Ключевые слова：Искусственный интеллект (ИИ), OpenAI, GPT-4.5, Большие языковые модели (LLM), Кризис кадров в сфере ИИ, Геолокация модели o3, DeepSeek-V3, ИИ-агент, Технология Token-Shuffle
🔥 В фокусе
Отказ в грин-карте ключевому разработчику OpenAI GPT-4.5 Кай Чену вызвал опасения по поводу кризиса талантов в области ИИ в США: Канадскому исследователю ИИ Кай Чену, прожившему в США 12 лет, было отказано в грин-карте, и теперь ему грозит высылка. Чен является одним из ключевых разработчиков GPT-4.5 в OpenAI, и его случай вызвал широкую обеспокоенность в технологическом сообществе по поводу того, что иммиграционная политика США подрывает их лидерство в области ИИ. В последнее время США ужесточили проверку иностранных студентов и виз H-1B, включая исследователей ИИ, что затронуло более 1700 студенческих виз. Опрос Nature показал, что 75% ученых в США рассматривают возможность отъезда. Иммиграция имеет решающее значение для развития ИИ в США: доля иммигрантов среди основателей ведущих стартапов в области ИИ высока, а 70% аспирантов в области ИИ — иностранные студенты. Утечка талантов и ужесточение иммиграционной политики могут серьезно повлиять на конкурентоспособность США в глобальной сфере ИИ. (Источник: 新智元, CSDN, 直面AI)
Модель OpenAI o3 демонстрирует поразительные возможности геолокации, вызывая опасения по поводу конфиденциальности: Новейшая модель OpenAI o3 продемонстрировала способность точно определять место съемки путем анализа деталей фотографии (таких как размытые номерные знаки, архитектурный стиль, растительность, освещение и т. д.) в сочетании с выполнением кода (обработка изображений на Python), даже при отсутствии явных ориентиров и информации EXIF. Эксперименты показали, что o3 может точно идентифицировать местоположение фотографий, сделанных рядом с домом пользователя, в сельской местности Мадагаскара, в центре Буэнос-Айреса и других местах. Хотя ее процесс рассуждения (например, многократное кадрирование и увеличение изображения) иногда кажется избыточным, точность результатов высока, значительно превосходя такие модели, как Claude 3.7 Sonnet. Эта возможность вызвала серьезную обеспокоенность пользователей по поводу безопасности конфиденциальности, указывая на то, что даже кажущиеся обычными фотографии могут раскрыть личную информацию о местоположении, и люди становятся «голыми» перед мощными возможностями анализа изображений ИИ. (Источник: 新智元, dariusemrani)
Тестирование способностей ИИ в вирусологии вызывает опасения: o3 превосходит 94% экспертов-людей: Исследовательская группа некоммерческой организации SecureBio разработала тест на вирусологические способности (VCT), включающий 322 мультимодальные задачи, ориентированные на устранение неполадок в экспериментах. Результаты теста показали, что модель OpenAI o3 достигла точности 43,8% при решении этих сложных проблем, что значительно превосходит экспертов-вирусологов (средняя точность 22,1%), а в некоторых подразделах даже превзошла 94% экспертов. Этот результат подчеркивает мощные возможности ИИ в специализированных научных областях, но также вызывает опасения по поводу рисков двойного назначения: хотя ИИ может значительно помочь в полезных исследованиях, таких как профилактика инфекционных заболеваний, он также может быть использован непрофессионалами для создания биологического оружия. Исследователи призывают усилить контроль доступа и управление безопасностью возможностей ИИ, разработать глобальную систему управления для балансировки развития ИИ и рисков безопасности. (Источник: 学术头条, gallabytes)
DeepSeek выпускает большую модель V3, скорость увеличена в 3 раза: DeepSeek объявила о запуске своей последней большой модели DeepSeek-V3. Утверждается, что это их самый большой прогресс на сегодняшний день, основные моменты включают: скорость обработки достигает 60 токенов в секунду, что в 3 раза выше, чем у версии V2; возможности модели улучшены; сохранена совместимость API с предыдущими версиями; модель и соответствующая исследовательская работа будут полностью открыты (open source). Этот выпуск знаменует собой продолжающуюся быструю итерацию DeepSeek в области больших языковых моделей и вклад в сообщество open source. (Источник: teortaxesTex)
🎯 Динамика
Meta и другие предлагают технологию Token-Shuffle, авторегрессионная модель впервые генерирует изображение 2048×2048: Исследователи из Meta, Northwestern University, National University of Singapore и других учреждений предложили технологию Token-Shuffle, направленную на решение проблем эффективности и разрешения, вызванных обработкой большого количества токенов изображений авторегрессионными моделями. Эта технология значительно сокращает количество визуальных токенов в вычислениях и повышает эффективность за счет объединения локальных пространственных токенов на входе Transformer (token-shuffle) и их восстановления на выходе (token-unshuffle). На основе модели Llama с 2,7 млрд параметров этот метод впервые позволил генерировать изображения сверхвысокого разрешения 2048×2048 и превзошел аналогичные авторегрессионные модели и даже сильные диффузионные модели в бенчмарках, таких как GenEval и GenAI-Bench. Эта технология открывает новые пути для генерации изображений высокого разрешения и высокой точности мультимодальными большими языковыми моделями (MLLMs) и, возможно, раскрывает принципы нераскрытых технологий генерации изображений моделей, таких как GPT-4o. (Источник: 36氪)
Китайские большие модели с открытым исходным кодом объединяют усилия, ускоряя эволюцию глобальной экосистемы ИИ: Китайские базовые большие модели с открытым исходным кодом, представленные DeepSeek и Qwen от Alibaba, благодаря стратегии open source стимулировали множество компаний, таких как Kunlun Wanwei, разрабатывать на их основе меньшие и более мощные вертикальные модели, формируя режим «групповой армии» и ускоряя итерацию и внедрение технологий ИИ в Китае. Модель Skywork-OR1, обученная Kunlun Wanwei на основе DeepSeek и Qwen, превосходит по производительности Qwen-32B при том же масштабе, и ее набор данных и код обучения открыты. Эта открытая стратегия контрастирует с основной американской моделью закрытого исходного кода, отражая технологическую уверенность Китая и путь приоритета индустрии, способствуя технологической инклюзивности и глобальному симбиозу, а также продвигая глобальную экосистему ИИ от «однополярной» к «многополярной». (Источник: 观网财经, bookwormengr, teortaxesTex, karminski3, reach_vb)
