Grok 3 анонсируют сегодня ночью, но я предпочту узнать про это из утренних газет.
👍16
Любопытные факты про Grok 3, который собрал Алекса Гордич в своём посте.
Surprising details about the Grok-3 release:
* Their current cluster already has 200k H100s/H200s. They initially reached out to datacenter facilities to ask how long for them to build them a 100k cluster and the timelines were 12-24 months, which was too slow, Elon said they'd definitely lose if they went that route.
So they found an abandoned factory in Memphis, an empty shell, and built custom electrical / cooling systems, using portable generators, Tesla packs to smoothen out the power spikes (due to the fact they're using synchronous gradient updates), etc.
It took them ~122 days to build the whole thing e2e with 100k H100s. And additional ~90 days to add 100k more. No one has ever done something like this.
* Elon announced they're building a new ~1.2 GW cluster of GB200s/GB300s - this is OOM larger than any other datacenter in the world, and their current datacenter is already the largest single cluster in the world.
* Igor said that while they were running Grok-3, AI engineers used to go to the cluster physically and plug off a node to make sure the run is robust to such pertrubations -> this is one of the things Elon does great, reduces barriers between designers/engineers, engineers/datacenter technicians, etc.
* Grok-3 is the first model to pass 1400 score on the arena :O
The scary obvious thing here is that due to the culture the team has, Elon's capability to attract capital and talent, and the rate of progress, I don't think anyone will be able to compete with them.
* They said they'll open-source Grok-2 as soon as Grok-3 is stable, in a few months. And they plan to keep that strategy going forward, open-sourcing last generation but still managing to stay competitive. They hide the chain of thought the same way OpenAI did.
Original video here: https://x.com/elonmusk/status/1891700271438233931
Surprising details about the Grok-3 release:
* Their current cluster already has 200k H100s/H200s. They initially reached out to datacenter facilities to ask how long for them to build them a 100k cluster and the timelines were 12-24 months, which was too slow, Elon said they'd definitely lose if they went that route.
So they found an abandoned factory in Memphis, an empty shell, and built custom electrical / cooling systems, using portable generators, Tesla packs to smoothen out the power spikes (due to the fact they're using synchronous gradient updates), etc.
It took them ~122 days to build the whole thing e2e with 100k H100s. And additional ~90 days to add 100k more. No one has ever done something like this.
* Elon announced they're building a new ~1.2 GW cluster of GB200s/GB300s - this is OOM larger than any other datacenter in the world, and their current datacenter is already the largest single cluster in the world.
* Igor said that while they were running Grok-3, AI engineers used to go to the cluster physically and plug off a node to make sure the run is robust to such pertrubations -> this is one of the things Elon does great, reduces barriers between designers/engineers, engineers/datacenter technicians, etc.
* Grok-3 is the first model to pass 1400 score on the arena :O
The scary obvious thing here is that due to the culture the team has, Elon's capability to attract capital and talent, and the rate of progress, I don't think anyone will be able to compete with them.
* They said they'll open-source Grok-2 as soon as Grok-3 is stable, in a few months. And they plan to keep that strategy going forward, open-sourcing last generation but still managing to stay competitive. They hide the chain of thought the same way OpenAI did.
Original video here: https://x.com/elonmusk/status/1891700271438233931
Linkedin
Surprising details about the Grok-3 release:
* Their current cluster already has 200k H100s/H200s. They initially reached out to…
* Their current cluster already has 200k H100s/H200s. They initially reached out to…
Surprising details about the Grok-3 release:
* Their current cluster already has 200k H100s/H200s. They initially reached out to datacenter facilities to ask how long for them to build them a 100k cluster and the timelines were 12-24 months, which was too…
* Their current cluster already has 200k H100s/H200s. They initially reached out to datacenter facilities to ask how long for them to build them a 100k cluster and the timelines were 12-24 months, which was too…
❤15👍11🔥7
Вслед за Гуглом с Willow (https://t.me/gonzo_ML/3078), в квантовых компьютерах активничает Microsoft.
Сегодня они анонсировали Majorana 1 (Этторе Майорану мы любим!), квантовый процессор на топологических кубитах. Microsoft рассчитывает отскейлить квантовые компьютеры на этой технологии.
