⚡️ OpenAI выпустила GPT-5-Codex-Mini.

GPT-5-Codex-Mini - более доступная версия флагманского Codex, она в 4 раза эффективней по затратам по сравнению с полной версией GPT-5-Codex при небольшом компромиссе в производительности.

Разница в возможностях минимальна: на SWE-bench Verified версия Mini набрала 71.3%, в то время как старшая GPT-5-Codex - 74.5%. OpenAI рекомендует переключаться на Mini для решения более простых задач или для экономии ресурсов при приближении к лимитам. Старший Codex будет автоматически предлагать переход на Mini, когда пользователь достигнет 90% своего лимита.

Модель уже доступна в CLI и расширении для IDE, а в скором времени появится и поддержка через API.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌This Is How We Are Going to Build AGI: CAIA Google рассказал о состоянии ИИ.

Логан Килпатрик из команды DeepMind беседует с Кораем Кавукчуоглу, CTO DeepMind и по совместительству новым главным архитектором Google по искусственному интеллекту.

Корай Кавукчуоглу рассказал о своих взглядах на текущее состояние ИИ, архитектуру Gemini и стратегию Google по достижению AGI. Он считает, что это «новая эра», где технологии стремительно меняются, и что ближайшие 6 месяцев обещают быть такими же захватывающими, как и предыдущие.

Основные темы интервью:

🟡Успех Gemini 3 и подход к AGI

Недавний запуск Gemini 3 получился суперпозитивным. Но прогресс не замедляется, и Gemini 3, подобно 2.5, снова «отодвинула рубеж по ряду измерений». Центральная философия Google в том, что AGI будет «совместно создаваться с нашими клиентами». Это не чисто исследовательская работа, проводимая в изоляции, а совместное усилие с миром, требующее инженерного мышления.

🟡Новый взгляд на прогресс и бенчмарки

Несмотря на то, что модели Google достигают лидирующих позиций на бенчмарках, истинное мерило прогресса в реальном применении. Старые бенчмарки перестают определять текущий рубеж, и новая мера успеха — это предоставление большей ценности в реальном мире, где модели используют ученые, студенты, юристы и инженеры.

🟡Планы на будущее

Приоритеты для улучшения в будущих версиях Gemini Pro:

🟢Следование инструкциям: Модель должна уметь понимать и выполнять запрос пользователя, а не просто отвечать так, как считает нужным.

🟢Интернационализация: Google сосредоточен на языках, где исторически производительность была невысокой.

🟢Функциональные и инструментальные вызовы: Это критически важные технические области, поскольку они позволяют моделям естественно использовать существующие инструменты.

🟢Код и агентские действия : Код - это база для создания чего угодно в цифровом мире. Корай считает, что агентские действия и код — это наиболее перспективные области роста, в которых еще есть много возможностей для совершенствования.

🟡Интеграция с продуктами и инновации

Интеграция- важная тема для сбора фидбэка от пользователей, который необходим для понимания того, как нужно улучшать модели. Риск для Gemini заключается не в отсутствии масштабирования, а в исчерпании инноваций. Поэтому Google DeepMind и Google Research должны постоянно заниматься исследованиями, чтобы находить новые идеи, которые будут питать «двигатель ИИ» Google.

🟡Единство моделей и генеративные медиа

Генеративные медиа-модели сходятся с текстовыми моделями. Яркий пример - Nano Banana Pro, которая показала, как слияние понимания мира из текста с пониманием из изображений позволяет модели создавать более детализированные и концептуально связные изображения, например, инфографику на основе сложных документов.

Фоном идет история о личном пути Корая Кавукчуоглу : от исследователя Deep Learning в DeepMind в 2012 году до текущей руководящей роли.

🔜 Смотреть полное интервью на Youtube


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml