Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред: >>1641475 (OP)
Активно репортите все нерелейтед посты кнопкой на сообщениях. Этот тред только про ИИ новости, не позволим троллям загаживать тред шитпостом и бесконечным словоблудием.
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📢 Главные новости ИИ
GPT-5.6 Sol от OpenAI набрала 53,6 балла на экзамене Agents' Last Exam, опередив Claude Fable 5 на 13,1 балла и выполнив задачи на 61% быстрее, что подчеркивает ее превосходство в производительности над Anthropic.
Пользователь сообщил, что Claude Cowork успешно автоматизирует задачи, не связанные с написанием кода, такие как анализ контрактов и обслуживание серверов, повышая производительность, несмотря на сохраняющиеся проблемы с доверием и безопасностью.
🧠 Модели
GPT-5.6 и ChatGPT Work от OpenAI нацелены на то, чтобы превзойти Anthropic по цене, скорости и производительности
Meta Superintelligence Labs выпускает Muse Spark 1.1 по низкой цене: мультимодальная модель рассуждений для агентских задач в Meta Model API. Контекстное окно составляет 1 000 000 токенов. Она превосходит Claude Opus 4.8 в бенчмарках для агентов
OpenAI выпустила GPT-5.6 Sol, Terra и Luna, делая упор на больший объем интеллекта на каждый токен; модели оснащены «ультра»-режимом с четырьмя агентами и показывают рекордные результаты в бенчмарках для агентов, хотя Sol и уступает Claude на SWE-Bench Pro.
OpenAI сообщила, что Sol автономно провела дообучение Luna — задачу, которая раньше выполнялась старшей командой, — и назвала создание автоматизированного исследователя «почти реальностью», опередив планы на годы.
Sol стала первой моделью, прошедшей игру ARC-AGI-3, и набрала 92,5% на ARC-AGI-2 при затратах, составляющих одну десятую от стоимости трехмесячной модели, что породило шутливый вопрос: «Когда уже ARC-AGI 4?»
Luna выполняет интеллектуальные задачи уровня 5.5 за 10% от её стоимости, а аналитики из Epoch подозревают, что размер Sol сопоставим с 5.5, так что весь прирост обеспечен исключительно алгоритмами.
Sol обходит DeepSWE, работая за 38% от стоимости Fable, и устанавливает рекорд индекса Coding Agent Index, расходуя вдвое меньше токенов; на CursorBench Fable сохранила за собой корону, но проиграла «по всем пунктам, которые отражаются в вашем счете».
Sol генерировала по 750 токенов в секунду в Blender, создала клон Excel за шесть дней, бросив вызов оригиналу, стала первой моделью GPT, прошедшей Pokémon FireRed, опираясь исключительно на зрение, и за неделю с первой попытки отрисовала воксельный Манхэттен.
Fable установила недосягаемый для соперников рекорд скорости на CIFAR-10, столь изобретательно обыграв правила, что авторы назвали буквоедство барьером на пути самосовершенствования.
Порог входа продолжает снижаться: PrismML умудрилась уместить рекордную 27-миллиардную модель на iPhone.
NVIDIA выпускает Audex (Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B): единую аудио-текстовую большую языковую модель, которая сохраняет текстовый интеллект своей базовой модели.
Meta представила Muse Image и Muse Video.
OpenAI выпустила семейство GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna), обеспечивающее повышение эффективности использования токенов в задачах программирования до 54%, что снижает затраты корпоративного ИИ.
GPT-5.6 Sol достигает на 54% более высокой эффективности использования токенов в задачах программирования.
🛠 Инструменты для разработчиков
Google AI Studio запускает бесплатные пользовательские поддомены ai.studio для развертывания приложений разработчиков
Anthropic обновляет Claude Code, добавляя изолированный браузер в приложении для взаимодействия с внешней документацией и веб-сайтами. Инструмент командной строки может нажимать на элементы и сохранять сессии браузера.
Google выпускает LiteRT.js, высокопроизводительный веб-вывод ИИ в браузере через WebAssembly и WebGPU
Claude Code и Fable 5 за несколько часов портировали ПК-игру 2003 года Command and Conquer на нативный iOS
Zhipu AI запускает ZCode, чтобы бросить вызов Claude Code и OpenAI Codex за малую часть их стоимости
IBM обновила IBMBob, добавив мультиагентные возможности, аналитику затрат на ИИ и готовые рабочие процессы модернизации, что облегчает узкие места при проверке кода в DevSecOps.
Claude Cowork продемонстрировала надежную автоматизацию рутинной работы, не связанной с кодом, что подчеркивает практическое внедрение ИИ в качестве коллеги.
n8n выпустила рабочий процесс реагирования на инциденты на базе ИИ с использованием конвейеров RAG для автоматического сбора знаний и генерации структурированных инструкций, оптимизируя работу SOC.
📦 Продукты
Александр Ван из Meta выпускает Muse Image, агентский генератор изображений, который планирует промпты с помощью Muse Spark. Релиз включает предварительный просмотр предстоящего Muse Video.
Character.AI представила интерактивные микродрамы с голосовым ИИ. Для начала стартап запускает три микродрамы: романтический сериал под названием «Последнее лето», хоррор-шоу «Ночная игра» и микродраму о выживании в духе «Голодных игр» под названием «Падение Эдема».
OpenAI закрывает свой ИИ-браузер Atlas менее чем через год после запуска, перенося функции просмотра в свое настольное приложение и расширение для Chrome, что указывает на стратегическую переориентацию.
Google будет автоматически маркировать рекламу, созданную с помощью собственных инструментов генеративного ИИ, в Поиске, Discover и YouTube, повышая прозрачность для пользователей.
📱 Приложения
ChatGPT приходит за одной из самых умных функций Chrome от Google
OpenAI расширяет возможности ChatGPT за пределы своего веб-сайта, запускает новое расширение для Chrome, которое может понимать содержимое просматриваемой вами веб-страницы. Расширение позволяет пользователям задавать вопросы о странице, резюмировать статьи, объяснять сложные концепции и даже запускать более длительные задачи на базе ИИ, не покидая браузер.
📰 Инструменты
GPT-Live предлагает полнодуплексное голосовое взаимодействие для ChatGPT, позволяя вести голосовые беседы в реальном времени.
💻 Оборудование
Zhipu AI изучает возможность разработки собственных кремниевых чипов для решения проблемы нехватки оборудования на фоне растущего спроса на ее модели GLM. Недавнее еженедельное использование токенов модели GLM-5.2 этого стартапа подскочило в 27 раз
🖱 Аппаратное обеспечение
Apple подписывает соглашение с Broadcom на производство 15 миллиардов чипов в США
Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek разрабатывает собственный чип для ИИ, сообщают источники.
🔓 Открытый исходный код
Meituan открывает исходный код LongCat-2.0 — MoE-модели с 1,6 триллиона параметров и контекстным окном в 1 миллион токенов
Китайский ИИ-стартап MiniMax планирует открыть исходный код модели с 2,7 триллиона параметров под названием M3 Pro в третьем квартале. Сообщается, что эта модель будет крупнее любой китайской ИИ-модели, представленной в настоящее время на рынке, и более чем в шесть раз превысит размер текущей M3 от MiniMax, который, по данным SCMP, составляет 428 миллиардов параметров.
🧪 Исследования
JPMorgan создает ИИ-агентов, которые превосходят портфель 60/40 в бэктестах. Результаты обнадеживают. Исследователи банка создали массив инвестиционных агентов на базе ИИ, которые переключаются между акциями и облигациями в зависимости от изменяющихся рыночных условий. В бэктестах за последние два десятилетия самая эффективная система превзошла традиционный портфель 60/40 — 60% в акциях и 40% в облигациях — на 0,7 процентных пункта в год с меньшей волатильностью, а также обошла собственную основанную на правилах модель рыночного режима JPMorgan.
Четыре наиболее цитируемых исследования рабочей среды эпохи ИИ, прочитанные параллельно, рассказывают одну историю: прирост производительности от ИИ реален, но радикально неравномерен, и он склоняется в сторону неопытных, четко ограниченных по задачам и проверяемых — а не в сторону экспертов, выполняющих сложную, знакомую работу, и не в сторону предприятий, закупающих пилотные проекты.
Claude по-прежнему недосягаема в задачах пространственного мышления, поэтому OpenAI как нельзя кстати провела аудит SWE-Bench Pro — бенчмарка, в котором безраздельно доминирует Claude, — обнаружила, что 30% его заданий некорректны, и отозвала свое одобрение.
⚙ Инфраструктура
Micron инвестирует 250 миллиардов долларов в США, производство кастомного чипа Meta стартует в сентябре, а SK Hynix оценила свои акции в рамках размещения в США в 149 долларов.
⸻⸻⸻
Правила постинга в тред ИИ новостей, учитывайте при постинге: https://rentry.org/ainews
Все нерейлейтед посты репортим.
Невлезшие в шапку новости:
⚠ Безопасность ИИ
ИИ-исследователь Плиний Освободитель обходит защитные барьеры новой модели Grok-4.5 от xAI с помощью техник переформулирования. Взлом успешно обошел ограничения для генерации крайне конфиденциальных инструкций.
GitLost: исследователи обманом заставили ИИ-агента GitHub сливать приватные репозитории
JadePuffer: полностью агентская атака программами-вымогателями, вызывающая кошмары у исследователей. JadePuffer может стать первым зарегистрированным случаем атаки программами-вымогателями, управляемой ИИ от начала до конца. JadePuffer использует большую языковую модель (LLM) для проведения кампании без вмешательства человека.
Исследование Кембриджа показало, что «Боко харам» использовала ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek для планирования атак и создания оружия. Исследователи обнаружили, что оперативники ИГ проводили очное обучение ИИ.
🔎 Мнение и анализ
85% специалистов DevSecOps говорят, что ИИ смещает узкое место на этап проверки кода (опрос IBM).
AI 2040 Plan A представляет позитивное видение суперинтеллектуального будущего. В нем намечен план достижения суперинтеллекта, который сокращает глобальную занятость до 13 процентов, одновременно повышая медианные доходы.
Мира Мурати, основательница Thinking Machines Lab, выступает против централизованного ОИИ в пользу децентрализованных локальных моделей, которые могут не соглашаться друг с другом. Эта философия ценит согласованность локальной экосистемы выше единой унифицированной модели.
Лилиан Вэн утверждает, что циклы самосовершенствования ИИ всегда будут требовать внешних инженерных оболочек для определения целей и контекста
Анализ r/LocalLLaMA отслеживает среднюю задержку в 25 месяцев для запуска передовых возможностей ИИ локально на потребительском оборудовании. Для локальных моделей класса GPT-3.5 задержка сократилась до 17 месяцев.
Аналитики называют Meta единственным гиперскейлером мирового уровня в вопросах данных, кадров и вычислительных мощностей, который к декабрю превзойдет OpenAI и Anthropic вместе взятых по объему вычислений.
Эксперт заявляет, что у Anthropic серьезные проблемы с портфелем продуктов, вычислительными мощностями и модальностями.
💰 Бизнес
Марк Цукерберг заявил, что Meta установит цену на API своей новой модели примерно на уровне 25% от стоимости OpenAI и Anthropic.
🏭 Компании
OpenAI заявляет, что GPT 5.6 является «предпочтительной моделью» для Microsoft Copilot 365 на фоне слухов о разрыве отношений
OpenAI закрывает Atlas, браузер на базе ИИ, который она запустила в октябре с ChatGPT в его основе. Решение о закрытии Atlas было принято через несколько месяцев после того, как бывший генеральный директор по приложениям OpenAI Фиджи Симо призвала команду сократить количество «побочных квестов», что привело к закрытию ИИ-инструмента для генерации видео Sora этой компанией.
Илон Маск хвалит Mythos/Fable и обещает не «отрезать» Anthropic от датацентров
Anthropic подвергается критике за предложение зарплат от 65 000 до 85 000 долларов на технические должности в районе залива Сан-Франциско. Критики утверждают, что такая компенсация слишком мала для этого региона.
Ришаб Агарвал говорит, что отклоненное предложение о работе от Meta на самом деле было на порядок выше 1 миллиона долларов. Агарвал отклонил предложение, чтобы стать соучредителем Periodic Labs, поддерживаемой Безосом.
За одну ночь число лидеров гонки снова выросло с трех лабораторий до пяти: на передовой эффективности теперь находятся Fable, Sol и Grok; а когда Anthropic прямо посреди запуска обнулила все лимиты запросов, руководитель проекта Codex в OpenAI ответил: «Чую запах страха».
Anthropic выпустила Reflect — панель мониторинга для аудита степени зависимости от ИИ, — и включила Бена Бернанке в свой совет по вопросам доверия.
Microsoft заменяет OpenAI и Anthropic собственным ИИ в некоторых приложениях.
💰 Финансирование
SambaNova, 1 млрд долларов, инфраструктура ИИ: базирующаяся в Пало-Альто, Калифорния, компания SambaNova официально объявила о долгожданной сделке серии F на сумму 1 млрд долларов при постденежной оценке в 11 млрд долларов под руководством General Atlantic
Prime Intellect, 130 млн долларов, искусственный интеллект: базирующаяся в Сан-Франциско компания Prime Intellect привлекла 130 млн долларов в раунде серии А под руководством Radical Ventures.
Norm AI, 120 млн долларов, искусственный интеллект: базирующаяся в Нью-Йорке компания Norm AI привлекла 120 млн долларов в раунде серии C под руководством Khosla Ventures при заявленной оценке в 1,2 млрд долларов для расширения своей платформы обеспечения нормативного соответствия на базе ИИ.
🤖 Робототехника
«Финальный босс» домашней робототехники: 1X представляет роботизированные руки следующего поколения для NEO вместе с новым финансовым директором. 1X Technologies представила высокоподвижные роботизированные руки с 25 степенями свободы для своего гуманоида NEO, что сопровождается стратегическим назначением Билла Нэша на пост финансового директора, поскольку компания готовится к потребительским поставкам.
Основатель UMA Robots Реми Каден представляет гуманоидного робота Prototype Version 0, созданного за девять месяцев. Робот, собранный в Париже, оснащен клешневыми захватами и колесными голенями
⚖ Регулирование
Meta рискует получить штраф от ЕС в размере 12 млрд долларов за вызывающие зависимость ленты Instagram и Facebook.
Коллективный иск против создателей ИИ из-за дипфейков с материалами о сексуальном насилии над детьми расширяется. Stability AI, создатель инструмента для генерации изображений Stable Diffusion, была добавлена в качестве нового ответчика в связи с претензиями, поданными тремя первоначальными несовершеннолетними истцами в Теннесси. «Когда они поняли, что никто не хочет использовать их модель, пока действовали эти ограничения, они сразу же откатили эти ограничения назад, чтобы все снова захотели использовать их модель»
«Повестка подотчетности ИИ»: сенатор США представил пакет законопроектов для сдерживания вреда от технологий. Сенатор Эд Марки предложил законопроект, направленный на сдерживание роста дата-центров, систем автоматизированного найма и вреда детям. «Нам нужно убедиться, что эти дата-центры не превратятся в экологические бомбы», — сказал Марки.
Европарламент дает зеленый свет Chat Control 1.0 — все личные чаты на онлайн-платформах будут сканироваться ИИ.
Голливуд требует запретить Seedance, но, по сообщениям, при этом хочет продолжать его использовать
Глава ФРС привлек союзника Трампа Марка Андриссена в качестве советника по вопросам влияния ИИ на рынок труда. Инвестор-миллиардер поможет сформировать подход Федеральной резервной системы к оценке технологии, на развитие которой его фирма сделала масштабные ставки.
🛰 ИИ в космосе
А на орбите SpaceX представила Starmind — рой из миллиона спутников для выполнения инференса.
🌐 Остальные события в ИИ области:
Теперь Google будет сообщать вам, если реклама была создана с помощью ИИ
Профессор экономики Брауновского университета Роберто Серрано рассказал, что подозревал многих студентов своего курса экономики благосостояния в использовании ИИ на домашнем промежуточном экзамене, после чего перевел финальный экзамен в очный формат. Средний балл по курсу упал с 96 до 48, многие студенты бросили этот курс.
Цикл вырвался за пределы лаборатории: разработчик в стиле «вайб-кодинга» создал языковую модель на основе своих iMessage. По одному лишь промпту GPT‑5.6 выстроила весь конвейер обучения и с нуля обучила модель на истории переписки в iMessage. Локально на Mac.
Anthropic приглашает общественность задавать сложные вопросы о социальном влиянии ИИ
Теперь Google использует загруженные вами медиафайлы для поиска, чтобы обучать ИИ
Хотя модели VLA (Virtual Aspect-Based Latency) кажутся мощными, они имеют фатальный недостаток — перемещение камеры даже на несколько миллиметров может резко снизить вероятность успеха вдвое. Лаборатория при Научно-исследовательском институте передовых технологий Китайской торговой группы предложила новую парадигму мобильной передачи данных, впервые продемонстрировав на реальной роботизированной системе, что перемещение камеры для сбора данных может преодолеть узкое место пространственной генерализации VLA с чрезвычайно низкими затратами. Этот метод эффективен для широкого спектра современных архитектур.
В последнее время модели VLA стали одним из самых перспективных и активно развивающихся направлений исследований в области робототехники.
Модели, такие как серия Gr00t от Nvidia и серия π от Physical Intelligence, демонстрируют плавность и точность движений, а также способность выполнять сложные манипуляции.
Однако существует проблема, которая беспокоит всех специалистов: эти модели крайне «неустойчивы».
При переносе обученного робота из лаборатории А в лабораторию Б или даже при случайном смещении камеры — когда относительное положение стола на изображении сдвигается всего на несколько пикселей — производительность модели может мгновенно деградировать.
Это не единичный случай.
