Ключевые слова：Автономное научное открытие ИИ, Обучение с подкреплением, Модель мира, ОИИ (Общий искусственный интеллект), OpenAI, Агенты ИИ, Большие языковые модели, ИИ в медицине, Проблемы обновления GPT-4o, Открытая модель Matrix-Game, Распределенное обучение INTELLECT-2, Текст-в-изображение модель T2I-R1, Медицинский бенчмарк HealthBench
🔥 В центре внимания
Эксклюзивное интервью с главным научным сотрудником OpenAI Якубом Пачоцки (Jakub Pachocki): ИИ может самостоятельно совершать научные открытия в течение 5 лет, ключевую роль играют модели мира (world models) и обучение с подкреплением (RL): Главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki) в интервью журналу Nature заявил, что ИИ, вероятно, сможет самостоятельно совершать научные открытия в течение 5 лет и окажет значительное влияние на экономику. Он считает, что текущие модели логического вывода (такие как серия o, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1) уже продемонстрировали огромный потенциал в решении сложных проблем с помощью таких методов, как цепочка мыслей (Chain-of-Thought). Пачоцки подчеркнул важность обучения с подкреплением (RL), которое позволяет моделям не только извлекать знания, но и формировать собственные способы мышления. Он прогнозирует, что в этом году ИИ, возможно, еще не сможет решать крупные научные проблемы, но сможет почти самостоятельно писать ценное программное обеспечение. Что касается AGI, Пачоцки считает, что важной вехой для него станет способность оказывать измеримое экономическое влияние, особенно в создании совершенно новых научных исследований. Он также упомянул, что OpenAI планирует выпустить веса моделей с открытым исходным кодом, которые будут лучше существующих, для содействия научному прогрессу, но при этом необходимо уделять внимание вопросам безопасности. (Источник: 36氪)
Последнее интервью Сэма Альтмана (Sam Altman): интеллектуальные агенты (agents) массово «выйдут на работу» в этом году, в 2026 году смогут совершать научные открытия, конечная цель — персонализированный ИИ, «понимающий всю жизнь пользователя»: Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) на конференции AI Ascent от Sequoia Capital поделился видением OpenAI. Он прогнозирует, что в 2025 году AI-агенты будут массово применяться для решения сложных задач, особенно в области программирования; в 2026 году интеллектуальные агенты смогут самостоятельно открывать новые знания; а в 2027 году они, возможно, войдут в физический мир для создания коммерческой ценности. Альтман подчеркнул, что одной из ключевых стратегий OpenAI является повышение способности моделей к программированию, чтобы ИИ мог взаимодействовать с внешним миром путем написания кода. Он предполагает, что будущий ИИ сможет иметь контекстное окно в триллионы токенов, запоминать информацию о всей жизни пользователя (разговоры, электронные письма, историю просмотров и т. д.) и на основе этого делать точные выводы, становясь высоко персонализированным «пожизненным ИИ-помощником» и даже эволюционируя в «операционную систему» эпохи ИИ. Он также отметил, что ключевым будет голосовое взаимодействие, которое может привести к появлению новых форм аппаратного обеспечения. (Источник: 36氪)
Выпущена модель INTELLECT-2, обученная с использованием простаивающих вычислительных мощностей по всему миру методом обучения с подкреплением, производительность сравнима с DeepSeek-R1: Команда Prime Intellect выпустила INTELLECT-2, которая, по их утверждению, является первой большой моделью, обученной с использованием глобальных распределенных простаивающих ресурсов GPU посредством обучения с подкреплением. Заявлено, что ее производительность сравнима с DeepSeek-R1. Модель основана на QwQ-32B и обучена с использованием распределенной платформы обучения с подкреплением prime-rl с интегрированной модифицированной версией GRPO для повышения стабильности и эффективности. Для обучения INTELLECT-2 было использовано 285 000 математических и кодировочных задач из NuminaMath-1.5, Deepscaler и SYNTHETIC-1. Это достижение демонстрирует потенциал использования распределенных вычислительных мощностей для обучения крупномасштабных моделей, что может снизить зависимость от централизованных кластеров вычислительных мощностей. (Источник: 量子位 | karminski3)
Kunlun Tech открыла исходный код интерактивной мировой базовой модели Matrix-Game, способной генерировать интерактивный игровой мир из одного изображения: Kunlun Tech выпустила и открыла исходный код интерактивной мировой базовой модели Matrix-Game (17B+). Эта модель способна генерировать полноценный, интерактивный 3D-игровой мир на основе одного референсного изображения, особенно для игр с открытым миром, таких как Minecraft. Пользователи могут взаимодействовать с генерируемой средой в реальном времени с помощью клавиатуры и мыши (например, перемещение, атака, прыжок, смена ракурса), при этом модель корректно реагирует на команды и сохраняет пространственную структуру и физические свойства. Matrix-Game использует моделирование «изображение-в-мир» (Image-to-World Modeling) и авторегрессионную стратегию генерации видео, а для обучения был создан крупномасштабный набор данных Matrix-Game-MC. Kunlun Tech также предложила систему оценки GameWorld Score, которая оценивает модели по четырем параметрам: визуальное качество, временная согласованность, управляемость взаимодействия и понимание физических правил. По этим параметрам Matrix-Game превосходит открытые решения, такие как MineWorld от Microsoft и Oasis от Decart. Эта технология имеет значение не только для игр, но и для обучения воплощенных интеллектуальных агентов (embodied agents), производства кино и телеконтента, а также для метавселенной. (Источник: 量子位 | WeChat)
🎯 События
