✔️А что там OPENAI?

На стриме показали редактор изображений для ChatGPT.

Основные особенности:
🟢ChatGPT поддерживает генерацию видео через Sora(пока очень тормозит).

🟢Улучшенная генерация текста. Разработчики значительно повысили качество генераций текстовых элементов, теперь они получаются читаемыми и почти без ошибок.​

🟢Модель показывает высокий уровень реализма, генератор может создавать изображения с точной передачей деталей, которые вы задаете в промпте.

🟢ИИ хорошо следует инструкциям. Вы можете попросить его изменить небольшие части изображения и Chatgpt пришлет картинку с запрошенными вами изменениям

🟢Поддержка прозрачного фона. Пользователи могут создавать изображения с прозрачным фоном, что особенно полезно для создания стикеров, логотипов и других графических элементов.​

🟢Хорошо справляется с генерацией мемов, комиксов и других графических материалов.

📌 https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/

@ai_machinelearning_big_data


#openai #imagegenerator #chatgpt

🖥 OpenAI открывает бесплатное обучение по работе с нейросетями

OpenAI запустила "Академию OpenAI", которая претендует на роль главного учебника по работе с ИИ.

Платформа поможет освоить нейросети на практике, понять их возможности и научиться эффективно использовать ChatGPT и Sora в повседневной жизни и работе.

▪ Обширная база обучающих материалов доступна на отдельном сайте.
▪Live-трансляции и офлайн-мероприятия помогут глубже разобраться в технологиях.
▪ Бесплатный доступ — OpenAI стремится расширить аудиторию, а не ограничивать её ценником.

Программа рассчитана на широкий круг слушателей — от технических специалистов до политиков, представителей бизнеса и академического сообщества.

@ai_machinelearning_big_data


📌Начать обучение
📌 Блог

#ai #freecourses #openai #ml

✔️ ​PaperBench — это новый бенчмарк, выпущенный OpenAI для оценки способности ИИ-агентов воспроизводить передовые исследования в области ИИ.

В рамках этого проекта агентам предлагается воспроизвести 20 статей, представленных на конференции ICML 2024 в категориях Spotlight и Oral.

Для каждой статьи разработаны детальные рубрики, разбивающие задачу воспроизведения на более мелкие подзадачи с четкими критериями оценки. Всего в PaperBench содержится 8 316 индивидуально оцениваемых задач.

Создан судья на основе LLM, который автоматически оценивает попытки воспроизведения, сравнивая их с установленными рубриками. Производительность этого судьи проверяется с помощью отдельного бенчмарка.


Результаты оценки:
Тестирование нескольких передовых моделей показало, что лучшим из протестированных агентов является Claude 3.5 Sonnet (New) с использованием открытого исходного кода, который достиг среднего показателя воспроизведения в 21,0%. Однако модели пока даже не приближаются к человеческому уровеню, установленным группой ведущих докторантов в области машинного обучения.

OpenAI занял 2-е место на собствем собственном бенчмарке)

🟡Github
🟡Paper

#openai #Benchmark

🍏🖥 Джони Айв сотрудничает с OpenAI: новое ИИ-устройство «Her-device» в процессе создания

В последние недели OpenAI вела переговоры о приобретении стартапа по производству оборудования io Products — совместного проекта Джони Айва (бывший главный директор по дизайну компании Apple)и Сэма Альтмана по разработке персонального устройства с поддержкой ИИ.

Обсуждалась цена покупки более

500 миллионов долларов. Предполагается, что устройство не будет иметь экрана и будет управляться голосом — как в научно-фантастических фильмах.

В качестве альтернативы также обсуждается партнерство.

Цель проекта — более тесная интеграция ИИ в повседневную жизнь. Проект может поставить OpenAI в прямую конкуренцию с Apple.

🔗 Новость

@ai_machinelearning_big_data


#openai #apple

🖥 Вдогонку OpenAI выпустили BrowseComp — новый бенчмарк, предназначенный для оценки способности AI-агентов находить сложную и труднодоступную информацию в интернете.

