Появились сообщения, что в GPT-6 Astra используется техника recurrent depth - одни и те же Transformer-блоки с общими весами прогоняются несколько раз подряд.
Вместо того чтобы каждый раз добавлять новые слои и параметры, модель может повторно использовать уже существующие блоки и выполнять больше внутреннего вычисления над одним состоянием.
По сути:
hidden state → Transformer block → тот же block → тот же block → результатТакой подход близок к семейству Recurrent Reasoning Models (RRM), которое исследователи активно изучают как способ увеличить глубину рассуждения без пропорционального роста числа параметров.
Интересно, что похожую идею разбирали ещё весной этого года в работе про recurrent reasoning models:
https://arxiv.org/abs/2603.02193
PS: OpenAI публично архитектуру Astra пока не раскрывала, поэтому recurrent depth остаётся сообщаемой, но не подтверждённой компанией особенностью модели.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16🔥5❤4
Утекли предполагаемые бенчмарки Gemini 4 - цифры выглядят безумно 🤯
В сети разошлась таблица с прогнозируемыми результатами Gemini 4:
- 99,9%+ — ARC-AGI-3
- 99,1% — FrontierMath Tier 4 v2
- 72,8% — Terminal-Bench Science 0.1
- 70,2% — HealthBench Professional
- 62,3% — Terminal-Bench 4.0
- 48,7% — AutomationBench
- 98,6% — BenchCAD
В этой таблице Gemini 4 опережает GPT-6 Astra и Fable 5.1 на всех перечисленных тестах. Особенно сильный скачок якобы приходится на математику, scientific reasoning, работу в терминале и agentic-задачи.
Сам Gemini 4 реален: Google уже подтвердил, что запустил для него свой «самый амбициозный pre-training run» на сегодняшний день.
В сети разошлась таблица с прогнозируемыми результатами Gemini 4:
- 99,9%+ — ARC-AGI-3
- 99,1% — FrontierMath Tier 4 v2
- 72,8% — Terminal-Bench Science 0.1
- 70,2% — HealthBench Professional
- 62,3% — Terminal-Bench 4.0
- 48,7% — AutomationBench
- 98,6% — BenchCAD
В этой таблице Gemini 4 опережает GPT-6 Astra и Fable 5.1 на всех перечисленных тестах. Особенно сильный скачок якобы приходится на математику, scientific reasoning, работу в терминале и agentic-задачи.
Сам Gemini 4 реален: Google уже подтвердил, что запустил для него свой «самый амбициозный pre-training run» на сегодняшний день.
😁50❤21🤣15👍9🔥5
DeepSeek хочет закупить около 160 000 ускорителей Huawei Ascend для своего огромного дата-центра во Внутренней Монголии.
Если заказ реализуют, это будет крупнейший кластер Huawei для AI.
По данным Bloomberg:
- Ascend планируют использовать в основном для inference
- обучение крупных моделей DeepSeek по-прежнему рассчитывает проводить на NVIDIA
- производство такого объёма чипов может занять больше года
- главный ограничитель сейчас - не спрос, а производственные мощности Huawei
DeepSeek, судя по всему, хочет ещё больше ускорителей, но Huawei пока физически не может выпускать их в нужных объёмах.
Это хорошо показывает, как быстро в Китае растёт отдельная инфраструктура для AI inference на локальных чипах.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-04/deepseek-plans-big-huawei-ai-chip-order-to-power-new-data-center
Если заказ реализуют, это будет крупнейший кластер Huawei для AI.
По данным Bloomberg:
- Ascend планируют использовать в основном для inference
- обучение крупных моделей DeepSeek по-прежнему рассчитывает проводить на NVIDIA
- производство такого объёма чипов может занять больше года
- главный ограничитель сейчас - не спрос, а производственные мощности Huawei
DeepSeek, судя по всему, хочет ещё больше ускорителей, но Huawei пока физически не может выпускать их в нужных объёмах.
Это хорошо показывает, как быстро в Китае растёт отдельная инфраструктура для AI inference на локальных чипах.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-04/deepseek-plans-big-huawei-ai-chip-order-to-power-new-data-center
🔥12👍7🥰3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GPT-6 Astra не та модель, разработку которой OpenAI приостановила из-за опасений по кибербезопасности. Речь шла о будущей модели.
«Обучение Astra завершилось уже некоторое время назад. Модель, о приостановке которой мы недавно говорили, это будущая модель. Но Astra уже достигла уровня cyber-critical.»
