты запросов, руководитель проекта Codex в OpenAI ответил: «Чую запах страха».
Anthropic выпустила Reflect — панель мониторинга для аудита степени зависимости от ИИ, — и включила Бена Бернанке в свой совет по вопросам доверия.
Microsoft заменяет OpenAI и Anthropic собственным ИИ в некоторых приложениях.
💰 Финансирование
SambaNova, 1 млрд долларов, инфраструктура ИИ: базирующаяся в Пало-Альто, Калифорния, компания SambaNova официально объявила о долгожданной сделке серии F на сумму 1 млрд долларов при постденежной оценке в 11 млрд долларов под руководством General Atlantic
Prime Intellect, 130 млн долларов, искусственный интеллект: базирующаяся в Сан-Франциско компания Prime Intellect привлекла 130 млн долларов в раунде серии А под руководством Radical Ventures.
Norm AI, 120 млн долларов, искусственный интеллект: базирующаяся в Нью-Йорке компания Norm AI привлекла 120 млн долларов в раунде серии C под руководством Khosla Ventures при заявленной оценке в 1,2 млрд долларов для расширения своей платформы обеспечения нормативного соответствия на базе ИИ.
🤖 Робототехника
«Финальный босс» домашней робототехники: 1X представляет роботизированные руки следующего поколения для NEO вместе с новым финансовым директором. 1X Technologies представила высокоподвижные роботизированные руки с 25 степенями свободы для своего гуманоида NEO, что сопровождается стратегическим назначением Билла Нэша на пост финансового директора, поскольку компания готовится к потребительским поставкам.
Основатель UMA Robots Реми Каден представляет гуманоидного робота Prototype Version 0, созданного за девять месяцев. Робот, собранный в Париже, оснащен клешневыми захватами и колесными голенями
⚖ Регулирование
Meta рискует получить штраф от ЕС в размере 12 млрд долларов за вызывающие зависимость ленты Instagram и Facebook.
Коллективный иск против создателей ИИ из-за дипфейков с материалами о сексуальном насилии над детьми расширяется. Stability AI, создатель инструмента для генерации изображений Stable Diffusion, была добавлена в качестве нового ответчика в связи с претензиями, поданными тремя первоначальными несовершеннолетними истцами в Теннесси. «Когда они поняли, что никто не хочет использовать их модель, пока действовали эти ограничения, они сразу же откатили эти ограничения назад, чтобы все снова захотели использовать их модель»
«Повестка подотчетности ИИ»: сенатор США представил пакет законопроектов для сдерживания вреда от технологий. Сенатор Эд Марки предложил законопроект, направленный на сдерживание роста дата-центров, систем автоматизированного найма и вреда детям. «Нам нужно убедиться, что эти дата-центры не превратятся в экологические бомбы», — сказал Марки.
Европарламент дает зеленый свет Chat Control 1.0 — все личные чаты на онлайн-платформах будут сканироваться ИИ.
Голливуд требует запретить Seedance, но, по сообщениям, при этом хочет продолжать его использовать
Глава ФРС привлек союзника Трампа Марка Андриссена в качестве советника по вопросам влияния ИИ на рынок труда. Инвестор-миллиардер поможет сформировать подход Федеральной резервной системы к оценке технологии, на развитие которой его фирма сделала масштабные ставки.
🛰 ИИ в космосе
А на орбите SpaceX представила Starmind — рой из миллиона спутников для выполнения инференса.
🌐 Остальные события в ИИ области:
Теперь Google будет сообщать вам, если реклама была создана с помощью ИИ
Профессор экономики Брауновского университета Роберто Серрано рассказал, что подозревал многих студентов своего курса экономики благосостояния в использовании ИИ на домашнем промежуточном экзамене, после чего перевел финальный экзамен в очный формат. Средний балл по курсу упал с 96 до 48, многие студенты бросили этот курс.
Цикл вырвался за пределы лаборатории: разработчик в стиле «вайб-кодинга» создал языковую модель на основе своих iMessage. По одному лишь промпту GPT‑5.6 выстроила весь конвейер обучения и с нуля обучила модель на истории переписки в iMessage. Локально на Mac.
Anthropic приглашает общественность задавать сложные вопросы о социальном влиянии ИИ
Теперь Google использует загруженные вами медиафайлы для поиска, чтобы обучать ИИ
На последней ведущей конференции наконец-то полностью устранен фатальный недостаток воплощенного интеллектуального пространственного зрения дли ИИ!
Хотя модели VLA (Virtual Aspect-Based Latency) кажутся мощными, они имеют фатальный недостаток — перемещение камеры даже на несколько миллиметров может резко снизить вероятность успеха вдвое. Лаборатория при Научно-исследовательском институте передовых технологий Китайской торговой группы предложила новую парадигму мобильной передачи данных, впервые продемонстрировав на реальной роботизированной системе, что перемещение камеры для сбора данных может преодолеть узкое место пространственной генерализации VLA с чрезвычайно низкими затратами. Этот метод эффективен для широкого спектра современных архитектур.
В последнее время модели VLA стали одним из самых перспективных и активно развивающихся направлений исследований в области робототехники.
Модели, такие как серия Gr00t от Nvidia и серия π от Physical Intelligence, демонстрируют плавность и точность движений, а также способность выполнять сложные манипуляции.
Однако существует проблема, которая беспокоит всех специалистов: эти модели крайне «неустойчивы».
При переносе обученного робота из лаборатории А в лабораторию Б или даже при случайном смещении камеры — когда относительное положение стола на изображении сдвигается всего на несколько пикселей — производительность модели может мгновенно деградировать.
Это не единичный случай.
Ряд исследований, проведенных командами как в Китае, так и за рубежом (включая совместный проект Стэнфорда и Google Generalization-Gap, а также проект LIBERO-Plus, разработанный совместно университетами Тунцзи и Фудань), подтверждают единодушный вывод: модели VLA, показывающие уровень успеха свыше 90% на стандартных тестовых наборах, могут резко снижать этот показатель до значений ниже 30% даже при незначительном изменении ракурса камеры.
Почему?
Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта Шизышань при Институте передовых технологий China Merchants в своей новой работе точно определили причину проблемы и предложили решение: проблема кроется в «обучении по кратчайшим путям» (shortcut learning), а решением является стратегия гибридного динамического сбора данных.
Данная работа принята к публикации на конференции IROS 2026.
Тройная «скрытая взаимосвязь»:
Модель VLA не изучает пространственные связи, а просто заучивает относительное расположение объектов
Исследователи выявили три типичных для моделей VLA паттерна «обучения по кратчайшему пути», которые по своей природе отражают относительное пространственное положение различных объектов:
Связь 1: Камера-база (Камера-базовое сопряжение)
Модель не научилась по-настоящему определять «расположение ручки на столе», а просто запомнила определённые шаблонные закономерности, такие как «ручка P находится в правом нижнем квадранте изображения».
При изменении положения камеры все относительные координаты в кадре меняются, из-за чего модель мгновенно теряет контекст.
Это наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются все специалисты: стоит лишь углу обзора камеры отличаться от того, что было в обучающей выборке, как успешность выполнения задачи может резко упасть вдвое — с 85% до 43%.
Взаимосвязь 2: Камера-объект (Camera-Object Coupling)
Модель полагается на определенный угол обзора для идентификации объектов. Один и тот же предмет, видимый под разными углами, может восприниматься моделью как «совершенно разные объекты».
Третья связь: пространственная привязка объекта (Object-Position Coupling)
Это наиболее коварный случай: даже при использовании данных с нескольких ракурсов, если относительное положение ручки и подставки остается неизменным (например, подставка всегда находится ровно на 10 см правее ручки), модель просто запомнит эвристику «класть на 10 см правее», вместо того чтобы по-настоящему понять семантику действия «положить в подставку».
В качестве примера рассмотрим третий тип связи: для задачи VLA «взять ручку и положить в стаканчик» команда провела следующий эксперимент — при сборе данных положение стаканчика намеренно фиксировалось на столе.
В ходе тестирования после обучения выяснилось, что при нахождении подставки для ручек в заданной фиксированной позиции успешность выполнения задачи достигает 95%
Достаточно лишь сдвинуть подставку для ручек на расстояние, равное её диаметру, как успешность выполнения задачи резко снижается с 95% до 72%.
Это свидетельствует о том, что модель не осознаёт сути действия «вставить ручку в подставку», а лишь механически повторяет команду «переместиться в заданные координаты».
Это фатальная слабость VLA: вам кажется, что он «понял», но на самом деле он лишь «запомнил».
«Зрительный аппарат движения»
Новая парадигма данных, центрированная на данных, полученных с подвижной точки наблюдения
Поскольку проблема заключалась в ложных корреляциях в данных, подход был начат именно с них: камера получала данные VLA с различных ракурсов. В ходе многократных экспериментов и анализа исследовательская группа разработала стратегию иерархического разделения данных (Hierarchical Data Decoupling), разбив процесс сбора данных на три типа конфигураций камеры: фиксированная точка съемки (Fixed View), несколько фиксированных точек съемки (Multi-Fixed) и подвижная точка съемки (Moving View).
Почему изменение ракурса камеры дает такой эффект?
По мнению исследователей, ключевое преимущество подвижной камеры перед системой нескольких неподвижных камер заключается в том, что при одинаковом объеме данных она обеспечивает более плотное и практически равномерное многовидовое покрытие.
При движении камеры по непрерывной траектории плавное изменение угла обзора полностью устраняет три типа взаимных связей.
Если камера в каждом эпизоде данных движется по уникальной траектории, то фон, ракурсы наблюдения за объектами и их взаимное расположение непрерывно меняются от кадра к кадру. В таких условиях модель лишается возможности использовать статичные визуальные паттерны для «подмены» задачи и вынуждена осваивать истинные пространственно-геометрические связи.
Команда исследователей реализовала данный подход на физическом робототехническом стенде.
В систему входят два координируемых манипулятора: манипулятор So-101 выполняет задачи захвата и оборудован камерой на запястье для съемки с рабочей точки зрения, а манипулятор Qiuzhi (Airbot), оснащенный камерой для наблюдения за окружающей средой, действует как «движущийся глаз» с шестью степенями свободы во время сбора данных в движении. Он плавно перемещается вдоль траектории со скоростью 0,05 м/с (средняя угловая скорость обзора составляет 0,198 рад/с), позволяя наблюдать за процессом работы с постоянно меняющихся ракурсов.
Все данные записывались в формате непрерывного видео MP4 с частотой 30 кадров в секунду, а сбор данных выполнялся с использованием открытой инфраструктуры LeRobot.
Стратегия сбора гибридных динамических данных:
Используя синергию преимуществ различных типов данных
Предварительные эксперименты исследовательской группы показали, что использование исключительно данных о движении камеры порождает новые проблемы:
Слишком высокая дисперсия визуальных входных данных мешает сходимости стратегии (доля успешных действий модели Gr00t на данных, полученных только при движении камеры, составляет лишь 54,8%);
В то же время использование данных с фиксированных ракурсов обеспечивает хорошую сходимость процесса обучения (доля успешных попыток достигает 80,5%) и при этом способствует разнообразию данных.
В итоге было принято решение комбинировать данные, полученные с фиксированных ракурсов, и данные с подвижного ракурса в соотношении 1:k, чтобы обеспечить их взаимодополняемость:
В ходе систематического поиска команда выявила, что для модели Gr00t оптимальным является значение k = 3, обеспечивающее максимальную эффективность в 89,0%.
Оптимальные пропорции для разных моделей варьируются, однако в большинстве случаев используется набор данных, состоящий преимущественно из зафиксированных ракурсов и частично из данных, полученных при движении камеры.
Данные, собранные с разных точек обзора, в первую очередь решают проблему взаимозависимости, связанной с положением камеры.
Хотя модели VLA (Virtual Aspect-Based Latency) кажутся мощными, они имеют фатальный недостаток — перемещение камеры даже на несколько миллиметров может резко снизить вероятность успеха вдвое. Лаборатория при Научно-исследовательском институте передовых технологий Китайской торговой группы предложила новую парадигму мобильной передачи данных, впервые продемонстрировав на реальной роботизированной системе, что перемещение камеры для сбора данных может преодолеть узкое место пространственной генерализации VLA с чрезвычайно низкими затратами. Этот метод эффективен для широкого спектра современных архитектур.
В последнее время модели VLA стали одним из самых перспективных и активно развивающихся направлений исследований в области робототехники.
Модели, такие как серия Gr00t от Nvidia и серия π от Physical Intelligence, демонстрируют плавность и точность движений, а также способность выполнять сложные манипуляции.
Однако существует проблема, которая беспокоит всех специалистов: эти модели крайне «неустойчивы».
При переносе обученного робота из лаборатории А в лабораторию Б или даже при случайном смещении камеры — когда относительное положение стола на изображении сдвигается всего на несколько пикселей — производительность модели может мгновенно деградировать.
Это не единичный случай.
Ряд исследований, проведенных командами как в Китае, так и за рубежом (включая совместный проект Стэнфорда и Google Generalization-Gap, а также проект LIBERO-Plus, разработанный совместно университетами Тунцзи и Фудань), подтверждают единодушный вывод: модели VLA, показывающие уровень успеха свыше 90% на стандартных тестовых наборах, могут резко снижать этот показатель до значений ниже 30% даже при незначительном изменении ракурса камеры.
Почему?
Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта Шизышань при Институте передовых технологий China Merchants в своей новой работе точно определили причину проблемы и предложили решение: проблема кроется в «обучении по кратчайшим путям» (shortcut learning), а решением является стратегия гибридного динамического сбора данных.
Данная работа принята к публикации на конференции IROS 2026.
Тройная «скрытая взаимосвязь»:
Модель VLA не изучает пространственные связи, а просто заучивает относительное расположение объектов
Исследователи выявили три типичных для моделей VLA паттерна «обучения по кратчайшему пути», которые по своей природе отражают относительное пространственное положение различных объектов:
Связь 1: Камера-база (Камера-базовое сопряжение)
Модель не научилась по-настоящему определять «расположение ручки на столе», а просто запомнила определённые шаблонные закономерности, такие как «ручка P находится в правом нижнем квадранте изображения».
При изменении положения камеры все относительные координаты в кадре меняются, из-за чего модель мгновенно теряет контекст.
Это наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются все специалисты: стоит лишь углу обзора камеры отличаться от того, что было в обучающей выборке, как успешность выполнения задачи может резко упасть вдвое — с 85% до 43%.
Взаимосвязь 2: Камера-объект (Camera-Object Coupling)
Модель полагается на определенный угол обзора для идентификации объектов. Один и тот же предмет, видимый под разными углами, может восприниматься моделью как «совершенно разные объекты».
Третья связь: пространственная привязка объекта (Object-Position Coupling)
Это наиболее коварный случай: даже при использовании данных с нескольких ракурсов, если относительное положение ручки и подставки остается неизменным (например, подставка всегда находится ровно на 10 см правее ручки), модель просто запомнит эвристику «класть на 10 см правее», вместо того чтобы по-настоящему понять семантику действия «положить в подставку».
В качестве примера рассмотрим третий тип связи: для задачи VLA «взять ручку и положить в стаканчик» команда провела следующий эксперимент — при сборе данных положение стаканчика намеренно фиксировалось на столе.
В ходе тестирования после обучения выяснилось, что при нахождении подставки для ручек в заданной фиксированной позиции успешность выполнения задачи достигает 95%
Достаточно лишь сдвинуть подставку для ручек на расстояние, равное её диаметру, как успешность выполнения задачи резко снижается с 95% до 72%.
Это свидетельствует о том, что модель не осознаёт сути действия «вставить ручку в подставку», а лишь механически повторяет команду «переместиться в заданные координаты».
Это фатальная слабость VLA: вам кажется, что он «понял», но на самом деле он лишь «запомнил».
«Зрительный аппарат движения»
Новая парадигма данных, центрированная на данных, полученных с подвижной точки наблюдения
Поскольку проблема заключалась в ложных корреляциях в данных, подход был начат именно с них: камера получала данные VLA с различных ракурсов. В ходе многократных экспериментов и анализа исследовательская группа разработала стратегию иерархического разделения данных (Hierarchical Data Decoupling), разбив процесс сбора данных на три типа конфигураций камеры: фиксированная точка съемки (Fixed View), несколько фиксированных точек съемки (Multi-Fixed) и подвижная точка съемки (Moving View).
Почему изменение ракурса камеры дает такой эффект?
По мнению исследователей, ключевое преимущество подвижной камеры перед системой нескольких неподвижных камер заключается в том, что при одинаковом объеме данных она обеспечивает более плотное и практически равномерное многовидовое покрытие.
При движении камеры по непрерывной траектории плавное изменение угла обзора полностью устраняет три типа взаимных связей.
Если камера в каждом эпизоде данных движется по уникальной траектории, то фон, ракурсы наблюдения за объектами и их взаимное расположение непрерывно меняются от кадра к кадру. В таких условиях модель лишается возможности использовать статичные визуальные паттерны для «подмены» задачи и вынуждена осваивать истинные пространственно-геометрические связи.
Команда исследователей реализовала данный подход на физическом робототехническом стенде.
В систему входят два координируемых манипулятора: манипулятор So-101 выполняет задачи захвата и оборудован камерой на запястье для съемки с рабочей точки зрения, а манипулятор Qiuzhi (Airbot), оснащенный камерой для наблюдения за окружающей средой, действует как «движущийся глаз» с шестью степенями свободы во время сбора данных в движении. Он плавно перемещается вдоль траектории со скоростью 0,05 м/с (средняя угловая скорость обзора составляет 0,198 рад/с), позволяя наблюдать за процессом работы с постоянно меняющихся ракурсов.
Все данные записывались в формате непрерывного видео MP4 с частотой 30 кадров в секунду, а сбор данных выполнялся с использованием открытой инфраструктуры LeRobot.
Стратегия сбора гибридных динамических данных:
Используя синергию преимуществ различных типов данных
Предварительные эксперименты исследовательской группы показали, что использование исключительно данных о движении камеры порождает новые проблемы:
Слишком высокая дисперсия визуальных входных данных мешает сходимости стратегии (доля успешных действий модели Gr00t на данных, полученных только при движении камеры, составляет лишь 54,8%);
В то же время использование данных с фиксированных ракурсов обеспечивает хорошую сходимость процесса обучения (доля успешных попыток достигает 80,5%) и при этом способствует разнообразию данных.
В итоге было принято решение комбинировать данные, полученные с фиксированных ракурсов, и данные с подвижного ракурса в соотношении 1:k, чтобы обеспечить их взаимодополняемость:
В ходе систематического поиска команда выявила, что для модели Gr00t оптимальным является значение k = 3, обеспечивающее максимальную эффективность в 89,0%.
Оптимальные пропорции для разных моделей варьируются, однако в большинстве случаев используется набор данных, состоящий преимущественно из зафиксированных ракурсов и частично из данных, полученных при движении камеры.
Данные, собранные с разных точек обзора, в первую очередь решают проблему взаимозависимости, связанной с положением камеры.
Для устранения других видов взаимозависимостей команда исследователей систематически вносит многомерное разнообразие в процесс сбора данных, обеспечивая отсутствие фиксированной связи между относительным расположением любых двух объектов. Это позволяет фундаментально исключить ложные корреляции, на которые могла бы опираться модель.
Стратегия гибридного динамического сбора данных «Спортивный взгляд»
Универсальность применения к различным архитектурам и задачам
Исследователи применили гибридный подход к данным к ведущим моделям VLA, включая ACT, Diffusion Policy и π0, и выяснили, что все архитектуры получили выгоду: максимальный рост совокупной производительности моделей составил 26,8%.
Таким образом, доказано, что хрупкость пространственного обобщения и склонность к использованию «костылей» (shortcut learning) — это общие черты моделей VLA, а не индивидуальные недостатки конкретных архитектур; в качестве универсального решения выступает подход с использованием смешанных данных.
Что еще более примечательно, эксперимент продемонстрировал принципиально новую возможность: навыки пространственного восприятия могут переноситься и использоваться в разных задачах
Представьте ситуацию: вам нужно, чтобы робот мог захватывать несколько предметов на столе с любого ракурса, однако сбор многовидовых данных для каждого предмета обходится слишком дорого.
Авторы предлагают изящное решение: для переноса пространственного восприятия на другие задачи достаточно собрать многовидовые смешанные данные лишь для одной репрезентативной задачи (например, захвата и отпускания ручки).
В частности, исследователи объединили для совместного обучения стандартные данные захвата нескольких объектов с фиксированного ракурса и такой же объем данных захвата и отпускания ручек, собранных с различных точек зрения. Эксперименты показали впечатляющие результаты: если базовая модель, обученная исключительно на данных с фиксированного ракурса, достигала успеха лишь в 43% случаев, то после добавления равного количества данных по работе с ручками этот показатель мгновенно вырос до 83%. Это означает, что, используя вдвое меньше данных, удалось достичь эффективности, которая ранее требовала сбора полного набора обучающих примеров.
Это открытие означает, что способность модели «понимать пространственные отношения с разных ракурсов», выученная на задаче с ручкой, была перенесена на сценарии захвата нескольких объектов, с которыми она ранее не сталкивалась. Пространственное восприятие больше не ограничено конкретной задачей, а стало универсальным и переносимым навыком «визуальной грамотности».
Ключевой вклад гибридной парадигмы сбора данных «Спортивный глаз» заключается в трех основных аспектах:
I. Выявление проблем.
Исследователи впервые системно выявили наличие трех видов скрытой взаимосвязи в моделях VLA.
Именно эти упускаемые из виду ложные корреляции вызывают катастрофическое ухудшение работы модели при переходе в новые условия.
I. Элегантный подход.
Достаточно активировать одну окружающую камеру и применить стратегию смешивания данных с оптимальным соотношением, чтобы существенно повысить способность к пространственной обобщаемости без внесения каких-либо изменений в архитектуру модели.
Данный подход успешно протестирован на ведущих архитектурах, включая ACT, Diffusion Policy, Pi0 и Gr00t, что подтверждает его универсальность.
3. Трансфер навыков.
Пространственное восприятие — это не узкоспециализированная функция для отдельных задач, а общая визуальная компетенция, которую можно переносить от простых к более сложным сценариям. Такой подход предлагает принципиально новую возможность для снижения стоимости сбора данных при внедрении систем в реальных условиях.
В настоящее время основное внимание уделяется задачам манипуляции на тестовом столе, однако возможности этого подхода гораздо шире:
В задачах домашнего обслуживания будущим роботам-помощникам предстоит выполнять захват предметов и уборку в различных домах, при разном освещении и иной расстановке мебели. Подход «движущегося зрения» позволяет роботам адаптироваться к новым условиям без необходимости повторного сбора данных для каждого конкретного дома.
В процессе прецизионной промышленной сборки невозможно каждый раз обеспечивать идеальную калибровку положения камер на конвейере. Использование стратегии смешанного сбора данных позволяет роботам-сборщикам компенсировать небольшие погрешности установки камер, тем самым снижая жесткость требований к точности внедрения системы.
При интеллектуальной сортировке на складах форма грузов может быть самой разнообразной, а традиционные подходы требуют сбора больших объемов данных для каждого вида товара. Благодаря возможностям трансферного обучения достаточно собрать многовидовые данные лишь для небольшого набора типовых образцов, чтобы быстро адаптировать систему пространственного восприятия к новым категориям товаров.
Благодаря глубокой интеграции активного планирования ракурса съемки, автоматической разметки данных и конвейеров обучения моделей, концепция «мобильного зрения» способна выйти за пределы лабораторий в реальный мир, предложив новый подход к сбору данных для VLA-систем промышленного уровня. Это позволит роботам окончательно преодолеть ограничения фиксированных камер, обрести трехмерное пространственное восприятие, сопоставимое с человеческим, и ускорит внедрение универсальных роботов в повседневную жизнь.
Лаборатория искусственного интеллекта «Лизышань» при Институте передовых технологий China Merchants Group:
Обеспечить реальную адаптацию роботов к условиям реального мира
На самом деле, публикация в конференции IROS 2026 — это далеко не первое крупное достижение лаборатории искусственного интеллекта на Лайонс-Хилл в этом году.
В начале июня этого года наша лаборатория одержала победу в мировом финале соревнования LeHome Challenge на конференции ICRA 2026, посвященном роботизированному складыванию одежды, превзойдя ведущие лаборатории университетов и компаний со всего мира.
IROS и ICRA являются двумя ведущими мировыми конференциями в области робототехники. Последовательное представление значимых результатов на этих мероприятиях в кратчайшие сроки наглядно демонстрирует передовые исследовательские возможности данной команды в сфере воплощенного интеллекта.
Являясь прорывным достижением в области визуального обобщения и устойчивости восприятия моделей VLA, парадигма «движущегося глаза» дополнит возможности ранее победившей в соревнованиях технологии гибкого манипулирования данной команды, формируя более целостную систему робототехнических решений для манипуляций.
Данное решение универсально и эффективно работает в различных реальных условиях: от сортировки гибких бытовых вещей и прецизионной промышленной сборки до соединения мелких компонентов и логистики на интеллектуальных складах. Оно успешно справляется с динамичностью, неопределенностью и изменчивостью задач в реальной среде.
В будущем, благодаря глубокой интеграции технологий активного сбора данных с разных ракурсов, автоматической разметки и обучения моделей, интеллектуальные роботы преодолеют ограничения фиксированного угла обзора. Они обретут способность к трехмерному восприятию пространства и адаптации к среде на уровне, сопоставимом с человеческим. Это позволит им выполнять более стабильные и надежные автономные операции в реальных условиях, таких как домашний сервис и умное производство, что ускорит коммерциализацию универсальных роботов и поможет им органично вписаться в повседневную жизнь людей.
Ссылка на статью: arxiv.org/abs/2607.02322
Ссылка на проект: 306327680.github.io/LionRockMultiViewPaperWeb
Сенсация! Маск представил топовую версию Grok 4.5, лучший в своем классе искусственный интеллект, по значительно сниженной цене!
Маск ночью устроил переворот! Флагманская модель Grok 4.5 выходит с неожиданной атакой: на базе десятков тысяч чипов GB300 создан лидер по соотношению цены и качества. Модель не просто жестко конкурирует с GPT-5.5, но и по производительности вплотную приближается к Opus 4.8, предлагая высокую скорость при низкой стоимости.
Grok 4.5 наконец-то представил свой результат!
Только что компания xAI Илона Маска представила самую мощную в своей истории флагманскую языковую модель Grok 4.5.
В этот раз SpaceXAI и Cursor объединили усилия.
Используя парк из десятков тысяч мощных серверов GB300, инженеры буквально «выковали» этого монстра производительности, оптимизированного специально для задач программирования и работы с ИИ-агентами.
Отчет о результатах выглядит весьма впечатляюще —
SWE Bench Pro: набрал 64,7%, напрямую обогнав Opus 4.7, который показал результат 64,3%;
Terminal Bench 2.1: стремительный рост до 83,3%;
DeepSWE 1.0 уверенно набирает 62,0%, значительно превосходя Opus 4.8.
Илон Маск прямо заявил, что Grok 4.5 сопоставим по возможностям с Opus 4.7, но работает значительно быстрее.
Его конкурентное преимущество заключается в сочетании возможностей, скорости и стоимости. Иными словами, количество токенов, необходимых ему для выполнения задач, составляет лишь малую часть от того, что требуется другим.
Стоимость входных данных для Grok 4.5 составляет $2 за миллион токенов, а выходных — $6 за миллион токенов.
В сравнении с Opus 4.8 расход токенов снизился в 4,2 раза.
Из десятков тысяч модулей GB300 создаётся ИИ уровня Opus
Grok 4.5 стал первой козырной картой SpaceX AI после выхода на биржу и одновременно первым результатом их совместной работы с Cursor.
Как же он был обучен?
Ответом является использование десятков тысяч графических процессоров Nvidia GB300 для одной сверхмасштабной тренировки. Однако наращивание вычислительных мощностей — это лишь входной билет.
Главное усилие SpaceXAI сосредоточено на данных.
Они подвергли гигантские массивы данных тщательной фильтрации, удалению дубликатов и оценке качества, гарантируя, что в модель поступает исключительно высокоинформативный профессиональный контент.
Затем они перенесли фокус обучения с подкреплением (RL) на метрику, о которой обычно мало кто говорит, — «интеллектуальную ёмкость одного токена».
А участие Cursor — это самое важное звено в данном цикле.
Фундаментом Grok 4.5 выступает модель V9 (объем данных 1,5 ТБ). Согласно официальным данным, в процессе обучения в нее было загружено триллионы единиц данных Cursor.
Эти данные отражают то, как реальные разработчики взаимодействуют с кодовой базой, инструментами и ИИ-агентами.
Таким образом, модель усваивает не просто синтаксис кода, а сам процесс совместной работы человека и искусственного интеллекта при его написании.
А его обучающий стек спроектирован с учётом высокой степени асинхронности —
Агенты способны работать непрерывно в течение нескольких часов: модель обучается прямо во время выполнения задач, а процесс обучения на десятках тысяч GPU идет без перерыва.
Итог таков: система не просто решает задачи, но и способна справляться со сложными многоэтапными инженерными процессами, продолжая работать стабильно на протяжении нескольких часов.
На равных с GPT-5.5, вплотную приблизившись к Opus 4.8
Показатели Grok 4.5, полученные благодаря данной методике обучения, безусловно, выдержат любую проверку.
По результатам в нескольких основных инженерных рейтингах его поведение можно охарактеризовать как «стабильное»: он не является абсолютным лидером, но уверенно входит в первую десятку.
В тесте DeepSWE 1.0 он показал результат 62,0%, превзойдя Opus 4.8 (55,75%) и лишь немного уступая GPT-5.5 (64,31%);
В тесте Terminal Bench 2.1 его результат составил 83,3%, что лишь на 0,1% уступает показателю GPT-5.5 (83,4%)!
В более сложном бенчмарке SWE Bench Pro модель показала результат 64,7%, опередив GPT-5.5 (58,6%) и приблизившись к уровню Opus 4.8 (69,2%).
По результатам официальных тестов AAAI модель Grok 4.5 заняла четвертое место, уступив моделям Fable 5, GPT-5.5 и Opus 4.8.
В бенчмарке для юридического агента Harvey он занял первое место.
Стоит признать, что эти результаты впечатляют.
Однако стоит признать, что в настоящее время безраздельно властвует Claude Fable.
Подводя итог, Grok 4.5 и GPT-5.5 находятся на одном уровне, вплотную приближаясь к Opus 4.8, однако до абсолютного предела им еще далеко.
Сам Илон Маск признался довольно откровенно: «По нашим внутренним оценкам, Grok 4.5 сопоставим с Opus 4.7 по возможностям, но работает значительно быстрее».
Главный козырь: высокая скорость и низкая цена
Главный козырь Grok 4.5 — это его скорость, эффективность и доступная цена.
Скорость его работы достигает 80 токенов в секунду (TPS), что, по официальным данным, даже быстрее моделей серии Flash.
Всего одним промптом он создал 3D-симулятор Солнечной системы на Three.js:
Реализовано ускорение времени и реалистичное движение всех восьми планет по орбитам, при этом интерфейс HUD проработан с особой тщательностью.
Что касается эффективности, то в задаче SWE Bench Pro модель Grok 4.5 справилась с решением проблемы, генерируя в среднем всего 15 954 токена.
В то время как Opus 4.8 для решения той же задачи в среднем требует 67 020 токенов.
Производительность выше в 4,2 раза: Grok 4.5 решил ту же инженерную задачу, затратив менее четверти количества токенов по сравнению с конкурентом.
Стоимость ввода составляет 2 доллара за миллион токенов, а вывода — 6 долларов за миллион токенов.
Также существует более быстрая продвинутая версия с тарифами: $4 за ввод и $18 за вывод.
На фоне множества топовых моделей, стартующих от десятков долларов, эта цена буквально обрушила стоимость до минимума.
Три цифры накладываются друг на друга, а итоговый вывод сводится к одной фразе:
Что касается соотношения «интеллекта на единицу времени и затрат», то на данный момент Grok 4.5 безоговорочно является абсолютным лидером по соотношению цены и качества.
Реальные испытания в интернете: фактическая производительность Grok 4.5
Кроме того, судя по отзывам обычных пользователей, можно составить представление о реальных возможностях Grok 4.5.
Одним словом, прямо в «Майнкрафт».
В одном автономном HTML-файле Grok 4.5 без труда создаст полноценную страницу для премиального SaaS-сервиса.
Grok 4.5 продемонстрировал мощь, подготовив полный комплекс проектов 2D и 3D всего за минуту прямо в приложении.
Эксперт по играм на базе ИИ Дэнни Лимансета разработал полноценную игровую программу с использованием Grok 4.5.
Тем не менее, ряд разработчиков отмечают, что Grok 4.5 значительно уступает Opus 4.7: например, при тестировании с генерацией изображения лавовой лампы результаты оказались крайне неудовлетворительными.
Не самый мощный, но держит удар и перевернет всё в следующем месяце
Сегодня Маск снова устроил скандал:
Грок отлично разбирается в инженерии.
Следующая версия станет очередным качественным скачком, поскольку мы завершаем цикл решения реальных инженерных задач в компаниях Tesla, SpaceX, Neuralink и The Boring Company.
В следующем месяце нас ждет новый рывок. Кроме того, по слухам, на подходе уже находится увеличенная версия на 2 триллиона параметров.
Бенчмарки — лишь фейерверки для непосвящённых; же реальная сила кроется в эффективности и стоимости, которые позволяют затянуть конкурентов в изматывающую войну на истощение.
Если «интеллект» моделей начинает тарифицироваться так же, как электроэнергия, то главным козырем станет тот, кто сделает его максимально быстрым, доступным и повсеместным.
На этот раз Илон Маск, не используя свои лучшие козыри, полностью перевернул рыночную ситуацию.
https://x.ai/news/grok-4-5
https://cursor.com/blog/grok-4-5
Маск ночью устроил переворот! Флагманская модель Grok 4.5 выходит с неожиданной атакой: на базе десятков тысяч чипов GB300 создан лидер по соотношению цены и качества. Модель не просто жестко конкурирует с GPT-5.5, но и по производительности вплотную приближается к Opus 4.8, предлагая высокую скорость при низкой стоимости.
Grok 4.5 наконец-то представил свой результат!
Только что компания xAI Илона Маска представила самую мощную в своей истории флагманскую языковую модель Grok 4.5.
В этот раз SpaceXAI и Cursor объединили усилия.
Используя парк из десятков тысяч мощных серверов GB300, инженеры буквально «выковали» этого монстра производительности, оптимизированного специально для задач программирования и работы с ИИ-агентами.
Отчет о результатах выглядит весьма впечатляюще —
SWE Bench Pro: набрал 64,7%, напрямую обогнав Opus 4.7, который показал результат 64,3%;
Terminal Bench 2.1: стремительный рост до 83,3%;
DeepSWE 1.0 уверенно набирает 62,0%, значительно превосходя Opus 4.8.
Илон Маск прямо заявил, что Grok 4.5 сопоставим по возможностям с Opus 4.7, но работает значительно быстрее.
Его конкурентное преимущество заключается в сочетании возможностей, скорости и стоимости. Иными словами, количество токенов, необходимых ему для выполнения задач, составляет лишь малую часть от того, что требуется другим.
Стоимость входных данных для Grok 4.5 составляет $2 за миллион токенов, а выходных — $6 за миллион токенов.
В сравнении с Opus 4.8 расход токенов снизился в 4,2 раза.
Из десятков тысяч модулей GB300 создаётся ИИ уровня Opus
Grok 4.5 стал первой козырной картой SpaceX AI после выхода на биржу и одновременно первым результатом их совместной работы с Cursor.
Как же он был обучен?
Ответом является использование десятков тысяч графических процессоров Nvidia GB300 для одной сверхмасштабной тренировки. Однако наращивание вычислительных мощностей — это лишь входной билет.
Главное усилие SpaceXAI сосредоточено на данных.
Они подвергли гигантские массивы данных тщательной фильтрации, удалению дубликатов и оценке качества, гарантируя, что в модель поступает исключительно высокоинформативный профессиональный контент.
Затем они перенесли фокус обучения с подкреплением (RL) на метрику, о которой обычно мало кто говорит, — «интеллектуальную ёмкость одного токена».
А участие Cursor — это самое важное звено в данном цикле.
Фундаментом Grok 4.5 выступает модель V9 (объем данных 1,5 ТБ). Согласно официальным данным, в процессе обучения в нее было загружено триллионы единиц данных Cursor.
Эти данные отражают то, как реальные разработчики взаимодействуют с кодовой базой, инструментами и ИИ-агентами.
Таким образом, модель усваивает не просто синтаксис кода, а сам процесс совместной работы человека и искусственного интеллекта при его написании.
А его обучающий стек спроектирован с учётом высокой степени асинхронности —
Агенты способны работать непрерывно в течение нескольких часов: модель обучается прямо во время выполнения задач, а процесс обучения на десятках тысяч GPU идет без перерыва.
Итог таков: система не просто решает задачи, но и способна справляться со сложными многоэтапными инженерными процессами, продолжая работать стабильно на протяжении нескольких часов.
На равных с GPT-5.5, вплотную приблизившись к Opus 4.8
Показатели Grok 4.5, полученные благодаря данной методике обучения, безусловно, выдержат любую проверку.
По результатам в нескольких основных инженерных рейтингах его поведение можно охарактеризовать как «стабильное»: он не является абсолютным лидером, но уверенно входит в первую десятку.
В тесте DeepSWE 1.0 он показал результат 62,0%, превзойдя Opus 4.8 (55,75%) и лишь немного уступая GPT-5.5 (64,31%);
В тесте Terminal Bench 2.1 его результат составил 83,3%, что лишь на 0,1% уступает показателю GPT-5.5 (83,4%)!
В более сложном бенчмарке SWE Bench Pro модель показала результат 64,7%, опередив GPT-5.5 (58,6%) и приблизившись к уровню Opus 4.8 (69,2%).
По результатам официальных тестов AAAI модель Grok 4.5 заняла четвертое место, уступив моделям Fable 5, GPT-5.5 и Opus 4.8.
В бенчмарке для юридического агента Harvey он занял первое место.
Стоит признать, что эти результаты впечатляют.
Однако стоит признать, что в настоящее время безраздельно властвует Claude Fable.
Подводя итог, Grok 4.5 и GPT-5.5 находятся на одном уровне, вплотную приближаясь к Opus 4.8, однако до абсолютного предела им еще далеко.
Сам Илон Маск признался довольно откровенно: «По нашим внутренним оценкам, Grok 4.5 сопоставим с Opus 4.7 по возможностям, но работает значительно быстрее».
Главный козырь: высокая скорость и низкая цена
Главный козырь Grok 4.5 — это его скорость, эффективность и доступная цена.
Скорость его работы достигает 80 токенов в секунду (TPS), что, по официальным данным, даже быстрее моделей серии Flash.
Всего одним промптом он создал 3D-симулятор Солнечной системы на Three.js:
Реализовано ускорение времени и реалистичное движение всех восьми планет по орбитам, при этом интерфейс HUD проработан с особой тщательностью.
Что касается эффективности, то в задаче SWE Bench Pro модель Grok 4.5 справилась с решением проблемы, генерируя в среднем всего 15 954 токена.
В то время как Opus 4.8 для решения той же задачи в среднем требует 67 020 токенов.
Производительность выше в 4,2 раза: Grok 4.5 решил ту же инженерную задачу, затратив менее четверти количества токенов по сравнению с конкурентом.
Стоимость ввода составляет 2 доллара за миллион токенов, а вывода — 6 долларов за миллион токенов.
Также существует более быстрая продвинутая версия с тарифами: $4 за ввод и $18 за вывод.
На фоне множества топовых моделей, стартующих от десятков долларов, эта цена буквально обрушила стоимость до минимума.
Три цифры накладываются друг на друга, а итоговый вывод сводится к одной фразе:
Что касается соотношения «интеллекта на единицу времени и затрат», то на данный момент Grok 4.5 безоговорочно является абсолютным лидером по соотношению цены и качества.
Реальные испытания в интернете: фактическая производительность Grok 4.5
Кроме того, судя по отзывам обычных пользователей, можно составить представление о реальных возможностях Grok 4.5.
Одним словом, прямо в «Майнкрафт».
В одном автономном HTML-файле Grok 4.5 без труда создаст полноценную страницу для премиального SaaS-сервиса.
Grok 4.5 продемонстрировал мощь, подготовив полный комплекс проектов 2D и 3D всего за минуту прямо в приложении.
Эксперт по играм на базе ИИ Дэнни Лимансета разработал полноценную игровую программу с использованием Grok 4.5.
Тем не менее, ряд разработчиков отмечают, что Grok 4.5 значительно уступает Opus 4.7: например, при тестировании с генерацией изображения лавовой лампы результаты оказались крайне неудовлетворительными.
Не самый мощный, но держит удар и перевернет всё в следующем месяце
Сегодня Маск снова устроил скандал:
Грок отлично разбирается в инженерии.
Следующая версия станет очередным качественным скачком, поскольку мы завершаем цикл решения реальных инженерных задач в компаниях Tesla, SpaceX, Neuralink и The Boring Company.
В следующем месяце нас ждет новый рывок. Кроме того, по слухам, на подходе уже находится увеличенная версия на 2 триллиона параметров.
Бенчмарки — лишь фейерверки для непосвящённых; же реальная сила кроется в эффективности и стоимости, которые позволяют затянуть конкурентов в изматывающую войну на истощение.
Если «интеллект» моделей начинает тарифицироваться так же, как электроэнергия, то главным козырем станет тот, кто сделает его максимально быстрым, доступным и повсеместным.
На этот раз Илон Маск, не используя свои лучшие козыри, полностью перевернул рыночную ситуацию.
https://x.ai/news/grok-4-5
https://cursor.com/blog/grok-4-5
DeepSeek запускает мощнейшую волну замены чипов! В этой игре задействована половина вычислительной мощности Китая.
19 июля в ходе крупной битвы за развитие инфраструктуры искусственного интеллекта в Китае стартует масштабная кампания, предполагающая перерасчет экономики токенов и вычислительных мощностей, существовавших в эпоху «Агентов».
Разработанные внутри страны крупномасштабные модели в целом все больше ориентируются на собственные вычислительные мощности.
В апреле была выпущена модель DeepSeek V4, которая впервые получила полную поддержку китайских процессоров, таких как Huawei Ascend, при этом все вычисления для вывода результатов выполняются исключительно на китайских вычислительных платформах. Аналогичным образом серия моделей GLM-5 от компании Zhipu завершила глубокую интеграцию с платформами китайских чипов.
Лидеры рынка единодушно сместили фокус на китайские вычислительные мощности: они перестали быть просто резервным решением и стали приоритетным выбором.
Именно в этот день — 19 июля, в Шанхае, в рамках WAIC 2026 стартует форум, на котором будут представлены ключевые игроки рынка китайских вычислительных мощностей.
Форум «Вычислительные инновации без границ: развитие ИИ-инфраструктуры в эпоху агентов», организованный подразделением крупномасштабных решений компании SenseTime.
На мероприятии будут присутствовать представители академических кругов, авторитетных институтов, а также новые игроки в сфере китайских процессоров и ИИ-инфраструктуры: академик Китайской инженерной академии Чжэн Вэйминь, Китайский институт телекоммуникационных исследований (CAICT), Университет Цинхуа, Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта, China Unicom, SiliconFlow, Maxscend и другие.
Корни этого явления уходят глубже.
Накануне конференции компания SenseTime совместно с ведущими производителями чипов, включая Cambricon, MetaX, Hygon, Moore Threads и Biren, а также ключевыми партнерами в сфере компонентов и ИИ-инфраструктуры, такими как Lightelligence, SiliconFlow, Jiliu Technology и Qingcheng Extreme Intelligence, официально анонсирует план совместного развития экосистемы китайской ИИ-инфраструктуры. В рамках этого плана предусмотрены конкретные шаги по созданию китайских вычислительных кластеров, совместным техническим разработкам и инвестициям со стороны отраслевых фондов.
Почти 20 китайских партнеров по экосистеме объединились подписанием документов, став свидетельством полной консолидации всей цепочки создания стоимости благодаря реальным финансовым вложениям.
Почему эта ситуация заслуживает внимания? Начнём с трёх ключевых цифр.
140 триллионов: только в марте текущего года ИИ в Китае ежедневно обрабатывал такой объём токенов, что за два года этот показатель вырос более чем в тысячу раз.
В эпоху агентов выполнение одной задачи требует декомпозиции требований, вызова инструментов и многошагового логического вывода, из-за чего расход токенов может быть в десятки раз выше, чем при обычном диалоге.
Больше нельзя оценивать затраты по принципу «у кого больше видеокарт»: вектор конкуренции смещается с «объёма вычислительных мощностей» на «эффективность генерации токенов».
По прогнозам IDC, среднегодовой темп роста рынка MaaS в Китае в период с 2024 по 2030 год составит 1154,9%, а объем потребления токенов в 2026 году достигнет около 40 квадриллионов единиц.
Темпы роста в четыре раза, что можно сравнить лишь с взрывным увеличением трафика на заре эпохи мобильного интернета.
20% → 80%: по прогнозам Gartner, к 2030 году доля отечественных ИИ-чипов в китайской локальной инфраструктуре достигнет 80%, тогда как сегодня этот показатель составляет лишь 20%.
DeepSeek, GLM и другие игроки уже задали тон, а дальше предстоит системная перестройка всего: от чипов и сетей вычислительных мощностей до программного стека. Историческое окно для импортозамещения уже открыто.
Наблюдается рост экономики токенов, открываются возможности для импортозамещения и усиление государственной поддержки — все эти три процесса совпали во времени. Данный форум проходит именно в этот ключевой момент пересечения трендов.
Каждый пункт повестки дня крайне серьезный:
Мнение академика: Чжэн Вэйминь разбирает тенденции развития ИИ-инфраструктуры в эпоху автономных агентов;
Индустриальный анализ: Ли Вэй, исполняющий обязанности заместителя директора Института облачных вычислений и цифровой трансформации Китайской академии телекоммуникаций, рассматривает роль Agentic Cloud в масштабировании применения вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта.
Ян Фань, сооснователь компании SenseTime и президент подразделения крупных инфраструктурных проектов, представляет комплексную стратегию развития новой ИИ-инфраструктуры для эры агентов. В рамках презентации будут анонсированы масштабное коммерческое внедрение китайских вычислительных мощностей, их интеграция в реальные отраслевые сценарии, а также стратегические партнерства в сфере космических вычислений, единой вычислительной сети, синергии вычислений и энергетики и поддержки ИИ-инноваций. Особого внимания заслуживает тот факт, что подразделение крупных инфраструктурных проектов официально заключило стратегическое соглашение о создании «Платформы научных открытий» совместно с пятью ведущими научно-исследовательскими институтами Китая.
В сфере практического применения профессор факультета информатики Университета Цинхуа У Юнвэй подробно разберет концепцию «гетерогенного взаимодействия для создания высокоэффективного отечественного производства токенов». Кроме того, одна из ведущих компаний в области разработки больших языковых моделей поделилась опытом о том, как эволюция моделей стимулирует трансформацию искусственного интеллекта и его инфраструктуры
В рамках круглого стола основатель компании SiliconFlow Юань Цзиньхуэй, соучредитель и технический директор MetaX Ян Цзянь, а также другие отраслевые эксперты совместно обсудят стратегии преодоления барьеров на пути к масштабированию китайских вычислительных мощностей.
Представители академического сообщества и индустрии обсудят не абстрактные концепции, а практические пути перевода китайской ИИ-инфраструктуры из лабораторий в серийное производство и её перехода от технологических прорывов к масштабной коммерциализации.
19 июля в ходе крупной битвы за развитие инфраструктуры искусственного интеллекта в Китае стартует масштабная кампания, предполагающая перерасчет экономики токенов и вычислительных мощностей, существовавших в эпоху «Агентов».
Разработанные внутри страны крупномасштабные модели в целом все больше ориентируются на собственные вычислительные мощности.
В апреле была выпущена модель DeepSeek V4, которая впервые получила полную поддержку китайских процессоров, таких как Huawei Ascend, при этом все вычисления для вывода результатов выполняются исключительно на китайских вычислительных платформах. Аналогичным образом серия моделей GLM-5 от компании Zhipu завершила глубокую интеграцию с платформами китайских чипов.
Лидеры рынка единодушно сместили фокус на китайские вычислительные мощности: они перестали быть просто резервным решением и стали приоритетным выбором.
Именно в этот день — 19 июля, в Шанхае, в рамках WAIC 2026 стартует форум, на котором будут представлены ключевые игроки рынка китайских вычислительных мощностей.
Форум «Вычислительные инновации без границ: развитие ИИ-инфраструктуры в эпоху агентов», организованный подразделением крупномасштабных решений компании SenseTime.
На мероприятии будут присутствовать представители академических кругов, авторитетных институтов, а также новые игроки в сфере китайских процессоров и ИИ-инфраструктуры: академик Китайской инженерной академии Чжэн Вэйминь, Китайский институт телекоммуникационных исследований (CAICT), Университет Цинхуа, Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта, China Unicom, SiliconFlow, Maxscend и другие.
Корни этого явления уходят глубже.
Накануне конференции компания SenseTime совместно с ведущими производителями чипов, включая Cambricon, MetaX, Hygon, Moore Threads и Biren, а также ключевыми партнерами в сфере компонентов и ИИ-инфраструктуры, такими как Lightelligence, SiliconFlow, Jiliu Technology и Qingcheng Extreme Intelligence, официально анонсирует план совместного развития экосистемы китайской ИИ-инфраструктуры. В рамках этого плана предусмотрены конкретные шаги по созданию китайских вычислительных кластеров, совместным техническим разработкам и инвестициям со стороны отраслевых фондов.
Почти 20 китайских партнеров по экосистеме объединились подписанием документов, став свидетельством полной консолидации всей цепочки создания стоимости благодаря реальным финансовым вложениям.
Почему эта ситуация заслуживает внимания? Начнём с трёх ключевых цифр.
140 триллионов: только в марте текущего года ИИ в Китае ежедневно обрабатывал такой объём токенов, что за два года этот показатель вырос более чем в тысячу раз.
В эпоху агентов выполнение одной задачи требует декомпозиции требований, вызова инструментов и многошагового логического вывода, из-за чего расход токенов может быть в десятки раз выше, чем при обычном диалоге.
Больше нельзя оценивать затраты по принципу «у кого больше видеокарт»: вектор конкуренции смещается с «объёма вычислительных мощностей» на «эффективность генерации токенов».
По прогнозам IDC, среднегодовой темп роста рынка MaaS в Китае в период с 2024 по 2030 год составит 1154,9%, а объем потребления токенов в 2026 году достигнет около 40 квадриллионов единиц.
Темпы роста в четыре раза, что можно сравнить лишь с взрывным увеличением трафика на заре эпохи мобильного интернета.
20% → 80%: по прогнозам Gartner, к 2030 году доля отечественных ИИ-чипов в китайской локальной инфраструктуре достигнет 80%, тогда как сегодня этот показатель составляет лишь 20%.
DeepSeek, GLM и другие игроки уже задали тон, а дальше предстоит системная перестройка всего: от чипов и сетей вычислительных мощностей до программного стека. Историческое окно для импортозамещения уже открыто.
Наблюдается рост экономики токенов, открываются возможности для импортозамещения и усиление государственной поддержки — все эти три процесса совпали во времени. Данный форум проходит именно в этот ключевой момент пересечения трендов.
Каждый пункт повестки дня крайне серьезный:
Мнение академика: Чжэн Вэйминь разбирает тенденции развития ИИ-инфраструктуры в эпоху автономных агентов;
Индустриальный анализ: Ли Вэй, исполняющий обязанности заместителя директора Института облачных вычислений и цифровой трансформации Китайской академии телекоммуникаций, рассматривает роль Agentic Cloud в масштабировании применения вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта.
Ян Фань, сооснователь компании SenseTime и президент подразделения крупных инфраструктурных проектов, представляет комплексную стратегию развития новой ИИ-инфраструктуры для эры агентов. В рамках презентации будут анонсированы масштабное коммерческое внедрение китайских вычислительных мощностей, их интеграция в реальные отраслевые сценарии, а также стратегические партнерства в сфере космических вычислений, единой вычислительной сети, синергии вычислений и энергетики и поддержки ИИ-инноваций. Особого внимания заслуживает тот факт, что подразделение крупных инфраструктурных проектов официально заключило стратегическое соглашение о создании «Платформы научных открытий» совместно с пятью ведущими научно-исследовательскими институтами Китая.
В сфере практического применения профессор факультета информатики Университета Цинхуа У Юнвэй подробно разберет концепцию «гетерогенного взаимодействия для создания высокоэффективного отечественного производства токенов». Кроме того, одна из ведущих компаний в области разработки больших языковых моделей поделилась опытом о том, как эволюция моделей стимулирует трансформацию искусственного интеллекта и его инфраструктуры
В рамках круглого стола основатель компании SiliconFlow Юань Цзиньхуэй, соучредитель и технический директор MetaX Ян Цзянь, а также другие отраслевые эксперты совместно обсудят стратегии преодоления барьеров на пути к масштабированию китайских вычислительных мощностей.
Представители академического сообщества и индустрии обсудят не абстрактные концепции, а практические пути перевода китайской ИИ-инфраструктуры из лабораторий в серийное производство и её перехода от технологических прорывов к масштабной коммерциализации.
Сенсация! Создана первая в мире модель для создания длинных видеороликов с использованием искусственного интеллекта! Попрощайтесь с десятисекундными фрагментами и создавайте трехминутные шедевры!
Только что Пи Джей Эйс, ведущий гуру AIGC и голливудский режиссер, опубликовал в социальных сетях свой последний шедевр, который произвел настоящий фурор в зарубежных технологических и кинокругах.
В своем твите Пи Джей Эйс с восторгом заявил, что с помощью видеомодели нового поколения на основе искусственного интеллекта и интеллектуального агента PAI2.0 от Utopai Studios им удалось «воскресить» страстные и невыразительные «реальные исторические кадры» Дня независимости Америки 250-летней давности в аудиовизуальном стиле голливудского мастера фильмов-катастроф Роланда Эммериха.
Кто такой Пи Джей Эйс? Это голливудский режиссёр, ставший вирусным в интернете благодаря своим видеороликам, в которых он спасает людей из сети.
На сцене из тумана появляются Марта Вашингтон с пулеметом Гатлинга в руках, Джордж Вашингтон в шортах с американским флагом и британский военный корабль, размером с небольшую страну.
Это отнюдь не просто «быстрый ролик», а 3-минутный короткометражный фильм, созданный с помощью искусственного интеллекта, с действительно непрерывным сюжетом, последовательными персонажами и чрезвычайно сложным аудиовизуальным языком. Он мгновенно набрал более миллиона просмотров в интернете, вызвав похвалу и восторженные отзывы от бесчисленных коллег и создателей.
Пи Джей заявил, что эра «поколения моночипов» закончилась. Наступила эра историй.
Пи Джей считает, что большинство существующих на рынке инструментов для генерации видео с помощью ИИ (таких как Kling, Seedance и др.) ориентированы на качество одного кадра: модель получает входное поле и генерирует несколько секунд высококачественного, динамичного и реалистичного видео. Однако потрясающий один кадр никоим образом не эквивалентен фильму.
По данным Deadline, PAI 2.0 был выпущен 10 июня.
Ещё на этапе выпуска PAI 1.0 лауреат премии «Оскар», продюсер фильма «Криминальное чтиво» Роджер Авари публично поделился ссылкой на свою модель в Twitter.
В чем же заключается главная сила PAI 2.0?
По словам Пи Джея главное — это сильная нарративная модель и безупречная консистентность персонажей и окружения.
Исследовательская группа Utopai состоит из сотрудников лабораторий SuperAI компаний Google и Facebook и является первоначальной командой, стоящей за проектом MovieGen.
Универсальные большие языковые модели, как правило, с трудом справляются со сложным кинематографическим аудиовизуальным языком, тогда как ключевое преимущество PAI заключается в использовании специально обученных собственных больших моделей.
В основу этой модели заложено «режиссерское мышление»: она не только свободно владеет языком кино, но и обладает мастерским навыком создания раскадровок.
Для заданного сюжета и конкретного визуального стиля PAI способен точно подобрать оптимальные движения камеры, световые решения и ритмические акценты.
В рамках творческого процесса PJ Ace система PAI напрямую трансформирует текстовый сценарий в профессиональные визуальные раскадровки и готовые к производству команды, точно регулируя типы съемки, углы обзора, фокусное расстояние и монтаж, обеспечивая гармоничную связь между кадрами.
Чтобы преодолеть замкнутость проприетарных генеративных платформ, компания Utopai представила PAI Pro, сделав открытым доступ к внутреннему набору ключевых функций PAI.
Эти высоко модульные функции визуальной генерации теперь можно бесшовно интегрировать в популярные кодовые агенты, такие как Claude Code, Cursor и GPT Codex.
Разработчикам не требуется переключать контекст: они могут отправлять команды на естественном языке непосредственно в локальной среде агента и нативно использовать высококачественные инструменты генерации изображений и создания длительных видеороликов от PAI.
Кроме того, судя по скриншоту, опубликованному Пиджеем, система PAI способна напрямую извлекать ключевые элементы из сценария и закреплять их в качестве «постоянной идентичности».
Будь то рельефная мускулатура Вашингтона, рыжеватый оттенок волос и пулемет Марты, колониальная архитектура или густой туман — при любой смене ракурсов и локаций облик персонажей и детали окружения остаются неизменно точными на протяжении десятков кадров. Именно так достигается та самая строгая «непрерывность», необходимая для кинопроизводства промышленного масштаба.
Простая генерация видео превращается в массовый продукт и теряет индивидуальность, в то время как истинная художественная ценность смещается в сторону систем, способных выстраивать длинные нарративы.
Студии Utopai?
Согласно сообщению Forbes, оценочная стоимость студии Utopai Studios достигла 1 миллиарда долларов, превратив её в нового «единорога». Основная деятельность компании сосредоточена на создании собственных интеллектуальных свойств для контента, формировании киностудии нового поколения и обеспечении замкнутого производственного цикла с помощью собственной технологической модели.
Какова стратегия коммерциализации PAI со стороны Utopai?
Согласно сообщениям, на фоне активной борьбы за рынок коротких видео со стороны таких игроков, как Kling, Seedance и Google, компания Utopai Studios первой установила монополию в сегменте моделей для генерации длинных видеороликов.
Компания не только активно использует собственные модели и агентов в двух предстоящих фильмах — Cortez и SpaceNation, чьи доходы, по прогнозам Forbes, достигнут 110 миллионов долларов, но и применяет эти технологии для других своих интеллектуальных свойств.
Согласно последним новостям, Utopai Studios совместно выпустила корейско-германский фильм «Полумесяц». Это драматическая картина в европейском артхаусном стиле, повествующая о корейской девушке, которая вместе со своей тетей на немецком острове преодолевает травму, восстанавливает семейные узы и обретает внутреннее исцеление. Фильм снят режиссером Ян Судо, известной по награжденному на 61-м Берлинском международном кинофестивале короткометражному кино, при технической поддержке студии PAI в области визуальных эффектов.
Студия Utopai Studios надеется продемонстрировать с помощью этого проекта новый подход к кинопроизводству: искусственный интеллект повышает эффективность работы, а режиссер сохраняет полный контроль над творческим процессом. Особое внимание уделяется поддержке независимого кино и международных совместных проектов.
Параллельно компания Utopai предоставляет лицензии на платформу PAI международным клиентам из сферы медиа и развлечений, что позволило ей выйти на годовой регулярный доход в 11 млн долларов всего за 60 дней после запуска.
Только что Пи Джей Эйс, ведущий гуру AIGC и голливудский режиссер, опубликовал в социальных сетях свой последний шедевр, который произвел настоящий фурор в зарубежных технологических и кинокругах.
В своем твите Пи Джей Эйс с восторгом заявил, что с помощью видеомодели нового поколения на основе искусственного интеллекта и интеллектуального агента PAI2.0 от Utopai Studios им удалось «воскресить» страстные и невыразительные «реальные исторические кадры» Дня независимости Америки 250-летней давности в аудиовизуальном стиле голливудского мастера фильмов-катастроф Роланда Эммериха.
Кто такой Пи Джей Эйс? Это голливудский режиссёр, ставший вирусным в интернете благодаря своим видеороликам, в которых он спасает людей из сети.
На сцене из тумана появляются Марта Вашингтон с пулеметом Гатлинга в руках, Джордж Вашингтон в шортах с американским флагом и британский военный корабль, размером с небольшую страну.
Это отнюдь не просто «быстрый ролик», а 3-минутный короткометражный фильм, созданный с помощью искусственного интеллекта, с действительно непрерывным сюжетом, последовательными персонажами и чрезвычайно сложным аудиовизуальным языком. Он мгновенно набрал более миллиона просмотров в интернете, вызвав похвалу и восторженные отзывы от бесчисленных коллег и создателей.
Пи Джей заявил, что эра «поколения моночипов» закончилась. Наступила эра историй.
Пи Джей считает, что большинство существующих на рынке инструментов для генерации видео с помощью ИИ (таких как Kling, Seedance и др.) ориентированы на качество одного кадра: модель получает входное поле и генерирует несколько секунд высококачественного, динамичного и реалистичного видео. Однако потрясающий один кадр никоим образом не эквивалентен фильму.
По данным Deadline, PAI 2.0 был выпущен 10 июня.
Ещё на этапе выпуска PAI 1.0 лауреат премии «Оскар», продюсер фильма «Криминальное чтиво» Роджер Авари публично поделился ссылкой на свою модель в Twitter.
В чем же заключается главная сила PAI 2.0?
По словам Пи Джея главное — это сильная нарративная модель и безупречная консистентность персонажей и окружения.
Исследовательская группа Utopai состоит из сотрудников лабораторий SuperAI компаний Google и Facebook и является первоначальной командой, стоящей за проектом MovieGen.
Универсальные большие языковые модели, как правило, с трудом справляются со сложным кинематографическим аудиовизуальным языком, тогда как ключевое преимущество PAI заключается в использовании специально обученных собственных больших моделей.
В основу этой модели заложено «режиссерское мышление»: она не только свободно владеет языком кино, но и обладает мастерским навыком создания раскадровок.
Для заданного сюжета и конкретного визуального стиля PAI способен точно подобрать оптимальные движения камеры, световые решения и ритмические акценты.
В рамках творческого процесса PJ Ace система PAI напрямую трансформирует текстовый сценарий в профессиональные визуальные раскадровки и готовые к производству команды, точно регулируя типы съемки, углы обзора, фокусное расстояние и монтаж, обеспечивая гармоничную связь между кадрами.
Чтобы преодолеть замкнутость проприетарных генеративных платформ, компания Utopai представила PAI Pro, сделав открытым доступ к внутреннему набору ключевых функций PAI.
Эти высоко модульные функции визуальной генерации теперь можно бесшовно интегрировать в популярные кодовые агенты, такие как Claude Code, Cursor и GPT Codex.
Разработчикам не требуется переключать контекст: они могут отправлять команды на естественном языке непосредственно в локальной среде агента и нативно использовать высококачественные инструменты генерации изображений и создания длительных видеороликов от PAI.
Кроме того, судя по скриншоту, опубликованному Пиджеем, система PAI способна напрямую извлекать ключевые элементы из сценария и закреплять их в качестве «постоянной идентичности».
Будь то рельефная мускулатура Вашингтона, рыжеватый оттенок волос и пулемет Марты, колониальная архитектура или густой туман — при любой смене ракурсов и локаций облик персонажей и детали окружения остаются неизменно точными на протяжении десятков кадров. Именно так достигается та самая строгая «непрерывность», необходимая для кинопроизводства промышленного масштаба.
Простая генерация видео превращается в массовый продукт и теряет индивидуальность, в то время как истинная художественная ценность смещается в сторону систем, способных выстраивать длинные нарративы.
Студии Utopai?
Согласно сообщению Forbes, оценочная стоимость студии Utopai Studios достигла 1 миллиарда долларов, превратив её в нового «единорога». Основная деятельность компании сосредоточена на создании собственных интеллектуальных свойств для контента, формировании киностудии нового поколения и обеспечении замкнутого производственного цикла с помощью собственной технологической модели.
Какова стратегия коммерциализации PAI со стороны Utopai?
Согласно сообщениям, на фоне активной борьбы за рынок коротких видео со стороны таких игроков, как Kling, Seedance и Google, компания Utopai Studios первой установила монополию в сегменте моделей для генерации длинных видеороликов.
Компания не только активно использует собственные модели и агентов в двух предстоящих фильмах — Cortez и SpaceNation, чьи доходы, по прогнозам Forbes, достигнут 110 миллионов долларов, но и применяет эти технологии для других своих интеллектуальных свойств.
Согласно последним новостям, Utopai Studios совместно выпустила корейско-германский фильм «Полумесяц». Это драматическая картина в европейском артхаусном стиле, повествующая о корейской девушке, которая вместе со своей тетей на немецком острове преодолевает травму, восстанавливает семейные узы и обретает внутреннее исцеление. Фильм снят режиссером Ян Судо, известной по награжденному на 61-м Берлинском международном кинофестивале короткометражному кино, при технической поддержке студии PAI в области визуальных эффектов.
Студия Utopai Studios надеется продемонстрировать с помощью этого проекта новый подход к кинопроизводству: искусственный интеллект повышает эффективность работы, а режиссер сохраняет полный контроль над творческим процессом. Особое внимание уделяется поддержке независимого кино и международных совместных проектов.
Параллельно компания Utopai предоставляет лицензии на платформу PAI международным клиентам из сферы медиа и развлечений, что позволило ей выйти на годовой регулярный доход в 11 млн долларов всего за 60 дней после запуска.
+ ИИ фильм от голливудского режиссера
Только что родилась первая в мире модель с ультравысокой частотой кадров! 0% технологий NVIDIA, прирост в 50 кадров в секунду!
Модели мира наконец-то достигли эры реального времени. В то время как индустрия все еще борется с показателями в 5–10 FPS, китайская команда вывела интерактивную модель мира на уровень 50 FPS. Самое главное — они обошлись без графических процессоров Nvidia.
Компания Mochip Technology, специализирующаяся на исследованиях, разработке и внедрении в промышленность 4D-моделей мира, объединила усилия с командой академика Пан Юньхэ из Чжэцзянского университета для выпуска MoWorld — первой в мире Flash-модели мира, а также первой интерактивной модели мира в реальном времени, полностью построенной на китайском нейропроцессоре (NPU).
Реализован полный цикл работы китайских вычислительных платформ — от обучения и дистилляции моделей до их развертывания. Стоимость инференса при этом оказалась на 70% ниже, чем у решений на базе GPU сопоставимой мощности.
Переломный момент в коммерциализации мировых модели может наступить раньше, чем кто-либо ожидал.
Реальная проблема, парализующая всю отрасль
Китайская команда совершила прорыв
Если вы уже пробовали современные мировые модели, то наверняка заметили общую черту:
Смотреть можно, а вот играть — нет.
Робот должен принимать решения в режиме реального времени.
В игре необходима мгновенная обратная связь.
Цифровому миру необходимо моделирование в реальном времени.
Ранее некоторые исследования показывали, что при частоте кадров ниже 30 FPS полностью теряется эффект погружения.
Именно поэтому долгое время модели мира оставались лишь в лабораторных условиях и с трудом внедрялись в реальную промышленность.
Долгое время проблема задержек оставалась главным барьером на пути коммерческого внедрения мировых моделей.
Теперь эту непреодолимую преграду удалось преодолеть китайской команде.
50 FPS!
Мировые модели впервые по-настоящему вышли на уровень работы в реальном времени
Технический отчет уже опубликован; в ближайшее время будут открыты исходные коды и веса модели, а также станет доступна публичный сервис на базе суперузлов с китайскими NPU.
MoWorld — это первая модель мира на Flash, предложенная компанией MoCore Technology. Это первая в отрасли модель мира на Flash, достигающая скорости обработки данных более 50 кадров в секунду, а также первая недорогая интерактивная модель мира в реальном времени, полностью построенная на разработанном внутри страны нейронном процессоре (NPU).
MoWorld впервые обеспечила полный цикл — от обучения и дистилляции до развертывания для вывода в реальном времени — на полностью китайской вычислительной платформе, при этом затраты при стандартной конфигурации вывода оказались на 70% ниже, чем у аналогичных решений на базе GPU.
Когда все наращивают количество видеокарт
Они выбрали другой, более сложный, но правильный путь.
В отличие от других решений, MoWorld изначально не опирался на графические процессоры, а выбрал более сложный и нестандартный путь — использование полностью китайских нейронных процессоров (NPU).
Таким образом, речь идет не о простом переносе модели на китайские процессоры для инференса, а о полном перепроектировании всех этапов — от подготовки данных и обучения до дистилляции и развертывания — с учетом специфики китайских NPU.
Во-первых, есть данные.
В отличие от моделей генерации видео, модели мира требуют не только видеорядов и текстовых описаний, но и данных о траектории движения камеры. Видеоматериалы из интернета в недостаточной мере покрывают потребности для обучения таких систем.
Для этого MoWorld разработала комплексную систему создания и управления данными, которая была преобразована в специализированный движок для обеспечения потребностей мировых моделей.
В основе конвейера данных MoWorld лежит многолетний технический опыт команды Moxin в сфере 3D/4D-моделирования. Это полностью автономный процесс сбора данных с полной 3D-аннотацией, включающей не только параметры камер, но и геометрические размеры объектов, а также их пространственную структуру. Именно эти данные формируют надежный фундамент для MoWorld.
Однако еще более сложной задачей становится этап обучения и инференса.
С учетом аппаратных особенностей отечественных NPU в MoWorld была переработана система обучения: внедрены технологии сверхплотного параллельного внимания и параллельной обработки длинных последовательностей токенов. Это позволило существенно снизить нагрузку на видеопамять при обучении на сверхдлинных видео и впервые обеспечило моделям мира возможность долгосрочного обучения и вывода данных на 2000 кадров.
На этапе инференса команда продолжила внедрять системные оптимизации для отечественных NPU, такие как конвейерная обработка, иерархическое распараллеливание по последовательностям и динамическое квантование с использованием смешанной точности.
В результате была достигнута предельная скорость вывода в реальном времени свыше 50 FPS для модели мира MoE на 14 миллиардов параметров, работающей на вычислительной платформе NPU Huawei Ascend 910C CloudMatrix384.
Кроме того, в стандартных условиях инференса затраты снижаются на 70% по сравнению с аналогичными решениями на базе GPU.
Для всей отрасли это не просто новый инженерный подход, но и новая концепция коммерциализации.
Модели мира наконец-то достигли эры реального времени. В то время как индустрия все еще борется с показателями в 5–10 FPS, китайская команда вывела интерактивную модель мира на уровень 50 FPS. Самое главное — они обошлись без графических процессоров Nvidia.
Компания Mochip Technology, специализирующаяся на исследованиях, разработке и внедрении в промышленность 4D-моделей мира, объединила усилия с командой академика Пан Юньхэ из Чжэцзянского университета для выпуска MoWorld — первой в мире Flash-модели мира, а также первой интерактивной модели мира в реальном времени, полностью построенной на китайском нейропроцессоре (NPU).
Реализован полный цикл работы китайских вычислительных платформ — от обучения и дистилляции моделей до их развертывания. Стоимость инференса при этом оказалась на 70% ниже, чем у решений на базе GPU сопоставимой мощности.
Переломный момент в коммерциализации мировых модели может наступить раньше, чем кто-либо ожидал.
Реальная проблема, парализующая всю отрасль
Китайская команда совершила прорыв
Если вы уже пробовали современные мировые модели, то наверняка заметили общую черту:
Смотреть можно, а вот играть — нет.
Робот должен принимать решения в режиме реального времени.
В игре необходима мгновенная обратная связь.
Цифровому миру необходимо моделирование в реальном времени.
Ранее некоторые исследования показывали, что при частоте кадров ниже 30 FPS полностью теряется эффект погружения.
Именно поэтому долгое время модели мира оставались лишь в лабораторных условиях и с трудом внедрялись в реальную промышленность.
Долгое время проблема задержек оставалась главным барьером на пути коммерческого внедрения мировых моделей.
Теперь эту непреодолимую преграду удалось преодолеть китайской команде.
50 FPS!
Мировые модели впервые по-настоящему вышли на уровень работы в реальном времени
Технический отчет уже опубликован; в ближайшее время будут открыты исходные коды и веса модели, а также станет доступна публичный сервис на базе суперузлов с китайскими NPU.
MoWorld — это первая модель мира на Flash, предложенная компанией MoCore Technology. Это первая в отрасли модель мира на Flash, достигающая скорости обработки данных более 50 кадров в секунду, а также первая недорогая интерактивная модель мира в реальном времени, полностью построенная на разработанном внутри страны нейронном процессоре (NPU).
MoWorld впервые обеспечила полный цикл — от обучения и дистилляции до развертывания для вывода в реальном времени — на полностью китайской вычислительной платформе, при этом затраты при стандартной конфигурации вывода оказались на 70% ниже, чем у аналогичных решений на базе GPU.
Когда все наращивают количество видеокарт
Они выбрали другой, более сложный, но правильный путь.
В отличие от других решений, MoWorld изначально не опирался на графические процессоры, а выбрал более сложный и нестандартный путь — использование полностью китайских нейронных процессоров (NPU).
