Скоро, 14 октября пройдет конфа про разработку с применением нейросетей, должно быть интересно, лично я посмотрю (не знаю будет ли там чат, но если будет то постараюсь там поактивничать).
Среди спикеров будет много тех кого я читаю в телеграме. При чем на конфу можно записаться бесплатно, но при условии подписки на телеграм каналы спикеров, так вот, я уже и так был подписан почти на всех =/ так что в спикерах я уверен.
Ссылка: https://www.ai-dev.live
Среди спикеров будет много тех кого я читаю в телеграме. При чем на конфу можно записаться бесплатно, но при условии подписки на телеграм каналы спикеров, так вот, я уже и так был подписан почти на всех =/ так что в спикерах я уверен.
Ссылка: https://www.ai-dev.live
AI Dev 2025
Практическая онлайн-конференция про то как AI-инструментами кратно ускорять разработку.
🔥6👍2❤1🤔1
Сегодня, в 20:00 по МСК, я запущу стрим на Твиче: https://www.twitch.tv/tosterscript
У нас будет новый гость, впервые на мой стрим придет Грок! Та самая нейросеть от Илона Маска.
Гемма и Гигачат тоже будут, так что впервые в моем стриме будут участвовать сразу три нейросети.
Чем мы займемся? Продолжим угадывать игры по скриншотам! Грок, как и Гемма с ГигаЧатом умеет распознавать картинки, вот и посмотрим кто лучше всех будет угадывать игры.
У нас будет новый гость, впервые на мой стрим придет Грок! Та самая нейросеть от Илона Маска.
Гемма и Гигачат тоже будут, так что впервые в моем стриме будут участвовать сразу три нейросети.
Чем мы займемся? Продолжим угадывать игры по скриншотам! Грок, как и Гемма с ГигаЧатом умеет распознавать картинки, вот и посмотрим кто лучше всех будет угадывать игры.
🔥12
https://www.twitch.tv/tosterscript - стрим начался, заходите, будем проверят на что способен Грок.
Twitch
TosterScript - Twitch
Мафия с Нейросетями и с Чатом Твича.
👍7
Запись вчерашнего стрима с состязанием Грока, Геммы и Гигачата в определении игр по скриншотам: https://vkvideo.ru/video-227821233_456239038
Дальше спойлеры.
Я изначально думал что Грок себя очень хорошо покажет и порвет всех, но вместо этого он оказался хуже и Геммы и Гигачата в определении игр. Но при этом когда ему удавалось определить игру он очень не плохо и интересно ее описывал. Видно что картинки это его слабя часть, но болтать он умеет, нужно будет его еще поизучать.
Дальше спойлеры.
Я изначально думал что Грок себя очень хорошо покажет и порвет всех, но вместо этого он оказался хуже и Геммы и Гигачата в определении игр. Но при этом когда ему удавалось определить игру он очень не плохо и интересно ее описывал. Видно что картинки это его слабя часть, но болтать он умеет, нужно будет его еще поизучать.
VK Видео
Нейросети угадывают игры по скриншотам - стрим от 12 октября 2025
Что бы не пропустить будущие трансляции подпишись на канал: https://t.me/TosterScript И подписывайтесь на мой Твич канал: https://www.twitch.tv/tosterscript
👍4🍌1
Forwarded from Сиолошная
Уже пару недель думаю над следующим лонгом про мою точку зрения на беспрецедентные инвестиции в OpenAI и инфраструктуру. Если делать TLDR идеи, то это звучит как «всё норм если модели продолжат расти в качестве, а Sama продолжит прогибать людей под себя». Однако важно, чтобы «расти в качестве» перерастало в выручку (не обязательно прибыль) — чтобы продолжать растить инфраструктуру датацентров.
У OpenAI очень амбициозный план роста выручки в ближайшие 5 лет. Epoch.AI в свежей рассылке постарались сравнить текущее положение и план с уже состоявшимися успешными компаниями.