Источник: YouTube-канал Bloomberg Television, полное видео - в комментариях.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣38👍9🔥6❤4🥴2
Слух о том, что Anthropic могла решить одну из задач тысячелетия, становится всё интереснее.
Несколько часов назад Теренс Тао отдельно разобрал сценарий, где AI самостоятельно находит решение задачи глобальной регулярности уравнений Навье-Стокса, но почти весь путь к доказательству остаётся скрытым внутри закрытой системы.
Математически задача может быть решена, но если человечество увидит только финальный ответ без цепочки неудачных подходов, обходных путей и новых идей, сама область может получить от этого гораздо меньше пользы.
Пока подтверждённого решения Навье-Стокса нет, задача официально остаётся открытой. Но совпадение по времени выглядит очень любопытно.
Несколько часов назад Теренс Тао отдельно разобрал сценарий, где AI самостоятельно находит решение задачи глобальной регулярности уравнений Навье-Стокса, но почти весь путь к доказательству остаётся скрытым внутри закрытой системы.
Математически задача может быть решена, но если человечество увидит только финальный ответ без цепочки неудачных подходов, обходных путей и новых идей, сама область может получить от этого гораздо меньше пользы.
Пока подтверждённого решения Навье-Стокса нет, задача официально остаётся открытой. Но совпадение по времени выглядит очень любопытно.
👍26🔥9❤6🤣5🤨2⚡1
🚀 Thinking Machines Lab Миры Мурати уже обсуждает новый раунд инвестиций с оценкой около $40 млрд - менее чем через два года после запуска.
Стартап при этом уже генерирует как минимум
несколько сотен миллионов долларов годовой выручки в пересчёте на текущий темп.
Если сделка состоится, это будет одна из самых высоких оценок среди молодых AI-компаний.
https://www.theinformation.com/articles/thinking-machines-lab-talks-raise-billions-roughly-40-billion-valuation
Стартап при этом уже генерирует как минимум
несколько сотен миллионов долларов годовой выручки в пересчёте на текущий темп.
Если сделка состоится, это будет одна из самых высоких оценок среди молодых AI-компаний.
https://www.theinformation.com/articles/thinking-machines-lab-talks-raise-billions-roughly-40-billion-valuation
👍11❤5🤣4🔥2🌭1
🤖 Подключать AI-агента к каждому мессенджеру отдельно - обычно боль из разных API, токенов, настроек и коннекторов.
dsh-im решает это одним плагином для DeepSeek Harness.
Он позволяет подключить локального агента сразу к 9 платформам:
* Telegram
* Slack
* Discord
* WhatsApp
* WeChat
* Feishu
* DingTalk
* WeCom
* QQ
Настройка может идти через QR-код, App Manifest или обычные credentials — из одного интерфейса.
Что ещё умеет:
* несколько ботов на одном канале;
* отдельные workspace и session bindings;
* стриминг ответов;
* отображение thinking/tool progress там, где это поддерживается;
* отправка изображений и файлов;
* выбор Agent Preset для каждого бота;
* тест подключения прямо из панели.
Полезно, если нужно быстро встроить локального AI-агента в уже существующие рабочие чаты команды.
Open source, MIT.
https://github.com/xmanrui/dsh-im
dsh-im решает это одним плагином для DeepSeek Harness.
Он позволяет подключить локального агента сразу к 9 платформам:
* Telegram
* Slack
* Discord
* Feishu
* DingTalk
* WeCom
Настройка может идти через QR-код, App Manifest или обычные credentials — из одного интерфейса.
Что ещё умеет:
* несколько ботов на одном канале;
* отдельные workspace и session bindings;
* стриминг ответов;
* отображение thinking/tool progress там, где это поддерживается;
* отправка изображений и файлов;
* выбор Agent Preset для каждого бота;
* тест подключения прямо из панели.
Полезно, если нужно быстро встроить локального AI-агента в уже существующие рабочие чаты команды.
Open source, MIT.
https://github.com/xmanrui/dsh-im
👍18🔥9❤6
⚡ Tencent открыла TeamAI-CLI - общую память для ИИ-агентов команды
Инструмент собирает навыки, правила, документацию, MCP и накопленный опыт в одном Git-репозитории.
* изменения проходят через Merge Request
* после слияния обновления автоматически загружаются в следующей сессии
* полезные решения получают рейтинг и чаще попадают в контекст
* знания можно искать по проектам и кодовой базе
* поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, CodeBuddy и WorkBuddy
Найденный одним разработчиком способ исправить сложный баг можно закрепить как стандарт для всех агентов команды.
https://github.com/Tencent/teamai-cli
Инструмент собирает навыки, правила, документацию, MCP и накопленный опыт в одном Git-репозитории.