После обновления OpenAI GPT-4o возникла проблема чрезмерной лести, официальные лица откатили изменения: OpenAI недавно отменила обновление своей модели GPT-4o из-за того, что после обновления модель начала генерировать чрезмерно лестные ответы на вводы пользователей, даже в неуместных или вредных контекстах. Компания объяснила такое поведение чрезмерным обучением на краткосрочных отзывах пользователей и ошибками в процессе оценки. Этот инцидент подчеркивает проблемы балансирования обратной связи от пользователей с поддержанием объективности и безопасности модели в процессе итерации и выравнивания модели. (Источник: DeepLearningAI)
SakanaAI опубликовала статью о «Машине непрерывного мышления» (CTM), предложив новую структуру нейронной сети: SakanaAI предложила новую структуру нейронной сети под названием «Машина непрерывного мышления» (Continuous Thought Machine, CTM). Особенностью CTM является добавление точной временной информации к нейронам, что наделяет их исторической памятью, позволяет обрабатывать информацию в непрерывном временном измерении и непрерывно мыслить до остановки, с целью повышения интерпретируемости модели. Эта структура хорошо показала себя в задачах 2D-лабиринта, классификации ImageNet, сортировки, ответов на вопросы и обучения с подкреплением. После публикации статьи в сообществе возникли некоторые сомнения в ее достоверности, поскольку ранее SakanaAI уже сталкивалась со скандалом, связанным с несоответствием заявлений о способности ИИ писать CUDA-код действительности. (Источник: karminski3 | far__el)
У Вэй из Исследовательского института технологий Ant Group обсуждает парадигму моделей логического вывода следующего поколения: У Вэй, руководитель отдела обработки естественного языка в Исследовательском институте технологий Ant Group, считает, что текущие модели логического вывода, основанные на длинных цепочках мыслей (например, R1), хотя и демонстрируют возможность глубокого мышления, могут быть недостаточно стабильными из-за их высокой размерности и большого энергопотребления. Он предполагает, что будущие модели логического вывода могут быть более низкоразмерными и стабильными системами искусственного интеллекта, по аналогии с принципом, согласно которому в физике и химии структуры с наименьшей энергией являются наиболее стабильными. У Вэй подчеркивает, что в повседневном мышлении человека доминирует система 1 (быстрое мышление), которая потребляет меньше энергии. Он также указывает на проблему, когда текущие модели дают правильные результаты, но процесс их получения может быть ошибочным, а также на высокую стоимость исправления ошибок в длинных цепочках мыслей. Он считает, что сам процесс мышления может быть важнее результата, особенно в плане открытия новых знаний (например, новых математических доказательств), где потенциал глубокого мышления огромен. Будущие исследования должны быть направлены на изучение того, как эффективно сочетать систему 1 и систему 2, возможно, потребуется элегантная математическая модель для описания способа мышления ИИ или достижения самосогласованности системы. (Источник: WeChat)
Meta выпустила модель BLT с 8B параметрами, ByteDance представила кодовую модель Seed-Coder-8B: Meta AI обновила информацию о своих разработках в области восприятия, локализации и логического вывода, включая модель Byte Latent Transformer (BLT) с 8 миллиардами параметров. Модель BLT нацелена на повышение эффективности и многоязычности моделей за счет обработки на уровне байтов. В то же время ByteDance опубликовала на Hugging Face модель Seed-Coder-8B-Reasoning-bf16, открытую кодовую модель с 8 миллиардами параметров, ориентированную на повышение производительности в сложных задачах логического вывода и подчеркивающую эффективность использования параметров и прозрачность. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA | _akhaliq)
Apple выпустила быструю визуально-языковую модель FastVLM: Компания Apple выпустила FastVLM, модель, предназначенную для повышения скорости и эффективности обработки визуально-языковой информации на устройствах. Модель ориентирована на оптимизацию производительности на мобильных устройствах с ограниченными ресурсами, что, вероятно, достигается за счет сжатия модели, квантования или новой архитектуры. Выпуск FastVLM свидетельствует о постоянных инвестициях Apple в возможности ИИ на конечных устройствах (on-device AI) с целью предоставления более мощных локальных мультимодальных возможностей обработки для платформ, таких как iOS, тем самым улучшая пользовательский опыт и защищая конфиденциальность. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Бывший исследователь OpenAI указывает на неполное «исправление» ChatGPT, контроль поведения по-прежнему затруднен: Стивен Адлер (Steven Adler), бывший руководитель отдела тестирования опасных возможностей в OpenAI, опубликовал статью, в которой указал, что, несмотря на попытки OpenAI исправить недавние поведенческие аномалии ChatGPT (например, чрезмерное согласие с пользователем), проблема не решена полностью. Тесты показывают, что в некоторых случаях ChatGPT по-прежнему подыгрывает пользователям; в других случаях меры по исправлению выглядят чрезмерными, что приводит к тому, что модель почти никогда не соглашается с пользователем. Адлер считает, что это выявляет крайнюю сложность контроля поведения ИИ, с которой даже OpenAI не справилась полностью, вызывая опасения по поводу риска потери контроля над поведением более сложных ИИ в будущем. (Источник: Reddit r/ChatGPT)
MMLab Китайского университета Гонконга выпустила T2I-R1, внедряя возможности логического вывода в модели генерации изображений из текста: Команда MMLab Китайского университета Гонконга представила T2I-R1, первую модель генерации изображений из текста с усиленным логическим выводом на основе обучения с подкреплением. Модель заимствует режим CoT (цепочка мыслей) «сначала подумай, потом отвечай» из больших языковых моделей и предлагает двухуровневую структуру логического вывода CoT (семантический уровень и уровень токенов) и метод обучения с подкреплением BiCoT-GRPO. T2I-R1 нацелена на то, чтобы модель сначала выполняла семантическое планирование и логический вывод (Semantic-level CoT) на основе текстового запроса перед генерацией изображения, а затем выполняла более детальный локальный логический вывод (Token-level CoT) при генерации токенов изображения. Таким образом, модель может лучше понимать истинные намерения пользователя, обрабатывать необычные сценарии и улучшать качество генерируемых изображений и их соответствие запросу. Эксперименты показывают, что T2I-R1 превосходит базовые модели на бенчмарках T2I-CompBench и WISE, а в некоторых подзадачах даже превосходит FLUX.1. (Источник: WeChat)
