Европейцы продолжают пытаться в свои LLM - выпустили Teuken-7B-Base & Teuken-7B-Instruct, натренированные на 24 европейских языках (русского нет).

Все вроде как правильно сделали, но результаты оказались хуже базовой старенькой Meta Llama-3.1.

https://arxiv.org/abs/2410.03730

А вот GPT-4.1-Mini выглядит прям на удивление хорошо для типичных задач. Стоит $0.40 за вход и $1.60 за выход по сравнению с GPT-4o с ценами в $2.50 и $10.00, при даже лучшем качестве. То есть затраты можно снизить в 6 раз при лучшем качестве и скорости.

Ого, Грок быстро догоняет
https://vc.ru/ai/1929777-grok-studio-rezhim-redaktirovaniya

В Grok появился режим редактирования — аналог Canvas в ChatGPT. Поле открывается автоматически, когда пользователь просит написать текст, код, отчёт или создать игру.
Для работы с документами добавили возможность форматировать заголовки, текст и списки.

В окне Preview можно увидеть, как будет выглядеть анимация, инфографика или игра, код для которой пишет чат-бот. Есть поддержка HTML, Python, C++, JavaScript, TypeScript и Bash-скриптов.

В Grok также добавили поддержку Google Drive. Теперь чат-боту можно прислать не только файл с компьютера, но и документ, электронную таблицу или презентацию с «Диска». Для этого придётся подключить аккаунт Google и дать Grok доступ к файлам.

Кажется у OpenAI будет собственный vibe-редактор кода
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-16/openai-said-to-be-in-talks-to-buy-windsurf-for-about-3-billion

Подписавшись на супер-полезную рассылку для продакт-менеджеров от Lenny Rachitsky на год можно получить десяток годовых подписок на сервисы, вау!
Подписка стоит 200 баксов, одними только вайб-код-инструментами можно окупить
https://www.lennysnewsletter.com/p/an-unbelievable-offer-now-get-one

Вот что входит:
Bolt: One year of the Pro plan ($240 value)
Cursor: One year of the Pro plan ($240 value)
Lovable: One year of the Starter plan ($240 value)
Replit: One year of the Core plan ($360 value)
v0: One year of the Premium plan ($240 value)
Granola: One year of the Business plan for you and your team—up to 100 seats ($10,000+ value)
Notion: One year of the Plus plan (plus unlimited AI) for you and your team—up to 10 seats ($2,000+ value)
Linear: One year of the Business plan—two seats ($336 value)
Superhuman: One year of the Starter plan ($300 value)
Perplexity: One year of the Pro plan ($240 value)

Canva показала гору новых AI-фич

Ребята из Canva решили, что мало просто делать красивые картинки и презентации. На своей конференции Create 2025 они запустили AI на полную.

Вот 5 основных фич, которые цепляют больше всего:

1. Canva Code
Теперь превращать идеи в готовые дизайны можно без кода. Просто опиши, что тебе надо, и AI всё сделает сам.

2. Magic Formulas и Magic Insights
AI-функции внутри Canva Sheets, которые сами проанализируют данные и подскажут, что дальше с ними делать.

3. Промпт голосом, текстом или картинкой
Скажи, напиши или покажи, что хочешь получить, и Canva за секунды соберёт презентацию, графику или документ.

4. Кнопка перевода и локализации
Всё, что делаешь, сразу переводится на разные языки. Пригодится тем, кто работает с контентом на зарубежную аудиторию.

5. Magic Charts
Превращают любые данные в стильные, интерактивные графики за один клик.

Ознакомиться можно тут.

#design@TochkiNadAI

Netflix рассказывает, как сделал одну большую модель для персональных рекомендаций
https://netflixtechblog.com/foundation-model-for-personalized-recommendation-1a0bd8e02d39

Раньше в Netflix использовались десятки отдельных моделей:
одна рекомендовала контент на главной,
другая — при поиске,
третья — для уведомлений и e-mail.

Это было сложно масштабировать и поддерживать. Поэтому они решили создать одну универсальную модель, которую можно использовать везде.
Transformer, обученный на миллиардных объемах событий:
просмотры,
скроллы,
клики,
добавления в список,
рейтинги.