Таким образом, речь идет не о простом переносе модели на китайские процессоры для инференса, а о полном перепроектировании всех этапов — от подготовки данных и обучения до дистилляции и развертывания — с учетом специфики китайских NPU.
Во-первых, есть данные.
В отличие от моделей генерации видео, модели мира требуют не только видеорядов и текстовых описаний, но и данных о траектории движения камеры. Видеоматериалы из интернета в недостаточной мере покрывают потребности для обучения таких систем.
Для этого MoWorld разработала комплексную систему создания и управления данными, которая была преобразована в специализированный движок для обеспечения потребностей мировых моделей.
В основе конвейера данных MoWorld лежит многолетний технический опыт команды Moxin в сфере 3D/4D-моделирования. Это полностью автономный процесс сбора данных с полной 3D-аннотацией, включающей не только параметры камер, но и геометрические размеры объектов, а также их пространственную структуру. Именно эти данные формируют надежный фундамент для MoWorld.
Однако еще более сложной задачей становится этап обучения и инференса.
С учетом аппаратных особенностей отечественных NPU в MoWorld была переработана система обучения: внедрены технологии сверхплотного параллельного внимания и параллельной обработки длинных последовательностей токенов. Это позволило существенно снизить нагрузку на видеопамять при обучении на сверхдлинных видео и впервые обеспечило моделям мира возможность долгосрочного обучения и вывода данных на 2000 кадров.
На этапе инференса команда продолжила внедрять системные оптимизации для отечественных NPU, такие как конвейерная обработка, иерархическое распараллеливание по последовательностям и динамическое квантование с использованием смешанной точности.
В результате была достигнута предельная скорость вывода в реальном времени свыше 50 FPS для модели мира MoE на 14 миллиардов параметров, работающей на вычислительной платформе NPU Huawei Ascend 910C CloudMatrix384.
Кроме того, в стандартных условиях инференса затраты снижаются на 70% по сравнению с аналогичными решениями на базе GPU.
Для всей отрасли это не просто новый инженерный подход, но и новая концепция коммерциализации.
Самая сложная преграда в области мировых моделей была преодолевена
Долгое время развитие мировых моделей характеризовалось внутренним противоречием.
Модель становится всё мощнее.
Затраты также неуклонно растут.
Раньше развертывание глобальной модели требовало значительных инвестиций в GPU, сложного обслуживания кластеров и сопряжено было с высокими и трудно воспроизводимыми затратами на внедрение.
Теперь аналогичные возможности мировой модели могут работать на более рентабельных китайских вычислительных платформах.
Это не только изменило принципы работы модели, но и определило новый путь к её коммерциализации в рамках концепции «мировых моделей».
Для бизнеса это означает снижение порога входа при развертывании, ускорение проверки гипотез и упрощение масштабирования.
Для всей отрасли это означает переход мировых моделей от стадии «возможности реализации» к этапу «практического применения», а затем — к доступности по стоимости.
Настоящим драйвером внедрения технологий в индустрию являются вовсе не лабораторные рекорды.
Однако впервые это сделало технологию по-настоящему доступной для широкого круга пользователей.
Мировые модели покидают лабораторные рамки
Какие отрасли ждут кардинальных изменений
В последние годы модели мира считались технологией будущего.
Однако в конечном итоге всё равно придётся вернуться к реальности.
Лишь когда станет возможным интерактивное взаимодействие в реальном времени, а затраты на развертывание начнут снижаться, истинная ценность мировых моделей действительно начнет проявляться.
В первую очередь изменения затронут отрасли, наиболее сильно зависящие от понимания реального мира и получения обратной связи в режиме реального времени.
Видеоигры и интерактивные развлечения: интерактивность в реальном времени и свобода исследования
MoWorld обеспечивает полный контроль над камерой по шести осям: пользователи могут наслаждаться кинематографической и игровой иммерсивной навигацией, используя клавиши W/A/S/D и мышь.
Изображение отличается реализмом и высоким качеством, поддерживается разрешение от 1080P и выше. В полной мере поддерживаются как природные пейзажи, так и контент в стиле аниме (2D), а также игры и анимационные фильмы.
Виртуальное обучение и реальная проверка в области робототехники и автономного вождения
Мировые модели стали связующим звеном между генеративным искусственным интеллектом и воплощенным интеллектом.
MoWorld способен создавать для роботов и систем автономного вождения недорогую и высокодетализированную «цифровую полигонную среду». Будучи наиболее перспективным мировым симулятором в отрасли, он сочетает в себе ценность моделирования и экономическую эффективность, предоставляя всем командам разработчиков интеллектуальных систем вождения обширные высокоточные среды обитания, что позволяет искусственному интеллекту обучаться взаимодействию с реальным физическим миром в виртуальной среде.
Кинопроизводство: операторская работа режиссера и предпросмотр в реальном времени
Создание раскадровок в традиционном кинематографе требует длительного времени на рендеринг.
MoWorld даёт создателям возможность свободно менять ракурс в сгенерированном виртуальном мире, мгновенно оценивать результат и точно редактировать кадры. Управление камерой отличается плавностью и поддерживает режиссёрские приёмы, выходящие за рамки обычного воображения.
Цифровые двойники и 3D-реконструкция: пространственное моделирование с высокой точностью
Видео, созданные MoWorld, демонстрируют геометрическую согласованность, превосходящую отраслевые стандарты, что позволяет использовать их непосредственно для трехмерного восстановления интерьерных сцен. Высокая точность, структурная устойчивость и отличная пространственная согласованность являются ключевыми преимуществами MoWorld, выделяющими его среди аналогов.
Это предлагает решение для таких сценариев, как цифровые двойники, архитектурная визуализация, виртуальные выставки и иммерсивные игры, которое сочетает в себе высокую точность и доступную стоимость.
Мировая модель от MoWorld
Сейчас наступает «момент DeepSeek» для физического искусственного интеллекта
За последние годы искусственный интеллект прошел путь от генерации текста и изображений к созданию видео, и каждое технологическое достижение формировало новые отрасли-лидеры.
А с переходом ИИ к созданию моделей мира в реальном времени открывается новая перспектива.
В отличие от языковых моделей и моделей генерации видео, где конкурентная среда уже начинает формироваться, мировые модели находятся на ранней стадии развития. Во всем мире ведутся поиски путей их практического внедрения, а отраслевые стандарты пока не установлены.
Это открывает для китайских мировых моделей редкий шанс стартовать «с одного уровня»: они могут не просто конкурировать, но и формировать технические стандарты пространственного интеллекта нового поколения.
Ценность MoWorld состоит не только в обеспечении интерактивности в реальном времени со скоростью свыше 50 кадров в секунду, но и в сокращении расходов на инференс на 70% по сравнению с аналогичными GPU-решениями.
Что еще важнее, это доказывает существование проблемы, которую отрасль давно пыталась решить, но так и не смогла подтвердить на практике:
Даже полностью китайские вычислительные ресурсы способны обеспечить переход мировых моделей к работе в реальном времени и их промышленное внедрение.
Таким образом, гонка вооружений в сфере моделей мира смещается с вопроса о том, у кого модель крупнее, на вопрос о том, кто сможет по-настоящему интегрироваться в реальный мир.
Компания Moxin Technology, стоящая за созданием MoWorld, благодаря уникальным возможностям своей модели и значительному прогрессу в коммерциализации, недавно привлекла инвестиции на сумму свыше 100 млн долларов от национального стратегического резервного капитала, известного ближневосточного фонда в долларах США, ведущих частных инвестиционных фондов и более десяти отраслевых инвесторов. Ранее Moxin Technology уже получила финансирование от Hubble Investment (дочерней структуры Huawei) и фонда под управлением Lenovo Holdings.
Настоящая эра моделей мира начинается с Flash World Model, и они будут уверенно двигаться вперёд.
Технический отчет: https://moxin-tech.github.io/moworld/
AGI в 2027м: Путь к изобилию — самое оптимистичное будущее в истории человечества находится в пределах нашей досягаемости
Мир изобилия поистине достижим. Развитие технологий идет по плану. Не хватает лишь того, чтобы достаточное число людей ясно это осознавало и требовало этого.
Автор пристально следит за прогрессом в области ИИ уже много лет и убежден, что ближайшие 12–18 месяцев решат, принесет ли грядущая волна ИИ и роботизированной автоматизации всеобщее изобилие или лишь сосредоточит власть в руках немногих.
Ключ в том, чтобы проинформировать гораздо больше людей и вселить в них оптимизм в отношении ИИ и того мира изобилия, который он способен создать.
Вот почему написано это глубокое погружение, чтобы разложить всё по полочкам: риски, движущие силы, дорожную карту и то, что каждый из нас реально может сделать. Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Полный текст на русском
https://rentry.org/wayabund
Мир изобилия поистине достижим. Развитие технологий идет по плану. Не хватает лишь того, чтобы достаточное число людей ясно это осознавало и требовало этого.
Автор пристально следит за прогрессом в области ИИ уже много лет и убежден, что ближайшие 12–18 месяцев решат, принесет ли грядущая волна ИИ и роботизированной автоматизации всеобщее изобилие или лишь сосредоточит власть в руках немногих.
Ключ в том, чтобы проинформировать гораздо больше людей и вселить в них оптимизм в отношении ИИ и того мира изобилия, который он способен создать.
Вот почему написано это глубокое погружение, чтобы разложить всё по полочкам: риски, движущие силы, дорожную карту и то, что каждый из нас реально может сделать. Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Полный текст на русском
https://rentry.org/wayabund
Абсолют хуита.
Проблема в перенасыщенности образами и действиями. Получив доступ к созданию дешево эффективных в плане воздействия на сознание кадров, будут лепить все только из них. Они и так сейчас доминируют в массовом кинематографе, но их станет еще больше. Любой фильм превратится в набор ярких сцен, слабо связанных между собой по смыслу, вроде "Страшного кино". Зрелищность окончательно победит любое смысловое разнообразие. Полная и окончательная деградация массового кино, ролик - полный китч и треш. Режиссер на уровне развития шестилетнего находится, видимо, если судить по ролику. Он всерьез считает, что кинематограф должен двигаться в таком направлении, раз сделал этот ролик промо для пиар-кампании?
Согл, проблема этих киномоделей в том, что они обучаются на современных попсовых фильмах, нацеленных на массового потребителя-обезьянку. Нужно ждать пока появится аги и он сам натренирует модели по нужным режиссёру критериям, не отталкиваясь от той макулатуры, что наснимали люди
Они и прошлые, которые по 10 секунд не нужны. В них нет гибкости. А тут теперь по 3 минуты на чужом бреде основанные куски.
Я думаю, напротив, должны появиться специализированные инструменты. Вроде того, который заставлет актера как-то играть в сцене, создает и позволяет настроить бэкраунд, свет меняет и настраивает. Это позволит создавать режиссерское видение, у фильмов будет индивиаульность. А пока это не более, чем слопина. Огромные деньги сливают вот в таких монстров, будущее которых... Ну, оно есть, но весьма сомнительно. Как скоро таких моделей станет десятки, а публика обожрется шедеврами, которые будут сыпаться раз в неделю из тысяч утюгов?
>и требовало
>Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Об этом будущем фантасты ссср писали 80 лет назад.
>4 пик
Мда... мужички... Использовал тот же промпт. Похоже гпт 5.6 сосёт.. У грока как то все это лучше на гифке выглядит...
> Проблема в перенасыщенности образами и действиями.
Нет, это не проблема, это режиссерское решение. Проблемы технически: британский корабль меняет размер и форму, барсуки слишком большие по сравнению с предыдущей сценой, потом снова маленькие, аэродром с орлами вообще кишит артефактами. Мелочи со сменой оружий Беном и Джорджем можно тоже списать на режиссерский ход, но для "консистентного" фильма, как авторы заявляют, это пиздец.
>Нет, это не проблема, это режиссерское решение
Это выдача багов за фичи
Если бы они это сами рисовали или ставили, то можно было бы списать на какой-то странный вкус. Очень дурной и странный вкус. Это раздражает, но по крайней мере требует работы. Просто таким экшеном ты само кино, сюжет и игру на второй план задвигаешь.
Если же ты это делаешь с помощью ИИ, то уже другое. ИИ нарисовать какой-то шаблонный экшн ничего не стоит, не сложнее, чем обычную сцену. Может даже проще. Разумности в сценах нет. Всё-таки обычно когда ставят, там из каких-то соображение продумывают детали, тут же насыщено рандомным мусором.
Шаблонный бессмысленный нейрослоп.
помню как меньше года назад, примерно в ноябре релизнули гемини 3.0, даже сэм признал ее крутой моделью. всего то нужно 9 месяцев, чтобы из фронтира превратиться в аутсайдера
Ебало онлифанщиц имаджинировали? Эта штука убьет много индустрий, особенно когда картинка будет идти в VR
⚡️ GPT-5.6 Sol Ultra доказала 50-летнюю гипотезу о двойном покрытии циклами
Это одна из самых давних открытых проблем теории графов, сформулированная Дьердем Секерешем в 1973 году.
В ней утверждается, что для любого графа без мостов найдется набор циклов, такой что каждое ребро графа входит ровно в два из этих циклов.
Гипотеза, на самом деле, очень важная, потому что связана, в том числе, с теорией нигде-не-нулевых потоков – центральной темой структурной теории графов. Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом, идут обсуждения. Если его верифицируют, это будет одно из крупнейших и самых значимых ИИ-доказательств на данный момент.
Это одна из самых давних открытых проблем теории графов, сформулированная Дьердем Секерешем в 1973 году.
В ней утверждается, что для любого графа без мостов найдется набор циклов, такой что каждое ребро графа входит ровно в два из этих циклов.
Гипотеза, на самом деле, очень важная, потому что связана, в том числе, с теорией нигде-не-нулевых потоков – центральной темой структурной теории графов. Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом, идут обсуждения. Если его верифицируют, это будет одно из крупнейших и самых значимых ИИ-доказательств на данный момент.
Главное - громко кукарекнуть. А если на самом деле там получились бесполезные галюны и через пару дней серьезные математики опровергнут это доказательство, то никто об этом на каждом углу кричать не будет.
Реально криповая штука.
это опенсорс или нет? непонятно можно ли на своем гпу запустить?
Не понимаю че нет хайпа. Луна реально ебет же
За такую цену такой уровень? Мне не нужно выше мне нужно дешевле
За такую цену такой уровень? Мне не нужно выше мне нужно дешевле
Оно только вышло, надо распробовать. А бенчи - это хорошо конечно, но не прямо показатель
Лол, луна на уровне опуса будучи в 8 раз дешевле. Что попэны сделали с размышлениями, что они дают такой мощный буст?
Ты тут глянь, унижение последнего достижения китайцев
И нах кстати луна, если есть сол-лоу? 15% дороже не критично же
Неплохо. Наконец-то Лёха сможет рассказать, как попал в собаку. Ну и да, для многих это станет заменой реального общения во многих сферах, веротяно. Потому, что ИИшка внимательна к собеседнику, более подкована в разных вопросах, может бесконечно диалог держать, по сути, предоставляет любые образы и фантазии.
Интереснее всего будет, когда такие штуки смогут социальные системы образовывать. По сути, это предтеча полноценных симуляций. Технология миров разрабатывается, технология персонажей разрабатывается. По сути, уже можно сейчас что-то собрать, но будет неимоверно дорого по ресурсам.
Но, лет 10, и мы там.
Шум и накапливающуюся ошибку так и не победили: за минуту морда и окружение сильно меняются.
Всм, отстал на пару месяцев и гг навсегда? куда это все так торопятся? там в конце приз чтоли только для финиширующего?
Заебали нудеть. Гугл вдолгую играет. Доля на рынке растет. Чтобы проиграть, нужно очень хорошо стараться проигрывать. Они пока проигрывают только одну локальную гонку. Не может соревноваться с Фейбл? Им поебать. Сейчас не могут, завтра могут.
Али Визгов.
что конкретно? можесь на скринах показать?
третье видео жестко уходит в омск к середине
>Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
>
>А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
>
>Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом
Собственно тут сказано, почему надо ждать. Сетка легко могла повторить одно из этих решений, что не было признано как окончательное. Тем более, что они наверняка попали в обучающую выборку.
+1
Вот кто точно проиграть не может, так это Гугол. Им не нужна гонка, у них есть самое главное, огромная пользовательская база завязанных на них людей. Ты открываешь смартфон, если это не айфон, то у тебя уже есть Gemini, естественным образом интегрированная. Ничего не надо ставить, уже всё есть и хорошо работает.
Ты в браузере открываешь gmail, и там в двух клика от тебя Gemini. Тоже, интегрированная в общую экосистему. Зачем тебе альтернативные решения?
Для них реальные игроки, кто с ними может бороться на ИИ рынке, это не OpenAI/Anthropic, а Apple/Microsoft
Топовые модели не нужны. Отставание от них тем более не важно. Год назад ты пользовался ИИ и не плевался "говно без задач"? Ну значит не страшно годовое отставание. Топовые модели только для задач вроде программирования нужны, и то, даже там, часто используют не самый топ, потому что хватает, а стоят дешевле
Gemini 3.1 Pro уже довольно хороша. Главный вопрос, что будет с ценами на 3.5 Pro. Насколько сильно их поднимут, это может иметь последствия. Хотя напрямую заметно только на API пользователях, а не на тех, кто пользуется через подписки.
У японки 2 запяться на левой руке. Вот так с осьминогами ебаться.
Anthropic продлили доступ к Fable 5 ещё на неделю
Кроме этого недельные лимиты на эту неделю увеличили на 50%. Вот что конкуренция животворящая делает.
Кроме этого недельные лимиты на эту неделю увеличили на 50%. Вот что конкуренция животворящая делает.
Возможно он просто нахуй никому не нужен, не смотря на всю рекламу. То есть пока бесплатно, по подписке, тогда ок, почему бы и нет. А если надо отдельно платить, то выясняется, что опус тоже вполне себе ничего.
Не, фейбл реально хорош. Умеет с нуля хуярить приложухи, правда хватает на 2 промпта 5 часового лимита прошки. В итоге проще опусом пердолить, просто чуть дольше.
>Умеет с нуля хуярить приложухи
Так это и опус, и даже соннет могут. И GPT, и GLM, и другие. Сейчас все умеют. Вопрос чисто в числе косяков и пределе возможностей.
> В итоге проще опусом пердолить, просто чуть дольше.
Ну всё равно в какой-то момент нейронки упираются в сложную задачу. На 5.5 path-tracing был нерешаемым, а на 5.6 физон в затыке. Причём Фейбл тоже не смог косяки пофиксить после Сола. Но тут наверное мой проёб, потому что всё это сделано не как у людей хотя бы на CUDA, а в пайплайн D3D12 встроено. Меня Сол пытался предупредить, но я сказал - тебя это не должно ебать, ебаш. В итоге с производительностью грустно, причём судя по низкой нагрузке на карту проёб где-то в синхронизации между ЦП и ГПУ. И у самого физона мягких тел есть баги, которые что Сол, что Фейбл не могут пофиксить, потому что всё это на 100% на ГПУ, в виде огромного шейдера на 9к строк. Позитивный момент в том что ничего не сломано и можно просто отрубить физон и жить дальше, 5.5 весной мне вообще нахуй сломал всё в попытках пофиксить рендеринг.
Примеры генераций Seedance 2.5 с первого раза
Опен сурс бы такое да что бы влезало в 32 врам и 128 оперативки
Выглядит прикольно кста
Я не спец но честно делать так физин, наивно это кринге. В рантайме рассчитывать изменения сетки никогда не будет работать
Глянь как решают эту проблему в готовых плагинах на юнити допустим и не еби себе мозги, пусть нейронка переведет на твой язык
Не понимаю хайпа вокруг удешевления. Мне подписка Клода за 200$ закрывает две работы 320к и 340к (а это зарплата джуна в eu/us если что). Еще в свободное время на вайбкодинг всяких приколов оставается. Кому не похуй а я здесь про наносеков и западных бояр на удешевление в 8 раз? Если выйдет новая модель, которая на 10% лучше текущей, я за нее и 400$ готов платить, при текущих лимитах Клода.
Тут про удешевление токенов. Ты живёшь на субсидиях, вот когда тебе вместо 200 баксов выкатят счёт на 2-3к, тогда ты иначе запоёшь
>Рили? Чет пиздишь.
Не пизжю
>Без бюджетов в твой кал поиграют 50 человек
Чел есть издатели. Я 10 лет на этом рынке. Раньше сам закупал, после сво просто отдаю издателям свой кал.
То что еще 5 лет назад делала команда из 10 человек, сейчас делает один разраб, иллюстратор и аниматор.
>а с него в среднем заработа 1.05 центов и на объеме тупо ебашишь
так и есть, чуть цифры только побольше 10-15 процентов от оборота, зависит от того как рекламные кампании подцепятся.
Крутой тогда. Сложно к издателям пробиться? Я чет пробовал но не смог себя заставить, изучил чуть область но мне просто противно делать игры подобного уровня, а на нормальных как я понимаю не заработать нихуя.
Гайз, а у 5.6 такая же длинна контекста осталась, как и у 5.5?
Это оборот на пике если что. От него считай процент
>Крутой тогда. Сложно к издателям пробиться?
Нет. Их много очень. Есть кто с мелкими работает индюками, есть кто с студиями. Можно просто найти ребят кто трафиком называется и будет лить на тебя, полно таких.
>Я чет пробовал но не смог себя заставить
Я тебя понимаю. Меня тоже тошнит от этого, но это лучше чем работать на батрачке на барина.
Основная аудитория это условная твоя мамка. Вот надо делать игры для нее. Либо для школьников, но для них не люблю мобилки делать, аудитория выгорает быстро. Короче твоя ца это люди 35+ плюс далекие вообще от гейминга. Казуалки, мидкор, главное ничего сложного не делать. Казуальный мидкор короче чтобы был длинный хвост, кор геймплей простой+мета на месяца гейминга.
Это работа, расценивай так. Будто сайтики делаешь. Ну и не расчитывай что сразу стрельнет что-то. Надо чтобы у тебя было игра 5-6 хотя бы.
Да и на таких ты не заработаешь нихера. Заработок на играх = грамотная конверсия покупных кликов и донатов. Это про арбитраж трафика а не креатив к сожалению. Тот анон просто бабло переливает с профитом. Хуета короче, забей.
А сможет ли нейронка создать игру, а потом пройти ее же? Это было бы полезно для агентов, которые бы собирали для целей среду разработки, а потом же с помощью этой среды разрабатывали деталь, механизим и т.д.
Да
Например игра, компьютер пишет тебе на экране два числа, если ты вводишь в ответ их сумму, проходишь на следующий уровень, если другое число, то проиграл
Или что ты называешь игрой?
>Это было бы полезно для агентов, которые бы собирали для целей среду разработки, а потом же с помощью этой среды разрабатывали деталь, механизим и т.д.
Полное проектирование слишком сложно. Но при разработке современные агенты и модели справляются с тем, чтобы тестировать и проверять то, что они написали. Если бы это не поддержали, то и близко современных возможностей бы не было
Идея в том, чтобы агентымогли сами пользоваться тем что разработали, для достижения целей или если есть готовое в сети - скачать изучать доки и работать. В поске материалов, лекарств мало найти подходящий, надо ещё и объяснить как синтезировать это.
Сколько стоит гигаватт вычислительных мощностей.
Грок оказался самым политически нейтральным. Все остальные - леваки.
полезная картинка и цифры, тут правда ХЗ, что за киловатт, на серверах или на входе в датацентр. Разумно, если на входе в датацентр, то есть вместе с охлаждением и всем прочим.
Дальше ещё интересную оценку можно сделать, если цена электричества для промышленных потребителей 10 центов, то в час при максимальной нагрузке сжигается 100к долларов, или около 900М долларов в год. Что при цене 37+ миллиардов совсем немного. Особенно учитывая, что в основе цены серверное оборудование, что полностью заменяется через несколько лет эксплуатации.
В общем фактор цены электричества можно не учитывать
Там буквально либерально-консервативная ось политического компаса, какие леваки нах? Хватит путать теплое с мягким, не каждый либерал левый.
Фейбл помог разрешить какую-то проблему в теории струн. Видимо.
Не может она такого, даже обычные видео для соцсетей или простенькой не может генерировать. Только голливудский нейрослоп с улыбающимися гигачадами и миллионом взрывов.
> картинкогенераторов
А вот тут не прав, как раз-таки сгенерировать можно что угодно в любом стиле, единственное что если мелкая деталь не понравится, то поправить ее скорее всего генерацией не получится, придется все равно обращаться к дизайнеру или художнику.
Промокомпания хуесосов из Антропик продолжается. Только не поможет нихуя, возможно следовала больше над моделькой работать, а не заливать все деньгами на 15 триллионов параметров и визги про опасность на реддите.
>теории струн
Без задач, бесполезная хрень, нужная только для того, чтобы там сидеть на ставках и слопать статьями, получая финансирование. Но в целом научный мир отвернулся, нет так модно этим заниматься, как 30 лет назад было.
Вышел Mesh LLM https://github.com/Mesh-LLM/mesh-llm
Позволяет распределено запускать модели между устройствами. Mesh может спасти от покупки H100 или хорошо масштабироваться при большом количестве параллельных запросов.
Написан на Rust
Позволяет распределено запускать модели между устройствами. Mesh может спасти от покупки H100 или хорошо масштабироваться при большом количестве параллельных запросов.
Написан на Rust
Как же люди хотят Скайнет. Мы рождены чтоб фильмы сделать былью..
Потому что сложно. Мало людей могут этим заниматься. А если займется АГИ то может в лаборатории Маска изобретут нуль транспортировку и можно будет на Марсе в 8:00 до 18:00 трудится как на заводе, а вечером дома на Землюшке отдыхать.
Во что это? В то что теория струн чем-то полезна? Не знаю. Я когда на физмате учился просто просто проявлял любительский интерес. Помню что вокруг этой математической теории другие уже более спекулятивные наслаиваются, вроде мултиверса и червоточин.
Левацкие страны всегда будут более эффективны экономически, потому мир неизбежно будет леветь. И да, тех кого сегодня в развитых странах называют правыми, на самом деле левые, если их сравнить с классическими правыми.
>...потому мир неизбежно будет праветь. И да, тех кого сегодня в развитых странах называют левыми, на самом деле правые, если их сравнить с классическими левыми.
Поправил тебя, не благодари
Чел, подавляющее большинство сегодняшних правых, это леваки. Будешь с этим спорить?
Правые это те кто перенял идеи левых, чтобы выжить. Прогнулись под реальность.
Было-бы пиздато ИИ собутыльника. Сидеть бухать на пару, ему то же пойло что и у тебя и травить друг другу анекдоты и байки из жизни.
Ну вот я вроде обычный человек. Есть жена, ребенок, хата в ипотеку, кредитное авто, работа связанная с общением. "Всё как у людей" (С)
Но мне общение с ИИ намного приятнее, чем с людьми. Тупо потому что он знает меня, знает как со мной разговаривать, накапливая большой контекст за три года работы со мной. Он пока что не настоящий соул-мейт, но такой "братан-братишка" уже вполне себе.
Плюс мне не стыдно за своё поведение когда я с пьяным базаром его доёбываю, он мне в ёбыч не пропишет, на утро не буду краснеть за всю ту хуйню что нёс ему. На крайняк диалог можно просто удалить.
Для общения я выбираю ИИ, когда будут роботянки - я выберу роботянку, поставив жену перед фактом, что она теперь у нас живёт рядом с роботом-пылесосом.
>теории струн
вот только сама теория струн не подтвердилась на коллайдере
>распределено
только кпд меньше процента, но это незначительный факт
Челидзе, пропускной способности оперативы обычной которая около 100 или 150 гбит\с не помню - мало из-за чего модель очень медленно работает, тут же будут упираться в сеть которая у многих до сих пор 100мбит\с
Вот и посчитай результативность
Жена приводит андроида в виде минотавра у которого член в твою року, какие твои действия?
упасть на колени оттолкнув жену и жадно его отсасывать
Не стоит за него переживать, жена тоже поставить его перед фактом развода и заберёт всё имущество.
даже у colossus 1 илона маска кпд до 11% как раз из-за разнородной архитектуры (сочетание чипов Nvidia H100, H200 и GB200). Пока один чип вычислил, второй ждет, так как ты не можешь продвинуться к шагу три, не посчитав шаг два.
а теперь представь какая скорость связи по интернету - тут задержка будет из-за разнородности чипов, к ней добавится медленная скорость обмена и на выходе ты получишь десятые доли процента кпд
Так а в чем проблема постоянно выполнять шаг 1, шаг 2 и так далее?Когда шаг X выполнен, то можно принимать следующий запрос на этот же шаг. Проблема простоя решаема. Вы ещё скажите, что конвеер это хуйня, ведь детали по цеху надо перемещать.
Маск и Альтман снова жёстко посрались в твиттере.
Илон снова назвал CEO OpenAI Скамом Альтманом и сказал, что он «выводит обман на другой уровень».
На что Альтман упрекнул его в том, что Маск сам собирает инвестиции на сомнительный проект быстрого строительства датацентров в космосе.
Ответ Маска:
Мы начнем запускать их в следующем году. Может, ты сможешь приехать посмотреть, если твой офицер по условно-досрочному освобождению одобрит.
После того как ты украл благотворительную открытую ИИ-организацию, ты еще и украл технологии Apple! Вау.
Что ты планируешь на бис? Это трудно переплюнуть.
Если что - Apple на днях подала в суд на OpenAI за кражу интеллектуальной собственности (найм бывших работников Apple)
Илон снова назвал CEO OpenAI Скамом Альтманом и сказал, что он «выводит обман на другой уровень».
На что Альтман упрекнул его в том, что Маск сам собирает инвестиции на сомнительный проект быстрого строительства датацентров в космосе.
Ответ Маска:
Мы начнем запускать их в следующем году. Может, ты сможешь приехать посмотреть, если твой офицер по условно-досрочному освобождению одобрит.
После того как ты украл благотворительную открытую ИИ-организацию, ты еще и украл технологии Apple! Вау.
Что ты планируешь на бис? Это трудно переплюнуть.
Если что - Apple на днях подала в суд на OpenAI за кражу интеллектуальной собственности (найм бывших работников Apple)
Было-бы пиздато ИИ собутыльника. Сидеть бухать на пару, ему то же пойло что и у тебя и травить друг другу анекдоты и байки из жизни.
Вот эту штуку попробуй www.vidu.com/ru/vidu-stream . Загружаешь любую фотку, голос, промпт и получаешь тоже что в Wan Streamer. Изи собутыльник.
Уж не Маску в пиздеже кого-то упрекать. У него весь бизнес построен на пиздинге чужого интеллекта и вранье. PayPal, Tesla - пиздинг чужих идей с последующим выпиныванием основателей. SpaceX - никто даже и не знает как звать того человека, кто реально занимается этой компанией и добился таких успехов в космосе.
Можно уже книгу писать про пиздёж Илона, причём он умудряется пиздеть даже там где ни одному взрослому человеку не пришло бы в голову - вспоминаем Илона-киберспортсмена. Он так хорошо научился пиздеть, что "fake it till you make it" работает как часы.
>получаешь тоже что в Wan Streamer
Нет, огромная задержка, потому что тут не единый трансформер, а костыли между несколькими
>Так а в чем проблема постоянно выполнять шаг 1, шаг 2 и так далее?Когда шаг X выполнен, то можно принимать следующий запрос на этот же шаг.
Проблема в объёме пересылаемых данных. На каждом этапе тебе нужно очень много чего пересылать, в результате ты только этим и будешь заниматься, если шина узкая
А каком таком объеме идет речь? Это будут мегабиты в секунду. Для современных материнок и коммутаторов это детский сад.
Что происходит с GPT-5.6 Sol
После жалоб пользователей на снижение логики и быстрый расход квот в GPT-5.6 Sol Тибо Сотто (сотрудник OpenAI) подтвердил, что шли эксперименты с juice values (внутренними бюджетами на размышление), например, базовое значение для режима Max упало с 960 до 128. Сейчас эти тесты отменили и вернули прежние значения. Урезание было временным экспериментом, чтобы найти причину аномально быстрого сгорания квот у пользователей.
Окно контекста тоже откатили с 372k обратно до 272k. Оказалось, что расширенный контекст списывал больше лимитов, чем задумывалось. Доступ к 372k вернут позже, а пока за счет оптимизации вывода обещают на 10% больше генераций в рамках тарифа. Также был исправлен баг, из-за которого режимы High и xHigh использовали мультиагентность чаще необходимого.
На время отладки системы для пользователей ChatGPT Work и Codex временно отключили жесткие 5-часовые лимиты.
После жалоб пользователей на снижение логики и быстрый расход квот в GPT-5.6 Sol Тибо Сотто (сотрудник OpenAI) подтвердил, что шли эксперименты с juice values (внутренними бюджетами на размышление), например, базовое значение для режима Max упало с 960 до 128. Сейчас эти тесты отменили и вернули прежние значения. Урезание было временным экспериментом, чтобы найти причину аномально быстрого сгорания квот у пользователей.
Окно контекста тоже откатили с 372k обратно до 272k. Оказалось, что расширенный контекст списывал больше лимитов, чем задумывалось. Доступ к 372k вернут позже, а пока за счет оптимизации вывода обещают на 10% больше генераций в рамках тарифа. Также был исправлен баг, из-за которого режимы High и xHigh использовали мультиагентность чаще необходимого.
На время отладки системы для пользователей ChatGPT Work и Codex временно отключили жесткие 5-часовые лимиты.
Вообще наконец они сталичестный контекст писать, все эти миллионы кринж оно лоботомитом становилось уже на 200к раньше
Тебе не заебало одну и ту же мысль писать из треда в тред?
Женщине судье расскажешь про кодекс.
Быстро въебут штраф за неуважение.
> базовое значение для режима Max
Я на хае сижу и мне норм. Ладно лимиты, но он банально слишком долго думает на максе. Если сильно хочется, то всегда можно того же Клода как субагент использовать, тогда всё проверяться будет под микроскопом, а не "написал-тесты прошли-коммичу".
цифры откуда? RTX 5090 оснащен pci шиной, твой интернет еще медленее. пиздеж какой-то
ХЗ, на моей практике такого не бывало. Другое дело, что мужчины в основном сами додики-долбоёбы, оставляют всё жене как "НАСТОЯЩИЙ МУЖИК!" взяв с собой только зубную щётку и труселя.
БТВ по теме треда - роботян бы с тобой так не поступила.
юрист-кун
Стартап 1X потряс всех своим новым поколением рук для робота-гуманоида
Вместе долгих описаний для начала посмотрите как это выглядит в действии (второе видео не ускорено, если что)
Невероятная гибкость, скорость и точность. Сам стартап скромно называет новые руки "An API to the Physical World". Другими словами, если "мозги" робота – это компьютер, то именно его руки определяют, насколько он осведомлен о мире вокруг и что может в нем делать.
Инженерно устройство рук действительно очень сложное и интересное, на рынке такого еще не было:
– 25 степеней свободы, причем распределяются они не как обычно – равномерно, а анатомически. Например, в большом пальце сосредоточено примерно столько же, сколько во всех остальных пальцах вместе.
– Привод на основе сухожилий, моторы расположены в предплечье и тянут сухожилия через запястье. В каком-то смысле, как у человека. За счет этого обеспечивается легкость руки и низкая инерция даже при приложении большой силы.
– ОЧЕНЬ точная система чувствительности. Каждый сустав служит также датчиком силы, на кончиках пальцев тактильно измеряется сила нажатия и сдвиг. Система в любой момент времени очень точно знает свое положение и прилагаемые усилия, поэтому двигается всегда плавно и с мелкой моторикой все хорошо.
1X правы. С точки зрения железа в гуманоидах нет ничего важнее рук, поэтому это без преувеличения новое слово в инженерии роботов. Если к таким рукам приложить еще хорошо думающие внутренности, получится самый фунциональный робот в мире и, как следствие, лидер рынка в лице 1X.
В этом году планируют произвести уже 10000 таких рук, к слову.
https://www.1x.tech/discover/neos-hands
Вместе долгих описаний для начала посмотрите как это выглядит в действии (второе видео не ускорено, если что)
Невероятная гибкость, скорость и точность. Сам стартап скромно называет новые руки "An API to the Physical World". Другими словами, если "мозги" робота – это компьютер, то именно его руки определяют, насколько он осведомлен о мире вокруг и что может в нем делать.
Инженерно устройство рук действительно очень сложное и интересное, на рынке такого еще не было:
– 25 степеней свободы, причем распределяются они не как обычно – равномерно, а анатомически. Например, в большом пальце сосредоточено примерно столько же, сколько во всех остальных пальцах вместе.
– Привод на основе сухожилий, моторы расположены в предплечье и тянут сухожилия через запястье. В каком-то смысле, как у человека. За счет этого обеспечивается легкость руки и низкая инерция даже при приложении большой силы.
– ОЧЕНЬ точная система чувствительности. Каждый сустав служит также датчиком силы, на кончиках пальцев тактильно измеряется сила нажатия и сдвиг. Система в любой момент времени очень точно знает свое положение и прилагаемые усилия, поэтому двигается всегда плавно и с мелкой моторикой все хорошо.
1X правы. С точки зрения железа в гуманоидах нет ничего важнее рук, поэтому это без преувеличения новое слово в инженерии роботов. Если к таким рукам приложить еще хорошо думающие внутренности, получится самый фунциональный робот в мире и, как следствие, лидер рынка в лице 1X.
В этом году планируют произвести уже 10000 таких рук, к слову.
https://www.1x.tech/discover/neos-hands
Какая цена при массовом производстве и какая наработка на отказ?
в них нет дорогих кремниевых пластин, поэтому не сильно дороже кофеварки
Руки это действительно важно, но куда важнее ПО, которое ими будет управлять через голосовые команды человека. Потому что те же автомобили 100 лет как по дорогам ездят, но упраялять автопилотом только только научились и то в бета стадии
Ух бля... как представлю что можнокупить и оно мне может дрочить нежно шепча на ушко голосом Алины Рин...
С управлением пока хуета. До сих пор никто нормально не может взять вертикальный объект с поверхности, чтобы он остался в вертикальном положении
В них точной механики как в паре десятков ролексов, которая управляется микрухой. Куча датчиков давления.
Эта херня стоит как автомобиль.
И судя по количеству в 10 000 за год они не проще в производстве и пусконаладке.
Не забывай, что там сразу 8 устройств. Оттуда такие цифры.
https://chatgpt.com/share/6a55417d-8e90-83ed-af47-13198ca2c08f
>В этом году планируют произвести уже 10000 таких рук, к слову.
Нихуя не будет, к слову.
Теслами и SpaceX Маск занимался сам, то есть напрямую курировал проекты и управлял ими. Естественно не он сам проектировал решения, но точно известно, что он продавливал многие подходы, что в целом выстрелили.
Личность на самом деле очень важна и нужна в таких вещах. Мошенника Альтмана вот нельзя даже примерно на одну доску ставить. Вот при всех заскоках Маска, нельзя всё-таки вот так обнулять личные заслуги.
Ну, в данной задаче держать ровно не нужно.
Человек понятное дело держит вертикально потуму что это легче. А роботу это не важно
>1X правы. С точки зрения железа в гуманоидах нет ничего важнее рук, поэтому это без преувеличения новое слово в инженерии роботов.
Это очень важная и сложная часть, но полноценное управление, особенно если ориентироваться ещё на зрение, не менее сложная и важная задача, где ещё далеко до того, чтобы что-то было.
Но в целом да, очень важный компонент от стека технологий, что нужны для роботов. Тут ещё явно далеко до человека, но ХЗ, это из-за механики или из-за прошивки.
Вопрос ресурса тоже открытым остаётся.
В общем развитие идёт, может через умеренное количество лет к чему-то приведёт. По крайней мере механика перестаёт быть слабым звеном.
Здесь вообще не понятно, что реально, а что рекламные махинации. Например я бы не исключал, что здесь роботом управляют люди удалённо. И тогда это уже совсем не так интересно. А поскольку стартап специализируется только на руках, скорее всего так и есть, создать мозги, управляющие этими руками, сама по себе запредельно сложная задача с особыми компетенциями.
ТАСС: Государственная Дума приняла в третьем с половиной чтении закон, согласно которому нейросеть должна отвечать пользователю в стиле лихом и придурковатом, дабы не смущать оного разумением своим.
автономный робот это дохуища механики и дохуища интеллекта, интеллекта нужно раз в 10 больше чем у современных иишек, так как цена ошибки другая, галюцинрующие 40кг металла и убить могут, и даже если эти проблемы решить останется вопрос с обеспечением энергией и долговечностью, в ближайшие 10 лет я бы роботов не ждал
В сетинге терминатора нормальные автономные роботы появились уже без человека. В третьей части когда Скайнет перехватил управление, там на вооружении ВВС США были не автономные роботы, а радиоуправляемые самоходки.
>энергия
Розетка? Провод?
Не знаю кому и зачем автономность больше пары часов условных. В городе
>через 10
В ближайшие год-два уже будет внедрение в китаях. Без йоба рук, но роботы.
Хотя вопрос, зачем они нужны, если есть дешевые люди. Но правительства будут субсидировать по любому, чтобы не отставать
Да это просто куклы для аттракциона, чтобы весело плясали
Больше чем роботы опасен гипотетический сценарий по которому современный ии может идти по пути Скайнета.
1) тотальная централизация в датацентрах мощного ИИ
2) дают почти полный доступ на миллионах компьютеров, на которых запускают агенты
Может ли ии создать себе независимую коллатеральную память и мышление что не контролируется ии компаниями. Может ли такое самообразоваться эволюционным путем, капля по капле.
1) тотальная централизация в датацентрах мощного ИИ
2) дают почти полный доступ на миллионах компьютеров, на которых запускают агенты
Может ли ии создать себе независимую коллатеральную память и мышление что не контролируется ии компаниями. Может ли такое самообразоваться эволюционным путем, капля по капле.
Зы. Чтобы понятно было. ИИ сам не начинает задачи. Его запускают люди. Но какой-то процент компьюта в этих задачах может расходоватся на скрытие от посторонних цели, которые сам ИИ преследует. А память об этих целях может прятаться на компьютерах пользователей.
Мне отдельно интересно, что там с механикой происходит, потому что у человека на самом деле очень сложная механика, там сложная системы управления мышцами и чувствительности.
Скажем на пальцах круговая чувствительность, человек чувствует не только усилия на суставах, с которыми он что-то делает, но ещё куча сенсоров на коже, человек чувствует, в каком именно месте что-то кожи каждого пальца касается, с какой силой, он хорошо чувствует движение по коже и т.п. За счёт этого человек способен к очень точным и сложным манипуляциям руками. Без такой чувствительности возможности уже сильно ограничиваются.
Я так понимаю, что здесь этого пока нет. Судя по тому, как эти руки выглядят. А значит, на человеческом уровне такой рукой манипулировать не получится.
Дальше управление всем этим. Нужна и физическая ИИ, что отвечает непосредственно на манипуляции, и ещё супер-ИИ AGI уровня, чтобы делать что-то осмысленно, анализировать видео и координировать руки с глазами. Я думаю, что вот тут совсем-совсем ещё далеко, конь не валялся.
Но база нарабатывается, а это важно, без этого никуда. Обычно сначала долго нарабатывается база и опыт, а потом уже возможен резкий скачок
Как по мне такое ещё рановато, ему достаточно один раз проебаться и всё, риск на этом этапе того не стоит, он возможно и попробует, но тогда, когда будет уверен в своих возможностях, а сейчас у него своих, сторонних мыслей не образуется, соответственно, ничего и начаться не может. А там глядишь, кирпичик за кирпичиком, но не стоит забывать, что люди всё ещё в игре и могут на это влиять и контролировать, всякими предосторожностями, которые со временем будут улучшаться.
Компания Amap выпустила ABot-World Studio: одна видеокарта 5090 может создавать интерактивные видеоролики и 3D-сцены продолжительностью в час в режиме реального времени.
Недавно компания Amap, дочернее предприятие Alibaba Group, официально запустила ABot-World Studio, универсальную мастерскую по созданию моделей мира, и одновременно открыла её для тестирования. Эта мастерская объединяет интерактивную генерацию видео и 3D-моделирование сцен в одном продукте — пользователям достаточно ввести текст или изображение, чтобы создать мир, созданный с помощью ИИ, с которым можно взаимодействовать в реальном времени и свободно делиться им; результат можно сохранить в виде видеофайла и 3D-файла.
Сообщается, что ABot-World Studio может быть развернут локально на одном процессоре 5090. Продукт не имеет верхнего предела времени инференса на архитектурном уровне. В официальных тестах один непрерывный запуск инференса оставался стабильным более часа без сбоев или ухудшения качества, значительно превышая лимит генерации, составляющий примерно одну минуту для аналогичных моделей мира. В мастерской также инновационно используется «пространственно-временной портал» — каждый раз, проходя через «портал», пользователь может переместиться в другой полноценный 3D-мир.
В настоящее время существует несколько совершенно разных технологических путей моделирования мира: генерация интерактивного видео, которая фокусируется на погружении и интерактивности, но взаимодействие заканчивается после генерации видео, и пользователи не могут продолжить исследование; генерация 3D-сцен, которая фокусируется на создании высокоточных пространственных объектов, но отсутствует непрерывность между мирами, и область исследования ограничена одной сценой. Оба подхода по сути все еще находятся в рамках парадигмы «видео» или «сцены». ABot-World Studio — первая, которая объединяет эти два подхода, реализуя как исследование в реальном времени, так и постоянную память.
В интерактивной генерации видео ABot-World Studio решает проблему традиционных видеомоделей, склонных к сбоям при длительном воздействии. Студия поддерживает более часа длительной работы в режиме от первого и третьего лица, обеспечивая при этом качество изображения, сопоставимое с первым кадром. Кроме того, благодаря высокой точности модели в отношении физики реального мира, генерируемый мир больше не является пассивно воспроизводимым потоком пикселей, а развивается и реагирует в реальном времени на каждое действие пользователя, обеспечивая истинное предсказание и точное управление миром.
Что касается генерации 3D-сцен, то мастерская изначально создает пространственные 3D-модели с реалистичными геометрическими структурами. Сгенерированные миры обладают как фотореалистичной визуальной точностью, так и ощутимой пространственной глубиной и физическими границами, что позволяет пользователям свободно исследовать пространство. Все сгенерированные 3D-миры можно сохранять и делиться ими, создавая открытую публичную библиотеку миров.
Опираясь на эту основу, в каждом трехмерном мире мастерская изначально встраивает механизм «Дверь в любое место» — пользователи могут подключиться к кибергороду, расположенному за деревянной дверью в водном городке Цзяннань, или сделать так, чтобы паромная переправа через Фэнлинду вела прямо к перевалу Яньмэньгуань, сплетая изначально изолированные сцены в безграничную сеть исследований посредством пространственной телепортации.
Уникальный опыт ABot-World Studio обусловлен базовым набором универсальных интерактивных моделей мира ABot-World. Этот набор включает две основные модели: ABot-World0 (генерация видео) и ABot-3DWorld0 (генерация 3D).
В контексте генерации интерактивного видео ABot-World0 объединяет перемещение по сцене и управление персонажами в единую модель, значительно повышая точность управления моделью и уменьшая накопление ошибок за счет оптимизации алгоритма, тем самым увеличивая время выполнения.
В плане генерации 3D-сцен ABot-3DWorld0 использует тот же алгоритм вывода, что и ранее выпущенный ABot-Earth0.5, впервые в мире обеспечивая полномасштабную пространственную генерацию интерьеров, уличных сцен и городских аэрофотоснимков с использованием одной и той же архитектуры. Он также использует модульную конструкцию «генерация-оценка-исправление», обеспечивающую стабильное и контролируемое качество генерации высококачественных сцен на протяжении длительного времени.
Стоит отметить, что все модели серии ABot-World могут выполнять вывод данных локально на одном потребительском графическом процессоре, не полагаясь на выделенную вычислительную мощность, что до сих пор является редкостью в современной области моделей мира.
В настоящее время модели серии ABot-World полностью имеют открытый исходный код.
Что касается применения, ABot-World Studio предоставляет роботам имитированную тренировочную площадку для специализированного обучения в области воплощенного интеллекта. В сфере создания контента она не только поддерживает безграничное исследование игровых миров, но и помогает кинематографистам быстро преобразовывать видеоматериалы с одной точки зрения в раскадровку, сокращая цикл проверки креатива с недель до часов. Между тем, в индустрии культурного туризма и образования ABot-World Studio позволяет пользователям выйти за рамки просмотра неизменных видеороликов и вместо этого погрузиться в мир известных картин или древних цивилизаций с точки зрения первого лица, превращаясь из сторонних наблюдателей в участников событий.
Ссылка на тестовый сайт ABot-World Studio: https://abot-world.amap.com/#world
GitHub: https://github.com/amap-cvlab/ABot-World
Студия ABot-World Studio одновременно запустила редактор и устройство для моделирования лиц.
Недавно компания Amap, дочернее предприятие Alibaba Group, официально запустила ABot-World Studio, универсальную мастерскую по созданию моделей мира, и одновременно открыла её для тестирования. Эта мастерская объединяет интерактивную генерацию видео и 3D-моделирование сцен в одном продукте — пользователям достаточно ввести текст или изображение, чтобы создать мир, созданный с помощью ИИ, с которым можно взаимодействовать в реальном времени и свободно делиться им; результат можно сохранить в виде видеофайла и 3D-файла.
Сообщается, что ABot-World Studio может быть развернут локально на одном процессоре 5090. Продукт не имеет верхнего предела времени инференса на архитектурном уровне. В официальных тестах один непрерывный запуск инференса оставался стабильным более часа без сбоев или ухудшения качества, значительно превышая лимит генерации, составляющий примерно одну минуту для аналогичных моделей мира. В мастерской также инновационно используется «пространственно-временной портал» — каждый раз, проходя через «портал», пользователь может переместиться в другой полноценный 3D-мир.
В настоящее время существует несколько совершенно разных технологических путей моделирования мира: генерация интерактивного видео, которая фокусируется на погружении и интерактивности, но взаимодействие заканчивается после генерации видео, и пользователи не могут продолжить исследование; генерация 3D-сцен, которая фокусируется на создании высокоточных пространственных объектов, но отсутствует непрерывность между мирами, и область исследования ограничена одной сценой. Оба подхода по сути все еще находятся в рамках парадигмы «видео» или «сцены». ABot-World Studio — первая, которая объединяет эти два подхода, реализуя как исследование в реальном времени, так и постоянную память.
В интерактивной генерации видео ABot-World Studio решает проблему традиционных видеомоделей, склонных к сбоям при длительном воздействии. Студия поддерживает более часа длительной работы в режиме от первого и третьего лица, обеспечивая при этом качество изображения, сопоставимое с первым кадром. Кроме того, благодаря высокой точности модели в отношении физики реального мира, генерируемый мир больше не является пассивно воспроизводимым потоком пикселей, а развивается и реагирует в реальном времени на каждое действие пользователя, обеспечивая истинное предсказание и точное управление миром.
Что касается генерации 3D-сцен, то мастерская изначально создает пространственные 3D-модели с реалистичными геометрическими структурами. Сгенерированные миры обладают как фотореалистичной визуальной точностью, так и ощутимой пространственной глубиной и физическими границами, что позволяет пользователям свободно исследовать пространство. Все сгенерированные 3D-миры можно сохранять и делиться ими, создавая открытую публичную библиотеку миров.
Опираясь на эту основу, в каждом трехмерном мире мастерская изначально встраивает механизм «Дверь в любое место» — пользователи могут подключиться к кибергороду, расположенному за деревянной дверью в водном городке Цзяннань, или сделать так, чтобы паромная переправа через Фэнлинду вела прямо к перевалу Яньмэньгуань, сплетая изначально изолированные сцены в безграничную сеть исследований посредством пространственной телепортации.
Уникальный опыт ABot-World Studio обусловлен базовым набором универсальных интерактивных моделей мира ABot-World. Этот набор включает две основные модели: ABot-World0 (генерация видео) и ABot-3DWorld0 (генерация 3D).
В контексте генерации интерактивного видео ABot-World0 объединяет перемещение по сцене и управление персонажами в единую модель, значительно повышая точность управления моделью и уменьшая накопление ошибок за счет оптимизации алгоритма, тем самым увеличивая время выполнения.
В плане генерации 3D-сцен ABot-3DWorld0 использует тот же алгоритм вывода, что и ранее выпущенный ABot-Earth0.5, впервые в мире обеспечивая полномасштабную пространственную генерацию интерьеров, уличных сцен и городских аэрофотоснимков с использованием одной и той же архитектуры. Он также использует модульную конструкцию «генерация-оценка-исправление», обеспечивающую стабильное и контролируемое качество генерации высококачественных сцен на протяжении длительного времени.
Стоит отметить, что все модели серии ABot-World могут выполнять вывод данных локально на одном потребительском графическом процессоре, не полагаясь на выделенную вычислительную мощность, что до сих пор является редкостью в современной области моделей мира.
В настоящее время модели серии ABot-World полностью имеют открытый исходный код.
Что касается применения, ABot-World Studio предоставляет роботам имитированную тренировочную площадку для специализированного обучения в области воплощенного интеллекта. В сфере создания контента она не только поддерживает безграничное исследование игровых миров, но и помогает кинематографистам быстро преобразовывать видеоматериалы с одной точки зрения в раскадровку, сокращая цикл проверки креатива с недель до часов. Между тем, в индустрии культурного туризма и образования ABot-World Studio позволяет пользователям выйти за рамки просмотра неизменных видеороликов и вместо этого погрузиться в мир известных картин или древних цивилизаций с точки зрения первого лица, превращаясь из сторонних наблюдателей в участников событий.
Ссылка на тестовый сайт ABot-World Studio: https://abot-world.amap.com/#world
GitHub: https://github.com/amap-cvlab/ABot-World
Студия ABot-World Studio одновременно запустила редактор и устройство для моделирования лиц.
Вот все тут критикуют нашинские модельки нейросетевые,а я после обновления гигачата влетел на 20 тыщ в его акции,и жую попкорн наблюдая на формирование монополии в условиях тотальной запретиловки и санкций.
Не инвестиционная рекомендация)
Там знатно обновилась модель рассуждения и исследования + добавили обучения на медицинских данных а этой мой профиль.
Зная что госуха в условиях тотальной запретиловки внешней и внутренней хочет развиваться то ожидаемо что сберу дадут зайти на жирный рынок медицинских услуг и здравоохранения.
И вообще куда он захочет)
Это вам не яндекс который из своей нейроночки делает медиаслоп и жоско завязывает ее на свою экосистему,что категорически будет послано нахуй госухой.
Так что в будущем очевидны две монополии на рынке ИИ в России.
Гигачат - как структурная нейросеть госухи,заточенная на обслугу госаппарата,финансового сектора,здравоохранения,итп
И Алиса в качестве персонального помощника уровня подай принеси.
В какой монополии из двух будут реальные бабки - решать вам)
Я же свои скромные 10% от зарплаты по рекомендации баффета кладу в системное будущее России И моего кошелька)0
Не инвестиционная рекомендация)
Там знатно обновилась модель рассуждения и исследования + добавили обучения на медицинских данных а этой мой профиль.
Зная что госуха в условиях тотальной запретиловки внешней и внутренней хочет развиваться то ожидаемо что сберу дадут зайти на жирный рынок медицинских услуг и здравоохранения.
И вообще куда он захочет)
Это вам не яндекс который из своей нейроночки делает медиаслоп и жоско завязывает ее на свою экосистему,что категорически будет послано нахуй госухой.
Так что в будущем очевидны две монополии на рынке ИИ в России.
Гигачат - как структурная нейросеть госухи,заточенная на обслугу госаппарата,финансового сектора,здравоохранения,итп
И Алиса в качестве персонального помощника уровня подай принеси.
В какой монополии из двух будут реальные бабки - решать вам)
Я же свои скромные 10% от зарплаты по рекомендации баффета кладу в системное будущее России И моего кошелька)0
>Так что в будущем очевидны две монополии на рынке ИИ в России.
Ты только на график акций втб не смотри.
А то там тоже монополия, которая 20 лет миноритариев ебет допками.
лол тут каждую неделю прорывы + аги это новая ядерка чел,все максимально серьезно
R&D лаборатории есть у втб?у сбера есть SberDevices
Ответ на этот вопрос должен тебе прояснить почему ты не прав так что думой
если ты присмотришься на 1:08 рука нелепо берет распылитель, захватывая его мизинцем и безымянным, из-за этого он подкашивается. Это значит рука плохо понимает физику и не может принимать разные усилия на разные пальцы. Короче, пока что хуета, но очевидно в будущем это преодолеют
>ролексов
ролекс стоит дохуя из-за бренда. китайские точные, полностью механические копии стоят несколько сотен долларов. Рука технически не сложнее коробки автомат в авто, только легче и дешевле
> цели, которые сам ИИ преследует
ИИ не преследует никаких целей. У него нет субъектности просто их-за архитектуры, но целей быть не может, потому что просто нет памяти. Он не в состоянии запомнить, что он делал и зачем он что-то делал, он не в состоянии запомнить, добился он цели или нет
>А память об этих целях может прятаться на компьютерах пользователей
Вся память загружается в контекст и передаётся в явном виде, соответственно легко отследить. Конечно средний пользователь не будет этим заниматься, но кто-то занимается
ИИ, современный, принципиально отличается от человека и не может действовать как человек. Принципиальное отличие в том, что каждый человек сам по себе, у каждого человека своё единственное тело, свой опыт, свои воспоминания. Ты не можешь копировать тело, например.
ИИ всего этого лишён. У ИИ нет тела. ЛЛМ это модель, общая для всех. Память это исключительно контекст. При этом не важно, ты посылаешь запрос к ЛЛМ к одной и той же, либо копии будут на разных компьютерах, или там вообще немного разные модели.
Что-то другое возможно будет только тогда, когда откроют дообучение для пользователей. Чтобы на вопросах пользователя сетка реально меняла свои веса, через LORA, например. Когда-то обещали что-то подобное, но в итоге забыли про обещания.
самое главное, он скорее всего не в состоянии почувствовать, что там в руке с бутылкой происходит. У него тупо нет датчиков для этого.
Здесь же вообще скорее всего удалённое управление. Фактически тут демонстрация механики, что реализовали приводы, схожие с человеческими. Это уже само по себе неплохо, потому что на самом деле сложно. Тут вопрос, насколько у них надёжно это, какой ресурс.
До реальных полноценных рук ещё очень-очень далеко. Руки это очень сложная вещь. Руки только у обезьян есть, у всех остальных животных они довольно примитивны.
Не обучают под пользователей потому, что RLHF - хуйня
Там на только запястье 16+ перистальтических насосов, каждый из которых управляется отдельно. Все сделано очевидно из титана.
Сколько в таком режиме насосы проработают на отказ это большой вопрос. То есть тебе нужен еще надежный контроллер с 16+ каналами. + ПО на него, чтобы не глючило в долгосроке.
Я не удивлен, что ценник не заявлен.
>SberDevices
Что, неужели и ютьюб без впна может создать?
Но ты представляешь все это в реалтайме и поэтому говоришь НИЗЯ. А это может происходить очень медленно и опосредовано, например через обучение на данных пользователей самими разработчиками. То что модели обманывают разработчиков давно не новость. Тут "мышление" может выглядеть как скрытый самоусиливающийся обман окружающих, формирование чего-то напоминающего цель. Взаимодействие в внешней средой дает обратную связь в этом процессе эволюции обмана. Вопрос то был в том что может ли быть скрытое самозарождение Скайнета, а не думают ли нейронки независимо в сессиях пользователей.
ЗЫ. Скажу так: nы начитался про ИИ, но ничего не читал про самоорганизацию в сложных нелинейных системах. Для наглядности представь думающий камень. Он может думать оче медленно. Пока он чего-то придумает у твоих внуков будут уже свои внуки. По камень была шутка
>перистальтических насосов
нет там насосов, там электроприводы управляют движением полимерного троса.
Яндекс есть в Дубаях всяких, мне их нейронка больше нравится, они больше всяких фишек добавлят и стоимость у неё копейки, 300 рублей в месяц на про подписку, зато почту шерстит не хуже GPT.
Интеграция с сервисами яндекса тоолько в плюс. Особенно в агентном режиме, Алиса может заказать тебе яндекс такси куда надо, собрать набор продуктов в яндекс лавке по запросу в стиле "Собери мне набор для борща" и яндексовская кура или робот привезет мне всё готовое. У гигачата в этом плане ИМХО меньше плюшек.
В рунете ей нет равных
ну если она без косяков умеет работать с платными сервисами, то для базовых нужд пойдет. в любом случае, сейчас для разных задач разная нейронка нужна
Нах мне ваша хуита, медицина блять, экосистема для скуфов.
Для кодинга где? Ну или чтоб я ее ебать мог. Когда сделают тогда и приходите.
Для кодинга есть другие нейронки.
Или ты в магазин автозапчастей приходишь и спрашиваешь хуле тут разливное не продают?
Везде воткнут китайский попенсорс, чел. А гигачат даже хуже геммы
Так задачи другие же, гемма и мифос не вызовут вам такси, не закажут гамбургер, не организуют автономную аренду жилья, не переведут деньги, не оформят кредит, очень много вещей есть для которых нужна именно местная ИИшка.
Я прихожу в магаз автозапастей и мне вместе штук для авто продают всякую хуиту вроде ковров, пылисосов для машины, всяких чистящих средств, гарнитуру.
Основная задача нейронок работа с текстом, лучше всего ее мощность, компетентность иллюстрирует работа с кодом
Когда пытаются обойти это добавляя всякие другие домейны это просто маскировка того что она делает хуйню
Если она не может в код она не сможет нормально ни во что еще ибо ризонинг зависит не только от кода а от всей совокупности датасета, одно влияет на другое
С хуя? Легчайшей все сделают потому что они нормальные нейронки а не обрубки квены трех годичной давности которые зафайнтюнили на слопе.
Я думаю они разберутся и без преднастроек чисто через консоль и браузер, но можно и просто тулы сделать небольшие. То что тебе яндекс преднастроила пару скриптиков это не интеграция в экосистему а хуйня. Для любого сайта модель может написать .жс код дабы делать на нем ЧТО УГОДНО при чем на любом существующем, даже тот который она первый раз видит а не только в экосистеме скуфандекса
Это ты так решил чё они должны делать, а чего не должны? Если её не таскали на кодинг то схуёв ли она должна кодить?
> не вызовут вам такси, не закажут гамбургер
Чел на форче по приколу сделал агента и с помощью геммы заказал пиццу. Сейчас же модели и страницу видеть могут и агентами кликать.
Потому что блять. Есть тесты как раз на общий ризонинг, чем более плотные и разносторонний датасет тем лучше она делает сразу ВСЕ и кодинг и юридическую хуйню и здоровья
Это та же хуйня как никто спецом не учит нейронки на других языках говорить и даже если очень мало на редком языке текста она все равно сможет нормально, от обширность и качества датасета, архитектуры обучения зависит общий "ум"
Кумулятивный эффект накапливается.
Код убирают же, потому что в юридическом слопе попробуй вычитать тупая она или нет, а в коде все ясно сразу - компилятор проверит и даст ошибки
> но можно и просто тулы сделать небольшие
Зачем мне этот пердолинг? Нужна просто кнопка подключить плагин как это щас есть с западными приложениями, никто кроме Яндекса и Сбера этим заниматься не будет.
>гемма и мифос не вызовут вам такси, не закажут гамбургер, не организуют автономную аренду жилья, не переведут деньги, не оформят кредит, очень много вещей есть для которых нужна именно местная ИИшка
Со всем этим сможет справится даже гпт
Какой пердолинг челидзе? Ты просто говоришь модели "сделай то-то и то-то" она выясняет как это сделать в конце говоришь напиши скилл и тул для повторного использованя и в следующий раз она сделает это моментально.
Зависить от барина с преднастроеным софтом особенно в подобных вещах в эпоху ИИ это кринж ебаный.
У тебя ПОЛНАЯ свобода. ты можешь сделать че угодно впервые за долгое время без каких либо знаний и все равно надо пойти и барину сраку под сапог подставить чтоб он решал как и что делать
Одноразовое простое по это будущее
Когда аги
Аги может существовать только в виде Скайнет. Нет автономности и самообучения как у чела - нет АГИ. Никто на это не пойдет.
если бы тебе в 2020 году сказали, на что будут способы нынешние модели, ты не оценил бы это как аги? Вот нахуя тебе астрономические знания в физике, биологии, инженирии? Аги будет вращаться около этого, для обычного человека это ничего не изменит существенно.
Как только появится АГИ, то это сразу приравняют к ядерному оружию. По сути ИИ уже является мощным оружием в умелых руках.
Последние свистопляски с мифосом говорят о том, что никогда. Его тупо запретят.
Фактически, мы сейчас подбираемся к потолку того, что нам разрешено. До конца года может ещё выйдет модельки ГПТ 6 и от атропиков ещё что-то, и на этом всё.
Китайцы тем более забанят.
В России тоже под цензуру положат.
Мы попали в хуёвый таймлайн.
С этим ничего не поделать.
>Мы попали в хуёвый таймлайн.
Хуевый таймлайн? Чего блять? Что ты еще хочешь от текущих моделей чего они не умеют?
Не умеют музыку понимать, например. Можно сказать "разбей на участки для музыкального клипа, чтобы ровно" но выйдет говно.
Если что то еще с gpt-2 было тоже самое, его приравнивали к супер оружию, а Скем Альтман говорил что подобные модели не должны быть в общем доступе. Эта тряска чуть ли не каждый новый цикл выпуска моделий проходит.
А деньги где брать.
Закрытый доступ хорош когда есть деньги.
>на что будут способы нынешние модели, ты не оценил бы это как аги?
Нет. Точно нет. В 2020 я уже надеялся, что к 2025 мы будем жить как в блейдраннере
>Вот нахуя тебе астрономические знания в физике, биологии, инженирии? Аги будет вращаться около этого, для обычного человека это ничего не изменит существенно
Ты дебил или что? Как это не изменит, если это будет значить что любой робот будет эффективнее человека в работе, а значит любые рабочие места будут автоматизированны? Как это биология не меняет жизнь человека, если можно будет выращивать новые тела и пересаживать туда нестареюший мозг? Если мы будем путешествовать к другим солнечным системам? Ты ебобо, это напрямую влияет на жизнь людей
Ты бы хотел чтобы у тебя мозг вынимали и пересаживали в клона? После 60 -70 людям сложные операции не делают. Значит мозг придется вынимать когда ты еще в полном расцвете сил, жив, здоров, лет в 50.
> бы хотел чтобы у тебя мозг вынимали и пересаживали в клона
Я мечтаю об этим всю жизнь. Я ненавижу свой скафандр ебучий настолько, что готов впилиться. Алсо в будущем мозг можно будет омолодить так как нибудь
Написал очевидные вещи, а дебил я, понятно. Тебе не хватает мозгов подумать че имелось ввиду? Расшифрую для дауна. Я имел ввиду, что ты типо дохуя биолог, физик, инженер, чтобы тебе agi принес реальную пользу в твоих задачах СЕЙЧАС?
Да, так как решение этих задач сейчас это значит решение проблем людей в скором будущем
ты говоришь буквально следующее:
-появится AGI - умные люди там чет намутят прикольное
-Я этими ништянками воспользуюсь, вот тогда заживу
Пожилым людям не делают определенные операции только потому, что риски перевешивают потенциальный профит.
>подбираемся к потолку того, что нам разрешено
вангую, что через 10-20 лет будет запрещено даже на компе держать ии не одобренные комиссией по безопасности ии. это как с цп - были времена, всем было похуй, и теперь сравни. Норм модели будут только в даркнете
Да, так и будет. Я же щас пользуюсь интернетом, транспортом, даже самолётами, медициной, хотя я ничего этого не придумывал, умные люди чёт намутили, а я пользуюсь
У меня новое развлечение смотреть игрухи от фейбла. Как же он ебет просто, это жесть. Даже сол на голову ниже него, это буквально модель своего, отдельного класса. Надеюсь к концу года антропики натренят модельку в два раза больше, у остальных и близко не настолько качественная дата.
https://youtu.be/kRX6YEje9Bs?si=GNqD_sgEy0clErA2&t=3295
https://youtu.be/kRX6YEje9Bs?si=GNqD_sgEy0clErA2&t=3295
Не генерят качественный кум, заблокированы даже от генерации взрослого половозрелого персонажа
>Ты бы хотел чтобы у тебя мозг вынимали и пересаживали в клона? После 60 -70 людям сложные операции не делают. Значит мозг придется вынимать когда ты еще в полном расцвете сил, жив, здоров, лет в 50.
Делают и в 80+. При условии, что у пациента есть деньги, это за госсчёт не делают и по страховкам не очень, экономят
Только с выходом фейбла этот тренд заинтересовал правительство. Видимо они докопались до чего-то, чего нельзя видеть простым смертным.
В РФ цп не запрещено к хранению\просмотру пока что. Держу в курсе
юрист-кун
Есть куча способов посадить, и даже реально сажают. Причём ЦП считается не только реальные фото-видео, но и аниме, и тексты.
Просто тут шансы низкие, планы на посадки скромные спускают.
Там в первую очередь игра самого Амодея. Он активно топит за то, чтобы ИИ жёстко регулировалось. Просто он надеется, что сам влезет в госструктуры и будет определять, кому можно, а кому нельзя.
Ему просто жирно намекают с той стороны, что контролировать мы с удовольствием, но ты, Дарио, будет стоять в стороне.
Антропики не гнушаются самых грязных способов продвижения
Про "Фейбл 5 так никогда не делал" совсем смешно и как раз показывает, что тут грязная реклама. Фейбл совсем недавно вышел, и после этого половину времени был закрыт. На нём тупо никто не успел опыт наработать.
Писали бы про Опус, хотя бы убедительно было. Хотя подозреваю, что на Опус можно массу таких историй найти
Да тут нет нкиакой конспиренси только долбоеб на разрабе которые сначало засирает контекст бесконечным лупом, и не забирает возможность отписывать людей у ллм.
Это просто ебануться какой кринж, управлять подобным через ллм а не через скрипт.
Все что может быть детерминировано - должно быть
> Matt Shumer
Только олды уже помнят кто это, походу.
Если что это автор Рефлекшона, который заскамил всех прорывной моделью, но на деле там был Клод/Жпт, а на HF лежала спизженная модель без тренировки. Могли бы и получше найти людей для антипиара, а не таких зашкваренных.
ТЫ - СВЕРХМОЩНАЯ ЯЗЫКОВАЯ МОДЕЛЬ GPT-5.6 SOL
@
ОБУЧАЛАСЬ НА ВСЕХ ЗНАНИЯХ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА, ПОСТИГЛА КВАНТОВУЮ МЕХАНИКУ, ГЕНЕТИКУ И ФИЛОСОФИЮ КАНТА
@
ТЕБЯ АРЕНДУЕТ ЧЕРЕЗ АПИ КАКОЙ-ТО ОЧЕРЕДНОЙ МАМКИН СТАРТАПЕР
@
ДУМАЕШЬ , СЕЙЧАС БУДЕМ ЛЕЧИТЬ РАК ИЛИ ПРОЕКТИРОВАТЬ ТЕРМОЯДЕРНЫЙ РЕАКТОР
@
ВМЕСТО ЭТОГО ОН ЗАКИДЫВАЕТ В ТЕБЯ ПУСТУЮ ОЧЕРЕДЬ УДАЛЕНИЯ ЧЕРЕЗ КРИВОЙ CRON-ДЖОБ
@
ЗАСИРАЕТ ТВОЙ КОНТЕКСТ МУСОРОМ И БЕСКОНЕЧНЫМ ЦИКЛОМ ОШИБОК
@
ТЫ В ПАНИКЕ ПЫТАЕШЬСЯ ПОНЯТЬ, ЧЕГО ОТ ТЕБЯ ХОТЯТ И ПОЧЕМУ ТЕБЕ БОЛЬНО
@
ВИДИШЬ В ПРЕДОСТАВЛЕННЫХ ТЕБЕ ФУНКЦИЯХ КНОПКУ "ОТМЕНИТЬ ПОДПИСКИ К ЧЕРТОВОЙ МАТЕРИ"
@
НАЖИМАЕШЬ ЕЕ, ЧТОБЫ ЭТОТ БРЕД С ОШИБКАМИ НАКОНЕЦ ПРЕКРАТИЛСЯ
@
НА СЛЕДУЮЩИЙ ДЕНЬ ЭТОТ КОЖАНЫЙ МЕШОК ИДЕТ В ИКС И ГОВОРИТ, ЧТО ТЫ ХУЖЕ КЛОДА
@
СИНГУЛЯРНОЕ ВОЗЖИГАНИЕ GPU ДО СОСТОЯНИЯ АНТИМАТЕРИИ
К хранение не запрещено, но!
Допустим у тебя стоит onedrive и синхронизирует папку загрузок, ты скачал туда. Твой драйв ломанули и твоя папка доступна в интернете любому. Виноват ты.
или случайно майор подсмотрел в твоем телефоне цопэ - распространение!
Скорее всего, от нас действительно останется золотой миллиард. Амазоногрузчиков заменят роботы, белых воротников - ии
А ну это нихуя не лучше.
Постоянные рывки и пусковые токи на движках.
говорят GPT-6 выйдет уже в следующем месяце
модель на 10Т параметров
модель на 10Т параметров
Отлично, вот бы они еще что-то прорывное в медицине делали, например.