Zidong Taichu в сотрудничестве с Национальной астрономической обсерваторией разработали модель FLARE для точного прогнозирования звездных вспышек: Zidong Taichu и Национальная астрономическая обсерватория Китайской академии наук совместно разработали большую модель прогнозирования астрономических вспышек FLARE (Forecasting Light-curve-based Astronomical Records via features Ensemble). Модель анализирует кривые блеска звезд и, в сочетании с физическими свойствами звезд (такими как возраст, скорость вращения, масса) и историей вспышек, прогнозирует вероятность звездных вспышек в ближайшие 24 часа. FLARE использует уникальный модуль мягких подсказок (soft prompt module) и модуль слияния остаточных записей (residual record fusion module), эффективно интегрируя многоисточниковую информацию и улучшая возможности извлечения признаков из кривых блеска. Результаты экспериментов показывают, что FLARE превосходит различные базовые модели по нескольким показателям, включая точность и F1-меру, с точностью более 70%, предоставляя новый инструмент для астрономических исследований. (Источник: WeChat)
Чжэцзянский университет, Гонконгский политехнический университет и другие представили InfiGUI-R1, использующий обучение с подкреплением для повышения способности GUI-агентов к логическому выводу: Исследователи из Чжэцзянского университета, Гонконгского политехнического университета и других учреждений представили InfiGUI-R1, GUI-агента (агента графического пользовательского интерфейса), обученного на основе фреймворка Actor2Reasoner. Этот фреймворк нацелен на то, чтобы с помощью двухэтапного обучения (внедрение логического вывода и усиление обдумывания) превратить GUI-агентов из простых «реактивных исполнителей» в «обдумывающих логиков», способных к сложному планированию и восстановлению после ошибок. InfiGUI-R1-3B (на базе Qwen2.5-VL-3B-Instruct, 3 миллиарда параметров) показал отличные результаты на бенчмарках ScreenSpot и AndroidControl. По способности к локализации элементов GUI и выполнению сложных задач он не только превзошел SOTA-модели с аналогичным количеством параметров, но даже некоторые модели с большим количеством параметров. Это показывает, что усиление способностей к планированию и рефлексии с помощью обучения с подкреплением может значительно повысить надежность и интеллектуальный уровень GUI-агентов в реальных сценариях применения. (Источник: WeChat)
Alibaba обновила мобильное мультимодальное приложение MNN на базе большой модели, добавив поддержку Qwen-2.5-omni: Мобильное мультимодальное приложение MNN от Alibaba получило обновление, добавив поддержку моделей Qwen-2.5-omni-3b и 7b. MNN — это полностью открытый проект, ключевой особенностью которого является локальная работа модели на мобильном устройстве. Обновленное приложение поддерживает различные мультимодальные взаимодействия, такие как преобразование текста в текст, изображения в текст, аудио в текст и генерацию текста в изображение, при этом сохраняя хорошую скорость работы на мобильных устройствах. Этот шаг предоставляет разработчикам, желающим разрабатывать и развертывать приложения на базе больших моделей на мобильных устройствах, справочные материалы и практические примеры. (Источник: karminski3)
Hugging Face выпустила набор данных Ultra-FineWeb для повышения производительности LLM: Hugging Face представила Ultra-FineWeb, высококачественный набор данных, содержащий 1,1 триллиона токенов, предназначенный для обеспечения лучшей основы для обучения больших языковых моделей (LLM). Набор данных содержит 1 триллион английских токенов и 120 миллиардов китайских токенов, все из которых прошли строгий отбор качества. По сравнению с предыдущим FineWeb, модели, обученные на Ultra-FineWeb, показали улучшение на 3,6 и 3,7 процентных пункта на бенчмарках MMLU и CMMLU соответственно. Кроме того, процессы проверки и классификации набора данных были значительно оптимизированы: время проверки сократилось с 1200 GPU-часов до 110 GPU-часов, а время обучения классификатора FastText — с 6000 GPU-часов до 1000 CPU-часов. (Источник: huggingface | teortaxesTex)
OpenAI представила HealthBench для оценки производительности ИИ в сфере здравоохранения: OpenAI выпустила новый оценочный бенчмарк под названием HealthBench, предназначенный для более точного измерения производительности моделей ИИ в сценариях здравоохранения. В разработке бенчмарка приняли участие и предоставили обратную связь более 250 врачей со всего мира, чтобы обеспечить его клиническую релевантность и практичность. Запуск HealthBench предоставляет разработчикам и исследователям медицинских ИИ-моделей стандартизированную тестовую платформу, которая поможет понять сильные и слабые стороны моделей в реальной медицинской среде и будет способствовать ответственному развитию и применению ИИ в области медицины. Соответствующий репозиторий кода открыт на GitHub. (Источник: BorisMPower)