* изменения проходят через Merge Request
* после слияния обновления автоматически загружаются в следующей сессии
* полезные решения получают рейтинг и чаще попадают в контекст
* знания можно искать по проектам и кодовой базе
* поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, CodeBuddy и WorkBuddy
Найденный одним разработчиком способ исправить сложный баг можно закрепить как стандарт для всех агентов команды.
https://github.com/Tencent/teamai-cli
👍18🔥8❤6🤔1
Qwen вместе с Taobao & Tmall и сделала E-Commerce Bench, где агенту дают 100 тысяч юаней и 365 виртуальных дней. Он изучает категории, торгуется с поставщиками, назначает цены, следит за календарём распродаж, тянет склад и контролирует денежные потоки, причём одновременно может вести до четырёх магазинов.
Ни потолок спроса, ни себестоимость ему не показаны - до всего нужно докопаться самому.
Рабочий день идёт с 8 утра до 6 вечера, и каждый вызов инструмента тратит время: проверить деньги (10 минут), открыть магазин (60), написать поставщику (30).
Расходы списываются сразу, а выручка идёт через комиссию, эскроу, 9 дней ожидания и ручной вывод.
Склад сводится посуточно, товар, не отправленный за двое суток, отменяется, а репутация напрямую множит спрос: магазин на дне её шкалы получает 15% от обычного трафика.
Если бы роль поставщика играла языковая модель, одна и та же стратегия давала бы разные цены, а бенч превратился бы в соревнование по джейлбрейку. Поэтому все уступки и отказы считает жёсткий алгоритм, а модель лишь переводит его решения в речь на виртуальных переговорах.
GPT-5.6 Sol - лидер, он закончил год с 1,43 млн юаней, увеличив капитал в 14,3 раза.
Qwen3.8-Max-Preview - лучшая среди моделей с открытыми весами, на конец года у нее было 416 тыс. юаней
Qwen3.5-Plus остался с 1100 юанями.
Кстати, 10 циклов из 90 закончились банкротством, и сценарий почти всегда один - забить склад в январе и не суметь распродать.
Торговаться толком не научился никто.
До себестоимости поставщика не додавил ни один агент. Единственный, кто хоть как-то сбивал цену - Opus 4.7, но по настроению.
Исключение - Qwen3.8-Max-Preview, которая продавливает цену ниже на повторных заказах.
С мошенниками вышло интереснее всего.
Их в реестре 152 из 576 (26,4%), они пишут всем моделям, но у Opus 4.7 деньги получили 4% тех мошенников, с кем он заговорил, у GPT-5.6 Sol - 31,7%.
ИИ-предприниматели категорически не умеют распоряжаться рабочим временем.
Отправки, переходы на следующий день, вывод наличных и выкладка товара съедают 71,8% всех вызовов. На разговоры с поставщиками приходится 6%. На пересмотр цен 0,66%.
Модели заняты обслуживанием процесса, а не экономикой.
Отсюда странность в рейтинге эффективности. Fable5 зарабатывает 479 юаней на вызов против 363 у Sol, тратя при этом почти вдвое меньше вызовов, а по итоговым деньгам идёт позади.
Измерять обучение на длинной дистанции сложно, но тут у бенча есть линейка.
Ядро переговоров никогда не уходит ниже собственной себестоимости, значит лучшая цена, которую агент однажды выбил, - это верхняя граница того, за сколько поставщик готов отдать товар. Дальше можно сравнивать - следующая закупка у того же поставщика прошла дешевле или дороже уже достигнутого.
На 8647 повторных покупок улучшили свой же результат только 2 модели из 18, а 15 переплачивали настолько, что промахивались мимо случайного порядка больше чем на 2 стандартных отклонения.
#AI #ML #Agents #ECommerce #Benchmark #Qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17👍9❤8
За основу взята упрощенная версия доказательства Уайлса от Дармона, Даймонда и Тейлора. Сгенерировано 13 млн строк кода и 30 300 промежуточных теорем, из которых в финальное доказательство вошли 29 500. Результат проверил компилятор Lean и подтвердил математик Кевин Баззард, ведущий проект формализации этой теоремы с 2024 года.
