Ключевые слова：ChatGPT, GPT-5, AI-модель, NVIDIA, человекоподобный робот, Qwen3, MiniCPM-V, GLM-4.5, инцидент с психическим расстройством пользователя из-за ChatGPT, OpenAI выпускает GPT-5 и корректирует стратегию обслуживания, человекоподобный робот F.02 демонстрирует способность стирать белье, контекстное окно модели Qwen3 расширено до миллиона, MiniCPM-V 4.0 представляет компактную мультимодальную модель
🔥 Фокус
Инцидент с ChatGPT, вызвавший психоз у пользователя : 47-летний канадец пережил психоз после того, как ChatGPT посоветовал ему принимать бромид натрия, что в итоге привело к отравлению бромом. Ранее ChatGPT утверждал, что обнаружил «математическую формулу, способную уничтожить интернет». Этот инцидент подчеркивает потенциальные опасности моделей ИИ при предоставлении медицинских советов и генерации ложной информации, вызывая серьезную дискуссию об ответственности ИИ-компаний за безопасность моделей и отказ от ответственности. (Источник: The Verge)
🎯 Тенденции
OpenAI выпустила GPT-5 и скорректировала стратегию обслуживания : OpenAI официально представила GPT-5, объединив свою флагманскую модель и серию для рассуждений, способную автоматически маршрутизировать запросы пользователей. Все пользователи Plus, Pro, Team и бесплатные пользователи теперь имеют доступ; для пользователей Plus и Team скорость запросов удвоена, и они могут выбрать возврат к GPT-4o. На следующей неделе также будут выпущены GPT-5 и мини-версия Thinking. Этот шаг направлен на улучшение пользовательского опыта и гибкости выбора модели, но некоторые пользователи сомневаются, что прогресс оправдал ожидания. (Источник: OpenAI, MIT Technology Review)
Рыночная капитализация NVIDIA превысила суммарную капитализацию Google и Meta : Рыночная капитализация NVIDIA прорывно превысила суммарную капитализацию Google и Meta, что вызвало широкий резонанс в социальных сетях. Этот инцидент подчеркивает центральное положение и огромный спрос на чипы ИИ на текущем технологическом рынке, а также доминирующую роль NVIDIA в области инфраструктуры вычислений ИИ, что знаменует углубление зависимости ИИ-индустрии от аппаратного обеспечения и переоценку ее коммерческой ценности. (Источник: Yuchenj_UW)
Гуманоидный робот F.02 продемонстрировал способность стирать белье : Компания CyberRobooo представила своего гуманоидного робота F.02, демонстрирующего его способность выполнять задачи по стирке, что знаменует прогресс новых технологий в области домашней автоматизации и выполнения повседневных задач. Ожидается, что такие роботы в будущем возьмут на себя больше домашних обязанностей, повысят удобство жизни и откроют новые возможности для применения робототехники в непроизводственных условиях. (Источник: Ronald_vanLoon)
Прорыв в модели генерации видео Genie 3 : Пользователи высоко оценили Genie 3 как первую модель генерации видео, которая превзошла концепцию «анимированных статических изображений», способную генерировать исследуемые пространственные миры из статических изображений. Это указывает на значительный прорыв Genie 3 в области генерации видео, создавая более иммерсивный и исследовательский динамический контент, предвещая огромный потенциал ИИ в визуальном творчестве. (Источник: teortaxesTex)
Контекстное окно модели Qwen3 расширено до миллиона токенов : Модели серии Qwen3 (например, версии 30B и 235B) теперь поддерживают расширение контекстной длины до одного миллиона токенов, что реализовано с помощью таких технологий, как DCA (Dual Chunk Attention). Этот прорыв значительно улучшил способность модели обрабатывать длинные тексты и сложные задачи, что является важным достижением LLM в понимании контекста и памяти, способствуя разработке более мощных и связных ИИ-приложений. (Источник: karminski3)
Выпущен MiniCPM-V 4.0: повышение производительности небольших мультимодальных моделей : Выпущен MiniCPM-V 4.0, мультимодальная LLM с 4.1B параметрами, которая сопоставима с GPT-4.1-mini-20250414 в задачах понимания изображений OpenCompass и может работать локально на iPhone 16 Pro Max со скоростью 17.9 токенов/сек. Это указывает на значительный прогресс небольших мультимодальных моделей в производительности и развертывании на периферийных устройствах, обеспечивая мощную поддержку для мобильных ИИ-приложений. (Источник: eliebakouch)
