EPAM x Anthropic

Уже многие видели новость о партнерстве Антропик и Епам. Что оно в себя включает:

- Взаимное обучение сотрудников (больше конечно епамщики обучаются, уже 20000 вышло из академии Антропик)

- Отдельное подразделение архитекторов LLM-core систем

- Очевидные обязательства по фиксации на клоде как на основном стеке, ну и соответственно лучшие условия для этого

Всегда поражала возможность ЕРАМа зарабатывать деньги и в частности находить возможности, рыночные неэффективности.

По еще по личному нахождению там, компания ничем не блещет, кроме гениальных стратегических решений.

Этим мувом они забрали себе всех В2В клиентов Антропик на потенциальное расширение их инфраструктуры. Одновременно с этим будут иметь возможность продавать своим же клиентом из Global 2000 гипер инновации, в которых те возможно и не нуждаются под соусом эксклюзива.

Антропик тоже не остануться в минусе, по сути закрепив за собой превосходство в В2В секторе, то о чем я писал выше

На этой неделе не было возможности ничего написать, но получилось много чего подготовить, часть выйдет завтра, часть на следующей неделе:

- Небольшой ленд куда будут публиковаться статьи и собственные инструменты, с целью сбора какого-то фидбека и демонстрации того как все делается изнутри

- Среди этих же инструментов несколько микро-пайплайнов которые можно будет подключать в любые системы и небольшой топик по архитектуре такого рода

- Статья про ИИ в RnD. Интересная тема которую я недооценил изначально, с достаточно глубоким потенциалом

Кстати, недавно попались ресерч статьи, направленные больше на рыночные изменения связанные с ИИ развитием, но вообще ребята больше на рынок ориентированы. Интересно написано, но часть информации плохо раскрыта с технической стороны и местами конфликтует с реальными ограничениям.

Попробую раскрыть тему перестройки рынка с другой стороны чуть позже, возможно отдельным топиком, либо обзором на чужие ресерчи, как этот, дополняя, а не переписывая чужой труд выдавая за свой

Micro-Pipelines

На примере проекта Scope360 (там это обновление выйдет вскоре) объясню что я имею ввиду. Вы закидываете свой промпт:

Промпт -> План -> Линейная модель -> Микропайплайны с моделями для специфических задач -> Линейная модель -> Ответ

В процессе ваша линейная модель вызывает уже нужные ей инструменты, что полностью разделяет ответственность. Что мы выигрываем:

- Легче дебажить и разрабатывать

- Гибкость в моделях (качество + косты)

- Уменьшение галлюцинаций и расширяемость

Если взять одну ассоциацию, это как сабагенты, в привычных всем вам опен кло и клод коде. Если оркестратору нужно сгенерировать вам чарт, он вызовет агента, который это сделает. Если ему нужно найти дату в сети, аналогично.

По сути это подход не то чтобы новый, но почему-то не массовый, ближе всего к этой реализации Heystack.

Как по мне это сейчас самый оптимальный подход для разработки корпоративных агентов. Графы нужны уже когда мы идем в multi-agent системы с высокой гибкостью. А среди линейных это лучший пайплайн, если вам нужен специфический функционал.

Я залил 3 микропайплайна, на генерацию чартов, на поиск в сети и на анализ файлов (нужен если линейная модель не мультимодальна). Есть еще более специфические, на бектестинг и маркет кондишин конкретно по специфике продукта, но в ос их лить смыла нету

В продолжение.

Все ос инструменты которые заливаются и о которых идет речь будут появляться здесь, также как и английская версия статей.

https://www.watchers-factory.com/

Хочется сделать платформу по типу Kapitalist но не в новостном формате, а более направленную на работу. Поэтому любой фидбек и предложения приветствуются. Специально для этого там есть форма

Большинство смотрит на ИИ подобным образом как люди смотрели на сайты в бум доткомов. Мы видим бесконечные враперы моделей на рынке, которые не несут ни технологической, ни продуктовой ценности.

