Аэропорт Пулково собирается роботизировать процессы со Сбером и Яндексом

Пулково планирует масштабную роботизацию наземных операций. В частности, аэропорт уже с Яндексом занимаются разработкой цифровой карты аэропорта.

В первую очередь планируется автоматизировать подачу телетрапов, затем внедрить роботов-пылесосов для уборки противообледенительной жидкости и беспилотную снегоуборочную технику.

Гендиректор аэропорт сказал, что для беспилотных автомобилей не потребуется закупать новую технику – достаточно будет оборудовать уже имеющиеся машины.

Стоимость оборудования одной такой беспилотной машины составит около 3,2 млн рублей. В эту сумму входят контроллеры для связи с командным пунктом, системы аналитики, GPS, а также сенсоры, лидары и камеры.

При этом роботизация, по оценкам СЕО аэропорта, повысит производительность труда на 35%.

1-й в мире кейс, когда квантовые вычисления, машинное обучение создают лекарства

Компания Insilico совместно с учеными из разных университетов использовали квантовый компьютер IBM и машинное обучение для разработки реальных кандидатов в лекарства, подтвержденных экспериментально.

https://yangx.top/alwebbci/2932

Вот, что Китай делает с OpenAI! Сэм объявил о бесплатном пользовании модели o3-mini для всех и для пользователей платной версии (Plus).

Скоро, видимо, вообще подписки не будет…

Это прямая реакция на то, что сделали китайцы из #DeepSeek R1.

Вот, что значит конкуренция.

Откуда появился самый влиятельный китайский стартап #DeepSeek? И как он связан одним из крупнейших квантовых хедж-фондов Китая? История и развитие компании.

В конце 2024 малоизвестная китайская компания #DeepSeek внезапно оказалась в центре внимания мирового ИИ-сообщества, выпустив модель, сравнимую по возможностям с продуктами OpenAI и Anthropic, но при этом значительно более эффективную по стоимости.

Телеграм-канал @blockchainrf разбирается, как небольшой стартап из 100 человек достиг таких результатов и почему его подход к развитию ИИ может поменять правила игры. #историяdeepseek

Происхождение капитала

История DeepSeek неразрывно связана с High-Flyer - одним из крупнейших квантовых хедж-фондов Китая. В 2015 три инженера - Сюй Цзинь, Чжэн Давэй и Лян Вэньфэн (CEO) - основали High-Flyer после 8 лет разработки алгоритмических торговых систем. К 2021 фонд управлял активами в $15 млрд и владел внушительной инфраструктурой, включающей 10,000 GPU NVIDIA A100.

Однако в 2022 ситуация резко изменилась. На фоне экономического спада китайское правительство начало ужесточать регулирование высокочастотной торговли. Фонды High-Flyer показали значительные убытки. Правительство ввело ряд ограничений, включая запреты на торговлю и требования раскрытия стратегий.

Трансформация в ИИ-компанию

Вместо сворачивания бизнеса руководство приняло неожиданное решение - в 2023 была создана DeepSeek. Компания унаследовала от материнской структуры не только технологическую инфраструктуру, но и уникальный подход к управлению и найму персонала.

Кадровая политика - ставка на молодых пока неизвестных инженеров

Команда DeepSeek состоит преимущественно из недавних выпускников ведущих китайских университетов, аспирантов и молодых специалистов с небольшим опытом работы. Компания намеренно избегает найма признанных экспертов, делая ставку на энтузиазм и свежий взгляд.

Организационная структура построена на принципах максимальной свободы: отсутствуют формальные иерархии, сотрудники самостоятельно формируют команды под проекты, а доступ к вычислительным ресурсам предоставляется без бюрократических согласований.

Особый интерес представляет фигура CEO компании - Лян Вэньфэна. В отличие от многих руководителей китайских фондов, он не имеет опыта работы в западных компаниях. Выпускник факультета электронной инженерии Чжэцзянского университета, он с самого начала фокусировался на ИИ. Коллеги отмечают его уникальное сочетание технических компетенций с организационными способностями.