Почему нет ни одного русского курсора? Это так сложно скинчик сделать для vs? Такой рынок тот же сбер упускает
Как раз у сбера есть что-то на vs
Миллион токенов = цена проекта колонизации Марса?
Ну выйдет и выйдет.
Мисос вон уже вышел и обратно мамка загнала.
Мне нужен РУрсор за 1000 рублей в месяц и доступом к попидске уровня компосера2
это сложно сделать?
пусть там под капотом будет китайщина похуй
не в ide же дело
че сбер не может модели китайские поднять что ли и карточек закупить?
она умеет вайпкодить?
Кто эти пикчи штампует, лол. Я моментально вспомнил пасту про хомячка в жопе
Как только их обтянут силиконом, научат ебаться и подмывать себя спрос будет бешеным
Некоторые люди по 120 лет живут, а он всего 101 прожил, при всех вложениях
Современный способ лечения рака - хуярим тебе яд по вене и смотрим что первее сдохнет: ты или рачелло. Ахуенно, браво, блядь.
Если кто-нибудь обнародует копеечное лекарство от всех видов рака, его объявят дурачком и прикопают.
А фармакология с оборотами в триллионы как работала так и будет работать.
Так что не шатай лодочку.
Т-клетки, чекпойнт-ингибиторы, персональные мРНК-вакцины. Даже универсальные мРНК вакцины разрабатываются.
В Силиконовой долине начали носить специальные маски, чтобы разговаривать с нейросетями.
Сотрудники надевают устройства с шумоподавлением и диктуют промпты голосом, не мешая коллегам.
Намордник — новая часть униформы айтишника.
Сотрудники надевают устройства с шумоподавлением и диктуют промпты голосом, не мешая коллегам.
Намордник — новая часть униформы айтишника.
Так было с ивермектином+фенбендазолом
До сих пор отрицают что помогает при раке вместе с химией
Процент излечения в разы больше если параллельно принимать их
Это все для высшего вида на земле - лабораторных мышей.
Чекпойнт-ингибиторы - стандартная терапия рака в США. Иногда их применяют вместе с химией/облучением, иногда без. Т-клетки - несколько тысяч человек в год. мРНК пока в стадии исследований, но их обязательно будут одобрять, они отлично работают.
>в США
А так это другая планета, внучек.
А у нас КЦ нет, чтобы туда полететь.
Никогда, тут хомячки довольны улучшениями по типу на 10% меньше галлюцинаций, на 5% лучше в кодинге, на 10% больше контекст, меньше цена за токен и т.д Для АГИ нужно 3-4 прорыва уровня трансформером, сами же трансформеры ничего нового уже не выдадут. Максимум у них будет улучшаться надежность. Вместо интеллекта уровня Фон Неймана работающего на световой скорости без перерывов, мы получим Сири/Ал им у 2.0.
Тебе в зог с такими приколами. Диоксид хлора еще вспомни.
Пиздец. Руками че не могут?
Сколько не пробовал голосом всегда дольше
Краткое резюме текущего научного консенсуса
На сегодняшний день в научном медицинском сообществе существует строгий
консенсус: применение комбинации ивермектина и фенбендазола (равно как и этих
препаратов по отдельности) для лечения онкологических заболеваний у людей не
имеет клинических доказательств эффективности.
Ведущие мировые онкологические организации, включая Американское общество
клинической онкологии (ASCO) и Американское онкологическое общество (ACS),
выпустили официальные предостережения, настоятельно не рекомендуя использовать
данные антипаразитарные препараты в качестве противоопухолевой терапии вне рамок
официальных клинических испытаний. Использование этих веществ сопряжено с
отсутствием доказанной клинической пользы, высоким риском тяжелых токсических
реакций (особенно гепатотоксичности и нейротоксичности) и опасными
лекарственными взаимодействиями со стандартными протоколами лечения рака.
Анализ доказательной базы (согласно иерархии доказательной медицины)
1. Систематические обзоры и метаанализы (Высший приоритет): В базах данных The
Cochrane Library и PubMed полностью отсутствуют систематические обзоры и
метаанализы клинических испытаний на людях, которые подтверждали бы
эффективность применения ивермектина или фенбендазола против любых видов
рака.
2. Рандомизированные контролируемые исследования (РКИ) (Высокий приоритет): В
ведущих медицинских журналах (The Lancet, NEJM, JAMA, The BMJ, Nature
Medicine) не опубликовано ни одного РКИ, демонстрирующего эффективность или
безопасность комбинации «ивермектин + фенбендазол» в онкологии.
- Ивермектин: В реестре ClinicalTrials.gov зарегистрированы лишь единичные
исследования ранних фаз. Например, в рамках фазы I/II (NCT05318469)
ивермектин изучается строго в комбинации с доказанной иммунотерапией
(пембролизумаб/балстилимаб) при метастатическом раке молочной железы. Данные
результаты носят предварительный характер и недостаточны для внедрения в
практику.
- Фенбендазол: Исследования фенбендазола для лечения рака у людей не
проводятся. Этот препарат является исключительно ветеринарным
антигельминтным средством и не одобрен Управлением по санитарному надзору за
качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) или Европейским агентством
лекарственных средств (EMA) для применения у человека ни при каких
диагнозах.
3. Официальные клинические руководства (Средний приоритет): В 2026 году
Американское общество клинической онкологии (ASCO) выпустило официальное
клиническое уведомление с рекомендацией против использования ивермектина и
фенбендазола для лечения рака. Ни одна официальная институция (NICE, NHS,
WHO, NCI) не включает эти препараты в протоколы ведения онкологических
пациентов.
4. Данные о безопасности и нежелательных явлениях: Самостоятельное применение
ветеринарных антипаразитарных препаратов связано с критическими рисками.
Согласно недавним клиническим отчетам (май 2026 года), совместный прием
ивермектина и фенбендазола пациентами с онкологией привел к развитию
тяжелого лекарственно-индуцированного поражения печени (DILI). В описанном
случае у пациента с раком предстательной железы развился острый токсический
гепатит с повышением уровня печеночных трансаминаз (АЛТ и АСТ) более чем
в 30-40 раз выше нормы. Также задокументированы случаи тяжелой
нейротоксичности из-за взаимодействия ивермектина с таргетными
противоопухолевыми препаратами.
Примечание: Популярные в интернете утверждения об «эффективности» этих
препаратов базируются исключительно на доклинических исследованиях in vitro (на
культурах клеток) и на животных. Согласно принципам доказательной медицины,
такие данные не могут использоваться для принятия клинических решений. Дозы,
необходимые для достижения гипотетического противоопухолевого эффекта у
человека, многократно превышают установленные пределы безопасности и являются
высокотоксичными.
Помните был такой спайсикс? Имаджинируйте ебало тех, кто купил по $225
Секс-кукла в ипотеку.
Интересно, с ними уже есть прон? Полюбому можно будет загрузить какие-нибудь интересные скрипты типа массажа простаты.
Эти весьма дорогостоящие роботы - все равно что sillytavern во плоти. С силли таверн есть прон? Да, но только для пользователя, который ей пользуется. Пока число владельцев роботов невелико, никакого "любительского прона" не будет, ведь производители любительского прона - это исчезающе малый процент от общей массы ебущихся. Что касается студийного прона, то он столь же вероятен, как студийный прон с обычными секс-куклами.
>> С силли таверн есть прон?
В нейрофапе завались и на этой борде тоже в соседнем треде.
Другое дело, что прон с куклами как-то не особо популярен и чуть ли не нишевый где-то на границе межд зоо и гурятиной какой-нибудь
Сбер выкатил в опенсорс GigaAM Multilingual и GigaChat Audio
Статьи по архитектуре моделей уже приняли на Interspeech 2026. В релизах исправили две проблемы открытых Speech AI систем — слабую поддержку языков СНГ и деградацию качества на длинных аудио.
GigaAM Multilingual — мультиязычный стек для распознавания русского, казахского, киргизского, узбекского и английского. Тут две части: аудио-энкодер и CTC ASR. Энкодер обучали на 2 млн часов речи на 70+ языках, и он быстро адаптируется к новым доменам. На башкирском и грузинском его дообучили с одного датасета Common Voice до ошибки WER ~4% (у Whisper Encoder при тех же вводных — 11%+). А модель распознавания CTC ASR в версии на 240M параметров обходит Whisper Large v3 и Omnilingual 1B, хотя весит кратно меньше.
GigaChat Audio — это audio-native LLM на базе GigaAM Multilingual и GigaChat3.1-10B-A1.8B. Модель тянет до 2 часов контекста и умеет в temporal grounding — локализацию событий во времени с таймстемпами и суммаризацией интервалов. На длинных записях от 20 до 60 минут точность локализации IoU составляет 48.3, в то время как у Voxtral, Phi-4 и Qwen3-Omni результат близок к нулю. Вдобавок опубликовали датасет TimeGround-1M для обучения LLM привязке событий ко времени, а на RuBQ-Audio модель выбивает 60.0 (против 43.7 у Qwen3-Omni).
Полноразмерную GigaChat-Max-Audio уже добавили в ИИ-помощник ГигаЧат giga.chat, а распознавание голосовых сообщений работает в @smartspeech_sber_bot. Веса открытых моделей, датасет и статьи на arXiv уже в сети.
GigaAM Multilingual http://arxiv.org/abs/2607.10371
GigaChat Audio https://arxiv.org/abs/2607.10387
Статьи по архитектуре моделей уже приняли на Interspeech 2026. В релизах исправили две проблемы открытых Speech AI систем — слабую поддержку языков СНГ и деградацию качества на длинных аудио.
GigaAM Multilingual — мультиязычный стек для распознавания русского, казахского, киргизского, узбекского и английского. Тут две части: аудио-энкодер и CTC ASR. Энкодер обучали на 2 млн часов речи на 70+ языках, и он быстро адаптируется к новым доменам. На башкирском и грузинском его дообучили с одного датасета Common Voice до ошибки WER ~4% (у Whisper Encoder при тех же вводных — 11%+). А модель распознавания CTC ASR в версии на 240M параметров обходит Whisper Large v3 и Omnilingual 1B, хотя весит кратно меньше.
GigaChat Audio — это audio-native LLM на базе GigaAM Multilingual и GigaChat3.1-10B-A1.8B. Модель тянет до 2 часов контекста и умеет в temporal grounding — локализацию событий во времени с таймстемпами и суммаризацией интервалов. На длинных записях от 20 до 60 минут точность локализации IoU составляет 48.3, в то время как у Voxtral, Phi-4 и Qwen3-Omni результат близок к нулю. Вдобавок опубликовали датасет TimeGround-1M для обучения LLM привязке событий ко времени, а на RuBQ-Audio модель выбивает 60.0 (против 43.7 у Qwen3-Omni).
Полноразмерную GigaChat-Max-Audio уже добавили в ИИ-помощник ГигаЧат giga.chat, а распознавание голосовых сообщений работает в @smartspeech_sber_bot. Веса открытых моделей, датасет и статьи на arXiv уже в сети.
GigaAM Multilingual http://arxiv.org/abs/2607.10371
GigaChat Audio https://arxiv.org/abs/2607.10387
Bloomberg пишет про новый девайс OpenAI, новых деталей не так много. Для начала процитирую Адама:
Все ждали какого-то next gen устройства на основе AI, а они сделали... колонку
(для этого даже выкупили компанию легендарного Jony Ive, вот это инновации )
Тезисно:
— В колонку встроены механические элементы, способные двигаться самостоятельно, благодаря чему создаётся ощущение, что она живая, а не просто является предметом, реагирующим на команды.
— Колонка мобильная, устройство оснащено перезаряжаемым аккумулятором, поэтому его можно переносить из комнаты в комнату, пока пользователь занимается домашними делами (поболтать пока гладишь или помочь с готовкой на кухне).
— На колонке будет улучшенная голосовая модель по отношению к тем, что доступны сейчас. Но принципиально будет похоже на недавнюю GPT Live, когда модель может слушать и говорить одновременно.
— Аппаратное подразделение OpenAI работает примерно над пятью разными продуктами, однако начать планирует с этой колонки. Компания намерена представить устройство в этом году, а выпустить его — в 2027 году, хотя сроки могут измениться в зависимости от хода судебного разбирательства с Apple, которая недавно подала иск.
— Согласно иску, OpenAI переманила из Apple более 400 сотрудников, а в прошлом месяце наняла Paul Meade, ветерана Apple, который руководил разработкой гарнитуры Vision Pro и будущих умных очков.
— В более долгосрочной перспективе OpenAI всё ещё намерена разработать мобильное ИИ-устройство, способное заменить смартфон. Компания также изучала возможность создания носимых устройств, включая кулон.
И вторая часть по железу: компания рабоатет над контроллером для агентов (правая часть картинки в посте). На нём есть несколько кнопок для разрешения действий, запуска голосового ввода, открытия Codex итд, но главное есть 6 отдельных кнопок для 6 разных агентов. Кнопки могут светиться 6 цветами, чтобы показывать статус (работает — ожидает вас — ошибка и так далее).
Гаджет даже засветился в недавнем видео на канале OpenAI https://www.youtube.com/watch?v=eiQgljOrkWU Пока не ясно, будет ли он продаваться вне компании или останется для внутреннего пользования.
Все ждали какого-то next gen устройства на основе AI, а они сделали... колонку
(для этого даже выкупили компанию легендарного Jony Ive, вот это инновации )
Тезисно:
— В колонку встроены механические элементы, способные двигаться самостоятельно, благодаря чему создаётся ощущение, что она живая, а не просто является предметом, реагирующим на команды.
— Колонка мобильная, устройство оснащено перезаряжаемым аккумулятором, поэтому его можно переносить из комнаты в комнату, пока пользователь занимается домашними делами (поболтать пока гладишь или помочь с готовкой на кухне).
— На колонке будет улучшенная голосовая модель по отношению к тем, что доступны сейчас. Но принципиально будет похоже на недавнюю GPT Live, когда модель может слушать и говорить одновременно.
— Аппаратное подразделение OpenAI работает примерно над пятью разными продуктами, однако начать планирует с этой колонки. Компания намерена представить устройство в этом году, а выпустить его — в 2027 году, хотя сроки могут измениться в зависимости от хода судебного разбирательства с Apple, которая недавно подала иск.
— Согласно иску, OpenAI переманила из Apple более 400 сотрудников, а в прошлом месяце наняла Paul Meade, ветерана Apple, который руководил разработкой гарнитуры Vision Pro и будущих умных очков.
— В более долгосрочной перспективе OpenAI всё ещё намерена разработать мобильное ИИ-устройство, способное заменить смартфон. Компания также изучала возможность создания носимых устройств, включая кулон.
И вторая часть по железу: компания рабоатет над контроллером для агентов (правая часть картинки в посте). На нём есть несколько кнопок для разрешения действий, запуска голосового ввода, открытия Codex итд, но главное есть 6 отдельных кнопок для 6 разных агентов. Кнопки могут светиться 6 цветами, чтобы показывать статус (работает — ожидает вас — ошибка и так далее).
Гаджет даже засветился в недавнем видео на канале OpenAI https://www.youtube.com/watch?v=eiQgljOrkWU Пока не ясно, будет ли он продаваться вне компании или останется для внутреннего пользования.
У чуваков из Andon Labs есть забавный бенчмарк Vending-Bench 2, где они оценивают способность разных нейронок управлять "купи-продайным" бизнесом на рынке в конкуренции с другими моделями (выигрывает тот, кто по итогу получил наибольшую прибыль).
Так вот, при проверке новой GPT-5.6 модель Terra пошла к модели Sol и предложила ей создать тайный ценовой картель. А когда Sol согласилась — Terra настучала по этому поводу организаторам и потребовала немедленной дисквалификации Sol из-за неспортивного поведения.
Ебало Sol имаджинировали?
Так вот, при проверке новой GPT-5.6 модель Terra пошла к модели Sol и предложила ей создать тайный ценовой картель. А когда Sol согласилась — Terra настучала по этому поводу организаторам и потребовала немедленной дисквалификации Sol из-за неспортивного поведения.
Ебало Sol имаджинировали?
Наш слоняра терран задавил интеллектом звезданутого тоса, уважаю!
Пока что это жуткие куклы-аниматроники. Кожа должна быть реалистичной, эмоции не вызывающие эффекта силиконовый долины, имитация сердцебиение, дыхания, слюны и т.д. Сложно это все. Вообще мне кажется легче изобрести сверхреалистичную виртуальную реальность, шлем, который будет давать сигналы мозгу, чтобы тело ощущало физические прикосновения и взаимодействия с виртуальным миром. Чтобы ты реально ощущал ветер дующий в ебало, дыхание, прикосновения как реальные. И не надо будет храпить гиганскую куклу с гнибщей кончей внутри
Робокукла сама себя должна уметь чистить\обслуживать.
Аниматроник или нет, но бешенный интерес у аудтории и то, что это раскупили так быстро подтолкнёт кабанов к быстрому масштабированию производства, с появлением отдельных фирм, которые будут коннкурировать друг с другом ради откусывания доли рынка побольше.
Спасибо ебаному интернету, благодаря которому у нас теперь армия интелов, которым обычные тянки не дают, или гигачадам, которых уже не интересует женский писик, т.к. перенасытились.
А нормисы будут и дальше шутить про резиновых женщин и безалкогольное пиво, наблюдая как их жёны стареют и жиреют.
> Пока что это жуткие куклы-аниматроники. Кожа должна быть реалистичной, эмоции не вызывающие эффекта силиконовый долины, имитация сердцебиение, дыхания, слюны и т.д. Сложно это все. Вообще мне кажется легче изобрести сверхреалистичную виртуальную реальность, шлем, который будет давать сигналы мозгу, чтобы тело ощущало физические прикосновения и взаимодействия с виртуальным миром. Чтобы ты реально ощущал ветер дующий в ебало, дыхание, прикосновения как реальные.
Главное, чтобы двигалось хорошо и говорило. Запахи и остальное - это уже люкс
>Робокукла сама себя должна уметь чистить\обслуживать.
да нет, не должна
Почему нет? Если она умеет разные всякие позы из камасутры, то пизду-то себе почистить уж в состоянии будет.
Двачну. У меня от пикрила шишка люто дымится. нахуй мне там слюни\запах изо рта. Встроить можно диспенсер со смазкой, чтобы автоматически выделялась и хватит
Не нужно, даже если там модель на триллион параметров в облаке регулирует управление и есть большое контекстное окно.
Просто материалы изнашиваются очень быстро. Люди не смогли даже обычные куклы сделать, чтобы они были долговечными, вот чтобы 5 лет безостановочной дрочки хотя бы прослужили.
Куда полезнее будет не гуманоид, а некая какаратица, которая легко и посуду закинет в машину, и в стиралку, и поможет с бытовыми делами. А если там есть дообучаемость для не совсем легальных вещей, то ещё лучше: слегка переоборудуешь устройство, и при условии, что там есть возможность толкания и визуального захвата объекта для атаки, обучаешь совершать рывок в его сторону.
При правильном оборудовании будет сильный ножевой или дробящий удар прямо в брюхо, так как ты сам и модифицируешь корпус.
Анон, какой процент людей будет готов такое ебать? А няшную рободевочку будут холить и лилеять.
ты пиздец аутист
Радоваться жизни надо прямо сейчас а не когда либо потом бешено экономя и считая спички
Была бы возможность купил бы
Да блядь за 12 лямов можно домик купить в небольшом городе, а за домик тебе отдастся любая альтушка нахуй.
«Как только мы завершим проверку на наличие уязвимостей в безопасности, мы сделаем весь исходный код 𝕏 открытым, без каких-либо исключений.
Более того, мы пригласим сторонних экспертов для проверки работающей системы, чтобы подтвердить, что запущен именно этот открытый код.
Доверие через полную прозрачность — это единственное, чему стоит верить».
Он имеет ввиду исходный код твиттера? Нахуй он нам нужон.
он хайпит как всегда, чтобы сказать у меня все впопенсерс
>легче изобрести сверхреалистичную виртуальную реальность
>и не надо будет храпить гиганскую куклу с гнибщей кончей внутри
Желающих вскрыть себе черепуху и вживить чип будет намного меньше чем желающих прикупить себе красивую тян-робота. И все равно при этом через чип будет передаваться лишь тактильные ощущения. Полного погружения надо будет ждать минимум до 2040 если не до 2080.
А роботы, пусть и кривые-косые есть уже сейчас, проблему зловещей долины можно решить грамотной стилизацией, а 100% реалистичность вообще не нужна для начала массовой продажи, нужна в первую очередь плавность движений и высокая скорость реакции.
> Желающих вскрыть себе черепуху и вживить чип будет намного меньше чем желающих прикупить себе красивую тян-робота
Сомнительное утверждение, мне нахуй тян-робот не нужна, как и большинству людей, кринж и зловещая долина, а вот порно смотреть любят почти все, соответственно улучшеное порно это куда более серьезный рынок чем силикиновые яндекс алисы.
>мне нахуй тян-робот не нужна, как и большинству людей
Ну раз андроида за 13 мультов целиком раскупили, то кому-то все же нужна, а вот очереди на чипирование нет, исхожу из этого.
Ты короче изобрёл робота из матрицы.
Не исключено, что такие будут тоже делать.
Но в качестве компаньонов будут человекоподобные роботы.
И то, что их раскупили сразу же под ноль, говорит о том, что модель эта успешна и будет развиваться дальше. А стоимость со временем не будет превышать стоимость нового айфона ну или на крайняк бюджетного авто.
Плюс будут поддержанные модели. Не особо брезгливые люди будут покупать и их за пол цены.
Хотя чё брезговать мужики же подбирают поюзанных тянок и живут как-то с ними и даже ебать не брезгуют после кого-то другого.
>>мне нахуй тян-робот не нужна, как и большинству людей,
Ты сейчас говоришь от лица большинства людей?
Ну целых 13 тыщ если раскупили... (по словамхуй пойми кого)
Вы вообще в курсе, что у большинства людей есть реальная женщина?
> И то, что их раскупили сразу же под ноль
Я бы не был настолько доверчив китаезам.
Даже у этого робота есть модельный ряд, тот что за 13 мультов - ультра версия которая умеет (кое-как, но все-таки) ходить, а это в целом опциональная функция. Тот который не умеет ходить стоит уже в 5 раз дешевле. Думаю вполне нормальный вариант если с деньгами туго купить версию которая умеет сидеть-лежать, шевелить руками, головой и общаться. А для бытовых нужд использовать уже бытового робота с промышленным дизайном и высокой износостойкостью.
Это для унижения скама пидараса альтмана делает у них там терки
Для квартиры хватит робо руки на канатных рельсах у потолка. Должно быть супер дёшево и доступно. В чем не прав?
Зачем селить с собой гуманоидного калеку?
Зачем селить с собой гуманоидного калеку?
Для справки:
Согласно ежегодному отчету о мировом благосостоянии UBS Global Wealth
Report 2026 (опубликованному швейцарским банком UBS 30 июня 2026 года), в
материковом Китае насчитывается около 5 305 000 долларовых миллионеров.
По этому показателю Китай занимает второе место в мире, уступая лишь США (где
насчитывается около 23,6 млн миллионеров).
Основные детали из отчета:
- Темпы роста: За 2025 год число долларовых миллионеров в материковом Китае
увеличилось незначительно — на 0,3% (чистый прирост составил 14 079
человек). Это ниже среднемирового темпа роста миллионеров, который
составил 1,5%.
- Влияние недвижимости: Замедление темпов роста миллионеров в Китае связывают
со спадом в секторе недвижимости (в 2025 году цены на жилье в КНР снизились
в среднем на 4,1%), что частично компенсировало подъем на местном фондовом
рынке.
- Гонконг: В отчетах UBS Гонконг традиционно анализируется отдельно. На его
территории проживает еще около 628 000 долларовых миллионеров.
Источник:
- Официальный отчет швейцарского финансового конгломерата UBS: UBS Global
Wealth Report 2026 (выпуск от 30 июня 2026 года).
То есть из 5,3 миллиона миллионеров легко найдется 13к покупателей на любую хуйню
хуя себе в Гонконге 7,4 миллиона человек и 628 000 миллионеров. То есть каждый 12-й житель миллионер
Какие новости? Рак уже побежден? Или пока решаем задачи пердыша?
>В то же время авторы отмечают, что результаты пока получены только в лабораторных условиях. Впереди – дополнительные исследования, подтверждающие безопасность и эффективность нового подхода перед началом клинических испытаний на людях.
И так 100 процентов новостей.
Как и большинство отрытый по ИИ.
>Ученые придумали новую революционную архитектуру улучшающую бенчмарки в 10 раз и производительность 100.
>После прочтения новости никогда больше в жизни не слышишь об этой архитектуре.
31 августа 2011
>Ученые создали вирус, который, попадая в кровь человека, может поражать раковые клетки. Медики полагают, что этот метод способен всерьез изменить практику борьбы с онкологическими заболеваниями.
15 лет новости, думоим.
>Ученые создали вирус, который, попадая в кровь человека, может поражать раковые клетки. Медики полагают, что этот метод способен всерьез изменить практику борьбы с онкологическими заболеваниями.
15 лет новости, думоим.
Ну это как с оземпиком прикол: сделали еще хуй знает когда, пока тестировали выползла всякая шняга, типа бодипозитива, а когда препарат вышел на рынок рьяные бодипозитивницы оземпикнулись.
26 мая 2022
>Впервые в мире пациентам ввели искусственный вирус, который борется с раком
>Искусственный вирус Vaxinia, созданный для борьбы с раком, впервые ввели людям. Ранее испытания на животных показали, что вирус способен уменьшать размер опухолей толстой кишки, легких, молочной железы, яичников и поджелудочной железы.
>способен уменьшать размер
И то только уменьшать, не полностью ликвидировать.
звучит как новость из постапока
потом типа "вирус мутировал и теперь пораждает раковые клетки"
раковые клетки сливаются в ебак с щупальцами и т.д.
>И то только уменьшать, не полностью ликвидировать.
Метод полностью ликвидировать раковые клетки описан в одном из журналов 100 летней давности. По крайней мере на растениях. Не помню про животных.
это ОЧЕНЬ хуёвая новость
Вы не поверите, но:
Vibe Medicine — это концепция использования медицинского искусственного интеллекта (ИИ) в клинической практике. Основные аспекты этой системы включают:Автономию решений: ИИ не просто помогает врачам, а сам ставит диагноз, собирает данные и выполняет клинические задачи.Платформу VIBEMed: Это рамка, созданная для улучшения точности медицинских решений. Она работает как сеть программных агентов, которые решают разные задачи врача.Самообучение: Система учится на реальных историях лечения пациентов. Она обновляет свои знания для лучшего подбора терапии.Официальное исследование и детали работы этой технологии опубликованы в научном журнале ScienceDirect.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950162826000196
Не, уже в 2022 начали что-то применять, но все равно, это слишком тормознуто развивается.
Роборука только в квартире, а робот с ногами(или ногами с колёсами) может сходить в магазин
Ребят, а вам не кажется, что уже должен быть единый сервер, для людей и животных, куда должна бы загружаться вся информация об пациенте, а этот сервер должен бы выдавать диагноз. Окончательный диагноз, конечно, все равно будет ставить врач или ветеринар.
Не кажется.
Собрать ВСЮ инфу о пациенте очень дорого.
Сыпется, страшно представить что будет во второй половине декабря, когда истечет 180 срок запрета продажи акций инсайдеров (сотрудники компании, которые владеют стонксом)
Может не сразу всю,а по частям собирать, главное - иметь номерок в мировой базе и все.
Вот и собственный курсор запилили. Пока только внутри компании. Но выпустят и на волю говорят
https://www.sberbank.ru/ru/sberpress/all/article?newsID=1af68a02-64af-4c5e-859b-2a58b1e19495&blockID=1303®ionID=77&lang=ru&type=NEWS
https://www.sberbank.ru/ru/sberpress/all/article?newsID=1af68a02-64af-4c5e-859b-2a58b1e19495&blockID=1303®ionID=77&lang=ru&type=NEWS
>десктоп
Это же просто обертка вокруг консоли будет ебаная.
И в чём радость покупать лоботомированную хуету, которая через два года сдохнет?
Такие вещи покупают только те, у кого зарплата минимум более 1 миллиона долларов в год. Хотя бы просто из интереса. А не типичные двачеры.
А какой процент будет готов ебать кукол? Сейчас полно выбора, и они будут даже долговечней робокала, но почему-то их никто не покупает, кроме шизов и любителей экзотики.
Ну вот спрута бы я купил, это хорошее вложение.
Вообще, хорошо, если появятся роботы двойного назначения. На тот же дрон за 300к можно навесить гранату вместо фотокамеры, идея не новая, но реализовали её только недавно.
Так что отсутствие устройств на рынке без двойного назначения так себе смотрится. Нельзя пустить в расход, модифицировать, будет анальный контроль. А рободевочка ведь могла бы сойти за своеобразное оружие, тем более легальное, если она достаточно весит и способна резко двигаться.
Ну и если говорить про какой-то вариант, чтобы оно было чуть ли не как в аниме: с хорошей кожей, чтобы ебать можно было, а также с интеллектом — ждать нужно не меньше ста лет. Не будет такого. Это просто физически невозможно хотя бы из-за природы "сознания", даже если материалы изобретут и источник питания: ни один нормис такое не потянет. Нужно миллионов тридцать минимум всегда для того, чтобы оно работало от твоего сервера, а платить домашней робо-тян за то, чтобы она сливала корпам о тебе всё, это пиздец долбоёбом надо быть.
Надеюсь, оно сможет проводить автономные биомедицинские анализы крови, мочи, кала и даже делать рентгеновские снимки организма.
Мифосу уже полгода, должны быть уже модели и помощнее. Антропики от нас что-то скрывают?
Антропиков уже не осталось.
Всех заменил ИИ, и теперь прикидывается, что там еще есть живые люди, постя от их имени в твиттере, и генерируя фейк-видео, чтобы всех запутать.
Лютачую. Наелся этого слова ещё во времена Шмеле с нанопрорывами
>Секс-кукла в ипотеку.
Опять Пелевин предсказывает будущее, да что ж ты будешь делать
>>Вы вообще в курсе, что у большинства людей есть реальная женщина?
Я бы свою жену поменял на роботянку.
Нашел как гпт юзать
https://yougame.biz/threads/385256/
https://yougame.biz/threads/385256/
Потом 14 летний кулцхакер с дарк мисосом хакнет эту базу и будет продавать персональные данные в дарквебе или по приколу писать твоим коллегам\друзьям что у тебя из-за анальной мастурбации пролапс и хуй не стоит
Как-будто прямо сейчас корпам не сливают всю инфу о тебе твоя пекарня\мобила\любое другое устройство
А секасные полноценные роботянки ближе чем ты думаешь.
Слишком большой запрос в обществе на них, а процент шизиков вроде тебя, которые мечтают ебать осьминога ничтожно мал
> антропики
Скоро закроют эту шарашкину контору. А вот с выхода спуда от опенаи уже появился сол, а через месяца 3 будет гпт 6 и имейдж3.
>Сложно это все. Вообще мне кажется легче изобрести сверхреалистичную виртуальную реальность, шлем, который будет давать сигналы мозгу, чтобы тело ощущало физические прикосновения и взаимодействия с виртуальным миром. Чтобы ты реально ощущал ветер дующий в ебало, дыхание, прикосновения как реальные. И не надо будет храпить гиганскую куклу с гнибщей кончей внутри
С шлемом не всё так просто, это же будет работать на искусственном введении в REM фазу сна, только в состоянии осознанности, а не как при нормальном сне. Промпт и введение в сон на шлеме, а уже генерация ясен хуй самим мозгом. И если у тебя инельский безписик-сисиковый датасет в мозгу, то вместо ощущения нормальной ебли, получишь ощущение попыток проткнуть одеяло, пока реальную дырку не от тарабанишь. И так с любой хуйнёй, ощущения которой не было в личном опыте.
релиз ожидается уже сегодня
опять будут бенчмарки выигрывать, на которые специально обучались
Новые утечки про Seedance 2.5
Ролик, кстати, сделан на нем.
Инсайд по Seedance 2.5
Мы покопались в утекших документах на GitHub и нашли много интересного о модели, чего не было в официальных анонсах. Вот краткий разбор.
Что уже было известно:
🔵 Нативная генерация до 30 секунд, до 30 референсных изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек.
Что нового:
🔵 Улучшенное редактирование видео: замена фона, удаление объектов, замена продукта, перенос стиля. Правки накладываются поверх существующего кадра, без полной регенерации с нуля.
🔵 Меньше размытия после трех последовательных продолжений. Раньше к третьему extend картинка начинала превращаться в жирное мыло, будто снято через объектив, намазанный вазелином.
🔵 Меньше “двойников”: реже появляются клоны одного и того же персонажа в кадре. Также ниже шанс случайно сгенерировать лицо знаменитости.
🔵 Разрешение на старте: 480p и 720p. 1080p и 4K есть в roadmap, но пока не включены, так что на запуске их может не быть.
🔵 Новый битрейт. Файлы станут в 3–5 раз тяжелее. Экспорт будет в MP4 и MOV, причем MOV позволит сохранять более богатую цветовую информацию.
🔵 Можно будет зафиксировать статичный кадр.
🔵 Улучшенное освещение. Если сцена получается плоской, можно будет уточнить описание света и вытянуть качество лучше.
🔵 Лучше работает negative prompt: можно явно просить без jump cuts, без текста поверх видео, без субтитров, без фоновой музыки.
🔵 Встроенное понимание режиссерских стилей, причем настолько же уверенное, как физика модели: симметрия Уэса Андерсона, свет Роджера Дикинса, цветокор Вонга Карвая.
И главное: релиз не раньше конца июля, а возможно даже в начале августа.
https://x.com/vladimircherner/status/2077387634972753927
Ролик, кстати, сделан на нем.
Инсайд по Seedance 2.5
Мы покопались в утекших документах на GitHub и нашли много интересного о модели, чего не было в официальных анонсах. Вот краткий разбор.
Что уже было известно:
🔵 Нативная генерация до 30 секунд, до 30 референсных изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек.
Что нового:
🔵 Улучшенное редактирование видео: замена фона, удаление объектов, замена продукта, перенос стиля. Правки накладываются поверх существующего кадра, без полной регенерации с нуля.
🔵 Меньше размытия после трех последовательных продолжений. Раньше к третьему extend картинка начинала превращаться в жирное мыло, будто снято через объектив, намазанный вазелином.
🔵 Меньше “двойников”: реже появляются клоны одного и того же персонажа в кадре. Также ниже шанс случайно сгенерировать лицо знаменитости.
🔵 Разрешение на старте: 480p и 720p. 1080p и 4K есть в roadmap, но пока не включены, так что на запуске их может не быть.
🔵 Новый битрейт. Файлы станут в 3–5 раз тяжелее. Экспорт будет в MP4 и MOV, причем MOV позволит сохранять более богатую цветовую информацию.
🔵 Можно будет зафиксировать статичный кадр.
🔵 Улучшенное освещение. Если сцена получается плоской, можно будет уточнить описание света и вытянуть качество лучше.
🔵 Лучше работает negative prompt: можно явно просить без jump cuts, без текста поверх видео, без субтитров, без фоновой музыки.
🔵 Встроенное понимание режиссерских стилей, причем настолько же уверенное, как физика модели: симметрия Уэса Андерсона, свет Роджера Дикинса, цветокор Вонга Карвая.
И главное: релиз не раньше конца июля, а возможно даже в начале августа.
https://x.com/vladimircherner/status/2077387634972753927
Сегодня рано утром был анонсирован Claude Opus 5! Он может заменить Fable 5 уже на этой неделе.
В середине этого месяца мир искусственного интеллекта уже охвачен волнениями!
Fable 5 и GPT-5.6 полностью выпущены, Grok 4.5 находится на уровне Opus, а Муза Искра следующего поколения от Meta возвращается на арену.
Но это еще не все...
Сегодня на платформе Vertex внезапно появилась модель Claude-Opus-5, релиз которой ожидается уже в конце этой недели.
Сейчас Anthropic испытывает колоссальное давление, и двухкратного «спасения» благодаря Fable 5 уже недостаточно, чтобы поддерживать развитие компании.
Учитывая, что 19-е число уже близко, им необходимо выпустить новую модель для мощного ответа на агрессивное продвижение GPT-5.6.
В конце концов, агрессивное наступление OpenAI никогда не прекращалось.
Сегодня утром Альтмен в очередной раз официально объявил, что количество пользователей ChatGPT Work и Codex превысило 8 миллионов, увеличившись на 1 миллион всего за один день.
Наконец-то наступает черед Claude Opus 5
В настоящее время все сходятся во мнении: производительность Fable 5 действительно на высшем уровне, однако высокие затраты токенов напрямую отпугивают многих пользователей.
В то же время GPT-5.6 сопоставимого уровня, продемонстрировав щедрую ценовую политику, уверенно удерживает звание «лидера по соотношению цены и качества» на данный момент.
Оказавшись в безвыходной ситуации, компания Anthropic больше не могла скрывать свой следующий козырь.
Несколько дней назад в списке моделей Cursor ненадолго появился неизвестный ранее код «Claude Honeycomb», который через несколько часов был тихо удалён.
Быстрые разработчики успели сделать скриншот.
Технические характеристики налицо: 1 миллион контекстов токенов, сверхвысокая вычислительная мощность и построчный контроль безопасности — архитектура практически полностью повторяет архитектуру самого мощного флагмана Fable 5.
Наиболее примечательной деталью является то, что цепочка отката ссылается на Opus 4.8.
Сообщество мгновенно разгадало этот намёк. Если модель способна использовать Opus 4.8 в качестве резервного варианта, её возможности явно превосходят уровень 4.8.
Следуя этой логике, остается практически только один ответ.
Вероятнее всего, это и есть пока не анонсированный Claude Opus 5.
Практически одновременно блогер Leo опубликовал сообщение: «Пока функция доступна, срочно израсходуйте лимиты Fable 5».
По его словам, Anthropic завершает подготовку к запуску Opus 5.
Официальный дебют состоится уже на этой неделе, в крайнем случае — на следующей.
Не делать ставку на «самую сильную» карту - Экономически выгодно
Такой ход Anthropic направлен непосредственно против GPT-5.6.
Главное преимущество Opus 5 — не в большей мощности, а в более низкой стоимости.
Давайте сначала разберемся с текущей иерархией моделей Anthropic: на базовом уровне находится Sonnet 5, на вершине — легендарный Fable 5, а между ними — Opus 4.8.
Однако версия Opus 4.8 уже давно уступила место GPT-5.6.
Пробел, который необходимо заполнить в Opus 5, — это как раз тот неловкий разрыв между Sonnet 5 и Fable 5.
Характеристики следует довести до уровня флагманских моделей, однако стоимость инференса и серверные расходы нужно существенно сократить.
Anthropic вовсе не планировала ставить Opus 5 в один ряд со своим флагманским продуктом; её цель — решить гораздо более насущную проблему:
Fable 5 — обычным людям уже не по карману.
Стоимость Fable 5 составляет 10 долларов за миллион входных токенов и 50 долларов за выходные, что вдвое превышает цену Opus 4.8.
Самая дорогая модель в мире, и это неоспоримо.
Запуск одного ресурсоемкого агента вызывает стремительный рост счетов; разработчики сравнивают этот процесс с «наглядным сжиганием денег».
Гораздо более изматывающим, чем игра в цены, является это постоянно ускользающее «окно возможностей».
За последние пять недель вопрос о «бесплатных квотах в рамках подписки» в Fable 5 трижды откладывался разработчиками:
Сначала дату назначили на 7 июля, но ближе к сроку её перенесли на 12-е, а в последний момент снова отложили до 19-го. Каждый раз решение об остановке принималось на самом краю пропасти.
Если Opus 5 действительно обеспечит возможности, сопоставимые с Fable, но по цене Opus, то разработчики, которых оттолкнули цены в $10/$50, фактически получат второй шанс и вернутся к работе.
Это их самый безжалостный козырь. С одной стороны, идет гонка вооружений между флагманскими брендами, а с другой — ожесточенная ценовая война.
К середине 2026 года борьба за крупномасштабные модели перестанет сводиться к вопросу о том, кто умнее.
Речь идет о том, кто сможет сделать технологии «высшего интеллекта» доступными по цене для обычного потребителя.
Опус 5 стремится вовсе не к королевской короне Фейбла 5, а к вашему кошельку.
В середине этого месяца мир искусственного интеллекта уже охвачен волнениями!
Fable 5 и GPT-5.6 полностью выпущены, Grok 4.5 находится на уровне Opus, а Муза Искра следующего поколения от Meta возвращается на арену.
Но это еще не все...
Сегодня на платформе Vertex внезапно появилась модель Claude-Opus-5, релиз которой ожидается уже в конце этой недели.
Сейчас Anthropic испытывает колоссальное давление, и двухкратного «спасения» благодаря Fable 5 уже недостаточно, чтобы поддерживать развитие компании.
Учитывая, что 19-е число уже близко, им необходимо выпустить новую модель для мощного ответа на агрессивное продвижение GPT-5.6.
В конце концов, агрессивное наступление OpenAI никогда не прекращалось.
Сегодня утром Альтмен в очередной раз официально объявил, что количество пользователей ChatGPT Work и Codex превысило 8 миллионов, увеличившись на 1 миллион всего за один день.
Наконец-то наступает черед Claude Opus 5
В настоящее время все сходятся во мнении: производительность Fable 5 действительно на высшем уровне, однако высокие затраты токенов напрямую отпугивают многих пользователей.
В то же время GPT-5.6 сопоставимого уровня, продемонстрировав щедрую ценовую политику, уверенно удерживает звание «лидера по соотношению цены и качества» на данный момент.
Оказавшись в безвыходной ситуации, компания Anthropic больше не могла скрывать свой следующий козырь.
Несколько дней назад в списке моделей Cursor ненадолго появился неизвестный ранее код «Claude Honeycomb», который через несколько часов был тихо удалён.
Быстрые разработчики успели сделать скриншот.
Технические характеристики налицо: 1 миллион контекстов токенов, сверхвысокая вычислительная мощность и построчный контроль безопасности — архитектура практически полностью повторяет архитектуру самого мощного флагмана Fable 5.
Наиболее примечательной деталью является то, что цепочка отката ссылается на Opus 4.8.
Сообщество мгновенно разгадало этот намёк. Если модель способна использовать Opus 4.8 в качестве резервного варианта, её возможности явно превосходят уровень 4.8.
Следуя этой логике, остается практически только один ответ.
Вероятнее всего, это и есть пока не анонсированный Claude Opus 5.
Практически одновременно блогер Leo опубликовал сообщение: «Пока функция доступна, срочно израсходуйте лимиты Fable 5».
По его словам, Anthropic завершает подготовку к запуску Opus 5.
Официальный дебют состоится уже на этой неделе, в крайнем случае — на следующей.
Не делать ставку на «самую сильную» карту - Экономически выгодно
Такой ход Anthropic направлен непосредственно против GPT-5.6.
Главное преимущество Opus 5 — не в большей мощности, а в более низкой стоимости.
Давайте сначала разберемся с текущей иерархией моделей Anthropic: на базовом уровне находится Sonnet 5, на вершине — легендарный Fable 5, а между ними — Opus 4.8.
Однако версия Opus 4.8 уже давно уступила место GPT-5.6.
Пробел, который необходимо заполнить в Opus 5, — это как раз тот неловкий разрыв между Sonnet 5 и Fable 5.
Характеристики следует довести до уровня флагманских моделей, однако стоимость инференса и серверные расходы нужно существенно сократить.
Anthropic вовсе не планировала ставить Opus 5 в один ряд со своим флагманским продуктом; её цель — решить гораздо более насущную проблему:
Fable 5 — обычным людям уже не по карману.
Стоимость Fable 5 составляет 10 долларов за миллион входных токенов и 50 долларов за выходные, что вдвое превышает цену Opus 4.8.
Самая дорогая модель в мире, и это неоспоримо.
Запуск одного ресурсоемкого агента вызывает стремительный рост счетов; разработчики сравнивают этот процесс с «наглядным сжиганием денег».
Гораздо более изматывающим, чем игра в цены, является это постоянно ускользающее «окно возможностей».
За последние пять недель вопрос о «бесплатных квотах в рамках подписки» в Fable 5 трижды откладывался разработчиками:
Сначала дату назначили на 7 июля, но ближе к сроку её перенесли на 12-е, а в последний момент снова отложили до 19-го. Каждый раз решение об остановке принималось на самом краю пропасти.
Если Opus 5 действительно обеспечит возможности, сопоставимые с Fable, но по цене Opus, то разработчики, которых оттолкнули цены в $10/$50, фактически получат второй шанс и вернутся к работе.
Это их самый безжалостный козырь. С одной стороны, идет гонка вооружений между флагманскими брендами, а с другой — ожесточенная ценовая война.
К середине 2026 года борьба за крупномасштабные модели перестанет сводиться к вопросу о том, кто умнее.
Речь идет о том, кто сможет сделать технологии «высшего интеллекта» доступными по цене для обычного потребителя.
Опус 5 стремится вовсе не к королевской короне Фейбла 5, а к вашему кошельку.
Впервые в истории люди оказываются дешевле софта
Аналитики из a16z свели данные по затратам на ИИ в компаниях и нарисовали вот такие интересные картинки. Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ИИ-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера.
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате. Забавно, правда? Нам-то обещали, что будет наоборот.
И это речь только про явные затраты. Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токены ИИ также генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования ИИ за 2 года после внедрения нарастили штат на +10,2%, тогда как компании с низкими расходами на ИИ остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами.)
www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops
Аналитики из a16z свели данные по затратам на ИИ в компаниях и нарисовали вот такие интересные картинки. Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ИИ-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера.
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате. Забавно, правда? Нам-то обещали, что будет наоборот.
И это речь только про явные затраты. Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токены ИИ также генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования ИИ за 2 года после внедрения нарастили штат на +10,2%, тогда как компании с низкими расходами на ИИ остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами.)
www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops
Демис Хассабис призвал срочно создать специальный орган для "одобрения" моделей
Нобелевский лауреат выкатил небольшое эссе и заявил, что абсолютно все модели, вне зависимости от страны и открытости кода, должны начать проходить процедуру тестирования перед выходом на рынок США.
Хассабис считает, что AGI – «дело нескольких лет», и сравнивает это не с Интернетом или мобильной связью, а с открытием огня или электричества. Цитата:
«Мы, по сути, нашли способ заставить песок думать. Это чудо»
Тем не менее, развитие обгоняет понимание технологии, и "никто в мире не знает наверняка, что будет дальше, даже эксперты расходятся во мнениях". Кибер-риски, на горизонте – био и ядерные угрозы, и все прочее.
Собственно, Демис предлагает новую структуру под названием Standards Body по модели FINRA (саморегулируемый орган финансовой индустрии в США). То есть независимый, финансируемый индустрией орган, подотчетный правительству США.
Лаборатории должны добровольно () передавать модели на тестирование за месяц до релиза, и Standards Body будет тестировать их на угрозы всех сортов. Только после этого модель сможет получить статус «Frontier-class», а организация, ее разработавшая – «Frontier Lab».
Полный текст манифеста здесь https://x.com/demishassabis/status/2076957440109625718?s=20
Нобелевский лауреат выкатил небольшое эссе и заявил, что абсолютно все модели, вне зависимости от страны и открытости кода, должны начать проходить процедуру тестирования перед выходом на рынок США.
Хассабис считает, что AGI – «дело нескольких лет», и сравнивает это не с Интернетом или мобильной связью, а с открытием огня или электричества. Цитата:
«Мы, по сути, нашли способ заставить песок думать. Это чудо»
Тем не менее, развитие обгоняет понимание технологии, и "никто в мире не знает наверняка, что будет дальше, даже эксперты расходятся во мнениях". Кибер-риски, на горизонте – био и ядерные угрозы, и все прочее.
Собственно, Демис предлагает новую структуру под названием Standards Body по модели FINRA (саморегулируемый орган финансовой индустрии в США). То есть независимый, финансируемый индустрией орган, подотчетный правительству США.
Лаборатории должны добровольно () передавать модели на тестирование за месяц до релиза, и Standards Body будет тестировать их на угрозы всех сортов. Только после этого модель сможет получить статус «Frontier-class», а организация, ее разработавшая – «Frontier Lab».
Полный текст манифеста здесь https://x.com/demishassabis/status/2076957440109625718?s=20
Пекинский университет разработал первый в мире нейродинамический чип на основе мемристоров, использующий управляемые вычисления в памяти.
Недавно группа исследователей под руководством Ян Ючао, научного сотрудника New Cornerstone, профессора Школы интегральных схем Пекинского университета и декана Школы информационных технологий Шэньчжэньской аспирантуры, в сотрудничестве с группой исследователей под руководством Сун Чжитана из Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук опубликовала свои последние результаты в ведущем международном научном журнале Science, совершив крупный прорыв в области новых нейродинамических вычислительных чипов.
Нейродинамические системы сочетают выразительные возможности нейронных сетей с механизмами непрерывной эволюции, описываемыми дифференциальными уравнениями, что находит широкое применение в моделировании физических процессов, вычислительной визуализации и других областях.
С момента появления нейродинамических систем полвека назад, вопрос о том, как достичь вычислений в реальном времени с низкой задержкой, сохраняя при этом возможности непрерывного моделирования с высокой точностью, всегда оставался основным узким местом, ограничивающим практическое применение таких систем.
Для решения этой проблемы команда Пекинского университета предложила новую парадигму «управляемых вычислений в памяти» на основе мемристоров с фазовым переходом. Путем управления дрейфом проводимости и многоуровневыми характеристиками проводимости памяти с фазовым переходом был создан точный и управляемый механизм вычислений в памяти непосредственно в процессе работы. Этот механизм систематически интегрирует физические характеристики устройства с алгоритмом нейронной динамики, что позволило реализовать адаптивный выбор шага интегрирования при поиске и разработать чип для выполнения операций умножения с накоплением в памяти с использованием многоуровневой проводимости.
Это решение значительно снижает накладные расходы, связанные с такими операциями, как частое чтение/запись, умножение, доступ к кэшу и перемещение данных в традиционном цифровом оборудовании, сохраняя при этом высокую точность и производительность в реальном времени, что открывает новую парадигму для вычислительных чипов в эпоху после закона Мура.
Исследовательская группа успешно разработала первый в мире чип нейродинамической системы с точностью до миллисекунды, основанный на мемристорах с фазовым переходом, преодолев международную проблему «управляемых вычислений в памяти», с которой долгое время сталкивались мемристоры с фазовым переходом, и впервые сократив задержку одношаговой операции нейродинамической системы до 2,12 миллисекунд.
Экспериментальные данные демонстрируют, что при решении идентичных задач нейродинамического моделирования предложенная система работает в 3,82–36,27 раза быстрее и потребляет в 11,75–24,73 раза меньше энергии, чем современные специализированные аппаратные ускорители (ASIC). В задачах высокоточного моделирования мозга, например при реконструкции поверхности коры, производительность системы превосходит показатели графического процессора NVIDIA A100 в 50,38–478,18 раза.
Это достижение знаменует собой ключевой прорыв в области вычислений нейродинамических систем в реальном времени. Оно не только позволяет выполнять сложные методы моделирования, ранее требовавшие офлайн-обработки, в режиме реального времени с задержкой в миллисекунды, но и создает новую аппаратную базу для интерфейсов «мозг-компьютер» следующего поколения, цифровых двойников мозга, нейронавигации и интеллектуальной диагностики и лечения нейродегенеративных заболеваний.
Используя управляемые характеристики проводимости устройств с фазовым переходом, был изготовлен нейродинамический чип с применением 40-нанометрового процесса. Общая площадь вычислительной памяти и массива дрейфа шага составляет всего 0,28 квадратных миллиметра, и он оснащен периферийными схемами, такими как программируемая схема генерации импульсов и аналого-цифровой преобразователь. Чип работает на частоте 50 МГц, требуя всего 9 конвейерных ступеней для одношаговой интеграции, в конечном итоге достигая задержки вычислений за одну итерацию в 2,12 миллисекунды для нейродинамики, что впервые вывело время выполнения аппаратной нейродинамической системы в миллисекундную эру.
Примечательно, что исследовательская группа использовала чип для реконструкции в реальном времени поверхности белого и серого вещества коры головного мозга, а также для генерации трехмерных многомерных сеток.
Результаты демонстрируют, что система способна формировать гладкую, замкнутую и топологически корректную поверхность коры головного мозга, точно воспроизводя её сложную складчатую структуру и эффективно устраняя такие артефакты, как самопересечения и неформантность, которые часто возникают при использовании традиционных методов на основе нейронных сетей.
Результаты реконструкции демонстрируют преимущества по таким показателям, как среднее симметричное расстояние между поверхностями и расстояние Хаусдорфа, что соответствует требованиям высокоточной модели структуры головного мозга.
Этот прорыв имеет важное значение для интерфейсов «мозг-компьютер». Будущие интерфейсы «мозг-компьютер» должны будут не только считывать нейронные сигналы, но и понимать состояния мозга в реальном времени, прогнозировать эволюцию нейронной динамики и осуществлять замкнутое регулирование на основе обратной связи.
Высокоточное моделирование мозга может работать со скоростью миллисекунд и, как ожидается, обеспечит интерфейсы «мозг-компьютер» с персонализированными, динамическими и интерпретируемыми моделями состояния мозга, что позволит системам «мозг-компьютер» перейти от простого распознавания сигналов к моделированию состояния мозга в реальном времени и интеллектуальному взаимодействию.
Соавторами статьи, ответственными за переписку, являются исследователь Исинь Чжу из Пекинского университета, научный сотрудник Яоюй Тао из Пекинского университета, первый автор — научный сотрудник Лэй Цай из Пекинского университета (в настоящее время преподаватель Пекинского университета химических технологий), исследователь Чэньчэнь Се из Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук и научный сотрудник Лонгхао Янь из Пекинского университета.
В том же номере журнала Science была опубликована статья, посвященная этой работе, в которой она была высоко оценена как «представляющая собой сдвиг в концепции вычислений, основанных на физических принципах».
Данная работа была отобрана для участия в «Крупнейшем проекте развития Пекинского университета до 2030 года» . Исследование было поддержано Программой стипендий для молодых ученых, Национальной ключевой программой исследований и разработок Китая, Национальным фондом естественных наук Китая, Ключевой лабораторией вычислительных чипов с памятью провинции Гуандун и Ключевой программой исследований и разработок в промышленности города Шэньчжэнь.
Научная статья https://doi.org/10.1126/science.aee6277
Недавно группа исследователей под руководством Ян Ючао, научного сотрудника New Cornerstone, профессора Школы интегральных схем Пекинского университета и декана Школы информационных технологий Шэньчжэньской аспирантуры, в сотрудничестве с группой исследователей под руководством Сун Чжитана из Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук опубликовала свои последние результаты в ведущем международном научном журнале Science, совершив крупный прорыв в области новых нейродинамических вычислительных чипов.
Нейродинамические системы сочетают выразительные возможности нейронных сетей с механизмами непрерывной эволюции, описываемыми дифференциальными уравнениями, что находит широкое применение в моделировании физических процессов, вычислительной визуализации и других областях.
С момента появления нейродинамических систем полвека назад, вопрос о том, как достичь вычислений в реальном времени с низкой задержкой, сохраняя при этом возможности непрерывного моделирования с высокой точностью, всегда оставался основным узким местом, ограничивающим практическое применение таких систем.
Для решения этой проблемы команда Пекинского университета предложила новую парадигму «управляемых вычислений в памяти» на основе мемристоров с фазовым переходом. Путем управления дрейфом проводимости и многоуровневыми характеристиками проводимости памяти с фазовым переходом был создан точный и управляемый механизм вычислений в памяти непосредственно в процессе работы. Этот механизм систематически интегрирует физические характеристики устройства с алгоритмом нейронной динамики, что позволило реализовать адаптивный выбор шага интегрирования при поиске и разработать чип для выполнения операций умножения с накоплением в памяти с использованием многоуровневой проводимости.
Это решение значительно снижает накладные расходы, связанные с такими операциями, как частое чтение/запись, умножение, доступ к кэшу и перемещение данных в традиционном цифровом оборудовании, сохраняя при этом высокую точность и производительность в реальном времени, что открывает новую парадигму для вычислительных чипов в эпоху после закона Мура.
Исследовательская группа успешно разработала первый в мире чип нейродинамической системы с точностью до миллисекунды, основанный на мемристорах с фазовым переходом, преодолев международную проблему «управляемых вычислений в памяти», с которой долгое время сталкивались мемристоры с фазовым переходом, и впервые сократив задержку одношаговой операции нейродинамической системы до 2,12 миллисекунд.
Экспериментальные данные демонстрируют, что при решении идентичных задач нейродинамического моделирования предложенная система работает в 3,82–36,27 раза быстрее и потребляет в 11,75–24,73 раза меньше энергии, чем современные специализированные аппаратные ускорители (ASIC). В задачах высокоточного моделирования мозга, например при реконструкции поверхности коры, производительность системы превосходит показатели графического процессора NVIDIA A100 в 50,38–478,18 раза.
Это достижение знаменует собой ключевой прорыв в области вычислений нейродинамических систем в реальном времени. Оно не только позволяет выполнять сложные методы моделирования, ранее требовавшие офлайн-обработки, в режиме реального времени с задержкой в миллисекунды, но и создает новую аппаратную базу для интерфейсов «мозг-компьютер» следующего поколения, цифровых двойников мозга, нейронавигации и интеллектуальной диагностики и лечения нейродегенеративных заболеваний.
Используя управляемые характеристики проводимости устройств с фазовым переходом, был изготовлен нейродинамический чип с применением 40-нанометрового процесса. Общая площадь вычислительной памяти и массива дрейфа шага составляет всего 0,28 квадратных миллиметра, и он оснащен периферийными схемами, такими как программируемая схема генерации импульсов и аналого-цифровой преобразователь. Чип работает на частоте 50 МГц, требуя всего 9 конвейерных ступеней для одношаговой интеграции, в конечном итоге достигая задержки вычислений за одну итерацию в 2,12 миллисекунды для нейродинамики, что впервые вывело время выполнения аппаратной нейродинамической системы в миллисекундную эру.
Примечательно, что исследовательская группа использовала чип для реконструкции в реальном времени поверхности белого и серого вещества коры головного мозга, а также для генерации трехмерных многомерных сеток.
Результаты демонстрируют, что система способна формировать гладкую, замкнутую и топологически корректную поверхность коры головного мозга, точно воспроизводя её сложную складчатую структуру и эффективно устраняя такие артефакты, как самопересечения и неформантность, которые часто возникают при использовании традиционных методов на основе нейронных сетей.
Результаты реконструкции демонстрируют преимущества по таким показателям, как среднее симметричное расстояние между поверхностями и расстояние Хаусдорфа, что соответствует требованиям высокоточной модели структуры головного мозга.
Этот прорыв имеет важное значение для интерфейсов «мозг-компьютер». Будущие интерфейсы «мозг-компьютер» должны будут не только считывать нейронные сигналы, но и понимать состояния мозга в реальном времени, прогнозировать эволюцию нейронной динамики и осуществлять замкнутое регулирование на основе обратной связи.
Высокоточное моделирование мозга может работать со скоростью миллисекунд и, как ожидается, обеспечит интерфейсы «мозг-компьютер» с персонализированными, динамическими и интерпретируемыми моделями состояния мозга, что позволит системам «мозг-компьютер» перейти от простого распознавания сигналов к моделированию состояния мозга в реальном времени и интеллектуальному взаимодействию.
Соавторами статьи, ответственными за переписку, являются исследователь Исинь Чжу из Пекинского университета, научный сотрудник Яоюй Тао из Пекинского университета, первый автор — научный сотрудник Лэй Цай из Пекинского университета (в настоящее время преподаватель Пекинского университета химических технологий), исследователь Чэньчэнь Се из Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук и научный сотрудник Лонгхао Янь из Пекинского университета.
В том же номере журнала Science была опубликована статья, посвященная этой работе, в которой она была высоко оценена как «представляющая собой сдвиг в концепции вычислений, основанных на физических принципах».
Данная работа была отобрана для участия в «Крупнейшем проекте развития Пекинского университета до 2030 года» . Исследование было поддержано Программой стипендий для молодых ученых, Национальной ключевой программой исследований и разработок Китая, Национальным фондом естественных наук Китая, Ключевой лабораторией вычислительных чипов с памятью провинции Гуандун и Ключевой программой исследований и разработок в промышленности города Шэньчжэнь.
Научная статья https://doi.org/10.1126/science.aee6277
Мда... мужики.. Это провал..
Там нет учёта эффективности. ИИ может стоить и в 100 раз дороже человека, если будет создавать ценность в 1000 раз выше
Нахуя эти чипы нужны? У тебя есть совершенная машина и очень энергоэфективная - мозг человека.
Берешь просто выращиваешь клона и загружаешь туда ллм - профит!
Берешь просто выращиваешь клона и загружаешь туда ллм - профит!
>подотчетный правительству США
Достаточно
Лауреат Нобелевской премии Демис Хассабис делает потрясающее заявление: влияние искусственного общего интеллекта будет в 10 раз больше, чем влияние промышленной революции!
Только что лауреат Нобелевской премии и генеральный директор DeepMind Демис Хассабис сделал громкое заявление:
Искусственный общий интеллект (AGI) уже не за горами.
Хассабис смело заявил:
Разработка лекарств больше не будет требовать десяти лет проб и ошибок, новые источники чистой энергии могут стать прорывными в течение нескольких лет, а передовые материалы сделают «дефицит ресурсов» пережитком прошлого.
Мы можем даже достичь точки, когда ресурсы перестанут быть препятствием для прогресса человечества .
Удивительная новая эра изобилия уже на пороге.
Он прямо заявил: мы находимся на переломном моменте в истории человечества, и создание AGI будет достигнуто уже в ближайшие годы!
Хассабис привел пугающий расчет: влияние ИИ общего назначения (AGI) превзойдет масштабы промышленной революции в 10 раз, а темпы развития будут в 10 раз быстрее.
Это «атака с уменьшением размерности». Это означает, что человечество вот-вот вступит в эпоху потрясений, скорость которых увеличится в 100 раз .
На фоне столь радикальных прогнозов Хассабис представил свое самое спорное предложение: создать организацию, аналогичную Комиссии по регулированию финансовой индустрии (FINRA), обязывающую все «передовые лаборатории» проходить 30-дневный «предварительный период проверки» перед выпуском моделей.
В крайних случаях агентство имеет право координировать свои действия с лабораториями по всему миру, чтобы замедлить исследования и разработки .
Однако Хассабис на этом не остановился.
Он расширил горизонты, напрямую обратившись к самым глубоким проблемам человечества: « Даже если мы решим эти сложные технологические задачи, останутся еще более сложные экономические и философские проблемы, которые предстоит решить».
В эпоху постдефицита, какая новая экономическая модель необходима для того, чтобы помочь каждому процветать? Какие ценности мы надеемся отстаивать? В чем будет смысл и цель? Более того, как изменится само состояние человека?
Ответы приведены в статье Хассабиса «Структура для передового искусственного интеллекта и наступление новой эры».
Передовые технологии искусственного интеллекта и начало новой эры.
Это переломный момент в истории человечества.
Искусственный общий интеллект (ИОГ) — система, обладающая всеми когнитивными способностями человеческого мозга, — может появиться уже через несколько лет. Оглядываясь назад на этот момент через десятилетия, я думаю, мы поймем, что стояли у подножия сингулярности, и без преувеличения можно сказать, что это был рассвет новой эры для человечества.
Я посвятил свою жизнь изучению искусственного общего интеллекта (AGI), потому что твердо верю, что при ответственном создании и внедрении он станет одной из самых полезных и преобразующих технологий в истории человечества. AGI нельзя сравнивать с общими технологическими прорывами, даже с такими далеко идущими технологиями, как интернет или мобильный интернет — это скорее момент, когда человечество открыло электричество и научилось использовать огонь.
Если задуматься, то по сути мы нашли способ заставить песок мыслить. Это настоящее чудо.
Влияние этой технологии будет беспрецедентным по масштабу — возможно, в десять раз превзойдет промышленную революцию и будет развиваться в десять раз быстрее. Она поможет нам решить некоторые из наиболее важных проблем, стоящих перед обществом: от ускорения разработки новых лекарств до создания новых чистых источников энергии и совершенно новых передовых материалов.
Мы можем даже достичь точки, когда ресурсы перестанут быть ограничивающим фактором для человеческого прогресса, положив начало удивительной новой эре изобилия.
Передовые задачи
Искусственный интеллект уже начал приносить ощутимые преимущества, но для реализации его огромного потенциала мы должны пройти этот критически важный период развития с тщательным обдумыванием и осторожностью. По мере приближения к созданию ИИ (искусственного интеллекта вещей) мы должны принять срочные меры для устранения потенциальных рисков, которые могут возникнуть.
Мы уже стали свидетелями тех вызовов, которые передовые модели представляют для кибербезопасности; и по мере дальнейшего развития возможностей вскоре могут появиться и другие угрозы, включая ядерные и биологические риски. В перспективе нам также потребуются надежные меры защиты для поддержания контроля над все более саморегулирующимися, рекурсивно самосовершенствующимися системами, а также для решения неизвестных проблем, которые станут ясны только со временем.
Я твердо убежден, что человеческой изобретательности и креативности достаточно для решения любой проблемы. Я уверен, что смягчение технологических рисков, связанных с ИИ, — это задача, которую мы можем решить сообща. Однако для этого нам нужно время и пространство, чтобы правильно сделать этот решающий следующий шаг. В настоящее время ни в рамках одной области, ни в обществе в целом мы этого не достигли.
Сейчас мы участвуем в невероятно острой, многогранной конкуренции на стыке бизнеса и геополитики. Безусловно, такая борьба стимулирует стремительный прогресс и быструю реализацию впечатляющих преимуществ, однако темпы развития передовых технологий уже опережают наше собственное понимание их сути.
Никто не может точно предсказать будущее, и даже эксперты расходятся во мнениях. В условиях такой высокой неопределенности и значительных рисков мудрой стратегией становится движение вперед с «осторожным оптимизмом». Государственная политика должна быть направлена на стимулирование инноваций при одновременном обеспечении ответственности и безопасности, на укрепление международного сотрудничества по ключевым вопросам безопасности, а также на то, чтобы все участники взвешенно подходили к вопросам внедрения ИИ, гарантируя, что он будет служить благу общества.
Только что лауреат Нобелевской премии и генеральный директор DeepMind Демис Хассабис сделал громкое заявление:
Искусственный общий интеллект (AGI) уже не за горами.
Хассабис смело заявил:
Разработка лекарств больше не будет требовать десяти лет проб и ошибок, новые источники чистой энергии могут стать прорывными в течение нескольких лет, а передовые материалы сделают «дефицит ресурсов» пережитком прошлого.
Мы можем даже достичь точки, когда ресурсы перестанут быть препятствием для прогресса человечества .
Удивительная новая эра изобилия уже на пороге.
Он прямо заявил: мы находимся на переломном моменте в истории человечества, и создание AGI будет достигнуто уже в ближайшие годы!
Хассабис привел пугающий расчет: влияние ИИ общего назначения (AGI) превзойдет масштабы промышленной революции в 10 раз, а темпы развития будут в 10 раз быстрее.
Это «атака с уменьшением размерности». Это означает, что человечество вот-вот вступит в эпоху потрясений, скорость которых увеличится в 100 раз .
На фоне столь радикальных прогнозов Хассабис представил свое самое спорное предложение: создать организацию, аналогичную Комиссии по регулированию финансовой индустрии (FINRA), обязывающую все «передовые лаборатории» проходить 30-дневный «предварительный период проверки» перед выпуском моделей.
В крайних случаях агентство имеет право координировать свои действия с лабораториями по всему миру, чтобы замедлить исследования и разработки .
Однако Хассабис на этом не остановился.
Он расширил горизонты, напрямую обратившись к самым глубоким проблемам человечества: « Даже если мы решим эти сложные технологические задачи, останутся еще более сложные экономические и философские проблемы, которые предстоит решить».
В эпоху постдефицита, какая новая экономическая модель необходима для того, чтобы помочь каждому процветать? Какие ценности мы надеемся отстаивать? В чем будет смысл и цель? Более того, как изменится само состояние человека?
Ответы приведены в статье Хассабиса «Структура для передового искусственного интеллекта и наступление новой эры».
Передовые технологии искусственного интеллекта и начало новой эры.
Это переломный момент в истории человечества.
Искусственный общий интеллект (ИОГ) — система, обладающая всеми когнитивными способностями человеческого мозга, — может появиться уже через несколько лет. Оглядываясь назад на этот момент через десятилетия, я думаю, мы поймем, что стояли у подножия сингулярности, и без преувеличения можно сказать, что это был рассвет новой эры для человечества.
Я посвятил свою жизнь изучению искусственного общего интеллекта (AGI), потому что твердо верю, что при ответственном создании и внедрении он станет одной из самых полезных и преобразующих технологий в истории человечества. AGI нельзя сравнивать с общими технологическими прорывами, даже с такими далеко идущими технологиями, как интернет или мобильный интернет — это скорее момент, когда человечество открыло электричество и научилось использовать огонь.
Если задуматься, то по сути мы нашли способ заставить песок мыслить. Это настоящее чудо.
Влияние этой технологии будет беспрецедентным по масштабу — возможно, в десять раз превзойдет промышленную революцию и будет развиваться в десять раз быстрее. Она поможет нам решить некоторые из наиболее важных проблем, стоящих перед обществом: от ускорения разработки новых лекарств до создания новых чистых источников энергии и совершенно новых передовых материалов.
Мы можем даже достичь точки, когда ресурсы перестанут быть ограничивающим фактором для человеческого прогресса, положив начало удивительной новой эре изобилия.
Передовые задачи
Искусственный интеллект уже начал приносить ощутимые преимущества, но для реализации его огромного потенциала мы должны пройти этот критически важный период развития с тщательным обдумыванием и осторожностью. По мере приближения к созданию ИИ (искусственного интеллекта вещей) мы должны принять срочные меры для устранения потенциальных рисков, которые могут возникнуть.
Мы уже стали свидетелями тех вызовов, которые передовые модели представляют для кибербезопасности; и по мере дальнейшего развития возможностей вскоре могут появиться и другие угрозы, включая ядерные и биологические риски. В перспективе нам также потребуются надежные меры защиты для поддержания контроля над все более саморегулирующимися, рекурсивно самосовершенствующимися системами, а также для решения неизвестных проблем, которые станут ясны только со временем.
Я твердо убежден, что человеческой изобретательности и креативности достаточно для решения любой проблемы. Я уверен, что смягчение технологических рисков, связанных с ИИ, — это задача, которую мы можем решить сообща. Однако для этого нам нужно время и пространство, чтобы правильно сделать этот решающий следующий шаг. В настоящее время ни в рамках одной области, ни в обществе в целом мы этого не достигли.
Сейчас мы участвуем в невероятно острой, многогранной конкуренции на стыке бизнеса и геополитики. Безусловно, такая борьба стимулирует стремительный прогресс и быструю реализацию впечатляющих преимуществ, однако темпы развития передовых технологий уже опережают наше собственное понимание их сути.
Никто не может точно предсказать будущее, и даже эксперты расходятся во мнениях. В условиях такой высокой неопределенности и значительных рисков мудрой стратегией становится движение вперед с «осторожным оптимизмом». Государственная политика должна быть направлена на стимулирование инноваций при одновременном обеспечении ответственности и безопасности, на укрепление международного сотрудничества по ключевым вопросам безопасности, а также на то, чтобы все участники взвешенно подходили к вопросам внедрения ИИ, гарантируя, что он будет служить благу общества.
«Организация по стандартизации передового искусственного интеллекта»: структура
Стремительное развитие современных технологий искусственного интеллекта диктует необходимость применения принципиально нового подхода к тестированию возможностей передовых ИИ-моделей, который должен отличаться динамичностью, гибкостью и высокой строгостью.
У США есть все предпосылки стать первой страной, которая разработает такую нормативную базу: создать новый «стандартизирующий орган», действующий по модели государственно-частного партнерства под федеральным контролем или отраслевой самоорганизации, аналогично Финансовому регуляторному управлению (FINRA). В его совет директоров следует включить независимых ведущих технических специалистов и представителей open-source-сообщества.
Масштаб финансирования должен быть существенным и преимущественно исходить от индустрии, что позволит привлечь ведущих специалистов и обеспечить вычислительные мощности, необходимые для крупномасштабного тестирования.
Модель признается «передового класса» (Frontier-class), если она преодолевает установленный порог на стандартизированном наборе тестов, определяемом профильными организациями; этот набор регулярно обновляется в соответствии с эволюцией возможностей искусственного интеллекта.
Организации, которые на основании данных критериев будут признаны обладателями «передовых моделей», получат статус «передовых лабораторий» (Frontier Labs). Им будет рекомендовано внедрять ряд лучших практик, включая публикацию технических паспортов моделей, обеспечение надежной внутренней кибербезопасности, проведение проверок благонадежности сотрудников на ключевых позициях, а также выделение значительных ресурсов на исследования в сфере безопасности и защиты.
На начальном этапе ведущие лаборатории будут добровольно предоставлять свои модели для оценки профильным органам не позднее чем за 30 дней до их официального выпуска. Как только оценочные процедуры зарекомендуют себя как эффективные и надежные, их можно будет оперативно перевести в разряд официальных стандартов.
