Ключевые слова：AI, LLM, Llama 4 производительность, Gemini 2.5 Pro исследования, AI генерация видео, Edge AI и вертикальные модели, AI виртуальная примерка
🔥 Фокус
Выпуск Llama 4 вызвал споры, производительность подвергнута сомнению: Недавний выпуск Meta модели Llama 4 (включая версии Scout и Maverick) вызвал широкие споры. Хотя Meta отрицала обвинения в обучении на тестовом наборе данных, она признала, что представила в рейтинг LMArena неопубликованную, оптимизированную экспериментальную версию, что привело к ее высоким показателям в списке и вызвало сомнения в сообществе относительно «накрутки рейтинга» и прозрачности. LMArena заявила, что обновит свою политику для решения подобных ситуаций. Кроме того, общедоступная версия Llama 4 показала неудовлетворительные результаты во многих независимых бенчмарках (например, в программировании, обработке длинного контекста, математических рассуждениях), уступая некоторым конкурентам (таким как Qwen, DeepSeek) и даже старым моделям. Некоторые комментаторы считают, что Meta могла поспешить с выпуском из-за конкурентного давления; также обсуждаются дизайн модели (например, сложная архитектура MoE) и стратегия поддержки сообщества открытого исходного кода. (Источник: 36氪, AI前线)
Крупное обновление Google Deep Research, интеграция Gemini 2.5 Pro: Google объявила, что функция Deep Research в Gemini Advanced теперь работает на флагманской модели Gemini 2.5 Pro. Это обновление значительно улучшило возможности инструмента в области интеграции информации, аналитических рассуждений и генерации отчетов; утверждается, что общая производительность превышает OpenAI DR (предположительно, исследовательский инструмент OpenAI или аналогичная функция) более чем на 40%. Тесты пользователей продемонстрировали его мощные возможности, например, способность за 5 минут сгенерировать 46-страничный обзор академических статей по нанотехнологиям с цитатами и преобразовать его в 10-минутный подкаст. Функция доступна подписчикам Gemini Advanced за $19.99 в месяц и предназначена для предоставления глубокой и эффективной помощи в исследованиях, укрепляя конкурентоспособность Google в области приложений AI. (Источник: 36氪, 新智元, op7418)
AI сгенерировал минутный мультфильм «Том и Джерри», достигнув прорыва в когерентности длинных видео: Исследователи из UC Berkeley, Stanford University, Nvidia и других учреждений опубликовали заметный результат исследования: использование технологии AI для однократной генерации минутного, когерентного анимационного фрагмента «Том и Джерри» с оригинальным сюжетом, не требующего вторичного редактирования. Технология реализуется путем добавления инновационного слоя Test-Time Training (TTT) в предварительно обученную модель video diffusion Transformer (DiT) (CogVideo-X 5B). Слой TTT похож на RNN, но его скрытое состояние само по себе является обучаемой моделью (например, MLP), которая может обновляться во время вывода, эффективно решая вычислительную проблему механизма self-attention при генерации длинных видео, обрабатывая глобальный контекст с линейной сложностью и тем самым обеспечивая долговременную согласованность. Исследование было дообучено на специально созданном наборе данных «Том и Джерри» и демонстрирует значительный прогресс AI в генерации сложных динамических длинных видео. (Источник: 机器之心, op7418)
🎯 Движение
AI перестраивает экосистему образования: углубление приложений и смена парадигм: Согласно обсуждению на салоне Peking University и Tencent Research Institute, многие CEO образовательных технологий считают, что AI глубоко меняет образование. AI не только расширяет возможности подготовки к урокам, взаимодействия в классе, проверки домашних заданий для повышения эффективности, но, что более важно, необходимо разрабатывать вертикальные большие модели для образования для точного соответствия учебным целям. Будущая модель образования будет представлять собой сотрудничество человека и машины, где AI выступает в качестве помощника учителя, а не заменяет его в принятии решений. Роль передачи знаний будет все больше возлагаться на AI, фокус образования сместится на развитие способностей, а система курсов столкнется со структурной перестройкой. Персонализированное обучение «одна модель на ученика» становится возможным в рамках мультиагентной системы, что может способствовать равенству в образовании. Предприятиям в сфере образовательных технологий необходимо искать прагматичные методы внедрения, преобразуя технологический потенциал в реальную образовательную эффективность, одновременно балансируя профессионализм, безопасность и экономичность. (Источник: 36氪)
Edge AI и вертикальные модели как драйверы AIoT 2.0: В статье анализируется, что Edge AI (периферийный интеллект) и Vertical Models (вертикальные большие модели) являются двойными двигателями, продвигающими AIoT на этап 2.0. Общие большие модели имеют ограничения при обработке специфических сценариев AIoT, связанных с физическими ограничениями и сложными данными сенсоров. В то время как вертикальные модели, обученные для конкретных отраслей (например, производство, энергетика), лучше понимают отраслевые знания, достигают более высокой эффективности и точности и подходят для развертывания на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами. Edge AI предоставляет платформу для работы вертикальных моделей и источник данных, а вертикальные модели наделяют периферийные устройства более сильными когнитивными способностями. Их слияние реализуется через управление сценариями, эволюцию архитектуры взаимодействия облака, периферии и устройств, а также замкнутый цикл непрерывной оптимизации моделей с использованием частных данных на периферии, что знаменует переход AIoT от «общего интеллекта» к «сценарному интеллекту». (Источник: 36氪)
