Сэм Альтман в честь выхода o3-pro выпустил эссе под названием «Нежная сингулярность»
Снова пишет про будущее, но теперь среди прочего – конкретные предсказания (да). Итак, топ цитат:
Полностью читаем здесь
Снова пишет про будущее, но теперь среди прочего – конкретные предсказания (да). Итак, топ цитат:
Мы прошли горизонт событий; взлет начался. Человечество близко к созданию цифрового суперинтеллекта, и, по крайней мере, пока это гораздо менее странно, чем, как кажется, должно быть. Роботы пока не ходят по улицам, и большинство из нас не общаются с ИИ весь день.
В 2025 году появились агенты, способные выполнять настоящую когнитивную работу; написание кода уже никогда не будет прежним.
В 2026 году, скорее всего, появятся системы, открывать новые идеи
. В 2027 году могут появиться роботы, способные выполнять задачи в реальном мире.
В 2030-х годах интеллект и энергия — идеи и способность воплощать идеи — будут в диком изобилии. Эти два фактора долгое время были фундаментальными ограничителями человеческого прогресса; при их (и хорошем управлении)
мы теоретически можем иметь что угодно
.
Мы очень быстро переходим от удивления, что ИИ может написать абзац, к удивлению, когда он может создать прекрасно написанный роман. Или от удивления, что он может написать небольшую программу, к удивлению, когда он может создать целую новую компанию.
Вот как проходит сингулярность: чудеса становятся рутиной, а затем базовым минимумом
.
По мере автоматизации производства центров обработки данных
стоимость интеллекта должна в конечном итоге приблизиться к стоимости электроэнергии
.
Скорость создания новых чудес будет колоссальной. Сегодня даже трудно представить, что мы откроем к 2035 году; может быть, за один год мы перейдем от решения физики высоких энергий к началу колонизации космоса. Конечно, будут и сложные моменты: например, исчезнут целые классы профессий. Но
люди по-прежнему будут способны адаптироваться практически ко всему
.
Полностью читаем здесь
MWS AI (ex MTS AI) представили open-source версию ИИ-ассистента для программистов — Kodify Nano.
Что умеет: писать код по текстовому запросу, объяснять его, генерировать юнит-тесты и документацию. Модель поддерживает Python, Java, JavaScript, C# и ещё ряд языков, содержит 1,5 миллиарда параметров и поддерживает контекст 32 тыс. токенов (примерно 16–25 тыс. строк кода).
Под капотом – Qwen2.5-Coder, дообученная командой на собственном датасете. Можно использовать в закрытом контуре, дообучать под себя, подключать к любимым редакторам через плагин.
Попробовать уже можно на сайте MWS AI.
Что умеет: писать код по текстовому запросу, объяснять его, генерировать юнит-тесты и документацию. Модель поддерживает Python, Java, JavaScript, C# и ещё ряд языков, содержит 1,5 миллиарда параметров и поддерживает контекст 32 тыс. токенов (примерно 16–25 тыс. строк кода).
Под капотом – Qwen2.5-Coder, дообученная командой на собственном датасете. Можно использовать в закрытом контуре, дообучать под себя, подключать к любимым редакторам через плагин.
Попробовать уже можно на сайте MWS AI.
😁53❤40👍30🤯8
Data Secrets
Fun fact: новая o3-pro все еще намного слабее модели o3 preview, которую OpenAI показывали в декабре
Когда o3 только анонсировали (пост от 20 декабря), на ARC-AGI она выбивала почти 80% при самом низком бюджете ризонинга.
Выпущенная недавно для всех o3 при самом высоком бюджете ризонинга выбивает всего 60 с хвостиком, и вышедшая вчера o3-pro – примерно столько же. Смотрите график.
Что это значит? Что ту самую o3, скорее всего, так и не выпустят (уж очень дорогая). Зато, возможно, будет оптимизированная o4, которая выйдет на тот же уровень и будет в разы дешевле.
Когда o3 только анонсировали (пост от 20 декабря), на ARC-AGI она выбивала почти 80% при самом низком бюджете ризонинга.
Выпущенная недавно для всех o3 при самом высоком бюджете ризонинга выбивает всего 60 с хвостиком, и вышедшая вчера o3-pro – примерно столько же. Смотрите график.
Что это значит? Что ту самую o3, скорее всего, так и не выпустят (уж очень дорогая). Зато, возможно, будет оптимизированная o4, которая выйдет на тот же уровень и будет в разы дешевле.
😁92🤯34❤17👍12🤔5🤨3☃1
Data Secrets
У Meta черная полоса Ранее компания потерпела провал с релизом Llama-4, а сейчас стало известно, что откладывается выпуск модели Behemoth. Ее обещали как самую крупную из серии Llama 4 и должны были выпустить в этом месяце, но теперь неясно, увидим ли мы…
Цукерберг планирует еще побороться: Meta пересобирает ИИ-отдел
Помните новость о том, что после неудачного выхода Llama 4 Цукер психанул и обещал провести "большие изменения в составе" команд?