Выручка OpenAI впервые превысила $1 млрд в 2023 году и превысит $10 млрд в 2025 году. Это впечатляющий, хотя и не беспрецедентный рост — несколько других компаний в истории демонстрировали сопоставимые темпы роста, см. картинку 1. Всего таких компаний было 4 за последние 50 лет истории рынка США, и OpenAI стали пятой.
Из этих четырёх компаний только Google смогла затем достичь уровня выручки в $100 млрд, в который целится OpenAI уже в 2028м году. Остальные даже не превысили порог в $40 млрд (каждая, не в сумме).
Сейчас, если делать оценку по буквально 3 точкам, OpenAI растёт в 3 раза в год, в то время как рост Google был около x2 в год в тот период, когда её выручка впервые превысила $10 млрд. Таким образом (если не учитывать Moderna и ковид) OpenAI может назвать самой быстрорастущей компанией, достигшей выручки в $10 млрд.
План OpenAI продолжить рост выручки в 2,3 раза в 2026 году, в 2 раза в 2027 году и в 1,6 раза в 2028 году. В истории пока не было примеров столь стремительного роста компаний с уже существенной выручкой.
На американском рынке есть 7 компаний, которые за последние 50 лет выросли до 100 миллиардов годовой выручки, и 6 из них сделали это в последние 15 лет (см. картинку). Самыми быстрыми компаниями, пересёкшими эту границу, были Tesla и Meta — за семь лет, за ними идут Nvidia, Apple и Amazon — за восемь лет, Walmart — за девять и Google — за десять лет. Среднегодовой коэффициент роста доходов этих компаний в период бурного роста составил x1,3.
В этом смысле цели OpenAI означают беспрецедентно высокие темпы роста.
Единственный пример более быстрого роста, который удалось найти автору — это ByteDance, материнская компания TikTok (привет, Sora 2😱 ). В долларовом выражении её выручка впервые превысила $10 млрд в 2019 году и достигла $100 млрд уже в 2024 году, то есть всего за пять лет.
Кажется, что это не аргументы в пользу OpenAI, которые хотят совершить квантовый скачок 10 -> 100 за 3 года. Один из доводов в их поддержку заключается в том, что в экономике может существовать тенденция к ускорению таких достижений. По мере роста ВВП подобные результаты становятся всё более достижимыми. С 2015-го года ВВП вырос на 61% (охренел когда посчитал, но с учётом инфляции 25%).
Так что возможно, что если OpenAI достигнет «всего лишь» уровня в $50 млрд в 2028-м году — что само по себе впечатляющий результат — ей просто придётся замедлить темпы строительства дата-центров, а в остальном компания останется финансово здоровой. А может быть даже и этого не придётся делать, если часть подрядчиков не смогут выполнить свои обещания в срок и сдать датацентры.
Но главное запомнить сейчас, насколько невероятным кажется план OpenAI, чтобы с удивлением смотреть, когда в 2028-м году Васян будет говорить «ну так очевидно что они и 150 миллиардов сделают, с такой-то технологией любой дурак сможет, чё там».
У OpenAI очень амбициозный план роста выручки в ближайшие 5 лет. Epoch.AI в свежей рассылке постарались сравнить текущее положение и план с уже состоявшимися успешными компаниями.
Выручка OpenAI впервые превысила $1 млрд в 2023 году и превысит $10 млрд в 2025 году. Это впечатляющий, хотя и не беспрецедентный рост — несколько других компаний в истории демонстрировали сопоставимые темпы роста, см. картинку 1. Всего таких компаний было 4 за последние 50 лет истории рынка США, и OpenAI стали пятой.
Из этих четырёх компаний только Google смогла затем достичь уровня выручки в $100 млрд, в который целится OpenAI уже в 2028м году. Остальные даже не превысили порог в $40 млрд (каждая, не в сумме).
Сейчас, если делать оценку по буквально 3 точкам, OpenAI растёт в 3 раза в год, в то время как рост Google был около x2 в год в тот период, когда её выручка впервые превысила $10 млрд. Таким образом (если не учитывать Moderna и ковид) OpenAI может назвать самой быстрорастущей компанией, достигшей выручки в $10 млрд.