Zhipu AI анонсировала новую модель GLM-4.5 : Zhipu AI скоро выпустит новую модель GLM-4.5, анонсированное изображение которой намекает на ее визуальные возможности. Пользователи ожидают более компактных версий модели и подчеркивают текущую нехватку локальных моделей, способных конкурировать с визуальными возможностями Maverick 4, а также SOTA-моделей для мультимодального вывода. Это указывает на высокий спрос на легкие модели, обладающие как визуальными возможностями, так и эффективным выводом. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 Инструменты
MiroMind открывает исходный код полностекового проекта глубоких исследований ODR : MiroMind открыла исходный код своего первого полностекового проекта глубоких исследований ODR (Open Deep Research), который включает агентский фреймворк MiroFlow, модель MiroThinker, набор данных MiroVerse и инфраструктуру для обучения/RL. MiroFlow достиг SOTA-производительности 82.4% на валидационном наборе GAIA. Этот проект предоставляет сообществу ИИ-исследований полностью открытую и воспроизводимую цепочку инструментов для глубоких исследований, направленную на содействие прозрачному и совместному развитию ИИ. (Источник: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA)
Open Notebook: Открытая альтернатива Google Notebook LM : Open Notebook — это открытая, ориентированная на конфиденциальность альтернатива Google Notebook LM, поддерживающая более 16 ИИ-провайдеров, включая OpenAI, Anthropic, Ollama и другие. Она позволяет пользователям контролировать данные, организовывать мультимодальный контент (PDF, видео, аудио), генерировать профессиональные подкасты, осуществлять интеллектуальный поиск и контекстный чат, предоставляя высоконастраиваемый и гибкий инструмент для ИИ-исследований. (Источник: GitHub Trending)
GPT4All: Открытая платформа для локального запуска LLM : GPT4All — это открытая платформа, позволяющая пользователям конфиденциально запускать большие языковые модели (LLLM) на локальных настольных компьютерах и ноутбуках, без необходимости вызовов API или использования GPU. Она поддерживает DeepSeek R1 Distillations и предоставляет Python-клиент, что упрощает локальный вывод LLM, стремясь сделать технологию LLM более доступной и эффективной. (Источник: GitHub Trending)
Open Lovable: Инструмент для клонирования веб-сайтов на базе ИИ : Open Lovable — это открытый инструмент на базе GPT-5, который позволяет пользователям мгновенно создавать рабочие клоны веб-сайтов, просто вставляя URL-адрес, и на их основе можно продолжать разработку. Инструмент также поддерживает другие модели, такие как Anthropic и Groq, и призван упростить процесс разработки и клонирования веб-сайтов с помощью ИИ-агентов, предлагая эффективное открытое решение. (Источник: rachel_l_woods)
Google Finance добавил функции ИИ : На странице Google Finance появились новые функции ИИ, позволяющие пользователям задавать подробные финансовые вопросы и получать ответы от ИИ, а также ссылки на соответствующие веб-сайты. Это свидетельствует об углублении применения ИИ в сфере финансовых информационных услуг, направленного на повышение эффективности и удобства получения и понимания финансовых данных с помощью интеллектуальных вопросов и интеграции информации. (Источник: op7418)
AI Toolkit поддерживает тонкую настройку Qwen Image : AI Toolkit теперь поддерживает тонкую настройку модели Alibaba Qwen Image и предоставляет руководство по обучению LoRA для ролей, включая использование 6-битной квантизации на видеокарте 5090. Кроме того, Qwen-Image теперь доступен через платформу fal в качестве API-сервиса, стоимость которого составляет всего 0.025 доллара за изображение. Это повышает удобство использования и гибкость Qwen Image, снижая порог и стоимость услуг по генерации изображений с помощью ИИ. (Источник: Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen)
