Светлый Уголок | ии
Photo
Это не скачок, мир проиграл... 3I atlas выйдет (на арбитру) раньше чем эти модели.
❤1
Светлый Уголок | ии
Video
Все-таки это не ИИ, автор видео заявил, что это настоящий подскаст с Илоном Маском.
Светлый Уголок | ии
Photo
Эти две модели вышли и не особо удивили...
Насчёт Gemini 3 pro
Эта модель явно недоработана и, вероятно, была вытеснена из дома из-за недовольства пользователей реакцией Google на GPT-5. Я считаю её практически бесполезной, поскольку она не только продолжает безудержно галлюцинировать, но и делает это крайне странным образом. Она постоянно вызывает специфические для кодинга инструкции в подсказках, которые не имеют к нему никакого отношения (я спросил её о том, как завести новую собаку в доме, где уже есть собака, и она всё время говорила об «интеграции новой системы» и «разделении старых и новых»).
Когда он ошибается (а это случается гораздо чаще, чем 2.5), и вы его исправляете, он часто извиняется, и на этом всё — больше ничего в его ответе. Он вообще не вникает в суть разговора.
– https://x.com/humancompressed/status/1996169550732132746?s=20
– https://youtu.be/PTu7gIO6Qz0?si=5zSlBt9ELE6BWAmv
Предварительное обучение продолжается, несмотря на разговоры о том, что “данные закончились“.
Google ищет новые способы использования информации для моделей следующего поколения. В частности, идет работа над дистилляцией знаний из гигантских внутренних моделей. Если ключевой особенностью Gemini 3 была мультимодальность, то в версиях 3.5 и 4 основной прирост качества ожидается именно за счет пост-обучения.
Более того, Google оптимизировала процессы пре-тренинга, поэтому релизы моделей ожидаются чаще. Gemini 3.5 Pro уже тестировали (базовый этап был в апреле), а сейчас идет её дообучение (fine-tuning) и финальная доводка. В октябре-ноябре, вероятно, уже запустили обучение Gemini 4 исходя из замечаний SemiAnalysis.
У Google колоссальное преимущество в ресурсах — они точно найдут, на чем обучать модели.
– https://youtu.be/PTu7gIO6Qz0?si=5zSlBt9ELE6BWAmv
Предварительное обучение продолжается, несмотря на разговоры о том, что “данные закончились“.
Google ищет новые способы использования информации для моделей следующего поколения. В частности, идет работа над дистилляцией знаний из гигантских внутренних моделей. Если ключевой особенностью Gemini 3 была мультимодальность, то в версиях 3.5 и 4 основной прирост качества ожидается именно за счет пост-обучения.
Более того, Google оптимизировала процессы пре-тренинга, поэтому релизы моделей ожидаются чаще. Gemini 3.5 Pro уже тестировали (базовый этап был в апреле), а сейчас идет её дообучение (fine-tuning) и финальная доводка. В октябре-ноябре, вероятно, уже запустили обучение Gemini 4 исходя из замечаний SemiAnalysis.
У Google колоссальное преимущество в ресурсах — они точно найдут, на чем обучать модели.
Крутецкий бот
Бесплатная NANO-BANANA PRO
@MyShop4ikek_Bot
Бесплатная NANO-BANANA PRO
– 1K , 2K , 4K!!!ОЧЕНЬ БЫСТРЫЙ БОТ!
– ЧИСТАЯ 3-PRO-IMAGE
– РЕДАКТИРОВАНИЕ
– ГЕНЕРАЦИЯ
@MyShop4ikek_Bot
🥰2🤮2
https://x.com/GoogleAIStudio/status/1998876411734692107
Это не 3 TTS, а всего лишь обновление. Обновление неплохое кстати, сегодня протестирую, думаю ещё лучше будет.
Это не 3 TTS, а всего лишь обновление. Обновление неплохое кстати, сегодня протестирую, думаю ещё лучше будет.
X (formerly Twitter)
Google AI Studio (@GoogleAIStudio) on X
Improving Gemini Text-to-Speech models for better control and capabilities
https://youtu.be/bHsMBOdzHKA?si=mXEQFldj94DQgZ8V
Посмотрел видео Шинго.
Люблю его видео, но не чат(. (Не в коем случае, в чате он слишком строг).
Короче, chat GPT 5.2 стала говном в общении и другим моментах, сама не понимает что несёт. Ноль эмпатии. В тексте камень, OpenAI зря поторопились. Эта модель предназначена для повседневных задач и кода. Всё.
Gemini 3 pro всё ещё остаётся идеальной моделью (не во всём).
Самое моё любимое в Gemini 3 pro – это текст и понимание, потом идёт голубизна, доверие и споры.
Скорее всего GPT-5.2, это модель, которая была лучшей контрольной точкой из серии 5.
Посмотрел видео Шинго.
Люблю его видео, но не чат(. (Не в коем случае, в чате он слишком строг).
Короче, chat GPT 5.2 стала говном в общении и другим моментах, сама не понимает что несёт. Ноль эмпатии. В тексте камень, OpenAI зря поторопились. Эта модель предназначена для повседневных задач и кода. Всё.
Gemini 3 pro всё ещё остаётся идеальной моделью (не во всём).
Самое моё любимое в Gemini 3 pro – это текст и понимание, потом идёт голубизна, доверие и споры.
Скорее всего GPT-5.2, это модель, которая была лучшей контрольной точкой из серии 5.
YouTube
GPT-5.2 разочарование года?
GPT-5.2 Новая флагманская модель которая переписала историю бенчмарков, запрыгнув на новую недосягаемую высоту... но к сожалению променяла сердце на мозги... для меня она стала огромным разочарованием, в этом видео расскажу почему...
Приятного просмотра!…
Приятного просмотра!…
Да, это пожалуй хороший буст. Спасибо. Но протестировав её ещё днём, я подумал что с ней что-то то не так. Оказалось что и вправду не так. Эта модель превратилась в робота которая чересчур чётко следует инструкциям.
Появился интересный график сравнения производительности моделей GPT-5.2 и Gemini-3-pro-preview.
Из главного:
Плохо: Gemini 3 Pro Стартует мощно (98% точности на 10к токенов), но на длинной дистанции (1 млн токенов) резко глупеет, падая до 20%.
Лучше: GPT-5.2 Держится увереннее и меньше теряет суть данных при увеличении объема данных. Однако контекст в 200к токенов даёт своё.
И заметьте, Gemini 3 pro настолько ужасно держит контекст, что уже после 20к.Т теряет всю производительность сильнее чем CHAT-GPT-5.2.
А после 100к и вовсе превращается в Gemini 2.5 pro. Вот так вот.
Напомню что Google представила новую систему TITANS + MIRAS (Titans: Learning to Memorize at Test Time).
По идее с ней мы получим результаты лучше, и это будет уже в Gemini 3.5.
OpenAI в свою же очередь все ещё сидят на старой системе, где контекст ограничен фиксированным окном в 200к.Т
Из главного:
Плохо: Gemini 3 Pro Стартует мощно (98% точности на 10к токенов), но на длинной дистанции (1 млн токенов) резко глупеет, падая до 20%.
Лучше: GPT-5.2 Держится увереннее и меньше теряет суть данных при увеличении объема данных. Однако контекст в 200к токенов даёт своё.
И заметьте, Gemini 3 pro настолько ужасно держит контекст, что уже после 20к.Т теряет всю производительность сильнее чем CHAT-GPT-5.2.
А после 100к и вовсе превращается в Gemini 2.5 pro. Вот так вот.
Напомню что Google представила новую систему TITANS + MIRAS (Titans: Learning to Memorize at Test Time).
По идее с ней мы получим результаты лучше, и это будет уже в Gemini 3.5.
OpenAI в свою же очередь все ещё сидят на старой системе, где контекст ограничен фиксированным окном в 200к.Т
Интересный факт:
В наши дни модели могут настолько точно запоминать всё во время обучения, что даже без интернета, модель (на примере Gemini 3 pro) может выдать "ASCII art of spongebob" почти так же точно, как из оригинала.
Думается мне, что это не особо вас удивит. Но всё же.
В наши дни модели могут настолько точно запоминать всё во время обучения, что даже без интернета, модель (на примере Gemini 3 pro) может выдать "ASCII art of spongebob" почти так же точно, как из оригинала.
Думается мне, что это не особо вас удивит. Но всё же.