Forwarded from e/acc
Посмотрите на примеры проектов, которые люди с ранним доступом (он был в среднем не больше недели) сделали в Астре.
Это модель не только про 3D и игры. Более того, её прирост именно в кодинге и экономических задачах (особенно биология) куда выше. Но на визуальных примерах максимально просто понять разницу.
В общем, slow takeoff отменяется.
Это модель не только про 3D и игры. Более того, её прирост именно в кодинге и экономических задачах (особенно биология) куда выше. Но на визуальных примерах максимально просто понять разницу.
В общем, slow takeoff отменяется.
Forwarded from Data Secrets
OpenAI выложили блогпост о том, как агенты ускоряют рисерч в компании
Они заявляют, что достигли цели, которую ставили прошлой осенью, а именно: иметь к сентябрю 2026 года «автоматизированного исследователя-стажера», то есть систему, способную выполнять четко поставленные исследовательские задачи, включая те, что заняли бы у квалифицированного спеца несколько дней.
Кроме того, на момент середины августа в OpenAI:
– Медианный исследователь ежедневно тратит на агентов более $600 в день по API-ценам. У 90-го перцентиля уже больше $7000 токенов в день.
– На каждый рабочий день человека приходится примерно 3.1 «агенто-рабочих дня» (еще в июне суммарное время работы агентов было меньше, чем суммарные человеко-часы).
– Активно растет число экспериментов на одного активного экспериментатора и success rate агентов по нескольким разрядам сложности (сложность оценивается как время, которое задача заняла бы у человека, типа <1ч, 1-4ч, 4-8ч и т.д.)
Пока что больше половины задач на 4–8 часов требуют для успешного выполнения хотя бы одного вмешательства человека. Но следующая цель компании – уже уже полноценный автоматизированный AI-исследователь к марту 2028 года.
В посте OpenAI также потребовали, чтобы такая практика шеринга прогресса стала обязательной для всех компаний отрасли. По их словам, дело идет к полноценому рекурсивному самоулучшению (RSI), и общественность должна иметь возможность это отслеживать и обсуждать.
https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
Они заявляют, что достигли цели, которую ставили прошлой осенью, а именно: иметь к сентябрю 2026 года «автоматизированного исследователя-стажера», то есть систему, способную выполнять четко поставленные исследовательские задачи, включая те, что заняли бы у квалифицированного спеца несколько дней.
Кроме того, на момент середины августа в OpenAI:
– Медианный исследователь ежедневно тратит на агентов более $600 в день по API-ценам. У 90-го перцентиля уже больше $7000 токенов в день.
– На каждый рабочий день человека приходится примерно 3.1 «агенто-рабочих дня» (еще в июне суммарное время работы агентов было меньше, чем суммарные человеко-часы).
– Активно растет число экспериментов на одного активного экспериментатора и success rate агентов по нескольким разрядам сложности (сложность оценивается как время, которое задача заняла бы у человека, типа <1ч, 1-4ч, 4-8ч и т.д.)
Пока что больше половины задач на 4–8 часов требуют для успешного выполнения хотя бы одного вмешательства человека. Но следующая цель компании – уже уже полноценный автоматизированный AI-исследователь к марту 2028 года.
В посте OpenAI также потребовали, чтобы такая практика шеринга прогресса стала обязательной для всех компаний отрасли. По их словам, дело идет к полноценому рекурсивному самоулучшению (RSI), и общественность должна иметь возможность это отслеживать и обсуждать.
https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
❤1
Forwarded from e/acc
Антропик посчитал модель того, как AI может изменить экономику США к 2030 году.
В экстремальном сценарии с быстрым развитием и внедрением AI получается довольно дико:
- минус 21% рабочих мест в интеллектуальных профессиях, безработица среди них ~18%
- +32% ВВП относительно сценария без AI, к 2030 рост разгоняется до 15% в год
- зарплаты интеллектуальных работников минус 11.5%, остальных +33.6%
- доля труда в доходах экономики падает с 60% до 45%, а капитала растет с 40% до 55%
Почти половина сегодняшней интеллектуальной работы оказывается затронута ИИ, причем 90% затронутых задач автоматизируются.
Вывод: экономика становится намного богаче одновременно с очень сильным перераспределением дохода от труда к капиталу.
