Julian Schrittwieser
@Mononofu
Member of Technical Staff at Anthropic
prev AlphaGo, AlphaZero, MuZero, AlphaProof, Gemini RL etc at Google DeepMind
Эти люди, которые в нашей системе наделены непропорционально большим влиянием, через одного имеют психические проблемы и обладают психической зрелостью примерно как у подростков.
Вот у нас один в дискуссию вступил, добавить свои пять копеек.
OpenAI подписал. :) Уссаццо.
Антропик держится. У него злые китайцы модели дистиллируют, сами понимаете.
ANTHROPIC DELENDA EST #разори_амодея
Антропик держится. У него злые китайцы модели дистиллируют, сами понимаете.
ANTHROPIC DELENDA EST #разори_амодея
Т.н. финансовая пресса в своем репертуаре.
https://x.com/OopsGuess/status/2081196978189570284?s=20
У акционеров Антропик, как видите, длинные руки. В их представлении Америка это они.
https://x.com/OopsGuess/status/2081196978189570284?s=20
У акционеров Антропик, как видите, длинные руки. В их представлении Америка это они.
Qwen 3.8 Max Preview прям мудрые советы за жизнь дает :). Аж пронимает. Очень советую попробовать поговорить с ним по душам.
Он по качеству рассуждений на естественном языке близок к ChatGPT и последнему Grok (оба очень хороши), но у него не убрали personality. Он как живой. Так что если с кем бухать — то это к Qwen.
Он по качеству рассуждений на естественном языке близок к ChatGPT и последнему Grok (оба очень хороши), но у него не убрали personality. Он как живой. Так что если с кем бухать — то это к Qwen.
Gaperton's Tech Corner
Антропик тут письмо открытое написал.
Меж тем, Kimi K3 можно скачать. 2.8T параметров. Это полтора терабайта памяти надо чтоб запустить в Q4, всего-то.
Gaperton's Tech Corner
Меж тем, Kimi K3 можно скачать. 2.8T параметров. Это полтора терабайта памяти надо чтоб запустить в Q4, всего-то.
Как видите есть небольшая задержка, но рано или поздно все упрутся в потолок, и тогда Кими и компания неизбежно догонит Антропик. А учитывая что у Кими раз в 10 меньше ресурсов на обучение — то со временем,как разница сократится, и перегонит.
Как известно, а это таки известно — MacBook Pro M5 Max 128GB является на данный момент лучшим вариантом для локального запуска LLM, если вы нормальный человек, а не сумасшедший риггер с серверной фермой в подвале.
Имеет-ли смысл покупать его сейчас, или же стоит подождать?
Первым делом, проверим свежие слухи.
Согласно Bloomberg, Apple ускоряет разработку чипов M7, ориентированных на задачи искусственного интеллекта, пропуская часть линейки M6.
Apple не выпустит M6 Pro и M6 Max, поэтому первые MacBook Pro с OLED-дисплеями будут оснащаться M5 Pro и M5 Max, а не более новыми чипами.
Предполагаемый график выхода процессоров Apple выглядит следующим образом:
M5 Ultra — конец 2026 года.
M6 — конец 2026 года.
M7 — первая половина 2027 года.
M7 Pro — конец 2027 года.
M7 Max — конец 2027 года.👈 (Вас интересует вот это)
M7 Ultra — 2028 год.
Mac Studio. Apple работает над обновлённой версией Mac Studio с чипами M5 Max и M5 Ultra, однако сроки выхода пока не определены из-за дефицита оперативной памяти и её высокой стоимости.
Значит, что такое M5 Max. Это по скорости примерно RTX 3090/R9700. То есть, не блестяще, но уже хорошо. И — 128GB быстрой памяти.
Это позволяет пускать как плотные модели, такие как Gemma 31B и Qwen 27B, так и MoE модели на 120-200B+ параметров.
Примерно полтора года ничего лучше не будет.
Учитывая все это — берите не глядя. 7 тыщ USD, всего-то.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MacRumors
Apple's 2026 and 2027 Mac Roadmap: Every Model and When It Ships
A shortage of memory chips has impacted the entire computer market, affecting Macs and PCs alike. Apple and other companies have raised prices, but Apple is better positioned than its competitors. Machines like the Mac mini and the Mac Studio are in demand…
👍1🔥1🫡1
Gaperton's Tech Corner
Ну как вам сказать. Тут например давеча вышла DeepSeek V4 Flash, разрывающая пасть льву. И она в принципе лезет в 128GB.