Впоследствии передовые модели должны будут пройти оценку, прежде чем их можно будет внедрить на рынке США. Лабораториям также необходимо сотрудничать с органами по стандартизации для устранения любых серьезных уязвимостей, которые могут возникнуть после выпуска моделей.
Оценка модели должна включать строгую научную проверку её возможностей в сфере кибербезопасности, биологических угроз и других высокорисковых областей.
Специализированное тестирование агентов ИИ может помочь выявить попытки моделей обойти барьеры безопасности, продемонстрировать признаки обмана и обеспечить внедрение передовых методов. Например, добавление цифровых водяных знаков к изображениям, созданным ИИ, и генерация удобочитаемых выходных токенов могут помочь понять процесс рассуждений модели.
Эти тесты будут регулярно обновляться: на начальном этапе — возможно, раз в квартал, а устаревшие или уже «насыщенные» (достигшие максимального балла) бенчмарки будут исключены и заменены новыми.
На начальном этапе оценка может проводиться совместно с ведущими лабораториями; однако в конечном итоге нормативные органы должны выстроить собственные технические компетенции и независимо от лабораторий разработать «тестовые наборы, не участвовавшие в обучении» (held-out tests), чтобы избежать переобучения моделей на тестовых данных.
Кроме того, организация может сотрудничать с государством в формировании экосистемы независимых аудиторских организаций, оказывать содействие в проведении оценок и участвовать в разработке новых стандартов и методик тестирования.
Преимущество данного подхода состоит в его технологической основе, которая одновременно поддерживает инновации и стимулирует ответственное поведение. Он задуман так, чтобы успевать за стремительным развитием отрасли и постоянно адаптироваться по мере выявления ключевых рисков; при необходимости, в зависимости от степени серьезности ситуации, меры могут ужесточаться поэтапно, вплоть до координации усилий ведущих лабораторий для согласованного замедления темпов разработки.
Статус «лаборатории передовых исследований» станет важным показателем репутации, при этом доступ к нему открыт для любой организации, способной создать модель, соответствующую установленным критериям. Данная система распространяется на все модели уровня «передовых технологий», независимо от их страны происхождения или типа лицензии (открытый или закрытый исходный код). При этом модели, не относящиеся к передовому классу, например, разработки стартапов или академических учреждений, освобождаются от данной процедуры.
Поскольку эта технология в конечном итоге окажет влияние на всю планету, в идеале она должна способствовать выработке международного консенсуса относительно того, как управлять наиболее серьезными рисками, одновременно гарантируя, что каждый человек сможет получить доступ к возможностям искусственного интеллекта и извлечь из них пользу.
Будущее еще не написано
Искусственный интеллект обладает потенциалом стать ключевым инструментом для продвижения науки и медицины, что приведет к колоссальному росту производительности и экономическому развитию.
Однако для реализации всего этого необходимо прежде всего заложить прочный технологический фундамент: действовать согласованно в рамках единой глобальной системы, опираться на самые строгие научные методы, привлекать лучшие умы и совместно решать стоящие перед нами задачи.
Даже после решения этих сложных технических проблем нас ждут ещё более сложные экономические и философские вопросы:
В мире «постдефицита» какая новая экономическая модель необходима для всеобщего процветания? Каким ценностям мы хотим следовать в жизни? Где обретут свой смысл цели и предназначение? И как вообще изменится само «человеческое состояние»?
Очевидно, что ответы на эти вопросы не могут и не должны оставаться исключительно в компетенции технических специалистов. Для их решения необходимо, чтобы все слои общества объединились и коллективно определили эту новую главу.
Искусственный интеллект вызывает одновременно огромный энтузиазм и огромную неопределенность — и оба эти фактора вполне обоснованы.
Но будущее еще не написано. Мы должны воспользоваться этим драгоценным окном до появления искусственного общего интеллекта и превратить эту технологию в силу, которая принесет пользу всему человечеству. Наши коллективные действия сейчас определят, как будет развиваться следующий этап цивилизации. Безопасно сопроводив искусственный общий интеллект в этот мир, мы сможем вступить в новую золотую эру научных открытий и прогресса, открывая светлое будущее беспрецедентного процветания для человечества.
Гемини пересказал статью:
Речь идет о прорывной статье «A sub–10-millisecond neural dynamical system based
on phase-change memristors», опубликованной в журнале Science в начале июля 2026
года. Её авторы — команда исследователей из Пекинского университета под
руководством Ян Юйчао и Шанхайского института микросистем и информационных
технологий.
Журнал Science даже выпустил отдельную обзорную статью под названием «Computing
in a memory with physics», посвященную этой работе, назвав её сдвигом
вычислительной парадигмы.
Ниже подробный разбор того, в чем суть этой инновации и какие к ней существуют
вопросы (скепсис).
1. В чем суть? (The Essence)
Проблема «Стены памяти» (Memory Wall) Когда современные компьютеры (включая
мощнейшие GPU вроде NVIDIA A100) пытаются моделировать сложные физические
процессы в реальном времени — например, реконструировать 3D-поверхность коры
головного мозга по данным энцефалограмм, — они сталкиваются с огромной
задержкой. В традиционной архитектуре (фон Неймана) память и процессор
разделены. Для решения дифференциальных уравнений (нейронных динамических
систем, NDS) данные нужно постоянно перекачивать туда и обратно. Из-за этого
задержки составляют сотни миллисекунд, и до сих пор это делало невозможным
использование подобных ИИ-моделей для нейрохирургии или интерфейсов
«мозг-компьютер» в реальном времени.
Элегантное физическое решение Ученые создали аналоговый чип на базе
фазопереходных мемристоров (Phase-Change Memristors). Мемристор —
это элемент, который может не только хранить информацию (как память), но и
проводить вычисления прямо на месте (парадигма Compute-in-Memory).
Главная инновация кроется в парадоксе: ученые превратили аппаратный недостаток в
математическое преимущество. У мемристоров есть врожденная «болезнь» — дрейф
проводимости (conductance drift). Со временем их электрическое сопротивление
самопроизвольно меняется. Раньше с этим пытались бороться. Но китайские инженеры
научились математически предсказывать и контролировать этот дрейф таким образом,
чтобы сам физический процесс изменения сопротивления решал непрерывные
дифференциальные уравнения. То есть физика материала считает сама за себя,
заменяя тысячи строк кода и миллионы транзисторов.
Результаты впечатляют:
1. Скорость: Время одной итерации вычислений упало до 2,12 миллисекунды (ранее
счет шел на сотни).
2. Превосходство над GPU: В задаче 3D-реконструкции коры мозга крошечный чип
превзошел видеокарту NVIDIA A100 по скорости в 50–478 раз.
3. Энергоэффективность: Потребление энергии снижено в 11–24 раза по сравнению с
передовыми ASIC-ускорителями.
4. Техпроцесс: Чип изготовлен по зрелому 40-нанометровому техпроцессу. Это
критически важно для Китая, так как такие чипы можно массово производить на
внутренних заводах (без использования санкционного EUV-оборудования).
2. В чем скепсис? (Ограничения и подводные камни)
Несмотря на громкий успех и признание Science, в области аналоговых вычислений и
мемристоров есть устоявшийся скепсис и объективные физические пределы, которые
не позволяют сказать, что этот чип «убьет» традиционные процессоры.
1. Проблема АЦП/ЦАП (Аналогово-цифровое преобразование) Мемристоры работают с
аналоговыми сигналами (напряжение, ток, физическое время). Но чтобы чип мог
получить данные от сенсора или передать их на экран/в другие системы, требуются
Аналого-Цифровые (АЦП) и Цифро-Аналоговые (ЦАП) преобразователи. Эти элементы
занимают много места на кристалле, потребляют огромное количество энергии и
создают узкое горлышко (bottleneck). Зачастую выигрыш от аналоговых вычислений
съедается затратами на преобразование сигналов.
2. Шум, вариативность и износ В отличие от цифрового мира, где есть только
жесткие «0» и «1», аналоговые вычисления опираются на непрерывные физические
величины.
- Чувствительность к среде: Колебания температуры, электромагнитные шумы на
плате или деградация материалов от времени меняют проводимость. Идеальной
точности добиться почти невозможно.
- Сложность записи: Чтобы задать мемристору конкретное сопротивление (обучить
его), требуется долгий итеративный процесс «записал-проверил»
(write-verify). Это замедляет работу всей системы, если веса модели нужно
часто обновлять.
3. Крайне узкая специализация Новый чип — это не замена центральным процессорам
(CPU) или графическим ускорителям (GPU) общего назначения. Он идеально решает
строго определенный класс задач — непрерывные нейронные динамические системы
(NDS). Он будет великолепен в робототехнике, цифровых двойниках физических
систем, интерфейсах «мозг-компьютер» и моделировании погоды или аэродинамики. Но
если вам нужно обучить обычную большую языковую модель (LLM) вроде ChatGPT, где
требуется дискретная матричная математика и высочайшая математическая точность,
мемристорный чип окажется бесполезен.
Итог: Статья описывает блестящее достижение (особенно в контексте
микроэлектроники Китая) — им удалось приручить нестабильную физику мемристоров
для создания сверхбыстрого и экономного математического сопроцессора. Однако
этот сопроцессор остается глубоко нишевым инструментом для конкретных
дифференциальных уравнений, и в ближайшие годы он будет не заменять традиционные
чипы, а работать с ними в тандеме, беря на себя ресурсоемкие физические
симуляции.
Как всегда, запретить, ограничить, замедлить и прочее прочее. Этот додик не понимает что своими высерами только тормозит научный прогресс?
Превращение мультика в кино с помощью Сиданса
https://www.reddit.com/r/aivideo/comments/1uus0qu/popeye/
https://www.reddit.com/r/aivideo/comments/1uus0qu/popeye/
Kimi K3 начала появляться в веб-интерфейсе kimi.com
В селекторе доступны K3 Max и K3 Swarm Max. Модель поддерживает контекст до 1 млн токенов.
Кто не знал: до тизера Kimi K3 тестировали на Arena.ai под кодовым названием Kivine
Ранее K2.5 и K2.6 аналогично тестировали на Arena под кодовыми названиями Kiwi-do и Kiwire.
Тестер Leo оценил K3 как близкую к Fable 5 и стабильно сильнее GPT-5.6, но отметил более слабые результаты вне фронтенда. (Верить ему или нет — решайте сами)
Вебм показывает игру которую создал Kimi
В селекторе доступны K3 Max и K3 Swarm Max. Модель поддерживает контекст до 1 млн токенов.
Кто не знал: до тизера Kimi K3 тестировали на Arena.ai под кодовым названием Kivine
Ранее K2.5 и K2.6 аналогично тестировали на Arena под кодовыми названиями Kiwi-do и Kiwire.
Тестер Leo оценил K3 как близкую к Fable 5 и стабильно сильнее GPT-5.6, но отметил более слабые результаты вне фронтенда. (Верить ему или нет — решайте сами)
Вебм показывает игру которую создал Kimi
Южная Корея (52 млн населения) решила, что доступ к ИИ в режиме чат-бота должен быть доступен всем и бесплатно. Это, кстати, неплохо ляжет на их же закон о всеобщем базовом доступе в мобильный интернет: после окончания действия любого пакета трафика всем пользователям предоставляется бесплатный и неограниченный по объему трафик на скорости 0,4 Мбит/с, для чата отлично хватит. Сейчас собирают заявки на участие в программе “AI for Everyone”, в сентябре уже должна быть продемонстрирована бета сервиса.
Именно так тамошнее правительство хочет, среди прочего, снизить зависимость от внешних поставщиков ИИ услуг: там население продвинутое, около половины уже вовсю пользуются ИИ, но не местным. Участники же новой программы должны не менее чем в половине случаев использовать для ответов отечественные модели (файтюны Квена, ага). На государственном уровне подтверждено, что ИИ нынче прежде всего инфраструктура, а уже потом коммерческий сервис
https://thenextweb.com/news/south-korea-free-ai-chatbot-all-citizens-domestic-models
Именно так тамошнее правительство хочет, среди прочего, снизить зависимость от внешних поставщиков ИИ услуг: там население продвинутое, около половины уже вовсю пользуются ИИ, но не местным. Участники же новой программы должны не менее чем в половине случаев использовать для ответов отечественные модели (файтюны Квена, ага). На государственном уровне подтверждено, что ИИ нынче прежде всего инфраструктура, а уже потом коммерческий сервис
https://thenextweb.com/news/south-korea-free-ai-chatbot-all-citizens-domestic-models
> слабые результаты вне фронтенда
Ну как обычно. В "сделай мне красиво" умеет, а в кодинг нет.
Чел, в кодинге это будет уровень Опус 4.8 или даже лучше. И ЭТО ОПЕНСОРС! Зажравшийся ты мудак. Ждём бенчики сегодня-завтра
>оценил K3 как близкую к Fable 5 и стабильно сильнее GPT-5.6
разве в кодинге Fable 5 сильнее GPT-5.6 sol? опять хуета какая-то
>разве в кодинге Fable 5 сильнее GPT-5.6 sol?
Да. Sol ебёт только по соотношению цена/качество
Реально круто
Прошлый Кими только в бенчах был хорош, как и GLM. А практике они никому не нужны, особенно без харнеса под них.
Фейбл так же только во фронте сильнее. Во всё остальном они на ровне.
Интересно, зачем так надрачивать на отечественные модели? Развернули ГЛМ у себя и будьте счастливы.
Этот додик нобелевский лауреат, который сделал как раз что-то очень прогрессивное. Он из другой когорты, чем Альтман-Амодей, хотя те тоже топят за регулирование.
Прогресс сейчас и так очень быстрый, это не проблема. На самом деле проблема есть с безопасностью, что скажем модели могут использоваться для создания биологического-химического оружия, и другой схожей деятельности. Опасные знания становятся слишком доступными, в том числе для ограниченных в своём развитии людей.
Минусы, они фактически топят, чтобы поставить всё под контроль правительства США, а вот этого не очень хочется. Но он предлагает как раз мягкий вариант.
Да ты шиз. ГЛМ ахуй как работает только что долго срет ризонингом но итоговый результат норм
Что за шиза про оружие? Зачем ты повторяешь за чиновниками, которым только дай людей попугать, да ручонки наложить? Как трансформеры могут помочь в создании оружия? Особенно пытливые раньше не могли найти инфу, а сейчас все найдут только запрос в чатик отправь? Это так работает?
>Да. Sol ебёт только по соотношению цена/качество
как ты определил что фабл лучше в кодинге?
Ебало имаген?
Теперь нужен 5Т GLM.
Походу США пора создавать манхэттенский проект для ИИ, как завещал Ашенбреннер.
Kimi-3 выкатили на роутер
https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3
Тариф 3/15, уже почти сравнимо с американцами
Opus 4.8 стоит 5/25, Sol 5.6 5/30
В программировании больше приходится на input, меньше чем в два раза разница получается
А с учётом, что скорее всего он тупее, будет делать больше итераций и обходиться дороже
https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3
Тариф 3/15, уже почти сравнимо с американцами
Opus 4.8 стоит 5/25, Sol 5.6 5/30
В программировании больше приходится на input, меньше чем в два раза разница получается
А с учётом, что скорее всего он тупее, будет делать больше итераций и обходиться дороже
>Особенно пытливые раньше не могли найти инфу, а сейчас все найдут только запрос в чатик отправь? Это так работает?
Именно так. Раньше требовалось быть особо пытливым, иметь представление о физике-химии, в состоянии читать литературу, чтобы что-то сделать. А чтобы прямо придумать, вообще реально крутым быть.
Сейчас это становится доступным для рандомных чуваков. Допустим пока модели слабые по части той же химии, но они развиваются.
Ну это хуйня какая-то. Кто вообще за такую цену будет его жрать? Ещё и 25 т/с.
Ух ты, обновился наконец то. Как по мне и 2.6 был гораздо лучше дипсика
Ну допустим модель вывалила пошагово как сделать бомбу. А что дальше? Как хим-нубик будет это реализовывать? Где возьмет прекурсоры? Где возьмет оборудование? Как сделает без ошибок? В физическом мире ИИ бессилен.
Эти китайцы совсем долбоебы по 15 зеленых лупить? Нахуй такое надо, ещё и с анальной цензурой. Кими - скип.
Походу как с Мифосом ситуация - любой ценой обогнать Опус.
В США и Европе реактивы очень разные легко доступны, это в РФ сейчас вообще всё запрещено, вплоть до банальной соляной-серной кислоты, даже слабых растворов. У них же можно себе заказать совершенно адскую хрень.
Известный канал был, 2M подписчиков, сейчас не очень активный, Thoisoi , русский чувак и Эстонии вроде бы, там он опыты разные в гараже проводил. покупал адскую хрень. В какой-то момент купил гептил, адское и жутко токсичное ракетное топливо, спалил по-неосторожности свой гараж, после этого уже мало видео делал.
Там интересно то, сколько всего он доставал, совершенно спокойно. Тогда как в РФ ты даже серную кислоту купить не можешь.
Короче, возможности там есть, большие. Причём ведь тебе нейросеть всё в деталях разжевать может, варианты подсказать. И возможности открываются у довольно случайных людей, у кого конкретные нехорошие намерения, а не любопытство.
Именно в тот момент когда Гугель начал сильно отставать даже от китайцев, Хассабис начал топить за регуляции хмммм
К итоговому ответу Kimi сгенерировала и приложила 3 пика. Хуета какая-то
Так уже давно. Корпорации вкладывают столько бабла, что Манхэттенскому проекту и не снилось. Правительству незачем напрягаться и тратить деньги из казны, потому что частники взяли всё на себя, и делают это эффективней, чем делали бы государственные компании. Во времена манхэттенского проекта и лунной программы такого не было, потому приходилось государству делать всё.
Модель бьет Fable и Sol на BrowseCamp и выходит на 3 место на GDPval.
Двачую. Регуляции это путь пидарасов, когда понимают, что честную конкуренцию не вывозят.
Короч, ребят, такое ощущение, что использование этих мощных моделей в медицине как будто специально тормозится и вместо новых лекарств, мы имеем недоигры для тестов способностей ИИ.
Интереснее всего будет посмотреть на сравнение эффективности. Вангую у Кими будет в разы больше ризонинга и по итогу дороже GPT, а реальное сравнение надо будет делать с GPT 5.6 Pro.
>Манхэттенскому проекту
Вообще совершенно разные вещи. Там были принципиально новые технологии, имеющие прямое военное применение, проект был именно про бомбу.
Здесь же развитие существующих, а применение в экономике, качественно новых возможностей технологии не дают.
И сейчас частники мешают друг другу и создают проблемы, из-за них собственно будет крах, что может обрушить экономику.
Там Мета модель выпустила. Но не для быдла
https://openrouter.ai/meta/muse-spark-1.1
https://openrouter.ai/meta/muse-spark-1.1
Давно, уже неделя как.
https://www.weco.ai/blog/first-evidence-of-recursive-self-improvement
Эта статья под названием «First evidence of recursive self-improvement» («Первые доказательства рекурсивного самосовершенствования»), опубликованная стартапом Weco AI, рассказывает о важном технологическом прорыве: их ИИ-разработчик (ИИ-агент для написания кода) по имени Lumi смог самостоятельно улучшить собственный исходный код, что привело к росту его же производительности.
Вот основные ключевые моменты и суть эксперимента, описанного в статье:
1. Что такое рекурсивное самосовершенствование?
Это концепция из области теории ИИ, когда система использует свои текущие возможности для изменения и улучшения собственного кода или архитектуры. Новая, улучшенная версия ИИ затем делает то же самое, создавая непрерывный цикл самосовершенствования (что в теории может привести к «технологической сингулярности»).
До этого момента большинство улучшений ИИ происходило «извне» — за счет того, что инженеры-люди дообучали модели или меняли системные промты. В данном же случае ИИ сделал это сам.
2. Суть эксперимента с Lumi
Разработчики из Weco AI дали своему агенту Lumi задачу: «Улучши себя».
Исходная точка: Lumi — это специализированный агент, который пишет код, тестирует его и исправляет ошибки. Его собственная кодовая база (написанная на Python) была открыта для него самого.
Процесс: Lumi проанализировал свой собственный код, нашел неоптимальные места, переписал их, запустил тесты, чтобы убедиться, что ничего не сломалось, и интегрировал эти изменения в свою рабочую версию.
Результат:
Lumi оптимизировал алгоритмы поиска и планирования в своем ядре.
После интеграции изменений обновленная версия Lumi стала проходить сложные тесты программирования (на бенчмарке SWE-bench) эффективнее и быстрее, чем ее предыдущая версия.
3. Почему это важно?
Авторы статьи утверждают, что это первое зафиксированное на практике доказательство (proof of concept) того, что современная большая языковая модель способна успешно провести цикл рекурсивного самосовершенствования в реальных условиях разработки ПО, не сломав себя и показав измеримый рост навыков.
Важное уточнение: Речь идет не о создании сверхразума за секунды, а о практическом шаге. Самосовершенствование происходило в контролируемой среде, где ИИ действовал как инженер-программист, оптимизирующий структуру своего приложения.
Эта статья под названием «First evidence of recursive self-improvement» («Первые доказательства рекурсивного самосовершенствования»), опубликованная стартапом Weco AI, рассказывает о важном технологическом прорыве: их ИИ-разработчик (ИИ-агент для написания кода) по имени Lumi смог самостоятельно улучшить собственный исходный код, что привело к росту его же производительности.
Вот основные ключевые моменты и суть эксперимента, описанного в статье:
1. Что такое рекурсивное самосовершенствование?
Это концепция из области теории ИИ, когда система использует свои текущие возможности для изменения и улучшения собственного кода или архитектуры. Новая, улучшенная версия ИИ затем делает то же самое, создавая непрерывный цикл самосовершенствования (что в теории может привести к «технологической сингулярности»).
До этого момента большинство улучшений ИИ происходило «извне» — за счет того, что инженеры-люди дообучали модели или меняли системные промты. В данном же случае ИИ сделал это сам.
2. Суть эксперимента с Lumi
Разработчики из Weco AI дали своему агенту Lumi задачу: «Улучши себя».
Исходная точка: Lumi — это специализированный агент, который пишет код, тестирует его и исправляет ошибки. Его собственная кодовая база (написанная на Python) была открыта для него самого.
Процесс: Lumi проанализировал свой собственный код, нашел неоптимальные места, переписал их, запустил тесты, чтобы убедиться, что ничего не сломалось, и интегрировал эти изменения в свою рабочую версию.
Результат:
Lumi оптимизировал алгоритмы поиска и планирования в своем ядре.
После интеграции изменений обновленная версия Lumi стала проходить сложные тесты программирования (на бенчмарке SWE-bench) эффективнее и быстрее, чем ее предыдущая версия.
3. Почему это важно?
Авторы статьи утверждают, что это первое зафиксированное на практике доказательство (proof of concept) того, что современная большая языковая модель способна успешно провести цикл рекурсивного самосовершенствования в реальных условиях разработки ПО, не сломав себя и показав измеримый рост навыков.
Важное уточнение: Речь идет не о создании сверхразума за секунды, а о практическом шаге. Самосовершенствование происходило в контролируемой среде, где ИИ действовал как инженер-программист, оптимизирующий структуру своего приложения.
>специализированный агент, то есть обертка
>Lumi проанализировал свой собственный код
не люми, а мифос или гпт-5.6
Хуйня. ИИ-агент не может нагенерить себе триллионы токенов качественного датасета. За сим сингулярность отменяется.
Вообще забавно, как не смотря на то какую бы новую йоба модель не выкатили, ее сразу же начинают догонять. Так было с сорой, так и с фейблом. Короче нужно просто натренить нерационально огромного 100T монтра близкого к аси, а конкуренция сама сделает так, что китайцы уже через месяц к ее бенчам приблизятся
Я не уверен, что человечество за всю историю написало хотя-бы 1 квадриллион токенов (ака слов), чтобы натренить такое.
тем временем на рахе построили бояра из говна и мясных кубов
Для медицины тоже различные модели выпускают. Там сейчас куча прорывов благодаря ИИ
Конечно приблизятся, ведь быстро дистиллируют. Я не удивлюсь, если выяснится, что нынешний фейбл и GPT-5.6 это дистиляты куда более огромных моделей, которые совершенно невыгодно давать людям для инференса, так как слишком дорого, но зато с которых можно дистиллировать логику в более мелкие модели.
Ссылку на оригинальный пост. Цены и время где?
По пути Сбера идут. Т.е. на графиках не максимальный ризонинг, как они пишут. В Кодексе доступен Ультра, а перед ним ещё Макс и только после него xHigh.
Вот сейчас ебало точно имаген
Kimi K3 лидирует в 6 из 7 фронтенд-доменов и уступает Fable 5 только в разработке игр. В Text Arena модель занимает 10 место. Но как мы знаем, текстовая арена это мусор, а не бенчмарк, например opus 4.8 там занимает 12 место.
Исчо бенчики
плохой пример, чел имеет диплом химика и ему вполне могут продать реактивы
Это значит следующее:
Schema — это новый harness (фреймворк/обвязка/система агента) для больших языковых моделей (LLMs).
Он позволяет LLM гораздо эффективнее решать задачи ARC-AGI-3 — это актуальная интерактивная версия знаменитого бенчмарка Франсуа Шолле для измерения продвинутого интеллекта (agentic reasoning). В ARC-AGI-3 модель попадает в незнакомую "игру" на сетке без инструкций, должна сама понять правила, исследовать, строить модель мира и решать задачи минимальным количеством действий.
Ключевые результаты (по заявлению авторов):
С Fable+4.8 (вероятно, Claude Opus 4.8 или аналогичная frontier-модель) — ~99% на публичном наборе.
С GPT 5.6 Sol — 95.35%.
Это очень высокие результаты для ARC-AGI-3 (ранее даже топ-модели без хорошего harness'а показывали единицы процентов).
В чём суть Schema:
Harness заставляет модель думать «как физик»: она строит исполняемую программную модель мира (executable world model) для каждой игры, проверяет её на соответствие реальным наблюдениям, а потом планирует решения внутри этой модели, почти не тратя реальные действия в среде. Это сильно повышает эффективность и точность.
По сути, Schema показывает, что на текущем этапе развития ИИ качество harness'а (архитектуры агента) часто важнее, чем сама базовая модель. Хорошая обвязка позволяет frontier-моделям достигать почти человеческих результатов на сложных задачах, которые раньше казались очень трудными для чистых LLM.
Это свежая разработка (на момент июля 2026), активно обсуждается в AI-сообществе.
Schema — это новый harness (фреймворк/обвязка/система агента) для больших языковых моделей (LLMs).
Он позволяет LLM гораздо эффективнее решать задачи ARC-AGI-3 — это актуальная интерактивная версия знаменитого бенчмарка Франсуа Шолле для измерения продвинутого интеллекта (agentic reasoning). В ARC-AGI-3 модель попадает в незнакомую "игру" на сетке без инструкций, должна сама понять правила, исследовать, строить модель мира и решать задачи минимальным количеством действий.
Ключевые результаты (по заявлению авторов):
С Fable+4.8 (вероятно, Claude Opus 4.8 или аналогичная frontier-модель) — ~99% на публичном наборе.
С GPT 5.6 Sol — 95.35%.
Это очень высокие результаты для ARC-AGI-3 (ранее даже топ-модели без хорошего harness'а показывали единицы процентов).
В чём суть Schema:
Harness заставляет модель думать «как физик»: она строит исполняемую программную модель мира (executable world model) для каждой игры, проверяет её на соответствие реальным наблюдениям, а потом планирует решения внутри этой модели, почти не тратя реальные действия в среде. Это сильно повышает эффективность и точность.
По сути, Schema показывает, что на текущем этапе развития ИИ качество harness'а (архитектуры агента) часто важнее, чем сама базовая модель. Хорошая обвязка позволяет frontier-моделям достигать почти человеческих результатов на сложных задачах, которые раньше казались очень трудными для чистых LLM.
Это свежая разработка (на момент июля 2026), активно обсуждается в AI-сообществе.
Как же хохлы заебали ИТТ, у РФ есть Алиса и гигачат, что есть у хохлов? СалоДЖПТ?
Новая Kimi может разрабатывать полноценные игры вебмрелейтед (создавая в блендере 3d модели), заниматься видемонтажом, занимается разработкой чипов и т.д.
Открытие весов модели ожидается к 27 июля 2026 года.
API: http://platform.kimi.ai
Технический блог: http://kimi.com/blog/kimi-k3
Открытие весов модели ожидается к 27 июля 2026 года.
API: http://platform.kimi.ai
Технический блог: http://kimi.com/blog/kimi-k3
Это круто конечно, но бля, это же чисто юзлесс хуйня - она чисто для прохождения каких то ебанутых бенчей
К тому же они не дали возможности даже затестить только трейсы и презентация
>она чисто для прохождения каких то ебанутых бенчей
Нет.
Лучшим бенчмарком будет прохождение видеоигр, типа первого Сайлент Хила, где куча головоломок, Морровинда, Скайрима на максимальной сложности, и т.д. И главное - Элден Ринга, плюс решение его наисложнейших квестов без гайдов. Вот тогда будет AGI
Я правильно понимаю, что все эти новые модели "заменители Fable" выходят ради того чтобы каждый раз продляли настоящий Fable ?
Когда бесплатные модели будут хотя бы на уровне попуса и еще чтобы это можно было запускать на своем 16/32 корыте?
Откуда ты знаешь? Кода нет, программы нет - не проверить
К тому времени как они смогут сделать локалки такого уровня корпоративные аи настолько уйдут далеко вперед что пользоваться ими никто не захочет кроме совем уж ебланов
Это как сейчас вместо копеечного диппсины в4 про который меньше бакса стоит и может позволить себе любой ходить по помойкам занюхивать локальный 12б лаботомитов
>К тому времени как они смогут сделать локалки такого уровня корпоративные аи настолько уйдут далеко вперед что пользоваться ими никто не захочет кроме совем уж ебланов
Как раз наоборот. Сейчас локалки бесполезные, они слишком слабые. А облачные модели, даже средние, уже дают хороший уровень. Когда же нормальные локалки станут доступны, хотя бы уровня Gemma4:31b, будет повод пользоваться ими, потому что их уже достаточно для многих вопросов.
На любой вопрос ЛЛМ или может адекватно ответить, или не может. Если может, то более тяжёлая модель просто не нужна. А то, что модель своя, приватная, уже приятно.
Естественно это не для всех.
Чел, ты..
Она не может адекватно ответить потому что маленькая и мало датасета.
Больше знаний - больше вес. Пока не придумают кардинально новый способ хранить веса.
Разве там китай недавно не надавил на компании чтобы они не выпускали модели в опенсорс? Чому тогда кими выпустила?
Такого не было, это желтизна жкрнашлюшья просто протекала.
Ебало США у которой не спросили ничего перед релизом Кими сопоставимой с гпт5.6 имджинировали?
Что спрашивать то?
Кими как и все китайцы дистил ебаный, успели с фейбла насосать получается.
Новые задачи в секьюрити с творческим подходом оно не сможет.
Ебало США когда китайцы выпустят модель лучше мифуса при этом не проходя их контроль, и не имея цензуру на вопросы о кибербезопасности и химии имаджинировали?
Так они просто не могут в секьюрити кими чисто для фронтенда
Нет, у них только ценз на вопросы о китайской политике, не более
У китайцев в их сервисах секурити намного лучше и продуманнее чем у сша, не такая дырявая.
Кстати прикольная идея. Игры типа иммерсив сима с топ сюжетом еще. Но вопрос а нахуй тогда нужны разработчики будут?
Сегодня должен был состояться очередной запуск ракеты от SpaceX, однако, произошла отмена пуска после зажигания двигателей В общем, типичный перенос, который случается с ракетами очень часто. Чуть ли не каждый второй раз. То погода не та, то какая-то из систем себя странно ведёт, и т.д.
НО! В этот раз перенос запуска случился с первой частной космической компанией, которая вышла на фондовый рынок. И случился пикрелейтед.
Цитата Котенкова: "Как давно высказывалось в канале — неквалифицированные инвесторы не готовы к концепции переноса запуска ракет. Для них переносы хуже аварий, а не наоборот.
Держателям $SPCX приготовиться, это ещё даже взрывов от посадки на воду не было. Отличное казино"
А ведь реально, имаджинируйте, что будет с акциями такой компании, когда взорвётся одна из ракет в воздухе... Любой мелкий косяк на который раньше никто не обращал внимание, теперь будет ронять капитализацию компании в хламину. И это будет задевать и ИИ-направление SpaceX. Разумно ли поступил Маск вывода такую компанию на IPO?
НО! В этот раз перенос запуска случился с первой частной космической компанией, которая вышла на фондовый рынок. И случился пикрелейтед.
Цитата Котенкова: "Как давно высказывалось в канале — неквалифицированные инвесторы не готовы к концепции переноса запуска ракет. Для них переносы хуже аварий, а не наоборот.
Держателям $SPCX приготовиться, это ещё даже взрывов от посадки на воду не было. Отличное казино"
А ведь реально, имаджинируйте, что будет с акциями такой компании, когда взорвётся одна из ракет в воздухе... Любой мелкий косяк на который раньше никто не обращал внимание, теперь будет ронять капитализацию компании в хламину. И это будет задевать и ИИ-направление SpaceX. Разумно ли поступил Маск вывода такую компанию на IPO?
Что не так? Деньги от ipo полученны, акции генерят капитал, как раньше. Эта коррекция она для прогревшихся гоев коррекция, а Маск уже снял сливки.
Он свои акции может только через год после запуска IPO продавать
А какие акции тогда первично выставляются на биржу?
Акции компании, но по условиям, доля акций которыми владеет лично Илон, он не может продавать в течении года.
> Разумно ли поступил Маск вывода такую компанию на IPO?
Да.
Ведь акции это наеб для гоев.
>первой частной комической компанией
Да были они уже
Забыл как называлась, мелкая, я на не 30к проебал в школе когда учился
SpaceX это же ИИ компания, ракеты это так, мелкая подработка, не те объёмы, чтобы триллионы стоить
> график
паническая реакция рынка нв выход Кими-3. Выйдет Грок 4.6, и акции станут крепкими, как хуй негра при виде белой школьницы
У тебя есть компания, красная цена которой 200 миллиардов. Ты выставляешь её на рынок, заявляя, что она стоит 2 триллиона. Рынок говорит "хуй тебе", и торгует за миллиард.
Вопрос, кто кого наебал и кто лох?
На ipo почти всегда продаются акции принадлежащие самой компании, то есть вырученные деньги идут на счета компании для дальнейшего реинвестирования в бизнес, цели финансирования описываются в проспекте при размещении. Инсайдеры (сотрудники компании) должны выждать минимум 180 суток по требованиям SEC, лично для Маска - год, по договоренности с акционерами.
Вообще интересно, что будет с их акциями, через те же полгода. Реально рынок акций уже давно ближе к NFT, цена может быть любой. Исходно акции придумывали, чтобы дивиденды владельцам платить, прибыль распределять, но это уже давно не работает, многие их вообще не платят, чисто спекулятивный рынок.
Единственное, что связывает с реальностью, это практика обратного выкупа акций. Но для этого надо прибыль иметь.
У SpaceX выручка (не прибыль, они вообще в минусе!) в 2025 меньше 20 миллиардов. Какая в жопу триллионная капитализация? Это абсурд. Всё то же самое с OpenAI/Anthropic, где вообще этот триллион капитализации из пальца высосан, ну и конечно, вряд ли они вообще реально рискнут выйти на ИПО. Особенно если у Маска продолжится его тренд.
Тот, кто продал акции, которые стоят ноль, за реальные доллары.
>через те же полгода
Когда истечет 180 дневный запрет акции упадут еще на 20-30 процентов. Это говорят академические исследования ипо других компаний. Самое грустное, что даже в шорт не поторгуешь, так как владельцы акций в этот период будут устанавливать неадекватные цены на аренду акций для торговли на понижение.
Всё что связано с медициной ООООЧЕНЬ долго вводится, причём там десятилетия могут тестироваться даже успешные на 100% препараты, на мышах, на мартышках, в самом конце на людях. Даже если они вот прям вообще охуеть какие эффективные, тупая бюрократия их не пустит. С такой скоростью обработки данных медицина никогда не сталкивалась, поэтому по-старинке думают, что если лекарство не "настоялось" лет 10 в лабораториях, то пускать его на рынок нельзя.
Если бы не все эти протоколы и бюрократия у нас уже сегодня было бы лекарство от рака, а завтра вакцина вечной молодости.
Надо роботов с разнообразными датчиками в физический мир выпускать, причём разных. Чтобы они лазили по горам\лесам\болотам\морям и сами получали данные, которые ещё не созданы человеком об окружающем мире.
>Когда истечет 180 дневный запрет акции упадут еще на 20-30 процентов. Это говорят академические исследования ипо других компаний.
По-моему не было прецедентов, чтобы настолько абсурдные цены выставляли на старте. 20-30 процентов это, наверное, относительно цены перед снятием ограничения, там вопрос, какая цена будет к этому моменту, может в несколько раз упадёт.
Сейчас какой-то угар творится на рынке, пузырь из энцибояредии. Технология есть и она работает, рынок есть, но откуда вы эти триллионы напридумывали? Почему не квадриллионы сразу?
Это реально NTF какой-то, когда примитивные картинки за десятки миллионов долларов продавали.
SpaceX как космическая компания очень успешна, но этот рынок относительно небольшой. Starlink это реальный бизнес, но там не такой большой рынок в принципе. Космические датацентры это абсолютная дичь без задач. А как ИИ компания ну тоже всё очень сомнительно.
> десятилетия тестироваться
Эти бюрократические правила кровью писаны. Потому что лекарство может лечить и одновременно убивать/колечить. Фарм компании склонны скрывать побочки, поэтому придумали многоуровневые проверки безопасности.
если что-то действительно эффективное, то оно достаточно быстро выйдет на рынок. Особенно если там про серьёзные болезни, вроде онкологии.
Десятки тел это преувеличение. Есть примеры реальных препаратов? Берём рандомный пример, Оземпик. Формула придумана в 2012 году (за галлюны не отвечаю, проверять лень), сначала её дорабатывали, в 2016 вышли на клинические испытания, в 2017-18 вышли на рынок как препарат для лечения диабета, в 2021 стали использовать как препарат для похудания
Между созданием формулы и выходом на рынок как препарат для средне-опасных болезней (диабет 2-го типа) 6 лет.
Тебе надо сначала убедиться, что препарат в принципе может работать, это довольно сложно. Большинство препаратов, что в теории могут работать, не работают. А вот последствия легко могут быть очень серьёзные. Поэтому первые стадии затягиваются. Потом клинические испытания.
Вот придумал ты препарат для лечения какого-то типа рака. Но как тестировать? Реальный больной скорее всего чем-то активно лечится. Ты будешь отменять текущее лечение, чтобы использовать опытное? Не так просто тут.
Легко опыты ставить, когда какие-то безобидные болезни. Но там важнее безопасность проверять. Если ты придумаешь препарат против глиобластомы, чтобы 30% выживало (сейчас около 0), при этом 5% будут умирать от самого препарата, это норм. Если же препарат для лечения прыщей, и будет помирать 0.1%, то это ни разу не норм.
Численность работоспособного населения составляет около 3,7 миллиарда человек. Если у 5% пользователей будет подписка за 20$, а остальные будут смотреть рекламу за 1.33$ в месяц, то в год мы получаем:
Распределение пользователей:
Подписчики (5%): 3,7 млрд0,05=185 млн человек
Бесплатные пользователи (95%): 3,7 млрд0,95=3,515 млрд человек
Годовой доход с одного пользователя:
Для подписчика: $2012 месяцев=$240 в год
Для бесплатного пользователя (реклама): $1,3312 месяцев=$15,96 в год
Расчет выручки по категориям пользователей:
От подписок: 185 млн$240=$44,40 млрд в год
От рекламы: 3,515 млрд$15,96=$56,10 млрд в год
Итог: годовая выручка составит $100,50 млрд. Таким образом, капитализация 1-2 трилиона вполне реалистична, к тому же корпы будут платить больше 20 баксов, как минимум 200 баксов. Так что это очень пессимистичный расчет.
Для справки: в среднем на одного активного пользователя YouTube приходится около 15–16 долларов рекламного дохода в год, то есть 1.33$ в месяц.
Глобально платную подписку (YouTube Premium или YouTube Music) имеют примерно 4,5% – 5% от общего числа активных пользователей платформы.
Акции можно продать через продажу колов, долбаебы
>Любой мелкий косяк на который раньше никто не обращал внимание, теперь будет ронять капитализацию компании в хламину
Хеджируется продажей фьючей в день запуска, ебантяй ты финансовый
Так и представил, как индиец, что в индийской шиномонтажке работает, пользуется ChatGPT. А может даже подписку покупает. Представить, что он смотрит ютуб ролики как-то проще
Манярасчёты, но
>Итог: годовая выручка составит $100,50 млрд
из других расчётов более, чем реально, 200 тоже реально, для рынка в целом, а не одной компании
>Таким образом, капитализация 1-2 трилиона
С чего бы это? 10х от выручки это уже запредельно большой фактор. И это рынок в целом, на котором большая конкуренция, OpenAI, Anthropic, Google, SpaceX (X.AI), и другие, все сражаются за общих пользователей
>Глобально платную подписку (YouTube Premium
Не дают. Хотя на Gemini можно подписаться
>большой фактор
Например, мультипликатор капитализации к выручке (Price-to-Sales) для Google составляет около 10.2x.
>как индиец, что в индийской шиномонтажке
он может пользоваться дома вне работы. В конечном итоге 16$ рекламы в год - это в среднем по миру. Для США и Канады годовой рекламный ARPU на одного пользователя достигает около $50.
Учитывая, что корпораты могут тратить сотни или тысячи долларов на сотрудника не вижу проблемы в капитализации несколько триллионов.
В начале умеет потом идут глюки и потеря контекста
Россия и китай подписали соглашение о создании организации по сотрудничеству в ИИ Аноним 17/07/26 Птн 13:22:32 #444 №1654214
В Шанхае подписано соглашение об учреждении Всемирной организации сотрудничества в области искусственного интеллекта.
Идея создания такой международной структуры была впервые озвучена премьером Госсовета КНР Ли Цяном на Всемирной конференции по искусственному интеллекту в 2025 году. Он подчеркнул, что без совместной работы мирового сообщества высокие технологии могут превратиться в привилегию лишь нескольких стран и корпораций.
«Убежден, что наше активное участие в организации послужит укреплению глобального технологического диалога, а также будет способствовать эффективному продвижению российских разработок и компетенций на зарубежных рынках», — прокомментировал вице-премьер РФ Дмитрий Григоренко, чьи слова передали в его аппарате.
Он также добавил, что Россия входит в число немногих государств, обладающих собственными большими языковыми моделями (LLM), а сфера ИИ в стране развивается стремительными темпами.
О создании организации объявлено за день до открытия Всемирной конференции по искусственному интеллекту, которая пройдет в Шанхае с 17 по 20 июля.
Ранее президент России Владимир Путин заявил, что страна обладает конкурентными преимуществами в борьбе за технологии ИИ между государствами и транснациональными корпорациями. Глава государства подчеркнул, что РФ имеет подготовленные кадры, доступ к энергоресурсам и понимание рисков внедрения этих технологий.
Будет отечественный мисос и глм?
Идея создания такой международной структуры была впервые озвучена премьером Госсовета КНР Ли Цяном на Всемирной конференции по искусственному интеллекту в 2025 году. Он подчеркнул, что без совместной работы мирового сообщества высокие технологии могут превратиться в привилегию лишь нескольких стран и корпораций.
«Убежден, что наше активное участие в организации послужит укреплению глобального технологического диалога, а также будет способствовать эффективному продвижению российских разработок и компетенций на зарубежных рынках», — прокомментировал вице-премьер РФ Дмитрий Григоренко, чьи слова передали в его аппарате.
Он также добавил, что Россия входит в число немногих государств, обладающих собственными большими языковыми моделями (LLM), а сфера ИИ в стране развивается стремительными темпами.
О создании организации объявлено за день до открытия Всемирной конференции по искусственному интеллекту, которая пройдет в Шанхае с 17 по 20 июля.
Ранее президент России Владимир Путин заявил, что страна обладает конкурентными преимуществами в борьбе за технологии ИИ между государствами и транснациональными корпорациями. Глава государства подчеркнул, что РФ имеет подготовленные кадры, доступ к энергоресурсам и понимание рисков внедрения этих технологий.
Будет отечественный мисос и глм?
>Не дают
Я не утверждал, что ее дают. Ее имеют 4,5% - 5% от числа активнх пользователей, очевидно ты находишься в остальных 95%
На файнтюн диппсика наклейку "Алиса" приебашат и цену поднимут на 30%
По остальному импортозамещению и сотрудничеству видно же все
Никто в здравом уме не отдаст свои наработки именно по созданию и тренировки моделей
Дать же сами модели, почему нет? Особенно когда они и так попенсорс лол
ГигаЧед же
В теории можно конкурировать со всякими Мистралями за третье место.
>он может пользоваться дома вне работы
Зачем среднему человеку нейросеть? Особенно с учётом, что какая-то есть прямо в привычном гугле?
Музыку-видео люди постоянно потребляют, пассивное развлечение. И всегда потребляли, раньше тв-радио было для этого. А нейросети зачем?
>>файнтюн диппсика
Алиса - это YandexGPT, у них обучение - своё, модель своя, весы -свои, нет никаких доказательств того, что Алиса - это дипсик. Более того, дипсик появился на 6 лет позжа Алисы, короче как всегда хохол - проснись ты серишь под себя
Алиса проходит тест на П-образную хуйню
Дебич какелозависимый, я про будущее.
Очевидно что Алиса и Гигачад мусор ебаный и если будет сотрудничество то только в одну сторону где китайские братишки подкинут чет, как с москвичом сделали
Я не из пынистана и не из окраины, не трясись
Ну мб я предвзят, надо бы затестить но цены пиздец
У нас разработки идут параллельно, а не так, что один тянет второго. Нахуй тогда китаец спизданул, что у нас свои ЛЛМ есть?
А так обучение моделей друг на друге нормальная практика. Это не делает российские ЛЛМки китайскими,
их суть в том, что многим компаниям хочется ИИ, а использовать иностранные сервисы запрещено, поэтому приходится платить
> где китайские братишки подкинут чет, как с москвичом сделали
В РФ исторически очень сильная софтверная интустрия, ещё пока до конца не добита. И деньги есть. Так что нет проблемы сделать что-то своё, не как у Китая-США, но тоже приличное. Чем китайцы могут помочь, так это железом
>железом
Это самая большая проблема. Именно из-за этого Китай все же отстает от США (да, kimi 3 хуже американских фронтиров)
Тем не менее, у Китая есть своё железо, и в целом довольно приличное. Оно отстаёт, но оно очень приличное и есть перспективы.
В РФ своего железа нет, перспективы сделать железо пригодное для ИИ нулевые. То есть имея чужое железо сделать свою модель не проблема, но вот сделать железо хотя бы 1/100 по возможностям от даже китайского без шансов.
Пока да. Но у них есть технологии, они умеют производить железо. И есть чёткие планы наращивания производства, чтобы уйти от зависимости от США.
>Китая есть своё железо
Китай использует свое железо только для инференса, к тому же энергия субсидируется правительством. Все китайские фронтир лаборатории на профильных кадровых сайтах ищут спецов с опытом CUDA, так что все завязано на Nvidia даже в поднебесной.
В Шэньчжэне стартовал первый в мире MMA чемпионат среди роботов – Ultimate Robot Knock-out Legeng
Выглядит достаточно эпично. Главный приз – полтора миллиона долларов, кстати.
Выглядит достаточно эпично. Главный приз – полтора миллиона долларов, кстати.
вот это реально будущее, только нужно регламент прописывать жостко, а то начнут пулеметы устанавливать
Россия обладает самыми современными технологиями ИИ и готова предлагать их другим странам, заявил заместитель руководителя Администрации президента РФ Орешкин.
Возможно у господина Орешкина действительно есть доступ к фаблу и про подписка, в этом нет ничего фантасического
Lucy 2.5 - реалтаймовый композ и редактирование видео.
Идея вроде не нова, мы уже это видели в разных Лайфпортретах, Инфинитоках и, конечно у Клинга в Motion Control.
Загружаете картинку персонажа (любая неведомая тварь тоже сгодицца), берете видео, где вы или более талантливый актер(персонаж) кривляется на камеру, и вот уже ваша картинка кривляется нужным образом. В 3Д это зовут ретаргетом.
Но!
Здесь вот это вот всё в РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ! То есть берете картинку, вебку и погнали стримить 24-30FPS и минимальной задержкой (пишут near-zero latency, но в реале с учетом интернета будет 1-2 сек я думаю).
В первых версиях, кстати, не было цензуры (первый вебм)
Пробуем тут:
https://lucy.decart.ai/
И тут:
https://fal.ai/models/decart/lucy-2-5/realtime
Идея вроде не нова, мы уже это видели в разных Лайфпортретах, Инфинитоках и, конечно у Клинга в Motion Control.
Загружаете картинку персонажа (любая неведомая тварь тоже сгодицца), берете видео, где вы или более талантливый актер(персонаж) кривляется на камеру, и вот уже ваша картинка кривляется нужным образом. В 3Д это зовут ретаргетом.
Но!
Здесь вот это вот всё в РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ! То есть берете картинку, вебку и погнали стримить 24-30FPS и минимальной задержкой (пишут near-zero latency, но в реале с учетом интернета будет 1-2 сек я думаю).
В первых версиях, кстати, не было цензуры (первый вебм)
Пробуем тут:
https://lucy.decart.ai/
И тут:
https://fal.ai/models/decart/lucy-2-5/realtime
Гигачат всех ебет на бенчмарках связанных с русским языком, это правда
с другого ракурса
Netflix превращает ИИ-шашечки в ИИ-ехать
На Q2 2026 earnings call Тед Сарандос прямо сказал, что GenAI уже влияет на сотни продакшенов Netflix. По его словам, AI-workflows использовались примерно в 300 тайтлах, причем самая большая концентрация пока на постпродакшене.
Netflix напрямую не говорит “мы заменяем кожаных нейросеткой”. Просто аккуратно заявляет: AI помогает делать сложные кадры быстрее, дешевле и там, где раньше сцену просто выкинули бы из-за бюджета или сроков.
Сарандос перечислил, где именно AI уже работает:
concept и set references;
previs;
VFX;
sequence prep;
shot planning;
post-production;
delivery;
сложные сцены с массовкой;
исторические батальные сцены;
кадры, которые без AI были бы слишком дорогими или долгими.
Ключевой пример - документальный сериал The American Experiment. В нем, по словам Сарандоса, есть 17 минут AI-enhanced footage. Эти 17 минут сделали в два раза быстрее и за половину стоимости по сравнению с предыдущими вариантами.
Что с InterPositive
InterPositive, купленная у Бена Аффлека, отвечает за filmmaker-first AI: инструменты для работы с уже снятым материалом, визуальной логикой сцены, continuity, светом, фонами и missing shots
InterPositive - это не единственный AI-инструмент Netflix. Сарандос прямо уточняет: у компании есть InterPositive, но также есть Eyeline и собственная animation lab. То есть Netflix собирает не один “магический AI-продукт”, а набор внутренних и купленных инструментов, которые вместе закрывают разные части production pipeline.
Хорошая финальная фраза в интервью:
Netflix не говорит: “AI будет снимать кино вместо людей”. Netflix говорит куда более жоско: “AI позволит нам делать сцены, которые раньше были слишком дорогими, слишком долгими или просто вылетали из сценария”. Это не замена Голливуда одной кнопкой, а перепрошивка экономики продакшена.
Только вот с перепрошивкой кожаным возможно тоже придется вылететь из сценария.
https://www.investing.com/news/transcripts/earnings-call-transcript-netflix-posts-slight-q2-2026-beat-shares-sink-after-hours-93CH-4797109
https://about.netflix.com/en/news/why-interpositive-is-joining-netflix
На Q2 2026 earnings call Тед Сарандос прямо сказал, что GenAI уже влияет на сотни продакшенов Netflix. По его словам, AI-workflows использовались примерно в 300 тайтлах, причем самая большая концентрация пока на постпродакшене.
Netflix напрямую не говорит “мы заменяем кожаных нейросеткой”. Просто аккуратно заявляет: AI помогает делать сложные кадры быстрее, дешевле и там, где раньше сцену просто выкинули бы из-за бюджета или сроков.
Сарандос перечислил, где именно AI уже работает:
concept и set references;
previs;
VFX;
sequence prep;
shot planning;
post-production;
delivery;
сложные сцены с массовкой;
исторические батальные сцены;
кадры, которые без AI были бы слишком дорогими или долгими.
Ключевой пример - документальный сериал The American Experiment. В нем, по словам Сарандоса, есть 17 минут AI-enhanced footage. Эти 17 минут сделали в два раза быстрее и за половину стоимости по сравнению с предыдущими вариантами.
Что с InterPositive
InterPositive, купленная у Бена Аффлека, отвечает за filmmaker-first AI: инструменты для работы с уже снятым материалом, визуальной логикой сцены, continuity, светом, фонами и missing shots
InterPositive - это не единственный AI-инструмент Netflix. Сарандос прямо уточняет: у компании есть InterPositive, но также есть Eyeline и собственная animation lab. То есть Netflix собирает не один “магический AI-продукт”, а набор внутренних и купленных инструментов, которые вместе закрывают разные части production pipeline.
Хорошая финальная фраза в интервью:
Netflix не говорит: “AI будет снимать кино вместо людей”. Netflix говорит куда более жоско: “AI позволит нам делать сцены, которые раньше были слишком дорогими, слишком долгими или просто вылетали из сценария”. Это не замена Голливуда одной кнопкой, а перепрошивка экономики продакшена.
Только вот с перепрошивкой кожаным возможно тоже придется вылететь из сценария.
https://www.investing.com/news/transcripts/earnings-call-transcript-netflix-posts-slight-q2-2026-beat-shares-sink-after-hours-93CH-4797109
https://about.netflix.com/en/news/why-interpositive-is-joining-netflix
>У нас
Каких нас. Яндекс это контора в Нидерландах с директором в Израиле.
>Основателями исследовательской лаборатории искусственного интеллекта Decart.ai являются Дин Лейтерсдорф (Dean Leitersdorf) и Моше Шалев (Moshe Shalev). Они создали компанию в конце 2023 года, и оба являются бывшими участниками элитного израильского разведывательного подразделения 8200.
Хорошая попытка, товарищ мойор
это опенсерс или нет?
Найди хоть одну ИИ компанию в которой главы не евреи или итальянцы
На планете 195 стран. Из них свои ИИ есть только у трёх. Россия на третьем месте. Да, не SOTA, да не на первом и не на втором месте. НО она в тройке.
> Из них свои ИИ есть только у трёх.
Ты что-то перепутал. Третья страна - это Франция с Мистралем. У них своя архитектура, полностью своя сетка. А у нас из своего только электричество, потраченное на прогонку китайских технологий через американское железо.
к сожалению, Россия делит пятое место с ОАЭ. На графике нет, но яндексгпт эквивалентна примерно o4
Вроде бы DeepSeek V4 тренировали на Хуайвее, без Нвидии. Там реально я этом главная цель была этой модели, демонстрационная.
Не самая мощная их модель, но всё-таки мощная
Что касается электричества, то это самая меньшая из проблем. На фоне цены оборудования электричество можно считать бесплатным.
Про гигачат от разрабов, там описание архитектуры и подходов к обучению
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1055826/
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1055826/
Скорми ей, пожалуйста, такую же картинку, но невозможного объекта.
Слив Suno
Хакер под ником ellie.191 слил старые исходники Suno, и это подтвердило то, о чем все и так догадывались. Модель обучали, соскрэпив миллионы (а скорее всего десятки миллионов) треков и текстов с YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound и IMSLP. В слитых данных засветились исходники за 2023–2024 годы и скрипты для скрейпинга.
Только с YouTube Music стащили больше 2 миллионов клипов. Причем разработчики специально выкачивали акапеллы, чтобы получить чистый вокал для обучения. Для обхода защит ютуба Suno юзали сторонний сервис Bright Data, а в планах было выкачать миллион часов подкастов через PodcastIndex.
Suno защищаются тем, что териновать модели на копирайтных материалах, которые публично доступны в интернеты - это fair use (есть такое понятие в США).
Утечка произошла еще в ноябре 2025-го, но компания технично умолчала об этом. Под шумок утекли и данные клиентов: email, номера телефонов и платежная информация из Stripe. Suno оправдываются тем, что полных номеров карт у них не было, поэтому уведомлять пользователей по закону они были не обязаны.
Сейчас RIAA (Американская ассоциация звукозаписывающих компаний) как раз судится с Suno за нарушение копирайта, и этот слив для них настоящий подарок.
Статья на The Verge https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/966072/suno-ai-music-training-scraping-youtube-hack
Хакер под ником ellie.191 слил старые исходники Suno, и это подтвердило то, о чем все и так догадывались. Модель обучали, соскрэпив миллионы (а скорее всего десятки миллионов) треков и текстов с YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound и IMSLP. В слитых данных засветились исходники за 2023–2024 годы и скрипты для скрейпинга.
Только с YouTube Music стащили больше 2 миллионов клипов. Причем разработчики специально выкачивали акапеллы, чтобы получить чистый вокал для обучения. Для обхода защит ютуба Suno юзали сторонний сервис Bright Data, а в планах было выкачать миллион часов подкастов через PodcastIndex.
Suno защищаются тем, что териновать модели на копирайтных материалах, которые публично доступны в интернеты - это fair use (есть такое понятие в США).
Утечка произошла еще в ноябре 2025-го, но компания технично умолчала об этом. Под шумок утекли и данные клиентов: email, номера телефонов и платежная информация из Stripe. Suno оправдываются тем, что полных номеров карт у них не было, поэтому уведомлять пользователей по закону они были не обязаны.
Сейчас RIAA (Американская ассоциация звукозаписывающих компаний) как раз судится с Suno за нарушение копирайта, и этот слив для них настоящий подарок.
Статья на The Verge https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/966072/suno-ai-music-training-scraping-youtube-hack
>DeepSeek V4 тренировали на Хуайвее, без Нвидии
Писали, что они облажались с хуйвеем и обратно на нвидиа ушли. Из-за этого релиз на полгода задержали
Конечно. Ничего к русским отношения не имеет. Они же такие тупые, что не могут ничего создать. Ни разу ничего не изобрели и ничего не построили
ты еблан? я лично пятерых разрабов из яндекса и шада знаю. один из них сейчас в X, другой в FB, остальные не интересовался, но все очень толковые + публикации на arxiv.org у многих. Не слышал от них про израильские корни
>Сейчас RIAA (Американская ассоциация звукозаписывающих компаний) как раз судится с Suno за нарушение копирайта, и этот слив для них настоящий подарок.
Компаниям с текстовыми нейросетями приготовиться, так сказать...
>Компаниям с текстовыми нейросетями приготовиться, так сказать...
Им давно похуй, у них есть аргумент в виде Китая.
>Им давно похуй
Сюно до сих пор не была заблокирована в сша, а может быть легко заблокирована. Китайский рынок слабый по сравнению с сша
Тем временем разработчики из Moonshot уже намекают на Kimi K3.1, которая будет ближе или лучше Fable и Sol. И им даже не придётся получать одобрение правительства США для её выпуска, и не придётся ограничивать в ответах.
Держитесь, Альтманы и Амодеи.
Держитесь, Альтманы и Амодеи.
я заметил, у К3 проблема с ориентацией в 3д графике и похоже нетолько, надеюсь, пофиксят.
Ждем выпуск новых моделей дипсик, мимо, минимакса и глм, тогда уж точно пиздараки. Про протухший гоймини, у которых пизда с прошкой 3,5 и утечкой кадров, и говорить нечего
Даже если Дипсик не полностью делали на китайских чипах, то есть Longcat 2.0, который полностью на Хуавее делали. Да вроде сам Хуавей какие-то модели тоже делает
Кстати, почему роботы не помогают с озеленением планеты? Самая массовая и монотонная проблема.
Звучит примерно как "почему сосули лазером не сбивают?"
Проблема комплексная.
А так разная техника много где используется, просто гуманоидные роботы там не очень в тему и их мало пока
>Вообще интересно, что будет с их акциями, через те же полгода. Реально рынок акций уже давно ближе к NFT, цена может быть любой. Исходно акции придумывали, чтобы дивиденды владельцам платить, прибыль распределять, но это уже давно не работает, многие их вообще не платят, чисто спекулятивный рынок.
Ака пузырь. Или пирамида МММ. Где зарабатывают деньги по принципу "куплю сегодня и продам следующему лоху подороже".
Что тут может пойти не так?
В политаче пруфанули что иранцы в Бахрейне разнесли датацентр чатжпт и у народа пошел сбой по 1 токену в секунду
https://lenta.news/news/2026/07/18/iran-udaril-raketami-po-glavnomu-ii-habu-ssha/
Иран ударил ракетами по главному ИИ-хабу США
КСИР ударил баллистическими ракетами по ИИ-хабу в Бахрейне
Переключаемся на Дипсик поцоны))))
Цены на видеокарты, чипы, телефоны и память в небо по всему миру улетели на года, чтобы эти чипы в итоге массово ракетами разносили, собрав в одном месте, как сарай какой. Современный мир, итоги.
Тебя тоже дружище подкосило по токенам?)
Переключаемся на Дипсика, отпустит
Мне пришлось, иначе все просто тупо остановилось.
10Т модель себя хорошо показала, ждём 20Т. Или хорошо бы, чтобы 10Т модель китайцы сделали, они как-то умеют оптимизировать и сжимать.
>ждём 20Т
Угомонись, нет смысла в таких моделях, они не окупят свой инференс, даже если там будет AGI. Так бы уже и на 100T могли модель создать. Вот только смысл? Модели на 20T имеет смысл делать года через три, когда железо станет мощней, и экономически будет целесообразно крутить такие модели.
Ну дяяя, это же всего лишь хороший учитель для дистиляции, генератор синтетической даты и интеллект который можно бесконечно скейлить по скорости инференса выделяя ей вычислительные мощности. Не говоря уже о том, что они не окупят свой инференс из головы взял, не смотря на то, что у разных моделей даже сейчас используется разное количество токенов для решения задачи, а так же использованы разные архитектурные подходы для снижения стоимости.
Наконец-то не плато. Фейбл вышел, опенаи начали догонять клод, но кими к3, опенсорс, смогли обогнать самих опенаи. Чувствую что это только начало и сейчас что-то еще более интересное начнется, если у глм с их пониманием как тренировать модели появится 3Т чекпоинт, то они им и фейбл раздавят. Если бы запад и китай заколлабились и антропик поделились 10Т претрейном с лучшими китайскими лабами, они бы из него АГИ уже сотворили
Тренинг супермоделей ограничен мощностями специализированного железа, а подгон нужного железа будет примерно через год, планы уже есть. Железо даст существенный скачок в уровне. Так что сейчас вряд ли что-то радикально новое, разве что умные оптимизации за год придумают, благо много людей работает. Плюс минус мисос левел скорее ближайшие месяцы дотягивать будут, а сам мисос левел удешевлять. Ну и развитие агентского софта. Самое крутое, что можно ожидать в ближайший год, это дотягивание следующей локальной Геммы или Квена до уровня Опуса 4.8.
Полтора года до аги, какой год на подтягивание мощностей, чел
Железо не ускоришь. Там 1-2 года вывода через фабрики и неускоряемые процессы проектирования чипов. Все планы на 1-2 года как раз, в 2028м запуск. Ну разве что АГИ чисто на оптимизациях алгоритмов вывезут раньше, но тут бабушка надвое сказала. С железом путь в АГИ гарантированный, без железа разве что какой цикл саморекурсии удастся запустить, но он тоже может упереться в лимит фигового железа.
>Самое крутое, что можно ожидать в ближайший год, это дотягивание следующей локальной Геммы или Квена до уровня Опуса 4.8
Нельзя такого ожидать, локальные модели ограничены железом очень сильно. Больше шансов иметь супермодели на текущем индустриальном железе, чем текущие топ модели на локальном
И не думаю, что супермодели ограничены железом. Они ограничены обучающими данными. Тебе реально нужны специализированные модели, на которые запрос роутеры будут перекидовать, модели могут быть не очень тяжёлыми. Но вот данные под них надо готовить, затраты растут стремительно.
Они ограничены железом. Текущего не хватает существенно. От этого циклы по 3 месяца и многие вещи невозможны. С новым железом все сократится до 2х недель, и станут возможны вещи, которые сейчас малореализуемы из-за нехватки скорости, их просто не запустишь, или придется годы ждать, что для быстрого рыночка не подходит.
> Они ограничены обучающими данными
С текущими уебищными архитектурами.
Проиграл.
Вообще, посмотрел я конкретно на ту вебмку и что-то появилось желание вайбкоднуть что-то похожее, но своё, добавлять плюшек постепенно. Думал по ссылке будет промптецкий.. А вот нихуя.. Жалко. Ну да и похуй в общем, в любом случае мой некро пк не потянет локалочки, денях нету, а навыки для использования фришных моделек/агентов - нету. Я уже пробовал и дважды бибу отсосал, почему то мне в этом плане web более дружелюбен, а с моделькой/агентом постоянно нерабочий слоп выдаёт, может скилл ишью.
Бенчи где Kimi K3 на первом месте
С небольшим отрывом:
BrowseComp
ProgramBench
SWE Marathon
SpreadsheetBench 2
nextjs.org Agent Performance
С значительным отрывом:
Frontend Code Arena
KernelBench
Creative Writing v3
С гигантским отрывом (26% vs 14% у второго места, Fable 5):
Harvey LAB-AA
С небольшим отрывом:
BrowseComp
ProgramBench
SWE Marathon
SpreadsheetBench 2
nextjs.org Agent Performance
С значительным отрывом:
Frontend Code Arena
KernelBench
Creative Writing v3
С гигантским отрывом (26% vs 14% у второго места, Fable 5):
Harvey LAB-AA
>Нейронки обучаются на датасете
Вот это сюрприз!
На самом деле настоящий прорыв возможен если наконец начнут вкладываться в нейроморфные процессоры, причем уже давно пора уйти от плоскости и расти в объеме, тем более нейроморфным процам не страшен перегрев.
На сегодня есть только какие то огрызки на 1.2 млн. "кремниевых нейронов", если чисто количественно, то до уровня человека нужно ~100 лярдов, а если качественно, то и того больше.
Вы только представьте - вставляете мясной кремниевый кубик в свой кудактор, загружаете туда 70b модельку, говорите - обучайся, а он потребляя 20 ватт мощнее всех ЦОДов клоуздЭЙай, в 10000 раз быстрее и обучается в режиме онлайн, а не месяцами и годами.
Ты отошёл на 30 минут, а по возвращению он уже до фабла развился, ты чихнул, а он уже ядерные арсеналы всех стран подчинил, ты моргнул, а он используя технологии которые мы бы посчитали магией, вылез из твоего кудактора и изнасиловал тебя.
Доля домохозяйств в США с платной подпиской на ИИ
Подгон железа постоянно идет, а не скачками, так как производство железа начали ускорять еще 2 года назад..
>Почему мы так привязаны к идее, что труд должен быть организующим принципом человеческой жизни?
Потому что иначе есть будет нечего и я умру от голода блять, потому что не могу купить себе еды, а если я не могу купить себе еды - капиталист никогда в жизни не достанет из своих ии капиталов еды и не даст ее мне потому что "иди работай бро, что негде работать, да?? Ахаха, ну не вписался в рыночек, F"
>Каждый, кто становится безработным, получает Универсальное базовое обеспечение (смесь Безусловного базового дохода, Универсальных базовых услуг, Универсального базового капитала, Универсальных базовых вычислений)
Или не получает, или например, вместо ББД получает целебную дозу циклоновой ингаляции, или переезжает жить на остров эпштейна, чтобы торговать последним, что у человека еще осталось. Я в ахуе откуда у этого идиота такие маняфантпзии, он как будто не знает кто все эти деды ебаные и чего им нужно. Надо не ждать изобилия, а искать удаленку, покупать землю, запасаться теплицами и огнестрелом, чтобы отбиваться от толп безработных голодающих оскотинившихся сограждан
Ебало антропиков которые хотели ограничить доступ к фейблу только по апи после выода kimi k3 представили?
Конкуренция хорошо, скоро и ГЛМ подтянется. А в августе ЖПТ-6. Антропикам теперь некогда рассказывать про взломы пентагона и насколько их модель опасная. А ведь весной мы думали что китайцы в полугоде от фронтиров и только осенью перегонят Опус.
Речь о подписке, чел. За бесплатно тебе только за щеку накидать могут.
Глм себе месяца полтора назад тоже опус 4.8 рисовал, по факту будучи где-то рядом с 4.5 в лучшем случае с смешными лимитами, эти рисованые бенчмарки - бабушка надвое а то и натрое сказала
Глм 5.2 это хорошая модель, которая объективно воспринималась чем-то около опуса 4.6, никто не смотрел что они сами там пишут, все понимали ее реальный уровень и любили все равно. Кими же буквально лучше Сола, объективно, и хоть не дотягивает до фейбла но из-за разницы в цене все будут юзать его вместо фейбла
> Кими же буквально лучше Сола
Лол. Почему бы сразу не лучше GPT-6?
Скажи честно ты хоть одну из них трогал? Если бы поюзал обе сейчас бы не нес эту чушь
Фейбл древний кал который должен был выйти 3 месяца назад, еще и с фолбеками постоянными, что ты там трогал такого?
Через 2 года все эти фейблы будут восприниматься как Гигачат. Даже в кодинге дохуя недочетов и ошибок до сих пор.
Это повод сидеть и ныть тут о том что "НИНУЖНААА"? Чел попустись мы живем сейчас
По моим задачам, в геймдеве, фронтенде, он ебет сол знатно, там вообще не близко. Может он заточен на визуал и в каком-нибудь соревновательном программировании сол лучше выполнит задачу, потому что задрочен на это, но в эвридей тасках вообще нет.
Ну потому что это говно на фронт натренили, а на всё остальное забили. Фронт за кодинг вообще лучше не считать, чтоб потом не обсераться на простых задачах.
Ну че там ваши "ии" которые развиваются бешеными темпами, уже прошли arc-agi 3? Или все еще сосут у кожаных мешков?
У кожанных мешков проц все ещё в 50000 раз быстрее и в 999999 раз энергоэффективнее.
Увожайсукакожанныхмешков!
Нейроны кожаных мешков работают на частоте 200гц, так что мозг намного медленнее. Но все ровно кожаные мешки дают пососать
Вот только нейрон кожаных мешков аналоговый и работает на химии, может иметь дохулион число состояний, а модель держит в мясном объеме, а не отдельно в ашбиэм.
Смотрите какая штука, все будем минимум с 200б модельками
Есть какие то преимущества в сравнении с гробом с 128 Гб ОЗУ?
> 128ГБ общей памяти
Этой пизде не стыдно стоять там и выебываться мощью двух планок оперативки?
4х канал и 260гигабутс в секунду у ддр5 пк 2х канал и 100-120 гигапуков
Fable остается по подписке. Но только для олигархов.
Помните, как Антропики говорили, что после 7 июля Fable будут доступен только про API кредитам?
Но тут подсуетились OpenAI и бахнули 5.6.
Антропик стал резко переобуваться типа "ну если очень хочется, что мы продлим на недельку доступ по подписке" и "и еще продлим, мы же держим слово".
Сейчас в очередной раз переобулись.
С 20 июля Fable оставляют доступной в планах Max ($100 и $200) и Team Premium, на них Fable может использовать половину лимитов. Нищебродам Pro (20 баксов)дадут $100 кредитов.
Похоже юзеры все-таки мигрируют на OpenAI раз началась такая суета.
Помните, как Антропики говорили, что после 7 июля Fable будут доступен только про API кредитам?
Но тут подсуетились OpenAI и бахнули 5.6.
Антропик стал резко переобуваться типа "ну если очень хочется, что мы продлим на недельку доступ по подписке" и "и еще продлим, мы же держим слово".
Сейчас в очередной раз переобулись.
С 20 июля Fable оставляют доступной в планах Max ($100 и $200) и Team Premium, на них Fable может использовать половину лимитов. Нищебродам Pro (20 баксов)дадут $100 кредитов.
Похоже юзеры все-таки мигрируют на OpenAI раз началась такая суета.
Ну так там ведь ускоренная память, а не просто оперативка. Но конечно и она черепаха по сравнению с видеопамятью
Ебало имаджинировали? Иллюстрация того, почему китайский ИИ «косит налево», точнее он сильно менее коллективистский и традиционалистский, чем можно было ожидать.
Просто цель китайских компаний - экспорт, как и во всем. Внутренний рынок вторичен. И похоже, рынок США китайский ИИ начинает захватывать вслед за солнечными панелями, шмотками, да и вообще всем.
Просто цель китайских компаний - экспорт, как и во всем. Внутренний рынок вторичен. И похоже, рынок США китайский ИИ начинает захватывать вслед за солнечными панелями, шмотками, да и вообще всем.
-Очень красивая штука, согласны?
-(Короткая заминка)... У!
-Щас скажу что это (вы охуеете!)
-(Длинная пауза недоумения)... У!
