Ключевые слова：OpenAI Sora, Генерация видео с помощью ИИ, Модель Tiny Recursive (TRM), Игрушки с ИИ, Чипы для ИИ, Повторное воспроизведение видео Sora 2, Эффективность вывода TRM, Рост рынка игрушек с ИИ, Сотрудничество AMD и OpenAI в области чипов, Споры об авторских правах на контент, созданный ИИ
🔥 В фокусе
Взлет и вызовы приложения OpenAI Sora App : Приложение для генерации видео с помощью ИИ Sora, выпущенное OpenAI, быстро набрало популярность, возглавив App Store. Его бесплатные и неограниченные возможности генерации видео вызвали широкую обеспокоенность по поводу операционных расходов, нарушения авторских прав (особенно в отношении использования существующей IP и изображений умерших знаменитостей) и злоупотребления технологиями deepfake. Sam Altman признал необходимость рассмотрения модели получения прибыли и планирует предоставить более точный контроль над авторскими правами. Влияние приложения на экосистему создания контента и восприятие реальности вызвало дискуссии о том, превзойдет ли ИИ-видео “реальное” видео. (Источник: MIT Technology Review, rowancheung, fabianstelzer, nptacek, paul_cal, BlackHC)
Samsung представляет Tiny Recursive Model (TRM), бросая вызов эффективности инференса LLM : Samsung выпустила Tiny Recursive Model (TRM) — небольшую нейронную сеть всего с 7 миллионами параметров, которая показала выдающиеся результаты в бенчмарке ARC-AGI, превзойдя даже крупные LLM, такие как DeepSeek-R1 и Gemini 2.5 Pro. TRM использует рекурсивный метод инференса, оптимизируя ответы через многократные внутренние “размышления” и самокритику. Этот прорыв вызвал дискуссию о том, могут ли “малые модели быть умнее”, и предвещает, что в задачах инференса архитектурные инновации могут быть важнее простого масштаба модели, что потенциально значительно снизит вычислительные затраты на SOTA инференс. (Источник: HuggingFace Daily Papers, fchollet, cloneofsimo, ecsquendor, clefourrier, AymericRoucher, ClementDelangue, Dorialexander)
Яо Шуньюй из Университета Цинхуа перешел из Anthropic в Google DeepMind, основной причиной стали разногласия в ценностях : Яо Шуньюй, обладатель специальной стипендии физического факультета Университета Цинхуа, объявил о своем уходе из Anthropic и присоединении к Google DeepMind в качестве старшего научного сотрудника. Он отметил, что 40% причин ухода связаны с “фундаментальными разногласиями в ценностях” с Anthropic, считая, что компания недружелюбна к китайским исследователям и сотрудникам, придерживающимся нейтральной позиции. Яо Шуньюй проработал в Anthropic год, участвуя в создании теории обучения с подкреплением, лежащей в основе Claude 3.7 Sonnet и серии Claude 4. Он заявил, что область ИИ развивается с удивительной скоростью, но пришло время двигаться дальше. (Источник: ZhihuFrontier, 量子位)
Arduino приобретена Qualcomm, предвещая новое направление в встроенном ИИ : Arduino была приобретена Qualcomm и представила свою первую совместно разработанную плату UNO Q, оснащенную процессором Qualcomm Dragonwing QRB2210, интегрирующим ИИ-решения. Это знаменует переход Arduino от традиционных микроконтроллеров с низким энергопотреблением к периферийным вычислениям со средним энергопотреблением и интегрированными возможностями ИИ. Этот шаг может способствовать широкому применению ИИ в IoT и встроенных устройствах, предоставляя разработчикам более мощные вычислительные ресурсы для ИИ и предвещая новую эру в экосистеме аппаратного обеспечения встроенного ИИ. (Источник: karminski3)
Meta Superintelligence выпускает REFRAG: новый прорыв в эффективности RAG : Meta Superintelligence опубликовала свою первую статью REFRAG, представляющую новый метод RAG (Retrieval-Augmented Generation), направленный на значительное повышение эффективности. Этот метод преобразует большинство извлеченных блоков документов в компактные, удобные для LLM “блочные встраивания”, которые напрямую потребляются LLM, и использует легкую стратегию для расширения части блочных встраиваний обратно до полных токенов по требованию в рамках бюджета. Это значительно снижает затраты на KV cache и внимание, ускоряет задержку первого байта и пропускную способность, сохраняя при этом точность, открывая новые пути для приложений RAG в реальном времени. (Источник: Reddit r/deeplearning, Reddit r/LocalLLaMA)