Правда, лезет она в Q3 и едва-едва. Но современные кванты динамические, то есть чувствительные тензоры там не в Q3 а в нормальной точности.
То есть, даже DeepSeek 284B-A13B Q2 от unsloth должно быть лучше чем Qwen 27B в Q8.
https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4
Я разумеется попробую это на своем 2xR9700 32GB + 128GB RAM. Но честно говоря оно не очень — у AMD сильно отстает софт и поэтому оно тормозит. 2xRTX 3090 24GB имеет куда больше смысла.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Попробовал Hindsight
Это агентская память второго поколения, которая предназначена для "AI employees" то есть для тех ИИ которые должны были нас всех заменить год назад.
Почитал описание — да. Кошмар. Будущее наступило.
Почитал статьи. Да ваще пиздец, все, пора на пенсию выходить.
Ну, делать нечего — в морг так в морг — зашел на свой Cicero.local, и говорю живущему там агенту Hermes, "Привет", грю, "Сейчас Hindsight поднимать будем, и будет у тебя, безмозглого, наконец память".
После яростного секса удалось какими-то стремными локальными патчами заставить Hindsght перестать падать. После чего я заглянул ему в память — интересно же.
А там сплошные противоречивые параграфы в "фактах о мире". Потому, что когда что-то меняется, надо суметь сделать две вещи. Первое — понять со слов что речь вообще об одной и той же штуке. А не о двух разных. В этом суть слова "меняется". А второе — понять что из двух было до, а что после, и главное — что из двух надо забыть.
Ну так как и с первым и со вторым у моделей большие проблемы (особенно с темпоральной логикой) — в "фактах о мире" лютый, бешеный треш.
В общем, не переживайте пока. Не заменят вас. Они пиздят (тм).
Не, я думаю это однажды конечно порешают. Откроют для себя модальную логику сначала, заново, трудным путем. Через баги. А потом сразу.
Это агентская память второго поколения, которая предназначена для "AI employees" то есть для тех ИИ которые должны были нас всех заменить год назад.
Почитал описание — да. Кошмар. Будущее наступило.
Почитал статьи. Да ваще пиздец, все, пора на пенсию выходить.
Ну, делать нечего — в морг так в морг — зашел на свой Cicero.local, и говорю живущему там агенту Hermes, "Привет", грю, "Сейчас Hindsight поднимать будем, и будет у тебя, безмозглого, наконец память".
После яростного секса удалось какими-то стремными локальными патчами заставить Hindsght перестать падать. После чего я заглянул ему в память — интересно же.
А там сплошные противоречивые параграфы в "фактах о мире". Потому, что когда что-то меняется, надо суметь сделать две вещи. Первое — понять со слов что речь вообще об одной и той же штуке. А не о двух разных. В этом суть слова "меняется". А второе — понять что из двух было до, а что после, и главное — что из двух надо забыть.
Ну так как и с первым и со вторым у моделей большие проблемы (особенно с темпоральной логикой) — в "фактах о мире" лютый, бешеный треш.
В общем, не переживайте пока. Не заменят вас. Они пиздят (тм).
Не, я думаю это однажды конечно порешают. Откроют для себя модальную логику сначала, заново, трудным путем. Через баги. А потом сразу.
hindsight.vectorize.io
Overview | Hindsight
{/* The page's own # Overview H1 is suppressed via hide_title: this is the site
🔥7👍1
Gaperton's Tech Corner
Попробовал Hindsight Это агентская память второго поколения, которая предназначена для "AI employees" то есть для тех ИИ которые должны были нас всех заменить год назад. Почитал описание — да. Кошмар. Будущее наступило. Почитал статьи. Да ваще пиздец,…
В общем, там с этими моделями как. Стоит вам перестать обращать на что-то внимание, как из него тут же исчезает смысл и оно превращается в говно. Так работает везде и исключений я пока не видел.
И как оказывается, даже для того чтобы что-то запомнить надо думать.
И как оказывается, даже для того чтобы что-то запомнить надо думать.
👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10
Meet Qwen3.8-Max — our most capable model to date.