Ряд исследований, проведенных командами как в Китае, так и за рубежом (включая совместный проект Стэнфорда и Google Generalization-Gap, а также проект LIBERO-Plus, разработанный совместно университетами Тунцзи и Фудань), подтверждают единодушный вывод: модели VLA, показывающие уровень успеха свыше 90% на стандартных тестовых наборах, могут резко снижать этот показатель до значений ниже 30% даже при незначительном изменении ракурса камеры.
Почему?
Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта Шизышань при Институте передовых технологий China Merchants в своей новой работе точно определили причину проблемы и предложили решение: проблема кроется в «обучении по кратчайшим путям» (shortcut learning), а решением является стратегия гибридного динамического сбора данных.
Данная работа принята к публикации на конференции IROS 2026.
Тройная «скрытая взаимосвязь»:
Модель VLA не изучает пространственные связи, а просто заучивает относительное расположение объектов
Исследователи выявили три типичных для моделей VLA паттерна «обучения по кратчайшему пути», которые по своей природе отражают относительное пространственное положение различных объектов:
Связь 1: Камера-база (Камера-базовое сопряжение)
Модель не научилась по-настоящему определять «расположение ручки на столе», а просто запомнила определённые шаблонные закономерности, такие как «ручка P находится в правом нижнем квадранте изображения».
При изменении положения камеры все относительные координаты в кадре меняются, из-за чего модель мгновенно теряет контекст.
Это наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются все специалисты: стоит лишь углу обзора камеры отличаться от того, что было в обучающей выборке, как успешность выполнения задачи может резко упасть вдвое — с 85% до 43%.
Взаимосвязь 2: Камера-объект (Camera-Object Coupling)
Модель полагается на определенный угол обзора для идентификации объектов. Один и тот же предмет, видимый под разными углами, может восприниматься моделью как «совершенно разные объекты».
Третья связь: пространственная привязка объекта (Object-Position Coupling)
Это наиболее коварный случай: даже при использовании данных с нескольких ракурсов, если относительное положение ручки и подставки остается неизменным (например, подставка всегда находится ровно на 10 см правее ручки), модель просто запомнит эвристику «класть на 10 см правее», вместо того чтобы по-настоящему понять семантику действия «положить в подставку».
В качестве примера рассмотрим третий тип связи: для задачи VLA «взять ручку и положить в стаканчик» команда провела следующий эксперимент — при сборе данных положение стаканчика намеренно фиксировалось на столе.
В ходе тестирования после обучения выяснилось, что при нахождении подставки для ручек в заданной фиксированной позиции успешность выполнения задачи достигает 95%
Достаточно лишь сдвинуть подставку для ручек на расстояние, равное её диаметру, как успешность выполнения задачи резко снижается с 95% до 72%.
Это свидетельствует о том, что модель не осознаёт сути действия «вставить ручку в подставку», а лишь механически повторяет команду «переместиться в заданные координаты».
Это фатальная слабость VLA: вам кажется, что он «понял», но на самом деле он лишь «запомнил».
«Зрительный аппарат движения»
Новая парадигма данных, центрированная на данных, полученных с подвижной точки наблюдения
Поскольку проблема заключалась в ложных корреляциях в данных, подход был начат именно с них: камера получала данные VLA с различных ракурсов. В ходе многократных экспериментов и анализа исследовательская группа разработала стратегию иерархического разделения данных (Hierarchical Data Decoupling), разбив процесс сбора данных на три типа конфигураций камеры: фиксированная точка съемки (Fixed View), несколько фиксированных точек съемки (Multi-Fixed) и подвижная точка съемки (Moving View).
Почему изменение ракурса камеры дает такой эффект?
По мнению исследователей, ключевое преимущество подвижной камеры перед системой нескольких неподвижных камер заключается в том, что при одинаковом объеме данных она обеспечивает более плотное и практически равномерное многовидовое покрытие.
При движении камеры по непрерывной траектории плавное изменение угла обзора полностью устраняет три типа взаимных связей.
Если камера в каждом эпизоде данных движется по уникальной траектории, то фон, ракурсы наблюдения за объектами и их взаимное расположение непрерывно меняются от кадра к кадру. В таких условиях модель лишается возможности использовать статичные визуальные паттерны для «подмены» задачи и вынуждена осваивать истинные пространственно-геометрические связи.
Команда исследователей реализовала данный подход на физическом робототехническом стенде.
В систему входят два координируемых манипулятора: манипулятор So-101 выполняет задачи захвата и оборудован камерой на запястье для съемки с рабочей точки зрения, а манипулятор Qiuzhi (Airbot), оснащенный камерой для наблюдения за окружающей средой, действует как «движущийся глаз» с шестью степенями свободы во время сбора данных в движении. Он плавно перемещается вдоль траектории со скоростью 0,05 м/с (средняя угловая скорость обзора составляет 0,198 рад/с), позволяя наблюдать за процессом работы с постоянно меняющихся ракурсов.
Все данные записывались в формате непрерывного видео MP4 с частотой 30 кадров в секунду, а сбор данных выполнялся с использованием открытой инфраструктуры LeRobot.
Стратегия сбора гибридных динамических данных:
Используя синергию преимуществ различных типов данных
Предварительные эксперименты исследовательской группы показали, что использование исключительно данных о движении камеры порождает новые проблемы:
Слишком высокая дисперсия визуальных входных данных мешает сходимости стратегии (доля успешных действий модели Gr00t на данных, полученных только при движении камеры, составляет лишь 54,8%);
В то же время использование данных с фиксированных ракурсов обеспечивает хорошую сходимость процесса обучения (доля успешных попыток достигает 80,5%) и при этом способствует разнообразию данных.
В итоге было принято решение комбинировать данные, полученные с фиксированных ракурсов, и данные с подвижного ракурса в соотношении 1:k, чтобы обеспечить их взаимодополняемость:
В ходе систематического поиска команда выявила, что для модели Gr00t оптимальным является значение k = 3, обеспечивающее максимальную эффективность в 89,0%.
Оптимальные пропорции для разных моделей варьируются, однако в большинстве случаев используется набор данных, состоящий преимущественно из зафиксированных ракурсов и частично из данных, полученных при движении камеры.
Данные, собранные с разных точек обзора, в первую очередь решают проблему взаимозависимости, связанной с положением камеры.
Для устранения других видов взаимозависимостей команда исследователей систематически вносит многомерное разнообразие в процесс сбора данных, обеспечивая отсутствие фиксированной связи между относительным расположением любых двух объектов. Это позволяет фундаментально исключить ложные корреляции, на которые могла бы опираться модель.
Стратегия гибридного динамического сбора данных «Спортивный взгляд»
Универсальность применения к различным архитектурам и задачам
Исследователи применили гибридный подход к данным к ведущим моделям VLA, включая ACT, Diffusion Policy и π0, и выяснили, что все архитектуры получили выгоду: максимальный рост совокупной производительности моделей составил 26,8%.
Таким образом, доказано, что хрупкость пространственного обобщения и склонность к использованию «костылей» (shortcut learning) — это общие черты моделей VLA, а не индивидуальные недостатки конкретных архитектур; в качестве универсального решения выступает подход с использованием смешанных данных.
Что еще более примечательно, эксперимент продемонстрировал принципиально новую возможность: навыки пространственного восприятия могут переноситься и использоваться в разных задачах
Представьте ситуацию: вам нужно, чтобы робот мог захватывать несколько предметов на столе с любого ракурса, однако сбор многовидовых данных для каждого предмета обходится слишком дорого.
Авторы предлагают изящное решение: для переноса пространственного восприятия на другие задачи достаточно собрать многовидовые смешанные данные лишь для одной репрезентативной задачи (например, захвата и отпускания ручки).
В частности, исследователи объединили для совместного обучения стандартные данные захвата нескольких объектов с фиксированного ракурса и такой же объем данных захвата и отпускания ручек, собранных с различных точек зрения. Эксперименты показали впечатляющие результаты: если базовая модель, обученная исключительно на данных с фиксированного ракурса, достигала успеха лишь в 43% случаев, то после добавления равного количества данных по работе с ручками этот показатель мгновенно вырос до 83%. Это означает, что, используя вдвое меньше данных, удалось достичь эффективности, которая ранее требовала сбора полного набора обучающих примеров.
Это открытие означает, что способность модели «понимать пространственные отношения с разных ракурсов», выученная на задаче с ручкой, была перенесена на сценарии захвата нескольких объектов, с которыми она ранее не сталкивалась. Пространственное восприятие больше не ограничено конкретной задачей, а стало универсальным и переносимым навыком «визуальной грамотности».
Ключевой вклад гибридной парадигмы сбора данных «Спортивный глаз» заключается в трех основных аспектах:
I. Выявление проблем.
Исследователи впервые системно выявили наличие трех видов скрытой взаимосвязи в моделях VLA.
Именно эти упускаемые из виду ложные корреляции вызывают катастрофическое ухудшение работы модели при переходе в новые условия.
I. Элегантный подход.
Достаточно активировать одну окружающую камеру и применить стратегию смешивания данных с оптимальным соотношением, чтобы существенно повысить способность к пространственной обобщаемости без внесения каких-либо изменений в архитектуру модели.
Данный подход успешно протестирован на ведущих архитектурах, включая ACT, Diffusion Policy, Pi0 и Gr00t, что подтверждает его универсальность.
3. Трансфер навыков.
Пространственное восприятие — это не узкоспециализированная функция для отдельных задач, а общая визуальная компетенция, которую можно переносить от простых к более сложным сценариям. Такой подход предлагает принципиально новую возможность для снижения стоимости сбора данных при внедрении систем в реальных условиях.
В настоящее время основное внимание уделяется задачам манипуляции на тестовом столе, однако возможности этого подхода гораздо шире:
В задачах домашнего обслуживания будущим роботам-помощникам предстоит выполнять захват предметов и уборку в различных домах, при разном освещении и иной расстановке мебели. Подход «движущегося зрения» позволяет роботам адаптироваться к новым условиям без необходимости повторного сбора данных для каждого конкретного дома.
В процессе прецизионной промышленной сборки невозможно каждый раз обеспечивать идеальную калибровку положения камер на конвейере. Использование стратегии смешанного сбора данных позволяет роботам-сборщикам компенсировать небольшие погрешности установки камер, тем самым снижая жесткость требований к точности внедрения системы.
При интеллектуальной сортировке на складах форма грузов может быть самой разнообразной, а традиционные подходы требуют сбора больших объемов данных для каждого вида товара. Благодаря возможностям трансферного обучения достаточно собрать многовидовые данные лишь для небольшого набора типовых образцов, чтобы быстро адаптировать систему пространственного восприятия к новым категориям товаров.
Благодаря глубокой интеграции активного планирования ракурса съемки, автоматической разметки данных и конвейеров обучения моделей, концепция «мобильного зрения» способна выйти за пределы лабораторий в реальный мир, предложив новый подход к сбору данных для VLA-систем промышленного уровня. Это позволит роботам окончательно преодолеть ограничения фиксированных камер, обрести трехмерное пространственное восприятие, сопоставимое с человеческим, и ускорит внедрение универсальных роботов в повседневную жизнь.
Лаборатория искусственного интеллекта «Лизышань» при Институте передовых технологий China Merchants Group:
Обеспечить реальную адаптацию роботов к условиям реального мира
На самом деле, публикация в конференции IROS 2026 — это далеко не первое крупное достижение лаборатории искусственного интеллекта на Лайонс-Хилл в этом году.
В начале июня этого года наша лаборатория одержала победу в мировом финале соревнования LeHome Challenge на конференции ICRA 2026, посвященном роботизированному складыванию одежды, превзойдя ведущие лаборатории университетов и компаний со всего мира.
IROS и ICRA являются двумя ведущими мировыми конференциями в области робототехники. Последовательное представление значимых результатов на этих мероприятиях в кратчайшие сроки наглядно демонстрирует передовые исследовательские возможности данной команды в сфере воплощенного интеллекта.
Являясь прорывным достижением в области визуального обобщения и устойчивости восприятия моделей VLA, парадигма «движущегося глаза» дополнит возможности ранее победившей в соревнованиях технологии гибкого манипулирования данной команды, формируя более целостную систему робототехнических решений для манипуляций.
Данное решение универсально и эффективно работает в различных реальных условиях: от сортировки гибких бытовых вещей и прецизионной промышленной сборки до соединения мелких компонентов и логистики на интеллектуальных складах. Оно успешно справляется с динамичностью, неопределенностью и изменчивостью задач в реальной среде.
В будущем, благодаря глубокой интеграции технологий активного сбора данных с разных ракурсов, автоматической разметки и обучения моделей, интеллектуальные роботы преодолеют ограничения фиксированного угла обзора. Они обретут способность к трехмерному восприятию пространства и адаптации к среде на уровне, сопоставимом с человеческим. Это позволит им выполнять более стабильные и надежные автономные операции в реальных условиях, таких как домашний сервис и умное производство, что ускорит коммерциализацию универсальных роботов и поможет им органично вписаться в повседневную жизнь людей.
Ссылка на статью: arxiv.org/abs/2607.02322
Ссылка на проект: 306327680.github.io/LionRockMultiViewPaperWeb
Маск ночью устроил переворот! Флагманская модель Grok 4.5 выходит с неожиданной атакой: на базе десятков тысяч чипов GB300 создан лидер по соотношению цены и качества. Модель не просто жестко конкурирует с GPT-5.5, но и по производительности вплотную приближается к Opus 4.8, предлагая высокую скорость при низкой стоимости.
Grok 4.5 наконец-то представил свой результат!
Только что компания xAI Илона Маска представила самую мощную в своей истории флагманскую языковую модель Grok 4.5.
В этот раз SpaceXAI и Cursor объединили усилия.
Используя парк из десятков тысяч мощных серверов GB300, инженеры буквально «выковали» этого монстра производительности, оптимизированного специально для задач программирования и работы с ИИ-агентами.
Отчет о результатах выглядит весьма впечатляюще —
SWE Bench Pro: набрал 64,7%, напрямую обогнав Opus 4.7, который показал результат 64,3%;
Terminal Bench 2.1: стремительный рост до 83,3%;
DeepSWE 1.0 уверенно набирает 62,0%, значительно превосходя Opus 4.8.
Илон Маск прямо заявил, что Grok 4.5 сопоставим по возможностям с Opus 4.7, но работает значительно быстрее.
Его конкурентное преимущество заключается в сочетании возможностей, скорости и стоимости. Иными словами, количество токенов, необходимых ему для выполнения задач, составляет лишь малую часть от того, что требуется другим.
Стоимость входных данных для Grok 4.5 составляет $2 за миллион токенов, а выходных — $6 за миллион токенов.
В сравнении с Opus 4.8 расход токенов снизился в 4,2 раза.
Из десятков тысяч модулей GB300 создаётся ИИ уровня Opus
Grok 4.5 стал первой козырной картой SpaceX AI после выхода на биржу и одновременно первым результатом их совместной работы с Cursor.
Как же он был обучен?
Ответом является использование десятков тысяч графических процессоров Nvidia GB300 для одной сверхмасштабной тренировки. Однако наращивание вычислительных мощностей — это лишь входной билет.
Главное усилие SpaceXAI сосредоточено на данных.
Они подвергли гигантские массивы данных тщательной фильтрации, удалению дубликатов и оценке качества, гарантируя, что в модель поступает исключительно высокоинформативный профессиональный контент.
Затем они перенесли фокус обучения с подкреплением (RL) на метрику, о которой обычно мало кто говорит, — «интеллектуальную ёмкость одного токена».
А участие Cursor — это самое важное звено в данном цикле.
Фундаментом Grok 4.5 выступает модель V9 (объем данных 1,5 ТБ). Согласно официальным данным, в процессе обучения в нее было загружено триллионы единиц данных Cursor.
Эти данные отражают то, как реальные разработчики взаимодействуют с кодовой базой, инструментами и ИИ-агентами.
Таким образом, модель усваивает не просто синтаксис кода, а сам процесс совместной работы человека и искусственного интеллекта при его написании.
А его обучающий стек спроектирован с учётом высокой степени асинхронности —
Агенты способны работать непрерывно в течение нескольких часов: модель обучается прямо во время выполнения задач, а процесс обучения на десятках тысяч GPU идет без перерыва.
Итог таков: система не просто решает задачи, но и способна справляться со сложными многоэтапными инженерными процессами, продолжая работать стабильно на протяжении нескольких часов.
На равных с GPT-5.5, вплотную приблизившись к Opus 4.8
Показатели Grok 4.5, полученные благодаря данной методике обучения, безусловно, выдержат любую проверку.
По результатам в нескольких основных инженерных рейтингах его поведение можно охарактеризовать как «стабильное»: он не является абсолютным лидером, но уверенно входит в первую десятку.
В тесте DeepSWE 1.0 он показал результат 62,0%, превзойдя Opus 4.8 (55,75%) и лишь немного уступая GPT-5.5 (64,31%);
В тесте Terminal Bench 2.1 его результат составил 83,3%, что лишь на 0,1% уступает показателю GPT-5.5 (83,4%)!
В более сложном бенчмарке SWE Bench Pro модель показала результат 64,7%, опередив GPT-5.5 (58,6%) и приблизившись к уровню Opus 4.8 (69,2%).
По результатам официальных тестов AAAI модель Grok 4.5 заняла четвертое место, уступив моделям Fable 5, GPT-5.5 и Opus 4.8.
В бенчмарке для юридического агента Harvey он занял первое место.
Стоит признать, что эти результаты впечатляют.
Однако стоит признать, что в настоящее время безраздельно властвует Claude Fable.
Подводя итог, Grok 4.5 и GPT-5.5 находятся на одном уровне, вплотную приближаясь к Opus 4.8, однако до абсолютного предела им еще далеко.
Сам Илон Маск признался довольно откровенно: «По нашим внутренним оценкам, Grok 4.5 сопоставим с Opus 4.7 по возможностям, но работает значительно быстрее».