🎯 Тенденции
xAI завершила раунд финансирования на 20 миллиардов долларов, NVIDIA инвестировала 2 миллиарда долларов : Компания xAI, принадлежащая Elon Musk, успешно завершила раунд финансирования на 20 миллиардов долларов, включая прямые инвестиции NVIDIA в размере 2 миллиардов долларов. Эти средства будут использованы через специальное инвестиционное средство (SPV) для закупки GPU NVIDIA в поддержку строительства их центра обработки данных Memphis Colossus 2. Эта уникальная структура финансирования призвана обеспечить аппаратную поддержку для крупномасштабной экспансии xAI в области ИИ-вычислений, что еще больше усиливает конкуренцию на рынке ИИ-чипов. (Источник: scaling01)
ИИ-игрушки набирают популярность на рынках Китая и США : ИИ-игрушки, оснащенные чат-ботами и голосовыми помощниками, становятся новой тенденцией, особенно быстро растущей на китайском рынке и распространяющейся на международные рынки, такие как США. Продукты компаний BubblePal и FoloToy направлены на снижение зависимости детей от экранов. Однако родители отмечают, что функции ИИ иногда нестабильны, ответы слишком длинны или распознавание речи запаздывает, что приводит к снижению интереса у детей. Американские компании, такие как Mattel, также сотрудничают с OpenAI для разработки ИИ-игрушек. (Источник: MIT Technology Review)
Microsoft выпускает унифицированный открытый фреймворк Agent, объединяющий AutoGen и Semantic Kernel : Microsoft выпустила Agent Framework, унифицированный SDK с открытым исходным кодом, предназначенный для интеграции AutoGen и Semantic Kernel для создания многоагентных ИИ-систем корпоративного уровня. Фреймворк поддерживается Azure AI Foundry, упрощает оркестрацию и наблюдаемость, а также совместим с различными API. Он представляет частный предварительный просмотр многоагентных рабочих процессов, сквозную трассировку OpenTelemetry, функции агентов голосового ИИ в реальном времени с Voice Live API, а также инструменты ответственного ИИ, направленные на повышение безопасности и эффективности агентных систем. (Источник: TheTuringPost)
AI21 Labs выпускает Jamba 3B, производительность малой модели превосходит конкурентов : AI21 Labs представила Jamba 3B, модель MoE всего с 3 миллиардами параметров, которая демонстрирует выдающееся качество и скорость, особенно при обработке длинных контекстов. Модель поддерживает скорость генерации около 40 t/s на Mac даже при контексте более 32K, значительно превосходя Qwen 3 4B и Llama 3.2 3B. Jamba 3B имеет более высокий индекс интеллекта, чем Gemma 3 4B и Phi-4 Mini, и сохраняет полные возможности инференса при контексте 256K, демонстрируя огромный потенциал малых моделей для периферийного ИИ и развертывания на устройствах. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Сообщество HuggingFace стремительно растет, за 90 дней добавлено миллион новых репозиториев : За последние 90 дней сообщество HuggingFace добавило миллион новых репозиториев моделей, наборов данных и Space, в то время как для достижения первого миллиона репозиториев потребовалось шесть лет. Это означает, что новый репозиторий создается каждые 8 секунд. Этот рост обусловлен более эффективной передачей данных, реализованной технологией Xet, а также тем, что 40% репозиториев являются частными, что указывает на тенденцию использования HuggingFace для обмена моделями и данными внутри компаний. Цель сообщества — достичь 10 миллионов репозиториев, что предвещает процветающее развитие экосистемы открытого ИИ. (Источник: Teknium1, reach_vb)
