AI Ежедневник - 2025-06-23(Утренний выпуск)

Ключевые слова：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, модельный коллапс, индустрия услуг данных ИИ, производительность модели длинного текста, архитектура MoE, самообучение модели, рост уровня ошибок

🔥 В центре внимания

Доходы SurgeAI превысили доходы ScaleAI, вызвав внимание отрасли: SurgeAI, компания, основанная в 2019 году и не привлекавшая венчурного финансирования, по сообщениям, имеет годовой доход более 1 миллиарда долларов, превышая своего конкурента ScaleAI (прогнозируемый доход 870 миллионов долларов в 2024 году). SurgeAI всегда была прибыльной, ее производительность моделей в области маркировки данных и данных после обучения превосходит ScaleAI, особенно в некоторых конкретных областях. Эта новость вызвала обсуждение конкурентной среды и бизнес-моделей в индустрии услуг данных для ИИ, особенно потенциала самофинансируемых (bootstrapped) B2B-стартапов. (источник: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax выпустила модель MiniMax-M1, бросая вызов обработке длинных текстов и логическому выводу: MiniMax представила открытую модель для длинных текстов MiniMax-M1, которая отлично показала себя в тесте длинных текстов Fiction.liveBench, с производительностью, сравнимой с Gemini 2.5 Pro-preview 05-06. MiniMax-M1 использует архитектуру Mixture of Experts (MoE), сверхбыстрый механизм внимания Lightning Attention, поддерживает контекстное окно в 1M токенов и использует новый алгоритм CISPO для обучения с подкреплением; утверждается, что вычислительные затраты в 4 раза ниже, чем у DeepSeek-R1. Обучение заняло всего 3 недели и 512 высокопроизводительных GPU. Это знаменует собой огромный потенциал оригинального механизма линейного внимания на основе архитектуры Shazeer в области понимания длинных текстов и эффективного логического вывода. (источник: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune вспоминает ранние дни OpenAI: «Ощущение, будто обнаружил инопланетян и помогаешь им прибыть»: Исследователь ИИ Jeff Clune в интервью описал свой ранний опыт в OpenAI, сказав, что это было похоже на то, как астрономы обнаружили инопланетян, направляющихся к Земле, и команда не только наблюдала, но и предоставляла этим «инопланетянам» (метафора ИИ) информацию, помогая им развиваться. Эта метафора ярко раскрывает трепет, волнение и сложные чувства ранних исследователей ИИ перед лицом быстро развивающегося потенциала общего искусственного интеллекта, а также намекает на неопределенность направления развития и влияния ИИ. (источник: Reddit r/artificial)

Jeff Clune says early OpenAI felt like being an astronomer and spotting aliens on their way to Earth: "We weren't just watching the aliens coming, we were also giving them information. We were helping them come."

Феномен «коллапса моделей» вызывает продолжающиеся дискуссии, мнения исследователей расходятся: Продолжаются дебаты о том, приводит ли постоянное переобучение больших языковых моделей (LLM) на собственном сгенерированном контенте к «коллапсу моделей» (т.е. модель начинает выдавать повторяющиеся, поверхностные, часто ошибочные результаты). Критики считают, что такое самообучение подвергает модель все более узкому и предвзятому набору языковых фрагментов (собственные высоковероятные банальности), что приводит к потере редких слов, сложного синтаксиса и тонких смысловых оттенков. Однако некоторые исследователи считают, что эти опасения могут относиться к «наивным» идеям 2023 года, намекая на то, что решения уже существуют или появляются. (источник: teortaxesTex)

🎯 Тенденции

Основатель Essential AI рассказал о видении компании, стремясь стать «западным DeepSeek»: Ashish Vaswani, первый автор статьи «Attention is All You Need» и основатель Essential AI, в интервью «Economic Times» заявил, что надеется, что его компания сможет стать «западным DeepSeek». Это свидетельствует о том, что достижения DeepSeek в области ИИ получили признание ведущих мировых исследователей и могут стать целью для подражания и конкуренции со стороны других ИИ-компаний, а также отражает сосуществование глобальной конкуренции и сотрудничества в сфере ИИ. (источник: teortaxesTex)