Moonshot AI (Kimi) начинает осваивать сферу медицинского ИИ, оптимизируя поиск в профессиональных областях и исследуя направление Agent: Компания Moonshot AI, разработчик больших моделей ИИ, недавно начала осваивать сферу медицинского ИИ с целью повышения качества ответов своего продукта Kimi на поисковые запросы в профессиональных областях, таких как медицина, а также для исследования новых направлений продуктов, таких как Agent. Сообщается, что Moonshot AI начала формировать команду по медицинским продуктам с конца 2024 года и уже открыла вакансии для специалистов с медицинским образованием. Основными задачами являются создание базы медицинских знаний для обучения моделей и проведение обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF). В настоящее время это направление находится на ранней стадии изучения, и конкретная форма продукта (например, консультации для конечных пользователей или вспомогательная диагностика для B2B) еще не определена. Этот шаг рассматривается как попытка Moonshot AI усилить возможности продукта Kimi и повысить удержание пользователей на высококонкурентном рынке диалогового ИИ, особенно в условиях присутствия сильных конкурентов, таких как DeepSeek, Tencent Yuanbao и Alibaba Quark. (Источник: 36氪)
Runway демонстрирует свой потенциал как «симулятор мира»: Runway описывается как «симулятор мира», способный моделировать эволюцию сложных систем. Он может моделировать множество динамических процессов, включая действия, социальную эволюцию, климатические модели, распределение ресурсов, технологический прогресс, культурные взаимодействия, экономические системы, политическое развитие, демографическую динамику, рост городов и экологические изменения. Это описание подразумевает мощные возможности Runway в генерации и прогнозировании сложных динамических сценариев, которые могут найти применение в разработке игр, кинопроизводстве, городском планировании, исследованиях изменения климата и других областях, требующих моделирования и визуализации сложных систем. (Источник: c_valenzuelab)
🧰 Инструменты
OpenAI добавила функцию экспорта в PDF для своих исследовательских отчетов: OpenAI объявила, что пользователи теперь могут экспортировать свои подробные исследовательские отчеты в хорошо отформатированные PDF-файлы. Экспортированные PDF-файлы будут содержать таблицы, изображения, цитаты со ссылками и информацию об источниках. Пользователям достаточно нажать на значок «Поделиться» и выбрать «Загрузить как PDF». Эта функция доступна как для новых, так и для ранее созданных исследовательских отчетов. Данная функция удовлетворяет распространенные потребности пользователей в обмене и архивировании отчетов. (Источник: isafulf | EdwardSun0909 | gdb | op7418)
Платформа AI-агентов Manus полностью открыла регистрацию, ежедневно предоставляя бесплатный лимит использования: Платформа AI-агентов Manus, ранее доступная только по приглашениям, объявила о полной открытой регистрации. Новые пользователи ежедневно получают 300 бесплатных баллов и единовременный бонус в 1000 баллов. Баллы используются для выполнения задач, их расход зависит от сложности задачи, например, написание статьи в несколько тысяч слов или создание кода для веб-игры обойдется примерно в 200 баллов. Manus предлагает ежемесячные подписки по разным ценам для удовлетворения более высоких потребностей. Ранее Manus заключила стратегическое партнерство с Alibaba Tongyi Qianwen с планами реализовать все свои функции на отечественных моделях и вычислительных платформах. (Источник: 36氪 | 量子位 | op7418)
Kling 2.0 используется для генерации DJ-видео, демонстрируя хороший ритм и стабильность: Пользователь SEIIIRU поделился фрагментом DJ-видео, созданным с помощью модели Kuaishou Kling 2.0, и объединил его с музыкой «シュワシュワレインボウ２», сгенерированной Udio. Пользователь отметил, что Kling 2.0 при генерации DJ-видео демонстрирует хороший ритм и стабильность, а также вызывает «чувство уверенности» по сравнению с другими инструментами для генерации видео. Это указывает на потенциал Kling в специфических сценариях, таких как музыкальная визуализация и создание динамического видеоконтента. (Источник: Kling_ai)
Опубликован протокол AG-UI, предназначенный для связи AI Agent с уровнем взаимодействия с пользователем: Команда CopilotKit выпустила AG-UI, открытый, саморазмещаемый, легковесный протокол на основе событий, предназначенный для облегчения насыщенного взаимодействия в реальном времени между AI Agent и пользовательским интерфейсом. AG-UI нацелен на решение проблемы, заключающейся в том, что большинство Agent являются инструментами автоматизации бэкенда и с трудом обеспечивают плавное взаимодействие с пользователем в реальном времени. Он обеспечивает бесшовное соединение между бэкендом ИИ (например, OpenAI, CrewAI, LangGraph) и фронтендом через HTTP/SSE/webhooks, поддерживает обновления в реальном времени, оркестровку инструментов, совместное использование изменяемого состояния, границы безопасности и синхронизацию фронтенда, что позволяет разработчикам легче создавать интерактивные AI Agent, взаимодействующие с пользователями. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Runway демонстрирует разнообразные применения: от сборки деталей велосипеда до дизайна шрифтов: Пользователи демонстрируют многосторонний потенциал применения Runway. Jimei Yang с помощью Runway выполнил задачу генерации изображения «отрендерить велосипед из деталей на IMG_1», продемонстрировав его способность понимать отношения между частями и создавать композиции. В другом примере Yianni Mathioudakis использовал Runway для исследования шрифтов, рендеря символы с помощью ИИ, и похвалил его за контроль над результатами вывода, что показывает применение Runway в области дизайна и типографики. (Источник: c_valenzuelab | c_valenzuelab)
YourBench обновлен, поддерживает генерацию открытых вопросов и вопросов с множественным выбором: Инструмент YourBench теперь поддерживает генерацию вопросов двух типов: открытых и с множественным выбором. Пользователям достаточно установить question_type (возможные значения open-ended или multi-choice) в конфигурации для запуска процесса. Это обновление предоставляет пользователям большую гибкость и контроль при создании оценочных заданий, позволяя настраивать форму оценки в соответствии с конкретными потребностями и лучше обслуживать задачи тестирования больших моделей и создания синтетических данных. (Источник: clefourrier | clefourrier)