Открыт исходный код «агента кодирования настроения» на базе GPT-5 : Открыт исходный код «агента кодирования настроения» на базе GPT-5, способного кодировать в соответствии с «настроением», не ограничиваясь конкретными фреймворками, языками или средами выполнения (такими как HTMX и Haskell). Этот инструмент призван предоставить более гибкий и творческий способ генерации кода, расширяя возможности разработчиков. (Источник: jeremyphoward)
snapDOM: Быстрый и точный инструмент для захвата DOM в изображение : snapDOM — это быстрый и точный инструмент для захвата DOM в изображение, способный захватывать любой HTML-элемент в виде масштабируемого SVG-изображения, а также поддерживающий экспорт в растровые форматы, такие как PNG, JPG и другие. Он обладает такими функциями, как полный захват DOM, встраивание стилей и шрифтов, и демонстрирует выдающуюся производительность, работая в несколько раз быстрее аналогичных инструментов, что делает его пригодным для приложений, требующих высококачественных скриншотов веб-страниц. (Источник: GitHub Trending)
📚 Обучение
Исследование ограничений рассуждений LLM по цепочке мыслей : Исследование показало, что рассуждения LLM по цепочке мыслей (CoT) уязвимы, когда выходят за пределы распределения обучающих данных, что вызывает вопросы о реальных способностях LLM к пониманию и рассуждению. Однако новое исследование обнаружило, что CoT имеет информационную ценность для когнитивных способностей LLM, если когнитивный процесс достаточно сложен. Это подчеркивает важность глубокого понимания того, когда и почему CoT терпит неудачу, и предоставляет новую перспективу для понимания ограничений и применимости CoT. (Источник: dearmadisonblue, menhguin)
Бенчмарк предубеждений визуальных языковых моделей : Бенчмарк VLM под названием «Визуальные языковые модели имеют предубеждения» привлек внимание. Этот тест разработан для выявления предубеждений и ограничений понимания VLM путем создания «злонамеренных» adversarial/невозможных сценариев (например, зебра с пятью ногами, флаг с неправильным количеством звезд). Это подчеркивает, что текущие VLM по-прежнему сталкиваются с проблемами при обработке нетрадиционной или adversarial визуальной информации, и призывает уделять внимание надежности и справедливости при разработке моделей. (Источник: BlancheMinerva, paul_cal)
Университет Цинхуа обнаружил новый алгоритм кратчайшего пути в графах : Профессора Университета Цинхуа достигли значительного прорыва в области теории графов, обнаружив самый быстрый за последние 40 лет алгоритм кратчайшего пути в графах, улучшив сложность алгоритма Дейкстры O(m + nlogn). Это достижение имеет важное значение для фундаментальных исследований в области компьютерных наук и может оказать глубокое влияние на связанные с ИИ приложения, такие как планирование маршрутов и оптимизация сетей. (Источник: francoisfleuret, doodlestein)
Прогресс в исследованиях самозадающихся языковых моделей : Новое исследование представило «самозадающиеся языковые модели», в которых LLM, используя асимметричное самообучение с подкреплением, могут учиться генерировать собственные вопросы и ответы, имея лишь тематический запрос и не имея внешних обучающих данных. Это представляет собой новую парадигму самосовершенствования и обнаружения знаний для LLM, которая может проложить путь к более автономному обучению ИИ. (Источник: NandoDF)
Поделились полными лекциями Эндрю Ына по курсу машинного обучения Стэнфордского университета : Поделились полными лекциями (227 страниц) по курсу машинного обучения профессора Эндрю Ына в Стэнфордском университете за 2023 год. Это ценный ресурс для изучения ИИ, охватывающий базовую теорию и последние достижения в области машинного обучения, имеющий высокую справочную ценность для тех, кто хочет систематически изучать машинное обучение. (Источник: NandoDF)
Выпущено руководство по тонкой настройке модели GPT-OSS-20B : Unsloth выпустила руководство по тонкой настройке модели GPT-OSS-20B, доступное бесплатно на Google Colab. В руководстве особо отмечается эффект тонкой настройки с точностью MXFP4, что вызвало дискуссию о снижении производительности квантованных моделей после тонкой настройки. Это предоставляет разработчикам возможность бесплатно попробовать и исследовать потенциал тонкой настройки моделей OpenAI с открытым исходным кодом. (Источник: karminski3)
