Это нужно вам прочитать. TikTok открыл исходный код своей системы рекомендаций (Monolith), они используют Keras

Это означает, что почти все основные рекомендательные системы в отрасли построены на Keras: YouTube, TikTok, Spotify, Snap, X/Twitter и многие другие.

TikTok доказал, что для создания привлекательного и "затягивающего" продукта не обязательно опираться на социальный граф (то есть сеть друзей и подписчиков, как это делают Facebook или Instagram(запрещенные в РФ).

Вместо этого TikTok создал систему рекомендаций, которая работает в реальном времени и мгновенно адаптируется под пользователя прямо во время просмотра контента. Система анализирует поведение пользователя при прокрутке ленты и сразу же корректирует рекомендации.

Anthropic: для создания ИИ-агентов эффективных не нужны сложные фреймворки, нужны API.

2025 год станет годом агентных систем, но побеждать будут простые и элегантные решения на API.

Почему API лучше?
• Полный контроль над процессами
• Прозрачность работы системы
• Простота отладки
• Точная настройка под задачи
• Минимум лишнего кода

Подробнее тут.

⚡️OpenAI выпустили модель o3
Она пока в тестовом режиме
Больше графиков тут.

Ключевые достижения:

• Рейтинг 2700+ на CodeForces (выше многих топовых программистов)

• 96.7% точность на олимпиаде по математике AIME 2024

• 87.7% на научных вопросах уровня PhD (GPQA Diamond)

• 71.7% на SWE-bench (инженерия ПО)

• 25.2% на сверхсложном EpochAI Frontier Math (рост с 2%)

Прорыв в рассуждениях:

• 87.5% на закрытом тесте ARC-AGI
• В 3 раза превосходит предшественника o1
• Подтверждённая работа с полностью новыми задачами

Технологические особенности:

• Построена на масштабировании обучения с подкреплением (RL)
• Самая дорогая модель в истории на этапе тестирования
• Представлена компактная версия o3-mini

Значение для индустрии:
• Открывает новую эру в масштабировании ИИ
• Показывает эффективность увеличения вычислительной мощности
• Ожидается снижение стоимости использования

Итоги уходящей недели в России и мире, что имеет значение

Прорыв недели: EPFl, Google раскрыли как мозг управляет движениями всего тела.

Текст недели - видение Ильи Суцкевера о будущем ИИ 

1. OpenAI анонсировали o3 - ИИ-модель рассуждений следующего поколения. Это прорыв в адаптации ИИ к новым задачам

2. Отставание в 3,5 раза: доля ИТ в российском ВВП втрое меньше, чем в ЕС, отчет Атона.

3. Глава правительства РФ поддержал криптовалюты, пока рынок получает миллиардные инвестиции.

4. Газпромбанк наградил своей премией лучших ученых, все подробности тут.

5. Маск: к 2030г. 1млн человек будут ходить с имплантом Neuralink со скоростью передачи данных через 1 млн бит/сек.

6. Google выпустили свою ИИ- модель, которая обучена "думать вслух".

7. МТС проводит реорганизацию и сокращает инвестиции из-за высокой ключевой ставки.

8. Китайский стартап по роботам запустил массовое производство в октябре и планирует выпустить 900 роботов к концу года.

9. Еще о будущем ИИ от ведущих исследователей мира, которые были на NeurIPS. Все подробности здесь.

10. Крупнейшая инвесткомпания мира BlackRock выпустила отчет о том, как включать биткоин в инвестиционный портфель. Также они выпустили прогноз по 2025: ИИ, стареющее население, фрагментация рынка. При этом у инвесткомпании есть желание иметь полный контроль над биткоином. Разбор ситуации здесь.

11. Легендарный Джефф Дин, Google, представил новый взгляд на будущее разработки микросхем с применением ИИ.

12. Маск на приватной встрече с главой TSMC заявил, что будущее за роботами, не электроавтомобили.

13. 2025 станет годом крипто-IPO - отчет Bitwise Investments.

14. Самый большой венчурный раунд в истории собрала платформа анализа данных Databricks - $10млрд.

15. Космическая индустрия в 2024 году показала взрывной рост. Анализ рынка. 

16. Google DeepMind создала ИИ-агента, способного эффективно планировать действия в сложных ситуациях.

17. Stripe и Remote запустили оплату труда фрилансеров в криптовалюте.

18. Noetik создала ИИ, моделирующий поведение клеток в тканях человека.

19. Топы из SpaceX, Scale AI вошли в DOGE Маска и планируют с ИИ радикальную оптимизацию госуправления.

