Форум создателей искусственных интеллектов

Добавлять математику в математическое выражение? А Вы точно математик?

Да, мой Master's Degree включает 15 или 18 математических курсов, точно не помню. Поймите, Влад, Вы не имеете ни малейшего представление о том, что и как я делаю, Вы пытаетесь спорить с собой и ищите глупости в своих предположениях. И это очень легко сделать, насколько я помню наши с Вами беседы))

Представить можно, если он (4о/о1) добавлял себе понимание, а не смысл. Но какое тут может быть целостное понимание, без понимания единого целого, это вопрос.

Если бы нынешний ИИ был "намного умнее" человека, компания уже сократила бы штат на 100%. А этот пример как раз и показывает современный уровень "разумности" ChatGPT.... не более 22% .... а ведь во время тестовой имитации разумности он показывал гораздо лучший результат...

Я говорил про среднестатистического человека, а не сотрудника крутой компании, в которую трудно попасть. А еще более конкретно я имел ввиду местных обиталей, хотя я согласен, относить таких как Вы (или совсем выжившего из ума Лаврика) к "средним людям", искать какие-то признаки интеллекта и сравнивать с LLM - это заведомо играть в поддавки с ИИ)) Этих 22% с лихвой хватит, чтобы миллиарды остались без работы (потенциально, разумеется в отсталых странах типа России и Украины не будет такой масштабной автоматизации). И это только начало, через год будет 85%, почему нет. Не вижу причин, по которой развитие LLM могло бы остановиться))

OpenAI раздаёт первые подключения к API o1, народ пишет, что можно регулировать параметр reasoning_effort, вот QuickStart, если кому-то интересно это хозяйство. https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning

OpenAI выкладывает возможность создавать task. Это уже очень серьезно. Это уже реальный агент, который может работать по вашему сценарию, с определенной переодичностью и зависящей от контекстов. Узким местом любого генеративного трансформера является реактивность вместо целеполагания. Теперь целеполагание можно прописывать в промте и делать LLM активной. Посмотрим, насколько это технически возможно и удобно. Круто, конечно. Общая информация: Запланированные задачи поддерживаются в ChatGPT Web, iOS, Android, MacOS. Запланированные задачи в приложении Windows появятся позже в первом квартале. Запланированные задачи дают ChatGPT возможность создавать задачи для себя, чтобы запустить их позже. Задачи могут быть запущены либо в определенное время (разово или повторяющиеся), либо через API. Эти задачи выполняются независимо от того, находится ли пользователь в данный момент в сети. После завершения задачи пользователи получают push-уведомления или электронные письма. https://help.openai.com/en/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt

Тут пишут, что Эндрю Нг говорит об интересном экономическом тренде в разработке ПО. Основная идея в том, что благодаря ИИ само написание кода становится дешевле и быстрее, и это создаст повышенный спрос на продакт-менеджеров (PM) - людей, которые определяют, что именно нужно создавать. Он приводит аналогию с автомобилями и бензином, когда машины стали дешевле, больше людей стали их покупать, что привело к росту спроса на бензин. Похожая ситуация будет и в софте, когда написание кода становится эффективнее благодаря ИИ, растет потребность в людях, которые могут четко определять, что именно нужно создавать. Особенно он подчеркивает перспективность роли AI Product Manager. Такой специалист должен обладать особым набором навыков: 1. Техническое понимание ИИ 2. Умение работать с итеративной разработкой 3. Навыки работы с данными 4. Способность управлять неопределенностью 5. Постоянное обучение новому Сейчас типичное соотношение инженеров к PM составляет примерно 6:1, но Нг считает, что это изменится, так как команды будут нуждаться в большем количестве продакт-менеджеров. При этом уже сейчас компаниям сложно найти людей, которые одновременно понимают и продакт-менеджмент, и ИИ. Также он отмечает, что спрос на хороших AI Product Manager'ов будет огромным, а возможности для создания полезных продуктов практически безграничны. https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-284/