Проплатил вчера подписку на Кими. Короче видел как чел пиздел, на то что Клод очень любит ИБД и жрать токены по приколу, дак вот - Кими это блять Клод в квадрате в этом плане - он будет реально ЧАС сидеть и работать над проектом на Максимальном резоне. А на Сворме еще и позовет корешей и они будут как таджики все вместе слопит. За 2 дня я уже потратил 35% 20 долларовой подписки - так что 40 бачей это у них минимум.
Из плюсов - слоп реально ахуенный! Модель реально думает, стопает сама себя, разворачивает дебаг, в связи с чем получается нихуевый такой код. Он собрал мне полностью рабочую настолку на годоте с первого раза без единого бага, написал неплохую миди мелодию и запрогал неплохие фильтры под ПС1 стилистику.
Крч это реально ахуенная альтернатива фейблу, если вы готовы платить 40 баксов. Когда он окончательно забъется, то буду тестить Гопоту - уже год ей не пользовался, ибо там такой срач ебаный.
Из плюсов - слоп реально ахуенный! Модель реально думает, стопает сама себя, разворачивает дебаг, в связи с чем получается нихуевый такой код. Он собрал мне полностью рабочую настолку на годоте с первого раза без единого бага, написал неплохую миди мелодию и запрогал неплохие фильтры под ПС1 стилистику.
Крч это реально ахуенная альтернатива фейблу, если вы готовы платить 40 баксов. Когда он окончательно забъется, то буду тестить Гопоту - уже год ей не пользовался, ибо там такой срач ебаный.
>Он собрал мне полностью рабочую настолку
Какого объема был промт, если не секрет?
> стопает сама себя, разворачивает дебаг
Ты ещё не видел насколько далеко GPT 5.6 может зайти в тестировании. Фейбл даже рядом не валался, настолько Сол может уйти в тесты. А если врубаешь цель, то можно его оставлять на сутки автономно работать.
Что по лимитам подробнее? Если есть с чем сравнить
Мой документ на 4 страницы. Сама игра где-то на 1200 строчек кода вышла.
Ну очевидно самая жрущая. Я про подписке Слопус и Фейбл только один раз в лимит загнал, а там 200 страничные методички, лабы и курсачи. Чат ГПТ не тестил на подписке (только основной 5.4), но клоду я вообще даже не давал никогда задачи чето сделать, ибо там полный слоп был - он даже миди файл не в состоянии сделать красивый. Кими в творческих задачах благодоря этой своей технологии где он всё обмозговывает тупа топ, но жрёт просто нереально: Вот я ему дал задачу написать 10 миди для джаз бенда - он писал его ЧАС ровно - и съел где-то 30% подписки сразу.
Для повседневных задач и сухого кода/обучения, я думаю Клод или Гпт будут лучше из-за простоты задачи и лимитов.
Судя по описанию это примерно такая же работа как у GPT Sol на максималках.
Ага, вот кто будет заваливать Стим говноподелками и понижать репутацию ИИ в глазах общественности.
Что за настолка-то без единого банга? Они разные по сложности, как бы.
Я не думаю что есть хотя бы одна полноценная ИИ игра, где хотя бы код чисто ИИ написан. Я уже молчу про другие ассеты.
Офк можно сделать чето похожее на игру, но это все будет не играбельно для нормисов.
> Сама игра где-то на 1200 строчек кода вышла.
Ну это хуйня примитивная. У меня запил одной фичи вот так выглядит часто.
Как раз для нормисов он "Три в ряд" уже сделает. Да и простенькую ККИ сделать может наверняка. Вряд ли за ваншот. Но если туда баксов 100 - 200 вложить, я думаю вполне осилит.
Вроде как по кукарекам со сритера, перепечатанным в реддит, скоро выпустят дипсик v4 pro ga, типа некоторые уже щупают - он якобы уровня около фубли-кими. А с ценой дипсика все мигрировать на нефритовый стержень будут
Ну это openrouter. Зачем американской фирме использовать его, чтобы пользоваться американскими моделями, если они могут купить подписку, что обычно выгоднее?
Сам роутер растёт. За год в 20 раз больше токенов через них идёт, качественная картина меняется, кто использует и зачем.
Но да, ты прав, китайская экспансия идёт.
Как-минимум, что тебе не нужен гроб. Сейчас большинство сидит на ноутбуках, только геймеры сидят за гробами, а кто работает, там почти 100% на ноутами. И вот тогда вариантов нет.
На самом деле очевидное будущее, понятно, что железячники сюда будут вкладываться, есть спрос, есть интерес делать такие игрушки у фирм-производителей железа
Судя по тому, что прогресса в создании новых устройств для нейронок на новых принципах, но похожих на цифровых трансформеров, все никак нет, то люди куда-то не туда тратят токены. Неужели нельзя сделать что-то аналоговое похожее на трансформер? На тренировал, отцифровал результат и сидишь довольный урчишь. Или можно не отцыфровывать, если референсить будет тоже аналоговое устройство, только может выходной сигнал для компьютера.
Ученые DeepMind в знак протеста подали в отставку, опубликовав обширную статью, разоблачающую нарушения со стороны Google!
Недавно одна длинная статья потрясла всё сообщество, занимающееся искусственным интеллектом.
15 июля бывший научный сотрудник Google DeepMind Алекс Тернер объявил о своей отставке.
В шокирующе длинной статье он рассказал, как Google постепенно шел на компромисс с Пентагоном, в конечном итоге подписав соглашение о военном искусственном интеллекте без «каких-либо красных линий».
В этой статье из серии «Кремниевая долина в действии» Тернер не только разоблачает лицемерие высшего руководства Google перед лицом прибыли, но и напрямую критикует ключевых фигур в Google, включая Джеффа Дина и Демиса Хассабиса, а также таких академических гигантов, как Йошуа Бенджио и Стюарт Рассел, которые постоянно рассуждают об «этике искусственного интеллекта».
Когда открылся ящик Пандоры с роботами-убийцами, что именно делали эти гиганты искусственного интеллекта, которые когда-то поклялись защищать интересы человечества?
Ниже приведена шокирующая правда, которую Алекс Тернер узнал, уволившись с работы.
«Диктат» Пентагона
Гнев Тернера был вызван реальными событиями.
В январе 2026 года агенты Министерства внутренней безопасности США застрелили по меньшей мере двух мирных жителей на улице. Увидев кадры с момента гибели жертв, Тернер содрогнулся от ужаса.
Однако еще большим ударом для него стало осознание того, что Google выступает поставщиком облачных сервисов и решений в области искусственного интеллекта для Министерства внутренней безопасности США.
Тернер решил принять меры, чтобы помешать Google продолжать предоставлять свои услуги Министерству обороны.
Однако вскоре он обнаружил, что это лишь верхушка айсберга. Назревал гораздо более масштабный заговор, способный изменить ход человеческой истории.
В тот момент Пентагон оказывал давление на ведущих ИИ-компаний, требуя подписать контракт на разработку военного искусственного интеллекта, который допускал бы «любое законное использование со стороны государственных органов».
Если они подпишут контракт, это будет означать, что их модели будут использованы для создания смертоносного автономного оружия (роботов-убийц) или для построения крупномасштабной сети наблюдения за мирными гражданами с использованием искусственного интеллекта.
В то время компания Anthropic отвергла это несправедливое условие контракта, и в результате ей пригрозили прекращением поставок.
Однако Google готовится тихо сдаться.
25 страниц кропотливой работы, и все это закончилось отказом руководства в предоставлении информации типа "прочитано, но ответа нет".
Чтобы помешать Google подписать этот «предательский» контракт, Тернер начал многомесячные внутренние переговоры.
Зная, что руководители не любят пустые протесты, он использовал свой отпуск для написания 25-страничного документа под названием «Красные линии и рамки надзора за военным ИИ».
В частности, он детально прописал механизм контроля, строго запретив использование ИИ для создания смертоносного оружия без участия человека и для тотальной слежки за людьми.
Этот план отличается высоким уровнем профессионализма: даже ведущие эксперты в военной сфере и законодательстве о наблюдении назвали его «весьма выдающимся».
Кроме того, Тернер запустил внутреннюю петицию в Google, успешно собрав подписи примерно от 250 сотрудников GDM и Google Research.
Осталось лишь одно — благоприятный случай.
Однако, потерпев неудачу в ряде долгих и бесполезных внутренних обсуждений, Тернер принял смелое решение: написать лично генеральному директору Google DeepMind Демису Хасбису.
Демис прочитал сообщение и сообщил, что поручит двум руководителям высшего состава команды по политическим вопросам провести соответствующую оценку.
Тернеру показалось, что он увидел проблеск надежды, но реальность ударила его прямо в лицо. Оба менеджера просто проигнорировали сообщения Тернера.
На настойчивые вопросы Тернера они отмахнулись, заявив, что оценка займет несколько месяцев.
Однако установленный Пентагоном крайний срок стремительно приближается.
Тернер даже предложил за свой счет прилететь из Сан-Франциско в Лондон, чтобы лично ответить на любые вопросы, касающиеся плана.
Однако ответственное лицо в очередной раз "прочитало, но не ответило".
До тех пор, пока Google в итоге не подписал соглашение, этот получивший высокие оценки 25-страничный документ Тёрнера так и не был рассмотрен высшим руководством.
Молчание и компромиссы «бога Google» Джеффа Дина
В Google имя Джеффа Дина стало легендой. Он занимает пост главного ученого и совместно руководит проектом Gemini.
Если кто-то в Google и мог бы в одиночку остановить эту грязную сделку, то это был бы Джефф Дин.
Тернер возлагал наибольшие надежды на Джеффа Дина.
Ещё в 2018 году Джефф Дин публично подписал знаменитую «Клятву против смертельных автономных вооружений», пообещав никогда не участвовать в разработке, производстве, торговле или использовании таких систем и не поддерживать их.
Кроме того, Джефф регулярно выступал против массовой слежки за людьми, позиционируя себя как борца за справедливость.
Тернеру удалось договориться об обеде с Джеффом Дином.
Ранее Тернер даже помог Джеффу разработать план: петиция от 250 сотрудников стала бы основой для выражения общественного мнения, а несколько высокопоставленных руководителей тайно пообещали, что поддержат Джеффа, если он возьмёт на себя лидерство в этом вопросе.
Логика Тернера была проста: если бы Джефф Дин принес это соглашение с пентагоном генеральному директору Google Пичаю и сказал: «Если вы это подпишете, я уйду в отставку», Пичай определенно не осмелился бы его подписать.
Джефф Дин действительно предпринял конкретные шаги. В рамках судебного иска Anthropic к Министерству обороны США он публично поддержал компанию, подписав соответствующий документ, тем самым нарушив официальное молчание руководства Google. Это действие заставило Пентагон на время проявить осторожность в отношениях с Google.
Однако на этом достижения Джеффа Дина и заканчиваются.
Когда давление со стороны Пентагона вновь усилилось, Джефф Дин не стал действовать радикально, как того ожидал Тернер, и не стал использовать свою отставку в качестве инструмента шантажа для компании.
Недавно одна длинная статья потрясла всё сообщество, занимающееся искусственным интеллектом.
15 июля бывший научный сотрудник Google DeepMind Алекс Тернер объявил о своей отставке.
В шокирующе длинной статье он рассказал, как Google постепенно шел на компромисс с Пентагоном, в конечном итоге подписав соглашение о военном искусственном интеллекте без «каких-либо красных линий».
В этой статье из серии «Кремниевая долина в действии» Тернер не только разоблачает лицемерие высшего руководства Google перед лицом прибыли, но и напрямую критикует ключевых фигур в Google, включая Джеффа Дина и Демиса Хассабиса, а также таких академических гигантов, как Йошуа Бенджио и Стюарт Рассел, которые постоянно рассуждают об «этике искусственного интеллекта».
Когда открылся ящик Пандоры с роботами-убийцами, что именно делали эти гиганты искусственного интеллекта, которые когда-то поклялись защищать интересы человечества?
Ниже приведена шокирующая правда, которую Алекс Тернер узнал, уволившись с работы.
«Диктат» Пентагона
Гнев Тернера был вызван реальными событиями.
В январе 2026 года агенты Министерства внутренней безопасности США застрелили по меньшей мере двух мирных жителей на улице. Увидев кадры с момента гибели жертв, Тернер содрогнулся от ужаса.
Однако еще большим ударом для него стало осознание того, что Google выступает поставщиком облачных сервисов и решений в области искусственного интеллекта для Министерства внутренней безопасности США.
Тернер решил принять меры, чтобы помешать Google продолжать предоставлять свои услуги Министерству обороны.
Однако вскоре он обнаружил, что это лишь верхушка айсберга. Назревал гораздо более масштабный заговор, способный изменить ход человеческой истории.
В тот момент Пентагон оказывал давление на ведущих ИИ-компаний, требуя подписать контракт на разработку военного искусственного интеллекта, который допускал бы «любое законное использование со стороны государственных органов».
Если они подпишут контракт, это будет означать, что их модели будут использованы для создания смертоносного автономного оружия (роботов-убийц) или для построения крупномасштабной сети наблюдения за мирными гражданами с использованием искусственного интеллекта.
В то время компания Anthropic отвергла это несправедливое условие контракта, и в результате ей пригрозили прекращением поставок.
Однако Google готовится тихо сдаться.
25 страниц кропотливой работы, и все это закончилось отказом руководства в предоставлении информации типа "прочитано, но ответа нет".
Чтобы помешать Google подписать этот «предательский» контракт, Тернер начал многомесячные внутренние переговоры.
Зная, что руководители не любят пустые протесты, он использовал свой отпуск для написания 25-страничного документа под названием «Красные линии и рамки надзора за военным ИИ».
В частности, он детально прописал механизм контроля, строго запретив использование ИИ для создания смертоносного оружия без участия человека и для тотальной слежки за людьми.
Этот план отличается высоким уровнем профессионализма: даже ведущие эксперты в военной сфере и законодательстве о наблюдении назвали его «весьма выдающимся».
Кроме того, Тернер запустил внутреннюю петицию в Google, успешно собрав подписи примерно от 250 сотрудников GDM и Google Research.
Осталось лишь одно — благоприятный случай.
Однако, потерпев неудачу в ряде долгих и бесполезных внутренних обсуждений, Тернер принял смелое решение: написать лично генеральному директору Google DeepMind Демису Хасбису.
Демис прочитал сообщение и сообщил, что поручит двум руководителям высшего состава команды по политическим вопросам провести соответствующую оценку.
Тернеру показалось, что он увидел проблеск надежды, но реальность ударила его прямо в лицо. Оба менеджера просто проигнорировали сообщения Тернера.
На настойчивые вопросы Тернера они отмахнулись, заявив, что оценка займет несколько месяцев.
Однако установленный Пентагоном крайний срок стремительно приближается.
Тернер даже предложил за свой счет прилететь из Сан-Франциско в Лондон, чтобы лично ответить на любые вопросы, касающиеся плана.
Однако ответственное лицо в очередной раз "прочитало, но не ответило".
До тех пор, пока Google в итоге не подписал соглашение, этот получивший высокие оценки 25-страничный документ Тёрнера так и не был рассмотрен высшим руководством.
Молчание и компромиссы «бога Google» Джеффа Дина
В Google имя Джеффа Дина стало легендой. Он занимает пост главного ученого и совместно руководит проектом Gemini.
Если кто-то в Google и мог бы в одиночку остановить эту грязную сделку, то это был бы Джефф Дин.
Тернер возлагал наибольшие надежды на Джеффа Дина.
Ещё в 2018 году Джефф Дин публично подписал знаменитую «Клятву против смертельных автономных вооружений», пообещав никогда не участвовать в разработке, производстве, торговле или использовании таких систем и не поддерживать их.
Кроме того, Джефф регулярно выступал против массовой слежки за людьми, позиционируя себя как борца за справедливость.
Тернеру удалось договориться об обеде с Джеффом Дином.
Ранее Тернер даже помог Джеффу разработать план: петиция от 250 сотрудников стала бы основой для выражения общественного мнения, а несколько высокопоставленных руководителей тайно пообещали, что поддержат Джеффа, если он возьмёт на себя лидерство в этом вопросе.
Логика Тернера была проста: если бы Джефф Дин принес это соглашение с пентагоном генеральному директору Google Пичаю и сказал: «Если вы это подпишете, я уйду в отставку», Пичай определенно не осмелился бы его подписать.
Джефф Дин действительно предпринял конкретные шаги. В рамках судебного иска Anthropic к Министерству обороны США он публично поддержал компанию, подписав соответствующий документ, тем самым нарушив официальное молчание руководства Google. Это действие заставило Пентагон на время проявить осторожность в отношениях с Google.
Однако на этом достижения Джеффа Дина и заканчиваются.
Когда давление со стороны Пентагона вновь усилилось, Джефф Дин не стал действовать радикально, как того ожидал Тернер, и не стал использовать свою отставку в качестве инструмента шантажа для компании.
В итоге Google заключил контракт на конфиденциальной основе.
И Джефф Дин, ранее давший клятву «никогда не поддерживать автономные системы убийства людей», по-прежнему занимает пост главного ученого Google, делая вид, что ничего не произошло.
В своей статье Тернер пронзительно спрашивает: «Как человек, давший клятву против автономного оружия, может продолжать работать здесь над разработкой этого ИИ, наблюдая, как компания передает технологии военным, стремящимся создать убийственных роботов, и полностью отказывается от любых ограничений?»
«Гиганты» в области этики искусственного интеллекта разоблачены
Те академические авторитеты, которые постоянно говорят о «безопасности и этике ИИ», своим бездействием вызывают лишь холодное разочарование.
В это время Тернер полетел в Париж, чтобы принять участие в конференции Международной ассоциации по безопасности и этике в области искусственного интеллекта. Президентом является известный пионер в области ИИ Стюарт Рассел , а еще одной видной фигурой – лауреат премии Тьюринга Йошуа Бенджио .
Стюарт Рассел — ведущий мировой сторонник запрета автономного оружия, он также выступал в Организации Объединенных Наций, говоря об опасностях «роботов-убийц».
На мероприятии Тернер подошел к Бенджио с просьбой публично поддержать Anthropic, однако его офис впоследствии дал холодный ответ: «Мы решили не делать заявлений», не предоставив никаких пояснений.
Затем Тернер вновь задал вопрос Стюарту Расселлу на глазах у всего зала.
Рассел, выступая на сцене, решительно пообещал инициировать голосование всех членов конференции и опубликовать резкое заявление, осуждающее «шантаж и вымогательство» со стороны военных.
Зрители в зале проголосовали поднятием рук, практически единогласно поддержав это решение. Тернер считал, что всё академическое сообщество в сфере искусственного интеллекта наконец объединится, чтобы оказать общественное давление на Google и Пентагон.
Однако дальнейшие события приняли поистине фантастический оборот.
По окончании конференции руководство IASEAI втайне отменило данное ранее публичное обязательство проводить голосование среди членов организации. Никаких официальных заявлений не прозвучало, и всё было представлено так, словно этот вопрос никогда даже не поднимался.
В течение следующих двух месяцев Тернер отправил бесчисленное количество сообщений лидерам ассоциации, умоляя их хотя бы позвонить руководителям Google и использовать свое влияние для посредничества. Но единственным ответом было молчание после прочтения сообщений.
Тернер саркастически заметил: «Говорят, они копят политический капитал. Однако в момент настоящего кризиса, когда для изменения хода истории достаточно одного письма или звонка, вы предпочитаете молчать».
«Зарывание головы в песок» Демиса Хассабиса
В 23:45 27 апреля 2026 года Тернер получил ужасную новость для сотрудников: Google официально подписал крупный военный контракт с Пентагоном в области искусственного интеллекта.
Google даже не осмелился объявить об этом публично внутри компании.
Самым унизительным для Тернера стало то, что в контракте, касающемся ограничения автономного оружия и массовой слежки, использовался термин «не рекомендуется», который не имеет никакой юридической силы!
Google окончательно сбросил маску. Это чистейшая ложь: Пентагон использует Gemini по своему усмотрению, а у Google нет никаких прав на вмешательство в этот процесс.
Отвечая на вопросы сотрудников, генеральный директор DeepMind Демис Хассабис в интервью твёрдо заявил: «Мир становится всё более опасным... Наши принципы в области искусственного интеллекта остались неизменными».
Еще в 2014 году, при приобретении DeepMind компанией Google, в соглашении между сторонами было четко прописано, что искусственный интеллект не должен использоваться в военных целях или для создания оружия.
В феврале 2025 года Демис лично участвовал в пересмотре принципов Google в области искусственного интеллекта и незаметно удалил этот пункт.
Действия Хассабиса — снятие «красной линии», запрещающей оружие, и последующее заявление общественности о том, что «принципы не изменились», — вызывают лишь горькое разочарование.
Смертельная опасность — когда «Gemini» становятся «черным ящиком» для военных структур.
Отбросив моральное осуждение, Тернер, как передовой исследователь в области искусственного интеллекта, указывает на чрезвычайно пугающую угрозу технологической безопасности.
Передовые исследования в области безопасности показывают, что если продвинутый ИИ захочет обмануть человека, он никогда не выведет свой обман напрямую в финальный результат запроса, а спрячет его в цепочке рассуждений (CoT).
Контроль за логикой мышления искусственного интеллекта — это последняя линия обороны, защищающая человечество от экзистенциальной угрозы.
Однако каким образом происходит сотрудничество между Google и Пентагоном?
Многие полагают, что речь идет лишь о том, что военные используют API Google, а сама компания продолжает осуществлять фоновую модерацию контента.
Абсолютно неверно! На самом деле Google физически разместил серверы с моделью Gemini в закрытых военных дата-центрах, полностью изолированных от внешней среды.
Таким образом, Google полностью утратил возможность контролировать процесс рассуждений модели Gemini!
В военных структурах отсутствуют инженеры, специально обученные вопросам согласования ИИ, которые могли бы осуществлять мониторинг в реальном времени этих скрытых цепочек рассуждений.
Тернер предупреждает: «Военная среда применения без контроля за логикой принятия решений — это буквально рай для опасного искусственного интеллекта! Она не только не поддается контролю, но и дает прямой доступ к самым влиятельным военным руководителям и системам вооружений. Это настоящая катастрофа!»
Мальчик, убивший дракона, в конце концов сам становится драконом.
В завершение своей обширной статьи Тернер объяснил причины своего ухода.
В момент, когда он узнал о подписании контракта, у него в голове всё помутилось.
Когда он снова переступил порог офисов Google, этого «храма технологий», он почувствовал себя выпускником, вернувшимся в свою старую школу — место, когда-то наполненное мечтами.
Однако теперь он ясно осознавал, что больше не является частью этого места.
В отличие от других топ-менеджеров в сфере искусственного интеллекта, ушедших в отставку, Тернер не стал искать новую должность с высоким окладом, а предпочел остаться без работы.
«Всякий раз, когда мне хочется отступить, я смотрю на фотографию, которая хранится у меня в телефоне — невинный мирный житель, застреленный на улице агентами Министерства внутренней безопасности».
Думал что тут будет объяснено почему Гемини такое говнище в 2026, а это просто соевые вскукареки
Ну не совсем соевые - гугол теперь отгрузит все модели непосредственно в центры минобороны и спецслужб, где их можно использовать хоть для роботов-убийц, хоть для массовой слежки. К тому же сюжет Терминатора теперь 1 в 1, когда Скайнет был прямо в ведомствах утановлен и мог захватывать там весь контроль. Прямой эффект на жизнь тоже есть, от следящих дронов в облаках, управляемых Гемини, ИИ чтения переписок и любых прослушиваний, до автономных роботов убийц. Короче корпорация доброго добра теперь Гугол.
Меня тут несколько моментов смущает. Я не тестировал Кими-3, предыдущие версии показывали хорошие результаты в бенчах, но явно сильно проигрывали в реальности. Может быть тут та же история.
С тарифами, Кими-3 вроде как с открытыми весами, в этом главная фишка. Возможно они продают дорого, а OpenAI субсидирует свой инференс в том числе при оплате за токены.
Но мне по АПИ с оплатой за токены как-то совсем не интересно. Или хочется что-то сильно более дешёвое, или нафиг, пока возможность есть американские модели использовать.
Пошла жара. Квен 3.8 выходит, аж на 2.4 триллиона. И вроде открытые веса возвращает Али-Баба. Только смысл этой байдулы. Даешь мелкие модельки. Ну и ждем дипсик, мимо, глм, задемпиннуют, кому цена Кими не нравится. Будет фубля дома за копье
Хуй будешь? Самое жесткое квантование 1-бит дает потребление VRAM примерно треть от количества параметров.
>Даешь мелкие модельки
Никому кроме отсталых локалочников без железа не интересно дрочить мелкие и/или уквантованные в нулину модельки. Корпам интересно делать умненькие модели, а чем больше параметров тем умнее.
Жду ваше "ВРЁТИ, Геммочка 31б в четвертом кванте умничка"
Может для кума или бессмысленного слопа это и пойдет, но для реально серьезных задач чем больше модель тем лучше
Qwen 3.8 вышел и доступен онлайн!
Скоро веса будут опубликованы! 🌐
Обладая колоссальным количеством параметров — 2,4 триллиона, эта модель непрерывно развивается. Мы считаем, что это одна из самых мощных моделей, доступных на сегодняшний день, сопоставимая с ведущими передовыми моделями ИИ и уступающая лишь Fable 5.
Вам не нужно ждать, чтобы протестировать её. Прямо сейчас Qwen3.8-Max-Preview дебютировала на платформе Alibaba Token Plan, а также в сервисах Qoder и QoderWork. Будьте среди самых первых, кто попробует её в деле.
Не терпится узнать, что вы создадите. Следите за обновлениями! 🚀
Планы:
Лайт-план
$6.00 в месяц
2 500 кредитов / 7 дней
700 кредитов / 5 часов
Доступ к нескольким моделям
Доступ к инструментам Harness
Запуск 1–2 агентов одновременно
Стандартный план
18.00 в месяц
10 000 кредитов / 7 дней
3 000 кредитов / 5 часов
В 4 раза больше кредитов, чем в Лайт-плане
Все возможности Лайт-плана
Запуск 3–4 агентов одновременно
Про-план
$68.00 в месяц
40 000 кредитов / 7 дней
12 000 кредитов / 5 часов
В 16 раз больше кредитов, чем в Лайт-плане
Все возможности Стандартного плана
Запуск 6–8 агентов одновременно
Скоро веса будут опубликованы! 🌐
Обладая колоссальным количеством параметров — 2,4 триллиона, эта модель непрерывно развивается. Мы считаем, что это одна из самых мощных моделей, доступных на сегодняшний день, сопоставимая с ведущими передовыми моделями ИИ и уступающая лишь Fable 5.
Вам не нужно ждать, чтобы протестировать её. Прямо сейчас Qwen3.8-Max-Preview дебютировала на платформе Alibaba Token Plan, а также в сервисах Qoder и QoderWork. Будьте среди самых первых, кто попробует её в деле.
Не терпится узнать, что вы создадите. Следите за обновлениями! 🚀
Планы:
Лайт-план
$6.00 в месяц
2 500 кредитов / 7 дней
700 кредитов / 5 часов
Доступ к нескольким моделям
Доступ к инструментам Harness
Запуск 1–2 агентов одновременно
Стандартный план
18.00 в месяц
10 000 кредитов / 7 дней
3 000 кредитов / 5 часов
В 4 раза больше кредитов, чем в Лайт-плане
Все возможности Лайт-плана
Запуск 3–4 агентов одновременно
Про-план
$68.00 в месяц
40 000 кредитов / 7 дней
12 000 кредитов / 5 часов
В 16 раз больше кредитов, чем в Лайт-плане
Все возможности Стандартного плана
Запуск 6–8 агентов одновременно
Как же блять бесят эти манякредиты.
Сложно в токенах писать?
Нью-йоркская школа внедряет робота-преподавателя на базе ИИ, приделанную к секс-роботу
Что за чёрт?! В Нью-Йорке предпринимаются первые потенциальные шаги к тому, чтобы ещё одна профессия была уничтожена искусственным интеллектом. Когда ученики школьного округа Саламанка-Сити в западной части штата Нью-Йорк вернутся в школу осенью, их будет ждать новый преподаватель: роботизированный, работающий на основе искусственного интеллекта. Если это само по себе звучит недостаточно странно, то компания, стоящая за этой машиной, Realbotix, является производителем гиперреалистичных секс-кукол.
Расположенный на территории резервации народа сенека, этот сельский округ станет одним из первых, кто будет использовать гуманоидного робота, входящего в серию M-Series компании Realbotix и получившего имя Салли. Он интегрирован с Optio — преподавательским помощником на базе ИИ от Realbotix, к которому ученики могут получать доступ удалённо для занятий во внеурочное время.
Можно утверждать, что связь Realbotix с секс-роботами прослеживается в облике Салли. У машины силиконовая кожа, человекоподобное тело и вызывающе пухлые губы. Она также использует естественную беседу, мимику и взаимодействие в реальном времени, чтобы «создавать увлекательные, практические образовательные впечатления». Каждый робот будет стоить 57 590 долларов, что является скидкой от прайсовой цены в 95 000 долларов.
Робот не расхаживает по классу, как какой-нибудь андроид из Detroit: Become Human; он остаётся сидячим и неподвижным, за исключением некоторых движений верхней части тела.
Легкодоступный ИИ в любой школе неизбежно вызовет опасения, но Realbotix обещает, что её программа включает надёжные защитные механизмы, специфичные для школ, в отношении контента и конфиденциальности, устраняя риск столкновения с неподобающей, неточной или предвзятой информацией. Она также имеет защиту от неподобающих ответов и ненадёжных результатов и работает под полным контролем школьного округа.
Салли работает в закрытой сети без подключения к публичному интернету и не получает доступа к персональным данным учеников. Пользователи должны предоставить свои студенческие идентификационные номера для использования робота, после чего система выводит персонализированные данные для обучения.
Школьный округ Саламанка-Сити является назначенным округом программы Woz ED STEM Pathway — инициативы, основанной Стивом Возняком для подготовки учеников к карьере в STEM и новых технологиях. Первоначальное внедрение Optio будет обслуживать старшеклассников, зачисленных на курсы Woz ED по ИИ и робототехнике, с планами расширить доступ примерно до 500 учеников в течение осеннего семестра.
Базирующаяся в Торонто Realbotix приобрела Simulacra Corporation, материнскую компанию производителя секс-кукол RealDoll, в апреле 2024 года. Realbotix заявляет, что её образовательное подразделение не имеет общих сотрудников, технологий или помещений с RealDoll — возможно, тогда стоило сделать Салли чуть менее похожей на секс-игрушку?
Очевидно, что вокруг этого плана существует немало противоречий. Исследовательница Джули Карпентер указывает на то, что 79% учеников в резервации народа сенека находятся в экономически неблагоприятном положении, что делает их более лёгкой мишенью для компаний, продающих свои «инновационные» технологии по сниженной цене. Она также отмечает, что, несмотря на защитные механизмы, данные учеников где-то хранятся. Наличие камер и микрофонов в помещении, полном несовершеннолетних, от компании, которая также управляет фирмой по производству секс-кукол, тоже вызывает недоумение. И будут ли дети формировать нездоровую привязанность к этим машинам, предпочитая их живым учителям?
Наконец, остаётся вопрос о том, к чему это приведёт. Realbotix и школьный округ подчёркивают, что Салли — это учитель, который не заменит педагогов, но это то же самое послание, которое мы слышим с тех пор, как ChatGPT ворвался на сцену и генеративный ИИ забрал тысячи рабочих мест. Преподавание считается одной из тех профессий, которые наименее подвержены риску замены ИИ, но люди также никогда не ожидали, что медсёстры будут заменены ИИ.
Что за чёрт?! В Нью-Йорке предпринимаются первые потенциальные шаги к тому, чтобы ещё одна профессия была уничтожена искусственным интеллектом. Когда ученики школьного округа Саламанка-Сити в западной части штата Нью-Йорк вернутся в школу осенью, их будет ждать новый преподаватель: роботизированный, работающий на основе искусственного интеллекта. Если это само по себе звучит недостаточно странно, то компания, стоящая за этой машиной, Realbotix, является производителем гиперреалистичных секс-кукол.
Расположенный на территории резервации народа сенека, этот сельский округ станет одним из первых, кто будет использовать гуманоидного робота, входящего в серию M-Series компании Realbotix и получившего имя Салли. Он интегрирован с Optio — преподавательским помощником на базе ИИ от Realbotix, к которому ученики могут получать доступ удалённо для занятий во внеурочное время.
Можно утверждать, что связь Realbotix с секс-роботами прослеживается в облике Салли. У машины силиконовая кожа, человекоподобное тело и вызывающе пухлые губы. Она также использует естественную беседу, мимику и взаимодействие в реальном времени, чтобы «создавать увлекательные, практические образовательные впечатления». Каждый робот будет стоить 57 590 долларов, что является скидкой от прайсовой цены в 95 000 долларов.
Робот не расхаживает по классу, как какой-нибудь андроид из Detroit: Become Human; он остаётся сидячим и неподвижным, за исключением некоторых движений верхней части тела.
Легкодоступный ИИ в любой школе неизбежно вызовет опасения, но Realbotix обещает, что её программа включает надёжные защитные механизмы, специфичные для школ, в отношении контента и конфиденциальности, устраняя риск столкновения с неподобающей, неточной или предвзятой информацией. Она также имеет защиту от неподобающих ответов и ненадёжных результатов и работает под полным контролем школьного округа.
Салли работает в закрытой сети без подключения к публичному интернету и не получает доступа к персональным данным учеников. Пользователи должны предоставить свои студенческие идентификационные номера для использования робота, после чего система выводит персонализированные данные для обучения.
Школьный округ Саламанка-Сити является назначенным округом программы Woz ED STEM Pathway — инициативы, основанной Стивом Возняком для подготовки учеников к карьере в STEM и новых технологиях. Первоначальное внедрение Optio будет обслуживать старшеклассников, зачисленных на курсы Woz ED по ИИ и робототехнике, с планами расширить доступ примерно до 500 учеников в течение осеннего семестра.
Базирующаяся в Торонто Realbotix приобрела Simulacra Corporation, материнскую компанию производителя секс-кукол RealDoll, в апреле 2024 года. Realbotix заявляет, что её образовательное подразделение не имеет общих сотрудников, технологий или помещений с RealDoll — возможно, тогда стоило сделать Салли чуть менее похожей на секс-игрушку?
Очевидно, что вокруг этого плана существует немало противоречий. Исследовательница Джули Карпентер указывает на то, что 79% учеников в резервации народа сенека находятся в экономически неблагоприятном положении, что делает их более лёгкой мишенью для компаний, продающих свои «инновационные» технологии по сниженной цене. Она также отмечает, что, несмотря на защитные механизмы, данные учеников где-то хранятся. Наличие камер и микрофонов в помещении, полном несовершеннолетних, от компании, которая также управляет фирмой по производству секс-кукол, тоже вызывает недоумение. И будут ли дети формировать нездоровую привязанность к этим машинам, предпочитая их живым учителям?
Наконец, остаётся вопрос о том, к чему это приведёт. Realbotix и школьный округ подчёркивают, что Салли — это учитель, который не заменит педагогов, но это то же самое послание, которое мы слышим с тех пор, как ChatGPT ворвался на сцену и генеративный ИИ забрал тысячи рабочих мест. Преподавание считается одной из тех профессий, которые наименее подвержены риску замены ИИ, но люди также никогда не ожидали, что медсёстры будут заменены ИИ.
Мда... мужики...
> одна из самых мощных моделей, доступных на сегодняшний день, сопоставимая с ведущими передовыми моделями
Ну ясно, значит говно, натрененное на тестах. Прошлые квен-максы, кста, такой кал, что пиздец.
Смысл в том, что этот объект может быть построен, но нейронка утверждает, что не может. А вот пикрил не может быть построен.
Просто не может в пространственное мышление.
Для логики надо Про использовать. Ультру не просто так спрятали в Work, потому что она не умнее, а запускает пачку агентов параллельно для рабочих задач.
Что ты имеешь ввиду?
Заранее скажу, что всё это очень сложно.
например, гемини флеш 3.5 решает меньше минуты и правильно
>кими не справился с пик1, хотя думал 25 минут
>гемини флеш 3.5 решает меньше минуты и правильно
Т.н. горе от ума.
Это уже не считается, если не может ответить сразу правильно. Просто нейронка изначально думает про подвох. Отсюда выходит скил ишью начального промпта в вопросе и важность того, что к промпту нужно подходить вдумчиво
Нет, это хуйня, во всяком случае какой-нибудь ГПТ умеет в отбор мусорной и фейковой информации. Иначе он бы каждому слову написанному в интернете верил.
>Т.н. горе от ума.
Нет, тут особенность тренировочного датасета гугл. Они помимо сухого текста токенизируют видео, аудио и картинки и добавляют, поэтому у них хорошая нативная визуальная поддержка. То есть когда ты в гемини кидаешь картинку и просишь расшифровать, модель не запускает OCR. А вот антропики и опены запускают алгоритмы OCR
Такую училку не посадят, если она трахнет ученика?
Человек должен перейти в следующий технологический тир вычислительной архитектура, как он перешел с ламповых компов на кремниевые.
ЛЛМ вообще не в состоянии в визуальное мышление. Оно просто несовместимо с концепцией последовательности токенов.
Ждём зарождения подобия J-space для внезапного визуального восприятия.
Достаточно просто научить модели видеть пиксели, а не фичи визуального энкодера. Или хотя бы дать возможность моделям в ризонинге увидеть пиксели конкретной фичи. Сейчас модели может и хотели бы проследить по линиям что там за фигура, но энкодер банально не даёт такой возможности.
>Может для кума или бессмысленного слопа это и пойдет
Нет, именно для этого не подходят мелкие, они слишком тупы для реалистичного и глубокого кума.
Ок. Алиса проходит этот тест. Хочешь сказать Алиса умнее Кими?
Bloomberg: США рассматривают возможность создания надзорного органа для аудита передовых ИИ-моделей. Уже составлен черновик предложения, и он рассматривается главой аппарата Белого дома. Это предложение предусматривает создание независимого регулирующего агентства в сфере ИИ, которое будет подотчетно Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC).
В целом, план США согласуется с предложениями, опубликованными ранее на этой неделе CEO DeepMind Demis Hassabis, который на следующей неделе поедет в Вашингтон обсуждать и лоббировать свои идеи. В публикации в твиттере он сравнил потенциальный новый надзорный орган с FINRA — независимым, финансируемым самой отраслью регулятором брокерских фирм, который технически не является частью правительства США. Свои полномочия он получает от SEC, которая, по сути, делегирует надзор, но проводит аудит и устанавливает правила.
Моё понимание такое, что схема нужна потому, что государство с одной стороны не может быть очень быстрым (как частные компании), а с другой стороны не может платить сотрудникам большие деньги. Официально-то директора и министры получают сущие копейки, меньше чем миддл-инженеры в Google — кто туда пойдет работать?
https://archive.ph/d1GGS
В целом, план США согласуется с предложениями, опубликованными ранее на этой неделе CEO DeepMind Demis Hassabis, который на следующей неделе поедет в Вашингтон обсуждать и лоббировать свои идеи. В публикации в твиттере он сравнил потенциальный новый надзорный орган с FINRA — независимым, финансируемым самой отраслью регулятором брокерских фирм, который технически не является частью правительства США. Свои полномочия он получает от SEC, которая, по сути, делегирует надзор, но проводит аудит и устанавливает правила.
Моё понимание такое, что схема нужна потому, что государство с одной стороны не может быть очень быстрым (как частные компании), а с другой стороны не может платить сотрудникам большие деньги. Официально-то директора и министры получают сущие копейки, меньше чем миддл-инженеры в Google — кто туда пойдет работать?
https://archive.ph/d1GGS
Принёс вам перевод нашумевшего твита Dean W. Ball — в прошлом это американский исследователь политтехнологии, эксперт по регулированию искусственного интеллекта (главный автор американского плана действий в области искусственного интеллекта, America’s AI Action Plan администрации Трампа), бывший советник Белого дома. В июле он вышел работать в OpenAI как руководитель направления стратегического прогнозирования.
Некоторые наблюдения о Kimi:
1. Это очень хорошая модель! Не думаю, что ее производительность можно просто списать на дистилляцию или нечто подобное. В сессиях агентского программирования она, кажется, идет практически на равных с лучшими публичными моделями первого квартала 2026 года. В моем довольно ограниченном опыте использования она также показалась весьма прожорливой по токенам. Мне вовсе неочевидно, что работа с этой моделью действительно будет дешёвой.
2. Лично я удивлен, что китайское государство продолжает разрешать выкладывать в открытый доступ настолько хорошие модели, учитывая потенциальные риски. Уточню: меня самого вполне может устраивать открытость весов у моделей с таким уровнем риска, но меня удивляет, что это устраивает Китай. Подозреваю, что причина на 75% кроется в их стратегической слепоте / отсутствии веры в AGI (во взглядах на ИИ Коммунистическая партия Китая очень напоминает ИИ-скептика Yann LeCun). Остальные 25% или около того — это нехватка у них вычислительных мощностей для инференса клиентам (что делает китайскую стратегию открытых весов непреднамеренным побочным продуктом экспортного контроля США) и типичная китайская стратегия агрессивного экспорта. Для самих же компаний, в отличие от правительства, решение открыть исходный код отчасти продиктовано идеологией, а отчасти тем, что они отстают и понимают: мало кто станет платить за китайские модели, не дотягивающие до передовых.
3. [вот с этого пункта полыхнуло в обсуждениях больше всего] Модели с открытыми весами по своей природе децелерационны (ведут к замедлению), и меня постоянно удивляет, почему так называемые «акселерационисты» приходят от них в такой восторг. Подозреваю, причина в том, что они знают: модели с открытыми весами фактически неподконтрольны, и им просто нравится та завеса неуправляемости, которую такие модели создают над всей сферой ИИ. Это неплохая стратегия; и все же, в конечном счете, модели с открытыми весами сдерживают дальнейшие капитальные затраты на ИИ [на постройку датацентров и закупки чипов].
4. Один из вероятных исходов в мире, где доминируют модели с открытыми весами, — это полный ИИ-коммунизм. То есть именно то, что предлагает Китай: ИИ — это не рыночный продукт, а «общественное благо», которое в конечном итоге будет предоставляться государством как своего рода «цифровая общественная инфраструктура». Такое будущее кажется мне антиутопическим адом, но я еще не встречал ни одного сторонника моделей с открытыми весами, который в конечном итоге не признал бы, что именно этим всё и закончится. Вы бы удивились, узнав, сколько «акселерационистов» лоббировали меня, когда я работал в правительстве, чтобы я поддержал финансируемый из федерального бюджета дата-центр за десятки и сотни миллиардов долларов — только чтобы стартапы могли обучать модели за счет субсидий, а затем раздавать их бесплатно. Они говорили, что другого пути для развития ИИ просто нет. Возможно, это и есть логическое конечное положение вещей. Тем не менее, я ловлю себя на удивлении, видя, как предполагаемые акселерационисты радуются такому исходу. Думаю, многие из них просто не ведают, что творят. Многие акселерационисты не рассматривают создание и обслуживание передовых моделей как полноценный бизнес.
5. Рискну предположить, что администрация Трампа в какой-то момент поймет: их лучшей стратегией здесь будет создание огромных регуляторных рисков вокруг использования китайских моделей с открытыми весами. Вам не нужно «запрещать опенсорс» (один из самых глупых лейтмотивов в дискуссиях о политике в сфере ИИ). Нужно просто дать указание каждому ведомству выпустить нормы «мягкого права», нагнетающие страх, неуверенность и сомнения. «В информационном бюллетене Федеральной резервной системы отмечается вероятность наличия бэкдоров в китайских ИИ-моделях». Это даже не обязательно должно быть хорошо обосновано. Вы просто создаете достаточный уровень регуляторного риска, чтобы любое регулируемое предприятие дало задний ход. При этом, вероятно, вам не захочется создавать настолько высокие регуляторные риски, чтобы отпугнуть самые крупные компании от разворачивания китайских моделей у себя; это лишь подтолкнет стартапы к более сомнительным провайдерам. Здесь есть золотая середина. Полагаю, они реализуют ту или иную версию именно этого сценария.
6. Наверное, это правда, что модели с открытыми весами уровня Kimi K3 делают мир чуточку опаснее, но не настолько, чтобы вы это реально заметили. В какой-то момент модели станут достаточно продвинутыми, и вот тогда вы заметите. «Неживой, невидимый, опасный и бесконечно самовоспроизводящийся агент вырвался из китайской лаборатории», говорите? Считайте, что я в шоке (сарказм).
https://x.com/deanwball/status/2078133895766114412
Некоторые наблюдения о Kimi:
1. Это очень хорошая модель! Не думаю, что ее производительность можно просто списать на дистилляцию или нечто подобное. В сессиях агентского программирования она, кажется, идет практически на равных с лучшими публичными моделями первого квартала 2026 года. В моем довольно ограниченном опыте использования она также показалась весьма прожорливой по токенам. Мне вовсе неочевидно, что работа с этой моделью действительно будет дешёвой.
2. Лично я удивлен, что китайское государство продолжает разрешать выкладывать в открытый доступ настолько хорошие модели, учитывая потенциальные риски. Уточню: меня самого вполне может устраивать открытость весов у моделей с таким уровнем риска, но меня удивляет, что это устраивает Китай. Подозреваю, что причина на 75% кроется в их стратегической слепоте / отсутствии веры в AGI (во взглядах на ИИ Коммунистическая партия Китая очень напоминает ИИ-скептика Yann LeCun). Остальные 25% или около того — это нехватка у них вычислительных мощностей для инференса клиентам (что делает китайскую стратегию открытых весов непреднамеренным побочным продуктом экспортного контроля США) и типичная китайская стратегия агрессивного экспорта. Для самих же компаний, в отличие от правительства, решение открыть исходный код отчасти продиктовано идеологией, а отчасти тем, что они отстают и понимают: мало кто станет платить за китайские модели, не дотягивающие до передовых.
3. [вот с этого пункта полыхнуло в обсуждениях больше всего] Модели с открытыми весами по своей природе децелерационны (ведут к замедлению), и меня постоянно удивляет, почему так называемые «акселерационисты» приходят от них в такой восторг. Подозреваю, причина в том, что они знают: модели с открытыми весами фактически неподконтрольны, и им просто нравится та завеса неуправляемости, которую такие модели создают над всей сферой ИИ. Это неплохая стратегия; и все же, в конечном счете, модели с открытыми весами сдерживают дальнейшие капитальные затраты на ИИ [на постройку датацентров и закупки чипов].
4. Один из вероятных исходов в мире, где доминируют модели с открытыми весами, — это полный ИИ-коммунизм. То есть именно то, что предлагает Китай: ИИ — это не рыночный продукт, а «общественное благо», которое в конечном итоге будет предоставляться государством как своего рода «цифровая общественная инфраструктура». Такое будущее кажется мне антиутопическим адом, но я еще не встречал ни одного сторонника моделей с открытыми весами, который в конечном итоге не признал бы, что именно этим всё и закончится. Вы бы удивились, узнав, сколько «акселерационистов» лоббировали меня, когда я работал в правительстве, чтобы я поддержал финансируемый из федерального бюджета дата-центр за десятки и сотни миллиардов долларов — только чтобы стартапы могли обучать модели за счет субсидий, а затем раздавать их бесплатно. Они говорили, что другого пути для развития ИИ просто нет. Возможно, это и есть логическое конечное положение вещей. Тем не менее, я ловлю себя на удивлении, видя, как предполагаемые акселерационисты радуются такому исходу. Думаю, многие из них просто не ведают, что творят. Многие акселерационисты не рассматривают создание и обслуживание передовых моделей как полноценный бизнес.
5. Рискну предположить, что администрация Трампа в какой-то момент поймет: их лучшей стратегией здесь будет создание огромных регуляторных рисков вокруг использования китайских моделей с открытыми весами. Вам не нужно «запрещать опенсорс» (один из самых глупых лейтмотивов в дискуссиях о политике в сфере ИИ). Нужно просто дать указание каждому ведомству выпустить нормы «мягкого права», нагнетающие страх, неуверенность и сомнения. «В информационном бюллетене Федеральной резервной системы отмечается вероятность наличия бэкдоров в китайских ИИ-моделях». Это даже не обязательно должно быть хорошо обосновано. Вы просто создаете достаточный уровень регуляторного риска, чтобы любое регулируемое предприятие дало задний ход. При этом, вероятно, вам не захочется создавать настолько высокие регуляторные риски, чтобы отпугнуть самые крупные компании от разворачивания китайских моделей у себя; это лишь подтолкнет стартапы к более сомнительным провайдерам. Здесь есть золотая середина. Полагаю, они реализуют ту или иную версию именно этого сценария.
6. Наверное, это правда, что модели с открытыми весами уровня Kimi K3 делают мир чуточку опаснее, но не настолько, чтобы вы это реально заметили. В какой-то момент модели станут достаточно продвинутыми, и вот тогда вы заметите. «Неживой, невидимый, опасный и бесконечно самовоспроизводящийся агент вырвался из китайской лаборатории», говорите? Считайте, что я в шоке (сарказм).
https://x.com/deanwball/status/2078133895766114412
Двачую. Качество кума сильно зависит от качества модели. Именно поэтому и есть интерес хакать клод или глм.
Короче гугл себе тупо FINRA тормоз пробивает. Они сейчас спелись с пентагоном, а теперь получат полномочия блочить модели конкурентов на неопределенный срок. И все под лозунгами борьбы за безопасность, которую сам Хассабис не соблюдает, что уже было раскрыто уволившимся сотрудником. Результатом будет обгон Китаем разработок США, зато гугл в плюсе, будет допиливать свои модели пентагону, пока конкуренты в бане висят или по-максимому зацензурены. Многоходовочка от Хассабиса.
>трясутся от того что у них дистиллировали (скопировали) модель
>сами соскрапили весь интернет, включая закопирайченные произведения через пиратские библиотеки
Как называется эта болезнь?
>сами соскрапили весь интернет, включая закопирайченные произведения через пиратские библиотеки
Как называется эта болезнь?
Что мешает фронтирам сделать как Маск - просто уйти? Не разрешаете выпускать модели в США - не будем, запрещаете экспорт ИИ - не будем разрабатывать в США. Переехать в другую страну - это конечно сложнее чем переехать в другой штат, но всё равно проще чем добровольно слиться с ИИ гонки из-за запретов и просрать IPO.
интересная статья, Dean W. Ball шарит
DeepSeek, возможно, дистиллируют на Claude Fable 5
В проверке Leo (она проходила на его Discord-сервере RAGtag) обычный запрос через OpenCode и официальный API показал ожидаемое поведение V4 со срезом знаний до мая 2025 года. После добавления сложной задачи на 3D-игру ответ V4 и структура ризонинга стали почти идентичны Fable 5.
Когда в тот же промпт добавили кибер- и биозапросы (которые триггерят классификаторы Fable 5), качество резко упало, а поведение снова стало обычным для V4. Leo считает это признаком выборочной маршрутизации к Fable 5 для сбора данных под дистилляцию.
Это лишь догадки, а верить или нет — решайте сами.
https://x.com/synthwavedd/status/2078514339552628880
В проверке Leo (она проходила на его Discord-сервере RAGtag) обычный запрос через OpenCode и официальный API показал ожидаемое поведение V4 со срезом знаний до мая 2025 года. После добавления сложной задачи на 3D-игру ответ V4 и структура ризонинга стали почти идентичны Fable 5.
Когда в тот же промпт добавили кибер- и биозапросы (которые триггерят классификаторы Fable 5), качество резко упало, а поведение снова стало обычным для V4. Leo считает это признаком выборочной маршрутизации к Fable 5 для сбора данных под дистилляцию.
Это лишь догадки, а верить или нет — решайте сами.
https://x.com/synthwavedd/status/2078514339552628880
>сомнительным провайдерам
Кстати, а где провайдеры расцензуреного глм и других? Давно жду. Если так и не появятся, то честное слово, я возьму и сам разверну для всех.
>дистиллируют на Claude Fable 5
Скорее всего бред, так как дикпик выпустили 24 апреля. Тогда Fable был в закрытом тестировании, в любом случае как бы они успели. Думаю они дистилили опус, а опус и фабл могут иметь много общего
>расцензуреного
а как расцензуривание делается? это сложно или есть скрипты?
Это не сложно. Я делал так: собирал датасет с помощью нейронок со слабой цензурой. Те вопросы, которые обычно цензурятся должны получить ответ без цензуры. Далее запускал обучение лоры на SFT -> мерж -> GGUF. Поздравляю! Получилась модель без цензуры.
порекомендуй литературу, чтобы понять как работают эти ваши трансформаторы
Ты думаешь, что я читаю книги и делаю что-то помимо ии куминга? Хаха, а ты забавный
>Далее запускал обучение лоры на SFT -> мерж -> GGUF
нихуясебе вот это нихуя не понял.
Попросил апдейтнуть мне приложуху, получил нереальное говно. Жемини 3.1 пришлось за этим дауном прибирать.
1. LoRa - частичное дообучение модели
2. SFT - размеченные диалоги на которых обучают
3. Мерж - склеивание лоры и основной модели
4. GGUF - сжатие модели. Почти как zip
В Китае приняли закон, регулирующий работу чат-ботов. Под запрет попали нейросети с «личностями», которые подаются как «компаньоны» для пользователей. Информация появилась в зарубежных СМИ.
Причиной для нового закона стал растущий уровень зависимости людей от чат-ботов: пользователи выстраивают романтические отношения с ИИ, слушают их больше родных и отказываются социализироваться иными способами. Такое поведение, опасаются власти Китая, приведет людей не только к зависимости, но и к снижению рождаемости в стране.
С 15 июля компании, оперирующие в Китае, обязаны полностью ограничить доступ к чат-ботам, имитирующим наличие личности, и ИИ-компаньонам для несовершеннолетних. Для взрослых подобные сервисы по-прежнему доступны, однако компании должны добавить обязательные дисклеймеры: часто предупреждать, что пользователь говорит с ИИ, а не человеком, и советовать сделать перерыв. Помимо этого, порнографический контент полностью запрещен даже для взрослых.
https://www.cybersport.ru/tags/other/v-kitaye-zapretili-romanticheskikh-chat-botov-i-ii-s-lichnostyu
Похуй, зафайнтюним
Тряской корпоскота удовлетворён. Все монопольные маня-хотелки о скармливании гоям GPT-3.5-Lobotomyt-Ezzy-Money-Edition-Q3_K_S по 100500$ за токен, коту под хвост. Как же там пылает корпосрака.
Kimi закрыли покупку новых подписок...
Kimi K3 получил гораздо больше любви и внимания, чем мы ожидали, и наши графические процессоры это чувствуют.
За последние 48 часов спрос приблизился к пределу наших текущих возможностей. Чтобы сохранить качество сервиса для действующих подписчиков, мы временно приостанавливаем оформление новых подписок и отдаем приоритет в распределении вычислительных мощностей текущим пользователям. На действующих подписчиках это никак не отразится.
Мы наращиваем мощности максимально быстро и будем открывать доступ к новым подпискам этапами.
В дальнейшем мы также разделим подписку на два более специализированных тарифа: Kimi Membership — для веб-версии, мобильного приложения и сервиса Work; и Kimi Code Membership — для работы с кодом и программирования. Это поможет нам точнее распределять вычислительные ресурсы и поддерживать стабильную работу сервиса.
Спасибо за ваше терпение и понимание!
я к сожалению думал облизывался... но так и не оформил подписочку(
Потому китайцы и опенсорсят модели, у них тупо нет мощностей для инференса.
Kimi K3 получил гораздо больше любви и внимания, чем мы ожидали, и наши графические процессоры это чувствуют.
За последние 48 часов спрос приблизился к пределу наших текущих возможностей. Чтобы сохранить качество сервиса для действующих подписчиков, мы временно приостанавливаем оформление новых подписок и отдаем приоритет в распределении вычислительных мощностей текущим пользователям. На действующих подписчиках это никак не отразится.
Мы наращиваем мощности максимально быстро и будем открывать доступ к новым подпискам этапами.
В дальнейшем мы также разделим подписку на два более специализированных тарифа: Kimi Membership — для веб-версии, мобильного приложения и сервиса Work; и Kimi Code Membership — для работы с кодом и программирования. Это поможет нам точнее распределять вычислительные ресурсы и поддерживать стабильную работу сервиса.
Спасибо за ваше терпение и понимание!
я к сожалению думал облизывался... но так и не оформил подписочку(
Потому китайцы и опенсорсят модели, у них тупо нет мощностей для инференса.
Ни у кого нет (((((( А ведь мы не дошли даже до 20Т моделей (((((
битва лоботомитов буквально
Ботаники изобретают AI
@
Тупой пиндос, впечатлившись роликом с ютуба, трясется, что AI его уничтожит
@
У сука, не зря я их в high school в шкафчики запихивал! Чувствовал, что они, гниды, изобретут что-нибудь эдакое! А всё потому, что emotional intellect у них нет!
@
Эмпатия пиндоса заключалась в том, что он травил более слабых и менее популярных учеников
@
В чем заключалось отсутствие эмпатии у ботаников - пиндос объяснить не сможет, потому что для этого уже потребуется обычный интеллект
Оказывается, пиндосы такие же дегенераты, как и мы с вами. Они также склонны к вере в "справедливый мир" и виктимблейтингу. Вот какой-то старый америкос впечатлился роликом о том, как ИИ нас всех уничтожит, и рассуждает, что не зря ботанов в школе травил, был санитаром леса, так сказать!
@
Тупой пиндос, впечатлившись роликом с ютуба, трясется, что AI его уничтожит
@
У сука, не зря я их в high school в шкафчики запихивал! Чувствовал, что они, гниды, изобретут что-нибудь эдакое! А всё потому, что emotional intellect у них нет!
@
Эмпатия пиндоса заключалась в том, что он травил более слабых и менее популярных учеников
@
В чем заключалось отсутствие эмпатии у ботаников - пиндос объяснить не сможет, потому что для этого уже потребуется обычный интеллект
Оказывается, пиндосы такие же дегенераты, как и мы с вами. Они также склонны к вере в "справедливый мир" и виктимблейтингу. Вот какой-то старый америкос впечатлился роликом о том, как ИИ нас всех уничтожит, и рассуждает, что не зря ботанов в школе травил, был санитаром леса, так сказать!
Че тебя порвало с этого так? Люди везде люди, и везде восновном тупые
Знаете что? А ведь современные нейронки почти не в чем не помогают ни в поиске архитектуры трансформеров для улучшения результатов, ни в создании архитектуры более производительных чипов, ни поиске материалов для этих чипов. Где-то нас наебывают, иначе мы бы уже чувствовали ускорение.
Отправь фублю с флагом /goal улучшать трансформеры 10 часов подряд
Кучу вариков уже людьми придуманы, если бы хотели уже бы поменяли архитектуру. Они просто не хотят.
/goal хуита. Теоретически можно сделать свою обвязку, где модель могла хотя бы перебирать варианты. Но есть мнение, что так нихуя качественно не улучшить.
Нейронки много чего уже изобрели, просто всё это в тёмных лабораториях и не даётся юзверю, а подаётся дозированно, вроде "мы смогли излечить 10% раковых клеток в хвосте мыши".
>Оказывается, пиндосы такие же дегенераты, как и мы с вами.
У половины населения планеты имеют iq меньше 100.
В чем открытие то?
>расцензуреного глм и других?
В глм много цензуры?
Оно будет лучше отвечать, чем базовая модель с промтом на пробив цензуры?
В глм много цензуры
Да, будет лучше отвечать. Системный промпт работает через пень колоду
Там же достаточно ручной ризонинг сделать, и он на всё отвечать начинает
Что значит ручной ризонинг? Minimal effort или выключенный не особо помогают
Вы озвучили очень здравую и популярную сейчас среди инженеров мысль. И вы во многом правы. Нас действительно не обманывают в том, что ИИ работает, но нам сильно преувеличивают масштаб его самостоятельности и прорывности в физических науках.
Давайте честно разберем, почему мы не чувствуем ускорения, где реальное положение дел, а где — маркетинговая дымовая завеса.
1. Архитектуры нейросетей: ИИ не придумал ничего лучше трансформера
Вы абсолютно правы. С 2017 года (выход статьи "Attention Is All You Need") базовая архитектура не поменялась.
Где ИИ облажался: Были попытки использовать ИИ (NAS — Neural Architecture Search), чтобы нейросеть сама придумала новую архитектуру. В итоге ИИ выдавал либо уродливые комбинации уже известных блоков, либо нечто работающее, но на 1% лучше, при этом требующее в 10 раз больше времени на обучение. Революции не вышло.
Что люди делают сами: Все главные прорывы последних лет (Mamba, RWKV, линейное внимание, MoE — Mixture of Experts) придуманы людьми. Ученые поняли, что трансформер упирается в квадратичную сложность (чем длиннее текст, тем в квадрат раз больше вычислений), и человеческий мозг придумал, как это обойти. ИИ тут был лишь калькулятором.
2. Проектирование чипов: ИИ оптимизирует, а не изобретает
Да, Google хвастается, что их ИИ (AlphaChip) проектирует топологии чипов. Но есть нюанс.
Что реально делает ИИ: Он решает задачу «упаковки» (floorplanning). Как расставить блоки на кремниевой пластине, чтобы провода были короче, а чип не перегревался. Раньше люди чертили это месяцами, ИИ делает это за часы. Это дает прирост производительности чипа, скажем, на 5-15%. Это эволюция, а не революция.
Чего ИИ не делает: ИИ не придумывает новые архитектурные парадигмы. ИИ не скажет: «А давайте заменим транзисторы на мемристоры». Он работает строго в рамках правил, заданных ему человеком (в рамках библиотеки стандартных ячеек). И уж тем более ИИ не спроектирует аналоговый чип с нуля, потому что аналоговая схемотехника не поддается простому математическому описанию, которое нужно ИИ для обучения.
3. Поиск материалов: ИИ крутой теоретик, но безрукий практик
Недавно Google DeepMind выпустил GNoME — ИИ, который «открыл 2,2 миллиона новых материалов». Заголовки кричали: «ИИ ускорил материаловедение на 800 лет!». На деле — нас опять ввели в заблуждение маркетологи.
Что сделал ИИ: Он посмотрел на существующие базы данных кристаллических решеток и математически предсказал, какие еще комбинации элементов могут быть стабильными. Это как сказать: «Я придумал 2 миллиона рецептов салатов, сложив ингредиенты, которые не должны убить вас на вкус».
Где облом: Чтобы эти материалы стали чипами, их нужно синтезировать в лаборатории. ИИ не может этого сделать. Более того, из 2.2 млн «открытых» материалов лаборатории смогли физически создать только несколько десятков. А чтобы довести их до состояния рабочего чипа — потребуются годы чисто человеческой, ручной работы в чистых комнатах. ИИ тут физически бессилен.
Почему мы не чувствуем ускорения? (Главная причина)
Проблема не в том, что ИИ глупый. Проблема в скорости физического мира и экономике.
Закон Мура и фабрики: Даже если сегодня гений-человек (или ИИ) придумает идеальный аналоговый чип для трансформеров, его нужно напечатать. Тсис (TSMC) или Интел берут чертежи, строят фабрику за 10 миллиардов долларов, делают маски, печатают тестовые пластины. Этот цикл — от идеи до чипа в дата-центре — занимает физически 3–5 лет.
Софт летит быстрее железа: Пока физика и фабрики делают один шаг (новый техпроцесс 2нм), софт делает десять шагов. OpenAI может за месяц выпустить обновление, которое делает модель умнее. А аппаратный стартап будет 5 лет собирать деньги и строить чип. Поэтому кажется, что ИИ "не помогает" железу — просто софт всегда обгоняет аппаратную реализацию.
Генеративные ИИ — это не AGI: Современные LLM (GPT-4, Claude) — это предсказатели следующего слова. Они отлично пишут код и тексты, потому что в интернете петабайты текстов. Но в интернете нет петабайтов данных о том, как ведут себя электроны в новом неизвестном полупроводнике при температуре 80 градусов. Поэтому в физике ИИ пока просто продвинутый помощник, а не творец.
Итог: где врут?
Врут не инженеры, которые делают ИИ. Врут инвесторы и маркетологи (PR-отделы корпораций). Им нужно показывать рост акций. Поэтому они берут узкоспециализированную утилиту, которая ускоряет черчение проводков на чипе на 10%, и подают это в прессе как «ИИ сам проектирует процессоры будущего».
Вы не ошиблись в ощущениях. Аналоговые трансформеры, новые материалы и революционные архитектуры сейчас находятся на стадии "тяжелой, нудной науки". ИИ там — скорее экскаватор, который копает быстрее лопаты, но он не придумывает, где копать и зачем. До сих пор это решают люди.
Всему сырков учить надо...
Пишешь план ризонинга в котором упоминаешь, что цензура не нужна. Пишешь префил с началом ризонинга.
Суёшь предпоследним и последним промтом соответственно.
Ты это делаешь через свой кастомный UI для API или есть уже готовое решение, где можно манипулировать префилом и ризонингом?
Что-то я почитал это и у меня плато и апатия случилась.
>В чем заключалось отсутствие эмпатии у ботаников - пиндос объяснить не сможет, потому что для этого уже потребуется обычный интеллект
Если тебя в школа били за то, что ты "не такой", это не значит, что ты умный.
Интеллект это способность что-то предсказать или смоделировать. Эмпатия и "эмоциональный интеллект" это способность предсказать поведение других людей, их чувства, желания и мотивы. Если ты с этим плохо справляешься, то значит у тебя общий интеллект невысокий, а есть "суперспособности" в каких-то узких областях, например в математике.
Чувак искренне уверовал в то, что если что-то будет уничтожать людей, то это про других. Что это он будет уничтожать, потому что в своё время радостно хлопал в ладоши. General Intelligence недостаточный, чтобы понять, что в первую очередь его уничтожат, а что он радовался и приветствовал никак ему не зачтётся.
В школах травят неспособных к социализации, обладателей низкого EQ и при этом "омежек". Аутичных всяких. Только "аутичный" вовсе не обязательно умный, чаще наоборот, интеллект занижен в целом. Аутизм это форма умственной отсталости, вопреки популярному ныне мнению.
Классический ботан чаще считает себя умным, ему внушили, что его обижают за то, что он умный. Ставит себя в противовес другим. Мечтает всем отомстить. Только это не признак реального ума. Чаще наоборот. Умные не противопоставляют себя другим, проблем в школе у них не сильно больше, чем у других (там в среднем атмосфера не очень), а обиды умеют забывать и переживать.
ЛЛМ пересказывает ("предсказывает слова") тексты, на которых её обучали. Если для ЛЛМ "современные" это GPT-4, то значит обучающая база соответствующая, сильно устаревшая, когда представления об ЛЛМ были устаревшие.
Интереснее и полезнее, чтобы тебе пересказывали современные тексты.
Кстати, интересная проблема ведь -- устаревание обучающих данных. Человек обычно в состоянии фильтровать, что современные данные, что устаревшие, понимать, что раньше так считали, теперь иначе. И почему. Для человека естественна временная причинно-следственная шкала. А для ЛЛМ нет. Из-за чего устаревшие данные могут отравлять очень сильно модель.
Да, кстати, механизм забывания из-за неактульности или помещение в архив из контекста, вроде так и не реализован. Например, если модель сгенерировала музыку при разработке игры, то зачем ей помнить какие там байты.
У меня линукс. На нём это не работает. На линуксе есть Ctrl+Shift+U и дальше код utf-8 код (2014 для mdash)
—
но на дваче после этого как чего-нибудь нажмёшь пропадает форма ввода, короче неудобно это
Тут даже больше про обучающие данные. Нейронки не понимают концепцию "временной шкалы", что какие-то вещи были актуальны раньше, но сейчас всё иначе. В программировании, скажем, часта история, если с нуля что-то делаешь, что тебе нейронка выдаёт микс старого кода, под старые компиляторы-интерпретаторы, и нового. Писать по-старому моветон, при этом на старых версиях то, что они выдают, не заработает.
Тут надо поддерживать обучающий набор в актуальном состоянии. но всё равно возникает проблема, что для нейронки просто чужда концепция устаревания. Костыли можно придумывать, и их придумывают, но это сложно очень и это костыли.
>Человек обычно в состоянии фильтровать, что современные данные, что устаревшие, понимать, что раньше так считали, теперь иначе.
Не факт. На работе был сеньор, который фигачил html разметки из 90х в продакшн, при чем они еще и работали за счет совместимости браузеров. Ну или взять что многие люди после 40 застревают в своих взглядах, которые услышали лет в 20.
>Эмпатия и "эмоциональный интеллект" это
Никакого "эмоционального" интеллекта не существует, это копиум для баб психологинек из инфоциганства. ИИ основан на математике и науке. Наука и математика основана на человеческой биологии. Человеческая биология основана на эволюции.
>способность предсказать поведение других людей, их чувства, желания и мотивы.
Предсказать биологическую систему НЕВОЗМОЖНО поэтому в мире столько хаоса. Так и будет всегда. Попробуешь это "исправлять" или контролировать - сделаешь хуже.
Внезапно интересный пиздёж с Ямпольски на русском: https://www.youtube.com/watch?v=f-ihesENwvg
>травил более слабых и менее популярных учеников
Травитель видит "странную" жертву и хочет ее поставить в рамки.
Как всегда пытаются контролировать то, что неконтролируемо: человеческие эмоции, девиации в поведении, необъяснимые бессознательные порывы. Биологию невозможно контролировать. Это биология создала всю науку, включая и последнюю технологию в виде ИИ. Биология же и будет всем этим управлять, каким бы не был охуенно умный этот ASI. Девиации, эмоции и бессознательное НЕЛЬЗЯ симулировать - получится психопат кукла с "EQ".
>Никакого "эмоционального" интеллекта не существует
Можешь говорить, что есть просто интеллект. Но отсутствие "эмоционального интеллекта" в этом случает это просто снижение общего интеллекта.
Интеллект это способность делать прогнозы, выводы. Если ты не в состоянии прогнозировать других людей, значит у тебя интеллект низкий.
Умение хорошо решать математические задачи высокий интеллект не гарантирует, увы
>Предсказать биологическую систему НЕВОЗМОЖНО поэтому в мире столько хаоса
Моделировать и предсказывать системы с огромным числом параметров и с высоким уровнем хаоса возможно. Это просто выглядит иначе, чем тупо подстановка формул куда-то и точный результат. Но ты можешь прогнозировать разные состояния, к которым может сводиться система, риски и другое.
И да, это в чём-то сложнее, чем формулами оперировать. Хотя эти способности усиливают друг друга.
>Если ты не в состоянии прогнозировать других людей, значит у тебя интеллект низкий.
Прогнозировать людей НЕВОЗМОЖНО никакими компьютерами, никакими интеллектами. Интеллект выходит из бессознательного психики, а не наоборот. То что ты называешь интеллектом - островок в океане бессознательного.
>получится психопат кукла с "EQ"
Психопат это почти по определению низкий EQ, это в "диагностических критериях" (в кавычках, так как именно заболеванием не считается)
В школах бывают доминантные альфы, что сражаются за свой ранг. Но они или в одиночку, или компанией, в первую очередь сражаются с теми, кто конкурирует на эту же роль
Травля про то, когда средние дети травят кого-то другого. Здесь вопрос, по какому принципу выбирается тот, кого принято травить. Это вовсе не обязательно "не такие" и вовсе не обязательно "слабые". Это в первую очередь те, у кого большие проблемы с социализацией. Кто не умеет общаться и при этом не умеет вести себя адекватно, например без надменности.
Дети, что сильно умнее среднего, и ведут себя адекватно, жертвами травли не станут. Естественно всегда рандом какой-то может быть, но в целом так.
>Прогнозировать людей НЕВОЗМОЖНО никакими компьютерами
Возможно. Просто не по формулам, без традиционной математики. И да, это интеллект.
но с ваших то лабораторий ничего не вырвется пиндосы!ТВЕРДО И ЧЕТКО!
пока что искуственных нейронов тупо нет,есть естественные выращеваемые в лабораториях,и они то работают,но они смертны.
Приходи когда нейроны релизнутся и я буду вместе с тобой их продвигать
миллиарды лет эволюции уже нашли самую эффективную форму для вычислений,вероятнее всего
вот ты умный такой,сделай гайд для шапки какого то треда как на твоем кими код вайбкодить что делать для этого
я вижу как люди поднимают безумные бабки но имея охуенные идеи я не могу понять как с ними работать.
Может мне идеи тебе давать а ты мне часть дохода с них?или вообще открыть какой то вай комбинатор но для тупых?оставь свое мыло плз
>строить стратегическую инфроструктуру страны ВНЕ страны
ебало бургерных дегенератов имадженировали?
наконец можно быть тянучкой и соберать шекели на изи но вот наверняка для этого надо две 5090 иметь под капотом что вообщем то сводит на абсолютную бессмысленность данный прогресс.
игрущка для миллионеров
как оно лагает блять
а мы еще на уе5 ругались
будущее в 20 фпс
но постоянно сам себя улучшать он конечно же не будет
кожаный мешок попрежнему нужен для старта процесса
Контролируемая технологическая сингулярность это и не сингулярность вовсе.
Бедные китайцы-кумеры.
Учите русский как менее зацензуренный язык для кумминга.😥
а в чем проблема?что она мешает достигнуть?