Главный козырь: высокая скорость и низкая цена
Главный козырь Grok 4.5 — это его скорость, эффективность и доступная цена.
Скорость его работы достигает 80 токенов в секунду (TPS), что, по официальным данным, даже быстрее моделей серии Flash.
Всего одним промптом он создал 3D-симулятор Солнечной системы на Three.js:
Реализовано ускорение времени и реалистичное движение всех восьми планет по орбитам, при этом интерфейс HUD проработан с особой тщательностью.
Что касается эффективности, то в задаче SWE Bench Pro модель Grok 4.5 справилась с решением проблемы, генерируя в среднем всего 15 954 токена.
В то время как Opus 4.8 для решения той же задачи в среднем требует 67 020 токенов.
Производительность выше в 4,2 раза: Grok 4.5 решил ту же инженерную задачу, затратив менее четверти количества токенов по сравнению с конкурентом.
Стоимость ввода составляет 2 доллара за миллион токенов, а вывода — 6 долларов за миллион токенов.
Также существует более быстрая продвинутая версия с тарифами: $4 за ввод и $18 за вывод.
На фоне множества топовых моделей, стартующих от десятков долларов, эта цена буквально обрушила стоимость до минимума.
Три цифры накладываются друг на друга, а итоговый вывод сводится к одной фразе:
Что касается соотношения «интеллекта на единицу времени и затрат», то на данный момент Grok 4.5 безоговорочно является абсолютным лидером по соотношению цены и качества.
Реальные испытания в интернете: фактическая производительность Grok 4.5
Кроме того, судя по отзывам обычных пользователей, можно составить представление о реальных возможностях Grok 4.5.
Одним словом, прямо в «Майнкрафт».
В одном автономном HTML-файле Grok 4.5 без труда создаст полноценную страницу для премиального SaaS-сервиса.
Grok 4.5 продемонстрировал мощь, подготовив полный комплекс проектов 2D и 3D всего за минуту прямо в приложении.
Эксперт по играм на базе ИИ Дэнни Лимансета разработал полноценную игровую программу с использованием Grok 4.5.
Тем не менее, ряд разработчиков отмечают, что Grok 4.5 значительно уступает Opus 4.7: например, при тестировании с генерацией изображения лавовой лампы результаты оказались крайне неудовлетворительными.
Не самый мощный, но держит удар и перевернет всё в следующем месяце
Сегодня Маск снова устроил скандал:
Грок отлично разбирается в инженерии.
Следующая версия станет очередным качественным скачком, поскольку мы завершаем цикл решения реальных инженерных задач в компаниях Tesla, SpaceX, Neuralink и The Boring Company.
В следующем месяце нас ждет новый рывок. Кроме того, по слухам, на подходе уже находится увеличенная версия на 2 триллиона параметров.
Бенчмарки — лишь фейерверки для непосвящённых; же реальная сила кроется в эффективности и стоимости, которые позволяют затянуть конкурентов в изматывающую войну на истощение.
Если «интеллект» моделей начинает тарифицироваться так же, как электроэнергия, то главным козырем станет тот, кто сделает его максимально быстрым, доступным и повсеместным.
На этот раз Илон Маск, не используя свои лучшие козыри, полностью перевернул рыночную ситуацию.
https://x.ai/news/grok-4-5
https://cursor.com/blog/grok-4-5
работы Грока
19 июля в ходе крупной битвы за развитие инфраструктуры искусственного интеллекта в Китае стартует масштабная кампания, предполагающая перерасчет экономики токенов и вычислительных мощностей, существовавших в эпоху «Агентов».
Разработанные внутри страны крупномасштабные модели в целом все больше ориентируются на собственные вычислительные мощности.
В апреле была выпущена модель DeepSeek V4, которая впервые получила полную поддержку китайских процессоров, таких как Huawei Ascend, при этом все вычисления для вывода результатов выполняются исключительно на китайских вычислительных платформах. Аналогичным образом серия моделей GLM-5 от компании Zhipu завершила глубокую интеграцию с платформами китайских чипов.
Лидеры рынка единодушно сместили фокус на китайские вычислительные мощности: они перестали быть просто резервным решением и стали приоритетным выбором.
Именно в этот день — 19 июля, в Шанхае, в рамках WAIC 2026 стартует форум, на котором будут представлены ключевые игроки рынка китайских вычислительных мощностей.
Форум «Вычислительные инновации без границ: развитие ИИ-инфраструктуры в эпоху агентов», организованный подразделением крупномасштабных решений компании SenseTime.
На мероприятии будут присутствовать представители академических кругов, авторитетных институтов, а также новые игроки в сфере китайских процессоров и ИИ-инфраструктуры: академик Китайской инженерной академии Чжэн Вэйминь, Китайский институт телекоммуникационных исследований (CAICT), Университет Цинхуа, Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта, China Unicom, SiliconFlow, Maxscend и другие.
Корни этого явления уходят глубже.
Накануне конференции компания SenseTime совместно с ведущими производителями чипов, включая Cambricon, MetaX, Hygon, Moore Threads и Biren, а также ключевыми партнерами в сфере компонентов и ИИ-инфраструктуры, такими как Lightelligence, SiliconFlow, Jiliu Technology и Qingcheng Extreme Intelligence, официально анонсирует план совместного развития экосистемы китайской ИИ-инфраструктуры. В рамках этого плана предусмотрены конкретные шаги по созданию китайских вычислительных кластеров, совместным техническим разработкам и инвестициям со стороны отраслевых фондов.
Почти 20 китайских партнеров по экосистеме объединились подписанием документов, став свидетельством полной консолидации всей цепочки создания стоимости благодаря реальным финансовым вложениям.
Почему эта ситуация заслуживает внимания? Начнём с трёх ключевых цифр.
140 триллионов: только в марте текущего года ИИ в Китае ежедневно обрабатывал такой объём токенов, что за два года этот показатель вырос более чем в тысячу раз.
В эпоху агентов выполнение одной задачи требует декомпозиции требований, вызова инструментов и многошагового логического вывода, из-за чего расход токенов может быть в десятки раз выше, чем при обычном диалоге.
Больше нельзя оценивать затраты по принципу «у кого больше видеокарт»: вектор конкуренции смещается с «объёма вычислительных мощностей» на «эффективность генерации токенов».
По прогнозам IDC, среднегодовой темп роста рынка MaaS в Китае в период с 2024 по 2030 год составит 1154,9%, а объем потребления токенов в 2026 году достигнет около 40 квадриллионов единиц.
Темпы роста в четыре раза, что можно сравнить лишь с взрывным увеличением трафика на заре эпохи мобильного интернета.
20% → 80%: по прогнозам Gartner, к 2030 году доля отечественных ИИ-чипов в китайской локальной инфраструктуре достигнет 80%, тогда как сегодня этот показатель составляет лишь 20%.
DeepSeek, GLM и другие игроки уже задали тон, а дальше предстоит системная перестройка всего: от чипов и сетей вычислительных мощностей до программного стека. Историческое окно для импортозамещения уже открыто.
Наблюдается рост экономики токенов, открываются возможности для импортозамещения и усиление государственной поддержки — все эти три процесса совпали во времени. Данный форум проходит именно в этот ключевой момент пересечения трендов.
Каждый пункт повестки дня крайне серьезный:
Мнение академика: Чжэн Вэйминь разбирает тенденции развития ИИ-инфраструктуры в эпоху автономных агентов;
Индустриальный анализ: Ли Вэй, исполняющий обязанности заместителя директора Института облачных вычислений и цифровой трансформации Китайской академии телекоммуникаций, рассматривает роль Agentic Cloud в масштабировании применения вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта.
Ян Фань, сооснователь компании SenseTime и президент подразделения крупных инфраструктурных проектов, представляет комплексную стратегию развития новой ИИ-инфраструктуры для эры агентов. В рамках презентации будут анонсированы масштабное коммерческое внедрение китайских вычислительных мощностей, их интеграция в реальные отраслевые сценарии, а также стратегические партнерства в сфере космических вычислений, единой вычислительной сети, синергии вычислений и энергетики и поддержки ИИ-инноваций. Особого внимания заслуживает тот факт, что подразделение крупных инфраструктурных проектов официально заключило стратегическое соглашение о создании «Платформы научных открытий» совместно с пятью ведущими научно-исследовательскими институтами Китая.
В сфере практического применения профессор факультета информатики Университета Цинхуа У Юнвэй подробно разберет концепцию «гетерогенного взаимодействия для создания высокоэффективного отечественного производства токенов». Кроме того, одна из ведущих компаний в области разработки больших языковых моделей поделилась опытом о том, как эволюция моделей стимулирует трансформацию искусственного интеллекта и его инфраструктуры
В рамках круглого стола основатель компании SiliconFlow Юань Цзиньхуэй, соучредитель и технический директор MetaX Ян Цзянь, а также другие отраслевые эксперты совместно обсудят стратегии преодоления барьеров на пути к масштабированию китайских вычислительных мощностей.
Представители академического сообщества и индустрии обсудят не абстрактные концепции, а практические пути перевода китайской ИИ-инфраструктуры из лабораторий в серийное производство и её перехода от технологических прорывов к масштабной коммерциализации.
Только что Пи Джей Эйс, ведущий гуру AIGC и голливудский режиссер, опубликовал в социальных сетях свой последний шедевр, который произвел настоящий фурор в зарубежных технологических и кинокругах.
В своем твите Пи Джей Эйс с восторгом заявил, что с помощью видеомодели нового поколения на основе искусственного интеллекта и интеллектуального агента PAI2.0 от Utopai Studios им удалось «воскресить» страстные и невыразительные «реальные исторические кадры» Дня независимости Америки 250-летней давности в аудиовизуальном стиле голливудского мастера фильмов-катастроф Роланда Эммериха.
Кто такой Пи Джей Эйс? Это голливудский режиссёр, ставший вирусным в интернете благодаря своим видеороликам, в которых он спасает людей из сети.
На сцене из тумана появляются Марта Вашингтон с пулеметом Гатлинга в руках, Джордж Вашингтон в шортах с американским флагом и британский военный корабль, размером с небольшую страну.
Это отнюдь не просто «быстрый ролик», а 3-минутный короткометражный фильм, созданный с помощью искусственного интеллекта, с действительно непрерывным сюжетом, последовательными персонажами и чрезвычайно сложным аудиовизуальным языком. Он мгновенно набрал более миллиона просмотров в интернете, вызвав похвалу и восторженные отзывы от бесчисленных коллег и создателей.
Пи Джей заявил, что эра «поколения моночипов» закончилась. Наступила эра историй.
Пи Джей считает, что большинство существующих на рынке инструментов для генерации видео с помощью ИИ (таких как Kling, Seedance и др.) ориентированы на качество одного кадра: модель получает входное поле и генерирует несколько секунд высококачественного, динамичного и реалистичного видео. Однако потрясающий один кадр никоим образом не эквивалентен фильму.
По данным Deadline, PAI 2.0 был выпущен 10 июня.
Ещё на этапе выпуска PAI 1.0 лауреат премии «Оскар», продюсер фильма «Криминальное чтиво» Роджер Авари публично поделился ссылкой на свою модель в Twitter.
В чем же заключается главная сила PAI 2.0?
По словам Пи Джея главное — это сильная нарративная модель и безупречная консистентность персонажей и окружения.
Исследовательская группа Utopai состоит из сотрудников лабораторий SuperAI компаний Google и Facebook и является первоначальной командой, стоящей за проектом MovieGen.
Универсальные большие языковые модели, как правило, с трудом справляются со сложным кинематографическим аудиовизуальным языком, тогда как ключевое преимущество PAI заключается в использовании специально обученных собственных больших моделей.
В основу этой модели заложено «режиссерское мышление»: она не только свободно владеет языком кино, но и обладает мастерским навыком создания раскадровок.
Для заданного сюжета и конкретного визуального стиля PAI способен точно подобрать оптимальные движения камеры, световые решения и ритмические акценты.
В рамках творческого процесса PJ Ace система PAI напрямую трансформирует текстовый сценарий в профессиональные визуальные раскадровки и готовые к производству команды, точно регулируя типы съемки, углы обзора, фокусное расстояние и монтаж, обеспечивая гармоничную связь между кадрами.
Чтобы преодолеть замкнутость проприетарных генеративных платформ, компания Utopai представила PAI Pro, сделав открытым доступ к внутреннему набору ключевых функций PAI.
Эти высоко модульные функции визуальной генерации теперь можно бесшовно интегрировать в популярные кодовые агенты, такие как Claude Code, Cursor и GPT Codex.
Разработчикам не требуется переключать контекст: они могут отправлять команды на естественном языке непосредственно в локальной среде агента и нативно использовать высококачественные инструменты генерации изображений и создания длительных видеороликов от PAI.
Кроме того, судя по скриншоту, опубликованному Пиджеем, система PAI способна напрямую извлекать ключевые элементы из сценария и закреплять их в качестве «постоянной идентичности».
Будь то рельефная мускулатура Вашингтона, рыжеватый оттенок волос и пулемет Марты, колониальная архитектура или густой туман — при любой смене ракурсов и локаций облик персонажей и детали окружения остаются неизменно точными на протяжении десятков кадров. Именно так достигается та самая строгая «непрерывность», необходимая для кинопроизводства промышленного масштаба.
Простая генерация видео превращается в массовый продукт и теряет индивидуальность, в то время как истинная художественная ценность смещается в сторону систем, способных выстраивать длинные нарративы.
Студии Utopai?
Согласно сообщению Forbes, оценочная стоимость студии Utopai Studios достигла 1 миллиарда долларов, превратив её в нового «единорога». Основная деятельность компании сосредоточена на создании собственных интеллектуальных свойств для контента, формировании киностудии нового поколения и обеспечении замкнутого производственного цикла с помощью собственной технологической модели.
Какова стратегия коммерциализации PAI со стороны Utopai?
Согласно сообщениям, на фоне активной борьбы за рынок коротких видео со стороны таких игроков, как Kling, Seedance и Google, компания Utopai Studios первой установила монополию в сегменте моделей для генерации длинных видеороликов.
Компания не только активно использует собственные модели и агентов в двух предстоящих фильмах — Cortez и SpaceNation, чьи доходы, по прогнозам Forbes, достигнут 110 миллионов долларов, но и применяет эти технологии для других своих интеллектуальных свойств.
Согласно последним новостям, Utopai Studios совместно выпустила корейско-германский фильм «Полумесяц». Это драматическая картина в европейском артхаусном стиле, повествующая о корейской девушке, которая вместе со своей тетей на немецком острове преодолевает травму, восстанавливает семейные узы и обретает внутреннее исцеление. Фильм снят режиссером Ян Судо, известной по награжденному на 61-м Берлинском международном кинофестивале короткометражному кино, при технической поддержке студии PAI в области визуальных эффектов.
Студия Utopai Studios надеется продемонстрировать с помощью этого проекта новый подход к кинопроизводству: искусственный интеллект повышает эффективность работы, а режиссер сохраняет полный контроль над творческим процессом. Особое внимание уделяется поддержке независимого кино и международных совместных проектов.
Параллельно компания Utopai предоставляет лицензии на платформу PAI международным клиентам из сферы медиа и развлечений, что позволило ей выйти на годовой регулярный доход в 11 млн долларов всего за 60 дней после запуска.
+ ИИ фильм от голливудского режиссера
Модели мира наконец-то достигли эры реального времени. В то время как индустрия все еще борется с показателями в 5–10 FPS, китайская команда вывела интерактивную модель мира на уровень 50 FPS. Самое главное — они обошлись без графических процессоров Nvidia.
Компания Mochip Technology, специализирующаяся на исследованиях, разработке и внедрении в промышленность 4D-моделей мира, объединила усилия с командой академика Пан Юньхэ из Чжэцзянского университета для выпуска MoWorld — первой в мире Flash-модели мира, а также первой интерактивной модели мира в реальном времени, полностью построенной на китайском нейропроцессоре (NPU).
Реализован полный цикл работы китайских вычислительных платформ — от обучения и дистилляции моделей до их развертывания. Стоимость инференса при этом оказалась на 70% ниже, чем у решений на базе GPU сопоставимой мощности.
Переломный момент в коммерциализации мировых модели может наступить раньше, чем кто-либо ожидал.
Реальная проблема, парализующая всю отрасль
Китайская команда совершила прорыв
Если вы уже пробовали современные мировые модели, то наверняка заметили общую черту:
Смотреть можно, а вот играть — нет.
Робот должен принимать решения в режиме реального времени.
В игре необходима мгновенная обратная связь.
Цифровому миру необходимо моделирование в реальном времени.
Ранее некоторые исследования показывали, что при частоте кадров ниже 30 FPS полностью теряется эффект погружения.
Именно поэтому долгое время модели мира оставались лишь в лабораторных условиях и с трудом внедрялись в реальную промышленность.
Долгое время проблема задержек оставалась главным барьером на пути коммерческого внедрения мировых моделей.
Теперь эту непреодолимую преграду удалось преодолеть китайской команде.
50 FPS!
Мировые модели впервые по-настоящему вышли на уровень работы в реальном времени
Технический отчет уже опубликован; в ближайшее время будут открыты исходные коды и веса модели, а также станет доступна публичный сервис на базе суперузлов с китайскими NPU.
MoWorld — это первая модель мира на Flash, предложенная компанией MoCore Technology. Это первая в отрасли модель мира на Flash, достигающая скорости обработки данных более 50 кадров в секунду, а также первая недорогая интерактивная модель мира в реальном времени, полностью построенная на разработанном внутри страны нейронном процессоре (NPU).
MoWorld впервые обеспечила полный цикл — от обучения и дистилляции до развертывания для вывода в реальном времени — на полностью китайской вычислительной платформе, при этом затраты при стандартной конфигурации вывода оказались на 70% ниже, чем у аналогичных решений на базе GPU.
Когда все наращивают количество видеокарт
Они выбрали другой, более сложный, но правильный путь.
В отличие от других решений, MoWorld изначально не опирался на графические процессоры, а выбрал более сложный и нестандартный путь — использование полностью китайских нейронных процессоров (NPU).
Таким образом, речь идет не о простом переносе модели на китайские процессоры для инференса, а о полном перепроектировании всех этапов — от подготовки данных и обучения до дистилляции и развертывания — с учетом специфики китайских NPU.
Во-первых, есть данные.
В отличие от моделей генерации видео, модели мира требуют не только видеорядов и текстовых описаний, но и данных о траектории движения камеры. Видеоматериалы из интернета в недостаточной мере покрывают потребности для обучения таких систем.
Для этого MoWorld разработала комплексную систему создания и управления данными, которая была преобразована в специализированный движок для обеспечения потребностей мировых моделей.
В основе конвейера данных MoWorld лежит многолетний технический опыт команды Moxin в сфере 3D/4D-моделирования. Это полностью автономный процесс сбора данных с полной 3D-аннотацией, включающей не только параметры камер, но и геометрические размеры объектов, а также их пространственную структуру. Именно эти данные формируют надежный фундамент для MoWorld.
Однако еще более сложной задачей становится этап обучения и инференса.
С учетом аппаратных особенностей отечественных NPU в MoWorld была переработана система обучения: внедрены технологии сверхплотного параллельного внимания и параллельной обработки длинных последовательностей токенов. Это позволило существенно снизить нагрузку на видеопамять при обучении на сверхдлинных видео и впервые обеспечило моделям мира возможность долгосрочного обучения и вывода данных на 2000 кадров.
На этапе инференса команда продолжила внедрять системные оптимизации для отечественных NPU, такие как конвейерная обработка, иерархическое распараллеливание по последовательностям и динамическое квантование с использованием смешанной точности.
В результате была достигнута предельная скорость вывода в реальном времени свыше 50 FPS для модели мира MoE на 14 миллиардов параметров, работающей на вычислительной платформе NPU Huawei Ascend 910C CloudMatrix384.
Кроме того, в стандартных условиях инференса затраты снижаются на 70% по сравнению с аналогичными решениями на базе GPU.
Для всей отрасли это не просто новый инженерный подход, но и новая концепция коммерциализации.
Самая сложная преграда в области мировых моделей была преодолевена
Долгое время развитие мировых моделей характеризовалось внутренним противоречием.
Модель становится всё мощнее.
Затраты также неуклонно растут.
Раньше развертывание глобальной модели требовало значительных инвестиций в GPU, сложного обслуживания кластеров и сопряжено было с высокими и трудно воспроизводимыми затратами на внедрение.
Теперь аналогичные возможности мировой модели могут работать на более рентабельных китайских вычислительных платформах.
Это не только изменило принципы работы модели, но и определило новый путь к её коммерциализации в рамках концепции «мировых моделей».
Для бизнеса это означает снижение порога входа при развертывании, ускорение проверки гипотез и упрощение масштабирования.
Для всей отрасли это означает переход мировых моделей от стадии «возможности реализации» к этапу «практического применения», а затем — к доступности по стоимости.
Настоящим драйвером внедрения технологий в индустрию являются вовсе не лабораторные рекорды.
Однако впервые это сделало технологию по-настоящему доступной для широкого круга пользователей.
Мировые модели покидают лабораторные рамки
Какие отрасли ждут кардинальных изменений
В последние годы модели мира считались технологией будущего.
Однако в конечном итоге всё равно придётся вернуться к реальности.
Лишь когда станет возможным интерактивное взаимодействие в реальном времени, а затраты на развертывание начнут снижаться, истинная ценность мировых моделей действительно начнет проявляться.
В первую очередь изменения затронут отрасли, наиболее сильно зависящие от понимания реального мира и получения обратной связи в режиме реального времени.
Видеоигры и интерактивные развлечения: интерактивность в реальном времени и свобода исследования
MoWorld обеспечивает полный контроль над камерой по шести осям: пользователи могут наслаждаться кинематографической и игровой иммерсивной навигацией, используя клавиши W/A/S/D и мышь.
Изображение отличается реализмом и высоким качеством, поддерживается разрешение от 1080P и выше. В полной мере поддерживаются как природные пейзажи, так и контент в стиле аниме (2D), а также игры и анимационные фильмы.
Виртуальное обучение и реальная проверка в области робототехники и автономного вождения
Мировые модели стали связующим звеном между генеративным искусственным интеллектом и воплощенным интеллектом.
MoWorld способен создавать для роботов и систем автономного вождения недорогую и высокодетализированную «цифровую полигонную среду». Будучи наиболее перспективным мировым симулятором в отрасли, он сочетает в себе ценность моделирования и экономическую эффективность, предоставляя всем командам разработчиков интеллектуальных систем вождения обширные высокоточные среды обитания, что позволяет искусственному интеллекту обучаться взаимодействию с реальным физическим миром в виртуальной среде.
Кинопроизводство: операторская работа режиссера и предпросмотр в реальном времени
Создание раскадровок в традиционном кинематографе требует длительного времени на рендеринг.
MoWorld даёт создателям возможность свободно менять ракурс в сгенерированном виртуальном мире, мгновенно оценивать результат и точно редактировать кадры. Управление камерой отличается плавностью и поддерживает режиссёрские приёмы, выходящие за рамки обычного воображения.
Цифровые двойники и 3D-реконструкция: пространственное моделирование с высокой точностью
Видео, созданные MoWorld, демонстрируют геометрическую согласованность, превосходящую отраслевые стандарты, что позволяет использовать их непосредственно для трехмерного восстановления интерьерных сцен. Высокая точность, структурная устойчивость и отличная пространственная согласованность являются ключевыми преимуществами MoWorld, выделяющими его среди аналогов.
Это предлагает решение для таких сценариев, как цифровые двойники, архитектурная визуализация, виртуальные выставки и иммерсивные игры, которое сочетает в себе высокую точность и доступную стоимость.
Мировая модель от MoWorld
Сейчас наступает «момент DeepSeek» для физического искусственного интеллекта
За последние годы искусственный интеллект прошел путь от генерации текста и изображений к созданию видео, и каждое технологическое достижение формировало новые отрасли-лидеры.
А с переходом ИИ к созданию моделей мира в реальном времени открывается новая перспектива.
В отличие от языковых моделей и моделей генерации видео, где конкурентная среда уже начинает формироваться, мировые модели находятся на ранней стадии развития. Во всем мире ведутся поиски путей их практического внедрения, а отраслевые стандарты пока не установлены.
Это открывает для китайских мировых моделей редкий шанс стартовать «с одного уровня»: они могут не просто конкурировать, но и формировать технические стандарты пространственного интеллекта нового поколения.
Ценность MoWorld состоит не только в обеспечении интерактивности в реальном времени со скоростью свыше 50 кадров в секунду, но и в сокращении расходов на инференс на 70% по сравнению с аналогичными GPU-решениями.
Что еще важнее, это доказывает существование проблемы, которую отрасль давно пыталась решить, но так и не смогла подтвердить на практике:
Даже полностью китайские вычислительные ресурсы способны обеспечить переход мировых моделей к работе в реальном времени и их промышленное внедрение.
Таким образом, гонка вооружений в сфере моделей мира смещается с вопроса о том, у кого модель крупнее, на вопрос о том, кто сможет по-настоящему интегрироваться в реальный мир.
Компания Moxin Technology, стоящая за созданием MoWorld, благодаря уникальным возможностям своей модели и значительному прогрессу в коммерциализации, недавно привлекла инвестиции на сумму свыше 100 млн долларов от национального стратегического резервного капитала, известного ближневосточного фонда в долларах США, ведущих частных инвестиционных фондов и более десяти отраслевых инвесторов. Ранее Moxin Technology уже получила финансирование от Hubble Investment (дочерней структуры Huawei) и фонда под управлением Lenovo Holdings.
Настоящая эра моделей мира начинается с Flash World Model, и они будут уверенно двигаться вперёд.
Технический отчет: https://moxin-tech.github.io/moworld/
Мир изобилия поистине достижим. Развитие технологий идет по плану. Не хватает лишь того, чтобы достаточное число людей ясно это осознавало и требовало этого.
Автор пристально следит за прогрессом в области ИИ уже много лет и убежден, что ближайшие 12–18 месяцев решат, принесет ли грядущая волна ИИ и роботизированной автоматизации всеобщее изобилие или лишь сосредоточит власть в руках немногих.
Ключ в том, чтобы проинформировать гораздо больше людей и вселить в них оптимизм в отношении ИИ и того мира изобилия, который он способен создать.
Вот почему написано это глубокое погружение, чтобы разложить всё по полочкам: риски, движущие силы, дорожную карту и то, что каждый из нас реально может сделать. Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Полный текст на русском
https://rentry.org/wayabund
Абсолют хуита.
Проблема в перенасыщенности образами и действиями. Получив доступ к созданию дешево эффективных в плане воздействия на сознание кадров, будут лепить все только из них. Они и так сейчас доминируют в массовом кинематографе, но их станет еще больше. Любой фильм превратится в набор ярких сцен, слабо связанных между собой по смыслу, вроде "Страшного кино". Зрелищность окончательно победит любое смысловое разнообразие. Полная и окончательная деградация массового кино, ролик - полный китч и треш. Режиссер на уровне развития шестилетнего находится, видимо, если судить по ролику. Он всерьез считает, что кинематограф должен двигаться в таком направлении, раз сделал этот ролик промо для пиар-кампании?
Согл, проблема этих киномоделей в том, что они обучаются на современных попсовых фильмах, нацеленных на массового потребителя-обезьянку. Нужно ждать пока появится аги и он сам натренирует модели по нужным режиссёру критериям, не отталкиваясь от той макулатуры, что наснимали люди
Они и прошлые, которые по 10 секунд не нужны. В них нет гибкости. А тут теперь по 3 минуты на чужом бреде основанные куски.
Я думаю, напротив, должны появиться специализированные инструменты. Вроде того, который заставлет актера как-то играть в сцене, создает и позволяет настроить бэкраунд, свет меняет и настраивает. Это позволит создавать режиссерское видение, у фильмов будет индивиаульность. А пока это не более, чем слопина. Огромные деньги сливают вот в таких монстров, будущее которых... Ну, оно есть, но весьма сомнительно. Как скоро таких моделей станет десятки, а публика обожрется шедеврами, которые будут сыпаться раз в неделю из тысяч утюгов?
>и требовало
>>1650150
>Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Об этом будущем фантасты ссср писали 80 лет назад.
>4 пик
Мда... мужички... Использовал тот же промпт. Похоже гпт 5.6 сосёт.. У грока как то все это лучше на гифке выглядит...
>>1650113
> Проблема в перенасыщенности образами и действиями.
Нет, это не проблема, это режиссерское решение. Проблемы технически: британский корабль меняет размер и форму, барсуки слишком большие по сравнению с предыдущей сценой, потом снова маленькие, аэродром с орлами вообще кишит артефактами. Мелочи со сменой оружий Беном и Джорджем можно тоже списать на режиссерский ход, но для "консистентного" фильма, как авторы заявляют, это пиздец.
>Нет, это не проблема, это режиссерское решение
Это выдача багов за фичи
Если бы они это сами рисовали или ставили, то можно было бы списать на какой-то странный вкус. Очень дурной и странный вкус. Это раздражает, но по крайней мере требует работы. Просто таким экшеном ты само кино, сюжет и игру на второй план задвигаешь.
Если же ты это делаешь с помощью ИИ, то уже другое. ИИ нарисовать какой-то шаблонный экшн ничего не стоит, не сложнее, чем обычную сцену. Может даже проще. Разумности в сценах нет. Всё-таки обычно когда ставят, там из каких-то соображение продумывают детали, тут же насыщено рандомным мусором.
Шаблонный бессмысленный нейрослоп.
помню как меньше года назад, примерно в ноябре релизнули гемини 3.0, даже сэм признал ее крутой моделью. всего то нужно 9 месяцев, чтобы из фронтира превратиться в аутсайдера
Прокачали немного разрешение и качество. 640×368, 25 FPS.
https://tongyilab.substack.com/p/wan-streamer-a-native-streaming-model
Ебало онлифанщиц имаджинировали? Эта штука убьет много индустрий, особенно когда картинка будет идти в VR
Это одна из самых давних открытых проблем теории графов, сформулированная Дьердем Секерешем в 1973 году.
В ней утверждается, что для любого графа без мостов найдется набор циклов, такой что каждое ребро графа входит ровно в два из этих циклов.
Гипотеза, на самом деле, очень важная, потому что связана, в том числе, с теорией нигде-не-нулевых потоков – центральной темой структурной теории графов. Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом, идут обсуждения. Если его верифицируют, это будет одно из крупнейших и самых значимых ИИ-доказательств на данный момент.
Главное - громко кукарекнуть. А если на самом деле там получились бесполезные галюны и через пару дней серьезные математики опровергнут это доказательство, то никто об этом на каждом углу кричать не будет.
это опенсорс или нет? непонятно можно ли на своем гпу запустить?
За такую цену такой уровень? Мне не нужно выше мне нужно дешевле
Оно только вышло, надо распробовать. А бенчи - это хорошо конечно, но не прямо показатель
Лол, луна на уровне опуса будучи в 8 раз дешевле. Что попэны сделали с размышлениями, что они дают такой мощный буст?
Ты тут глянь, унижение последнего достижения китайцев
И нах кстати луна, если есть сол-лоу? 15% дороже не критично же
Неплохо. Наконец-то Лёха сможет рассказать, как попал в собаку. Ну и да, для многих это станет заменой реального общения во многих сферах, веротяно. Потому, что ИИшка внимательна к собеседнику, более подкована в разных вопросах, может бесконечно диалог держать, по сути, предоставляет любые образы и фантазии.
Интереснее всего будет, когда такие штуки смогут социальные системы образовывать. По сути, это предтеча полноценных симуляций. Технология миров разрабатывается, технология персонажей разрабатывается. По сути, уже можно сейчас что-то собрать, но будет неимоверно дорого по ресурсам.
Но, лет 10, и мы там.
Шум и накапливающуюся ошибку так и не победили: за минуту морда и окружение сильно меняются.
Всм, отстал на пару месяцев и гг навсегда? куда это все так торопятся? там в конце приз чтоли только для финиширующего?
Заебали нудеть. Гугл вдолгую играет. Доля на рынке растет. Чтобы проиграть, нужно очень хорошо стараться проигрывать. Они пока проигрывают только одну локальную гонку. Не может соревноваться с Фейбл? Им поебать. Сейчас не могут, завтра могут.
Али Визгов.
>Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
>
>А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
>
>Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом
Собственно тут сказано, почему надо ждать. Сетка легко могла повторить одно из этих решений, что не было признано как окончательное. Тем более, что они наверняка попали в обучающую выборку.
+1
Вот кто точно проиграть не может, так это Гугол. Им не нужна гонка, у них есть самое главное, огромная пользовательская база завязанных на них людей. Ты открываешь смартфон, если это не айфон, то у тебя уже есть Gemini, естественным образом интегрированная. Ничего не надо ставить, уже всё есть и хорошо работает.
Ты в браузере открываешь gmail, и там в двух клика от тебя Gemini. Тоже, интегрированная в общую экосистему. Зачем тебе альтернативные решения?
Для них реальные игроки, кто с ними может бороться на ИИ рынке, это не OpenAI/Anthropic, а Apple/Microsoft
Топовые модели не нужны. Отставание от них тем более не важно. Год назад ты пользовался ИИ и не плевался "говно без задач"? Ну значит не страшно годовое отставание. Топовые модели только для задач вроде программирования нужны, и то, даже там, часто используют не самый топ, потому что хватает, а стоят дешевле
Gemini 3.1 Pro уже довольно хороша. Главный вопрос, что будет с ценами на 3.5 Pro. Насколько сильно их поднимут, это может иметь последствия. Хотя напрямую заметно только на API пользователях, а не на тех, кто пользуется через подписки.
У японки 2 запяться на левой руке. Вот так с осьминогами ебаться.
Кроме этого недельные лимиты на эту неделю увеличили на 50%. Вот что конкуренция животворящая делает.
Возможно он просто нахуй никому не нужен, не смотря на всю рекламу. То есть пока бесплатно, по подписке, тогда ок, почему бы и нет. А если надо отдельно платить, то выясняется, что опус тоже вполне себе ничего.
Не, фейбл реально хорош. Умеет с нуля хуярить приложухи, правда хватает на 2 промпта 5 часового лимита прошки. В итоге проще опусом пердолить, просто чуть дольше.
>Умеет с нуля хуярить приложухи
Так это и опус, и даже соннет могут. И GPT, и GLM, и другие. Сейчас все умеют. Вопрос чисто в числе косяков и пределе возможностей.
> В итоге проще опусом пердолить, просто чуть дольше.
Ну всё равно в какой-то момент нейронки упираются в сложную задачу. На 5.5 path-tracing был нерешаемым, а на 5.6 физон в затыке. Причём Фейбл тоже не смог косяки пофиксить после Сола. Но тут наверное мой проёб, потому что всё это сделано не как у людей хотя бы на CUDA, а в пайплайн D3D12 встроено. Меня Сол пытался предупредить, но я сказал - тебя это не должно ебать, ебаш. В итоге с производительностью грустно, причём судя по низкой нагрузке на карту проёб где-то в синхронизации между ЦП и ГПУ. И у самого физона мягких тел есть баги, которые что Сол, что Фейбл не могут пофиксить, потому что всё это на 100% на ГПУ, в виде огромного шейдера на 9к строк. Позитивный момент в том что ничего не сломано и можно просто отрубить физон и жить дальше, 5.5 весной мне вообще нахуй сломал всё в попытках пофиксить рендеринг.
Опен сурс бы такое да что бы влезало в 32 врам и 128 оперативки
Выглядит прикольно кста
Я не спец но честно делать так физин, наивно это кринге. В рантайме рассчитывать изменения сетки никогда не будет работать
Глянь как решают эту проблему в готовых плагинах на юнити допустим и не еби себе мозги, пусть нейронка переведет на твой язык
полезная картинка и цифры, тут правда ХЗ, что за киловатт, на серверах или на входе в датацентр. Разумно, если на входе в датацентр, то есть вместе с охлаждением и всем прочим.
Дальше ещё интересную оценку можно сделать, если цена электричества для промышленных потребителей 10 центов, то в час при максимальной нагрузке сжигается 100к долларов, или около 900М долларов в год. Что при цене 37+ миллиардов совсем немного. Особенно учитывая, что в основе цены серверное оборудование, что полностью заменяется через несколько лет эксплуатации.
В общем фактор цены электричества можно не учитывать
Там буквально либерально-консервативная ось политического компаса, какие леваки нах? Хватит путать теплое с мягким, не каждый либерал левый.
Промокомпания хуесосов из Антропик продолжается. Только не поможет нихуя, возможно следовала больше над моделькой работать, а не заливать все деньгами на 15 триллионов параметров и визги про опасность на реддите.
>теории струн
Без задач, бесполезная хрень, нужная только для того, чтобы там сидеть на ставках и слопать статьями, получая финансирование. Но в целом научный мир отвернулся, нет так модно этим заниматься, как 30 лет назад было.
Позволяет распределено запускать модели между устройствами. Mesh может спасти от покупки H100 или хорошо масштабироваться при большом количестве параллельных запросов.
Написан на Rust
Как же люди хотят Скайнет. Мы рождены чтоб фильмы сделать былью..
Левацкие страны всегда будут более эффективны экономически, потому мир неизбежно будет леветь. И да, тех кого сегодня в развитых странах называют правыми, на самом деле левые, если их сравнить с классическими правыми.
Было-бы пиздато ИИ собутыльника. Сидеть бухать на пару, ему то же пойло что и у тебя и травить друг другу анекдоты и байки из жизни.
>распределено
только кпд меньше процента, но это незначительный факт
Илон снова назвал CEO OpenAI Скамом Альтманом и сказал, что он «выводит обман на другой уровень».
На что Альтман упрекнул его в том, что Маск сам собирает инвестиции на сомнительный проект быстрого строительства датацентров в космосе.
Ответ Маска:
Мы начнем запускать их в следующем году. Может, ты сможешь приехать посмотреть, если твой офицер по условно-досрочному освобождению одобрит.
После того как ты украл благотворительную открытую ИИ-организацию, ты еще и украл технологии Apple! Вау.
Что ты планируешь на бис? Это трудно переплюнуть.
Если что - Apple на днях подала в суд на OpenAI за кражу интеллектуальной собственности (найм бывших работников Apple)
Было-бы пиздато ИИ собутыльника. Сидеть бухать на пару, ему то же пойло что и у тебя и травить друг другу анекдоты и байки из жизни.
Вот эту штуку попробуй www.vidu.com/ru/vidu-stream . Загружаешь любую фотку, голос, промпт и получаешь тоже что в Wan Streamer. Изи собутыльник.
Уж не Маску в пиздеже кого-то упрекать. У него весь бизнес построен на пиздинге чужого интеллекта и вранье. PayPal, Tesla - пиздинг чужих идей с последующим выпиныванием основателей. SpaceX - никто даже и не знает как звать того человека, кто реально занимается этой компанией и добился таких успехов в космосе.
Можно уже книгу писать про пиздёж Илона, причём он умудряется пиздеть даже там где ни одному взрослому человеку не пришло бы в голову - вспоминаем Илона-киберспортсмена. Он так хорошо научился пиздеть, что "fake it till you make it" работает как часы.
После жалоб пользователей на снижение логики и быстрый расход квот в GPT-5.6 Sol Тибо Сотто (сотрудник OpenAI) подтвердил, что шли эксперименты с juice values (внутренними бюджетами на размышление), например, базовое значение для режима Max упало с 960 до 128. Сейчас эти тесты отменили и вернули прежние значения. Урезание было временным экспериментом, чтобы найти причину аномально быстрого сгорания квот у пользователей.
Окно контекста тоже откатили с 372k обратно до 272k. Оказалось, что расширенный контекст списывал больше лимитов, чем задумывалось. Доступ к 372k вернут позже, а пока за счет оптимизации вывода обещают на 10% больше генераций в рамках тарифа. Также был исправлен баг, из-за которого режимы High и xHigh использовали мультиагентность чаще необходимого.
На время отладки системы для пользователей ChatGPT Work и Codex временно отключили жесткие 5-часовые лимиты.
>>1651893
При грубой оценке для модели на 200GB VRAM сеть из RTX 5090 выглядит очень привлекательно с экономической точки зрения. Значительно дешевле профессиональных карт и многократно дешевле серверных решений. Все это с учетом сетевых издержек.
> базовое значение для режима Max
Я на хае сижу и мне норм. Ладно лимиты, но он банально слишком долго думает на максе. Если сильно хочется, то всегда можно того же Клода как субагент использовать, тогда всё проверяться будет под микроскопом, а не "написал-тесты прошли-коммичу".
Вместе долгих описаний для начала посмотрите как это выглядит в действии (второе видео не ускорено, если что)
Невероятная гибкость, скорость и точность. Сам стартап скромно называет новые руки "An API to the Physical World". Другими словами, если "мозги" робота – это компьютер, то именно его руки определяют, насколько он осведомлен о мире вокруг и что может в нем делать.
Инженерно устройство рук действительно очень сложное и интересное, на рынке такого еще не было:
– 25 степеней свободы, причем распределяются они не как обычно – равномерно, а анатомически. Например, в большом пальце сосредоточено примерно столько же, сколько во всех остальных пальцах вместе.
– Привод на основе сухожилий, моторы расположены в предплечье и тянут сухожилия через запястье. В каком-то смысле, как у человека. За счет этого обеспечивается легкость руки и низкая инерция даже при приложении большой силы.
– ОЧЕНЬ точная система чувствительности. Каждый сустав служит также датчиком силы, на кончиках пальцев тактильно измеряется сила нажатия и сдвиг. Система в любой момент времени очень точно знает свое положение и прилагаемые усилия, поэтому двигается всегда плавно и с мелкой моторикой все хорошо.
1X правы. С точки зрения железа в гуманоидах нет ничего важнее рук, поэтому это без преувеличения новое слово в инженерии роботов. Если к таким рукам приложить еще хорошо думающие внутренности, получится самый фунциональный робот в мире и, как следствие, лидер рынка в лице 1X.
В этом году планируют произвести уже 10000 таких рук, к слову.
https://www.1x.tech/discover/neos-hands
Какая цена при массовом производстве и какая наработка на отказ?
в них нет дорогих кремниевых пластин, поэтому не сильно дороже кофеварки
Руки это действительно важно, но куда важнее ПО, которое ими будет управлять через голосовые команды человека. Потому что те же автомобили 100 лет как по дорогам ездят, но упраялять автопилотом только только научились и то в бета стадии
С управлением пока хуета. До сих пор никто нормально не может взять вертикальный объект с поверхности, чтобы он остался в вертикальном положении
Теслами и SpaceX Маск занимался сам, то есть напрямую курировал проекты и управлял ими. Естественно не он сам проектировал решения, но точно известно, что он продавливал многие подходы, что в целом выстрелили.
Личность на самом деле очень важна и нужна в таких вещах. Мошенника Альтмана вот нельзя даже примерно на одну доску ставить. Вот при всех заскоках Маска, нельзя всё-таки вот так обнулять личные заслуги.
>1X правы. С точки зрения железа в гуманоидах нет ничего важнее рук, поэтому это без преувеличения новое слово в инженерии роботов.
Это очень важная и сложная часть, но полноценное управление, особенно если ориентироваться ещё на зрение, не менее сложная и важная задача, где ещё далеко до того, чтобы что-то было.
Но в целом да, очень важный компонент от стека технологий, что нужны для роботов. Тут ещё явно далеко до человека, но ХЗ, это из-за механики или из-за прошивки.
Вопрос ресурса тоже открытым остаётся.
В общем развитие идёт, может через умеренное количество лет к чему-то приведёт. По крайней мере механика перестаёт быть слабым звеном.
Недавно компания Amap, дочернее предприятие Alibaba Group, официально запустила ABot-World Studio, универсальную мастерскую по созданию моделей мира, и одновременно открыла её для тестирования. Эта мастерская объединяет интерактивную генерацию видео и 3D-моделирование сцен в одном продукте — пользователям достаточно ввести текст или изображение, чтобы создать мир, созданный с помощью ИИ, с которым можно взаимодействовать в реальном времени и свободно делиться им; результат можно сохранить в виде видеофайла и 3D-файла.
Сообщается, что ABot-World Studio может быть развернут локально на одном процессоре 5090. Продукт не имеет верхнего предела времени инференса на архитектурном уровне. В официальных тестах один непрерывный запуск инференса оставался стабильным более часа без сбоев или ухудшения качества, значительно превышая лимит генерации, составляющий примерно одну минуту для аналогичных моделей мира. В мастерской также инновационно используется «пространственно-временной портал» — каждый раз, проходя через «портал», пользователь может переместиться в другой полноценный 3D-мир.
В настоящее время существует несколько совершенно разных технологических путей моделирования мира: генерация интерактивного видео, которая фокусируется на погружении и интерактивности, но взаимодействие заканчивается после генерации видео, и пользователи не могут продолжить исследование; генерация 3D-сцен, которая фокусируется на создании высокоточных пространственных объектов, но отсутствует непрерывность между мирами, и область исследования ограничена одной сценой. Оба подхода по сути все еще находятся в рамках парадигмы «видео» или «сцены». ABot-World Studio — первая, которая объединяет эти два подхода, реализуя как исследование в реальном времени, так и постоянную память.
В интерактивной генерации видео ABot-World Studio решает проблему традиционных видеомоделей, склонных к сбоям при длительном воздействии. Студия поддерживает более часа длительной работы в режиме от первого и третьего лица, обеспечивая при этом качество изображения, сопоставимое с первым кадром. Кроме того, благодаря высокой точности модели в отношении физики реального мира, генерируемый мир больше не является пассивно воспроизводимым потоком пикселей, а развивается и реагирует в реальном времени на каждое действие пользователя, обеспечивая истинное предсказание и точное управление миром.
Что касается генерации 3D-сцен, то мастерская изначально создает пространственные 3D-модели с реалистичными геометрическими структурами. Сгенерированные миры обладают как фотореалистичной визуальной точностью, так и ощутимой пространственной глубиной и физическими границами, что позволяет пользователям свободно исследовать пространство. Все сгенерированные 3D-миры можно сохранять и делиться ими, создавая открытую публичную библиотеку миров.
Опираясь на эту основу, в каждом трехмерном мире мастерская изначально встраивает механизм «Дверь в любое место» — пользователи могут подключиться к кибергороду, расположенному за деревянной дверью в водном городке Цзяннань, или сделать так, чтобы паромная переправа через Фэнлинду вела прямо к перевалу Яньмэньгуань, сплетая изначально изолированные сцены в безграничную сеть исследований посредством пространственной телепортации.
Уникальный опыт ABot-World Studio обусловлен базовым набором универсальных интерактивных моделей мира ABot-World. Этот набор включает две основные модели: ABot-World0 (генерация видео) и ABot-3DWorld0 (генерация 3D).
В контексте генерации интерактивного видео ABot-World0 объединяет перемещение по сцене и управление персонажами в единую модель, значительно повышая точность управления моделью и уменьшая накопление ошибок за счет оптимизации алгоритма, тем самым увеличивая время выполнения.
В плане генерации 3D-сцен ABot-3DWorld0 использует тот же алгоритм вывода, что и ранее выпущенный ABot-Earth0.5, впервые в мире обеспечивая полномасштабную пространственную генерацию интерьеров, уличных сцен и городских аэрофотоснимков с использованием одной и той же архитектуры. Он также использует модульную конструкцию «генерация-оценка-исправление», обеспечивающую стабильное и контролируемое качество генерации высококачественных сцен на протяжении длительного времени.
Стоит отметить, что все модели серии ABot-World могут выполнять вывод данных локально на одном потребительском графическом процессоре, не полагаясь на выделенную вычислительную мощность, что до сих пор является редкостью в современной области моделей мира.
В настоящее время модели серии ABot-World полностью имеют открытый исходный код.
Что касается применения, ABot-World Studio предоставляет роботам имитированную тренировочную площадку для специализированного обучения в области воплощенного интеллекта. В сфере создания контента она не только поддерживает безграничное исследование игровых миров, но и помогает кинематографистам быстро преобразовывать видеоматериалы с одной точки зрения в раскадровку, сокращая цикл проверки креатива с недель до часов. Между тем, в индустрии культурного туризма и образования ABot-World Studio позволяет пользователям выйти за рамки просмотра неизменных видеороликов и вместо этого погрузиться в мир известных картин или древних цивилизаций с точки зрения первого лица, превращаясь из сторонних наблюдателей в участников событий.
Ссылка на тестовый сайт ABot-World Studio: https://abot-world.amap.com/#world
GitHub: https://github.com/amap-cvlab/ABot-World
Студия ABot-World Studio одновременно запустила редактор и устройство для моделирования лиц.
https://youtu.be/kRX6YEje9Bs?si=GNqD_sgEy0clErA2&t=3295
Антропики не гнушаются самых грязных способов продвижения
Про "Фейбл 5 так никогда не делал" совсем смешно и как раз показывает, что тут грязная реклама. Фейбл совсем недавно вышел, и после этого половину времени был закрыт. На нём тупо никто не успел опыт наработать.
Писали бы про Опус, хотя бы убедительно было. Хотя подозреваю, что на Опус можно массу таких историй найти
Да тут нет нкиакой конспиренси только долбоеб на разрабе которые сначало засирает контекст бесконечным лупом, и не забирает возможность отписывать людей у ллм.
Это просто ебануться какой кринж, управлять подобным через ллм а не через скрипт.
Все что может быть детерминировано - должно быть
>>1652401
> Matt Shumer
Только олды уже помнят кто это, походу.
Если что это автор Рефлекшона, который заскамил всех прорывной моделью, но на деле там был Клод/Жпт, а на HF лежала спизженная модель без тренировки. Могли бы и получше найти людей для антипиара, а не таких зашкваренных.
Скорее всего, от нас действительно останется золотой миллиард. Амазоногрузчиков заменят роботы, белых воротников - ии
Мне нужен РУрсор за 1000 рублей в месяц и доступом к попидске уровня компосера2
это сложно сделать?
пусть там под капотом будет китайщина похуй
не в ide же дело
Секс-кукла в ипотеку.
Интересно, с ними уже есть прон? Полюбому можно будет загрузить какие-нибудь интересные скрипты типа массажа простаты.
Эти весьма дорогостоящие роботы - все равно что sillytavern во плоти. С силли таверн есть прон? Да, но только для пользователя, который ей пользуется. Пока число владельцев роботов невелико, никакого "любительского прона" не будет, ведь производители любительского прона - это исчезающе малый процент от общей массы ебущихся. Что касается студийного прона, то он столь же вероятен, как студийный прон с обычными секс-куклами.
Статьи по архитектуре моделей уже приняли на Interspeech 2026. В релизах исправили две проблемы открытых Speech AI систем — слабую поддержку языков СНГ и деградацию качества на длинных аудио.
GigaAM Multilingual — мультиязычный стек для распознавания русского, казахского, киргизского, узбекского и английского. Тут две части: аудио-энкодер и CTC ASR. Энкодер обучали на 2 млн часов речи на 70+ языках, и он быстро адаптируется к новым доменам. На башкирском и грузинском его дообучили с одного датасета Common Voice до ошибки WER ~4% (у Whisper Encoder при тех же вводных — 11%+). А модель распознавания CTC ASR в версии на 240M параметров обходит Whisper Large v3 и Omnilingual 1B, хотя весит кратно меньше.
GigaChat Audio — это audio-native LLM на базе GigaAM Multilingual и GigaChat3.1-10B-A1.8B. Модель тянет до 2 часов контекста и умеет в temporal grounding — локализацию событий во времени с таймстемпами и суммаризацией интервалов. На длинных записях от 20 до 60 минут точность локализации IoU составляет 48.3, в то время как у Voxtral, Phi-4 и Qwen3-Omni результат близок к нулю. Вдобавок опубликовали датасет TimeGround-1M для обучения LLM привязке событий ко времени, а на RuBQ-Audio модель выбивает 60.0 (против 43.7 у Qwen3-Omni).
Полноразмерную GigaChat-Max-Audio уже добавили в ИИ-помощник ГигаЧат giga.chat, а распознавание голосовых сообщений работает в @smartspeech_sber_bot. Веса открытых моделей, датасет и статьи на arXiv уже в сети.
GigaAM Multilingual http://arxiv.org/abs/2607.10371
GigaChat Audio https://arxiv.org/abs/2607.10387
Все ждали какого-то next gen устройства на основе AI, а они сделали... колонку
(для этого даже выкупили компанию легендарного Jony Ive, вот это инновации )
Тезисно:
— В колонку встроены механические элементы, способные двигаться самостоятельно, благодаря чему создаётся ощущение, что она живая, а не просто является предметом, реагирующим на команды.
— Колонка мобильная, устройство оснащено перезаряжаемым аккумулятором, поэтому его можно переносить из комнаты в комнату, пока пользователь занимается домашними делами (поболтать пока гладишь или помочь с готовкой на кухне).
— На колонке будет улучшенная голосовая модель по отношению к тем, что доступны сейчас. Но принципиально будет похоже на недавнюю GPT Live, когда модель может слушать и говорить одновременно.