Вот ребята попробовали использовать Devin'а для решения программистских задач. Негативно)) https://www.answer.ai/posts/2025-01-08-devin.html Команда Answer.AI месяц тестила ИИ-инженера Devin, который, напомню, обещает сам писать код, деплоить проекты и решать сложные задачи. На старте всё было круто: Devin легко затянул данные из Notion в Google Sheets и даже помог создать планетарный трекер (при этом команды давались через телефон). Но чем сложнее становились задачи, тем больше он начинал буксовать. От бесконечных попыток сделать невозможное до кучи бесполезного спагетти-кода. Похоже, основная проблема Девина такая же как и у LLM в целом: неумение сказать “я не знаю” / “я не могу”. В целом, эксперимент быстро превратился в проверку на терпение. Итоговые цифры говорят сами за себя: из 20 задач — только 3 успеха, 14 провалов и 3 “непонятных” результата. Основной вывод авторов — идея автономного ИИ для программирования классная, но в реальности Devin больше мешал, чем помогал. Насколько я понимаю, Devin уступает o1, хотя и специализируется именно на коддинге. На самом деле, всё решает промт, чтобы писать промт пока еще нужен интеллект)))

Денис Ширяев пишет о своём опыте использования tasks: 1. Персональный список To Do Я часто использую Saved Messages в Telegram для записи каких-то промежуточных задач, это не очень удобно потому что они теряются со временем; поэтому я попросил ChatGPT Tasks каждый день, в 10 утра, писать мне и спрашивать какие у меня задачи на сегодня, приоритизировать и суммировать текущий список. Теперь я закидываю в этот чат оперативные задачи, а она добавляет их в общий список сама. Из минусов — задачи хранятся как часть описания таска (явный костыль чат интерфейса); зато утро всегда начинается с To Do по личным и рабочим проектам — мне пока нравится; чаты тоже можно выносить в папки проектов. Остальные юзкейсы я вытащил из тредов: 2. Практика иностранного языка Запланируйте ежедневные «уроки» или короткие диалоги. Например, ChatGPT в 19:00 присылает вам новые слова для запоминания или предлагает мини-тест на грамматику. Это поможет заниматься регулярнее 3. Подготовка к экзаменам и обучению Создайте серию задач, которые ежедневно или еженедельно выдают вам набор вопросов/тестов. Например, вы готовитесь к программированию: ChatGPT может напоминать о прошедших темах и предлагать упражнения на закрепление 4. Еженедельные (или ежедневные) чекины кукухи Запросите у ChatGPT раз в неделю «проверку состояния», где он предлагает короткие вопросы на саморефлексию или техники для снижения стресса. Хоть это не заменит профессиональную помощь, такие напоминания могут помочь вовремя обратить внимание на собственные эмоциональные колебания и позволит эффективно вести дневник кукушки 5. Отслеживание прогресса в долгосрочных проектах ChatGPT Tasks может «помнить» несколько этапов вашего большого проекта и раз в неделю присылать вам вопрос: «Как ты сейчас? Есть ли новые задачи или сложности?» При желании он подскажет идеи о следующих шагах, если есть проблемы 6. Автоматическая генерация контента Попросите ChatGPT по расписанию (например, по понедельникам и пятницам) создавать наброски статей или постов для соцсетей на заданную тему. Или, если вы пишете художественные произведения, пусть еженедельно он предлагает сюжетные идеи для книги или блога 7. Ведение личной базы знаний Если вы используете ChatGPT как «записную книжку», можно попросить Tasks периодически упорядочивать заметки, находить дубли и выделять ключевые моменты - что-то вроде само-сортирующихся Saved Messages в telegram 8. Напоминания о релизах, событиях и датах — ChatGPT как календарь Хотите не пропустить выход новой игры, книги или день рождения близкого человека? Попросите ChatGPT уведомить вас за несколько дней, а потом ещё раз в день релиза/праздника. Модель может даже предложить идеи подарков или занятия по теме 9. Поддержка здоровья и фитнеса Запланируйте утренние и вечерние «пинги» о том, чтобы выпить воды, сделать зарядку или прогуляться. ChatGPT Tasks можно попросить генерировать новые идеи упражнений или рецепты здоровых завтраков с учётом ваших предпочтений, чтобы избежать однообразия 10. «Поддержка и похвала» Можно сделать чтобы ChatGPT периодически писал и говорил «Я горжусь тобой!». Я настроил утренние цитаты в стиле Теда Лассо, потому что он клевый 11. Помощь с написанием научной статьи или книги «по частям» Если вы делаете большой проект (диссертацию, книгу), можно разбить её на главы и попросить ChatGPT генерировать материалы или проверять ваши черновики по графику. Например, «каждый понедельник» Tasks спрашивает: «Напиши 500 слов о таком-то разделе» и сохраняет контекст UPD. Я ошибся – таски умеют гуглить (в интерфейсе таска не видно есть ли доступ в поиск или нет 😮 ) - поправил, поэтому вот еще один юзкейс: Автоматом собирать данные по какому-то запросу, типа, последние новости АИ или скидки