Сатья Надела интересно написал:
A couple reflections on the quantum computing breakthrough we just announced...
Most of us grew up learning there are three main types of matter that matter: solid, liquid, and gas. Today, that changed.
After a nearly 20 year pursuit, we’ve created an entirely new state of matter, unlocked by a new class of materials, topoconductors, that enable a fundamental leap in computing.
It powers Majorana 1, the first quantum processing unit built on a topological core.
We believe this breakthrough will allow us to create a truly meaningful quantum computer not in decades, as some have predicted, but in years.
The qubits created with topoconductors are faster, more reliable, and smaller.
They are 1/100th of a millimeter, meaning we now have a clear path to a million-qubit processor.
Imagine a chip that can fit in the palm of your hand yet is capable of solving problems that even all the computers on Earth today combined could not!
Sometimes researchers have to work on things for decades to make progress possible.
It takes patience and persistence to have big impact in the world.
And I am glad we get the opportunity to do just that at Microsoft.
This is our focus: When productivity rises, economies grow faster, benefiting every sector and every corner of the globe.
It’s not about hyping tech; it’s about building technology that truly serves the world.
Ссылки в тему:
* https://news.microsoft.com/source/features/ai/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/
* https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2025/02/19/microsoft-unveils-majorana-1-the-worlds-first-quantum-processor-powered-by-topological-qubits/
* https://arxiv.org/abs/2502.12252
Пора, кажется, уже учить квантовые алгоритмы, явно назревает что-то.
Сегодня они анонсировали Majorana 1 (Этторе Майорану мы любим!), квантовый процессор на топологических кубитах. Microsoft рассчитывает отскейлить квантовые компьютеры на этой технологии.
Сатья Надела интересно написал:
A couple reflections on the quantum computing breakthrough we just announced...
Most of us grew up learning there are three main types of matter that matter: solid, liquid, and gas. Today, that changed.
After a nearly 20 year pursuit, we’ve created an entirely new state of matter, unlocked by a new class of materials, topoconductors, that enable a fundamental leap in computing.
It powers Majorana 1, the first quantum processing unit built on a topological core.
We believe this breakthrough will allow us to create a truly meaningful quantum computer not in decades, as some have predicted, but in years.
The qubits created with topoconductors are faster, more reliable, and smaller.
They are 1/100th of a millimeter, meaning we now have a clear path to a million-qubit processor.
Imagine a chip that can fit in the palm of your hand yet is capable of solving problems that even all the computers on Earth today combined could not!
Sometimes researchers have to work on things for decades to make progress possible.
It takes patience and persistence to have big impact in the world.
And I am glad we get the opportunity to do just that at Microsoft.
This is our focus: When productivity rises, economies grow faster, benefiting every sector and every corner of the globe.
It’s not about hyping tech; it’s about building technology that truly serves the world.
Ссылки в тему:
* https://news.microsoft.com/source/features/ai/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/
* https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2025/02/19/microsoft-unveils-majorana-1-the-worlds-first-quantum-processor-powered-by-topological-qubits/
* https://arxiv.org/abs/2502.12252
Пора, кажется, уже учить квантовые алгоритмы, явно назревает что-то.
Telegram
gonzo-обзоры ML статей
Что-то интересное.
https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/
Today I’m delighted to announce Willow, our latest quantum chip. Willow has state-of-the-art performance across a number of metrics, enabling two major achievements.…
https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/
Today I’m delighted to announce Willow, our latest quantum chip. Willow has state-of-the-art performance across a number of metrics, enabling two major achievements.…
🔥17❤4👍4🤔2
DeepMind опубликовали большой плейбук по скейлингу трансформеров на TPU (https://t.me/gonzo_ML/3365), а HuggingFace выложил похожее про GPU.
The Ultra-Scale Playbook: Training LLMs on GPU Clusters
https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook
The Ultra-Scale Playbook: Training LLMs on GPU Clusters
https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook
huggingface.co
The Ultra-Scale Playbook - a Hugging Face Space by nanotron
This application displays detailed performance data for training large language models (LLMs) on GPU clusters, using interactive plots to visualize various parameters and metrics.
