#DeepSeek представили новый метод обучения модели, который позволяет создать более "думающих" ИИ-агентов для программирования, которые не просто генерируют код, а понимают, что и зачем они делают.

CodeI/O - новый метод, когда ИИ-модели обучаются предсказывать входные и выходные данные программного кода, одновременно объясняя свои рассуждения на естественном языке с помощью подхода COT (цепочка рассуждений).

Представьте, что вы учите кого-то программировать. Обычно вы показываете пример кода и объясняете, что происходит.

CodeI/O делает то же самое, но в масштабе - он учит ИИ не просто копировать код, а понимать логику его работы.

Самое важное преимущество - ИИ учится объяснять свои решения. Это как если бы программист не просто написал код, но и подробно объяснил, почему он выбрал именно такое решение.

Особенно важно то, что система учится на своих ошибках (CODEI/O++). Это делает её более надёжной и способной избегать типичных ошибок программирования.

Baidu, ByteDance не пришли на знаковую встречу с Си Цзиньпиным, а кто был и зачем все собрались, рассказываем в этом посте

Сегодня глава КНР Си Цзиньпин провел историческую встречу с руководителями ведущих частных компаний, среди которых большинство - представители ИИ, робототехники, интернета и телекома. Последняя подобная встреча проводилась в 2018 году на фоне торговой войны с США.

Сегодня Си обещал частному бизнесу большую поддержку, так как рассчитывает на них, как ключевой фактор стабилизации экономики в 2025 году.

В первом ряду сидели:
- Джек Ма (Alibaba) – первое публичное появление такого уровня за несколько лет
- Пони Ма (Tencent) – второй богатейший человек Китая с состоянием $52.1 млрд
- Жэнь Чжэнфэй (Huawei)
- Ван Чуаньфу (BYD)
- Лэй Цзюнь (Xiaomi)

Также присутствовал на встрече основатель #DeepSeek Лян Вэньфэн.

Интересно отсутствие некоторых ключевых фигур технологического сектора Китая :

Робин Ли (основатель Baidu)
Чжан Имин (основатель ByteDance, владелец TikTok).

Это может говорить как о смещении приоритетов в технологическом секторе, а также о возможных изменениях в стратегических направлениях развития, или о новой расстановке сил в китайской технологической индустрии. А может быть эти люди просто заболели…

Отраслевые акценты

Заметно изменение в составе участников по сравнению с 2018 годом:

1. Увеличилось присутствие компаний, ориентированных на потребительский рынок (B2C).

2. Сократилось количество представителей промышленных компаний среднего звена.

3. Усилился акцент на компании, специализирующиеся на ИИ,
робототехнику и полупроводники.

Встреча прошла на фоне:

1. Подготовки первого базового закона о развитии частного сектора.

2. Технологического противостояния с США в сферах ИИ и полупроводников.

3. Необходимости стимулирования экономического роста.

Компания Маска xAI представила новую ИИ-модель Grok 3, которая превосходит #DeepSeek R1 и на уровне o1-pro от OpenAI за $200/месяц

Всего за 1 год работы xAI удалось создать модель, конкурирующую с лидерами индустрии. Особенно впечатляет скорость развития и внедрение инновационных подходов, таких как режим Thinking. При этом команда продолжает активную работу над улучшением модели, обещая регулярные обновления.

Сравнение с конкурентами:
- Сопоставим по возможностям с o1-pro от OpenAI ($200/месяц)
- Превосходит DeepSeek-R1 и Gemini 2.0 Flash Thinking
- В некоторых задачах превосходит GPT-4
- Даже мини-версия (Grok-3 mini) показывает конкурентные результаты

Технические характеристики:
- обучалась на 200,000 GPU
- 10-кратное увеличение объема тренировки по сравнению с Grok 2
- Рекордный показатель ELO 1400 в Chatbot Arena
- Лидирующие позиции в тестах:
* AIME'24 (математика): 93%
* GPQA (наука): 85%
* LCB (программирование): 79%

Стратегия Open Source от xAI:
Компания планирует открывать код предыдущих версий после стабильного релиза новых. После полного релиза Grok 3 обещают открыть исходный код Grok 2. Ожидаемые сроки: в течение нескольких месяцев.

Это интересно в контексте того, что сейчас в open-source доминируют Meta с Llama (запрещенная организация в РФ) и Mistral. Появление кода Grok может существенно изменить ландшафт открытых ИИ-моделей.

