В X вовсю обсуждают блогпост ученого Джулиана Шриттвизера, который напророчил AGI к 2026-2027 году

Это имя может быть вам не знакомо, потому что Джулиан нечасто появляется на публике и в соцсетях. Но на самом деле он – один из самых заметных ученых в области (с огромным Хиршем). Он занимал позицию главного рисерчера в DeepMind и сыграл ключевую роль в создании AlphaGo, AlphaZero, MuZero, AlphaCode, AlphaTensor и AlphaProof. Сейчас работает в Anthropic.

Так вот, он в своем новом блогпосте («Failing to Understand the Exponential, Again») сравнил текущую ситуацию с ИИ с началом пандемии COVID-19. Тогда, несмотря на явные экспоненциальные данные о росте заражений, многие продолжали считать пандемию маловероятной.
С ИИ происходит то же самое: люди видят прогресс, но продолжают думать, что AGI не будет и развитие ИИ уже замедляется.

На самом деле, как говорит Джулиан, рост все еще экспоненциальный:

➡️ На бенчмарке METR (оценивает, как модели справляются с длинными автономными задачами, подробно писали в этом посте) примерно каждые 7 месяцев максимальная длительность автономной работы модели удваивается. Это экспонента по определению, а значит в 2026 году ИИ сможет работать автономно целый рабочий день.

➡️ На новом GDPval от OpenAI (пост про бенчмарк) GPT-5 и Opus 4.1 уже почти достигли среднего человеческого уровня по многим профессиям. Судя по прогрессу относительно прошлых моделей, уже к концу 2026 хотя бы одна модель достигнет уровня лучших экспертов в большинстве отраслей. К 2027 году компании начнут массово заменять специалистов.

В общем, основная мысль такова: экспонента есть, даже если мы ее не замечаем. Пользователи часто судят по собственному опыту – «я не заметил разницы между GPT-4о и GPT-5, значит прогресс остановился». Но с каждым новым релизом эффекты все равно накапливаются, даже если это не сразу видно в повседневных чатах. Плюс, экспоненту в целом сложно интуитивно осознать: все изменения всегда кажутся медленными, пока не произойдет поворотный момент.

(Хочется еще добавить, что все-таки надо еще делать поправку на закон Гудхарта: метрики можно натаскать, а realworld задачи так и останутся нерешаемыми. Но это уже совсем другая история.)

Вот такой вот вам разбор в понедельник утром ☕️

Еще раз ссылка на блогпост: www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again/

Как улучшить качество ответов нейросетей и избежать частых ошибок их использования

Сегодня в tg-канале Яндекс Браузера вышел мой подкаст по теме «Как получать больше пользы от работы с нейросетями».

Подкаст разлетелся на 2000+ репостов и оказался интересным для новичков, начинающих все больше работать с нейросетями.

Делюсь его кратким пересказом ниже, а полной версией - в посте на vc.

1️⃣Как нейросеть обрабатывает запросы и почему промпт - это ключ к их качественному ответу

🔘Современные LLM-модели используют процесс, похожий на человеческое «аналогическое мышление». Получив сложную задачу в промпте, нейросеть спрашивает себя: «Какие похожие задачи я уже решала раньше?». И генерирует для себя релевантные примеры, на основе которых строит финальный ответ.

🔘Поэтому ваш промпт работает как навигатор для мыслительного процесса нейросети. Чем лучше вы направляете ее к нужным «воспоминаниям» и аналогиям, тем точнее и качественнее будет итоговый результат ее ответа.

2️⃣Шаблон эффективного промпта-запроса в нейросеть: четыре элемента ее формулы

🟢Контекст. Это краткая предыстория вашего запроса. Опишите ситуацию: где и зачем вам нужен ответ?

🟢Роль. Назначьте нейросети определенную роль. Это поможет ей «примерить» необходимые навыки и стиль для решения вашей задачи.

🟢Цель задачи. Опишите что конкретно нужно сделать, используя четкие глаголы действий. Если задача сложная, разбейте ее на шаги. Это помогает нейросети не упустить детали и следовать логике.

🟢Критерий качества. Укажите как выглядит хороший результат. Укажите формат, тон, длину или другие важные параметры. Пишите первым то, что важнее всего.

3️⃣Три ошибки новичков при работе с нейросетями:

🔴Перегрузка промпта разными задачами. Не пытайтесь уместить несколько несвязанных задач в один запрос, например: «Составь исследование, текст, слоган и переведи на английский». В такой ситуации модель запутается и выполнит каждую часть поверхностно. Гораздо эффективнее задать общий контекст и решать задачи последовательно в рамках одного диалога.

🔴Отсутствие в промпте примера решения задачи. Если не показать нейросети пример того, как должен выглядеть желаемый результат, вы рискуете потратить много времени на итерации и уточнения. Один хороший пример в блоке «Критерии качества» может значительно ускорить процесс получения желаемого результата.

🔴Игнорирование встроенных функций AI-браузеров. Яндекс Браузер и другие ИИ-приложения дают пользователям встроенные нейросетевые функции для пересказа, перевода и анализа контента на открытой странице, в документе или видео. Использование этих функций существенно экономит время на написание промптов для задач, которые могут быть быстро решены в Браузере.

4️⃣Неочевидные ошибки при работе с нейросетями:

🔴Не следить за «контекстным окном» памяти нейросети. У любой нейросети есть лимит информации, которую она может удерживать в «рабочей памяти» в одном чате. Обычно это от 50 до 150 страниц А4 с учетом ваших запросов, обработанных документов и ответов от нейросети в чате. Когда диалог становится слишком длинным и превышает лимит, нейросеть начинает «забывать» первые сообщения, инструкции и факты. Это приводит к потере нити разговора и снижению качества ее ответов.

🔴Использование неофициальных чат-ботов без проверки ответа от моделей, которые указаны в списке нейросетей в чат-боте. У большинства популярных нейросетей нет официальных ботов в Telegram (исключение: Grok, Perplexity и GigaChat). Сторонние боты могут использовать любые, в том числе устаревшие и слабые модели. Такие модели могут работать значительно хуже, чем официальные версии, и этот факт сильно испортит ваш опыт работы с нейросетями.

❤️ и 👍 - если этот пост был полезным и поможет новичкам лучше разобраться в работе с нейросетями. Сохраните его к себе или перешлите тем, кому пост может быть интересен.

💬 - подпишитесь на мой канал про AI и нейросети, туда каждый день пересылаются интересные посты с разбором новинок у нейросетей и промптов для их применения.

Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI | Бот с контентом для подписчиков