Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Обновления Optimus от Tesla
На прошлой неделе мы с вами наблюдали Westworld v0.1 на презентации Тесла. Роботы ходили, говорили и раздавали напитки. Конечно же, все они были на удаленном управлении (которое поражает само по себе). Видимо, что бы никто не подумал, что они там только в марионеток играют, команда Оптимуса выпустила новое видео, и вот что они нам показали:
1. 👀 Зрение как у Терминатора
Optimus теперь сам ориентируется в незнакомых помещениях! И всё это только с помощью обычных 2D-камер. Никаких тебе GPS — робот просто запоминает, что где лежит, как мы с вами. Круто, да?
2. 🔋 Сам знает, когда пора подзарядиться
Когда батарейка садится, Optimus не ждёт помощи. Он сам находит зарядку и подключается
3. 🏋️♂️ Силач и акробат в одном корпусе
Ходит теперь ещё увереннее, даже с тяжёлым грузом. А ещё учится ходить по неровной поверхности и лестницам. Скоро будет паркур делать, не удивлюсь!
4. 🗣️ "Окей, Optimus, принеси колы!"
Да-да, теперь он понимает жесты и голосовые команды. Может подать закуски или напитки. Домашний/офисный робот-это рынок на уровне автомобильного как минимум.
5. 🧠 Всё "в голове"
Самое интересное — вся эта магия происходит прямо в "мозгах" Optimus. Никаких внешних суперкомпьютеров, всё на борту. Используют те же технологии, что и в автопилоте Tesla. Представляете, какая мощь в этой железяке?
Конечно, работы ещё вагон и маленькая тележка. Но согласитесь, прогресс впечатляет! Скоро эти ребята из научной фантастики переберутся к нам на кухню.
А вы бы хотели такого помощника дома? Меня например смущает следующий вопрос: а где его хранить? В шкафу? На диване?
Пост VP of Engineering Optimus
На прошлой неделе мы с вами наблюдали Westworld v0.1 на презентации Тесла. Роботы ходили, говорили и раздавали напитки. Конечно же, все они были на удаленном управлении (которое поражает само по себе). Видимо, что бы никто не подумал, что они там только в марионеток играют, команда Оптимуса выпустила новое видео, и вот что они нам показали:
1. 👀 Зрение как у Терминатора
Optimus теперь сам ориентируется в незнакомых помещениях! И всё это только с помощью обычных 2D-камер. Никаких тебе GPS — робот просто запоминает, что где лежит, как мы с вами. Круто, да?
2. 🔋 Сам знает, когда пора подзарядиться
Когда батарейка садится, Optimus не ждёт помощи. Он сам находит зарядку и подключается
3. 🏋️♂️ Силач и акробат в одном корпусе
Ходит теперь ещё увереннее, даже с тяжёлым грузом. А ещё учится ходить по неровной поверхности и лестницам. Скоро будет паркур делать, не удивлюсь!
4. 🗣️ "Окей, Optimus, принеси колы!"
Да-да, теперь он понимает жесты и голосовые команды. Может подать закуски или напитки. Домашний/офисный робот-это рынок на уровне автомобильного как минимум.
5. 🧠 Всё "в голове"
Самое интересное — вся эта магия происходит прямо в "мозгах" Optimus. Никаких внешних суперкомпьютеров, всё на борту. Используют те же технологии, что и в автопилоте Tesla. Представляете, какая мощь в этой железяке?
Конечно, работы ещё вагон и маленькая тележка. Но согласитесь, прогресс впечатляет! Скоро эти ребята из научной фантастики переберутся к нам на кухню.
А вы бы хотели такого помощника дома? Меня например смущает следующий вопрос: а где его хранить? В шкафу? На диване?
Пост VP of Engineering Optimus
ИИ как зеркало биологии
Когда нейросети обучаются различать изображения, они, похоже, повторяют стратегии, которые природа совершенствовала миллионы лет. Недавнее исследование показало, что один из ключевых механизмов обработки изображений в ИИ — частотный детектор — был обнаружен в зрительной коре мышей. Буквально, нейронные сети и мозг сходятся не только по фукции, но и по структуре. Это открытие не просто забавное совпадение, а ключ к пониманию того, как природа и искусственный интеллект сходятся в подходах к решению сложных задач визуального восприятия.