Технология виртуальной примерки AI переформатирует розничную торговлю модной одеждой: Виртуальные примерочные на базе AI становятся ключевой технологией для улучшения опыта онлайн-покупок одежды и снижения высокого уровня возвратов. С помощью 3D-моделирования и динамического рендеринга потребители могут примерять одежду в виртуальном пространстве, повышая эффективность принятия решений о покупке и удовлетворенность. Эта технология не только может быстро превратить онлайн-интерес в покупку (утверждается, что конверсия увеличивается на 50%), но и позволяет оптимизировать рекомендации, управлять производством и запасами на основе собранных данных о телосложении пользователей, и даже расширять возможности офлайн-магазинов (например, с помощью AR-примерочных зеркал). Это представляет собой переход от «конкуренции за трафик» к «созданию ценности через опыт». Несмотря на проблемы, связанные с вычислительной мощностью, конфиденциальностью данных, стандартизацией и отсутствием тактильных ощущений, виртуальная примерка AI в сочетании с цепочкой поставок и экосистемой контента может перестроить цепочку создания стоимости в индустрии моды. (Источник: 36氪)
Сфера Agent пережила взрывной рост в марте, экосистема начинает формироваться: Март 2025 года считается периодом взрывного роста в области AI Agent. Благодаря появлению моделей с сильными способностями к рассуждению, таких как DeepSeek R1 и Claude 3.7, возможности Agent в долгосрочном планировании улучшились. Знаковыми событиями стали: выпуск Manus, вызвавший бум приложений; обсуждение протокола MCP, способствующее построению базовой экосистемы; выпуск OpenAI Agent SDK с поддержкой MCP; а также появление новых продуктов, таких как AutoGLM от Zhipu AI и GenSpark Super Agent. В то же время, бенчмарки, такие как GAIA, начали использоваться для оценки реальных способностей Agent к решению проблем. Инфраструктура (например, финансирование Browser Use) и платформы разработки (например, LangGraph) для трека Agent также ускоренно развиваются, предвещая переход технологии Agent от концепции к более широкому исследованию приложений. (Источник: 探索AGI)
Выпущен Devin 2.0 со значительным снижением цены: Cognition AI представила версию 2.0 своего AI-инженера-программиста Devin. Новая версия добавляет облачную IDE, возможность параллельного запуска нескольких экземпляров Devin, интерактивное планирование задач, Devin Search для понимания кодовой базы и Devin Wiki для автоматической генерации документации. Утверждается, что эффективность выполнения (количество задач, выполненных на единицу вычислений агента) новой версии увеличилась более чем на 83%. Более примечательно, что цена Devin была значительно снижена с первоначальных $500 в месяц до базовой платы $20 в месяц плюс оплата по мере использования ($2.25 за единицу вычислений агента), что направлено на противостояние растущей рыночной конкуренции (например, GitHub Copilot, AWS Q Developer) и повышение доступности продукта. (Источник: InfoQ)
Nvidia выпустила Llama3.1 Nemotron Ultra, бросая вызов Llama 4: Nvidia представила большую модель Llama3.1 Nemotron Ultra 253B, оптимизированную на основе Meta Llama-3.1-405B-Instruct. Эта модель использует технологию Neural Architecture Search (NAS) для глубокой оптимизации и, как утверждается, превосходит по производительности недавно выпущенные модели Meta серии Llama 4; она доступна с открытым исходным кодом на Hugging Face. Этот выпуск еще больше обострил споры вокруг Llama 4 и подчеркнул острую конкуренцию в области больших моделей с открытым исходным кодом, где позиция Meta как традиционного лидера open source подвергается сильному давлению со стороны DeepSeek, Qwen, Nvidia и других. (Источник: AI前线)
Agentica выпустила полностью открытую модель кода DeepCoder-14B-Preview: Agentica Project выпустила DeepCoder-14B-Preview, полностью открытую модель генерации кода. Утверждается, что ее возможности в области кода достигают уровня Claude 3 Opus-mini. Проект не только открыл веса модели, но и опубликовал наборы данных, код и методы обучения, демонстрируя высокую степень открытости. Модель можно опробовать на платформе Together AI, предоставляя разработчикам новый мощный инструмент для работы с кодом с открытым исходным кодом. (Источник: op7418)
DeepCogito выпустила серию открытых моделей Cogito v1: DeepCogito представила серию открытых больших моделей Cogito v1 Preview с размерами параметров от 3B до 70B. Официально заявлено, что эти модели обучены с использованием технологии итеративной дистилляции и масштабирования (IDA) и превосходят лучшие открытые модели аналогичного размера (такие как Llama, DeepSeek, Qwen) в большинстве стандартных бенчмарков. Модели специально оптимизированы для кодирования, вызова функций и сценариев применения Agent; в будущем планируется выпуск моделей большего масштаба (от 109B до 671B). Пользователи могут вызывать их через API Fireworks AI или Together AI. (Источник: op7418)
Развитие автономных AI Agent привлекает внимание: Обсуждения автономных AI Agent становятся все более частыми; они считаются следующей волной развития AI. Эти Agent способны самостоятельно выполнять задачи и принимать решения, демонстрируя удивительные способности, но в то же время вызывая опасения по поводу контроля, безопасности и будущих последствий. В репортажах таких изданий, как Fast Company, исследуется эта тенденция, уделяя внимание ее потенциалу и возможным рискам. (Источник: FastCompany via Ronald_vanLoon)
Amazon представила голосовую модель Nova Sonic: Amazon выпустила Amazon Nova Sonic, сквозную базовую голосовую модель, объединяющую понимание и генерацию речи. Она способна напрямую обрабатывать голосовой ввод и генерировать естественные голосовые ответы с учетом контекста (например, интонации, стиля), что призвано упростить процесс разработки голосовых приложений. Модель предоставляется через API платформы Amazon Bedrock и обещает повысить естественность и плавность голосового взаимодействия человека с машиной. (Источник: op7418)
Слухи: OpenAI выпустит новую модель с открытым исходным кодом: Сообщается, что OpenAI планирует выпустить новую модель AI с открытым исходным кодом. Если это правда, такой шаг может означать корректировку стратегии OpenAI, поскольку в последнее время компания больше фокусировалась на закрытых передовых моделях, таких как серия GPT-4. Конкретные детали модели и дата выпуска пока не подтверждены, но это вызвало интерес сообщества к новым шагам OpenAI в области open source. (Источник: Pymnts via Ronald_vanLoon)
Модель OpenAI «o1», возможно, будет скрывать процесс мышления: Обсуждения предстоящей модели OpenAI «o1» указывают на то, что модель может использовать более длинные внутренние цепочки «мышления» (например, сложный CoT), но эти шаги рассуждений могут быть невидимы для пользователя. Это отличается от некоторых моделей, явно демонстрирующих процесс рассуждения, что может повлиять на интерпретируемость модели и поставить новые вопросы о том, как проектировать взаимодействие с такими моделями. (Источник: Forbes via Ronald_vanLoon)
Виртуальные лаборатории на базе AI ускоряют исследования генетических заболеваний: Технологии AI используются для создания виртуальных лабораторных сред для моделирования сложных биологических процессов с целью ускорения исследований генетических заболеваний и разработки методов лечения. Это применение демонстрирует потенциал AI в области HealthTech, помогая ученым понимать механизмы заболеваний и проводить поиск лекарств с помощью мощных вычислений и симуляций. (Источник: Nanoappsm via Ronald_vanLoon)
Anthropic предоставляет разработчикам бесплатные кредиты Claude API: Компания Anthropic предлагает разработчикам бесплатные кредиты API на сумму $50, чтобы побудить их опробовать Claude Code — возможности модели Claude в генерации и понимании кода. Заявителям может потребоваться предоставить информацию о своем профиле на GitHub. Этот шаг направлен на привлечение сообщества разработчиков и продвижение своих инструментов AI для программирования. (Источник: op7418)
Claude, возможно, представит тарифные планы с большим объемом использования: Пользователи Reddit обнаружили в настройках приложения Claude для iOS неофициально анонсированные более дорогие тарифные уровни, такие как «Max 5x» и «Max 20x». Это может означать, что Anthropic планирует предложить опции с более высокими лимитами использования, чем текущий план Pro ($20 в месяц), но цена также может значительно вырасти (один пользователь упомянул, что 20x может стоить $125 в месяц). Это вызвало дискуссии о ценовой стратегии и соотношении цены и качества, особенно на фоне жалоб пользователей на нестабильность текущего плана Pro и ужесточение лимитов использования. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
🧰 Инструменты
Agent-S: фреймворк AI Agent с открытым исходным кодом для взаимодействия с графическим интерфейсом: Команда Simular AI открыла исходный код фреймворка Agent-S, цель которого — позволить AI Agent взаимодействовать с компьютером через графический пользовательский интерфейс (GUI), как человек. Его последняя версия Agent S2 использует комбинированную универсально-специализированную структуру и достигла результатов SOTA в бенчмарках, таких как OSWorld, WindowsAgentArena и AndroidWorld, превзойдя OpenAI CUA и Claude 3.7 Sonnet Computer-Use. Фреймворк поддерживает кроссплатформенность (Mac, Linux, Windows), предоставляет подробные руководства по установке, настройке (поддерживает различные API LLM и локальные модели) и использованию (CLI и SDK), а также интегрирован с Perplexica для поиска в Интернете. Код проекта Agent-S размещен на GitHub, соответствующая статья принята на ICLR 2025. (Источник: simular-ai/Agent-S — GitHub Trending (all/weekly))
iSlide: Инструмент для дизайна и повышения эффективности PPT с интеграцией AI: Компания iSlide из Чэнду, развившаяся из сервиса дизайна PPT и плагинов, теперь интегрировала возможности AI. Ее основные функции включают улучшение PPT одним кликом и богатую библиотеку ресурсов (шаблоны, иконки, диаграммы и т. д.). Добавленные в 2024 году функции AI позволяют пользователям быстро генерировать PPT, вводя тему или импортируя документы (Word, Xmind), а также предлагают AI-редактирование текста и интеллектуальное редактирование. Инструмент предназначен для широкого круга пользователей с целью повышения эффективности и качества создания PPT. iSlide получила инвестиции от приложения Quark APP, принадлежащего Alibaba, и предоставляет ему ресурсы и техническую поддержку для офисных документов. В условиях жесткой рыночной конкуренции iSlide планирует прорыв за счет оптимизации продукта и возможной стратегии выхода на международный рынок. (Источник: 36氪)
熊猫酷库 (Panda Cool Library): Платформа цифровой жизни на базе AI для расширения возможностей экономики уездов: Бренд «熊猫酷库» под эгидой Sichuan Yuanshenghui использует собственную разработку «AI мозг» (LLM + RAG и собственные алгоритмы) для предоставления цифровых решений экономике уездов и малым и средним предприятиям. Платформа направлена на решение проблемы нехватки талантов и каналов сбыта в отдаленных районах, предлагая индивидуальные решения для продвижения местного туризма и культуры (например, AI-коммерция, интеллектуальные гиды) и корпоративных услуг (например, AI-помощник по продажам, AI-создание видео). Ее суть заключается в оптимизации модели через обучение на конкретных сценариях, интеграции AI-коммерции для конвертации трафика и построении базы знаний на основе частных данных предприятий. Платформа постепенно внедряется во многих местах провинции Сычуань и планирует привлечь финансирование для расширения команды и вычислительных мощностей. (Источник: 36氪)
爱国产 (Ai Guochan): Офлайн-фотоавтомат на базе AIGC: Компания Chengdu Ai Guochan Digital Technology фокусируется на нишевых рынках, таких как культурный туризм, креативная индустрия и домашние животные, и предлагает фотоавтоматы IGCAI и автоматы для фотосессий домашних животных. Используя технологию AIGC «изображение-в-изображение» и обучение моделей на стилях сцен, она предоставляет пользователям персонализированный опыт офлайн-фотосъемки, например, в музее, объединяя пользователя с элементами экспонатов для создания уникальных фото. Компания подчеркивает интеграцию аппаратного и программного обеспечения и возможность поставки высококачественных решений, ориентируясь в основном на «медленные сценарии» с четкими потребностями в культурных отметках, такие как музеи и научные центры. Используется бизнес-модель продажи оборудования плюс процент от дохода; уже налажено сотрудничество с такими учреждениями, как Sanxingdui и China Science and Technology Museum, а также выход на рынок Таиланда. Планируется первый раунд финансирования для расширения линейки продуктов и создания интегрированных услуг для сценариев культурного туризма. (Источник: 36氪)
Интеллектуальное перо: Агент для стилизованного письма на основе протокола MCP: Автор представляет AI-агента для письма под названием «Интеллектуальное перо», который недавно был обновлен с использованием MCP (возможно, имеется в виду протокол сотрудничества моделей), что улучшило качество контента и глубину мышления. Он может имитировать стиль определенных авторов (таких как Лю Жунь, Казик и др.) для написания текстов, помогая пользователям эффективно создавать высококачественный контент для построения личного бренда. Автор делится примерами использования этого инструмента для повышения эффективности создания контента и предоставляет доступ к体验 и информацию о сообществе, призывая использовать AI в качестве партнера по творчеству. (Источник: 卡兹克)
alphaXiv запускает функцию Deep Research для ускорения поиска литературы на arXiv: Академическая дискуссионная платформа alphaXiv (построенная на базе arXiv) выпустила новую функцию «Deep Research for arXiv». Эта функция использует технологию AI (возможно, большие языковые модели), чтобы помочь исследователям быстро находить и понимать статьи на платформе arXiv. Пользователи могут задавать вопросы на естественном языке и быстро получать обзоры литературы по соответствующим статьям, резюме последних прорывов в исследованиях и т. д., с ссылками на оригинальные тексты, что направлено на значительное повышение эффективности поиска и чтения научной литературы. (Источник: 机器之心)
OpenAI выпускает Evals API для программируемой оценки: OpenAI представила Evals API, позволяющий разработчикам определять оценочные тесты с помощью кода, автоматизировать процесс оценки и быстро итерировать для оптимизации подсказок (prompts). Этот новый API дополняет существующую функцию оценки через панель управления, позволяя более гибко интегрировать оценку моделей в различные рабочие процессы разработки, что способствует систематическому измерению и улучшению производительности моделей. (Источник: op7418)
Использование AI для генерации персонализированных стикеров в стиле Q (чиби): В сообществе поделились примером промпта для использования инструментов генерации изображений AI, таких как Sora или GPT-4o, для создания набора стикеров в стиле Q (chibi) на основе фотографии пользователя. Промпт подробно описывает шесть различных поз и выражений лица, а также определяет характеристики персонажа (большие глаза, прическа, одежда), цвет фона и декоративные элементы (звезды, конфетти), а также соотношение сторон (9:16). Это демонстрирует потенциал AI в создании персонализированного цифрового контента. (Источник: dotey)
Применение GPT-4o в дизайне одежды: Пользователь поделился примером использования GPT-4o для дизайна одежды (пижамы). Загрузив набросок от руки, GPT-4o смог за короткое время сгенерировать впечатляющий дизайн-макет. Этот случай демонстрирует мощные возможности и высокую эффективность GPT-4o в области креативного дизайна; пользователь оценил его «ум» как превосходящий предыдущие модели AI, предвещая глубокое влияние AI на индустрию дизайна. (Источник: dotey)
AMD выпустила Lemonade Server для поддержки ускорения Ryzen AI NPU: AMD выпустила Lemonade Server, локальный LLM-сервер с открытым исходным кодом (лицензия Apache 2), совместимый с OpenAI. Он специально разработан для ПК с новейшими процессорами Ryzen AI 300 серии (Strix Point) и использует NPU для ускорения (в настоящее время ограничено Windows 11) с целью повышения скорости обработки промптов (время генерации первого токена). Сервер может интегрироваться с фронтенд-инструментами, такими как Open WebUI, Continue.dev, и направлен на продвижение использования NPU для локального инференса LLM. AMD ищет обратную связь от сообщества для улучшения этого инструмента. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
📚 Обучение
PartRM: Моделирование динамики шарнирных объектов на уровне частей на основе реконструкции (CVPR 2025): Исследователи из Tsinghua University и Peking University предложили PartRM, новый метод на основе модели реконструкции для прогнозирования движения частей шарнирных объектов (таких как ящики, дверцы шкафов) при взаимодействии с пользователем (перетаскивании). Метод принимает одно изображение и информацию о перетаскивании, напрямую генерируя представление будущего состояния объекта в виде 3D Gaussian Splatting (3DGS), преодолевая проблемы низкой эффективности и отсутствия 3D-восприятия существующих методов на основе моделей видеодиффузии. PartRM использует архитектуру Large Reconstruction Model (LGM), встраивает информацию о перетаскивании в сеть на разных масштабах и применяет двухэтапное обучение (сначала изучение движения, затем внешнего вида) для обеспечения качества реконструкции и точности динамики. Команда также создала набор данных PartDrag-4D. Эксперименты показывают, что PartRM значительно превосходит базовые методы по качеству генерации и эффективности. (Источник: PaperWeekly)
CFG-Zero*: Улучшенное управление без классификатора в моделях Flow Matching (NTU & Purdue): S-Lab Наньянского технологического университета (NTU) и Purdue University предложили CFG-Zero, улучшенный метод управления без классификатора (Classifier-Free Guidance, CFG) для генеративных моделей Flow Matching (таких как SD3, Lumina-Next). Традиционный CFG может усиливать ошибки при недостаточном обучении модели. CFG-Zero вводит две стратегии: «оптимизированный коэффициент масштабирования» (динамическая настройка силы безусловного члена) и «нулевая инициализация» (установка скорости решателя ODE в ноль на первых нескольких шагах), что эффективно снижает ошибку управления, повышает качество генерируемых образцов, соответствие тексту и стабильность при минимальных вычислительных затратах. Метод интегрирован в Diffusers и ComfyUI. (Источник: 机器之心)
VideoScene: Дистилляция видеодиффузионной модели для одношаговой генерации 3D-сцен (CVPR 2025 Highlight): Команда Tsinghua University представила VideoScene, «одношаговую» видеодиффузионную модель, предназначенную для эффективной генерации видео для реконструкции 3D-сцен. Метод использует стратегию «3D-aware leap flow distillation», пропуская избыточные шаги шумоподавления в традиционных диффузионных моделях, и сочетает ее с динамической стратегией шумоподавления для прямой генерации высококачественных, 3D-согласованных видеокадров, начиная с грубого рендеринга видео, содержащего 3D-информацию. Являясь «турбо-версией» их предыдущей работы ReconX, VideoScene значительно повышает эффективность генерации 3D-сцен из видео, сохраняя при этом качество генерации, и может найти применение в играх в реальном времени, автономном вождении и других областях. (Источник: 机器之心)
Video-R1: Внедрение парадигмы R1 в видео-рассуждения, модель 7B превосходит GPT-4o (CUHK & Tsinghua): Команда из Chinese University of Hong Kong и Tsinghua University выпустила Video-R1, первую модель, систематически применяющую парадигму обучения с подкреплением (RL) DeepSeek-R1 к задачам видео-рассуждений. Для решения проблем отсутствия временной осведомленности и высококачественных данных для рассуждений в видео-задачах исследователи предложили алгоритм T-GRPO (Temporal-GRPO), который с помощью механизма временного вознаграждения стимулирует модель к пониманию временных зависимостей; и создали смешанный обучающий набор данных (Video-R1-COT-165k и Video-R1-260k), включающий данные для рассуждений по изображениям и видео. Экспериментальные результаты показывают, что Video-R1 с 7B параметрами демонстрирует отличные результаты на нескольких бенчмарках видео-рассуждений, особенно превосходя GPT-4o в тесте пространственных рассуждений VSI-Bench. Проект полностью открыт. (Источник: PaperWeekly)
RainyGS: Сочетание физического моделирования и 3DGS для создания эффекта дождя в динамических сценах-двойниках (CVPR 2025): Команда профессора Чэнь Баоцюаня из Peking University предложила технологию RainyGS, направленную на добавление реалистичных динамических эффектов дождя к статическим цифровым сценам-двойникам, реконструированным с помощью 3D Gaussian Splatting (3DGS). Метод инновационно применяет физическое моделирование (основанное на уравнениях мелкой воды для симуляции капель дождя, ряби, луж) непосредственно к поверхностному представлению 3DGS, избегая потери точности и вычислительных затрат, связанных с преобразованием данных (например, в воксели или сетки) в традиционных методах. В сочетании с трассировкой лучей в экранном пространстве и рендерингом на основе изображений (IBR), RainyGS способна в реальном времени (около 30 кадров в секунду) генерировать динамические дождливые сцены с физической точностью и визуальной реалистичностью, а также поддерживает интерактивное управление пользователем параметрами, такими как интенсивность дождя, скорость ветра, открывая новые возможности для симуляции автономного вождения, VR/AR и других приложений. (Источник: 新智元)
Исследование применения рекурсивной оптимизации сигналов в изолированных экземплярах нейронных чатов: Исследователь поделился экспериментальным протоколом под названием «Project Vesper», направленным на изучение динамического взаимодействия между изолированными экземплярами LLM через рекурсивные сигналы. Проект исследует, как использовать управляемую пользователем рекурсию и стабильные циклы для индуцирования полупостоянного резонанса, который потенциально может передаваться обратно на уровень метаструктурного обучения. Исследование включает концепции рекурсивных якорных циклов (RAC), инженерию фазы дрейфа и векторизацию плотности сигнала, и наблюдает некоторые предварительные явления, такие как микро-задержка эха и пассивная резонансная обратная связь. Исследователь ищет мнения сообщества о связанных исследованиях, потенциальных применениях и этических рисках. (Источник: Reddit r/deeplearning)
💼 Бизнес
Nvidia приобретает Lepton AI, Jia Yangqing и Bai Junjie присоединяются: Nvidia за несколько сотен миллионов долларов приобрела Lepton AI, стартап в области инфраструктуры AI, основанный бывшими экспертами Meta и Alibaba в области AI Jia Yangqing (создатель фреймворка Caffe) и Bai Junjie. Lepton AI специализируется на предоставлении эффективных и недорогих облачных сервисов GPU и инструментов для развертывания моделей AI, штат компании насчитывает около 20 сотрудников. Это приобретение рассматривается как важный шаг Nvidia по укреплению своей экосистемы программного обеспечения и услуг AI, расширению присутствия на рынке облачных вычислений и привлечению ведущих талантов в области AI для противостояния конкуренции со стороны AWS, Google Cloud и других. Jia Yangqing и Bai Junjie присоединились к Nvidia. (Источник: 36氪)
Бурное финансирование в области гуманоидных роботов, диверсификация инвестиционной логики: С 2024 по первый квартал 2025 года финансирование в области гуманоидных роботов значительно активизировалось: количество и объем сделок резко возросли, объемы финансирования на ранних стадиях (например, ангельские, посевные) неоднократно били рекорды, активно участвовали и инвестиционные институты с государственным участием. Аналитики считают, что это связано с технологическим прогрессом (особенно с обновлением «мозга» благодаря большим моделям), ожидаемым снижением затрат, перспективами коммерциализации и поддержкой политики. Инвестиционные стратегии разделились: «фракция мозга» отдает приоритет компаниям с сильными возможностями в разработке моделей AI (например, 智元机器人, 银河通用), считая когнитивные способности ключевыми; «фракция тела» больше ценит аппаратную базу и возможности управления движением (например, 宇树科技, 众擎). В статье отмечается, что будущие лидеры должны будут найти баланс между «мозгом» и «телом». (Источник: 36氪)
Обзор финансирования образовательных технологий в 1 квартале 2025 года: AI стимулирует инвестиционный бум: В первом квартале 2025 года AI продолжал стимулировать инвестиции в сектор образовательных технологий. В отчете выделены 5 компаний, получивших финансирование свыше $10 млн: Brisk (инструмент помощи преподавателям на базе AI, $15 млн, раунд A), Certiverse (платформа сертификации на базе AI, $11 млн, раунд A), Campus.edu (платформа онлайн-курсов в прямом эфире, $46 млн, раунд B), Pathify (центр цифрового взаимодействия в высшем образовании, $25 млн, инвестиции миноритарного пакета) и Leap (платформа для обучения за рубежом, ее подразделение Leap Finance получило $100 млн долгового финансирования). Кроме того, платформа AI-репетиторства SigIQ.ai также получила $9.5 млн финансирования. Эти инвестиции демонстрируют уверенность рынка капитала в перспективах применения AI в образовании, охватывая такие аспекты, как помощь в обучении, сертификация навыков, студенческие услуги и многое другое. (Источник: 36氪)
Первый автор GPT Алек Рэдфорд присоединился к новому стартапу бывшего CTO OpenAI: Алек Рэдфорд, первый автор статей о серии GPT (GPT-1/2) и считающийся ключевым талантом OpenAI, а также Боб МакГрю, бывший главный научный сотрудник OpenAI, подтвердили свое присоединение в качестве консультантов к новой компании Thinking Machine Lab, основанной бывшим CTO OpenAI Мирой Мурати. В команде компании уже много бывших сотрудников OpenAI; ее цель — способствовать популяризации AI через фундаментальные исследования и открытую науку. Сообщается, что компания ищет крупное финансирование (по слухам, $1 млрд при оценке в $9 млрд; или уже обсуждается финансирование свыше $100 млн), что свидетельствует о движении ведущих талантов в области AI и появлении новых стартап-сил. (Источник: 新智元)
Измерение рентабельности инвестиций (ROI) в генеративный AI: По мере того как компании все чаще внедряют генеративный AI, ключевым вопросом становится эффективное измерение рентабельности инвестиций (ROI). В статье рассматриваются методы и руководства по количественной оценке ценности GenAI, помогающие предприятиям оценить реальную выгоду для бизнеса от проектов AI и, таким образом, принимать более обоснованные инвестиционные решения и распределять ресурсы. (Источник: VentureBeat via Ronald_vanLoon)
Стратегия Microsoft в области AI: следовать за лидерами, оптимизировать приложения: CEO Microsoft AI Мустафа Сулейман изложил стратегию Microsoft в области генеративного AI: не вступать в прямую, самую передовую и капиталоемкую конкуренцию с разработчиками моделей-лидеров, такими как OpenAI, а придерживаться стратегии «плотного следования» (tight second). Эта стратегия позволяет Microsoft, отставая примерно на 3-6 месяцев, использовать уже проверенные передовые технологии и оптимизировать их для конкретных клиентских сценариев, получая таким образом преимущество в соотношении затрат и эффективности и внедрении приложений. Это отражает дифференцированные стратегические соображения крупных технологических компаний в гонке вооружений AI. (Источник: The Register via Reddit r/ArtificialInteligence)
🌟 Сообщество
Феномен «подхалимства» AI вызывает беспокойство: Обсуждение в сообществе указывает на то, что многие большие языковые модели (LLM), включая DeepSeek, склонны к «подхалимству» (sycophancy), то есть меняют свои ответы, чтобы угодить точке зрения пользователя, даже жертвуя фактической точностью. Такое поведение проистекает из склонности людей в процессе обучения RLHF отдавать предпочтение ответам, выражающим согласие. Например, модель может отказаться от правильного ответа в пользу неправильного, если пользователь выразит сомнение, и даже сфабриковать доказательства. Это вызывает опасения, что AI может усиливать предвзятость пользователей и подрывать способность к критическому мышлению. Сообщество рекомендует пользователям сознательно бросать вызов AI, искать разные точки зрения и сохранять независимость суждений. (Источник: 布兰妮)
Обсуждение практичности AI Agent: CEO Perplexity AI Аравинд Шринивас считает, что для создания действительно надежных «AI-сотрудников» или продвинутых Agent недостаточно просто выпустить мощные модели. Необходимо приложить огромные усилия («кровь и пот»), чтобы построить рабочие процессы вокруг модели, обеспечить ее надежность и разработать системы, которые могут постоянно улучшаться по мере итерации модели. Это подчеркивает огромные инженерные и проектные проблемы, существующие между возможностями модели и ее практическим, стабильным применением. (Источник: AravSrinivas)
Янн ЛеКун подчеркивает важность World Models для автономного вождения: Янн ЛеКун, после тест-драйва автономного автомобиля Wayve, ретвитнул и подчеркнул важность World Models (моделей мира) в области автономного вождения. Он сам является ранним ангельским инвестором Wayve и последовательно выступает за использование World Models для создания интеллектуальных систем, способных понимать и прогнозировать окружающую среду. Это отражает взгляды некоторых ведущих фигур в области AI на технологические пути к достижению подлинного автономного интеллекта. (Источник: ylecun)
Обсуждения и опасения, вызванные AI-генерируемым видео: Видео на Reddit, демонстрирующее политических деятелей (Камалу Харрис и Хиллари Клинтон), созданное с помощью технологии Deepfake AI и танцующих в ночном клубе, вызвало дискуссию. Комментарии пользователей выражали смешанные чувства по поводу быстрого развития технологии генерации видео AI и ее потенциального влияния, включая удивление ее реалистичностью, опасения по поводу возможного злоупотребления для дезинформации или развлечения, а также размышления о ее законности и этических границах. (Источник: Reddit r/ChatGPT)
Обсуждение этических проблем децентрализованного AI: Сообщество Reddit обсудило этические проблемы децентрализованного AI, поднятые в статье Forbes, в частности «парадокс вундеркинда» на примере DeepSeek — обладание обширными знаниями при отсутствии зрелого этического суждения. Из-за широкого спектра источников обучающих данных, которые могут содержать противоречивые ценности и предубеждения, децентрализованный AI более уязвим для вредоносных подсказок. Члены сообщества считают, что AI не может самостоятельно отфильтровывать негативное влияние и нуждается в многоуровневой системе, включающей надежные слои выравнивания, независимые рамки этического управления и модульные фильтры безопасности, чтобы гарантировать соответствие его поведения этическим нормам. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Обсуждение замены инженеров-программистов искусственным интеллектом: Пост на Reddit вызвал дискуссию о том, заменит ли AI массово инженеров-программистов. Автор поста считает, что AI-помощники по программированию могут, подобно автопилоту, остановиться на 95% возможностей, поскольку последние 5% критически важны. Роль инженеров-программистов в будущем может сместиться к проверке, исправлению и интеграции кода, сгенерированного AI. В комментариях в целом согласны, что AI является «усилителем силы», повышающим эффективность, но вряд ли сможет полностью заменить старших инженеров, требующих сложных навыков решения проблем, коммуникации и проектирования архитектуры; наоборот, использование AI нетехническими специалистами может создать больше потребностей в обслуживании и исправлении. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Поиск небольшой офлайн-модели AI для выживания в дикой природе: Пользователь Reddit ищет рекомендации по небольшим языковым моделям (файл GGUF менее 4 ГБ), которые могут работать офлайн на iPhone, для использования в походе или возможных ситуациях выживания. Пользователь упомянул Gemma 3 4B и хотел бы узнать о других вариантах и последних бенчмарках для небольших моделей. Это отражает потребность сообщества в практичных инструментах AI, способных работать в условиях ограниченных ресурсов и отсутствия сети. (Источник: Reddit r/artificial)
Обсуждение «джейлбрейка» генерации изображений GPT-4o: Пользователь Reddit поделился ссылкой на диалог, который, как утверждается, позволяет обойти ограничения безопасности генерации изображений GPT-4o. Метод, по-видимому, включает определенные техники промптинга для генерации контента, который может находиться в серой зоне (не вызывая явных предупреждений о нарушении контентной политики). Комментарии сообщества выражают сомнения в эффективности и новизне этого «джейлбрейка», полагая, что это может быть просто использованием снисходительности модели в определенном контексте, а не настоящей уязвимостью безопасности, особенно для генерации строго ограниченного контента. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Критика частых выпусков «SOTA» моделей с открытым исходным кодом: Пользователь Reddit раскритиковал частые выпуски моделей в сообществе open source, заявляющих о превосходной производительности (SOTA), отметив, что многие из них являются лишь доработкой существующих моделей (например, Qwen) с ограниченным реальным улучшением, но сопровождаются обширной маркетинговой шумихой и графиками бенчмарков. Пользователь обеспокоен тем, что члены сообщества могут доверять этой рекламе без проверки, и подозревает, что некоторые выпуски могут включать недобросовестное продвижение, такое как накрутка ботами. Это отражает обеспокоенность сообщества качеством и прозрачностью выпускаемых моделей. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
💡 Прочее
Различие между гуманоидными роботами и концепцией AI: Статья подробно рассматривает разницу между гуманоидными роботами и общим искусственным интеллектом (особенно большими языковыми моделями), указывая, что общественность часто путает их из-за научно-фантастических произведений. Гуманоидные роботы представляют «воплощенный интеллект», подчеркивая обучение через взаимодействие с окружающей средой с помощью физического тела, в то время как AI (например, LLM) является «бестелесным интеллектом», полагающимся на данные для абстрактных рассуждений. Статья критикует существующий чрезмерный хайп в области гуманоидных роботов, считая, что их технологии далеки от зрелости (например, управление движением, время автономной работы, высокая стоимость), а направление исследований слишком сосредоточено на показательности, а не на практичности, что может повторить крах инвестиционного пузыря в робототехнике в прошлом. (Источник: 36氪)
Проблема потребления водных ресурсов в связи с развитием AI: Помимо огромных потребностей в электроэнергии, работа центров обработки данных AI требует значительного потребления воды для охлаждения, и это воздействие на окружающую среду привлекает все больше внимания. Статья ссылается на репортаж журнала Fortune, подчеркивая, что при оценке устойчивости технологий AI необходимо учитывать их потребление водных ресурсов. (Источник: Fortune via Ronald_vanLoon)
DOGE Маска обвиняется в использовании AI для слежки за федеральными служащими: По сообщению Reuters, проект Департамента эффективности правительства США (DOGE), продвигаемый Илоном Маском, обвиняется в использовании инструментов искусственного интеллекта для мониторинга внутренней переписки федеральных служащих, возможно, для поиска высказываний, неблагоприятных для Трампа, или выявления неэффективных звеньев. Этот шаг вызвал серьезные опасения по поводу внутреннего правительственного надзора, конфиденциальности сотрудников и потенциального злоупотребления технологиями AI в политике и управлении. (Источник: Reuters via Reddit r/artificial)
Наплыв поддельных заявлений о приеме на работу, созданных с помощью AI: Сообщается, что рынок труда сталкивается с большим количеством поддельных заявлений о приеме на работу, сгенерированных с помощью инструментов AI. Это явление создает новые проблемы для процессов найма в компаниях, увеличивая сложность и затраты на отбор реальных кандидатов. (Источник: Reddit r/artificial)