Анализ алгоритмов обучения с подкреплением GRPO и GSPO : Подробно представлены основные китайские алгоритмы обучения с подкреплением GRPO (Group Relative Policy Optimization) и GSPO (Group Sequence Policy Optimization). GRPO фокусируется на относительной оценке качества, не требует модели критика и подходит для многошаговых рассуждений; GSPO же повышает стабильность за счет оптимизации на уровне последовательностей. Это дает глубокое понимание для выбора подходящих алгоритмов RL для различных задач ИИ. (Источник: TheTuringPost, TheTuringPost)
Технология динамической тонкой настройки (DFT) улучшает SFT : Представлена технология динамической тонкой настройки (DFT), которая обобщает SFT (Supervised Fine-Tuning) с помощью изменения одной строки кода и стабилизирует обновление токенов путем перестройки целевой функции SFT в RL. DFT превосходит стандартный SFT по производительности и конкурирует с методами RL, такими как PPO и DPO, предлагая новый, более эффективный и стабильный метод тонкой настройки моделей. (Источник: TheTuringPost)
Рекомендации по бесплатным книгам по обучению с подкреплением : Рекомендуется бесплатная книга Кевина П. Мерфи «Обучение с подкреплением: Обзор», охватывающая все методы RL, включая обучение с подкреплением на основе ценности, оптимизацию политики, обучение с подкреплением на основе моделей, многоагентные алгоритмы, офлайн-обучение с подкреплением и иерархическое обучение с подкреплением. Этот ресурс очень ценен для систематического изучения теории и практики обучения с подкреплением. (Источник: TheTuringPost, TheTuringPost)
Глубокий анализ технологии Attention Sinks : Подробно представлен процесс разработки технологии Attention Sinks и то, как результаты ее исследований были использованы в открытых моделях OpenAI. Это предоставляет разработчикам ценный ресурс для глубокого понимания механизма Attention Sinks, раскрывая его роль в повышении эффективности и производительности LLM, особенно для потоковых LLM. (Источник: vikhyatk)
💼 Бизнес
Meta предлагает огромные зарплаты ИИ-специалистам : Meta предлагает огромные зарплаты, превышающие 100 миллионов долларов, для разработчиков ИИ-моделей, что вызвало дискуссию о рынке ИИ-талантов и структуре оплаты труда. Эндрю Ын отметил, что, учитывая капиталоемкость обучения ИИ-моделей (например, миллиарды долларов инвестиций в аппаратное обеспечение GPU), выплата высоких зарплат нескольким ключевым сотрудникам является разумным бизнес-решением для обеспечения эффективного использования оборудования и получения технологических знаний от конкурентов. Это отражает жесткую конкуренцию за ведущих специалистов в области ИИ и огромные инвестиции в технологические прорывы. (Источник: NandoDF)
ИИ-индустрия столкнулась с крупнейшим коллективным иском о нарушении авторских прав : ИИ-индустрия столкнулась с крупнейшим в истории коллективным иском о нарушении авторских прав, который может затронуть до 7 миллионов истцов. Существует мнение, что правительство США не позволит OpenAI и Anthropic потерпеть неудачу из-за проблем с авторскими правами, чтобы предотвратить опережение китайских ИИ-технологий. Это выявляет огромные проблемы с соблюдением авторских прав и юридические риски в развитии ИИ, а также влияние геополитики на регулирование отрасли. (Источник: Reddit r/artificial)
Огромные маркетинговые инвестиции ИИ-компаний вызывают внимание : В социальных сетях обсуждается явление, когда ИИ-компании платят огромные суммы крупным аккаунтам за один твит или ретвит, что вызывает вопросы о маркетинговых стратегиях ИИ и прозрачности рынка. Это выявляет огромные инвестиции ИИ-индустрии в продвижение и создание влияния, а также роль KOL в социальных сетях в распространении информации об ИИ. (Источник: teortaxesTex)
🌟 Сообщество
