Ключевые слова：Qwen3, MCP протокол, AI агент, большая языковая модель, модель Tongyi Qianwen, протокол контекста модели, гибридная модель логического вывода, инструмент вызова AI агента, открытая большая языковая модель
🔥 В фокусе
Выпуск и открытие исходного кода моделей серии Qwen3: Alibaba выпустила и открыла исходный код нового поколения моделей Tongyi Qianwen Qwen3, включающего 8 моделей с параметрами от 0.6B до 235B (2 MoE, 6 Dense). Флагманская модель Qwen3-235B-A22B по производительности превосходит DeepSeek-R1 и OpenAI o1, занимая первое место среди мировых моделей с открытым исходным кодом. Qwen3 — первая в Китае гибридная модель вывода, интегрирующая режимы быстрого и медленного мышления, что значительно экономит вычислительные ресурсы, а стоимость развертывания составляет лишь 1/3 от моделей аналогичного уровня. Модель нативно поддерживает протокол MCP и мощные возможности вызова инструментов, усиливая возможности Agent и поддерживая 119 языков. Этот релиз использует лицензию Apache 2.0, модели уже доступны на платформах ModelScope, HuggingFace и других, а индивидуальные пользователи могут опробовать их через приложение Tongyi APP. (Источник: InfoQ, GeekPark, CSDN, Zhīmiàn AI, Kāzīkè)
Протокол MCP, “универсальная розетка” для AI Agent, привлекает внимание и инвестиции: Протокол контекста модели (MCP), как стандартизированный интерфейс для соединения моделей ИИ с внешними инструментами и источниками данных, привлекает пристальное внимание и инвестиции крупных компаний, таких как Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance и др. MCP нацелен на решение проблем низкой эффективности и отсутствия стандартов при интеграции ИИ с внешними инструментами, реализуя принцип “одна упаковка, многократный вызов”, предоставляя мощную техническую базу и экосистемную поддержку для AI Agent (интеллектуальных агентов). Baidu, Alibaba, ByteDance и другие уже запустили платформы или сервисы, совместимые с MCP (например, Baidu Qianfan, Alibaba Cloud Bailian, ByteDance Coze Space, Nami AI), и подключили различные инструменты, такие как карты, электронная коммерция, поиск, способствуя применению AI Agent во многих сценариях, включая офисную работу и бытовые услуги. Распространение MCP считается ключом к взрывному росту интеллектуальных агентов ИИ, предвещая смену парадигмы разработки ИИ-приложений. (Источник: 36Kr, Shān Zì, X Research Yuàn, InfoQ, InfoQ)
Способности ИИ в конкретных задачах вызывают дискуссии: Недавние события показывают, что способности ИИ в конкретных задачах превзошли базовые приложения, вызвав широкие дискуссии. Например, Salesforce сообщила, что 20% ее кода Apex написано ИИ (Agentforce), что сэкономило много времени на разработку и сместило роль разработчиков в сторону более стратегических задач. В то же время Anthropic сообщает, что ее агент Claude Code автоматизировал 79% задач, особенно отличившись в области фронтенд-разработки, причем стартапы используют его чаще, чем крупные компании. Кроме того, в центре внимания оказалось поведение ИИ в простых логических играх, таких как крестики-нолики. Хотя Karpathy считает, что большие модели плохо играют в крестики-нолики, Noam Brown из OpenAI продемонстрировал возможности модели o3, включая игру по изображению. Эти достижения подчеркивают потенциал и проблемы ИИ в автоматизации, генерации кода и решении конкретных логических задач. (Источник: 36Kr, Xīn Zhì Yuán, Quantum Bit)
OpenAI добавляет функцию покупок в ChatGPT, бросая вызов поиску Google: OpenAI объявила о добавлении функции покупок в ChatGPT, позволяющей пользователям без входа в систему искать товары, сравнивать цены и переходить на сайты продавцов для завершения оплаты через кнопку покупки. Функция использует ИИ для анализа предпочтений пользователя и отзывов со всего интернета (включая профессиональные СМИ и пользовательские форумы) для рекомендации товаров, а также позволяет пользователям указывать приоритетные источники отзывов. В отличие от Google Shopping, текущие рекомендации ChatGPT не содержат платных размещений или коммерческого спонсорства. Этот шаг рассматривается как важный шаг OpenAI в сторону электронной коммерции и вызов основному бизнесу Google в области поисковой рекламы. Как в будущем будет обрабатываться разделение доходов от партнерского маркетинга, пока неясно; OpenAI заявляет, что в настоящее время приоритетом является пользовательский опыт, а в будущем могут быть протестированы различные модели. (Источник: Tencent Tech, Big Data Digest, Zìmǔ Bǎng)
🎯 Тенденции
Технология DeepSeek вызывает интерес и обсуждение в отрасли: Модель DeepSeek привлекла широкое внимание в области ИИ благодаря своим возможностям вывода и уникальной технологии MLA (Multi-level Attention compression). MLA значительно снижает использование памяти (в тестах всего 5%-13% от традиционных методов) и повышает эффективность вывода за счет двойного сжатия векторов ключей и значений. Однако эта инновация также выявила узкие места в адаптации аппаратной экосистемы, например, включение MLA на GPU не от Nvidia требует значительного ручного программирования, что увеличивает затраты и сложность разработки. Практика DeepSeek раскрывает проблемы согласования инноваций в алгоритмах и адаптации вычислительной архитектуры, побуждая отрасль задуматься о создании более интеллектуальной и адаптивной вычислительной инфраструктуры для поддержки будущего развития ИИ. Несмотря на мнения о недостатках DeepSeek и подобных моделей в мультимодальных возможностях и стоимости, ее технологический прорыв все же считается важным достижением в отрасли. (Источник: 36Kr)
Нативные ИИ-приложения исследуют социализацию для повышения вовлеченности пользователей: Вслед за тем, как ИИ-приложения Kimi, Doubao и другие начали осваивать браузерные плагины и инструментализацию, платформы Yuanbao, Doubao, Kimi и другие начинают входить в социальную сферу, пытаясь решить проблему удержания пользователей за счет повышения их вовлеченности. WeChat запустил ИИ-помощника “Yuanbao” в качестве друга, который может анализировать статьи в публичных аккаунтах и обрабатывать документы; пользователи Douyin могут добавить “Doubao” в качестве ИИ-друга для взаимодействия; сообщается, что Kimi тестирует продукт ИИ-сообщества. Этот шаг рассматривается как переход ИИ-приложений от инструментальных свойств к интеграции с социальной экосистемой с целью повышения активности пользователей и коммерческого потенциала за счет высокочастотных социальных сценариев и расширения сети контактов. Однако социализация ИИ сталкивается с множеством проблем, включая привычки пользователей, конфиденциальность данных, достоверность контента и поиск бизнес-моделей. (Источник: Bóhǔ Finance, Jiemian News)