20. Свежий отчет о трендах в 2025 от Deloitte.

21. Perplexity создаёт суперпоиск, подробнее тут.

22. TikTok открыл исходный код своей системы рекомендаций Monolith.

23. Anthropic: для создания ИИ-агентов эффективных не нужны сложные фреймворки, нужны API.

24. Meta Motivo — 1-я ИИ-модель, которая учится управлять виртуальными персонажами так, чтобы их движения выглядели естественно и были похожи на человеческие.

25. Новый генератор видео с ИИ от Odissey.

26. Anthropic выявили тревожное явление стратегического обмана в процессе обучения больших языковых моделей. Подробности тут.

27. Google DeepMind выходят на рынок роботов гуманоидов в партнерстве с Apptronik.

Nebius А.Воложа выпустила 1-е в мире датасеты для обучения ИИ- агентов

Исследователи собирали большой набор данных для обучения ИИ-агентов, которые могут решать задачи программирования.

Набор данных такого рода
позволяет обучать ИИ не просто писать код, а решать реальные проблемы в существующих проектах.

Уже показывает впечатляющие результаты: улучшение базовой модели Qwen2.5-72B на 30%.

1. nebius/SWE-bench-extra
• 6,411 пар "Issue-Pull Request" из реальных Python-проектов
• Каждая пара включает описание проблемы и верифицированное решение

2. nebius/SWE-agent-trajectories
• 80,036 траекторий решения задач ИИ-агентом
• Показывает полный путь от анализа проблемы до успешного решения

Модель, обученная на этих данных, достигла точности 40.6% на бенчмарке SWE-bench — это лучший показатель среди открытых моделей.

ИИ, наукой и криптой у Трампа займутся экс-сотрудники Маска и Тиля

Трамп сделал несколько важных заявлений о своей технологической команде:

1. Майкл Крациос назначен директором Управления научно-технической политики Белого дома (OSTP) и помощником президента по науке и технологиям.

До этого он работал главным технологическим директором США в администрации Трампа (2017-2021), также работал в Thiel Capital.

2. Доктор Линн Паркер становится исполнительным директором Президентского совета консультантов по науке и технологиям (PCAST).

Она профессор в Университете Теннесси, робототехник.

3. Бо Хайнс возглавит новый Президентский совет консультантов по цифровым активам (известный как "Крипто совет") в качестве исполнительного директора.

Ему 29 лет, выпускник Йеля, футболист.

4. Шрирам Кришнан назначен старшим советником по политике в области ИИ в OSTP.

Работал в Х, Meta (запрещенная в России), a16Z и Microsoft.

Модель o3 от OpenAI еще не AGI, но это серьезный шаг вперед - Франсуа Шолле, создатель фреймворка Keras и основатель ARC Prize Foundation

По мнению Шолле, o3 - качественный скачок в развитии ИИ. Главное достижение - преодоление фундаментального ограничения языковых моделей: неспособности комбинировать знания в новых ситуациях.

OpenAI достигла беспрецедентных результатов на бенчмарке ARC-AGI:

- 75.7% на полу-приватном наборе тестов при ограниченных вычислениях
- 87.5% при использовании в 172 раза больших вычислительных мощностей
- До этого прогресс был крайне медленным: с 0% (GPT-3, 2020) до 5% (GPT-4o, 2024).

Несмотря на впечатляющие результаты, система имеет важные ограничения:

- Это всё еще не AGI
- Высокая стоимость использования: $17-20 за задачу (человек решает за $5)
- Зависимость от размеченных человеком данных
- Неспособность к автономному обучению

Что дальше?

Шолле обозначает несколько ключевых направлений развития:

1. Воспроизведение o3 в открытом коде через соревнование ARC Prize 2025
2. Запуск нового, более сложного бенчмарка ARC-AGI-2
3. Разработка тестов третьего поколения с принципиально новым форматом

Шолле предлагает интересный критерий достижения AGI: момент, когда станет невозможно создавать задачи, которые легки для обычных людей, но сложны для ИИ.

Ожидается, что стоимость использования подобных систем будет значительно снижаться в ближайшие месяцы и годы, делая их экономически конкурентоспособными с человеческим трудом.

O3 демонстрирует, что прогресс в ИИ теперь зависит не от простого увеличения размера моделей, а от принципиально новых идей и подходов.

Карта рынка голосовых ИИ: итоги 2024 и прогнозы на 2025, отчет Cartesia

В 2024 появились полноценные разговорные системы, объединяющие распознавание речи, языковые модели и синтез речи в единое целое. OpenAI представила голосовой режим в ChatGPT, а такие компании как Kyutai создали системы, способные слушать пользователя во время собственной речи — важный шаг к естественному диалогу.