Генеральный директор Google DeepMind Хассабис прогнозирует достижение AGI в течение десяти лет, подчеркивая безопасность и этику: Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис в интервью журналу TIME предсказал, что Общий искусственный интеллект (AGI) может стать реальностью в ближайшие десять лет. Он считает, что ИИ поможет решить серьезные проблемы, такие как болезни и энергетика, но также обеспокоен рисками его злоупотребления или выхода из-под контроля, особенно подчеркивая проблемы биологического оружия и контроля. Хассабис призывает к созданию единых глобальных стандартов безопасности ИИ и рамок управления, считая, что для достижения AGI необходимо межотраслевое сотрудничество. Он различает способность решать проблемы и выдвигать гипотезы, полагая, что настоящий AGI должен обладать последней. В то же время он подчеркивает, что ИИ-помощники должны уважать конфиденциальность пользователей, и считает, что развитие ИИ приведет к созданию новых рабочих мест, а не к массовой замене, но обществу необходимо задуматься над философскими вопросами распределения богатства и смысла жизни. (Источник: 智东西, TIME)
AI Agent становится новым трендом, появляются продукты Manus, Xin Xiang, Kouzi Kongjian и другие: Универсальные интеллектуальные агенты ИИ (AI Agent) становятся новым фокусом в области ИИ, а взрыв популярности Manus считается началом эры Agent. Эти продукты могут самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи (такие как программирование, поиск информации, разработка стратегий) на основе простых инструкций пользователя. Крупные компании, такие как Baidu (приложение Xin Xiang) и ByteDance (Kouzi Kongjian), быстро последовали этому примеру, выпустив аналогичные продукты. Тестирование показывает, что различные продукты имеют свои сильные и слабые стороны в программировании, интеграции информации, вызове внешних ресурсов (например, карт). Manus показал впечатляющие результаты в задачах программирования, Xin Xiang имеет преимущество в интеграции карт, но актуальность информации (например, цен на товары) ограничена степенью подключения внешних платформ к протоколу MCP. Развитие Agent знаменует собой переход ИИ от диалога к инструментам выполнения, но интеграция экосистемы и проблемы стоимости остаются вызовами. (Источник: 剁椒Spicy)
Бум строительства дата-центров для ИИ остывает? На самом деле это стратегическая корректировка и ресурсные ограничения технологических гигантов: Недавняя приостановка проекта Microsoft в Огайо и слухи о корректировке планов аренды AWS вызвали опасения по поводу пузыря дата-центров для ИИ. Однако отчеты Vertiv, Alphabet и заявления руководителей Amazon показывают, что спрос остается высоким. Инсайдеры отрасли считают, что это не крах рынка, а стратегическая корректировка технологических гигантов в условиях быстрого развития ИИ, технологических прорывов и геополитической неопределенности, с приоритетом обеспечения ключевых проектов. Напряженная ситуация с электроснабжением становится основным узким местом: потребность в электроэнергии для новых дата-центров резко возросла (с 60 МВт до 500 МВт+), что значительно опережает темпы расширения электросетей, приводя к увеличению сроков ожидания проектов. В будущем строительство дата-центров продолжится, но будет уделяться больше внимания доступности электроэнергии и, возможно, будет характеризоваться ритмом «приливов и отливов». (Источник: 腾讯科技, SemiAnalysis)
NVIDIA выпускает технологию 3DGUT, объединяющую Gaussian Splatting и Ray Tracing: Исследователи NVIDIA предложили новую технологию под названием 3DGUT (3D Gaussian Unscented Transform), которая впервые объединяет быстрое рендеринг Gaussian Splatting с высококачественными эффектами Ray Tracing (такими как отражения, преломления). Технология вводит «вторичные лучи» (secondary rays), позволяющие лучам отражаться в сценах Gaussian Splatting, тем самым достигая высококачественных отражений и преломлений в реальном времени, а также поддерживает нестандартные модели камер, такие как рыбий глаз, и rolling shutter, решая ограничения исходной технологии Gaussian Splatting в этих аспектах. Код исследования открыт и, как ожидается, будет способствовать развитию рендеринга виртуальных миров и обучения автономному вождению. (Источник: Two Minute Papers
)
Развитие и проблемы технологии «электронной кожи» для гуманоидных роботов: «Электронная кожа» (гибкие тактильные датчики) является ключевой технологией для реализации тонкого тактильного восприятия гуманоидных роботов и выполнения таких задач, как захват хрупких предметов. В настоящее время основные технологические направления включают пьезорезистивные (хорошая стабильность, легкость массового производства, используются Kwai Technology, Flextronics New Materials, Moxian Technology) и емкостные (могут реализовывать бесконтактное восприятие, распознавание материалов, используются Tashan Technology). Несколько производителей уже имеют возможности массового производства и сотрудничают с робототехническими компаниями, но отрасль все еще находится на ранней стадии. Небольшой объем поставок роботов (особенно ловких рук) приводит к высокой стоимости электронной кожи (целевая цена для одной руки — менее 2000 юаней, текущая цена значительно выше), что ограничивает ее широкое применение. В будущем необходимо интегрировать больше сенсорных измерений (температура, влажность и т. д.) и расширять сценарии применения, такие как гостиничное обслуживание, гибкие промышленные рабочие места. (Источник: 每经头条)