❤19👍7
Sakana.ai (1, 2) продолжает придумывать что-то прикольное.
Агентная система для генерации оптимизированных CUDA кернелов
https://sakana.ai/ai-cuda-engineer/
Внутрь статьи пока не забуривался, но выглядит прикольно.
Агентная система для генерации оптимизированных CUDA кернелов
https://sakana.ai/ai-cuda-engineer/
Внутрь статьи пока не забуривался, но выглядит прикольно.
sakana.ai
Sakana AI
Towards Robust Agentic CUDA Kernel Benchmarking, Verification, and Optimization
👍11
Generative Agent Simulations of 1,000 People
Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Robb Willer, Percy Liang, Michael S. Bernstein
Статья: https://arxiv.org/abs/2411.10109
Пост: https://hai.stanford.edu/news/ai-agents-simulate-1052-individuals-personalities-impressive-accuracy
Мы в прошлом году не разобрали эту статью, а она интересное практическое продолжение темы из 2023-го про Generative Agents (https://t.me/gonzo_ML/1481) от Стэнфорда и ко. Теперь авторы взяли и симулировали 1,052 реальных человека, а потом на последующих опросах сумели добиться 85% точности репликации их собственных ответов и действий в экспериментах через две недели. Кроме того собрали полезного агента-помощника для проведения интервью.
Процедура создания агента выглядит так:
🎤 Интервью
Были проведены глубинные интервью, включавшие в себя заранее заданные вопросы и адаптивные последующие, зависящие от ответов респондента.
Через стратифицированную выборку набрали 1052 участника, чтобы получить репрезентативную выборку US популяции по возрасту, полу, расе, региону, образованию и политической идеологии. Все участники прошли голосовое интервью со средней длиной транскрипта 6,491 слов (stddev 2,541). Также собрали ответы на серию опросников (General Social Survey (GSS), Big Five Inventory из 44 пунктов(BFI-44)) и результаты поведенческих экспериментов (пять экономических игр и пять поведенческих экспериментов). Интервью потом будет использоваться для прайминга агентов, а опросы/эксперименты для оценки точности полученных агентов. Также было ещё и self-consistency интервью через две недели после перечисленного.
Изначально через компанию Bovitz рекрутировали 1300 человек (хотели в итоге получить 1000 для достаточной статистической мощности пяти поведенческих экспериментов). Участникам платили: $60 за первый опрос, $30 за self-consistency через две недели, и ещё был бонус в диапазоне 0-10$ по результатам экономических игр. Не все дошли до второй фазы и выполнили self-consistency опрос, так что осталось 1052 (но ожидали ещё больший отсев).
Для этого прям заморочились и собрали свою платформу, где респондент может зарегаться, создать аватара, дать consent, пройти интервью, опросы и эксперименты, в заданном порядке и в нужное время. Для скейлинга интервью использовался ИИ-интервьюер, проводивший его по полуструктурированному протоколу. Хотели именно интервью, а не опрос, потому что надеялись получить более полную информацию с ценными нюансами. За основу взяли протокол, разработанный американскими социологами в рамках American Voices Project. В скрипте были темы от истории жизни до взглядов на текущие социальные темы. Оригинальный протокол был рассчитан на трёхчасовое интервью, здесь его немного урезали, чтобы всё умещалось в два часа.
ИИ-Интервьюер сам динамически генерировал последующие вопросы, соответствующие ответам участников. Архитектура агента была вариацией на тему оригинального Generative Agent (https://t.me/gonzo_ML/1486). Агент принимал на вход свежие предыдущие ответы респондента и скрипт интервью, и генерил follow-up вопросы или переходил к следующему вопросу в скрипте. Вопросы структурированы в блоки, для каждого вопроса прописано поле с указанием, сколько времени дано на вопрос. Первый вопрос блока агент задаёт не меняя, а затем ориентируясь на оставшийся бюджет времени и ответы респондента принимает решения в динамике, что именно спросить. Модель для этого должна делать некоторый ризонинг и учитывать весь контекст, но при росте контекста текущие (на тот момент, да наверное и на этот) модели обычно деградируют, так что в агента ввели модуль рефлексии, который суммаризирует беседу и записывает выводы, которые можно сделать про респондента.