OpenAI GPT-5 демонстрирует прорывные возможности в научных исследованиях : Модель GPT-5 от OpenAI преодолела важный порог, и ученые успешно использовали ее для проведения оригинальных исследований в области математики, физики, биологии и информатики. Этот прогресс показывает, что GPT-5 может не только отвечать на вопросы, но и направлять и выполнять сложные научные изыскания, значительно ускоряя исследовательский процесс. Некоторые исследователи заявили, что после выпуска GPT-5 Thinking и GPT-5 Pro стало неразумно проводить научные исследования, не консультируясь с ними. (Источник: tokenbender)
Ling-1T: выпущен открытый инференс-модель с триллионом параметров : Ling-1T, флагманская модель серии Ling 2.0, имеет общий объем в 1 триллион параметров, из которых около 50 миллиардов активных параметров на каждый токен, и обучена на 20 триллионах+ токенов, интенсивно использующих инференс. Модель обеспечивает масштабируемый инференс благодаря программе Evo-CoT и Linguistics-Unit RL, демонстрируя мощный баланс эффективности и точности в сложных задачах инференса. Она также обладает расширенными возможностями визуального понимания и генерации фронтенд-кода, а также может использовать инструменты с примерно 70% успехом, что знаменует собой новую веху в открытом триллионном интеллекте. (Источник: scaling01, TheZachMueller)
Meta Ray-Ban Display переопределяет взаимодействие человека с компьютером и обучение : Умные очки Meta Ray-Ban Display интегрируют функции обучения и перевода в повседневное ношение, предлагая “невидимый перевод” и “мгновенное визуальное обучение”. Субтитры диалогов отображаются непосредственно на линзах, и пользователи могут получить информацию о достопримечательностях или произведениях искусства, просто взглянув на них. Кроме того, управление жестами через Neural Band позволяет работать без телефона. Эта технология обещает изменить то, как мы взаимодействуем с миром, учимся и общаемся, знаменуя новую эру человекоцентричных вычислений. (Источник: Ronald_vanLoon)
🧰 Инструменты
Synthesia запускает Copilot, расширяя возможности профессионального редактирования видео с помощью ИИ : Synthesia представила Copilot, профессиональный ИИ-видеоредактор. Этот инструмент позволяет быстро писать сценарии, подключаться к базам знаний и интеллектуально рекомендовать визуальные материалы, как если бы у вас был коллега, хорошо разбирающийся в бизнесе и платформе Synthesia. Copilot призван упростить процесс создания видео, снизить порог для профессионального видеопроизводства и предоставить предприятиям и создателям контента эффективные, персонализированные ИИ-видеорешения. (Источник: synthesiaIO, synthesiaIO)
GLIF Agent использует Sora 2 для воссоздания и кастомизации вирусных видео : GLIF разработал Agent, способный воссоздавать любые вирусные видео с использованием модели Sora 2. Agent сначала анализирует оригинальное видео, затем генерирует подробные подсказки на основе анализа, и пользователи могут сотрудничать с Agent для настройки подсказок, создавая таким образом высокоперсонализированные видео, сгенерированные ИИ. Эта технология обещает предоставить мощные возможности для создания и вторичной обработки видео в области контента и маркетинга. (Источник: fabianstelzer)
Cloudflare AI Search и GroqInc совместно запускают шаблон “чат с документами” : Cloudflare AI Search (ранее AutoRAG) в сотрудничестве с GroqInc выпустили новый открытый шаблон “чат с документами”. Этот шаблон объединяет инференс-движок Groq с AI Search, что позволяет пользователям легче добавлять функции диалогового ИИ к документам, обеспечивая ответы на вопросы и взаимодействие с содержимым документов в реальном времени. Эта интеграция повысит эффективность поиска документов и получения информации. (Источник: JonathanRoss321)
