The Information получили копии нескольких служебных записок из OpenAI, написанных CEO компании Sam Altman. Самое интересное:
— в прошлом месяце он написал коллегам, что недавний прогресс Google в области AI может «создать некоторые временные экономические трудности для нашей компании», хотя и добавил, что OpenAI в итоге окажется впереди.

— После того как в компании узнали, что Google разработал новую модель, которая опережает LLM от OpenAI, Altman отметил: «мы знаем, что нам предстоит поработать, но мы быстро наверстываем упущенное». Тем не менее, он предостерег сотрудников: «Я ожидаю, что общая атмосфера некоторое время будет напряженной»

— «Для большинства людей ChatGPT — это и есть AI, и я ожидаю, что так будет и впредь»

— Altman (вслед за мной 😂) признал, что «судя по всему, Google в последнее время проделали отличную работу», особенно в области претрейна — первой фазы тренировки, в которой модели впитывают знания, и поверх которой строится всё остальное. Успех Google тут стал неожиданностью для многих исследователей и вне компании, ведь последние полгода (на самом деле 2 года) только и разговоров, что мы упёрлись в стену.

— Перед тем как OpenAI запустила свою модель GPT-5 этим летом, ее сотрудники обнаружили, что некоторые значимые улучшения работали, пока модель была меньше по размеру, но перестали работать по мере ее увеличения. Другими словами одна из серьёзных ставок не сыграла.

— В прошлом месяце Altman заверил сотрудников, что OpenAI укрепит свои позиции в ближайшие месяцы, в том числе благодаря новой LLM под кодовым названием Shallotpeat. По словам человека, знакомого с ходом разработки, OpenAI стремится исправить проблемы в претрейне.

— Altman заявил, что хочет сосредоточиться на «очень амбициозных ставках» в технологическом плане, даже если это будет означать, что OpenAI «временно отстанет в нынешнем режиме». К таким ставкам относятся, например, генерация и использование огромного объема синтетических данных.

— Компания также несколько раз упоминала, в том числе публично, что делает ставку и на автоматизацию самих исследований как способ ускорить прорывы.

— «Нам нужно сохранять концентрацию, несмотря на краткосрочное конкурентное давление. Мы накопили достаточно сил как компания, чтобы пережить выход отличных моделей у других. Но критически важно, чтобы большая часть нашей исследовательской команды оставалась сосредоточенной на достижении суперинтеллекта».

— «Я не хочу, чтобы эта записка воспринималась пессимистично — дела у нас как у компании идут замечательно… и я ожидаю, что так будет и дальше <...> неприятно, что нам приходится делать так много сложных вещей одновременно — быть лучшей исследовательской лабораторией, лучшей компанией в сфере AI-инфраструктуры и лучшей компанией-платформой/продуктом в сфере AI, — но такова наша судьба. И я бы не поменялся местами ни с какой другой компанией :)»

Помните, доступ к нейросетям есть не только у вас, но и у ваших вторых половинок 😅

Кстати, есть у меня тут велосипедисты?

🤖 Как на самом деле собирают AI-стартап: дневник с передовой

Если хочется понимать не только «что запустили», но и как именно это делается каждый день — без глянца и с настоящими решениями, у вас появился удобный шорткат 😎

Техновеликие истории часто выглядят стерильно: пресс-релизы, идеальные графики, ни одной «грязной» детали. В такой картинке не видно главного — логики фаундера: как он выбирает между скоростью и качеством, где режет фичи, как держит команду и бюджет, что делает в момент факапа.

Канал Димы Беседы — живой дневник действующего предпринимателя. Сейчас фокус — международный стартап Spiry: AI-продюсер коротких видео для Instagram/TikTok/YouTube.

Команда — 18 человек, Дима сам финансирует проект и фултайм в операционке.

До этого — выход LF.Group → Xsolla, со-основание Overgear, проект по скинам CS (NDA) с 5+ млн MAU; суммарно потрачено $15M на интеграции у блогеров — рынок он знает изнутри.

Посты — коротко, по делу и без утаивания «неудобных» деталей.
Чтобы быстро понять «температуру» канала — начните с 3–5 материалов:

1️⃣ Как не похоронить стартап процессами и выжать максимум из минут команды?

2️⃣ Когда продукт действительно готов к первому запуску?

3️⃣ Почему «выручка на человека» — плохая метрика для живого бизнеса?

4️⃣ Разница управленческого мышления СНГ vs США (и почему из-за неё рвутся команды).

5️⃣ Главный фактор сильной команды

6️⃣ Даже вакансия в канале есть

Если вам интересно, как ИИ встроен в реальный бизнес — подпишитесь и посмотрите, как строится международный AI-продукт в реальном времени: @dimabeseda.

Это читабельно, практично и с тем самым уровнем откровенности, которого обычно не хватает😉

#промо_пост

Запустите интеллектуальную базу знаний в облаке с AI

Корпоративная база знаний с AI — это централизованная система в облаке для хранения, управления и поиска информации, дополненная искусственным интеллектом. Встроенные в базу AI-ассистенты автоматически упорядочивают документы, отвечают на вопросы сотрудников и помогают быстро работать с большими объемами данных 😎

Сценарии использования:
❇️Создание и ведение продуктовой базы знаний

❇️Управление проектной документацией

❇️Хранение и быстрый поиск кадровых документов

❇️Ведение личных заметок сотрудниками

Начните работу в корпоративной базе знаний с AI: разверните готовое open source решение в облаке Cloud.ru, чтобы получить полный контроль над данными с резервным копированием и встроенной защитой.

Оставить заявку