Ну так вот, он действительно решил это сделать. Говорят, сейчас CEO лично отбирает 50 человек (в том числе нового руководителя ИИ-рисерча), которые будут работать над ASI. Даже столы в офисе передвинул, чтобы эта команда сидела рядом с ним. Отделение будет называться Meta’s Superintelligence Group.
Звучит дорого. Надеемся, принесет плоды
Помните новость о том, что после неудачного выхода Llama 4 Цукер психанул и обещал провести "большие изменения в составе" команд?
Ну так вот, он действительно решил это сделать. Говорят, сейчас CEO лично отбирает 50 человек (в том числе нового руководителя ИИ-рисерча), которые будут работать над ASI. Даже столы в офисе передвинул, чтобы эта команда сидела рядом с ним. Отделение будет называться Meta’s Superintelligence Group.
Звучит дорого. Надеемся, принесет плоды
👍166❤43😁40
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
CEO Nvidia Дженсен Хуанг рассказал, как он продал первую видеокарту OpenAI
Источник: свежий VivaTech Paris 2025
«Это был 2016 год и мы создали суперкомпьютер для AI. 0 клиентов, 0 интереса, 0 хайпа. Только непонимание.
Но оказалось, что один молодой стартап был заинтересован. Я подумал, что сейчас наконец-то продам видеокарту, но потом узнал, что это был non-profit стартап.
Но я все равно взял видеокарту и повез им ее сам. Стартап назывался OpenAI»
Источник: свежий VivaTech Paris 2025
❤251😁84👍67🔥31🗿7
Хорошие новости: OpenAI удвоили лимиты на o3 для Plus юзеров
Конечно, o3-pro все еще недоступна в подписке за 20 долларов, но зато, после падения цен, в ней удвоились лимиты на обычную o3. Раньше было 100 запросов в неделю, теперь будет 200.
Кстати, вчера исполнилось ровно 5 лет API OpenAI. Его запустили 11 июня 2020 года, после выхода GPT-3.
Конечно, o3-pro все еще недоступна в подписке за 20 долларов, но зато, после падения цен, в ней удвоились лимиты на обычную o3. Раньше было 100 запросов в неделю, теперь будет 200.
Кстати, вчера исполнилось ровно 5 лет API OpenAI. Его запустили 11 июня 2020 года, после выхода GPT-3.
👏91🔥39❤12👌10🦄4👍3☃1
Avito раскрыли много интересных деталей про свою AI-кухню
Совсем недавно компания открывала двери своего московского офиса в рамках Data Fest. Во время выстеплений инженеры Avito раскрыли много занятных тех.деталей об A-Vibe. Собрали основное:
➖ A-Vibe работает в два раза быстрее конкурентов на русском языке за счет кастомного токенизатора. Подменить токенизатор не так то просто: о том, как конкретно это делали можно почитать в нашей статье. Плюс, дообучение: 700 миллиардов токенов из открытых датасетов, обезличенные данные Авито и даже олимпиадные задачи.
➖ Модель также хорошо умеет работать с изобрежениями. Для обучения создали датасет из 200 тысяч изображений реальных объявлений и миллиона пар вопрос-ответ, используя большие VLM для генерации разметки. На проде модель уже генерирует описание к объявлениям и используется в рексис.
➖ В поддержке Авито агенты уже используют ИИ-инструменты. LLM научили переписывать ответы сотрудников поддержки, делая их более эмпатичными и грамотными. А когда диалог переходит от одного сотрудника к другому, модель делает саммари диалога, чтобы человек быстрее понял контекст.
➖ Оказывается, у Avito есть собственная единая платформа для всех ML-задач. Внутри – хранилище фичей, система разметки данных людьми и LM, а также решение для для оптимизации инференса (опенсорс!). Главная цель – чтобы каждый сотрудник мог создать и запустить модель без кода. Уже сейчас платформа экономит 30% железа и кучу рабочего времени.
➖ Над A-Vibe частично работали стажеры. Ребята работают над имплементацией свежих статей, пытаются решать проблемы типа взрыва градиентов и обучают модели с нуля. Один стажёрский проект даже сократил расходы на автоматическую проверку звонков в 10 раз.
Редкий случай, когда удается взглянуть на ИИ в бизнесе под таким углом. Авито – респект
Совсем недавно компания открывала двери своего московского офиса в рамках Data Fest. Во время выстеплений инженеры Avito раскрыли много занятных тех.деталей об A-Vibe. Собрали основное:
Редкий случай, когда удается взглянуть на ИИ в бизнесе под таким углом. Авито – респект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤88🤨54🔥30👍17🤯1
Sakana AI релизнули модель для генерации моделей
Она называется Text-to-LoRA. LoRA – это метод файнтюнинга, когда мы вместо полного дообучения всей сети настраиваем для нужных нам задач специальные низкоранговые адаптеры.
Это довольно эффективный метод, но и он требует сбора данных и какого-никакого обучения.
Sakana же предлагают модель, которая на лету генерирует сразу готовые LoRA адаптеры из обычного текстового промпта. Например, на вход: «хочу модель для анализа отзывов в картах». На выход: готовые веса адаптера, которые не надо обучать, а остается только запустить.
Под капотом у T2L лежит классический hypernetwork-подход. Гиперсеть получает на вход эмбеддинг описания задачи вместе с эмбеддингами для каждого слоя исходной модели, а потом через серию MLP-блоков генерирует нужные низкоранговые матрицы A и B, которые сразу прикладываются к базовым весам. Это и есть готовый LoRA-адаптер.
На тестах это работает хорошо: в среднем +8 % к точности над исходником. Это примерно на уровне или даже лучше, чем ручные LoRA и мульти-задачные LoRA.
Представьте, насколько это снижает порог входа в тюнинг моделей для не-инженеров
Статья | GitHub
Она называется Text-to-LoRA. LoRA – это метод файнтюнинга, когда мы вместо полного дообучения всей сети настраиваем для нужных нам задач специальные низкоранговые адаптеры.
Это довольно эффективный метод, но и он требует сбора данных и какого-никакого обучения.
Sakana же предлагают модель, которая на лету генерирует сразу готовые LoRA адаптеры из обычного текстового промпта. Например, на вход: «хочу модель для анализа отзывов в картах». На выход: готовые веса адаптера, которые не надо обучать, а остается только запустить.
Под капотом у T2L лежит классический hypernetwork-подход. Гиперсеть получает на вход эмбеддинг описания задачи вместе с эмбеддингами для каждого слоя исходной модели, а потом через серию MLP-блоков генерирует нужные низкоранговые матрицы A и B, которые сразу прикладываются к базовым весам. Это и есть готовый LoRA-адаптер.
На тестах это работает хорошо: в среднем +8 % к точности над исходником. Это примерно на уровне или даже лучше, чем ручные LoRA и мульти-задачные LoRA.
Представьте, насколько это снижает порог входа в тюнинг моделей для не-инженеров
Статья | GitHub
🤯188👍60❤37🔥4⚡2🤔1🤝1😎1
Директор национальной разведки США радостно заявила толпе, что скормила ChatGPT 80000 страниц секретных документов об убийстве Кеннеди
Талси Габбард на днях выступала на конференции Amazon Web Services и рассказывала про плюсы ИИ. В числе прочего она как бы между прочим рассказала, как советовалась с чат-ботом по поводу того, какие секретные материалы стоит опубликовать, а какие лучше оставить в тайне.
«Это значительно ускорило обработку этих документов» – добавила она.
После конференции она, правда, заявила, что это была система развернутая внутри контура разведки (но это не точно)
Талси Габбард на днях выступала на конференции Amazon Web Services и рассказывала про плюсы ИИ. В числе прочего она как бы между прочим рассказала, как советовалась с чат-ботом по поводу того, какие секретные материалы стоит опубликовать, а какие лучше оставить в тайне.
«Это значительно ускорило обработку этих документов» – добавила она.
После конференции она, правда, заявила, что это была система развернутая внутри контура разведки (но это не точно)
😁454
Научное сообщество подтвердило корректность работы Платформы A/B тестирования от X5
Собственная платформа А/В тестирования применяется в Х5 с 2022 года, за это время на ее базе провели более 500 экспериментов. И вот наконец сейчас она официально была верифицирована научным сообществом, а именно – экспертами Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Верификация подразумевает и проверку соответствия современным научным практикам методологии, и корректность её реализации.
С помощью платформы Х5 имеет возможность анализировать влияние различных факторов на эффективность работы конкретных магазинов ее сетей и, соответственно, считать реальный экономический результат от тех или иных изменений. Причем изменения могут быть как позитивные, так и негативные.
Напомним, Х5 управляет сетями “Пятёрочка”, “Перекрёсток” и “Чижик”, так что масштаб для тестирования огромен, а значение такой разработки внутри компании сложно переоценить. Тем более, что теперь она официально верифицирована.
Собственная платформа А/В тестирования применяется в Х5 с 2022 года, за это время на ее базе провели более 500 экспериментов. И вот наконец сейчас она официально была верифицирована научным сообществом, а именно – экспертами Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Верификация подразумевает и проверку соответствия современным научным практикам методологии, и корректность её реализации.
С помощью платформы Х5 имеет возможность анализировать влияние различных факторов на эффективность работы конкретных магазинов ее сетей и, соответственно, считать реальный экономический результат от тех или иных изменений. Причем изменения могут быть как позитивные, так и негативные.
Напомним, Х5 управляет сетями “Пятёрочка”, “Перекрёсток” и “Чижик”, так что масштаб для тестирования огромен, а значение такой разработки внутри компании сложно переоценить. Тем более, что теперь она официально верифицирована.
1🗿108❤42👍22
Data Secrets
Цукерберг планирует еще побороться: Meta пересобирает ИИ-отдел Помните новость о том, что после неудачного выхода Llama 4 Цукер психанул и обещал провести "большие изменения в составе" команд? Ну так вот, он действительно решил это сделать. Говорят, сейчас…
Директором нового ASI-отдела в Meta станет Александр Ванг
На днях мы писали о том, что Meta пересобирает свой ИИ-отдел, и занимается этим лично Цукерберг. Сегодня стало известно, что главой нового подразделения станет молодой миллиардер Александр Ванг.
Ванг – создатель Scale AI. Он не классический представитель рисерча, зато он – супер талантливый предприниматель и стратег. Ему всего 28, но он уже построил многомиллиардную компанию, успешно ей управляет и привлекает лучших инженеров.
Для того, чтобы Александр работал на Meta, компания выкупает 49% акций Scale AI за 15 миллиардов долларов. Футболисты курят в сторонке🚨
На днях мы писали о том, что Meta пересобирает свой ИИ-отдел, и занимается этим лично Цукерберг. Сегодня стало известно, что главой нового подразделения станет молодой миллиардер Александр Ванг.
Ванг – создатель Scale AI. Он не классический представитель рисерча, зато он – супер талантливый предприниматель и стратег. Ему всего 28, но он уже построил многомиллиардную компанию, успешно ей управляет и привлекает лучших инженеров.
Для того, чтобы Александр работал на Meta, компания выкупает 49% акций Scale AI за 15 миллиардов долларов. Футболисты курят в сторонке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥133👍36😁24
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤343😎47
Reinforcement Pre-Training: новая трендовая статья от ученых из Microsoft и Пекинского университета
Стандартное предобучение LLM сводится к максимизации предсказанной вероятности истинного следующего токена по контексту. То есть модель просто предсказывает следующие токены и мы сверяем их с истинными.
В этой статье же предлагают иной подход – next-token reasoning (ака а давайте добавим обучение с подкреплением еще и сюда). Это значит, что мы не дожидаясь тюнинга, с самого первого этапа обучения – предобучения на текстах – учим модель рассуждать.
Здесь задача сети не просто предсказать следующий токен, а сначала сгенерировать chain-of-thought, а только затем – токен. Награда выдается за точное совпадение с истинным префиксом.
Такое RPT-обучение сопоставимо по эффективности с увеличением модели в 2 раза. То есть RPT-14B показывает заметный прирост по сравнению с ванильно обученной R1-Distill-Qwen-14B и по среднему показателю next-token accuracy достигает уровня R1-Distill-Qwen-32B.
Конечно, и компьюта на такой трейн требуется в разы больше. Но есть еще один плюс: RPT-модель, за счет того, что для нее CoT уже знаком с претрейна, дает гораздо более хорошую базу для дальнейшего RL, то есть в будущем с помощью RL RPT бустанется в разы лучше, чем обычная базовая модель.
Занятно, конечно arxiv.org/abs/2506.08007
Стандартное предобучение LLM сводится к максимизации предсказанной вероятности истинного следующего токена по контексту. То есть модель просто предсказывает следующие токены и мы сверяем их с истинными.
В этой статье же предлагают иной подход – next-token reasoning (ака а давайте добавим обучение с подкреплением еще и сюда). Это значит, что мы не дожидаясь тюнинга, с самого первого этапа обучения – предобучения на текстах – учим модель рассуждать.
Здесь задача сети не просто предсказать следующий токен, а сначала сгенерировать chain-of-thought, а только затем – токен. Награда выдается за точное совпадение с истинным префиксом.
Такое RPT-обучение сопоставимо по эффективности с увеличением модели в 2 раза. То есть RPT-14B показывает заметный прирост по сравнению с ванильно обученной R1-Distill-Qwen-14B и по среднему показателю next-token accuracy достигает уровня R1-Distill-Qwen-32B.
Конечно, и компьюта на такой трейн требуется в разы больше. Но есть еще один плюс: RPT-модель, за счет того, что для нее CoT уже знаком с претрейна, дает гораздо более хорошую базу для дальнейшего RL, то есть в будущем с помощью RL RPT бустанется в разы лучше, чем обычная базовая модель.
Занятно, конечно arxiv.org/abs/2506.08007
1👍127❤48🔥38🤯21🤔12