Сегодня на arxiv появилась монография Foundations of Large Language Models Большие языковые модели возникли из обработки естественного языка, но они, несомненно, стали одним из самых революционных технологических достижений в области искусственного интеллекта за последние годы. Важное понимание, привнесенное большими языковыми моделями, заключается в том, что знание мира и языков может быть получено с помощью крупномасштабных задач моделирования языка, и таким образом мы можем создать универсальную модель, которая справляется с разнообразными проблемами. Это открытие глубоко повлияло на методологии исследований в области обработки естественного языка и многих связанных дисциплин. Мы перешли от обучения специализированных систем с нуля с использованием большого количества размеченных данных к новой парадигме использования крупномасштабного предварительного обучения для получения базовых моделей, которые затем настраиваются, выравниваются и подсказываются. Цель этой книги — изложить основные концепции больших языковых моделей и представить связанные с ними методы. Как следует из названия, книга больше фокусируется на основополагающих аспектах больших языковых моделей, а не на предоставлении всестороннего охвата всех передовых методов. Книга состоит из четырех глав: • Глава 1 знакомит с основами предварительного обучения. Это основа больших языковых моделей, и здесь будут обсуждаться общие методы предварительного обучения и архитектуры моделей. • Глава 2 знакомит с генеративными моделями, которые являются большими языковыми моделями, на которые мы обычно ссылаемся сегодня. После представления основного процесса построения этих моделей мы также изучим, как масштабировать обучение моделей и обрабатывать длинные тексты. • Глава 3 знакомит с методами подсказок для больших языковых моделей. Мы обсудим различные стратегии подсказок, а также более продвинутые методы, такие как цепочка мысленных рассуждений и автоматическое проектирование подсказок. • Глава 4 знакомит с методами выравнивания для больших языковых моделей. Эта глава фокусируется на тонкой настройке инструкций и выравнивании на основе обратной связи от человека. (231 страница) https://arxiv.org/pdf/2501.09223 И - да - я не предлагаю местным обитателям её читать, просто разместил ссылку...

Президент Трамп отменяет указ Байдена об ИИ В свой первый день на посту президента Дональд Трамп отменил указ 2023 года, подписанный бывшим президентом Джо Байденом, который был направлен на снижение потенциальных рисков, которые ИИ представляет для потребителей, работников и национальной безопасности. https://techcrunch.com/2025/01/20/president-trump-repeals-bidens-ai-executive-order/

Президент Трамп собирается объявить о миллиардах долларов частных инвестиций в создание инфраструктуры искусственного интеллекта в Соединенных Штатах, как стало известно CBS News. OpenAI, Softbank и Oracle планируют совместное предприятие под названием Stargate, по словам нескольких человек, знакомых с этой сделкой. Генеральный директор SoftBank Масаеши Сон ожидается в Белом доме во вторник днем, вместе с Сэмом Альтманом из OpenAI и Ларри Эллисоном из Oracle. Ожидается, что руководители компаний заявят, что планируют первоначально выделить 100 миллиардов долларов и вложить до 500 миллиардов долларов в Stargate в течение следующих четырех лет. Другие подробности нового партнерства пока не были доступны. https://www.cbsnews.com/news/trump-announces-private-sector-ai-infrastructure-investment/ upd: Объявлено))) Skynet confirmed))

https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/

Итак, зафиксируем то, что было объявлено на пресс-конференции Дональда Трампа. OpenAI, SoftBank и Oracle создают совместное предприятие The Stargate Project для строительства сети дата-центров для AI в США. Начальные инвестиции составят $100 млрд, а в течение четырех лет планируется вложить до $500 млрд. Первый центр появится в Техасе, в городе Абилин, и сможет потреблять почти гигаватт электроэнергии к середине 2026 года. Для сравнения, этого хватит на обеспечение 750 000 небольших домов. В проекте также участвуют Microsoft, Arm, Nvidia и ближневосточный AI-фонд MGX. SoftBank будет отвечать за финансовую сторону, а OpenAI — за операционную деятельность. Председателем станет глава SoftBank Масаёши Сон. Участие Arm и Nvidia отвечает на вопрос — "Где возьмутся чипы для датацентров?". Упоминание о MGX — специализированном венчурном фонде, тесно связанным с правящими семьями в Эмиратах, — намекает как минимум частично на источники финансирования. И, конечно, при всем уважении к Масаёши Сону, вопрос "Где он возьмет полтриллиона долларов?" нельзя не задавать. Впрочем, возможно, подсказка довольно близка — ведь собрал же он два Vision Fund, где не менее половины капитала предоставлены саудитами. А если мы вспомним слухи про общение Альтмана с кем-то в Катаре (помните, когда повторяли сумму в 7 триллионов долларов), то, возможно, это и есть ответ на вопрос — какую-то заметную роль в инвестициях в новый проект сыграют ближневосточные шейхи. Что, надо сказать, вполне соответствует и желаниям самих шейхов сконвертировать свои нефтяные капиталы в технологии будущего. https://techcrunch.com/2025/01/21/openai-teams-up-with-softbank-and-oracle-on-50b-data-center-project/

SamA сказал, что о3-mini будет доступен даже безплатно... Вот что Трамповские животворящие решения про Stargate делают... Пользуйтесь, товарищи рассуждатели, эта модель как раз про рассуждения... https://x.com/sama/status/1882478782059327666

Появился первый агент, который может манипулировать в вашем браузере. Доступен по про-подписке ($200/месяц). https://openai.com/index/introducing-operator/ Сегодня мы выпускаем Operator⁠(открывается в новом окне), агента, который может выходить в Интернет, чтобы выполнять задачи для вас. Используя собственный браузер, он может просматривать веб-страницу и взаимодействовать с ней, печатая, щелкая и прокручивая. В настоящее время это предварительная исследовательская версия, то есть у него есть ограничения, и он будет развиваться на основе отзывов пользователей. Operator — один из наших первых агентов, которые являются ИИ, способными выполнять работу для вас самостоятельно — вы даете ему задачу, и он ее выполняет. Operator можно попросить выполнить широкий спектр повторяющихся задач браузера, таких как заполнение форм, заказ продуктов и даже создание мемов. Возможность использовать те же интерфейсы и инструменты, с которыми люди взаимодействуют ежедневно, расширяет полезность ИИ, помогая людям экономить время на повседневных задачах, открывая новые возможности для взаимодействия для бизнеса. Чтобы обеспечить безопасное и итеративное развертывание, мы начинаем с малого. С сегодняшнего дня Operator доступен для пользователей Pro в США по адресу Operator.chatgpt.com⁠(открывается в новом окне). Этот предварительный просмотр исследования позволяет нам учиться у наших пользователей и более широкой экосистемы, совершенствуя и улучшая по мере продвижения. Наш план — расшириться до пользователей Plus, Team и Enterprise и интегрировать эти возможности в ChatGPT в будущем.

Конгресс США, нацелен на внесение поправок в Федеральный закон о пищевых продуктах, лекарствах и косметике. Основная идея заключается в том, чтобы разъяснить, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения могут считаться практикующими врачами, имеющими право назначать лекарства. В настоящее время законопроект проходит первый этап обсуждения в комитете. Процесс его принятия включает в себя обсуждение в комитете, голосование в Палате представителей и Сенате, а затем финальное подписание Президентом. https://www.govtrack.us/congress/bills/119/hr238

