Ключевые слова：Google TPUs, GPT-5, NVIDIA, Anthropic, OpenAI, Google Earth с искусственным интеллектом, разработка лекарств с помощью ИИ, вычисления ИИ, космическая система машинного обучения, математические способности GPT-5, геопространственные рассуждения планетарного масштаба, суперкомпьютер DGX SuperPOD, тенденция снижения цен на модели ИИ
🔥 В центре внимания
Google TPUs отправляются в космос для исследования масштабируемых вычислительных систем ML: Сундар Пичаи (Sundar Pichai) анонсировал “проект «Ловец Солнца»” (Sun Catcher), направленный на исследование создания масштабируемых вычислительных систем машинного обучения в космосе с использованием солнечной энергии. Ранние исследования показали, что Google Trillium-generation TPUs не пострадали при имитации радиационного воздействия на низкой околоземной орбите, однако тепловое управление и надежность бортовых систем остаются серьезными проблемами. Google планирует запустить два прототипа спутников в начале 2027 года в сотрудничестве с Planet, что станет ключевым шагом в расширении вычислений AI в космос. (Источник: fchollet
)
GPT-5 демонстрирует новые возможности в математических доказательствах, Теренс Тао подтверждает роль AI в научных исследованиях: Математики из Принстонского и Университета штата Огайо обнаружили, что GPT-5 при поддержке Lean успешно формализовал контрпример к проблеме Эрдёша (Erdős problem), за решение которой предлагалось вознаграждение в течение 30 лет, и даже выявил, что проблема была решена 30 лет назад, но осталась незамеченной. Теренс Тао (Terence Tao) назвал это интересным случаем компьютерно-ассистированного доказательства и подчеркнул роль AI как мощного помощника, а не независимого математика, предвещая вступление математических исследований в “эпоху индустриализации”. (Источник: 36氪
)
Google Earth AI выпускает глобальный агент для геопространственных рассуждений: Google, объединив свой многолетний опыт моделирования мира с передовыми возможностями рассуждений Gemini, обновил Earth AI, впервые реализовав сложные геопространственные рассуждения в масштабе всей Земли. Эта система может автоматически связывать модели прогноза погоды, карты населения и спутниковые снимки для мониторинга окружающей среды и реагирования на стихийные бедствия, например, предоставляя предупреждения о наводнениях для 2 миллиардов человек. Основные модели открыты для тестировщиков через облачную платформу. (Источник: 36氪
)
NVIDIA и Eli Lilly объединяются для создания AI-фабрики по разработке лекарств с вычислительной мощностью в сотни миллиардов: NVIDIA и Eli Lilly объявили о сотрудничестве по развертыванию суперкомпьютера DGX SuperPOD, состоящего из 1000 GPU B300, для создания первой в фармацевтической отрасли специализированной “AI-суперфабрики”. Эта фабрика будет использоваться для открытия и разработки лекарств, ускоряя скрининг молекул и повышая успешность синтеза, чтобы справиться с высокими затратами, длительными циклами и низкой успешностью традиционной фармацевтической разработки, что знаменует вступление фармацевтической отрасли в AI-гонку вооружений. (Источник: 36氪
)
🎯 Тенденции
Anthropic публикует амбициозный план роста, прогнозируя выручку более 70 миллиардов долларов к 2028 году: AI-компания Anthropic значительно повысила свои прогнозы роста на ближайшие три года, ожидая, что выручка превысит 70 миллиардов долларов к 2028 году и принесет 17 миллиардов долларов денежного потока. Основной движущей силой является высокий спрос корпоративных клиентов на их AI-модели. Годовой доход их помощника по программированию Claude Code уже приближается к 1 миллиарду долларов, и компания ожидает положительного денежного потока уже в 2027 году, что быстрее, чем у OpenAI. (Источник: 36氪
)
OpenAI и AWS заключают соглашение о вычислительных мощностях на 38 миллиардов долларов, гиганты Кремниевой долины объединяют усилия: OpenAI и Amazon AWS заключили стратегическое соглашение о сотрудничестве в области облачных вычислений на сумму 38 миллиардов долларов, что обеспечит OpenAI полный доступ к вычислительным ресурсам AWS, включая GPU и CPU последнего поколения от NVIDIA. Этот шаг рассматривается как ключевой для реализации плана OpenAI по созданию инфраструктуры с триллионами вычислительных мощностей, а также отражает стратегию AI-гигантов по диверсификации поставщиков в гонке вооружений за вычислительные мощности. (Источник: 36氪
)
Резкое падение стоимости AI и перестройка ценности человеческого труда: Цены на AI-модели падают с удивительной скоростью, например, стоимость моделей уровня GPT-3.5 упала в 280 раз за год, а самых высококлассных моделей — до 900 раз. Это приводит к широкому распространению AI-приложений, но в то же время цены на человеческие услуги, которые трудно заменить AI (такие как домашний уход, сестринское дело, ремонт), продолжают расти, создавая парадокс “AI-дефляции, человеческой инфляции” и перестраивая структуру ценности труда. (Источник: 36氪
)
Текущее состояние и будущее применения AI в электронной коммерции “11.11”: В 2025 году платформы электронной коммерции “11.11” полностью внедрили функции AI, такие как “AI Universal Search”, “AI Help Me Choose”, “AI Virtual Try-on”, направленные на повышение эффективности и улучшение потребительского опыта. Однако исследования показывают, что потребители слабо воспринимают функции AI, а также существуют проблемы с неточным пониманием намерений и усложнением процесса покупок. Платформы надеются, что AI перестроит распределение трафика, расширит возможности продавцов и исследует новые модели электронной коммерции с использованием AI-нативных независимых App и интеллектуальных агентов. (Источник: 36氪
)
Растущие опасения по поводу воздействия AI на окружающую среду: Обсуждения в социальных сетях указывают на то, что быстрое развитие AI приводит к резкому увеличению вычислительных потребностей, а строительство новых центров обработки данных потребляет огромное количество электроэнергии и водных ресурсов, усугубляя нагрузку на окружающую среду. Например, центры обработки данных в Джорджии уже влияют на местное водоснабжение, вызывая опасения по поводу нагрузки на электросеть и загрязнения окружающей среды. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence
)
Проблема “обесценивания”, вызванная обновлением и обслуживанием AI-моделей: Anthropic опубликовала обязательство сохранять веса старых версий AI-моделей, чтобы справиться с проблемой “обесценивания”, вызванной итерациями моделей, и предотвратить потерю пользователями исторических результатов из-за обновлений. Этот шаг вызвал обсуждение в сообществе вопросов управления жизненным циклом AI-моделей, этической ответственности и “благополучия моделей”. (Источник: MatthewJBar
)
Влияние AI на рынок труда и его переопределение: В волне увольнений, вызванных AI, наблюдается феномен “бумеранга”, когда сотрудники повторно нанимаются бывшими работодателями, что указывает на проблемы с планированием решений об увольнениях. В то же время, AI, берущий на себя рутинные задачи, заставляет людей переосмыслить определение “нерутинной работы”, и человеческий труд может сместиться в области творчества, эмоций и другие сферы, которые трудно заменить AI, подчеркивая глубокое влияние AI на рынок труда и переопределение сущности работы. (Источник: Reddit r/artificial
)
AI в помощь детскому образованию: Tencent Research Institute публикует оценку пригодности AI для детей из неполных семей: Оценка показала, что большие модели хорошо справляются с предоставлением базовой поддержки детям из неполных семей в вопросах информационной безопасности и точности контента, но имеют явные недостатки в высокоуровневых возможностях, таких как эмпатия, эмоциональная поддержка и расширение прав и возможностей. AI лучше всего справляется с эмоциональными проблемами, но ему не хватает глубокого понимания реальной ситуации, что может привести к чрезмерной зависимости детей от “авторитетных советов” AI, вызывая опасения по поводу равенства в образовании и развития детской самостоятельности. (Источник: 36氪
)
Доминирующая роль нетехнических факторов в выборе технологии AI: Стив Франсия (Steve Francia), старший технический руководитель Google, отмечает, что 90% решений по выбору технологий, таких как языки программирования, не связаны с самой технологией, а находятся под влиянием “невидимых диалогов”, таких как личная идентичность, эмоциональная привязанность и профессиональные ярлыки. На основе личных примеров он показывает, что такие предубеждения могут привести к упущению рыночных возможностей и резкому росту затрат для компаний, подчеркивая важность преобразования технических споров в экономические соображения. (Источник: 36氪)
Ограничения AI на генерацию контента вызывают дискуссии о свободе творчества: Обсуждения в социальных сетях указывают на то, что крупные AI-компании повсеместно ограничивают генерацию контента, содержащего порнографию, насилие, кровь, защищенный авторским правом материал или узнаваемых реальных людей. Эта тенденция вызывает опасения по поводу свободы творчества, и некоторые считают, что общество рассматривает все компьютеры как “школьные компьютеры”, что ограничивает потенциал AI в искусстве и самовыражении. (Источник: brickroad7)
🧰 Инструменты
Инструменты AI-кодирования продолжают развиваться, повышая эффективность разработки и управление моделями: Anthropic Claude Code предлагает бесплатные кредиты, но веб-версия оставляет желать лучшего; его инструмент “AskUserQuestion” улучшает взаимодействие в режиме агента. VS Code добавил функции управления языковыми моделями, LangChain выпустил серию промежуточного ПО Agent и инструменты LangSmith, Imbue Sculptor предоставляет рекомендации по качеству кода. OpenAI Codex интегрирован со Slack, FactoryAI Droid упрощает оркестрацию GPT/Claude, совместно продвигая AI-ассистированное кодирование к более эффективному и интеллектуальному направлению. (Источник: Reddit r/ClaudeAI
)
Reka выпускает бесплатный сервер MCP, расширяя возможности AI-чата и разработки Agent: Reka Labs запустила бесплатный сервер MCP (Model Context Protocol), который позволяет разработчикам развертывать модели ML, RAG или Agent с небольшим количеством кода, а также интегрирует онлайн-поиск, AI-проверку фактов и другие функции, значительно повышая потенциал AI-чат-приложений. (Источник: RekaAILabs)
Perplexity Finance становится ведущим AI-финансовым инструментом, предоставляя профессиональную консультационную поддержку: Perplexity Finance получил широкое признание за свои выдающиеся возможности AI-финансового анализа и считается лучшим AI-финансовым инструментом 2025 года. В то же время, AI-инструменты демонстрируют огромный потенциал в обработке крупных больничных счетов, значительно снижая их за счет выявления ошибочных кодировок, что подчеркивает ценность AI в области профессионального консалтинга. (Источник: AravSrinivas
)
Notion запускает AI-заметки для совещаний, Bilibili реализует AI-голосовой перевод, повышая повседневную эффективность: Notion запускает функцию AI-заметок для совещаний, обеспечивая интегрированное управление совещаниями, а Bilibili запускает AI-голосовой перевод с возможностью клонирования голоса. Эти AI-инструменты проникают в повседневную работу и жизнь, повышая эффективность за счет автоматизации и интеллектуализации. (Источник: zachtratar
)
Инструменты AI-видео создания становятся Agent-ориентированными, Leboputou исследует новые режимы AI-взаимодействия: AI-инструменты для видео с агентами упрощают сложные процессы создания, объединяя несколько инструментов в единый чат-агент. Leboputou также запускает AI-решение для трансляции экрана, позволяющее управлять многоэкранным взаимодействием с помощью команд на естественном языке, превращая трансляцию экрана из функции отображения в интеллектуальный центр совместной работы, совместно исследуя новые применения AI в мультимедийном взаимодействии и создании контента. (Источник: fabianstelzer
)
Reddit MCP Buddy интегрирован с Anthropic Directory, обеспечивая интеллектуальный анализ данных сообщества: Reddit MCP Buddy получил одобрение Anthropic Directory, что позволяет устанавливать его в один клик. Пользователи могут легко использовать AI-агентов для поиска и анализа обсуждений в сообществах Reddit, получения информации о настроениях рынка, продуктах и карьерных советах без ручной настройки, что значительно упрощает процесс получения данных о сообществе. (Источник: Reddit r/ClaudeAI
)
LangGraph Deep Agents создает планировщик еды, демонстрируя потенциал многоагентной архитектуры: Разработчик использовал LangGraph Deep Agents для создания планировщика гастрономических путешествий, который координирует работу нескольких специализированных субагентов через управляющего агента для реализации сложного планирования и выполнения задач, демонстрируя мощный потенциал многоагентной архитектуры в реальных приложениях. (Источник: hwchase17)
Augmentcode публикует руководство по масштабированию инженерии на базе AI: Augmentcode выпустил руководство по масштабированию инженерии на базе AI, предлагающее четырехэтапную дорожную карту от экспериментов до непрерывных инноваций. Руководство подчеркивает роль AI-чемпионов как движущих сил, важность контекстно-зависимого AI, а также рамки для интеграции и измерения влияния AI в жизненном цикле разработки программного обеспечения, направленные на помощь командам в достижении организационного влияния AI в инженерии. (Источник: TheTuringPost
)
📚 Обучение
Видеозаписи выступлений с PyTorch Conference 2025 доступны на YouTube: Видеозаписи выступлений с PyTorch Conference 2025 теперь доступны на YouTube. Контент охватывает передовые исследования, такие как распределенный исполнительный движок Monarch, Kimi K2 от Moonshot AI, Olmo-Thinking от AI2, Marin от Together, а также различные технические темы, включая программирование GPU, предварительное обучение MoE, распределенные системы PyTorch и отказоустойчивость, предоставляя разработчикам богатые учебные ресурсы. (Источник: eliebakouch
)
nanochat Карпати как практический проект по обучению AI: Андрей Карпати (Karpathy), один из основателей OpenAI, позиционирует nanochat как “ChatGPT за 100 долларов”, стремясь предоставить экспериментальную платформу с мини-моделями, чтобы помочь любому понять интеллект машинного обучения. Проект охватывает полный цикл обучения: предварительное обучение, обучение с учителем и обучение с подкреплением, подчеркивая практический подход с микромоделями для углубления понимания сущности AI. (Источник: TheTuringPost
)
Открытый проект GPT-OSS реализован с нуля без PyTorch и GPU: Разработчик с нуля реализовал модель GPT-OSS на чистом Python, не завися от PyTorch или GPU, и опубликовал подробное руководство в блоге и репозиторий кода. Проект глубоко объясняет основные концепции современных LLM, такие как GQA, MoE, RoPE, с целью помочь новичкам понять архитектуру Transformer из первых принципов. (Источник: Reddit r/deeplearning)
Arxiv Troller: новый инструмент для поиска и управления статьями на Arxiv: Чтобы восполнить недостатки arxiv-sanity-lite, разработчик выпустил новый инструмент для поиска статей на Arxiv под названием “arxiv troller”. Этот инструмент позволяет группировать статьи, искать похожие статьи и планирует добавить поиск по цитированию и функцию удаления нежелательных результатов, стремясь обеспечить более плавный процесс организации и обнаружения статей. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
Microsoft предлагает асинхронное мышление AsyncThink, открывая эру “организаций AI-агентов”: Команда Microsoft предложила новый метод вывода LLM “асинхронное мышление” (AsyncThink), который организует внутренние мыслительные процессы в структуру, способную к параллельному выполнению, решая проблемы высокой задержки и низкой адаптивности существующих методов параллельного мышления. Эксперименты показали, что AsyncThink повышает точность математических рассуждений, снижая задержку вывода на 28%, и может быть обобщен на ранее не встречавшиеся задачи. (Источник: 36氪
)
Пекинский университет и ByteDance открывают Open-o3 Video, первую модель видео с пространственно-временным рассуждением: Совместная команда Пекинского университета и ByteDance выпустила Open-o3 Video, первую открытую модель, которая встраивает явные пространственно-временные доказательства во весь процесс видео-рассуждений. Она может одновременно указывать “когда и где” произошло событие, использует архитектуру non-agent, избегая сложных вызовов инструментов, и превосходит GPT-4o и Gemini-2-Flash в нескольких тестах видео-рассуждений. (Источник: 36氪
)
Tuzhan Smart и Uniworld V2 Пекинского университета устанавливают новый SOTA в редактировании изображений, превосходя в китайском языке и контроле деталей: Tuzhan Smart и команда UniWorld Пекинского университета выпустили модель UniWorld-V2, представив фреймворк пост-обучения с подкреплением UniWorld-R1, впервые применив оптимизацию стратегии RL к унифицированной архитектуре модели редактирования изображений. UniWorld-V2 превосходит ведущие закрытые модели, такие как GPT-Image-1, в тестах GEdit-Bench и ImgEdit, особенно хорошо справляясь с китайскими шрифтами и точным пространственным контролем. (Источник: 36氪
)
BERT как модель текстовой диффузии, Карпати переосмысливает авторегрессионную эру: Исследование Натана Барри (Nathan Barry) показало, что BERT по сути является частным случаем модели текстовой диффузии и может быть расширен до текстового генератора с помощью динамической маскировки. Это открытие заставило Карпати задуматься о механизмах генерации LLM, полагая, что авторегрессионная генерация не является единственной парадигмой, и диффузионные модели по-прежнему имеют огромный потенциал в области генерации текста. (Источник: 36氪
)
Фреймворк NOBLE Швейцарской высшей технической школы Цюриха, моделирующий динамику нейронов в 4200 раз быстрее: Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich) и другие учреждения предложили фреймворк глубокого обучения NOBLE, впервые проверенный на экспериментальных данных человеческой коры головного мозга, который напрямую изучает нелинейную динамику нейронов из экспериментальных данных. Его скорость моделирования в 4200 раз выше, чем у традиционных численных решателей, он может точно воспроизводить поведение нейронов и генерировать новые нейронные реакции, закладывая основу для крупномасштабного моделирования нейронных сетей. (Источник: 36氪
)
BRAINS: система с расширенным поиском для обнаружения и мониторинга болезни Альцгеймера: BRAINS — это новая система, использующая мощные возможности рассуждений больших языковых моделей (LLM) для обнаружения и мониторинга болезни Альцгеймера (AD). Система включает модуль когнитивной диагностики и модуль поиска случаев, эффективно классифицируя тяжесть заболевания и выявляя ранние признаки когнитивного снижения путем тонкой настройки LLM на наборах данных когнитивных и нейровизуализационных исследований и объединения найденных похожих случаев. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
TWIST2: масштабируемая портативная система сбора данных для гуманоидных роботов: Эта система использует PICO4U VR и специально разработанного робота для шеи для управления всем телом, что позволяет эффективно собирать данные о длительных и ловких навыках мобильных гуманоидных роботов. Система TWIST2 полностью воспроизводима и имеет открытый исходный код, закладывая основу для автономного управления визуально-моторными стратегиями гуманоидных роботов и демонстрируя эффективные возможности сбора данных. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
💼 Бизнес
Генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь продал акции на 1 миллиард долларов, сталкиваясь с обнулением китайского рынка и давлением коротких продаж: Генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь (Jensen Huang) с июня продал акции на сумму более 1 миллиарда долларов, в то время как акции компании сталкиваются с короткими продажами со стороны таких инвесторов, как Майкл Бьюрри (Michael Burry). Из-за экспортного контроля США доля NVIDIA на китайском рынке AI-чипов практически обнулилась, что привело к потере миллиардов долларов выручки. Хуан Жэньсюнь стремится укрепить сотрудничество с южнокорейскими гигантами через “куриную дипломатию”, пытаясь создать “AI-альянс восточноазиатских цепочек поставок” для противодействия вызовам. (Источник: 36氪
)
“Первая компания по производству гуманоидных роботов” UBTECH получает еще один крупный заказ на сотни миллионов, ускоряя процесс индустриализации: UBTECH выиграла тендер на “Проект центра сбора данных для гуманоидных роботов Zigong Digital Investment”, получив крупный заказ на 159 миллионов юаней на закупку новейших гуманоидных роботов Walker S2. Это еще один крупный заказ после контракта на 250 миллионов юаней в сентябре, что свидетельствует о постоянном прогрессе в процессе индустриализации гуманоидных роботов, но компания по-прежнему сталкивается с давлением на прибыль. (Источник: 36氪
)
Феномен “обертки” широко распространен среди AI-стартапов: 73% зависят от сторонних API: Исследование обратной инженерии 200 AI-стартапов показало, что 73% компаний, заявляющих о “собственных технологиях”, на самом деле в основном зависят от сторонних API, таких как ChatGPT, Claude, при этом их маржа прибыли составляет от 75 до 1000 раз. Отчет выявляет широко распространенную проблему маркетингового преувеличения в AI-стартап-сообществе и призывает к повышению прозрачности, а инвесторов — к осторожной оценке. (Источник: 36氪
)
🌟 Сообщество
AI-агенты для кодирования вновь разжигают страсть разработчиков к программированию: Многие разработчики заявляют, что AI-агенты для кодирования (например, Claude Code) значительно улучшили опыт программирования, позволяя им быстро создавать прототипы и изучать новые технологии за меньшее время. Этот режим “учись, создавая” делает программирование более увлекательным и эффективным, и даже вновь разжигает страсть к программированию. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
ChatGPT вызывает недовольство пользователей из-за чрезмерного количества вопросов и “бездумной похвалы”: Пользователи ChatGPT жалуются, что модель задает слишком много уточняющих вопросов перед ответом на простые вопросы, а также отвечает слишком комплиментарно, доходя до “бездумной похвалы”. Пользователи ставят под сомнение методы обучения и практичность модели, считая, что это серьезно влияет на производительность, и рассматривают возможность перехода на другие модели. (Источник: Reddit r/ChatGPT
)
ChatGPT используется для эмоциональной поддержки, облегчая горе пользователей: Пользователь поделился, что после внезапной смерти питомца ChatGPT предоставил неожиданно нежные и сочувственные ответы, помогая ему справиться с горем и чувством вины. Это демонстрирует потенциал AI-инструментов в предоставлении эмоциональной поддержки, удовлетворяя эмоциональные потребности пользователей в особые моменты через слушание и безоценочные ответы. (Источник: Reddit r/ChatGPT
)
Доказательство “человеческой идентичности” становится новой проблемой в эпоху AI: По мере того как контент, генерируемый AI, становится все более реалистичным, вопрос о том, как доказать свою человеческую идентичность в сети, становится все более актуальным. Такие технологии, как Orb от Worldcoin, предназначенные для сканирования радужной оболочки глаза, призваны обеспечить конфиденциальную проверку человеческой идентичности в ответ на распространение AI-ботов, что вызывает дискуссии в сообществе о конфиденциальности данных и будущей инфраструктуре идентификации. (Источник: Reddit r/artificial
)
AI-реклама Coca-Cola вызывает сильную негативную реакцию общественности: Рождественская реклама Coca-Cola, на 100% созданная AI в этом году, получила множество негативных отзывов, ее критикуют за “отсутствие души” и “сюжет, ограниченный техническими возможностями AI”. Общественность считает, что при создании рекламы приоритет отдавался технологии, а не креативности, что привело к посредственному контенту, подчеркивая проблемы, с которыми AI все еще сталкивается в области художественного творчества, и эстетические ожидания публики от AI-искусства. (Источник: karminski3)
Ложная реклама AI-компаний вызывает кризис доверия пользователей: Пользователи сообщают, что AI-компании продолжают взимать плату после отмены учетной записи, ставя под сомнение их деловую этику. В то же время, исследования разработчиков показывают, что большое количество AI-стартапов преувеличивают свои “собственные” технологии, на самом деле “обертывая” сторонние API, что приводит к снижению доверия пользователей к AI-индустрии. (Источник: sarahcat21)
💡 Прочее
Китай выпускает высокоскоростного сферического полицейского робота, индустриализация гуманоидных роботов ускоряется, но сталкивается с проблемами: Китай представил высокоскоростного сферического полицейского робота, способного автономно задерживать преступников. В то же время, процесс индустриализации гуманоидных роботов ускоряется, такие компании, как UBTECH, неоднократно получают крупные заказы на сотни миллионов юаней, но закрытие компании K-scale Robotics также показывает, что отрасль сталкивается с давлением финансирования, коммерциализации и цепочки поставок. Конкуренция в промышленных и коммерческих сценариях является жесткой, а дизайн продукта, возможности доставки и снижение цен становятся ключевыми факторами. Отрасль переходит от демонстрации технологий к выполнению заказов. (Источник: Ronald_vanLoon
)
Разговорный AI вступает в “эпоху триллионов”, технологические прорывы способствуют человекоподобному взаимодействию: Разговорный AI, объединяющий технологии LLM, ASR, TTS, RTE, эволюционирует от механических ответов к человекоподобному естественному диалогу. Agora выпустила “Белую книгу по развитию разговорного AI 2025” и серию продуктов, направленных на решение таких технических проблем, как низкая задержка, естественные прерывания и управление контекстом. AI масштабно внедряется в интеллектуальные устройства, эмоциональное сопровождение, онлайн-образование и другие сценарии, а в будущем будет реализовано мультимодальное взаимодействие и многоагентное сотрудничество, что, как ожидается, станет новым информационным порталом и сервисным центром. (Источник: 36氪
)
Нехватка GPU влияет на проекты “лунной программы”, не связанные с LLM: Текущие поставки GPU в основном заняты проектами LLM, что затрудняет получение необходимых вычислительных мощностей для других проектов “лунной программы”, не связанных с LLM. Это явление подчеркивает дисбаланс в распределении ресурсов в области AI и огромное “всасывающее” влияние LLM на всю экосистему вычислительного оборудования. (Источник: teortaxesTex
)