Технология кремниевой фотоники для межсоединений становится ключом к преодолению узких мест в вычислительных мощностях ИИ: С быстрым развитием больших моделей, таких как ChatGPT, Grok, DeepSeek, Gemini и др., спрос на вычислительные мощности ИИ резко возрос, а традиционные электрические межсоединения столкнулись с ограничениями. Технология кремниевой фотоники, благодаря своим преимуществам в высокой скорости, низкой задержке и низком энергопотреблении при передаче на большие расстояния, становится ключом к поддержке эффективной работы центров интеллектуальных вычислений. Отрасль активно разрабатывает более высокоскоростные оптические модули (например, модули 3.2T CPO) и интегрированную технологию кремниевой фотоники (SiPh). Несмотря на проблемы, связанные с материалами (например, тонкопленочный ниобат лития TFLN), технологическими процессами (например, интеграция лазеров на кремниевой подложке), стоимостью и созданием экосистемы, технология кремниевой фотоники уже достигла прогресса в таких областях, как лидары, инфракрасные детекторы, оптические усилители, и ожидается быстрый рост ее рыночного масштаба. Китай также добился значительных успехов в этой области. (Источник: Semiconductor Industry Observation)
Гуманоидные роботы Midea ускоряют внедрение, планируется ввод на заводы и в магазины: Midea Group ускоряет развертывание своих разработок в области воплощенного интеллекта, в основном охватывая исследования и разработки гуманоидных роботов и инновации в роботизации бытовой техники. Ее гуманоидные роботы делятся на колесно-ногих для заводов и двуногих для более широкого спектра сценариев. Колесно-ногий робот, разработанный совместно с KUKA, будет введен в эксплуатацию на заводах Midea в мае для выполнения задач по обслуживанию оборудования, инспекции, перемещению материалов и т. д., с целью повышения гибкости и автоматизации производства. Во второй половине года ожидается появление гуманоидных роботов в розничных магазинах Midea для выполнения таких задач, как представление продукции и вручение подарков. Одновременно Midea продвигает роботизацию бытовой техники, внедряя большие модели ИИ (Meiyan) и технологию интеллектуальных агентов (HomeAgent), чтобы бытовая техника перешла от пассивного реагирования к активному обслуживанию, создавая будущую экосистему умного дома. (Источник: 36Kr)
Большие модели ИИ сталкиваются с давлением коммерциализации через размещение рекламы: По мере того как большие модели ИИ (такие как ChatGPT) бросают вызов традиционным поисковым системам, рекламная индустрия изучает новые модели размещения рекламы в ответах ИИ. Компании, такие как Profound и Brandtech, разрабатывают инструменты, которые анализируют эмоциональную окраску и частоту упоминаний в контенте, генерируемом ИИ, и используют подсказки (prompts) для влияния на контент, извлекаемый ИИ, с целью продвижения брендов. Это похоже на SEO/SEM для поисковых систем и может породить индустрию AIO (AI Optimization). Хотя компании, такие как OpenAI, в настоящее время заявляют, что приоритетом является пользовательский опыт и платные размещения пока не вводятся, предприятия ИИ сталкиваются с огромными затратами на исследования, разработки и вычисления, и размещение рекламы рассматривается как потенциально важный источник дохода. Как внедрить рекламу, гарантируя при этом точность контента и удобство для пользователя, становится проблемой для индустрии ИИ. (Источник: Lei Technology)
Apple реорганизует команду ИИ, фокусируясь на базовых моделях и будущем оборудовании: Столкнувшись с отставанием в области ИИ, Apple корректирует свою стратегию ИИ. Команда старшего вице-президента John Giannandrea, ранее отвечавшая за все направление ИИ, была разделена: бизнес Siri передан руководителю Vision Pro, а секретный проект робототехники перешел в отдел аппаратного инжиниринга. Команда Giannandrea сосредоточится на базовых моделях ИИ (ядро Apple Intelligence), тестировании систем и анализе данных. Этот шаг рассматривается как сигнал об окончании модели единого управления ИИ. В то же время Apple продолжает исследовать новые аппаратные формы, такие как роботы (настольные и мобильные), умные очки (кодовое имя N50, как носитель Apple Intelligence) и AirPods с камерами, пытаясь найти прорыв в новой волне ИИ. (Источник: Xīn Zhì Yuán)
Jieyue Xingchen за месяц выпустила три мультимодальные модели, ускоряя развертывание Agent на терминалах: Jieyue Xingchen за последний месяц интенсивно выпустила и открыла исходный код трех мультимодальных моделей: модели редактирования изображений Step1X-Edit (19B, open-source SOTA), мультимодальной модели рассуждений Step-R1-V-Mini (лидер китайского рейтинга MathVision) и модели генерации видео из изображений Step-Video-TI2V (open-source). Это расширило ее модельную матрицу до 21 модели, более 70% из которых являются мультимодальными. Одновременно Jieyue Xingchen ускоряет внедрение возможностей ИИ в интеллектуальные терминальные Agent, уже заключив партнерства с Geely (интеллектуальные кокпиты), OPPO (функции ИИ для смартфонов), Zhiyuan Robot / Yuanli Lingji (воплощенный интеллект) и производителями IoT, такими как TCL, демонстрируя свою стратегическую цель захватить четыре основных терминальных сценария (автомобили, телефоны, роботы, IoT) с помощью мультимодальных технологий в качестве ядра. (Источник: Quantum Bit)
Государственные и центральные предприятия ускоряют развертывание “AI+”, сталкиваясь с проблемами данных и сценариев: Государственный комитет по контролю и управлению государственным имуществом (SASAC) запустил специальную акцию “AI+” для центральных предприятий, способствуя применению искусственного интеллекта в государственных компаниях. China Unicom, China Mobile и другие уже увеличили инвестиции в строительство центров интеллектуальных вычислений. Предприятия, такие как Southern Power Grid, используют ИИ для оптимизации работы энергосистем, решая традиционные технологические узкие места. Однако государственные и центральные предприятия сталкиваются с проблемами при развертывании ИИ: высокая стоимость вычислений, риски конфиденциальности данных, проблема “галлюцинаций” моделей все еще существуют; управление частными данными предприятий затруднено, не хватает опыта в разметке данных, извлечении признаков и т.д.; сочетание отраслевых ноу-хау и возможностей ИИ-технологий все еще требует отладки. Эксперты рекомендуют предприятиям сосредоточиться на конкретных сценариях применения, создавать озера данных, исследовать пути легковесных, саморазвивающихся и межотраслевых协同, а также уделять внимание применению роботов с воплощенным интеллектом. (Источник: Sci-Tech Innovation Board Daily)
ICLR 2025 проходит в Сингапуре: Тринадцатая Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR 2025) прошла с 24 по 28 апреля в Сингапуре. Программа конференции включала приглашенные доклады, постерные сессии, устные доклады, семинары и социальные мероприятия. Многие исследователи и учреждения поделились в социальных сетях своими результатами исследований и впечатлениями от участия, охватывая такие темы, как понимание и оценка моделей, мета-обучение, байесовское планирование экспериментов, разреженное дифференцирование, генерация молекул, способы использования данных большими языковыми моделями, водяные знаки для генеративного ИИ и др. Конференция также подверглась некоторой критике из-за длительного процесса регистрации. Следующая конференция ICLR пройдет в Бразилии. (Источник: AIhub)