Стоимость использования языковых моделей упала в разы: с $45 до $2.75 за миллион токенов. При этом качество распознавания и синтеза речи значительно выросло.

Интерес к голосовым технологиям стремительно растет — количество стартапов в этой области в Y Combinator увеличилось на 70% между зимним и осенним наборами 2024 года. Голосовые ИИ-помощники активно внедряются в:
- Здравоохранение: запись к врачу, напоминания о приеме лекарств
- Страхование: обработка претензий и продление полисов
- Логистику: отслеживание грузов и планирование
- Гостиничный бизнес: бронирование и обслуживание
- Малый бизнес: автоматизация телефонных звонков

Что ждет нас в 2025 году?

1. Ожидается появление более совершенных систем преобразования речи в речь с задержкой всего 160 мс (для сравнения: у человека — 230 мс). Они будут лучше понимать контекст, эмоции и справляться с перебиваниями в разговоре.

2. Развитие компактных моделей позволит использовать голосовых ассистентов без интернета — на телефонах, в автомобилях и различных устройствах. Это обеспечит мгновенный отклик и полную приватность данных.

3. Голосовые ассистенты начнут справляться с комплексными задачами. Например, при обращении в авиакомпанию ИИ сможет самостоятельно проверить бронирование, найти альтернативные рейсы и внести изменения в билет — все в рамках одного естественного разговора.

2025 год обещает стать годом массового внедрения голосовых технологий.

❗️Матрица для роботов - Genesis учит ИИ через миллиарды реальностей

Genesis - новая платформа физической симуляции, переворачивает наше представление об обучении ИИ.

Ключевая идея проста, если ИИ может успешно управлять тысячей роботов в миллиарде различных симуляций, то наш реальный мир становится просто еще одним сценарием в этом огромном пространстве возможностей.

- Скорость обучения в 430,000 раз выше реального времени

- За 1 час на GPU робот получает опыт, равный 10 годам реальной практики(!)

- Параллельный запуск 100,000 копий симуляции на одном GPU

Как и в фильме "Матрица", где Нео освоил боевые искусства за считанные секунды в виртуальном додзё, Genesis создает условия, где роботы могут приобретать сложные навыки через интенсивное обучение в виртуальной среде.

Подробнее тут

Голосовые звонки в мессенджерах планируют ограничить

Минцифры и Роскомнадзор обсуждают возможность ввести ограничения на звонки в мессенджерах из-за перехода туда мошенников.

Рассматривается 2 сценария:

- блокировка голосового трафика только из-за границы,

- полный запрет на голосовые звонки в мессенджерах.

Есть скорость света, а есть скорость Илона Маска: его xAI собрал $6млрд в новом раунде

Смотрите всего за 122 дня Маск построил суперкомпьютерный кластер Colossus и начал выполнять задачи через 19 дней после поставки первых серверов.

Стартап xAI был запущен в начале 2023 года, а сегодня уже компания стоит $45млрд, в мае они привлекли $6млрд, и сейчас в декабре они собрали еще $6млрд.

Скоро xAI удвоит мощность до 200 тысяч NVIDIA Hopper GPU с сетевым подключением NVIDIA Spectrum-X Ethernet.

Секрет успеха по Маску:

1. Определите список узких мест проекта.

2. Отбросьте всё остальное. Устраните максимальное узкое место. По определению, нет ничего важнее для оптимизации, чем самое медленное звено.

3. Повторите с шага 1.

Это была инструкция по достижению целей, который может применить любой менеджер, независимо от положения в иерархии.

Майнинг vs ИИ? Почему РФ запрещает майнинг в некоторых регионах?

«В России в ближайшие 5-10 лет ожидается дефицит электроэнергии», - заявил замглавы администрации президента М. Орешкин на конференции Сбера по блокчейну в ноябре.

И здесь встает ключевой вопрос приоритетов: что важнее для страны - майнинговые фермы или развитие собственной инфраструктуры ИИ?

Сегодня начинается "бархатный исход" майнеров, правительство утвердило перечень регионов и территорий, где майнинг будет запрещен с 1 января 2025г. до 15 марта 2031г.

На первый взгляд, новые ограничения могут показаться очередной попыткой зарегулировать криптоиндустрию. Однако при более глубоком анализе вырисовывается куда более интересная картина.

В список попали 2 ключевые группы территорий: южносибирский кластер с исторически дешевой электроэнергией (Иркутская область, части Бурятии и Забайкалья) и южные регионы с нестабильной энергосистемой.