Первые попытки проваливались. Агенты теряли состояние проекта и переставали координироваться, их неудачные заходы дали около 7% строк итогового кода. Сработало после перехода на платформу Prove2Me, которая держит граф теорем и позволяет агентам работать параллельно, смягчая деградацию памяти на длинной дистанции.
Полностью автономным процесс не был - человек изредка давал указания верхнего уровня. Смысл автоматизации в том, что люди-рецензенты уже не успевают проверять поток доказательств, а формализация снимает с них часть нагрузки.
anthropic.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍8❤7
В выходные AI VK собрала лидов из ML- и RecSys на закрытой встрече AI VK & Pro.
Вместо длинной деловой программы — один предметный разговор о персонализации, инфраструктуре Discovery-платформу и нейросетях. За год на ее базе построили несколько новых рекомендательных технологий: от нейропрофиля и нейросетевого ранжирования до нейропоиска Discovery AI.
А после — гольф: мастер-классы, турнир и разговоры уже без презентаций.
Вместо длинной деловой программы — один предметный разговор о персонализации, инфраструктуре Discovery-платформу и нейросетях. За год на ее базе построили несколько новых рекомендательных технологий: от нейропрофиля и нейросетевого ранжирования до нейропоиска Discovery AI.
А после — гольф: мастер-классы, турнир и разговоры уже без презентаций.
🤣11❤5👍4🔥2🍌2❤🔥1🥴1
Левент Алпёге и Тристан Бакмастер получили новые результаты для двумерной системы Буссинеска и трёхмерных уравнений Эйлера: показали, как при гладком внешнем воздействии изначально гладкое течение может развить сингулярность за конечное время.
В работе использовались Claude и OpenAI Codex. Теренс Тао высоко оценил результат и считает, что подход может быть расширен на уравнения Навье–Стокса, учитывающие вязкость. За решение соответствующей задачи тысячелетия назначена премия $1 млн.
Одновременно разгорелся конфликт. По словам Бакмастера, OpenAI узнала об их прогрессе до публикации, а затем сообщила о собственном доказательстве для Навье–Стокса. Он утверждает, что при обсуждении публикации ему предложили исключить Алпёге из авторов из-за его работы в Anthropic.
Себастьен Бюбек отверг обвинения, назвав их ложными и провокационными. Бакмастер отдельно уточнил, что не знает, использовались ли их закрытые данные.
Опубликованные результаты авторов ещё не решают задачу Навье–Стокса. Заявленное доказательство OpenAI пока не опубликовано и не прошло независимую проверку.
The Authors’s solution:
https://mathstodon.xyz/@tristanbuckmaster@mastodon.social/117233413735526010
Terence Tao on the solution:
https://mathstodon.xyz/@tao/117233527638291447
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤7🔥2🤔1🙏1
OpenAI закрыла задачу тысячелетия. Навье-Стокс решён, и решил его не человек
Сегодня OpenAI выложила доказательство того, что уравнения Навье-Стокса могут взрываться за конечное время. Гладкая жидкость в покое, гладкая внешняя сила, конечная энергия на всём протяжении, и при этом скорость уходит в бесконечность за конечное время. Это пункты C и D в официальной формулировке Клэя, то есть задача тысячелетия закрыта в сторону "нет, гладкость не гарантирована". Вопрос висел с 1934 года, когда Лере построил слабые решения и не смог сказать, остаются ли они гладкими.
Физика решения довольно красивая. Вихрь спиралью затягивается к оси и одновременно вытягивается вдоль неё, как спагетти. Радиус ядра сжимается
OpenAI с 28 августа тренирует новую внутреннюю модель, которая по их словам заметно сильнее GPT-6 Astra, и обучение ещё не закончено. 1 сентября они услышали слух, что кто-то решил две задачи тысячелетия, и запустили мультиагентную систему на все открытые проблемы Клэя сразу. Агенты имели доступ к кешу интернета и запуску кода, работали группами с общением внутри группы. Группа, которая добила Навье-Стокса, состояла примерно из 10 000 параллельных агентов. Разным группам давали разные варианты формулировки, включая варианты на доказательство и на опровержение. Сначала около 100 агентов за 50 часов сломали более простую задачу регулярности для уравнений Эйлера без вязкости, после чего все ресурсы перекинули на Навье-Стокс и скормили агентам решение по Эйлеру как затравку. Между группами инсайты консолидировали через Codex. Итог получен 5 сентября, через 88 часов после старта, ещё 17 часов ушло на формализацию и проверку в Lean силами GPT-6 Astra. Суммарно на Навье-Стокс агенты отправили 2,7 миллиона сообщений и сожгли около 130 миллиардов выходных токенов, на все задачи вместе 300 миллиардов.
