Илон Маск будет утверждать в суде, что GPT-4o была AGI

🤔🤔🤔

Давайте разбираться.

Речь идет об иске, в котором Маск утверждает, что OpenAI нарушили свою изначальную миссию, не имели права отказываться от некоммерческой структуры, должны ему кучу денег (он насчитал $134 млрд) за обманутые ожидания и прочее.

И дело тут вот в чем: если Маску удастся доказать, что GPT-4o – AGI, он тем самым докажет, что OpenAI скрыли AGI от общественности и незаконно на нем наживались.

В частности, если суд вдруг признает этот факт, лицензионное соглашение OpenAI с Microsoft потеряет силу (оно работает только для pre-AGI, но не для AGI-технологий), а учредительное соглашение OpenAI потребует сделать их модели открытыми и свободно доступными.

Ну и денег Маску они, видимо, будут должны, потому что якобы умышленно не признали AGI. Маск утверждает, что это и есть причина, по которой совет директоров уволил Альтмана в 2023, и одновременно – причина, по которой сейчас совет заменен на коммерческий: чтобы членам было невыгодно провозглашать AGI из-за собственного финансового интереса.

Но почему именно GPT-4o, а не GPT-5, o3 и тд?

Во-первых, она появилась раньше. Во-вторых, скачок относительно предыдущих моделей действительно был огромный, и Маск приводит в качестве аргумента статью об этом от самих Microsoft под названием Sparks of AGI.

В-третьих, из-за глубокой эмпатии. Именно этим GPT-4o запомнилась пользователям, и именно это не могут повторить следующие поколения. По мнению Маска, OpenAI намеренно лишили преемников GPT-4o такой способности и отключили модель из использования, несмотря на петиции и просьбы юзеров.

Следующий суд назначен на конец апреля, пока расследование продолжается.

Инженеры, это для вас: мы нашли очень прикольную игру, в которой можно проверить свои знания по ML и DS

DS-специалисты из Авито придумали геймифицированный челлендж по Data Science и Machine Learning. Игра доступна абсолютно каждому, и вот из чего она состоит:

Этап 1 — базовые вопросы по Python и ML
Этап 2 — ситуативные вопросы на основе реальных кейсов
Этап 3 — «Марио» (да-да, чем лучше сыграете, тем больше подсказок заработаете)
Этап 4 — хардовые вопросы и сложный кейс по одному из направлений на выбор

Дизайн выполнен как комикс, так что вы кайфанёте. Очень полезно, чтобы вспомнить основы, проверить себя и просто интересно провести время.

Приятный бонус: если вы попадёте в топ-5, то до 20 марта получите бокс с мерчем Авито в подарок 🎁

В OpenAI разрабатывают альтернативу GitHub

Об этом пишут Reuters. Инженеры стартапа якобы начали сталкиваться с большим количеством сбоев и неудобств при использовании Github, и поэтому было принято решение разрабатывать свой собственный сервис с похожим функционалом.

Пока нет ни слова о том, при чем тут ИИ, и будет ли он интегрирован в инструмент. И вообще, деталей пока мало: известно только, что проект на ранней стадии разработки.

Возможно, продукт так и останется исключительно внутренним, но в компании также обсуждают возможность продавать его пользователям, – а это уже заявка на прямую конкуренцию с Microsoft ☕️

Сбер продолжает линию опенсорса — выложили код и веса Green-VLA
Немного контекста: в начале февраля техрепорт по Green-VLA стал лучшей работой недели на Hugging Face, в нем авторы рассказали, как учили антропоморфа Грина манипулировать предметами в реальном мире. Помимо описания всех этапов обучения, они пообещали выложить все наработки в открытый доступ, что и произошло сегодня.
Чем вообще важен этот релиз:
1️⃣ Модель превосходит по качеству устоявшихся лидеров в области (π0.5 от Physical Intelligence) и выбивает SOTA-метрики на робототехнических бенчах, таких как Fractal и Bridge
2️⃣ Архитектурно это VLM (Qwen3-VL-4B) с дополнительным трансформером, который с помощью flow-matching предсказывает действия робота в реальном времени
3️⃣ Базовые веса обучены на большом количестве робототехнических и веб-данных, модель уже из коробки отлично понимает инструкции, различает объекты и может управлять разными роботами

Это самая важная часть релиза, если вы хотите научить робота манипулировать объектами, например для работы на складе, то достаточно лишь небольшого дообучения модели под вашего робота!

Код и веса уже выложили, так что можно тестить

OpenAI выпустили Symphony – опенсорсный оркестратор для агентов

https://github.com/openai/symphony

По сути, это фреймворк для автономной работы над задачами. Вы соединяете Symphony с доской тасок, агент следит за ней, подхватывает новые задачи и запускает под них отдельный run с агентами, работающими в изолированной копии репозитория.

То есть Symphony полностью самостоятельно проходит путь от созданной задачи до PR через планирование, написание кода и тестирование. Человеку останется только ревью и аппрув, с самим агентом можно не нянчиться.

Считай, полноценный джун 👉

Работать может на любой модели, лицензия Apache 2.0

⚡️ Встречаем GPT‑5.4

Модель вышла в версиях Thinking и Pro. Метрики подросли на кодинге (немного), на математике (прилично) и на computer use. Последним хвастаются особенно.

Кроме того, модель стала эффективнее: использует меньше токенов при рассуждении и отвечает быстрее. Но есть нюанс: теперь она стоит немножко дороже.

Что еще интересного:

– Модель теперь можно остановить посередине ответа и добавить дополнительные инструкции.

– Контекст теперь до 1 миллиона токенов (наконец-то!)

– В Codex появился /fast мод, который ускорит генерацию в 1.5x (это та же модель и тот же уровень рассуждений, просто быстрее). Правда, в таком режиме каждый токен будет учитываться в лимитах за два.

https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/