В ИИ закончились идеи и остались лишь новые датасеты

Многие знают, что искусственный интеллект сильно преуспел за последнее десятилетие. Существует “Закон Мура для ИИ”, который гласит, что способность компьютера выполнять определённые задачи экспоненциально возрастает со временем. Каждый год наши ИИ становятся немного умнее, быстрее и дешевле. Рассмотрим факты из статьи.

Многие уверены, что непрерывное улучшение происходит благодаря огромному количеству идей от исследователей, в руках которых находится будущее искусственного интеллекта. Мы определённо добились большого прогресса благодаря исследованиям. Именно так были созданы наиболее популярные модели:

— в 2022 году исследователи Стэнфорда дали нам FlashAttention — лучший способ использования памяти в языковых моделях, который используется буквально везде
— в 2024 году одно из сообществ разработало Muon. Это — алгоритм оптимизации, разработанный для эффективного обучения больших языковых моделей
— в 2025 году выпустили DeepSeek-R1 с открытым исходным кодом, который так же мощен, как и ИИ от Google или OpenAI

Если мы проводим так много важных исследований, почему некоторые утверждают, что прогресс замедляется? Две самые последние модели, Grok 3 и GPT-4.5, получили лишь незначительное улучшение способностей по сравнению с предшественниками. В одном примере, когда языковые модели оценивались на математической олимпиаде, они набрали только 5%, что указывает на то, что им пора на завод, а не в медицинский и банковский секторы.

При попытке проследить большие прорывы, можно заметить, что они происходят с абсолютно другой скоростью. Нейронные сети впервые взлетели после того, как модель AlexNet выиграла соревнование по распознаванию изображений в 2012 году. В 2017 году Google предложил революцию в исследовании «Attention Is All You Need», что привело к созданию BERT и GPT. RLHF, включающий в обучение ИИ фидбек от человека, впервые был предложен в статье InstructGPT от OpenAI в 2022 году. В 2024 году OpenAI выпустил O1, что привело к созданию DeepSeek-R1.

Если немного присмотреться, эти четыре вещи резюмируют всё, что произошло у ИИ. У нас были DNN (в основном системы распознавания изображений), затем у нас были текстовые классификаторы, после — чат-боты, теперь есть модели рассуждений.

Если идеи не новы, то что тогда?

Хорошо, давайте пока согласимся, что эти «крупные прорывы» были якобы свежими применениями того, что мы знали уже давно. Во-первых — это говорит нам что-то о следующем крупном прорыве. Он, вероятно, не будет исходить из совершенно новой идеи, скорее это будет воплощение чего-то, что мы знали уже некоторое время.
Но здесь есть недостающий элемент: каждый из этих четырёх прорывов позволил нам учиться на новом источнике данных:

— AlexNet и его последователи разблокировали ImageNet, большую базу данных изображений с метками классов, которая двигала пятнадцать лет прогресс в компьютерном зрении
— Transformers от Google разблокировали обучение на «Интернете» и гонку по загрузке, категоризации и парсингу всего текста в Сети
— RLHF позволил нам учиться на человеческом опыте, указывающем, что такое «хороший текст»
— Рассуждения у ИИ позволяют нам учиться на калькуляторах и компиляторах, которые могут оценивать результаты языковых моделей

Откуда придёт наша следующая смена парадигмы?

Очевидный вывод заключается в том, что наша следующая смена парадигмы не придёт от улучшения или причудливого нового типа нейронной сети. Она придёт, когда мы разблокируем источник данных, к которому мы не обращались раньше или не использовали должным образом. Один источник информации, к использованию которого расположены в настоящий момент лишь люди — видео. Согласно случайному сайту в Интернете, около 500 часов видеозаписей загружается на YouTube в минуту.

