РФ стремительно теряет позиции в мировой науке - свежий индекс Nature 2025
Россия занимает 21-е место среди стран по показателю Share (основной метрике Nature Index). Nature Index учитывает публикации в 145 высококачественных журналах по естественным и медицинским наукам.
Топ -10:
Китай (1-е место, Share: 32,122)
США (2-е место, Share: 22,083)
Германия (3-е место)
Великобритания (4-е место)
Япония (5-е место)
Франция (6-е место)
Южная Корея (7-е место)
Канада (8-е место)
Индия (9-е место)
Швейцария (10-е место) ...и так далее до Австрии (20-е место), после которой идёт Россия.
21-е место в мире - это очень низкий показатель для такой страны с такой научной историей.
Для сравнения, даже небольшие страны как Швейцария (10-е место), Сингапур (15-е место) и Израиль (16-е место) опережают Россию.
Отставание от лидеров колоссальное - Китай имеет Share в 190 раз больше российского.
У РАН Share 169.27, что составляет около 60% от всего российского показателя. Доминирование РАН указывает на неэффективность распределения ресурсов и отсутствие конкуренции.
Следующий за РАНом - МГУ, который имеет в 4 раза меньший показатель.
Из 160 институтов в списке подавляющее большинство имеют Share менее 1.0.
Большинство ведущих институтов показывают снижение, причем часто двузначное.
Рост показывают в основном институты с изначально низкой базы. Даже флагманы МГУ, МФТИ, Курчатовский институт теряют позиции.
Системные проблемы очевидны:
1. Недофинансирование
2. Утечка мозгов
3. Изоляция - сокращение международного сотрудничества после 2022 года явно сказывается на публикационной активности.
При текущих трендах страна рискует выпасть из топ-30 в ближайшие годы. Без кардинальных изменений ситуация будет только ухудшаться. Особенно тревожно, что падают показатели именно ведущих институтов - традиционных центров научного превосходства.
Россия занимает 21-е место среди стран по показателю Share (основной метрике Nature Index). Nature Index учитывает публикации в 145 высококачественных журналах по естественным и медицинским наукам.
Топ -10:
Китай (1-е место, Share: 32,122)
США (2-е место, Share: 22,083)
Германия (3-е место)
Великобритания (4-е место)
Япония (5-е место)
Франция (6-е место)
Южная Корея (7-е место)
Канада (8-е место)
Индия (9-е место)
Швейцария (10-е место) ...и так далее до Австрии (20-е место), после которой идёт Россия.
21-е место в мире - это очень низкий показатель для такой страны с такой научной историей.
Для сравнения, даже небольшие страны как Швейцария (10-е место), Сингапур (15-е место) и Израиль (16-е место) опережают Россию.
Отставание от лидеров колоссальное - Китай имеет Share в 190 раз больше российского.
У РАН Share 169.27, что составляет около 60% от всего российского показателя. Доминирование РАН указывает на неэффективность распределения ресурсов и отсутствие конкуренции.
Следующий за РАНом - МГУ, который имеет в 4 раза меньший показатель.
Из 160 институтов в списке подавляющее большинство имеют Share менее 1.0.
Большинство ведущих институтов показывают снижение, причем часто двузначное.
Рост показывают в основном институты с изначально низкой базы. Даже флагманы МГУ, МФТИ, Курчатовский институт теряют позиции.
Системные проблемы очевидны:
1. Недофинансирование
2. Утечка мозгов
3. Изоляция - сокращение международного сотрудничества после 2022 года явно сказывается на публикационной активности.
При текущих трендах страна рискует выпасть из топ-30 в ближайшие годы. Без кардинальных изменений ситуация будет только ухудшаться. Особенно тревожно, что падают показатели именно ведущих институтов - традиционных центров научного превосходства.
Nature Index
Nature Index 2025 Research Leaders: United States losing ground as China’s lead expands rapidly
Although the latest data predate the current Trump administration, observers warn that funding cuts will accelerate the rate of China’s gain.
😢20🍾9🤔6❤4💅4🏆3💯2👎1😱1
Греф: нам не грозит рост населения, мы обречены на ИИ, на его массовое внедрение для повышения производительности труда
В свежем интервью РБК Г. Греф говорит о довольно тревожной картине российской экономики, описывает ситуацию как балансирование "на грани рецессии" с риском переохлаждения экономики из-за длительного периода высоких процентных ставок.