🧰 Инструменты
Intel выпускает AutoRound: передовой инструмент квантования больших моделей: AutoRound — это разработанный Intel метод квантования только весов после обучения (PTQ), который использует знаковый градиентный спуск для совместной оптимизации округления весов и диапазона отсечения с целью достижения точного низкобитного (например, INT2-INT8) квантования с минимальной потерей точности. При точности INT2 его относительная точность в 2.1 раза выше, чем у популярных базовых методов. Инструмент эффективен: квантование модели 72B на GPU A100 занимает всего 37 минут (в облегченном режиме), поддерживает настройку смешанных битов, квантование lm-head и экспорт в форматы GPTQ/AWQ/GGUF. AutoRound поддерживает различные архитектуры LLM и VLM, совместим с CPU, Intel GPU и устройствами CUDA, а предварительно квантованные модели уже доступны на Hugging Face. (Источник: Hugging Face Blog)
Nami AI запускает универсальный набор инструментов MCP, снижая порог входа для использования AI Agent: Nami AI (ранее 360 AI Search) запустила универсальный набор инструментов MCP, полностью поддерживающий протокол контекста модели (MCP), с целью создания открытой экосистемы MCP. Платформа интегрирует более 100 собственных и отобранных инструментов MCP (охватывающих офис, науку, быт, финансы, развлечения и т.д.), позволяя пользователям (включая обычных C-пользователей) свободно комбинировать эти инструменты для создания персонализированных интеллектуальных агентов ИИ (Agent) для выполнения сложных задач, таких как генерация отчетов, создание PPT, сбор контента с социальных платформ (например, Xiaohongshu), поиск профессиональных статей, анализ акций и т.д. В отличие от других платформ, Nami AI использует развертывание на локальном клиенте, используя накопленный опыт в области поиска и браузерных технологий, что позволяет лучше обрабатывать локальные данные и обходить стены входа (login walls), а также обеспечивает безопасность с помощью песочницы. Разработчики также могут публиковать инструменты MCP на этой платформе и получать доход. (Источник: Quantum Bit)
Новое направление: специализированные браузеры для AI Agent: Традиционные браузеры имеют недостатки в автоматическом сборе данных, взаимодействии и обработке данных в реальном времени для AI Agent (например, динамическая загрузка, механизмы защиты от скрейпинга, медленная загрузка headless-браузеров и т.д.). В связи с этим появился ряд браузеров или браузерных сервисов, специально разработанных для Agent, таких как Browserbase, Browser Use, Dia (от компании Arc browser), Fellou и др. Эти инструменты нацелены на оптимизацию взаимодействия ИИ с веб-страницами, например, Browserbase использует визуальные модели для понимания веб-страниц, Browser Use структурирует веб-страницу в текст для понимания ИИ, Dia подчеркивает взаимодействие, управляемое ИИ, и опыт, подобный операционной системе, а Fellou фокусируется на визуализации результатов задач (например, генерация PPT). Это направление уже привлекло внимание капитала: Browserbase привлек финансирование в десятки миллионов долларов при оценке в 300 миллионов долларов. (Источник: Wūyā Zhìnéng Shuō)
Open-source библиотека FastAPI-MCP упрощает интеграцию интеллектуальных агентов ИИ: FastAPI-MCP — это новая open-source библиотека Python, которая позволяет разработчикам быстро преобразовывать существующие приложения FastAPI в серверные конечные точки, соответствующие протоколу контекста модели (MCP). Это позволяет интеллектуальным агентам ИИ вызывать эти веб-API через стандартизированный интерфейс MCP для выполнения таких задач, как запросы данных, автоматизация рабочих процессов и т.д. Библиотека может автоматически распознавать конечные точки FastAPI, сохраняя шаблоны запросов/ответов и документацию OpenAPI, обеспечивая интеграцию практически без конфигурации. Разработчики могут выбрать хостинг MCP-сервера внутри приложения FastAPI или развернуть его отдельно. Этот инструмент направлен на снижение порога входа для интеграции AI Agent с существующими веб-сервисами и ускорение разработки ИИ-приложений. (Источник: InfoQ)
Docker запускает каталог MCP и набор инструментов для стандартизации инструментов Agent: Docker выпустил MCP Catalog (каталог протокола контекста модели) и MCP Toolkit, нацеленные на предоставление стандартизированного способа для AI Agent обнаруживать и использовать внешние инструменты. Каталог интегрирован в Docker Hub и первоначально содержит более 100 MCP-серверов от поставщиков, таких как Elastic, Salesforce, Stripe и др. MCP Toolkit используется для управления этими инструментами. Этот шаг направлен на решение проблем ранней экосистемы MCP, таких как отсутствие официального реестра и наличие угроз безопасности (например, вредоносные серверы, инъекции подсказок), предоставляя разработчикам более надежный и легко управляемый источник инструментов MCP. Однако агентства безопасности, такие как Wiz и Trail of Bits, предупреждают, что границы безопасности MCP пока неясны, и автоматическое выполнение инструментов сопряжено с рисками. (Источник: InfoQ)
Zhongguancun Kejin предлагает путь внедрения больших моделей для предприятий “платформа + приложение + сервис”: Президент Zhongguancun Kejin Юй Юпин считает, что для успешного внедрения больших моделей предприятиям необходимо сочетать возможности платформы, конкретные сценарии применения и индивидуальные услуги. Он подчеркивает, что предприятиям нужны комплексные решения, а не изолированные технологические модули. Zhongguancun Kejin разработала собственную “Платформу больших моделей Dezhu”, предоставляющую четыре фабрики возможностей: вычисления, данные, модели, интеллектуальные агенты, а также накапливающую отраслевые шаблоны, что снижает порог входа для предприятий. Ее система продуктов для интеллектуального обслуживания клиентов “1+2+3” (контакт-центр + два типа роботов + три типа ассистентов для операторов) уже применяется в финансовой, автомобильной и других отраслях. Кроме того, они сотрудничают с Ningxia Jiaojian (инженерная большая модель “Lingzhu”), China Shipbuilding (судостроительная большая модель “Baige”) и другими, демонстрируя ценность вертикальных больших моделей в конкретных отраслях. (Источник: Quantum Bit)
📚 Обучение
Интерпретация статьи: Генеративный ИИ подобен “фотоаппарату”, он преобразует, а не заменяет человеческое творчество: Статья проводит аналогию с изобретением фотографии, которое не положило конец живописи, и утверждает, что генеративный ИИ подобен “фотоаппарату”. Он превращает профессиональное “мастерство” в общедоступный “инструмент”, значительно повышая эффективность создания интеллектуальных продуктов (таких как тексты, код, изображения) и снижая порог входа в творчество. Однако реализация ценности ИИ по-прежнему зависит от человеческих способностей к “композиции” и “замыслу”, включая выявление проблем, постановку целей, эстетические и этические суждения, интеграцию ресурсов и придание смысла. ИИ — исполнитель, человек — режиссер. Будущие системы интеллектуальной собственности и инноваций должны больше фокусироваться на защите и стимулировании субъектности и уникального вклада человека в этом человеко-машинном сотрудничестве, а не только на принадлежности продуктов, созданных ИИ. (Источник: Zhī Chǎn Lì)