Этот набор данных включает 1 266 задач, требующих от моделей глубокого понимания контекста и эффективного поиска информации. ​

Особенности:

▪ В отличие от существующих бенчмарков, таких как SimpleQA, BrowseComp фокусируется на вопросах, ответы на которые трудно найти и которые требуют анализа множества источников. ​
Например, “Найдите мне статью из EMNLP 2018–2023, где первый автор учился в бакалавриате в Dartmouth, а четвёртый — в UPenn”
 → Ответ: Frequency Effects on Syntactic Rule Learning in Transformers

▪ Структура вопросов: Каждый вопрос имеет однозначный, короткий ответ, что облегчает оценку результатов и снижает вероятность неоднозначности. ​
OpenAI

▪ Примеры вопросов: Вопросы охватывают различные темы и требуют от модели способности устанавливать связи между разрозненными фактами. ​
OpenAI

💡 По аналогии с тем, как CodeForces навыки программирования, BrowseComp показывает, насколько модель способна ориентироваться в "диких" условиях в вебе.

🟡Релиз
🟡Paper

@ai_machinelearning_big_data

#openai #benchmark

🖥 OpenAi представлют новые модели o-серии (o3 и o4-mini)

OpenAI утверждает, что эти модели способны генерировать новые и полезные идеи.

Обе будут добавлены с сегодняшнего дня в ChatGPT и API.

Впервые модели рассуждений могут использовать и комбинировать все инструменты ChatGPT, включая веб-поиск, Python, анализ изображений, работу с файлами и генерацию изображений.

Модель o3 установила новый рекорд на AIME 2025 с точностью 98.4%.

А вот o4-mini, набрала 99.5% — лучший результат среди всех моделей.

На Codeforces модели набирают более 2700 баллов, что помещает их в число 200 лучших программистов в мире!

На Humanity Last Exam её показатели находятся на уровне флагманской модели Deep Research.

API — о3 сильно дешевле о1: 10/40$ вместо 15/60$, а o4-mini будет доступна для БЕСПЛАТНЫХ пользователей

С помощью внутренних инструментов модель также умеет рассуждать и работать с изображениями (например, использовать Python для их преобразования).

Эти способности к рассуждению достигнуты благодаря масштабированию как во время обучения, так и во время инференса.

Трансляция: https://www.youtube.com/watch?v=sq8GBPUb3rk

@ai_machinelearning_big_data

#openai

🖥 Сэм Алтман: мы не готовы к тому, что нас ждёт.

Именно это я снова и снова пытаюсь донести до людей, далёких от серфинга ежедневных новостей об искусственном интеллекте: ИИ и робототехника не просто изменят наш мир — они вытеснят нас из него.

А мы всё ещё живём так, будто это фантастика, будто у нас есть время. Но его уже нет.

В тот самый день, когда ты выйдешь на улицу и мимо тебя пройдут семь гуманоидных роботов, ощущение будет словно из фильма о будущем — только это будущее наступило. И, кажется, оно ближе, чем мы думаем. Это будет момент резкого прозрения: «чёрт возьми, они действительно начинают делать всё то, что раньше делали мы.»

@ai_machinelearning_big_data

#openai #altman #chatgpt

🖥 OpenAI выпустили подкаст с Сэмом Альтманом о будущем ИИ

В первом эпизоде Сэм Альтман и Эндрю Мэйн говорят о том, что ждет нас дальше:
от GPT‑5 и AGI до суперкомпьютера Project Stargate и ИИ, помогающего воспитывать детей.

Приятного просмотра

▪ YouTube: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=DB9mjd-65gw
▪ Spotify
https://open.spotify.com/show/0zojMEDizKMh3aTxnGLENP
▪ Apple:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/openai-podcast/id1820330260
▪X: https://x.com/OpenAI/status/1935357512011890815

@ai_machinelearning_big_data


#OpenAI #chatgpt #AI #podcast

✔️ OpenAI выложили в открытый доступ Customer Service Agent Demo

Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.

Что это такое:

• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота

Как работает:

1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно

Как запустить:

# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000

# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev

Далее открываем: http://localhost:3000

Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI

🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo

Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.

@ai_machinelearning_big_data

#chatgpt #openai #aiagents #ai

🖥Бывший инженер OpenAI опубликовал редкий взгляд изнутри: что значит работать в самой обсуждаемой AI-компании мира.

Он провёл 14 месяцев в applied-команде, разрабатывая Codex — кодинг-агента, который за 7 недель прошёл путь от первой строки к публичному запуску. В ночь перед запуском они сидели до 4 утра, а утром уже нажимали на кнопку.