Уникальные особенности:
- Способность к нестандартному мышлению (попытка решить гипотезу Римана)
- Эффективная работа с пространственными задачами
- Улучшенные способности рассуждения при включенном режиме Thinking
- Быстрая обработка и анализ научных статей.

Ключевые особенности:

1. Thinking Mode:
- Уникальная способность пошагового решения сложных задач
- Успешно справляется с задачами, где другие модели дают сбой
- Исправляет типичные ошибки базовой модели
- Особенно эффективен в математических вычислениях

2. DeepSearch:
- Продвинутая система поиска с перепроверкой источников
- Успешно отвечает на вопросы о текущих событиях
- Уровень сравним с Perplexity DeepResearch
- Имеет некоторые ограничения в работе с Twitter/X
- Иногда может создавать несуществующие URL

Доступность:
- Веб-версия на grok.com
- Разрабатывается приложение SuperGrok
- Планируется релиз голосового интерфейса
- После стабильного релиза Grok 3 обещают открыть исходный код Grok 2

Учитывая темпы развития и уже достигнутые результаты, Grok 3 имеет все шансы стать одним из ключевых игроков на рынке ИИ. Однако, как отмечает Карпаты, необходимо дождаться более полных оценок в течение следующих недель для окончательных выводов.

Говорят, что #StepFun - новый #DeepSeek

Китайская компания StepFun представила 2 ИИ - продукта:

1. Step-Video-T2V - модель для преобразования текста в видео размером 30млрд параметров.

2. Step-Audio - крупная модель (130млрд параметров) для работы с аудио и речью, которая может понимать и генерировать речь.

Размер модели - 130млрд параметров это очень много для речевой модели, что потенциально означает высокое качество работы.

Модели выпущены под открытой лицензией Apache 2.0, что позволяет их свободно использовать.

https://yangx.top/alwebbci/3015

#DeepSeek и #Kimi представили технологии, которые могут изменить возможности языковых моделей

Сразу 2 китайские компании
DeepSeek и Kimi почти одновременно анонсировали технологии, которые могут кардинально изменить возможности языковых моделей.

DeepSeek представили NSA, а Kimi выпустила MoBA - два подхода к решению одной из главных проблем современных ИИ систем - неэффективной работы с длинными текстами.

Современные ИИ модели тратят до 80% времени обработки длинных текстов на механизм внимания. Это приводит к огромным затратам на вычисления. Ограничивает возможности работы с большими документами, кодовыми базами и длинными диалогами.

DeepSeek NSA предлагает трехуровневый подход:
- Сжатие токенов для общего контекста
- Умное выделение важных частей текста
- Локальный анализ через "скользящее окно".

Kimi MoBA использует:
- Разделение контекста на блоки
- Умную систему выбора релевантных блоков
- Плавное переключение между полным и разреженным вниманием.

Результаты:
- NSA: ускорение до 11.6 раз при декодировании. NSA оптимизирован под современные GPU архитектуры.
- MoBA: ускорение в 6.5 раз в производственной среде. MoBA предоставляет открытый исходный код.
- Оба решения сохраняют или улучшают качество работы моделей. Обе технологии можно интегрировать в существующие системы.

Для бизнеса преимущества:

- Снижение стоимости использования ИИ

- Возможность работы с большими документами

- Более эффективная автоматизация процессов.

Эксперты отмечают несколько ключевых моментов:

1. Технологии переходят от простой оптимизации к фундаментальным изменениям в работе ИИ.
2. Найден баланс между возможностями и стоимостью вычислений.
3. Открываются новые возможности для практического применения.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Прорывы в науке и технологиях

1. Arc Institute представил Evo 2 - крупнейшую ИИ-модель для работы с геномами.

2. Представлена LUMI-lab - умная лаборатория для разработки лекарств с помощью ИИ.

3. #DeepSeek и #Kimi показали новые технологии для эффективной работы с длинными текстами.

4. Figure создала робота Helix с инновационной архитектурой управления.

5. Halliday запустила первый ИИ-агент протокол для создания блокчейн-приложений.

Новые модели и разработки:

6. StepFun представила две модели: Step-Video-T2V для преобразования текста в видео и Step-Audio для работы с аудио.

7. Microsoft представила Muse - ИИ для генерации игровых последовательностей.

8. Sakana AI создала AI CUDA Engineer для оптимизации CUDA ядер.

9. HuggingFace выпустила "Ultra-Scale Playbook".

10. Google выпустила SigLIP 2 - мощный кодировщик изображений и текста.

11. Meta(запрещенная в РФ) представила MLGym - новую среду для обучения ИИ-агентов. А также EgoMimic - платформу для обучения роботов с использованием AR-очков.