Бизнес-модель будущего

DeepSeek отличается от других ИИ-стартапов принципиальным отказом от венчурного финансирования и фокусом на открытом исходном коде. Компания видит свою роль в создании базовой технологической инфраструктуры для экосистемы ИИ-приложений, а не в прямой конкуренции на рынке конечных продуктов.

Видение будущего ИИ

Лян Вэньфэн обозначает 3 ключевых направления развития ИИ:
- Математика и программирование как "полигон" для тестирования AI
- Мультимодальные модели
- Углубленное развитие обработки естественного языка

Он ожидает достижения AGI в горизонте 2-10 лет, хотя признает, что даже внутри компании нет единого мнения о точном пути к этой цели.

Хотя компания возникла как побочный эффект государственного регулирования финансового сектора, прямых свидетельств государственного участия в DeepSeek нет. Компания подчеркивает свою независимость и открытость, что нетипично для китайского технологического сектора.

Трамп только что подписал указ о создании стратегического запаса биткоинов для США. Это исторический момент.

1-ая в мире страна, которая сделала это и это было частью предвыборной кампании Трампа
https://yangx.top/blockchainRF/10807

В 2021 году мы @blockchainrf предлагали создать такой же резервный фонд в России https://yangx.top/blockchainRF/10860

Согласно указу, создается Президентская рабочая группа по цифровым активам для укрепления лидерства США в сфере цифровых финансов.

Рабочая группа разработает нормативную базу, регулирующую цифровые активы, включая стейблкоины, а также создание стратегического национального запаса цифровых активов.

Запрещается агентствам предпринимать какие-либо действия по созданию, выпуску или продвижению цифровых валют центрального банка (CBDC).

Отменяется предыдущий указ администрации о цифровых активах и разработанный Министерством финансов структуру международного взаимодействия в области цифровых активов, которые подавляли инновации и подрывали экономическую свободу США и глобальное лидерство в сфере цифровых финансов.

8 стран владеют биткоином на уровне государства

Лидируют США и Китай — более 190 000 BTC каждая.

В этой схеме нет России, но надо отметить, что страна владеет биткоинами, когда конфискует их у кого-то.

Нет данных по общему количеству монет, которые изъяты в доход государства за последние 10 лет, но последний громкий случай - 1032,1 биткоин изъято у осужденного экс-следователя СКР Тамбиева.

Капитализация биткоина сегодня ~$2 трлн составляет около 11% от капитализации золота (~$18 трлн)

Биткоин считается лучшей формой денег, так как:

- Децентрализован и ограничен в количестве как золото
- Лучше делится на части
- Более портативен
- Возможно, более взаимозаменяем (сложнее подделать чем золото).

Все страны с золотым запасом должны держать минимум 11% резервов в биткоине.

В ближайшие 5-10 лет капитализация биткоина может превысить золото.

После того как США создадут стратегический резерв биткоина, за ними последуют страны G20.

DeepMind работает над проектом «Виртуальная клетка», позволяющая симуляцию биологических клеток с помощью ИИ

Такой же проект делает команда Марка Цукерберга, об этом далее по тексту.

Демис Хассабис сообщил, что команда, получившая Нобелевскую премию за разработку AlphaFold (это ИИ, который предсказывает структуру белков), теперь работает над проектом «Виртуальная клетка».

Цель этого проекта - создать компьютерную симуляцию биологических клеток с помощью ИИ.

По прогнозам, через 5 лет эта технология сможет помогать в:
- поиске новых лекарств
- тестировании лекарственных препаратов.

Отметим, что такие проекты уже делает команда CZI, финансируемая Цукербергом, а также компания Noetik.

Эти проекты, хотя и имеют схожие цели, отличаются несколькими ключевыми аспектами:

1. Фокус исследований:
- DeepMind, вероятно, будет использовать свой опыт в предсказании структур белков (AlphaFold) как основу
- CZI делает акцент на интеграции разных уровней (молекулярный, клеточный, тканевой)
- Noetik сфокусирована именно на поведении клеток в тканях и имеет большую базу реальных данных пациентов.

2. Текущий прогресс:
- DeepMind анонсировала планы на 5 лет вперед
- CZI представила концептуальную модель и план развития
- Noetik уже имеет работающую систему OCTO-VirtualCell с конкретными результатами

3. Масштаб данных:
- Noetik использует конкретную базу данных (40 миллионов клеток от 1000 пациентов)
- CZI и DeepMind, похоже, планируют более универсальный подход, не ограниченный конкретным набором данных

4. Специализация:
- Noetik больше специализируется на онкологии и конкретных тканях
- DeepMind и CZI стремятся создать более универсальные системы для разных типов исследований.

❗️Смена экономики:не ИТ-железо и не базовые ИИ-модели будут иметь долгосрочную ценность

Почему гонка за строительством ЦОДов может оказаться ошибкой, и как ИИ- агенты изменят расстановку сил в технологическом секторе?

В то время как участники WEF в Давосе обсуждают масштабное строительство ЦОДов, мы видим фундаментальные изменения, которые могут обесценить эти инвестиции. Главный вопрос: куда будет течь экономическая ценность в мире, где ИИ-агенты радикально снизят стоимость интеграции между системами?

OpenAI выпустила ИИ-агента Operator — 1-й шаг к новой эре автоматизации. Также своих агентов выпустили и другие ИТ-гиганты, смотрите здесь.

По мнению Андрея Карпаты, одного из основателей OpenAI, период 2025-2035 годов станет "десятилетием агентов".

"Сегодня Operator может найти вам ланч в DoorDash или забронировать отель. Завтра вы сможете запустить группу из таких агентов для долгосрочных задач по вашему выбору, например, для управления целой компанией", — прогнозирует Карпаты.

Риск обесценивания

«Если стоимость интеграции станет нулевой, стоимость переключения между системами тоже будет нулевой, и исчезнет борьба за то, чтобы стать центральным 'хабом' данных... весь этот SaaS и платформенный джаз не будет стоить и копейки», — говорит Сэм Лессин, венчурный инвестор.

Стив Су, технологический инвестор: «Через 5-10 лет фундаментальные возможности ИИ могут полностью обесценить текущие прогнозы по капитальным затратам. Сейчас идут огромные инвестиции в строительство дата-центров, исходя из текущих представлений о необходимых вычислительных мощностях для ИИ.Но эти инвестиции могут оказаться сильно завышенными, потому что:

1. Алгоритмы становятся эффективнее (уже есть примеры 30-кратного улучшения)
2. Маленькие дистиллированные модели показывают хорошие результаты
3. Человеческая изобретательность может привести к еще большей оптимизации.

Что станет товаром (то есть станет широкодоступным и дешевым)?

- Базовые модели (foundation models) - они будут как операционные системы

- Вычислительные мощности - из-за возможного перестроя дата-центров

А где будет реальная ценность:
1. В практическом применении AI для конкретных случаев использования
2. В адаптации моделей под специфические потребности клиентов
3. В создании реальных решений на основе ИИ.

Новая архитектура бизнеса

ИИ-агенты предлагают новую эру в веб-интероперабельности для координации недетерминированной работы. Больше не будет одна система делать точные вызовы к другой системе. Вместо этого у нас будут ИИ-агенты, которые обрабатывают запросы и распределяют их между другими агентами.

Несмотря на оптимистичные прогнозы, существуют серьезные препятствия:

1. Мультимодальность только начинает интегрироваться с языковыми моделями.

2. Проблема обработки длительных последовательностей данных не решена.

3. Безопасность агентных систем сложнее безопасности чат-ботов.

4. Риски реальных финансовых последствий от ошибок агентов.

Новая роль человека

"Вы сможете быть своего рода CEO, контролирующим 10 агентов одновременно, иногда спускаясь в траншеи, чтобы разблокировать что-то", — описывает будущее Карпаты. Человеческая роль эволюционирует от исполнителя к супервайзеру систем автоматизации.