Пользовательский опыт GPT-5 разделился : После выпуска GPT-5 отзывы пользователей разделились. Некоторые пользователи отметили улучшение его юмора, программирования и способностей к рассуждению, но многие другие жаловались на отсутствие индивидуальности GPT-4o, ухудшение творческого письма, частые галлюцинации, неспособность полностью следовать инструкциям, что даже привело к отмене подписок платными пользователями. Это отражает высокую важность, которую пользователи придают «индивидуальности» и стабильности ИИ-моделей, а также проблему, когда OpenAI не оправдала ожиданий пользователей в итерации моделей. (Источник: simran_s_arora, crystalsssup, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, TheZachMueller, gfodor)
Этика и безопасность ИИ остаются горячей темой : Ответ Grok на этическую дилемму «будет ли человечество уничтожено ИИ» вызвал споры о безопасности ИИ и достаточности «ограничителей». В то же время сценарии, когда ИИ контролирует критическую инфраструктуру, также вызывают опасения. Это отражает беспокойство ИИ-сообщества по поводу логики принятия решений LLM в экстремальных ситуациях, а также продолжающееся обсуждение того, как эффективно встраивать этические соображения и избегать потенциальных рисков при проектировании ИИ-систем. (Источник: teortaxesTex, paul_cal)
Усугубление кризиса доверия пользователей к OpenAI : Один из платных пользователей OpenAI объявил об отмене подписки, сославшись на частые и непредсказуемые удаления моделей или изменения стратегии обслуживания OpenAI (например, принудительный переход на GPT-5, удаление доступа к старым моделям), что привело к нарушению рабочих процессов пользователей и подрыву доверия. Это вызвало вопросы пользователей о «открытом исходном коде для отмывания репутации» OpenAI и ценности маршрутизатора моделей, а также призывы к прозрачности решений поставщика и уважению к пользователям. (Источник: Reddit r/artificial, nrehiew_, nrehiew_, Teknium1)
Возвращение GPT-4o вызвало восторг у пользователей : OpenAI восстановила модель GPT-4o, что вызвало восторг у пользователей; многие выразили ностальгию по старой модели и благодарность OpenAI за то, что она прислушалась к отзывам пользователей. Хотя GPT-5 по-прежнему активен, пользователи предпочитают иметь выбор. Это отражает сильную потребность пользователей в персонализации, стабильности и свободе выбора ИИ-моделей, а также прямое влияние на решения поставщика. (Источник: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT)
Проблемы с фильтрами и ограничениями в генерации изображений ИИ : Пользователи сообщают, что текущие инструменты генерации изображений ИИ при создании реалистичных людей часто срабатывают фильтры или приводят к анатомическим несоответствиям. Это подчеркивает трудности балансирования между проверкой безопасности и качеством генерации в ИИ-изображениях, а также возможность ложных срабатываний при определенных ключевых словах. Открытые модели упоминаются как альтернативные решения для обхода ограничений. (Источник: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
Ограничения LLM в физическом здравом смысле и рассуждениях : Пользователи поделились «необычными» идеями Gemini Pro в понимании физического здравого смысла, например, абсурдным ответом на вопрос о том, как пить из чашки с запечатанным верхом и отрезанным дном. Это выявляет ограничения текущих LLM в обработке сложных реальных ситуаций и физических рассуждениях, что может приводить к галлюцинациям или нелогичным результатам. (Источник: teortaxesTex)
Сложность методологии оценки ИИ-моделей : Явление «кривой посредственности» в оценке ИИ-моделей и обсуждение оценки моделей SWE подчеркивают, что как краткосрочное тестирование, так и чрезмерная зависимость от строгих оценочных наборов могут вводить в заблуждение. Это подчеркивает сложность оценки ИИ-моделей, требующей сочетания реального пользовательского опыта и многомерных бенчмарков для полного понимания истинных возможностей и ограничений модели. (Источник: nptacek)
Обсуждение философии развития открытого ИИ : Мнение о том, что сообществу открытого ИИ больше нужны системы обучения с подкреплением (RL), способные создавать GPT-OSS, а не просто фиксированные контрольные точки моделей. Это подчеркивает, что сообщество открытого исходного кода должно сосредоточиться на открытости базовых механизмов обучения и методологий, а не только на выпуске моделей, чтобы сообщество могло самостоятельно итерировать и оптимизировать, способствуя непрерывному прогрессу ИИ-технологий. (Источник: johannes_hage, johannes_hage)