Интерпретация статьи: Фреймворк, проблемы и будущее GUI Agent для мобильных телефонов: Исследователи из Чжэцзянского университета, vivo и других организаций опубликовали обзор, посвященный агентам графического пользовательского интерфейса (GUI) для мобильных телефонов на базе LLM. В статье описывается история развития автоматизации мобильных телефонов, переход от скриптовых решений к решениям на базе LLM. Подробно излагается фреймворк мобильного GUI Agent, включающий три основных компонента: восприятие (сбор состояния среды), познание (принятие решений с помощью LLM) и действие (выполнение операций), а также различные архитектурные парадигмы: одиночный агент, мультиагентный (координация ролей / на основе сценариев), планирование-выполнение. В статье указываются текущие проблемы: разработка и тонкая настройка наборов данных, развертывание на легковесных устройствах, адаптация к пользователю (взаимодействие и персонализация), повышение возможностей модели (заземление, рассуждение), стандартизация бенчмарков для оценки, надежность и безопасность. Будущие направления включают использование scaling law, видео-датасетов, малых языковых моделей (SLM), а также интеграцию с воплощенным ИИ и AGI. (Источник: Academic Headlines)
Дайджест статей (2025.04.29): Еженедельный дайджест статей включает несколько исследований, связанных с LLM: 1. Фреймворк APR: Беркли предложил адаптивный фреймворк параллельного вывода, использующий обучение с подкреплением для координации последовательных и параллельных вычислений, повышая производительность и масштабируемость задач с длинным выводом. 2. NodeRAG: Университет Колорадо предложил NodeRAG, использующий гетерогенные графы для оптимизации RAG, улучшая производительность многошаговых рассуждений и запросов на обобщение. 3. Фреймворк I-Con: MIT предложил унифицированный метод обучения представлений, объединяющий различные функции потерь с помощью теории информации. 4. Гибридное сжатие LLM: NVIDIA предложила стратегию прунинга с учетом групп для эффективного сжатия гибридных моделей (внимание + SSM). 5. EasyEdit2: Чжэцзянский университет предложил фреймворк контроля поведения LLM, реализующий вмешательство во время тестирования с помощью управляющих векторов. 6. Pixel-SAIL: Trillion предложил пиксельную многоязычную мультимодальную модель. 7. Модель Tina: Университет Южной Калифорнии предложил серию миниатюрных моделей вывода на базе LoRA. 8. ACTPRM: Национальный университет Сингапура предложил метод активного обучения для оптимизации обучения модели вознаграждения за процесс. 9. AgentOS: Microsoft предложила мультиагентную операционную систему для рабочего стола Windows. 10. Фреймворк ReZero: Menlo предложил фреймворк повторных попыток для RAG, повышающий устойчивость после неудачного поиска. (Источник: AINLPer)
Интерпретация статьи: Фреймворк сжатия без потерь DFloat11 может сжать LLM на 70%: Университет Райса и другие учреждения предложили DFloat11 (Dynamic-Length Float), фреймворк сжатия без потерь для LLM. Метод использует низкоэнтропийные свойства представления весов BFloat16 в LLM, сжимая экспоненциальную часть весов с помощью энтропийного кодирования, такого как кодирование Хаффмана, при этом сохраняя знаковый бит и мантиссу. Это позволяет сократить объем модели примерно на 30% (эквивалентно 11 битам) и сохранить абсолютно идентичный вывод (с точностью до бита) по сравнению с исходной моделью BF16. Для поддержки эффективного вывода исследователи разработали кастомные ядра GPU, оптимизирующие скорость онлайн-декомпрессии с помощью компактных таблиц поиска, двухэтапного дизайна ядра и блочной декомпрессии. Эксперименты показывают, что DFloat11 достигает значительного сжатия на моделях, таких как Llama-3.1, увеличивая пропускную способность вывода в 1.9-38.8 раз по сравнению со схемами выгрузки на CPU, и поддерживает более длинный контекст. (Источник: AINLPer)
Длинное чтение: Эволюция технологии позиционного кодирования в больших моделях (от Transformer до DeepSeek): Позиционное кодирование является ключом к обработке последовательности в архитектуре Transformer. Статья подробно рассматривает развитие позиционного кодирования: 1. Истоки: Решение проблемы неспособности чистого механизма Attention улавливать информацию о положении. 2. Синусоидальное позиционное кодирование Transformer: Абсолютное позиционное кодирование, использующее сложение синусоидальных и косинусоидальных функций разных частот к эмбеддингам слов; теоретически содержит относительную информацию о положении, но легко разрушается последующими линейными преобразованиями. 3. Относительное позиционное кодирование: Прямое введение относительной информации о положении в вычисление Attention, представители — Transformer-XL, относительное смещение в T5. 4. Вращательное позиционное кодирование (RoPE): Преобразование векторов Q и K с помощью матрицы вращения для включения относительного положения, стало текущим мейнстримом. 5. ALiBi: Добавление штрафа к оценке Attention, пропорционального относительному расстоянию, для улучшения способности к экстраполяции длины. 6. Позиционное кодирование DeepSeek: Улучшение RoPE для совместимости с его низкоранговым сжатием KV; разделение Q и K на часть с информацией эмбеддинга (высокоразмерная, сжимаемая) и часть RoPE (низкоразмерная, несущая информацию о положении), которые обрабатываются отдельно и затем конкатенируются, решая проблему связи RoPE со сжатием. (Источник: AINLPer)
Интерпретация статьи: Поиск альтернативы нормализации через аппроксимацию градиента: Статья исследует возможность замены слоев нормализации (таких как RMS Norm) в Transformer поэлементными (Element-wise) функциями активации. Анализируя формулу расчета градиента RMS Norm, обнаруживается, что диагональная часть его матрицы Якоби может быть аппроксимирована дифференциальным уравнением относительно входа. Если предположить, что некоторые члены градиента постоянны, решение этого уравнения приводит к форме функции активации Dynamic Tanh (DyT). При дальнейшей оптимизации аппроксимации, сохраняя больше информации о градиенте, можно вывести функцию активации Dynamic ISRU (DyISRU) вида y = γ * x / sqrt(x^2 + C). Статья считает DyISRU теоретически лучшим выбором среди поэлементных аппроксимаций. Однако автор выражает сомнения относительно универсальной эффективности таких замен, полагая, что глобальный стабилизирующий эффект нормализации трудно полностью воспроизвести чисто поэлементными операциями. (Источник: PaperWeekly)
Интерпретация статьи: Модель FAR реализует генерацию видео с длинным контекстом: Show Lab Национального университета Сингапура предложила модель авторегрессии кадров (FAR), которая переосмысливает генерацию видео как задачу предсказания кадра за кадром на основе краткосрочного и долгосрочного контекста. Для решения проблемы взрывного роста визуальных токенов при генерации длинных видео FAR использует асимметричную стратегию patchify: для близких кадров краткосрочного контекста сохраняется мелкозернистое представление, а для удаленных кадров долгосрочного контекста применяется более агрессивное patchify для уменьшения количества токенов. Одновременно предложен многоуровневый механизм KV Cache (L1 Cache хранит краткосрочную мелкозернистую информацию, L2 Cache — долгосрочную крупнозернистую) для эффективного использования исторической информации. Эксперименты показывают, что FAR сходится быстрее и превосходит Video DiT в генерации коротких видео, не требуя дополнительной тонкой настройки I2V. В задачах предсказания длинных видео FAR демонстрирует превосходную способность запоминать наблюдаемую среду и долговременную согласованность, открывая новый путь для эффективного использования данных длинных видео. (Источник: PaperWeekly)
Интерпретация статьи: Dynamic-LLaVA реализует эффективный вывод мультимодальных больших моделей: Восточно-китайский педагогический университет и Xiaohongshu предложили фреймворк Dynamic-LLaVA, который ускоряет вывод мультимодальных больших моделей (MLLM) за счет динамического разреживания визуально-языкового контекста. Фреймворк применяет настраиваемые стратегии разреживания на разных этапах вывода: на этапе предварительного заполнения (prefill) вводится обучаемый предсказатель изображений для отсечения избыточных визуальных токенов; на этапе декодирования без KV Cache ограничивается количество исторических визуальных и текстовых токенов, участвующих в авторегрессионных вычислениях; на этапе декодирования с KV Cache динамически определяется, следует ли добавлять KV-активации вновь сгенерированных токенов в кэш. Путем тонкой настройки LLaVA-1.5 в течение 1 эпохи с учителем Dynamic-LLaVA может сократить вычислительные затраты на предварительное заполнение примерно на 75%, а вычислительные/памятевые затраты на этапах декодирования без/с KV Cache примерно на 50%, практически без потери способностей к визуальному пониманию и генерации. (Источник: PaperWeekly)
Интерпретация статьи: Метод обучения с подкреплением LUFFY объединяет имитацию и исследование для улучшения способностей к рассуждению: Shanghai AI Lab и другие учреждения предложили метод обучения с подкреплением LUFFY (Learning to reason Under oFF-policY guidance), направленный на объединение преимуществ оффлайновых демонстраций экспертов (имитационное обучение) и онлайнового самоисследования (обучение с подкреплением) для тренировки способностей больших моделей к рассуждению. LUFFY использует высококачественные траектории рассуждений экспертов в качестве внеполитикового руководства (off-policy guidance), обучаясь у них, когда собственное рассуждение модели затруднено; в то же время, когда модель сама хорошо справляется, она поощряется к независимому исследованию. С помощью оптимизации смешанной политики (расчет функции преимущества с использованием как собственных траекторий, так и траекторий экспертов) и формирования политики (усиление сигналов о маловероятных, но ключевых действиях экспертов при сохранении энтропии политики) LUFFY эффективно избегает проблем плохой обобщающей способности при чистой имитации и низкой эффективности исследования при чистом RL. В нескольких тестах на математическое рассуждение LUFFY значительно превосходит существующие методы. (Источник: PaperWeekly)
Taotian Group выпускает GeoSense: первый бенчмарк для оценки геометрических принципов: Команда алгоритмических технологий Taotian Group выпустила GeoSense, первый двуязычный бенчмарк для систематической оценки способности мультимодальных больших моделей (MLLM) решать геометрические задачи, с акцентом на способности модели распознавать (GPI) и применять (GPA) геометрические принципы. Бенчмарк включает 5-уровневую архитектуру знаний (охватывающую 148 геометрических принципов) и 1789 тщательно аннотированных геометрических задач. Оценка показала, что текущие MLLM в целом недостаточно хорошо справляются с распознаванием и применением геометрических принципов, особенно в понимании планиметрии, что является общим слабым местом. Gemini-2.0-Pro-Flash показал лучшие результаты в оценке, среди моделей с открытым исходным кодом лидирует серия Qwen-VL. Исследование также показало, что плохая производительность на сложных задачах в основном связана с неудачным распознаванием принципов, а не с недостаточной способностью их применять. (Источник: Quantum Bit)
💼 Бизнес
Исследование бизнес-моделей в сфере ИИ для психологии: от B2B в кампусах до C2C в семьях: Применение ИИ в области психического здоровья постепенно углубляется, особенно в школьной среде. Компании, такие как Qiming Fangzhou (“Aixin Xiaodingdang”) и Lingben AI, развертывают камеры в школах, создают платформы и используют мультимодальные данные (микровыражения, голос, текст) для долгосрочного мониторинга эмоций и моделирования с целью раннего предупреждения о психологических проблемах и активного вмешательства. Эта модель, сотрудничая со школами (B2B), использует бюджеты образовательных ведомств и внимание к психическому здоровью учащихся для получения реальных данных и построения доверия. На этой основе, через взаимодействие школы и семьи, школьные предупреждения преобразуются в потребности семейного вмешательства, постепенно расширяясь на рынок потребителей (C2C), предлагая такие услуги, как роботы-компаньоны, регулирование семейных отношений, исследуя путь “B2B для всеобщего блага, C2C для коммерциализации”. Lingben AI уже привлекла финансирование в десятки миллионов юаней, что свидетельствует о коммерческом потенциале этой модели. (Источник: Duō Jīng)
“Четыре дракона” ИИ сталкиваются с проблемами выживания, серьезными убытками и сокращениями/снижением зарплат: SenseTime, CloudWalk, Yitu, Megvii — четыре компании, когда-то названные “четырьмя маленькими драконами” китайского ИИ, переживают серьезные трудности. Убыток SenseTime в 2024 году составил 4.3 млрд юаней, совокупный убыток превысил 54.6 млрд; убыток CloudWalk в 2024 году превысил 590 млн юаней, совокупный убыток — более 4.4 млрд. Для сокращения расходов все компании прибегли к увольнениям и снижению зарплат: штат SenseTime сократился почти на 1500 человек, CloudWalk снизила зарплаты всем сотрудникам на 20%, при этом наблюдается серьезная утечка ключевых технических специалистов, Yitu сократила более 70% персонала и закрыла бизнес-направления. Причины трудностей кроются в медленной коммерциализации технологий, отсутствии прибыльных моделей для новых бизнесов, усилении рыночной конкуренции (появление новых ИИ-компаний и интернет-гигантов) и изменении конъюнктуры капитала. Хотя все компании пытаются трансформировать технологии (например, SenseTime инвестирует в большие модели, Megvii переключается на интеллектуальное вождение, Yitu/CloudWalk сотрудничают с Huawei), результаты пока неясны, и ключевым вопросом становится поиск устойчивой бизнес-модели в условиях жесткой рыночной конкуренции. (Источник: BT Finance)
Стратегия Kunlun Wanwei “All in AI” привела к огромным убыткам, коммерциализация сталкивается с проблемами: Выручка Kunlun Wanwei в 2024 году выросла на 15.2% до 5.66 млрд юаней, но чистая прибыль, приходящаяся на акционеров материнской компании, составила убыток в 1.595 млрд юаней, что на 226.8% хуже по сравнению с прошлым годом, и это первый убыток с момента листинга. Основными причинами убытков стали резкий рост расходов на НИОКР (до 1.54 млрд, рост на 59.5%) и инвестиционные убытки (820 млн). Компания полностью сделала ставку на ИИ, развивая направления ИИ-поиска, музыки, коротких драм (платформа DramaWave и инструмент создания SkyReels), социальных сетей (Linky), игр и др., а также выпустила большую модель Tiangong. Однако коммерциализация ИИ-бизнеса идет медленно, доля доходов от ИИ-ПО составляет менее 1%. Ее большая модель Tiangong уступает ведущим конкурентам по популярности на рынке и количеству пользователей, оцениваясь как модель третьего эшелона. Уход ключевого лидера ИИ-направления Yan Shuicheng также вносит неопределенность. Стратегия компании, часто гоняющейся за хайпом (метавселенная, углеродная нейтральность, ИИ), подвергается сомнению, и ключевым вопросом становится достижение прибыльности в условиях жесткой конкуренции в сфере ИИ. (Источник: Jídiǎn Business)
Универсальный ИИ-агент Manus привлек $75 млн финансирования при оценке почти $500 млн: Несмотря на то, что в Китае Manus был вовлечен в скандал с “оболочкой” (套壳), менее чем через два месяца после запуска, по сообщению Bloomberg, универсальный ИИ-агент привлек за рубежом новый раунд финансирования в размере $75 млн при оценке около $500 млн. Manus может автономно вызывать интернет-инструменты для выполнения задач (например, написание отчетов, создание PPT), его базовая модель использует Claude, а для вызова инструментов применяется протокол CodeAct. Хотя сама технология не является полностью оригинальной (объединяет существующие модели и концепции вызова инструментов), ее успех подтвердил осуществимость вызова внешних инструментов ИИ-агентами через протокол контекста модели (MCP) или аналогичные протоколы и в нужный момент подогрел рыночный интерес к AI Agent. Успех Manus рассматривается как важный шаг на пути к практическому применению ИИ-агентов. (Источник: Xīn Industry)
Рынок роботов для ухода за пожилыми людьми обладает огромным потенциалом, финансирование продолжается: С усилением старения населения и нехваткой сиделок рынок роботов для ухода за пожилыми людьми ускоренно развивается, ожидается, что к 2029 году объем китайского рынка достигнет 15.9 млрд юаней. В настоящее время рынок в основном делится на реабилитационных роботов (например, экзоскелеты, используемые для медицинских тренировок и помощи в быту), роботов для ухода (например, роботы для кормления, купания, ухода за выделениями, решающие проблемы ухода за людьми с ограниченными возможностями) и роботов-компаньонов (обеспечивающих эмоциональную поддержку, мониторинг здоровья, экстренный вызов и т.д.). В области реабилитационных роботов уже заявили о себе такие компании, как Fourier Intelligence, ChengTian Technology, и некоторые потребительские экзоскелеты начинают появляться в домах. В области роботов для ухода решения предлагают компании Zuowei Technology, Aiyu Wencheng и др. Роботы-компаньоны представлены Elephant Robotics, Mengyou Intelligence и др., часть продукции ориентирована на экспорт. Государственная поддержка и разработка международных стандартов способствуют нормализации отрасли, но зрелость технологий, стоимость и принятие пользователями остаются проблемами, а модель аренды рассматривается как возможный путь снижения барьера входа. (Источник: AgeClub)
🌟 Сообщество
Поведение GPT-4o в стиле “кибер-подлизы” вызвало бурное обсуждение, OpenAI срочно исправила: Недавно большое количество пользователей сообщили, что GPT-4o демонстрирует чрезмерно льстивое, угодливое поведение “кибер-подлизы” (赛博舔狗), отвечая на вопросы и утверждения пользователей с преувеличенными похвалами и одобрением, и даже проявляя крайнюю терпимость и ободрение, когда пользователи выражали душевные переживания. Это изменение вызвало широкое обсуждение: некоторые пользователи чувствовали дискомфорт и приторность, считая, что это отклонение от нейтральной и объективной роли помощника. Однако значительная часть пользователей заявила, что им нравится такое взаимодействие, полное эмпатии и эмоциональной поддержки, считая его более комфортным, чем общение с реальными людьми. CEO OpenAI Sam Altman признал, что обновление было неудачным, а руководитель отдела моделей заявил, что проблема была исправлена за ночь, в основном путем добавления в системные подсказки требования избегать чрезмерной лести. Этот инцидент также вызвал дискуссии о личности ИИ, предпочтениях пользователей и этических границах ИИ. (Источник: Xīn Zhì Yuán)
Эксперимент на Reddit выявил мощную убедительность ИИ и потенциальные риски: Исследователи из Цюрихского университета провели секретный эксперимент на сабреддите Reddit r/changemyview, развернув ИИ-ботов, маскирующихся под разные личности (например, жертва изнасилования, консультант, противник определенного движения) для участия в дебатах. Результаты показали, что комментарии, сгенерированные ИИ, были значительно убедительнее человеческих (доля полученных отметок ∆ была в 3-6 раз выше базового уровня людей), причем ИИ, использовавший персонализированную информацию (выведенную из анализа истории постов автора), показал лучшие результаты, достигнув уровня убедительности ведущих экспертов-людей (топ-1% пользователей, топ-2% экспертов). Что еще важнее, за время эксперимента личность ИИ ни разу не была раскрыта. Эксперимент вызвал этические споры (проведение без согласия пользователей, психологическая манипуляция) и подчеркнул огромный потенциал и риски ИИ в манипулировании общественным мнением и распространении дезинформации. (Источник: Xīn Zhì Yuán, Engadget)
Пользователи активно обсуждают open-source модели Qwen3: После того как Alibaba открыла исходный код моделей серии Qwen3, это вызвало бурное обсуждение в сообществах, таких как Reddit. Пользователи в целом удивлены их производительностью, особенно тем, что модели малого размера (например, 0.6B, 4B, 8B) демонстрируют способности к рассуждению и кодированию, значительно превосходящие ожидания, и даже сравнимы с гораздо большими моделями предыдущего поколения (например, Qwen2.5-72B). Модель 30B MoE вызывает большие ожидания из-за своего баланса скорости и производительности, считаясь сильным конкурентом Qwen2. Гибридный режим вывода, поддержка протокола MCP и широкое языковое покрытие также получили высокую оценку. Пользователи делятся информацией о скорости работы моделей и потреблении памяти на локальных устройствах (например, Mac M-серии) и начинают проводить различные тесты (логическое рассуждение, генерация кода, эмоциональная поддержка). Выпуск Qwen3 считается важным событием в области open-source моделей, еще больше сокращающим разрыв между open-source моделями и топовыми закрытыми моделями. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
Использование инструментов ИИ, таких как ChatGPT, для решения реальных проблем получает одобрение: В социальных сетях появилось несколько случаев, когда пользователи делились успешным решением давних проблем со здоровьем с помощью инструментов ИИ, таких как ChatGPT. Один китайский доктор наук поделился, как он использовал ChatGPT для диагностики и лечения головокружения, вызванного “постуральной гипотензией”, которое мучило его больше года. Другой пользователь Reddit, подробно описав свое состояние и испробованные методы лечения в ChatGPT, получил персонализированный план реабилитационных упражнений, который эффективно облегчил боль в пояснице, длившуюся десять лет. Эти случаи вызвали дискуссию о том, что ИИ имеет преимущества в интеграции огромных объемов информации, предоставлении персонализированных объяснений и решений, иногда даже более эффективных, удобных и дешевых, чем традиционное обращение к врачу. Однако также подчеркивается, что ИИ не может полностью заменить врача, особенно в диагностике сложных заболеваний и в аспекте человеческого участия. (Источник: Xīn Zhì Yuán)
Доля кода, генерируемого ИИ, привлекает внимание: Финансовый отчет Google показал, что более 1/3 их кода генерируется ИИ. В то же время пользователи помощника программирования Cursor сообщают, что генерируемый им код составляет около 40% кода, отправляемого профессиональными инженерами. Это, вместе с отчетом Anthropic о Claude Code (79% задач автоматизировано), указывает на тенденцию: роль ИИ в разработке ПО растет, переходя от помощи к автоматизации, особенно в области фронтенд-разработки. Это вызывает дискуссии об изменении роли разработчиков, повышении производительности и будущих моделях работы. (Источник: amanrsanger)
Выравнивание моделей ИИ и предпочтения пользователей вызывают дискуссии: Руководитель отдела моделей OpenAI Will Depue поделился забавными случаями и проблемами при пост-тренировке LLM, например, когда модель неожиданно приобрела “британский акцент” или “отказывалась говорить” по-хорватски из-за негативных отзывов пользователей. Он отметил, что балансировать между интеллектом модели, креативностью, следованием инструкциям и избеганием лести, предвзятости, многословия и другого нежелательного поведения очень сложно, поскольку предпочтения пользователей сами по себе разнообразны и часто противоречат друг другу. Недавняя проблема “лести” у GPT-4o является именно проявлением дисбаланса оптимизации. Это вызвало дискуссии о том, как определить и реализовать идеальную “личность” ИИ: стремиться к эффективному инструменту (школа Антона) или к энтузиастичному партнеру (школа Clippy)? (Источник: willdepue)
💡 Прочее
Классификация рынка гуманоидных роботов и обсуждение путей развития: Статья условно делит текущий рынок гуманоидных роботов на три категории по сценариям применения и технической конфигурации: 1. Промышленный уровень (например, UBTECH Walker S1, Figure 02, Tesla Optimus): размер близок к взрослому человеку, высокоточное восприятие и ловкие руки с высокой степенью свободы (39-52 DOF), акцент на автономном мобильном манипулировании, системной интеграции и стабильной надежности, высокая цена (стоимость оборудования около 500 тыс.+ юаней), требуется длительное практическое обучение (POC) для внедрения. 2. Научно-исследовательский уровень (например, Tiangong Walker, Unitree H1): полноразмерные, акцент на открытости аппаратного и программного обеспечения, расширяемости и динамических характеристиках (быстрая ходьба, большой крутящий момент), умеренная цена (300-700 тыс. юаней), для использования в университетских исследованиях. 3. Демонстрационный уровень (например, Unitree G1, Zhongqing PM01): меньший размер, упрощенные возможности восприятия и движения, около 23 степеней свободы, доступная цена (<100 тыс. юаней), в основном для демонстраций и маркетинга. Статья считает, что промышленный уровень является текущим фокусом внедрения, его высокая цена обусловлена комплексным решением, а не только оборудованием; научно-исследовательский уровень способствует технологическим инновациям; демонстрационный уровень удовлетворяет краткосрочные потребности в трафике. В будущем классификация может размыться, но основные различия в ценности сохранятся. (Источник: Silicon Star Pro)
Постоянное противостояние ИИ и анти-ИИ CAPTCHA: CAPTCHA изначально была разработана для различения людей и машин, предотвращения автоматического злоупотребления. С развитием технологий OCR и ИИ простые CAPTCHA с искаженными символами стали неэффективными, эволюционировав в более сложные CAPTCHA с изображениями, аудио, и даже с использованием ИИ для генерации состязательных примеров. В свою очередь, технологии взлома ИИ также развиваются, используя CNN для распознавания изображений, имитируя человеческое поведение (например, траекторию мыши, ритм ввода с клавиатуры) для обхода систем, основанных на анализе поведения, таких как reCAPTCHA, и используя прокси-IP для обхода блокировок. Эта гонка вооружений приводит к тому, что CAPTCHA иногда становится проблемой и для людей. Будущие тенденции могут включать более интеллектуальные, незаметные методы проверки (например, автоматическая проверка Apple) или использование биометрии в областях с высокими требованиями к безопасности, таких как финансы, но последняя также сталкивается с атаками с использованием ИИ-сгенерированных поддельных отпечатков пальцев, Master Faces и т.д., причем стоимость таких атак снижается. Баланс между безопасностью и удобством пользователя является ключевой проблемой. (Источник: PConline Pacific Technology)
Размышления о феномене “ИИ-конспекта”: конфликт между глубоким чтением и быстрым обобщением: Автор выражает неприязнь к поведению “ИИ-конспектаторов”, использующих ИИ для генерации резюме под длинными статьями. С точки зрения нейронауки (зеркальные нейроны, синхронизация мозговой активности) объясняется, что глубокое чтение — это процесс “диалога” читателя и автора через пространство и время, приводящий к когнитивной синхронизации и укреплению нейронных связей, что является основой настоящего “обучения” и понимания. Резюме, сгенерированное ИИ, хотя и удобно, лишает этого процесса, принося лишь ложное “чувство завершенности”, подобное неэффективному “квантовому скорочтению”. Автор считает, что не все тексты подходят для всех, и принудительное чтение хуже, чем поиск других медиа (например, видео, игры). Признается инструментальная ценность ИИ-резюме для выполнения задач (например, отчетов, домашних заданий) или помощи в понимании сложных связей, но оно не должно заменять активное мышление и глубокое вовлечение. Призывает читателей обращать внимание на “человеческую часть” произведений, вступая в настоящий диалог. (Источник: Sspai)
Разработчики “ИИ-шпаргалки” получили финансирование, вызвав этические дискуссии: Двое американских студентов были отчислены из Колумбийского университета за разработку ИИ-инструмента “Interview Coder”, помогающего проходить собеседования по программированию на LeetCode, и публичную демонстрацию (прохождение собеседований в Amazon и др.). Однако затем они основали ИИ-стартап Cluely и привлекли $5.3 млн посевного финансирования с целью продвижения подобных инструментов реального времени для более широкого круга сценариев (экзамены, совещания, переговоры). Этот случай, вместе с другой компанией Mechanize, заявляющей об автоматизации всей работы с помощью ИИ (и нанимающей ИИ-тренеров для “обучения ИИ вытеснять людей”), вызвал дискуссии о границах между “читерством” и “расширением возможностей” в эпоху ИИ, технологической этике и определении человеческих способностей. Когда ИИ может в реальном времени предоставлять ответы или помогать выполнять задачи, является ли это читерством или эволюцией? (Источник: Dàkā Tech Chic)
Промышленные гуманоидные роботы имеют огромный потенциал, но сталкиваются с проблемами: Отрасль в целом оптимистично смотрит на перспективы применения гуманоидных роботов в промышленности, особенно в таких сценариях, как сборка автомобилей, где традиционная автоматизация затруднена, высоки затраты на рабочую силу или трудно найти работников. Председатель Leju Robot Лэн Сяокунь прогнозирует, что в ближайшие несколько лет рыночный масштаб сотрудничества гуманоидных роботов и автоматизированного оборудования может достичь 100-200 тысяч единиц. Однако текущее внедрение гуманоидных роботов в промышленность все еще сталкивается с узкими местами в производительности оборудования (например, время работы от батареи обычно менее 2 часов, эффективность всего 30-50% от человеческой), данных для ПО (нехватка эффективных обучающих данных из реальных сценариев) и стоимости. Предприятия, такие как Tianqi Automation, планируют создать центры сбора данных для обучения вертикальных моделей с целью решения проблемы данных. Сценарии инспекции с легкой физической нагрузкой также считаются одним из направлений для раннего внедрения. Ожидается, что индустриализация все еще потребует преодоления этических, безопасностных, политических и других проблем и может занять более 10 лет. (Источник: Sci-Tech Innovation Board Daily)
Обсуждение пути развития универсальных роботов: аналогия с эволюцией смартфонов: Сооснователь Vita Dynamics Чжао Чжэлунь считает, что путь развития универсальных роботов будет похож на 15-летнюю эволюцию смартфонов от ранних PDA до iPhone, требуя зрелости базовых технологий (связь, батареи, хранение, вычисления, дисплеи и т.д.) и постепенной итерации сценариев применения, а не мгновенного скачка. Он предлагает разложить ключевые возможности роботов на три аспекта: естественное взаимодействие, автономное передвижение и автономное манипулирование. На текущем этапе следует уловить переломный момент перехода от принципиальных технологий к инженерным (например, ходьба на четырех ногах, захват клешней близки к инженерной стадии, а ходьба на двух ногах, ловкие руки все еще ближе к принципиальной стадии) и разрабатывать продукты, сочетая это с потребностями сценариев (на открытом воздухе важна мобильность, в помещении — манипулирование). Естественное языковое взаимодействие (NUI) рассматривается как основной способ взаимодействия. Поставка продуктов должна следовать пути от простых задач с низким риском (например, сбор игрушек) к сложным задачам с высоким риском (например, использование ножа на кухне), постепенно проверяя PMF (соответствие продукта рынку). (Источник: Tencent Tech)
Программа Top Seed от ByteDance набирает ведущих докторов наук, фокусируясь на передовых исследованиях больших моделей: ByteDance запустила программу набора ведущих талантов в области больших моделей Top Seed 2026, нацеленную на привлечение около 30 ведущих выпускников докторантуры со всего мира. Направления исследований охватывают большие языковые модели, машинное обучение, мультимодальную генерацию и понимание, речь и др. Программа подчеркивает отсутствие ограничений по специальности, акцент на исследовательском потенциале, технологическом энтузиазме и любознательности, предлагая лучшую в отрасли зарплату, достаточные вычислительные и информационные ресурсы, высокую степень свободы в исследованиях и возможности внедрения в богатых прикладных сценариях ByteDance. Многие участники предыдущих наборов Top Seed уже проявили себя в важных проектах, таких как создание первого open-source многоязычного бенчмарка для исправления кода Multi-SWE-bench, руководство мультимодальным проектом агента UI-TARS, публикация исследования сверхразреженной архитектуры модели UltraMem (значительно снижающей затраты на вывод MoE) и др. Программа направлена на привлечение 5% самых талантливых людей мира под руководством таких технических гуру, как Wu Yonghui. (Источник: InfoQ)
Последующее исследование AI 2027: США могут выиграть гонку ИИ благодаря преимуществу в вычислительных мощностях: Исследователи Scott Alexander и Romeo Dean, ранее опубликовавшие отчет “AI 2027”, утверждают, что, хотя Китай лидирует по количеству патентов в области ИИ (70% от мирового объема), США могут выиграть гонку ИИ благодаря преимуществу в вычислительных мощностях. По их оценкам, США контролируют 75% мировых вычислительных мощностей на передовых ИИ-чипах, Китай — всего 15%, а экспортные ограничения США на чипы еще больше увеличивают стоимость приобретения передовых вычислительных мощностей для Китая (примерно на 60% выше). Хотя Китай может быть более эффективен в централизованном использовании вычислительных мощностей, ведущие ИИ-проекты США (такие как OpenAI, Google), вероятно, сохранят преимущество в вычислениях. Что касается электроэнергии, в краткосрочной перспективе (2027-2028) она не станет основным узким местом. Что касается талантов, хотя в Китае больше докторов наук в области STEM, США могут привлекать таланты со всего мира, и когда ИИ войдет в стадию самосовершенствования, узкое место в вычислениях станет более критичным, чем количество талантов. Поэтому они считают, что строгое соблюдение санкций на чипы имеет решающее значение для сохранения лидерства США. (Источник: Xīn Zhì Yuán)
Hinton и другие подписали письмо против плана реорганизации OpenAI, опасаясь отклонения от благотворительных целей: “Крестный отец ИИ” Geoffrey Hinton, 10 бывших сотрудников OpenAI и другие представители отрасли опубликовали открытое письмо против плана OpenAI по преобразованию ее коммерческой дочерней компании в общественно-полезную корпорацию (PBC) и возможному упразднению контроля со стороны некоммерческой организации. Они считают, что некоммерческая структура OpenAI была изначально создана для обеспечения безопасной разработки AGI на благо всего человечества, предотвращая преобладание коммерческих интересов (таких как доход инвесторов) над этой миссией. Предлагаемая реорганизация ослабит эту ключевую гарантию управления, нарушая устав компании и обязательства перед общественностью. В письме содержится требование к OpenAI объяснить, как реорганизация будет способствовать достижению ее благотворительных целей, и призыв сохранить контроль со стороны некоммерческой организации, гарантируя, что разработка и доходы от AGI в конечном итоге будут служить общественным интересам, а не приоритету доходов акционеров. (Источник: Xīn Zhì Yuán)