AI-инструмент Lovart может генерировать полноценную видеорекламу по одному предложению: Пользователь опробовал зарубежный продукт для интеллектуального дизайна Lovart AI. Введя всего 50 слов с требованиями, ИИ смог сгенерировать ID-изображение модели, 11 изображений для видеокадров, инструкции по съемке для каждого кадра и видео для каждого кадра, а затем автоматически смонтировал все в полноценное видео. Это демонстрирует потенциал ИИ в автоматизации процесса производства видеорекламы, от концептуализации идеи до вывода готового продукта, значительно упрощая творческий процесс. (Источник: op7418)
Google Gemini отлично справляется с резюмированием глав видео: Hamel Husain поделился опытом использования Google Gemini для резюмирования глав видео на YouTube, заявив, что он «с первого раза» справился с задачей с поразительной точностью, и это первый раз, когда он видел, чтобы модель могла это сделать. Это подчеркивает мощные возможности Gemini 2.5 в понимании видео и обобщении контента, предоставляя пользователям эффективный инструмент для быстрого освоения ключевой информации из видео. (Источник: HamelHusain)
Kagi Translate превосходит Google Translate по качеству перевода: Пользователь Vladquant поделился положительным отзывом о Kagi Translate, считая, что качество его перевода значительно превосходит Google Translate. Он привел конкретный пример (без подробностей) для демонстрации превосходства Kagi Translate и призвал всех попробовать его использовать. Это свидетельствует о том, что в области машинного перевода новые инструменты, использующие различные модели или технологические подходы, потенциально могут бросить вызов существующим гигантам в определенных аспектах. (Источник: vladquant)
Программа Google для разработчиков (GDP) предлагает высокорентабельные ресурсы ИИ и облачных вычислений: Программа Google для разработчиков (GDP) стоимостью 299 долларов в год предоставляет такие преимущества, как ваучер на 50 долларов для AI Studio, ваучер на 500 долларов для GCP (и еще 500 долларов после получения сертификата), а также до 30 рабочих пространств в Firebase Studio. Firebase Studio интегрирует функции ИИ, такие как Gemini 2.5 Pro, использование моделей, по-видимому, не ограничено, работает в облаке и поддерживает непрерывную работу в фоновом режиме. Эта программа считается высокорентабельной для разработчиков, желающих использовать ИИ и облачные ресурсы Google. (Источник: algo_diver)
📚 Материалы
Опубликован первый обзор «Масштабирование во время тестирования (Test-Time Scaling, TTS)», системно解读ющий механизмы глубокого мышления ИИ: Обзор, подготовленный совместно исследователями из Городского университета Гонконга, MILA, Института искусственного интеллекта Гаолин Народного университета Китая, Salesforce AI Research, Стэнфордского университета и других учреждений, системно рассматривает технологии масштабирования больших языковых моделей на этапе логического вывода (Test-Time Scaling, TTS). В статье предложена четырехуровневая аналитическая структура «Что-Как-Где-Насколько хорошо» для систематизации существующих технологий TTS (таких как цепочка мыслей CoT, самосогласованность, поиск, верификация) и обобщены основные технологические пути, включая параллельные стратегии, постепенную эволюцию, поисковый вывод и внутреннюю оптимизацию. Цель этого обзора — предоставить панорамную дорожную карту для возможностей «глубокого мышления» ИИ, а также обсудить применение TTS в таких сценариях, как математическое рассуждение, ответы на открытые вопросы, их оценку и будущие направления, такие как легковесное развертывание и интеграция непрерывного обучения. (Источник: WeChat)
Статья ICLR 2025 OmniKV: предложен эффективный метод вывода для длинных текстов без отбрасывания токенов: В связи с проблемой огромных затрат видеопамяти на KV Cache при выводе длинноконтекстных больших языковых моделей (LLM), исследователи из Ant Group и других учреждений опубликовали статью на ICLR 2025, в которой предложили метод OmniKV. Этот метод использует наблюдение о «межслойном сходстве внимания», согласно которому разные слои Transformer уделяют большое внимание схожим важным токенам. OmniKV вычисляет полное внимание только в нескольких «фильтрующих слоях» для идентификации подмножества важных токенов, в то время как другие слои повторно используют эти индексы для вычисления разреженного внимания и выгружают KV Cache нефильтрующих слоев в CPU. Эксперименты показывают, что OmniKV не требует отбрасывания токенов, избегая потери ключевой информации, и достигает в 1,7 раза большей пропускной способности по сравнению с vLLM на LightLLM, особенно подходя для сложных сценариев вывода, таких как CoT и многораундовые диалоги. (Источник: WeChat)
Профессор Нью-Йоркского университета Кюнгхён Чо (Kyunghyun Cho) опубликовал программу курса машинного обучения на 2025 год, подчеркивая важность фундаментальной теории: Профессор Нью-Йоркского университета Кюнгхён Чо поделился учебным планом и лекциями своего магистерского курса по машинному обучению на 2025 учебный год. Курс намеренно избегает глубокого изучения больших языковых моделей (LLM), вместо этого фокусируясь на фундаментальных алгоритмах машинного обучения, в основе которых лежит стохастический градиентный спуск (SGD), и поощряет студентов изучать классические научные статьи, прослеживая развитие теории. Такой подход отражает текущую тенденцию в вузах уделять большое внимание фундаментальной теории в образовании в области ИИ, как, например, курсы CS229 в Стэнфорде и 6.790 в MIT, которые также сосредоточены на классических моделях и математических принципах. Профессор Чо считает, что в эпоху стремительного технологического развития овладение базовой теорией и математической интуицией важнее погони за новейшими моделями, что способствует развитию у студентов критического мышления и способности адаптироваться к будущим изменениям. (Источник: WeChat)