Так, если до этого агент спрашивал, где респондент родился, а тот упомянул природу этого места, агент мог задать вопрос про походы и записать в итоге после рефлексии что-то вроде:
Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Robb Willer, Percy Liang, Michael S. Bernstein
Статья: https://arxiv.org/abs/2411.10109
Пост: https://hai.stanford.edu/news/ai-agents-simulate-1052-individuals-personalities-impressive-accuracy
Мы в прошлом году не разобрали эту статью, а она интересное практическое продолжение темы из 2023-го про Generative Agents (https://t.me/gonzo_ML/1481) от Стэнфорда и ко. Теперь авторы взяли и симулировали 1,052 реальных человека, а потом на последующих опросах сумели добиться 85% точности репликации их собственных ответов и действий в экспериментах через две недели. Кроме того собрали полезного агента-помощника для проведения интервью.
Процедура создания агента выглядит так:
🎤 Интервью
Были проведены глубинные интервью, включавшие в себя заранее заданные вопросы и адаптивные последующие, зависящие от ответов респондента.
Через стратифицированную выборку набрали 1052 участника, чтобы получить репрезентативную выборку US популяции по возрасту, полу, расе, региону, образованию и политической идеологии. Все участники прошли голосовое интервью со средней длиной транскрипта 6,491 слов (stddev 2,541). Также собрали ответы на серию опросников (General Social Survey (GSS), Big Five Inventory из 44 пунктов(BFI-44)) и результаты поведенческих экспериментов (пять экономических игр и пять поведенческих экспериментов). Интервью потом будет использоваться для прайминга агентов, а опросы/эксперименты для оценки точности полученных агентов. Также было ещё и self-consistency интервью через две недели после перечисленного.
Изначально через компанию Bovitz рекрутировали 1300 человек (хотели в итоге получить 1000 для достаточной статистической мощности пяти поведенческих экспериментов). Участникам платили: $60 за первый опрос, $30 за self-consistency через две недели, и ещё был бонус в диапазоне 0-10$ по результатам экономических игр. Не все дошли до второй фазы и выполнили self-consistency опрос, так что осталось 1052 (но ожидали ещё больший отсев).
Для этого прям заморочились и собрали свою платформу, где респондент может зарегаться, создать аватара, дать consent, пройти интервью, опросы и эксперименты, в заданном порядке и в нужное время. Для скейлинга интервью использовался ИИ-интервьюер, проводивший его по полуструктурированному протоколу. Хотели именно интервью, а не опрос, потому что надеялись получить более полную информацию с ценными нюансами. За основу взяли протокол, разработанный американскими социологами в рамках American Voices Project. В скрипте были темы от истории жизни до взглядов на текущие социальные темы. Оригинальный протокол был рассчитан на трёхчасовое интервью, здесь его немного урезали, чтобы всё умещалось в два часа.
ИИ-Интервьюер сам динамически генерировал последующие вопросы, соответствующие ответам участников. Архитектура агента была вариацией на тему оригинального Generative Agent (https://t.me/gonzo_ML/1486). Агент принимал на вход свежие предыдущие ответы респондента и скрипт интервью, и генерил follow-up вопросы или переходил к следующему вопросу в скрипте. Вопросы структурированы в блоки, для каждого вопроса прописано поле с указанием, сколько времени дано на вопрос. Первый вопрос блока агент задаёт не меняя, а затем ориентируясь на оставшийся бюджет времени и ответы респондента принимает решения в динамике, что именно спросить. Модель для этого должна делать некоторый ризонинг и учитывать весь контекст, но при росте контекста текущие (на тот момент, да наверное и на этот) модели обычно деградируют, так что в агента ввели модуль рефлексии, который суммаризирует беседу и записывает выводы, которые можно сделать про респондента.
Так, если до этого агент спрашивал, где респондент родился, а тот упомянул природу этого места, агент мог задать вопрос про походы и записать в итоге после рефлексии что-то вроде:
{
“place of birth”: “New Hampshire”
“outdoorsy vs. indoorsy”: “outdoorsy with potentially a lot of time spent outdoors”
}❤10👍7
Такие заметки потом и подаются в агента вместо полного транскрипта интервью + последние 5000 символов транскрипта.