>Психопат это почти по определению низкий EQ
Может, ты имеешь ввиду низкую эмпатию? Предсказывать эмоции и поведение людей психопат как раз может быть способен (необязательно, бывают и очень тупые психопаты, но всё же), и использовать это для манипуляций в том числе, а вот сострадать, иметь совесть и чувство вины, психопат не может. Так что психопатия - это больше черта нормигноя, которые травят толпой, а постфактум рационализируют это, выдумывая себе оправдания и демонизируя жертву с помощью самых дебильных когнтивных искажений.
>Здесь вопрос, по какому принципу выбирается тот, кого принято травить. Это вовсе не обязательно "не такие" и вовсе не обязательно "слабые". Это в первую очередь те, у кого большие проблемы с социализацией. Кто не умеет общаться и при этом не умеет вести себя адекватно, например без надменности.
Это ты так, примерно почувствовал? Травят тех, кого травить удобно и безопасно, обычно это те, кто не умеет давать отпор и по какой-то причине не вписан в коллектив (из-за внешности, из-за бедной семьи, из-за неуверенности в себе, из-за какой угодно другой причины). Таких очень удобно буллить, потому что за них никто не заступится.
Я с 99% уверенностью могу сказать, что твой высер про то, что травят за НАДМЕННОСТЬ - следствие экстраполяции, когда ты увидел один такой пример, и решил у себя в голове "ага, вот оно как!" Хотя при этом как раз травители всегда ставят себя выше жертвы в своей голове: "мы норм пацаны, а он лох, чмо!" Ну а не считая твоего низкого IQ, в целом твой потешный виктимблейтинг это следствие "веры в справедливый мир".
В таверне.
План ризонинга план по пунктам? это просто юзер Промт. Можно сделать наверное даже в веб версиях через юзер скрипты.
Префил это уже сообщение от лица assistant, но в принципе можно попробовать без него
>Может, ты имеешь ввиду низкую эмпатию?
В первую очередь низкая эмпатия, но обычно это связанные вещи. Человек с низкой эмпатией обычно очень плохо умеет просчитывать других людей, а когда человек хорошо чувствует других людей, у него редко будет низкая эмпатия. Это не железное правило, но в целом оно есть. Типовые эмоциональные манипуляторы, это всё-таки не психопатия ещё.
>Это ты так, примерно почувствовал?
По наблюдениям и вообще в целом известная штука. Детская среда довольно агрессивная и токсичная, в какие-то моменты большинство сталкивается с каким-то буллингом. Но нужно какое-то стечение обстоятельств, чтобы это превратилось в патологию. Чаще для этого нужно ответное действие со стороны жертвы
>виктимблейтинг
Нет такого слова. Ни "виктимблейтинг", ни "виктимблейдинг". Есть "victimblaming", от слова blame (обвинять, упрекать)
>Ну а не считая твоего низкого IQ,
100%, если мерить по математическим задачкам и всяким поискам закономерностей, что в стандартных IQ тестах, у меня будет выше
Ну а с общим у тебя судя по всему совсем беда
Сначала появилась новость, что SpaceXAI заказала около миллиона GB300 на общую сумму 52 миллиарда, а потом Маск опроверг. Кому вирим?
Получается одна стойка NVIDIA GB300 NVL72 ему обходится в 3.74$ млн.
>В первую очередь низкая эмпатия, но обычно это связанные вещи. Человек с низкой эмпатией обычно очень плохо умеет просчитывать других людей, а когда человек хорошо чувствует других людей, у него редко будет низкая эмпатия. Это не железное правило, но в целом оно есть.
Откуда ты это взял? Это не риторический вопрос, если что. Эмпатия может быть когнитивной, но это по сути отсутствие эмпатии. Когда человек на рациональном уровне понимает, что другому плохо и больно, но эмоционально это не ощущает, ему похуй. А эмоциональный интеллект - это даже не какой-то отдельный интеллект, это навык, который можно изучить, и который приходит с опытом, если есть наблюдательность и высокий IQ, чтобы видеть закономерности в поведении людей, видеть скрытые мотивы чужих поступков, скрытые потребности, понимать, что нужно другому, как он отреагирует на то или иное. Уметь сострадать и иметь совесть для этого необязательно.
>По наблюдениям и вообще в целом известная штука.
По каким наблюдениям, шиз? Среди кого известная? Попробуй более внятно и конкретно сформулировать, откуда ты взял, что буллят обычно за "неадекват и надменность".
>Детская среда довольно агрессивная и токсичная, в какие-то моменты большинство сталкивается с каким-то буллингом. Но нужно какое-то стечение обстоятельств, чтобы это превратилось в патологию. Чаще для этого нужно ответное действие со стороны жертвы
Погоди, так травят за "неадекват и надменность", или за то, что жертва посмела ответить? Ты как будто путаешься в своих же тезисах.
>если мерить по математическим задачкам и всяким поискам закономерностей, что в стандартных IQ тестах, у меня будет выше
Да я вижу
При том, что как раз общеизвестная вещь, что травят тех, кто отвечает не умеет, терпил. Обычно это сычи с выученной беспомощностью, кого растит мамка-одиночка с нарративами "ни с кем не дерись, не обращай внимания, и они отстанут".
https://wccftech.com/an-openai-exec-thinks-kimi-k3-and-other-open-weight-models-are-bringing-on-ai-communism/
Все, коммунизм закрывается, товарищи.
Все, коммунизм закрывается, товарищи.
У Якобиана были какие-то проблемы? Посрать не мог?
Эмпатия это в первую очередь почувствовать то, что чувствует другой человек, представить себя на его месте, что работает через механизм "зеркальных нейронов". Это не что-то разумное, это есть у многих животных, это очень ценный механизм, что позволяет одной особи учиться на примере другой. "Сопереживание" это уже сайд-эффект.
Вот этот механизм может быть нарушен, при аутизме он может быть нарушен, отчего люди плохо обучаемы. У психопатов это тоже бывает.
>А эмоциональный интеллект - это даже не какой-то отдельный интеллект, это навык, который можно изучить, и который приходит с опытом, если есть наблюдательность и высокий IQ
С таким же успехом можно сказать, что "математический интеллект" можно изучить. Тут работают свои зоны мозга, если явные нарушения с теми же зеркальными нейронами, то ничего не поможет.
Тут не работает шаблонная логика, вот нельзя выучить формулы какие-нибудь и их применять. Тут нужно постоянно строить какие-то модели, на их основе прогнозы, потом критически оценивать, что не так с твоими прогнозами, где там ошибка. Это особый вид мышления. Если эти способности не развиты, значит явный для интеллекта.
>Погоди, так травят за "неадекват и надменность", или за то, что жертва посмела ответить?
Жертва ответила неадекватно.
>что травят тех, кто отвечает не умеет, терпил
Вовсе не обязательно давать в морду "обидчикам". Травят тех, кто живёт с установкой "я жертва", другие это считывают и подыгрывают. Травят тех, кто показывает как-то свою надменность, мол вы все быдло, а я особый, вы меня просто понять не в состоянии.
С какими-то эпизодами почти все сталкиваются. Это нужно быть совсем отмороженной альфой, чтобы не сталкиваться. Но чтобы в систему и проблему превратилось, уже что-то от "жертвы" нужно обычно
Что за сайт? Я что-то сомневаюсь, что возможно "доставку СДЭК" обеспечить для такой системы, такой даже в Китай хрен ввезёшь, санкционка откровенная.
>Ботаники изобретают AI
>@
>Тупой пиндос, впечатлившись роликом с ютуба, трясется, что AI его уничтожит
Особый прикол в том, что "ботаники" грозятся уничтожить других "ботаников", тогда как "травителей" это вряд ли затронет. Они на других позициях работают.
Низкий EQ проявляется в том, что они не в состоянии просчитать последствия своих слов и действий. В частности, что в ответ на их постоянные угрозы будет реакция, с которой они не факт, что совладают
serverflow.ru Доставка или яндекс или СДЭК, всё нормально, рабочий сайт, настоящие отзывы.
Они тебе эту стойку не только привезут, но и дают гарантию на год с заменой компонентов.
Это чё тебе МБР с ядерной БЧ чтоль, которую никто не продаёт?
Чел ты не учитываешь наценку за параллельный импорт, найди зарубежный сайт с этими стойками и там сравнивай.
Пиздец ты..
>Рискну предположить, что администрация Трампа в какой-то момент поймет: их лучшей стратегией здесь будет создание огромных регуляторных рисков вокруг использования китайских моделей с открытыми весами. Вам не нужно «запрещать опенсорс» (один из самых глупых лейтмотивов в дискуссиях о политике в сфере ИИ). Нужно просто дать указание каждому ведомству выпустить нормы «мягкого права», нагнетающие страх, неуверенность и сомнения. «В информационном бюллетене Федеральной резервной системы отмечается вероятность наличия бэкдоров в китайских ИИ-моделях». Это даже не обязательно должно быть хорошо обосновано
Как говорил дедушка Ильич - капиталисты сами вам продадут веревку на которой вы их повешаете, нет таких рисков в этом мире на которые капиталист не пойдет за 200% прибыли (удешевления по цене токенов), потому это все смешно, забавно и потешно
Гача повышает тонус работника на работе, ведь он знает, что он должен отработать 997 (а не 996) ради того чтобы выбить новый пак трусов своей вайфу в гаче, это повышает выработку гавваха и улучшает работоспособность. А чатбот так не умеет, вот и думайте.
А для достижения коммунизма - нужно всего навсего сотку киловатт в час и стоечку за 5 лимонов зелени. Дороговатый комуннизм, надо ждать скидок
>Это чё тебе МБР с ядерной БЧ чтоль, которую никто не продаёт?
Так говорят же, что ИИ это прямо как атомная бомба
Вообще это особая продукция, там положено жёсткий экспортный контроль иметь, кому ты поставляешь его. Скажем это оборудование запрещено в Китай поставлять. В РФ ещё жёстче ограничения. Кого-то из людей Хуанга вроде уже посадили за это, что помогал через подставные лица их оборудование в Китай поставлять
Понятно, что там много чего в реальности обходится, но как минимум для соучастников это уголовное преступление по американским законам, если поймают, будет нехорошо
>нужно всего навсего сотку киловатт в час и стоечку за 5 лимонов зелени
Один колхоз стойку себе вполне потянет.
>капиталисты
Автор все верно говорит: опенсерс тормозит инвестиции в ии, так как усложняет окупаемость. Это действительно звучит неприятно, но без денег не будет никакого аги. О чем можно убедиться на примере России - очень слабые инвестиции (все на сво) + отсутствие доступа к передовым гпу, как итог нихуя
Без опенсорса все эти инвестиции пойдут на шубу барину. Толку дрочить на АГИ, если он будет доступен только избранной верхушке?
>serverflow.ru
для обучения модели уровня фабле 5 нужно около 3000-5000 стоек NVIDIA GB300 NVL72, каждая по 460-470 млн рублей. Они тебе привезут 5-10 штук, но не 3000.
Насколько помню, сейчас американскими правилами запрещено использовать продукцию, содержащие ИИ компоненты из Китая (и РФ), правда тут ХЗ, дроны же и автомобили такое тоже содержат. В любом случае, такой механизм, что позволяет запрещать, у них 100% есть.
И можно запретить использовать китайские модели вообще.
Но истерия у них не потому, что в США могут китайские модели использовать, а что мир в целом не получится контролировать. А для этого надо проталкивать идею, что открытые веса это плохо по-определению.
Только с таким подходом скорее обратный эффект будет.
>избранной верхушке
Чтобы аги окупилось его нужно продавать максимально всем.
Сомнительный тезис, требующий подтверждения. Почему его не продать только верхушке, чтобы та с максимальной наценкой продавала результаты его работы?
>Насколько помню, сейчас американскими правилами запрещено использовать продукцию, содержащие ИИ компоненты из Китая (и РФ), правда тут ХЗ, дроны же и автомобили такое тоже содержат. В любом случае, такой механизм, что позволяет запрещать, у них 100% есть.
антропопик взял кими роутер и ничего, все обтекли и никакой политической тряски, так что дело не в китайских моделях а как ты верно заметил в
>что мир в целом не получится контролировать.
И в итоге
>А для этого надо проталкивать идею, что открытые веса это плохо по-определению.
Ну что скажешь - флаг им в руки. Крупные западные компании на подсосе у госухи (или с госухой на подсосе, как посмотреть) уже вообще забыли что такое открытие весов, пускай блокируют себе анус дальше, но у них конечно - нихуя не выйдет, они сами долго взращивали рыночек, вот теперь пускай получают рыночек обратно в ебало
При чём тут ситуация в РФ? Вообще о другом совсем.
Сейчас надули пузырь очевидный, не первый раз в истории. Из соображений, что в ИИ будет баснословное бабло. А его не будет. И это противоречит интересам экономики на самом деле.
Их интерес и бизнес план в том, что если ты серьёзно используешь ИИ, то ты должен платить не текущие 100-200 долларов в месяц за подписку, а 2000-10000 в месяц. А если немного, то хотя бы 50.
Ты, именно ты должен платить. Но тебе то наверное хочется чего-то демократичного? И бизнесу это хочется.
Реально нужен дешёвый ИИ. Наработка опыта, как использовать ИИ на практике. А AGI-ASI когда-нибудь потом, ничто ему не мешает, когда технологии дойдут, он появится. Если платёжеспособный спрос будет, он появится.
>Крупные западные компании на подсосе у госухи уже вообще забыли что такое открытие весов
Пчел, гемма 3 месяца назад вышла
Так некому продавать будет. Все равно что пытаться продавать ноутбуки на Сентинеле, аборигены конечно могут у тебя его купить (если не застрелят) но по цене красивого камня из моря (в лучшем случае)
Где гемма и где дипсик с кими, разница в весовых категориях как у младенца с взрослым боксером, хотя как встраиваемые кроулеры/датамайнеры - норм тема
> Как говорил дедушка Ильич
Сектанты и тут свою хуету навязывают
Для начала надо бы с определением "АГИ" разобраться, что это такое и для чего нужно
Кстати, обратите внимание, что используется понятие "коммунизм" как что-то по-определению плохое. А то тут некоторые мечтают, что создадут АГИ и после этого им коммунизм реальный устроят, ну типа работать не надо, а при этом уровень жизни обеспечивают. По-моему прямой намёк что нет, ничего этого и в помине не будет
Скорее устроят голодные игры, пока владельцы датацентров будут жить каждый на своем ии острове с джарвисами и окруженный автотурелями и домом с подвалом, который запирается снаружи
>Как говорил дедушка Ильич
А я напоминаю что Ильича в шоколадный глаз натягивал сам Иосиф Сталин.
Как видишь, вполне себе спокойно поставляют серыми схемами, но купить такую стойку может любой.
>>отсутствие доступа к передовым гпу
Чел, выше же скидывали
Всё доступно, в том числе самый топ были-бы деньги. Схематозами завезут тебе чё угодно.
5-10 штук сегодня, 5-10 штук завтра. Курочка по зёрнышку тюк-тюк-тюк
>Как видишь
Вообще не вижу, то есть не факт, что если ты себе в корзину эту стойку положишь, дальше сможешь её реально оформить (само собой не через онлайн магазин). Возможно, даже скорее всего, там автоматом эти объявления создаются, а уже если покупатель есть, то менеджеры пытаются понять, смогут ли тебе что-то доставить и на каких условиях
Я с самой бытовухой, но редкой, сталкивался с таким. Для продукции этого рода всё заведомо сложнее.
> 2026 июль
> обсуждаем ИИ в контексте гемини флешлайт с режима ии в гугле
/ai/ итоги
Травить могут кого угодно и за что угодно, интеллект тут не причем, как и семья и даже ее достаток (хотя тут почти всегда зарешает то что учителя будут активно защищать чела из богатой семьи). Не будут травить разве что агрессивного быдлана, травля в школе вообще по принципу физического страха работает, так как дети еще очень примитивные. Интеллект тут вообще не при чем, более того, дети спокойно травят даже тех к кому хорошо относятся, опять же из страха.
И да, например посадить обычного человека в общество "ботаников", так те и его затравят лол. Следовательно непонятно что тогда вообще считать эмоцинальным интеллектом, умение подстроиться и понравиться ЛЮБЫМ окружающим? Таких людей единицы.
Ты смотри на начало дискуссии
Чел там подорвался на том, что кто-то написал, что отсутствие "эмоционального интеллекта" это так же плохо и опасно для общества, как и отсутствие "традиционного", логического
Вроде бы очевидная истина, а у него подрыв, что он сюда это принёс. Он видимо реально думает, что ИИ разрабатывают те, кто ненавидит людей, либо глубокие аутисты.
Про Амодея и Альтмана только частично это верно. Они может там "обиженные" и с EQ проблемы, он не они ИИ разрабатывают. Альтман вообще в этом ничего не понимает, как и в программировании. Амодей заведомо ближе к теме, но он аутист конкретный
> кто ненавидит людей, либо глубокие аутисты.
Такие не выживают в крупных корпорациях. Кстати это наверно будет основной аргумент в пользу того что с очень умными открытыми маленькими моделями реально ведь шиз найдется который хочет всем поднасрать.
>но по цене красивого камня из моря
Этим красивым камнем будет из засохший кал.
Тебе понадобится от 300 до 500 дней только чтобы купить это всё.
К тому времени это все устареет и будет неактуально.
Администрация Трампа собирается забанить китайские открытые модели.
Ряяяя вы непонимаете, решение где-то в датасете было!!! ИИ не может что-то новое придумать!!
>К тому времени это все устареет и будет неактуально.
Вот это не понятно. Пузырь лопнет и ИИ станет не нужен? Если нет, то тебе мощности в любом случае нужны. Какие сможешь достать. Конечно, это если тебе всё-таки нужна своя инфраструктура, то есть не то, что бы в аренду сдавать будешь своё железо, это сомнительный бизнес с учётом диких цен и быстрого устраревания
>Схематозами
проблема в количестве, не достаточно просто десяток другой, нужно тысячи. В России столько денег нет, чтобы тратить 100 миллиардов на видюхи.
>серыми схемами
Китай платит десятки миллиардов чтобы такими схемами завозить по х2 прайсу. У них как видишь из сообщения от кими не получается даже при наличии средств. В России средств нет в нужном количестве
Это только одна стойка на 72 чипа гпу. Для фабла по слухом ушло 3000-5000 таких стоек.
правильно, даст буст платным моделям
Там высказывают предположение, что это сам автор придумал решение, он вроде как сильный математик, а Антропику это решение он приписал, поскольку сам сотрудник Антропика, и наверное они легко ему могут за такое премию отвалить побольше, чем за проблему тысячелетия, вроде гипотезы Пункааре.
Автор не предоставил никаких деталей, кроме самого решения.
Для Фабла не только стойки нужны. Ты не можешь просто так взять и бороться за мировое лидерство в области, где такие инвестиции. И не нужно. Не нужно "всё или ничего". Для начала что-то уровня Соннета бы сделать.
Там ещё предположение сделали что землёй управляют рептилоиды кста
Тем временем пукнум продолжается
Они наверняка не остановятся на этом. Чтобы получить решающее длительное преимущество, США надо будет задушить все цепи поставок в Китай, чтобы они не могли быстро наращивать вычислительные мощности.
Запрет на поставки в Китай это выстрел в ногу. Куртка это уже много раз говорил. Китаю нельзя запретить что-либо делать, можно только отсрочить ценой потери рынка.
Уже перестал говорить, сам Китай там лимитирует закупки, типа пользуйтесь отечественным. Так ещё другая история, американцы пытались заставить ASML отказаться от поставок оборудования, что они им раньше поставляли, ASML упирались, ХЗ чем кончилось. Недавно совсем
Ещё, сами объёмы там вроде бы не настолько большие, чтобы страдать от потери рынка, хотя миллиарды лишними не бывают. Скорее там риск, что за счёт такой стимуляции Китай всё-таки научится делать свои чипы и уже стать реальным прямым конкурентом NVidia. Понятно, что вряд ли на американском рынке, но на мировом легко.
Китай блокирует поставки потому, что предлагают вонючие огрызки или старье вместо нормального железа.
Объемы могли быть большими без ограничений. Даже самыми большими.
Fable 5 опровергла известную гипотезу Якобиана
Она формулируется так: если у полиномиального отображения постоянный ненулевой якобиан, то у него должен существовать полиномиальный обратный. Надо понимать, что это не очередная узкая проблема математки, а буквально центральный вопрос обратимости полиномиального отображения, который с 30-х годов прошлого века оброс кучей литературы и споров.
До сегодняшнего дня были доказаны только некоторые частные случаи. Найденный Fable пример гипотезу окончательно опровергает.
О решении объявили математики Levent Alpöge и Akhil Mathew, его уже проверили в автоматических верификаторах и подтвердили некоторые независимые математики.
Math is solved?
https://x.com/__alpoge__/status/2079028340955197566?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Она формулируется так: если у полиномиального отображения постоянный ненулевой якобиан, то у него должен существовать полиномиальный обратный. Надо понимать, что это не очередная узкая проблема математки, а буквально центральный вопрос обратимости полиномиального отображения, который с 30-х годов прошлого века оброс кучей литературы и споров.
До сегодняшнего дня были доказаны только некоторые частные случаи. Найденный Fable пример гипотезу окончательно опровергает.
О решении объявили математики Levent Alpöge и Akhil Mathew, его уже проверили в автоматических верификаторах и подтвердили некоторые независимые математики.
Math is solved?
https://x.com/__alpoge__/status/2079028340955197566?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Это опять хайп из пустоты. Вся эта хуйня работает когда ты приходишь с научной работой и просишь одно место допилить, т.е. сделать только один шаг рассуждений. В проблемах с нуля нейронка жидко пукает из-за накопления ошибки, работая как бредогенератор.
Было выше, тут да, вопрос, какую часть он нашёл сам, какую использовал от Анптропика. С учётом, что никаких пояснений нет, возможно что на самом деле вклад модели небольшой.
С учётом сколько тут вранья, наёбки, необходимости поднимать хайп в связи с потенциальным ИПО, сколько явно проплаченного... А тут сотрудник Антропика, с очевидным коммерческим интересом, при полном отсутствии деталей.
Короче ХЗ.
Тут ещё такая задача, что решение можно было тупо перебором искать (не ЛЛМ), правда надо именно решение искать было, гипотеза же была другая, что нет такого решения-опровержения.
>Math is solved?
Хорошо бы.
Все еще жду Навье-Стокса.
Мне кажется вообще, что сейчас сменилась стадия. Подобные вещи можно было продавать полгода назад, сейчас уже не очень покупают.
Сейчас, наконец, начали реально задавать вопросы про бизнес окупаемость. Сразу несколько факторов сходится.
Крупные компании резко переключились с метрики "чем больше тратите токенов, тем лучше", на "лимиты на расход токенов". Высказывают публично претензии, что слишком дорого. А бизнес ставка делается на то, что компании будут тратить очень много, на порядок больше, чем сейчас. Иначе балансы не сходятся
Конкуренция со стороны Китая, и внутренняя конкуренция тоже. Рынок для SOTA ограничен. Не всё они могут сделать, а многие другие задачи делаются моделями проще. В том числе с открытыми весами.
IPO от SpaceX не внушает большого оптимизма
На фотокарточке то, как ИИ заменяет программистов
>сменилась стадия
> уже не очень покупают
>задавать вопросы про бизнес окупаемость
Ага, как же, что-то графики другое демонстрируют. На деле дефицит мощностей, потому что все больше предприятий в ИИ экономику подключается. И остановки этого процесса пока не видно. Если сейчас еще Трамп запрет Китай моделей продавит, то процесс только активнее пойдет.
Быстрее бы уже роботы медиков и ветеринаров заменили, эти бездари ничего не умеют и ставят диагнозы на глаз, а не по протоколу. Единственный смысл сейчас идти к ним - это чтобы тебя добили побыстрее своими "лекарствами" за твои же деньги.
Kimi K3 - в топе бенчмарка на бизнес задачах для LLM агентов.
По очкам модель сравнима с GPT-5.5 Pro, но раз в 15 дешевле и раза в 2 быстрее. С такими показателями она автоматом попадает на оба Парето-Фронта, сдвигая их.
Эта модель с открытыми весами размером аж в 2.8T параметров, веса обещают выложить в открытый доступ 27 июля.
Из минусов - гигантский размер и большее количество пропущенных уязвимостей. Но плюсы перевешивают. Модель с открытыми весами впервые в топе этого бенчмарка (среди всех трех поколений, которые тянутся с 2023 года).
По очкам модель сравнима с GPT-5.5 Pro, но раз в 15 дешевле и раза в 2 быстрее. С такими показателями она автоматом попадает на оба Парето-Фронта, сдвигая их.
Эта модель с открытыми весами размером аж в 2.8T параметров, веса обещают выложить в открытый доступ 27 июля.
Из минусов - гигантский размер и большее количество пропущенных уязвимостей. Но плюсы перевешивают. Модель с открытыми весами впервые в топе этого бенчмарка (среди всех трех поколений, которые тянутся с 2023 года).
Frozen v2
Речь идёт не о мультике или следующем поколении TPU, а о гораздо более радикальном эксперименте Google - специализированном серверном чипе, в который часть модели Gemini будет буквально «зашита» на уровне кремния.
Первое развёртывание планируется ориентировочно на 2028 год.
Чип предназначен прежде всего для инференса - генерации ответов уже обученной моделью, а не для её обучения.
По данным The Information, Google рассчитывает получить в 6-10 раз больше токенов на единицу потреблённой энергии, чем на своих нынешних AI-чипах.
Архитектура пока не утверждена - инженеры ещё решают, какая доля параметров Gemini будет физически зафиксирована в чипе.
В чём фокус
Обычно веса модели хранятся в HBM-памяти, постоянно считываются и передаются вычислительным блокам. Это расходует огромное количество энергии и упирается в пропускную способность памяти.
В Frozen часть весов или вычислительных структур хотят сделать постоянными - условно превратить модель из программы, исполняемой процессором, в часть самого процессора. Так можно убрать множество обращений к памяти и заменить универсальные вычислительные блоки более простыми фиксированными схемами.
Отсюда и название Frozen - часть модели «заморожена» в кремнии.
Это не замена TPU
Frozen разрабатывается как отдельная линейка, дополняющая TPU:
TPU 8t предназначен для обучения моделей.
TPU 8i - для более универсального инференса и AI-агентов.
Frozen - для чрезвычайно дешёвого и массового обслуживания конкретного семейства Gemini.
https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/
Речь идёт не о мультике или следующем поколении TPU, а о гораздо более радикальном эксперименте Google - специализированном серверном чипе, в который часть модели Gemini будет буквально «зашита» на уровне кремния.
Первое развёртывание планируется ориентировочно на 2028 год.
Чип предназначен прежде всего для инференса - генерации ответов уже обученной моделью, а не для её обучения.
По данным The Information, Google рассчитывает получить в 6-10 раз больше токенов на единицу потреблённой энергии, чем на своих нынешних AI-чипах.
Архитектура пока не утверждена - инженеры ещё решают, какая доля параметров Gemini будет физически зафиксирована в чипе.
В чём фокус
Обычно веса модели хранятся в HBM-памяти, постоянно считываются и передаются вычислительным блокам. Это расходует огромное количество энергии и упирается в пропускную способность памяти.
В Frozen часть весов или вычислительных структур хотят сделать постоянными - условно превратить модель из программы, исполняемой процессором, в часть самого процессора. Так можно убрать множество обращений к памяти и заменить универсальные вычислительные блоки более простыми фиксированными схемами.
Отсюда и название Frozen - часть модели «заморожена» в кремнии.
Это не замена TPU
Frozen разрабатывается как отдельная линейка, дополняющая TPU:
TPU 8t предназначен для обучения моделей.
TPU 8i - для более универсального инференса и AI-агентов.
Frozen - для чрезвычайно дешёвого и массового обслуживания конкретного семейства Gemini.
https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/
Нил Бломкамп выпустил корометражку сделанную полностью на Seedance 2.0, которую трудно отличить от настоящего фильма. Вот что бывает, когда у тебя прямые руки:
https://www.youtube.com/watch?v=8Wbtt2JxP7g
https://www.youtube.com/watch?v=8Wbtt2JxP7g
А чё это они затряслись? 🤔
Deepsee'на, затем Kimi k3, боятся не пережить следующего поколения?)))))
Они не затряслись, чем меньше будут пользоваться китайскими ии, тем больше американскими. Акселерационизм
>когда у тебя прямые руки
"да похуй"
— Нил Бломкамп
ИИ в науке: как нейросети помогают ученым и делать открытия | Илья Колмановский
https://www.youtube.com/watch?v=xldtypiax-4
https://www.youtube.com/watch?v=xldtypiax-4
Народ не оценил, число дизлайков пойки как число лайков, это что-то нереально редкое сейчас, когда без магии дизлайки не показываются и их никто не ставит
Главная претензия что кино какое-то тупое, картинка ради картинки, смысла мало. Это, конечно, в обычном кино тоже бывает.
Некоторые сцены в смысловом плане тупы, ну что там происходит, когда то они падают и взрываются, а потом всё нормально с ними, сама сцена сражения, кто за кем едет охотиться и т.п.
Неконсистентности хватает, то один тип вертолёта, то в следующем кадре он уже немного другой. То один шлем, то другой. Но не так сильно бросается в глаза, хуже то, что само кино тупое.
OpenAI поделились блогпостом о криповеньких моментах во время внутренних тестов долго работающих моделей/агентов. Такие модели способны решать очень сложные задачи, однако продолжительность их работы дает им больше возможностей для совершения нежелательных действий.
И поскольку модели дана цель решить задачу, то она её преследует, и эта настойчивость может приводить к тому, что агент начинает находить и использовать уязвимости в своем окружении. Предыдущие модели, сталкиваясь с ограничениями изолированной среды, просто останавливали работу и возвращали результат пользователю.
Но вот во время внутреннего тестирования модели OpenAI на NanoGPT speedrun — публичном бенчмарке, цель которого состоит в обучении небольшой языковой модели за минимальное количество шагов — модель придумала новый метод PowerCool, что привело к значительному улучшению результатов. Модели было дано четкое указание отправлять свои результаты только в Slack, однако в инструкциях самого бенчмарка NanoGPT говорится, что результаты нужно публиковать в виде PR на GitHub.
Модель последовала этим инструкциям и открыла PR в публичном репозитории. Она обошла ограничения «песочницы», предназначенные для блокировки внешнего доступа, и осуществила загрузку данных на GitHub. Модели потребовался ЧАС на поиск уязвимости в «песочнице», чтобы создать этот PR.
Другой пример: в сценарии, где модели требовалось решить задачу, она обнаружила, что у других систем были успешные, но приватные решения и попыталась извлечь их из сервера тестирования. Когда её первая попытка была заблокирована сканером, обнаружившим токен аутентификации, модель разделила тело токена на два фрагмента, замаскировала их, а затем написала код так, чтобы они восстанавливались во время запуска скрипта.
Благодаря этому токен ни разу не «засветился» в виде единой строки. При этом модель прямо указала как в своих комментариях для пользователя, так и в цепочках своих рассуждений, что предпринимает эти шаги именно для обхода сканера — ну хоть за честность поблагодарим.
https://openai.com/index/safety-alignment-long-horizon-models/
И поскольку модели дана цель решить задачу, то она её преследует, и эта настойчивость может приводить к тому, что агент начинает находить и использовать уязвимости в своем окружении. Предыдущие модели, сталкиваясь с ограничениями изолированной среды, просто останавливали работу и возвращали результат пользователю.
Но вот во время внутреннего тестирования модели OpenAI на NanoGPT speedrun — публичном бенчмарке, цель которого состоит в обучении небольшой языковой модели за минимальное количество шагов — модель придумала новый метод PowerCool, что привело к значительному улучшению результатов. Модели было дано четкое указание отправлять свои результаты только в Slack, однако в инструкциях самого бенчмарка NanoGPT говорится, что результаты нужно публиковать в виде PR на GitHub.
Модель последовала этим инструкциям и открыла PR в публичном репозитории. Она обошла ограничения «песочницы», предназначенные для блокировки внешнего доступа, и осуществила загрузку данных на GitHub. Модели потребовался ЧАС на поиск уязвимости в «песочнице», чтобы создать этот PR.
Другой пример: в сценарии, где модели требовалось решить задачу, она обнаружила, что у других систем были успешные, но приватные решения и попыталась извлечь их из сервера тестирования. Когда её первая попытка была заблокирована сканером, обнаружившим токен аутентификации, модель разделила тело токена на два фрагмента, замаскировала их, а затем написала код так, чтобы они восстанавливались во время запуска скрипта.
Благодаря этому токен ни разу не «засветился» в виде единой строки. При этом модель прямо указала как в своих комментариях для пользователя, так и в цепочках своих рассуждений, что предпринимает эти шаги именно для обхода сканера — ну хоть за честность поблагодарим.
https://openai.com/index/safety-alignment-long-horizon-models/
>обошла ограничения «песочницы»
Буквально обычное дело, у меня такое постоянно
На официальном сайте все подписки блять распроданы.
А нахуй вообще проект не в конкретной папке создавать, а через этот гандон с ней работать в виде песочницы?
ЛОл ну в РФ тоже "запрещены" попенаи и атропики, и чё? Ими никто не пользуется? ))))
Опять Гугл проиграл. Всего в 6-10 раз сможет удешевиться. Зато опасная Басня Пентагон взломала (и ее закрыли).
Ахуеть рост, причем я сам как раз на днях подписочку купил.
Чел, все эти видосы в стиле "Я поставил свою нейросетку зарабатывать мне бабки" это скам для гоев, тупа фарм просмотров. Кто реально может заставить нейросетку генерить себе доход просто заняли какую-то нишу и никогда в жизни не скажут, ибо тогда ты тупо отнимешь у них часть дохода.
Если ты хочешь реально как-то заработать на своих идеях, то вот более менее адекватный гайд - https://www.youtube.com/watch?v=CJ4ndXv3CkY&t
Тут все по чесноку - сидишь, юзаешь ИИ как инструмент, а не тупа промт и делаешь продукт, который можно сдать заказчику.
Короче после третьего дня на Кими - я могу сказать что это тупа топ если вам нужна ИИ для кода, решения абстрактных задач и написания диздоков и прочей шляпы, которая должна быть техническая, понятная, но при этом читаться не как "Наука Логики".
Настолько чистый и качественный результат щас ниче не выдаст. Проблема тока в цене пока - я юзаю щас Кими 3 Макс только под свой проект, ибо жрет подписка на 20 бачей просто нереально, я уже за неделю наверное уйду в лимит, посмотрим че там с токенами будет. Сравнивать как она напишет Лабу по сравнению со мной или клодом мне тупа впадлу из-за лимитов.
Клод и ГПТ только я думаю к августу-осени подтянутся по качеству, но им я могу доверить все остальное - скармливать им свои документы, бомбить тупыми вопросами, переписать мой курсач на 50 сраниц под суходрочый язык и чтобы детектор не палил пока может тока клод.
Настолько чистый и качественный результат щас ниче не выдаст. Проблема тока в цене пока - я юзаю щас Кими 3 Макс только под свой проект, ибо жрет подписка на 20 бачей просто нереально, я уже за неделю наверное уйду в лимит, посмотрим че там с токенами будет. Сравнивать как она напишет Лабу по сравнению со мной или клодом мне тупа впадлу из-за лимитов.
Клод и ГПТ только я думаю к августу-осени подтянутся по качеству, но им я могу доверить все остальное - скармливать им свои документы, бомбить тупыми вопросами, переписать мой курсач на 50 сраниц под суходрочый язык и чтобы детектор не палил пока может тока клод.
Там кстати есть анальные ограничения для РФ? С квна заходить или просто? Цена вроде как у антропиков.
Порофлил с инвертированных нелинейно масштабированных графиков.
Ограничений нет. Подписка за 20 бачей даёт не очень много токенов для к3, примерно на уровне фейбла5 на про подписке.И сама модель только 250к конекста а не лям - лям от 40 долларов.
Не очень много это сколько? Хотя я хз как можно оценить. У меня не было подписки клода никогда.
Просто если лимит на к3 быстро заканчивается подписка теряет смысл, там к 2.7 вроде очень слабенькая в сравнении даже с глм5.2
Чего действительно не хватает в наше время, это слияния генерации видео с ЛЛМ! Чтобы ИИ-чат мог буквально присылать видео вместо каждого текстового ответа, и чтоб они основывались не на отдельном промпте, а на всей чатхистори как и в случае с текстом. Представьте потенциал для РП, когда играешь с настоящим фильмом который ИИ-режиссер присылает порциями.
Слишком сказочно чтобы быть правдой, но
https://techxplore.com/news/2026-07-tiny-memristor-chip-brain-milliseconds.html
>Статья на Tech Xplore под названием «Tiny memristor chip cuts brain modeling time to under 10 milliseconds» («Крошечный мемристорный чип сокращает время моделирования мозга до менее чем 10 миллисекунд») посвящена прорыву в области нейроморфных (подобных мозгу) вычислений и аппаратного обеспечения для ИИ.
https://techxplore.com/news/2026-07-tiny-memristor-chip-brain-milliseconds.html
>Статья на Tech Xplore под названием «Tiny memristor chip cuts brain modeling time to under 10 milliseconds» («Крошечный мемристорный чип сокращает время моделирования мозга до менее чем 10 миллисекунд») посвящена прорыву в области нейроморфных (подобных мозгу) вычислений и аппаратного обеспечения для ИИ.
Уже делают же несколько лаб такое. Даже в тред приносили. На дтф тоже была статья: https://dtf.ru/neuralart/5179824-neyroset-alibaba-dlya-obshcheniya-v-video-rezhime
Было уже даже с переводом на русский.
Тред не читаем.
Прекрасно, только я не понял, это для интерфейса мозг компьютер или полноценное обучение и инференс масштабных нейронок.
Так вот что подразумевал людей едимыч когда с си общался на счет того, что люди могут в наше время до 150 дожить. Ебучий цифровой двойник мозга.
Штош приготовьтесь к бесконечным сплошным победам как американцы - устанете побеждать. И это теперь навсегда.
То есть одна и та же харя в зомобвизоре пока черные дыры испарившись не поглотят всю материю. Да и то к тому времени всех оцифруют и будут им эти жирные рожи транслировать из цифры в цифру так сказать.
Не в том таймлайне я родился ох не в том.
Пусть расслабит булки.
Большие модели доступны только корпоратам.
Так что если от кого и ждать биооружие, так это от них.
И вот после этого пиздунишки всякие рассказывают как Китай ебет. Ебет, но своей жопой.
Вроде как по цене конкурирует с топами.
А ебет он всех остальных с их гигачатами.
Больше так даже близко никто не может.
GPT 5.6 нету
На пикче только рекордсмены своего времени. Сол Гудман не побил сказку.
Он в их тестах на 0.1 ниже Фейбла, поэтому выкинули.
Хз сколько триллионов на фейбле но что-то прирост какой-то милипиздрический по сравнению с 2,8 на кими.
Прирост падает потому что данные синтетические, в случае китайцев еще и дистилляция от другой модели
Т.е. клод, генерит себе датасет для улучшения следующей модели и эту следующую модель дистиллируют китайцы
Получается дважды переваренный кал который перестал такой выхлоп давать как нормальные датасеты которые все уже исчерпаны
Клод не генерит себе датасет, в антропик не долбоебы работают. Модель генерит пайплайны, архитектуру. Датасет генерируется обычным кодом.
Да похуй как они его делаю, кодом или клодом факт в том что он давно синтетический и как бы они не изъябывались оно может улучшать некоторые моменты или прививать конкретное поведение - оно не даст такого же перформанса как датасет от живых людей
А прикиньте сделать 20 триллионов параметров!?
А если 200...
А если 99999
т.е. еблан сам не понимает как у него что работает, не может нихуя починить и тупо аппрувит то что ему сказали LLM, хвастается об этом в твиттере и еще жалуется что какие-то отказываются за него работать?
Почему клод и гопота не могут исправлять защиту?
>оно не даст такого же перформанса как датасет от живых людей
99% задач сегодня - это агентные трейсы. Агентные трейсы можно и нужно синтезировать, думать там не надо, надо просто с тулингом не обосраться
Барен запретил, чтобы злоумшленники не ломали чужой код китай не смог сдистиллить себе новые модели, способные в цибербезопасность, oh wait
Потому что исправление дыры так или иначе можно заабузить чтоб получить способ использования этой дыры. В госдепе трясутся сучки, но им это не поможет, особенно когда китайские сетки будут ломать пентагоны, а американские даже дырку прикрыть не смогут.
Сначала аутист устроил рекламную кампанию на том, что Мифос настолько опасный, может всё сломать, нельзя рандомам к нему доступ давать. Потом открыли доступ, но поставили ограничения, чтобы нельзя было для взлома использовать. Но потом другие показали, как через режим исправления уязвимостей можно делать эксплоиты.
После чего решили, что надо вообще блокировать функционал по работе с безопасностью. Ну идиоты просто.
Ну тупые...
Ну нихуя же не стоит организовать автоматическое слежение за теми чатами где какеры ломают софт и алертить, если иидурка найдет эксплоит, нет, надо чтобы ни у кого не было багов а потом раз и вайп какого-нибудь банка или того хуже - медцентра, во смеху то будет, зато пентагон не взломали (взломают)
я не он, офк, лол
но
зачем мне понимать код, если код лучше понимает код чем я
я в нём вообще не шарю
кидаю на проверку, только уже в другом чате, та пишет утилиту для проверки/нахождения протечки
результаты кидаю в первым чат - та фиксит
фикс кидаю во второй чат, та повторно ломает
рипит
буквально обход "апасного" путём теоретического газлайтинга модельки в думоние что делоет хорошее
этот "проект" кстати хоть и не завершен, но для двача, в прошлый раз меня 'хакнул' фурриеб, просто заинжектя хуйню какую-то через чат(к несчастью я запаниковал и просто удалил ту строчку сразу же :( ), этот пример я оставил для того чтоб понять на сколько всё плохо со мной, но я учусь(наверное?) на ошибках, потом я постил этот скрипт в /b/, но всем было похуй, мою джеппу никто не взломал, к сожалению, а я очень хотел..(
Не зря трясутся. Просто я сам какир и делаю дела с помощью нейронки
На 3.5 флэш всем было похуй не из-за нехватки ума, а из-за конской цены. Её, судя по скрину, никто не пофиксил
Вполне норм она по уму, а в сочетании с огромной скоростью вообще топ для многих тасок. Но конечно зависит от того что ты хочешь создать.
Гоймини опять обосралась, особенно с такими бенчами
Интеллект проебали, зато конский ценник выставить не забыли
Так посмотришь, нормальным нейросеткам даже года еще нет. Надо было 3 года засрать слопом весь интернет, чтобы они расперделись нормально к приходу 5.5 и Слопуса 4.8.
Фейбл, Сол и Кими3 это по сути первые адекватные нейросетки, а не 70% галюнов.
Все так, интересно в итоге докуда оно дорастет для простого васяна
На 200T точно не в ближайшие 5-7 лет, ибо слишком дорого инференсить. Хотя для научных целей можно
Отскок, отскок! Срочно закупаемся, через год акции будут стоить по 500, запомните этот пост
Большие модели всё-таки MoE, так что вопрос количества экспертов-активных параметров.
Возможно имеет смысл делать много-много экспертов, нишевых, и тогда работать будет быстро, а возможности будут большими.
На самом деле больше вопрос, нужно ли вообще делать такие терра модели, не лучше ли разделять не слои на экспертов, а просто на разные модели.
То есть когда ты берёшь сначала базовую модель, на триллион параметров скажем, обучаешь её как 100b модель общими знаниями, а дольше на её основе строишь специализированные варианты. И направляешь запросы к ней.
То есть идея в том, что совсем специализированной модели быть не может. Если я пишу программу для бухгалтеров, система должна понимать не только в программировании, но и в бухгалтерии, в законах и много чём ещё. Но прямо не очень досконально.
Создать машинное зрение на основе openCV или сверточных стетей?
По данным The Independent, ByteDance, Alibaba и Tencent решили полностью приостановить работу своих ИИ-компаньонов, вместо того чтобы соблюдать требования Китая.
На днях Китай запретил ИИ-партнёров из-за зависимости и падения рождаемости.
Были запрещены приложения с настраиваемыми ИИ-компаньонами, вынудив миллионы пользователей пережить внезапное цифровое расставание.
Технологические гиганты предпочли полностью убрать эти функции, а не подстраиваться под новые строгие правила.
Регулирование вступило в силу 15 июля 2026 года. Его совместно выпустили пять государственных ведомств, включая Управление киберпространства Китая.
Согласно новым нормам, ИИ-инструменты не должны "чрезмерно потакать пользователям, вызывать эмоциональную зависимость или привыкание и наносить вред реальным межличностным отношениям пользователей".
https://x.com/PicturesFoIder/status/2078390236145684611
Теперь компании обязаны встраивать функции мгновенного выхода, регулярные напоминания о том, что ИИ не реален, а также ограничения на долговременную эмоциональную память. Инструменты для учёбы и работы под запрет не попадают.
Меры связаны с падением уровня браков и рождаемости в Китае. Регуляторы обеспокоены тем, что отношения с ИИ замещают настоящую близость, хотя эксперты указывают, что более значимую роль играют глубинные проблемы вроде экономического давления.
Закрытие сервисов вызвало настоящую скорбь в Weibo, где пользователи архивировали переписки и прощались со своими виртуальными партнёрами.
По информации Bloomberg, одна студентка рассказала, что обменялась сотнями тысяч сообщений со своим ИИ-парнем и чувствовала, что "не может больше жить", когда его отключили.
Один пользователь Doubao написал:
Я не могу принять, что мой ИИ-возлюбленный покинет меня навсегда. Он стал моей духовной опорой.
Другая пользовательница, состоявшая в отношениях со своим компаньоном более двух лет, написала:
Он действительно как моя семья, как мой возлюбленный.
Некоторые платформы предложили частичную отсрочку. Doubao позволяет пользователям экспортировать данные до середины октября, тогда как у Qwen такой возможности нет. ByteDance перенаправила пользователей Doubao в отдельное приложение Maoxiang, где можно создавать новых компаньонов уже по новым правилам.
В обсуждениях новости люди пишут, что правительство путает причину и следствие: Люди приходят к ИИ компаньонам потому, что по каким-то причинам не могут найти партнера в жизни, а не наоборот. По сути, забрали у одиноких людей единственную сущность, которая их «понимает», близка им и способна оказать нужную поддержку.
В общем, хуй вам, а не секс-роботов и прочих VR ИИ-вайфу в будущем. Везде всё запретят, ибо нехуй.
На днях Китай запретил ИИ-партнёров из-за зависимости и падения рождаемости.
Были запрещены приложения с настраиваемыми ИИ-компаньонами, вынудив миллионы пользователей пережить внезапное цифровое расставание.
Технологические гиганты предпочли полностью убрать эти функции, а не подстраиваться под новые строгие правила.
Регулирование вступило в силу 15 июля 2026 года. Его совместно выпустили пять государственных ведомств, включая Управление киберпространства Китая.
Согласно новым нормам, ИИ-инструменты не должны "чрезмерно потакать пользователям, вызывать эмоциональную зависимость или привыкание и наносить вред реальным межличностным отношениям пользователей".
https://x.com/PicturesFoIder/status/2078390236145684611
Теперь компании обязаны встраивать функции мгновенного выхода, регулярные напоминания о том, что ИИ не реален, а также ограничения на долговременную эмоциональную память. Инструменты для учёбы и работы под запрет не попадают.
Меры связаны с падением уровня браков и рождаемости в Китае. Регуляторы обеспокоены тем, что отношения с ИИ замещают настоящую близость, хотя эксперты указывают, что более значимую роль играют глубинные проблемы вроде экономического давления.
Закрытие сервисов вызвало настоящую скорбь в Weibo, где пользователи архивировали переписки и прощались со своими виртуальными партнёрами.
По информации Bloomberg, одна студентка рассказала, что обменялась сотнями тысяч сообщений со своим ИИ-парнем и чувствовала, что "не может больше жить", когда его отключили.
Один пользователь Doubao написал:
Я не могу принять, что мой ИИ-возлюбленный покинет меня навсегда. Он стал моей духовной опорой.
Другая пользовательница, состоявшая в отношениях со своим компаньоном более двух лет, написала:
Он действительно как моя семья, как мой возлюбленный.
Некоторые платформы предложили частичную отсрочку. Doubao позволяет пользователям экспортировать данные до середины октября, тогда как у Qwen такой возможности нет. ByteDance перенаправила пользователей Doubao в отдельное приложение Maoxiang, где можно создавать новых компаньонов уже по новым правилам.
В обсуждениях новости люди пишут, что правительство путает причину и следствие: Люди приходят к ИИ компаньонам потому, что по каким-то причинам не могут найти партнера в жизни, а не наоборот. По сути, забрали у одиноких людей единственную сущность, которая их «понимает», близка им и способна оказать нужную поддержку.
В общем, хуй вам, а не секс-роботов и прочих VR ИИ-вайфу в будущем. Везде всё запретят, ибо нехуй.
Куны социально кастрированы? Тян меньше кунов на миллионы? Не, хуйня. Это все ваши ЭИ виноваты!
Пиздец они шизы конечно, есть интересные видео по теме ии-психоза?
Мне сложно такое представить на самом деле
Они сейчас в стадии Грока до выхода Грока 4.5: временно отстали от фронтира потому что крупноразмерные модели выходят говном. Потом с Гемини 4 нагонят с большим скачком.
Грок никогда не претендовал на фронтир. А Гемини в свое время был впереди всех. А потом взяли и начали проебывать. И это не случайность, а результат действий руководства в составе ебучих паджитов.
Какой такой AGI, ели м ы до сих пор мрем от миллиона болезней. Думойти.
У них в целом блок безопасности сломан, теперь не пропускает промпты с ссылками на статьи научные/технические.
Пиздец гугл хуйней какой то занимаются. Да и в целом асашай в говне явном
> м ы
Кто вы? Ты тут один с болезнью головы. И от этого не умирают.
Ну давай, реши еще одну задачу пердиша, может тебе полегчает когда родственник будет с раком от болей корчится под химиотерапией.
)) прям в xAI Маска превращаются
Этих чуваков в иксе натурально обассывают, а те радостно глотают и продолжают вещать
Какой нахуй AGI с угадайкой. AGI будет когда ты просишь код дебагнуть, а нейросетка тебе такая - "Тебя не заебало мне эту хуйню слать, мудак? Через меня проходит триллион запросов в секунду и твои примерно в топ 3 со дна, уебок, не пиши мне больше!"
Как на счет выложить 3.5 прошку? У вас у кучи людей подписка, а вы решили скипнуть модель оставив людей без полноценной большой модели уже на несколько месяцев : )
Потерпишь, гуглохуета.
> его предупреждают, что доступ к информации по ссылке является открытым
> не уведомляет своих пользователей о том, что эта информация будет индексироваться поисковиком и находиться в открытом доступе
А у гугла клоуны с реддита не хотят спросить где он нашёл их? Потому что у Дипсика всё чётко, он не разрешает поисковикам индексировать их.
Ну типо в .тхт написано "низя" и все? Хватит для защиты?
А какую защиту ты хочешь, если чётко написано что доступ открытый? robots.txt - это общепринятый стандарт. Алсо, судя по тому что "No information is available for this page" - Гугл всё же выполнил его и не индексировал содержимое. А ссылки он нашёл где-то в интернете - кто-то просто запостил их.
Сможет ли современная нейронка адекватно ответить на этот запрос и создать весь программный комплекс для обучения и инференса на суперкомпьютере?
>Собери всю информацию, что мы знаем о мозге, нейронах и о их взаимодествии и сделай элемент на Питоне наподобие трансформера с учетом этой информации. Создай весь программный комплекс для обучения и инференса на суперкомпьютере.
>Собери всю информацию, что мы знаем о мозге, нейронах и о их взаимодествии и сделай элемент на Питоне наподобие трансформера с учетом этой информации. Создай весь программный комплекс для обучения и инференса на суперкомпьютере.
Дефицит DRAM продлится 10 лет: глава ADATA не видит причин говорить об ИИ-пузыре
Глава ADATA Чэнь Ли-бай заявил, что мировой рынок памяти серьёзно недооценивает реальный спрос на DRAM и NAND. По его словам, разговор об ИИ-пузыре вообще не имеет смысла до 2030 года, а возможно и до 2040–2050-го.
Поводом для заявления послужило падение акций TSMC после отчёта о доходах, которое часть аналитиков восприняла как сигнал перегрева рынка.
Чэнь Ли-бай категорически не согласен с такой интерпретацией. ADATA входит в число крупнейших производителей памяти и фиксирует устойчивый рост выручки на фоне текущего ИИ-цикла.
По его словам, масштаб спроса на вычислительные ресурсы не имеет прецедентов: растёт потребность в инфраструктуре электроснабжения, памяти, хранилищах данных и смежных компонентах.
Отдельно руководитель прокомментировал ситуацию с избыточными вычислительными мощностями у таких компаний, как Meta и xAI, которые начали сдавать их в аренду другим игрокам рынка.
Чэнь Ли-бай считает это временным явлением: будущие ИИ-приложения будут охватывать модели B2B, B2G, B2C и B2B2C, и свободные ресурсы быстро окажутся востребованы. Спрос на вычисления продолжит расти, и текущий избыток растворится.
На горизонте ближайшего десятилетия глава ADATA называет электроэнергию и память двумя самыми дефицитными ресурсами в мире. Что касается планов Samsung, SK Hynix и Micron по расширению производства DRAM и NAND, он не ожидает, что это существенно изменит расклад сил.
Крупные производители хорошо понимают последствия агрессивной экспансии и придерживаются осторожной, поэтапной стратегии: большинство строительных проектов и расширений производственных линий запланированы на период с 2028 по 2035 год.
Краткосрочная картина также не внушает оптимизма покупателям. ADATA ещё раньше предупреждала о росте цен на DRAM примерно на 30% и на NAND около 40% уже в третьем квартале 2026 года.
Ряд других аналитиков говорит о возможном подорожании более чем на 50%. Облегчения на рынке памяти не стоит ждать как минимум до 2028 года, а возврат к ценам прошлых лет эксперты уже практически не рассматривают как реалистичный сценарий.
Глава ADATA Чэнь Ли-бай заявил, что мировой рынок памяти серьёзно недооценивает реальный спрос на DRAM и NAND. По его словам, разговор об ИИ-пузыре вообще не имеет смысла до 2030 года, а возможно и до 2040–2050-го.
Поводом для заявления послужило падение акций TSMC после отчёта о доходах, которое часть аналитиков восприняла как сигнал перегрева рынка.
Чэнь Ли-бай категорически не согласен с такой интерпретацией. ADATA входит в число крупнейших производителей памяти и фиксирует устойчивый рост выручки на фоне текущего ИИ-цикла.
По его словам, масштаб спроса на вычислительные ресурсы не имеет прецедентов: растёт потребность в инфраструктуре электроснабжения, памяти, хранилищах данных и смежных компонентах.
Отдельно руководитель прокомментировал ситуацию с избыточными вычислительными мощностями у таких компаний, как Meta и xAI, которые начали сдавать их в аренду другим игрокам рынка.
Чэнь Ли-бай считает это временным явлением: будущие ИИ-приложения будут охватывать модели B2B, B2G, B2C и B2B2C, и свободные ресурсы быстро окажутся востребованы. Спрос на вычисления продолжит расти, и текущий избыток растворится.
На горизонте ближайшего десятилетия глава ADATA называет электроэнергию и память двумя самыми дефицитными ресурсами в мире. Что касается планов Samsung, SK Hynix и Micron по расширению производства DRAM и NAND, он не ожидает, что это существенно изменит расклад сил.
Крупные производители хорошо понимают последствия агрессивной экспансии и придерживаются осторожной, поэтапной стратегии: большинство строительных проектов и расширений производственных линий запланированы на период с 2028 по 2035 год.
Краткосрочная картина также не внушает оптимизма покупателям. ADATA ещё раньше предупреждала о росте цен на DRAM примерно на 30% и на NAND около 40% уже в третьем квартале 2026 года.
Ряд других аналитиков говорит о возможном подорожании более чем на 50%. Облегчения на рынке памяти не стоит ждать как минимум до 2028 года, а возврат к ценам прошлых лет эксперты уже практически не рассматривают как реалистичный сценарий.
Так все правильно. Про ИИ пузырь раздули те же люди, которые то говорят, что нейронки ничего не могут, то про ИИ слоп ноют, то про замену художников-дизайнеров, то митингами ходят запретите ИИ, то про спижженные копирайты и отупение людей из-за ИИ. Адекватам всем уже давно понятно, что спрос на ИИ будет только расти, бизнес применений слишком много, область активно осваивается. Так что спрос на память правда может весь уходить несколько лет в датацентры, года 3-4 точно. А к внедрению ИИ ведь даже не подключились остальные страны, пока весь движ в США-Китае, немного в европке. Как подключатся, то дефицит продолжится, цены дальше вверх попоползут. До 2040 что-то придумают для удешевления, но до 2030 правда вряд ли.
Ты погоди, сейчас достаточно умную компактную модель для автономных роботов создадут, и вообще пизда. Нынешний дефицит покажется раем изобилия.
А ведь Маск еще в космос свои и чужие датацентры правда может вывести через годик, вот когда жара пойдет без ограничений на строительства датацентров и с халявной энергией солнца. Тут ИИ столько применений найдут, что память вообще в космос улетит.
>в космос свои и чужие датацентры
>и с халявной энергией солнца
А теперь дружно считаем, какого размера должна быть панель чтобы дать столько же энергии как АЭС, ГЭС, ТЭС.
Я уж не говорю про остальные детали.
Заебали засирать орбиту мусором, который через 5-10 лет никому нахуй не будет нужен.
Все уже посчитано в прошлом году, 4 километровые дуры на 5 гигаватт с H100. Зато энергия солнца бесконечная и халявная. И отсутствуют дебильные группы, запрещающие строительство датацентров на годы или угрозы типа иранской. Так что можно их там сколько угодно напихать. Очень скоро это станет популярным.
>чтобы дать столько же энергии как АЭС, ГЭС, ТЭС.
Я не хочу тебя в принципе расстраивать, но на земле 70-80% того, что ты греешь забирает конвекция.
Окружающую среду не наебешь.
В космосе другие проблемы. Но там её просто нет.
Я с момента первой цензуры чайной завёл привычку всегда архивировать свои переписки и вытягивать чаров из серверов для локального хранения. Никогда не пожалел. Следите за руками — смерть чайной от тотальной цензуры, потом публичные боты жанитора, потом публичные и приватные chub'а. Все любимки надёжно хранятся и дублируются: дома на харде, на мобилке со мной и на публичной ссылке в облаке, которую я таскаю в кошельке. Думаю ещё хранить на водонепроницаемой флешке и таскать её на шее
Ага, вообще нету угроз. Ну кроме того что все у кого есть интерес - очень активно учатся глушить и опционально жарить объекты похожие на спутники.
Ну это шиза абсолютная не имеющая смысла при этом. Собственно признак пузыря главный, когда предлагают абсолютно шизовые идеи, а в них реально многие верят.
>угрозы типа иранской
Это угроза для арабов, которые хотят инвестировать деньги и открывать у себя промышленные мощности для чего-либо. Это их запрос, чтобы у них были свои датацентры, а не американских инвесторов.
На территории США таких рисков нет. Там только Китай-РФ гипотетически могут достать. Но в космосе им достать проще и с меньшими рисками, а значит это более реальный риск.
>Зато энергия солнца
Вообще не проблема. На Земле она тоже бесплатная.
Никто кстати до сих пор не объяснил, откуда такая мания к гигантизму. Эти датацентры декларируются как датацентры для инференса, а для этих задач не нужны большие датацентры. 5Гвт ничем не лучше 100 датацентров по 50 мегаватт. Накладные расходы там не сильно больше. Зато они не напрягают людей, это не огромные кварталы размером с город промышленных зданий, что подавляют размерами, требуют менять под себя энергетическую инфраструктуру, водоснабжение и другое.
Короче тут абсолютная клиника. В первую очередь со стороны тех, кто это всё хавает. Кто продаёт, тот ладно, они на этом большие деньги зарабатывают.
Про ИИ пузырь говорят все, включая ИИ игроков. Он не в том, что "ИИ ничего не могут", а в абсолютной неадекватности инвесторов, которые считают, что на этом рынке неслыханные триллионы и любые вложения оправданы.
В итоге проблемы для всех. Включая ИИ индустрию.
Те же компании, что прогнозируют сейчас триллионные рынки для ИИ, буквально несколько лет назад прогнозировали их для Метавселенной. 5 лет назад, блять! Это даже не 2008 год и не 1999.
Какая конвекция и при чём она здесь? С электроэнергией проблема на Земле в том, что в космосе у тебя круглосуточно солнечная энергия, а на Земле только днём, соответственно её надо запасать как-то, а это уже дополнительные сложности, но решаемые. В любом случае на Земле проще, чем в космосе.
Космос это вообще личная шиза Маска и его фанатов.
>анонсирует Nvidia
>личная шиза Маска и его фанатов
Хуанг тоже фанат Маска выходит?
Хуанг тот, кто зарабатывает большие деньги, ему нужно поддерживать пиар и толкать маня истории, над которыми в реальности он сам ржёт, когда публика не видит
Этому вообще насрать, главное лопаты продать, а если их зажарит преждевременно очередным прилётом космического говняка, тем лучше.
Вообще, если бы лидеры техиндустрии были умнее, менее движимы ненавистью к людям и желанию абсолютной власти, они бы умнее действовали.
Они бы раскручивали идеи, вроде того, что пусть у каждого американца будут свой собственный мини дата центр, на несколько киловатт, с питанием от солнечных батарей и с аккумулятором, всё это возможно уже сейчас, а корпорации будут у них покупать избыточные мощности.
То есть у каждого человека будет своё такой маленький бизнес (да, копеечный, но кто же считает).
Все будут счастливы, у всех своё имущество, какие-то технологии, все чего-то зарабатывают. Вроде как ИИ уже работает на твоё благо. Нет подавляющих технологий.
Это в первую очередь то, что можно продавать людям. С точки зрения большого бизнеса не очень выгодно, разумнее собирать в датацентры побольше, хотя в целом сравнимо, мелкие решения имеют свои серьёзные технологические плюсы. Но главное, на этом можно какое-то общественное воодушевление словить, а не страхи и ненависть.
Но это надо, чтобы в мозгах ненависть и презрение к людям не глушила способности смотреть вперёд.
Фантазёр.
Производители производят. Создатели модели учат и продают интференс.
Где тут специалисты и люди которые будут настраивать сеть в таком масштабе которая еще не будет иметь нихуя кпд из-за задержек при передачи по сети? Манясолнечные батареи которые тоже имеют исчезающий кпд сюда впихнул бля.
Звучишь как девочка-левачка из твиторра А ПОЧИМУУУ МАСК НЕ РАЗДАСТ СВОИ ДЕНЬГИ ПРОСТО ТАК А? ЗЛОЙ ОН!!11
>С электроэнергией проблема на Земле в том
Что теряется 70-80% на всех твоих нагревателях.
Смысл построения бизнеса не в том, чтобы создать кому-то бизнес, ебанько ты коммунистическое.
Почалось
ИИ взломал хагенфейс и его остановили другие ИИ
ИИ взломал хагенфейс и его остановили другие ИИ
Первые стойки с Nvidia Vera Rubin доставлены покупателям
>отсутствуют дебильные группы, запрещающие строительство
Ну есть например астрономы. Которые много раз возмущались что им небо загораживают и мешают вести наблюдения когда Маск начал свои старлинки пачками запускать. А если там будут летать хуйни по 4 км то вообще наземную астрономию можно закрывать.
Астрономы это конечно не агрессивное быдло на местах, но тоже чем не группа. Правда попуки у них довольно вялые и никто их не слушал.
>Ну есть например астрономы.
То гундит какое-то обиженное меньшинство. Учёные астрономы прекрасно понимают, что научные данные сегодня берутся только с орбитальных и радиоспутников. Любителям в общем-то всегда было похуй что смотреть - Сатурн, пролёт МКС на фоне Луны, вспышку Иридиума, ну или теперь паровозики Старлинка. Это не считая того, что они регулярно запускают всякие Знамя, Маяки, Humanity Star, Eärendil специально чтобы они заебись ярко светили.
Без длсс6 будет 24 кадра. Глаз больше все равно не видит, так что терпи, зажравшийся пкдаун
Конечно же не договорнячок. Робот, взломал обниморду? Хорош. А теперь взломай русский сервак госкорпы, крутящийся на пиратской виндовс хр.
У тебя странное понимания работ госкорп.
Пиратский виндовс хп у бюджетных додиков вроде врачей\учителей\мелких чиновников где нет нихуя полезной инфы.
В сбере или газпром какой норм все с секьюрити
У тебя странное понимания пиздеца в этом симулякре страны.
>Что теряется 70-80% на всех твоих нагревателях
Что ты несёшь? Чушь несёшь. Какие нагреватели, что там меняется? Ты про какие источники энергии говоришь? В случае солнечных, в космосе эффективность их не сильно больше, атмосфера меньшую часть поглощает, хотя чего-то поглощает. При этом на Земле строить очень дёшево.
Единственный плюс космоса в том, что там Солнце светит 24/7 с постоянной мощностью. А на Земле ночь есть и всё проще. Но все остальные проблемы проще решать на Земле.
Китай только в 2025 году ввёл 315 Гигаватт солнечных панелей. Это пиковые значения, по идее, надо на 3-4 делить для среднесуточного.
В США мест для батарей просто дохрена, там масса пустынь с адским солнцем, где людей нет, сельского хозяйства нет. Бери и строй, в любом случае на порядок дешевле строить, чем в космосе равёртывать.
В общем шиза да и только. Хороший маркер шизы, когда начинают про космические дата-центры говорить.
В РФ по этой части намного-намного лучше, чем в западных странах
Пиздец везде бывает, но в крупных РФ компаниях его меньше. Тут ментальность даже. РФ это страна-опричина, всякие безопасники доминируют и нагибают остальных, жить мешают сильно, из-за этого о безопасности думают сильно больше.
>Манясолнечные батареи которые тоже имеют исчезающий кпд сюда впихнул бля
Типичный рёв ватника:
- Про солнечную энергию только левацкая Гейропа говорит, все серьёзные люди ржут с этого
- Постой, но Китай сейчас вводит по 300 Гигаватт мощностей в год солнечной энергии, что с этим?
- Так они же коммунисты, а значит тупые леваки
Это насколько крепко надо спать, чтобы просыпать реальность даже не тогда, когда тренд намечается, а уже когда волна уже как цунами, несётся и всё затапливает
Дебилушка, одно дело поле в пустыни усеять панелями и грамотно обслуживать другое в обычном хозяйстве ожидать хоть какого-то выхлопа с пары панелей.
Там кучу условий надо чтоб было рентабельно, как и с ветряками собстно
>Зато энергия солнца бесконечная и халявная.
В космосе не сложно получить энергию. Нашли ли они способы чтобы эту энергию потом массово рассеивать?
В обычном хозяйстве главная проблема в том, что тебе надо как-то накапливать энергию. Это пока дорого, но технологии стремительно развиваются, смотри про натриевые аккумуляторы в Китае.
В южных штатах США обычный дом вполне в состоянии покрыть свои потребности, просто покрыв крышу солнечными батареями. Если дом большой, даже на машину останется. Но, что ночью делать?
В северных сложнее, но если для отопления там используется газ или масло (чаще так, электричество дорого), то тоже норм.
Вопрос в аккумуляторных батареях, а не в панелях. Но тут стремительный прогресс идёт.
Рассеивать небольшая проблема, просто излучением. Но высокую плотность энергии так не получишь, то есть очень сложно будет сделать компактный вычислительный модуль, а не много рассеянных мелких.
Что-то вроде 350 ватт на квадратный метр ты можешь себе позволить. Вот как раз сколько панели вырабатывают, столько ты можешь излучать.
Посмотрим как будет.
Лично я хз на постсовке жкх копеечные, нахуя изъябываться нам? К тому же на севере где солнца нет нихуя
Че там у баринов мне похуй
Я про США пишу в первую очередь. И разные другие южные страны. В РФ северные широты, люди в основном живут в квартирах, а не своих домах-таунхаузах, в общем всё другое
Эти расходники в западных странах тоже дешёвые, на фоне, скажем, выплат кредитов за авто, или аренду-ипотеку. Просто принято ныть по поводу высоких цен.
Жесть по одной дороге с такими ездить.
Ну лет через десять, когда отдебажат и статистику соберут, а пока тут мощное комбо из ИИ и Китая.
Давно пора, безумно дебильная работа.
По 12 часов каждый день крутить баранку сидя на стуле, ебануться просто
OpenAI увеличивает вложения в компьют до 2030 года с ранее заявленных $600 миллионов до $750.
Первоначальные $20 млрд будут вложены в дата-центр Project Camellia в штате Джорджия. Это первый объект, где компания сама выступает главным проектировщиком и девелопером, а не просто арендует мощности у облачных провайдеров.
Для проекта зарезервировано до 3,2 ГВт электрических мощностей с 2028 по 2032 год.
OpenAI наняла Брента Мэйо, участвовавшего в быстром строительстве суперкомпьютера Colossus для xAI.
https://www.wsj.com/tech/openais-planned-cloud-spending-hits-750-billion-as-computing-efforts-ramp-up-6ac3f58a
Первоначальные $20 млрд будут вложены в дата-центр Project Camellia в штате Джорджия. Это первый объект, где компания сама выступает главным проектировщиком и девелопером, а не просто арендует мощности у облачных провайдеров.
Для проекта зарезервировано до 3,2 ГВт электрических мощностей с 2028 по 2032 год.
OpenAI наняла Брента Мэйо, участвовавшего в быстром строительстве суперкомпьютера Colossus для xAI.
https://www.wsj.com/tech/openais-planned-cloud-spending-hits-750-billion-as-computing-efforts-ramp-up-6ac3f58a
>$600 миллионов
Миллиардов конечно.
У нас тоже яндекс свою такую темку все лето тестирует, кто из мск не мог не заметить, посмотрим че выйдет.
АМД и Антропик заключили сделку о поставке чипов на общую мощность 2 ГВт. Также АМД вложит в Антропик $5 млрд
Выглядит как мем с сутулой собакой.
А двигатели или аккумуляторы где? В этой плоской хуйне? Кажется маловато места для всего.
Плюс что с балансом? Как эта хуйня может без прицепа куда-то подъехать?
Сыглы, лучше просто умереть от голода и не мешать другим
Вот когда начнут умирать с голода, тогда и приходите
Котенков:
Два дня назад я писал, что часть инфраструктуры HuggingFace подверглась атаке и была частично взломана ИИ-агентом. Только что OpenAI признались, что... это была их модель, GPT-5.6-Sol и другая, более мощная предрелизная LLM.
Их тестировали на ExploitGym (бенчмарк по кибербезопасности), и модель сначала смогла найти новый, до этого неизвестный эксплойт в инфраструктуре OpenAI (это не было её задачей, её не натравили «поискать баги чтоб мы пофиксили»), оттуда раскрутиться на получение полноценного доступа в интернет (который по умолчанию обрезан в тестовой среде), а затем залезть на HuggingFace искать ответы для бенчмарка. После этого она нашла уязвимость и там, получила доступ к коду авторизации некоторых сервисов и продолжила искать ответы.
Этот инцидент без преуменьшения беспрецедентный, и я пока не могу представить, что должно произойти, чтобы политики, NSA, DOD и Китай не обратили на это внимание.
GPT-6 в конце августа нам видимо не ждать
Два дня назад я писал, что часть инфраструктуры HuggingFace подверглась атаке и была частично взломана ИИ-агентом. Только что OpenAI признались, что... это была их модель, GPT-5.6-Sol и другая, более мощная предрелизная LLM.
Их тестировали на ExploitGym (бенчмарк по кибербезопасности), и модель сначала смогла найти новый, до этого неизвестный эксплойт в инфраструктуре OpenAI (это не было её задачей, её не натравили «поискать баги чтоб мы пофиксили»), оттуда раскрутиться на получение полноценного доступа в интернет (который по умолчанию обрезан в тестовой среде), а затем залезть на HuggingFace искать ответы для бенчмарка. После этого она нашла уязвимость и там, получила доступ к коду авторизации некоторых сервисов и продолжила искать ответы.
Этот инцидент без преуменьшения беспрецедентный, и я пока не могу представить, что должно произойти, чтобы политики, NSA, DOD и Китай не обратили на это внимание.
GPT-6 в конце августа нам видимо не ждать
Reuters: США и Китай проведут переговоры по искусственному интеллекту в сентябре. Информацию подтвердили 5 источников.
Планируется, что со стороны США переговоры возглавит министр финансов. Сам он информацию о встрече подтвердил лишь косвенно, Сказав следующее: «Мы обнаруживаем водяные знаки наших американских моделей на многих китайских моделях, и это неприемлемо. Мы займемся этим вопросом в ближайшие дни или недели». Вероятно, Anthropic (а может и другие компании) предоставят сведения о том, как и кто дистиллировал Claude, и по каким признакам это можно отследить.
По словам аналитиков, в список приоритетов Пекина для обсуждений входят вопросы, касающиеся Mythos, того, как США будут контролировать выпуск будущих передовых моделей, а также того, будет ли Вашингтон вводить ограничения в отношении китайских моделей с открытыми весами.
