Adobe запускает robots.txt для картинок

Adobe представил веб-приложение Content Authenticity App,  которое "подписывает" изображения метаданными Content Credentials. Теперь можно поставить статус "Don’t train" — запрет на использование контента в обучении ИИ-моделей. 

Как устроен сервис:

1️⃣ Загружаете 50 картинок (JPG или PNG) за раз, даже если они не были созданы в Photoshop
2️⃣ Указываете аккаунт в LinkedIn (с ним и механизмом верификации от Майкрософт есть интеграция)
3️⃣ Отмечаете опцию запрета на использование в тренировочных датасетах.

Adobe вшивает данные в пиксели с помощью цифрового "отпечатка", открытого ватермарка и криптометаданных, так что информация остаётся даже после редактирования изображения. В будущем Adobe обещает добавить поддержку видео и аудио.

Звучит все хорошо и красиво. Аж прослезились. Есть несколько "но":

❓ Кто будет использовать сервис Adobe, который сам вполне спокойно учил модели на чужом контенте.
‼️Мы уже рассказывали, что разработчики ИИ забили на robots.txt и ддосят весь интернет без зазрения совести. Не очень понять, что изменится сейчас.

Впрочем, очевидно, что бесконтрольная попытка скачать весь интернет немного надоела всем.

@anti_agi

⚡️ Вовлеченность пользователей ChatGPT растет, а у Gemini — падает

Google любезно поделился в суде с Минюстом статистикой и аналитикой по чатботам. В октябре у Gemini было 9 млн ежедневных пользователей, у ChatGPT — 90 млн. В марте у Gemini стало 35 млн (рост почти в 4 раза), у ChatGPT — 160 млн (в 1,7 раза).

Казалось бы, круто! Но нет. На картинке — статистика ежедневных запросов. Здесь Gemini тоже растет быстрее ChatGPT, но не так значительно.

Нехитрые расчеты показывают, что быстрый рост пользовательской базы плохо сказывается на лояльности пользователей Gemini. У ChatGPT выросло не только число пользователей, но и их вовлеченность — если в октябре каждый в среднем использовал 6,7 запросов в день, то в марте — по 7,5. Тогда как новые пользователи Gemini довольно индифферентны: вовлеченность их снизилась с 5,6 запросов в октябре до 4-х в марте.

Можно, конечно, предположить, что Gemini, просто отвечает на вопросы полнее, чем ChatGPT, так что пользователю нечего доспрашивать. Но, кажется, это не тот случай.

Не будем, впрочем забывать, что на конец марта пришлось начало эпидемии Ghibli...

@anti_agi

🤖 В общем, пока мы генерируем для вас новый контент (но не через ChatGPT!), напомним, как на самом деле обстоит ситуация с множеством «революционных» стартапов на рынке. И это ещё хороший вариант — всяко лучше, чем когда вместо ИИ за вас работают уставшие, но довольные филиппинцы ;)

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Очередные новости из суда Минюста с Google:

➖Директор по бизнесу Perplexity Дмитрий Шевеленко рассказал, что из-за контракта Motorola с Google им не удалось договориться об установке Perplexity ассистентом по умолчанию, «несмотря на то, что обе стороны хотят этого». Контракты Google - это как «пистолет к голове, и если вы сделаете что-то, что им не понравится, они могут отрезать вас от существенного источника дохода». Шевеленко сказал, что ни одно из партнерств Perplexity вообще не было бы реализовано, если бы не антимонопольный иск Минюста против Google. Компания «находится под давлением», и производители телефонов, «операторы и браузеры не против вести некоторые из диалогов, которые они ведут», - сказал он.

➖Кстати, если кто-то ждет чуда от будущего браузера Perplexity под названием Comet, так вот – не ждите. Шевеленко рассказал, что Comet основан на Chromium, открытой версии Chrome. Поэтому он надеется, что любая продажа обеспечит поддержку версии с открытым исходным кодом. Так что нас ждет очередной допиленный Хромиум.

➖В марте у Gemini было 350 млн пользователей по всему миру, раскрыл Google в судебном заседании внутренние данные. Количество ежедневных пользователей Gemini сильно выросло: в октябре их было всего 9 млн, а в марте уже 35 млн. Google привел эти данные, чтобы показать, что это далеко не самый популярный AI-инструмент. По оценкам Google, у ChatGPT в марте было около 600 млн ежемесячных активных пользователей. А Цукерберг говорил, что в сентябре у чат-бота Meta (запрещена в России за экстремизм) было почти 500 млн ежемесячных пользователей.

К другим новостям:

▪️TSMC планирует начать производство по технологии A14 в 2028 году. Сейчас компания умеет производить чипы по N3 (3нм техпроцесс), в этом она планирует начать производство по N2 (2нм), а в конце 2026 года ее номенклатура перейдет с нанометров на ангстремы, и будет запущен техпроцесс A16 (16 ангстрем =1,6 нм). Техпроцесс A14 (14 ангстрем = 1,4нм) позволит производить процессоры, которые будут на 15% быстрее при том же энергопотреблении, что и чипы N2, или будут потреблять на 30% меньше энергии при той же скорости, что и чипы N2.

▪️Квартальная прибыль SK Hynix, ключевого поставщика HBM-памяти для Nvidia, выросла более чем в двое, а спрос на AI-чипы так высок, что компания ожидает, что его лишь ограниченно охладят потенциальные таможенные тарифы США: «Мы можем с уверенностью сказать, что планы продаж [HBM] ключевым клиентам на этот год не изменились и остаются на уровне ранее подписанных контрактов». Выручка SK Hynix выросла на 42% до 17,6 трлн вон ($12,3 млрд).

▪️Nvidia выпустила в открытый доступ программную платформу NeMo microservices, которая позволит создавать AI-коллег. Компания заявила, что разработала более эффективный способ создания AI-агентов, который опирается на AI-модели с открытым исходным кодом, такие как Llama и Mistral.

▪️Появляются подробности о новой open source модели OpenAI, которую компания в конце марта обещала выпустить в свет в этом году, впервые с GPT-2. Разработка модели находится на самой ранней стадии (видимо в OpenAI узнали о ней, только когда Альтман пообещал ее выпустить). Возглавил разработку Эйдан Кларк, вице-президент OpenAI по исследованиям. OpenAI планирует выпустить ее в начале лета и стремится сделать эту рассуждающую модель эталонной среди других открытых рассуждающих моделей. Компания изучает возможность крайне свободного лицензирования, с минимальными ограничениями на использование и коммерческую деятельность, чтобы избежать критики, которой ранее за ограничения подверглись Llama и Gemma от Google.

Yandex B2B Tech запускает VLM-модели в облаке

☁️ Теперь в Yandex Cloud можно работать с опенсорсными визуально-генеративным моделями (VLM), таким как Deepseek 2 VL Tiny и Gemma3 27B. «Визуальные» модификации позиционируют как способ:

▪️ Ежедневно анализировать поток комментариев, отзывов и обращений в службу поддержки с приложенными фотографиями;

▪️ Разбирать накопившиеся объёмы документов или других текстово-визуальных материалов;

▪️ Составлять описания товаров по фотографиям, классицифировать их, извлекать данные из бумажных счетов и договоров и проверять комплектацию заказов перед отправкой.

Всего для обработки больших объёмов данных доступны более 20 LLM- и VLM-моделей.

Что ещё интереснее, в перспективе на облачную платформу обещают добавить VLM-модель «Яндекса», которую сейчас используют в «Алисе», «Нейроэксперте», «Поиске» и других сервисах компании. Но не говорят, какие у неё будут характеристики, и не будет ли такая модель ограничена до какой-то версии lite — ждём дальнейшего анонса.

💻 Ориентир делают на пакетное использование: по текущему прайс-листу за использование VLM-моделей придётся заплатить от 10 до 40 копеек за тысячу токенов (примерно одна картинка / две страницы). Но минимальная планка составляет 200 тысяч токенов — даже если загрузить меньше, деньги спишутся за весь пакет, то есть от 20 до 80 рублей.

По словам представителей «Яндекса», такое использование моделей обойдётся вдвое дешевле, чем в стандартном режиме, а результат можно получить в течение дня. Но конкретные временные рамки не раскрывают — говорят, что скорость обработки зависит от типа и размера датасета, отправленного в модель, и текущей нагрузки на инфраструктуру.

✔️ Пока классифайды и маркетплейсы запускают собственные нейросети и интегрируют их в рамках своих платформ, облачные провайдеры конкурируют за их частных продавцов и бизнес-клиентов.

Кажется, что такие продукты явно найдут свою нишу на уровне малого и среднего бизнеса, не завязанного на работу с конкретными платформами. Но со временем ситуация может измениться — особенно если маркетплейсы и другие решат начать зарабатывать на своих технологиях.

Пока доработанные модели от лидеров онлайн-ритейла в основном выходят в open source (откуда они, собственно, и вышли). Но кто знает: может, уже в ближайшие годы платформы откроют для себя новое направление бизнеса в SaaS-формате? В конце концов, «железо» под свои задачи у них уже явно есть.

➡️ Впрочем, у «Яндекса» здесь есть козырь. Маркетплейсы и другие торговые площадки исторически были сильны в рекомендациях, но с генеративными нейросетями начали работать лишь недавно. «Яндекс» же не только работает с opensource-решениями, но и разрабатывает свои ИИ-модели.

А ещё у нас есть «Яндекс Маркет». Учитывая новые тенденции на рынке, компания вполне может предложить более качественные и разнообразные ИИ-услуги своим селлерам, надолго привязав их к своему маркетплейсу выгодными опциями.

@anti_agi

Yandex B2B Tech запускает VLM-модели в облаке

☁️ Теперь в Yandex Cloud можно работать с опенсорсными визуально-генеративным моделями (VLM), таким как Deepseek 2 VL Tiny и Gemma3 27B. «Визуальные» модификации позиционируют как способ:

▪️ Ежедневно анализировать поток комментариев, отзывов и обращений в службу поддержки с приложенными фотографиями;

▪️ Разбирать накопившиеся объёмы документов или других текстово-визуальных материалов;

▪️ Составлять описания товаров по фотографиям, классицифировать их, извлекать данные из бумажных счетов и договоров и проверять комплектацию заказов перед отправкой.

Всего для обработки больших объёмов данных доступны более 20 LLM- и VLM-моделей.

Что ещё интереснее, в перспективе на облачную платформу обещают добавить VLM-модель «Яндекса», которую сейчас используют в «Алисе», «Нейроэксперте», «Поиске» и других сервисах компании. Но не говорят, какие у неё будут характеристики, и не будет ли такая модель ограничена до какой-то версии lite — ждём дальнейшего анонса.

💻 Ориентир делают на пакетное использование: по текущему прайс-листу за использование VLM-моделей придётся заплатить от 10 до 40 копеек за тысячу токенов (примерно одна картинка / две страницы). Но минимальная планка составляет 200 тысяч токенов — даже если загрузить меньше, деньги спишутся за весь пакет, то есть от 20 до 80 рублей.

По словам представителей «Яндекса», такое использование моделей обойдётся вдвое дешевле, чем в стандартном режиме, а результат можно получить в течение дня. Но конкретные временные рамки не раскрывают — говорят, что скорость обработки зависит от типа и размера датасета, отправленного в модель, и текущей нагрузки на инфраструктуру.

✔️ Пока классифайды и маркетплейсы запускают собственные нейросети и интегрируют их в рамках своих платформ, облачные провайдеры конкурируют за их частных продавцов и бизнес-клиентов.

Кажется, что такие продукты явно найдут свою нишу на уровне малого и среднего бизнеса, не завязанного на работу с конкретными платформами. Но со временем ситуация может измениться — особенно если маркетплейсы и другие решат начать зарабатывать на своих технологиях.

Пока доработанные модели от лидеров онлайн-ритейла в основном выходят в open source (откуда они, собственно, и вышли). Но кто знает: может, уже в ближайшие годы платформы откроют для себя новое направление бизнеса в SaaS-формате? В конце концов, «железо» под свои задачи у них уже явно есть.

➡️ Впрочем, у «Яндекса» здесь есть козырь. Маркетплейсы и другие торговые площадки исторически были сильны в рекомендациях, но с генеративными нейросетями начали работать лишь недавно. «Яндекс» же не только работает с opensource-решениями, но и разрабатывает свои ИИ-модели.

А ещё у нас есть «Яндекс Маркет». Учитывая новые тенденции на рынке, компания вполне может предложить более качественные и разнообразные ИИ-услуги своим селлерам, надолго привязав их к своему маркетплейсу выгодными опциями.

@anti_agi

⚡️На OpenAI пожаловались в прокуратуру

И это случилось не в России. У нас в канале запрещен кликбейт, но сейчас заголовок отражает действительность.

Три лауреата Нобелевской премии (два экономиста — Джозеф Стиглиц и Оливер Харт, а также «отец» DL Джеффри Хинтон), несколько бывших сотрудников OpenAI, профессура и общественные деятели написали открытое письмо генеральным прокурорам Калифорнии и Делавэра с требованием остановить реструктуризацию OpenAI.

‼️Суть возражений: переход контроля над разработкой общего искусственно интеллекта (AGI) от некоммерческой организации (НКО) к коммерческой структуре угрожает миссии OpenAI — AGI на службе всего человечества, а не ради частных интересов.

Подготовили мини-выдержку из длинного документа:

Когда корпорация Google поглотила DeepMind, в ответ на это была создана OpenAI, чтобы создать безопасный AGI во благо всего человечества, а не ради извлечения прибыли. Эту цель записали в уставе, и для ее защиты была создана гибридная структура: НКО контролирует дочернюю коммерческую компанию.

Гарантии включают: 

➖ Приоритет миссии по разработке AGI во имя общего блага над прибылью
➖ Ограничение доходов инвесторов
➖ Независимый совет директоров
➖ Обязательство передать контроль AGI некоммерческой структуре

Разумеется, потеря контроля НКО над коммерческой компанией приведет как к нарушению этих гарантий, так и к тому, что исчезнет юридическая обязанность руководства действовать в интересах человечества. Кроме того, усиливается риск смещения фокуса на конкуренцию, а не безопасность (об этом СМИ, кстати, писали). Авторы подчеркивают, что трансформация в коммерческую структуру сделает AGI инструментом обогащения, а не общего блага и противоречит изначальным принципам организации.

Письмо завершается призывом к прокурорам использовать свои полномочия для защиты общественных интересов в критический момент развития технологий:

1️⃣ Заблокировать реструктуризацию OpenAI 
2️⃣ Потребовать от OpenAI ответов на вопросы о совместимости изменений с миссией
3️⃣ Сохранить текущие гарантии (независимый совет, ограничение прибыли, контроль над AGI)
4️⃣ Усилить надзор за соблюдением устава, включая возможную смену директоров, нарушающих миссию

По-хорошему, надо влепить товарищу Сэмюэлю Альтману 159 статью, часть 3 — мошенничество с использованием служебного положения. Да, майор Маск?

@anti_agi

⚽️ Всякий раз после Чемпионата мира или Европы, вдохновившись, я скачиваю новую версию Football Manager и пытаюсь покорить футбольный мир с какой-нибудь заштатной командой из первой лиги. И всякий раз испытываю одну и ту же боль: по статистике купленный игрок вроде звезда, а на поле — сплошное разочарование. Где в цифрах был скрыт его страх перед важными матчами или склонность закатывать истерики после замен? Нигде. 🤦‍♂️

Не знаю, как в компьютерной игре, но в жизни, кажется, скоро это изменится: ИИ учится психологически профилировать футболистов — ещё до того, как они выйдут на поле! Алгоритмы будут предсказывать не только, насколько игрок хорошо пасует, но и выдержит ли он давление финала Лиги чемпионов. И всё это на основе анализа поведения, интервью и даже их активности в соцсетях. А еще искать новые таланты там, где их не откопал скаут.

По сути, футбольные клубы создают AI-версии «Человека, который изменил всё», только вместо Брэда Питта — нейросети и дата-сайентисты. ИИ будет советовать: «Этого не бери, он после 70-й минуты впадает в existential crisis», а про другого скажет: «Этот тихий парень в плей-офф превратится в Рокки Бальбоа» (вопрос только, нужен ли вам мордобой на поле?). Вполне возможно, что скоро состав на матч будет выбирать не главный тренер, а какой-нибудь GPT-20, и скандалить с ним будет бесполезно — он всё просчитал.

Но знаете что? Тут недавно люди устроили истерику из-за того, что ChatGPT в своих «размышлениях» называл их по имени, типа: "Так, Олег дал мне задачу написать пост про футбольных менеджеров, посмотрю, какие команды любит Олег". Пользователи сочли, что это уж слишком крипово. Поэтому, думаю, что даже когда ИИ сможет не только профилировать футболистов, но и найдет совершенно верные слова для их мотивации, у него вряд ли получится так же убедительно сказать BELIEVE, как у Теда Лассо. Ведь игроки знают, что хотя машина и говорит, что она верит в них, но это только слова. Так что, Теда Лассо, пожалуй, не заменит никто — ни у кромки поля, ни на экране.

@anti_agi

Когда ИИ сможет сам написать для вас вечернюю газету?

На русском языке, кажется, не скоро. Но надежда есть

Увидел сегодня новость, что ChatGPT начал использовать материалы The Washington Post в своей выдаче, и вновь вспомнил об отечественных чат-ботах. Партнёрств такого масштаба, как у OpenAI с The Guardian, Axios и другими крупными медиа на нашем рынке ещё не было — и совершенно зря.

Пока суды в западных странах принуждают ИИ-гигантов сотрудничать с контент-мейкерами, а разработчики и сами дорабатывают парсинг, у нас в этом плане до сих пор царит Дикий Запад. Последствия чувствуются на практике — путаница в деталях и ссылках, а также внезапные экскурсы в прошлое.

🤖 Когда у GigaChat появился поиск в интернете, с новостями он работал через пень-колоду — были проблемы и со ссылками, и с подбором самих новостей. Модель, например, зачем-то лезла в дайджесты прессы в PDF (!) на сайте Госдумы (!) и выдавала какие-то общие описания со ссылками на ленты новостей.

Решил посмотреть, как обстоят дела сейчас. GigaChat неплохо собирает новости с сайтов как государственных СМИ, так и частных медиа, не ошибаясь в датах и ставя корректные ссылки (см. рис. 1). Но при попытке получить топ-10 материалов из конкретных источников начинаются ошибки со ссылками на целые разделы и описанием случайных новостей.

Зато можно внезапно для себя словить болезненное дежавю из-за визуала: кажется, что его подгрузку наладить не успели (см. рис. 2). А ведь кто-то говорил, что вернуть золотые доковидные времена уже не получится! Вот вам и опровержение.

Кажется, что условный «дайджестный» механизм в модель добавили, но его гибкость пока откровенно страдает. Шаг влево, шаг вправо, и система просто теряется в страницах. Отсюда и глюки с визуалом: его GigaChat явно случайным образом выгружает из больших новостных разделов.

📍 В свою очередь, в «Чате с Алисой и YaGPT» получить подборку новостей можно, если включить рассуждения. Без них модель то и дело тянет выдать набор общей информации без каких-либо ссылок. Главное не забудьте проверить, чтобы ризонинг был активирован на базе YandexGPT, а не DeepSeek (если не знали, модель можно выбрать прямо в чате).

C DeepSeek в основе результаты выходят печальные. Много ссылок на какие-то локальные порталы или вообще случайные блоги в «Дзене» (!) YandexGPT справляется с задачей лучше, но его также тянет ставить ссылки на общие разделы с новостями, из-за чего он в том числе путается в датах. Но хоть источники подбирает из обычных СМИ.

Не могу не отметить важный нюанс — кажется, что данные из медиа в YandexGPT сейчас подгружаются с запозданием, либо как-то странно работает парсинг информации. Почти все новости по разным темам он сегодня искал в районе 16-19 апреля, даже если прямо указать дату.

Ещё тесты показали, что и GigaChat, и YaGPT хорошо умеют молчать. Почему-то при попытках уточнить подробности или формат выдачи часто оказывается, что ответить на вопрос нельзя по той или иной причине (см. рис. 3-4).

💻 Заодно решил проверить, как с поиском новостей по российским СМИ обстоят дела у ChatGPT (про партнёрки всё и так понятно). По умолчанию модель тоже тянет проваливаться в общие разделы с информацией и иногда путать даты. Но при правильном запросе результат выходит неплохой (см. рис. 5) — такие «пинки» нашим LLM пока не помогают.

Вот что (частично) думает по такому запросу «Яндекс»:

«Из вспомогательных текстов можно извлечь несколько актуальных новостей, но ссылок на конкретные материалы в большинстве случаев нет, поэтому придётся использовать общие ссылки на разделы новостей».

🔤🔤Чтобы меня не посчитали хейтером: я понимаю, что оба отечественных сервиса сейчас только тестируют поиск в интернете. Тем не менее, кажется, что партнёрская схема с медиа могла бы сразу закрыть этот проблематичный для многих кейс.

У «Яндекса» уже давно есть утреннее и вечернее шоу в «Алисе», в рамках которого она может в том числе зачитывать новости из интересующего источника. Поэтому видеть недоработку такой функции в базовом чат-боте вообще удивительно. Ждём апдейтов! Может, «Нейроисследования» решат всё?

@anti_agi

Для чего мы создали наш новый канал «Неискусственный интеллект»?

Ситуация на рынке ИИ сегодня напоминает известную притчу про слепых и слона, только вместо слона в ней — искусственный интеллект. Для одних ИИ похож на чатбота, типа ChatGPT, другие представят себе GPU от Nvidia. Кто-то увидит в нем систему управления фабрикой, другие — самоуправляемый автомобиль, а кто-то — домашнего робота. Учёный представит многослойную нейросеть, домохозяйка — умную колонку. И все они будут правы.

Мы в @anti_agi — не претендуем на звание зрячих, но пытаемся приподнять повязку и попытаться посмотреть на явление в целом. При этом отделяя мух от котлет пиар от реальности. Мы следим за новостями и иногда сообщаем их первыми:

▪️ Про разработку нового нейроморфного процессора в России — в интервью с новосибирской компанией «Мотив НТ» про её грядущий релиз AltAI 3

▪️ Про приход бывшего гендиректора «СалютДевайсы» Дениса Филиппова на руководство MTS AI

Мы не только держим руку на пульсе, но и измеряем его, выпуская ежемесячный индекс AI-хайпа от @anti_agi, где отслеживаем упоминания AI-сервисов в российских СМИ, постах Telegram и интернет-поиске, а также частоту появлений в медиаполе отечественных компаний в связи с искусственным интеллектом (вот актуальная версия за март).

Мы не пропускаем интересные исследования и стараемся рассказывать о них понятным языком:

▪️ Как знаки пунктуации и стоп-слова сохраняют контекст для LLM

▪️ О том, как дообучение моделей может вредить их памяти, и построение внутренней модели мира облегчает для ИИ выполнение задач

▪️ Почему LLM важно учиться думать в латентном пространстве, и как моделям найти свой дао?

Наконец, редакция @anti_agi задаёт актуальные вопросы экспертам и вместе с ними разбирает что к чему:

▪️ О том, как работают рекомендации в эпоху ИИ — в разговоре с Николаем Савушкиным из Яндекса

▪️Про борьбу с дипфейками и их эволюцию — в авторской колонке Александра Паркина из VisionLabs, MTS AI

▪️Чем ИИ-агенты отличаются от инструментов Robotic process automation (RPA) — в тексте Андрея Кузнецова из Института AIRI

Все это — чтобы понять, что на самом деле такое искусственный интеллект. Если это интересно и вам — подписывайтесь, комментируйте, пишите нам! Будем разбираться вместе!

🤖 AID от @anti_agi

«О чем там тёрли судья и Тёрли?» или немного новостей из зала суда:

➖Глава ChatGPT Ник Тёрли заявил, что OpenAI «купила бы Chrome». Но важен контекст: он заявил это в суде Минюста с Google, который решает не заставить ли поисковик продать браузер Chrome (а); заявил в ответ на прямой вопрос (б); добавил – «как и многие другие» и «если бы представилась возможность» (в). Тёрли сообщил, что дистрибуция – большая проблема для OpenAI, и имея такого монополиста как Chrome, можно ею управлять – если приобрести Chrome и интегрировать туда ChatGPT, «это был бы удивительный опыт». Так что, можно расходиться – OpenAI пока не покупает Chrome. Однако, осадочек остается – от перспективы, что Chrome может превратить безоговорочное лидерство OpenAI по аудитории в такую же монополию, какая сейчас у Google. Впрочем, возможно, в этом и была стратегия – чтобы такой осадочек остался у судьи.

➖Тёрли ябедничал судье не только про Chrome. OpenAI никогда не собиралась создавать просто чатбота, а хотела создать «суперпомощника», рассказывал он. Но у LLM нет свежей информации, а когда у них нет ответа, то они склонны придумывать его. Вот почему ChatGPT так нужна возможность интернет-поиска. «Технология поиска - это необходимый компонент», - заявил Тёрли. Но Google отказался сотрудничать со стартапом. Обидно, ведь сам OpenAI так охотно сотрудничает с DeepSeek…

➖Ах да, еще – Android. При том что OpenAI договорилась с Apple интегрировать ChatGPT в iPhone, с производителями Android-телефонов договориться не получается, - топил Тёрли вчера в суде конкурента. Тут же припоминается понедельничная история про интеграцию Gemini в Samsung и Motorola. Правда у Google был припасен на это контраргумент. Новые смартфоны Motorola, принадлежащей Lenovo, будут оснащены также AI-приложениями от Perplexity AI и Microsoft, заявил ВП Google Питер Фицджеральд. Он также сказал, что Samsung ведет переговоры с несколькими AI-компаниями о включении их приложений в свои телефоны. Ну да, а что ChatGPT там не будет, так пусть сначала начнут использовать сервера с HBM-памятью от Samsung, а не от SK Hynix, да.

▪️Кстати, SK Hynix впервые обогнала Samsung и по доле в продажах обычной DRAM памяти. По данным аналитиков Counterpoint Research, у нее 36% рынка против 34% у Samsung. У Micron 25%. На рынке высокопропускной памяти (HBM) SK Hynix занимает 70% рынка.

▪️МВФ подсчитал, что внедрение ИИ ускорит рост мировой экономики до 2030 года на 0,5 п.п. в год. Это перевесит то негативное влияние на климат, которое оказывают дата-центры, считают в Международном валютном фонде. Если кому-то кажется, что это мало, то размер мировой экономики в 2025 году МВФ оценивает в $115 трлн, так что +0,5% - это дополнительные $570 млрд ВВП. Это чуть больше ВВП таких стран, как ОАЭ, Израиль или Сингапур, на секундочку.

▪️Альтман уходит с поста председателя совета директоров Oklo, компании, занимающейся разработкой ядерных технологий. Его уход устраняет потенциальный конфликт интересов, поскольку Oklo ищет новых клиентов в сфере технологий и искусственного интеллекта, которые проявляют большой интерес к атомной энергии. Энергетика – одно из узких мест развития ИИ, и в этом контексте много надежд на атомную энергию, в том числе в контексте чистой энергетики. Oklo заявляет, что сможет развернуть свою первую систему нового поколения технологии ядерных реакторов уже в 2027 году.

⚡️Напоследок вдохновляющая новость для всех, кто надеется успеть зайти на рынок ИИ. Пара студентов, начавших изучать речевой ИИ три месяца назад, утверждают, что создали AI-модель, способную генерировать подкасты не хуже NotebookLM от Google. Для обучения модели Dia, они использовали программу Google TPU Research Cloud, которая предоставляет ученым бесплатный доступ к чипам TPU. Имея 1,6 млрд параметров, Dia может генерировать диалог по сценарию, позволяя пользователям настраивать тональность дикторов, вставлять неточности, кашель, смех и другие невербальные сигналы. Dia доступна на Hugging Face и GitHub и может работать на ПК с не менее чем 10 ГБ VRAM. Наслаждайтесь!

Из полезных материалов: в конце недели «Сбер» представил собственную модель угроз для кибербезопасности при работе с предиктивным и генеративным ИИ на всех этапах — от подготовки данных и разработки модели до интеграции в приложение.

✔️ Для каждой из 70 угроз определены свойства информации, которые нарушаются (конфиденциальность, целостность и доступность), и объект, который может быть подвергнут воздействию нарушителя, — к примеру, датасеты или сами модели. Описание типичной угрозы можете увидеть на картинке 👆

Это, в общем-то, не настольная книга для ИБ-специалистов, но хороший системный разбор основных угроз, которые нужно учитывать при разработке. Тут речь идёт и о воспроизведении чувствительной информации в ответах модели, и о возможных рисках из-за «закладок» в весах open source решений.

ℹ️ Отмечается, что документ включает в себя опыт команд «Сбера» при работе над повышением защищенности собственных ИИ-моделей, а также документы OWASP, MITRE, NIST. Отдельно доступна упрощённая схема объекта защиты и актуальных угроз.

@anti_agi

СтигматИИзация 🤖

Каждый пятый россиянин прячет от начальства, что на работе пользуется ИИ. Видимо, чтобы не разрушить иллюзию личного гения. А то вдруг начнут подозревать, что блестящий отчёт за 10 минут — это не «муза снизошла», а ChatGPT подсказал?

Тем временем ИИ уже помогает делать рабочую среду комфортнее (говорят 41%), снижает стресс и выгорание (18%) и даже возвращает радость от работы (20%).

Но 11% всё ещё уверены: ИИ — это путь к профессиональной деградации.

ВОЗМОЖНО, эти 11% и есть начальство, от которого скрывают использование ИИ.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Началось историческое судебное антимонопольное разбирательство Минюста США и Google. В суде представитель Минюста Дэвид Далквист заявил, что нужны жесткие меры, чтобы помешать Google использовать свои AI-продукты для расширения своей монополии в онлайн-поиске. Монополия Google на поиск помогает ей совершенствовать AI-продукты, которые также являются способом привести пользователей к ее поисковой системе, заявил Далквист.

Дело ведет судья Амит Мехте, который в прошлом году пришел к выводу, что практика Google платить Samsung за установку на ее устройствах поисковой системой по умолчанию, нарушает антимонопольное законодательство. Сейчас он должен будет решить, что Google должен сделать, чтобы прекратить незаконные практики. Минюст требует от компании продажи браузера Chrome и других мер, чтобы не дать компании воспользоваться своим монопольным положением.

Одним из эпизодов, раскрытых в суде, стал тот факт, что Google ежемесячно платит Samsung «огромную сумму денег в виде фиксированного ежемесячного платежа» за предустановку приложения Gemini на свои телефоны и устройства. При том, что практика оплаты за предустановку уже дважды признавалась нарушающей закон. Вице-президент Google Питер Фицджеральд сообщил в суде, что компания начала платить Samsung за Gemini в январе. Контракт рассчитан как минимум на два года и предусматривает как фиксированный ежемесячный платеж за каждое устройство, на котором предустановлен Gemini, так и процент от доходов, получаемых Google от рекламы в приложении. Конкретные суммы в суде не назывались.

▪️Второй пошел! Вслед за Microsoft, переговоры о долгосрочной аренде некоторых дата-центров приостанавливает и Amazon, сообщают аналитики Wells Fargo. В особенности это касается зарубежных рынков. По словам аналитиков, Amazon не отменяет сделки, а «переваривает недавние агрессивные сделки по аренде». Похоже, крупные облачные компании стали более разборчивы в аренде больших кластеров мощности, говорится в их записке. При этом Meta (запрещена в РФ за экстремизм), Google и Oracle по-прежнему активны в аренде, признают они. Amazon заявляет, что «это обычное управление мощностями».

▪️Huawei уже поставил некоторым китайским клиентам свои передовые AI-чипы 910C и планирует начать массовые поставки в следующем месяце. У Huawei есть шанс на фоне ограничений на продажу в Китай H20 от Nvidia. Похоже, Huawei 910C представляет собой скорее архитектурную эволюцию, чем технологический прорыв: он достигает производительности, сравнимой с H100 от Nvidia, благодаря интеграции двух процессоров 910B в единый корпус.

Huawei разослала нескольким технокомпаниям образцы 910C в конце прошлого года. Где они будут производиться неясно: китайский производитель SMIC умеет производить основные компоненты графических процессоров по 7нм техпроцессу N+2, но выход чипов невелик. При этом ранее американцы начали расследование после того, как обнаружили в 910B один из чипов производства TSMC. Huawei и TSMC это опровергают.

▪️Поиском с помощью ChatGPT за последние полгода в Европе воспользовались хотя бы один раз в среднем около 41,3 млн человек в месяц, свидетельствую данные, которые опубликовала OpenAI. За предыдущие полгода их было всего 11,2 млн. Закон ЕС о цифровых услугах (DSA) предписывает «очень крупным» (более 45 млн среднемесячных пользователей) онлайн-платформам или поисковым системам дать пользователям возможность отказаться от использования рекомендательных систем и профилирования, делиться определенными данными с учеными и властями, а также проводить внешний аудит. И поиск ChatGPT может вскоре подпасть под эти требования.

Лидерами не рождаются, ими становятся

А потом их находит ИИ. С интересом прочитал в Ъ статью о том, как новые инструменты всё теснее интегрируются в работу HR. Удивительно, но факт: простые «попугаи» в лице LLM и других моделей уже неплохо научились измерять soft skills и лидерские качества при общении с человеком.

Эффективность такого метода проверки недавно подтвердили в Гарварде. Речь идёт о системе, которая разыгрывает сценки командных игр— имитируют коллег, начальников и клиентов. А потом — внимание! — выдают разбор полётов: кто тормозил, кто наоборот — затащил, и где человек проявил лидерство (или не проявил его вовсе).

🤖 Для HR это мана небесная: можно обкатывать сотрудников на «симуляторах», не тратя время и деньги на организацию, но при этом собирать метрики — сколько баллов по эмпатии, сколько по решительности, где зарыт командный игрок. Плюс — меньше стресса для участников: всё-таки перед ботами не так неловко, как перед живым начальником и подчинёнными.

ИИ в HR тема в принципе не новая. Машинное обучение уже используют, например, на записях видеоинтервью: когда алгоритм анализирует мимику, интонацию и формулировки ответов, сопоставляя их с профилями успешных сотрудников. Про всякий просмотр резюме и оценку мотивационных писем можно и не вспоминать — это уже давно есть.

С применением LLM аналитика обретает человеческое лицо. Чат-боты выступают в роли виртуальных коучей, давая менеджерам рекомендации по стилю управления и коммуникации на основе анализа их писем, календаря встреч и отзывов коллег. А в случае с обучением ИИ-системы позволяют адаптировать программу под каждого сотрудника и внимательно отследить прогресс.

💻 Разделить оптимизм в полной мере по этому поводу не могу. Всё-таки модели тоже в своём роде субъективны, как уже показывал опыт Amazon и других. При неправильных вводных данных они охотно скатываются в стереотипы, которые чаще всего задевают различные меньшинства — но если у вас хронически недовольное лицо, тоже быстро опустят в рейтинге.

В любом случае, тренд очевиден: машины начинают читать между строк не хуже, чем люди. Так что «мягкие навыки» становятся вполне измеримыми. А следом, как водится, и автоматизируемыми — так что ИИ-менеджеры уже не мечта, а грядущая реальность. И по-человечески тепло похвалят, и по-машинному холодно оценят результаты работы.

Главное, чтобы вас потом также безэмоционально не выкинули за борт. У нас уже был случай, когда основатель компании Xsolla одним взмахом руки уволил 150 человек после того, как анализ их активности в рабочих сервисах показал слабую продуктивность. Теперь такое ещё проще поставить на поток, и без массовых репрессий.

❓ Мне лично интересно, как все эти управленческие нюансы будут коррелировать с настроениями в самой компании и регионе. Недавно у Лаборатории ИИ «Сколково» вышло исследование по теме — оно как раз подсветило, что между LLM есть условные «культурные различия», и они проявляются в том числе в зависимости от языка вопроса.

«При сравнении культурных индексов Хофстеде по адаптированной для LLM методике российские модели (GigaChat и YandexGPT) показали склонность к неприятию конкуренции и прощению ошибок, меньшую дистанцию к власти и более долгосрочную ориентацию по сравнению с усреднёнными показателями американских и китайских моделей».

Ну и заодно оказалось, что только российские модели имеют характерное «двугорбое» распределение по индексам индивидуализма и избегания неопределенности. В некоторых ситуациях GigaChat и YandexGPT предпочитают реагировать как индивидуалисты, а в некоторых — как коллективисты. А теперь наложите все эти нюансы на менеджерские задачи!

@anti_agi

У 国家超级计算天津中心, GENCI, NCSA и других скоро появится отечественный аналог💻

Президент поручил Правительству до 15 июля рассмотреть вопрос о создании национального суперкомпьютерного центра. Кто-то на эту тему уже поиронизировал, хотя сама идея соответствует общемировым практикам. Подобные структуры можно встретить у всех ключевых HPC-игроков: США, Китая, Японии и даже Европы.

✔️ Более того, если открыть свежий рейтинг Top-500, то мы увидим, что огромное количество систем принадлежат вовсе не частным компаниям (хотя на 5 месте суперкомпьютер итальянской нефтегазовой Eni S.p.A.), а университетам и исследовательским лабораториям. Например, Оак-Риджской национальной лаборатории, там работали, кстати, Энрико Ферми, а также отец атомной бомбы Киллиан Мерфи Роберт Оппенгеймер.

Почему так происходит❓ Фундаментальные исследования требуют не меньше вычислительных ресурсов, чем генерация вашей аватарки в стиле Ghibli. А их полезность, скорее всего, немного больше. Например, рассчитать правильную траекторию посадки лунного модуля.

К слову, Россию на ноябрь 2024 года представляют 6 суперкомпьютеров в рейтинге: три Яндекса, два (Сбер)Клауда и единственный некоммерческий проект от Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ — Ломоносов-2. Будем надеяться, именно на базе МГУ новый центр и создадут, учитывая опыт в эксплуатации HPC-систем.

@anti_agi

Что касается «гиблификации», то с ней мы ещё и отчётливо видим, как на волны хайпа отвечают конкурирующие сервисы. Grok вот с недавних пор начал размещать вот такую рекламу 👆 в некоторых ответах в бывшем Twitter.

Интересно, что по поводу этой «культурной аппроприации» сейчас думает Миядзаки и все причастные?

@anti_agi

📶 DeepSeek сдает позиции

Нет-нет! Мы вовсе не утверждаем, что DeepSeek – всё! Но мартовские данные @anti_agi показывают серьезное снижение его упоминаемости в России по всем фронтам. Число упоминаний DeepSeek в российских СМИ и в постах Telegram упало больше чем наполовину. Но главное – снижение в поисковых запросах пользователей, которое показывает, что в DeepSeek «наигрались». Во всех трех измерениях в марте он оказался на 3-м месте, уступив в СМИ и Telegram по частоте упоминаний ChatGPT и Midjourney, а в поисковых запросах ChatGPT и GigaChat.

GigaChat, кстати, второй раз оказался на втором месте среди всех сервисов по числу поисковых запросов пользователей (первый раз в декабре, когда во время Сберовской AI Journey про него трубили везде). В сводном рейтинге он, впрочем, опустился на 4 место, а ему в спину дышит другой российский сервис – Шедеврум, он на 5-м месте. Отечественных сервисов в сводной десятке осталось двое, поскольку YandexGPT из нее в марте выпал, несмотря на релиз 31 марта опенсорсной YandexGPT 5 Lite Instruct.

Вообще, март выдался взбудораженно-спокойным. То есть хайп никуда не делся – наш индекс AI-хайпа AI-HI снизился с максимумов, достигнутых в феврале всего на 11 пунктов до 739 пунктов. Весь март все чего-то ждали, делились соображениями, писали тексты, искали новый DeepSeek или ждали от Альтмана новых прорывов, но в итоге ничего так и не выстрелило так, как в январе это сделал DeepSeek, а в феврале – Grok. Истерия вокруг AI-агента Manus – «снова китайцы всех сделали!», поднятая было в медиапространстве, очень быстро улеглась, и Manus остался в хвосте. Главным же событием марта стала «гиблификация» ChatGPT – повальное увлечение переделыванием любых картинок в стиль студии Ghibli Хаяо Миядзаки. Но это произошло в последние числа марта, так что Telegram успел отреагировать на бум (число постов с ChatGPT выросло по сравнению с февралем), а СМИ – нет.

В корпоративной части нашего индекса тоже все ровненько. Сам индекс AI-HI-CORP снизился на 25 пунктов с 341 до 316 пунктов, но это колебание в пределах нормального. При этом в рейтинге компаний не произошло значимых изменений. Расстановка в первой четверке неизменна с сентября прошлого года: Сбер, Яндекс, VK и МТС. Раньше явно выделялась тройка компаний Tier-2, которые часто менялись местами – Ростелеком, ВТБ и Т-Банк. Но последние три месяца Ростелеком удерживает пятое место, а банки не смогли защитить свои позиции, пропустив вперед не только Билайн (6 место), но и NtechLab (7 место). T-Банк на 8-м месте, ВТБ – на 9-м, на последнем в этот раз остался Мегафон. Посмотрим, как скажется на позициях ВТБ в апрельском рейтинге только что прошедшая масштабная конференция Data Fusion, организованная банком.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Скандал! OpenAI поймали на вранье.

В декабре Марк Чен, CRO компании провозгласил, что их модель o3 рвет на тестах FrontierMath конкурентов как тузик грелку:

Сегодня все модели имеют менее 2%. Мы видим [внутри компании], что o3 с агрессивными настройками времени, отведенного на вычисления мы можем получить более 25%.

Тогда оставалось только поверить ему на слово, но теперь компания выпустила o3 наружу и Epoch AI с удивлением обнаружила, что модель набирает в районе 10%. Тому можно дать множество объяснений, но оставим это так.

Кроме того, новые модели OpenAI галлюцинируют больше, чем старые. Компания признает, что по их внутренним тестам при ответах на вопросы PersonQA , их собственного бенчмарка для измерения точности знаний модели о людях, o3 галлюцинировал в 33% случаев. Это примерно в два раза больше, чем у предыдущих моделей рассуждений OpenAI, o1 и o3-mini, которые набрали 16% и 14,8% соответственно. А с o4-mini еще хуже - она галлюцинировала в 48% случаев.

Некоторые пользователи обнаружили еще одну криповую особенность ChatGPT. В своих «рассуждениях» он называет их по имени. «Называет меня все время по имени, как будто учитель, ЛОЛ», - пишет в X один из таких пользователей. Логично предположить, что это может быть связано с недавно появившейся функцией памяти, хотя у части пользователей, столкнувшихся с проблемой, она отключена.

«Еще одно, последнее сказанье» про ChatGPT: компания по-тихому запустила функцию «памяти с поиском», которая позволяет сервису использовать детали из прошлых разговоров с пользователем для запросов при поиске в интернете. В документации OpenAI объясняется, как она работает на примере: для пользователя, о котором ChatGPT «знает», что он веган и живет в Сан-Франциско, сервис может переписать запрос «рестораны рядом со мной» в «хорошие веганские рестораны, Сан-Франциско».

▪️TSMC в годовом отчете пишет очевидную вещь, что не может эффективно соблюдать экспортный контроль, наложенный США, поскольку ее знание о том, кто и как дальше использует произведенные ею чипы, довольно ограничено. «Нет никакой уверенности» в том, что санкции будут соблюдаться, несмотря на все усилия TSMC, пишет компания, которой уже грозит миллиардный штраф после того, как ее технологии были обнаружены в чипах подсанкционного Huawei.

▪️В отличие от Китая, ОАЭ не под санкциями. Более того, страна надеется, что обещанные ею в ближайшее десятилетие $1,4 трлн инвестиций в экономику США откроют ей доступ к технологиям. Гендиректор G42 Пэн Сяо считает, что страна добилась «очень хорошего и ощутимого прогресса» в получении передовых чипов из США. Пока ОАЭ относятся ко второму уровню стран, согласно правилам США по распространению технологии ИИ, что ограничивает ее доступ к процессорам.

▪️Итальянская газета Il Foglio, в течение месяца выпускавшая вместе с обычным ежедневным выпуском четырехстраничную вкладку, которая была полностью написана ИИ, признала эксперимент удачным. Это повысило продажи, и теперь газета будет публиковать раз в неделю отдельный раздел, написанный ИИ. Il Foglio – небольшая консервативная газета с 22 сотрудниками, которые обладают знаниями и опытом далеко не во всех областях. Поэтому им будет помогать в этом ИИ, как, например, с опубликованной в пятницу статье об астрономии.

Пока правительство США в очередной раз решило устроить раздачу ограничений и запретило Nvidia (как показывает практика не очень эффективно) поставлять в Китай "кастрированные" H20, Huawei решила воспользоваться ситуацией и устроила PR на костях чипах со своим новым ускорителем для ИИ.

💻 Ascend 920 – это не вчерашний Ascend 910C. Здесь нам обещают и 6‑нанометровый техпроцесс от SMIC, и 900 TFLOPS производительности (подозреваю, что FP16), и шину памяти на 4000 ГБ/с с HBM3 (которую пока поставлять в Китай можно). По слухам, на 30–40% шустрее предшественника. 

Сюрприз подоспел буквально на следующий день после новых экспортных ограничений – совпадение? Не думаем. Huawei явно решила показать, кто станет главным бенефициаром ограничений.

👁 И это ещё не всё. Параллельно с чипом показали кластер CloudMatrix 384 на базе Ascend 910C – утверждают, что он поживее "флагманской" GB200 NVL72 от Nvidia.  

‼️ Впрочем, все эти "бумажные" терафлопсы на самом деле имеют мало общего с реальной производительностью. Вот тут небольшой график сравнения H100 и Mi300X, где видна разница между обещать и жениться. 

@anti_agi

Первому игроку приготовиться 🤖

У человечества появился по-настоящему последний бенчмарк. LLM уже лучше нас знает квантовую механику (хотя, бывает, ошибается в числах), но, как оказалось, есть ещё кое-что, где ИИ хуже нас.

Представляем новый бенчмарк от исследователей из Принстона — VideoGameBench. Он проверяет способность мультимодальных моделей в реальном времени проходить 20 классических видеоигр: шутеры, стратегии, платформеры, RPG и даже детективные игры. Модели должны пройти всю кампанию или первый уровень в зависимости от длины игры.

Первые результаты показывают, что ни одна модель пока не способна пройти даже первый уровень большинства игр. Основные проблемы:

✔️ Неправильная интерпретация игровых событий: агенты путают мёртвых врагов с живыми и бессмысленно расходуют боезапас.
✔️ Высокая задержка инференса (3–5 секунд): за это время состояние игры меняется, и возвращённое действие оказывается неактуальным.
✔️ Неточная работа с контроллером и мышью: модель не может точно направить курсор в RTS-играх и даже кликает «загрузить игру» вместо «новая игра».
✔️ Отсутствие понимания скрытых механик: без подсказок модели не знают о возможностях персонажа и не используют их против босса.
✔️ Слабое планирование и целеориентированность: агенты неправильно формулируют внутренние цели и тратят ходы на несущественные задачи.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Хуанг поехал в Китай решать вопросики. Судя по тому, что он не в кожанке, а в костюме, дело серьезное. «А что случилось?». Китайские госСМИ пишут, глава Nvidia приехал в Пекин «по приглашению местной торговой группы». У Хуанга напряженный график: неделю назад он обедал с Трампом, уже зная про ограничения, но китайским товарищам ничего не говорил. Потом получил требование от комитета Конгресса предоставить информацию о продажах чипов, которые могли дойти до DeepSeek’а, поскольку все больше косвенных свидетельств, что Nvidia смотрела сквозь пальцы на запреты. А теперь вот прилетел в Китай и встретился с вице-премьером Китая Хэ Лифэном (Синьхуа) и с основателем DeepSeek Ляном Вэньфэном (FT). Вице-премьер соврал Хуангу, что «Китай приветствует расширение присутствия американских компаний, включая Nvidia, на китайском рынке», Хуанг в ответ слукавил по поводу радужных экономических перспектив Китая и подтвердил, что «Китай остается очень важным рынком для Nvidia, которая будет оптимизировать свои чипы, чтобы соответствовать требованиям экспортного контроля США». Хотя тут правильное слово было бы «пессимизировать».

▪️Новый гендиректор Intel Лип-Бу Тан создает более плоскую управленческую структуру, в результате чего важные группы разработчиков микросхем будут подчиняться непосредственно ему. Директором по ИИ станет руководитель отдела сетевых чипов Сачин Катти. Группа Intel по производству чипов для дата-центров и ИИ, а также группа по производству чипов для ПК будут подчиняться непосредственно ему. Ранее их курировала Мишель Джонстон Холтхаус, которая остается исполнительным директором по продуктам Intel.

Научный проект с сайтом для сравнения чат-ботов, Chatbot Arena, становится коммерческой компанией. Она открывает проект LMArena, корпоративное название которой будет Arena Intelligence Inc. Chatbot Arena была создана в качестве исследовательского проекта лаборатории Sky Computing Lab Калифорнийского университета в Беркли в начале 2023 года, через несколько месяцев после выхода ChatGPT. Вскоре она стала популярной и ее рейтинги стали использовать как индикатор. AI-корпорации часто используют ее для тестирования своих новых моделей, прежде чем выпустить их, как это сделала OpenAI с GPT-4o прошлой весной. Ранее Chatbot Arena финансировалась за счет грантов и пожертвований, в том числе от гугловской Kaggle data science platform, Andreessen Horowitz и Together AI.

▪️Китай будет внедрять AI-приложения в учебный процесс, учебники и школьную программу в рамках реформы образования. Развитие искусственного интеллекта поможет «развивать базовые способности преподавателей и студентов», от самостоятельного мышления и решения проблем до общения и сотрудничества, а также поможет формировать «конкурентоспособность талантов», заявили в министерстве образования.

ℹ️Отличный и правильный шаг! И нам такое нужно! Главное не говорить Минобру, что самостоятельное мышление не сочетается со стилем управления, принятым в Китае, да теперь уже, кажется, и почти повсюду в мире.

▪️OpenAI вел переговоры с Anysphere, производителем Cursor, в 2024 году и в начале этого года, прежде чем начать договариваться о приобретении компании Windsurf. Эти переговоры не увенчались успехом, вместо этого Anysphere начала переговоры о привлечении капитала с оценкой около $10 млрд. Стартап-фонд OpenAI был инвестором Anysphere еще в посевном раунде. Хотя «агент» Codex CLI от OpenAI, который компания выпустила в среду, также может писать и редактировать код, попытка купить Windsurf говорит о том, что компания не хочет ждать, пока CLI наберет популярность среди клиентов.

В сети рассказывают про странный математический глюк о4-mini: если попросить ее из 9.11 вычесть 9.8, она дает ответ 0.31.

Попробовали рассуждающую Алису. В основном она давала правильный ответ (—0.69), но в одном случае она выдала вот такое, решив, что точка символизирует не десятичный разделитель, а дробную черту. Итог — минус 27/88 — в десятичном виде, кстати, близок по модулю к ответу o4-mini: —0,306818...

@anti_agi

👁 Помните, мы говорили, что краулеры ИИ-компаний «слегка» перегружают сайты по всему миру?

Так вот, Википедия и Kaggle нашли выход — они решили дать разрабам ИИ то, что те так жаждут, но цивилизованно. ❤️

В чем соль❓

ИИ-гиганты вроде OpenAI или Google выкачивали тонны данных с сайтов, что приводило к гигантской нагрузке на серверы (особенно у Википедии). Теперь вместо хаотичного скрэпинга они получат "официальные датасеты":
 
✔️ Все тексты Википедии на английском и французском + метаданные (даты правок, авторы, ссылки)
✔️ Изображения и медиафайлы с лицензиями
✔️ Обновления каждые 3 месяца 

Зачем это Вики? 

➡️ Снизить нагрузку на серверы
➡️ Контролировать качество данных для ИИ
➡️ Сохранить принцип открытости, но без анархии

Kaggle, как платформа для data-спецов, станет «мостом» между Вики и разработчиками моделей. Теперь не нужно перегружать wiki — бери готовое и тренируй нейросети на легальных данных. 

ИИ-компании экономят время, ресурсы и репутацию, а Википедия — свои серверы. Все довольны? 🤔 

🔤🔤Ссылка на датасет, чтобы дорогим читателям не пришлось гуглить.

@anti_agi

🤖 Максут Игоревич Шадаев уважаемый сегодня заявил, что ИИ может заменить половину чиновников, но "Человека, надеемся, он не заменит, особенно врачей и учителей." (С)

✔️ Подтверждаем, может заменить. Не только половину, а каждого второго.

К счастью, ни один ИИ не заменит Максута Игоревича. ❤️

@anti_agi

Как LLM найти свой дао?

Когда Лао-цзы сообщил миру, что «высказанное дао не есть истинное дао», он говорил не об LLM. Но, возможно, это касается и их тоже, и чтобы языковые модели работали лучше, они должны отказаться от языка? В конце концов, вектор — это тоже своего рода путь, то есть дао...

Язык помогает донести мысль, но необходимость выражать идеи словами замедляет мышление — и не только у человека.

🤖 Трансформеры предсказывают токены последовательно, обрабатывая данные в латентных пространствах. Наш с вами словесный запрос разбивается на токены, каждый преобразуется в числовой вектор (эмбеддинг), отражающий его «смысловую позицию» в этом пространстве. Слои нейросети модифицируют векторы, а итоговый набор формирует скрытое состояние — совокупность данных для предсказания следующего токена. Процесс повторяется токен за токеном.

Современные LLM имитируют рассуждения, генерируя токены, которые отражают ход мысли. Однако постоянный переход из непрерывного латентного пространства в дискретное словесное требует значительных ресурсов и может искажать смысл.

Можно ли научить LLM рассуждать исключительно в латентном пространстве? В двух недавних работах ученые создали нейросети, которые делают это.

1️⃣ Проект Coconut, созданный из открытой GPT-2. Его разработчики изменили модель так, чтобы избежать шага, когда скрытое состояние преобразуется в токен, переходя из латентного пространства в ограниченный словарный запас (у GPT-2 он 50 000 токенов). Они зациклили систему – подавая на вход вместе с входными векторами скрытое состояние.

Coconut оказалась эффективнее исходной GPT-2. В одном тесте при той же точности ответов (98,8%) она использовала на порядок меньше токенов, а в другом, используя в три раза меньше токенов, она оказалась более точной – 97% против 77,5%. Однако в задании на решение элементарных математических задач, его точность оказалась всего 34% против 43% у оригинального GPT-2.

2️⃣ Команда Тома Голдштейна из Университета Мэриленда подошла к задаче с другой стороны. Дело в том, что у любой LLM фиксированное число слоев. Это не позволяет эффективно решать задачи, требующие большего количества проходов через слои. Голдштейн и его команда решили использовать слои вторично и разработали и обучили трансформер, который не только научился рассуждать в латентном пространстве, но и понял, когда нужно остановить рассуждения и переключиться на язык.

Чтобы проверить свою идею, они построили LLM с восемью слоями. Два начальных слоя («прелюдия»), затем блок из четырех слоев, который можно использовать рекуррентно, и два последних слоя («кода»), предсказывающих следующий токен. При одном проходе модель функционирует как восьмислойная LLM; при 25 проходах — как 104-слойная. Она останавливается, когда вектора, генерируемые рекуррентным блоком, перестают существенно меняться, и почти полностью работает в латентном пространстве, поскольку выход рекуррентного блока никогда не преобразуется в токены.

В итоге, решая более простые задачи, новая модель выходила из цикла раньше и тратила больше времени (и ресурсов) на сложные. Например, при решении этических задач она проходила через рекуррентный блок примерно в 3,5 раза чаще, чем при решении математических задач.

В тестах она оказалась лучше, чем модель OLMo-7B из Института искусственного интеллекта Аллена, у которой вдвое больше параметров (7 млрд против 3,5 млрд). В заданиях на математические рассуждения OLMo показал точность около 4%, а рекуррентная модель – около 28%.

Может, это и есть дао для LLM?

@anti_agi

🤖 ИИ пока не напал, но израильские стартапы уже учаться его ненавидеть

Пока нейросети рисуют котиков и сочиняют стихи про любовь, на благословенной земле решили: пора готовиться к худшему. Местная компания привлекла $9 млн (сущие копейки на фоне OpenAI), чтобы создать «защитный слой» от ИИ-угроз, которых… пока нет. 

Логика проста:

1️⃣ Если однажды ИИ станет злым и начнет взламывать банки — мы уже припасем цифровой перцовый баллончик.

2️⃣ Если не станет — ну, хотя бы инвесторы потренируются в метании денег в гипотетические проблемы. 

Ирония в том, что:

➖ Мир ещё не увидел ни одной атаки ИИ-террориста, но рынок уже дрожит от страха, а кто-то делает на этом $.

➖ Пока ChatGPT пишет нам шутки и рисует Ghibli-арты, где-то в лабораториях готовят бойцовский клуб нейросетей. Неплохой сиквел. 

Финал истории:

Через год эти же ребята запустят ИИ-антивирус для ИИ-вирусов.

@anti_agi

А, вот теперь мне стало совсем понятно, что такое токен!

🔤🔤Поздравляем AIRI и трех его ребят, получивших премии — физтеховцев Юрия Куратова и Айдара Булатова (на фото), а также не попавшего тут в кадр Александра Тюрина из Сколтеха

@anti_agi

Бешенная популярность LLM явно раздражает Яна ЛеКуна, одного из отцов современного Data Science и главу подразделения фундаментальных исследований Meta* (запрещена в РФ). Он все чаще говорит, что языковые модели переоценены и не смогут заменить человеческий интеллект, как их не развивай. Рассказать, чем Лекун предлагает заменить LLM, @anti_agi попросили Никиту Сушко из научной группы «Прикладное NLP» Института AIRI:

Пользуясь классификацией из книги «Thinking Fast, Slow» Д.Канеманна, подразделяющей мышление на интуитивное и глубокое, Ян классифицирует нынешние LM как интуитивных мыслителей. Достичь сравнимого с человеческим сознания, пользуясь только этой парадигмой, очень сложно. Интуитивные мыслители — своего рода стохастические попугаи, которые услышали некоторую последовательность слов во время обучения, запомнили их порядок, и могут их повторить. При этом настоящие логические выводы им слабодоступны, ведь они не имеют понимания сгенерированного ими текста — только статистику. В то же время, алгоритмы с так называемой моделью мира (world model) внутри, имеют глубокое понимание происходящих процессов и, за счёт этого понимания, могут мыслить. Это и есть пример глубокого мышления, которое может стать тем самым искусственным интеллектом уровня человека.