HuggingFace запускает функцию редактирования GGUF в браузере : HuggingFace теперь поддерживает прямое редактирование метаданных моделей GGUF в браузере без необходимости загрузки полной модели. Эта функция реализована с помощью технологии Xet, которая поддерживает частичное обновление файлов, что значительно упрощает управление моделями и процесс итераций, повышая эффективность работы разработчиков на платформе HuggingFace. (Источник: reach_vb)
LangChain и LangGraph выпускают Alpha-версию v1.0, собирая отзывы разработчиков : LangChain и LangGraph выпустили Alpha-версию v1.0, представив новый Agent middleware API, стандартные блоки вывода/контента и важные обновления API. Команда активно приглашает разработчиков протестировать новую версию и предоставить отзывы, чтобы дополнительно усовершенствовать свою платформу для разработки ИИ-агентов и способствовать созданию более мощных ИИ-приложений. (Источник: LangChainAI)
NeuML выпускает серию микромоделей ColBERT Nano с менее чем миллионом параметров : NeuML выпустила серию моделей ColBERT Nano, каждая из которых имеет менее 1 миллиона параметров (250K, 450K, 950K). Эти микромодели демонстрируют удивительную производительность в режиме “Late interaction”, доказывая, что даже модели крайне малого масштаба могут достигать хороших результатов в определенных задачах, предлагая эффективные решения для развертывания ИИ в условиях ограниченных ресурсов. (Источник: lateinteraction, lateinteraction)
Старший инженерный руководитель Google делится “Паттернами проектирования агентов” : Старший инженерный руководитель Google бесплатно поделился книгой “Паттерны проектирования агентов”, представляющей первый систематический набор принципов проектирования и лучших практик для горячей области AI Agent. Этот ресурс призван помочь разработчикам лучше понимать и создавать ИИ-агентов, заполняя пробел в систематическом руководстве в этой области, и, как ожидается, станет важным справочником для разработчиков AI Agent. (Источник: dotey)
📚 Обучение
Исследование галлюцинаций LLM и механизмов безопасного выравнивания: от внутреннего происхождения до стратегий смягчения : Исследование показало, что модели инференса LLM могут демонстрировать феномен “отказа от обрыва” (rejection cliff), то есть резкое снижение намерения отказа, прежде чем сгенерировать окончательный вывод. Используя фреймворк DST, исследователи выявили, что галлюцинации становятся неизбежными на определенном “слое обязательств” модели, и предложили малую инференс-модель HalluGuard, которая, интегрируя клинические сигналы и оптимизацию данных, смягчает галлюцинации в RAG, предоставляя механистическое объяснение и практические стратегии для безопасного выравнивания LLM и смягчения галлюцинаций. (Источник: HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers)
ASPO оптимизирует обучение LLM с подкреплением, решая проблему несоответствия коэффициента IS : ASPO (Asymmetric Importance Sampling Policy Optimization) — это новый метод пост-обучения LLM, который решает фундаментальный недостаток традиционного обучения с подкреплением, связанный с несоответствием коэффициента Importance Sampling (IS) для токенов с положительным преимуществом. Путем инвертирования коэффициента IS для токенов с положительным преимуществом и введения механизма мягкой двойной обрезки, ASPO может более стабильно обновлять токены с низкой вероятностью, смягчать преждевременную сходимость и значительно улучшать производительность в бенчмарках кодирования и математического рассуждения. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Fathom-DeepResearch: агентная система для долгосрочного поиска и синтеза информации : Fathom-DeepResearch — это агентная система, состоящая из Fathom-Search-4B и Fathom-Synthesizer-4B, разработанная специально для сложных, открытых задач поиска информации. Fathom-Search-4B оптимизирована с помощью набора данных многоагентной самоигры и обучения с подкреплением для выполнения веб-поиска и запросов к веб-страницам в реальном времени. Fathom-Synthesizer-4B преобразует результаты многораундового поиска в структурированные отчеты. Система демонстрирует отличные результаты в нескольких бенчмарках и проявляет мощную способность к обобщению в задачах инференса, таких как HLE и AIME-25. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