Нейроны, отвечающие за обработку высоких и низких частот, были описаны в статье Distill для искусственных {приходится уточнять теперь} нейросетей. Эти частотные детекторы распознают переходы между высокими и низкими пространственными частотами. В глубоких свёрточных сетях, например, таких как Inception V1, активации нейронов можно представить как результат преобразований Фурье, где разные слои сети извлекают особенности изображения, подобные анализу частотных компонентов. Детекторы высоких частот фокусируются на деталях, а низкочастотные нейроны — на общих формах и контурах.
Биологические эксперименты показали, что у мышей зрительная кора обрабатывает визуальные стимулы схожим образом. Это подтверждает гипотезу о том, что мозг использует механизмы, аналогичные математическим преобразованиям, которые применяются в глубоких нейронных сетях, что ещё раз подчеркивает универсальность принципов обработки информации.
Почему это важно? Специалисты МЛ знают, что преобразование Фурье и частотные детекторы — это не просто математика, а фундаментальные механизмы для разложения сложных данных на понятные компоненты. Открытие аналогичного подхода в мозге млекопитающих доказывает, что нейронные сети не просто приближаются к биологическим системам, они могут отражать сами принципы их работы - и помочь нам понять, как же, в конце-то концов, работает наш мозг.
🧪 Distill. Частотные детекторы в нейросетях
🎹 Исследование частотной обработки в мозге мышей
Когда нейросети обучаются различать изображения, они, похоже, повторяют стратегии, которые природа совершенствовала миллионы лет. Недавнее исследование показало, что один из ключевых механизмов обработки изображений в ИИ — частотный детектор — был обнаружен в зрительной коре мышей. Буквально, нейронные сети и мозг сходятся не только по фукции, но и по структуре. Это открытие не просто забавное совпадение, а ключ к пониманию того, как природа и искусственный интеллект сходятся в подходах к решению сложных задач визуального восприятия.
Нейроны, отвечающие за обработку высоких и низких частот, были описаны в статье Distill для искусственных {приходится уточнять теперь} нейросетей. Эти частотные детекторы распознают переходы между высокими и низкими пространственными частотами. В глубоких свёрточных сетях, например, таких как Inception V1, активации нейронов можно представить как результат преобразований Фурье, где разные слои сети извлекают особенности изображения, подобные анализу частотных компонентов. Детекторы высоких частот фокусируются на деталях, а низкочастотные нейроны — на общих формах и контурах.
Биологические эксперименты показали, что у мышей зрительная кора обрабатывает визуальные стимулы схожим образом. Это подтверждает гипотезу о том, что мозг использует механизмы, аналогичные математическим преобразованиям, которые применяются в глубоких нейронных сетях, что ещё раз подчеркивает универсальность принципов обработки информации.
Почему это важно? Специалисты МЛ знают, что преобразование Фурье и частотные детекторы — это не просто математика, а фундаментальные механизмы для разложения сложных данных на понятные компоненты. Открытие аналогичного подхода в мозге млекопитающих доказывает, что нейронные сети не просто приближаются к биологическим системам, они могут отражать сами принципы их работы - и помочь нам понять, как же, в конце-то концов, работает наш мозг.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Bitnet.cpp от Microsoft теперь доступен для всех
Компания опубликовала с открытым исходным кодом bitnet.cpp - невероятно быстрый фреймворк для вывода 1-битных больших языковых моделей, работающий непосредственно на процессорах.
Почему это меняет правила игры? 🎮
Теперь вы можете запускать модели с 100 миллиардами параметров на локальных устройствах с повышением скорости до 6 раз и снижением энергопотребления на 82% - и всё это без использования графического процессора!
Быстрый, эффективный и приватный ИИ становится ещё ближе для каждого 🤖
💻 GitHub
Компания опубликовала с открытым исходным кодом bitnet.cpp - невероятно быстрый фреймворк для вывода 1-битных больших языковых моделей, работающий непосредственно на процессорах.
Почему это меняет правила игры? 🎮
Теперь вы можете запускать модели с 100 миллиардами параметров на локальных устройствах с повышением скорости до 6 раз и снижением энергопотребления на 82% - и всё это без использования графического процессора!