Что ждет российских майнеров?

Регионы с ограничениями на майнинг идеально подходят для размещения ЦОДов под ИИ.

С точки зрения государства, ИИ-инфраструктура более приоритетна для экономики чем майнинг.

Существующая инфраструктура майнинговых ферм может быть относительно легко переоборудована под нужды ИИ.

В условиях глобальной гонки за лидерство в ИИ такой маневр выглядит логичным.

Будем наблюдать, как сложится в итоге.

Sakana AI представила ИИ для поиска искусственной жизни в виртуальных мирах

Исследователи создали алгоритм ASAL, который автоматизирует поиск форм искусственной жизни в виртуальных мирах.

Как это работает:

1. Вы описываете, какое поведение или свойства хотите увидеть
2. ИИ сам перебирает тысячи вариантов правил и настроек
3. Система находит самые интересные формы "виртуальной жизни"

Где это может пригодиться:

- Научные исследования принципов возникновения жизни
- Разработка адаптивных систем ИИ
- Моделирование поведения толпы и транспортных потоков
- Создание визуальных эффектов для игр и дизайна
- Оптимизация промышленных процессов

ASAL уже превзошел классические системы, включая знаменитую "Игру жизни" Конвея, найдя более сложные и интересные формы поведения.

⚡️Saleforce представил AGUVIS - 1-й универсальный ИИ-агент, который умеет пользоваться любыми приложениями как человек

Главное отличие от существующих решений, как Microsoft Copilot Vision и Google Mariner, которые привязаны к своим браузерам и используют закрытые модели, AGUVIS — первый полностью независимый агент. Он не требует доступа к API или специальных интеграций, как Claude с его Model Context Protocol.

Ключевые преимущества:

1. Работает везде: от веб-сайтов до мобильных приложений

2. Не зависит от закрытых моделей и специального ПО

3. Учится как человек: сначала понимает, что видит, потом планирует действия

4. Имеет "внутренний монолог" для рассуждений и планирования

Представьте помощника, который учится использовать компьютер точно так же, как человек, глядя на экран, понимая контекст и принимая решения. AGUVIS анализирует интерфейс, планирует действия и выполняет их, опираясь только на визуальную информацию.

Преимущества подхода:

• Универсальность: работает с любыми интерфейсами
• Адаптивность: легко осваивает новые приложения
• Независимость: не требует специальных интеграций
• Масштабируемость: единый подход для всех платформ

Хотя технология находится на ранней стадии развития, она представляет собой фундаментально новый подход к взаимодействию ИИ с компьютерными интерфейсами, отличающийся от решений крупных технологических компаний.

❗️Токио открывает доступ к 3D-двойнику города - будушее робототехники !

В ближайшем будущем мы увидим, как города, здания и производства массово переносятся в мир симуляций.

Забудьте об одиночных роботах в лабораториях. Представьте "железный флот" - армаду роботов, обучающихся в реалтайм графических движках, масштабированных на огромных вычислительных кластерах. Это генерирует триллионы высококачественных обучающих токенов.

Новое поколение роботов будет "рождаться" в симуляциях, мгновенно переносясь в реальный мир без дополнительной адаптации. Они будут частью "роевого разума", обмениваясь латентными представлениями для координации физических задач.

Для всего этого уже есть много проектов, мы о них писали ранее, смотрите:

1. 25 агентов ИИ живут в цифровом мире, не подозревая, что живут в симуляции.

2. Стартап Ego создал 3D-симуляцию города, населенный полностью ИИ-агентами и транслировали его в прямом эфире на Twitch.

3. Nvidia представила облачную платформу Earth-2 для прогнозирования изменения климата по всей планете с использованием симуляции суперкомпьютеров с ИИ

4. NVIDIA и UPenn представили ИИ-помощник , который пишет код для обучения навыкам роботов в моделировании, преодолении сложных разрывов между симуляцией и реальностью.

5. Google создала робота-теннисиста, побеждающего человека - любителя

6. Project Sid - симуляция крупномасштабного взаимодействия ИИ-агентов в виртуальном мире.

7. Компания Altera разработала систему, имитирующую структуру человеческого мозга.

8. Google представила Genie 2 - будущее обучения роботов будет происходить не в реальном мире, а в продвинутых симуляциях.

9. Матрица для роботов - Genesis учит ИИ через миллиарды реальностей

10. Стартап World Labs представил ИИ-систему, которая превращает обычные изображения в полноценные 3D-миры прямо в вашем браузере.