В это же время юзерский взор ограничен примитивным представлением в формате: "О, теперь я могу не искать дозировку микролакса в сети, а спрошу клод".

Надеюсь после прочтения каждый сможет оценить потенциал представленных технологий в своей сфере деятельности или хобби.

Research with Closed Eyes - EN

Research with Closed Eyes - RU

Создаю сейчас тест для AI архитекторов. Что-то по типу сертификации Anthropic, но решая ключевую ее проблему.

Сейчас сертификация от Антропик заточена под интеграцию в бизнес решения В2В фич клода, что не раскрывает полный рыночный потенциал теста, привязывая его к одному продукту (который при все этом еще на маркете сейчас отстает).

Поэтому я делаю заточенный на все возможные текущие решения. В процессе продумывания античит системы, я решил что лучшим решением будут вопросы которые ИИшке будет тяжело решить, так как считерить всегда можно.

В первой версии текущий флагма 5.5 на про эффорте набрал 78% оценки, а это еще и не максимальная сложность теста. При этом после разбора признав ошибки, но так или иначе бал он максимальный не набрал.

Soon...

В этой статье ранее писал что одной из ключевых проблем моделей в настоящем являются дата катофы и эту проблему на уровне модели - не решить. Но для этого и существуют обвязки.

Тут расписал решение как делать профилактику дата катофов и слепоты моделей в разных сценариях. Решение в моем понимании легкое и идеальное для агентов с конкретным назначением и чуть похуже ложится на глобальные решения как чаты Антропик или Опенаи, в силу их общего назначения.

Первый нормальный Х пост

Релиз Claude Fable 5.

По сути это модель сeмейства Mythos которыми нас всех пугали в апреле. По всем бенчмаркам модель заявлена как более token efficient и безальтернативная SotA на сегодняшний день, скорее всего так и будет.

Антропик решили не перегревать с этими моделями с учетом того что хайп на опусы падает и они в целом не вывозят конкуренции с последними опенаи релизами.

Все также жор токенов, все также дорого, но теперь в плане качества нет альтернатив, хотя оно немного перешагивает обычную область софта и становится в моем понимании бессмысленным для agentic-coding задач, за свои деньги.

Завтра распишу в каких сферах она найдет свое применение, а пока Антропик как всегда не забывает вкинуть своих невероятных бенчмарков по которым Opus 4.8 в 2 раза обгоняет GPT 5.5😁

Так для чего нужен Fable 5?

Долгое время у людей было предубеждение что модели выпускаются для инженеров и вайбкодеров, но это вовсе не так.

LLM по своей сути являются инструментам общего назначения для того чтобы помогать автоматизировать работу людям разных профессий. Просто до этого они юзались в примитивных профессиях,; сначала в гуманитарных, потом в кодинге и т.д.

Fable задает немного другой нарратив. Это первая LLM которую можно тестировать в сферах требующих глубоких знаний таких как биология, медицина, генетика и прочие.

Я ранее писал об основном фокусе Антропик как компании. https://t.me/mxrdrops/25. И это частично подтверждает выход Fable. Появились клиенты которые готовы платить за LLM в RnD, но Opus их не устраивает.

И вот к чему мы подходим. LLM перерастают нишу кодинга в которой они задержались и с которой стали плотно ассоциироваться. Если есть люди работающие в сферах требующих глубокого научного ресерча и кто считал что предыдущие модели не могли автоматизировать вашу работу, напишите:

@mxaimngr

https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Получается скам на подписки

В целом, правительство сказало клоду прикрывать доступы из-за того что люди понаходили дыры в сейфгардах модели, соответственно его публичное использование в дальнейшем стало "небезопасным".

Скорее всего это подфиксят каким-то вторым уровнем сейфгардов, но такой прешер со стороны правительства выглядит очень странно. Честно говоря, не смотря на все заявления фейбл не был решением которое полностью убило все альтернативы, поэтому даже его jail-break не выглядит так опасно что нужно ревоукать полностью модель.