Модель предсказывает "следующее действие" пользователя, учитывая весь контекст (устройство, время, сессию и др.).

Используется multi-task learning: одна модель решает сразу множество задач (например, "покажи на главной" и "выведи в поиске").

Входные данные: токены, представляющие действия, контент и контекст

Обучение идет на огромных логах взаимодействий. Используется self-supervised learning: модель учится предсказывать недостающие или следующие токены (например, какой фильм человек посмотрит).

Модель уже используется:
в рекомендациях на главной странице,
в системе "похожие фильмы",
в ранжировании результатов поиска.

Netflix называет это шагом к Unified Personalization Model — будущему, где весь UX будет персонализирован одной системой.

Anthropic вчера опубликовал, а сегодня на хабре перевели отличный гайд по использованию агентов в программировании, чтобы не ругаться на тупой chatgpt или Claude, когда он вам пол-проекта перепишет :)
Например там про то, чтобы план составить сначала:
https://habr.com/ru/articles/902422/

Все основные графики и резюме из AI Index от Стэнфорда

Перевод AI Index 2025 от Стэнфордского университета

Лидеры венчура. США - $109,1 млрд (в 12 раз больше, чем Китай с $9,3 млрд, и в 24 раз больше, чем Великобритания с $4,5 млрд).

Выигрыши. 49% отметили экономию в сервисных операциях, 71% - рост выручки в маркетинге и продажах.

Робототехника. В Китае установлено >276 300 промышленных роботов (51,1% мирового рынка, 2023).

Готовность учителей. 81% считают, что основы ИИ нужно учить в школе, но менее половины уверены в готовности преподавать ML и LLM.

https://habr.com/ru/amp/publications/902602/

Интересное от Байрама Аннакова (создателя App in the Air, а теперь - AI-сервисов для отдела продаж) - что нового произошло в GenAI-мире с начала года:

За 18 месяцев «стоимость интеллекта» упала в 280 раз — продукты можно продавать «в минус», зная, что через квартал себестоимость снова просядет.
Модели дешевеют и умнеют:
- GPT-4.1-mini и Groq + Mixtral дают топ-качество по цене < 2 $/M токенов.
- Claude 3.7 объединил «быстрое» и «глубокое» мышление в одной сети.
- GPT-o3 научился сам выбирать инструменты (поиск, Python) прямо в reasoning.

«Чувства, мысли, действия»:
- Распознавание речи и картинок уже выше human-level, а цена всё ниже.
- Генерация: GPT-4o генерация лидирует по изображениям, Sora/Kling/Veo2 быстро подтягивают видео.
- Роботы учатся по тем же LLM-методам — Figure 01 и Tesla Bot уже на улице.
- 2025 объявлен «годом AI-агентов»: компании буду платить тысячи $/мес. за микросейлз- или митинг-ботов
- Google и OpenAI выкатили собственные Agent SDK — готовят почву для «магазинов агентов» и жёсткого vendor lock-in.

Что дальше. Две школы мысли:
 1. «AI 2027» — автоматический AI-research ускорит прогресс до уровня опасности, возможна национализация компаний разработчиков AI.
 2. «AI как электричество» — полное внедрение в бизнес займёт 30–40 лет.

Что ждать в ближайшие 3–6 месяцев: код-агенты в IDE, real-time дубляж голосом студийного качества и первый публичный Agent Store.

TL;DR: интеллект дешевеет, возможности растут, следующий виток — это массовое появление узкоспециализированных агентов и борьба за их экосистемы.

https://youtu.be/R5TYcdPrEnU.

Презентация в аттаче.

Картиночки от OpenAI теперь и в API - GPT-Image-1
https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1

Входные токены стоят 5 баксов за миллион (на уровне больших моделей), а генерация картинки 1024х1024 - в зависимости от качества (хм): 1.1 цент, 4.2 или 16.7. Интересно сравнить разницу в качестве этих режимов трех, но в целом идущий на 2-3-4 местах в топах по качеству HiDream стоит 3 цента за фото, Recraft и Imagen 4 цента. Можно делать какой-нибудь претест-промптинг на low, а потом финальный результат фигачить на high, возможно так и будет выходить.