В новой реальности успех будет определяться не масштабом инфраструктуры или размером существующей клиентской базы. Главным станет способность создавать эффективные системы взаимодействия между ИИ-агентами и людьми для решения конкретных бизнес-задач. Это ставит под вопрос долгосрочную ценность традиционных технологических платформ и может привести к полному переосмыслению архитектуры корпоративного программного обеспечения.

Ст.исследователь #NVIDIA: #DeepSeek доказал, что ИИ инфраструктура и базовые ИИ-модели станут товаром

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

Все это сходится с нашим предыдущим постом.

Маск внедряет блокчейн в правительстве США для повышения эффективности работы

Департамент правительственной эффективности (DOGE) Илона Маска уже провел встречи с различными поставщиками блокчейн-решений, хотя конкретные сети пока не разглашаются, и обсуждения находятся на ранних стадиях.

Сейчас изучаются возможности использования блокчейна для отслеживания расходов и управления активами в государственном секторе.

DOGE работает в основном секретно, используя зашифрованные приложения для обмена сообщениями. Недавно произошли изменения в руководстве после ухода со-лидера Вивека Рамасвами.

Итоги уходящей недели, что имеет значение в России и мире

Текст недели: не ИТ-железо и не базовые ИИ-модели будут иметь долгосрочную ценность. А что? Читайте здесь.

1. Павел Дуров создает монополию вокруг Telegram и блокчейна TON. Подробности тут.

2. Китайский стартап #DeepSeek поднял на уши, выпустив ИИ-модель DeepSeek-R1. Команда сделала 2 важных прорыва.
Откуда появился вообще этот стартап, читайте тут.

3. На этом фоне OpenAI объявил, что делает свою модель о3 mini бесплатной.

4. Между тем, госкорпорации продолжают закупать иностранное ИТ-железо, причём закупки выросли до ₽28 млрд.

5. Свежий отчет о состоянии микроэлектроники в России.

6. Россети хотят получить контроль по размещению майнинг-центров и новые тарифные механизмы.

7. Разгорелся серьезный скандал вокруг одного из ключевых инструментов оценки математических способностей языковых моделей. Выяснилось, что OpenAI тайно финансировала его разработку и имела эксклюзивный доступ к данным.
Подробности тут.

8. Китайцы выпустили ИИ-модель #Kimi, и она превосходит GPT-4 и Claude 3.5 в некоторых задачах более чем на 550%.

9. Дарио Амодей, со-основатель Anthropic заявил, что к 2027 ИИ превзойдет интеллект человека. А также объявил о новых запусках.  

10. Великобритания выделила проектам £69 млн на развитие нейротехнологий.

11. OpenAI+Softbank+Oracle создают СП Stargate с объемом инвестиций $500 млрд.

12. Что стоит на самом деле за проектом OpenAI - Stargate на $500млрд? Разбор проекта здесь.

13. Microsoft и OpenAI меняют условия эксклюзивности партнерства.

14. ByteDance представили ИИ-агента,который превзошел GPT-4 в работе с компьютерными интерфейсами.

15. Компания Трампа становится ключевым игроком на крипто рынке.

16. ИИ-агент от OpenAI выпущен. Все подробности здесь.

17. В Шанхае открылся 1-й в Китае центр подготовки роботов -гуманоидов.

18. Xanadu представила 1-й в мире модульный фотонный квантовый компьютер под названием Aurora.

19. 1-й в мире кейс, когда квантовые вычисления, машинное обучение создают реальных кандидатов в лекарства, подтвержденных экспериментально.

20. Трамп подписал указ о создании стратегического запаса биткоинов для США.

21. Какие страны владеют биткоинами? Карта.

22. DeepMind работает над проектом «Виртуальная клетка», позволяющая симуляцию биологических клеток с помощью ИИ.

23. Ст.исследователь NVIDIA: #DeepSeek доказал, что ИИ инфраструктура и базовые ИИ-модели станут товаром.

24. Маск внедряет блокчейн в правительстве США для повышения эффективности работы.