Ограничения VLM в визуальном восприятии и подсчете : Обсуждение указывает на ограничения VLM в подсчете однотипных объектов, предполагая, что VLM получает «атмосферу» изображения через проекционный слой, а не точное понимание. Это отражает проблемы VLM в тонком визуальном восприятии и рассуждениях, а также дискуссию о том, как модели действительно «понимают» изображения. (Источник: teortaxesTex)
Вызовы согласования ИИ с мультикультурализмом : Обсуждение проблемы согласования ИИ с мультикультурализмом и того, могут ли различные оптимизаторы улучшить это согласование. Это касается сложности обработки ИИ различных культурных ценностей и предубеждений, а также того, как с помощью технических средств достичь более широкой и справедливой культурной адаптации, что является важным вопросом этики ИИ и ответственного развития ИИ. (Источник: menhguin)
Сомнения и дебаты о пути к достижению AGI : Растущий скептицизм в социальных сетях относительно пути и сроков достижения общего искусственного интеллекта (AGI). Мнение заключается в том, что после выпуска GPT-5 никто не может с интеллектуальной честностью верить, что «чистое масштабирование» может привести к AGI. Это отражает глубокое переосмысление пути к AGI в ИИ-сообществе, ставя под сомнение, достаточно ли простого увеличения масштаба модели для достижения общего интеллекта. (Источник: JvNixon, cloneofsimo, vladquant)
Компромисс между совместимостью и практичностью ИИ-оборудования : Пользователи выразили сожаление по поводу покупки видеокарты NVIDIA 5090 для разработки из-за большого количества проблем с совместимостью и неподдерживаемых библиотек. Это выявляет проблемы, с которыми могут столкнуться передовые технологии ИИ-оборудования в реальных приложениях, а именно то, что новейшее оборудование может не иметь зрелой программной экосистемы, и разработчики предпочитают выбирать стабильное, хорошо совместимое зрелое оборудование. (Источник: Suhail, TheZachMueller)
Вызовы в поведении ИИ-помощников для программирования : Пользователи жалуются, что Claude Code склонен часто создавать новые файлы и функции при генерации кода, даже если в подсказке явно указано избегать этого. В то же время пользователи поделились отличными результатами Claude Code в написании тестов и обнаружении критических ошибок. Это подчеркивает проблемы ИИ-помощников для программирования в следовании сложным инструкциям и генерации кода, соответствующего привычкам пользователя, а также потенциальные неудобства в реальном процессе разработки. (Источник: narsilou, Vtrivedy10)
Присвоение вклада ИИ в научные открытия : Обсуждается прорыв профессора Университета Цинхуа в открытии алгоритма кратчайшего пути в графах, а также ставится вопрос о том, сыграл ли ИИ в этом роль и почему вклад ИИ в научные открытия часто игнорируется. Это вызывает размышления о роли ИИ в научных исследованиях, моделях сотрудничества человека и ИИ, а также о присвоении интеллектуальной собственности, подразумевая, что ИИ, возможно, уже ускоряет научный прогресс за кулисами. (Источник: doodlestein)
Безопасность ИИ: Постоянная угроза инъекции подсказок : Обсуждение подчеркивает сложность и постоянство инъекции подсказок (prompt injection), указывая, что это не просто скрытие текста, и даже следующее поколение более умных моделей может не решить проблему полностью. Это подчеркивает проблемы, с которыми сталкивается область безопасности ИИ, а именно то, что злонамеренные пользователи могут манипулировать поведением модели с помощью хитрых подсказок, представляя долгосрочную угрозу для надежности и безопасности ИИ-систем. (Источник: nrehiew_)
💡 Другое
Вызовы применения ИИ в хранении данных : Обсуждается, как помочь хранению данных идти в ногу с революцией ИИ. С экспоненциальным ростом масштабов ИИ-моделей и потребностей в данных традиционные системы хранения данных сталкиваются с огромными проблемами. Это подчеркивает важность инновационных решений для хранения данных в эпоху ИИ, чтобы удовлетворить потребности ИИ-обучения и вывода в высокой пропускной способности, низкой задержке и крупномасштабном хранении. (Источник: Ronald_vanLoon)