Чип Huawei MateBook X90 подтвержден как изготовленный по техпроцессу N+2 компании SMIC: После разборки Huawei MateBook X90 компанией TechInsights было обнаружено, что установленный в нем чип имеет маркировку H252G63, M0=40nm и изготовлен по техпроцессу N+2 компании Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC), а не по слухам о 5nm или N+3. Это открытие прояснило предыдущие предположения о техпроцессе чипов Huawei и предоставило новую информацию для оценки возможностей независимых исследований и разработок в китайской полупроводниковой промышленности. Тем не менее, некоторые пользователи считают, что если его производительность в многоядерных бенчмарках (примерно равная M3) соответствует действительности, то ценностное предложение MateBook Fold остается привлекательным. (источник: teortaxesTex, teortaxesTex)

Google Gemini API получает крупное обновление инфраструктуры кэширования, повышая скорость обработки видео и PDF: Google объявила о важном обновлении инфраструктуры кэширования своего Gemini API. После обновления время до первого байта (TTFT) для видео при попадании в кэш ускорилось в 3 раза, а для PDF — в 4 раза. Кроме того, разрыв в скорости между неявным и явным кэшированием сократился, и ведется постоянная оптимизация для больших аудиофайлов. Эти улучшения направлены на повышение скорости отклика и эффективности Gemini API при обработке мультимедийного контента. (источник: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee представила свою первую базовую модель AFM-4.5B-Preview: Компания Arcee выпустила предварительную версию своей первой базовой модели AFM-4.5B-Preview. Модель имеет менее 10 миллиардов параметров и разрабатывалась в течение 5 месяцев с целью удовлетворения потребностей клиентов в более качественных небольших базовых моделях. Это отражает тот факт, что в области ИИ, наряду со стремлением к созданию моделей с большим количеством параметров, также уделяется внимание разработке и применению эффективных, ориентированных на конкретные потребности небольших моделей. (источник: TheZachMueller)

PokéChamp: LLM достигает экспертного уровня в соревновательных боях Pokémon: В новой статье представлен агент PokéChamp, основанный на minimax LLM, который достиг уровня Elo, соответствующего топ 10%-30% игроков-людей в соревновательных боях на платформе Pokémon Showdown, не проходя никакого специального обучения по Pokémon. Это исследование демонстрирует потенциал больших языковых моделей в сложных стратегических играх, где они могут достигать высокого соревновательного уровня даже без данных, специфичных для данной области, благодаря общим способностям к рассуждению. Код доступен на GitHub. (источник: jpt401)

Выпущена новая модель генерации музыки с открытым исходным кодом SongBloom, поддерживающая вокал: Представлена модель генерации музыки с открытым исходным кодом под названием SongBloom, способная генерировать музыку с вокалом. Это достижение предоставляет новые инструменты ИИ для создания музыки, снижает порог входа в музыкальное производство и может способствовать генерации персонализированного музыкального контента. (источник: DhruvBatraDB)

Apple опубликовала статью, посвященную оценке Tokenizer за пределами сжатия текста: Исследовательская группа Apple по машинному обучению опубликовала статью под названием «Beyond Text Compression: Evaluating Tokenizers Across Scales». Исследование сосредоточено на том, как более полно оценивать производительность токенизаторов (Tokenizer) в различных масштабах и условиях, что крайне важно для понимания и генерации текста большими языковыми моделями. (источник: dl_weekly)

WINGS: Архитектура с двумя обучающимися модулями для предотвращения забывания чисто текстовой информации мультимодальными большими моделями: В научной статье по ИИ представлена архитектура с двумя обучающимися модулями под названием WINGS, предназначенная для предотвращения проблемы забывания чисто текстовой информации мультимодальными большими языковыми моделями (MLLM) в процессе обработки. Такая архитектура, возможно, использует специализированные модули или механизмы для поддержания и усиления понимания и запоминания моделью семантики текста, что имеет важное значение для повышения производительности MLLM в кросс-модальных задачах. (источник: Reddit r/ArtificialInteligence)

Глубокое обучение для de novo дизайна высокоаффинных белково-связывающих макроциклических соединений: Исследование продемонстрировало использование технологий глубокого обучения для точного de novo дизайна высокоаффинных белково-связывающих макроциклических соединений. Это указывает на огромный потенциал ИИ в области открытия лекарств и молекулярного дизайна, способный ускорить процесс разработки новых лекарств и создавать макромолекулярные препараты с заданными связывающими свойствами. (источник: Reddit r/ArtificialInteligence)

🔥 В центре внимания

🎯 Тенденции

Связанные теги

Related Posts

AI Ежедневник — 2025-07-01(Вечерний выпуск)

AI Ежедневник — 2025-07-01(Утренний выпуск)

AI Ежедневник — 2025-06-30(Вечерний выпуск)