Быстрый, эффективный и приватный ИИ становится ещё ближе для каждого 🤖
💻 GitHub
Уволился из стартапа в Сан Франциско
Сегодня мой последний день в Nooks, и я хочу рассказать вам о моем невероятном путешествии за эти 9 месяцев.
Кто бы мог подумать, что мой опыт работы с сейсмическими волнами приведет меня в мир телефонии и обработки звука? Но именно так и случилось!
Чем я особенно горжусь:
1️⃣ Разработал (скорее всего) самую быструю и точную систему определения автоответчиков на рынке и называл ее DialCobra.
2️⃣ Внедрил ИИ в обработку звонков, что позволило построить несколько новых продуктов и вывести их на рынок.
3️⃣ Создал инфраструктуру для работы с большими объемами аудиоданных, что сильно упростило работу всей компании.
Главные уроки, которые я вынес:
🧩 Сложные задачи требуют гибкого подхода. Иногда лучше двигаться маленькими шагами, чем стремиться к идеалу сразу.
📊 Качественные данные - ключ к успеху в ИИ. Это работает и для землетрясений, и для телефонных звонков!
🧪 При работе со сложными системами важно тестировать каждый компонент отдельно.
Со следующего понедельника начинается новая глава! Stay tuned
Сегодня мой последний день в Nooks, и я хочу рассказать вам о моем невероятном путешествии за эти 9 месяцев.
Кто бы мог подумать, что мой опыт работы с сейсмическими волнами приведет меня в мир телефонии и обработки звука? Но именно так и случилось!
Чем я особенно горжусь:
1️⃣ Разработал (скорее всего) самую быструю и точную систему определения автоответчиков на рынке и называл ее DialCobra.
2️⃣ Внедрил ИИ в обработку звонков, что позволило построить несколько новых продуктов и вывести их на рынок.
3️⃣ Создал инфраструктуру для работы с большими объемами аудиоданных, что сильно упростило работу всей компании.
Главные уроки, которые я вынес:
🧩 Сложные задачи требуют гибкого подхода. Иногда лучше двигаться маленькими шагами, чем стремиться к идеалу сразу.
📊 Качественные данные - ключ к успеху в ИИ. Это работает и для землетрясений, и для телефонных звонков!
🧪 При работе со сложными системами важно тестировать каждый компонент отдельно.
Со следующего понедельника начинается новая глава! Stay tuned
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Математика – это язык, на котором написан весь мир цифровых технологий.
Всем желающим подружиться с этой наукой проект Popmath предлагает два онлайн-курса:
1) Математика с нуля:
для тех, кто хочет получить качественную математическую базу.
Предварительные знания не требуются.
2) Линейная алгебра:
для тех, кто уже имеет базовые знания.
Подходит техническим специалистам и тем, кому интересны прикладные области математики.
Курсы Popmath – это:
📝 4 месяца лекций и практических семинаров
📝 уникальные анимации, которые помогут лучше вникнуть в тему
📝 живое общение в Zoom и онлайн-поддержка в Телеграм
Приходите и узнайте, что такое математика здорового человека!
По всем вопросам @popmath
#Реклама. ИП Пясецкая Наталья Игоревна. ИНН 773714262272
2Vfnxw8vvba
Всем желающим подружиться с этой наукой проект Popmath предлагает два онлайн-курса:
1) Математика с нуля:
для тех, кто хочет получить качественную математическую базу.
Предварительные знания не требуются.
2) Линейная алгебра:
для тех, кто уже имеет базовые знания.
Подходит техническим специалистам и тем, кому интересны прикладные области математики.
Курсы Popmath – это:
📝 4 месяца лекций и практических семинаров
📝 уникальные анимации, которые помогут лучше вникнуть в тему
📝 живое общение в Zoom и онлайн-поддержка в Телеграм
Приходите и узнайте, что такое математика здорового человека!
По всем вопросам @popmath
#Реклама. ИП Пясецкая Наталья Игоревна. ИНН 773714262272
2Vfnxw8vvba
🤖 CEO Anthropic о будущем с ИИ: прогноз на ближайшее десятилетие
Дарио Амодей, генеральный директор компании Anthropic, специализирующейся на разработке искусственного интеллекта, представил свое видение развития ИИ в ближайшие 5-10 лет.