План OpenAI продолжить рост выручки в 2,3 раза в 2026 году, в 2 раза в 2027 году и в 1,6 раза в 2028 году. В истории пока не было примеров столь стремительного роста компаний с уже существенной выручкой.
На американском рынке есть 7 компаний, которые за последние 50 лет выросли до 100 миллиардов годовой выручки, и 6 из них сделали это в последние 15 лет (см. картинку). Самыми быстрыми компаниями, пересёкшими эту границу, были Tesla и Meta — за семь лет, за ними идут Nvidia, Apple и Amazon — за восемь лет, Walmart — за девять и Google — за десять лет. Среднегодовой коэффициент роста доходов этих компаний в период бурного роста составил x1,3.
В этом смысле цели OpenAI означают беспрецедентно высокие темпы роста.
Единственный пример более быстрого роста, который удалось найти автору — это ByteDance, материнская компания TikTok (привет, Sora 2
Кажется, что это не аргументы в пользу OpenAI, которые хотят совершить квантовый скачок 10 -> 100 за 3 года. Один из доводов в их поддержку заключается в том, что в экономике может существовать тенденция к ускорению таких достижений. По мере роста ВВП подобные результаты становятся всё более достижимыми. С 2015-го года ВВП вырос на 61% (охренел когда посчитал, но с учётом инфляции 25%).
Так что возможно, что если OpenAI достигнет «всего лишь» уровня в $50 млрд в 2028-м году — что само по себе впечатляющий результат — ей просто придётся замедлить темпы строительства дата-центров, а в остальном компания останется финансово здоровой. А может быть даже и этого не придётся делать, если часть подрядчиков не смогут выполнить свои обещания в срок и сдать датацентры.
Но главное запомнить сейчас, насколько невероятным кажется план OpenAI, чтобы с удивлением смотреть, когда в 2028-м году Васян будет говорить «ну так очевидно что они и 150 миллиардов сделают, с такой-то технологией любой дурак сможет, чё там».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2🤣2🤔1
👆думаю, от ОпенАи тут вообще-то, мало что зависит уже. Весь вопрос в том станут ли нейросети "новым электричеством", то есть чем-то без чего бизнес и люди просто не смогут существовать. Если станут, и если ОпенАи сохранят свою долю рынка то да, эти все инвестиции вполне оправданы.
Так что весь вопрос именно в этом, пока что еще никто не знает до какой степени нейросети станут важной частью жизни людей и компаний. ОпенАи понятное дело делают ставку на то что нейросети это новое электричество и они хотят стать главным поставщиком этого "электричества".
Так что весь вопрос именно в этом, пока что еще никто не знает до какой степени нейросети станут важной частью жизни людей и компаний. ОпенАи понятное дело делают ставку на то что нейросети это новое электричество и они хотят стать главным поставщиком этого "электричества".
🤔7🤣2👍1
Про этот случай с кансалтинговой компанией Deloitte которая написала отсчет для правительства Австралии используя чатгпт (который много чего навыдумывал в этом отсчете): https://t.me/groks/4611, ох как же ии-алармисты зацепились за этот кейс.
Да, нейросети врут и галлюцинируют, но вместо того что бы объявлять что раз они врут и галлюцинируют то значит они бесполезны, нужно учиться ими пользоваться, включать мозг, а не бездумно доверять ИИ. В шарашке Deloitte не смотрели мой видос про то что нейросети врут, ну вот и результат.
Человечество пока только адаптируется к тому что такое нейросети и как их использовать. На этом пути будет еще куча ошибок и фейлов.
Смертельно опасно засовывать пальцы в розетку, но это не значит что нужно отказываться от использования электричества.
Да, нейросети врут и галлюцинируют, но вместо того что бы объявлять что раз они врут и галлюцинируют то значит они бесполезны, нужно учиться ими пользоваться, включать мозг, а не бездумно доверять ИИ. В шарашке Deloitte не смотрели мой видос про то что нейросети врут, ну вот и результат.