12. Mistral анонсировала Saba - первую региональную языковую модель.

13. Представлена Krutrim LLM - многоязычная модель для индийских языков.

Тренды развития ИИ и технологий

14. Рост значимости ИИ и deep tech в создании единорогов.
15. Карта рынка и развитие нейроинтерфейсов с объемом рынка $1.43 млрд.
16. Ускорение смены технологического лидерства в сфере ИИ.
17. Развитие агентной коммерции и автономных ИИ-покупателей.

Ключевые события в России:

18. Д. Зауэрс, зампредправления Газпромбанка представил альтернативные проекты Neuralink и Tesla. А также проекты в квантовых технологиях и биотехе.

19. Курчатовский институт и Росатом планируют развивать лунную энергетику.

20. Евгений Касперский попросил у главы Минцифры доступ к телефонным разговорам всех пользователей.

21. А. Крайнов, глава ИИ Яндекса, предупредил о возможной нехватке электроэнергии для ИИ.

22. Усиление контроля за операциями с цифровым рублем. Почему цифровой ₽ может стать неактуальным, не успев запуститься? Ответ тут.

23. Венчурный рынок РФ в стагнации с падением на 16%

Ключевые корпоративные новости

24. Microsoft представила первый в мире квантовый процессор Majorana 1 с топологическим ядром, что может ускорить развитие квантовых вычислений.

25. Сатья Наделла обозначил новые приоритеты Microsoft: фокус на практическом применении ИИ через Copilot и Azure, а не на AGI.

26. xAI представила Grok 3, который конкурирует с ведущими моделями и доступен через X(Twitter).

27. Google выпустила AI co-scientist для помощи учёным в исследованиях.

28. Google добавили в Gemini Advanced бесконечную память

29. Произошел взлом биржи Bybit с потерей $1.46 млрд. СЕО биржи обратился к Виталику Бутерину за помощью.

30. Мира Мурати (экс-CTO OpenAI) основала новую компанию, собрав команду из ключевых ИИ-проектов.

31. Илья Суцкевер привлекает $1 млрд для своего стартапа SSI при оценке в $30 млрд.

32. Создатели ChatGPT раскрыли секреты разработки системы на лекции в Стэнфорде.

DeepSeek готовится к выходу новой модели R2 и открывает код новых технологий

#DeepSeek не отстает от гонки за выпуск новых лучших моделей, после выходов Anthropic, OpenAI и Google компания собирается выпустить свою новую модель R2 раньше изначально запланированного срока в мае.

Параллельно с этим компания делает стратегический ход, открывая доступ к двум критически важным технологиям: DeepEP и FlashMLA.

DeepEP — первая библиотека с открытым исходным кодом для эффективной коммуникации в моделях на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Именно эта технология позволила DeepSeek создать свою модель R1, которая превзошла западных конкурентов при значительно меньших затратах на обучение (около $6 млн).

В дополнение к DeepEP, компания представила FlashMLA — высокоэффективный декодирующий модуль для GPU архитектуры Hopper. Этот компонент достигает впечатляющих показателей: 3000 ГБ/с при операциях с памятью и 580 TFLOPS при вычислительных операциях на GPU H800, что критически важно для быстрой работы крупных моделей.

Интересно, как в этот раз стратегия DeepSeek по открытию своих технологий повлияет на западных конкурентов? Что они сделают? Наблюдаем.

Вот это конкуренция! #DeepSeek обваливает цены на экономику ИИ, а OpenAI делает Deep research массовым - это демократизация ИИ

Свежие анонсы лидеров ИИ подтверждают прогноз нашего канала @blockchainrf о том, что базовые ИИ-модели станут товаром, а реальная ценность будет в агентах и специализированных решениях.

DeepSeek сегодня объявил сразу 2 важных анонса:

1. Ценовая война. С сегодняшнего дня компания вводит агрессивные скидки в непиковые часы (16:30-00:30 UTC):
- DeepSeek-V3: -50%
- DeepSeek-R1: -75% (!)

Вдумайтесь: стоимость вывода для R1 падает с $2.19 до $0.550 за миллион токенов. Это прямое подтверждение тезиса о том, что базовые ИИ-модели становятся товаром.

2. Технологическая демократизация. DeepSeek выпускает DeepGEMM — высокоэффективную библиотеку с выдающимися характеристиками. Подробности тут.

А OpenAI движется к модели "интеллект как сервис"

Одновременно OpenAI делает серию анонсов, показывающих переход от продажи доступа к моделям к продаже уровней интеллекта:

1. Deep research для всех платных пользователей.
- Plus, Team, Edu и Enterprise получают 10 запросов/месяц
- Pro пользователи — 120 запросов/месяц

2. Advanced Voice на базе GPT-4o mini для бесплатных пользователей:
- Бесплатный доступ к технологии, но с ограничениями
- Plus и Pro получают расширенные возможности

В то же время Alibaba бросает вызов в сфере ИИ-видео и выпускает Wan2.1 — набор продвинутых моделей для видео:
- Генерация в 2,5 раза быстрее SOTA моделей
- Превосходная работа со сложными движениями и физикой
- Работает на китайском и английском языках.

Что это значит для рынка ИИ?

1. Базовые модели становятся товаром. Как мы писали ранее, базовые ИИ-модели станут как ОС — широкодоступными и дешевыми. Мы наблюдаем это в реальном времени с ценовой политикой DeepSeek.

2. Смещение ценности к специализированным решениям.
OpenAI фокусируется на создании функций вроде Deep research — это уже не просто API, а готовое решение конкретной проблемы.

3. Многоуровневая стратегия монетизации.
Компании четко сегментируют функциональность по уровням подписки:
- Бесплатный уровень: базовые возможности
- Plus/Team: доступ к продвинутым функциям с ограничениями
- Pro/Enterprise: максимальные возможности

4. Эффективность вместо сырой мощности. DeepSeek с их компактным, но мощным DeepGEMM подтверждает, что "алгоритмы становятся эффективнее" и "маленькие дистиллированные модели показывают хорошие результаты".

Топ-100 самых популярных потребительских ИИ-приложений - отчет a16z

Главные тренды:

После начального плато ChatGPT удвоил свою аудиторию за последние 6 месяцев, достигнув 400 млн еженедельных активных пользователей к середине февраля 2025 года.

Рост связан с выпуском новых моделей: GPT-4o (апрель-май 2024), Advanced Voice Mode (июль-август 2024) и o1 (сентябрь-октябрь 2024).

175 млн пользователей используют мобильное приложение.

Внезапный взлет #DeepSeek, который занял 2-е место по трафику всего за 10 дней.
Достиг 10 млн пользователей за 20 дней, обогнав темпы роста ChatGPT.

В ИИ-видео наблюдается фрагментация рынка по стилям и интерфейсам: Sora — универсальный генератор, Hailuo отличается точным следованием промптам, Kling предлагает контроль движения камеры и синхронизацию губ.

ИИ-редактирование видео остается ключевым потребительским сценарием использования.

Расцвет инструментов для создания контента

Рост двух категорий: агентные IDE для разработчиков (например, Cursor) и
и платформы text-to-web для нетехнических пользователей.

Монетизация и популярность

Только 40% самых популярных мобильных приложений также входят в топ по выручке.

ChatGPT лидирует как по MAU, так и по конверсии и доходу на пользователя. Интересно, что клоны ChatGPT составляют 12% как в списке по использованию, так и в списке по доходам.

Не все популярные ИИ-приложения (по количеству пользователей) приносят больше всего денег, и наоборот. Некоторые приложения зарабатывают много через подписки, даже если у них не много активных пользователей. Это говорит о том, что пользователи готовы платить за специализированные функции, даже если они не используют приложение каждый день.

Успех в ИИ не всегда измеряется количеством пользователей — доходы могут быть выше у приложений, предлагающих уникальные платные функции, даже если они менее популярны.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире:

Эндрю Барто и Ричард Саттон получили премию Тьюринга за разработку метода обучения с подкреплением

ИИ: разработки и инвестиции

Google трансформирует Gemini в универсального ИИ-агента с возможностью обработки видео и демонстрации экрана в реальном времени.

Microsoft запустил 1-ого в мире голосового ИИ-агента для здравоохранения.

Чат-бот Grok от Илона Маска умеет прослушивать пользователей даже при закрытом приложении.

Cohere выпустил бесплатный мультиязычный ИИ в WhatsApp

Сэм Альтман сообщил инвесторам о планах продавать ИИ-агентов по цене от $2000 до $20000 в месяц.

Google интегрирует модель Gemini 2.0 в поисковую систему.

Китайские исследователи создали 1-й универсальный ИИ-агент Manus, превосходящий аналог от OpenAI DeepResearch.

Claude от Anthropic будет работать со спутниковыми данными в режиме онлайн, а суперинтеллект компании ожидается к 2026 году.

Представлен новый метод MALT для улучшения рассуждений через многоагентное обучение LLM.