Он работал на Python, жег огромные GPU-бюджеты, спринтил с командой почти без выходных.

Автор уволился,чтобы сделать свой проект, но называет этот год самым интенсивным и полезным в карьере.

🚀 Рост компании
За год OpenAI выросла с 1000 до 3000 человек. Внутренние процессы постоянно перестраиваются, для разрабов Slack стал полноценным «офисом», а почта почти исчезла из работы.

В командах идеи идут снизу вверх — и кто первым закомитит свой код, тот и задаёт стандарт. Главная метрика успеха — не презентации, а работающий код.

Из-за огромного внимания общества и прессы компания крайне аккуратно делится информацией. Многое не анонсируется даже внутри.

🖥 В OpenAI Python везде:
Codex - это огромный монорепозиторий почти целиком сотоязий из Python кода. Все сервисы поднимаются через FastAPI, а данные проходят через Pydantic — это даёт простую валидацию и ускоряет разработку. В проекте есть немного Go и Rust в основном в сетевых компонентах, но это редкие исключения.

🔜 Кодинг на пределе
Codex сделали крошечной командой за 7 недель. Автор вспоминает бессонные ночи, утренние подъёмы и выходные в офисе. Команда была сильной, многие ушли от Цукерберга к Сэме— и это чувствуется по уровню инфраструктуры.

OpenAI —выгладит как странный гибрид: он подобен научному центру в стиле Лос-Аламоса, который случайно сделал самый хайповый продукт десятилетия. . Руководство комании активно отвечает в Slack, 600 000+ pull request'ов за 53 дня после запуска Codex!

OpenAI — это не просто «компания создавашая GPT». Это лаборатория, где безумная скорость сочетается с реальным и крутым продуктом. Они не боятся выкатывать новые фичи, не скрывают свой хаос и делают очень много интересного. Не идеальная система, но там правда делают вещи.

👉Полную статью можно почитать -здесь

@ai_machinelearning_big_data


#openai #ai #ml #llm #chatgpt

📈 OpenAI и Anthropic показывают взрывной рост прибыли в 2025.

— OpenAI удвоили ARR* за полгода: $6B → $12B
— Anthropic выросли в 5 раз за 7 месяцев: $1B → $5B

*ARR (Annual Recurring Revenue) — это годовой повторяющийся доход, один из ключевых финансовых показателей для компаний, особенно в сфере подписок (например, SaaS).

🧻 Интересное распределение выручки:
— OpenAI лидирует в подписках (частные и корпоративные пользователи)
— Anthropic чуть впереди по доходу с API: $3.1B против $2.9B
— Почти половина API-выручки Anthropic поступает всего от двух клиентов: Cursor и GitHub

🧑‍💻 ChatGPT обрабатывает более 3 миллиардов сообщений в день — и рост продолжается ускоряться.
Если год назад прирост пользователей составлял 2,5× в год, то теперь он достиг 4×.

Code Claude же даёт $400M ARR — в 2 раза больше, чем всего несколько недель назад.

Сегодня почти все ассистенты по умолчанию используют Claude 4 Sonnet.

Но если GPT‑5 перехватит лидерство — и те же Cursor или Copilot перейдут к OpenAI — расклад может быстро поменяться.

@ai_machinelearning_big_data


#OpenAI @Anthropic #ml #llm #ai

🔥 GPT-OSS — открытые модели с продвинутым ризонингом от OpenAI

🧠 Представлено два варианта:
— GPT-OSS-120B — 117B параметров, запускается на одной H100 (80GB)
— GPT-OSS-20B — 21B параметров, работает на 16GB GPU

💡 Оба варианта — MoE-модели (Mixture of Experts) с 4-битной квантизацией (MXFP4)

✔️ Особенности:
• Архитектура Token-choice MoE с SwiGLU
• Контекст до 128K токенов с RoPE
• Модель заточена на CoT (chain-of-thought)
• Поддержка instruction-following и tool-use
• Совместима с transformers, vLLM, llama.cpp, ollama
• Используется тот же токенизатор, что и в GPT-4o

Младшая модель может запускаться даже на локальном железе!

🏴‍☠️Лицензирование: Apache 2.0

https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0

🚀 Попробовать можно тут: https://www.gpt-oss.com/

💥 Официальный релиз: http://openai.com/open-models

@ai_machinelearning_big_data


#openai #opensource #chatgpt