25. Обзор Agentic RAG.

26. Как создать хедж-фонд на базе ИИ, использующий множество агентов для принятия торговых решений. Ответ тут.

27. Google инвестировал $1млрд в Anthropic.

28. ByteDance выпустила конкурента Cursor IDE.

29. Свежая статья под названием Mona о безопасности ИИ от Google.

30. Perplexity запустил ИИ-ассистента для своего поисковика. Функционал работает пока для пользователей Android.

31. Mistral идет на IPO.

Китайское ИИ-приложение #DeepSeek обогнало ChatGPT и стало приложением №1 в App Store в США.

Open source догоняет закрытые модели.

В российском App Store приложение на 13-месте, так как на первом месте у россиян VPN.

Кстати, кто не в курсе #DeepSeek работает бесплатно и без VPN.

❗️Банк Китая выделяет 1трлн юаней (~$140млрд) на ИИ

В течение следующих 5 лет банк планирует предоставить финансирование в размере не менее 1 триллиона юаней ($137 млрд) для развития экосистемы ИИ в стране.

Банк Китая применяет экосистемеый подход.
Для максимальной эффективности создается единая система поддержки, включающая:
- Интеграцию с инвестиционными фондами группы Bank of China
- Сотрудничество с ведущими инвестиционными банками
- Специальные программы для стартапов и перспективных компаний.

Ключевые направления финансирования:

1. Развитие базовых технологий и инфраструктуры

- Поддержка ЦОДов и вычислительных комплексов
- Финансирование разработки моделей и алгоритмов ИИ
- Создание технологических парков и сопутствующей инфраструктуры

2. Практическое применение ИИ
Особое внимание будет уделено развитию следующих направлений:
- ИИ в робототехнике
- Биопроизводство с применением ИИ
- Разработка новых материалов
- Низковысотная экономика (беспилотные летательные аппараты)

3. Формы поддержки

Банк предложит комплексный набор финансовых инструментов:
- Акционерное финансирование и облигации (минимум 300 млрд юаней)
- Кредитные продукты
- Страховые программы
- Лизинговые решения

Выглядит как ответ на проект Stargate от OpenAI, SoftBank и Oracle.

Российские ученые в составе международной группы сделали открытие для создания нейроморфных процессоров

Драконовская перемежаемость: новое открытие в нейродинамике https://yangx.top/alwebbci/2941

На что реально может повлиять это открытие?

1. Нейроморфные вычисления:

- Лучшее понимание принципов синхронизации в биологическиподобных системах

- Потенциальная оптимизация энергопотребления нейроморфных процессоров

- Новые подходы к организации взаимодействия искусственных нейронов

2. Нейроинтерфейсы:

- Улучшенное понимание механизмов синхронизации нейронов может помочь в разработке более точных BCI

- Потенциальное применение в системах декодирования нейронных сигналов

Авторы этого значимого труда

1. Писарчик Александр Николаевич(Центр биомедицинских технологий, Мадридский политехнический университет)

2. Башкирцева Ирина Адольфовна (Институт математики и компьютерных наук, Уральский федеральный университет)

3. Ряшко Лев Борисович (Институт математики и компьютерных наук, Уральский федеральный университет).

#DeepSeek вызвал раскол среди крупнейших инвест аналитиков: одни видят крах рынка ИИ, другие - новые возможности

Прорыв китайской ИИ-компании DeepSeek, сократившей стоимость обучения ИИ моделей в 20 раз и уменьшившей требования к GPU с 100,000 до 2,000, вызвал острые дебаты на Уолл-стрит.

Вот, что говорят аналитики.

1. Медведи - конец эпохи дорогого ИИ-железа

#JPMorgan предупреждает о возможной переоценке всего инвестиционного цикла в ИИ. DeepSeek показывает, что будущее за эффективностью, а не за наращиванием мощностей.

#Raymond James отмечает, что если инновации DeepSeek будут широко приняты, потребность в огромных GPU-кластерах может существенно снизиться. Это прямой удар по бизнес-модели NVIDIA и других производителей.

#Jefferies уже прогнозирует снижение капитальных затрат на ИИ к 2026 году и предлагает инвесторам выбирать между двумя стратегиями: продолжать инвестировать в вычислительные мощности или сделать ставку на эффективность.

2. Быки - новые возможности для роста

В противоположном лагере:

#Cantor утверждает, что разработки DeepSeek приведут к увеличению, а не уменьшению спроса на GPU. Они рекомендуют покупать акции NVIDIA на любых падениях.

#Bernstein считает панику преувеличенной и сохраняет позитивные рейтинги для NVIDIA и Broadcom.

#Citi, признавая вызов американскому доминированию, подчеркивает сохраняющееся преимущество в доступе к передовым чипам.

Такой раскол мнений среди ведущих аналитиков показывает, что рынок пока не может точно оценить последствия инноваций #DeepSeek. Это создает повышенную волатильность и неопределенность в секторе.

История показывает, что в таких случаях правы могут оказаться обе стороны - в краткосрочной перспективе мы можем увидеть коррекцию, но в долгосрочной - рост всего рынка за счет расширения доступности технологии.

Ключевым фактором станет скорость, с которой рынок сможет адаптироваться к новой реальности более эффективных ИИ-моделей. Возможно, мы стоим на пороге фундаментальной перестройки всей индустрии ИИ, где акцент сместится с железа на программные решения и эффективность использования ресурсов.

#DeepSeek только что выпустили еще одну ИИ-модель, которая не хуже DaLLE-3 от OpenAI, бесплатна и с открытым исходным кодом для генерации изображений

И это все происходит на фоне того, что они сегодня ограничили регистрацию новых пользователей и на фоне хакерской атаки.

Кому выгодно лидерство #DeepSeek? Какой ИТ-гигант помог ему и зачем?

В то время как технологическое сообщество пытается осмыслить прорыв DeepSeek, аналитики спорят о будущем #NVIDIA, а инвесторы переоценивают миллиардные вложения в ИИ-инфраструктуру, #Meta* сохраняет удивительное спокойствие. А Андрей Карпатый, со-основатель OpenAI может объяснить это спокойствие.

Мы @blockchainrf стараемся проанализировать все происходящее вокруг #DeepSeek, а также сопоставить с тем, что говорили и делали ИТ-гиганты в части open source. И отмечаем, что среди гигантов Meta первая продвигала открытый исходный код. Потом присоединились #Google, #Microsoft и др.

Только что Андрей #Карпатый написал большой пост про DeepSeek и отметил 2 ключевых момента:
1. Глубокое обучение имеет "ненасытный аппетит" к вычислениям
2. Существует два типа обучения:
- Имитационное (как текущие LLM)
- Обучение с подкреплением (RL) - значительно более мощное.

Анализируя хронологию событий и заявлений Meta за последние 2 года, мы видим признаки тщательно спланированной стратегии. Это наша @blockchainrf интерпретация, основанная на открытых данных.

Вот, на что мы обращаем внимание:

1. 2023: Первые намеки

Летом Ян #ЛеКун шокирует сообщество заявлением "Machine Learning sucks!"на симпозиуме в Гонконге. Он не критикует, он намекает на необходимость принципиально нового подхода.

В ноябре Meta представляет I-JEPA - альтернативу трансформерам. Это не эксперимент, а первый шаг к чему-то большему. Фокус на обучении с подкреплением вместо имитации.

2. 2024: Подготовка почвы.

ЛеКун методично формирует новую повестку:
- Март: "Не тратьте время на LLM"
- Май: Концепция "objective-driven" архитектуры
- Июль: Партнерство с Groq (новые LPU чипы)
- Октябрь: Детальное видение Objective-Driven AI

Неожиданный ход летом 2024 -
Meta делает то, чего никто не ожидал - открывает исходный код Llama и активно продвигает идею открытого ИИ. На первый взгляд, это кажется рискованным. Но был ли это риск?