Главная проблема - экономика находится в критической точке между перегревом и рецессией.
Инвестиционный кризис - Сбербанк впервые за долгое время не профинансировал ни одного нового инвестиционного проекта с начала года - только дофинансирует старые. Нет новых проектов.
«Экономика может расти, либо когда растет население, либо когда резко повышается эффективность труда. С ростом населения у нас всё понятно — нам не грозит это в ближайшие десятилетия. У нас остается только один путь — повышение производительности. И более уникальных возможностей, чем сделать это с помощью ИИ, просто не существует. Поэтому мы обречены на то, чтобы массово внедрять ИИ, компенсируя тем самым нехватку рабочей силы», - заявил Г. Греф.
В свежем интервью РБК Г. Греф говорит о довольно тревожной картине российской экономики, описывает ситуацию как балансирование "на грани рецессии" с риском переохлаждения экономики из-за длительного периода высоких процентных ставок.
Главная проблема - экономика находится в критической точке между перегревом и рецессией.
Инвестиционный кризис - Сбербанк впервые за долгое время не профинансировал ни одного нового инвестиционного проекта с начала года - только дофинансирует старые. Нет новых проектов.
«Экономика может расти, либо когда растет население, либо когда резко повышается эффективность труда. С ростом населения у нас всё понятно — нам не грозит это в ближайшие десятилетия. У нас остается только один путь — повышение производительности. И более уникальных возможностей, чем сделать это с помощью ИИ, просто не существует. Поэтому мы обречены на то, чтобы массово внедрять ИИ, компенсируя тем самым нехватку рабочей силы», - заявил Г. Греф.
РБК
Герман Греф — РБК: «Наши люди получили подготовку ценой многих кризисов»
Глава «Сбера» Герман Греф в интервью телеканалу РБК на ПМЭФ рассказал о «качелях» для ключевой ставки, нежелании покупать пакет в «Яндексе», а также о том, почему «Сбер» не может выйти на SPO даже
🤣15💯10❤6👏4🤔2🤪2💊2👍1😱1
Forwarded from Премия ВЫЗОВ / VYZOV Prize
На ПМЭФ объявили результаты заявочной кампании третьего сезона премии «ВЫЗОВ»
В 2025 году на Национальную премию в области будущих технологий «ВЫЗОВ» подано 632 заявки из 40 стран. Наибольший интерес вызвала международная номинация Discovery («Открытие») – от учёных из-за рубежа поступило 155 заявок. Это на 38% больше, чем в прошлом году. В числе стран, откуда пришли заявки: Китай, Казахстан, Турция, США, Швейцария, Италия, Германия, Бразилия, Индия, Индонезия, Австралия. В других номинациях заявки пришли от российских учёных из 58 регионов.
Подробнее на сайте премиявызов.рф
#премия_вызов
В 2025 году на Национальную премию в области будущих технологий «ВЫЗОВ» подано 632 заявки из 40 стран. Наибольший интерес вызвала международная номинация Discovery («Открытие») – от учёных из-за рубежа поступило 155 заявок. Это на 38% больше, чем в прошлом году. В числе стран, откуда пришли заявки: Китай, Казахстан, Турция, США, Швейцария, Италия, Германия, Бразилия, Индия, Индонезия, Австралия. В других номинациях заявки пришли от российских учёных из 58 регионов.
«Наш Президент Владимир Путин в приветствии участникам и организаторам премии «ВЫЗОВ» отмечал, что в прошлом году она вышла на международный уровень и получила признание у зарубежных друзей и партнёров. В этом сезоне мы видим рост популярности данной премии. Всего поступило 632 заявки из 40 стран. Наибольший интерес вызвала международная номинация «Открытие». Количество заявок, полученных из-за рубежа, выросло почти на 40%. Уверен, в дальнейшем премия продолжит привлекать всё больше участников, способствовать укреплению международного сотрудничества и популяризации российской науки», – отметил Дмитрий Чернышенко, заместитель Председателя Правительства РФ, председатель Попечительского совета фонда развития научно-культурных связей «Вызов».