AgentFlow: оптимизация внутрипотоковой агентной системы для эффективного планирования и использования инструментов : AgentFlow — это обучаемый внутрипотоковый агентный фреймворк, который оптимизирует свой планировщик напрямую в многораундовом цикле взаимодействия, координируя четыре модуля: планировщик, исполнитель, верификатор и генератор. Он использует Flow-based Group Refined Policy Optimization для решения проблемы распределения кредитов в долгосрочных задачах с редкими вознаграждениями. AgentFlow превосходит SOTA-базовые показатели в десяти бенчмарках с использованием базовой модели размером 7B, демонстрируя значительное улучшение средней точности в задачах поиска, агентов, математики и науки, и даже превосходит GPT-4o. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Систематическое исследование влияния кодовых данных на способности LLM к рассуждению : Исследование с использованием систематического, ориентированного на данные фреймворка изучает, как кодовые данные улучшают способности LLM к рассуждению. Путем создания параллельных наборов данных инструкций на десяти языках программирования и применения структурных или семантических возмущений было обнаружено, что LLM более чувствительны к структурным возмущениям, чем к семантическим, особенно в математических и кодовых задачах. Псевдокод и блок-схемы оказались столь же эффективными, как и код, а синтаксический стиль также влияет на прирост, специфичный для задачи (Python полезен для рассуждений на естественном языке, Java/Rust — для математики). (Источник: HuggingFace Daily Papers)
DeepEvolve: агент для открытия научных алгоритмов, объединяющий глубокие исследования и алгоритмическую эволюцию : DeepEvolve — это агент, который объединяет глубокие исследования и алгоритмическую эволюцию, открывая научные алгоритмы через внешний поиск знаний, редактирование кода между файлами и системную отладку в итеративном цикле, управляемом обратной связью. Он не только выдвигает новые гипотезы, но и уточняет, реализует и тестирует их, избегая поверхностных улучшений и неэффективного чрезмерного уточнения. В девяти бенчмарках по химии, математике, биологии, материалам и патентам DeepEvolve постоянно улучшает исходные алгоритмы, генерируя новые исполняемые алгоритмы и получая постоянную выгоду. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Дорожная карта обучения AI/ML и основные концепции : Сообщество поделилось всеобъемлющим путем обучения AI, машинному обучению и глубокому обучению, охватывающим множество аспектов от базовых концепций до продвинутых технологий (таких как Agentic AI, параметры генерации LLM). Эти ресурсы предназначены для предоставления структурированного руководства по обучению специалистам, желающим войти или углубить свои знания в области AI/ML, помогая им освоить полный цикл навыков от разработки моделей до развертывания и эксплуатации, а также понять, как ИИ стимулирует трансформацию отрасли. (Источник: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Бенчмарки и учебные ресурсы по ИИ: HLE, конференции и управление затратами на GPU : Сообщество обсудило несколько ресурсов для изучения и практики ИИ. CAIS выпустил динамически обновляемый бенчмарк “Humanity’s Last Exam” для адаптации к улучшению производительности моделей. Также были предоставлены руководства по посещению конференций по машинному обучению и стратегии разработки LLM с низкими затратами, включая GPU с оплатой по мере использования и локальный запуск небольших моделей. Кроме того, проведение GPU Mode Hackathon предоставило разработчикам платформу для обучения и обмена опытом. (Источник: clefourrier, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/MachineLearning, danielhanchen)