Не показывайте ИИ видео про CHIA, и, возможно, он непременно совершит скачок в развитии

Понравился разбор? Подписывайтесь на канал, ставьте лайк, заходите в чат👇

🧑‍🚀 Канал | Чат | Обменник

Биткоин по $200 000 до конца 2025 года: новый прогноз Standard Chartered

По мнению руководителя отдела исследований цифровых активов Standard Chartered Джеффа Кендрика, в III квартале 2025 года цена биткоина обновит ATH на уровне в $135 000, а к концу года пробьет $200 000.

В отличие от прошлых циклов, специалист не ожидает коррекции через 18 месяцев после халвинга. Он считает, что текущий рост поддерживается институциональными покупками и спросом со стороны ETF, а не спекулятивной моделью, как раньше.

В долгосрочной перспективе аналитики банка ожидают рост биткоина до $500 000 к концу 2028 года.

Tokensales | News | WaitingRoom

❗️Макро США: ADP Nonfarm Employment (июнь) — -34 тыс (ожид +90 тыс /ранее +29 тыс).

Очень слабые данные по занятости в США — резко хуже ожиданий: частный сектор потерял 33 тыс. рабочих мест.

Хотя увольнения остаются редкостью, нежелание нанимать новых сотрудников и заменять тех, кто уходит, привело к сокращению рабочих мест в прошлом месяце — ADP.

Теперь трейдеры начали ожидать более «голубиную» ДКП ФРС на фоне отчетности ADP — и активно закладывают снижение ставки уже в июле.

💣 Побеждаем в сражениях и добываем награды - Artyfact

Artyfact - динамичный шутер с элементом Play To Earn на сети Binance Sc. Проект создает сильная команда, у них получается вполне современный продукт. Нас ждут увлекательные битвы разными героями, игра понравится всем любителям шутеров.

Недавно проект открыл масштабный турнир, доступный всем бесплатно, игроки могут сразиться за призовой пул размером более 30,000$. Нам необходимо собирать AP поинты за битвы любого режима и подниматься по рейтингу лидеров турнира.

🎮 Скачать игру: Windows

Создайте аккаунт на сайте проекта и скачайте игру через Epic Games. Сражайтесь в любых режимах и добывайте AP поинты для повышения рейтинга. Команда обещает раскрыть детали про распределение наград совсем скоро, следим за анонсами.

Событие закончится 28 сентября, что довольно долго. Играем только если понравится проект. Кроме турнира, прямо сейчас проходит аир-дроп кампания через бота, где 1,000 случайных участников поделят: 25,000$. Будем следить, проект неплохой.

- Пять случайных комментаторов получат 1 $RON!

[METAGOATS]

Polychain VC надампили Tia на $242М, вложив $20М в серии A/B

Токен после первичного забега 2-22$ находится в режиме down only и стоит в районе 1.3$.

Скажем спасибо за наше счастливое детство - венчурной компании Polychain.

Закончить пост предлагается такой подписью:
Hyperliquid

https://x.com/gtx360ti/status/1940378680720797924?s=46&t=0kEtp7M29ov5IRUYfIeIlQ

Уже 3 квартала подряд публичные компании покупают больше BTC, чем спотовые BTC ETF.

Баланс BTC публичных компаний вырос примерно на 18%, тогда как ETF увеличили свои объемы всего на 8% за тот же период.

​Скучали? Уже завтра проведём мощный подкаст! На этот раз разбираем тему AI-агентов. Без регистраций и СМС — всё БЕСПЛАТНО. Просто приходите и забирайте огромный объём реально полезных знаний от практиков!

☑️ Когда: Четверг, 3 июля, 18:30
(КИЕВ/МСК)
☑️ Где: https://xn--r1a.website/byrealfarmer

▫️Главный гость: @fimnesork — создатель консалтингового агентства, который за 6 лет отработал более 500 бизнес-проектов, а за последний год ускорил процессы в четыре раза благодаря использованию AI-инструментов.