Воу, вот что конкуренция животворящая делает.
OpenAI накинул дип ресерчей в Plus подписку, теперь 25 в месяц, а не 10

Очередное подтверждение, что ваши первые пол-минуты выступления важнее всего остального. Теперь это даже ИИ понимает.

ИИ читает спикера за секунды, угадывая успех выступления по первым фразам.
Модели GPT и Gemini оценивают научный доклад уже после 15–60 слов — и попадают в точку.
До сих пор сверхвозможности больших языковых моделей мы видели в «текстовом океане» — когда нужно осмыслить миллиарды слов. Новая работа Michigan State University показала, что те же модели не менее точны в микромире: по первым двум-трем предложениям (≈ 1-5 % текста, меньше полуминуты речи) они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Иными словами, ИИ выхватывает те самые сигналы, по которым мы подсознательно решаем: «слушать дальше или переключиться». Это приближает к эмпирической проверке популярного «7-second rule» Роджера Айлза (авторы уточняют: точное число секунд условно) - популярный постулат о публичных выступлениях, ораторском мастерстве и деловом общении:

«Слушатели (или собеседники) составляют первичное и часто стойкое мнение о спикере за первые семь секунд после его появления».

Эти семь секунд включают момент выхода на сцену, первые слова, мимику, контакт глаз, позу и темп голоса - т.е. касаются в основном невербальной коммуникации. Авторы новой работы перенесли этот подход на вербальную коммуникацию, опираясь прежде всего на классическую «тонко-ломтевую» (thin-slice) линию исследований, начатую в 1990-е Натали Амбади и Робертом Розенталем (их эксперименты показали, что по 30-секундным беззвучным отрывкам можно с высокой точностью предсказывать оценки преподавателей студентами).

С тех пор на основе “тонких срезов” вырос целый корпус работ. Например:
• «speed-dating»: по нескольким секундам общения оценивали перспективу отношений
• микроданные невербального поведения на собеседованиях
• сигналы эмоций через невербальные каналы
• восприятие харизмы только по голосу (и шире - по акустике речи)
• мгновенные решения о доверии и компетентности по выражению лица
• как впечатления о спикере влияют на восприятие самого контента
Всё это - фундамент доказательства, что крошечные отрывки поведения и речи несут достаточную информацию о навыках, эмоциях и чертах личности.

Но лишь революция ChatGPT позволила применить подобный подход в языково-текстовом микромире (где нет ни голоса, ни внешности, а есть только стенограмма).

Как это делали:
• 128 докладов,
• 2 модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5
• срезы размером 1-75 % текста стенограмм
• оценки моделей сравнивали с 60 экспертами - людьми

Что из этого следует для нас?
1) Золотое правило «зацепи аудиторию в первую минуту» получило эмпирическое подтверждение: если первые фразы скучны, дальше уже поздно спасать ситуацию.
2) LLM открывают дорогу к молниеносной, практически бесплатной обратной связи для преподавателей, политиков, учёных и всех, кому важно говорить убедительно. Соединяя идеи «тонких срезов» и возможности ИИ, мы получаем масштабируемый, надёжный и валидный инструмент, который поможет прокачивать публичные выступления и доводить их восприятие аудиторией до максимума (в пределах харизмы спикера).
3) А уж какая лафа ожидается в деловом общении с использованием презентаций и иных публичных выступлений (для клиентов, партнеров, инвесторов …)!

Вангую: очень скоро к LLM-анализу «тонких срезов» стенограмм добавится анализ тонких срезов аудио и видео выступлений (т.е. мультимедийный синтез всех каналов вербальной и невербальной коммуникации).

И тогда ИИ станет незаменимым инструментом для политтехнологов, спичрайтеров и имиджмейкеров.

А уж из совсем крышесносных перспектив - преодоление несжимаемости эволюционного опыта Homo sapiens.

#ВовлечениеАудитории #ИнтеллектуальнаяПродуктивность #LLMvsHomo

О, ChatGPT обновили функционал запуска по расписанию и сделали подраздел Tasks, и теперь они запускаются на o3 или o4-mini https://help.openai.com/en/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt