Илон Маск заявил, что переименует SpaceXAI в SpaceXSI из-за того что Трамп переименовал Artificial Intelligence в Super Intelligence 🙄
Ждем OpenSI?
Ждем OpenSI?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁420🗿67
На ближайшие 28 дней Тибо объявил режим ежедневных улучшений в Codex.
Команда будет выкатывать либо одно заметное улучшение, либо полный сброс лимитов🤔
Команда будет выкатывать либо одно заметное улучшение, либо полный сброс лимитов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤199😎82🍾30
ReflectionAI (стартап, который финансирует Nvidia) выпускают какую-то мощную открытую модель
Об этом написали Axios со ссылкой на анонимные источники.
ReflectionAI – это стартап Миши Ласкина и Иоаниса Антоноглу, который они основали два года назад. Оба выходцы из DeepMind. Ласкин руководил reward modeling в Gemini, Антоноглу – соавтор AlphaGo.
Сейчас они оцениваются примерно в $8 миллиардов, недавно привлекли $2 миллиарда, в том числе $800M от Nvidia. Сначала компания занималась RL-агентами для кода, потом переключилась на опенсорс для бизнеса.
Свою новую модель они позиционируют как мощную альтернативу DeepSeek, Zai и прочему китайскому опенсорсу. Интересно, что покажут.
Об этом написали Axios со ссылкой на анонимные источники.
ReflectionAI – это стартап Миши Ласкина и Иоаниса Антоноглу, который они основали два года назад. Оба выходцы из DeepMind. Ласкин руководил reward modeling в Gemini, Антоноглу – соавтор AlphaGo.
Сейчас они оцениваются примерно в $8 миллиардов, недавно привлекли $2 миллиарда, в том числе $800M от Nvidia. Сначала компания занималась RL-агентами для кода, потом переключилась на опенсорс для бизнеса.
Свою новую модель они позиционируют как мощную альтернативу DeepSeek, Zai и прочему китайскому опенсорсу. Интересно, что покажут.
🔥132👍24❤15
Железа до конца 2027 года хватит на сотни миллионов ИИ-агентов
Epoch AI посчитали, сколько агентов смогут одновременно работать на чипах, выпущенных с 2025 по 2027 год. Получилось от 33 до 171 млн одновременно работающих агентов уровня фронтирных моделей.
В пересчете на обычную 40-часовую рабочую неделю это 140–720 млн сотрудников. А с более легкой моделью DeepSeek V4 Pro получится уже около 1,9 млрд агентов, или эквивалент 8 млрд сотрудников.
Главный вопрос, найдется ли для такого количества агентов достаточно работы. Час сейчас обходится примерно в $16–18 для Codex и $24–50 для Claude Code. Даже если загрузить только 20% рассчитанной мощности, это соответствует $2,6–5,3 трлн расходов в год по текущим API-ценам.
Для сравнения, даже при пятикратном ежегодном росте выручка разработчиков моделей к концу 2027 года составит только около $1 трлн💡
https://epoch.ai/publications/estimating-the-agent-population
Epoch AI посчитали, сколько агентов смогут одновременно работать на чипах, выпущенных с 2025 по 2027 год. Получилось от 33 до 171 млн одновременно работающих агентов уровня фронтирных моделей.
В пересчете на обычную 40-часовую рабочую неделю это 140–720 млн сотрудников. А с более легкой моделью DeepSeek V4 Pro получится уже около 1,9 млрд агентов, или эквивалент 8 млрд сотрудников.
Главный вопрос, найдется ли для такого количества агентов достаточно работы. Час сейчас обходится примерно в $16–18 для Codex и $24–50 для Claude Code. Даже если загрузить только 20% рассчитанной мощности, это соответствует $2,6–5,3 трлн расходов в год по текущим API-ценам.
Для сравнения, даже при пятикратном ежегодном росте выручка разработчиков моделей к концу 2027 года составит только около $1 трлн
https://epoch.ai/publications/estimating-the-agent-population
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤68
Data Secrets
ReflectionAI (стартап, который финансирует Nvidia) выпускают какую-то мощную открытую модель Об этом написали Axios со ссылкой на анонимные источники. ReflectionAI – это стартап Миши Ласкина и Иоаниса Антоноглу, который они основали два года назад. Оба…
ReflectionAI выпустили Beam – ту самую опенсорс модель, которая должна стать альтернативой китайским моделям
По метрикам Beam оказалась примерно на уровне GLM-5.2. При этом утверждается, что она в 3-4 раза эффективнее на инференсе, то есть экономит токены и выполняет задачи быстрее и дешевле (2 график).
По внутренностям:
— 501В параметров, 23В активных.
— Модель обучена с нуля. Предобучение шло месяц на 24Т токенов.
— Reflection провели самый крупный из задокументированных ранее RL ран: он шел 4 недели на 10.5к чипов GB300 (3 график). Чипы они, кстати, арендуют у Маска за $150 млн в месяц.
Веса обещают выпустить «скоро» под лицензией Apache 2.0.
reflection.ai/blog/introducing-beam
Полной замены китайского опенсорса пока не случилось, как видите. Но это первая модель стартапа, так что результаты все равно заметные.
По метрикам Beam оказалась примерно на уровне GLM-5.2. При этом утверждается, что она в 3-4 раза эффективнее на инференсе, то есть экономит токены и выполняет задачи быстрее и дешевле (2 график).
По внутренностям:
— 501В параметров, 23В активных.
— Модель обучена с нуля. Предобучение шло месяц на 24Т токенов.
— Reflection провели самый крупный из задокументированных ранее RL ран: он шел 4 недели на 10.5к чипов GB300 (3 график). Чипы они, кстати, арендуют у Маска за $150 млн в месяц.
Веса обещают выпустить «скоро» под лицензией Apache 2.0.
reflection.ai/blog/introducing-beam
Полной замены китайского опенсорса пока не случилось, как видите. Но это первая модель стартапа, так что результаты все равно заметные.
🤯90❤52
Агенты Claude Opus 5.5 обнаружили два новых полупроводника, которые могут послужить основой для следующего поколения памяти
Об этом объявили Vals AI: www.vals.ai/blogs/room-temperature-magnetic-semiconductors
Немножко контекста. У электрона есть спин, условно вверх или вниз. Он создает магнитный момент, и на нем можно хранить информацию. Так работают головки жестких дисков и память MRAM.
Для этого электроны нужно уметь сортировать по спину. Материалы под названием ферромагнетики делают это хорошо, но создают сильное поле, мешающее соседям, и переключаются медленно. У антиферромагнетиков поля нет и переключаются они в тысячу раз быстрее, но спины в них перемешаны, и прочитать их трудно.
Так что ученые ищут такие материалы, нулевое суммарное поле, но сортировка спинов, как у ферромагнетика. Такие материалы называют Luttinger-compensated, и они способны породить новое поколение памяти, которую можно будет упаковывать плотнее, и при этом обладающую хорошей скоростью.
Claude обнаружил два как раз таких материала.
Первый придуман с нуля, и, насколько удалось выяснить авторам, такое соединение никто не делал и не предлагал. Однако его может быть трудно синтезировать.
Второй из семейства берлинской лазури, синтезировали еще в 1999 году, и даже расчеты 2008 года уже показывали нужную спиновую сортировку, но никто не обратил на это внимания, пока агенты не распознали в нем LC-полупроводник.
Всего над задачей работали 90 агентов на протяжении 3 дней. Сейчас эксперименты продолжаются.
Об этом объявили Vals AI: www.vals.ai/blogs/room-temperature-magnetic-semiconductors
Немножко контекста. У электрона есть спин, условно вверх или вниз. Он создает магнитный момент, и на нем можно хранить информацию. Так работают головки жестких дисков и память MRAM.
Для этого электроны нужно уметь сортировать по спину. Материалы под названием ферромагнетики делают это хорошо, но создают сильное поле, мешающее соседям, и переключаются медленно. У антиферромагнетиков поля нет и переключаются они в тысячу раз быстрее, но спины в них перемешаны, и прочитать их трудно.
Так что ученые ищут такие материалы, нулевое суммарное поле, но сортировка спинов, как у ферромагнетика. Такие материалы называют Luttinger-compensated, и они способны породить новое поколение памяти, которую можно будет упаковывать плотнее, и при этом обладающую хорошей скоростью.
Claude обнаружил два как раз таких материала.
Первый придуман с нуля, и, насколько удалось выяснить авторам, такое соединение никто не делал и не предлагал. Однако его может быть трудно синтезировать.
Второй из семейства берлинской лазури, синтезировали еще в 1999 году, и даже расчеты 2008 года уже показывали нужную спиновую сортировку, но никто не обратил на это внимания, пока агенты не распознали в нем LC-полупроводник.
Всего над задачей работали 90 агентов на протяжении 3 дней. Сейчас эксперименты продолжаются.
❤178🔥96👍30
Свежее сравнение лимитов подписок от SemiAnalysis
Считали только количество токенов по ценам API, без учета стоимости на задачу и сбросов лимитов.
Цифры получились такие:
- на тарифе за $200 лимита Fable 5.1 хватает на $2485 по ценам API, расходуя только половину лимита, а у OpenAI на Astra выходит $2897
– на моделях среднего уровня Opus 5.5 дает примерно в 5 раз больше API-эквивалента, чем GPT 6.1 Sol.
Общее настроение пользователей OpenAI, учитывая новые лимиты и скорость работы моделей:😭
Считали только количество токенов по ценам API, без учета стоимости на задачу и сбросов лимитов.
Цифры получились такие:
- на тарифе за $200 лимита Fable 5.1 хватает на $2485 по ценам API, расходуя только половину лимита, а у OpenAI на Astra выходит $2897
– на моделях среднего уровня Opus 5.5 дает примерно в 5 раз больше API-эквивалента, чем GPT 6.1 Sol.
Общее настроение пользователей OpenAI, учитывая новые лимиты и скорость работы моделей:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯126😁57
Юра Борисов стал главным героем фильма про OpenAI
Artificial наконец показали на Нью-Йоркском кинофестивале, и первые отзывы очень сильные. Картину уже называют «Социальной сетью» про эпоху AI и лучшим фильмом Луки Гуаданьино за последние 10 лет.
Отдельно критики хвалят Юру Борисова в роли Ильи Суцкевера. Фильм вообще заметно сильнее сфокусирован на Илье, чем можно было ожидать: история начинается с его учебы у Джеффри Хинтона и дальше ведет через Google, создание OpenAI и конфликт с Сэмом Альтманом.
А после премьеры появилась еще одна важная деталь: Neon (дистрибьютор фильма) решила выдвигать Борисова на «Оскар» как лучшего актера в главной роли 🐘🐘🐘
Artificial наконец показали на Нью-Йоркском кинофестивале, и первые отзывы очень сильные. Картину уже называют «Социальной сетью» про эпоху AI и лучшим фильмом Луки Гуаданьино за последние 10 лет.
Отдельно критики хвалят Юру Борисова в роли Ильи Суцкевера. Фильм вообще заметно сильнее сфокусирован на Илье, чем можно было ожидать: история начинается с его учебы у Джеффри Хинтона и дальше ведет через Google, создание OpenAI и конфликт с Сэмом Альтманом.
А после премьеры появилась еще одна важная деталь: Neon (дистрибьютор фильма) решила выдвигать Борисова на «Оскар» как лучшего актера в главной роли 🐘🐘🐘
👍356🏆112❤64🔥16🐳8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Голосование в Рейтинге работодателей hh.ru открыто!
Год назад Авито вошёл в топ-3 лучших IT-работодателей России — и это результат работы нашей команды и вашей поддержки❤️
Если считаете Авито сильным работодателем, проголосуйте за нас снова.
Как поддержать компанию:
➡️ Перейдите на hh.ru и авторизуйтесь в личном кабинете.
➡️ Найдите Авито в списке компаний и оставьте свой голос.
✔️ Проголосовать за Авито
Спасибо за поддержку!
#РейтингРаботодателейРоссии
Год назад Авито вошёл в топ-3 лучших IT-работодателей России — и это результат работы нашей команды и вашей поддержки
Если считаете Авито сильным работодателем, проголосуйте за нас снова.
Как поддержать компанию:
Спасибо за поддержку!
#РейтингРаботодателейРоссии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🗿85😁23❤8👍4😭2🎄2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Voici Le Chonk, un modèle à 1 000 milliards de paramètres
Mistral представила новую флагманскую модель Large 4. Но официально внутри компании ее называют Le Chonk. Это отсылка к мему Le Chaton Fat, фейковой гигантской модели Mistral, которую несколько месяцев назад придумали в соцсетях.
Large 4 это крупненькая MoE на 1.05T параметров, 49B активных. Модель мультимодальная, поддерживает контекст до 1 млн токенов и уже доступна через API в режиме public preview.
По собственным тестам Mistral, это новая открытая SOTA по США и Европе. Отдельно выделяют кодинг, кибербезопасность и финансы, а в задачах на детекцию объектов на изображениях модель обходит даже некоторые закрытые фронтиры.
Обучали с нуля около двух месяцев на 4 000 Nvidia Grace Blackwell. Для модели такого размера это, кстати, довольно компактный кластер.
Веса обещают выпустить 27 октября.
https://mistral.ai/news/mistral-large-4/
Mistral представила новую флагманскую модель Large 4. Но официально внутри компании ее называют Le Chonk. Это отсылка к мему Le Chaton Fat, фейковой гигантской модели Mistral, которую несколько месяцев назад придумали в соцсетях.
Large 4 это крупненькая MoE на 1.05T параметров, 49B активных. Модель мультимодальная, поддерживает контекст до 1 млн токенов и уже доступна через API в режиме public preview.
По собственным тестам Mistral, это новая открытая SOTA по США и Европе. Отдельно выделяют кодинг, кибербезопасность и финансы, а в задачах на детекцию объектов на изображениях модель обходит даже некоторые закрытые фронтиры.
Обучали с нуля около двух месяцев на 4 000 Nvidia Grace Blackwell. Для модели такого размера это, кстати, довольно компактный кластер.
Веса обещают выпустить 27 октября.
https://mistral.ai/news/mistral-large-4/
😁80❤44🔥21👍16🫡4☃1👏1🤯1😍1💯1
Яндекс открыл код YTsaurus Flow — с ним алгоритмы быстрее замечают, что интересы пользователей изменились
Технология обрабатывает клики, лайки и другие события сразу по мере их появления.
Немножко контекста. Чтобы рекомендации и реклама попадали в интересы человека, алгоритмам нужны свежие данные о его действиях: что он покупал, какую музыку слушал, о чем спрашивал. Обычно эти данные обрабатывают не сразу, их сначала накапливают, примерно как посылки для отправки поездом. Из-за этого информация поступает в систему с задержкой, которая может составлять часы. Flow сводит ее практически к нулю.
Что по технике:
— Каждое событие обрабатывается ровно один раз, без потерь и дублей.
— При сбоях технология продолжает работать, перераспределяя нагрузку между доступными серверами.
— Flow работает в рамках YTsaurus, поэтому накопленную и свежую информацию можно учитывать в одной системе.
В Яндексе Flow уже используют Маркет, антифрод и Реклама. В Рекламе он каждую секунду обрабатывает более 100 ГБ данных и миллионы событий. Подготовка данных для дообучения некоторых моделей раньше занимала больше 10 часов, а теперь эту задержку удалось почти полностью устранить.
Подойдет и за пределами рекламы: для подготовки данных для обучения ML-моделей, обновления информации на сайтах и в приложениях, подсчета просмотров, кликов и заказов. Выложили под Apache 2.0, а значит, использовать технологию можно и в коммерческих продуктах.
github.com/ytsaurus/ytsaurus/tree/main/yt/yt/flow
То есть Яндекс открыл не экспериментальную разработку, а технологию, которая уже успешно работает в его сервисах💡
Технология обрабатывает клики, лайки и другие события сразу по мере их появления.
Немножко контекста. Чтобы рекомендации и реклама попадали в интересы человека, алгоритмам нужны свежие данные о его действиях: что он покупал, какую музыку слушал, о чем спрашивал. Обычно эти данные обрабатывают не сразу, их сначала накапливают, примерно как посылки для отправки поездом. Из-за этого информация поступает в систему с задержкой, которая может составлять часы. Flow сводит ее практически к нулю.
Что по технике:
— Каждое событие обрабатывается ровно один раз, без потерь и дублей.
— При сбоях технология продолжает работать, перераспределяя нагрузку между доступными серверами.
— Flow работает в рамках YTsaurus, поэтому накопленную и свежую информацию можно учитывать в одной системе.
В Яндексе Flow уже используют Маркет, антифрод и Реклама. В Рекламе он каждую секунду обрабатывает более 100 ГБ данных и миллионы событий. Подготовка данных для дообучения некоторых моделей раньше занимала больше 10 часов, а теперь эту задержку удалось почти полностью устранить.
Подойдет и за пределами рекламы: для подготовки данных для обучения ML-моделей, обновления информации на сайтах и в приложениях, подсчета просмотров, кликов и заказов. Выложили под Apache 2.0, а значит, использовать технологию можно и в коммерческих продуктах.
github.com/ytsaurus/ytsaurus/tree/main/yt/yt/flow
То есть Яндекс открыл не экспериментальную разработку, а технологию, которая уже успешно работает в его сервисах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🗿61⚡27❤19👍10🔥6😁3☃2👏1🎉1💘1
Google выпустила мультимодальную EmbeddingGemma 2
Первая версия работала только с текстом, вторая построена на Gemma 4 и переводит в одно векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход теперь можно подавать и смешанные данные.
Модель весит 740M параметров, но устроена модульно. Текстовая часть занимает 270M, а энкодеры изображений и аудио загружаются отдельно при необходимости. Контекст вырос до 8K токенов, это около 5,5 минут аудио или 29 картинок за раз.
На текстовых задачах качество осталось на уровне первой версии, а на коде заметно выросло. Google заявляет, что среди мультимодальных эмбеддеров до 1B параметров это лучший результат.
Веса открыты под Apache 2.0.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/
Первая версия работала только с текстом, вторая построена на Gemma 4 и переводит в одно векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход теперь можно подавать и смешанные данные.
Модель весит 740M параметров, но устроена модульно. Текстовая часть занимает 270M, а энкодеры изображений и аудио загружаются отдельно при необходимости. Контекст вырос до 8K токенов, это около 5,5 минут аудио или 29 картинок за раз.
На текстовых задачах качество осталось на уровне первой версии, а на коде заметно выросло. Google заявляет, что среди мультимодальных эмбеддеров до 1B параметров это лучший результат.
Веса открыты под Apache 2.0.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/
❤88🔥41👍19🕊3⚡2🎄1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁688
Ночью OpenAI выложили в открытый доступ 722 написанных ИИ статьи по математике
В каждой решается какая-то открытая математическая задача. Их сгенерировала внутренняя еще не выпущенная модель, и они сгруппированы в 372 семейства связанных работ по разделам математики.
В стартапе решили, что проверять модели на бенчмарках уже неинтересно, потому что они насытились, и вместо этого выдали агенту 4000 открытых исследовательских задач.
В среднем на один результат уходило около трех часов размышлений.
Самые значимые доказательства:
— Гипотеза Ходжа для CM-абелевых многообразий. Это частный случай гипотезы Ходжа из списка задач тысячелетия.
— Расширение зоны без нулей дзета-функции Римана до Re(s) > 11/12 (то есть доказано, что все нетривиальные нули оказываются в полосе 1/12 < Re(s) < 11/12). Это промежуточный результат для гипотезы Римана.
— Решение задачи факторов свободных групп. Задача была открыта с 40-х годов прошлого века, и доказательство закрывает один из старейших вопросов теории алгебр фон Неймана.
— Unique Games Conjecture. Это главный вопрос о пределах приближенных вычислений: для многих NP-трудных задач она утверждает, что лучшие известные алгоритмы уже оптимальны и улучшить их можно, только если P = NP. Доказательство закроет вопрос сразу для огромного класса задач.
https://github.com/openai/math
Комментарии излишни, это просто поразительно
В каждой решается какая-то открытая математическая задача. Их сгенерировала внутренняя еще не выпущенная модель, и они сгруппированы в 372 семейства связанных работ по разделам математики.
В стартапе решили, что проверять модели на бенчмарках уже неинтересно, потому что они насытились, и вместо этого выдали агенту 4000 открытых исследовательских задач.
В среднем на один результат уходило около трех часов размышлений.
Самые значимые доказательства:
— Гипотеза Ходжа для CM-абелевых многообразий. Это частный случай гипотезы Ходжа из списка задач тысячелетия.
— Расширение зоны без нулей дзета-функции Римана до Re(s) > 11/12 (то есть доказано, что все нетривиальные нули оказываются в полосе 1/12 < Re(s) < 11/12). Это промежуточный результат для гипотезы Римана.
— Решение задачи факторов свободных групп. Задача была открыта с 40-х годов прошлого века, и доказательство закрывает один из старейших вопросов теории алгебр фон Неймана.
— Unique Games Conjecture. Это главный вопрос о пределах приближенных вычислений: для многих NP-трудных задач она утверждает, что лучшие известные алгоритмы уже оптимальны и улучшить их можно, только если P = NP. Доказательство закроет вопрос сразу для огромного класса задач.
https://github.com/openai/math
Комментарии излишни, это просто поразительно
Data Secrets
Ночью OpenAI выложили в открытый доступ 722 написанных ИИ статьи по математике В каждой решается какая-то открытая математическая задача. Их сгенерировала внутренняя еще не выпущенная модель, и они сгруппированы в 372 семейства связанных работ по разделам…
solve all open math problems please. make no mistakes
😁581👍51🔥28❤16🏆5😍2☃1🕊1
Kandinsky 6.0 Video — новая линейка моделей генерации видео со звуком
Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком.
— Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5.
— Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM.
Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на Gitverse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.
Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком.
— Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5.
— Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM.
Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на Gitverse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.
👍127😭86🗿43🔥22😁22❤14🤨4🕊2☃1🎉1🤓1