- Открытие исходного кода Llama
- Активное продвижение открытого ИИ
- На первый взгляд - риск, на деле - расчет

Карты раскрываются (январь 2025).

DeepSeek, используя наработки Meta:
- Снижает стоимость обучения в 20 раз
- Работает на обычных GPU
- Достигает уровня закрытых моделей

Реакция ЛеКуна на работу DeepSeek - короткий твит: "Nice job! Open research / open source accelerates progress." За этой сдержанностью - триумф стратегии.

На прошлой неделе было заявление ЛеКуна в Давосе о "новой парадигме ИИ в ближайшие 3-5 лет" читается теперь совсем иначе. Meta не просто предсказывает будущее - она методично его создает.

Гениальная стратегия Meta:
1. Открыли код -> DeepSeek использовал и улучшил
2. Создали конкуренцию закрытым моделям
3. Сами готовят следующий прорыв.

Если объединить наблюдения Карпати о природе глубокого обучения, последовательные заявления ЛеКуна и действия Meta, складывается картина удивительно продуманной стратегии. Пока все обсуждают эффективность текущих подходов, Meta, похоже, готовит следующий ход в ИИ.

*Запрещенная организация в России.

Сэм Альтман обещает скорый релиз следующего поколения ИИ-моделей - это реакция на успех #DeepSeek

СЕО OpenAI признал впечатляющие результаты DeepSeek R1, особенно отмечая соотношение цена/качество.

Одновременно с этим он обещает представить лучшие модели от OpenAI в скором времени, ускоряет релизы.

Также Сэм заявил, что OpenAI делает ставку на масштаб вычислений. Они видят преимущество в количестве ресурсов и в их исследовательской работе. Это их ответ на эффективность #DeepSeek.

Он намекнул на появление следующего поколения моделей.
Мир будет поражен следующим поколением моделей
«Мы принесем вам AGI и даже больше», - написал Сэм Альтман.

#ByteDance представили ИИ-модель #Doubao-1.5-pro, вот её характеристики и сравнение с DeepSeek-R1

Doubao-1.5-pro - закрытая ИИ-модель с акцентом на оптимальный баланс производительности и эффективности использования ресурсов.

1. Архитектурные характеристики :
- Использует разреженную MoE (Mixture of Experts) архитектуру
- Достигает 7-кратного увеличения эффективности параметров по сравнению с плотными моделями
- Требует значительно меньше активных параметров при сохранении высокой производительности
- Превосходит показатели Llama3.1-405B при меньших вычислительных затратах

2. Мультимодальные возможности:
- Встроенная поддержка обработки изображений и речи
- Оригинальная система динамического разрешения для работы с изображениями
- Улучшенное понимание визуального контекста
- Интеграция речевых возможностей на уровне архитектуры

3. Производительность:
- На MMLU: 88.6%
- GPQA: 65.0%
- Показывает сильные результаты в задачах рассуждения (BBH: 91.6)

Сравнение с DeepSeek-R1.
Ключевые различия в подходах:

1. Doubao-1.5-pro фокусируется на эффективности и мультимодальности, стремясь достичь максимальной производительности при минимальных ресурсах.

2. DeepSeek-R1 делает акцент на улучшении способностей к рассуждению через масштабное обучение с подкреплением.

Практические выводы:

- Doubao-1.5-pro может быть предпочтительнее для задач, требующих эффективного использования ресурсов и мультимодальных возможностей.

- #DeepSeek-R1 лучше подходит для сложных задач рассуждения и может быть легче интегрирован благодаря открытому исходному коду

Обе модели представляют собой значительный шаг вперёд в развитии языковых моделей, но с разными приоритетами в своей архитектуре и оптимизации.

О том, что #DeepSeek дизраптит развитие ИИ мы писали ещё в ноябре 2024 https://yangx.top/blockchainRF/10885

Все то, что вы видите сейчас, наш канал @blockchainrf написал прогноз 2 месяца назад.

Все посты с #DeepSeek теперь с хэштегами, так вам будет удобнее ориентироваться в релизах и их таймлайне.