Михаил Алему Горски дал себе труд изложить интервью Дарио Амодея (Anthropic), которое он дал в Давосе несколько дней назад. Вот тезисы: 1. Приоритет Anthropic - интересы корпоративных клиегнтов: - "Большая часть нашего бизнеса ориентирована на корпоративный сектор, поэтому такие вещи часто получают приоритет" - “Онлайн доступ для чатбота больше относится к потребительской стороне, но мы над этим работаем" - "Голосовой режим... появится со временем. Но опять же, меньше использования на корпоративной стороне" - "В сфере безопасности существует несколько уникальных проблем, связанных с генерацией изображений и видео, которых нет в тексте. Также, я думаю, для этого не так много корпоративных сценариев использования" 2. Философия разработки моделей: - “[Про reasoning models.] Это не наш подход. Мы видим это больше как непрерывный спектр, где есть способность моделей думать, размышлять над своим мышлением и в итоге производить результат" - "Мы увидим более масштабное использование обучения с подкреплением. И когда модель тренируется с помощью обучения с подкреплением, она начинает больше думать и размышлять" - "Это скорее появляющееся свойство, следствие обучения модели более ориентированным на результат способом в большем масштабе" - "Что-то, что более плавно интерполирует между ними, более плавно сочетает рассуждения со всеми другими вещами, которые делают модели" 3. Характер и дизайн взаимодействия: - "Характер Claude важен с обеих сторон... потому что это очень важно для взаимодействия с потребителями. Я думаю, это также важно для корпоративной стороны" - "Врачи прислушивались к Claude. Они гораздо чаще принимали его рекомендации. И я думаю, это связано с тем, как они с ним взаимодействуют" - "В мире, где потребители, особенно для повышения продуктивности, взаимодействуют с моделями часами каждый день... Уровень переплетения здесь, я думаю, мы должны сделать правильно" - "После месяцев и лет взаимодействия с моделью, после того как она становится частью вашего рабочего процесса, вы действительно становитесь лучше как личность. Вы становитесь продуктивнее. Вы учитесь" 4. Концепция виртуальных сотрудников: - "Я думаю, термин ‘agents’ ничего не значит" - "Наша версия этого - виртуальные сотрудники... есть модель, которая может делать всё на экране компьютера, что мог бы делать виртуальный человек" - "Может быть, это задача на день, когда вы говорите: мы собираемся реализовать эту функцию продукта. И это означает написание кода, тестирование кода, развертывание этого кода на тестовой поверхности, общение с коллегами, написание проектной документации" - "И как человек, модель идет и делает кучу этих вещей, а затем время от времени связывается с вами" 5. Anthropic и политика: - "Anthropic участвует в формировании стратегических правил и норм, а не в политической борьбе" - "Мы изложили эту перспективу администрации Байдена. Теперь мы излагаем эту перспективу администрации Трампа" - "У Anthropic есть набор идей о регулировании и развитии AI, которые, мы думаем, должны получить двухпартийную поддержку, если все поймут ситуацию, потому что эти вопросы настолько центральные" - "Какой бы ни была идеология людей, что бы они ни поддерживали или против чего бы ни выступали сейчас, если мы правы, и это ключевая часть, это станет ясно через пару лет, и тогда мы окажемся на правильной стороне истории" 6. Временные рамки ИИ и коммуникация в отрасли: - "До примерно трех-шести месяцев назад у меня была существенная неопределенность, она все еще есть, но эта неопределенность значительно уменьшилась" - "Некоторые другие компании... там просто все эти странные слухи в Twitter, сотрудники говорят, сотрудники как бы хитро намекают... Я думаю, это опасно, потому что кто-то со стороны смотрит на это и думает: о, это просто хайп" - "Я думаю, индустрия ИИ в целом должна указывать на серьезность момента, в котором мы находимся" - "Если мы действительно говорим, что возможны невероятные позитивные вещи, и неизбежно с любым изменением такого масштаба есть риски, у нас есть обязательство серьезно об этом говорить" 7. Советы молодым людям: - "Очевидно, учитесь использовать технологии. Это очевидная часть, верно? Где все меняется так быстро. И я думаю, те, кто может идти в ногу, будут в гораздо лучшем положении, чем те, кто не может" - "Самый важный навык для развития - это навык критического мышления, учиться критически относиться к информации, которую вы видите сейчас, когда системы ИИ могут генерировать очень правдоподобные объяснения" - "Информационная экосистема действительно как бы перемешалась или перевернулась. И вам действительно нужно очень сильно стараться, чтобы знать, что правда, а что нет" - "Можем ли мы использовать ИИ для улучшения этих навыков критического мышления, а не для дальнейшего разрушения экосистемы?"

Джим Фан, NVidia, говорит: «Нравится вам это или нет, будущее ИИ - это его демократизация, каждый пользователь интернета сможет запускать продвинутые модели даже на слабых устройствах. Это исторический тренд, против которого бессмысленно бороться. О прорыве DeepSeek: 1. DeepSeek показала лучшие результаты в нескольких независимых тестах. 2. Особенно важно, что они достигли этого с гораздо меньшими вычислительными ресурсами. DeepSeek доказывает, что можно получить тот же уровень интеллекта при затратах в 10 раз меньше. Это означает, что с текущими вычислительными мощностями можно создать в 10 раз более мощный ИИ. Временная шкала развития ИИ сжимается.» Предложение Фана на 2025 год: 1. Прекратить распространение мифов об AGI/ASI 2. Прекратить нагнетание страха 3. Сосредоточиться на написании кода 4. Максимально поддерживать open source 5. Ускорение - единственный путь вперед