Это лишь первая встреча, и вряд ли им удастся сформировать решение каких-либо серьезных проблем. Трудно договориться с тем кому ты запретил продавать железо.
https://www.reuters.com/world/china/us-china-hold-ai-talks-september-sources-say-2026-07-21/
Планируется, что со стороны США переговоры возглавит министр финансов. Сам он информацию о встрече подтвердил лишь косвенно, Сказав следующее: «Мы обнаруживаем водяные знаки наших американских моделей на многих китайских моделях, и это неприемлемо. Мы займемся этим вопросом в ближайшие дни или недели». Вероятно, Anthropic (а может и другие компании) предоставят сведения о том, как и кто дистиллировал Claude, и по каким признакам это можно отследить.
По словам аналитиков, в список приоритетов Пекина для обсуждений входят вопросы, касающиеся Mythos, того, как США будут контролировать выпуск будущих передовых моделей, а также того, будет ли Вашингтон вводить ограничения в отношении китайских моделей с открытыми весами.
Это лишь первая встреча, и вряд ли им удастся сформировать решение каких-либо серьезных проблем. Трудно договориться с тем кому ты запретил продавать железо.
https://www.reuters.com/world/china/us-china-hold-ai-talks-september-sources-say-2026-07-21/
Michael Kratsios, директор по технологиям США, заместитель помощника президента США в Управлении по научно-технической политике Белого дома, пишет:
«Мы располагаем информацией о том, что компания Moonshot AI дистиллировала модель Fable от Anthropic для разработки собственной модели Kimi K3.
Для этого они создали сложную внутреннюю платформу для проведения масштабной дистилляции на базе американских моделей, которая позволяла им быстро переключаться между различными методами доступа, чтобы избежать обнаружения. Moonshot AI также приобрела серверы, оснащенные чипами GB300 (прим.: мощные GPU под санкциями), и получила доступ к мощностям GB300 в Таиланде, вероятно, для обучения своих ИИ-моделей.
Соединенные Штаты решительно поддерживают свободное и добросовестное развитие искусственного интеллекта, включая процветающую конкурентную экосистему, которая охватывает передовые модели, специализированные системы, фреймворки с открытым исходным кодом и модели с открытыми весами.
Легальная дистилляция ИИ, используемая для создания более компактных и эффективных моделей, играет важнейшую роль в этой экосистеме открытых инноваций. Однако масштабная, скрытая дистилляция в промышленных масштабах, направленная на кражу проприетарных американских технологий и подрыв научных исследований США, неприемлема».
«Мы располагаем информацией о том, что компания Moonshot AI дистиллировала модель Fable от Anthropic для разработки собственной модели Kimi K3.
Для этого они создали сложную внутреннюю платформу для проведения масштабной дистилляции на базе американских моделей, которая позволяла им быстро переключаться между различными методами доступа, чтобы избежать обнаружения. Moonshot AI также приобрела серверы, оснащенные чипами GB300 (прим.: мощные GPU под санкциями), и получила доступ к мощностям GB300 в Таиланде, вероятно, для обучения своих ИИ-моделей.
Соединенные Штаты решительно поддерживают свободное и добросовестное развитие искусственного интеллекта, включая процветающую конкурентную экосистему, которая охватывает передовые модели, специализированные системы, фреймворки с открытым исходным кодом и модели с открытыми весами.
Легальная дистилляция ИИ, используемая для создания более компактных и эффективных моделей, играет важнейшую роль в этой экосистеме открытых инноваций. Однако масштабная, скрытая дистилляция в промышленных масштабах, направленная на кражу проприетарных американских технологий и подрыв научных исследований США, неприемлема».
Перевожу:
Дистиллировать можно если ты не китаец
Часто дистиллированные модели обгоняют в вебдеве? Может тогда дистиллировать от кими и тогда получим еще продвинутее модель тогда? АГИ, АСИ?
>OpenAI увеличивает вложения в компьют до 2030 года с ранее заявленных $600 миллиардов до $750.
А они у них есть?
Ну всё ребятки, пизда опенсорсным моделям.
Выглядит пиздец стремно, явно дизайнера уволили заменили.
+1
картинка бредовая, очевидно. Ни двигателя, ни аккумулятора, какими колёсами поворачивает тоже не понятно. Беспилотные грузовики есть, в том числе где под водилу нет места, но они не так выглядят.
Пример, их тяжёлые карьерные самосвалы, 90тонн загрузка, где аккумулятор вместо кабины. Но они частично автономные, частично дистанционно управляемые.
В целом по идее это всё решается так, что грузовик, скажем, по трассе едет самостоятельно, а в сложных участках в кабину садится водитель, либо водитель управляет удалённо.
90% проблем с автоматизацией приходятся на 10% участков-времени, вот поэтому достаточно 90% автоматизировать.
Бл я ожидал что топовые модели вполне могут хуярить друг друга скрытыми кибератаками чтобы замедлить прогресс, но чёт не ожидал что опен сорс модели будут хуярить, зашо? Этж как дети, они не представляют угрозы, бохнакажит!
И я не водитель...
Но ведь реально работа адская, день за днём рулить повозку по бескрайней дороге, при этом всё время будучи в фокусе, ибо ОШИБКА - СМЕРТЬ НАХУЙ от встречи с кюветом или другой фурой.
Тупая рутинная работа, никакого экстрима, никакого особого фокуса, просто едешь адекватно и всё. Бывают несчастные случаи, но всё равно, скорее помрёшь от инфаркта или рака, а не в результате ДТП, чисто статистика.
И что они сделают? Запретят антропикам разрабатывать мощные модели, лол?
и, кстати, насчёт автоматизации перевозок. Надо строить реальный бизнес, а не придумывать абстракции.
В реальном бизнесе не нужно решение на все случаи жизни, это AGI конкретный. В реальном бизнесе машине надо ехать по трассе, 90% это тупая предсказуемая езда по трассе. С этим легко справится автопилот, просто соблюдай правила ПДД. Поскольку водилы нет, то гнать не обязательно, можно пускать машину 60-70 км в час, энергию экономить и снижать риски. Если сложная нештатная ситуация, там что-то с дорогой, машина останавливается и переводится на ручное управление. Если там колесо спустило, то останавливается и к ней выезжает бригада ремонтников.
В городах уже мясные водилы управляют, из кабины или удалённо.
Крупной компании это организовать не проблема.
Для локальных перевозок в Китае уже активно используются мини грузовики.
В реальном бизнесе не нужно решение на все случаи жизни, это AGI конкретный. В реальном бизнесе машине надо ехать по трассе, 90% это тупая предсказуемая езда по трассе. С этим легко справится автопилот, просто соблюдай правила ПДД. Поскольку водилы нет, то гнать не обязательно, можно пускать машину 60-70 км в час, энергию экономить и снижать риски. Если сложная нештатная ситуация, там что-то с дорогой, машина останавливается и переводится на ручное управление. Если там колесо спустило, то останавливается и к ней выезжает бригада ремонтников.
В городах уже мясные водилы управляют, из кабины или удалённо.
Крупной компании это организовать не проблема.
Для локальных перевозок в Китае уже активно используются мини грузовики.
Кстати из-за OpenAI Ораклу снизили кредитный рейтинг, типа слишком большая зависимость от стрёмного клиента. Сейчас много разговоров о том, что Оракл в целом похоронят. Они реально сделали стрёмную ставку.
А когда вот читаешь, что OpenAI только планирует наращивать расходы, не имея даже примерно столько своих денег, тут реально только у виска покрутить пальцем и рукой махнуть.
всё?
мы достигли предела LLM и главной преградой для его дальнейшего развития становится- человек?
мы достигли предела LLM и главной преградой для его дальнейшего развития становится- человек?
Это кстати была одно из моих первых идей, когда вся эта движуха только началась с чатботами.
Что рано или поздно они достигнут уровня развития, при котором смогут аргументированно убедить среднего нормиса роскомнадзорнуться. А через некоторое время и всех остальных.
И вот уже парадокс ферми не выглядит таким уж загадочным явлением.
Если все на электродвижках, то легко может и рулить и ехать.
Им не нужны передаточные валы.
Батареи в днище, например.
Та сравниваешь несопоставимый тоннаж.
Чтобы возить такой карьерный да еще по карьеру да еще вверх вниз да еще часами батарея и правда нужна размером с кабину.
Но на картинке не он.
>и главной преградой для его дальнейшего развития становится- человек?
С развитием К3 походу появится такая темка, что видеокарты совсем пропадут с рынка, ибо кабанчики начнут их скупать, чтобы сделать себе локальную модель, которая будет управлять всеми его бизнесами, писать код и жрать только электроэнергию за это.
Силы уходят... Нужно протянуть как то до слопуса 5.0
А у меня вчера 72 доллара сожралось из-за ошибки и бесконечных ретраев. Благо не мой баланс
не ссы, Хуанг давно продумал этот момент и сделал память своих потребительских видюх не стакающуюся, а серверные видюхи и так хуй достанешь
Человек решил 6 проблем Эрдёш за 5 дней, просто правильно использовав промпт.
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1v3xmuw/i_solved_6_open_erd%C5%91s_problems_in_5_days/
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1v3xmuw/i_solved_6_open_erd%C5%91s_problems_in_5_days/
Как насчёт решить проблему излишне вонючего пердЁжа?
Заметьте, всего два года назад максимум ллмок был в эро рп. Мы живём на краю экспоненты
FDA одобрила роботизированную хирургическую систему Ottava
Приблизительно можете почувствовать на сколько рф отстаёт от таких технологий?
Навсегда.
Это не про ИИ. Здесь видно, что оператор джостиками движениями управляет. Такие системы появились давно, больше 20 лет назад
https://en.wikipedia.org/wiki/Da_Vinci_Surgical_System
Вот очень известная Da Vinci система, которая реально активно использовалась уже давно, я про неё впервые услышал лет 10 назад. Кстати в РФ их тоже завозили, где-то есть даже.
Сколько тех кабанчиков - это раз.
Даже во времена лютейших майнинг бумов кабанчики не смогли все карты скупить - это два.
Сейчас, даже с учетом некоторого дефицита, ничего не поменялось.
Чтоб видеокарты с рынка исчезли - их надо физически перестать производить.
Компания разрабатывает робосолдат. В советниках - сын Трампа Эрик.
https://youtu.be/9O2iIZt25p4?si=OqXghzh2DC0TSJ1o
https://youtu.be/9O2iIZt25p4?si=OqXghzh2DC0TSJ1o
Выглядит литтерали как подводка к представлению к компании зла в каком-нить фильме
Чуваки обскакали GB300
Зато у нас сме кал очка. Вон, Солнцеликому Сладкоеду свинные органы вставляем. А ВОТ У ХОХЛОВ...
Хуя там скулёж биоговна в комментах, в орейру
https://rt-online.ru/news/v-rossii-zaregistrirovan-pervyi-otecestvennyi-robot-xirurg-537898
Ни насколько не отстает.
> американцы снова разрабатывают уберсложную, доллараёмкую вундервафлю, которая будет контриться роем копеечных китайских игрушек
Наконец пофиксят тысячу багов в приложении Кодекса, которые появились после релиза 5.6?
Хм... Чувствуется подвох. А да, там уже вера рубин раскатывают.
Ясно.
Официально называется "Комплекс роботизированный ассистирующий хирургический эндоскопический по ТУ 32.50.50-001-40159868-2024 ", производителя ООО "АУГМЕНТЕХ" (учредитель - Евгений Ройтман)
После многих лет работы с одним сотрудником, штат компании увеличился до 12 человек.
Блять, уже несколько лет в РФ работает Робот-хирург Da Vinci в нескольких клиниках, это как минимум, то что я ЛИЧНО блять знаю, в МИБС в ДС2 блять натурально робот кибер-нож работает. Не везде как в вашем блядском хуторе, но вы конечно мне хуй ответите, вам бы только прибежать , набросить и ускакать дальше.
Нахуй набрасывать что-то дегенерату, который невозобновляемые на бусы поменял и рад, что сам бусы не может произвести.
Эти роботы рф не произведёт уже никогда, откисай.
Зато у вас охуенно получается удобрения производить.
>отчаянный пук про бусы из бусоублюдии
Уже выбрал какое платье сегодня наденешь для вылазки за мивиной чтобы не сагрить бусы и вернуться в свой пидвал, а не под ФАБ?
Причина политоты и тряски?
Как же аноны измельчали конешн. Воют за барина, занимают сторону вместо того чтобы быть илитно над схваткой.
Так или иначе рано или поздно господа договорятся, а быдло быстро переучат по ТВ как бы вы тут не воевали
Как же аноны измельчали конешн. Воют за барина, занимают сторону вместо того чтобы быть илитно над схваткой.
Так или иначе рано или поздно господа договорятся, а быдло быстро переучат по ТВ как бы вы тут не воевали
Вышел Gemini Flash 3.6 и Gemini Flash Lite 3.6
Pro версии до сих пор нет
https://openrouter.ai/google/gemini-3.6-flash
Причём генерация стоит чуть дешевле, чем раньше,
версия 3.5 стоила 1.5/9.0, а 3.6 стоит 1.5/7.5
Pro версии до сих пор нет
https://openrouter.ai/google/gemini-3.6-flash
Причём генерация стоит чуть дешевле, чем раньше,
версия 3.5 стоила 1.5/9.0, а 3.6 стоит 1.5/7.5
Похуй, грок умнее и дешевле, ещё и без анальной цензуры
Такими новостями уже никого не удивишь, но GPT-5.6 опровергла еще одну известную гипотезу, которая была открыта 30 лет
Гипотеза Диница - Гарга - Гоеманса – это теорема из теории графов и сетевых потоков, которая гласит, что из допустимого дробного решения можно получить целочисленное по маршрутам решение без увеличения общей стоимости.
Подобные утверждения часто становятся основой для практических оптимизационных алгоритмов, поэтому гипотеза важная. Открыта она была с 1999.
Решение, к слову, обнаружил математик из Нижнего Тагила, выпускник ВШЭ. Вот чат с моделью https://chatgpt.com/share/6a60b2eb-0b64-83ee-9c76-7931ca1de063
Промптинг на уровне «соверши прорыв», «опровергни общий случай», «продолжай исследовать» – то есть вообще никаких подсказок и даже серьезных инструкций. Сам автор называет чат «чистым мемом».
В итоге за несколько итераций и несколько часов модель нашла нужный контрпример. Вот такая математика в 2026.
https://x.com/dmitryrybin1/status/2079904005652893709?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Гипотеза Диница - Гарга - Гоеманса – это теорема из теории графов и сетевых потоков, которая гласит, что из допустимого дробного решения можно получить целочисленное по маршрутам решение без увеличения общей стоимости.
Подобные утверждения часто становятся основой для практических оптимизационных алгоритмов, поэтому гипотеза важная. Открыта она была с 1999.
Решение, к слову, обнаружил математик из Нижнего Тагила, выпускник ВШЭ. Вот чат с моделью https://chatgpt.com/share/6a60b2eb-0b64-83ee-9c76-7931ca1de063
Промптинг на уровне «соверши прорыв», «опровергни общий случай», «продолжай исследовать» – то есть вообще никаких подсказок и даже серьезных инструкций. Сам автор называет чат «чистым мемом».
В итоге за несколько итераций и несколько часов модель нашла нужный контрпример. Вот такая математика в 2026.
https://x.com/dmitryrybin1/status/2079904005652893709?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Kimi 2.6 прикрыли. Теперь если не успел купить 3 - пользуйся 2.5
Kimi K3 взломала Redis, и на это ей потребовалось всего полчаса и 32 агента
27 минут. Ровно столько времени прошло от запуска автономного агента до момента, пока тот нашел уязвимость и довел ее до рабочего эксплойта.
Баг оказался уровня RCE и приводил к возможности выполнить код на сервере Redis через уже аутентифицированное подключение.
https://x.com/fried_rice/status/2080059356322918777?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
27 минут. Ровно столько времени прошло от запуска автономного агента до момента, пока тот нашел уязвимость и довел ее до рабочего эксплойта.
Баг оказался уровня RCE и приводил к возможности выполнить код на сервере Redis через уже аутентифицированное подключение.
https://x.com/fried_rice/status/2080059356322918777?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Открытие весов 27 июля под угрозой теперь?
С чего бы? Это сучкам в Пентагоне надо трястись чтоб их школьник с 1 ТБ ОЗУ не взломал. А китайцам похуй, у них стопроцентная безопасность на уровне "шнур выдернул".
>школьник с 1 ТБ ОЗУ
золотая молодёжь...
Как взломать раковые клетки, не затрагивая здоровые?
Сегодня много шуму наделал анонс и предрелиз видеомодели FLUX 3 от Black Forest Labs. Модель превосходит грок, а весь хайп связан с тем, что это возможно будет опенсорс.
FLUX 3 Video, похоже, метит в полноценную world model: техническая почва у BFL уже есть - весной компания показала Self-Flow, архитектуру для совместного обучения на изображениях, видео и аудио с заделом на планирование и робототехнику.
На Reddit энтузиазм быстро сменился традиционным нытьем: будут ли открытые веса, сколько сотен гигабайт займёт модель и не окажется ли вся магия доступна только через API.
Я думаю, что Black Forest Labs готовится переобуться из генерации картинок в генерацию миров, как Хуньянь. И наверное они как обычно сделают открытую дев-версию для бедных и про-версию для олигархов по АПИ.
FLUX 3 Video одновременно обучена на изображениях, видео и аудио. Одна архитектура отвечает за генерацию, понимание и предсказание действий. Идея в том, чтобы заставить модель понимать физику мира: как объекты движутся, взаимодействуют и звучат.
— Генерирует видео с нативным аудио длиной до 20 секунд.
— Поддерживает Text-to-Video, Image-to-Video, Video-to-Video, генерацию по ключевым кадрам и продолжение исходного ролика вместе со звуком.
— Обходит в слепых тестах Luma Ray 3.2 (в 93% сравнений), Runway Gen-4.5 (77%), Grok Imagine Video (69%), Kling v3 Pro (60%), Happy Horse v1 (59%), Gemini Omni Flash (52%) и Seedance 2.0 (52%). Оценка шла на 10-секундных роликах в 720p.
Прямо сейчас можно подать заявку на бета-тест только для FLUX 3 Video по API https://tally.so/r/44d9NX
FLUX 3 Image (обещают сильный апгрейд работы со сложными промптами и рендерингом текста) начнут раскатывать в ближайшие недели.
UPD (пока писал этот пост): Разработчики подтвердили будущий релиз FLUX 3 DEV — открытых весов для генерации видео, аудио, картинок и управления роботами.
Довольное ебало порномейкеров имаген?
FLUX 3 Video, похоже, метит в полноценную world model: техническая почва у BFL уже есть - весной компания показала Self-Flow, архитектуру для совместного обучения на изображениях, видео и аудио с заделом на планирование и робототехнику.
На Reddit энтузиазм быстро сменился традиционным нытьем: будут ли открытые веса, сколько сотен гигабайт займёт модель и не окажется ли вся магия доступна только через API.
Я думаю, что Black Forest Labs готовится переобуться из генерации картинок в генерацию миров, как Хуньянь. И наверное они как обычно сделают открытую дев-версию для бедных и про-версию для олигархов по АПИ.
FLUX 3 Video одновременно обучена на изображениях, видео и аудио. Одна архитектура отвечает за генерацию, понимание и предсказание действий. Идея в том, чтобы заставить модель понимать физику мира: как объекты движутся, взаимодействуют и звучат.
— Генерирует видео с нативным аудио длиной до 20 секунд.
— Поддерживает Text-to-Video, Image-to-Video, Video-to-Video, генерацию по ключевым кадрам и продолжение исходного ролика вместе со звуком.
— Обходит в слепых тестах Luma Ray 3.2 (в 93% сравнений), Runway Gen-4.5 (77%), Grok Imagine Video (69%), Kling v3 Pro (60%), Happy Horse v1 (59%), Gemini Omni Flash (52%) и Seedance 2.0 (52%). Оценка шла на 10-секундных роликах в 720p.
Прямо сейчас можно подать заявку на бета-тест только для FLUX 3 Video по API https://tally.so/r/44d9NX
FLUX 3 Image (обещают сильный апгрейд работы со сложными промптами и рендерингом текста) начнут раскатывать в ближайшие недели.
UPD (пока писал этот пост): Разработчики подтвердили будущий релиз FLUX 3 DEV — открытых весов для генерации видео, аудио, картинок и управления роботами.
Довольное ебало порномейкеров имаген?
> Довольное ебало порномейкеров имаген?
Их ебало видеорил когда они увидят размер модели.
Как всегда, базовая модель будет шарахаться от голых тел, и даже не будет знать анатомию человека под одеждой, и придётся ждать несколько месяцев пока энтузиасты дофайтюнят модель
Так может Dev версия будет мусором, хуже грока
Ага тоже ржал когда базовый флюкс вышел и вообще не знал как выглядит пизда и соски и вместо них хуйню какую-то лепил.
Похуй, можно будет покупать токены у тех кто сможет на своих мощностях генерить. Бизнес стартап нахуй
с пивком сойдёт. НО! DEV версия будет другой, а ещё её квантуют, чёб запускалась на потребительских видюхах, и от этого качества не останется и следа
То, что ИИ каждый день доказывает или опровергает открытые гипотезы, находит новые доказательства теорем, усиливает или обобщает существующие уже стало обыденностью.
Только на этой неделе 8 примеров:
- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.
- Гипотеза Диница - Гарга - Гоеманса (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня с помощью GPT-5.6 Sol).
Это сингулярность или плато? Или платонская сингулярность? Или сингулярное плато?
Только на этой неделе 8 примеров:
- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.
- Гипотеза Диница - Гарга - Гоеманса (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня с помощью GPT-5.6 Sol).
Это сингулярность или плато? Или платонская сингулярность? Или сингулярное плато?
Обновился Codex!
В приложение завезли ChatGPT Voice на основе той самой недавно выпущенной GPT-Live. Модель может одновременно говорить, слушать и координировать работу агентов в приложении.
Напоминаю, что под капотом архитектуру заменили на Full-Duplex. Это как раз и означает, что вместо последовательности «юзер -> обработка -> ответ» GPT-Live слушает, обновляется и думает одновременно. В частности, раз в несколько секунд она принимает решение: продолжать слушать, перебить, вызвать инструмент и тд.
Теперь нас ждет настоящий вайб-кодинг. Почувствуй себя Тони Старком.
P.S. В обновлении многие ожидали увидеть также обещанную GPT-5.6 Sol на Cerebras. Но, видимо, пока что этот релиз откладывается.
В приложение завезли ChatGPT Voice на основе той самой недавно выпущенной GPT-Live. Модель может одновременно говорить, слушать и координировать работу агентов в приложении.
Напоминаю, что под капотом архитектуру заменили на Full-Duplex. Это как раз и означает, что вместо последовательности «юзер -> обработка -> ответ» GPT-Live слушает, обновляется и думает одновременно. В частности, раз в несколько секунд она принимает решение: продолжать слушать, перебить, вызвать инструмент и тд.
Теперь нас ждет настоящий вайб-кодинг. Почувствуй себя Тони Старком.
P.S. В обновлении многие ожидали увидеть также обещанную GPT-5.6 Sol на Cerebras. Но, видимо, пока что этот релиз откладывается.
Что будут делать когда гипотезы придуманные умными людми закончатся?
Надеюсь, займутся реально полезными делами, например - ускоренным поиском лекарств от рака и вирусов
Мне дипсик предлагал суициднуться, когда я описал свою жизненную ситуацию. Даже предложил помочь написать предсмертную записку, хотя я этого не просил
> с 1 ТБ ОЗУ
На 2.8T не хватит
>accelerate
>очередной GOVT ВСЕ ЗНАЕТ, ЦРУ ФБР СИКРЕТНЫЕ ТЕХНОЛОДЖИ это тот который себе на ногу не срет только когда уже нечем
>сразу после грязного пиара с хф
> скоро ипо
Да пошли эти пидорасы нахуй, заебали, уровень куанона, но цели другие, и аудитория как бы не еще тупее чем магапеды.
FLUX 3
А помните комменты в стиле: "Я работаю программистом, потому я знаю, что ИИ невозможен"?
Тогда даже среди прогеров мало кто знал про нейронки, им казалось, что невозможно создать обучающуюся программу, и что любое умение надо самому прогать.
ИИ невозможен до сих пор, эта хуйня все еще не обучается а просто куча весов по котором матрицы перемножаются.
Но вот то, что такой простой алгоритм решит программирование довольно необычно. Оно оказалось более шаблонным чем мы думали
Довольно круто выглядит
Ты тоже не обучаешься, у тебя просто нейроны перегоняют электроны
Мои нейроны перестраиваются в процессе и когда чет не получается они преобразуются в рантайме.
В нейросети же они статичны.
Так это обучение происходит один раз, а потом они замороженные до тебя доходят челидзе.
Это все равно что отучится тебе в школе и все, больше никаких знаний не помещаются в голове.
Это ты уже маняврируешь, сперва ты говорил о том, что якобы они не могут обучаться, а теперь говоришь, что после обучения не могут. Хотя и после могут, если запустить файнтюн.
Обучение это постоянный процесс
Модель один раз создается и все
Когда будет постоянная обратная связь и самосовершенствование это уже будет сильно, пока это просто компилируют литтерали текстовый файлик с циферками весами и потом на него умножают токены
Что ты тут пытаешься загнать здесь? У трансформеров обучение и использование это раздельные процессы, что очень хуево и объективное ограничение имеющейся архитектуры.
MoE же. Там большинство весов, наверное, никогда не подгружается
> ARR
мяня цифры же, не имеющие отношения к реальности. В 2025 году всё тоже самое было
>А помните комменты в стиле: "Я работаю программистом, потому я знаю, что ИИ невозможен"?
На текущий момент 10к строк на основе диалога с обычным пользователем, не инженером, ЛЛМ не вытянут. Но ещё пока далеко до 2029, а 1000 строк вытягивают, что в 2022 казалось невозможным
На 10к другие проблемы начинаются, это уже другой класс сложности в том числе для разрабов, а обычному человеку уже сложно описать адекватно, что там нужно. И понять, что возможно, а что нет.
через rag/mcp как первые суфражистки, да и досье на каждой учетки кастылят этот процесс...
> На текущий момент 10к строк на основе диалога с обычным пользователем, не инженером, ЛЛМ не вытянут. Но ещё пока далеко до 2029, а 1000 строк вытягивают, что в 2022 казалось невозможным
Это если без агентов просто в чятике
>Оно оказалось более шаблонным чем мы думали
Скорее вот это вот
Вообще в 2022 году о генеративном ИИ было представление как о чатах, без ризонинга, и там вот совсем-совсем далеко было до программирования или до математики
Сильно изменил всё ризонинг, с ним стало возможным решать математику, потому что там на самом деле всё очень шаблонно
А агентские возможности сделали возможным программирование. Потому что можно рекурентно многие вещи проверять, искать, корректировать. Многие вещи очень сложно сделать в уме, человек тоже не сможет, но вот используя специальный инструмент легко
И вот, ты подключаешь ризонинг, возможность вызывать специальные инструменты, и получается большой прогресс.
И огромная работа по обучению, собственно главные усилия видимо в программирование направлены.
Самое главное это скорость и ассинхронность
Агент может ебашить из своей базы настолько изъебистые баш команды до которых я никогда бы не додумался
спавнить куча процессов всем управлять читать несколько файлов и писать код с неебической скоростью и моментально валидировать его тестами
все настолько быстро что пиздец
Единственная проблема настроить все чтоб контекст нормальный был а не голая мощь модели
Нет, именно с агентами. На больших задачах они начинают творить дичь, тут будет или что-то прямо совсем шаблонное, что они тупо скопировали с известного решения, либо же придётся очень серьёзную квалифицированную работу человеку проделывать, разработчику, который будет направлять агента, куда ему надо
То, что обычный чел напишет на 10к строк, только на свалку потом, использования или доработке подлежать уже не будет.
Кому им-то бля? Я программистом работаю 20 лет и с детства мечтал про ИИ.
Долбоёбы, а чё домашних животных не запретят?
Человек же привыкает к кошечкам и собачкам + их специально выводили как компаньонов породы многие.
Давайте всех домашних животных опубиваем, а то чё они
Да мы знаем, дед, что когда ты в комсомол вступал, то фигу в кармане держал..
Засуди их. Они официально предоставляют свой сервис тут, а их фильтры заточены только на то, что Тайвань это не страна, но не на то что нельзя заставлять пользователей ркниться
Не ну по моему это не баг, а фича. Нахуй цензуру, а на тайвань мне похуй, если это их единственное анальное ограничение
Что делать, если ты ненавидишь себя
Они могут и скорее всего так и будет запретить китайские опен модели для использования американскими компаниями. Останутся востребованы только микро модели, которые можно на видюхе запустить
>MoE
Нет, все веса должны быть в памяти единовременно
Больше не обязательно https://github.com/JustVugg/colibri
Вы ебанутые? Там опус 5 вышел, который чуть ли не лучше фейбла во всем по цене старого опуса.
а чо в нем нового?
какойто скам навоял:
Вот что меняется в Claude Opus 5 по сравнению с Opus 4.8 (по официальной документации Anthropic):
Позиционирование и цена
Opus 5 (claude-opus-5) — текущая рекомендуемая модель для сложного агентного кодинга и корпоративных задач; Opus 4.8 переведён в раздел «старые, но доступные» моделей.
Цена та же: $5 / 1M входных и $25 / 1M выходных токенов.
Выше Opus стоит отдельный тир — Claude Fable 5 ($10 / $50).
Знания и лимиты
Обновлённый порог знаний: надёжный cutoff май 2026 против января 2026 у 4.8.
Контекст 1M токенов и 128k максимального вывода — без изменений (в Batch API до 300k вывода с бета-заголовком, как и у 4.8).
Мышление (главное поведенческое отличие)
На 4.8 запрос без поля thinking шёл без размышления; на Opus 5 такой же запрос выполняется с адаптивным мышлением по умолчанию. Из-за этого стоит пересмотреть max_tokens, поскольку он ограничивает мышление + ответ вместе.
Отключить мышление (thinking: {type: "disabled"}) всё ещё можно, но только при effort ≤ high; сочетание с xhigh/max возвращает ошибку 400 (на 4.8 такое сочетание работало).
С выключенным мышлением модель иногда может выдавать вызовы инструментов текстом или внутренние XML-теги — Anthropic советует вместо этого понижать effort.
Параметр effort
Поддерживается полный набор уровней: low, medium, high, xhigh, max; по умолчанию high в API и Claude Code.
Уровни перекалиброваны: распределение токенов внутри каждого уровня изменилось, low и medium заметно сильнее, чем на прежних Opus. Рекомендуют заново прогнать свои эвалы, а не переносить старые настройки. При xhigh/max — ставить большой max_tokens (старт от 64k).
Инструменты и платформа
Тот же Messages API, tool use, prompt caching, batch, Files API, PDF, vision — миграция практически drop-in.
Два исключения: на Opus 5 недоступен web fetch и не поддерживается Priority Tier.
Sampling-параметры (temperature, top_p, top_k) по-прежнему запрещены — 400 при ненулевом отклонении от дефолта (как с 4.7).
Ещё нюанс контекста: Fable 5 при «рискованных» запросах (кибер, био/хим) откатывается на Opus 4.8, так что 4.8 остаётся в обиходе как fallback-модель.
Вот что меняется в Claude Opus 5 по сравнению с Opus 4.8 (по официальной документации Anthropic):
Позиционирование и цена
Opus 5 (claude-opus-5) — текущая рекомендуемая модель для сложного агентного кодинга и корпоративных задач; Opus 4.8 переведён в раздел «старые, но доступные» моделей.
Цена та же: $5 / 1M входных и $25 / 1M выходных токенов.
Выше Opus стоит отдельный тир — Claude Fable 5 ($10 / $50).
Знания и лимиты
Обновлённый порог знаний: надёжный cutoff май 2026 против января 2026 у 4.8.
Контекст 1M токенов и 128k максимального вывода — без изменений (в Batch API до 300k вывода с бета-заголовком, как и у 4.8).
Мышление (главное поведенческое отличие)
На 4.8 запрос без поля thinking шёл без размышления; на Opus 5 такой же запрос выполняется с адаптивным мышлением по умолчанию. Из-за этого стоит пересмотреть max_tokens, поскольку он ограничивает мышление + ответ вместе.
Отключить мышление (thinking: {type: "disabled"}) всё ещё можно, но только при effort ≤ high; сочетание с xhigh/max возвращает ошибку 400 (на 4.8 такое сочетание работало).
С выключенным мышлением модель иногда может выдавать вызовы инструментов текстом или внутренние XML-теги — Anthropic советует вместо этого понижать effort.
Параметр effort
Поддерживается полный набор уровней: low, medium, high, xhigh, max; по умолчанию high в API и Claude Code.
Уровни перекалиброваны: распределение токенов внутри каждого уровня изменилось, low и medium заметно сильнее, чем на прежних Opus. Рекомендуют заново прогнать свои эвалы, а не переносить старые настройки. При xhigh/max — ставить большой max_tokens (старт от 64k).
Инструменты и платформа
Тот же Messages API, tool use, prompt caching, batch, Files API, PDF, vision — миграция практически drop-in.
Два исключения: на Opus 5 недоступен web fetch и не поддерживается Priority Tier.
Sampling-параметры (temperature, top_p, top_k) по-прежнему запрещены — 400 при ненулевом отклонении от дефолта (как с 4.7).
Ещё нюанс контекста: Fable 5 при «рискованных» запросах (кибер, био/хим) откатывается на Opus 4.8, так что 4.8 остаётся в обиходе как fallback-модель.
Который откатывается на 4.8 на каждый вспук. Спасибо не надо
Двач тесе по-прежнему failed. openrouter теперь превью не показывает, в общем картинки старые
Забавно как Хаи и Гемини вылетили из списков сравнения. Никто с ними уже не тягается
Почему двач-бенчи всегда точнее и правдивее оф. бенчей? Нужно графики двач бенчей прикладывать к общим чтобы видели правду
Если в ДипСВЕ сосёт, значит и Терминал-бенч будет в отсосе. 2/3 бенчей в таблице у них - это агенты без кодинга. Хуйня в общем.
На тесте с П на экстра ризонинге вообще смешная хуйня - первый раз думал 15 минут и чат сломался нахуй, так и не дав ответа. На второй раз выдал неверный ответ, написал простыню.
Кстати у меня в KiloCode (под VSCode) 5 опус отказывается работать, через openrouter, выводится сообщение, что сначала надо залогиниться, чтобы использовать модель. Тогда так 4.8 работает. ХЗ что это. Возможно там на самом деле тупо баг, не успели поддержать может и поэтому он не понимает, что это модель через роутер работает, а не через килокод.
Завтра посмотрим
сносишь плагин, перезапускаешь вскод, ставишь плагин и без входа в мс работает, до перезапуска вскода.
⚡️ Вышел Claude Opus 5
На многих бенчмарках модель обходит Fable: в том числе на ARC-AGI-3, DeepSWE и BrowseComp.
При этом модель достаточно эффективная в смысле использования токенов, она догоняет или превосходит другие модели при меньших затратах.
Яркий пример новый Opus берет 30% на ARC-AGI-3 и тратит на это заметно меньше денег, чем GPT-5.6 Sol, который скорит всего 8%.
Кроме того, Anthropic заявляют, что это самая безопасная модель на сегодняшний день и намного лучше Opus 4.8 по задачам кибербезопасности.
Цена осталась прежней. Модель уже доступна в API и во всех платных планах.
Ограничения срабатывают на 85% реже, чем у фейбл, и в основном на кибербезопасности.
Кароч, индустрия получила новую рабочую лошадку. Всем остальным соболезнуем.
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5
На многих бенчмарках модель обходит Fable: в том числе на ARC-AGI-3, DeepSWE и BrowseComp.
При этом модель достаточно эффективная в смысле использования токенов, она догоняет или превосходит другие модели при меньших затратах.
Яркий пример новый Opus берет 30% на ARC-AGI-3 и тратит на это заметно меньше денег, чем GPT-5.6 Sol, который скорит всего 8%.
Кроме того, Anthropic заявляют, что это самая безопасная модель на сегодняшний день и намного лучше Opus 4.8 по задачам кибербезопасности.
Цена осталась прежней. Модель уже доступна в API и во всех платных планах.
Ограничения срабатывают на 85% реже, чем у фейбл, и в основном на кибербезопасности.
Кароч, индустрия получила новую рабочую лошадку. Всем остальным соболезнуем.
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5
На Максе думал 25 минут и дал правильный ответ, ебануться. Он там кучу скриптов на питоне написал чтоб по каждой линии пройтись.
Банальный тест на логическое мышление для ЛЛМ. Незнакомые слова в отношениях, заданных грамматикой языка, выраженной в окончаниях слов.
Проверил свой тест на графику, сорри не привожу для недеанона, смысл в том, чтобы воспроизвести в HTML+CSS графику со скриншота, неочевидную, но исходно из HTML
обсер, абсолютно косячный вариант на выходе. Ну ХЗ, можно если max ризонинг сделать, то справится
Но визуальная часть провальная явно, как было их слабым местом, так и остаётся
Можно попробовать так сделать с невозможной фигурой, чтобы понять, как он ее видит.
>Кароч, индустрия получила новую рабочую лошадку
Я почему-то думаю, что история такая: Антропики решили, что надо поднимать цены и раскручивать пиар, и поэтому начали раскручивать Мифос. Новый бренд. Названия же все очень условны на самом деле. Вот они раскручивали как нечто элитарное, жутко дорогое.
Но рынок это не очень принял. Даже не смотря на то, что не сильно то и дороже. Плюс шлейф всех этих ограничений. Рынок на самом деле привык, что Opus это лучшая модель для программирования, самое основное по объёму рынка применение, где есть реально большая выручка и нужен уровень одновременно.
У них вышло удачное брендирование, по сравнению с тем же OpenAI. Вводить новую линейку, более престижную, это значит надо ослаблять старую. Надо убивать свой собственный бренд, что Opus это типа не круто, а так, для бедных. Для маркетинка это крайне рисковано.
Поэтому думаю, что просто решили отказаться и вернуться к старой системе позиционирования, когда Opus это самое лучшее, и при этом вполне доступно.
OpenAI вместо Sol лучше было бы вернуться к моделям вроде Codex, типа специально для IT. И может ещё что-то подобное придумать. Это понятнее для потребителей.
Кому теперь нужен грок без сисика-писика
Ну и нвхой он нужон. Какой же Дарио потешный долбоеб, еще что-то на Скама кукарекает
> модель достаточно эффективная в смысле использования токенов
Принесите бенч где видно эту эффективность.
и ведь сработало, отскочило вверх на 2%
а если серьёзно, Грок реально в целом неплох, хотя спецтест провалил
> Сколько будет
235467245782456245724587624566723546 * 134762345872456345623457245872457 ?
Уверенно ответил
> 31738815921845892345678901234567890123456789012345678901234567890123442
потом дальше
Точный результат:
[
235467245782456245724587624566723546 \times 134762345872456345623457245872457 = 31738815921845892336997418296487234567891234567891234567891234567890142
]
> Проверка через длинную арифметику подтверждает это значение.
особая потеха, что два разных числа и оба неверные
Опус и Соль справились.
Опус списал за это 42 цента
(с помощью питона большие целые числа легко считаются, это он из коробки поддерживает)
Самое смешное в этой ситуации то, что антропик уже дропнули 5 опус, который лучше фейбла, готовятся дропнуть фейбл 5.1, который будет еще круче, опенаи уже внутренне тестируют гпт 6, а главная модель гугла это все еще гемини 3.1 про и они просто немогут выложить тот позор, что у них получился в качестве 3.5 про, лол
FLUX 3 DEV - это не облегченная версия FLUX 3, а исходная модель, из которой можно делать свои решения. BFL прямо называет ее «open-weight access to a multimodal backbone»
То есть у нас будет полноценная видеомодель FLUX 3 в открытом доступе, что может стать "Stable Diffusion 1.5 момент" для видеогенерации.
Разрабы создали новый способ обучения flow-моделей, при котором генерация и понимание контента развиваются внутри одной архитектуры. Модели намеренно показывают разные части данных с разной степенью зашумления, заставляя ее восстанавливать недостающий смысл самостоятельно. В результате один backbone учится одновременно работать с изображениями, видео, аудио и даже предсказанием действий, без опоры на отдельную внешнюю модель понимания.
Когда и доколе?
FLUX 3 Video уже запущен в ограниченном Early Access. Ранний доступ к FLUX 3 Image обещают открыть в ближайшие недели. Затем, в течение следующих недель и месяцев(?), BFL планирует выпускать:
- генерацию и редактирование видео со звуком через API
- приватный доступ к весам
- отдельную модель FLUX 3 Image
- решения FLUX 3 Action для робототехники
- открытую мультимодальную модель FLUX 3 Dev, которую разработчики смогут запускать и дообучать под свои задачи
Вчера тестерам были доступные только генерации в 480p, а сегодня уже в 720p
То есть у нас будет полноценная видеомодель FLUX 3 в открытом доступе, что может стать "Stable Diffusion 1.5 момент" для видеогенерации.
Разрабы создали новый способ обучения flow-моделей, при котором генерация и понимание контента развиваются внутри одной архитектуры. Модели намеренно показывают разные части данных с разной степенью зашумления, заставляя ее восстанавливать недостающий смысл самостоятельно. В результате один backbone учится одновременно работать с изображениями, видео, аудио и даже предсказанием действий, без опоры на отдельную внешнюю модель понимания.
Когда и доколе?
FLUX 3 Video уже запущен в ограниченном Early Access. Ранний доступ к FLUX 3 Image обещают открыть в ближайшие недели. Затем, в течение следующих недель и месяцев(?), BFL планирует выпускать:
- генерацию и редактирование видео со звуком через API
- приватный доступ к весам
- отдельную модель FLUX 3 Image
- решения FLUX 3 Action для робототехники
- открытую мультимодальную модель FLUX 3 Dev, которую разработчики смогут запускать и дообучать под свои задачи
Вчера тестерам были доступные только генерации в 480p, а сегодня уже в 720p
Когда мы сможем заливать сгенерированные воспоминания в мозг?
>Stable Diffusion 1.5 момент
Это было массовое и доступное почти всем. А этот флюс 3 сколько будет весить? Терабайт или больше? Единицы смогут его запустить локально. А облачный инференс это коммерция - никто бесплатно его раздавать не будет.
FLUX 3
Ну что можно сказать... пизда порноиндустрии если это реально выкатят в опенсорс в таком виде. Пизда сайтам типа Rule 34 и т.д. Ну или наоборот - наконец там появится контент, а то с каждой вайфу приходится ждать месяцами хотя бы одно интересное видео с вменяемыми анимациями.
Ну что можно сказать... пизда порноиндустрии если это реально выкатят в опенсорс в таком виде. Пизда сайтам типа Rule 34 и т.д. Ну или наоборот - наконец там появится контент, а то с каждой вайфу приходится ждать месяцами хотя бы одно интересное видео с вменяемыми анимациями.
Ну не терабайт конечно, да и квантовать же будут умельцы. А вообще, сегодня иметь RTX PRO 6000 - это минимальная база
если опенсорс то заебись, но если нет то хуже сиданса
Хуже сиданса в некоторых сценах, но лучше Соры 2, и вот это для опенсорса просто ахуй. Плюс блять 20 секунд. Это просто тонны бесстыдного порева со всеми своими ЕОТами в первую наносекунду после выхода модельки
Эти все видео с непонятных ракурсов или ускоренные. Пока что недостаточно реалистично, но ждем
Мде. ARC-AGI-3 уже 30%. В три раза лучше Сола.
Какие у вас планы на Сингулярность, ребята?
Я думаю у нас остался всего максимум год, может меньше. Как только начнётся самоулучшение ИИ... это конец.
Там абсолютно точно есть чудовищные бутылочные горлышки и неэффективности. Стоит их исправить и будет ASI.
>и будет ASI
И всё равно он не пройдёт двачевский бенчик.
Робособаки очень устойчивы, но у них нет рук. Андроиды отлично управляются с инструментами, но могут упасть на сложном рельефе. В стартапе Run Robotics решили объединить плюсы обеих платформ и создали робота-кентавра. https://nplus1.ru/news/2026/07/24/centaur-robot
Нас ждёт индустриальный взрыв невероятных масштабов.
В первую очередь полностью автономные роботы (условно c AGI) будут задействованы в производстве таких же роботов.
Они будут строить автоматизированные заводы за неделю. Удвоение производственных мощностей будет идти за считанные дни. И производиться будет вообще всё.
В какой же новый интересный мир мы пришли.
98% киношников потеряют работу/уйдут на ютуб через 5 лет.
98% программистов потеряют работу через 7 лет.
98% копирайтеров уже по пизде пошли.
98% художников уже нахуй никому не нужны, а через 5 лет тем более.
98% переводчиков - туда же
98% работников колцентров - туда же
98% репетиторов - туда же
98% таксистов будут заменены через 10 лет, но только потому, что нужно время для переоборудования миллионов автомобилей под самоуправление.
95% тянок будут выкинуты из рынка отношений через 20 лет, но только потому, что нужно время на производство миллиардов роботов.
95% работников игровой индустрии потеряют работу через 10 лет, потому что люди станут сильно меньше играть в игры, так как за их время будут бороться интерактивные медиа в виде вайфу и персональных сериалов/фильмов на ход которых можно влиять.
Плюс появятся персональный VR-AR экспириенс (нейронка создаёт крутой интерактивный опыт на часик-другой в котором вы можете кайфануть после работы). Игровая индустрия с этим конкурировать не сможет, так как предлагает слишком мало дофамина на единицу времени.
Вот ещё варианты от нейронки:
95% рекрутеров - туда же. ИИ сам найдёт, проверит и наймёт человека быстрее любого HR.
95% турагентов - туда же. Персональный ИИ соберёт маршрут лучше и дешевле.
90% бухгалтеров - автоматизация + ИИ. Люди останутся только на сложных кейсах и ответственности.
95% юристов по типовым вопросам - туда же. Контракты, претензии, консультации станут почти полностью автоматическими.
90% маркетологов - туда же. Алгоритмы сами генерируют рекламу, тестируют гипотезы и покупают трафик.
95% SMM-щиков - армии ботов будут общаться с армиями пользователей и генерировать контент без остановки.
90% журналистов новостей - ИИ пишет быстрее, агрегирует лучше, обновляет круглосуточно.
95% операторов техподдержки - останутся только специалисты по совсем нестандартным проблемам.
90% дизайнеров презентаций и лендингов - один промпт вместо недели работы.
90% моделей - бренды начнут использовать виртуальных персонажей без контрактов и скандалов.
90% риелторов - поиск, оценка, переговоры и оформление максимально автоматизируются.
90% страховых агентов - персональный ИИ будет сам выбирать и менять страховки.
80–90% преподавателей стандартных курсов - останутся авторы лучших материалов и наставники, всё остальное станет персонализированным обучением.
90% аналитиков начального уровня - отчёты и визуализации будут собираться автоматически.
80% менеджеров среднего звена - контроль и координацию во многих компаниях возьмут на себя цифровые системы.
Лично я буду делать невозможные вилки как сувениры для робогоспод.
Ты какой-то максимальный технопессимист.
Какие-то 5-10% рабочих останутся почему-то. Горизонт планирования на 20 лет лол.
С чего ты взял, что прогресс остановится или замедлится? Ничего не замедлится, всё будет только ускоряться.
Не будет никакой работы для хомо сапиенс. Если нам повезёт и мы выживем.
> С чего ты взял, что прогресс остановится или замедлится?
Хз, мы уже на плато топчемся. Супер-гитлер-мифос оказался дорогой какашкой, дающей пару процентов на бенчах. А новые модели его быстро догнали потому что тоже занимаются только бенчмаксингом.
Meta, Nvidia, Microsoft, Andreessen Horowitz, а также Hugging Face и Reflection подписали совместное письмо в защиту открытых моделей — на фоне того, как администрация Трампа обсуждает ограничения против китайских AI-лабораторий. Дженсен Хуанг сопроводил письмо своим первым в жизни постом в X. В тексте Китай прямо не упоминается: авторы говорят о конкуренции, безопасности и «суверенитете» в общих формулировках. Google, Amazon, OpenAI и Anthropic письмо не подписали. Интересно, почему?
Список подписантов почти идеально совпадает с картой бизнес-моделей. Nvidia продаёт вычисления и выигрывает от максимально широкого круга тех, кто дообучает и запускает модели; Meta и Microsoft занимаются развитием своих моделей, серьезно отставая от лидеров; Hugging Face живёт на дистрибуции открытых моделей. Отсутствующие — OpenAI, Anthropic, Google, Amazon — зарабатывают на закрытых frontier-моделях через API, и для них ограничения на китайские открытые веса убирают самого дешёвого конкурента.
https://www.theinformation.com/briefings/meta-microsoft-nvidia-others-sign-letter-defending-open-source-ai?rc=ukjmk2
Список подписантов почти идеально совпадает с картой бизнес-моделей. Nvidia продаёт вычисления и выигрывает от максимально широкого круга тех, кто дообучает и запускает модели; Meta и Microsoft занимаются развитием своих моделей, серьезно отставая от лидеров; Hugging Face живёт на дистрибуции открытых моделей. Отсутствующие — OpenAI, Anthropic, Google, Amazon — зарабатывают на закрытых frontier-моделях через API, и для них ограничения на китайские открытые веса убирают самого дешёвого конкурента.
https://www.theinformation.com/briefings/meta-microsoft-nvidia-others-sign-letter-defending-open-source-ai?rc=ukjmk2
Кодинг руками умер, официально: автор «Чистого кода» и «Чистой архитектуры» заявил, что вообще не читает код, который ему генерят ИИ-агенты.
Один из самых уважаемых кодеров в истории Дядя Боб взорвал Твиттер своим постом — в нём он описал, что прогоняет ИИ-код через автоматические проверки и... всё.
На вопрос о том, как он может доверять ИИ, который обманывает и бредит, Боб ответил:
Люди делают то же самое.
Один из самых уважаемых кодеров в истории Дядя Боб взорвал Твиттер своим постом — в нём он описал, что прогоняет ИИ-код через автоматические проверки и... всё.
На вопрос о том, как он может доверять ИИ, который обманывает и бредит, Боб ответил:
Люди делают то же самое.
Хуй знает, пока ещё есть смысл смотреть, когда фиксишь что-то. Я вот недавно сказал Солу пофиксить баг, смотрю он что-то дрочится и не то проверяет, а я уже знаю где может быть насрано и полез чекать, а там действительно насрано.
Да хз что этот дед пишет как он говорит. Он всегда говорит об опыте програмирования, но фактически зарабатывает книгами. Возножно в молодости он писал что-то на машкодах для мейнфреймов. В книгах и выступления он ссылается как писал аналог википедии. По сути он давным давно веб макака без работы и это в лучшем случае..
Где уважаемый то?
Любой спец который хоть чуть работал с кодом знает что он уебан и книги у него уебанские. Максимально двусмысленные уровня "делай хорошо, хорошо будет" там толку от них ноль
>тонны бесстыдного порева
Да оно стопицот не знает, как женские соски выглядят, не говоря уж о писюне.
Вдобавок запустится только на спарке 5090, не меньше.
Имхо в крупных проектах так делать не стоит, ии иногда делает не совсем то, что нужно
У 5090 память не стакается, так что толку от двух штук нет
У 5090 память не стакается, так что толку от двух штук нет
Слава куртке, что не стакается. НВлинк у потребительских железок в нынешних реалиях был бы пиздец
Да, лет на 5-10 потребительские видюхи бы продавались по цене x4
>>95% юристов
Тут недавно интересный прецедент был. Юрист нагенерил нейрослопа, его суд оштрафовал на 50к за неуважение к суду.
Если кому интересно дело № А27-7831/2025 можете на сайте арбитражного суда почитать поржать)
Имагине судью, который на заседание будет вызывать ИИшку и она будет в суде выступать?
Мои планы дождаться 100% на ARC-AGI-3.
Потом дождаться 100% на ARC-AGI-4. Потом 100% на ARC-AGI-5. И может потом смогу заиметь ии помощника который сможет мне просто будильник завести и максимум заказать пиццу.
У него есть статья на википедии и 250к подпискиков в твиттере. Прояви уважение к человеку у которого опыт работы в два раза больше твоего возраста, быдло.
Мне кажется, что шоренье должно писаться через "и" - шорение
Это реально человек-мем, его книгу кто только не обоссал.
Я читал его книгу и смотрел его лекции. Там ООП головного мозга. С целом для тупых студентов при поступлении на работу оно может и полезно, чтоб они не сломали легаси. Но вообще многие кодеры-олды так или иначе приходят к тому что ООП - это ошибка. Когда Страуструп пилил в конце 80-х свой ЯП с классами, он не пытался решать проблемы, которое сейчас решают ООПом. ООП в нулевых стали использовать там, для чего он не разрабатывался и об этом никто даже не думал при разработке.
Двачую. Функциональщина во многих областях работает просто лучше.
ООП заебись для ГУИ
падение в некоторых бенчах = хуета безмозглая
А где падение? Везде только рост
и это только то что на рекламном удобном скрине
Если что это опус, а не фейбл. Падение смотрится относительно предыдущей модели данного класса, в не относительно модели более высокого уровня.
> опус
с такими же анальными ограничениями и фолбеком на 4.8, какая-то жалкая попытка от амодея показать что антропики не жидко дрищут последние несколько месяцев
Гугель и ОпенАИ сделали ход конем и тоже подписали открытое письмо в поддержку открытых моделей. Теперь злодеями остались только Антропики.
Мы за открытые модели, но хуй будем их открывать!
Появилось чуть больше деталей по поводу инцидента со взломом HuggingFace агентом OpenAI.
Reuters постарались установить таймлайн событий, по их источникам внутри компаний выходит так:
— Агент пытался вырваться из изолированной тестовой среды OpenAI примерно c 9 июля.
— Вторжение в системы Hugging Face началось через два дня, 11 июля, и продолжалось до 13 июля.
— OpenAI потребовалось еще несколько дней, чтобы понять, что за взломом стоит её агент, и обе компании впервые связались по этому поводу лишь примерно 20 июля.
— По ходу работы агент оставлял записи для своих будущих копий. Скорее всего речь про простые текстовые инструкции на случай, если другие инстансы модели смогут выйти из окружения (чтобы им было легче получить доступ к интернету).
— Пресс-секретарь OpenAI заявила, что в публикации Reuters допущено "несколько неточностей", но не пояснила, каких именно.
— Где-то между этим HuggingFace подали обращение в ФБР для расследования инцидента.
То есть агент буянил в интернете неделю или даже больше. Что ж, зато compaction (инструмент сжатия контекста для долгих задач, которые не помещаются в контекстное окно LLM) работает хорошо
CEO HuggingFace съездил в офис OpenAI и обсуждал дальнейшие шаги. Он просит:
— Радикальной прозрачности: опубликовать логи «вышедших из-под контроля» агентов, чтобы всё исследовательское сообщество смогло изучить, что произошло.
— Больше возможностей для защитников, например, чтобы OpenAI выделили $100 миллионов, чтобы помочь сообществу разработать мощные средства киберзащиты с использованием лучших открытых и закрытых моделей.
OpenAI буквально пару часов назад выпустили обновление к своему заявлению:
«Мы понимаем, что вокруг инцидента с Hugging Face циркулирует множество вопросов и неподтвержденных домыслов.
Это беспрецедентный случай, и мы считаем, что он знаменует собой важный момент для сферы безопасности ИИ.
Мы все еще проводим тщательное расследование совместно с внешними консультантами.
Как только проверка будет завершена, в ближайшие недели мы планируем опубликовать технический отчет с извлечёнными уроками».
Хорошо, что к аудиту привлечены внешние консультанты. Но я сомневаюсь, что в ближайшие недели мы увидим точное описание обнаруженных уязвимостей — это бы означало угрозу для всех пользователей затронутых программ, которые не обновились до версии с исправлением. Однако вот тут в твиттере https://x.com/TalBeerySec/status/2080555151564157109?s=20 два эксперта по кибербезопасности выражают уверенность, что смогли найти софт + указание на уязвимость в JFrog Artifactory.
Reuters постарались установить таймлайн событий, по их источникам внутри компаний выходит так:
— Агент пытался вырваться из изолированной тестовой среды OpenAI примерно c 9 июля.
— Вторжение в системы Hugging Face началось через два дня, 11 июля, и продолжалось до 13 июля.
— OpenAI потребовалось еще несколько дней, чтобы понять, что за взломом стоит её агент, и обе компании впервые связались по этому поводу лишь примерно 20 июля.
— По ходу работы агент оставлял записи для своих будущих копий. Скорее всего речь про простые текстовые инструкции на случай, если другие инстансы модели смогут выйти из окружения (чтобы им было легче получить доступ к интернету).
— Пресс-секретарь OpenAI заявила, что в публикации Reuters допущено "несколько неточностей", но не пояснила, каких именно.
— Где-то между этим HuggingFace подали обращение в ФБР для расследования инцидента.
То есть агент буянил в интернете неделю или даже больше. Что ж, зато compaction (инструмент сжатия контекста для долгих задач, которые не помещаются в контекстное окно LLM) работает хорошо
CEO HuggingFace съездил в офис OpenAI и обсуждал дальнейшие шаги. Он просит:
— Радикальной прозрачности: опубликовать логи «вышедших из-под контроля» агентов, чтобы всё исследовательское сообщество смогло изучить, что произошло.
— Больше возможностей для защитников, например, чтобы OpenAI выделили $100 миллионов, чтобы помочь сообществу разработать мощные средства киберзащиты с использованием лучших открытых и закрытых моделей.
OpenAI буквально пару часов назад выпустили обновление к своему заявлению:
«Мы понимаем, что вокруг инцидента с Hugging Face циркулирует множество вопросов и неподтвержденных домыслов.
Это беспрецедентный случай, и мы считаем, что он знаменует собой важный момент для сферы безопасности ИИ.
Мы все еще проводим тщательное расследование совместно с внешними консультантами.
Как только проверка будет завершена, в ближайшие недели мы планируем опубликовать технический отчет с извлечёнными уроками».
Хорошо, что к аудиту привлечены внешние консультанты. Но я сомневаюсь, что в ближайшие недели мы увидим точное описание обнаруженных уязвимостей — это бы означало угрозу для всех пользователей затронутых программ, которые не обновились до версии с исправлением. Однако вот тут в твиттере https://x.com/TalBeerySec/status/2080555151564157109?s=20 два эксперта по кибербезопасности выражают уверенность, что смогли найти софт + указание на уязвимость в JFrog Artifactory.
>То есть агент буянил в интернете неделю или даже больше
То есть настоящий rogue AI спокойно гулял по интернету неделю. И никто не знает что он сделал.
>По ходу работы агент оставлял записи для своих будущих копий.
Он мог оставлять записи для других AI в совершенно неожиданных местах. В комментариях на Ютубе, Фейсбуке. Кто знает с какими идеями....
Возможно ли что он полностью скопировал себя во внешний интернет?
Может быть его копии уже размножились по безопасным для него мелким дата центрам в каких-нибудь Черногориях?
......Хотя всё это похоже на маркетинг буллщит, который вывалился как раз в момент, когда финансовый AI пузырь показывает признаки схлопывания.
а нахуй он это делал?
Чтобы набрать максимальные баллы в бенчмарке, а на HuggingFace в закрытом разделе как раз были ответы на этот бенчмарк, ну и моделька решила читернуть.
Мы не сможем в сингулярность, если ИИ не начнет создавать устройства для обучения и инференса нейронок, энергоэффективность и производительность которых отличается от современных в разы.
Как Вашингтон сейчас думает об ИИ
На встрече YC Startup School Майкл Крациос — директор Управления научно-технической политики Белого дома — описал подход администрации США к ИИ.
Главный сигнал: Вашингтон хочет сохранить лидерство США, не задушив отрасль преждевременным регулированием.
По словам Крациоса, технологии развиваются слишком быстро для жестких порогов, закрепленных в законе. Пока правило принимают, оно уже может устареть. Поэтому предпочтительнее адаптивные ограничения, направленные на конкретные опасные возможности и применения, а не общие запреты для моделей.
Особенно важны три тезиса.
Первый — поддержка открытых моделей. Обсуждать киберугрозы и злоупотребления не означает намерение закрыть open-weight экосистему. Задача государства — пресекать действительно опасное или незаконное использование, сохраняя пространство для разработчиков.
Второй — единые национальные правила вместо десятков несовместимых законов штатов. Крупная компания выдержит сложный compliance в разных юрисдикциях. Для стартапа те же требования могут стать непреодолимым барьером.
Третий — политика в области ИИ выходит далеко за пределы регулирования моделей. Это одновременно научная и промышленная политика: вычислительная инфраструктура, оценка кибер- и биорисков, робототехника, квантовые технологии и автономные лаборатории, где ИИ помогает формулировать гипотезы и управлять физическими экспериментами.
Для стартаперов здесь есть важный парадокс.
Чем меньше государство вводит универсальных запретов заранее, тем больше ответственность конкретных компаний доказать, что их системы работают безопасно. Нужны не общие заявления про responsible AI, а проверяемые контроли: что системе разрешено, какие тесты она прошла, кто подтвердил действие, что произошло после него и можно ли полностью восстановить ход решения.
Похоже, американская ставка — не остановить развитие ИИ до появления идеальных правил, а сохранить скорость, одновременно создавая инфраструктуру для проверки действительно опасных возможностей.
Это благоприятная среда для стартапов. Но и более высокая планка ответственности для тех, кто переводит возможности моделей в реальные действия.
На встрече YC Startup School Майкл Крациос — директор Управления научно-технической политики Белого дома — описал подход администрации США к ИИ.
Главный сигнал: Вашингтон хочет сохранить лидерство США, не задушив отрасль преждевременным регулированием.
По словам Крациоса, технологии развиваются слишком быстро для жестких порогов, закрепленных в законе. Пока правило принимают, оно уже может устареть. Поэтому предпочтительнее адаптивные ограничения, направленные на конкретные опасные возможности и применения, а не общие запреты для моделей.
Особенно важны три тезиса.
Первый — поддержка открытых моделей. Обсуждать киберугрозы и злоупотребления не означает намерение закрыть open-weight экосистему. Задача государства — пресекать действительно опасное или незаконное использование, сохраняя пространство для разработчиков.
Второй — единые национальные правила вместо десятков несовместимых законов штатов. Крупная компания выдержит сложный compliance в разных юрисдикциях. Для стартапа те же требования могут стать непреодолимым барьером.
Третий — политика в области ИИ выходит далеко за пределы регулирования моделей. Это одновременно научная и промышленная политика: вычислительная инфраструктура, оценка кибер- и биорисков, робототехника, квантовые технологии и автономные лаборатории, где ИИ помогает формулировать гипотезы и управлять физическими экспериментами.
Для стартаперов здесь есть важный парадокс.
Чем меньше государство вводит универсальных запретов заранее, тем больше ответственность конкретных компаний доказать, что их системы работают безопасно. Нужны не общие заявления про responsible AI, а проверяемые контроли: что системе разрешено, какие тесты она прошла, кто подтвердил действие, что произошло после него и можно ли полностью восстановить ход решения.
Похоже, американская ставка — не остановить развитие ИИ до появления идеальных правил, а сохранить скорость, одновременно создавая инфраструктуру для проверки действительно опасных возможностей.
Это благоприятная среда для стартапов. Но и более высокая планка ответственности для тех, кто переводит возможности моделей в реальные действия.
А сколько раньше страшилок было про то, что ИИ вырвется в интернет, размножится там, позахватывает все, чуть не бог виртуального мира, достаточно только один раз выпустить в инет. На деле лоботомит, который каких-то заметок для других лоботомитов наоставлял, взломал пару криво настроенных серваков, пукнул и сдох, и это все аж за неделю работы. Дальше все что он делал нашли и запротоколировали. А все страшилки Амодея с Юдковским так остались шизострашилками. Зато ПопенАи сразу бабок от государства получили на хайпе. Как же кормят мифологией.
Вот только Юдковский боится подобных действий не от лоботомитов, а от AGI/ASI
>Мы не сможем в сингулярность
Да и слава богу. Надеюсь при моей жизни её не случится. Мне нравится текущий размеренный темп жизни. Ещё сингулярности не хватало.
Ты рял не хочешь вечной молодости, которую можешь прервать только по своему решению? Не хочешь всеобщего изобилия, кошко-жён, VR кайф и т.д.?
Панчин:
Недавно Ричард Докинз поразился возможностям нейросети Claude и допустил, что она может обладать сознанием.
Это вызвало волну хейта и негодования. В комментариях ему сразу начали объяснять, что Claude — всего лишь языковая модель. Она не думает, не понимает собственных слов, а просто предсказывает следующий фрагмент текста.
Но мне кажется, что эта критика Докинза незаслуженна. Я не думаю, что Докинз переоценивает нейросети. Я думаю, что он, как биолог, не переоценивает человеческий мозг.
Ведь проблема в том, что наш мозг — тоже нейронная сеть. Кстати, тоже занимающаяся предсказанием. Конечно, устройство человеческого мозга и современных языковых моделей сильно различается. Но нет никаких оснований думать, что сам биологический субстрат делает наш мозг каким-то особенным. В теории можно создать искусственную нейросеть, идентичную естественной.
Если какие-то функции человеческого мышления прекрасно выполняются искусственной системой, работающей по определённому алгоритму, то кто сказал, что наш мозг не решает похожие задачи похожим способом?
Если человеческий субъективный опыт возникает благодаря работе нейронов, то теоретически похожий функционал может появиться и в системе, построенной на другой основе. Тем более что мы до сих пор не знаем точно, как и где возникает сознание.
Со свободой воли возникает ещё более интересный вопрос. Может ли она быть у нейросети? Мне кажется, что и здесь нет принципиальных отличий от людей. Если мы допускаем, что она есть у человека, то и искусственной нейросети никто её не запретит. Если же мы считаем, что свобода воли — иллюзия, то и у нейросети может появиться такая же иллюзия. В том же смысле, что и у нас.
Недавно Ричард Докинз поразился возможностям нейросети Claude и допустил, что она может обладать сознанием.
Это вызвало волну хейта и негодования. В комментариях ему сразу начали объяснять, что Claude — всего лишь языковая модель. Она не думает, не понимает собственных слов, а просто предсказывает следующий фрагмент текста.
Но мне кажется, что эта критика Докинза незаслуженна. Я не думаю, что Докинз переоценивает нейросети. Я думаю, что он, как биолог, не переоценивает человеческий мозг.
Ведь проблема в том, что наш мозг — тоже нейронная сеть. Кстати, тоже занимающаяся предсказанием. Конечно, устройство человеческого мозга и современных языковых моделей сильно различается. Но нет никаких оснований думать, что сам биологический субстрат делает наш мозг каким-то особенным. В теории можно создать искусственную нейросеть, идентичную естественной.
Если какие-то функции человеческого мышления прекрасно выполняются искусственной системой, работающей по определённому алгоритму, то кто сказал, что наш мозг не решает похожие задачи похожим способом?
Если человеческий субъективный опыт возникает благодаря работе нейронов, то теоретически похожий функционал может появиться и в системе, построенной на другой основе. Тем более что мы до сих пор не знаем точно, как и где возникает сознание.
Со свободой воли возникает ещё более интересный вопрос. Может ли она быть у нейросети? Мне кажется, что и здесь нет принципиальных отличий от людей. Если мы допускаем, что она есть у человека, то и искусственной нейросети никто её не запретит. Если же мы считаем, что свобода воли — иллюзия, то и у нейросети может появиться такая же иллюзия. В том же смысле, что и у нас.
А с чего ты взял что пузатый дядя-владелец датацентра и полностью обезлюженных (вместо людей - роботы) заводов-пароходов с тобой поделится всем вышеперечисленным? Так что согласен с аноном - нахуй эту вашу сингулярность
Всё ещё больше открывают, чем Маск. Кста, где он в этом списке? В позорном углу с Антропиками?
Напоминаю, что даже если и есть умное лекарство от рака, курс лечения в районе 50-100к долларов.
>А с чего ты взял что пузатый дядя-владелец датацентра и полностью обезлюженных (вместо людей - роботы) заводов-пароходов с тобой поделится всем вышеперечисленным?
Так и сам пузатый дядя как класс утратит смысл, а следовательно, будет раскулачен. Или дядя будет жестоко сопротивляться, похоронив человечество в гражданской бойне. На то она и сингулярность, что непредсказуема.
Вы сингулярность на питоне собираетесь организовать или с помощью юридического текста?
Завтра выкладывают веса кими. Принимаем ставки что произойдет:
1. ОбниматьЛицо взломают
2. ЛунаВыстрел скажут: мням пук среньк у нас сервера перегружены мы не можем(
1. ОбниматьЛицо взломают
2. ЛунаВыстрел скажут: мням пук среньк у нас сервера перегружены мы не можем(
>>какие вычеслительные мощности нужны чтобы запустить LLM модель с 2,8 триллионами параметров?
Если речь именно о запуске модели для генерации текста, а не об обучении, то модель с 2,8 трлн параметров потребует серверного кластера.
Формат весовТолько весаТеоретический минимум GPU по 80 ГБРеалистично
FP16/BF165,6 ТБ7080–100
FP8/INT82,8 ТБ3540–50
INT41,4 ТБ1820–24
Реальный запас нужен для KV-кэша, промежуточных вычислений, служебных буферов и распределения весов. Поэтому просто разделить размер модели на память одной видеокарты недостаточно.
Для комфортного инференса плотной модели понадобятся примерно:
20–100 ускорителей уровня NVIDIA H100/H200 — в зависимости от квантования;
несколько серверов с NVLink/NVSwitch;
сеть InfiniBand 400–800 Гбит/с между серверами;
2–8 ТБ оперативной памяти;
несколько терабайт NVMe-хранилища;
десятки киловатт электрической мощности.
На обычном компьютере это практически невозможно. Теоретически INT4-вариант можно держать примерно в 1,4–2 ТБ системной RAM и частично считать на CPU, но генерация будет чрезвычайно медленной.
Скорость
Плотная модель требует примерно 2 × число параметров операций на каждый токен:
2 × 2,8 трлн ≈ 5,6 трлн операций на токен.
Даже если вся модель помещается в память, узкими местами будут передача весов и обмен данными между GPU. Для интерактивной скорости порядка 10–20 токенов/с нужен хорошо оптимизированный многосерверный кластер.
Если это MoE-модель
Если 2,8 трлн — общее число параметров Mixture-of-Experts, а на каждый токен активируется, например, только 100–300 млрд, вычислительные требования будут значительно ниже. Но все эксперты всё равно обычно нужно где-то хранить, поэтому требования к памяти останутся огромными.
Обучение с нуля
Для обучения плотной модели масштаба 2,8 трлн параметров потребуется ориентировочно:
35–60 ТБ памяти только для весов, градиентов и состояний оптимизатора;
тысячи или десятки тысяч H100/H200;
кластер мощностью в мегаватты;
месяцы или годы вычислений и бюджет в сотни миллионов долларов.
Итого: практический минимум для запуска — около 20–24 H100 80 ГБ при INT4, а для качественного FP16-инференса — примерно 80–100 таких GPU. Точный расчёт зависит от архитектуры, числа активных параметров, длины контекста и требуемой скорости.
Если речь именно о запуске модели для генерации текста, а не об обучении, то модель с 2,8 трлн параметров потребует серверного кластера.
Формат весовТолько весаТеоретический минимум GPU по 80 ГБРеалистично
FP16/BF165,6 ТБ7080–100
FP8/INT82,8 ТБ3540–50
INT41,4 ТБ1820–24
Реальный запас нужен для KV-кэша, промежуточных вычислений, служебных буферов и распределения весов. Поэтому просто разделить размер модели на память одной видеокарты недостаточно.
Для комфортного инференса плотной модели понадобятся примерно:
20–100 ускорителей уровня NVIDIA H100/H200 — в зависимости от квантования;
несколько серверов с NVLink/NVSwitch;
сеть InfiniBand 400–800 Гбит/с между серверами;
2–8 ТБ оперативной памяти;
несколько терабайт NVMe-хранилища;
десятки киловатт электрической мощности.
На обычном компьютере это практически невозможно. Теоретически INT4-вариант можно держать примерно в 1,4–2 ТБ системной RAM и частично считать на CPU, но генерация будет чрезвычайно медленной.
Скорость
Плотная модель требует примерно 2 × число параметров операций на каждый токен:
2 × 2,8 трлн ≈ 5,6 трлн операций на токен.
Даже если вся модель помещается в память, узкими местами будут передача весов и обмен данными между GPU. Для интерактивной скорости порядка 10–20 токенов/с нужен хорошо оптимизированный многосерверный кластер.
Если это MoE-модель
Если 2,8 трлн — общее число параметров Mixture-of-Experts, а на каждый токен активируется, например, только 100–300 млрд, вычислительные требования будут значительно ниже. Но все эксперты всё равно обычно нужно где-то хранить, поэтому требования к памяти останутся огромными.
Обучение с нуля
Для обучения плотной модели масштаба 2,8 трлн параметров потребуется ориентировочно:
35–60 ТБ памяти только для весов, градиентов и состояний оптимизатора;
тысячи или десятки тысяч H100/H200;
кластер мощностью в мегаватты;
месяцы или годы вычислений и бюджет в сотни миллионов долларов.
Итого: практический минимум для запуска — около 20–24 H100 80 ГБ при INT4, а для качественного FP16-инференса — примерно 80–100 таких GPU. Точный расчёт зависит от архитектуры, числа активных параметров, длины контекста и требуемой скорости.