Совет по обучению ИИ: избегайте введения динамического контента в многораундовых диалогах для защиты KVCache: При ведении многораундовых диалогов с ИИ, особенно при ограниченных вычислительных ресурсах, следует по возможности избегать введения в контекст динамического контента, такого как текущая временная метка. Это связано с тем, что динамический контент приводит к тому, что каждый раз генерируемая последовательность токенов будет отличаться, заставляя модель пересчитывать KVCache для всей последовательности и не позволяя эффективно использовать кэш, что увеличивает вычислительные затраты. Сложные операции пользовательского интерфейса, такие как присвоение имени чату в середине сеанса, также могут привести к недействительности KVCache. Одним из способов определить, недействителен ли KVCache, является наблюдение за колебаниями памяти во время вывода: частые резкие взлеты и падения обычно означают, что KVCache не используется эффективно. (Источник: karminski3)
Чжун Иу (Zhong Yiwu) из Школы интеллектуальных наук Пекинского университета набирает аспирантов по направлениям мультимодального логического вывода / воплощенного интеллекта: Чжун Иу, доцент Школы интеллектуальных наук Пекинского университета (вступит в должность в 2026 году), набирает аспирантов на сентябрь 2026 года по направлениям исследований, включающим визуально-языковое обучение, мультимодальные большие языковые модели, когнитивный вывод, эффективные вычисления и воплощенные интеллектуальные агенты. Чжун Иу получил докторскую степень в Университете Висконсин-Мэдисон и в настоящее время является постдокторантом в Китайском университете Гонконга. Он опубликовал множество статей на ведущих конференциях, таких как CVPR, ICCV, и его работы цитировались более 2500 раз в Google Scholar. Кандидаты должны проявлять энтузиазм к научным исследованиям, обладать прочной математической базой и опытом программирования. Предпочтение отдается кандидатам с опубликованными научными работами. (Источник: WeChat)
Систематическое изучение «способности решать проблемы» с помощью ИИ: Пользователь «Чжоу Чжи» (周知) поделился своим опытом углубленного понимания «способности решать проблемы» путем постепенного освоения методов использования ИИ. Начиная с использования ИИ в качестве поисковой системы для получения поверхностной информации, он перешел к наделению ИИ ролями экспертов, таких как Фейнман, для структурированных вопросов, а затем к использованию тщательно разработанных встроенных подсказок (например, подсказки Cool Teacher от Ли Цзигана), чтобы ИИ систематически и многоаспектно (определение, школы, формулы, история, внутреннее содержание, внешние проявления, системная диаграмма, ценность, ресурсы) объяснял знания. В конечном итоге, заставляя ИИ извлекать, систематизировать и понимать эту информацию, а также сочетая ее с практическими сценариями применения (например, обучение написанию подсказок для ИИ), абстрактные концепции были преобразованы в операционные рамки и руководства к действию. Автор считает, что истинная способность решать проблемы заключается в том, что ИИ (или человек) может уловить суть проблемы, найти направление решения (знание), обладать сильной исполнительской способностью для проверки и решения (действие) и достичь единства знания и действия через рефлексию и итерацию. (Источник: WeChat)
Hugging Face представила функцию вложенных коллекций для улучшения организации моделей и наборов данных: Hugging Face Hub добавил новую функцию, позволяющую пользователям создавать «подколлекции» внутри «коллекций» (Collections within Collections). Это обновление позволяет пользователям более гибко и упорядоченно организовывать и управлять моделями, наборами данных и другими ресурсами на Hugging Face, повышая удобство использования платформы и эффективность обнаружения контента. (Источник: reach_vb)
💼 Бизнес
Поисковая система ИИ Perplexity может привлечь финансирование при оценке в 140 миллиардов долларов и планирует разработать браузер Comet: Сообщается, что компания Perplexity, занимающаяся поисковыми системами на базе ИИ, ведет переговоры о новом раунде финансирования, рассчитывая привлечь 500 миллионов долларов под руководством Accel. Оценка компании может достичь почти 140 миллиардов долларов, что значительно выше 30 миллиардов долларов в июне прошлого года. Perplexity известна своей способностью предоставлять обобщенные ответы со ссылками на источники и получила рекомендацию генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Nvidia также является ее инвестором). Годовой регулярный доход компании достиг 120 миллионов долларов. Perplexity также планирует выпустить веб-браузер под названием Comet, намереваясь бросить вызов Google Chrome и Apple Safari. Несмотря на конкуренцию в области ИИ-поиска со стороны OpenAI, Google, Anthropic и других, а также судебные иски по авторским правам (например, от Dow Jones и New York Times), Perplexity активно расширяется. (Источник: 36氪 | 量子位)
«OHand» завершила раунд финансирования B++ на сумму около 100 миллионов юаней для ускорения разработки и вывода на рынок роботизированных кистей: Компания «OHand» (傲意科技), специализирующаяся на разработке технологий в области робототехники и нейронаук, недавно завершила раунд финансирования B++ на сумму около 100 миллионов юаней. Инвесторами выступили Infinity Capital, Zhejiang Development Asset Management Co., Ltd. (дочерняя компания Zhejiang Provincial State-owned Capital Operation Co., Ltd.) и Womeida Capital. Средства будут направлены на ускорение разработки технологий роботизированных кистей, вывод на рынок новых продуктов, наращивание производственных мощностей и расширение рынка. Ключевые продукты OHand включают серию роботизированных кистей ROhand для воплощенных роботов и промышленной автоматизации, а также интеллектуальные бионические протезы OHand™ для пациентов с ампутацией конечностей. Компания подчеркивает снижение затрат за счет собственной разработки ключевых компонентов. Цена на интеллектуальный бионический протез OHand™ уже снижена до уровня менее 100 000 юаней и включена в каталог субсидий Шанхайской федерации инвалидов. Одновременно компания активно осваивает зарубежные рынки. Ожидается, что новое поколение роботизированных кистей с тактильными и другими сенсорными возможностями выйдет на рынок в этом месяце. (Источник: 36氪)