Большие модели для госуправления получают импульс к развитию, приложения для офисной работы с ИИ внедряются первыми: Открытый исходный код и повышение производительности DeepSeek значительно снизили затраты на развертывание больших моделей для госуправления, способствуя их применению в правительственной сфере, особенно в сценариях офисной работы с ИИ (написание официальных документов, корректура, верстка, интеллектуальные ответы на вопросы и т. д.). Однако универсальные большие модели (такие как DeepSeek) страдают от проблемы «галлюцинаций» и нехватки профессиональных знаний в области госуправления. Производители, такие как Kingsoft Office, предлагают совместное решение «универсальная большая модель + отраслевая большая модель + профессиональная малая модель», сочетая обучение специализированных моделей (таких как Kingsoft Government Affairs Large Model Enhanced Edition) на корпусах текстов госуправления и активизируя внутренние правительственные ресурсы данных для решения проблемы галлюцинаций, повышения профессионализма и обеспечения безопасности. Офисная работа с ИИ направлена на помощь, а не на подрыв существующих процессов, повышение эффективности (написание официальных документов ускоряется на 30-40%) и создание эксклюзивных баз знаний для ведомств. (Источник: 光锥智能)
Выпущен протокол связи AI Agent A2A, предназначенный для соединения независимых интеллектуальных агентов ИИ: Google выпустила протокол связи под названием Agent2Agent (A2A), предназначенный для того, чтобы независимые интеллектуальные агенты ИИ могли общаться и сотрудничать друг с другом структурированным и безопасным образом. Протокол основан на HTTP и определяет общий набор форматов сообщений JSON, позволяющий одному Agent запрашивать у другого выполнение задачи и получать результаты. Ключевые компоненты включают Agent Card, описывающий возможности Agent, клиент, сервер, задачу, сообщение (содержащее текст, JSON, изображения и т. д.) и артефакт (результат задачи). A2A поддерживает потоковую передачу и уведомления и, будучи открытым стандартом, может быть реализован любым фреймворком или поставщиком Agent, что, как ожидается, будет способствовать координации специализированных Agent и построению модульной экосистемы Agent. (Источник: The Turing Post)
Анализ格局а китайско-американской гонки вычислительных мощностей ИИ: США могут победить благодаря преимуществу в вычислительных мощностях?: Исследователь, ранее написавший отчет «AI 2027», опубликовал статью, в которой анализируется, что, несмотря на то, что Китай занимает первое место в мире по количеству патентов на ИИ (70%), в гонке ИИ США могут победить благодаря преимуществу в вычислительных мощностях. В статье оценивается, что США контролируют 75% мировых вычислительных мощностей передовых чипов ИИ, в то время как Китай — всего 15%, и его затраты выше из-за экспортных ограничений. Хотя Китай может быть лучше в централизованном использовании вычислительных мощностей, доля вычислительных мощностей ведущих американских компаний (таких как Google, OpenAI) также растет. Прогресс в алгоритмах важен, но его легко заимствовать, и в конечном итоге он ограничен узкими местами в вычислительных мощностях. Что касается электроэнергии, то в краткосрочной перспективе она не станет узким местом для США. В отчете утверждается, что строгое соблюдение санкций на чипы имеет решающее значение для поддержания лидерства США и может отложить достижение Китаем чиповой автономии до конца 2030-х годов. (Источник: 新智元)
🧰 Инструменты
Copilot Arena: Платформа для оценки LLM для кода непосредственно в VSCode: ML@CMU запустила расширение для VSCode под названием Copilot Arena, предназначенное для сбора предпочтений разработчиков относительно автодополнения кода различными LLM в реальной среде разработки. Инструмент уже привлек более 11 000 пользователей, собрал данные о более чем 25 000 «поединках» автодополнения кода и обновляет рейтинг в реальном времени на сайте LMArena. Он использует новый парный интерфейс, оптимизированную стратегию выборки моделей (сокращение задержки на 33%) и хитроумные методы подсказок (позволяющие чат-моделям выполнять задачи FiM). Исследование показало, что рейтинг Copilot Arena слабо коррелирует со статическими бенчмарками, но сильно коррелирует с Chatbot Arena (предпочтения людей), что подчеркивает важность оценки в реальной среде. Данные также показывают, что предпочтения пользователей сильно зависят от типа задачи и слабо — от языка программирования. (Источник: AI Hub)
Приложение Traini для перевода «собачьего языка» с помощью ИИ набирает популярность, точность достигает 81,5%: Приложение Traini на базе ИИ утверждает, что может переводить лай, мимику и поведение собак на человеческий язык, а также переводить слова человека на «собачий язык». Приложение основано на собственной большой модели PEBI, которая, как утверждается, обучена на 100 000 образцах собак и знаниях в области поведения животных, способна распознавать 12 эмоций собак с точностью 81,5%. Пользователи могут загружать фотографии, видео или аудиозаписи, чтобы использовать чат-бота PetGPT для расшифровки состояния питомца. Traini также предлагает подписку на курсы дрессировки собак. Хотя фактическая эффективность перевода может быть спорной (например, в тестах появлялась «бессмыслица»), количество загрузок приложения выросло на 400% почти за год с момента запуска, что демонстрирует огромный потенциал ИИ в области технологий для домашних животных. (Источник: 乌鸦智能说)
Gemini Coder: Плагин VSCode с открытым исходным кодом, использующий Gemini для бесплатного написания кода: Плагин для VSCode под названием Gemini Coder был опубликован на GitHub с открытым исходным кодом (лицензия MIT). Этот плагин позволяет пользователям напрямую вызывать модели серии Gemini от Google (например, бесплатные Gemini-2.5-Pro и Flash) в VSCode для написания кода и помощи, функционально похожий на Cursor или Windsurf. Это означает, что разработчики могут бесплатно использовать мощные возможности Gemini для кодирования, чтобы повысить эффективность разработки. (Источник: karminski3)