OneFlow: параллельные смешанные модальности и чередующиеся генеративные модели : OneFlow — это первая неавторегрессионная мультимодальная модель, поддерживающая генерацию смешанных модальностей переменной длины и параллельно. Она сочетает в себе потоки встраиваемого редактирования дискретных текстовых токенов и потоковое сопоставление в латентном пространстве изображений. OneFlow достигает параллельного синтеза текста и изображений через иерархическую выборку, отдавая приоритет содержанию, а не грамматике. Эксперименты показывают, что OneFlow превосходит авторегрессионные базовые модели в задачах генерации и понимания, сокращая FLOPs обучения до 50% и открывая новые возможности для параллельной генерации, итеративного уточнения и генерации в естественном стиле. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Equilibrium Matching: фреймворк генеративного моделирования на основе неявных энергетических моделей : Equilibrium Matching (EqM) — это новый фреймворк генеративного моделирования, который отказывается от неравновесной, зависящей от времени динамики традиционных диффузионных и потоковых моделей, вместо этого изучая равновесный градиент неявного энергетического ландшафта. EqM использует процесс выборки на основе оптимизации, выполняя градиентный спуск по изученному ландшафту для выборки, достигая SOTA производительности ImageNet 256×256 FID 1.90 и естественным образом обрабатывая задачи частичного шумоподавления, обнаружения OOD и синтеза изображений. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
💼 Бизнес
OpenAI и AMD заключают соглашение о сотрудничестве в области чипов, бросая вызов доминированию NVIDIA : OpenAI и AMD подписали пятилетнее многомиллиардное соглашение о сотрудничестве в области чипов, направленное на оспаривание доминирующего положения NVIDIA на рынке ИИ-чипов. Этот шаг является частью стратегии OpenAI по диверсификации поставщиков чипов; ранее компания также сотрудничала с NVIDIA. Это соглашение подчеркивает огромный спрос ИИ-индустрии на высокопроизводительное вычислительное оборудование и стремление к диверсификации цепочки поставок. (Источник: MIT Technology Review)
Утечка списка ведущих клиентов OpenAI: 30 компаний потребляют триллионы токенов : В сети распространился список, предположительно, ведущих клиентов OpenAI, показывающий, что 30 компаний обработали более 1 триллиона токенов через их модели. Этот список (включающий Duolingo, OpenRouter, Salesforce, Canva, Perplexity и другие) раскрывает быстрое формирование экономики ИИ-инференса и демонстрирует четыре основных типа: ИИ-нативные разработчики, ИИ-интеграторы, поставщики ИИ-инфраструктуры и поставщики вертикальных ИИ-решений. Объем потребления токенов рассматривается как новый эталон для измерения реальной ценности и прогресса бизнеса ИИ-приложений. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence, 量子位)
Сингапур становится “безопасной гаванью” для разработки ИИ с точки зрения авторского права, привлекая мировые ИИ-компании : Сингапур изменил свой “Закон об авторском праве”, введя положение о защите от вычислительного анализа, которое четко предусматривает, что вычислительный анализ данных, проводимый для улучшения ИИ-систем, защищен от нарушения авторских прав, и даже препятствует договорному покрытию. Этот шаг направлен на то, чтобы сделать Сингапур самым привлекательным местом в мире для разработки ИИ-моделей, привлекая инвестиции и инновации, что резко контрастирует с осторожным отношением к авторским правам ИИ в Европе и США. Хотя сфера защиты ограничена территорией Сингапура, она обеспечивает важную гарантию для разработки базовых моделей. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
🌟 Сообщество