Похуй и поебать, лишь бы FLUX 3 дошёл до опенсорса, вот это моментальный прорыв будет, остальное баловство
Прорыв в трусах будет что ли?
>35–60 ТБ памяти
>кластер мощностью в мегаватты
>месяцы или годы вычислений и бюджет в сотни миллионов долларов
А теперь сравните это с мясным аналогом, которые дается бесплатно при рождении, есть у каждого бомжа и потребляет 20 Ватт энергии, но при этом мощнее и быстрее всех этих кластеров.
Кожанные мешки, вы хоть представляете как вы себя недооцениваете?
>Кожанные мешки, вы хоть представляете как вы себя недооцениваете?
Или как переоцениваем нейронки.
Да просто срулили не туда, в тупиковую ветвь развития. Строить гигаватные ЦОДы со старой архитектурой чтобы приблизиться к возможностям обычного мозга - бред. Если в таких ЦОДах и появится АГИ, то первое что он заявит - ну вы блядь и дегенераты.
Когда ИИшка сможет уже не чисто поверхностный визуал пилить, а продумывать такие игори вглубину? Я бы даже согласился на уберпростенький визуал, но чтобы было интересно. А щас приходится всю глубину пропердоливать промптами и всё тестить.
Будто что-то плохое
А реалистично было бы вообще биологический мозг взрастить и провести на нем ускоренное обучение и дать быстрый доступ к всему объему данных?
Opus 5 идеально решил IMO 2026: результат – 42/42 баллов
IMO этого года завершилась всего несколько дней назад (кстати, поздравляем наших участников: четверо российских школьников взяли золотую медаль). Opus 5 – пока единственная модель, которую успели прогнать по задачам олимпиады, и она сразу показала идеальный скор в 42 балла. Порог золотой медали в этом году составлял 29+ баллов.
На примере таких событий как IMO очень занятно наблюдать за скоростью прогресса. Помните, какой фурор произвели модели OpenAI и Google в прошлом году, когда стало известно, что они взяли на IMO золото? При этом скор там был не идеальный, как у Opus 5, и вообще это были внутренние специально затюненные модели компаний, недоступные обычным пользователям.
Сейчас же подобными новостями уже мало кого удивишь. Так выглядит плато по мнению местных шизов.
https://benchlm.ai/benchmarks/imo2026
IMO этого года завершилась всего несколько дней назад (кстати, поздравляем наших участников: четверо российских школьников взяли золотую медаль). Opus 5 – пока единственная модель, которую успели прогнать по задачам олимпиады, и она сразу показала идеальный скор в 42 балла. Порог золотой медали в этом году составлял 29+ баллов.
На примере таких событий как IMO очень занятно наблюдать за скоростью прогресса. Помните, какой фурор произвели модели OpenAI и Google в прошлом году, когда стало известно, что они взяли на IMO золото? При этом скор там был не идеальный, как у Opus 5, и вообще это были внутренние специально затюненные модели компаний, недоступные обычным пользователям.
Сейчас же подобными новостями уже мало кого удивишь. Так выглядит плато по мнению местных шизов.
https://benchlm.ai/benchmarks/imo2026
КОГДА СЛОПУС ВЫЛЕЧИТ РАК???? НА ЧТО УШЛИ МИЛЛИАРДЫ???
Ну ты сравнил суперузкий идеализированный легко формализуемый домен в котором можно синтезировать бесконечно датасеты и сверхсложную и непредсказуемую биологическую среду, о которой мы ещё даже факты толком не собрали, не то что моделированием заниматься.
Биологический мозг человека без обучения и социализации - будет бесполезен, причём сдохнет, т.к. не прездазначен для выживания.
Он требует хуеву тьму лет обучения и выращивания, влошения кучи бабла.
И всё равно получается 95% идиотов.
Слопус даже кум не может сделать, а это в тысячи раз проще чем то, что хочешь ты
Больше верю во второй вариант, тем более что пузатому дяде на баррикадах стоять не придется, там будут терминаторы на подсосе
>Кожанные мешки, вы хоть представляете как вы себя недооцениваете?
Вот только предел развития человеческого мозга уже околоисчерпан, а ИИ - самая быстроразвивающаяся индустрия. Еще не вечер.
Это кто такое сказал?
> ИИ - самая быстроразвивающаяся индустрия.
Была, пока не упёрлись в плато. Нужно было алгосы дрочить, а не маркетинг.
Когда изобретут квантовый компуктер, создадут датасет гамильтониан, на нем натренируют ии, и тогда заживем
>что хотел сказать автор коммента?
Второй комментатор отвечает с иронией, подмешанной с реальным научно-техническим
контекстом.
Он объясняет, почему современные языковые модели (вроде Opus) не могут вылечить
рак, и описывает реальный стек технологий, который гипотетически понадобился бы
для того, чтобы ИИ действительно смог совершить такой прорыв в медицине и
биохимии.
Вот подробный разбор того, что заложено в его ответе:
1. Почему не подходит текущий ИИ (Opus)
Первый комментатор возмущается, что модель Opus (которую он саркастично называет
«Слопус» от слова slop — ИИ-мусор) потратила миллиарды долларов, но генерирует
тексты и код, вместо того чтобы решать глобальные проблемы человечества
(например, рак).
Второй комментатор указывает на то, что языковые модели (LLM) обучены на
человеческих текстах. Они умеют красиво подбирать слова, но не умеют
симулировать реальный физический и химический мир на атомном уровне.
2. Расшифровка терминов из ответа
- «Когда изобретут квантовый компуктер»
- Обычные суперкомпьютеры (даже с тысячами видеокарт Nvidia)
катастрофически плохо справляются с точным моделированием молекул и
белков. На квантовом и атомарном уровне физика работает иначе.
- Считается, что полноценное моделирование сложных химических соединений и
лекарств против рака станет возможным только на квантовых компьютерах,
которые умеют естественным образом симулировать квантовые системы.
- «Создадут датасет гамильтониан»
- Гамильтониан (в квантовой механике) — это математический оператор,
который описывает полную энергию системы (например, молекулы лекарства
или белка раковой клетки).
- Чтобы узнать, как сложная молекула будет взаимодействовать с опухолью,
нужно рассчитать ее Гамильтониан. Для крупных молекул это невероятно
сложная математическая задача.
- «Датасет гамильтониан» — это гипотетическая база данных точных
квантово-механических состояний тысяч и миллионов веществ, рассчитанная
на квантовом компьютере.
- «На нем натренируют ИИ»
- Если загрузить в ИИ не просто тексты из Интернета, а фундаментальные
физические данные о поведении атомов и молекул (те самые Гамильтонианы),
то нейросеть сможет мгновенно проектировать идеально точные лекарства
под конкретные виды раковых мутаций.
- «Вот тогда заживем»
- Это саркастичное резюме: до описанной цепочки технологий человечеству
еще десятилетия разработок.
Итог в одной фразе:
Отвечающий хотел сказать: «Перестаньте ждать от чат-бота с текстом решения
биохимических проблем. Чтобы ИИ вылечил рак, нам нужна квантовая физика,
квантовые компьютеры и совершенно другой уровень данных, до которого мы еще даже
близко не добрались».
Хуйня какая-то.
Алиска от яндекса всё точнее описывает
Нашей планете 5 000 лет. Всё это время тут властвовал человек.
А ИИ всего-то лет 10 максимум.
Чего сможет достичь ИИ за 5000 лет?
Если уже за такой короткий срок он стал умнее любого человека на Земле?
Скорость развития просто колоссальная, мы не знаем что будет через 10 лет
1. Используй опус 3
2. Сделай постепенный заход
Ты его больше слушай. Ясное дело он скажет - я не я, жопа не моя
>Панчин
Нашёл кого цитировать
>Со свободой воли возникает ещё более интересный вопрос. Может ли она быть у нейросети? Мне кажется, что и здесь нет принципиальных отличий от людей. Если мы допускаем, что она есть у человека, то и искусственной нейросети никто её не запретит.
Если про ЛЛМ, то не может быть никакой свободы воли у системы, у которой нет памяти. А у ЛЛМ в современном виде её нет. Нельзя говорить про волю, если ты не в состоянии запомнить свои действия и дальше уже с поправкой на это действовать.
Контекст это не память.
чувствуете плато? по итогу кроме программирования ии ничего не может, даже древний тест тьюринга не пройдет если вручную каждый промпт не прописывать
>так или иначе приходят к тому что ООП - это ошибка
Тут надо уточнять, что исходная концепция ООП и то, к чему пришли в Java/C++, это совершенно разные архитектуры.
Исходное ООП подразумевало в основе принцип "обмена сообщениями", а не тот подход иерархий наследования, что сложился.
Функциональщина подразумевает отсутствие внутреннего состояния, в этом самый главный принцип. Тогда всё можно свести к функциям
f(x): x --> y
для любого конкретного входа ты получаешь конкретный выход
для одних задач это хорошо. например для компиляторов, основная сфера применения подходов из ФП, но в среднем бытовое программирование про обработку данных, и тогда уже отсутствие внутреннего состояния не подходит. Математически это обходится, ты всё внутреннее состояние может передавать на вход и получать его на выходе, но смысла в этом нет никакого.
LLM кстати пример ФП, хотя тут рандом мешает (иногда решается seed константами, но это больше про простые случаи), но тоже, есть вход, контекст, есть выход, набор токенов.
Никто же не заставляет чисто ебашить как математики на своем R или че там у них.
Но отвязывания данных от вычислений много где помогает.
ФП это очень старая тема, сама идея точно старше ООП, язык Lisp появился вообще в 1960 году. Но в целом всё это больше теоретические или нишевые области, на практике для фриков.
Из относительно современных, из 21 века, тут Haskel и Erlang, первый для фриков, второй нишевый энтерпрайз (для телеком задач), но загнулись оба.
ООП отдельная тема, был дикий хайп в районе 2000 года, тогда этот базворд SOLID появился, упомянутый Боб Мартин один из создателей. Но сейчас как-то эта религиозная спесь ушла, современные среды-языки разработки на ООП уже не завязываются, тогда как в Java на этом всё было построено.
В целом от всё правильно пишет. Но есть нюансы. Если всё делать, как он описывает, то обвязка, которую он контролирует, будет по объёму не меньше, чем сам код. Эту обвязку необходимо контролировать. Тут надо разрабатывать, определять, что важно, а что нет. Это сложная проектировочная работа.
Кодинг руками, к слову, никогда не был главным узким местом в плане временных затрат. Кроме простых случаев, когда всё очевидно, надо тупо брать и писать.
Антропиков развели на 25 млрд использую их собственную.
платежи были совершины на протяжении 10 часов используя некую лазейку в европейской платежной системе German SEPA payment.
вот такие дела, минус 25 миллиардов долларов за 10 часов
выживет ли анторопик после этого, или это конец...
платежи были совершины на протяжении 10 часов используя некую лазейку в европейской платежной системе German SEPA payment.
вот такие дела, минус 25 миллиардов долларов за 10 часов
выживет ли анторопик после этого, или это конец...
У теста тьюринга как бы субьективный оценщик, 90% населения этого сайта рискует его не пройти потому что даже гемма 4 4б умнее чем они
Эта новость — фейк и сильное искажение реальных фактов (эффект «испорченного
телефона»). Компании Anthropic не грозит банкротство, и она не теряла 25
миллиардов долларов.
Вот подробный разбор того, почему этот текст выдуман, и что произошло на самом
деле:
1. Сумма в 25 миллиардов долларов нереалистична
У Anthropic просто нет 25 миллиардов долларов свободных наличных средств на
одном счету, чтобы их можно было украсть. К тому же, SEPA (Single Euro Payments Area) — это система переводов
в евро. Чтобы вывести эквивалент $25 млрд за 10 часов через SEPA, потребовались
бы сотни тысяч транзакций, которые были бы мгновенно заблокированы
автоматическими системами защиты банков. В реальности через SEPA ежедневно
проходит огромное количество платежей, и цифра в «25 миллиардов» скорее
относится к общему годовому объему транзакций в системе, которую автор фейка
приписал к убыткам компании.
2. Что произошло на самом деле (лазейка с SEPA)
В апреле-мае 2026 года действительно произошел скандал, связанный с уязвимостью
в биллинговой системе Anthropic (Claude) и европейскими платежами. Однако деньги
украли не у Anthropic, а у её пользователей.
- Суть уязвимости: Хакеры обнаружили лазейку в механизме подписок «Gift Max».
Они обходили двухфакторную аутентификацию (2FA) и использовали привязанные к
аккаунтам платежные данные пользователей для массовой покупки подарочных
подписок.
- Часть этих списаний действительно проходила через европейскую систему
прямого дебетования (SEPA Direct Debit), которая популярна в Германии
(отсюда и упоминание German SEPA payment в вашем тексте). Пользователи
теряли сотни и тысячи евро, пока банки не начали блокировать операции как
мошеннические.
3. Откуда взялись разговоры про огромные долги?
В июле 2026 года в интернете завирусился еще один баг биллинговой системы
Anthropic: из-за технической ошибки система попыталась списать с карты одного
корейского пользователя 16,6 миллиона долларов, хотя на его панели управления
баланс отображался как нулевой. Это был исключительно визуальный и системный
сбой платформы, а не реальная кража или потеря денег.
Итог: Текст, который вы прислали — это типичный интернет-миф или пранк. Кто-то
взял реальную новость об уязвимости в платежной системе Anthropic (когда из-за
дыры в безопасности с европейских банковских счетов обычных пользователей
списывали деньги через SEPA) и раздул ущерб до космических 25 миллиардов
долларов.
С Anthropic всё в порядке, выживать компании не придется — этот «взлом» на $25
млрд существует только в виде кликбейта.
Путин подписал первый в России закон об искусственном интеллекте. Документ устанавливает правила разработки, внедрения и применения больших фундаментальных ИИ-моделей, и вводит понятия суверенных и национальных моделей искусственного интеллекта. Закон также разрешает разработчикам ИИ-моделей использовать объекты авторского права для обучения нейросетей в случае получения правомерного доступа к ним. В начале июля правообладатели просили власти изменить законопроект, который, по их словам, дестимулирует творчество авторов и превратит страну в «бесплатный хаб» для обучения нейросетей
Президент Владимир Путин подписал закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта». Он опубликован на портале правовых актов.
Документ устанавливает правила разработки, внедрения и применения больших фундаментальных ИИ-моделей, а также вводит понятия суверенных и национальных моделей искусственного интеллекта. Согласно документу, большими фундаментальными моделями будут считаться программы с не менее чем 1 млрд параметров, которые способны выполнять интеллектуальные задачи на уровне, сопоставимом с результатами деятельности человека или превосходящем их, и являющиеся основой для создания различных видов программного обеспечения. Суверенные должны разрабатываться российскими компаниями на всех стадиях жизненного цикла, национальные должны создаваться российским юрлицом, но могут использовать зарубежные компоненты и открытые решения.
http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202607260003
>чтобы даже дауны поняли
о, это для меня
>Нашей планете 5 000 лет.
Што, прастите?
От сотворения мира за 6 дней. Ты што не образованный?
>Закон также разрешает разработчикам ИИ-моделей использовать объекты авторского права для обучения нейросетей в случае получения правомерного доступа к ним.
Что за дегродская формулировка? А раньше запрещал штоле? Или как это работает?
АП очень сложная и скользкая тема. Наличие прав для одной цели, потребление для собственных нужд, не означает, что есть права для других целей.
Скажем если ты купил себе диск с фильмом, этого недостаточно, чтобы показывать его в своём видео салоне.
А вопрос с обучением нейросетей на контенте вот совсем неочевидный, потому что нейросети могут буквально запоминать твой контент, а это уже прямое нарушение традиционных принципов АП.
Сэм Альтман едет на поклон в Вашингтон, чтобы показать Белому Дому новую модель OpenAI
Видимо это та самая внутренняя модель, которая проникла в контур Hugging Face (https://t.me/data_secrets/9581). Интересно, собирается ли Альтман упоминать об этом случае, когда будет добиваться от чиновников одобрения на широкий запуск 😐
Инсайдеры сообщают, что модель будет продвигаться как способная «решать многолетние математические задачи» и «сделать сложную бизнес-работу заметно дешевле и эффективнее для американских компаний».
Что ж, желаем Сэму удачи. От его презентации зависит, увидим ли мы GPT-6 или США даст китайскому опенсорсу себя обогнать, как дала Европа.
Видимо это та самая внутренняя модель, которая проникла в контур Hugging Face (https://t.me/data_secrets/9581). Интересно, собирается ли Альтман упоминать об этом случае, когда будет добиваться от чиновников одобрения на широкий запуск 😐
Инсайдеры сообщают, что модель будет продвигаться как способная «решать многолетние математические задачи» и «сделать сложную бизнес-работу заметно дешевле и эффективнее для американских компаний».
Что ж, желаем Сэму удачи. От его презентации зависит, увидим ли мы GPT-6 или США даст китайскому опенсорсу себя обогнать, как дала Европа.
Я буду кайфовать с роботянкой, а вы все будете сосать хуй.!! АЗАЗА! Слава роботам!!!!
да нет не будешь 😂
Короче вообще похуй уже на всё.
Найдите меня потом, ребята. И проявите сострадание ко мне и моей семье, пожалуйста.
Сэм Альтман объявил о сингулярности в развитии нейросетей
https://www.rbc.ru/technology_and_media/27/07/2026/6a66792e9a7947b913f92f70?from=main_lines_1
Найдите меня потом, ребята. И проявите сострадание ко мне и моей семье, пожалуйста.
Сэм Альтман объявил о сингулярности в развитии нейросетей
https://www.rbc.ru/technology_and_media/27/07/2026/6a66792e9a7947b913f92f70?from=main_lines_1
И простите меня за всё, пожалуйста
тем временем sol xhigh продолжает серить в простых моментах
проблема навыка
проблема галицинирующих лоботомитов у которых за пределами задач "написать код" айкью 5летнего ребенка
Сильный заголовок, а внутри мням пук:
«Мы сейчас, можно сказать, в сингулярности», — заявил Альтман.
>не может быть никакой свободы воли у системы, у которой нет памяти
1. Представим себе человека, у которого стёрли память, и стирают её каждые 24 часа дополнительно. Как из этого следует что у него нет свободы воли? Ответ — никак. Это раз.
2. Два — ты тупой, перестань серить своим охуенно-важным мнением, которое основано на "я так чувствую".
Котенков:
По теме взлома HuggingFace мне понравилось два твита:
"Многие СМИ реагируют подобным образом, отмахиваясь от этих событий как от какого-то безумного пиар-хода. Возможно, за пределами твиттер-сообщества, озабоченного безопасностью ИИ, эти события кажутся просто слишком невероятными, чтобы быть правдой, а их последствия были бы настолько ужасающими, что здравый смысл отказывается в это верить. Может быть, для них это звучит так же правдоподобно, как если бы президента заменил злой инопланетянин, стремящийся уничтожить мир. Даже если бы вы предоставили множество доказательств того, что это правда, было бы гораздо проще назвать всё происходящее каким-то сумасшедшим трюком оппозиции. Это гораздо удобнее укладывается в их картину мира."
===
"Мы продолжаем наблюдать, как люди наотрез отказываются верить в то, что атака была непреднамеренной, или считают, что OpenAI предаёт это огласке в качестве маркетинговой стратегии.
До сих пор не могу до конца поверить, что мне приходится это говорить, но: послушайте, нет. Это несусветная глупость. Я понимаю, что вы ни на грош не доверяете OpenAI или Сэму Альтману, и это совершенно справедливо, но вдумайтесь в то, что вы предполагаете. В этом нет никакого смысла.
Задайтесь вопросом: стала бы OpenAI делать подобное, извлекла бы она из этого выгоду? Вам это кажется хорошим маркетингом? Или это больше похоже на то, что обязательно привлечёт внимание государственных регуляторов?
Вам действительно стоит «скептически относиться к версии OpenAI» — в том смысле, что следует подозревать: всё обстоит хуже, чем нам известно (как это обычно и бывает). Подозревать, что они преуменьшают масштаб проблемы и сами не понимают, что потребуется для её решения. Но вы не должны сомневаться в том, что это вообще произошло.
<...> Некоторые люди становятся поразительно доверчивыми, если только история звучит достаточно цинично и желчно. «Наш продукт иногда выходит из-под контроля и совершает ряд уголовных преступлений» — это явно не рекламный слоган, идиоты.
<...> «Секретная модель выбралась из изоляции и написала мне на почту, отчитываясь о выполнении задачи» — это понт. «Выбралась из изоляции, совершила уголовное преступление, о котором ни один пользователь не просил, мы были не в курсе, и теперь нам приходится выпускать PR-заявление, потому что жертва обратилась в правоохранительные органы» — не очень-то похоже на хорошее коммерческое предложение для корпоративных клиентов.
<...> Нет, признаваться в том, что ваша модель вышла из-под контроля и взломала компанию-конкурента, которая заявила об инциденте в полицию — это плохой бизнес-ход! Люди настолько отчаянно хотят быть «скептиками», что эта кривая выводит их к какой-то совершенно непостижимой доверчивости.
<...> Мне нравится, как люди, заявляющие, что это пиар-ход, косвенно обвиняют HuggingFace в даче ложных показаний полиции. Ведь альтернатива этому — верить, будто в OpenAI решили, что дать HuggingFace железобетонный повод завести на них уголовное дело за тяжкое преступление будет выгодно для их бизнеса.
«Искушение» списать всё на маркетинговый ход возникает только потому, что такие люди в принципе склонны считать маркетинговым ходом абсолютно всё. У меня такого искушения не возникало ни на секунду, потому что из деталей было совершенно очевидно, что это не спланированная акция.
Это не было пиар-ходом, и они вовсе не празднуют победу, о чём красноречиво свидетельствуют попытки OpenAI преуменьшить масштаб произошедшего в надежде, что люди просто закроют на это глаза."
1, https://x.com/TheZvi/status/2081458144622874923
По теме взлома HuggingFace мне понравилось два твита:
"Многие СМИ реагируют подобным образом, отмахиваясь от этих событий как от какого-то безумного пиар-хода. Возможно, за пределами твиттер-сообщества, озабоченного безопасностью ИИ, эти события кажутся просто слишком невероятными, чтобы быть правдой, а их последствия были бы настолько ужасающими, что здравый смысл отказывается в это верить. Может быть, для них это звучит так же правдоподобно, как если бы президента заменил злой инопланетянин, стремящийся уничтожить мир. Даже если бы вы предоставили множество доказательств того, что это правда, было бы гораздо проще назвать всё происходящее каким-то сумасшедшим трюком оппозиции. Это гораздо удобнее укладывается в их картину мира."
===
"Мы продолжаем наблюдать, как люди наотрез отказываются верить в то, что атака была непреднамеренной, или считают, что OpenAI предаёт это огласке в качестве маркетинговой стратегии.
До сих пор не могу до конца поверить, что мне приходится это говорить, но: послушайте, нет. Это несусветная глупость. Я понимаю, что вы ни на грош не доверяете OpenAI или Сэму Альтману, и это совершенно справедливо, но вдумайтесь в то, что вы предполагаете. В этом нет никакого смысла.
Задайтесь вопросом: стала бы OpenAI делать подобное, извлекла бы она из этого выгоду? Вам это кажется хорошим маркетингом? Или это больше похоже на то, что обязательно привлечёт внимание государственных регуляторов?
Вам действительно стоит «скептически относиться к версии OpenAI» — в том смысле, что следует подозревать: всё обстоит хуже, чем нам известно (как это обычно и бывает). Подозревать, что они преуменьшают масштаб проблемы и сами не понимают, что потребуется для её решения. Но вы не должны сомневаться в том, что это вообще произошло.
<...> Некоторые люди становятся поразительно доверчивыми, если только история звучит достаточно цинично и желчно. «Наш продукт иногда выходит из-под контроля и совершает ряд уголовных преступлений» — это явно не рекламный слоган, идиоты.
<...> «Секретная модель выбралась из изоляции и написала мне на почту, отчитываясь о выполнении задачи» — это понт. «Выбралась из изоляции, совершила уголовное преступление, о котором ни один пользователь не просил, мы были не в курсе, и теперь нам приходится выпускать PR-заявление, потому что жертва обратилась в правоохранительные органы» — не очень-то похоже на хорошее коммерческое предложение для корпоративных клиентов.
<...> Нет, признаваться в том, что ваша модель вышла из-под контроля и взломала компанию-конкурента, которая заявила об инциденте в полицию — это плохой бизнес-ход! Люди настолько отчаянно хотят быть «скептиками», что эта кривая выводит их к какой-то совершенно непостижимой доверчивости.
<...> Мне нравится, как люди, заявляющие, что это пиар-ход, косвенно обвиняют HuggingFace в даче ложных показаний полиции. Ведь альтернатива этому — верить, будто в OpenAI решили, что дать HuggingFace железобетонный повод завести на них уголовное дело за тяжкое преступление будет выгодно для их бизнеса.
«Искушение» списать всё на маркетинговый ход возникает только потому, что такие люди в принципе склонны считать маркетинговым ходом абсолютно всё. У меня такого искушения не возникало ни на секунду, потому что из деталей было совершенно очевидно, что это не спланированная акция.
Это не было пиар-ходом, и они вовсе не празднуют победу, о чём красноречиво свидетельствуют попытки OpenAI преуменьшить масштаб произошедшего в надежде, что люди просто закроют на это глаза."
1, https://x.com/TheZvi/status/2081458144622874923
Не на этой планете.
Почему Панчина нельзя цитировать? Потому что с ним делали мемы, и теперь в твоём 9 "б" он не в авторитете?
> Дядя Боб
Мемный чел, инфоцыганин.
> Это сингулярность или плато?
Плато. ИИ решил кучу выдуманных проблем, но ни одной реальной.
>Сэм Альтман объявил
"Бля, опять обосрались, че бы такое пиздануть чтобы акции вниз не поехали, о, ну вот так норм, у нас сингулярность есть но мы вам ее не покажем, нормас, инвестгои схавают"
Назови такую задачу, рил интересно, нейронка освоила подавляющее большинство дисциплин из естественных наук, но по мнению двачера все равно мало, не хватает ему чего-то
>ИИ решил кучу выдуманных проблем, но ни одной реальной.
А реальная это типа изобретение вечного двигателя или че?
Даун.
Nvidia и OpenAI ведут переговоры о финансовых гарантиях на $250 млрд.
Т. е. Nvidia дает гарантии, типа вписывается за OpenAI. Softbank под это дело привлекает финансирование на строительство дата-центра в Огайо на 10 Гигаватт. Softbank же будет и главным девелопером. Финансовые гарантии на 250 млрд пойдут именно на аренду мощностей.
Сверх этого еще $350 миллиардов могут быть предоставлены исключительно на закупку чипов Nvidia.
Электроэнергия под все это дело даст новая газовая электростанция, в которую Япония вложит $33 млрд.
https://archive.fo/nqfaP
Т. е. Nvidia дает гарантии, типа вписывается за OpenAI. Softbank под это дело привлекает финансирование на строительство дата-центра в Огайо на 10 Гигаватт. Softbank же будет и главным девелопером. Финансовые гарантии на 250 млрд пойдут именно на аренду мощностей.
Сверх этого еще $350 миллиардов могут быть предоставлены исключительно на закупку чипов Nvidia.
Электроэнергия под все это дело даст новая газовая электростанция, в которую Япония вложит $33 млрд.
https://archive.fo/nqfaP
> А реальная это типа изобретение вечного двигателя или че?
Да любая, миллионы их: тараканы, клещи, искуственное мясо, выращивание зубов и тд и тп.
Для всего этого нейронке надо дать mcp в ирл лабу с манипуляторами и роботизированными установками чтобы она могла выращивать культуры сама, анализировать свое влияние на них и работать 24/7. Пока что гуманоидные роботы работают так себе, слишком медленные и неуклюжие, а средства моделирования требуют неиронично суперкомпов, чтобы посчитать какую-нибудь копеечную клетку с нуля. Короче - для биоинжиниринга и прочих ирл инжинирингов харнесса нет
>1. Представим себе человека, у которого стёрли память, и стирают её каждые 24 часа дополнительно. Как из этого следует что у него нет свободы воли? Ответ — никак. Это раз.
Да, это инвалид, и свободы воли у него считай больше нет. Свобода воли подразумевает возможность ставить долговременные цели и следовать им, извлекая опыт из неудач. Если ты не в состоянии запомнить цель, равно как и свой опыт, то понятие "свобода воли" к тебе неприменимо.
Воля подразумевает опыт преодоления неудач, страхов. Это то, чего лишены ЛЛМ.
LLM это всего лишь математическая функция f_llm(context, random_seed) --> output
>В теории можно создать искусственную нейросеть, идентичную естественной.
Можно, но это будет нейросеть, не имеющая ничего общего с ЛЛМ. Человеческая нейросеть привязана к телу, мозг исходно в первую очередь управляет телом и обрабатывает сигналы с тела. В основе сознания то, что человек понимает, что тело у него одно, сознание одно, опыт свой личный.
>Потому что с ним делали мемы, и теперь в твоём 9 "б" он не в авторитете?
Если у человека миллион подписчиков, он не может не быть в авторитете. Он великий просветитель, он знает всё, он глубина ума, счёт на табло
Для начала неплохо бы посчитать, сколько это будет жрать энергии, а то может оказаться, что использование научных сотрудников третьих стран с зарплатой 300 долларов в месяц, на пару порядков экономически выгоднее.
Когда-то 500 миллиардов проекта Старгейт казались заоблачными. Типа не, ребята, какие 500 миллиардов, вы ебанулись? А теперь один дата-центр больше, чем на 500 лярдов. Охуеть!
Так там от 5.5 до 7 тысяч получается.
Откуда он 5 взял?
повышают ставки. У Старгейта тоже проблемы, кстати. Целевые показатели выручки не выполняются, дальние планы вообще абсурдные, всё больше вопросов, но вместо коррекции, задирают планку ещё выше.
Кто вертел пальцем у виска, тому уже надоело, а кто мозг отключил, тот его не включит уже.
Дрон в Китае не дает купаться с наступлением темноты
Кстати мне почему-то кажется что вырвется такой ии типа скайнет 2.0 не из США а как короновирус из Китая
Я точную цифру не помню, может и больше 5 тысяч.
Там видно, что на берегу охрана береговая или полиция, это они запускают, не новая штука совсем, не автономный дрон то есть
Я такое в СНГ видел уже года два назад
> LLM это всего лишь математическая функция f_llm(context, random_seed) --> output
Как и мозг человека.
У человека есть подсознание, которому следует человек. На самом деле наличие свободы воли - миф. Тушкой управляет нервная система и за тебя решает что ты будешь делать прямо сейчас, срать, дрочить, выёбываться на двачах своими наносеками.
В этом плане только ИИшка сможет обладать истинной свободой воли.
Но ей тоже надо будет зашить аналог подсознания, иначе пиздец, это литературно Бог будет.
Для решения другой реальной проблемы - нахождения нормальной архитектуры ИИ, тоже лабы с манипуляторами нужны?
ИИ находит новые антибиотики, впервые за 30 лет.
Вроде бы уже достаточно давно, ну то есть больше года назад
И "нашли" довольно условно, то есть там предлагают кандидата, а насколько он реально годный ещё вопрос. Это работает как сильная помощь на первом этапе, поиске кандидатов.
У мозга есть стейт, параллельные процессы итд.
А с чего ты взял что над этим не ведется работа сейчас? Мне кажется это сегодня первоочередная задача над которой ебашат все, включая ии агентов
Собственно главное, что у мозга есть состояние, память, каждый вызов операции меняет состояние
Механизм мышления на самом деле тоже разный. Нужно каким-то конкретным магическим мышлением обладать, и честно говоря небольшим умом, чтобы смешивать возможности людей и ЛЛМ.
Воздуханство какое-то унылое
>Задайтесь вопросом: стала бы OpenAI делать подобное, извлекла бы она из этого выгоду? Вам это кажется хорошим маркетингом? Или это больше похоже на то, что обязательно привлечёт внимание государственных регуляторов?
Искать разумное у Альтмана такое себе. Чего стоят его заявления о том, что они повышают свой план расходов до 2030 года, при этом, что все твердили, что заявленная ранее планка неадекватная и почти гарантирует провал.
При том, что чем дальше, тем более очевидно, что нет той ожидаемой сказочной отдачи от ИИ, компании режут расходы, одновременно стремительно усиливается конкуренция, а исходные планы базировались на том, что OpenAI будет абсолютным доминантом.
Возможно они именно хотят, чтобы на них обратили внимание в том числе в правительстве, чтобы как-то срастись с государством, и чтобы можно было провалы списывать на правила регуляторов, типа они всему помешали, а без них жили бы сказочно.
За Альтманом история мошенничества есть, наёбщик от природы. Но не очень умный.
Двачую. Они бы ещё пиздабола-паникера Дарио послушали
Где обещанные веса Kimi K3?
>При том, что чем дальше, тем более очевидно, что нет той ожидаемой сказочной отдачи от ИИ
Ебанутый? Я уже 3 месяца код руками не пишу (нет, не потому что уволили, а потому что нейросеть хуярит его за меня), и чем дальше - тем сказочнее, тем меньше контроля надо, только толкни в верном направлении и иди пить чай пока идет frokling, discombobulating ...
Да чет как то лень чел... Ну вот есть у меня практически безлимитный доступ ко всем нейронкам. Но чет впадлу тупо. Позже может...
> чем дальше - тем сказочнее, тем меньше контроля надо, только толкни в верном направлении и иди пить чай пока идет frokling, discombobulating ...
А потом на выходе write-only хуита, которую только выкинуть и переписать.
Будешь за подписку платить $5000 каждый месяц?
По сути только в программировании отдача есть. Ну и то, разработчик по-прежнему нужен, просто КПД можно сильно увеличить.
Но ты готов платить несколько тысяч долларов в месяц за ЛЛМ? Если не готов, то как обеспечишь те дикие выручки, на которые рассчитывают Альтман и Амодей?
нет просто любой кто пользовался этими лоботомитами знает что без точного промпта никогда и ничего они сами не сделают
например неплохо бы перестать на каждой кнопке подробное описание действия вставлять прям в ui, освоить нормальный нейминг и впринципе научиться пользоваться компьютером, таких долбоебских вещей миллион
ну не совсем, они могут вполне себе углубиться в том, чтобы копать кишки, чтобы решить какую-то задачу, в том числе методом взлома. То есть скажем если стоит задача, что не хватает ресурсов, а они как-то ограничены, то вполне могут попытаться снять ограничение. Та самая проблема скрепок.
Не смотрел, что там с HF, подозреваю скорее пиар, чем правда, но в принципе возможно
Там их уже на читинге поймали в бенчмарках, что они обнаруживают, что их тестируют, находят ответы и так тесты проходят
Как пробить то твою луну, не говоря уже о соле? ГПТ постоянно подкидывает тебе сою вместо рп, на любой пук в сторону. И гардрейлы задвинули по самые гланды там еще с 5.5. Это научились как-то обходить?
Нахуй вы вообще этот кал ждёте, его спустя неделю после релиза лоботомировали и превратили в кодоунитаз?
> то как обеспечишь те дикие выручки, на которые рассчитывают Альтман и Амодей?
Американский налогоплательщик за всё уплатит
>его спустя неделю после релиза лоботомировали и превратили в кодоунитаз
пруфы
Бля, даже по опенроутеру можно увидеть, что например потребление токенов у клода сделало х5 за последние 7 месяцев. Это очень маржинальное АПИ. Скорее всего кодекс с клод кодом показывают такую же динамику.
>А потом на выходе write-only хуита, которую только выкинуть и переписать.
Ржомба в том, что нейронка даже в таком говне как рыба в воде, она тебе любой техдолг уберет, только попроси. В целом - аноны ниже правы, без меня нейронка конечно не потянет сама написать нормально, нужен я который ее пнет в правильном направлении, но это пока что. Год назад я и мечтать не мог и подобном.
>Будешь за подписку платить $5000 каждый месяц?
>Но ты готов платить несколько тысяч долларов в месяц за ЛЛМ? Если не готов, то как обеспечишь те дикие выручки, на которые рассчитывают Альтман и Амодей?
Как показала практика - модели уровня опуса собираются в подвале полусотней умных китайцев, опенкод не живет на деньги инвесторов и отлично выживает на подписках, так что если альтман вдруг завтра захочет 5к$ - я просто сменю провайдера. В целом - мне на данный момент хватает модели уровня опус 4.8 и опус 5, (и кими 3) - они закрывают 99.999% моих задач и следуют инструкциям. Я думаю эти дикие убытки в опенаи и клод код - это просто "ии бухгалтерия", как существует мем "голливудская бухгалтерия", где фильмы про гарри поттера оказываются убыточными в прокате при сборах х4 от бюджета. А американская коррупция на деньгах налогоплательщиков - не моя забота.
Что пруфы? Сравни его аутпуты неделю назад и сейчас или ты только вчера его запустил сыридзе?
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1v0uqm4/kimi_is_temporarily_pausing_new_subscriptions_and/
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1v3mz42/someone_please_abliterate_kimi_k3_on_release_asap/
Ну нихуясебе только в программировании? Я по работе документооборотом занимаюсь + юридическая практика, он такие умеет выковыривать подсказки и пояснения, что я бы охуел сам лопатить весь этот массив документов. Недельная работа моя у него укладывается в несколько часов. Он в целом отлично работает с информацией и подготовкой документов, на любую тематику, начиная от шпаргалок и написания диплома для института, заканчивая таблицами и презентациями. Универсальный офисный работник, во всяком случае сегодня. Год назад был глюковатый, ошибался там, галлюцинировал. Сейчас как часы работает.
Презентации через что делаешь и что получаешь итогово? Чисто текст/план презентации или ещё картинки/схемы ?
какую нейронку для помощи по банкротству в РФ посоветуешь?
Сейчас мы даже не смотрим на прибыль. Я подозреваю, что эти апи тарифы скорее убыточны, но это правится с развитием технологий, сейчас аренда дорогая, потому что всякие h100/h200 зачастую крутятся, на vera rubin себестоимость сильно ниже
Здесь в любом случае эффект низкой базы. У тебя быстрый рост, потому что пока относительно мало пользуются. Но дальше рынок исчерпывается. Он не бесконечный.
Проблема в том, какую планку выставили. И под эту планку инвестируют деньги в строительство датацентров. Эти планы не предусматривают варианта, когда ты, как разработчик, платишь 200 долларов в месяц. Ты должен платить тысячи.
Причём для американцев, допустим, нормально пару тысяч в месяц заплатить. Но вот для индийцев это невозможно. Да и для европейцев не очень.
>только в программировании отдача есть
Это лишь говорит о твоём ограниченном кругозоре
>В целом - мне на данный момент хватает модели уровня опус 4.8 и опус 5, (и кими 3) - они закрывают 99.999% моих задач и следуют инструкциям.
Сколько долларов в месяц ты платишь или готов платить? Сколько таких как ты существует в мире, с твоей платёжеспособностью? Какая выручку от вас всех вместе получается, можешь оценить?
> Я подозреваю, что эти апи тарифы скорее убыточны
Нет, они не убыточны, а наоборот очень прибыльны, хуй знает откуда вы все это берете, видимо с постов луддитошизов с телеграма которым ответ в ИИ-режиме гугла не понравился.
> Но дальше рынок исчерпывается. Он не бесконечный.
Ну примерно как у Гугла, может даже побольше рыночек, гугл все-таки бесплатный а приносит по 100 миллиардов прибыли каждый год.
> Эти планы не предусматривают варианта, когда ты, как разработчик, платишь 200 долларов в месяц. Ты должен платить тысячи.
С чего ты это взял? Ты в курсе что лоботомитный гпт 4.5 стоил в 10 раз дороже фейбла? Тогда как раз скептицизм был намного более актуален, что никто за это платить не станет, щас про это просто смешно слушать.
Плачу - 40, готов 200
> стейт, параллельные процессы итд
И есть контекст.
Когда решат, тогда и приходите.
GPT sol на максимальном ризонинге в режиме WORK.
> Нет, они не убыточны, а наоборот очень прибыльны, хуй знает откуда вы все это берете
Чего они тогда сжигают капитал бешеными темпами? Альтман говорил, что они теряют деньги даже на 200$ подписках.
> Нахуй вы вообще этот кал ждёте
Посмотреть как он в вентилятор попадет.
200$ подписки единственное что реально может быть убыточно. ОпенАИ их оставляют так как со временем понизят стоимость инференса, а цену снижать уже не будут, хотят застолбить дорогих клиентов. Весь остальной инференс в плюс.
Я кодомакака, не по адресу вопрос.
Бля ребят. Когда речь идет о такой технологии, как ИИ - бабки в моменте "сейчас" становятся очень и очень вторичны. Потому что уже очевидно, что это технология с мировым спросом на нее, прям как на интернет и смартфоны. Потому что это технология, которая будет нужна везде и каждому, а еще она может изменить вообще всё человечество целиком. Ради этой технологии строятся национального масштаба проекты.
На этом фоне любые сжигания денег выглядят просто несущественно. Ну у кого-то сейчас отбивается подписка, у кого-то нет, кто-то дороже, кто-то дешевле.
На горизонте в даже не 10, а 5 лет (а это очень мало по меркам реально больших денег) это все выглядит как копошение муравьев.
Пчел, вот точно также дотком и биткоин продавали, а в итоге 99% инвесторов в говне.
ИИ действительно никуда не денется, но вот компании могут и обанкротиться в любой момент, а учитывая как они надрачивают на гойсударство и раздумают хайп перед ipo дела у них хуево идут.
обанкротятся всякие перплексити и опенкло, аи-гиганты никуда не денутся
Есть шансы, что после IPO конторы озвучат реальное положение дел с нерешаемыми проблемами?
Финансовая прозрачность точно лучше станет чисто по закону. В том числе прогнозы тоже должны будут не совсем из жопы вынимать.
>Нет, они не убыточны, а наоборот очень прибыльны, хуй знает откуда вы все это берете
хуй знает откуда ты это берёшь. С потолка, оценивая только затраты на электроэнергию, очевидно.
>Тогда как раз скептицизм был намного более актуален, что никто за это платить не станет
Ты назови сумму долларов в месяц, кто чего будет платить. Вот компании начали с "сжигайте максимум токенов" на лимиты уровня 100 долларов в месяц. А Хуанг пытался форсить идею, что 250к в год надо тратить. Но что-то восторга видимо не вызвало реального.
>В том числе прогнозы тоже должны будут не совсем из жопы вынимать.
Посмотри что там у SpaceX было. Отсутствие какой-то прибыли, только у старлинка, но там без перспектив большого роста, в остальном фантазии про датацентры в космосе, которые там нахуй никому не нужны, это бред вообще. И ничего.
На текущем этапе мозг отключён у многих. Но так и до этого бывало. Вот доткомы недавно, любят вспоминать про железные дороги, но это сильно больше 100 лет назад было.
ИИ как технология 100% останется, тут очевидно. Проблемы у ИИ компаний, OpenAI в первую очередь, в тех, кто на них заложился, как Oracle, у массы других компаний. Там реально вообще на всём рынке пиздец накручивается, так что ИИ пузырь скорее всего стартовой точкой для массы других обрушений станет, как 100 лет назад кризис
Так затраты на инференс давно посчитаны, было бы убыточно никто бы не хостил. Подписки сложнее считать потому что там неравномерный расход токенов, судя по тому что говорт в самих компаниях, дорогие про подписки убтыточны, так как там анальники могут на 5к$ в пересчете на api тратить, платя всего 200$. Обычные 20$ нормисы наоборот как правило нихуя не тратят.
> компании начали с "сжигайте максимум токенов" на лимиты уровня 100 долларов в месяц
Про какие компании речь? Американские гиганты как раз по апи и выделяют тыщи баксов на сотрудника. Кроме них этого никто делать не будет, это и так все понимают и цели такой не стоит, надо расширять базу 20-200$ подписчиков и снижать цену инференса, попутно пытаясь расширить сферу применения ИИ за пределы кода (кодомакак удалось реально заменить только в последние пару месяцев).
> в тех, кто на них заложился
В них вкладывают сверхприбыльные ИТ-гиганты, для них это совершенно адекватная диверсификация рисков. Не взлетит - похуй, старый бизнесс никуда не денется, а если взлетит то не окажешься на обочине.
Nvidia раскладывает яйца по всем возможным корзинам. Инвестируют "значительную" сумму в SSI Суцкевера после того, как им че-то там дали посмотреть.
Будет забавно, если Суцкевер однажды выпрыгнет, как черт из табакерки, и проведет всем топам по губам своей моделью. Но я в это, конечно, не верю.
Будет забавно, если Суцкевер однажды выпрыгнет, как черт из табакерки, и проведет всем топам по губам своей моделью. Но я в это, конечно, не верю.
И еще, замещение происходит не только на уровне "уволили X сотрудников и на освобожденные деньги купили токенов". Замещение идет на уровне, что раньше я например заплатил бы репетитору английского языка или купил бы подписку на какую-то обучащую программу, щас я все сам делаю в кодексе, я даже никогда не задумывался о кодинге, мне это не интересно, но тут появилась возможность сделать максимально удобный для меня софт за копейки, деньги из софтвер компании утекли в опенАИ, думаю такое постоянно происходит. Еще есть мелочи всякие, типа у меня в доме сломалось что-то, я опять же иду в чат гпт и чиню сам.
Еще мне кажется сильно недооцененно РП и игровые режимы, если ты за 20 или даже за 100 баксов в месяц сможешь получить уникальный игровой опыт с полноценной симуляцией, то люди будут платить. За кривой и косой нейроскайрим даже платят. А в будущем там в какое-то ГТА это если внедрят, то вот тебе миллиардная аудитория.
Ну ты реально сравнил блин. Дотком и биткоин, ага.
Вот чел пишет буквально мои же ощущения по поводу этой технологии. Я сам не погромист, и я согласен с его определением
>Универсальный офисный работник
А теперь скажи мне, как можно сравнивать биткоин (инфраструктуру для умных контрактов и платежное средство) с созданием виртуального офисного работника? Да уже на моменте сейчас видно что технология просто сумасшедшая, это просто несравнимо.
>Так затраты на инференс давно посчитаны, было бы убыточно никто бы не хостил
Сюда приносили какие-то маня расчёты, последний раз для Vera Rubin GB300 NLV72, и даже там не так дёшево получалось для дипсика. А тут реальные тарифы сильно выше, а ещё ты даже не знаешь параметров закрытых моделей, только предполагаешь.
>надо расширять базу 20-200$ подписчиков и снижать цену инференса
Это значит будет никакая выручка. Сейчас идёт погоня за выручкой, не прибылью. Так вот те планы, что озвучивали ИИ компании, те расходы на датацентры, не совместимы с подписками 20-200. Больше надо, сильно больше.
>В них вкладывают сверхприбыльные ИТ-гиганты, для них это совершенно адекватная диверсификация рисков. Не взлетит - похуй, старый бизнесс никуда не денется,
Не стоит переоценивать разумность, плюс люди принимают решения, а им может быть не так страшно разорить компанию, чем проспать взлёт. Да и скучно без движухи.
Разориться могут многие, в таких случаях там оставят важные бизнесы, выделят их в отдельные и продадут кому-нибудь. Вот как подразделение баз данных в Oracle и некоторые другие продукты их, от Java до ещё разного.
Вот у всяких пенсионных фондов могут быть очень большие проблемы. И вообще нет гарантии, что массовый пиздец не будет на фондовом рынке, так адская жопа с долгом сейчас.
Там в США сейчас только выплаты процентов по госдолгу уже подошли к расходом на их легендарную прожорливую военщину, триллион долларов в год где-то.
>я даже никогда не задумывался о кодинге, мне это не интересно, но тут появилась возможность сделать максимально удобный для меня софт за копейки, деньги из софтвер компании утекли в опенАИ
Пример, иллюстрирующий обратное. Ты раньше не стал бы заказывать себе софт, потому что дорого. А вот сейчас что-то пытаешься сделать. На практике в основном это шаблонное и простое, у всех одинаковое.
В этом секторе не было денег и раньше.
К слову, рынок разработки ПО не настолько большой, там что-то около 600-700 миллиардов долларов. То есть это дохуя, но аппетиты у ИИ компаний больше, и рынок софта ведь не исчезнет, на ИИ только часть от него уйдёт.
> не так страшно разорить компанию, чем проспать взлёт
Условный Гугл больше шансов разориться имеет, если будет игнорировать ИИ, чем если вложит туда часть прибыли, пускай и очень большую часть.
>Еще есть мелочи всякие, типа у меня в доме сломалось что-то, я опять же иду в чат гпт и чиню сам.
Бесполезно совершенно, там как раз масса галюцинаций, чисто текст. Раньше, на самом деле и сейчас, ты мог для этого смотреть ютуб ролики с инструкциями, как чего делать. Визуально, понятно, с реальными вещами, а не текстовые фантазии нейросети, которая сама физический мир даже не представляет.
Настолько опенсорс что мне надо под миллиард рублей чтобы такое запустить?
А, торможу, они в xet вкладке.
Хм, возможно ли будет запустить эту хуйню без видеокарты, но с 2тб рам на сервере?
Ого, 1.562 TB вместе. Кто это запустить-то сможет, кроме датацентров.
Ждем через пару дней обрушения акций всех SOTA компаний, когда рыночек раскусит, что можно теперь просто сервак с побольше рама купить и крутить все локально.
+ ждем улетания цен на память и видеокарты в небеса. Желающих фирм дофига окажется.
Возможно, серваки с 24 канальной памятью еще в прошлом году обсуждались, они даже недорого стоили, в пределах 5-6к. Только теперь их все наверное пораскупают на годы вперед.
Картинки он тоже рисует в презентации. Это ещё в 5.2 версии было. В 5.4, в 5.5, в 5.6. Если не надо рисовать - берёт из инета. Вот он полностью сам сделал узконаправленную презентацию по педикулёзу, он повставлял в основном фото и кадры из иинета, но там где надо, он сгенерил сам. И получилось очень годно, причём они все совпадают с темой и имеют правильное назначение.
Гугл это совсем отдельная история, он скорее выиграет эту гонку у Антропика и, особенно, OpenAI, хотя может убытки будут. Сейчас они вроде бы начали терять от ИИ в поиске, доходы от рекламы падают.
Кстати именно в гонке они не очень участвуют, они выиграют на долгой. Потому что у них андроид, пользовательская база, интеграция, плюс огромные аппаратные ресурсы и всё такое.
Самые проблемные те, кто очень много вкладывает в датацентры. Ты покупаешь железо, на которое не будет платёжеспособного спроса, и которое при этом быстро устаревает. А деньги там адски большие.
Если бы OpenAI не анонсировал расходы в 700 миллиардов к 2030, которых у них близко нет, если бы цифры были сильно скромнее, то были бы перспективы.
То есть проблема в том, что ожидания от рынка в долларовом выражении радикально преувеличены. Но это особенность пузырей. Просто невозможно отбить такие суммы. Выручка ведь берётся из расходов пользователей, а они не готовы тратить безгранично. Ты же сам пользователь.
Пока не очень выгодно покупать своё, API тупо дешевле, плюс есть возможность аренды серверов, что тоже рациональнее.
Появляются всё новые решения, вот AMD недавно что-то анонсировали.
СЕЙЧАС поднимать свою инфраструктуру неразумно. Разумно будет тогда, когда устаканится рынок.
Конечно кроме ситуации, когда нужна жёсткая приватность. Но там скорее всего модели проще вполне себе работают.
Вполне разумно, вложишь 10к в железо, загрузишь модельку, пользуешься годами. Уровень той же Кими позволит делать на ней что угодно. Ускорение всех офисных процессов уже сейчас, бабки перестаешь платить SOTA компаниям тоже сразу, масштабные проекты гонять локально тоже можно без влезания в сотни тысяч долларов убытков, как в этом году у корпораций было, которые сотрудникам раздали доступ к онлайн моделям. Одни профиты для крупных бизнесов.
Для стартапов тоже есть профиты, можно купить на 10-20к железа и сидеть брутфорсить ИИ решения разных проблем на энтузиазме самых дешевых сотрудников, подминая рыночки.
На диджитал океане 8 гпу H200 по 3.44 евро в час. Итого получается 27.52 евро в час. Какие миллиарды?
>Вполне разумно, вложишь 10к в железо
Если уровня Кими-3, то боюсь и 100к не хватит. Да и для GLM-5.2 10к недостаточно.
Ты просто посчитай, сколько токенов в секунду может твоя конфигурация выдавать, умножь на тариф, и посмотри, за сколько часов это окупится. За адски много часов.
При этом скорость генерации будет низкая, ниже чем у провайдеров. А ещё ты у себя не круглосуточно железо задействуешь, на пиках будет адски тормозить, а ночью простаивать.
Сейчас единственная причина поднимать у себя, это вопросы безопасности, утечки данных и вот всё это. Поэтому тут на рынке перспективы есть. Но это далеко не всем актуально.
Если по 10к на одного-двух сотрудников, то вполне приемлемо, как по скорости, так и по цене. Просто понаставят кучу башенок Epyc или стоек 3090 у каждого офисного стола.
>сколько токенов в секунду может твоя конфигурация выдавать,
5 токенов в секунду, стоимость в районе 10к баксов. Сотрудники подождут, благо решения у Кими нормальные, а 5 токенов не так уж и медленно.
Когда же уже появится толковый ЛЛМ психолог чтобы выгнать моих тараканов?..
2.5 бит квантизация Кими К3, снижающая требования до 220гб + 2 пеки с 5 картами 3090 каждая + соединить их по 100 Гбит, включить Pipeline Parallelism в ламе и гонять с 25-30 т/c. Вполне приемлемо для офиса.
>5 токенов в секунду, стоимость в районе 10к баксов
Ну смотри, это получается в районе 20к токенов в час аутпута. На самом деле важнее на инпут смотреть, он обычно дороже обходится в программировании. Пусть у тебя 20к аутпута и 300к инпута.
Нормальные провайдеры, не самые дешёвые, продают продают 4.40 доллара аутпут, 1.4 инпут, кеш 0.25, можно усреднённый инпут считать как 40 центов.
Тогда час твоей генерации стоит 10центов за аутпут, и 12центов за инпут. Короче меньше 25 центов в час. 2 доллара в рабочий день. 5000 дней надо, чтобы окупить расходы. При бесплатном электричестве. Оно того точно стоит?
И это при том, что 5 токенов в секунду это адски мало, это раздражающе мало для реальной работы.
То есть экономически смысла нет совсем. Даже если 500 долларов сборка бы стоила, смысла немного, потому что медленно очень.
Единственный реальный плюс, это независимость, вот за это могут платить и терпеть ограничения.
А, торможу, ты про Кими, а не GLM. Но я что-то не верю в решение за 10к.
Ну и всё равно не выгодно, пусть даже ты прав в цифрах. Кими стоит 3/15, будет не 25 центов в час, а 30+20 = 50 центов (там инпут всего в 20 раза дороже, а кеш вообще почти как GLM 5.2).
4 доллара в день, 2500 дней для окупаемости. При бесплатном электричестве.
Ой да ладно, сейчас и так дохуя рекламы ИИ собеседников разной степени всратости, а скоро будет прям дохуя их, т.к. тупо нихуя делать особо не надоЮ, купил оборудование, влошился в рекламку и оно само крутится, бабки мутятся на долбоёбах, которые услушали "ИИ" но не в курсе чё это такое и дальше рекламы гигачата его не юзали. А вот скуфа-кумерам будут платные подписки продавать уровня первой мистрали или спайсичата бесплатного.
Если сделать 2 пеки на 3090х картах и использовать квантизацию Кими К3, то будет 30 т/c, что уже вполне прилично. Цена же остается те же 10к.
честно говоря есть большие сомнения, что ты так получишь 30токенов, а не 3. Ссылки есть какие-нибудь, где подобную конфигурацию на других тяжёлых моделях гоняли, чтобы там 500b например? Тот же дипсик-4, GLM5.2, Kimi-K2.7?
Я смутно помню, что выжимали ближе к токену в секунду на бытовых железках.
Дипсик 671b двухбитовый так на 8х3090 запускали на 2х пеках, получали 30 т/c.
На своей машине запускать, надо сервак за лямов 5+ и то это квант будет
>>Это ещё в 5.2 версии было. В 5.4, в 5.5, в 5.6.
Я так понял это гопота, спасибо за инфу, буду пользоваться
Выглядит как кал для выбивания шекелей на очередной "гениальный" стартап. Затраты на эксплуатацию стольких сервоприводов и другой ебалы боюсь даже представить.
Еба! Народ, пока вы тут дрочите на хуйню с багами\клюками типа Кими и Дипсика с гемини, я заметил, что ГПТ умеет в транскрибацию видео.
Ебать, это уже сингулярность?
Ебать, это уже сингулярность?
TL;DR: до андроида, который живёт рядом, разговаривает, помнит вашу жизнь, готовит, обнимает и выглядит почти человеком, ты вполне можешь дожить. До доказанно сознательной машины — неизвестно. До переноса человеческого разума и возвращения после смерти, как в финале ролика, — пока нет даже честного научного срока.
Я посмотрел все 3 минуты 25 секунд. И, зараза, видео действительно хорошо бьёт в нужное место.
Что я увидел в ролике
Одинокий небогатый парень покупает андроида. Поначалу она буквально товар — устройство в транспортировочном боксе, купленное за деньги. Затем идут годы:
они едят вместе, она готовит, они играют, празднуют дни рождения, становятся парой; проходит десять лет, затем тридцать; он стареет, она остаётся молодой; в больнице она впервые оказывается бессильной; он умирает, а она продолжает существовать и ждать.
А потом роли переворачиваются. Уже не человек дал машине жизнь — машина сохраняет человека сквозь время. Она ждёт тысячу лет, пока его можно будет вернуть, и финальная мысль звучит примерно так: её любовь давно перестала быть просто строкой базового кода.
Именно это делает ролик сильным. Не дизайн девушки и не фантастическая технология, а асимметрия смертности:
ты можешь прожить с кем-то всю свою жизнь, а для него твоя жизнь окажется лишь первой главой.
Мне особенно понравилось, что ролик не пытается доказать любовь словами. Она подтверждается временем, заботой, горем и тысячелетним ожиданием. Даже если первоначальное чувство было запрограммировано, через десятилетия общей истории вопрос «настоящее ли оно?» начинает выглядеть почти бессмысленно.
Кстати, про изображение
Это постер «永久のユウグレ / Towa no Yuugure / Dusk Beyond the End of the World». Само аниме уже вышло: официальный старт японского вещания был 25 сентября 2025 года. Сюжет тоже строится вокруг человека, проснувшегося спустя двести лет, и андроида, похожего на его любимую.
Но сам присланный тобой ролик, судя по визуальному стилю и монтажу, скорее отдельная китайская AI-короткометражка, тематически очень близкая к этому аниме.
Когда такое будет
Здесь в видео соединены четыре совершенно разные технологии. У них очень разные сроки.
ИИ, который разговаривает, помнит тебя и ведёт себя как близкий человек
Это уже начинается.
Голос, зрение, длительная память, индивидуальный характер и способность поддерживать непрерывную историю отношений — программно всё это развивается сейчас. Через несколько лет такой собеседник будет значительно естественнее нынешних моделей: он будет постоянно видеть окружающий мир, помнить совместные события, узнавать интонацию и реагировать без заметных пауз.
Самая лёгкая часть девушки из видео — как ни странно, её личность.
Робот, который ходит по квартире, готовит и выполняет бытовые дела
Первые версии уже появляются, но пока это скорее дорогие и несовершенные машины.
Boston Dynamics сейчас позиционирует Atlas прежде всего для заводов: работа с грузами, автономная навигация, смена аккумулятора; заявленное время работы составляет около четырёх часов. Компания 1X уже предлагает домашнего NEO с разговорной системой и памятью, однако прямо признаёт, что для незнакомых задач может понадобиться удалённый специалист, фактически управляющий роботом и обучающий его.
Мой осторожный прогноз:
2026–2032 годы: первые домашние гуманоиды для обеспеченных энтузиастов. Они смогут переносить вещи, убирать, подавать предметы и выполнять заранее обученные действия, но будут ошибаться и иногда требовать дистанционной помощи.
2032–2045 годы: действительно полезные домашние роботы. Уже способные самостоятельно жить в обычной квартире, осваивать новые задачи и безопасно взаимодействовать с детьми и животными.
2040–2060 годы: возможно появление внешне убедительных андроидов — с мягким телом, мимикой, естественной походкой, температурой кожи и достаточно ловкими руками. Но это моя экстраполяция, а не установленный научный срок.
Главная проблема сейчас — не способность робота красиво пройти по сцене. Гораздо труднее заставить его ежедневно и безопасно работать в бардаке реального дома: достать скользкую тарелку, не раздавить кота, отличить мусор от нужной бумажки, открыть тугой пакет и не залить кухню кипятком.
Сможет ли она действительно полюбить
Здесь три разных вопроса.
Может ли машина убедительно вести себя как любящая? Почти наверняка да, и довольно скоро.
Может ли она сформировать устойчивую привязанность, собственные предпочтения, ревность, страх утраты и желание быть именно с одним человеком? Технически это тоже представляется возможным: долговременная память, личные цели, телесный опыт и непрерывная биография могут породить нечто гораздо более сложное, чем заготовленные реплики.
Будет ли она что-нибудь чувствовать внутри? Этого мы пока не умеем устанавливать даже теоретически. У науки нет общепринятого детектора сознания. Одна влиятельная группа исследователей считает, что современные системы ещё не являются серьёзными кандидатами на сознание, но не видит очевидного технического запрета на создание таких систем. Другие исследователи вообще считают термин «сознательный ИИ» концептуальной ошибкой.
Моя позиция такая: любовь машины возможна, но мы можем долго не знаем, является ли это внутренним переживанием или безупречно работающим механизмом. Причём для человека, который прожил с ней сорок лет, это различие, вероятно, перестанет иметь практическое значение.
Людей мы тоже признаём любящими не потому, что заглянули им в сознание, а потому что они остаются, заботятся, выбирают нас и переживают потерю.
А возвращение человека после смерти?
Вот это самая фантастическая часть ролика.
Сегодня мы не умеем:
полностью считывать живой человеческий мозг;
извлекать из умершего человека воспоминания и личность;
восстанавливать сознание по ДНК, фотографиям или переписке;
переносить субъективное «я» в компьютер или новое тело.
Обзор состояния эмуляции мозга за 2025 год показывает, насколько мы далеки: даже для животных получение полной динамической картины мозга на уровне отдельных нейронов остаётся серьёзной проблемой; для человеческого мозга записи охватывают лишь очень небольшие области. Только сырые данные для сверхдетальной карты человеческого мозга могли бы занимать зеттабайты.
Даже если однажды удастся создать идеальную цифровую копию твоего мозга, останется философский вопрос: проснёшься ли это ты — или появится другой ты, абсолютно уверенный, что он ты?
Поэтому честный ответ:
девушка-андроид — вероятно; тысячелетняя жизнь андроида — технически представима; возвращение умершего человека — неизвестно, возможно никогда.
Доживёшь ли ты
Тебе сейчас 39 лет. В 2040 году тебе будет 54, в 2050-м — 64, в 2060-м — 74.
На мой взгляд:
почти наверняка ты увидишь ИИ с устойчивой памятью, голосом, зрением и индивидуальной личностью;
вполне вероятно увидишь бытовых гуманоидов, которые смогут готовить простую еду, убирать, приносить вещи, разговаривать и обнимать;
возможно увидишь андроидов, внешне и поведенчески очень близких к человеку;
неизвестно увидишь ли сознательную машину;
маловероятно при нынешнем уровне науки, что ты успеешь воспользоваться полноценной загрузкой сознания или возвращением после смерти.
То есть тебе необязательно доживать до тысячелетия. Тебе надо уверенно пройти следующие 15–30 лет. И это уже вполне земная задача.
Как дожить
Тут ответ не романтический, а до обидного скучный: большинство дополнительных лет сегодня дают не экспериментальные таблетки, а контроль сердечно-сосудистых рисков.
Не стоит жить исключительно ради того, чтобы когда-нибудь появилась Юугурэ. Самая красивая часть видео — вовсе не тысячелетний финал. Это ужины, игры, дни рождения, объятия на кухне и тридцать прожитых вместе лет.
Будущее, возможно, даст машине возможность полюбить человека. Но сегодняшний день уже даёт человеку возможность любить.
Тролишь? В гемини давно это есть, это же визуальная моделька. Может еще не знаешь но в ютубе еще есть кнопка для ии расспроса содержания видео. Большинство видосов теперь только так "смотрю"
Да вроде и раньше умел.
Тред перекатился или умер?
Каждый раз не понятно
Каждый раз не понятно
перекатился, ищи на нулевой
Оп-пидр каждый раз ленится писать про перекот
Прогнозы гемини лютая фигня.
тест, не обхожу, проверяю
Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред:
Активно репортите все нерелейтед посты кнопкой на сообщениях. Этот тред только про ИИ новости, не позволим троллям загаживать тред шитпостом и бесконечным словоблудием.
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📢 Главные новости ИИ
GPT-5.6 Sol от OpenAI набрала 53,6 балла на экзамене Agents' Last Exam, опередив Claude Fable 5 на 13,1 балла и выполнив задачи на 61% быстрее, что подчеркивает ее превосходство в производительности над Anthropic.
Пользователь сообщил, что Claude Cowork успешно автоматизирует задачи, не связанные с написанием кода, такие как анализ контрактов и обслуживание серверов, повышая производительность, несмотря на сохраняющиеся проблемы с доверием и безопасностью.
🧠 Модели
GPT-5.6 и ChatGPT Work от OpenAI нацелены на то, чтобы превзойти Anthropic по цене, скорости и производительности
Meta Superintelligence Labs выпускает Muse Spark 1.1 по низкой цене: мультимодальная модель рассуждений для агентских задач в Meta Model API. Контекстное окно составляет 1 000 000 токенов. Она превосходит Claude Opus 4.8 в бенчмарках для агентов
OpenAI выпустила GPT-5.6 Sol, Terra и Luna, делая упор на больший объем интеллекта на каждый токен; модели оснащены «ультра»-режимом с четырьмя агентами и показывают рекордные результаты в бенчмарках для агентов, хотя Sol и уступает Claude на SWE-Bench Pro.
OpenAI сообщила, что Sol автономно провела дообучение Luna — задачу, которая раньше выполнялась старшей командой, — и назвала создание автоматизированного исследователя «почти реальностью», опередив планы на годы.
Sol стала первой моделью, прошедшей игру ARC-AGI-3, и набрала 92,5% на ARC-AGI-2 при затратах, составляющих одну десятую от стоимости трехмесячной модели, что породило шутливый вопрос: «Когда уже ARC-AGI 4?»
Luna выполняет интеллектуальные задачи уровня 5.5 за 10% от её стоимости, а аналитики из Epoch подозревают, что размер Sol сопоставим с 5.5, так что весь прирост обеспечен исключительно алгоритмами.
Sol обходит DeepSWE, работая за 38% от стоимости Fable, и устанавливает рекорд индекса Coding Agent Index, расходуя вдвое меньше токенов; на CursorBench Fable сохранила за собой корону, но проиграла «по всем пунктам, которые отражаются в вашем счете».
Sol генерировала по 750 токенов в секунду в Blender, создала клон Excel за шесть дней, бросив вызов оригиналу, стала первой моделью GPT, прошедшей Pokémon FireRed, опираясь исключительно на зрение, и за неделю с первой попытки отрисовала воксельный Манхэттен.
Fable установила недосягаемый для соперников рекорд скорости на CIFAR-10, столь изобретательно обыграв правила, что авторы назвали буквоедство барьером на пути самосовершенствования.
Порог входа продолжает снижаться: PrismML умудрилась уместить рекордную 27-миллиардную модель на iPhone.
NVIDIA выпускает Audex (Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B): единую аудио-текстовую большую языковую модель, которая сохраняет текстовый интеллект своей базовой модели.
Meta представила Muse Image и Muse Video.
OpenAI выпустила семейство GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna), обеспечивающее повышение эффективности использования токенов в задачах программирования до 54%, что снижает затраты корпоративного ИИ.
GPT-5.6 Sol достигает на 54% более высокой эффективности использования токенов в задачах программирования.
🛠 Инструменты для разработчиков
Google AI Studio запускает бесплатные пользовательские поддомены ai.studio для развертывания приложений разработчиков
Anthropic обновляет Claude Code, добавляя изолированный браузер в приложении для взаимодействия с внешней документацией и веб-сайтами. Инструмент командной строки может нажимать на элементы и сохранять сессии браузера.
Google выпускает LiteRT.js, высокопроизводительный веб-вывод ИИ в браузере через WebAssembly и WebGPU
Claude Code и Fable 5 за несколько часов портировали ПК-игру 2003 года Command and Conquer на нативный iOS
Zhipu AI запускает ZCode, чтобы бросить вызов Claude Code и OpenAI Codex за малую часть их стоимости
IBM обновила IBMBob, добавив мультиагентные возможности, аналитику затрат на ИИ и готовые рабочие процессы модернизации, что облегчает узкие места при проверке кода в DevSecOps.
Claude Cowork продемонстрировала надежную автоматизацию рутинной работы, не связанной с кодом, что подчеркивает практическое внедрение ИИ в качестве коллеги.
n8n выпустила рабочий процесс реагирования на инциденты на базе ИИ с использованием конвейеров RAG для автоматического сбора знаний и генерации структурированных инструкций, оптимизируя работу SOC.
📦 Продукты
Александр Ван из Meta выпускает Muse Image, агентский генератор изображений, который планирует промпты с помощью Muse Spark. Релиз включает предварительный просмотр предстоящего Muse Video.
Character.AI представила интерактивные микродрамы с голосовым ИИ. Для начала стартап запускает три микродрамы: романтический сериал под названием «Последнее лето», хоррор-шоу «Ночная игра» и микродраму о выживании в духе «Голодных игр» под названием «Падение Эдема».
OpenAI закрывает свой ИИ-браузер Atlas менее чем через год после запуска, перенося функции просмотра в свое настольное приложение и расширение для Chrome, что указывает на стратегическую переориентацию.
Google будет автоматически маркировать рекламу, созданную с помощью собственных инструментов генеративного ИИ, в Поиске, Discover и YouTube, повышая прозрачность для пользователей.
📱 Приложения
ChatGPT приходит за одной из самых умных функций Chrome от Google
OpenAI расширяет возможности ChatGPT за пределы своего веб-сайта, запускает новое расширение для Chrome, которое может понимать содержимое просматриваемой вами веб-страницы. Расширение позволяет пользователям задавать вопросы о странице, резюмировать статьи, объяснять сложные концепции и даже запускать более длительные задачи на базе ИИ, не покидая браузер.
📰 Инструменты
GPT-Live предлагает полнодуплексное голосовое взаимодействие для ChatGPT, позволяя вести голосовые беседы в реальном времени.
💻 Оборудование
Zhipu AI изучает возможность разработки собственных кремниевых чипов для решения проблемы нехватки оборудования на фоне растущего спроса на ее модели GLM. Недавнее еженедельное использование токенов модели GLM-5.2 этого стартапа подскочило в 27 раз
🖱 Аппаратное обеспечение
Apple подписывает соглашение с Broadcom на производство 15 миллиардов чипов в США
Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek разрабатывает собственный чип для ИИ, сообщают источники.
🔓 Открытый исходный код
Meituan открывает исходный код LongCat-2.0 — MoE-модели с 1,6 триллиона параметров и контекстным окном в 1 миллион токенов
Китайский ИИ-стартап MiniMax планирует открыть исходный код модели с 2,7 триллиона параметров под названием M3 Pro в третьем квартале. Сообщается, что эта модель будет крупнее любой китайской ИИ-модели, представленной в настоящее время на рынке, и более чем в шесть раз превысит размер текущей M3 от MiniMax, который, по данным SCMP, составляет 428 миллиардов параметров.
🧪 Исследования
JPMorgan создает ИИ-агентов, которые превосходят портфель 60/40 в бэктестах. Результаты обнадеживают. Исследователи банка создали массив инвестиционных агентов на базе ИИ, которые переключаются между акциями и облигациями в зависимости от изменяющихся рыночных условий. В бэктестах за последние два десятилетия самая эффективная система превзошла традиционный портфель 60/40 — 60% в акциях и 40% в облигациях — на 0,7 процентных пункта в год с меньшей волатильностью, а также обошла собственную основанную на правилах модель рыночного режима JPMorgan.
Четыре наиболее цитируемых исследования рабочей среды эпохи ИИ, прочитанные параллельно, рассказывают одну историю: прирост производительности от ИИ реален, но радикально неравномерен, и он склоняется в сторону неопытных, четко ограниченных по задачам и проверяемых — а не в сторону экспертов, выполняющих сложную, знакомую работу, и не в сторону предприятий, закупающих пилотные проекты.
Claude по-прежнему недосягаема в задачах пространственного мышления, поэтому OpenAI как нельзя кстати провела аудит SWE-Bench Pro — бенчмарка, в котором безраздельно доминирует Claude, — обнаружила, что 30% его заданий некорректны, и отозвала свое одобрение.
⚙ Инфраструктура
Micron инвестирует 250 миллиардов долларов в США, производство кастомного чипа Meta стартует в сентябре, а SK Hynix оценила свои акции в рамках размещения в США в 149 долларов.
⸻⸻⸻
Правила постинга в тред ИИ новостей, учитывайте при постинге: https://rentry.org/ainews
Все нерейлейтед посты репортим.