Много людей взяло подписки на клод чисто из-за релиза фейбла, включая меня, но я уже оформил фул рефанд, не только потому что фейбл забанили, а и потому что 20х подписка обьективно овер большая, она мне не нужна просто. Если вернут фейбл верну х5, но пока Антропик сами себя закапывают кучей недоговоренностей с США правительство которые тянуться еще с разговоров о гос контрактах

Fugu by Sakana

На днях японская компания Sakana AI релизнула свою Fugu Ultra, модель которая по бенчам бьет опус 4.8. Она на бумаге должна стать достойным конкурентом фаблу (прайс на аутпут токены одинаковый), но пока тяжело судить, так как они не жили одно время чтобы точно их сравнить.

Судя по ресурсу Антропик, бенчам и зная то что делает Сакана, конкурентом для обывателей она не станет. Она доступна только по апи, Сакана делают модели для своих ресерч-ориентированных продуктов, да и по просту ресурса у них сильно меньше.

Но, выход GLM 5.2 и Fugu Ultra после блокировки фабла, просто не оставит рынку США выбора. Либо они выпускают свой продукт обратно в мир, либо уступят восточным разработчикам. Которые в свою очередь еще и не имеют таких ограничений и не скидывают юзера при каждом втором слове на модель рангом ниже

Global All-In Pt. 1

Первый из серии разборов экономической неустойчивости ИИ-бума. Всего будет 4-5 частей, если понравится. В этой о разрыве между прибылью и вложениям и о том насколько оправдан риск

RU

EN

Как будет выглядеть капитализм с развитием ИИ.

"Только человек способен создавать новую стоимость, тогда как машины переносят уже существующую стоимость на произведенный продукт".

И здесь есть расхождение, стоит нам считать ИИ машиной, или это неизвестная переменная в этой теории которая может повлиять самым неожиданным образом?

Как мы знаем ИИ (ЛЛМ как частый случай), не является интеллектом в классическом его понимании, это просто алгоритм слишком широкого назначения, который заставляет нас забыть, что это просто фактически уравнение приводящее к наиболее вероятному ответу на заданный вопрос.

То есть, это просто новый виток эволюции машин, продвинутый калькулятор, либо многофункциональный станок, как хотите так и называйте.

Во время промышленной революции многие люди тоже не знали что они будут делать, так как на фабриках их заменяли машины, но закончилось все тем что количество рабочих мест только выросло, как и количество самих производств. Что качественно описано парадоксом Джевонса только для угля.

Единственное что не стоит забывать, это то что в этот же период (период промышленной революции), неравенство также выросли по всем возможным показателям.

Глобально мы идем к тому что мир в целом становиться богаче, вместе со всеми людьми, но определенный класс растет значительно быстрее и от этого никуда не деться.

Единственным откатом неравенства после пром революции был период 1910-1980, мировые войны и восстановление после них. К сожалению в текущих реалиях уравнитель такого рода уровняет нас всех под ноль

Написал небольшой топик для издания Капиталист на выходных.

В основном высказывался довольно нейтрально, но децентрализованный ИИ на текущем его развитии, вызывает достаточно много вопросов

Что видно в маленькой сети раньше, чем в квартальном отчёте

Gonka - блокчейн для AI-вычислений, 2000 пользователей в сутки, 100 млн токенов запросов. По рыночным ценам это 20-90 долларов выручки в день. Эмиссия за те же сутки - 194 тысячи.

Награда идёт за предъявленную мощность, а не за обслуженные запросы: если клиентов нет, протокол сам грузит карты искусственными задачами. Хост платит за железо и электричество твёрдой валютой, а получает токен с полугодовой отсрочкой, обязательным залогом и суточным оборотом в 600 долларов. Он здесь не партнёр сети, а её конечный покупатель.

Масштаб другой, механика та же, что и во всей AI-инфраструктуре. В отчётности больших компаний она всплывёт позже - переоценкой активов и пересмотром сроков амортизации.

Полный разбор на kapitalist.finance