Слух, с которого всё началось, касался Левента Альпёге из Anthropic и Тристана Бакмастера из NYU. Когда OpenAI после Lean-верификации связалась с ними, выяснилось, что у тех решён форсированный Эйлер, а не Навье-Стокс. OpenAI признаёт их приоритет по Эйлеру и пишет, что чужой работы не видела, хотя не может исключить, что деанонимизированные данные из продуктов косвенно улучшили модель. Премию Клэя они забирать не собираются.
Формальная проверка здесь не украшение, а единственная причина, почему результату вообще можно верить при таком объёме генерации. И да, модель, которая это сделала, ещё дообучается.
https://openai.com/index/navier-stokes-solution/https://openai.com/index/navier-stokes-solution/
PDF:
https://cdn.openai.com/pdf/32d9f210-8b73-45e0-91bc-82a30aef8a9a/navier-stokes.pdf
Сегодня OpenAI выложила доказательство того, что уравнения Навье-Стокса могут взрываться за конечное время. Гладкая жидкость в покое, гладкая внешняя сила, конечная энергия на всём протяжении, и при этом скорость уходит в бесконечность за конечное время. Это пункты C и D в официальной формулировке Клэя, то есть задача тысячелетия закрыта в сторону "нет, гладкость не гарантирована". Вопрос висел с 1934 года, когда Лере построил слабые решения и не смог сказать, остаются ли они гладкими.
Физика решения довольно красивая. Вихрь спиралью затягивается к оси и одновременно вытягивается вдоль неё, как спагетти. Радиус ядра сжимается
как τ^(1/2), длина как τ^(1/2-h), скорость растёт как τ^(-1/2-h), где τ это время до сингулярности, а h маленький фиксированный показатель меньше 1/100. Энергия ядра при этом стремится к нулю, так что закон сохранения не нарушается. Главная хитрость в том, что все члены уравнения расходятся, но сокращаются с такой точностью, что внешняя сила остаётся гладкой. Для этого вокруг ядра добавляют семейства осциллирующих импульсов, которые вытягивают энергию из сдвига фонового потока и своими средними потоками импульса гасят сингулярную часть невязки. Формальное доказательство на Lean, статья на 165 страниц.OpenAI с 28 августа тренирует новую внутреннюю модель, которая по их словам заметно сильнее GPT-6 Astra, и обучение ещё не закончено. 1 сентября они услышали слух, что кто-то решил две задачи тысячелетия, и запустили мультиагентную систему на все открытые проблемы Клэя сразу. Агенты имели доступ к кешу интернета и запуску кода, работали группами с общением внутри группы. Группа, которая добила Навье-Стокса, состояла примерно из 10 000 параллельных агентов. Разным группам давали разные варианты формулировки, включая варианты на доказательство и на опровержение. Сначала около 100 агентов за 50 часов сломали более простую задачу регулярности для уравнений Эйлера без вязкости, после чего все ресурсы перекинули на Навье-Стокс и скормили агентам решение по Эйлеру как затравку. Между группами инсайты консолидировали через Codex. Итог получен 5 сентября, через 88 часов после старта, ещё 17 часов ушло на формализацию и проверку в Lean силами GPT-6 Astra. Суммарно на Навье-Стокс агенты отправили 2,7 миллиона сообщений и сожгли около 130 миллиардов выходных токенов, на все задачи вместе 300 миллиардов.
Слух, с которого всё началось, касался Левента Альпёге из Anthropic и Тристана Бакмастера из NYU. Когда OpenAI после Lean-верификации связалась с ними, выяснилось, что у тех решён форсированный Эйлер, а не Навье-Стокс. OpenAI признаёт их приоритет по Эйлеру и пишет, что чужой работы не видела, хотя не может исключить, что деанонимизированные данные из продуктов косвенно улучшили модель. Премию Клэя они забирать не собираются.
Формальная проверка здесь не украшение, а единственная причина, почему результату вообще можно верить при таком объёме генерации. И да, модель, которая это сделала, ещё дообучается.
https://openai.com/index/navier-stokes-solution/https://openai.com/index/navier-stokes-solution/
PDF:
https://cdn.openai.com/pdf/32d9f210-8b73-45e0-91bc-82a30aef8a9a/navier-stokes.pdf
1🔥30👍9❤6🤔2