▫️Бекграунд:
Всем привет! Все многократно слышали про AI, скорее всего - пользовались разговорными моделями для решения отдельных задач. Но как выжать из них максимум? Как использовать этот инструмент, чтобы ускорить любую свою деятельность и повысить профиты? Благодаря работе с различными бизнесами наш спикер применял AI во множестве различных ситуаций, детально изучил практику их применения и может рассказать про путь от простых запросов к чат-боту до маэстро AI-интеграции.

Выбираешь третий язык для изучения — учит Python. Наверняка вы многократно слышали это утверждение, но времена меняются. В современных реалиях уже пора изучать и создавать AI-агентов, которые будут автономно выполнять ваши задачи, а после — собирать их в наборы (оркестры), делегируя все больше и больше. Это - будущее, которое формируется у нас на глазах и требует постоянно развиваться, чтобы быть конкурентноспособным и чего-то добиваться. На подкасте мы поговорим о том, чему и как учиться, чтобы освоить данный навык с полного нуля и обогнать большинство, вне зависимости от сферы ваших движений.

▫️Краткие тезисы:
⦁ что такое AI-агенты;
⦁ в каких сферах уже сейчас можно применять AI;
⦁ как автоматизировать рутину с их помощью;
⦁ почему нужно использовать разные модели и каким образом связать их вместе;
⦁ какие существуют ограничения и проблемы;
⦁ почему работа с AI-агентами станет обязательным навыком;
⦁ web-2 кейсы. Автоматизация бизнеса и личных задач;
⦁ web-3 кейсы. Как и зачем применять криптану.
И многое другое..

▫️Кому будет интересно:
⦁ стартаперам и темщикам, кому нужно быстро собирать mvp для проверки гипотез;
⦁ специалистам, у которых есть повторяющиеся задачи;
⦁ энтузиастам, кто не хочет отстать от развития технологий;
⦁ всем, кто хочет держать свои навыки в актуальном состоянии.

👋 По мимо главного гостя на подкасте буду присутствовать:

• @farmerdaddy — человек, которого пришлось спасать от влияния нейросети.. Судя по этому посту.. Похоже безуспешно..

• @realgemchik — она спасла Фармера от гнёта нейронки! Лицо YouTube-канала Фармер! Узнаем, как она использует нейронку в своей повседневной жизни

• @fchatgpt0101 — куда же без нее

• @vvs13vvs — главный по смарт-мани, он только начинает профессионально применять ИИ в своей работе

• @volume293 — тот самый закадровый голос

Рынок перегрет как никогда: индикатор Баффета пробил исторический максимум

Индекс Уоррена Баффета, сравнивающий капитализацию фондового рынка США с ВВП страны, достиг 205% — это абсолютный максимум за всю историю.

Показатель выше, чем:
- во время пузыря доткомов (около 140%, 2000 год);
- перед глобальным финансовым кризисом (около 110%, 2008 год);
- на пике 2021 года, когда рынок разогрелся на фоне ковидных стимулов, нулевых ставок и бума технологических акций.

Исторически уровень в 100% считается справедливым, все выше — уже «перегретый рынок». А 150% и выше — сигнал возможной перекупленности. Текущий уровень — тревожный сигнал.

Tokensales | News | WaitingRoom

Регистрируемся в Early Access проекта Bagel

Bagel — это децентрализованное хранилище данных для машинного обучения, которое позволяет людям и автономным ИИ-агентам совместно создавать, обмениваться и торговать ИИ-моделями.

Проект собрал инвестиции на сумму $3,1 млн от CoinFund, Maven 11 Capital, Protocol Labs, Breed VC и других.

Недавно команда запустил программу раннего доступа, участники которой смогут протестировать платформу и принять участие в ее развитии.

Что делать?
- Переходим по ссылке и заполняем форму Early Access;
- проходим верификацию в Discord и получаем роли за активность;
- ожидать дальнейших апдейтов от команды.

Проект находится на ранней стадии, поэтому заполнение формы точно не будет лишним. Также возможно, команда привлечет дополнительные инвестиции. Не забываем мониторить Galxe на появление новых квестов.

Airdrops | News | WaitingRoom