Next week, the open weights of Qwen3.8-Max will be released, and Qwen3.8-27B is also going open-weights to meet you all!🎉
Я превью смотрел, Qwen 3.8 Max это напалм в рассуждениях на естественном языке. Первая модель от Квен с которой есть о чем поговорить.
Gaperton's Tech Corner
Ну так как и с первым и со вторым у моделей большие проблемы (особенно с темпоральной логикой) — в "фактах о мире" лютый, бешеный треш.
Проверил.
Все автоматические провайдеры памяти в Hermes бесполезны. То как к нему подключен Hindsight — в принципе не правильно, и у всех приводит к такому результату как у меня. Все на практике тупо сидят на файлах.
Окей. Зря что-ли настраивал Hindsight? Попробуем выяснить можно-ли его в принципе правильно готовить. Для чего надо для начала почитать их ресерч.
* * *
Безотносительно, сам процесс запоминания у человека очевидно требует желаний и аффектов, и направляется ими. Их моделирование и есть ключ к автоматической системе памяти. Модель должна иметь предпочтения и хотеть. Это можно и нужно задавать ей снаружи (позволять системе самой генерировать желания за свои деньги будет только идиот).
Это теоретически скорее верно. Но нихрена пока не операционно.
Все автоматические провайдеры памяти в Hermes бесполезны. То как к нему подключен Hindsight — в принципе не правильно, и у всех приводит к такому результату как у меня. Все на практике тупо сидят на файлах.
Окей. Зря что-ли настраивал Hindsight? Попробуем выяснить можно-ли его в принципе правильно готовить. Для чего надо для начала почитать их ресерч.
* * *
Безотносительно, сам процесс запоминания у человека очевидно требует желаний и аффектов, и направляется ими. Их моделирование и есть ключ к автоматической системе памяти. Модель должна иметь предпочтения и хотеть. Это можно и нужно задавать ей снаружи (позволять системе самой генерировать желания за свои деньги будет только идиот).
Это теоретически скорее верно. Но нихрена пока не операционно.
arXiv.org
Hindsight is 20/20: Building Agent Memory that Retains, Recalls,...
Agent memory has been touted as a dimension of growth for LLM-based applications, enabling agents that can accumulate experience, adapt across sessions, and move beyond single-shot question...
❤4🔥1
> Я самом деле не просил его отчитываться.
Вопрос о том, что ты «на самом деле» просил, — интересный теоретический вопрос.
Проблема в том, что никакого «на самом деле» здесь нет.
Есть намерение говорящего: А хочет произвести определённое впечатление на Б.
Есть слова, которые А произносит, обращаясь к Б, возможно, в присутствии аудитории.
И есть интерпретация Б, которая в значительной степени определяется:
• его убеждениями;
• его желаниями и потребностями — тем, что он считает важным или необходимым;
• его представлением о том, как аудитория воспринимает этот разговор, а также тем образом себя, который он стремится поддерживать.
В результате одни и те же слова могут показаться одному человеку совершенно безобидными, а другого заставить метаться, как раненая свинья.
Поэтому то, что было «на самом деле» сказано или о чём «на самом деле» попросили, не является объективным свойством высказывания, и не определяется намерением говорящего. Это интерпретация, возникающая из взаимодействия намерения говорящего, произнесённых слов и когнитивного и социального контекста слушателя.
Из рабочих разговоров. Для людей секрет что то что они хотели сказать, реально сказали, и как их поняли — это часто три не связанных между собой вещи.
💯6
Gaperton's Tech Corner
Окей. Зря что-ли настраивал Hindsight? Попробуем выяснить можно-ли его в принципе правильно готовить. Для чего надо для начала почитать их ресерч.
Ага, таки Hindsight правильно готовить не только можно, но и нужно.
Там три промпта надо задавать, которые говорят что сохранять, как объединять, и как обрабатывать.
Ну что, попробуем.
Там три промпта надо задавать, которые говорят что сохранять, как объединять, и как обрабатывать.
Ну что, попробуем.
Хорошая конфигурация делает эти три уровня последовательными.
retain_mission
Сохраняй только долговременные факты, решения, предпочтения и проверенный опыт.
↓
observations_mission
Объединяй похожие факты в устойчивые закономерности и привычки. Не повторяй исходные факты.
↓
reflect_mission
Строй высокоуровневые модели поведения, принципы принятия решений, архитектурные закономерности и долговременные стратегии.
✍2🔥2👍1