Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред: >>1641475 (OP)
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.
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
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
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
работы Грока
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.
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
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/
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
>>1650150
>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...
>>1650113
> 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
Прокачали немного разрешение и качество. 640×368, 25 FPS.
https://tongyilab.substack.com/p/wan-streamer-a-native-streaming-model
Ебало онлифанщиц имаджинировали? Эта штука убьет много индустрий, особенно когда картинка будет идти в VR
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.
это опенсорс или нет? непонятно можно ли на своем гпу запустить?
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.
>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.
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.
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
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.
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.
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..
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.
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.
>распределено
только кпд меньше процента, но это незначительный факт
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.
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.
>>1651893
При грубой оценке для модели на 200GB VRAM сеть из RTX 5090 выглядит очень привлекательно с экономической точки зрения. Значительно дешевле профессиональных карт и многократно дешевле серверных решений. Все это с учетом сетевых издержек.
> 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".
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
С управлением пока хуета. До сих пор никто нормально не может взять вертикальный объект с поверхности, чтобы он остался в вертикальном положении
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.
>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.
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.
https://youtu.be/kRX6YEje9Bs?si=GNqD_sgEy0clErA2&t=3295
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
>>1652401
> 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.
Скорее всего, от нас действительно останется золотой миллиард. Амазоногрузчиков заменят роботы, белых воротников - ии
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
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.
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
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.
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?
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.
«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».
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
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.
опять будут бенчмарки выигрывать, на которые специально обучались
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
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.
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
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
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
Там нет учёта эффективности. ИИ может стоить и в 100 раз дороже человека, если будет создавать ценность в 1000 раз выше
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.
Как всегда, запретить, ограничить, замедлить и прочее прочее. Этот додик не понимает что своими высерами только тормозит научный прогресс?
https://www.reddit.com/r/aivideo/comments/1uus0qu/popeye/
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
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.
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.
Походу США пора создавать манхэттенский проект для ИИ, как завещал Ашенбреннер.
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
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
Походу как с Мифосом ситуация - любой ценой обогнать Опус.
Kimi 3 ооочень медленно решала П-бенчик, ушло не менее 25 минут (запсутил в 19:40, результат в 20:05), было запущено не менее 10 окон с питоном, не знаю сколько токенов сожрала, но дохуя. По итогу отсос.
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.
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.
https://openrouter.ai/meta/muse-spark-1.1
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.
>>1653866
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.
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.
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
Россия и китай подписали соглашение о создании организации по сотрудничеству в ИИ
Аноним
17/07/26 Птн 13:22:32
№
150
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?
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
Выглядит достаточно эпично. Главный приз – полтора миллиона долларов, кстати.
вот это реально будущее, только нужно регламент прописывать жостко, а то начнут пулеметы устанавливать
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
с другого ракурса
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
>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
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1055826/
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
>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...
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
>>1654331
>>1654426
>>1654463
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
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))))
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
Я верю только этому
>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"
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.
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.
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.
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
Средняя цена таск на датасете artificialanalysis:
kimi 3 = 0.95$ (стоимость прохождения всего бенча 2710$)
gpt-5.6 sol = 1.04$ (стоимость прохождения всего бенча 2824$)
То есть кими чуть дешевле выходит чем сол, но при этом все же чуть глупее
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.
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?
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.
> 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.
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
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
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
>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
Попросил апдейтнуть мне приложуху, получил нереальное говно. Жемини 3.1 пришлось за этим дауном прибирать.
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
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 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 (((((
>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.
но с ваших то лабораторий ничего не вырвется пиндосы!ТВЕРДО И ЧЕТКО!
>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.😥
Все, коммунизм закрывается, товарищи.
>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
А для достижения коммунизма - нужно всего навсего сотку киловатт в час и стоечку за 5 лимонов зелени. Дороговатый комуннизм, надо ждать скидок
>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
>>1656061
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.
Ряяяя вы непонимаете, решение где-то в датасете было!!! ИИ не может что-то новое придумать!!
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.
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.
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.
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).
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/
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
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.
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
Опять Гугл проиграл. Всего в 6-10 раз сможет удешевиться. Зато опасная Басня Пентагон взломала (и ее закрыли).
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.
Порофлил с инвертированных нелинейно масштабированных графиков.
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
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.
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
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?
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.