Mistral решил проблему парсинга PDF с новым OCR API, обрабатывающим 1000-2000 страниц за $1.

Ai21 выпустил Jamba 1.6 — лучшую открытую модель для корпоративного использования.

Alibaba представила QwQ-32B — новую модель рассуждений с 32 миллиардами параметров.

Квантовые и традиционные вычисления

Китай представил Zuchongzhi-3 — квантовый процессор со 105 кубитами, соперничающий с Willow от Google.

Foxconn инвестирует $900 млн в строительство крупнейшего в мире завода по производству ИИ-серверов в Мексике

Sophgo представил первые RISC-V серверы с поддержкой моделей DeepSeek R1 (от 1,5B до 70B параметров).

Робототехника и нейротехнологии

Российский разработчик нейроинтерфейсов Elvis получил ₽305 млн от фонда "Восход"

CEO Synchron, опережающий Neuralink, раскритиковал концепцию Маска и представил новую парадигму нейроинтерфейсов

Китайский разработчик роботов Unitree открыл исходный код своих алгоритмов и схемы аппаратного обеспечения.

Открытие - исследователи из UCSF обнаружили механизм остановки речи в мозге, что может революционизировать развитие ИИ и нейроинтерфейсов.

Инвестиции в нейротехнологии в 2024 году достигли $2,3 млрд — рынок демонстрирует взрывной рост.

Nvidia представила систему Sim-to-Real Reinforcement Learning для роботизированных манипуляций на основе зрения.

Криптовалюты и блокчейн

Сформирована параллельная финансовая система на блокчейне, работающая круглосуточно по всему миру.

Фонд a16z представил новую криптотаксономию для классификации токенов, которая может стать основой для официальной позиции США.

Госбанк Дубая запустил криптотрейдинговую платформу.

Трамп подписал указ о создании госрезерва биткоина и запаса цифровых активов США.

Исследования, аналитика, корпоративные новости и исследования

CEO Klarna впервые объяснил отказ от Salesforce и 1200 SaaS-сервисов в контексте влияния ИИ.

Microsoft выпустила двух ИИ-агентов для продаж, помогающих командам быстрее закрывать сделки.

Экс-CEO Google Эрик Шмидт предлагает Китаю договориться по вопросам развития суперинтеллекта.

Ларри Пейдж, сооснователь Google, запустил новый стартап Dynatomics.

Четверть стартапов из текущей группы YC имеют кодовые базы, созданные с помощью ИИ.

Google DeepMind выпустил новый сложный бенчмарк BIG-Bench Extra Hard

#DeepSeek представил обзор системы вывода DeepSeek-V3/R1 с оптимизированной пропускной способностью.

Проект ReSearch от BaichuanAI демонстрирует, как научить ИИ эффективно пользоваться поисковиком.

Madrona Venture опубликовали анализ и карту рынка ИИ-агентов и их инфраструктуры.

Андрей Карпаты заявил, что сегодня не существует нормального способа проверить, насколько хорошо работают новые ИИ-модели.

Представлена концепция "Atom of Thoughts" (AOT), которая подняла производительность gpt-4o-mini до 80,6% F1 на тесте HotpotQA, превзойдя o3-mini и DeepSeek-R1.

Представлена карта рынка ИИ для продаж

Фонд a16z опубликовал рейтинг топ-100 самых популярных потребительских ИИ-приложений.

Microsoft тестирует ИИ-модели от DeepSeek и разрабатывает аналоги OpenAI

Microsoft планирует использовать в Copilot ИИ-модели от #DeepSeek по причине того, что модели DeepSeek показывают производительность, близкую к OpenAI, но гораздо дешевле в обслуживании.

Microsoft хочет независимости от OpenAI, ровно поэтому у них уже есть собственные разработки - модели Phi и MAI-1, но они пока уступают GPT-4 и o1.

Phi — это серия небольших, но эффективных моделей, а MAI-1 — более крупная модель, которая должна конкурировать с более продвинутыми системами, такими как те, что создает OpenAI.

Microsoft также тестирует модели от Meta(запрещенная в РФ) и xAI.