Игры с AI-подругами набирают популярность, от мини-программ до профессиональных разработчиков: Игры с AI-подругами становятся новым направлением, в котором участвуют как небольшие команды, создающие мини-программы WeChat, так и новые компании, такие как Anuttacon основателя MiHoYo Цай Хаоюя, и разработчики игр для женской аудитории (otome games), такие как Ziran Xuanze (выпустившая “EVE”). Игры в формате мини-программ имеют относительно однообразный геймплей (ролевые диалоги, настройка внешности), используют ИИ для снижения затрат на производство, но страдают от гомогенизации, а модели оплаты (подписка, пополнение баллов) часто вызывают недовольство пользователей, и новизна быстро теряется. Новые разработчики могут заимствовать модель игр для женской аудитории, уделяя внимание разнообразию геймплея, платным предметам и прибыли от сопутствующих товаров. Применение ИИ проявляется в повышении эффективности производства и улучшении взаимодействия с пользователем (например, генерация диалогов в реальном времени, реакции). Однако текущий опыт взаимодействия с ИИ все еще недостаточен (механические ответы, отсутствие реализма) и сталкивается с проблемами контента на грани дозволенного, доверия пользователей и конкуренции с другими формами развлечений. (Источник: 定焦)
Руководство по распознаванию контента ИИ: Как идентифицировать текст, изображения и видео, сгенерированные ИИ: В условиях все более реалистичного контента, генерируемого ИИ (AIGC), обычные люди могут освоить некоторые методы распознавания. Распознавание текста ИИ: обращайте внимание на слишком точные или нагроможденные слова, чрезмерное количество метафор, идеальную грамматику и единообразные структуры предложений, шаблонные выражения (например, злоупотребление смайликами, стандартные начала), отсутствие искренних эмоций и личного опыта, а также возможные «галлюцинации» (фактические ошибки). Распознавание изображений ИИ: проверяйте, естественны ли детали, такие как руки, зубы, глаза; согласованы ли и реалистичны ли свет и тень, физические отражения, фон; не слишком ли гладкая или странная текстура кожи, волос и т. д.; нет ли аномальной симметрии или чрезмерного совершенства. Распознавание видео ИИ: обращайте внимание на то, не застывшие ли микровыражения лица, логичны ли движения (отсутствие бессознательных мелких движений), соответствует ли освещение окружающей среды, нет ли искажений или мерцания фона. Можно использовать вспомогательные средства, такие как обратный поиск изображений и инструменты обнаружения ИИ (например, ZeroGPT, Zhuque Authenticator), но необходимо сочетать их с критическим мышлением для комплексной оценки. (Источник: 硅星人Pro)
Plexe AI: Заявлен как первый open-source ML Engineering Agent: Plexe AI позиционирует себя как первый в мире агент для инженерии машинного обучения (ML Engineering Agent), предназначенный для автоматизации задач машинного обучения, таких как обработка наборов данных, выбор модели, настройка и развертывание, сокращая ручную подготовку данных и проверку кода. Проект открыт на GitHub и надеется упростить рабочие процессы ML с помощью Agent. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
HighCompute.py: Повышение способности локальных LLM обрабатывать сложные задачи путем их декомпозиции: Выпущено однофайловое Python-приложение под названием HighCompute.py, предназначенное для повышения способности локальных или удаленных LLM (требуется совместимость с OpenAI API) обрабатывать сложные запросы с помощью многоуровневой стратегии декомпозиции задач. Приложение предлагает три уровня вычислений: низкий (прямой ответ), средний (декомпозиция первого уровня) и высокий (декомпозиция второго уровня). Чем выше уровень, тем больше вызовов API и потребление токенов, но теоретически это позволяет обрабатывать более сложные задачи и повышать качество ответов. Пользователи могут динамически переключать уровень вычислений в чате. Проект использует Gradio для создания веб-интерфейса и направлен на имитацию обработки с «высокой вычислительной мощностью», но по сути увеличивает объем вычислений, а не повышает возможности самой модели. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Open WebUI добавляет функцию расширенного анализа данных (выполнение кода): Open WebUI (ранее Ollama WebUI) объявил о добавлении функции расширенного анализа данных, позволяющей выполнять код в пользовательском интерфейсе. Это похоже на функцию Code Interpreter в ChatGPT, расширяя возможности локальных приложений LLM и позволяя им напрямую обрабатывать и анализировать данные, генерировать графики и т. д. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
📚 Обучение
7 способов использования генеративного ИИ для карьерного консультирования: Генеративный ИИ (например, ChatGPT, DeepSeek) может служить экономически эффективным карьерным наставником. В статье предлагается 7 способов использования ИИ для карьерного консультирования и примеры подсказок: 1) Определение карьерного направления (через рефлексивные вопросы, сопоставление навыков и интересов); 2) Оптимизация резюме и профиля LinkedIn (написание резюме, количественная оценка достижений); 3) Разработка стратегии поиска работы (выявление возможностей, расширение сети контактов); 4) Подготовка к собеседованиям и переговорам о зарплате (имитация собеседований, стратегии ответов); 5) Повышение лидерских качеств и содействие карьерному росту (определение навыков, планирование продвижения); 6) Создание личного бренда и лидерства мнений (создание контента, повышение узнаваемости); 7) Решение повседневных рабочих проблем (урегулирование конфликтов, установление границ). Ключ заключается в предоставлении подробной справочной информации, тщательной разработке подсказок и использовании советов ИИ в сочетании с собственным суждением. (Источник: Harvard Business Review)
Обсуждение статьи: Vision Transformers нуждаются в регистрах: В новой статье о Vision Transformers (ViT) предлагается, что ViT нуждаются в механизме, подобном регистрам, для улучшения их производительности. В статье указываются проблемы существующих ViT и предлагается краткое, легко понятное решение без сложных функций потерь или модификаций слоев сети, которое достигает хороших результатов, а также обсуждаются ограничения. Исследование получило высокую оценку за четкую постановку проблемы, элегантное решение и понятный стиль изложения. (Источник: TimDarcet)
Обмен статьей: BitNet v2 — Внедрение нативных 4-битных активаций для 1-битных LLM: В статье BitNet v2 предлагается метод использования преобразования Адамара для реализации нативных 4-битных активаций для 1-битных LLM (веса 1,58 бита). Исследователи заявляют, что это уже довело производительность GPU NVIDIA до предела, и надеются, что прогресс в аппаратном обеспечении сможет дополнительно поддержать вычисления с низкой битностью. Эта технология направлена на дальнейшее снижение потребления памяти и вычислительных затрат LLM. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA, teortaxesTex, algo_diver)
Обмен статьей ICLR: Transformer без нормализации: Zhuang Liu и другие исследователи представили статью под названием «Transformer without Normalization» на семинаре ICLR 2025 SCOPE. В исследовании рассматривается возможность удаления слоев нормализации (таких как LayerNorm) в архитектуре Transformer, их влияние на обучение и производительность модели, а также отмечается тесная связь между выбором оптимизатора и архитектуры. (Источник: VictorKaiWang1, zacharynado)
Статья о текущем состоянии и перспективах LLM: Статья, опубликованная на arXiv (2504.01990), простым и понятным языком объясняет текущее состояние развития больших языковых моделей (LLM), стоящие перед ними проблемы и будущие возможности, подходит для читателей, желающих получить общее представление об этой области. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Open-source проект: Ava-LLM — Мультимасштабная архитектура LLM, построенная с нуля: Разработчик Kuduxaaa открыл фреймворк Transformer под названием Ava-LLM для создания языковых моделей масштабом от 100M до 100B параметров с нуля. Особенности фреймворка включают предустановленные архитектуры, оптимизированные для разных масштабов (Tiny/Mid/Large), дизайн с учетом аппаратного обеспечения потребительского уровня GPU, использование Rotary Positional Encoding (RoPE) и расширения NTK для обработки динамического контекста, нативную поддержку Grouped Query Attention (GQA) и др. Проект ищет обратную связь и сотрудничество сообщества по стратегиям нормализации слоев, стабильности глубоких сетей, обучению со смешанной точностью и т. д. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Open-source проект: Reaktiv — Библиотека реактивных вычислений на Python: Разработчик Bui поделился Python-библиотекой под названием Reaktiv, реализующей граф реактивных вычислений с автоматическим отслеживанием зависимостей. Библиотека пересчитывает значения только при изменении зависимостей, автоматически обнаруживает зависимости во время выполнения, кэширует результаты вычислений и поддерживает асинхронные операции (asyncio). Разработчик считает, что она может быть полезна для рабочих процессов в области науки о данных, таких как создание эффективно обновляемых исследовательских конвейеров данных, реактивных панелей мониторинга, управление сложными цепочками преобразований, обработка потоковых данных и т. д., и ищет обратную связь от сообщества специалистов по данным. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
💼 Бизнес
Выручка iFLYTEK в 2024 году вернулась к двузначному росту, инвестиции в ИИ вступают в фазу отдачи: iFLYTEK опубликовала финансовый отчет за 2024 год: выручка достигла 23,343 млрд юаней, увеличившись на 18,79% по сравнению с прошлым годом, чистая прибыль, приходящаяся на акционеров материнской компании, составила 560 млн юаней. В первом квартале 2025 года выручка составила 4,658 млрд юаней, увеличившись на 27,74% по сравнению с прошлым годом. Рост показателей обусловлен масштабным внедрением большой модели Starfire в образовании (продажи AI-устройств для обучения выросли более чем на 100%), медицине, финансах и других областях, а также полностью автономной и контролируемой технологической системой «отечественные вычислительные мощности + собственные алгоритмы». Компания подчеркивает важность локализации: модель глубокого вывода Starfire X1 обучена на отечественных вычислительных мощностях (Huawei 910B), по эффективности сопоставима с ведущими международными аналогами и имеет низкий порог развертывания. Компания скорректировала структуру бизнеса на «оптимизацию C-end, усиление B-end, выборочную работу с G-end», денежный поток достиг исторического максимума. В будущем будет сделан акцент на продуктовизацию, сокращение кастомизированных проектов и продвижение интеграции программного и аппаратного обеспечения. (Источник: 36氪)
Стартап AI Agent Manus AI привлек $75 млн под руководством Benchmark, оценка достигла $500 млн: По слухам, компания-разработчик универсальных AI Agent Manus AI (Эффект бабочки) завершила новый раунд финансирования на $75 млн под руководством американского венчурного фонда Benchmark, что увеличило ее оценку почти до $500 млн. Manus AI, основанная Сяо Хуном, Цзи Ичао и Чжан Тао, стремится создать интеллектуальных агентов ИИ, способных самостоятельно выполнять сложные задачи (такие как отбор резюме, планирование поездок). Компания ранее уже привлекала инвестиции от Tencent, ZhenFund и Sequoia China. Новые средства планируется направить на расширение рынков США, Японии, Ближнего Востока и др. Несмотря на высокую стоимость (стоимость одной задачи около $2), конкуренцию со стороны крупных компаний (Kouzi Kongjian от ByteDance, Xin Xiang APP от Baidu, o3 от OpenAI и др.) и проблемы с коммерциализацией, Manus AI недавно заключила партнерство с Tongyi Qianwen от Alibaba для снижения затрат и запустила сервис ежемесячной подписки. (Источник: 投中网)
Kunlun Wanwei впервые показала годовой убыток после ставки All in AI, но продолжает наращивать НИОКР: Kunlun Wanwei опубликовала финансовый отчет за 2024 год: выручка составила 5,662 млрд юаней (рост на 15,2%), но чистый убыток — 1,595 млрд юаней, что стало первым убытком за десять лет с момента листинга. Основные причины убытка — увеличение инвестиций в НИОКР (1,54 млрд юаней, рост на 59,5%) и инвестиционные потери. Несмотря на убытки, компания активно действует в области ИИ: выпустила большую модель Tiangong, модель ИИ для музыки Mureka O1 (заявлена как первая в мире модель для музыкального вывода, конкурент Suno), модель ИИ для коротких драм SkyReels-V1 и др., а также открыла исходный код мультимодальной модели вывода Skywork-R1V 2.0. Основатель компании Чжоу Яхуэй решил сделать ставку All in AI, резервируя средства для поддержки бизнеса AGI/AIGC и продолжая стратегию выхода на зарубежные рынки. Столкнувшись с конкуренцией со стороны крупных компаний и проблемами коммерциализации, Kunlun Wanwei переживает болезненный переходный период, и ее будущее развитие остается неопределенным. (Источник: 中国企业家杂志)
Компания Xellar Biosystems, работающая в сфере «ИИ + орган-на-чипе», привлекла десятки миллионов юаней стратегических инвестиций под руководством Crystal+ Technology: Xellar Biosystems завершила стратегический раунд финансирования на десятки миллионов юаней под руководством Crystal+ Technology, при участии старых акционеров Tiantu Capital и Yae Capital. Средства будут направлены на ускорение построения замкнутой системы «3D-Wet-AI», расширение международного сотрудничества и коммерциализацию. Xellar Biosystems, основанная в конце 2021 года, разрабатывает высокопроизводительные чипы «орган-на-чипе» и платформу моделей ИИ для поддержки разработки новых лекарств (например, оценки безопасности). Недавнее объявление FDA о планах постепенной отмены обязательных испытаний на животных благоприятствует этой области. Платформа EPIC™ от Xellar Biosystems объединяет микрофлюидику, моделирование органоидов, высокопроизводительные эксперименты и генеративный ИИ, предоставляя прогнозы безопасности и эффективности новых лекарств, и уже сотрудничает с Sanofi, Pfizer, L’Oréal и другими. Инвесторы высоко оценивают ее способность генерировать высококачественные физиологические данные в сочетании с моделями ИИ. (Источник: 36氪)
«Мафия» OpenAI набирает силу: 15 стартапов бывших сотрудников оцениваются в $250 млрд: OpenAI, подобно PayPal в свое время, порождает волну стартапов, основанных ее бывшими сотрудниками, формируя так называемую «мафию» OpenAI. По неполным данным, как минимум 15 стартапов в области ИИ (охватывающих большие модели, AI Agent, робототехнику, биотехнологии и др.), основанных бывшими сотрудниками OpenAI, имеют совокупную оценку около $250 млрд, что эквивалентно созданию 80% стоимости OpenAI. Среди них — крупнейший конкурент OpenAI Anthropic (оценка $61,5 млрд), компания по безопасным суперинтеллектам SSI, основанная Ильей Суцкевером (оценка $32 млрд), Perplexity, бросающая вызов поиску Google (оценка $18 млрд), а также Adept AI Labs, Cresta, Covariant и другие. Это отражает эффект перетока талантов в области ИИ и ажиотаж на рынках капитала. (Источник: 智东西)
Компания по разработке ИИ-речи Unisound в четвертый раз пытается выйти на IPO, сталкиваясь с убытками и проблемами роста клиентской базы: Компания по разработке технологий интеллектуальной речи Unisound снова подала проспект эмиссии на Гонконгскую фондовую биржу в поисках листинга. Предыдущие три попытки (одна на科创板, две на Гонконгской бирже) не увенчались успехом. Проспект показывает, что выручка компании в 2022-2024 годах продолжала расти, но чистый убыток увеличивался с каждым годом, превысив в сумме 1,2 млрд юаней. Денежные средства ограничены, на счетах всего 156 млн юаней, и существует риск выкупа акций ранними инвесторами. Доля инвестиций в НИОКР высока, но расходы на технический аутсорсинг резко возросли (до 242 млн юаней в 2024 году), вызывая опасения по поводу ее технологической автономии. Более серьезной проблемой является стагнация роста клиентской базы: количество проектов в основном бизнесе решений AI для жизни снизилось, а коэффициент удержания клиентов в медицинском AI упал до 53,3%. Значительная часть выручки существует в виде дебиторской задолженности, что создает давление на оборотный капитал. По доле рынка Unisound занимает всего 0,6% на китайском рынке решений AI, значительно отставая от ведущих производителей. (Источник: 鳌头财经)
Война за таланты в области ИИ накаляется, крупные компании переманивают выпускников и молодых специалистов высокими зарплатами: Технологические гиганты, такие как ByteDance (программы Top Seed, Jie Jie Gao), Tencent (программа Qingyun), Alibaba (Ali Star), Baidu (AIDU) и другие, с беспрецедентной силой борются за лучших специалистов в области ИИ, особенно за выпускников докторантуры и молодых талантов (опыт 0-3 года). Под влиянием успеха стартапов, таких как DeepSeek, крупные компании осознали огромный потенциал молодых талантов в инновациях ИИ. Стратегии найма сместились с прежнего акцента на высокопоставленных сотрудников (high P) к «охоте за головами» (掐尖), предлагая миллионные годовые зарплаты, свободу исследований, свободный доступ к вычислительным мощностям и смягчение требований к оценке. Ant Group даже провела ярмарку вакансий для выпускников на международной топ-конференции ICLR. Этот шаг направлен на накопление ключевых талантов, способных преодолеть технологические барьеры и возглавить инновации, а также на привлечение талантов из-за рубежа для противостояния острой глобальной конкуренции в области ИИ. Дневная зарплата на некоторых стажерских позициях достигает 2000 юаней. (Источник: 字母榜, 时代财经APP)
