Ключевые слова：OpenAI, LLM для логического вывода, Международная математическая олимпиада, ChatGPT Agent, Kimi K2, Набор данных для обучения ИИ, Конфиденциальность персональных данных, Политическая нейтральность моделей ИИ, Результаты уровня золотой медали IMO, Набор данных DataComp CommonPool, Агентский интеллект LLM, Исполнительный указ Белого дома об ИИ, Архитектура MoE
🔥 В центре внимания
Экспериментальная LLM от OpenAI завоевала золотую медаль на Международной математической олимпиаде: Новейшая экспериментальная LLM с дедуктивным мышлением от OpenAI достигла уровня золотой медали на Международной математической олимпиаде (IMO) 2025 года, решив 5 из 6 задач. Модель работала по тем же правилам, что и люди, включая ограничение по времени в 4,5 часа на задачу, и не использовала никаких инструментов, выдавая доказательства на естественном языке. Это знаменует собой значительный прорыв в области математических рассуждений с помощью ИИ и предвещает потенциал ИИ в научных открытиях. (Источник: gdb, scaling01, dmdohan, SebastienBubeck, markchen90, npew, MillionInt, cloneofsimo, bookwormengr, tokenbender)
Набор данных для обучения ИИ CommonPool содержит миллионы персональных данных: Исследование показало, что большой набор данных с открытым исходным кодом DataComp CommonPool, используемый для обучения ИИ, содержит миллионы изображений паспортов, кредитных карт, свидетельств о рождении и других документов, содержащих личную информацию. Исследователи проверили 0,1% данных CommonPool и обнаружили тысячи изображений, содержащих идентифицирующую информацию, и оценили общее количество таких изображений в наборе данных в сотни миллионов. Это вызывает опасения по поводу защиты конфиденциальности данных для обучения ИИ и призывает сообщество машинного обучения переосмыслить практику неизбирательного сбора данных из сети. (Источник: MIT Technology Review)
🎯 Тенденции
OpenAI представила персонального ассистента ChatGPT Agent: OpenAI представила персонального ассистента ChatGPT Agent, который может выполнять задачи от имени пользователя, создавая свой собственный «виртуальный компьютер». Это важный шаг в развитии интеллектуальных агентов на основе LLM, но функция находится на ранней стадии, и выполнение задач может занять некоторое время. (Источник: MIT Technology Review, The Verge, Wired)
Белый дом готовит указ, требующий «политической нейтральности и беспристрастности» моделей ИИ: Белый дом готовит указ, требующий, чтобы модели ИИ были «политически нейтральными и беспристрастными». Соответствие указу будет определять право на получение федеральных контрактов, что является важным фактором для всех лабораторий ИИ. Ожидается, что указ будет опубликован на следующей неделе. (Источник: WSJ, MIT Technology Review, natolambert)
Kimi K2: интеллектуальная модель агента с возможностью использования инструментов: Kimi K2, выпущенная Kimi_Moonshot, — это интеллектуальная модель агента с возможностью использования инструментов. Она демонстрирует отличные результаты в использовании инструментов, математике, кодировании и многоэтапных задачах, в настоящее время занимая первое место среди моделей с открытым исходным кодом и пятое место в общем рейтинге Arena. Kimi K2 использует масштабную архитектуру Mixture of Experts (MoE), подобную DeepSeek-V3, с 1 триллионом общих параметров и 32 миллиардами активных параметров. (Источник: TheTuringPost)
🧰 Инструменты
Сервер GitHub MCP соединяет инструменты ИИ с платформой GitHub: Сервер GitHub MCP позволяет инструментам ИИ напрямую подключаться к платформе GitHub, предоставляя ИИ-агентам, помощникам и чат-ботам возможность читать репозитории и файлы кода, управлять проблемами и запросами на включение изменений (PR), анализировать код и автоматизировать рабочие процессы — все это посредством взаимодействия на естественном языке. (Источник: GitHub Trending)