Ранее CEO Microsoft Сатья Наделла, говорил, что ИИ-модели будут становиться дешевле, а конкуренция будет основываться на качестве приложений, а не на базовых моделях.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире:

Текст недели: Биотех+ИИ+нейроинтерфейсы приведут к фундаментальным изменениям в восприятии реальности, коммуникации и даже в том, что значит быть человеком — Макс Ходак, экс-президент Neuralink, основатель Science

Прорывы недели

1-й в мире биокомпьютер от Cortical Labs, они объединили живые нейроны с чипом

Квантовый прорыв: D-Wave заявляет о значительном продвижении в квантовых вычислениях

ИИ-авторство: Впервые ИИ-ученый создал научную статью, прошедшую научное рецензирование

Технологический прорыв: Китайский чип превзошел 3нм разработки TSMC и Intel при меньшем энергопотреблении

ИИ и ИИ-агенты

К 2030г российскому ИИ потребуется более 70 000 видеокарт Nvidia A100

Nvidia создала 1-ю обобщаемую модель стереозрения для роботов, работающую "из коробки" без дополнительной настройки.

Microsoft тестирует ИИ-модели от DeepSeek и разрабатывает аналоги OpenAI

OWASP выпустил отчет "Top 10 Agentic AI Threats and Mitigations" с фреймворком для безопасности автономных ИИ-систем

Тренд 2025 года - внедрение ИИ-агентов в здравоохранение, Zoom и Salesforce выпускают свои продукты

LeanAgent - ИИ-агент, который учится математике как человек, запоминая и выстраивая новые знания

OpenAI выпустила инструменты для создания ИИ-агентов

Google выпустила Gemma 3 - открытые ИИ-модели уровня SOTA

SimularAI представила Agent S2 — полностью open-source ИИ-агент для ПК и смартфонов

Microsoft выпускает ИИ-агента для гейминга

CB Insights опубликовала карту рынка и будущее ИИ-агентов

Cohere представила Command A: новую опен сорс ИИ-модель, превосходящую GPT-4o и DeepSeek-V3 в бизнес-задачах

HuggingFace обучила новую открытую модель Open-R1, превосходящую #DeepSeek R1 в международной олимпиаде по информатике

Робототехника

Объем выручки рынка сервисной робототехники в РФ в 2024 году составил ₽32,1 млрд

По данным Bank of America, к 2030 мировые продажи роботов достигнут 1 млн, а к 2060 в мире будет ~ 3 млрд человекоподобных роботов

Google показала самого продвинутого на сегодняшний день робота на основе Gemini 2.0

Figure объявила о запуске BotQ - крупнейшей в мире компании по производству человекоподобных роботов

Hugging Face (LeRobot) и Yaak выпустили крупнейший в мире набор данных с открытым исходным кодом для беспилотного вождения

Финтех и криптовалюты

ИИ Илона Маска Grok теперь управляет криптокошельком - ИИ не просто консультирует, а сам управляет реальными деньгами

ИИ-агенты могут выступить как заемщики кредитов без залога в стейблкоинах

ЦБ РФ разрешает ограниченному кругу инвесторов покупать/продавать криптовалюты

Инвесткомпания MGX из Абу-Даби вложила $2 млрд в Binance - крупнейшая инвестиция в криптокомпанию

ЦБ РФ разрешил привязывать стоимость ЦФА к криптовалютам

Международная организация комиссий по ценным бумагам выпустила отчет об ИИ на финансовых рынках

Семья Трампа покупает долю в криптобирже Binance US и планирует выпустить стейблкоин

IT-инфраструктура российских банков не готова к внедрению цифрового ₽

Claude теперь может делать покупки на Amazon. Кейс.

Регулирование

OpenAI просят запретить китайские ИИ-модели в США и союзных странах

В РФ происходит изменение баланса сил на рынке труда от "рынка работодателя" к "рынку соискателя"

OpenAI пересмотрела подход к разработке AGI

Что сделали на этой неделе богатые люди мира

Леонид Блаватник вручил £100,000 каждому из трех молодых ученых за их новые открытия

Бывший CEO Google Эрик Шмидт стал CEO Relativity Space, производящей многоразовые ракеты

Baidu создали ИИ, который дешевле #DeepSeek Китай создает ИИ по очень низким ценам, делая его почти бесплатным для массового использования

Китайский аналог Google выпустил 2 ИИ-модели:

1. ERNIE X1 - модель, умеющая рассуждать, с мультимодальными возможностями. Ее производительность сопоставима с DeepSeek R1, но по цене в 2 раза ниже.

Отличается улучшенными способностями в понимании, планировании, рефлексии и адаптации.

2. ERNIE 4.5 - последняя версия основной модели Baidu, она мультимодальная, по заявлению разработчиков превосходит модель OpenAI GPT-4.5 по нескольким бенчмаркам, а также её результаты сопоставимы с GPT-4.5 и лучше, чем DeepSeek V3, в текстовых задачах.