Агента собрали в виде веб-приложения с голосовым общением, реализованным через комбинацию OpenAI TTS + Whisper. Тут не до конца понятно, упоминают также их Audio модель, а это gpt-4o-audio (но тогда непонятно, зачем whisper).
🤖 Симулякр
Архитектура агента-симулякра тоже наследует предыдущей работе. У агента есть память, "memory stream" в текстовой форме. Есть модуль рефлексии, синтезирующий элементы памяти в рефлексию (аналогично https://t.me/gonzo_ML/1481).
Промптинг LLM-ки транскриптом интервью для предсказания реакции респондента в режиме одиночного chain-of-thought (CoT) может пропустить латентную информацию не выраженную явно в тексте. Чтобы явно вытащить эту информацию из транскрипта был введён специальный модуль “expert reflection”, которого промптят чтобы он действовал в роли доменного эксперта. Если точнее, то генерятся четыре набора рефлексий от лица четырёх различных экспертов: психолог, поведенческий экономист, политолог и демограф. Используется GPT-4o, которую для каждого респондента и эксперта просят сгенерить до 20 наблюдений или рефлексий. Эти рефлексии генерятся единожды и сохраняются в памяти агента.
Когда симулякр должен предсказать ответ респондента на заданный вопрос, сначала происходит классификация (через промптинг), какой из четырёх экспертов лучше бы на это ответил. Затем подтягиваются рефлексии выбранного эксперта, и вместе с транскриптом интервью используются для промптинга генерации ответа (тоже через GPT-4o). Все вопросы с множественным выбором или численным ответом, модель промптят использовать CoT. Интересно, что бы изменил переход на reasoning модель типа o1/o3/R1?
Если для поведенческого эксперимента важно поддержание контекста, то полученные агентом стимулы и его ответы дописывают текстом к транскрипту и рефлексиям.
🏋️♀️ Эксперимент
Далее полученным агентам дают ту же самую батарею тестов и экспериментов (GSS, BFI-44, пять экономических игр, пять поведенческих экспериментов), сравнивают с настоящими ответами респондента.
В качестве бейзлайнов сравнивают с двумя: 1) агент с демографическими атрибутами (вытянули из ответов GSS) и 2) параграф текста, суммаризирующий конкретную персону (респондентов просили написать о себе бриф).
На GSS, BFI-44 и пяти играх считали normalized accuracy как отношение точности предсказания агента к internal consistency, точности репликации человеком своих ответов через две недели. Для категориальных задач использовалась accuracy, для числовых mean absolute error (MAE).
Для GSS средняя normalized accuracy равна 0.85 с std = 0.11, получена как 68.85% точность агента делённая на 81.25% точность репликации ответа самим человеком. Агент на основе интервью заметно лучше бейзлайнов (и сильно выше рандома). На BFI тоже лучше. В экономических играх значимой разницы с бейзлайнами нет.
Провели ещё сколько-то разных экспериментов, включая собирание композитного агента с компиляцией всех ответов респондента на GSS, BFF, игры, но без интервью. С интервью лучше, даже если оттуда вырезать рандомно до 80% транскрипта или сгенерировать короткое саммари из буллет пойнтов.
На пяти поведенческих экспериментах (например, про “allocator’s illusion” https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1606574113) и люди, и агенты реплицировали 4 из 5 экспериментов. То есть агенты действуют аналогично и на них можно проверяться.
Ещё проверили, есть ли баесы по полу, расе или идеологии, оценивали разницу между группами, перформящими лучшу и хуже всех. Агенты на основе интервью лучше агентов на основе демографии или персон. Интервью рулят короче.
———
Агента собрали в виде веб-приложения с голосовым общением, реализованным через комбинацию OpenAI TTS + Whisper. Тут не до конца понятно, упоминают также их Audio модель, а это gpt-4o-audio (но тогда непонятно, зачем whisper).
🤖 Симулякр
Архитектура агента-симулякра тоже наследует предыдущей работе. У агента есть память, "memory stream" в текстовой форме. Есть модуль рефлексии, синтезирующий элементы памяти в рефлексию (аналогично https://t.me/gonzo_ML/1481).