Человечество пока только адаптируется к тому что такое нейросети и как их использовать. На этом пути будет еще куча ошибок и фейлов.
Смертельно опасно засовывать пальцы в розетку, но это не значит что нужно отказываться от использования электричества.
Telegram
Грокс
Одна из крупнейших международных аудиторских и консалтинговых компаний — Deloitte — частично возместит правительству Австралии затраты за предоставленные услуги. А виной всему оказался подготовленный с помощью искусственного интеллекта отчет о соблюдении…
❤🔥6👍5🤣2❤1
Нравиться мне наша нейросетевая индустрия, это скриншот карточки модели DeepSeek Prover V2 в опенроутере: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-prover-v2
Там написано что "Скорее всего это улучшенная версия DeepSeek-Prover-V1.5, однако мало что известно об этой модели".
Как если бы это была какая-то археологическая находка, "скорее всего это фрагмент какой-то древней поэмы, но нам пока еще мало что известно".
Там написано что "Скорее всего это улучшенная версия DeepSeek-Prover-V1.5, однако мало что известно об этой модели".
Как если бы это была какая-то археологическая находка, "скорее всего это фрагмент какой-то древней поэмы, но нам пока еще мало что известно".
🤣20😁3
Сегодня, в 20:00 по МСК я запущу стрим на Твиче: https://www.twitch.tv/tosterscript
Сегодня у нас две новые нейросети, Клод (Anthropic Claude) и Квен (Qwen). Да, впервые на моей трансляции будет китайская модель!
Будем продолжать угадывать игры по скриншотам, ГигаЧат в прошлых играх оказался лучше Геммы и Грока, но сможет ли он победить или быть хотя бы на уровне Клода и Квена?
Я специально подобрал на сегодняшнюю игру более сложные скриншоты, посмотрим как они справятся.
Сегодня у нас две новые нейросети, Клод (Anthropic Claude) и Квен (Qwen). Да, впервые на моей трансляции будет китайская модель!
Будем продолжать угадывать игры по скриншотам, ГигаЧат в прошлых играх оказался лучше Геммы и Грока, но сможет ли он победить или быть хотя бы на уровне Клода и Квена?
Я специально подобрал на сегодняшнюю игру более сложные скриншоты, посмотрим как они справятся.
👍9
Стрим начался! https://www.twitch.tv/tosterscript - заходите.
Twitch
TosterScript - Twitch
Мафия с Нейросетями и с Чатом Твича.
👌6
Выложил запись последнего стрима: https://vkvideo.ru/video-227821233_456239039
Еще раз хотел бы сказать спасибо Казамаду за щедрые донаты во время этой трансляции 😊.
Из всех игр по отгадыванию игр по скриншоту это была пожалуй самая напряженная игра, до самого конца было не понятно кто победит. Ну и Квен меня конечно удивил, при чем как с хорошей так и с плохой точки зрения.
Еще раз хотел бы сказать спасибо Казамаду за щедрые донаты во время этой трансляции 😊.
Из всех игр по отгадыванию игр по скриншоту это была пожалуй самая напряженная игра, до самого конца было не понятно кто победит. Ну и Квен меня конечно удивил, при чем как с хорошей так и с плохой точки зрения.
VK Видео
Нейросети угадывают игры по скриншотам. Запись стрима 19 октября
Что бы не пропустить будущие трансляции подпишись на канал: https://t.me/TosterScript И подписывайтесь на мой Твич канал: https://www.twitch.tv/tosterscript Таймкоды: 00:00 Начало трансляции 25:13 Начало игры
👍7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сделал шорт про Грока по пред последнему стриму, прикрепил к сообщению, или можно еще посмотреть на ютубе: https://youtube.com/shorts/0fk6oi8RFPQ
👍9
Forwarded from Глеб Кудрявцев про AI
Ловите свежую добавочку к системному промпту моих агентов
Так меня затрахали модели своими try catch по любому поводу.