ik_llama.cpp: ответвление llama.cpp с улучшенной производительностью CPU: ik_llama.cpp — это ответвление llama.cpp с улучшенной производительностью CPU и гибридной GPU/CPU, новыми типами квантования SOTA, первоклассной поддержкой Bitnet, улучшенной производительностью DeepSeek за счет MLA, FlashMLA, объединенных операций MoE и перекрытия тензоров, а также чередующейся упаковки квантования для гибридного GPU/CPU вывода и др. (Источник: GitHub Trending)
📚 Обучение
Материалы курса по глубокому обучению с PyTorch: mrdbourke/pytorch-deep-learning предоставляет материалы курса «Глубокое обучение с PyTorch с нуля», включая онлайн-версию книги, видео первых пяти разделов на YouTube, упражнения и дополнительные занятия. Курс ориентирован на практику кодирования и эксперименты, охватывая основы PyTorch, рабочий процесс, классификацию нейронных сетей, компьютерное зрение, пользовательские наборы данных, трансферное обучение, отслеживание экспериментов и развертывание моделей. (Источник: GitHub Trending)
MIT Press бесплатно предлагает три книги по алгоритмам и машинному обучению: MIT Press бесплатно предлагает три книги по теории алгоритмов и основным алгоритмам машинного обучения: «Алгоритмы оптимизации», «Алгоритмы принятия решений» и «Алгоритмы верификации». Эти книги отлично подходят для углубленного изучения алгоритмов и машинного обучения. (Источник: TheTuringPost, TheTuringPost)
Энергетические трансформеры — масштабируемые учащиеся и мыслители: В статье рассматриваются энергетические трансформеры (EBT) — новый тип энергетических моделей (EBM), которые учатся явно проверять совместимость между входными данными и предполагаемыми прогнозами, переопределяя задачу прогнозирования как оптимизацию относительно этого верификатора, что позволяет им учиться «мыслить» только из обучения без учителя. (Источник: )
🌟 Сообщество
Уроки, извлеченные из контекстной инженерии для LLM: Команда ManusAI поделилась своим опытом в контекстной инженерии для ИИ-агентов, отметив важность KV-кэширования, файловой системы, отслеживания ошибок и т. д. в проектировании агентов. (Источник: dotey, AymericRoucher, vllm_project)
Сравнение Kimi K2 и Gemini в реальных задачах: ClementDelangue и jeremyphoward ретвитнули пост pash, отметив, что Kimi K2 превосходит Gemini в реальных задачах, и предоставили соответствующие графические данные. (Источник: ClementDelangue, jeremyphoward)
Золотая медаль OpenAI на IMO стала неожиданностью: Результат LLM от OpenAI, завоевавшей золотую медаль на IMO, стал неожиданностью для многих и вызвал широкое обсуждение в сообществе. (Источник: kylebrussell, VictorTaelin)
💼 Бизнес
Anthropic ограничивает использование Claude Code: Anthropic ограничила использование Claude Code, не уведомив пользователей, что вызвало жалобы пользователей и опасения по поводу закрытых продуктов. (Источник: jeremyphoward, HamelHusain)
Meta отказалась подписать Европейское соглашение по ИИ: Meta отказалась подписать Европейское соглашение по ИИ, заявив, что оно является чрезмерным вмешательством и будет препятствовать развитию ИИ. (Источник: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 Другое
Как запустить LLM на ноутбуке: MIT Technology Review опубликовал руководство о том, как запустить большую языковую модель (LLM) на ноутбуке, предоставив шаги и рекомендации для пользователей, которые заботятся о конфиденциальности, хотят избавиться от контроля крупных компаний, владеющих LLM, или любят экспериментировать. (Источник: MIT Technology Review, MIT Technology Review)
Краткая история «детей от трех родителей»: MIT Technology Review рассмотрел историю «детей от трех родителей», описав различные подходы к этой технологии, споры и последние исследования, включая рождение восьми детей в рамках испытаний в Великобритании. (Источник: MIT Technology Review, MIT Technology Review)
Как извлечь пользу из ИИ-агентов с первого дня: В статье рассматривается, как предприятия могут извлечь пользу из ИИ-агентов, рекомендуя им применять итеративный подход, начиная с «легких побед» и инкрементных вариантов использования, а также отдавать приоритет совместимости, чтобы подготовиться к будущим мультиагентным системам. (Источник: MIT Technology Review)