🖥 ChatGPT обогнал Википедию по количеству пользователей.

Раньше Википедия была главным инструментом для тех, кто хотел получить знания.
Всего за несколько лет ИИ стал главным средством для обучения.

И пути назад уже нет.

https://www.reddit.com/r/wikipedia/comments/1kn8cms/oc_chatgpt_now_has_more_monthly_users_than/?rdt=59790

#chatgpt #ai

🖥 Сэм Алтман: мы не готовы к тому, что нас ждёт.

Именно это я снова и снова пытаюсь донести до людей, далёких от серфинга ежедневных новостей об искусственном интеллекте: ИИ и робототехника не просто изменят наш мир — они вытеснят нас из него.

А мы всё ещё живём так, будто это фантастика, будто у нас есть время. Но его уже нет.

В тот самый день, когда ты выйдешь на улицу и мимо тебя пройдут семь гуманоидных роботов, ощущение будет словно из фильма о будущем — только это будущее наступило. И, кажется, оно ближе, чем мы думаем. Это будет момент резкого прозрения: «чёрт возьми, они действительно начинают делать всё то, что раньше делали мы.»

@ai_machinelearning_big_data

#openai #altman #chatgpt

🖥 OpenAI выпустили подкаст с Сэмом Альтманом о будущем ИИ

В первом эпизоде Сэм Альтман и Эндрю Мэйн говорят о том, что ждет нас дальше:
от GPT‑5 и AGI до суперкомпьютера Project Stargate и ИИ, помогающего воспитывать детей.

Приятного просмотра

▪ YouTube: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=DB9mjd-65gw
▪ Spotify
https://open.spotify.com/show/0zojMEDizKMh3aTxnGLENP
▪ Apple:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/openai-podcast/id1820330260
▪X: https://x.com/OpenAI/status/1935357512011890815

@ai_machinelearning_big_data


#OpenAI #chatgpt #AI #podcast

✔️ OpenAI выложили в открытый доступ Customer Service Agent Demo

Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.

Что это такое:

• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота

Как работает:

1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно

Как запустить:

# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000

# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev

Далее открываем: http://localhost:3000

Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI

🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo

Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.

@ai_machinelearning_big_data

#chatgpt #openai #aiagents #ai

🖥Бывший инженер OpenAI опубликовал редкий взгляд изнутри: что значит работать в самой обсуждаемой AI-компании мира.

Он провёл 14 месяцев в applied-команде, разрабатывая Codex — кодинг-агента, который за 7 недель прошёл путь от первой строки к публичному запуску. В ночь перед запуском они сидели до 4 утра, а утром уже нажимали на кнопку.

Он работал на Python, жег огромные GPU-бюджеты, спринтил с командой почти без выходных.

Автор уволился,чтобы сделать свой проект, но называет этот год самым интенсивным и полезным в карьере.

🚀 Рост компании
За год OpenAI выросла с 1000 до 3000 человек. Внутренние процессы постоянно перестраиваются, для разрабов Slack стал полноценным «офисом», а почта почти исчезла из работы.

В командах идеи идут снизу вверх — и кто первым закомитит свой код, тот и задаёт стандарт. Главная метрика успеха — не презентации, а работающий код.

Из-за огромного внимания общества и прессы компания крайне аккуратно делится информацией. Многое не анонсируется даже внутри.

🖥 В OpenAI Python везде:
Codex - это огромный монорепозиторий почти целиком сотоязий из Python кода. Все сервисы поднимаются через FastAPI, а данные проходят через Pydantic — это даёт простую валидацию и ускоряет разработку. В проекте есть немного Go и Rust в основном в сетевых компонентах, но это редкие исключения.

🔜 Кодинг на пределе
Codex сделали крошечной командой за 7 недель. Автор вспоминает бессонные ночи, утренние подъёмы и выходные в офисе. Команда была сильной, многие ушли от Цукерберга к Сэме— и это чувствуется по уровню инфраструктуры.

OpenAI —выгладит как странный гибрид: он подобен научному центру в стиле Лос-Аламоса, который случайно сделал самый хайповый продукт десятилетия. . Руководство комании активно отвечает в Slack, 600 000+ pull request'ов за 53 дня после запуска Codex!

OpenAI — это не просто «компания создавашая GPT». Это лаборатория, где безумная скорость сочетается с реальным и крутым продуктом. Они не боятся выкатывать новые фичи, не скрывают свой хаос и делают очень много интересного. Не идеальная система, но там правда делают вещи.

👉Полную статью можно почитать -здесь

@ai_machinelearning_big_data


#openai #ai #ml #llm #chatgpt

🔥 GPT-OSS — открытые модели с продвинутым ризонингом от OpenAI

🧠 Представлено два варианта:
— GPT-OSS-120B — 117B параметров, запускается на одной H100 (80GB)
— GPT-OSS-20B — 21B параметров, работает на 16GB GPU

💡 Оба варианта — MoE-модели (Mixture of Experts) с 4-битной квантизацией (MXFP4)

✔️ Особенности:
• Архитектура Token-choice MoE с SwiGLU
• Контекст до 128K токенов с RoPE
• Модель заточена на CoT (chain-of-thought)
• Поддержка instruction-following и tool-use
• Совместима с transformers, vLLM, llama.cpp, ollama
• Используется тот же токенизатор, что и в GPT-4o

Младшая модель может запускаться даже на локальном железе!

🏴‍☠️Лицензирование: Apache 2.0

https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0

🚀 Попробовать можно тут: https://www.gpt-oss.com/

💥 Официальный релиз: http://openai.com/open-models

@ai_machinelearning_big_data


#openai #opensource #chatgpt