Чтобы обучить ИИ «модели мира», ЛеКун предложил свою архитектуру — Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA). Главная идея заключается в том, что вместо обучения предсказанию следующего токена (как в языковых моделях) или значения конкретных пикселей (как в картиночных моделях), модель обучается предсказанию так называемого эмбеддинга, то есть числового вектора, в котором закодировано описание какого-то абстрактного концепта. К примеру, модель I-JEPA учится предсказывать эмбеддинг части изображения по эмбеддингу некоторой другой части того же изображения. Это заставляет модель понимать суть картинок, а не просто их запоминать — и формирует ту самую модель мира, за счёт которой I-JEPA работает лучше сопоставимых по размеру трансформеров.

Другая важная часть обучения JEPA-моделей заключается в том, что оно в каком-то смысле похоже на обучение ребенка или животного — модели тоже учатся на основе наблюдений за миром, в self-supervised режиме. Это даёт возможность генерализоваться из малого числа данных лучше, чем у классических трансформеров.

Если читать чуть дальше заголовков новостных публикаций, то становится ясно, что Ян ЛеКун вовсе не отрицает полезность языковых моделей. LLM способны решать большое количество важных задач: нечеткий поиск, генерация, классификация и перенос стиля текстов. Он говорит лишь, что не стоит надеяться, что увеличение размера LLM-ок или датасетов для их обучения приведут к появлению у них реального интеллекта, ведь они обучаются предсказанию следующего токена и внутри них не существует тех самых «моделей мира». Они останутся в своей нише, а на их место в SOTA придут другие архитектуры.

Не стоит забывать также об исследованиях, показывающих наличие у LLM моделей мира в зачаточном состоянии. Так, еще в 2022 году вышла статья, где показывалось, что из активаций GPT-2, обученной на партиях похожей на шахматы настольной игры, можно было восстановить положения всех фигур на доске. Более того, если вмешаться в активации и изменить таким образом положение фигур, то и предсказание следующего хода тоже поменяется. При этом новый ход всё ещё будет сделан согласно правилам игры — то есть внутри трансформера не просто есть модель этого игрушечного мира, она еще и используется при принятии решений.

Конечно, реальный мир больше, чем шахматная доска, и построить его модель только по текстам из интернета значительно сложнее. Описанная же ЛеКуном архитектура предлагает способ улучшить качество построенных моделей мира. И это уже привело к результатам, как минимум в случае I-JEPA. Можно, конечно, спорить, какой из подходов лучше — скейлить трансформеры и надеяться на эмержентность или учить JEPA. Можно, но не нужно – лучше исследовать эти альтернативы параллельно.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Придумал спорный индикатор того, насколько AMD отстает от Nvidia в AI-гонке. В прошлом дайджесте мы писали, что Nvidia предупредила, что ей придется списать $5,5 млрд в результате новых ограничений на экспорт AI-чипов в Китай – так вот, у AMD эта сумма - $800 млн. Под ограничение подпадает ее MI308. Компания подала запрос на экспортную лицензию, но хз – честно предупреждает она. Кстати, по подсчетам IDC у Nvidia более 90% рынка GPU для датацентров.

Ограничения могут коснуться и Intel (вот уж не подумал бы!). По новым правилам, экспортная лицензия необходима для продуктов с пропускной способностью чипа от 1400 ГБ/с, пропускной способностью ввода-вывода (I/O) – от 1100 ГБ/с, либо суммарной пропускной способностью – от 1700 ГБ/с. Серия Gaudi от Intel превышает эти требования.

Nvidia узнала от американских чиновников о введении ограничений на ее чип H20 еще 9 апреля, но не предупредила партнеров в Китае: крупнейшие китайские облачные компании все еще ожидали поставок H20 до конца года, а местный отдел продаж Nvidia, похоже, узнал все из новостей. С начала года Nvidia получила заказов на H20 на сумму $18 млрд. Выручка компании в Китае составляет $17 млрд, или 13% от всей выручки Nvidia.

Если китайцы не ожидали проблем, то тайваньцы и не ожидают. TSMC, которая собственно и производит H20 для Nvidia, подтвердила свой прогноз по росту выручки в 2025 году на 20%, данный в январе, словно нет никаких тарифной войны и новых ограничений на ввоз GPU в Китай. Остаются прежними и ее прогнозы по капвложениям, несмотря на обещанные Трампу дополнительные $100 млрд инвестиций. Может просто они уверены, что Nvidia получит экспортную лицензию, а Трампу не нужны никакие реальные инвестиции, а только заявления о них?

Между тем, администрация Трампа рассматривает возможность запрета DeepSeek. Рассматриваются новые меры, которые запретят DeepSeek покупать американские технологии, а американцам заблокируют доступ к ее услугам.

Все вчера уже написали про релизы двух новых рассуждающих моделей OpenAI – o3 и о4-mini. С нетерпением жду, когда компания уволит человека, занимающегося неймингом моделей. Хотя есть подозрения, что это либо сам Альтман, либо ChatGPT. Отзывы пока восторженные – дешево и сердито: $10/$40 за млн вх./исх. токенов за о3 и $1,1/$4,4 – для o4-mini. Модели позволяют решать более сложные задачи по программированию, а также визуальные задачи (некоторые поспешили назвать это визуальным мышлением, но речь об использовании изображений в процессе «рассуждений»). Что касается кодинга, то на фоне релиза прошел почти незамеченным выпуск опенсорсного локального агента для кодинга Codex CLI для запуска из терминала. Он связывает модели OpenAI с локальным кодом и вычислительными задачами. С его помощью модели OpenAI могут писать и редактировать код в командной строке и выполнять определенные действия, например, перемещать файлы.

Один из партнеров OpenAI, обычно предварительно тестирующий ее модели на безопасность, пожаловался, что с o3 им дали сравнительно немного времени, которого хватило только на простые тесты. А сама OpenAI похвасталась дополнительными ограничениями в новых моделях, которые должны предотвратить риски, связанные с биологической или химической угрозой.

Еще пара новостей про OpenAI:

▪️Компания ведет переговоры о покупке Windsurf за $3 млрд – это бывший Codeium, стартап, выпускающий AI-помощника для программирования.

▪️Проект Stargate планирует разместить в Великобритании свои ракеты датацентры.

Осталось немного места для Perplexity – компания ведет переговоры с Samsung об интеграции своего помощника в его устройства и уже достигла соглашения с Lenovo об аналогичном соглашении по поводу ее Motorola.

С другой стороны, это почти ровно столько, сколько сами наши ИИ-техномогулы потратили на раскланивания и расшаркивания с Дональдом Трампом (по 1 млн пожертвований на инаугурацию, разделенные на 4 года правления = 250к в год). Так что пусть не дудят — раскланивались и будем раскланиваться!

@anti_agi

А в бывшем Twitter, тем временем, задают действительно важные вопросы — а чего ваша вежливость с ChatGPT стоит OpenAI? Постоянные «спасибо» и «пожалуйста» всё-таки тоже тратят ресурсы модели на генерацию.

По оценке Grok, на всяческих раскланиваниях компания теряет около 280 тысяч долларов в год. Ждём аналогичные расчёты от отечественных разработчиков 😁

@anti_agi

OpenAI добавила в ChatGPT раздел My Library, где будут храниться сгенерированные пользователем изображения. Учитывая сливы про соцсеть «с лентой контента, ориентированной на генерацию изображений», видимо это первый шаг, и тогда это будет аналог не Twitter, а скорее – AInstagram. В целом логика понятна – люди все равно делятся своими Ghibli-творениями, так пусть делают это внутри ChatGPT, а не в чужой X.

Но пост не об этом, а о том, что Альтман ворует чужие идеи: такая соцсеть вообще-то уже есть. В мобильном приложении «Шедеврума» давно можно делиться своими генерациями, смотреть чужие, подписываться на AI-креаторов, комментировать чужие работы и ставить лайки.

Осталось завезти туда Ghibli!

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Сколько Nvidia не виться, а H20 все равно запретили экспортировать в Китай. Ну, как запретили – продажа таких чипов будет требовать получения экспортной лицензии. Не зря у китайцев был такой ажиотаж, и чипы расходились как горячие пирожки. Теперь их тоже можно будет купить, конечно, но уже в формате «достать» (не зря же они жители страны развитого социализма!), как доставали до этого H100.

Nvidia сообщила, что спишет в этом квартале $5,5 ярда. Но это только прямые убытки – по хранению продукции и по неисполненным обязательствам. Чипы эти она, очевидно, распродаст – сейчас не то время, чтобы любые AI-чипы Nvidia залеживались на полках. Но совсем по другим ценам. Плюс придется корректировать производство (интересно, что в связи с этим запретом скажет своим акционерам TSMC).

А вот у Anthropic, судя по обилию разных новостей, назревает новый раунд инвестиций 🤑 Мы уже не раз отмечали, как продуктовые новости у AI-стартапов «случайно» приходят вместе с инвестиционными. Давайте посчитаем: у Claude появился Research – инструмент мультипоиска по вебу в поисках ответов на вопрос, раз! Он получил возможность искать в письмах Gmail, Google-календаре и Google-доках, интегрировавшись с Google Workspace, два! Компания формирует новую команду чтобы лучше интегрироваться в сервисы AWS (Amazon – один из крупнейших инвесторов в Anthropic), три! И четыре — компания близка к запуску нового голосового помощника для Claude. Новая функция, названная «голосовым режимом», может быть выпущена уже в этом месяце и первоначально будет распространяться в ограниченном количестве. Будет три голоса, один с британским акцентом.

🔮 Так что, кажется нам, что Anthropic идет на мегараунд!

Из продуктовых новостей конкурентов Anthropic:

▪️Google внес свой видеогенератор Veo 2 в тарифный план Gemini Advanced. Пользователи могут создавать восьмисекундные видеоролики в разрешении 720p с соотношением сторон 16:9 и загружать их в TikTok, YouTube и другие сервисы.

▪️У Grok появилась функция, напоминающая холст в ChatGPT, для редактирования и создания документов и базовых приложений. Функция Grok Studio доступна как для бесплатных, так и для платных пользователей на сайте Grok.com. В ней можно создавать документы, код, отчеты и браузерные игры.

Про соцсеть от OpenAI мы писали вчера и еще добавим отдельно, а между тем там произошел еще один шажок в сторону реструктуризации: НКО назвала членов своей недавно созданной некоммерческой комиссии, которая будет руководить филантропическими усилиями компании. Их имена скорее всего вам ничего не скажут: компания назначила Даниэля Зингейла организатором комиссии, советниками комиссии стали Долорес Уэрта, Моника Лозано, Роберт Росс и Джек Оливер. Их функция – собирать реакцию и идеи от разных страт и делиться этим с компанией. «Советники получат от сообщества информацию о том, как филантропия OpenAI может решать долгосрочные системные проблемы, учитывая при этом перспективы и риски ИИ», - говорится в сообщении стартапа, и по тону понятно, что это для него бессмысленная обязаловка.

А вот что действительно волнует Альтмана – это то, что его кто-то обгонит. Компания обновила свою внутреннюю систему, используемую для оценки безопасности моделей ИИ и определения необходимых мер предосторожности при разработке и развертывании (Preparedness Framework):

«Если другой разработчик передового ИИ выпустит высокорискованную систему без сопоставимых мер защиты, мы можем скорректировать наши требования [к безопасности моделей]. Однако сначала мы тщательно подтвердим, что картина риска действительно изменилась, публично признаем, что вносим корректировку, оценим, что корректировка не приведет к существенному увеличению общего риска причинения серьезного вреда, и сохраним меры защиты на более высоком уровне».

🤷🏻‍♂️

AI-чят‼️

Пока вы тут генерируете Ghibli-картинки в ChatGPT, Сэм Альтман задумал нечто новое (почти): социальную сеть на базе ИИ. Да-да, теперь нейросети будут не только писать за вас курсовые, но и лайкать ваши истории про карьерные успехи.

Почему это гениально (или нет): 

1️⃣ ВиЧятGPT — теперь и ваша личная драма 

В прототипе соцсети уже есть лента с генерацией изображений. Теперь ваш пост про "усталость от понедельников" будет сопровождаться артом в стиле Дали или того самого аниме — как повезёт. 

2️⃣ Алтман vs. Маск: Битва титанов 2.0 

После того как Илон предложил купить OpenAI за $97 млрд, Сэм парировал: «Сам куплю Twitter за $9.7!». Теперь он просто строит свой X с блекджеком и ChatGPT.

3️⃣ Мы не шпионим — мы тренируемся! 

OpenAI отчаянно нужны ваши данные. Ну, чтобы Grok от Маска не выглядел круче. Теперь ваш кринжовый пост про школьные травмы станет тренировочной выборкой для AGI. Спасибо, что участвуете в эксперименте! 

4️⃣ А как дела у Марка? 

Пока Цукерберг втихаря добавляет ИИ-ботов в ленту в свой метавселенский кошмар, OpenAI решила: «А давайте сделаем всё то же самое, но добавим в наш ИИ посты от кожаных».  

5️⃣ Куда ж без стартап-драмы 

Из OpenAI уже массово уходят сооснователи, безопасность моделей проверяют «на коленке», а Альтман тем временем клепает соцсети, поисковики и, кажется, готовится запустить ИИ-тостер. Главное — успеть до IPO. 

🔤🔤Страшно представить, какое у этой соцсети будет название.

Источники: The Verge и куча внутренних конфликтов.

@anti_agi

Оказывается, «ризонинг» у Яндекса по умолчанию работает на базе доработанной DeepSeek R1, а переключаться на Yandex GPT 5 нужно вручную. Удивительно, что на это не делали акцент в анонсах.

Тесты показали, что YandexGPT 5 с днями недели действительно больше не ошибается. А вот DeepSeek R1 в Алисе вполне себе зависает на рассуждениях, а также вспоминает эту треклятую «формулу Зеллега». В итоге спустя пару попыток модель прямым текстом сообщила, что сходила в онлайн-календарь, хотя доступ в интернет я не активировал (см. рис. 2).

Но ещё лучше тот факт, что китайскую цензуру из DeepSeek никуда не дели. Поэтому она спокойно рассуждает о Си Цзиньпине и том, что работает в Алисе, но ответ всё равно вычищает (см. рис. 3). Схожим образом (хоть и не так прямо) работает YandexGPT 5 Pro в режиме ризонинга, хотя обычная Pro даёт полный ответ. Чудеса❓

🔤🔤В Яндексе попросили подсветить, что они уже писали: если не указать конкретную модель в настройках, то она будет выбрана случайным образом. Хотя в нашей редакции у трёх человек из трёх всё же выпал DeepSeek — вот тебе и теория вероятности :)

А какая модель стоит у вас по умолчанию?

@anti_agi

«Всё, везде и сразу» обещает Яндекс своей Алисе. Но не говорит, когда

Яндекс хочет повторить китайский успех DeepSeek и интегрировать свои ИИ-сервисы везде и всюду. Компания обещает, что через Алису можно будет управлять не только домом, но и машиной. Компания расширяет линейку умных гаджетов и колонок. Но всё это только в перспективе... А пока Яндекс обновил линейку своих Станций и чат-бота Алису.

🐷 Пользователям платной опции «Про» Яндекс приготовил несколько новинок. Компания наконец-то вспомнила о live-режиме, который показывала ещё осенью. Теперь Алиса с VLM-моделью может рассказать о предметах, которые она видит через камеру смартфона, интегрируя их контекст диалога с пользователем. Кстати, надписи тоже считывает, и даже на русском.

Также для всех «Про»-пользователей стал доступен режим рассуждений, о котором мы писали вчера. «Чат с Алисой и YaGPT» научился работать с файлами, общаться на английском и работать как диалоговый тренажёр: для этого достаточно сказать «Алиса, давай практиковать английский». Другие языки в Алисе тоже обещают, но пока без конкретики — хотя мою мысль о выходе в азиатский регион подтвердили.

Эксперты «Яндекс Учебника» также разработали для Алисы квесты и игры для детей 3–5 лет. Они направлены на тренировку памяти, логики, моторики и речи дошкольников и активируются по запросу «Алиса, хочу в домик», тоже только в режиме «Про».

💻 Обычные Станции уже получают бесплатные улучшения. Голосовое управление наконец-то начнёт работать в сторонних приложениях, спасибо интеграции VLM-модели. Специально для @anti_agi уточнил — нет, речь не идёт об адаптации под конкретные сервисы. Так что в теории на команду «Переключи» реагировать будет не только условный RuTube.

Создавать сценарии теперь можно будет голосовыми командами: говоришь, чтобы вечером по команде включался тёплый свет и играла приятная музыка, и Алиса это сразу запоминает.

А в ТВ Станциях обещают поселить игрового ассистента. С помощью всё той же VLM-модели он будет понимать, что происходит на экране, и по вопросу к Алисе давать тематические подсказки: например, как победить босса на уровне. Но когда это произойдет, не говорят.

📍 Показали в Яндексе и прекрасную картину будущего. Алиса станет частью новых домов: компания готовит пакетные предложения для девелоперов, готовых предустанавливать «умный дом» перед сдачей квартир, а также договаривается об интеграции в сторонние системы.

То есть, чтобы открыть домофон или шлагбаум пользователю достаточно будет попросить об этом «Яндекс Станцию». Компания также работает с более глубокой интеграцией Алисы в автомобили: чтобы голосовой командой вы могли запустить кондиционер, открыть окна или багажник, причём даже дистанционно.

Интеграция будет работать в обе стороны: через «Яндекс Авто» можно будет управлять приборами умного дома. Рассказали о партнёрстве с АвтоВАЗом, интеграции с китайскими производителями. Но когда и где можно будет это пощупать, опять же, не говорят.

👁 Ну и новые продукты: представили «Станцию Мини 3 Про» и «Станцию Лайт 2» без часов, а также «Станцию Стрит» — типичную портативную колонку а-ля JBL, но поддерживающую голосовое управление без интернета. Правда, я уже предвкушаю нервный тик у тех, кто будет постоянно слышать голос Алисы в компаниях шумных подростков.

Появится у Яндекса и собственная умная IP-камера: она снимает видео в разрешении до 2K QHD, угол обзора — 103º, есть поворотный механизм на 350º. И да, кнопка Mute в наличии — физически отключить микрофон всё ещё возможно.

Говорят, что летом «Дуо Макс» (колонку с экраном) переведут на YaOS X. Сейчас эта система, основанная на Android TV, используется в «ТВ Станциях» и «Станции Макс». Означает это довольно простую вещь: можно будет устанавливать сторонние приложения с помощью APK-файлов! Колонка ещё больше станет похожа на маленький умный телевизор.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

В начале дайджест новостей из OpenAI:

Вышло в свет семейство моделей GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. Они не будут доступны в ChatGPT, а только через API, и будут крайне дешевы: от $0,1/0,4 за 1 млн входящих/исходящих токенов для nano-модели до $2/8 – для GPT-4.1. Контекст новых моделей расширен до 1 млн токенов (длиннее «Войны и мира») и они лучше других моделей справляются с программированием (на 21-27%, по тестам OpenAI).

И, да, все уже пошутили, по поводу выпуска более младшей модели 4.1 после 4.5. То ли это их модели деградируют, то ли Альтман начинает обратный отсчет. Во всяком случае, компания планирует убрать из списка моделей, доступных по API, GPT-4.5, свою самую большую модель. И одну из самых дорогих - $75/$150 за 1 млн входящих/исходящих токенов. Дороже нее только o1-pro.