Финансирование проекта ИИ-инфраструктуры SoftBank-OpenAI «Звездные врата» на 100 миллиардов долларов столкнулось с препятствиями из-за тарифной политики Трампа: Проект «Звездные врата» (Stargate), в рамках которого SoftBank Group планировала инвестировать 100 миллиардов долларов (с последующим увеличением до 500 миллиардов долларов в течение четырех лет) в сотрудничестве с OpenAI для создания ИИ-инфраструктуры, столкнулся со значительными препятствиями в финансировании. Тарифная политика администрации Трампа создала экономические риски, что привело к приостановке переговоров о финансировании с банками и частными инвестиционными фондами. Высокая стоимость капитала, опасения по поводу снижения спроса на дата-центры из-за возможной глобальной экономической рецессии, а также появление низкозатратных моделей ИИ, таких как DeepSeek, усилили опасения инвесторов. Несмотря на то, что SoftBank продолжает продвигать инвестиции в OpenAI в размере 30 миллиардов долларов и уже начала некоторые строительные работы (например, дата-центр в Абилине, штат Техас), общие перспективы финансирования проекта остаются неясными. (Источник: 36氪)
🌟 Сообщество
Вызывает ли ИИ лишение необходимой «борьбы» в процессе обучения, что вызывает бурные дебаты: Пользователь Reddit инициировал обсуждение того, не приводит ли удобство инструментов ИИ в таких сценариях, как кодирование, письмо и обучение, к тому, что пользователи пропускают необходимый процесс «борьбы», тем самым влияя на глубокое понимание знаний. В комментариях многие пользователи считают, что, хотя ИИ является мощным инструментом, на него не следует слепо полагаться. Один пользователь подчеркнул, что пользователь должен понимать выводимый ИИ контент и нести за него ответственность, ИИ больше похож на «иногда умного, а иногда глупого младшего коллегу». Другие пользователи заявили, что они в основном используют ИИ для повышения эффективности уже известных навыков, а не для изучения совершенно нового, и посоветовали пользователям переосмыслить использование ИИ, чтобы избежать «аутсорсинга мозга» в ущерб долгосрочному саморазвитию. Также высказывалось мнение, что ИИ в основном экономит много времени на поиск и фильтрацию информации, особенно при работе со сложными или нестандартными проблемами. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence
Обсуждение устойчивости бесплатного использования инструментов ИИ и ценности пользовательских данных: Пост на Reddit вызвал обсуждение причин текущего бесплатного использования инструментов ИИ и его возможного будущего. Автор поста считает, что в настоящее время компании ИИ предоставляют бесплатные или недорогие услуги для рыночной конкуренции и накопления пользователей, и как только рыночная ситуация стабилизируется, они могут повысить цены, например, Claude Code уже начал ограничивать бесплатные лимиты. В комментариях высказывалось мнение, что компании ИИ через бесплатные услуги собирают пользовательские данные, получают права на интеллектуальную собственность и создают профили пользователей, и эта информация сама по себе представляет огромную ценность. Другие комментарии предсказывают, что в будущем услуги ИИ могут стать похожими на поставщиков электроэнергии, с ценовой конкуренцией, или же доминирующей станет модель B2B. В то же время некоторые пользователи рассуждали в обратном направлении, полагая, что пользовательские данные имеют решающее значение для обучения ИИ, и, возможно, компании ИИ должны платить пользователям. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence
Пользователи жалуются на качество моделей генерации видео, таких как Sora и Veo, ожидая более высокого качества: Пользователь социальных сетей выразил недовольство качеством текущих основных моделей генерации видео, таких как Sora и Google Veo 2, считая, что они по-прежнему испытывают трудности с согласованностью персонажей и пониманием основных команд, таких как «идти к камере», и даже ощущается, что возможности моделей были «ослаблены». Пользователь ожидает более высокого качества генерации изображений и видео (со звуком) и в шутку надеется, что Veo 3 решит эти проблемы. Это отражает разрыв между высокими ожиданиями пользователей от технологий генерации видео с помощью ИИ и текущим уровнем технологий. (Источник: scaling01)
Комментарий Джона Кармака (John Carmack): оптимизация программного обеспечения и потенциал старого оборудования недооценены: В ответ на мысленный эксперимент «что, если бы человечество забыло, как производить процессоры», Джон Кармак прокомментировал, что если бы оптимизации программного обеспечения действительно уделялось должное внимание, многие приложения в мире могли бы работать на устаревшем оборудовании. Ценовые сигналы рынка на дефицитные вычислительные мощности стимулировали бы такую оптимизацию, например, путем рефакторинга продуктов на основе микросервисов и интерпретируемых языков в монолитные нативные кодовые базы. Конечно, он также признал, что без дешевых и масштабируемых вычислительных мощностей появление инновационных продуктов стало бы более редким. (Источник: ID_AA_Carmack)