Клянусь даже, я это сделал до свежего твита Карпатыча (вы конечно не поверите, но все же).
Он про то же самое вчера написал, так что решил поделиться и своим сниппетом под это 🙂
!!!!No fallbacks strict policy!!!: do not invent default values to mask missing data.
!!no try catch except on asynchronous requests!!!
No silent except: catch only expected exceptions, log with context, then re-raise.
No chained defaults in business logic: a or b or c only for UI labels; never for required config/data.
No hidden retries: allowed only if explicitly requested, idempotent, transient errors, bounded attempts, logged.
Fail fast: on invalid input or state — raise; do not continue with partial results.
Observability: include structured logging on failure; do not downgrade severity (no silent warning where error is due).
Так меня затрахали модели своими try catch по любому поводу.
Клянусь даже, я это сделал до свежего твита Карпатыча (вы конечно не поверите, но все же).
Он про то же самое вчера написал, так что решил поделиться и своим сниппетом под это 🙂
👍9🍓1
👆неплохой промт для ИИ для написания кода, хотя при этом лично мне нравиться что нейросети любят юзать try catch. Мне все время лень писать все эти трайкетчи, в лучше случае я оборачиваю какие-то особенно важные асинхронные функции в один try catch, а ИИ норм прописывает для каждой операции внутри каждой асинхронной функции try catch.
Но мало того, чатГПТ меня фактически научил паттерну с try catch finally, я конечно и до этого знал про finally, но я никогда его не использовал. А вот GPT-5 пишет, и я стал за ним повторять, finally это очень мощная штука когда работаешь с чем-то не определенным, а нейросети это всегда жуткая нестабильность.
Нейросетевые провайдеры то работают, то нет, то токены могут закончиться, то закончиться видео/оперативная память локальная, то ответ от нейросети пустой придет, то еще что-то, try catch finally помогает работать со всем этим.
Но мало того, чатГПТ меня фактически научил паттерну с try catch finally, я конечно и до этого знал про finally, но я никогда его не использовал. А вот GPT-5 пишет, и я стал за ним повторять, finally это очень мощная штука когда работаешь с чем-то не определенным, а нейросети это всегда жуткая нестабильность.
Нейросетевые провайдеры то работают, то нет, то токены могут закончиться, то закончиться видео/оперативная память локальная, то ответ от нейросети пустой придет, то еще что-то, try catch finally помогает работать со всем этим.
👍11🍓3
Сегодня в 20:00 по МСК, как и всегда по воскресеньям, я запущу стрим.
Сегодня нейросети будут продолжать угадывать игры по скриншотам, Квен победил в прошлый раз, но сегодня у него будут очень сильные соперники.
Впервые на моем стриме появятся ЧатГПТ от ОпенАи и Гемини от Гугла! Эти двое это очень мощные нейросети, возможно самые мощные из существующих на данный момент.
Так как соперники у нас будут сильные то и скриншоты из игр я подобрал сложные, посмотрим как они справятся.
Стрим пройдет на Твиче, здесь: https://www.twitch.tv/tosterscript
Сегодня нейросети будут продолжать угадывать игры по скриншотам, Квен победил в прошлый раз, но сегодня у него будут очень сильные соперники.
Впервые на моем стриме появятся ЧатГПТ от ОпенАи и Гемини от Гугла! Эти двое это очень мощные нейросети, возможно самые мощные из существующих на данный момент.
Так как соперники у нас будут сильные то и скриншоты из игр я подобрал сложные, посмотрим как они справятся.
Стрим пройдет на Твиче, здесь: https://www.twitch.tv/tosterscript
👍12
Стрим начался, заходите: https://www.twitch.tv/tosterscript
Twitch
TosterScript - Twitch
Мафия с Нейросетями и с Чатом Твича.
🔥9
Forwarded from Krist/Blog
RuQualBench 🐸
Я сделал бенчмарк для оценки качества русского языка в LLM. Подробности:
- Набор из 100 (по умолчанию)/250/500 вопросов по general chat/creative writing доменам.