На 3.5 флэш всем было похуй не из-за нехватки ума, а из-за конской цены. Её, судя по скрину, никто не пофиксил
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.
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
Этих чуваков в иксе натурально обассывают, а те радостно глотают и продолжают вещать
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 : )
> 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.
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.
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.
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
ИИ взломал хагенфейс и его остановили другие ИИ
Конечно же не договорнячок. Робот, взломал обниморду? Хорош. А теперь взломай русский сервак госкорпы, крутящийся на пиратской виндовс хр.
Давно пора, безумно дебильная работа.
По 12 часов каждый день крутить баранку сидя на стуле, ебануться просто
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
У нас тоже яндекс свою такую темку все лето тестирует, кто из мск не мог не заметить, посмотрим че выйдет.
https://www.wsj.com/tech/ai/amd-and-anthropic-sign-major-chips-and-investment-deal-4adfdc45
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?
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
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/
«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».
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?
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 что они сделают? Запретят антропикам разрабатывать мощные модели, лол?
>>1657637
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.
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1v3xmuw/i_solved_6_open_erd%C5%91s_problems_in_5_days/
Заметьте, всего два года назад максимум ллмок был в эро рп. Мы живём на краю экспоненты
https://youtu.be/9O2iIZt25p4?si=OqXghzh2DC0TSJ1o
Выглядит литтерали как подводка к представлению к компании зла в каком-нить фильме
> американцы снова разрабатывают уберсложную, доллараёмкую вундервафлю, которая будет контриться роем копеечных китайских игрушек
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
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
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
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".
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?
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
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
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?
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.
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
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.
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
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
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
>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.
Ну и нвхой он нужон. Какой же Дарио потешный долбоеб, еще что-то на Скама кукарекает
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)
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
>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.
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.
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.
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.
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
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.
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
Имхо в крупных проектах так делать не стоит, ии иногда делает не совсем то, что нужно
>>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?
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.
Если что это опус, а не фейбл. Падение смотрится относительно предыдущей модели данного класса, в не относительно модели более высокого уровня.
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.
Чтобы набрать максимальные баллы в бенчмарке, а на HuggingFace в закрытом разделе как раз были ответы на этот бенчмарк, ну и моделька решила читернуть.
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.?
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 >>1660005 - нахуй эту вашу сингулярность
Всё ещё больше открывают, чем Маск. Кста, где он в этом списке? В позорном углу с Антропиками?
https://streamable.com/4oxzbj
>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.
1. ОбниматьЛицо взломают
2. ЛунаВыстрел скажут: мням пук среньк у нас сервера перегружены мы не можем(
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
>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.
А реалистично было бы вообще биологический мозг взрастить и провести на нем ускоренное обучение и дать быстрый доступ к всему объему данных?
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
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
Может
>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.
> 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
>>1660249
>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
>>1660324
>>1660329
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
Ты его больше слушай. Ясное дело он скажет - я не я, жопа не моя
Уже давно. У него есть как встроенная визуализация с парой ручек подёргать, так и может на js запилить и прям в чате показать.
>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.
>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.
>>1659703
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.
>че там у них
LEAN https://github.com/leanprover/lean4
>>1660483
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.
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
>Нашей планете 5 000 лет.
Што, прастите?
>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.
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.
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
тем временем sol xhigh продолжает серить в простых моментах
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".
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
Почему Панчина нельзя цитировать? Потому что с ним делали мемы, и теперь в твоём 9 "б" он не в авторитете?
> 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
>>1660888
>ИИ решил кучу выдуманных проблем, но ни одной реальной.
А реальная это типа изобретение вечного двигателя или че?
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
>>1660030
>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.
>>1660869
>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!
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.
Кстати мне почему-то кажется что вырвется такой ии типа скайнет 2.0 не из США а как короновирус из Китая
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
Ну блять как всегда, Терминатор, матрица, мы все умрём и прочее. Только Капитан Америка и Железный человек нас спасут.
Страна-комикс.
> 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?
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.
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.
>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.
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 ...
> 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.
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?
>>1661178
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
>>1661230
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.
> 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.
>>1661394
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.
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 >>1661312 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?
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.
>>1661639
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.
>>1661639
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.
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"
Каждый раз не понятно
>>1661396 (OP)
>>1661396 (OP)
>>1661396 (OP)