Статья офигенно оформлена.
В экстремальном сценарии с быстрым развитием и внедрением AI получается довольно дико:
- минус 21% рабочих мест в интеллектуальных профессиях, безработица среди них ~18%
- +32% ВВП относительно сценария без AI, к 2030 рост разгоняется до 15% в год
- зарплаты интеллектуальных работников минус 11.5%, остальных +33.6%
- доля труда в доходах экономики падает с 60% до 45%, а капитала растет с 40% до 55%
Почти половина сегодняшней интеллектуальной работы оказывается затронута ИИ, причем 90% затронутых задач автоматизируются.
Вывод: экономика становится намного богаче одновременно с очень сильным перераспределением дохода от труда к капиталу.
Статья офигенно оформлена.
Это страшно и прекрасно одновременно.
Оцифрованный мозг мухи - это только первый шаг. Дальше будут рептилии, птицы, животные и когда-нибудь человеки.
А главный вопрос: чем оцифрованный мозг отличается от реального, если структура и взаимодействие нейронов полностью идентичны...
Оцифрованный мозг мухи - это только первый шаг. Дальше будут рептилии, птицы, животные и когда-нибудь человеки.
А главный вопрос: чем оцифрованный мозг отличается от реального, если структура и взаимодействие нейронов полностью идентичны...
Forwarded from Data Secrets
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Исследовательница с помощью RL научила мозг мухи играть в beat saber
https://x.com/_lyraaaa_/status/2097527368919470162?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Использовалась полная цифровая модель мозга плодовой мухи, построенная по реальной карте нейронных связей насекомого: там около около 165 122 нейронов и более 50.4 млн синапсов. Эта модель управляет виртуальным телом мухи в физической симуляции. Про саму эту симуляцию мы рассказывали здесь: https://t.me/data_secrets/8834.
Так вот этот мозг мухи вооружили двумя световыми мечами и поставили покорять Beat Saber с помощью RL. Пока муха играет плохо и почти случайно (на видео, если что, воспроизводится просто оверфит под конкретную последовательность), но обучение продолжается.
Уровень пет-проектов, к которому стоит стремиться
https://x.com/_lyraaaa_/status/2097527368919470162?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Использовалась полная цифровая модель мозга плодовой мухи, построенная по реальной карте нейронных связей насекомого: там около около 165 122 нейронов и более 50.4 млн синапсов. Эта модель управляет виртуальным телом мухи в физической симуляции. Про саму эту симуляцию мы рассказывали здесь: https://t.me/data_secrets/8834.
Так вот этот мозг мухи вооружили двумя световыми мечами и поставили покорять Beat Saber с помощью RL. Пока муха играет плохо и почти случайно (на видео, если что, воспроизводится просто оверфит под конкретную последовательность), но обучение продолжается.
Уровень пет-проектов, к которому стоит стремиться
Даже если вы не видите ценности и изменений от AI в своей жизни и не верите Tech-bro, которые AI разрабатывают, я всё ещё рекомендую прочитать свежее эссе фаундера Anthropic и порефлексировать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Darioamodei
Dario Amodei — We Must Pace the Frontier
👍3❤1
Forwarded from e/acc
На выходных с друзьями сделали небольшие зум-дебаты на тему того как ИИ влияет на мир и человечество. Ниже список самых интересных тезисов, на которых мы сошлись и согласились.
AI может сделать интеллект доступным всем, а власть сконцентрировать у единиц. Открытая модель не даёт тебе электростанцию, датацентр и возможность занять $100 млрд. Если интеллектуальную работу можно масштабировать вычислениями, главным преимуществом становится доступ к капиталу. Получается довольно странный мир: умнее становятся все, но больше всего выигрывают владельцы инфраструктуры, на которой этот интеллект работает.
Можно быть оптимистом относительно будущего и одновременно сильно переживать за ближайшие годы. Это вообще не противоречие. Мир, в котором машины выполняют почти всю работу, может быть прекрасным. Но переход к нему за три года и за тридцать лет - два совершенно разных сценария. В одном меняются поколения и институты, в другом люди теряют доход быстрее, чем общество успевает придумать, как теперь жить. Спор во многом не про конечную точку, а про скорость.