«Мы видим, что интерес к премии «ВЫЗОВ» растёт каждый год. Это демонстрирует доверие – и к организаторам премии, и к её научному комитету. Уже второй год на премию могут подавать заявки учёные не только из России, но и из других стран. В этот раз международная номинация стала лидером по количеству присланных заявок. Это подтверждает авторитет премии «ВЫЗОВ» не только внутри страны, но и во всём мире», – рассказала Наталья Третьяк, президент фонда развития научно-культурных связей «Вызов».
«В этом году мы получили ещё больше заявок, чем в прошлом, при этом их качество традиционно сохраняется на высоком уровне. Перед членами научного комитета премии стоит сложная и ответственная задача – выбрать из большого числа первоклассных научных работ наиболее выдающиеся. На этом этапе трудно спрогнозировать, кто станет лауреатами премии «ВЫЗОВ» 2025 года, но могу с уверенностью сказать, что это будут великие учёные», – рассказал Артём Оганов, председатель научного комитета премии «ВЫЗОВ», профессор Российской академии наук, заслуженный профессор Сколковского института науки и технологий, член Европейской академии, почетный член Королевского химического общества и Американского физического общества.
Подробнее на сайте премиявызов.рф
#премия_вызов
🤣10❤8👍5🔥3😐2
Греф заявил, что Сбер вместе с Газпромнефтью занимается с ИИ проектированием и производством комплектующих для авиационной отрасли.
Об этом он заявил сейчас на завтраке Сбера на ПМЭФ.
Ранее, Сбер представил ИИ-модель Кадриль.
Об этом он заявил сейчас на завтраке Сбера на ПМЭФ.
Ранее, Сбер представил ИИ-модель Кадриль.
😁18👍7🥴6👏3
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
По итогам AI Startup School от YC 2+1 взгляд на будущее ИИ: масштабирование, переосмысление или возвращение к биологии? Вчера на AI Startup School от YC собрались ведущие исследователи, чтобы поделиться с молодыми стартаперами видением того, как мы дойдем…
Сооснователь OpenAI Андрей Карпатый говорит о Software 3.0. Что меняется в разработке ПО прямо сейчас?
На AI Startup school от YC Карпати рассказал об эволюции разработки ПО. Главная мысль - LLM становятся новой операционной системой для разработки. Карпатый сравнивает сегодняшний день с интернетом 90-х. Мы понимаем, что это важно, но ещё не видим всех сценариев применения. Инфраструктура только формируется.
Карпатый выделил 3 эпохи программирования:
1.0 — Пишем инструкции (if/else, циклы, функции).
2.0 — Обучаем нейросети на данных (веса, градиенты, обучение).
3.0 — Описываем задачи на естественном языке.
Сегодня LLM уже операционная система
Традиционная ОС: CPU → RAM → API → GUI
Новая ОС - LLM-ОС: Трансформер → Контекст → Промпты → Чат.
Промпты становятся новыми системными вызовами. Мы обращаемся к операционке, которая понимает намерения, а не только точные команды.
Карпатый привел пример, он скопировал текст своего доклада, попросил v0 сделать презентацию — получил интерактивные слайды с анимациями за пару минут. Раньше это заняло бы часы работы дизайнера и разработчика.
"Психология" LLM — что умеют и чего не умеют
Сильные стороны:
- Огромная база знаний
- Распознавание паттернов
- Понимание контекста
- Генерация кода
Слабые стороны:
- Галлюцинации
- Проблемы с логикой
- Нет постоянной памяти
- Уязвимости безопасности
Карпатый предлагает модель Iron Man suit: ИИ усиливает способности, но человек контролирует. Не полная автоматизация, а усиление возможностей.
Новая инфраструктура
Системы теперь проектируются для двух типов пользователей:
- Люди
- ИИ-агенты
Например,сайты начинают добавлять /llms.txt с описанием своих данных для ИИ-агентов.
Практические шаги:
1. Начните с автоматизации одной задачи через LLM
2. Изучите, как ваши системы могут стать "дружелюбными" к ИИ-агентам
3. Экспериментируйте с балансом контроля и автоматизации
4. Развивайте навык чёткого описания задач — это новый вид программирования.
На AI Startup school от YC Карпати рассказал об эволюции разработки ПО. Главная мысль - LLM становятся новой операционной системой для разработки. Карпатый сравнивает сегодняшний день с интернетом 90-х. Мы понимаем, что это важно, но ещё не видим всех сценариев применения. Инфраструктура только формируется.