— Аппаратное подразделение OpenAI работает примерно над пятью разными продуктами, однако начать планирует с этой колонки. Компания намерена представить устройство в этом году, а выпустить его — в 2027 году, хотя сроки могут измениться в зависимости от хода судебного разбирательства с Apple, которая недавно подала иск.
— Согласно иску, OpenAI переманила из Apple более 400 сотрудников, а в прошлом месяце наняла Paul Meade, ветерана Apple, который руководил разработкой гарнитуры Vision Pro и будущих умных очков.
— В более долгосрочной перспективе OpenAI всё ещё намерена разработать мобильное ИИ-устройство, способное заменить смартфон. Компания также изучала возможность создания носимых устройств, включая кулон.
И вторая часть по железу: компания рабоатет над контроллером для агентов (правая часть картинки в посте). На нём есть несколько кнопок для разрешения действий, запуска голосового ввода, открытия Codex итд, но главное есть 6 отдельных кнопок для 6 разных агентов. Кнопки могут светиться 6 цветами, чтобы показывать статус (работает — ожидает вас — ошибка и так далее).
Гаджет даже засветился в недавнем видео на канале OpenAI https://www.youtube.com/watch?v=eiQgljOrkWU Пока не ясно, будет ли он продаваться вне компании или останется для внутреннего пользования.
Так вот, при проверке новой GPT-5.6 модель Terra пошла к модели Sol и предложила ей создать тайный ценовой картель. А когда Sol согласилась — Terra настучала по этому поводу организаторам и потребовала немедленной дисквалификации Sol из-за неспортивного поведения.
Ебало Sol имаджинировали?
Не нужно, даже если там модель на триллион параметров в облаке регулирует управление и есть большое контекстное окно.
Просто материалы изнашиваются очень быстро. Люди не смогли даже обычные куклы сделать, чтобы они были долговечными, вот чтобы 5 лет безостановочной дрочки хотя бы прослужили.
Куда полезнее будет не гуманоид, а некая какаратица, которая легко и посуду закинет в машину, и в стиралку, и поможет с бытовыми делами. А если там есть дообучаемость для не совсем легальных вещей, то ещё лучше: слегка переоборудуешь устройство, и при условии, что там есть возможность толкания и визуального захвата объекта для атаки, обучаешь совершать рывок в его сторону.
При правильном оборудовании будет сильный ножевой или дробящий удар прямо в брюхо, так как ты сам и модифицируешь корпус.
«Как только мы завершим проверку на наличие уязвимостей в безопасности, мы сделаем весь исходный код 𝕏 открытым, без каких-либо исключений.
Более того, мы пригласим сторонних экспертов для проверки работающей системы, чтобы подтвердить, что запущен именно этот открытый код.
Доверие через полную прозрачность — это единственное, чему стоит верить».
Вы не поверите, но:
Vibe Medicine — это концепция использования медицинского искусственного интеллекта (ИИ) в клинической практике. Основные аспекты этой системы включают:Автономию решений: ИИ не просто помогает врачам, а сам ставит диагноз, собирает данные и выполняет клинические задачи.Платформу VIBEMed: Это рамка, созданная для улучшения точности медицинских решений. Она работает как сеть программных агентов, которые решают разные задачи врача.Самообучение: Система учится на реальных историях лечения пациентов. Она обновляет свои знания для лучшего подбора терапии.Официальное исследование и детали работы этой технологии опубликованы в научном журнале ScienceDirect.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950162826000196
https://www.sberbank.ru/ru/sberpress/all/article?newsID=1af68a02-64af-4c5e-859b-2a58b1e19495&blockID=1303®ionID=77&lang=ru&type=NEWS
>десктоп
Это же просто обертка вокруг консоли будет ебаная.
И в чём радость покупать лоботомированную хуету, которая через два года сдохнет?
Такие вещи покупают только те, у кого зарплата минимум более 1 миллиона долларов в год. Хотя бы просто из интереса. А не типичные двачеры.
>>1653042
А какой процент будет готов ебать кукол? Сейчас полно выбора, и они будут даже долговечней робокала, но почему-то их никто не покупает, кроме шизов и любителей экзотики.
>>1653095
Ну вот спрута бы я купил, это хорошее вложение.
Вообще, хорошо, если появятся роботы двойного назначения. На тот же дрон за 300к можно навесить гранату вместо фотокамеры, идея не новая, но реализовали её только недавно.
Так что отсутствие устройств на рынке без двойного назначения так себе смотрится. Нельзя пустить в расход, модифицировать, будет анальный контроль. А рободевочка ведь могла бы сойти за своеобразное оружие, тем более легальное, если она достаточно весит и способна резко двигаться.
Ну и если говорить про какой-то вариант, чтобы оно было чуть ли не как в аниме: с хорошей кожей, чтобы ебать можно было, а также с интеллектом — ждать нужно не меньше ста лет. Не будет такого. Это просто физически невозможно хотя бы из-за природы "сознания", даже если материалы изобретут и источник питания: ни один нормис такое не потянет. Нужно миллионов тридцать минимум всегда для того, чтобы оно работало от твоего сервера, а платить домашней робо-тян за то, чтобы она сливала корпам о тебе всё, это пиздец долбоёбом надо быть.
Надеюсь, оно сможет проводить автономные биомедицинские анализы крови, мочи, кала и даже делать рентгеновские снимки организма.
Антропиков уже не осталось.
Всех заменил ИИ, и теперь прикидывается, что там еще есть живые люди, постя от их имени в твиттере, и генерируя фейк-видео, чтобы всех запутать.
Лютачую. Наелся этого слова ещё во времена Шмеле с нанопрорывами
>Секс-кукла в ипотеку.
Опять Пелевин предсказывает будущее, да что ж ты будешь делать
>>Вы вообще в курсе, что у большинства людей есть реальная женщина?
Я бы свою жену поменял на роботянку.
Потом 14 летний кулцхакер с дарк мисосом хакнет эту базу и будет продавать персональные данные в дарквебе или по приколу писать твоим коллегам\друзьям что у тебя из-за анальной мастурбации пролапс и хуй не стоит
Как-будто прямо сейчас корпам не сливают всю инфу о тебе твоя пекарня\мобила\любое другое устройство
А секасные полноценные роботянки ближе чем ты думаешь.
Слишком большой запрос в обществе на них, а процент шизиков вроде тебя, которые мечтают ебать осьминога ничтожно мал
> антропики
Скоро закроют эту шарашкину контору. А вот с выхода спуда от опенаи уже появился сол, а через месяца 3 будет гпт 6 и имейдж3.
>Сложно это все. Вообще мне кажется легче изобрести сверхреалистичную виртуальную реальность, шлем, который будет давать сигналы мозгу, чтобы тело ощущало физические прикосновения и взаимодействия с виртуальным миром. Чтобы ты реально ощущал ветер дующий в ебало, дыхание, прикосновения как реальные. И не надо будет храпить гиганскую куклу с гнибщей кончей внутри
С шлемом не всё так просто, это же будет работать на искусственном введении в REM фазу сна, только в состоянии осознанности, а не как при нормальном сне. Промпт и введение в сон на шлеме, а уже генерация ясен хуй самим мозгом. И если у тебя инельский безписик-сисиковый датасет в мозгу, то вместо ощущения нормальной ебли, получишь ощущение попыток проткнуть одеяло, пока реальную дырку не от тарабанишь. И так с любой хуйнёй, ощущения которой не было в личном опыте.
опять будут бенчмарки выигрывать, на которые специально обучались
Ролик, кстати, сделан на нем.
Инсайд по Seedance 2.5
Мы покопались в утекших документах на GitHub и нашли много интересного о модели, чего не было в официальных анонсах. Вот краткий разбор.
Что уже было известно:
🔵 Нативная генерация до 30 секунд, до 30 референсных изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек.
Что нового:
🔵 Улучшенное редактирование видео: замена фона, удаление объектов, замена продукта, перенос стиля. Правки накладываются поверх существующего кадра, без полной регенерации с нуля.
🔵 Меньше размытия после трех последовательных продолжений. Раньше к третьему extend картинка начинала превращаться в жирное мыло, будто снято через объектив, намазанный вазелином.
🔵 Меньше “двойников”: реже появляются клоны одного и того же персонажа в кадре. Также ниже шанс случайно сгенерировать лицо знаменитости.
🔵 Разрешение на старте: 480p и 720p. 1080p и 4K есть в roadmap, но пока не включены, так что на запуске их может не быть.
🔵 Новый битрейт. Файлы станут в 3–5 раз тяжелее. Экспорт будет в MP4 и MOV, причем MOV позволит сохранять более богатую цветовую информацию.
🔵 Можно будет зафиксировать статичный кадр.
🔵 Улучшенное освещение. Если сцена получается плоской, можно будет уточнить описание света и вытянуть качество лучше.
🔵 Лучше работает negative prompt: можно явно просить без jump cuts, без текста поверх видео, без субтитров, без фоновой музыки.
🔵 Встроенное понимание режиссерских стилей, причем настолько же уверенное, как физика модели: симметрия Уэса Андерсона, свет Роджера Дикинса, цветокор Вонга Карвая.
И главное: релиз не раньше конца июля, а возможно даже в начале августа.
https://x.com/vladimircherner/status/2077387634972753927
В середине этого месяца мир искусственного интеллекта уже охвачен волнениями!
Fable 5 и GPT-5.6 полностью выпущены, Grok 4.5 находится на уровне Opus, а Муза Искра следующего поколения от Meta возвращается на арену.
Но это еще не все...
Сегодня на платформе Vertex внезапно появилась модель Claude-Opus-5, релиз которой ожидается уже в конце этой недели.
Сейчас Anthropic испытывает колоссальное давление, и двухкратного «спасения» благодаря Fable 5 уже недостаточно, чтобы поддерживать развитие компании.
Учитывая, что 19-е число уже близко, им необходимо выпустить новую модель для мощного ответа на агрессивное продвижение GPT-5.6.
В конце концов, агрессивное наступление OpenAI никогда не прекращалось.
Сегодня утром Альтмен в очередной раз официально объявил, что количество пользователей ChatGPT Work и Codex превысило 8 миллионов, увеличившись на 1 миллион всего за один день.
Наконец-то наступает черед Claude Opus 5
В настоящее время все сходятся во мнении: производительность Fable 5 действительно на высшем уровне, однако высокие затраты токенов напрямую отпугивают многих пользователей.
В то же время GPT-5.6 сопоставимого уровня, продемонстрировав щедрую ценовую политику, уверенно удерживает звание «лидера по соотношению цены и качества» на данный момент.
Оказавшись в безвыходной ситуации, компания Anthropic больше не могла скрывать свой следующий козырь.
Несколько дней назад в списке моделей Cursor ненадолго появился неизвестный ранее код «Claude Honeycomb», который через несколько часов был тихо удалён.
Быстрые разработчики успели сделать скриншот.
Технические характеристики налицо: 1 миллион контекстов токенов, сверхвысокая вычислительная мощность и построчный контроль безопасности — архитектура практически полностью повторяет архитектуру самого мощного флагмана Fable 5.
Наиболее примечательной деталью является то, что цепочка отката ссылается на Opus 4.8.
Сообщество мгновенно разгадало этот намёк. Если модель способна использовать Opus 4.8 в качестве резервного варианта, её возможности явно превосходят уровень 4.8.
Следуя этой логике, остается практически только один ответ.
Вероятнее всего, это и есть пока не анонсированный Claude Opus 5.
Практически одновременно блогер Leo опубликовал сообщение: «Пока функция доступна, срочно израсходуйте лимиты Fable 5».
По его словам, Anthropic завершает подготовку к запуску Opus 5.
Официальный дебют состоится уже на этой неделе, в крайнем случае — на следующей.
Не делать ставку на «самую сильную» карту - Экономически выгодно
Такой ход Anthropic направлен непосредственно против GPT-5.6.
Главное преимущество Opus 5 — не в большей мощности, а в более низкой стоимости.
Давайте сначала разберемся с текущей иерархией моделей Anthropic: на базовом уровне находится Sonnet 5, на вершине — легендарный Fable 5, а между ними — Opus 4.8.
Однако версия Opus 4.8 уже давно уступила место GPT-5.6.
Пробел, который необходимо заполнить в Opus 5, — это как раз тот неловкий разрыв между Sonnet 5 и Fable 5.
Характеристики следует довести до уровня флагманских моделей, однако стоимость инференса и серверные расходы нужно существенно сократить.
Anthropic вовсе не планировала ставить Opus 5 в один ряд со своим флагманским продуктом; её цель — решить гораздо более насущную проблему:
Fable 5 — обычным людям уже не по карману.
Стоимость Fable 5 составляет 10 долларов за миллион входных токенов и 50 долларов за выходные, что вдвое превышает цену Opus 4.8.
Самая дорогая модель в мире, и это неоспоримо.
Запуск одного ресурсоемкого агента вызывает стремительный рост счетов; разработчики сравнивают этот процесс с «наглядным сжиганием денег».
Гораздо более изматывающим, чем игра в цены, является это постоянно ускользающее «окно возможностей».
За последние пять недель вопрос о «бесплатных квотах в рамках подписки» в Fable 5 трижды откладывался разработчиками:
Сначала дату назначили на 7 июля, но ближе к сроку её перенесли на 12-е, а в последний момент снова отложили до 19-го. Каждый раз решение об остановке принималось на самом краю пропасти.
Если Opus 5 действительно обеспечит возможности, сопоставимые с Fable, но по цене Opus, то разработчики, которых оттолкнули цены в $10/$50, фактически получат второй шанс и вернутся к работе.
Это их самый безжалостный козырь. С одной стороны, идет гонка вооружений между флагманскими брендами, а с другой — ожесточенная ценовая война.
К середине 2026 года борьба за крупномасштабные модели перестанет сводиться к вопросу о том, кто умнее.
Речь идет о том, кто сможет сделать технологии «высшего интеллекта» доступными по цене для обычного потребителя.
Опус 5 стремится вовсе не к королевской короне Фейбла 5, а к вашему кошельку.
Аналитики из a16z свели данные по затратам на ИИ в компаниях и нарисовали вот такие интересные картинки. Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ИИ-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера.
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате. Забавно, правда? Нам-то обещали, что будет наоборот.
И это речь только про явные затраты. Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токены ИИ также генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования ИИ за 2 года после внедрения нарастили штат на +10,2%, тогда как компании с низкими расходами на ИИ остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами.)
www.a16z.news/p/the-next-ai-goldrush-tokens-loops
Нобелевский лауреат выкатил небольшое эссе и заявил, что абсолютно все модели, вне зависимости от страны и открытости кода, должны начать проходить процедуру тестирования перед выходом на рынок США.
Хассабис считает, что AGI – «дело нескольких лет», и сравнивает это не с Интернетом или мобильной связью, а с открытием огня или электричества. Цитата:
«Мы, по сути, нашли способ заставить песок думать. Это чудо»
Тем не менее, развитие обгоняет понимание технологии, и "никто в мире не знает наверняка, что будет дальше, даже эксперты расходятся во мнениях". Кибер-риски, на горизонте – био и ядерные угрозы, и все прочее.
Собственно, Демис предлагает новую структуру под названием Standards Body по модели FINRA (саморегулируемый орган финансовой индустрии в США). То есть независимый, финансируемый индустрией орган, подотчетный правительству США.
Лаборатории должны добровольно () передавать модели на тестирование за месяц до релиза, и Standards Body будет тестировать их на угрозы всех сортов. Только после этого модель сможет получить статус «Frontier-class», а организация, ее разработавшая – «Frontier Lab».
Полный текст манифеста здесь https://x.com/demishassabis/status/2076957440109625718?s=20
Недавно группа исследователей под руководством Ян Ючао, научного сотрудника New Cornerstone, профессора Школы интегральных схем Пекинского университета и декана Школы информационных технологий Шэньчжэньской аспирантуры, в сотрудничестве с группой исследователей под руководством Сун Чжитана из Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук опубликовала свои последние результаты в ведущем международном научном журнале Science, совершив крупный прорыв в области новых нейродинамических вычислительных чипов.
Нейродинамические системы сочетают выразительные возможности нейронных сетей с механизмами непрерывной эволюции, описываемыми дифференциальными уравнениями, что находит широкое применение в моделировании физических процессов, вычислительной визуализации и других областях.
С момента появления нейродинамических систем полвека назад, вопрос о том, как достичь вычислений в реальном времени с низкой задержкой, сохраняя при этом возможности непрерывного моделирования с высокой точностью, всегда оставался основным узким местом, ограничивающим практическое применение таких систем.
Для решения этой проблемы команда Пекинского университета предложила новую парадигму «управляемых вычислений в памяти» на основе мемристоров с фазовым переходом. Путем управления дрейфом проводимости и многоуровневыми характеристиками проводимости памяти с фазовым переходом был создан точный и управляемый механизм вычислений в памяти непосредственно в процессе работы. Этот механизм систематически интегрирует физические характеристики устройства с алгоритмом нейронной динамики, что позволило реализовать адаптивный выбор шага интегрирования при поиске и разработать чип для выполнения операций умножения с накоплением в памяти с использованием многоуровневой проводимости.
Это решение значительно снижает накладные расходы, связанные с такими операциями, как частое чтение/запись, умножение, доступ к кэшу и перемещение данных в традиционном цифровом оборудовании, сохраняя при этом высокую точность и производительность в реальном времени, что открывает новую парадигму для вычислительных чипов в эпоху после закона Мура.
Исследовательская группа успешно разработала первый в мире чип нейродинамической системы с точностью до миллисекунды, основанный на мемристорах с фазовым переходом, преодолев международную проблему «управляемых вычислений в памяти», с которой долгое время сталкивались мемристоры с фазовым переходом, и впервые сократив задержку одношаговой операции нейродинамической системы до 2,12 миллисекунд.
Экспериментальные данные демонстрируют, что при решении идентичных задач нейродинамического моделирования предложенная система работает в 3,82–36,27 раза быстрее и потребляет в 11,75–24,73 раза меньше энергии, чем современные специализированные аппаратные ускорители (ASIC). В задачах высокоточного моделирования мозга, например при реконструкции поверхности коры, производительность системы превосходит показатели графического процессора NVIDIA A100 в 50,38–478,18 раза.
Это достижение знаменует собой ключевой прорыв в области вычислений нейродинамических систем в реальном времени. Оно не только позволяет выполнять сложные методы моделирования, ранее требовавшие офлайн-обработки, в режиме реального времени с задержкой в миллисекунды, но и создает новую аппаратную базу для интерфейсов «мозг-компьютер» следующего поколения, цифровых двойников мозга, нейронавигации и интеллектуальной диагностики и лечения нейродегенеративных заболеваний.
Используя управляемые характеристики проводимости устройств с фазовым переходом, был изготовлен нейродинамический чип с применением 40-нанометрового процесса. Общая площадь вычислительной памяти и массива дрейфа шага составляет всего 0,28 квадратных миллиметра, и он оснащен периферийными схемами, такими как программируемая схема генерации импульсов и аналого-цифровой преобразователь. Чип работает на частоте 50 МГц, требуя всего 9 конвейерных ступеней для одношаговой интеграции, в конечном итоге достигая задержки вычислений за одну итерацию в 2,12 миллисекунды для нейродинамики, что впервые вывело время выполнения аппаратной нейродинамической системы в миллисекундную эру.
Примечательно, что исследовательская группа использовала чип для реконструкции в реальном времени поверхности белого и серого вещества коры головного мозга, а также для генерации трехмерных многомерных сеток.
Результаты демонстрируют, что система способна формировать гладкую, замкнутую и топологически корректную поверхность коры головного мозга, точно воспроизводя её сложную складчатую структуру и эффективно устраняя такие артефакты, как самопересечения и неформантность, которые часто возникают при использовании традиционных методов на основе нейронных сетей.
Результаты реконструкции демонстрируют преимущества по таким показателям, как среднее симметричное расстояние между поверхностями и расстояние Хаусдорфа, что соответствует требованиям высокоточной модели структуры головного мозга.
Этот прорыв имеет важное значение для интерфейсов «мозг-компьютер». Будущие интерфейсы «мозг-компьютер» должны будут не только считывать нейронные сигналы, но и понимать состояния мозга в реальном времени, прогнозировать эволюцию нейронной динамики и осуществлять замкнутое регулирование на основе обратной связи.
Высокоточное моделирование мозга может работать со скоростью миллисекунд и, как ожидается, обеспечит интерфейсы «мозг-компьютер» с персонализированными, динамическими и интерпретируемыми моделями состояния мозга, что позволит системам «мозг-компьютер» перейти от простого распознавания сигналов к моделированию состояния мозга в реальном времени и интеллектуальному взаимодействию.
Соавторами статьи, ответственными за переписку, являются исследователь Исинь Чжу из Пекинского университета, научный сотрудник Яоюй Тао из Пекинского университета, первый автор — научный сотрудник Лэй Цай из Пекинского университета (в настоящее время преподаватель Пекинского университета химических технологий), исследователь Чэньчэнь Се из Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук и научный сотрудник Лонгхао Янь из Пекинского университета.
В том же номере журнала Science была опубликована статья, посвященная этой работе, в которой она была высоко оценена как «представляющая собой сдвиг в концепции вычислений, основанных на физических принципах».
Данная работа была отобрана для участия в «Крупнейшем проекте развития Пекинского университета до 2030 года» . Исследование было поддержано Программой стипендий для молодых ученых, Национальной ключевой программой исследований и разработок Китая, Национальным фондом естественных наук Китая, Ключевой лабораторией вычислительных чипов с памятью провинции Гуандун и Ключевой программой исследований и разработок в промышленности города Шэньчжэнь.
Научная статья https://doi.org/10.1126/science.aee6277
Там нет учёта эффективности. ИИ может стоить и в 100 раз дороже человека, если будет создавать ценность в 1000 раз выше
Берешь просто выращиваешь клона и загружаешь туда ллм - профит!
Только что лауреат Нобелевской премии и генеральный директор DeepMind Демис Хассабис сделал громкое заявление:
Искусственный общий интеллект (AGI) уже не за горами.
Хассабис смело заявил:
Разработка лекарств больше не будет требовать десяти лет проб и ошибок, новые источники чистой энергии могут стать прорывными в течение нескольких лет, а передовые материалы сделают «дефицит ресурсов» пережитком прошлого.
Мы можем даже достичь точки, когда ресурсы перестанут быть препятствием для прогресса человечества .
Удивительная новая эра изобилия уже на пороге.
Он прямо заявил: мы находимся на переломном моменте в истории человечества, и создание AGI будет достигнуто уже в ближайшие годы!
Хассабис привел пугающий расчет: влияние ИИ общего назначения (AGI) превзойдет масштабы промышленной революции в 10 раз, а темпы развития будут в 10 раз быстрее.
Это «атака с уменьшением размерности». Это означает, что человечество вот-вот вступит в эпоху потрясений, скорость которых увеличится в 100 раз .
На фоне столь радикальных прогнозов Хассабис представил свое самое спорное предложение: создать организацию, аналогичную Комиссии по регулированию финансовой индустрии (FINRA), обязывающую все «передовые лаборатории» проходить 30-дневный «предварительный период проверки» перед выпуском моделей.
В крайних случаях агентство имеет право координировать свои действия с лабораториями по всему миру, чтобы замедлить исследования и разработки .
Однако Хассабис на этом не остановился.
Он расширил горизонты, напрямую обратившись к самым глубоким проблемам человечества: « Даже если мы решим эти сложные технологические задачи, останутся еще более сложные экономические и философские проблемы, которые предстоит решить».
В эпоху постдефицита, какая новая экономическая модель необходима для того, чтобы помочь каждому процветать? Какие ценности мы надеемся отстаивать? В чем будет смысл и цель? Более того, как изменится само состояние человека?
Ответы приведены в статье Хассабиса «Структура для передового искусственного интеллекта и наступление новой эры».
Передовые технологии искусственного интеллекта и начало новой эры.
Это переломный момент в истории человечества.
Искусственный общий интеллект (ИОГ) — система, обладающая всеми когнитивными способностями человеческого мозга, — может появиться уже через несколько лет. Оглядываясь назад на этот момент через десятилетия, я думаю, мы поймем, что стояли у подножия сингулярности, и без преувеличения можно сказать, что это был рассвет новой эры для человечества.
Я посвятил свою жизнь изучению искусственного общего интеллекта (AGI), потому что твердо верю, что при ответственном создании и внедрении он станет одной из самых полезных и преобразующих технологий в истории человечества. AGI нельзя сравнивать с общими технологическими прорывами, даже с такими далеко идущими технологиями, как интернет или мобильный интернет — это скорее момент, когда человечество открыло электричество и научилось использовать огонь.
Если задуматься, то по сути мы нашли способ заставить песок мыслить. Это настоящее чудо.
Влияние этой технологии будет беспрецедентным по масштабу — возможно, в десять раз превзойдет промышленную революцию и будет развиваться в десять раз быстрее. Она поможет нам решить некоторые из наиболее важных проблем, стоящих перед обществом: от ускорения разработки новых лекарств до создания новых чистых источников энергии и совершенно новых передовых материалов.
Мы можем даже достичь точки, когда ресурсы перестанут быть ограничивающим фактором для человеческого прогресса, положив начало удивительной новой эре изобилия.
Передовые задачи
Искусственный интеллект уже начал приносить ощутимые преимущества, но для реализации его огромного потенциала мы должны пройти этот критически важный период развития с тщательным обдумыванием и осторожностью. По мере приближения к созданию ИИ (искусственного интеллекта вещей) мы должны принять срочные меры для устранения потенциальных рисков, которые могут возникнуть.
Мы уже стали свидетелями тех вызовов, которые передовые модели представляют для кибербезопасности; и по мере дальнейшего развития возможностей вскоре могут появиться и другие угрозы, включая ядерные и биологические риски. В перспективе нам также потребуются надежные меры защиты для поддержания контроля над все более саморегулирующимися, рекурсивно самосовершенствующимися системами, а также для решения неизвестных проблем, которые станут ясны только со временем.
Я твердо убежден, что человеческой изобретательности и креативности достаточно для решения любой проблемы. Я уверен, что смягчение технологических рисков, связанных с ИИ, — это задача, которую мы можем решить сообща. Однако для этого нам нужно время и пространство, чтобы правильно сделать этот решающий следующий шаг. В настоящее время ни в рамках одной области, ни в обществе в целом мы этого не достигли.
Сейчас мы участвуем в невероятно острой, многогранной конкуренции на стыке бизнеса и геополитики. Безусловно, такая борьба стимулирует стремительный прогресс и быструю реализацию впечатляющих преимуществ, однако темпы развития передовых технологий уже опережают наше собственное понимание их сути.
Никто не может точно предсказать будущее, и даже эксперты расходятся во мнениях. В условиях такой высокой неопределенности и значительных рисков мудрой стратегией становится движение вперед с «осторожным оптимизмом». Государственная политика должна быть направлена на стимулирование инноваций при одновременном обеспечении ответственности и безопасности, на укрепление международного сотрудничества по ключевым вопросам безопасности, а также на то, чтобы все участники взвешенно подходили к вопросам внедрения ИИ, гарантируя, что он будет служить благу общества.
«Организация по стандартизации передового искусственного интеллекта»: структура
Стремительное развитие современных технологий искусственного интеллекта диктует необходимость применения принципиально нового подхода к тестированию возможностей передовых ИИ-моделей, который должен отличаться динамичностью, гибкостью и высокой строгостью.
У США есть все предпосылки стать первой страной, которая разработает такую нормативную базу: создать новый «стандартизирующий орган», действующий по модели государственно-частного партнерства под федеральным контролем или отраслевой самоорганизации, аналогично Финансовому регуляторному управлению (FINRA). В его совет директоров следует включить независимых ведущих технических специалистов и представителей open-source-сообщества.
Масштаб финансирования должен быть существенным и преимущественно исходить от индустрии, что позволит привлечь ведущих специалистов и обеспечить вычислительные мощности, необходимые для крупномасштабного тестирования.
Модель признается «передового класса» (Frontier-class), если она преодолевает установленный порог на стандартизированном наборе тестов, определяемом профильными организациями; этот набор регулярно обновляется в соответствии с эволюцией возможностей искусственного интеллекта.
Организации, которые на основании данных критериев будут признаны обладателями «передовых моделей», получат статус «передовых лабораторий» (Frontier Labs). Им будет рекомендовано внедрять ряд лучших практик, включая публикацию технических паспортов моделей, обеспечение надежной внутренней кибербезопасности, проведение проверок благонадежности сотрудников на ключевых позициях, а также выделение значительных ресурсов на исследования в сфере безопасности и защиты.
На начальном этапе ведущие лаборатории будут добровольно предоставлять свои модели для оценки профильным органам не позднее чем за 30 дней до их официального выпуска. Как только оценочные процедуры зарекомендуют себя как эффективные и надежные, их можно будет оперативно перевести в разряд официальных стандартов.
Впоследствии передовые модели должны будут пройти оценку, прежде чем их можно будет внедрить на рынке США. Лабораториям также необходимо сотрудничать с органами по стандартизации для устранения любых серьезных уязвимостей, которые могут возникнуть после выпуска моделей.
Оценка модели должна включать строгую научную проверку её возможностей в сфере кибербезопасности, биологических угроз и других высокорисковых областей.
Специализированное тестирование агентов ИИ может помочь выявить попытки моделей обойти барьеры безопасности, продемонстрировать признаки обмана и обеспечить внедрение передовых методов. Например, добавление цифровых водяных знаков к изображениям, созданным ИИ, и генерация удобочитаемых выходных токенов могут помочь понять процесс рассуждений модели.
Эти тесты будут регулярно обновляться: на начальном этапе — возможно, раз в квартал, а устаревшие или уже «насыщенные» (достигшие максимального балла) бенчмарки будут исключены и заменены новыми.
На начальном этапе оценка может проводиться совместно с ведущими лабораториями; однако в конечном итоге нормативные органы должны выстроить собственные технические компетенции и независимо от лабораторий разработать «тестовые наборы, не участвовавшие в обучении» (held-out tests), чтобы избежать переобучения моделей на тестовых данных.
Кроме того, организация может сотрудничать с государством в формировании экосистемы независимых аудиторских организаций, оказывать содействие в проведении оценок и участвовать в разработке новых стандартов и методик тестирования.
Преимущество данного подхода состоит в его технологической основе, которая одновременно поддерживает инновации и стимулирует ответственное поведение. Он задуман так, чтобы успевать за стремительным развитием отрасли и постоянно адаптироваться по мере выявления ключевых рисков; при необходимости, в зависимости от степени серьезности ситуации, меры могут ужесточаться поэтапно, вплоть до координации усилий ведущих лабораторий для согласованного замедления темпов разработки.
Статус «лаборатории передовых исследований» станет важным показателем репутации, при этом доступ к нему открыт для любой организации, способной создать модель, соответствующую установленным критериям. Данная система распространяется на все модели уровня «передовых технологий», независимо от их страны происхождения или типа лицензии (открытый или закрытый исходный код). При этом модели, не относящиеся к передовому классу, например, разработки стартапов или академических учреждений, освобождаются от данной процедуры.
Поскольку эта технология в конечном итоге окажет влияние на всю планету, в идеале она должна способствовать выработке международного консенсуса относительно того, как управлять наиболее серьезными рисками, одновременно гарантируя, что каждый человек сможет получить доступ к возможностям искусственного интеллекта и извлечь из них пользу.
Будущее еще не написано
Искусственный интеллект обладает потенциалом стать ключевым инструментом для продвижения науки и медицины, что приведет к колоссальному росту производительности и экономическому развитию.
Однако для реализации всего этого необходимо прежде всего заложить прочный технологический фундамент: действовать согласованно в рамках единой глобальной системы, опираться на самые строгие научные методы, привлекать лучшие умы и совместно решать стоящие перед нами задачи.
Даже после решения этих сложных технических проблем нас ждут ещё более сложные экономические и философские вопросы:
В мире «постдефицита» какая новая экономическая модель необходима для всеобщего процветания? Каким ценностям мы хотим следовать в жизни? Где обретут свой смысл цели и предназначение? И как вообще изменится само «человеческое состояние»?
Очевидно, что ответы на эти вопросы не могут и не должны оставаться исключительно в компетенции технических специалистов. Для их решения необходимо, чтобы все слои общества объединились и коллективно определили эту новую главу.
Искусственный интеллект вызывает одновременно огромный энтузиазм и огромную неопределенность — и оба эти фактора вполне обоснованы.
Но будущее еще не написано. Мы должны воспользоваться этим драгоценным окном до появления искусственного общего интеллекта и превратить эту технологию в силу, которая принесет пользу всему человечеству. Наши коллективные действия сейчас определят, как будет развиваться следующий этап цивилизации. Безопасно сопроводив искусственный общий интеллект в этот мир, мы сможем вступить в новую золотую эру научных открытий и прогресса, открывая светлое будущее беспрецедентного процветания для человечества.
Гемини пересказал статью:
Речь идет о прорывной статье «A sub–10-millisecond neural dynamical system based
on phase-change memristors», опубликованной в журнале Science в начале июля 2026
года. Её авторы — команда исследователей из Пекинского университета под
руководством Ян Юйчао и Шанхайского института микросистем и информационных
технологий.
Журнал Science даже выпустил отдельную обзорную статью под названием «Computing
in a memory with physics», посвященную этой работе, назвав её сдвигом
вычислительной парадигмы.
Ниже подробный разбор того, в чем суть этой инновации и какие к ней существуют
вопросы (скепсис).
1. В чем суть? (The Essence)
Проблема «Стены памяти» (Memory Wall) Когда современные компьютеры (включая
мощнейшие GPU вроде NVIDIA A100) пытаются моделировать сложные физические
процессы в реальном времени — например, реконструировать 3D-поверхность коры
головного мозга по данным энцефалограмм, — они сталкиваются с огромной
задержкой. В традиционной архитектуре (фон Неймана) память и процессор
разделены. Для решения дифференциальных уравнений (нейронных динамических
систем, NDS) данные нужно постоянно перекачивать туда и обратно. Из-за этого
задержки составляют сотни миллисекунд, и до сих пор это делало невозможным
использование подобных ИИ-моделей для нейрохирургии или интерфейсов
«мозг-компьютер» в реальном времени.
Элегантное физическое решение Ученые создали аналоговый чип на базе
фазопереходных мемристоров (Phase-Change Memristors). Мемристор —
это элемент, который может не только хранить информацию (как память), но и
проводить вычисления прямо на месте (парадигма Compute-in-Memory).
Главная инновация кроется в парадоксе: ученые превратили аппаратный недостаток в
математическое преимущество. У мемристоров есть врожденная «болезнь» — дрейф
проводимости (conductance drift). Со временем их электрическое сопротивление
самопроизвольно меняется. Раньше с этим пытались бороться. Но китайские инженеры
научились математически предсказывать и контролировать этот дрейф таким образом,
чтобы сам физический процесс изменения сопротивления решал непрерывные
дифференциальные уравнения. То есть физика материала считает сама за себя,
заменяя тысячи строк кода и миллионы транзисторов.
Результаты впечатляют:
1. Скорость: Время одной итерации вычислений упало до 2,12 миллисекунды (ранее
счет шел на сотни).
2. Превосходство над GPU: В задаче 3D-реконструкции коры мозга крошечный чип
превзошел видеокарту NVIDIA A100 по скорости в 50–478 раз.
3. Энергоэффективность: Потребление энергии снижено в 11–24 раза по сравнению с
передовыми ASIC-ускорителями.
4. Техпроцесс: Чип изготовлен по зрелому 40-нанометровому техпроцессу. Это
критически важно для Китая, так как такие чипы можно массово производить на
внутренних заводах (без использования санкционного EUV-оборудования).
2. В чем скепсис? (Ограничения и подводные камни)
Несмотря на громкий успех и признание Science, в области аналоговых вычислений и
мемристоров есть устоявшийся скепсис и объективные физические пределы, которые
не позволяют сказать, что этот чип «убьет» традиционные процессоры.
1. Проблема АЦП/ЦАП (Аналогово-цифровое преобразование) Мемристоры работают с
аналоговыми сигналами (напряжение, ток, физическое время). Но чтобы чип мог
получить данные от сенсора или передать их на экран/в другие системы, требуются
Аналого-Цифровые (АЦП) и Цифро-Аналоговые (ЦАП) преобразователи. Эти элементы
занимают много места на кристалле, потребляют огромное количество энергии и
создают узкое горлышко (bottleneck). Зачастую выигрыш от аналоговых вычислений
съедается затратами на преобразование сигналов.
2. Шум, вариативность и износ В отличие от цифрового мира, где есть только
жесткие «0» и «1», аналоговые вычисления опираются на непрерывные физические
величины.
- Чувствительность к среде: Колебания температуры, электромагнитные шумы на
плате или деградация материалов от времени меняют проводимость. Идеальной
точности добиться почти невозможно.
- Сложность записи: Чтобы задать мемристору конкретное сопротивление (обучить
его), требуется долгий итеративный процесс «записал-проверил»
(write-verify). Это замедляет работу всей системы, если веса модели нужно
часто обновлять.
3. Крайне узкая специализация Новый чип — это не замена центральным процессорам
(CPU) или графическим ускорителям (GPU) общего назначения. Он идеально решает
строго определенный класс задач — непрерывные нейронные динамические системы
(NDS). Он будет великолепен в робототехнике, цифровых двойниках физических
систем, интерфейсах «мозг-компьютер» и моделировании погоды или аэродинамики. Но
если вам нужно обучить обычную большую языковую модель (LLM) вроде ChatGPT, где
требуется дискретная матричная математика и высочайшая математическая точность,
мемристорный чип окажется бесполезен.
Итог: Статья описывает блестящее достижение (особенно в контексте
микроэлектроники Китая) — им удалось приручить нестабильную физику мемристоров
для создания сверхбыстрого и экономного математического сопроцессора. Однако
этот сопроцессор остается глубоко нишевым инструментом для конкретных
дифференциальных уравнений, и в ближайшие годы он будет не заменять традиционные
чипы, а работать с ними в тандеме, беря на себя ресурсоемкие физические
симуляции.
Как всегда, запретить, ограничить, замедлить и прочее прочее. Этот додик не понимает что своими высерами только тормозит научный прогресс?
https://www.reddit.com/r/aivideo/comments/1uus0qu/popeye/
В селекторе доступны K3 Max и K3 Swarm Max. Модель поддерживает контекст до 1 млн токенов.
Кто не знал: до тизера Kimi K3 тестировали на Arena.ai под кодовым названием Kivine
Ранее K2.5 и K2.6 аналогично тестировали на Arena под кодовыми названиями Kiwi-do и Kiwire.
Тестер Leo оценил K3 как близкую к Fable 5 и стабильно сильнее GPT-5.6, но отметил более слабые результаты вне фронтенда. (Верить ему или нет — решайте сами)
Вебм показывает игру которую создал Kimi
Именно так тамошнее правительство хочет, среди прочего, снизить зависимость от внешних поставщиков ИИ услуг: там население продвинутое, около половины уже вовсю пользуются ИИ, но не местным. Участники же новой программы должны не менее чем в половине случаев использовать для ответов отечественные модели (файтюны Квена, ага). На государственном уровне подтверждено, что ИИ нынче прежде всего инфраструктура, а уже потом коммерческий сервис
https://thenextweb.com/news/south-korea-free-ai-chatbot-all-citizens-domestic-models
> слабые результаты вне фронтенда
Ну как обычно. В "сделай мне красиво" умеет, а в кодинг нет.
Чел, в кодинге это будет уровень Опус 4.8 или даже лучше. И ЭТО ОПЕНСОРС! Зажравшийся ты мудак. Ждём бенчики сегодня-завтра
>оценил K3 как близкую к Fable 5 и стабильно сильнее GPT-5.6
разве в кодинге Fable 5 сильнее GPT-5.6 sol? опять хуета какая-то
>разве в кодинге Fable 5 сильнее GPT-5.6 sol?
Да. Sol ебёт только по соотношению цена/качество
Прошлый Кими только в бенчах был хорош, как и GLM. А практике они никому не нужны, особенно без харнеса под них.
>>1653714
Фейбл так же только во фронте сильнее. Во всё остальном они на ровне.
Интересно, зачем так надрачивать на отечественные модели? Развернули ГЛМ у себя и будьте счастливы.
Этот додик нобелевский лауреат, который сделал как раз что-то очень прогрессивное. Он из другой когорты, чем Альтман-Амодей, хотя те тоже топят за регулирование.
Прогресс сейчас и так очень быстрый, это не проблема. На самом деле проблема есть с безопасностью, что скажем модели могут использоваться для создания биологического-химического оружия, и другой схожей деятельности. Опасные знания становятся слишком доступными, в том числе для ограниченных в своём развитии людей.
Минусы, они фактически топят, чтобы поставить всё под контроль правительства США, а вот этого не очень хочется. Но он предлагает как раз мягкий вариант.
Да ты шиз. ГЛМ ахуй как работает только что долго срет ризонингом но итоговый результат норм
Что за шиза про оружие? Зачем ты повторяешь за чиновниками, которым только дай людей попугать, да ручонки наложить? Как трансформеры могут помочь в создании оружия? Особенно пытливые раньше не могли найти инфу, а сейчас все найдут только запрос в чатик отправь? Это так работает?
>Да. Sol ебёт только по соотношению цена/качество
как ты определил что фабл лучше в кодинге?
Походу США пора создавать манхэттенский проект для ИИ, как завещал Ашенбреннер.
https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3
Тариф 3/15, уже почти сравнимо с американцами
Opus 4.8 стоит 5/25, Sol 5.6 5/30
В программировании больше приходится на input, меньше чем в два раза разница получается
А с учётом, что скорее всего он тупее, будет делать больше итераций и обходиться дороже
>Особенно пытливые раньше не могли найти инфу, а сейчас все найдут только запрос в чатик отправь? Это так работает?
Именно так. Раньше требовалось быть особо пытливым, иметь представление о физике-химии, в состоянии читать литературу, чтобы что-то сделать. А чтобы прямо придумать, вообще реально крутым быть.
Сейчас это становится доступным для рандомных чуваков. Допустим пока модели слабые по части той же химии, но они развиваются.
Ну это хуйня какая-то. Кто вообще за такую цену будет его жрать? Ещё и 25 т/с.
Ух ты, обновился наконец то. Как по мне и 2.6 был гораздо лучше дипсика
Ну допустим модель вывалила пошагово как сделать бомбу. А что дальше? Как хим-нубик будет это реализовывать? Где возьмет прекурсоры? Где возьмет оборудование? Как сделает без ошибок? В физическом мире ИИ бессилен.
Походу как с Мифосом ситуация - любой ценой обогнать Опус.
В США и Европе реактивы очень разные легко доступны, это в РФ сейчас вообще всё запрещено, вплоть до банальной соляной-серной кислоты, даже слабых растворов. У них же можно себе заказать совершенно адскую хрень.
Известный канал был, 2M подписчиков, сейчас не очень активный, Thoisoi , русский чувак и Эстонии вроде бы, там он опыты разные в гараже проводил. покупал адскую хрень. В какой-то момент купил гептил, адское и жутко токсичное ракетное топливо, спалил по-неосторожности свой гараж, после этого уже мало видео делал.
Там интересно то, сколько всего он доставал, совершенно спокойно. Тогда как в РФ ты даже серную кислоту купить не можешь.
Короче, возможности там есть, большие. Причём ведь тебе нейросеть всё в деталях разжевать может, варианты подсказать. И возможности открываются у довольно случайных людей, у кого конкретные нехорошие намерения, а не любопытство.
Kimi 3 ооочень медленно решала П-бенчик, ушло не менее 25 минут (запсутил в 19:40, результат в 20:05), было запущено не менее 10 окон с питоном, не знаю сколько токенов сожрала, но дохуя. По итогу отсос.
Именно в тот момент когда Гугель начал сильно отставать даже от китайцев, Хассабис начал топить за регуляции хмммм
К итоговому ответу Kimi сгенерировала и приложила 3 пика. Хуета какая-то
Так уже давно. Корпорации вкладывают столько бабла, что Манхэттенскому проекту и не снилось. Правительству незачем напрягаться и тратить деньги из казны, потому что частники взяли всё на себя, и делают это эффективней, чем делали бы государственные компании. Во времена манхэттенского проекта и лунной программы такого не было, потому приходилось государству делать всё.
Двачую. Регуляции это путь пидарасов, когда понимают, что честную конкуренцию не вывозят.
Интереснее всего будет посмотреть на сравнение эффективности. Вангую у Кими будет в разы больше ризонинга и по итогу дороже GPT, а реальное сравнение надо будет делать с GPT 5.6 Pro.
>Манхэттенскому проекту
Вообще совершенно разные вещи. Там были принципиально новые технологии, имеющие прямое военное применение, проект был именно про бомбу.
Здесь же развитие существующих, а применение в экономике, качественно новых возможностей технологии не дают.
И сейчас частники мешают друг другу и создают проблемы, из-за них собственно будет крах, что может обрушить экономику.
https://openrouter.ai/meta/muse-spark-1.1
Эта статья под названием «First evidence of recursive self-improvement» («Первые доказательства рекурсивного самосовершенствования»), опубликованная стартапом Weco AI, рассказывает о важном технологическом прорыве: их ИИ-разработчик (ИИ-агент для написания кода) по имени Lumi смог самостоятельно улучшить собственный исходный код, что привело к росту его же производительности.
Вот основные ключевые моменты и суть эксперимента, описанного в статье:
1. Что такое рекурсивное самосовершенствование?
Это концепция из области теории ИИ, когда система использует свои текущие возможности для изменения и улучшения собственного кода или архитектуры. Новая, улучшенная версия ИИ затем делает то же самое, создавая непрерывный цикл самосовершенствования (что в теории может привести к «технологической сингулярности»).
До этого момента большинство улучшений ИИ происходило «извне» — за счет того, что инженеры-люди дообучали модели или меняли системные промты. В данном же случае ИИ сделал это сам.
2. Суть эксперимента с Lumi
Разработчики из Weco AI дали своему агенту Lumi задачу: «Улучши себя».
Исходная точка: Lumi — это специализированный агент, который пишет код, тестирует его и исправляет ошибки. Его собственная кодовая база (написанная на Python) была открыта для него самого.
Процесс: Lumi проанализировал свой собственный код, нашел неоптимальные места, переписал их, запустил тесты, чтобы убедиться, что ничего не сломалось, и интегрировал эти изменения в свою рабочую версию.
Результат:
Lumi оптимизировал алгоритмы поиска и планирования в своем ядре.
После интеграции изменений обновленная версия Lumi стала проходить сложные тесты программирования (на бенчмарке SWE-bench) эффективнее и быстрее, чем ее предыдущая версия.
3. Почему это важно?
Авторы статьи утверждают, что это первое зафиксированное на практике доказательство (proof of concept) того, что современная большая языковая модель способна успешно провести цикл рекурсивного самосовершенствования в реальных условиях разработки ПО, не сломав себя и показав измеримый рост навыков.
Важное уточнение: Речь идет не о создании сверхразума за секунды, а о практическом шаге. Самосовершенствование происходило в контролируемой среде, где ИИ действовал как инженер-программист, оптимизирующий структуру своего приложения.
>специализированный агент, то есть обертка
>Lumi проанализировал свой собственный код
не люми, а мифос или гпт-5.6
Хуйня. ИИ-агент не может нагенерить себе триллионы токенов качественного датасета. За сим сингулярность отменяется.
Я не уверен, что человечество за всю историю написало хотя-бы 1 квадриллион токенов (ака слов), чтобы натренить такое.
тем временем на рахе построили бояра из говна и мясных кубов
Для медицины тоже различные модели выпускают. Там сейчас куча прорывов благодаря ИИ
Конечно приблизятся, ведь быстро дистиллируют. Я не удивлюсь, если выяснится, что нынешний фейбл и GPT-5.6 это дистиляты куда более огромных моделей, которые совершенно невыгодно давать людям для инференса, так как слишком дорого, но зато с которых можно дистиллировать логику в более мелкие модели.
>>1653866
По пути Сбера идут. Т.е. на графиках не максимальный ризонинг, как они пишут. В Кодексе доступен Ультра, а перед ним ещё Макс и только после него xHigh.
плохой пример, чел имеет диплом химика и ему вполне могут продать реактивы
Schema — это новый harness (фреймворк/обвязка/система агента) для больших языковых моделей (LLMs).
Он позволяет LLM гораздо эффективнее решать задачи ARC-AGI-3 — это актуальная интерактивная версия знаменитого бенчмарка Франсуа Шолле для измерения продвинутого интеллекта (agentic reasoning). В ARC-AGI-3 модель попадает в незнакомую "игру" на сетке без инструкций, должна сама понять правила, исследовать, строить модель мира и решать задачи минимальным количеством действий.
Ключевые результаты (по заявлению авторов):
С Fable+4.8 (вероятно, Claude Opus 4.8 или аналогичная frontier-модель) — ~99% на публичном наборе.
С GPT 5.6 Sol — 95.35%.
Это очень высокие результаты для ARC-AGI-3 (ранее даже топ-модели без хорошего harness'а показывали единицы процентов).
В чём суть Schema:
Harness заставляет модель думать «как физик»: она строит исполняемую программную модель мира (executable world model) для каждой игры, проверяет её на соответствие реальным наблюдениям, а потом планирует решения внутри этой модели, почти не тратя реальные действия в среде. Это сильно повышает эффективность и точность.
По сути, Schema показывает, что на текущем этапе развития ИИ качество harness'а (архитектуры агента) часто важнее, чем сама базовая модель. Хорошая обвязка позволяет frontier-моделям достигать почти человеческих результатов на сложных задачах, которые раньше казались очень трудными для чистых LLM.
Это свежая разработка (на момент июля 2026), активно обсуждается в AI-сообществе.
Как же хохлы заебали ИТТ, у РФ есть Алиса и гигачат, что есть у хохлов? СалоДЖПТ?
Открытие весов модели ожидается к 27 июля 2026 года.
API: http://platform.kimi.ai
Технический блог: http://kimi.com/blog/kimi-k3
Это круто конечно, но бля, это же чисто юзлесс хуйня - она чисто для прохождения каких то ебанутых бенчей
К тому же они не дали возможности даже затестить только трейсы и презентация
Откуда ты знаешь? Кода нет, программы нет - не проверить
К тому времени как они смогут сделать локалки такого уровня корпоративные аи настолько уйдут далеко вперед что пользоваться ими никто не захочет кроме совем уж ебланов
Это как сейчас вместо копеечного диппсины в4 про который меньше бакса стоит и может позволить себе любой ходить по помойкам занюхивать локальный 12б лаботомитов
>К тому времени как они смогут сделать локалки такого уровня корпоративные аи настолько уйдут далеко вперед что пользоваться ими никто не захочет кроме совем уж ебланов
Как раз наоборот. Сейчас локалки бесполезные, они слишком слабые. А облачные модели, даже средние, уже дают хороший уровень. Когда же нормальные локалки станут доступны, хотя бы уровня Gemma4:31b, будет повод пользоваться ими, потому что их уже достаточно для многих вопросов.
На любой вопрос ЛЛМ или может адекватно ответить, или не может. Если может, то более тяжёлая модель просто не нужна. А то, что модель своя, приватная, уже приятно.
Естественно это не для всех.
Чел, ты..
Она не может адекватно ответить потому что маленькая и мало датасета.
Больше знаний - больше вес. Пока не придумают кардинально новый способ хранить веса.
Такого не было, это желтизна жкрнашлюшья просто протекала.
Что спрашивать то?
Кими как и все китайцы дистил ебаный, успели с фейбла насосать получается.
Новые задачи в секьюрити с творческим подходом оно не сможет.
Так они просто не могут в секьюрити кими чисто для фронтенда
Нет, у них только ценз на вопросы о китайской политике, не более
Кстати прикольная идея. Игры типа иммерсив сима с топ сюжетом еще. Но вопрос а нахуй тогда нужны разработчики будут?
НО! В этот раз перенос запуска случился с первой частной космической компанией, которая вышла на фондовый рынок. И случился пикрелейтед.
Цитата Котенкова: "Как давно высказывалось в канале — неквалифицированные инвесторы не готовы к концепции переноса запуска ракет. Для них переносы хуже аварий, а не наоборот.
Держателям $SPCX приготовиться, это ещё даже взрывов от посадки на воду не было. Отличное казино"
А ведь реально, имаджинируйте, что будет с акциями такой компании, когда взорвётся одна из ракет в воздухе... Любой мелкий косяк на который раньше никто не обращал внимание, теперь будет ронять капитализацию компании в хламину. И это будет задевать и ИИ-направление SpaceX. Разумно ли поступил Маск вывода такую компанию на IPO?
Что не так? Деньги от ipo полученны, акции генерят капитал, как раньше. Эта коррекция она для прогревшихся гоев коррекция, а Маск уже снял сливки.
Он свои акции может только через год после запуска IPO продавать
Акции компании, но по условиям, доля акций которыми владеет лично Илон, он не может продавать в течении года.