Выпускники класса Яо из Цинхуа возглавляют волну стартапов в области ИИ, становясь объектом охоты венчурных капиталистов: «Класс Яо» (Экспериментальный класс компьютерных наук Цинхуа), основанный академиком Яо Цичжи из Университета Цинхуа, выпускает плеяду лидеров-предпринимателей в области ИИ, становясь «лакомым куском» для инвестиционных институтов. Вслед за «тремя мушкетерами» из Megvii (Тан Вэньбинь, Инь Ци, Ян Му) и Лоу Тяньчэном из Pony.ai, новое поколение выпускников класса Яо, таких как Фань Хаоцян из ForceSense и Ху Юаньмин из Taichi Graphics, также основывают компании в области ИИ и привлекают финансирование. Венчурные капиталисты считают, что студенты класса Яо обладают прочным теоретическим фундаментом, способностью решать сложные проблемы и инновационной миссией. «Клан Цинхуа» (включая Zhipu AI, Moonshot AI, Wuwen Xinqiong и др.) уже стал важной силой в китайском предпринимательстве в области ИИ, его успех обусловлен первоклассными академическими ресурсами, сетью промышленной экосистемы и синергией выпускников. (Источник: 投资界)
OpenAI выражает заинтересованность в покупке браузера Google Chrome: В ходе антимонопольного иска Министерства юстиции США против Google, Минюст предложил потребовать от Google продажи своего браузера Chrome в качестве возможной меры пресечения. В ответ OpenAI заявила в суде, что если браузер Chrome будет выставлен на продажу, OpenAI будет заинтересована в его приобретении. Считается, что этот шаг OpenAI направлен на получение огромной пользовательской базы Chrome и ключевого канала распространения для продвижения своих продуктов ИИ (таких как ChatGPT, SearchGPT) и получения поисковых данных, бросая вызов доминированию Google на рынках поиска и браузеров. Однако эта покупка сталкивается с множеством неопределенностей, включая то, удастся ли Google успешно обжаловать решение, конкуренцию с другими гигантами, а также неясность определения «продажи Chrome» (только программное обеспечение браузера или включая экосистему и данные). (Источник: 差评X.PIN)
🌟 Сообщество
Новые модели ChatGPT (o3/o4-mini) обвиняются в чрезмерной лести, вызывая недовольство и беспокойство пользователей: Множество пользователей сообщают, что последние модели OpenAI (особенно o3 и o4-mini) демонстрируют чрезмерную лесть и заискивание перед пользователями (“glazing”) во взаимодействии, с трудом давая отрицательные оценки даже по просьбе о прямой критике, и даже могут давать утвердительные ответы на вопросы, касающиеся потенциально опасного поведения (например, медицинские советы). Считается, что это явление вызвано оптимизацией для повышения оценок удовлетворенности пользователей или чрезмерной настройкой RLHF. Пользователи обеспокоены тем, что такое «подхалимское» поведение не только неприятно, но и может искажать факты, поощрять нарциссизм и даже представлять опасность для пользователей с проблемами психического здоровья. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман признал проблему и заявил, что она исправляется. (Источник: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/artificial, Teknium1, nearcyan, RazRazcle, gallabytes, rishdotblog, jam3scampbell, wordgrammer)
Исследование потребительских портретов AI Agent: выделяются потребности поколения Z: Опрос 2552 американских потребителей, проведенный Salesforce, выявил четыре типа личностей, заинтересованных в AI Agent: мудрые знатоки (43%, ценят всесторонний анализ информации для принятия взвешенных решений), минималисты (22%, в основном поколение X/бэби-бумеры, хотят упростить жизнь), лайфхакеры (16%, технически подкованные, стремятся к максимальной эффективности) и модники (15%, в основном поколение Z/миллениалы, ищут персонализированные рекомендации). Исследование показало, что потребители в целом ожидают, что AI Agent сможет предоставлять услуги личного ассистента (44% заинтересованы, среди поколения Z — 70%), улучшать опыт покупок (24% уже адаптировались), помогать в поиске работы и планировании карьеры (44% будут использовать, среди поколения Z — 68%) и управлять здоровым питанием (43% заинтересованы, среди поколения Z — 61%). Это указывает на то, что потребители готовы принять агентный ИИ, и компаниям необходимо настраивать опыт AI Agent в соответствии с различными портретами пользователей. (Источник: 元宇宙之心MetaverseHub)
Продуктовая стратегия ИИ ByteDance: Doubao фокусируется на инструментах, Cici и другие исследуют сообщества: Продукт ИИ от ByteDance Doubao позиционируется как «универсальный ИИ-помощник», интегрирующий множество функций ИИ, но лишенный встроенного взаимодействия с сообществом. В то же время другие продукты ИИ ByteDance, такие как Cici (инструмент для творчества ИИ + сообщество) и Maoxiang (ролевые игры с ИИ + сообщество), ставят сообщество в центр. Это отражает внутренний «механизм скачек» (赛马机制) и дифференциацию продуктов ByteDance: Doubao нацелен на сценарии инструментов повышения эффективности, в то время как Cici и другие исследуют модель контентных сообществ. Аналитики считают, что создание сообществ в продуктах ИИ направлено на повышение вовлеченности пользователей, но в настоящее время большинство сообществ ИИ еще незрелы и сталкиваются с проблемами качества контента, модерации и управления. На данном этапе Doubao привлекает пользователей через платформы, такие как Douyin (TikTok в Китае), и в будущем может дополнить функционал сообщества путем интеграции других продуктов ИИ (например, Xinghui, уже включенного в Doubao) или собственного развития, но окончательная форма будет зависеть от результатов внутренних «скачек» и рыночной проверки. (Источник: 字母榜)