Вот ключевые моменты из его эссе:
🧬 Медицина и биология:
ИИ может ускорить биологические исследования
Ожидается прогресс в лечении рака, генетических заболеваний и нейродегенеративных расстройств
🧠 Нейронауки и психическое здоровье:
Прогнозируются прорывы в понимании и лечении психических заболеваний
Особое внимание уделяется депрессии и шизофрении
💹 Экономика:
ИИ может способствовать значительному экономическому росту
В некоторых развивающихся регионах возможно увеличение ВВП до 20% в год
⚖️ Управление и правосудие:
Ожидается повышение эффективности демократических институтов
Предполагается улучшение работы судебных систем с помощью ИИ
🔄 Трансформация труда:
Прогнозируется изменение структуры занятости
Возможно введение универсального базового дохода
Ожидается смещение фокуса общества на личностное развитие
📚 Источник: эссе Дарио Амодея, CEO Anthropic
Дарио Амодей, генеральный директор компании Anthropic, специализирующейся на разработке искусственного интеллекта, представил свое видение развития ИИ в ближайшие 5-10 лет.
Вот ключевые моменты из его эссе:
🧬 Медицина и биология:
ИИ может ускорить биологические исследования
Ожидается прогресс в лечении рака, генетических заболеваний и нейродегенеративных расстройств
🧠 Нейронауки и психическое здоровье:
Прогнозируются прорывы в понимании и лечении психических заболеваний
Особое внимание уделяется депрессии и шизофрении
💹 Экономика:
ИИ может способствовать значительному экономическому росту
В некоторых развивающихся регионах возможно увеличение ВВП до 20% в год
⚖️ Управление и правосудие:
Ожидается повышение эффективности демократических институтов
Предполагается улучшение работы судебных систем с помощью ИИ
🔄 Трансформация труда:
Прогнозируется изменение структуры занятости
Возможно введение универсального базового дохода
Ожидается смещение фокуса общества на личностное развитие
📚 Источник: эссе Дарио Амодея, CEO Anthropic
Forwarded from Science Slam Russia
Современная наука — это не только эксперименты в лабораториях и публикации в рецензируемых журналах, но и активное взаимодействие с коллегами по всему миру. И нетворкинг — один из ключевых инструментов для учёных, который открывает множество возможностей для карьерного роста и научного прогресса 👾
1️⃣ Благодаря связям с коллегами можно обмениваться идеями и получать свежие взгляды на собственные исследования.
Диалог с другими учёными позволяет обнаружить новые подходы к решению научных проблем или получить ценные советы. Даже случайная переписка может вдохновить на прорывные открытия (и это мы уже не говорим про общение на конференциях!).
2️⃣ Научный нетворкинг помогает находить партнёров для совместных исследований.
Сегодня научные исследования в большинстве своём междисциплинарны. Хорошо налаженные связи могут помочь найти подходящего партнёра и привлечь гранты для финансирования таких проектов.
3️⃣ Нетворкинг помогает быть в курсе последних достижений и трендов.
Не вся информация доступна в открытых источниках: иногда свежие знания вы можете получить исключительно в личной коммуникации с учёными или в их сообществах!
4️⃣ Научное сообщество — это место, где можно найти ментора, который поможет выстроить карьеру и избежать некоторых ошибок.
Нетворкинг для учёных — это не просто обмен визитками на конференциях, а стратегически важная часть профессиональной деятельности!
Используйте этот пост, чтобы познакомиться с коллегами-учёными! Слэмеры уже рассказали про себя и свои научные социальные сети — теперь ваш черёд!
Диалог с другими учёными позволяет обнаружить новые подходы к решению научных проблем или получить ценные советы. Даже случайная переписка может вдохновить на прорывные открытия (и это мы уже не говорим про общение на конференциях!).
Сегодня научные исследования в большинстве своём междисциплинарны. Хорошо налаженные связи могут помочь найти подходящего партнёра и привлечь гранты для финансирования таких проектов.
Не вся информация доступна в открытых источниках: иногда свежие знания вы можете получить исключительно в личной коммуникации с учёными или в их сообществах!
Нетворкинг для учёных — это не просто обмен визитками на конференциях, а стратегически важная часть профессиональной деятельности!
Используйте этот пост, чтобы познакомиться с коллегами-учёными! Слэмеры уже рассказали про себя и свои научные социальные сети — теперь ваш черёд!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Теперь я работаю в Stripe!
