А вот так Tesla поздравила всех с Хэллоуином 😐

Как прошла CVPR 2025: главные выводы

CVPR – это главная мировая конференция по ИИ и компьтерному зрению. В этом году на нее подали около 13000 работ (accept rate составил ~ 22% процентов). Доклады точно стоят внимания, но изучить 2800+ работ самостоятельно... 🪢

Мы нашли прекрасную презентацию на русском языке, в которой оказались собраны и разжеваны все главные идеи и выводы с конференции. Ее представил на встрече ComDS (Community of data scientists ВТБ) Олег Милосердов – Lead DS Лаборатории компьютерного зрения ВТБ.

Каждое направление (диффузионки, animation, editing, VLM и тд) в презентации разобрано отдельно, а в конце перечислены как новые, так и угасающие тренды. Главное:

➖ Технологии, ориентированные на узкие задачи, теряют актуальность. На смену приходят универсальные, мультимодальные, архитектурно адаптивные модели, способные к обобщению и логике.
➖ Генеративки в целом дешевеют. Появляется все больше подходов, которые позволяют эффективно "сжимать" навыки модели, сохраняя высокое качество.
➖ Рабочий автопилот становится реальнее: в этом году четко видно, что исследователями уже заложена хорошая база для Embodied AI, так что скоро ожидаем прорывов.

На эти тренды можно ориентироваться как на глобальные, потому что CVPR уже давно считается главным термометром по ИИ и CV и ежегодно формирует векторы развития области.

Изучаем полную презентацию по ссылке и берем на заметку

OpenAI подписали большой контракт с Amazon

На данный момент сумма сделки составляет 38 миллиардов, с возможностью масштабирования.

AWS предоставит OpenAI доступ к серверам Amazon EC2 UltraServers. Сейчас стартап может пользоваться сотнями тысяч процессоров, но уже в 2026 это могут быть десятки миллионов видеокарт.

Короче, OpenAI собрали уже целую перчатку Таноса: Nvidia, AWS, Broadcom, AMD, Oracle, ну и Microsoft. Осталось щелкнуть пальцами 😊

На этой неделе первая мощная видеокарта Nvidia отправилась в космос 🚀

Помните, мы рассказывали вам о стартапе Starcloud? Они пытаются вынести датацентры на орбиту и утверждает, что это во много раз удешевит вычисления.

Так вот: пару дней назад они, в рамках тестов, уже отправили в космос первую в истории Nvidia H100. Для контекста: самый мощный космический компьютер до этого, Spaceborne Computer-2 от HPE на МКС, работал со скоростью около 2 терафлопс и использовал NVIDIA T4. H100 же выдает около 2000 терафлопс.

Спутник с видеокартой по размеру не превосходит холодильник. На нем планируют зафайнтюнить Gemma от Google.

Если все заработает, к 2026 на орбите может появится первый полноценный датацентр. А к 2030 в планах у компании вынести в космос примерно 100 тонн ускорителей.

На arXiv сильно ужесточили правила публикации статей по Computer Science

В последнее время поток низкокачественных работ по ИИ и в целом по CS на архиве просто ошеломляющий. Большинство из них – тупое Ctrl+C Ctrl+V из ChatGPT. Модераторы не справляются с такими объемами, поэтому arXiv, видимо, решили действовать.

Судя по всему, в основном проблема касается тех статей, для которых не нужно проводить какие-то эксперименты, показывать практические результаты или демонстрировать научную новизну. Это категории: (а)обзорных статей, в которых проводится анализ и обобщение существующей литературы; (б) позиционных статей, в которых авторы формулируют мнение по какому-то спорному вопросу.

Оно и понятно. Вообще, хорошая статья такого вида требует огромной экспертизы и кучи времени. Но, с другой стороны, именно такие работы легче всего скопипастить с LLMки за пол часа 🧠

Вот, собственно, для этих двух категорий и вводят новые правила. Кратко: при подаче статьи теперь требуется предоставить подтверждение успешного прохождения рецензирования в журнале или конференции. Еще раз: это не коснется работ, которые содержат новые результаты, эксперименты, теоретические разработки и выводы. Их все так же можно загружать без внешнего рецензирования.

С одной стороны – правильно, конечно. Иначе так недолго и в помойку превратиться. С другой, архив предназначен именно для быстрой научной коммуникации, а задержка публикации действительно хороших обзоров может сделать их банально устаревшими к моменту появления на сайте. Возможно, стоило рассмотреть что-то вроде возможности временной публикации с последующим подтверждением рецензирования.

Майкл Бьюрри поставил 1.1 млрд долларов на крах ИИ-пузыря

Майкл Бьюрри – это тот самый инвестор, про которого сняли фильм «Игра на понижение». В 2008 году он был одним из первых, кто увидел надвигающийся кризис недвижимости США и купил CDS на ипотечные облигации. Тогда он и его фонд заработали на этом около миллиарда долларов.

Теперь же он приобрел пут-опционы на сумму около $1.1 млрд против акций Nvidia и Palantir (это ПО для анализа данных).

Пут-опцион – это такая штука, которая позволяет заработать на падении цены акций: если цена идет вниз, такой инвестор получает прибыль, поскольку может продать акции по более высокой цене, чем рыночная.

Майкл утверждает, что сектор ИИ избыточно перегрет, и это очень напоминает ситуацию перед пузырём доткомов.

Заявочка? ☠️

Стартап Edison Scientific выпустил ИИ-ученого Kosmos, который совершил уже 7 научных открытий. Разбираемся, как он устроен, и что на самом деле может.

Результаты заявляются очень громкие. Якобы за один запуск агент может проанализировать около 1500 научных статей и написать 42 тысячи строк кода, и за пол часа выполняет работу, которая у людей заняла бы пол года.

К этому вернемся позже, а пока – архитектура.

Система мультиагентная. Один из двух основных агентов фокусируется на анализе данных (код, визуализации, эксперименты в том числе), другой – на поиске и чтении литературы. Эти агенты взаимодействуют через «модель мира».

Эта модель мира является центральной частью Kosmos и представляет из себя обновляемую базу знаний, в которой фиксируются гипотезы, результаты, ссылки. Один цикл системы состоит из следующего: работает агент аналитик -> он выдвигает гипотезу -> другой агент ее проверяет на основе литературы -> модель мира обновляется. И так много-много циклов (запуск ограничен 12 часами, это в среднем 200 итераций).

Теперь вернемся к результатам.

1. Для оценки качества привлекались независимые эксперты. Они оценили, что 79.4% утверждений в отчётах – верные. Вроде неплохой результат, но что там делается в этих 20.6% и как с ними быть – большой вопрос.

2. Kosmos правда совершил 7 открытий, но есть нюансы. Во-первых, среди них три репликации (то есть система пришла к тем же выводам, что и люди раньше, по данным, которые были ей доступны). Четыре же действительно еще формально не описаны в литературе. Например, агент предложил ранее не испробованную оптимизацию термообработки в материаловедении. Все открытия также проверялись экспертами, но в то же время ни одно не верифицировали официально.

3. "За пол часа выполняет работу, на которую у людей ушло бы 6 месяцев" – это оценка самих авторов на коленке. Они посчитали по бенчмарку METR, сколько у людей занимает чтение статей, анализ и тд, все это сложили и – вуаля. Так что конкретно к этому утверждению стоит отнестись с некоторым скепсисом.

Несмотря на все эти оговорки, результаты действительно неплохие и довольно прозрачные (кроме последнего пункта). Одно только то, что агент может работать автономно 12 часов подряд и качество при этом растет с ростом количества циклов делает релиз крутым.

Попробовать Kosmos можете тут. Правда, один запуск стоит 200 долларов 💸

Блогпост | Статья

Интересный инцидент произошел в ходе записи нового интервью Альтмана

Активист из организации Stop AI (и их юрист по совместительству) внезапно выбежал на сцену, чтобы вызвать Сэма в суд.

Дело в том, что OpenAI подала иск на эту организацию за то, что они неоднократно совершали «насильственные действия» типа блокирования входной двери OpenAI и перекрытия дороги перед их офисом.

Сами активисты говорят, что это было «попыткой помешать OpenAI уничтожить всех и каждого живого существа на Земле».

Короче, теперь Альтман должен будет лично явиться на это судебное разбирательство. Запасаемся попкорном 🍿