Персональный AI стоит настраивать не только под то, какой ты сейчас, но и под то, каким хочешь стать. Это разные задачи. Модель может прекрасно знать твои привычки и помогать тебе оставаться ровно таким же, только эффективнее. Гораздо интереснее агент, которому ты сформулировал свои ценности и разрешил замечать, когда поступаешь им вопреки. Для этого сначала придётся самому ответить на вопрос, чего ты вообще хочешь.
Изобилие не отменяет борьбу за статус. Человеку может быть мало еды, жилья и свободного времени. Он хочет быть нужным, влиятельным, успешнее других. Поэтому «роботы всё произведут, а людям раздадим деньги» отвечает только на часть вопроса. Если интеллект перестанет давать преимущество, на чём будут строить свою жизнь люди, которые всю жизнь рассчитывали именно на него?
AI может сделать интеллект доступным всем, а власть сконцентрировать у единиц. Открытая модель не даёт тебе электростанцию, датацентр и возможность занять $100 млрд. Если интеллектуальную работу можно масштабировать вычислениями, главным преимуществом становится доступ к капиталу. Получается довольно странный мир: умнее становятся все, но больше всего выигрывают владельцы инфраструктуры, на которой этот интеллект работает.
Можно быть оптимистом относительно будущего и одновременно сильно переживать за ближайшие годы. Это вообще не противоречие. Мир, в котором машины выполняют почти всю работу, может быть прекрасным. Но переход к нему за три года и за тридцать лет - два совершенно разных сценария. В одном меняются поколения и институты, в другом люди теряют доход быстрее, чем общество успевает придумать, как теперь жить. Спор во многом не про конечную точку, а про скорость.
Персональный AI стоит настраивать не только под то, какой ты сейчас, но и под то, каким хочешь стать. Это разные задачи. Модель может прекрасно знать твои привычки и помогать тебе оставаться ровно таким же, только эффективнее. Гораздо интереснее агент, которому ты сформулировал свои ценности и разрешил замечать, когда поступаешь им вопреки. Для этого сначала придётся самому ответить на вопрос, чего ты вообще хочешь.
Изобилие не отменяет борьбу за статус. Человеку может быть мало еды, жилья и свободного времени. Он хочет быть нужным, влиятельным, успешнее других. Поэтому «роботы всё произведут, а людям раздадим деньги» отвечает только на часть вопроса. Если интеллект перестанет давать преимущество, на чём будут строить свою жизнь люди, которые всю жизнь рассчитывали именно на него?
👍2❤1😱1💩1
Forwarded from БлоGнот
По данным Bloomberg, Китай ограничивает зарубежные поездки ведущих AI-специалистов частных компаний и расширяет ограничения на их семьи. Супругам и детям ряда руководителей AI- и чиповых компаний, чья работа считается критически важной для госбезопасности, теперь нужно получать одобрение Пекина даже для коротких поездок за границу. Госорганы уже уведомили нескольких человек, а список планируется постепенно расширять. При этом неясно, распространяется ли требование на семьи всех, кто уже находится под ограничениями. Сами ограничения для специалистов из таких компаний, как Alibaba и DeepSeek, действуют с начала года. Отдельно с 15 сентября вступили в силу правила применения запретов на выезд, в том числе при возможных нарушениях промышленной и технологической безопасности.
Подобный режим, включающий родственников, Пекин применял к университетским исследователям, физикам-ядерщикам и руководителям госкомпаний. Вообще, формально это не запрет на выезд, а выездные визы. Потому что коммунизм.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-28/china-broadens-travel-curbs-to-encompass-family-of-top-ai-talent
Подобный режим, включающий родственников, Пекин применял к университетским исследователям, физикам-ядерщикам и руководителям госкомпаний. Вообще, формально это не запрет на выезд, а выездные визы. Потому что коммунизм.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-28/china-broadens-travel-curbs-to-encompass-family-of-top-ai-talent
Bloomberg.com
China Broadens Travel Curbs to Encompass Family of Top AI Talent
China has expanded overseas travel restrictions for top AI professionals in private firms to include the families of key personnel, further tightening measures designed to prevent the outflow of critical know-how and information to the US.
Forwarded from Data Secrets
Карпаты рассказал, как теперь правильно общаться с LLM
Совсем недавно переживали, что Андрей Карпаты уже два месяца ничего не пишет. Все хорошо, сегодня вернулся с довольно интересной мыслью: по мере развития моделей человеку придется все меньше делать самому и все больше разбираться в результатах их работы.
И здесь обычный текст далеко не всегда лучший интерфейс. Карпаты предлагает буквально менять формат ответа в зависимости от задачи:
– Для текста просить модель писать в ASD-STE100. Это стандарт контролируемого английского, изначально разработанный для технической документации в авиации. Там жестко ограничены словарь и структура предложений, поэтому ответы получаются сильно чище. Сам Карпаты иногда просит модель следовать стандарту примерно «на 80%», чтобы текст не становился совсем технической инструкцией.
– Вместо длинного объяснения просить диаграмму или картинку.
– Для более сложных тем сразу генерировать интерактивную HTML-страницу с визуализациями и анимациями.
– А следующий шаг, на который Карпаты ставит больше всего, это одноразовые объясняющие видео под конкретный вопрос. Например, уже сейчас он предлагает просить модель собрать ролик в стиле 3Blue1Brown с озвучкой через ElevenLabs.
Идея тут шире конкретных промптов. Если код и генерация контента становятся достаточно дешевыми, под один вопрос можно создавать целое одноразовое приложение, визуализацию или видео, которое раньше просто не имело экономического смысла делать. По мнению Карпаты, по мере роста автономности моделей именно понимание и контроль их работы будут занимать все большую часть времени человека.
https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479?s=46
Совсем недавно переживали, что Андрей Карпаты уже два месяца ничего не пишет. Все хорошо, сегодня вернулся с довольно интересной мыслью: по мере развития моделей человеку придется все меньше делать самому и все больше разбираться в результатах их работы.
И здесь обычный текст далеко не всегда лучший интерфейс. Карпаты предлагает буквально менять формат ответа в зависимости от задачи:
– Для текста просить модель писать в ASD-STE100. Это стандарт контролируемого английского, изначально разработанный для технической документации в авиации. Там жестко ограничены словарь и структура предложений, поэтому ответы получаются сильно чище. Сам Карпаты иногда просит модель следовать стандарту примерно «на 80%», чтобы текст не становился совсем технической инструкцией.
– Вместо длинного объяснения просить диаграмму или картинку.
– Для более сложных тем сразу генерировать интерактивную HTML-страницу с визуализациями и анимациями.
– А следующий шаг, на который Карпаты ставит больше всего, это одноразовые объясняющие видео под конкретный вопрос. Например, уже сейчас он предлагает просить модель собрать ролик в стиле 3Blue1Brown с озвучкой через ElevenLabs.
Идея тут шире конкретных промптов. Если код и генерация контента становятся достаточно дешевыми, под один вопрос можно создавать целое одноразовое приложение, визуализацию или видео, которое раньше просто не имело экономического смысла делать. По мнению Карпаты, по мере роста автономности моделей именно понимание и контроль их работы будут занимать все большую часть времени человека.
https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479?s=46
❤4🤮1
Любопытные циферки для рефлексии о реальности и будущем труда
Forwarded from Data Secrets
Железа до конца 2027 года хватит на сотни миллионов ИИ-агентов
Epoch AI посчитали, сколько агентов смогут одновременно работать на чипах, выпущенных с 2025 по 2027 год. Получилось от 33 до 171 млн одновременно работающих агентов уровня фронтирных моделей.
В пересчете на обычную 40-часовую рабочую неделю это 140–720 млн сотрудников. А с более легкой моделью DeepSeek V4 Pro получится уже около 1,9 млрд агентов, или эквивалент 8 млрд сотрудников.
Главный вопрос, найдется ли для такого количества агентов достаточно работы. Час сейчас обходится примерно в $16–18 для Codex и $24–50 для Claude Code. Даже если загрузить только 20% рассчитанной мощности, это соответствует $2,6–5,3 трлн расходов в год по текущим API-ценам.
Для сравнения, даже при пятикратном ежегодном росте выручка разработчиков моделей к концу 2027 года составит только около $1 трлн💡
https://epoch.ai/publications/estimating-the-agent-population
Epoch AI посчитали, сколько агентов смогут одновременно работать на чипах, выпущенных с 2025 по 2027 год. Получилось от 33 до 171 млн одновременно работающих агентов уровня фронтирных моделей.
В пересчете на обычную 40-часовую рабочую неделю это 140–720 млн сотрудников. А с более легкой моделью DeepSeek V4 Pro получится уже около 1,9 млрд агентов, или эквивалент 8 млрд сотрудников.
Главный вопрос, найдется ли для такого количества агентов достаточно работы. Час сейчас обходится примерно в $16–18 для Codex и $24–50 для Claude Code. Даже если загрузить только 20% рассчитанной мощности, это соответствует $2,6–5,3 трлн расходов в год по текущим API-ценам.
Для сравнения, даже при пятикратном ежегодном росте выручка разработчиков моделей к концу 2027 года составит только около $1 трлн
https://epoch.ai/publications/estimating-the-agent-population
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👀1
Forwarded from e/acc
Когда мне было лет 10, я скачивал пиратский фотошоп, потому что не мог представить что такое $500-600 за лицензию и уж тем более как их заработать. Потом появились торренты и я их использовал (и использую), потому что это проще, даже если есть подписка или лицензия.
Но постепенно эра платного софта подходит к концу. Софт не стоит ничего, и защитить обратный аргумент станет все сложнее.
Например, вот этот чувак взял Опус и ВСЕ продукты Adobe (photoshop, Lightroom, premier, acrobat, after effects, illustrator) и попросил модель собрать с нуля опенсорсную версию на Rust. Это, конечно, не один промт, но функциональная копия. Фотошоп неплох, остальные пока не имеют 100% функционала.
Смысл тут не в гениальности этого чувака из Барселоны, а в том что такое теперь доступно каждому. Вы можете снять 10 секунд видео 3D игры или какого-нибудь профессионального софта и получить копию. Не точную, но заменяющую первые 2-3 года, которых это стоило оригинальным разработчикам.
Ровно то же самое случится с любым софтом для ИИ трансформации, корпоративными ИИ платформами и прочим.
Любой бизнес софт будет open source. Компании (а вернее их агенты) будут брать необходимые компоненты и собирать из них систему и процессы. Я верю в модель, где пользователи платят открытом репозиторию, который тратит эти деньги на токены для поддержания открытых и совместно развиваемых версий Slack, Notion, Salesforce и т.д.
В таком мире ценность имеет сильная инфра для деплоя, SLA, комплаенс и доступ к историческим данным (ака system of record).
Но постепенно эра платного софта подходит к концу. Софт не стоит ничего, и защитить обратный аргумент станет все сложнее.
Например, вот этот чувак взял Опус и ВСЕ продукты Adobe (photoshop, Lightroom, premier, acrobat, after effects, illustrator) и попросил модель собрать с нуля опенсорсную версию на Rust. Это, конечно, не один промт, но функциональная копия. Фотошоп неплох, остальные пока не имеют 100% функционала.
Смысл тут не в гениальности этого чувака из Барселоны, а в том что такое теперь доступно каждому. Вы можете снять 10 секунд видео 3D игры или какого-нибудь профессионального софта и получить копию. Не точную, но заменяющую первые 2-3 года, которых это стоило оригинальным разработчикам.
Ровно то же самое случится с любым софтом для ИИ трансформации, корпоративными ИИ платформами и прочим.
Любой бизнес софт будет open source. Компании (а вернее их агенты) будут брать необходимые компоненты и собирать из них систему и процессы. Я верю в модель, где пользователи платят открытом репозиторию, который тратит эти деньги на токены для поддержания открытых и совместно развиваемых версий Slack, Notion, Salesforce и т.д.
В таком мире ценность имеет сильная инфра для деплоя, SLA, комплаенс и доступ к историческим данным (ака system of record).
Если вы активно используете Claude, то рекомендую:
• Зарегистрировать компанию в Delaware за $600 и пару дней
• Получить Claude на год с 5 Premium seats, $1k на API и другими перками
• Зарегистрировать компанию в Delaware за $600 и пару дней
• Получить Claude на год с 5 Premium seats, $1k на API и другими перками