Baidu также объявили, что ERNIE Bot (их чат-бот, использующий эти модели) стал бесплатным для индивидуальных пользователей раньше запланированного срока. Обе модели будут интегрированы в экосистему Baidu, включая поисковик Baidu Search и приложение Wenxiaoyan, чтобы расширить доступ и улучшить пользовательский опыт.

Почему Китай может создавать такой дешевый ИИ?

Дело в том, что у китайских компаний минимальные затраты на обработку данных, есть доступ к большим объемам данных и гос поддержка для снижения цен на ИИ.

Также у них минимальные барьеры со сбором данных и низкие затраты на маркировку данных.

Гарвард выпустил open source ИИ-агента для врачей, фармацевтов, фармакологов и других медицинских работников

TxAgent - ИИ-система, разработанная для анализа терапевтических проблем.

Ключевые особенности и преимущества:

1. Мышление, а не просто прогнозирование. В отличие от предсказательных моделей, TxAgent способен мыслить через терапевтические проблемы и интегрировать биомедицинские знания в реальном времени.

2. При сравнении с #DeepSeek-R1 (671B, NVIDIA) и другими моделями ИИ, TxAgent показал результаты в многоступенчатом терапевтическом мышлении, достигая точности до 92,1% в выборе лекарств, персонализации лечения и терапевтических рассуждениях.

3. TxAgent имеет доступ к 211 инструментам.

Продвинутые технологические возможности:

1. Структурированное, многошаговое принятие решений
2. Взаимодействие с 211 биомедицинскими инструментами
3. Интеграция знаний в реальном времени и непрерывное обучение
4. Динамический выбор инструментов
5. Обоснованный медицинский ИИ с минимальным риском "галлюцинаций".

Официально OpenAI: цена за ИИ-модель o1-pro для API 600$ / 1M выходных токенов 👀

o1-pro в 270 раз дороже #DeepSeek-R1 , ранее мы писали про цены китайской модели тут.

Если только эти дополнительные 10 баллов IQ не сделают её гением уровня Эйнштейна, стоит ли она этого?

Китай выпускает новую ИИ-модель, которая лучше #DeepSeek и GPT-4.5

Hunyuan-T1 — это новая ИИ-модель от Tencent, она основана на архитектуре Hunyuan TurboS и разработана с акцентом на скорость, точность и эффективность. https://yangx.top/alwebbci/3127

У этой модели:

1. Гибридная архитектура Mamba-Transformer MoE.

Hunyuan-T1 — первая модель такого масштаба, использующая комбинацию Mamba и Transformer в рамках подхода Mixture of Experts (MoE).

2. Сильная логика и лаконичность. Модель способна точно следовать сложным инструкциям и выдавать четкие, логически выверенные ответы. Это делает её отличным инструментом для задач, где важна структура и ясность.

3. Минимальные галлюцинации.

4. Высокая скорость. Первое слово появляется менее чем за секунду, а скорость генерации текста достигает 60–80 токенов в секунду. Это отличный показатель для модели, работающей с такими сложными задачами.

Превосходство:
- Над DeepSeek: Hunyuan-T1 быстрее (60–80 токенов/с против "медленного" R1), возможно, лучше в лаконичности и обработке длинных текстов. DeepSeek выигрывает в открытости и цене.

- Над GPT-4.5: Hunyuan-T1 может опережать в скорости, логике и стоимости, а также в обработке сверхдлинных контекстов. GPT-4.5, вероятно, лучше в естественности общения и эмоциональном интеллекте.

Также команда выпустила исследование Insight-V, которое является шагом к тому, чтобы мультимодальные модели могли не просто видеть и говорить, а логически рассуждать на основе визуальных данных, как это делает человек.

Это одна из первых попыток создать систему, вдохновленную подходом OpenAI o1, но с акцентом на обработку визуальной информации в сочетании с текстовыми данными.

Code.

Перепроизводство ИИ. Китайская стратегия открытого ИИ

Судя по тем релизам, которые делают участники рынка(это и это как примеры), видно, что Китай движется к массированному выпуску моделей ИИ с открытым исходным кодом, охватывающих все: от компьютерного зрения до робототехники и генерации изображений.

Ключевым моментом этой стратегии является коммодитизация ПО с целью перенаправления центра прибыли на аппаратное обеспечение — сферу, где китайские производители традиционно демонстрируют превосходство.

Эта тактика не нова — это классический случай копировать, оптимизировать, масштабировать, затем разрушить конкурентов низкими ценами, который ранее применялся в производственном секторе. Теперь этот подход переносится на ПО с ИИ.