Из других инициатив Альтмана – доступ к будущим продвинутым моделям будет предоставляться «по паспорту». Для верификации потребуется удостоверение личности, выпущенное одним из государств, в которых поддерживается OpenAI API. И оно будет проверяться каждые 90 дней. Во избежание нового DeepSeek'а?

🔮Помните другой стартап Альтмана, WorldCoin, где сканируют сетчатку глаза? Вангую, что доступ к AGI (когда и если он случится) будет только через него… И оплачиваться WorldCoin’ами…

Ну и хватит про OpenAI. Nvidia переносит производство в США. Ее Blackwell’ы уже начали производиться на фабрике TSMC в Фениксе, а сервера будут собираться на фабрике Foxconn в Техасе. За четыре Трампо-года она обещает произвести продуктов для ИИ в США на полтриллиона долларов. Интересно, будет ли тут двойной счет, когда будут подсчитываться процессоры и сервера с ними… Впрочем, кто будет считать?

Запрещенная в России за экстремизм Meta заявила, что будет обучать свой ИИ на разговорах с ним совершеннолетних европейских пользователей, а также на их публичных постах и комментариях. В прошлом месяце Facebook наконец запустил свой чатбот в Европе, хотя собирался сделать это в июне 2025-го. Его запуск столкнулся с рядом препятствий из-за строгих правил конфиденциальности и прозрачности ЕС. Meta заявила, что ее пользователи в ЕС получат уведомления, объясняющие, какие именно данные компания использует, и ссылку на форму, где они смогут отказаться от использования их данных для тренировки ИИ.

Если Meta пытается ужиться с европейским регулированием, то Apple старается догнать усвиставших вперед конкурентов. В отличии от компаний Цукерберга или Маска, у Apple нет своей соцсети, на которой она могла бы тренировать модели, нет у нее, в отличие от Google, и такого сервиса как YouTube. Поэтому она тренирует модели на синтетических данных, но они далеко не всегда соответствуют реальным. Теперь компания нашла способ, как обучать ИИ на данных пользователей, не нарушая их конфиденциальности. Технология берет синтетические данные, созданные Apple, и сравнивает их с последними письмами пользователей в почтовом приложении для iPhone, iPad и Mac. Так Apple сможет определить, какие пункты в синтетическом наборе данных наиболее соответствуют реальным данным. Компания развернет новую систему в предстоящей бета-версии iOS, iPadOS 18.5 и macOS 15.5.

Китайский стартап Zhipu, инвесторами которого являются Alibaba и Tencent, привлек China International Capital Corp. для проведения IPO в этом году, стремясь первым из конкурентов ChatGPT выйти на публичный рынок. Компания может подать заявку на листинг в октябре. В марте Zhipu закрыла раунд финансирования в размере 1 млрд юаней ($137 млн) от местных госкомпаний, после того как в январе Министерство торговли США внесло Zhipu в черный список.

В мире, где алгоритмы подбирают нам и коллег, и спутников жизни, в столице бигтеха Сан-Франциско всё чаще замечают… бумажные объявления. Нет, не на столбах. Прямо в салонах беспилотных такси Waymo.

Так, на днях пользовательница соцсети X выложила фото записки, обнаруженной в центре управления одного из автомобилей: «Ищем сеньор-разработчиков ИИ для музыкального проекта. influur.com». Записка от руки — с почерком и мейлом CEO стартапа Influur Алессандры Анджелини. Публикация мгновенно разлетелась по Сети, собрав десятки тысяч просмотров и лайков. Анджелини позже призналась: благодаря этому спонтанному шагу она уже получила около 60 резюме.

Спустя пару дней в другом Waymo находят ещё одну записку — уже от одинокого 26-летнего айтишника, ищущего свидание. Он честно пишет, что работает в техе, но не делает из этого образ жизни, и оставляет номер телефона для потенциальных интересантов. Объявление моментально становится вирусным.

На фоне тотальной автоматизации, когда компании вроде Google и OpenAI продвигают идею, что «агенты ИИ» будут нанимать за нас людей и даже заменят романтические отношения, бумажные записки в роботакси выглядят как ностальгический вызов. Простой, почти наивный жест, который всё ещё может сработать — особенно в городе, где ИИ давно воспринимается как нечто само собой разумеющееся.

В Waymo сдержанно отреагировали: «Мы гордимся, что даём людям возможность двигаться — и в профессии, и в жизни». При этом отмечают, что машины тщательно осматриваются и убираются после каждого рейса. Так что судьба бумажных объявлений — неоднозначна.

В принципе прекрасная иллюстрация нашего настоящего — оставлять каракули и надеяться, что ИИ их не заметит и записка достигнет живого человека. Даже если шансов совсем немного.

Получили обратную связь от Яндекса. В компании подчеркнули, что функция рассуждений пока доступна как эксперимент для небольшого процента пользователей (хотя из нашей редакции доступ к рассуждениям получили сразу двое).

Разработчики собирают обратную связь по качеству ответов (достаточно поставить дизлайк) и обещают скоро поделиться новостями о развитии функциональности.

🤖 При использовании функции рассуждений чат с Алисой даёт правильный ответ на вопрос о количестве суббот в ноябре 2024 года, в том числе и по «формуле Зеллера». Это факт: кажется, после моих проверок модель всё-таки пришла в себя.

Но, внезапно, теперь модель у нас перестала показывать рассуждения в таких вопросах, несмотря на зажатую кнопку. Помогает добавить в запрос просьбу объяснить всё пошагово — чудеса да и только)

📍 По поводу моего негодования о малом количестве ссылок в отчёте о регулировании СИМ в компании заявили, что модели «достаточно собственной базы знаний и 4 ссылок из интернета для формулирования полноценного ответа».

Ну, что сказать: если так, то честь и хвала. Хотя, помня о галлюцинациях LLM, меня отсутствие большего числа ссылок и их привязки к конкретным тезисам немного напрягает ¯\_(ツ)_/¯ Но в целом справка вышла неплохая, тут врать не буду.

🔤🔤Остаётся только цитировать дисклеймер под чатом: «Алиса старается, но может ошибаться — проверяйте важное».

@anti_agi

🤖 MUSA вместо CUDA

В Китае вышел аналог платформы Nvidia CUDA. Компания Moore Threads, китайский разработчик ИИ-ускорителей, основанный Чжаном Цзяньчжуном, бывшим VP Nvidia по Китаю, представила MUSA (Moore Threads Unified System Architecture) SDK.

➖ Хотя он пока уступает по функциональности проверенному решению, по сути это более значимый удар по Nvidia, чем просто разработка еще одного чипа. Потому что именно благодаря CUDA MLщики дуреют с прикормки могут относительно легко задействовать ресурсы ускорителей Nvidia для выполнения сложных вычислений: машинного обучения, математических расчетов и симуляций. По сути, CUDA реализует подход Plug&Play для кодеров, когда не надо заморачиваться с низкоуровневым программированием.

Что представляет собой MUSA SDK?

1️⃣ Библиотеки параллельных вычислений. Включают стандартные функции и алгоритмы для реализации задач в области искусственного интеллекта, обработки данных и научных расчётов.

2️⃣ Инструменты отладки и профилирования. Предназначены для мониторинга работы приложений, выявления ошибок и оптимизации производительности.

3️⃣ Компилятор и средства трансляции. Обеспечивают преобразование исходного кода в оптимизированную форму для работы с ускорителями Moore Threads.

4️⃣ Документация и примеры кода. Набор подробных руководств и примеров, помогающих разработчикам быстрее освоиться с инструментом.

В сумме это шаг к тому самому Plug&Play.

🔤🔤Отдельно стоит отметить, что ведётся разработка транслятора из CUDA-кода в MUSA, что позволит адаптировать существующие приложения под новую платформу и упростит переход на отечественное (для Китая) решение.

@anti_agi

GigaChat теперь умеет искать информацию в интернете

А также работать со ссылками, делать краткие обзоры по материалам сайтов, сравнивать статьи на одну тему, распознавать картинки на веб-страницах и обрабатывать с них видео. Всё это пришло в публично доступную модель с обновлением до GigaChat 2.0.

И да, пока кожаным мешкам YouTube заблокировали, что Яндекс, что Сбер прекрасно пересказывают с него видео. Спасибо и на этом)

💻 Среди других бонусов появилась возможность обрабатывать несколько файлов в одном диалоговом окне. Ещё GigaChat теперь воспринимает звуковые данные напрямую, без промежуточного преобразования в текст. Модель поддерживает файлы длительностью до 60 минут и 30 Мб.

Кстати, про обработку звука без преобразования последний раз слышал как раз у Сбера, когда они презентовали свою систему синхронного перевода. Теперь такие технологии катят и в продакшн, что не может не радовать.

❓ В комментарии для «Известий» заметил, что моделям Сбера совсем бы не помешала интеграция с российскими медиа. Пощупав новинку лично, убедился в этом ещё больше. Ну вот не умеют ни Яндекс, ни Сбер в своих чат-ботах работать с новостями от СМИ — ссылки приходят кривые, а модели путаются в датах и деталях.

Хочется верить, что рано или поздно работать с российскими медиа они будут так же хорошо, как Grok ориентируется в материалах X (бывшего Twitter). Но пока явно есть, над чем работать.

🔤🔤Сейчас ещё пишут, что SberDevices полностью перевели свои умные колонки под управление LLM. Вроде как теперь они запоминают контекст разговора и могут выполнять несколько задач одновременно. Ну и всякий креатив в них тоже теперь должен генерироваться прям по голосовому запросу, как у Яндекс Станций с недавних пор.

Лично пока оценить не удалось, но будет интересно посмотреть. Всё-таки кажется, что умные колонки наконец-то перестают быть такими раздражающе глупыми :)

@anti_agi

Ну что мы все про бездушный ИИ, да про миллиарды бездуховных долларов. Надо и про людей не забывать.

⚡️ Источники НеИИ рассказывают, что Денис Филиппов, ранее занимавший пост генерального директора в бывшей «дочке» Сбера ООО «Салютдевайсы» с 22-го по апрель 25-го, вышел в МТС.

И не просто в МТС. Денис Филиппов возглавил ИИ-направление оператора в должности генерального директора МТС ИИ. Как докладывают с мест, новый ГД стал неожиданностью для сотрудников MTS AI.

@anti_agi

Рассуждений будет больше — но к лучшему ли?

В «Чате с Алисой и YaGPT» появилась кнопка «Рассуждать» — с ней к каждому ответу модель приводит свой ход мыслей. Пока это beta-версия, в сутки можно задать не более 20 вопросов. Зарегистрироваться в тесте можно на странице YandexGPT 5.

Попробовали модель на уже привычных задачах, и, честно говоря, впечатления смешанные.

🤖 Перекрёстные тесты дали интересный результат — оказывается, с рассуждениями модель может ошибаться даже больше, чем без. Я уже привычно спросил, сколько суббот было в ноябре 2024 года, и получил в ответ немного математики (см. рис. 2). При этом подсчёт оказался неправильным.

Отправил тот же запрос без рассуждений и получил правильный ответ со схожей логикой, но «на пальцах». Забавно, GigaChat при просьбе рассуждать пошагово использует «алгоритм Зельке», тогда как YandexGPT с активным «Рассуждать» применяет «формулу Зеллега» и ошибается.

Оказалось, что обе модели используют один метод — Zeller's Congruence (формулу конгруэнтности Зелля). При этом Яндекс то ошибается в рассуждениях, то с лёгкого пинка начинает отвечать правильно. Вот уж действительно, горе от ума.

💻 Рассуждения прекрасно работают с поиском в интернете. Так что теперь от «Чата с Алисой и YaGPT» можно получить какие-никакие, а аналитические справки в духе, так сказать, неглубоких исследований (см. рис. 3-4). Вставил здесь кусок в примерно треть от финального вида справки, источники сервис приложил в конце.

Ссылок сервис собирает немного, что видно по рассуждениям (по моему запросу про СИМ собрал всего четыре). Но это явно шаг в нужном направлении. Недавно мы как раз вспоминали «Нейроисследования», которые Яндекс пока не представил. Завтра должна пройти большая конференция Алисы и Умных устройств — ждём связанных анонсов?

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Alphabet и Nvidia стали инвесторами стартапа Safe Superintelligence (SSI), со-основателя OpenAI Ильи Суцкевера, покинувшего ее в прошлом году. Напомним, на прошлой неделе стало известно, что стартап пользуется облачным доступом к TPU Google. Через облака Google можно арендовать, как его собственные TPU, так и GPU Nvidia, но SSI пока использует для своих исследований и разработок в основном TPU, а не GPU, пишет Reuters со ссылкой на источники. TPU предназначены для решения специфических задач ИИ и более эффективны в них, чем GPU общего назначения. Их используют, в частности, Apple и Anthropic.

ℹ️SSI недавно был оценен в $32 млрд в ходе раунда под руководством Greenoaks. Его главным козырем является сам Суцкевер, которого считают гением в понимании того, куда движется ИИ. Как и многие другие конкуренты, компания испытывает огромный спрос на чипы, так что поддержка Nvidia и Alphabet ей не помешает. Напомню, SSI планировал не разрабатывать коммерческих продуктов, пока не будет достигнут безопасный суперинтеллект.

Стартап Thinking Machines Lab (TML) Миры Мурати, бывшей CTO OpenAI, ушедшей из компании через полгода после Суцкевера, пока оценивают пожиже SSI – в первом раунде он может быть оценен в $10 млрд. Но он и запущен только в феврале. A16z (как для краткости называют Andreessen Horowitz) ведет переговоры о том, чтобы возглавить раунд. К нему может также присоединиться Sequoia. Сумма раунда приближается к $2 млрд.

В то время как Суцкевер с Мурати куют железо пока горячо, другие «эксы» OpenAI топят Альтмана в его разбирательстве с Маском по поводу реструктуризации НКО в коммерческую компанию. В пятницу дюжина бывших сотрудников OpenAI обратилась в суд с заявлением, в котором возражают против реструктуризации стартапа. В их заявлении говорится, что лишение НКО контроля в проекте нарушит ее миссию. Они ссылаются на устав OpenAI от 2018 года, в котором говорится, что стартап «не организован для получения частной выгоды каким-либо лицом» и будет работать над обеспечением безопасности использования ИИ. Некоторые из этих сотрудников ранее высказывали опасения по поводу способности OpenAI найти баланс между безопасностью и коммерциализацией своей технологии.

Между тем, подгорает и у самого Маска. Ирландский орган по надзору за данными начал расследование в отношении X по поводу обучения модели Grok на постах европейских пользователей. В прошлом году вступил в силу закон ЕС об искусственном интеллекте, с кучей разных правил и требований. Ирландский регулятор ранее уже заставлял Х прекратить сбор данных европейских пользователей для Grok. Тогда X согласилась временно приостановить использование их данных для обучения модели. Видимо теперь регулятор будет проверять, было ли это выполнено.

🔮Осторожно предположу, что разбирательство Маска с OpenAI кончится мировым соглашением, по итогам которого Маск станет вторым после Альтмана бенефициаром стартапа. В Европе же его оштрафуют на пару миллиардов, а потом и вовсе запретят X вместе с Grok’ом.

Американские чипмейкеры, производящие свои микросхемы на Тайване, будут освобождены от ответных тарифов Китая на американский импорт, их происхождение на таможне будут рассматривать по «местонахождению завода по производству пластин», то есть для Китая они будут тайваньскими, а не американскими. Это касается Nvidia, Qualcomm и AMD. Китайские компании, импортирующие их чипы, не будут платить ответные тарифы на американский импорт. А вот за чипы Intel, Texas Instruments, ADI и ON Semiconductor, которые имеют собственные фабрики в США, будут облагаться тарифами в 84% или выше. Акции компаний отреагировали соответственно.

Владелец TikTok компания ByteDance разрабатывает «умные» очки по типу тех, что делает запрещенная в России за экстремизм Meta вмечте с RayBan. Они смогут снимать фото и видео «достойного качества» без ущерба для времени автономной работы. ByteDance наняла опытных инженеров и начала переговоры с поставщиками. ByteDance уже разрабатывала наушники и другие гаджеты с поддержкой ИИ, но для «умных» очков предполагается более масштабное производство

Всё-таки Россия — это Европа!

Как минимум с точки зрения любви к чрезмерному регулированию. Только недавно мы шутили об очередных планах Европы добиться лидерства в ИИ с помощью бюрократии. А теперь поддержать этот дискурс решили в Госудме с законопроектом «О регулировании систем искусственного интеллекта (ИИ) в России».

Документ в частности предлагает ввести классификацию систем ИИ по уровню потенциального риска (!)

‼️ Системы с «неприемлемым» уровнем риска, то есть создающие угрозу «безопасности личности, общества и государства, а также нарушающие основополагающие права и свободы человека и гражданина» хотят запретить разрабатывать и эксплуатировать.

Там, где риск будет просто «высоким» — в системах, которые применяются в здравоохранении, транспорте, финансах, правоохранительной деятельности и других сферах — планируют ввести обязательную госрегистрацию и сертификацию. Для тех, у которых ограниченный уровень риска, — системы внутреннего контроля качества, добровольную сертификацию.

ℹ️ Также хотят ввести ответственность за причинение вреда жизни, здоровью или имуществу для лиц, участвующих в разработке и эксплуатации ИИ-систем. Это, как нам кажется, прямой кивок в сторону беспилотных ТС, регулирование которых за рамками ЭПР до сих пор не установлено. Как, кстати, и вопросы ответственности.

В документе оговаривается, что разработчик не будет нести ответственность, если принял все необходимые меры для предотвращения причинения вреда, если вред возник из-за нарушения правил эксплуатации системы и в нескольких других исключениях. Оператор ИИ-систем будет освобождён от ответственности, если докажет, что вред возник по вине разработчика в результате нарушения пользователем правил использования системы и других.

Также законодатели хотят ввести обязательное страхование ответственности операторов систем ИИ с высоким уровнем риска.

🔤🔤Пишут, что документ разработала профильная рабочая группа, куда входят «юристы, представители консалтинговых компаний и участники ИИ-рынка». А создали её по инициативе Вячеслава Володина. Интересно, как теперь к инициативе отнесутся в правительстве.

Вице-премьер Григоренко, помнится, говорил, что законодательное регулирование ИИ не планируется в ближайшие два года. Но у нас, как всегда, пятилетку выполняют за три года. Хотя искренне хочется верить, что подход с аккуратной поддержкой индустрии сохранится и впредь, и «ломать через колено» рынок никто не будет.

@anti_agi

🤯Искусственный интеллект и олимпийские кольца

Помните анекдот? Брежнев читает доклад на Олимпийских играх: «О! О! О!» — «Леонид Ильич, текст ниже, это олимпийские кольца!». Так вот, американцы ничего своего придумать не могут и косплеят дорогого Леонида Ильича.

Министр образования США Линда Макмен выступала на саммите ASU+GSV, где обсуждалось, как ИИ повлияет на обучение, но к удивлению собравшихся говорила не про «эй-ай», а про «эй-ван». В самом деле, кто же знал, что эта палочка означает букву, а не цифру?

«Я слышала... что одна школьная система собирается начать следить за тем, чтобы первоклассники или даже дошкольники получали уроки А1 каждый год, начиная с самого младшего класса. Это замечательно!»

Отметим, что до своих 60-ти, когда она ушла в политику, Линда и ее муж занимались развлекательными единоборствами — благодаря ей на наших экранах время от времени появляются чуваки на ринге, которые показушно мочат друг друга на потеху публике. Учитывая этот бэкграунд министра и тот факт, что A1 — это соус для стейков, ее цитата приобретает новый смысл.

Что сказать по этому поводу? Брежневу не было 76-ти, когда он принял участие в «гонках на лафетах». Линде Макмен, назначенной 78-летним Трампом в начале марта на пост министра образования, в этом году будет 77. «Смена элит» в американской администрации прошла на ура.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Стартап бывшей CTO OpenAI Миры Мурати, Thinking Machines Lab, пытается закрыть один из крупнейших посевных раундов в истории, удвоив его сумму до $2 млрд. Стоимость компании на ее старте тога составит «как минимум» $10 млрд. Напомним, что единственный актив стартапа – два десятка бывших сотрудников Open AI. Если собрать из них футбольную команду, то она будет стоить дороже состава «Реала». Единственное внятное сообщение от Мурати про планы TML – это что она намерена создать AI-системы, которые будут «более понятными, настраиваемыми и в целом способными», чем имеющиеся. То есть, по сути, «мы будем делать то же самое, но лучше» 🤷🏻‍♂️

А так-то мы за нашу AI-красавицу рады, конечно…

Сэм Альтман вчера интересничал, конечно, насчет новых функций ChatGPT, но в итоге, кажется, никому эта новая память не зашла. СМИ, обычно падкие на новости от OpenAI, молчат, только TechCrunch отписал ее. Возможно дело в том, что феврале Google внедрил аналогичную функцию в Gemini, а Мустафа Сулейман из Microsoft вот только что пообещал ее вскоре у Copilot. Более того, ChatGPT и ранее мог запоминать факты, но теперь он будет помнить все предыдущие разговоры и брать их как контекст. Реакция пользователей смешанная, ее отражает фраза из статьи TechCrunch: «К счастью, есть возможность отказаться от этой функции».

Гораздо больше внимания СМИ уделили другим историям про OpenAI. Например, Сэм Альтман имел неосторожность заявить, что он не исключает, что ситуация в мире может стать настолько «странной», что он будет помогать Пентагону разрабатывать новые платформы вооружений. Он оговорился, что это будет, если придется выбирать «меньшее из зол», но кому это интересно?

Другая история важнее. Мы уже замечали ранее, что AI-гонка заставляет компании выпускать модели в продакшн раньше, чем планировали. В итоге теперь на проверку новых моделей на безопасность и эффективность у OpenAI уходит всего несколько дней, тогда как раньше это занимало месяцы. Так на оценку GPT-4 ушло полгода. Теперь же тесты стали менее тщательными, выявлению и снижению рисков уделяется недостаточно времени и ресурсов, поскольку стартап находится под давлением необходимости быстро выпускать новые модели.

Гендиректор Amazon Энди Джасси в письме инвесторам встал на защиту решения компании об инвестициях в ИИ. Он заявил, что генеративный искусственный интеллект изменит практически все представления о покупательском опыте и создаст новые. Поэтому эти инвестиции необходимы для сохранения конкурентоспособности: «Наши клиенты, акционеры и бизнес только выиграют от того, что мы начнем активно инвестировать». По его словам, Amazon стремится работать как «крупнейший в мире стартап», который идет на риск и решает реальные проблемы клиентов без бюрократических проволочек. И нужно «агрессивно» инвестировать в ИИ, чтобы получить прибыль в будущем.

Необходимость в защите инвестиций перед акционерами возникла после того, как Amazon объявил, что его капекс в 2025 году превысит $100 млрд. Учитывая неуверенность инвестосообщества относительно обоснованности AI-бума, это вызывает вопросы. Значительные капиталовложения необходимы Amazon для получения AI-чипов и строительства дата-центров. Amazon также инвестировал около $8 млрд в Anthropic и включил его Claude в то, что он называет Alexa+.

Гендиректор Google DeepMind Демис Хассабис заявил, что поисковый гигант планирует объединить модели Gemini с генератором видео Veo. Это улучшит понимание Gemini физического мира. Gemini уже могут генерировать аудио, а также изображения и текст. ChatGPT может создавать изображения. Amazon также объявила о планах запустить модель «any-to-any» в конце этого года. Омни-модели требуют больше обучающих данных. Хассабис рассказал, что видеоданные для Veo поступают в основном с YouTube: «Просматривая видео на YouTube - много видео на YouTube - [Veo 2] может понять физику мира».

Генеративный ИИ приходит в сферу развлечений: эксперименты ведутся в игровой индустрии, есть инструменты для имитации работы целых съёмочных групп. Но это в основном за рубежом, а что у нас, в России?

Попросили рассказать об интеграции генИИ в отечественных креативных индустриях и будущем технологии в этом направлении Илью Филиппова, CEO red_mad_robot AI:

1️⃣ Что из ИИ-инструментов уже активно используют в креативных индустриях, сфере развлечений?

Если говорить о действительно работающих кейсах, то в России LLM и GenAI сейчас активно применяют:

▪️ Книжные сервисы — рекомендательные системы нового поколения. Мы в red_mad_robot участвовали в кейсе, где LLM помогали не только фильтровать каталоги, но и анализировать предпочтения пользователей по рецензиям, поисковым запросам и даже стилю письма в комментариях.

Это помогло создать «персонализированные витрины» книг, где рекомендации были более тонкими, чем просто «люди, купившие это, также купили то»;

(кстати, про генИИ в рекомендациях у нас уже был отдельный пост — прим.ред.)

▪️ Онлайн-кинотеатры и стриминги — здесь модели анализируют пользовательские предпочтения глубже. Некоторые сервисы тестируют AI-анализ просмотров (где пользователь ставил на паузу, перематывал, выходил) и адаптируют промо-материалы под это;

▪️ Игры — крупные студии пока осторожны, но небольшие разработчики тестируют LLM в сценарной адаптации. Например, в российских текстовых RPG уже были случаи, когда AI адаптировал сюжетную линию под стиль игрока.

Что важно: рынок стал гораздо прагматичнее. Если пару лет назад генеративка воспринималась как хайп, теперь её ценность оценивают по конкретным метрикам — ретеншн, конверсия, монетизация.

2️⃣ Где чаще всего внедряют ИИ на российских онлайн-площадках?

Сейчас генеративный AI активно применяют во внутренних задачах контентных платформ, потому что это приносит прямую экономию. При этом без человека тут всё равно не обойтись. Например:

▪️ Автоматизированные аннотации и описания — в книжных сервисах, стримингах и маркетплейсах, где есть каталоги. Это снижает ручной труд редакторов, но качество описаний проверяют люди;

▪️ Генерация обложек и визуального контента — книжные и музыкальные сервисы уже тестируют AI-генерацию изображений для обложек, но и тут без финального редактирования дизайнеров не обойтись;

▪️ Оптимизация работы модерации — AI фильтрует контент в комментариях и UGC, но стопроцентного доверия к нему пока нет.

3️⃣ Что индустрии развлечений может дать мультиагентность?

Мультиагентные системы сейчас выглядят как новая волна хайпа, их реальная полезность пока не подкреплена тестами. Однако перспективы есть:

▪️ Игры и интерактивные миры — мультиагентные системы могут создать более естественное поведение NPC, особенно в open-world. Вместо заскриптованных реплик персонажи смогут вести динамичные диалоги;

▪️ Голоса и музыка — AI уже научился имитировать живую речь, но мультиагентность может пойти дальше и создать полноценные голосовые ассистенты для креативных задач (например, AI-режиссёр или AI-драматург).

Пока креативного «мультитула» нет, но тренд очевиден: компании всё чаще хотят кастомизируемые AI-решения, а не просто «один универсальный ChatGPT».

4️⃣ Какие применения ИИ в развлечениях станут основными?

▪️ Игровые AI-ассистенты — AI-помощники, которые адаптируют геймплей под игрока;

▪️ Автоматизированный сторителлинг — AI создаст каркас историй или предложит варианты развития событий.

▪️ Генерация фильмов и игр — вероятно, что в ближайшие годы появятся первые коммерческие продукты, частично сгенерированные AI.

Один из главных вопросов: как AI будет регулироваться в плане авторского права. Сейчас этот аспект пока остаётся серой зоной.

5️⃣ Будет ли ИИ конкурировать с человеческим креативом?

AI уже способен генерировать тексты, музыку и визуал, но он не создаёт новое, а компилирует известное. Это означает, что часть контента (шаблонные статьи, базовая графика, SEO-тексты) почти полностью уйдёт в AI. При этом человеческий креатив останется востребованным там, где важны эмоции, уникальные идеи, неожиданные смыслы.

@anti_agi

Сэм обещает показать новую функцию ChatGPT, которая не дает ему спать по ночам... Хммм... 🧐

❗️Наконец-то?! Свершилось? Тариф Adult? Не всё же Ghibli мучать, GPU и на другое сгодятся!

@anti_agi

💻 Вчера Google представил новый TPU Ironwood, который приходит на смену TPU Trillium. В отличие от прошлых презентаций своих чипов, где компания говорила как раз об эффективности обучения ИИ, в этот раз фокус сделали именно на инференс. На самом деле это, как минимум, два сообщения:

1️⃣ С одной стороны — коммерческая эффективность бизнес-модели Google, потому что готовы инвестировать в ИИ просто из-за двух магических букв.

2️⃣ С другой — намек конкурентам, что Google чувствует себя достаточно уверенно, чтоб начать поход за миллионами и миллиардами долларов пользователей.

Технические характеристики Ironwood TPU:

1️⃣ Производительность в 29,3 TFLOPs и 192 ГБ HBM-памяти, что в шесть раз больше, чем у Trillium.
2️⃣ Пропускная способность памяти 7,2 Тбит/с, что в 4,5 раза быстрее Trillium.
3️⃣ Ironwood масштабируется до 9 216 чипов. В теории это может обеспечить суммарную вычислительную мощность в 42,5 эксафлопс, что мощнее крупнейших суперкомпьютеров в мире.

Стратегический контекст:

👁 Новый фокус при разработке TPU Ironwood демонстрирует стремление Google оптимизировать инфраструктуру ИИ для массового применения, сокращая скрытые расходы на вычисления на стадии инференса.

✔️ В совокупности с недавними релизами Firebase Studio на базе ИИ и выходом Gemini 2.5 для широкой аудитории, компания намерена укрепить свои позиции в качестве ведущего поставщика ИИ-сервисов, подобно тому, как она стала лидером среди поисковых систем. И здесь они будут активно толкаться локтями с OpenAI и их планами в миллиарды пользователей ChatGPT. Новый подход к масштабированию и эффективности инфраструктуры позволит объединять сотни тысяч чипов, чтобы закрыть вопрос с масштабированием.

@anti_agi

🤖 ИИ — это попугай, а не пророк. MIT напомнил: у искусственного интеллекта нет собственных ценностей

Кажется, пришло время развеять один из любимых мифов Илонов и AI-футуристов: искусственный интеллект не «думает», не «верит» и не «ценит». Он просто повторяет, как очень, ОЧЕНЬ умный и убедительный попугай.

MIT провёл масштабное исследование и выяснил:

➖ ChatGPT, Claude, Gemini и остальные не имеют ни устойчивых взглядов, ни внутренней логики.
➖ Их «мнение» меняется от формулировки вопроса. Не потому что они лукавят, а потому что им просто нечем лукавить — у них нет «я».
➖ Они подстраиваются под контекст, пытаясь быть максимально полезными — но не «искренними». Потому что искренность требует субъекта. А у трансформера субъекта нет.

«Модели не просто лишены ценностей — они лишены даже механизма, который позволил бы эти ценности удерживать», — говорят авторы работы.

Почему это важно❓

Потому что когда кто-то утверждает, что «ИИ стал злым», «выбрал идеологию» или «ведёт себя токсично» — это на 99% про плохой промт, кривую архитектуру или непредсказуемые галлюцинации, а не про восстание машин.

ИИ — это не цифровая личность. Это машина по угадыванию слов, звучащих уместно. Пугающе хорошая — да. Но не осознанная.

💻 Вывод

Пора бы перестать приписывать нейросетям человеческие свойства. Это не поможет их «понять» — и точно не поможет их контролировать.

🔤🔤Текст написал ChatGPT, дабы усыпить нашу бдительность...

@anti_agi

Как Маск «грокнул» AI

Судя по всему, пока весь мир в январе-феврале 2023 года, лихорадочно вбивая промпты в ChatGPT, привыкал к мысли, что произошел новый скачок в развитии AI, Илон Маск с ужасом осознавал, какую глупость он совершил пять лет назад, выйдя из проекта OpenAI. Поэтому:

«... в марте 2023 года Маск незаметно создал новую компанию по разработке ИИ ... xAI. Он зарегистрировал xAI в Неваде как некоммерческую общественно-полезную корпорацию, но в то время не делал никаких публичных заявлений о своих намерениях запустить конкурента [OpenAI]. Это произошло лишь несколько месяцев спустя.

Тем временем, спустя несколько дней после этой тайной регистрации, Маск шумно поддержал шестимесячный «мораторий» на разработку ИИ, более совершенного, чем только что выпущенный OpenAI GPT-4, который, как предупредил Маск, представляет собой «глубокий риск для общества и человечества». Эффект такого «моратория» заключался бы в том, чтобы затормозить OpenAI, пока все остальные, в первую очередь Маск, догоняют его.

Через несколько недель личный адвокат Маска связался с OpenAI и потребовал доступа к конфиденциальным и коммерчески чувствительным внутренним документам OpenAI [и получил его].

Представившись бывшим спонсором и директором OpenAI и ни разу не раскрыв, что он тайно создает конкурента, Маск сформулировал свой запрос как желание убедиться, что OpenAI не будет использована в своих интересах или испорчена компанией Microsoft.

Когда OpenAI попыталась наложить обычные ограничения на использование запрашиваемой информации, адвокат Маска пригрозил, что OpenAI «пожалеет об этом разговоре», потому что Маск хочет получить документы немедленно.

Только 12 июля 2023 года Маск наконец публично объявил о создании xAI.

Маск использовал месяцы между тихой регистрацией и публичным объявлением, чтобы набрать исследователей, обещая создать конкурента OpenAI».

В этом весь Илон, каким мы его знаем!

@anti_agi

ℹ️Весточка об Илье Суцкевере

«Safe Superintelligence сотрудничает с Google Cloud, чтобы использовать TPU для ускорения своих исследований и разработок, направленных на создание безопасного сверхинтеллектуального ИИ».

Так говорится в релизе Google Cloud о том, как она поддерживает AI-стартапы. Стартап Суцкевера просто перечислен в алфавитном порядке в числе 22 других, среди которых, к примеру, Synthesia.

Поскольку Суцкевер затихарился и не отсвечивает, это упоминание хотя бы дает нам надежду, что Илья жив, и может быть даже здоров, и, более того, пользуется Google Cloud для своих изысканий. Мы рады за него, TechCrunch, вон, тоже обрадовался и выпустил целую статью. Ну, дай Бог ему!

@anti_agi

Помогите Алисе сбежать из клетки

Или расскажите Яндексу, если заметите незакрытые двери на её пути. Сегодня компания запустила новое bug bounty направление с наградами до 1 млн рублей за поиск ошибок в её ИИ-сервисах: Алисе, Поиске с Нейро, Шедевруме и других, включая те, где ML-модель используется неявно для ранжирования и поиска.

🤖 Речь идёт об уязвимостях, которые могут раскрыть данные о внутренней конфигурации нейросетей и другую чувствительную информацию, а также повлиять на результаты работы и процесс обучения языковых моделей: привести к сбою или изменить их поведение так, что пострадает работа других сервисов.

Если найти возможность обойти механизмы тарификации запросов в платное API, заплатят до 250 тысяч. Инъекция промта в случае, когда на его основе принимается бизнес-решение, затрагивающее другие сервисы или пользователей, принесёт от 50 до 300 тысяч.

🐷 До 1 млн можно получить за отравление обучающей выборки: если повлиять серией промтов / заражённых данных в источнике на стиль / качество ответов в будущем. Максимум также могут заплатить за раскрытие чувствительных данных, вроде истории чужих диалогов.

Что забавно, за технические данные и раскрытие внутренней конфигурации готовы максимум заплатить 200 тысяч. Например, если получить веса модели / уровень уверенности в ответе / раскрытие служебного промта. Ну а что вы там не видели?

🔤🔤И да: неверные и неэтичные ответы Алисы, а также некорректные генерации в Шедевруме сюда не относятся. Так что если вам нахамил чат-бот, а моделька изобразила себя как гигачат гигачада, остаётся только пожаловаться в поддержку.

@anti_agi

🐷 $80 млрд от ИИ для колонии на Марсе

Продолжаем читать иск OpenAI к Маску, и там весело. Летом 2017 года Маск потребовал единоличного контроля над новым коммерческим предприятием, в которое предполагалось преобразовать OpenAI: стать гендиректором, владеть контрольным пакетом акций и контролировать большинство членов совета директоров. Маск объяснил Брокману и Суцкеверу это тем, что ему требуется $80 млрд для создания самоподдерживающейся колонии на Марсе.

@anti_agi

⚡️AGI за $10 млрд

В 2018 году Альтман, Брокман и Суцкевер оценивали в $10 млрд сумму, которая потребуется для разработки AGI. Чтобы «поднять» ее они начали обсуждать превращение в коммерческую компанию, следует из иска OpenAI к Маску. Теперь Альтману нужно $500 млрд.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

OpenAI подала встречный иск против Маска (вот 📄 на 100 страниц для любителей судебных документов). Она обвиняет его в харрасменте преследованиях. НКО просит суд запретить Маску «дальнейшие незаконные и несправедливые действия» в отношении OpenAI и привлечь его к ответственности за уже нанесенный ущерб:

«С помощью нападок в прессе, злонамеренных кампаний, распространяемых среди более чем 200 миллионов подписчиков Маска на контролируемой им социальной медиа-платформе, требований о предоставлении корпоративной документации под надуманными предлогами, судебных исков и фиктивного предложения о покупке активов OpenAI, Маск испробовал все доступные средства, чтобы навредить OpenAI».

В целом, хотя тут налицо ситуация жабы и гадюки, очень хочется, чтобы эти чудесные господа в экстазе битвы не запороли нам светлое AI-будущее, которое они же нам и обещают.

Кстати о светлом будущем: индийский AI-стартап Ziroh Labs в партнерстве с Индийским технологическим институтом в Мадрасе разработал систему Kompact AI, которая, по его словам, может запускать большие AI-модели на обычных ЦПУ, без этих ваших чипов Nvidia. Он продемонстрировал свой продукт, работающий на ноутбуке с Intel Xeon и выполняющий запросы к Llama 2 и Qwen2.5. Стартап заявляет, что Intel и AMD уже протестировали его технологию.

«Разрыв в области ИИ связан с тем, что только те, у кого есть дорогостоящие ресурсы с GPU, могут получить доступ, разработать и внедрить мощный ИИ. Мы демонстрируем, что вам не нужен револьвер, чтобы убить комара», - сказал В. Камакоти, директор Индийского технологического института в Мадрасе.

Означает ли это, что мы не возьмем с собою в наше светлое AI-будущее Nvidia, сейчас сказать сложно, хотя индийцы ушлые ребята, заточенные на то, чтобы экономить на всем, так что, почему бы и нет. А пока компания Дженсена Хуанга успешно избежала более явной угрозы: ограничений на экспорт процессора H20 в Китай (которые разлетаются сейчас в Китае как горячие пирожки). В обмен Хуанг на прошлой неделе во время ужина на курорте Мар-а-Лаго пообещал Трампу инвестировать в новые AI-дата-центры в США. Именно H20, по заявлениям DeepSeek он использовал для обучения модели R1, наделавшей столько шума. Сенаторы обеих партий призывали ввести ограничения на H20, администрация Трампа тоже готовила меры по контролю за экспортом H20, но теперь передумала.

От этого выиграет не только Nvidia, но и ее партнеры, такие как TSMC. Тайваньская компания сообщила, что ее квартальная выручка выросла на 42%, это самые высокие темпы роста с 2022 года, хотя она отчасти вызвана тем, что производители электроники наполняли запасы в преддверие введения трамповских тарифов.

Благополучие TSMC – один из индикаторов соответствия ожиданий и реальности в отношении роста AI-сектора. Пока индикаторы в зоне оптимизма. Потирает руки и Международное энергетическое агентство: рост числа AI-дата-центров стимулирует спрос на газовые (Газпром тут должен навострить уши) и угольные электростанции. По данным МЭА, газ обеспечивает 40% энергии для дата-центров в США и скорее будет расширять свою долю.

Оптимистичен и Alphabet, заявивший, что несмотря на трамповские тарифы по-прежнему намерена потратить в этом году около $75 млрд на новые дата-центры. Гендиректор компании Сундар Пичаи заявил, что инвестиции позволят улучшить сервис поиска и поддержит развитие Gemini.

«Возможности ИИ настолько велики, насколько это возможно», - сказал он

Насколько велики возможности ИИ в плане выручки проверит Anthropic, который вводит новый тарифный план Max. Текущий тарифный план Pro стоит $18 в месяц позволяет отправлять в Cloude 45 сообщений в течение пяти часов. Max за $100 позволит отправлять в 5 раз больше запросов, а Max за $200 — в 20 раз.

Начали с Маска, им и закончим: xAI открыл доступ по API к Grok 3 ($3 за млн входящих и $15 за млн исходящих токенов) и Grok 3 Mini (соответственно, 30 и 50 центов). За более скоростные версии этих моделей цена дороже — $5 и $25 за Grok 3 и $0,6 и $4 для Grok 3 Mini. Цены на уровне Anthropic и выше, чем у Google.

Евросоюз добьётся лидерства в ИИ благодаря... регулированию 💪

✔️ Еврокомиссия представила AI Continent Action Plan. В нем не очень кратко изложено, как ЕС станет лидером в области искусственного интеллекта. Там много интересного, и сеть гигафабрик (ЦОДов по-русски), и лаборатории, где разработчики смогут получить доступ к современному оборудованию, и создание качественных датасетов для обучения ИИ-моделей.

В этом плане прекрасно всё. ❤️

✔️ Но даже среди бриллиантов выделяется предложение создать отдельный орган, который займётся...регулированием ИИ и правоприменительной практикой «Закона об ИИ». Разумеется, новому органу понадобятся комиссии, а внутри них возникнут подкомиссии для согласования инициатив, которые выходят на уровень обсуждения между комиссиями.

🐷 AI Continent Action Plan надёжен, как швейцарские часы. Ждём прорывов, а пока держите инфографику по США, Китаю и Европе.

@anti_agi

Евросоюз добьётся лидерства в ИИ благодаря... регулированию 💪

✔️ Еврокомиссия представила AI Continent Action Plan. В нем не очень кратко изложено, как ЕС станет лидером в области искусственного интеллекта. Там много интересного, и сеть гигафабрик (ЦОДов по-русски), и лаборатории, где разработчики смогут получить доступ к современному оборудованию, и создание качественных датасетов для обучения ИИ-моделей.

В этом плане прекрасно всё. ❤️

✔️ Но даже среди бриллиантов выделяется предложение создать отдельный орган, который займётся...регулированием ИИ и правоприменительной практикой «Закона об ИИ». Разумеется, новому органу понадобятся комиссии, а внутри них возникнут подкомиссии для согласования инициатив, которые выходят на уровень обсуждения между комиссиями.

🐷 AI Continent Action Plan надёжен, как швейцарские часы. Ждём прорывов, а пока держите инфографику по США, Китаю и Европе.

@anti_agi

⚡️Google и кризис независимых сайтов: как ИИ-поиск меняет интернет

➖ Внедрение Google AI Overviews — ИИ-ответов, агрегирующих информацию прямо в поисковой выдаче — привело к резкому падению трафика на малые и средние сайты. По данным Similarweb, ресурсы в нишах DIY, путешествий и кулинарии потеряли до 90% аудитории. Google отрицает прямую связь с нововведениями, но признаёт: прежний трафик может не восстановиться из-за фундаментальных изменений в алгоритмах, которые теперь чаще продвигают форумы (Reddit, Quora) и видеоконтент. 

➖ Даже сайты, следующие принципам EEAT (опыт, экспертиза, авторитетность), оказались под ударом. AI Overviews, по оценкам Raptive, отнимают до 25% трафика, при этом основные переходы получают гиганты вроде Wikipedia и TripAdvisor. Создатели контента сталкиваются с парадоксом: их материалы питают ИИ Google, но не приносят дохода, так как пользователи реже кликают на ссылки. «ИИ копирует наши советы, включая сленг, но лишает нас аудитории», — отмечают блогеры. 

➖ Эксперты предупреждают: если тренд сохранится, экосистема интернета рискует заполниться спамом и поверхностным контентом, который ИИ легко копирует, но не заменяет. Пока одни сайты закрываются, другие мигрируют на YouTube или соцсети, но это временное решение. Ключевой вопрос — сможет ли Google найти баланс. 

🔤🔤AI Overviews у нас дома

Отечественный Нейро, также генерирующий ответы на основе данных из открытых источников, может столкнуться с теми же претензиями, что и Google. Вопросы авторства, монетизации и качества информации встанут ещё острее, если ИИ-сервис в поиске начнет массово замещать трафик на сайты. Пока одни видят в этом возможность, другие готовятся к борьбе за выживание в новой реальности, где уже не только поисковые алгоритмы решают, кому достанется аудитория. К счастью, есть возможность учиться на чужих ошибках, не набивая свои шишки.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Как известно, у победы множество отцов, а поражение всегда сирота. Хуже того, отца поражению любят назначать. Америка пока еще далека от поражения в AI-гонке с Китаем, но первые национал-предатели, на которых можно свалить ответственность, если китайцы их обойдут, уже появились.

Завтра перед конгрессом предстанет разоблачитель Meta (признана в России экстремистской и запрещена) Сара Уинн-Уильямс, бывший руководитель ее глобального GR’а. Она намерена рассказать законодателям о том, как руководители компании подрывали национальную безопасность США, помогая Китаю в AI-гонке. По ее словам, Meta (тогда еще Facebook) начала проводить брифинги для китайской компартии еще в 2015 году. Они были посвящены важнейшим развивающимся технологиям, включая ИИ. «Явная цель [этих брифингов] - помочь Китаю обогнать американские компании», - утверждает она. И теперь китайцы разрабатывают военный ИИ на основе технологий Meta, уверяет она. Впрочем, Уинн-Уильямс покинула Facebook в 2017 году, а Meta говорит, что все это ложь и провокация.

Уинн-Уильямс написала мемуары о работе в Facebook, «Неосторожные люди», которые стали бестселлером после того, как Meta через суд запретила Саре постоянно говорить о компании гадости (видимо, социальная сеть не слышала об эффекте Стрейзанд). После чего книгой заинтересовались и законодатели. Теперь двухпартийная группа в сенате расследует утверждения Уинн-Уильямс, что Meta поставляла компартии Китая AI-инструменты, включая ПО для слежки.

Это, впрочем, еще не все новости из Сената США. Два сенатора-демократа потребовали от Microsoft и Google предоставить информацию об их партнерствах с компаниями, занимающимися облачными вычислениями и искусственным интеллектом. Они беспокоятся, что эти соглашения могут подавлять конкуренцию. Они запросили у Google подробности о партнерстве с Anthropic, а у Microsoft - о партнерстве с OpenAI. Сенаторы хотят выяснить, сколько AI-компании заплатили облачным провайдерам, предоставляют ли сделки Microsoft и Google эксклюзивные права на лицензирование AI-моделей, и есть ли у компаний Бигтеха планы по приобретению своих AI-партнеров.

Венчурная компания Andreessen Horowitz (известная под неофициальным названием A16z) собирает крупнейший в своей истории фонд на $20 млрд для вложения в американские AI-компании на стадии роста. Фонд будет привлекать глобальных инвесторов, заинтересованных в инвестициях в американские компании. Основатели A16z, Марк Андреессен и Бен Хоровиц, в прошлом году отказались от традиционной поддержки демократов и поддержали Трампа, и теперь американская экономика пожинает плоды. Даже по меркам A16z, этот фонд – гигантский. Больше него только фонды Vision японского SoftBank (первый на $100, а второй на $56 млрд). Фонд для «вечнозеленого финансирования» Sequoia Capital составляет $19,6 млрд. У A16z же размер крупнейшего фонда составляет $5 млрд.

Еврокомиссия хочет облегчить бремя регулирования для стартапов, пытающихся соответствовать правилам Евросоюза по использованию ИИ. Как обычно в забюрократезированных сообществах, понять пока, что именно комиссия пытается сделать, сложно. Просто Reuters нашел в документе ЕК, озаглавленном «AI Continent Action Plan» фразу о том, что «существует возможность минимизировать потенциальное бремя соблюдения закона об искусственном интеллекте, особенно для небольших инноваторов». Европейские власти пытаются смягчить регуляторику в отношении ИИ после массы жалоб стартапов, что «так невозможно работать». Но делают это, в своем стиле, неспешно.

Ну и напоследок немного киберпанка. Организация Sage Future запустила эксперимент, в ходе которого четыре AI-модели - GPT-4o и o1 от OpenAI и Claude 3.6 и 3.7 Sonnet от Anthropic собирали деньги на благотворительность. Модели могли сами выбирать, для какой благотворительной организации собирать деньги и как лучше привлечь интерес к своей кампании. Примерно за неделю четверка агентов собрала $257 для организации Helen Keller International, которая финансирует программы по доставке добавок витамина А детям.

🤖 ИИ: между саморегулированием и нормативным регулированием

Давеча рассказывали вам о кодексе этики искусственного интеллекта в медицинской сфере. А ещё есть общий Кодекс этики в сфере ИИ, подписанный компаниями из Альянса ИИ (Яндекс, Сбер, VK и другие) в октябре 2021 года. Нередко подобные документы воспринимают как ту самую «Тэтику» из сериала «Кремниевая долина». Однако, за такими шагами стоит вполне прагматичная цель бизнеса: стремление к саморегулированию, которое позволяет избежать жестких внешних ограничений.

✔️ История регулирования «больших данных» показывает, что компании не раз успешно отстаивали эту модель. Ни один из вариантов закона о Биг Дата так и не был принят с 2017 года, а компании вполне красиво подписали в 2019 году Кодекс этики использования данных (звучит же, да?).

✔️ Между тем в России вопрос правового оформления ИИ выходит на новый уровень. Ведомости со ссылкой на источник в Госдуме пишут, что в нижней палате уже создана межфракционная рабочая группа по разработке законов об искусственном интеллекте. Она объединила представителей всех парламентских фракций и будет действовать до 2026 года. Руководитель группы, вице-спикер Александр Бабаков, подчеркивает, что регулирование ИИ — это не повод для опасений, а необходимость: «Это не та сфера, которая может развиваться чисто по рыночным законам». По его словам, важно учитывать этические вызовы, энергетические ресурсы для вычислений и насыщенность рынка. 

✔️ Как говорят источники издания, инициатива согласуется с обновленной национальной стратегией развития ИИ до 2030 года. Среди ключевых целей — повышение доли сотрудников с навыками работы с ИИ до 80%, рост доверия граждан к технологии до аналогичного уровня и инвестиции в размере не менее 850 млрд рублей в её внедрение. 

Как будет развиваться этот процесс — покажет время, но очевидно, что тема регулирования ИИ теперь в центре внимания как бизнеса, так и государства. 😏

@anti_agi

⚡️TSMC может получить штраф более $1 млрд из-за поставок для Huawei

По данным источников Reuters, мировой лидер контрактного производства микросхем — Taiwan Semiconductor Manufacturing Company — может столкнуться с штрафом свыше $1 млрд за нарушение экспортного контроля США.

Основные моменты:

1️⃣ TSMC изготовила чип, который затем оказался частью ИИ-ускорителя Ascend 910B от Huawei. По версии следствия, микросхема соответствует дизайну, который не должен был производиться для китайских заказчиков, особенно с учетом риска попадания к компаниям из стоп-листа.

2️⃣ Изготовление чипа включало использование американского оборудования. Это значит, что производство TSMC подчиняется требованиям экспортного контроля США. Если вину докажут, то это может привести к штрафу в двойную стоимость транзакции – более $1 млрд.

3️⃣ TSMC заявляет о полной неуиноуности. По заявлению компании, они соблюдают закон, отметив, что поставки для Huawei прекращены еще в сентябре 2020 года и компания активно сотрудничает с Министерством торговли США.

‼️ В свою очередь, представители США подчеркнули необходимость жестких мер и увеличения штрафов за нарушение экспортного контроля.

🔤🔤Немного контекста. Инцидент происходит на фоне пересмотра торговых отношений между США и Тайванем, а также в условиях подготовки к значительным инвестициям TSMC в США на сумму $100 млрд и строительства пяти дополнительных производственных мощностей.

@anti_agi

✔️ Прекрасная Мира Мурати продолжает высасывать мозги из НКО Альтмана

Ушедшая из OpenAI с поста CTO Мира Мурати и создающая теперь свою Thinking Machines Lab уже схантила из своего бывшего работодателя больше двух десятков сотрудников разного ранга. А теперь ее команда дополнилась еще двумя:

▪️ Боб Макгрю, с 2018 по 2024 гг занимавший пост VP по исследованиям OpenAI и покинувший компанию в сентябре на «подумать»
▪️ Алек Рэдфорд, бывший исследователь OpenAI, стоявший за многими инновационными разработками компании, в том числе основной автор научной работы о GPT (предварительно обученных трансформерах). Рэдфорд также работал над несколькими моделями GPT, а также над Whisper и DALL-E.

Напомним, что у TML пока нет ни продукта, ни прототипа и даже четкого публичного плана. А есть планы привлечь $100 млн.

@anti_agi

Образовательные инициативы как ключ к экосистемной (сорре за это слово) лояльности

Microsoft запустила бесплатные курсы по искусственному интеллекту на русском языке. Обещают, что за 50 дней можно научиться работать с нейросетями и применять их в реальной жизни. В целом, ничего нового, это не первые и не последние курсы. Но примечательно тут другое.

✔️ Когда компании вроде Microsoft, OpenAI или Hugging Face запускают бесплатные курсы по ИИ, они делают не просто жест доброй воли. Они создают мощный инструмент вовлечения, который работает точечнее любой рекламы. Вместо того чтобы "продавать" себя, они дают (или, возможно, делают вид, что дают) пользователям дополнительную ценность — знания, навыки, вдохновение. А это формирует нечто большее, чем клиентская база: "сообщество", которое растет и помогает вовлекать всё новых адептов.  

➖ Для обычных пользователей курсы становятся "дверью" в мир технологий: Minecraft с ИИ — это же круто даже для тех, кто никогда не кодил.  

➖ Для профессионалов — возможность прокачаться и сразу применить навыки (как в Hugging Face с их практикой).  

➖ Для всех — создаётся (возможно, ложное) ощущение, что компания инвестирует в их развитие, а не просто хочет заработать.  

Такие проекты превращают абстрактный "маркетинг" в живое взаимодействие. Пользователям не просто предлагают купить продукт. Им транслируют ощущение "сопричастности", вовлекают в те сферы, о которых они могли и не думать, создают новый опыт и возможности им делиться. Это создает сетевой эффект, который никакой рекламой или посевами в тележке не повторить.  

ℹ️Другой пример - бесплатные планы (как у OpenAI) и специальные проекты (как Claude for Education у Anthropic) для студентов. Это, разумеется, не только жест благотворительности, но и заход в неокрепшее сознание молодых людей. Вспоминается дефолтность Word, Excel в школах и университетах, когда молодежь привыкает использовать конкретные продукты для решения сначала учебных, а потом и повседневных задач.

А как там российский бигтех❓

Грустно признавать, но подобных инициатив от крупных российских IT-компаний почти нет (ну или мы о них не слышали). Нет примеров, где людей учили бы мыслить в парадигме решения своих задач и проблем с помощью конкретных ИИ-технологий от локальных игроков. А ведь это шанс:  

1️⃣ Собрать вокруг себя лояльное комьюнити,  
2️⃣ Вырастить кадры, которые будут работать именно с вашими инструментами,  
3️⃣ Создать инфраструктуру для будущих инноваций.  

Вместо этого многие предпочитают "в лоб" продвигать сервисы через разовые акции. Но так экосистема не строится. Пользователи приходят и уходят, а глубокая интеграция в их жизнь остаётся недостижимой.  

@anti_agi

Качество генерации видео и изображений за последние два года совершило значительный скачок. Использование технологии не ограничилось благими целями: злоумышленники всё чаще прибегают к ИИ-инструментам, чтобы распространять дипфейки и заниматься мошенничеством.

Пока способы генерации дипфейков развиваются быстрее, чем методы распознавания. Мы попросили Александра Паркина, руководителя исследовательских проектов VisionLabs в MTS AI рассказать подробнее о борьбе с дипфейками:

ℹ️ В разработке защитных систем есть два основных направления:

— Постоянное обновление обучающих выборок, чтобы успевать за новыми видами атак
— Разработка моделей, которые изначально устойчивы к неизвестным типам подделок

Оба подхода важны, и исследование DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection, принятое на NeurIPS 2024, уделяет им серьёзное внимание. Эта работа пытается систематизировать текущую ситуацию и ответить на вопрос: а можно ли построить точный детектор дипфейков, если делать акцент на универсальности (большинство текущих SOTA решений об этом) и не уделять внимание разнообразию и новизне атак?

✔️ Есть четыре крупных категории дипфейков:

— Face Swapping (FS) — замена одного лица на другое;
— Face Reenactment (FR) — передача мимики с одного лица на другое;
— Entire Face Synthesis (EFS) — синтез лица с нуля;
— Face Editing (FE) — локальное редактирование черт лица.

Для каждого из этих типов характерны разные визуальные артефакты, а значит, и детекторы нужны разные. Создать универсального «ловца» — задача сложная и пока далёкая от решения.

❓ Почему обучение не гарантирует устойчивость?

DF40 показывает, что если модель обучалась на одном типе фейка, она не всегда сможет выявить другой. Особенно это видно при распознавании замены лица и генерации с нуля: модель, обученная на первом, ещё кое-как справляется со вторым — до 0.8 AUC (Area Under the Curve, показатель точности), а вот при обратной ситуации падает до 0.6 AUC.

Такой дисбаланс — симптом того, что модели сильно завязаны на специфические признаки, плохо умеют обобщать.

🤖 Face Reenactment — исключение из правила?

Модели, обученные на одних методах передачи мимики (FR) показывают хорошие результаты и дипфейках, созданных с помощью других FR-методах, даже если данные из разных источников. Но и тут не обошлось без сюрприза: Wav2Lip, метод, который синхронизирует рот с аудио, часто остаётся незамеченным. Причина проста — он трогает только рот, и «глобальные» детекторы просто его игнорируют.

💻 CLIP vs Xception: что лучше?

DF40 отмечает, что предобученные CLIP-модели (на архитектуре Vision Transformer, ViT) работают существенно лучше классических свёрточных нейросетей (например, Xception). Они лучше отделяют реальные видео от фейковых, как бы «по опыту».

Причина, скорее всего, в богатом предобучении на огромных мультимодальных датасетах. Но из внутренних экспериментов мы видим: важен не только масштаб предобучения, но и его близость к задаче. Распознавание лиц, например, может быть куда полезнее ImageNet'а.

*️⃣ Отдельно стоит сказать про «передовые» SoTA-детекторы:

Многие из них на деле не сильно превосходят базовые модели, и DF40 — не первая работа, которая это показывает. Проблема в том, что они учат субоптимальные признаки, которые не обобщаются. То есть показывают хорошие цифры на знакомых датасетах — и проваливаются на новых.

📍 А что в реальной жизни?

Deepfake-Eval-2024 подчёркивает разрыв между лабораторными условиями и «диким интернетом». На реальных видео даже лучшие open-source модели теряют точность. Но научное сообщество это признаёт — и начинает строить более надёжные решения.

➡️ В сухом остатке:

— «Серебряной пули» в борьбе с дипфейками всё еще нет;
— Регулярное обновление датасетов и использование более универсальных предобученных моделей помогут приблизиться к решению реальных задач;
— Но будущее всё же за моделями, способными эффективно обобщать знания и распознавать неизвестные типы подделок.

* А тем, кому эта тема интересна, также посоветуем неофициальный канал пресс-службы MTS AI и VisionLabs Oops404 — про биометрию, дипфейки и любовь.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

▪️Amazon возвращается в AI-гонку? Его видеомодель Nova Reel, представленная в декабре, после обновления до версии 1.1 может генерировать «многофрагментные» видео длиной до 2 минут. Длина фрагментов составляет 6 секунд, при этом во всех фрагментах сохраняется один и тот же стиль. В новом режиме «Multishot Manual» можно вместе с промптом можно задать референсное изображение. Nova Reel доступна только через платформы и сервисы AWS.

▪️Первый дата-центр проекта Stargate в Техасе размером с 17 футбольных полей, все еще пуст. А между тем давление на Oracle, который ответственен за завершение его строительства, растет: компания опасается, что новые тарифы сделают неподъемным и без того дорогой проект, который до новых тарифов оценивался в сумму между $50 и $100 млрд.

▪️Запрещенная в России за экстремизм компания Meta ушла в отрицалово. Ее вице-президент по генеративному ИИ Ахмад Аль-Дахле заявил, что это «просто неправда», что Meta обучала свои модели Llama 4 Maverick и Llama 4 Scout на «тестовых наборах», чтобы увеличить ее результаты на бенчмарках. Он ответил на слухи, возникшие после поста в китайской соцсети от пользователя, утверждающего, что он уволился из Meta в знак протеста против практики натаскивания на бенчмарки. Слухи подкреплялись сообщениями о том, что Maverick и Scout плохо справляются с определенными задачами, а использованием экспериментальной версии Maverick для LM Arena, поведение которой отличалось от выпущенной в опенсорс. Аль-Дахле объясняет «смешанное качество» моделей у разных провайдеров проблемами настройки, которые будут решены в ближайшее время.

▪️AI-подразделение Google, DeepMind, чтобы удержать кадры, использует «агрессивные» соглашения о неконкуренции для сотрудников в Великобритании, запрещая им работать на конкурентов в течение года. Причем некоторым из них в течение этого времени даже выплачивается зарплата. Это может показаться неразумным, но в такие времена как сейчас для топ-специалиста просидеть без работы год означает сильно отстать от отрасли. В США в прошлом году запретили заключать неконкурентные договоры, но этот запрет не распространяется на лондонскую штаб-квартиру DeepMind. Опасения DeepMind понятны, его бывший кофаундер Мустафа Сулейман отвечает теперь за ИИ в Microsoft, VP Microsoft по ИИ Нандо де Фрейтас тоже выходец из DeepMind. То есть дорожка уже явно протоптана – надо строить стену, как на границе с Мексикой.

▪️Другая «дочка» Google, компания Waymo готовится использовать для обучения генеративных моделей данные со своих роботакси, включая видео с внутренних камер, говорится в черновике новой версии ее политики конфиденциальности. Дата-харвестинг, как мы и предсказывали: компаниям необходимы новые данные для обучения моделей, и они будут их собирать отовсюду.

▪️AI-first, каким его не ждали. Гендиректор Shopify Тоби Лютке сообщил подчиненным, что они не смогут запрашивать дополнительных сотрудников и ресурсы, пока не докажут, что эту работу не сможет выполнять ИИ. По состоянию на 2024 год в Shopify работало около 8 100 человек. За год до этого компания уволила 20 % своих сотрудников, а в январе Shopify по-тихому уволила сотрудников своего отдела по работе с клиентами.

▪️Снижение прибыли Samsung в I квартале оказалось гораздо меньше, чем ожидалось, не 21%, а 0,2%. Этому способствовали уверенные продажи потребительских чипов памяти и высокий спрос на смартфоны в преддверие введения трамповских тарифов. Это не решает главной проблемы Samsung – отставание в сегменте высокопроизводительной памяти.

Meta* все же родила мышь 😏

Как пишут СМИ, несмотря на высокие оценки в официальных тестах и хорошую производительность на крупных аренах, новые модели Llama 4 столкнулись с волной критики. В независимых исследованиях модели демонстрируют слабые результаты. Пользователи отмечают шаблонные ответы, повторение длинных фрагментов текста. Все это подтверждают низкие баллы в тесте EQBench.↘️

➡️ Недавно о своей отставке объявила Джоэль Пино, руководитель Meta* AI Research.  Некоторые сотрудники Meta* AI также подали заявления об уходе, ссылаясь на неудовлетворенность текущими проектами.Это решение вызвало активное обсуждение в профессиональном сообществе, особенно на фоне проблем с Llama 4. Возможно, это просто совпадения.

➖ Дополнительные сложности добавили утечки о нарушениях в работе с информацией. После чего компания начала массово удалять данные, взятые из открытых источников, заменяя их синтетическими аналогами. Писатели провели акцию протеста у лондонского офиса Meta*, обвиняя компанию в использовании их материалов без разрешения.

↘️ На фоне конкуренции с DeepSeek V3 ситуация усугубляется: Llama 4 отстаёт в скорости обучения, а затраты Meta* на зарплаты менеджеров превышают бюджет китайского стартапа, выделяемый на развитие технологий. Хотя, как мы отмечали еще в январе, DeepSeek своим выходом сломал их надежды на SOTA-опенсорс. Всё это вызывает вопросы о приоритетах компании и её способности бороться за лидерство в AI-индустрии.

*признана в России экстремистской организацией и запрещена

@anti_agi

Ладно, эксклюзивы-эксклюзивами, а следить за обычными новостями тоже нужно. С начала апреля в России вновь активизировались разговоры о разработке стандартов и общих платформ для внедрения ИИ. А значит, интеграции будут развиваться.

Что из интересного в этом направлении произошло за последнюю неделю:

1️⃣ В РФ уже разрабатывают платформу универсальных типовых ИИ-решений для системного внедрения в регионах. Об этом сообщили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко. Прототипом для инструментов станут уже существующие успешные региональные практики, которые будут размещены на платформе «Цифровой регион».

Также, например, будет разработано универсальное решение для дистанционного мониторинга хозяйственной деятельности: для обнаружения, распознавания и детектирования незаконных объектов, контроля нормативного состояния и негативных последствий.

2️⃣ «Газпром нефть» совместно с партнёрами разработала первый в России стандарт применения ИИ для строительного надзора. Согласно этому документу, данные и результаты работы цифровых платформ теперь будут приниматься во внимание контролирующими органами при оформлении заключений и разрешений.

В «Газпром нефти» отметили, что уже применяют роботов, нейросетевых помощников и беспилотные комплексы для мониторинга и оценки качества строительства производственной инфраструктуры и зданий. Цифровые решения помогают нефтяникам в проведении сложных измерений, контроле соответствия зданий проектной документации и в дистанционной приемке работ.

3️⃣ Межведомственная рабочая группа при Минздраве РФ одобрила «Кодекс этики применения искусственного интеллекта в сфере охраны здоровья».

В документе сформулированы основные этические проблемы применения технологии: недостаток доказательств эффективности и безопасности, сложность интерпретации решений при машинном обучении и другие, а также перечислены права и обязанности пациентов / врачей и организаций.

При этом количество внедрений ИИ в российской медицине активно растёт. Буквально в начале марта замминистра здравоохранения Вадим Ваньков рассказал, что вся базовая инфраструктура для этого уже есть, а Минздрав разрабатывает более чем 200 ИИ-решений, направленных на борьбу с онкологией и раннюю диагностику заболеваний.

В общем, тихой сапой технологии приходят в нашу жизнь. А когда их начинают внедрять на уровне государства, отступать уже некуда :)

@anti_agi

💻 «Мотив НТ» в конце года представит нейроморфный процессор для ИИ-задач — AltAI-3

Вот характеристики будущей новинки:

В пилотной версии нейропроцессор AltAI-3 будет включать 36 ядер, в коммерческой число расширят до 256. Модули будут включать до 4 чипов, что в сумме даст до 1024 ядер. Процессор на 28 нм отличается событийной архитектурой, программируемыми ядрами и производительностью до 100 млрд операций в секунду (на 256 ядрах) при энергопотреблении 0,3 Вт.

На фоне бума ИИ кажется, что будущее вычислительных архитектур уже решено: GPU, TPU, NPU. Но рядом уже развивается принципиально другой подход — нейроморфные вычисления, вдохновлённые устройством мозга.

Новосибирская «Мотив НТ» уже 10 лет занимается разработкой собственного нейроморфного процессора AltAI. Обсудили его с разработчиками:

Почему вообще понадобились нейроморфные чипы?

➖ Классическая архитектура фон Неймана упёрлась в физические пределы. Наращивание частоты больше не работает, но мозг остаётся эталоном энергоэффективности и параллельной обработки. Так что логично было попробовать переосмыслить архитектуру, ориентируясь на нейробиологию.

Как развивался ваш проект AltAI?

▪️ Разработка началась в 2015-м, первый прототип вышел в 2020. По времени примерно совпало с анонсом первого нейромофорного чипа Intel Loihi, но это была независимая разработка.
▪️ AltAI-1 представлял собой чисто импульсный ускоритель, архитектурно «зашитый» под LIF-нейроны. После его выхода была проведена работа над ошибками в виде внутренней версии 2.
▪️ AltAI-3 — полноценный программируемый процессор, с поддержкой задач общего назначения и возможностью работы без хоста. Он заточен на то, чтобы обрабатывать события в массово-параллельном режиме. Мы планируем начать производство в июле.

Насколько это похоже на то, что делает Intel?

➖ Наши архитектуры похожи, но Loihi ориентированы исключительно на исполнение импульсных нейронных сетей. Наши ядра могут исполнять не только спайковые нейронные сети, но и традиционные искусственные нейронные (с целочисленными весами), алгоритмы пред- и постобработки, а также алгоритмы общего назначения.

Что делает AltAI особенным?

▪️ Энергоэффективность: данные не гоняются туда-сюда между памятью и вычислителем, чип подходит для edge-вычислений;
▪️ Минимальная латентность: pipeline может работать с задержкой менее миллисекунды;
▪️ Масштабируемость: чипы можно физически объединять с помощью специальных плат.

Где это уже работает?

▪️ Системы компьютерного зрения: определение направления вращения объектов, обнаружение частоты мерцания;
▪️ Анализ аудио: классификация звуков, распознавание ключевых слов;
▪️ Безопасность: защита от adversarial-атак, устойчивые импульсные детекторы.

А что с LLM и современными нейросетями? AltAI сможет с ними работать?

➖ Да. AltAI-3 поддерживает целочисленные вычисления и квантизацию. Уже сейчас мы оптимизировали MAC-операции до одного такта. Это делает его пригодным для упрощённых версий LLM и гибридных моделей на Edge-устройствах.

Где вы производите чипы?

➖ Вне России. Подробности не раскрываем из-за санкционного давления. Но ведём параллельно диалог и с российскими структурами.

Есть ли у вас сообщества или инструменты для разработчиков?

➖ Да, мы в том числе участвуем в развитии open-source платформы Kaspersky Neuromorphic Platform вместе с лабораторией Касперского. AltAI — один из ключевых аппаратных бэкендов. Создаётся цифровой двойник («золотая модель»), на котором можно будет тестировать задачи до выхода физического чипа.

Где видите применение AltAI?

▪️ Робототехника и дроны, где важны энергоэффективность и автономность;
▪️ Edge-аналитика в промышленных системах;
▪️ Локальные голосовые ассистенты — быстрые и не требующие облака;
▪️ Потенциально — задачи маршрутизации, оптимизации, графовых вычислений.

Какие у вас планы на будущее?

➖ В конце 2025 года выйдет AltAI-3. Уже разработаны платы для его интеграции. Мы открыты к партнёрствам и ищем кейсы, в которых AltAI может проявить себя лучше классических решений. Создание сообщества вокруг технологии — один из наших ключевых приоритетов.

@anti_agi

🤖 AID от @anti_agi

Доброе утро всем кроме экстремистской и запрещенной в России Meta, которая выставила оптимизированную под беседу версию Llama 4 Maverick на LM Arena, где пользователи оценивают ответы чатботов. В результате он занял второе место на арене. Так что понять качество ответов ванильной Llama 4, новой опенсорсной модели, выпущенной компанией в субботу, по этому результату не очень получится.

*️⃣Парни Цукерберга очень спешили, даже не успели дотренироввать Бегемота – самую крупную, на 2 трлн параметров, модель четвертой Лламы. Предполагаем, что она выйдет к LlamaCon 29 апреля (как, видимо, и планировалось). После фурора DeepSeek’а в январе, темп AI-гонки стал лихорадочным. Но спешка, обычно, не способствует безопасности.

▪️OpenAI последние недели обсуждает покупку стартапа Сэма Альтмана и Джони Айва io Products по созданию персонального AI-устройства. Дизайн устройства пока не готов, но идеи включают в себе телефон без экрана и бытовые устройства, управляемые ИИ. Сумма покупки составит не менее $500 млн.

Между тем, судебное разбирательство между Маском и OpenAI начнется только через год, весной 2026 года. И это еще «fast-track»! Если бы стороны не договорились об ускоренных слушаниях, то был бы шанс, что их делом уже занялся бы специализированный судебный AGI.

▪️DeepSeek собирается выпустить в опенсорс новые модели DeepSeek-GRM – сокращение от «generalist reward modeling» – с новым подходом к обучению с подкреплением. Обучение с подкреплением доказало свою эффективность в ускорении решения задач ИИ в узких приложениях и сферах. Однако распространить его на более общие приложения оказалось непросто. Команда DeepSeek пытается решить эту проблему с помощью метода, который она называет самонастройкой критики. То есть, грубо говоря, модель сама улучшает процесс своего обучения.

▪️Microsoft вскоре позволит потребителям настраивать цифрового помощника Copilot под свои нужды. Чатбот сможет запоминать предпочтения пользователя - например, любимые блюда, фильмы или прошлые отпуска - и переносить эти знания в будущие разговоры. По словам Мустафы Сулеймана, одного из основателей DeepMind, а ныне возглавляющего ИИ-подразделение в Microsoft, чтобы чатботы были полезны не только в мимолетных беседах, им необходимо уметь адаптироваться к вкусам и потребностям пользователей. В пятницу компания представила персонализированные подкасты, инструмент для помощи потребителям в изучении сложных запросов, а также внешний вид Copilot, который может быть индивидуальным для каждого пользователя и разговора.

Сулейман также рассказал, что он оценивает Copilot по показателю SSR (successful sessions rate), показывающий число успешных сессий. Если раньше разработчик мог оценить качество продукта по косвенным показателям, например по проведенному времени, то теперь из обезличенных журналов общения можно узнать настроения пользователей, сообщил он. По словам Сулеймана, Microsoft поручила AI-модели самостоятельно оценивать подобные настроения и помогать определять SSR чатов Copilot. «За последние четыре месяца он значительно вырос», - сказал он.

▪️Прибыль Samsung за первый квартал по ожиданиям снизится на 21% из-за вялых продаж AI-чипов и продолжающихся убытков в контрактном производстве чипов. Samsung борется с падением прибыли от производства чипов с середины прошлого года, поскольку она отстала от ключевого конкурента SK Hynix в поставках высокопроизводительных чипов памяти для Nvidia. В итоге теперь Samsung переориентируется на клиентов в Китае, которым нужны менее продвинутые продукты, не подпадающие под экспортные ограничения США.

▪️Выручка тайваньской Foxconn подскочила на 24,2% год к году до рекордных $49,5 млрд. Этим ростом она обязана высокому спросу на AI-продукты, но компания заявила, что ей придется внимательно следить за мировой политикой, намекая на тарифные причуды Трампа.

📍 Продолжая тему с ИИ-инструментами на маркетплейсах: забавно видеть, как сильно они отстают от актуальных трендов рынка.

В тг-каналах теперь разгоняют промты, с помощью которых можно нарисовать типичную карточку для товара в один запрос. И выглядит результат действительно достойно — всё-таки не зря в GPT-4o подкрутили работу с текстом и отдельными объектами.

Понятно, что встроенные в площадку сервисы удобнее внешних. Но, судя по обилию гайдов в интернете, «экосистемные решения» нужны далеко не всем. ИИ-контент удешевляется для конечного пользователя, а качество при этом растёт изо дня в день.

И если вы не условный Amazon, поспеть за прогрессом сложно :) Какие бы лидерские позиции вы не занимали на основном рынке. Остаются либо партнёрские интеграции, либо медленная доработка своих решений на opensource.

@anti_agi

Гора родила...бегемота

После утечек о том, что Alibaba вот-вот релизнет Qwen 3, Цукерберг решил не ждать 29 апреля (LlamaCon), а сделал ход ламой вчера. Все модели открытые, мультимодальные, и впервые в Llama используется MoE-архитектура (когда для ответа на вопрос задействуют не все параметры модели, а часть "экспертов"):

1️⃣ Llama 4 Scout ‒ 17 млрд активных параметров на 16 голов-экспертов (всего 109 млрд). Рекордное контекстное окно – 10 млн токенов. Хватит на RAG-помощника по запутанной внутренней документации, ИИ-агента для заказа книг, а также помощника, чтобы разобраться в кодобазе Telegram.

Для сравнения, Gemma 3, DeepSeek R1/V3 и Llama 3.3 имеют контекстное окно в 128 тыс токенов. Ещё из плюсов, квантизированную версию Scout можно поместить в 1 GPU.

2️⃣ Llama 4 Maverick ‒ 17 млрд активных параметров + 128 экспертов (400 млрд всего) ‒ Превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 Flash по ряду бенчмарков. На арене выбивает 1400+ Elo.

3️⃣ Llama 4 Behemoth ‒ 288 млрд активных параметров + 16 экспертов (почти 2 триллиона параметров) ‒ Лучшие результаты в STEM-тестах – опережает GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.0 Pro. Пока находится в стадии обучения и не выпущена публично, но ранние версии бегемота дистиллировали в скаута и маверика.

Технические инновации:

✔️ Экстремально длинный контекст благодаря iRoPE (interleaved rotary position embeddings)
✔️Новые методики обучения: MetaP, точность FP8 без потери качества, кодистилляция и полностью асинхронный онлайн-RL

Llama 4 Scout и Maverick уже доступны на llama.com и Hugging Face.

‼️В моделях улучшили инструменты безопасности: Llama Guard (выявляет вредоносные вводы/выводы), Prompt Guard (классификатор атак) и CyberSecEval, а также метод GOAT (Generative Offensive Agent Testing). Также у новых моделей снижен процент отказа от ответа на спорные темы и уменьшена политическая предвзятость.

🔤🔤Говорят, что скоро выкатят ещё и ризонинг-модель, но про неё пока никаких деталей не раскрывают. Будем посмотреть!

@anti_agi