- LLM as a Judge, но с четкими критериями разметки ответов.
- Упор на типичные для LLM ошибки на русском (перепутанные рода, "китайщина", выдуманные слова).
- Всё под открытой лицензией!
Анализ результатов:
- Лучшими моделями всё еще остаются закрытые (в частности, Sonnet 4.5, Gemini, GPT-4o). Но некоторые открытые очень близки.
- GPT-5 ужасна. Я думал, что она лучше.
- Из открытых моделей Gemma-3-27b-it и Vistral-24B оказались вне конкуренции.
- Ruadapt значительно уменьшает количество ошибок относительно Qwen.
- Qwen3 и GPT-oss очень плохи. Даже хуже, чем я ожидал.
- Qwen3-Next лучше, чем Qwen3. Похоже, туда долили русского языка.
- У DeepSeek V3 мало ошибок, но актуальная V3.2-Exp почти в 2 раза хуже.
Лидерборд, код и данные
Я сделал бенчмарк для оценки качества русского языка в LLM. Подробности:
- Набор из 100 (по умолчанию)/250/500 вопросов по general chat/creative writing доменам.
- LLM as a Judge, но с четкими критериями разметки ответов.
- Упор на типичные для LLM ошибки на русском (перепутанные рода, "китайщина", выдуманные слова).
- Всё под открытой лицензией!
Анализ результатов:
- Лучшими моделями всё еще остаются закрытые (в частности, Sonnet 4.5, Gemini, GPT-4o). Но некоторые открытые очень близки.
- GPT-5 ужасна. Я думал, что она лучше.
- Из открытых моделей Gemma-3-27b-it и Vistral-24B оказались вне конкуренции.
- Ruadapt значительно уменьшает количество ошибок относительно Qwen.
- Qwen3 и GPT-oss очень плохи. Даже хуже, чем я ожидал.
- Qwen3-Next лучше, чем Qwen3. Похоже, туда долили русского языка.
- У DeepSeek V3 мало ошибок, но актуальная V3.2-Exp почти в 2 раза хуже.
Лидерборд, код и данные
❤7👍4👏3
👆интересный лидерборд, хоть и есть странности.
C Qwen3 как-то странно, как будто размер модели никак не влияет на качество, 32b обходит и 235b и 8b. Но тут всякое может быть, если для разработчиков модели русский язык не приоритет то качество может скакать независимо от размера модели.
Больше всего меня смущают модели от OpenAi. Разве GPT-5 плох в русском языке? Я с ним все время разговариваю по русски и каких-то проблем не замечал. При этом GPT-4o на втором месте, до выхода GPT-5 я обычно только с ним и разговаривал, и какой-то особой разницы в "обычных" разговорах между GPT-4o и GPT-5 я не заметил. А судя по лидерборду разница должна была бы быть ощутимая.
Но в любом случае очень хорошо что такой лидерборд есть, да и код открытый: https://github.com/kristaller486/RuQualBench
C Qwen3 как-то странно, как будто размер модели никак не влияет на качество, 32b обходит и 235b и 8b. Но тут всякое может быть, если для разработчиков модели русский язык не приоритет то качество может скакать независимо от размера модели.
Больше всего меня смущают модели от OpenAi. Разве GPT-5 плох в русском языке? Я с ним все время разговариваю по русски и каких-то проблем не замечал. При этом GPT-4o на втором месте, до выхода GPT-5 я обычно только с ним и разговаривал, и какой-то особой разницы в "обычных" разговорах между GPT-4o и GPT-5 я не заметил. А судя по лидерборду разница должна была бы быть ощутимая.
Но в любом случае очень хорошо что такой лидерборд есть, да и код открытый: https://github.com/kristaller486/RuQualBench
GitHub
GitHub - kristaller486/RuQualBench: RuQualBench: A benchmark for evaluating the quality of the Russian language in LLM responses
RuQualBench: A benchmark for evaluating the quality of the Russian language in LLM responses - kristaller486/RuQualBench
👏6