Промптинг LLM-ки транскриптом интервью для предсказания реакции респондента в режиме одиночного chain-of-thought (CoT) может пропустить латентную информацию не выраженную явно в тексте. Чтобы явно вытащить эту информацию из транскрипта был введён специальный модуль “expert reflection”, которого промптят чтобы он действовал в роли доменного эксперта. Если точнее, то генерятся четыре набора рефлексий от лица четырёх различных экспертов: психолог, поведенческий экономист, политолог и демограф. Используется GPT-4o, которую для каждого респондента и эксперта просят сгенерить до 20 наблюдений или рефлексий. Эти рефлексии генерятся единожды и сохраняются в памяти агента.
Когда симулякр должен предсказать ответ респондента на заданный вопрос, сначала происходит классификация (через промптинг), какой из четырёх экспертов лучше бы на это ответил. Затем подтягиваются рефлексии выбранного эксперта, и вместе с транскриптом интервью используются для промптинга генерации ответа (тоже через GPT-4o). Все вопросы с множественным выбором или численным ответом, модель промптят использовать CoT. Интересно, что бы изменил переход на reasoning модель типа o1/o3/R1?
Если для поведенческого эксперимента важно поддержание контекста, то полученные агентом стимулы и его ответы дописывают текстом к транскрипту и рефлексиям.
🏋️♀️ Эксперимент
Далее полученным агентам дают ту же самую батарею тестов и экспериментов (GSS, BFI-44, пять экономических игр, пять поведенческих экспериментов), сравнивают с настоящими ответами респондента.
В качестве бейзлайнов сравнивают с двумя: 1) агент с демографическими атрибутами (вытянули из ответов GSS) и 2) параграф текста, суммаризирующий конкретную персону (респондентов просили написать о себе бриф).
На GSS, BFI-44 и пяти играх считали normalized accuracy как отношение точности предсказания агента к internal consistency, точности репликации человеком своих ответов через две недели. Для категориальных задач использовалась accuracy, для числовых mean absolute error (MAE).
Для GSS средняя normalized accuracy равна 0.85 с std = 0.11, получена как 68.85% точность агента делённая на 81.25% точность репликации ответа самим человеком. Агент на основе интервью заметно лучше бейзлайнов (и сильно выше рандома). На BFI тоже лучше. В экономических играх значимой разницы с бейзлайнами нет.
Провели ещё сколько-то разных экспериментов, включая собирание композитного агента с компиляцией всех ответов респондента на GSS, BFF, игры, но без интервью. С интервью лучше, даже если оттуда вырезать рандомно до 80% транскрипта или сгенерировать короткое саммари из буллет пойнтов.
На пяти поведенческих экспериментах (например, про “allocator’s illusion” https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1606574113) и люди, и агенты реплицировали 4 из 5 экспериментов. То есть агенты действуют аналогично и на них можно проверяться.
Ещё проверили, есть ли баесы по полу, расе или идеологии, оценивали разницу между группами, перформящими лучшу и хуже всех. Агенты на основе интервью лучше агентов на основе демографии или персон. Интервью рулят короче.
———
1👍11❤1🔥1
В общем забавно это всё. Можно делать таких виртуальных агентов и отрабатывать на них различные социальные эксперименты — реакцию на полиси, результаты опросов и голосований. В целом это уже было так или иначе, но будет только больше и лучше. Давно уже хотел собрать цифровую копию какого-нибудь парламента, но времени нет. Не сомневаюсь, что хорошо сработает. Может быть как раз эти же авторы что-то такое и делают как второй шаг после генеративных агентов 23-го года (https://t.me/gonzo_ML/1481).
Цифровое бессмертие где-то рядом. А буквенное ещё ближе. Кражаidentity personality тоже.
Цифровое бессмертие где-то рядом. А буквенное ещё ближе. Кража
arXiv.org
Generative Agent Simulations of 1,000 People
The promise of human behavioral simulation--general-purpose computational agents that replicate human behavior across domains--could enable broad applications in policymaking and social science....
6👍20❤3