Финансовые сделки в ИИ-индустрии и опасения по поводу пузыря : В социальных сетях появились вопросы относительно финансовых сделок в ИИ-индустрии, считая, что многие сделки больше похожи на попытки искусственно завысить цены акций, а не на основе реальной стоимости. Некоторые комментарии указывают, что многие ИИ-продукты не находят реального применения на местных или региональных рынках, а компании, наоборот, жалуются на неэффективность ИИ-продуктов. Это явление интерпретируется как рыночная спекуляция, а не как реальное формирование капитала и эффект перелива. В то же время, существует дискуссия о применении цифровых двойников ИИ в маркетинге: “хайп или будущее”. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
Цензура контента ChatGPT и споры о пользовательском опыте : Пользователи ChatGPT жалуются на чрезмерно строгую цензуру контента на платформе, которая даже помечает простые запросы рецептов или объятия между персонажами как “сексуально откровенный контент”, при этом не реагируя на насильственный контент. Пользователи считают, что ChatGPT стал “мусорным” и “чрезмерно защищающим”, ставя под сомнение, не потеряла ли OpenAI своих лучших сотрудников. В то же время пользователи также сообщают о проблемах с рендерингом LaTeX в приложении ChatGPT. Это привело к тому, что некоторые пользователи отменили подписку, призывая OpenAI прекратить подавлять творчество. (Источник: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, jeremyphoward)
Обратный эффект ИИ-контента и опасения создателей : С ростом популярности ИИ-генерируемого контента в обществе возникло сильное анти-ИИ настроение, особенно в области искусства и творчества. Известные создатели, такие как YouTuber MrBeast, выразили опасения, что ИИ-видео могут угрожать средствам к существованию миллионов создателей. Фанаты Taylor Swift также раскритиковали ее ИИ-генерируемое рекламное видео как “дешевое и грубое”. Этот обратный эффект отражает тревогу создателей по поводу влияния ИИ-технологий на традиционные отрасли, а также беспокойство о качестве и подлинности контента. (Источник: Reddit r/artificial, MIT Technology Review)
Трудности и перспективы применения ИИ в играх : Сообщество обсудило мощные, креативные, интересные и динамичные характеристики ИИ, но задалось вопросом, почему до сих пор нет популярной игры, широко использующей ИИ. Некоторые считают, что ИИ уже широко применяется в разработке, но локальный запуск ИИ-моделей дорог, а разработчики игр склонны контролировать повествование. Другие полагают, что разработчики сосредоточены только на традиционных блокбастерах, игнорируя новые идеи. Это отражает технические, стоимостные и творческие проблемы, с которыми сталкивается внедрение ИИ в игровую индустрию. (Источник: Reddit r/artificial)
Perplexity демонстрирует практичность ИИ-поиска на примере использования Cristiano Ronaldo : Футбольная суперзвезда Cristiano Ronaldo использовал ИИ-поисковый инструмент Perplexity при подготовке к своей речи на церемонии Prestige Globe Award. Он заявил, что Perplexity помог ему понять значение награды и преодолеть нервозность. Этот инцидент был широко освещен официальными представителями Perplexity и в социальных сетях, подчеркивая практическую ценность ИИ-поиска в предоставлении быстрой и точной информации, а также его потенциал для продвижения благодаря эффекту знаменитостей. (Источник: AravSrinivas, AravSrinivas)
Исследования Google AI получают Нобелевские премии и связанные с этим споры : Google за два года получила три Нобелевские премии, включая Demis Hassabis (AlphaFold) и Geoff Hinton (AI). Это достижение считается проявлением долгосрочных инвестиций и амбиций Google в исследования. Однако Jürgen Schmidhuber поставил под сомнение Нобелевскую премию по физике 2024 года, заявив о плагиате, поскольку ее результаты сильно совпадают с более ранними исследованиями и не были должным образом процитированы, что вызвало дискуссию об академической этике и авторстве в области ИИ. (Источник: Yuchenj_UW, SchmidhuberAI, SchmidhuberAI)
Потребности в ИИ-вычислениях и философские дебаты о пути к AGI/ASI : В отношении огромных вычислительных ресурсов, необходимых для генерации ИИ-видео, существует мнение, что такие огромные вычислительные затраты, основанные на реальных потребностях, наоборот, указывают на то, что общий искусственный интеллект (AGI) и сверхинтеллект (ASI) все еще являются далекими фантазиями. Эта дискуссия отражает размышления отрасли о пути развития ИИ: не отвлекает ли текущий успех ИИ в конкретных приложениях ресурсы, замедляя достижение более грандиозных целей. В то же время Richard Sutton подчеркивает, что суть обучения заключается в активном поведении агента, а не в пассивном обучении. (Источник: fabianstelzer, Plinz, dwarkesh_sp)
Влияние ИИ на рынок труда: снижение почасовой оплаты докторов наук-разметчиков данных : В социальных сетях обсуждается, что из-за переизбытка докторов наук-разметчиков данных их почасовая оплата снизилась со 100 долларов/час до 50 долларов/час. Ранее OpenAI нанимала докторов наук для разметки данных по 100 долларов/час. Это явление отражает усиление конкуренции на рынке разметки данных для ИИ, а также изменение спроса на высококвалифицированных специалистов по разметке данных. (Источник: teortaxesTex)
Инструменты для инженеров-программистов с поддержкой ИИ получают финансирование и влияние на профессию : Стартап Relace, специализирующийся на предоставлении инструментов для инженеров-программистов, управляемых ИИ, получил 23 миллиона долларов в раунде финансирования серии A, возглавляемом Andreessen Horowitz. Это знаменует собой расширение цепочки инструментов ИИ в более глубокие области автономной разработки ИИ. В то же время инженеры обсуждают, как инструменты ИИ-кодирования меняют их работу, полагая, что, хотя они хорошо владеют инструментами ИИ, человеческая креативность и способность решать проблемы остаются основной ценностью. (Источник: steph_palazzolo, kylebrussell)
Взлет и падение культурного феномена Vibe Coding : В социальных сетях обсуждается взлет и падение концепции “Vibe Coding”. Некоторые считают Vibe Coding способом программирования в расслабленной атмосфере, но есть и мнение, что она “умерла”. В связанных дискуссиях также упоминаются ИИ-генерируемый контент, такой как “Bob Ross vibe coding”, что отражает исследование и переосмысление культуры программирования и методов программирования с помощью ИИ в сообществе разработчиков. (Источник: arohan, Ronald_vanLoon, nptacek)
💡 Прочее
Правительство США может отменить финансирование заводов по улавливанию углерода на миллиарды долларов : Министерство энергетики США может прекратить многомиллиардное финансирование двух крупных заводов по прямому улавливанию углерода из воздуха. Эти проекты изначально должны были получить более 1 миллиарда долларов государственных грантов, но в настоящее время находятся в состоянии “прекращения”. Хотя Министерство энергетики заявило, что окончательное решение еще не принято, и ранее уже прекратило более 200 проектов, сэкономив 7,5 миллиарда долларов, эта неопределенность вызывает обеспокоенность в отрасли по поводу развития климатических технологий в США и международной конкурентоспособности. (Источник: MIT Technology Review)
Новые достижения в робототехнике: от гибких запястий до бионических жуков и человекоподобных роботов : В области робототехники достигнут ряд успехов. Новое параллельное роботизированное запястье обеспечивает гибкие, похожие на человеческие движения в ограниченном пространстве, повышая точность манипуляций. В то же время исследователи разрабатывают бионических роботов-жуков с рюкзаками, предназначенных для поисково-спасательных операций в условиях катастроф. Кроме того, сообщается о взаимодействии человекоподобных роботов с мотоциклами, что демонстрирует возможности бионических технологий в имитации человеческого поведения. Эти достижения совместно расширяют границы робототехники в адаптации к сложным условиям и взаимодействии человека с машиной. (Источник: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