5 факторов успеха:

1. Эффект DeepSeek уже временно снизил рыночную капитализацию американских технологических компаний примерно на $1 трлн.

2. Экспорт физических устройств, а не ПО, остается основной компетенцией Китая.

3. Способность Китая производить в таких масштабах, что зарубежные конкуренты вынуждены уходить с рынка.

4. Возможность занять лидирующие позиции в ИИ становится вопросом национальной гордости.

5. Вирусное распространение моделей наподобие #DeepSeek даже на уровне региональных администраций.

Переход к ИИ-инфраструктуре

В перспективе эта стратегия предполагает сдвиг от монетизации ИИ-моделей к созданию экосистемы недорогих ИИ-устройств: интеллектуальных домов, автономных автомобилей, дронов и роботов.

Такой подход может серьезно затруднить окупаемость значительных инвестиций, необходимых для разработки проприетарных моделей ИИ.

Парадокс открытости ИИ
Страна «Великого файрвола» внезапно становится лидером в продвижении открытого исходного кода. Это указывает на прагматичный подход к технологическому развитию — готовность адаптировать даже те западные ценности, которые ранее казались несовместимыми с китайской моделью, если это способствует достижению стратегических целей.

Перспективы

Китай совершенствует свои навыки в ПО быстрее, чем Запад улучшает аппаратное обеспечение. Эта асимметрия может стать решающим фактором в глобальном технологическом соперничестве в ближайшие годы.

#DeepSeek устроили новый хайп, пока это разогрев - их обновленная модель V3 - 0324 обошла даже мыслящие модели, включая R1, o1, Gemini Pro и Grok.

V3-0324 — предполагаемая базовая для мыслящей модели R2, которая готовится к релизу, и по слухам она произведет такой же фурор, что и первая версия. А главное за минимальную стоимость. https://yangx.top/alwebbci/3129

По тестам V3-0324 стала второй лучшей моделью для кодирования, уступающей только Claude Sonnet 3.5.

Модель способна создавать качественные веб-страницы с HTML5, CSS и фронтенд-кодом бесплатно.

V3 - 0324 смогла сгенерировать полноценный интерактивный веб-сайт с картинками, историями пользователей со всеми деталями, всего за 1 запрос.

DeepSeek V3 0324 хорошо подходит для креативных задач, а теперь и для создания веб-страниц. Модель доступна для скачивания, через API и через чат на сайте.

За последний час OpenAI добавили 1 млн пользователей.

Сэм Альтман говорит, когда запускался ChatGPT, они добавили 1 млн пользователей за 5 дней. А теперь за 1 час! И все это вирусная история с созданием картинок.

Сегодня были ещё цифры, что #DeepSeek превосходит ChatGPT по ежемесячному трафику.

Согласно данным аналитической платформы aitools. xyz.,
#DeepSeek достиг 525 млн посещений в феврале, превзойдя 500 миллионов ChatGPT.

Сейчас DeepSeek занимает 6,58% доли рынка - это 3-е место после ChatGPT (43,16%) и Canva (8,27%).

#DeepSeek представили технологию, превращающую 27млрд-модель в конкурента GPT-4o

DeepSeek развивает новый тренд в ИИ - масштабирование моделей через оптимизацию вывода (inference) вместо увеличения размера моделей.

Этот тренд уже начали показывать Databricks и Camel-AI.

SPCT (Self-Principled Critique Tuning) – это новый метод, который позволяет значительно улучшить эффективность моделей вознаграждения без увеличения размера модели.

SPCT работает через генерацию принципов оценки на лету и параллельную выборку нескольких наборов оценок, которые затем агрегируются для получения более точного результата.

Этот подход не требует специально размеченных данных для оценки качества ответов в каждом домене – модель сама определяет релевантные критерии и применяет их к оценке.

Эмпирические исследования показывают, что DeepSeek-GRM-27млрд с использованием 32 параллельных выборок превосходит Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o и Nemotron-4-340млрд-Reward на стандартных бенчмарках оценки LLM, что эквивалентно производительности моделей с 671млрд параметров — в ~25 раз больше параметров.

SPCT подходит для:

1. Создания специализированных LLM с помощью RLHF с использованием меньшего количества вычислительных ресурсов

2. Повышения качества существующих моделей через более точные оценки их ответов

3. Гибкого управления балансом качества и стоимости в зависимости от конкретных задач

4. Разработки систем с улучшающимся циклом использования – чем больше запросов обрабатывает система, тем лучше она становится.