Карпатый выделил 3 эпохи программирования:
1.0 — Пишем инструкции (if/else, циклы, функции).
2.0 — Обучаем нейросети на данных (веса, градиенты, обучение).
3.0 — Описываем задачи на естественном языке.
Сегодня LLM уже операционная система
Традиционная ОС: CPU → RAM → API → GUI
Новая ОС - LLM-ОС: Трансформер → Контекст → Промпты → Чат.
Промпты становятся новыми системными вызовами. Мы обращаемся к операционке, которая понимает намерения, а не только точные команды.
Карпатый привел пример, он скопировал текст своего доклада, попросил v0 сделать презентацию — получил интерактивные слайды с анимациями за пару минут. Раньше это заняло бы часы работы дизайнера и разработчика.
"Психология" LLM — что умеют и чего не умеют
Сильные стороны:
- Огромная база знаний
- Распознавание паттернов
- Понимание контекста
- Генерация кода
Слабые стороны:
- Галлюцинации
- Проблемы с логикой
- Нет постоянной памяти
- Уязвимости безопасности
Карпатый предлагает модель Iron Man suit: ИИ усиливает способности, но человек контролирует. Не полная автоматизация, а усиление возможностей.
Новая инфраструктура
Системы теперь проектируются для двух типов пользователей:
- Люди
- ИИ-агенты
Например,сайты начинают добавлять /llms.txt с описанием своих данных для ИИ-агентов.
Практические шаги:
1. Начните с автоматизации одной задачи через LLM
2. Изучите, как ваши системы могут стать "дружелюбными" к ИИ-агентам
3. Экспериментируйте с балансом контроля и автоматизации
4. Развивайте навык чёткого описания задач — это новый вид программирования.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Andrej Karpathy's keynote yesterday at AI Startup School in San Francisco
Chapters:
0:00 software is changing quite fundamentally again. LLMs are a new kind of computer, and you program them *in English*. Hence Karpathy think they are well deserving of…
Chapters:
0:00 software is changing quite fundamentally again. LLMs are a new kind of computer, and you program them *in English*. Hence Karpathy think they are well deserving of…
👍13❤7❤🔥3
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
У Manus новый мощный конкурент - MiniMax Agent Китайский стартап MiniMax представил своего ИИ-агента, который фокусируется на выполнении комплексных задач от начала до конца. Этот агент создан на основе MiniMax их прорывной модели с 4М токенами контекста.…
Китайский стартап MiniMax представил ИИ-агента для создания видео Hailuo Video Agent
Теперь тренд на специализированных агентов становится очевиднее. Вопрос теперь не в том, какой ИИ лучше, а в том, какой специалист мне нужен для этой задачи. @blockchainrf
Фокус Hailuo Video Agent - создание видео от идеи до готового продукта. Ключевая концепция - создание видео по настроению без необходимости владения техническими навыками.
Три стадии развития Hailuo:
1. готовые сценарии, минимум настроек.
2. Полу-кастомизация - возможность редактировать части процесса.
3. Полная автономность - от идеи до финального продукта.
Компания уходит от попыток создать универсального ИИ-помощника к специализированным агентам-исполнителям.
Отличие от других инструментов:
Не просто генератор видео (как Runway, Pika), а полноценный агент, который понимает творческий замысел и воплощает его в готовый продукт. Фокус на законченном результате, а не на отдельных элементах.
Это говорит о снижении порога входа - не нужно учиться монтажу/программированию/дизайну. Скорость - от часов работы к минутам. Предсказуемость - чёткие шаблоны и процессы.
Мы наблюдаем переход от ИИ как инструмента к ИИ как исполнителю. Каждый агент становится виртуальным специалистом в своей области:
MiniMax Agent = веб-разработчик
Hailuo Agent = видеомонтажёр.
@blockchainrf
Теперь тренд на специализированных агентов становится очевиднее. Вопрос теперь не в том, какой ИИ лучше, а в том, какой специалист мне нужен для этой задачи. @blockchainrf
Фокус Hailuo Video Agent - создание видео от идеи до готового продукта. Ключевая концепция - создание видео по настроению без необходимости владения техническими навыками.
Три стадии развития Hailuo:
1. готовые сценарии, минимум настроек.
2. Полу-кастомизация - возможность редактировать части процесса.
3. Полная автономность - от идеи до финального продукта.
Компания уходит от попыток создать универсального ИИ-помощника к специализированным агентам-исполнителям.
Отличие от других инструментов:
Не просто генератор видео (как Runway, Pika), а полноценный агент, который понимает творческий замысел и воплощает его в готовый продукт. Фокус на законченном результате, а не на отдельных элементах.
Это говорит о снижении порога входа - не нужно учиться монтажу/программированию/дизайну. Скорость - от часов работы к минутам. Предсказуемость - чёткие шаблоны и процессы.
Мы наблюдаем переход от ИИ как инструмента к ИИ как исполнителю. Каждый агент становится виртуальным специалистом в своей области:
MiniMax Agent = веб-разработчик
Hailuo Agent = видеомонтажёр.
@blockchainrf
hailuoai.video
Hailuo AI: Transform Idea to Visual with AI
Hailuo AI Tools - the innovative ai video generator & prompt that transform your ideas into stunning ai videos. Create captivating visuals in no time with cutting-edge AI-powered tech and a piece of words. Unleash your creativity with Hailuo AI now.
👍11🔥9
Об "антивенчурном подходе" рассказал на ПМЭФ-2025 вице-президент Газпробанка Алексей Федоров, объясняя, как междисциплинарный подход ускоряет трансфер знаний в экономику.
По словам представителя Газпромбанка (он также входит в Координационный совет при Президенте по делам молодежи в науке), цели банка при "антивенчурном" инвестировании масштабнее обычных финансовых показателей – они пытаются создавать индустрии будущего, выстраивая для них среду.
Газпромбанк является одним из крупнейших универсальных финансовых институтов России. Банк обслуживает ключевые отрасли российской экономики и занимает сильные позиции на отечественном и международном финансовых рынках.
Нас часто спрашивают: зачем нам всё это — наука, технологии, инновации? Ответ прост: без этого нет развития экономики. Новые индустрии — это драйвер роста, и банк, как финансовый институт, может поддержать их на всех этапах — от идеи до масштабирования. Наша задача — создать "воронку" знаний и проектов, помочь им найти применение, соединить науку с промышленностью. Мы работаем с университетами, с программой "Приоритет 2030", анализируем разработки и ищем точки роста.
Вы назвали наши фонды венчурными, но мы скорее придерживаемся "антивенчурного" подхода. Крупные технологии редко рождаются в хаосе стартапов. Взгляните на микроэлектронику, атомный или космический проекты — они строились на четких задачах, государственном заказе, системной кооперации. Именно так создаются прорывы.
По словам представителя Газпромбанка (он также входит в Координационный совет при Президенте по делам молодежи в науке), цели банка при "антивенчурном" инвестировании масштабнее обычных финансовых показателей – они пытаются создавать индустрии будущего, выстраивая для них среду.
Мы сочетаем оба метода: и классические инвестиции, и управляемый подход, где цель — не просто вложить, а выстроить среду, в которой технологии становятся реальной силой экономики.
Газпромбанк является одним из крупнейших универсальных финансовых институтов России. Банк обслуживает ключевые отрасли российской экономики и занимает сильные позиции на отечественном и международном финансовых рынках.
🤣17❤7👎7🔥7👍6🤨1
Foxconn и NVIDIA строят завод, где будут работать роботы уже в 2026 году
Компании планируют запустить человекоподобных роботов в 1-м квартале 2026 года, когда новый завод Foxconn в Хьюстоне начнет производство ИИ-серверов Nvidia GB300.
Отметим, что Foxconn уже активно инвестирует в робототехнику и имеет конкретные разработки. Планируется, что в ноябре компания покажет 2 разработки.
Свежие отчёты по гуманоидам, которые ранее были опубликованы у нас @blockchainrf, смотрите здесь.
Компании планируют запустить человекоподобных роботов в 1-м квартале 2026 года, когда новый завод Foxconn в Хьюстоне начнет производство ИИ-серверов Nvidia GB300.
Отметим, что Foxconn уже активно инвестирует в робототехнику и имеет конкретные разработки. Планируется, что в ноябре компания покажет 2 разработки.
Свежие отчёты по гуманоидам, которые ранее были опубликованы у нас @blockchainrf, смотрите здесь.
👍11🔥2
Google представил алгоритм создания синтетических данных для обучения рассуждениям LLM
Google предлагает SPARQ-новый метод создания синтетического набора данных, который включает задачи с четко определенными шагами решения, чтобы модели могли учиться не только конечным ответам, но и процессу их получения.
Это помогает преодолеть ограничения, связанные с галлюцинациями, поверхностным запоминанием шаблонов, что часто встречается в LLM.
Метод также использует автоматизированные подходы для масштабируемого создания данных, минимизируя необходимость в дорогостоящей ручной разметке.
Google предлагает SPARQ-новый метод создания синтетического набора данных, который включает задачи с четко определенными шагами решения, чтобы модели могли учиться не только конечным ответам, но и процессу их получения.
Это помогает преодолеть ограничения, связанные с галлюцинациями, поверхностным запоминанием шаблонов, что часто встречается в LLM.
Метод также использует автоматизированные подходы для масштабируемого создания данных, минимизируя необходимость в дорогостоящей ручной разметке.
❤9👍6❤🔥2
Илья Суцкевер еще в 2021г. увидел рассуждения в ИИ, говорит Ноам Браун, глава команды по мультиагентным системам OpenAI
В свежем интервью Ноам говорит, что в 2021 Илья работал над проектом под кодовым названием GPT-Zero для исследования вычислений во время тестирования. Он экспериментировал с test-time compute за 3 года до модели o1.
Тогда Илья говорил, что нужны рассуждения, и что это может быть достижимо относительно быстро.
А Ноам и коллеги были скептичны и думали, что это займёт очень много времени. Ноам в 2023 понял, что Илья был прав и это оказалось не так сложно, как он думал.
Ноам говорит, что изучил внутренние документы OpenAI и был поражён видением Ильи даже до 2021 года. В опубликованных email'ах 2016-2017 годов Илья писал принципы типа один большой эксперимент ценнее 100 маленьких. Это отличало тогда OpenAI от DeepMind и других лабораторий.
Ноам Браун говорит, что мы вошли в новую эру развития ИИ - эру масштабирования вычислений во время тестирования. Это парадигма, где модели "думают" дольше перед ответом, что даёт эквивалент увеличения размера модели в 1000-10000 раз. Модели должны достичь определённого уровня способностей (как GPT-4), чтобы получать пользу от дополнительного "мышления".
Ноам говорит, что рассуждения работают не только для математики и программирования, но и в областях без чётких метрик успеха.
Браун возглавляет команду по мультиагентным системам в OpenAI. Его видение такое:
1. Люди занимают не узкую, а широкую полосу интеллекта
2. Если позволить миллиардам ИИ сотрудничать и конкурировать долгое время, они создадут свою цивилизацию.
Вызовы масштабирования test-time compute по Ноаму:
Стоимость становится всё дороже заставлять модели думать дольше.
Время, если модель думает 3 недели над задачей, то и эксперименты займут минимум 3 недели.
Браун признаёт, что модели менее эффективны в использовании данных, чем люди. Это одна из важнейших нерешённых проблем в исследованиях ИИ.
Браун видит, что ИИ будет способен выполнять не только программирование, но и многие задачи удалённой работы.
Браун считает, что многие текущие решения harness'ы, роутеры между моделями будут "смыты" масштабированием.
Идеальный harness - это отсутствие harness'а. OpenAI стремится к единой универсальной модели.
В свежем интервью Ноам говорит, что в 2021 Илья работал над проектом под кодовым названием GPT-Zero для исследования вычислений во время тестирования. Он экспериментировал с test-time compute за 3 года до модели o1.
Тогда Илья говорил, что нужны рассуждения, и что это может быть достижимо относительно быстро.
А Ноам и коллеги были скептичны и думали, что это займёт очень много времени. Ноам в 2023 понял, что Илья был прав и это оказалось не так сложно, как он думал.
Ноам говорит, что изучил внутренние документы OpenAI и был поражён видением Ильи даже до 2021 года. В опубликованных email'ах 2016-2017 годов Илья писал принципы типа один большой эксперимент ценнее 100 маленьких. Это отличало тогда OpenAI от DeepMind и других лабораторий.
Ноам Браун говорит, что мы вошли в новую эру развития ИИ - эру масштабирования вычислений во время тестирования. Это парадигма, где модели "думают" дольше перед ответом, что даёт эквивалент увеличения размера модели в 1000-10000 раз. Модели должны достичь определённого уровня способностей (как GPT-4), чтобы получать пользу от дополнительного "мышления".
Ноам говорит, что рассуждения работают не только для математики и программирования, но и в областях без чётких метрик успеха.
Браун возглавляет команду по мультиагентным системам в OpenAI. Его видение такое:
1. Люди занимают не узкую, а широкую полосу интеллекта
2. Если позволить миллиардам ИИ сотрудничать и конкурировать долгое время, они создадут свою цивилизацию.
Вызовы масштабирования test-time compute по Ноаму:
Стоимость становится всё дороже заставлять модели думать дольше.
Время, если модель думает 3 недели над задачей, то и эксперименты займут минимум 3 недели.
Браун признаёт, что модели менее эффективны в использовании данных, чем люди. Это одна из важнейших нерешённых проблем в исследованиях ИИ.
Браун видит, что ИИ будет способен выполнять не только программирование, но и многие задачи удалённой работы.
Браун считает, что многие текущие решения harness'ы, роутеры между моделями будут "смыты" масштабированием.
Идеальный harness - это отсутствие harness'а. OpenAI стремится к единой универсальной модели.
www.latent.space
Scaling Test Time Compute to Multi-Agent Civilizations: Noam Brown
The Bitter Lesson vs Agent Harnesses & World Model, Solving Poker and Diplomacy, Debating RL+Reasoning with Ilya, what's *wrong* with the System 1/2 analogy, and the challenges of Test-Time Scaling
❤9👍6🔥2🤯1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Самая умная и красивая улитка Amore прямо сейчас читает только лучший канал профессора Михаила Лебедева https://tttttt.me/augmented_brain
Amore 100% владелец @blockchainrf и думает сейчас над инвестициями в нейротех, есть несколько интересных стартапов.
Amore 100% владелец @blockchainrf и думает сейчас над инвестициями в нейротех, есть несколько интересных стартапов.
😁14❤7😎1
Цукерберг инвестировал в стартап Ильи Суцкевера, хотя хотел купить его
Также как и стартапы Perplexity и Thinking Machines Lab(основан экс-СТО OpenAI Мирой Мурати). Но сделки не состоялись из-за разногласий по цене и/или стратегии.
Но Марк в случае со стартапом SSI Ильи инвестировал в раунд вместе с Google.
В итоге Марк смог выкупить сооснователей стартапа Ильи Суцкевера - Даниэля Гросса и Нэта Фридмана.
Также как и стартапы Perplexity и Thinking Machines Lab(основан экс-СТО OpenAI Мирой Мурати). Но сделки не состоялись из-за разногласий по цене и/или стратегии.
Но Марк в случае со стартапом SSI Ильи инвестировал в раунд вместе с Google.
В итоге Марк смог выкупить сооснователей стартапа Ильи Суцкевера - Даниэля Гросса и Нэта Фридмана.
The Verge
Meta held talks to buy Thinking Machines, Perplexity, and Safe Superintelligence
Mark Zuckerberg is spending big on AI.
1❤11👍6👎3🔥3
Джеффри Хинтон сказал, что Илья нашел способ, как создать безопасный ИИ
Нобелевский лауреат Хинтон, говорит, что Илья Суцкевер, похоже, знает «секретный ингредиент» безопасного ИИ, но держит его в секрете.
Хинтон по-прежнему обедает часто с Ильей, но тот так и не говорит из-за чего было увольнение Сэма Альтмана в ноябре 2023.
Нобелевский лауреат Хинтон, говорит, что Илья Суцкевер, похоже, знает «секретный ингредиент» безопасного ИИ, но держит его в секрете.
Хинтон по-прежнему обедает часто с Ильей, но тот так и не говорит из-за чего было увольнение Сэма Альтмана в ноябре 2023.
YouTube
Godfather of AI: I Tried to Warn Them, But We’ve Already Lost Control! Geoffrey Hinton
He pioneered AI, now he’s warning the world. Godfather of AI Geoffrey Hinton breaks his silence on the deadly dangers of AI no one is prepared for.
Geoffrey Hinton is a leading computer scientist and cognitive psychologist, widely recognised as the ‘Godfather…
Geoffrey Hinton is a leading computer scientist and cognitive psychologist, widely recognised as the ‘Godfather…
🔥12🤣4❤🔥3👍2👎1