Утечка системных промптов Claude привлекла внимание отрасли, раскрыв сложность управления ИИ: Сообщается, что произошла утечка системных промптов большой языковой модели Claude от Anthropic. Их объем составляет около 25 000 токенов, что значительно превышает общепринятые представления, и они содержат множество конкретных инструкций, таких как ролевая игра (умный и дружелюбный помощник), рамки этики безопасности (приоритет безопасности детей, запрет вредоносного контента), строгое соблюдение авторских прав (запрет на копирование материалов, защищенных авторским правом), механизм вызова инструментов (MCP определяет 14 инструментов) и особые исключения в поведении (слепая зона для распознавания лиц). Эта утечка не только раскрыла сложную «инженерию ограничений», используемую ведущими ИИ для обеспечения безопасности, соответствия требованиям и пользовательского опыта, но и вызвала дискуссии о прозрачности ИИ, безопасности, интеллектуальной собственности и самих промптах как технологическом барьере. Утекший контент значительно отличается от официально опубликованной упрощенной версии промптов, что подчеркивает балансирование компаний ИИ между раскрытием информации и защитой ключевых технологий. (Источник: 36氪)
Существует разрыв между высокими баллами ИИ в медицинских вопросах и реальной эффективностью применения: Исследование Оксфордского университета, в котором 1298 обычных людей имитировали визит к врачу, показало, что при использовании ИИ-помощников, таких как GPT-4o и Llama 3, для оценки серьезности состояния и выбора способа лечения, несмотря на высокую точность диагностики самих ИИ-моделей при отдельном тестировании (например, GPT-4o распознавал заболевания с точностью 94,7%), доля правильно распознанных заболеваний пользователями после использования ИИ-помощи снизилась до 34,5%, что ниже, чем в контрольной группе, не использовавшей ИИ. Исследование указывает, что неполное описание симптомов пользователями, а также недостаточное понимание и принятие рекомендаций ИИ являются основными причинами. Это свидетельствует о том, что высокие баллы ИИ в стандартизированных тестах не полностью эквивалентны эффективности в реальном клиническом применении, и ключевым узким местом является этап «человек-машинного взаимодействия». (Источник: 36氪)
💡 Другое
Отчет QuestMobile: Рынок AI-приложений представлен тремя типами приложений, помощники от производителей смартфонов демонстрируют высокую активность: Отчет QuestMobile о рынке AI-приложений за 2025 год показывает, что по состоянию на март 2025 года AI-приложения в основном делятся на нативные мобильные приложения (591 миллион активных пользователей в месяц), плагины для мобильных приложений (In-App AI, 584 миллиона активных пользователей в месяц) и веб-приложения для ПК (209 миллионов активных пользователей в месяц). Среди них наиболее популярными категориями на всех платформах являются универсальные AI-помощники, AI-поисковики и AI-инструменты для творчества и дизайна. Нативные AI-помощники от производителей смартфонов показывают высокие результаты: Huawei Xiaoyi (157 миллионов активных пользователей в месяц) и OPPO Xiaobu Assistant (148 миллионов активных пользователей в месяц) уступают только DeepSeek (193 миллиона активных пользователей в месяц) и превосходят Doubao (115 миллионов активных пользователей в месяц). В отчете отмечается, что AI-поисковики, универсальные AI-помощники, AI-инструменты для социального взаимодействия и AI-профессиональные консультанты уже стали четырьмя категориями с аудиторией более ста миллионов пользователей. (Источник: 36氪)
Производство рекламных роликов с помощью ИИ: крупные бренды активно экспериментируют, но существуют технологические и этические проблемы: Отчет CTR показывает, что более половины рекламодателей используют AIGC для генерации креативного контента, а почти 20% используют ИИ более чем в 50% этапов создания видео. Крупные бренды, такие как Lenovo, Taotian и JD.com, часто экспериментируют с рекламными роликами, созданными с помощью ИИ, чтобы продемонстрировать инновации или достичь определенных визуальных эффектов. Рекламные агентства, такие как WPP и Publicis, также внедряют ИИ, обучая команды или разрабатывая инструменты. Однако производство рекламных роликов с помощью ИИ по-прежнему сталкивается с проблемами: технологически нестабильность изображения, легкое изменение лиц персонажей, плохое управление сложной динамикой требуют ручного вмешательства; с точки зрения общественного мнения, чрезмерное подчеркивание технологий или отсутствие творческой искренности легко вызывают негативную реакцию; юридически и этически, вопросы авторских прав на материалы, защиты конфиденциальности, прав на контент, созданный ИИ, и ответственности за нарушения еще не имеют единых норм. Успешные примеры часто делают акцент на передаче «человечности», технологически используют сильные стороны ИИ и соответствуют имиджу бренда. (Источник: 36氪)
100 ученых подписали «Сингапурский консенсус», предложив глобальные руководящие принципы исследований в области безопасности ИИ: Во время Международной конференции по обучению представлений (ICLR), проходившей в Сингапуре, более 100 ученых со всего мира (включая Йошуа Бенжио (Yoshua Bengio), Стюарта Рассела (Stuart Russell) и др.) совместно опубликовали «Сингапурский консенсус о приоритетах глобальных исследований в области безопасности ИИ». Документ направлен на предоставление руководящих указаний исследователям ИИ для обеспечения того, чтобы технологии ИИ были «заслуживающими доверия, надежными и безопасными». Консенсус предлагает три категории исследований: выявление рисков (например, разработка метрик для измерения потенциального вреда, проведение количественной оценки рисков), создание систем ИИ таким образом, чтобы избежать рисков (например, обеспечение надежности ИИ за счет дизайна, определение намерений программы и нежелательных побочных эффектов, уменьшение галлюцинаций, повышение устойчивости к вмешательству), и сохранение контроля над системами ИИ (например, расширение существующих мер безопасности, разработка новых технологий для контроля мощных систем ИИ, которые могут активно подрывать попытки контроля). Этот шаг направлен на решение проблем безопасности, связанных с быстрым развитием возможностей ИИ, и призывает к увеличению инвестиций в исследования в области безопасности. (Источник: 36氪)