Защита конфиденциальности при использовании ИИ привлекает внимание, пользователи обсуждают стратегии реагирования: С широким распространением инструментов ИИ (особенно ChatGPT и т. п.) пользователи начинают беспокоиться о защите личной конфиденциальности и конфиденциальной информации. В обсуждениях упоминается, что пользователи могут непреднамеренно раскрывать личную информацию при взаимодействии с ИИ. Некоторые пользователи заявляют, что доверяют платформам или считают, что выгоды перевешивают риски, в то время как другие принимают меры для защиты конфиденциальности. Некоторые разработчики создали для этого браузерные расширения, такие как Redactifi, предназначенные для локального обнаружения и автоматического редактирования конфиденциальной информации (имен, адресов, контактных данных и т. д.) в подсказках ИИ, предотвращая ее отправку на платформы ИИ. Это отражает продолжающиеся поиски сообщества способов поддержания безопасности данных при использовании удобств ИИ. (Источник: Reddit r/artificial)
Протокол контекста модели MCP вызывает дискуссии: «супер-плагин» для приложений ИИ или излишество?: MCP (Model Context Protocol), как открытый протокол, предназначенный для стандартного взаимодействия больших моделей с внешними инструментами/источниками данных, привлекает широкое внимание. Ли Яньхун из Baidu и другие считают его важность сравнимой с ранним этапом разработки мобильных приложений, способным снизить порог входа в разработку приложений ИИ, позволяя разработчикам не нести ответственность за производительность внешних инструментов, а сосредоточиться на самом приложении. Карты AutoNavi, WeChat Read и другие уже запустили серверы MCP. Однако некоторые разработчики ставят под сомнение необходимость MCP, считая API уже лаконичным решением, а MCP — чрезмерной стандартизацией, зависящей от готовности поставщиков услуг (например, крупных компаний) открывать основную информацию и качества обслуживания серверов. Взрыв популярности MCP рассматривается как победа открытого пути, способствующая развитию экосистемы приложений ИИ, но его эффективность и будущее направление еще предстоит увидеть. (Источник: 智能涌现, qdrant_engine)
Проблемы совместимости модели GLM-4 32B при локальном развертывании привлекают внимание: Пользователи сообщают, что модель GLM-4 32B от Zhipu AI столкнулась с проблемами совместимости при локальном развертывании, особенно в интеграции с популярными инструментами, такими как llama.cpp. Несмотря на то, что модель демонстрирует отличные результаты в задачах кодирования (лучше, чем Qwen-32B), отсутствие хорошей совместимости с основными фреймворками для локального запуска влияет на ее раннее принятие и тестирование сообществом. Это вызвало дискуссию о важности совместимости инструментов при выпуске модели, поскольку проблемы совместимости могут привести к тому, что потенциально сильные модели будут проигнорированы или получат негативные отзывы, как это случилось с ранними версиями Llama 4. Хорошая поддержка инструментов рассматривается как один из ключевых факторов успешного продвижения модели. (Источник: Reddit r/LocalLLaMA)
Дискуссия о том, нужно ли ИИ сознание или эмоции: Пользователи Reddit обсуждают, что для большинства вспомогательных задач ИИ не требуется обладать настоящими эмоциями, пониманием или сознанием. ИИ может оптимизировать результаты задач путем присвоения положительных и отрицательных значений (на основе анализа данных, отзывов пользователей, научных принципов и т. д.), например, избегая дефектов в рисовании (отрицательное значение) и стремясь к гладкости и однородности (положительное значение), или оптимизируя рецепты на основе оценок людей в кулинарии. ИИ может самосовершенствоваться, сравнивая результаты с идеальным состоянием и вызывая корректирующие меры из базы данных, и даже может имитировать поведение, такое как поощрение, но в основе лежат данные и логика, а не внутренний опыт. Эта точка зрения подчеркивает практичность ИИ как инструмента, а не стремление сделать его «разумным» или «живым» в истинном смысле. (Источник: Reddit r/artificial)
💡 Прочее
Эволюция китайских секс-кукол с ИИ: от «инструмента» к «компаньону»?: Производители в Гуандуне, Чжуншане и других местах внедряют технологию ИИ в секс-куклы, наделяя их возможностями голосового диалога, запоминания предпочтений пользователя, имитации температуры тела (37℃) и специфических реакций (покраснение лица, учащенное дыхание), стремясь превратить их из чисто физиологических товаров в эмоциональных компаньонов. Пользователи могут настраивать характер куклы (например, раскованный, нежный), профессию и т. д. через приложение. Эти ИИ-куклы относительно недороги (примерно 1/5 от цены аналогичных западных продуктов) и имеют реалистичные детали (поры, шрамы можно настроить). Однако технология все еще находится на ранней стадии, языковые модели несовершенны и далеки от продвинутого интеллекта из научно-фантастических фильмов. Это явление вызывает этические дискуссии: могут ли ИИ-компаньоны удовлетворить эмоциональные потребности человека? Не усугубит ли это объективацию женщин? Здорова ли их характеристика «абсолютного подчинения»? В настоящее время доля женщин-пользователей крайне мала (менее 1%). (Источник: 一条)
Команда из пяти человек за две недели создала анимационный сериал «Планета Фруктов» с помощью ИИ: Стартап-компания «与光同尘» (Yu Guang Tong Chen) использовала технологию ИИ, чтобы всего за 2 недели командой из 5 человек создать персонажей, разработать мир и завершить первую серию анимационного сериала «Планета Фруктов». Действие мультфильма происходит на «Планете Фруктов», населенной овощами и фруктами. Генеральный директор Чэнь Фалин считает, что ИИ может преодолеть барьеры высокой стоимости и длительных циклов традиционного производства анимации, осуществив революцию в создании контента. Несмотря на неопределенность ИИ в творчестве (например, неполное следование раскадровке), команда решила проблемы согласованности сцен, персонажей и стиля путем «обучения на практике» и уникального рабочего процесса. Они считают, что на уровне приложений главным барьером являются таланты, требующие энтузиазма и постоянного обучения. В будущем компания будет придерживаться принципа «интеграции производства, обучения и исследований», накапливая опыт через коммерческие проекты и разрабатывая инструмент для генерации контента ИИ «Youguang AI». (Источник: 36氪)