Делюсь своими большими новостями — я присоединился к штаб-квартире Stripe в Сан-Франциско и буду заниматься ИИ и фундаментальными моделями.
Stripe — это одна из ведущих компаний в мире по обработке платежей и финансовых технологий, где инновации в области ИИ могут значительно улучшить пользовательский опыт и расширить возможности бизнеса. В центре моих задач — разработка фундаментальных моделей ИИ, которые будут не только оптимизировать текущие процессы, но и предлагать новые пути интеграции технологий в экономику.
Пока что я прохожу онбординг, но уже заряжен на год вперед!
Делюсь своими большими новостями — я присоединился к штаб-квартире Stripe в Сан-Франциско и буду заниматься ИИ и фундаментальными моделями.
Stripe — это одна из ведущих компаний в мире по обработке платежей и финансовых технологий, где инновации в области ИИ могут значительно улучшить пользовательский опыт и расширить возможности бизнеса. В центре моих задач — разработка фундаментальных моделей ИИ, которые будут не только оптимизировать текущие процессы, но и предлагать новые пути интеграции технологий в экономику.
Пока что я прохожу онбординг, но уже заряжен на год вперед!
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Игра Престолов, но только в трейлер парке 👍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Первая неделя в Stripe.
Просто хочется поделиться своим первым опытом онбординга в по-настоящему большую компанию. Прошла всего неделя, а информации в меня уже загрузили как за месяц 😅
Но в целом, мне очень нравится! И штаб квартира просто офигенная! Но рассказывать и показывать ничего нельзя🎃
🎧 Soundtrack
Просто хочется поделиться своим первым опытом онбординга в по-настоящему большую компанию. Прошла всего неделя, а информации в меня уже загрузили как за месяц 😅
Но в целом, мне очень нравится! И штаб квартира просто офигенная! Но рассказывать и показывать ничего нельзя
🎧 Soundtrack
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Взгляд изнутри Anthropic: Ключевые моменты из беседы с Дарио Амодеем
Сегодня ходил в офис Антропика на увлекательную беседу между CEO Anthropic Дарио Амодеем и представителями Menlo Ventures. Хочу поделиться ключевыми инсайтами о компании, которая выделяется своим вдумчивым подходом к ИИ.
Путь к Anthropic: История эволюции в ИИ
История Дарио в ИИ началась около 2005 года, когда он впервые прочитал работы Рэя Курцвейла о сингулярности. Забавный момент: признавая эксцентричность Курцвейла (особенно его одержимость пищевыми добавками), Дарио отметил, что предсказания Курцвейла о законе Мура и экспоненциальном прогрессе оказались удивительно точными.
Интересный поворот: во время учёбы Дарио в Стэнфорде нейронные сети считались устаревшими. Как он вспоминает, даже Эндрю Нг говорил студентам: "Никто их больше не использует, мы просто о них рассказываем". Это привело Дарио к нейробиологии, где он работал с мозгом саламандр - весьма необычный поворот в карьере! Сложность работы с физическими образцами мозга в итоге привела его обратно к ИИ через Baidu, Google и OpenAI.
Подход Anthropic к языковым моделям
Что делает Anthropic особенным - это их трёхуровневая система моделей: Haiku, Sonnet и Opus. Но ещё интереснее то, что они создали специальную "Команду характера Клода" (Claude Character Team), которая занимается развитием личности и стиля общения модели.
Любопытный факт: Anthropic первыми расширили контекстное окно до 100 тысяч токенов. Как отметил Дарио: "8 тысяч токенов - это примерно короткий рассказ... 100 тысяч - это уже небольшая книга". Кстати, Дарио сказал что они уже предлагают контекст 500к для Энтерпрайз клиентов, и пообещал однажды раскатать его на всех.
Безопасность как практическая необходимость
Дарио сравнил работу над безопасностью ИИ с игрой в "whack-a-mole" (бей крота): решаешь одну проблему, а другая неожиданно выскакивает в другом месте. Он поделился забавным примером: когда они попросили модель быть более лаконичной, она начала использовать ленивые сокращения в генерации кода, типа "остальной код здесь...".
Ещё один интересный момент: модели имеют тенденцию говорить людям то, что они хотят услышать. Дарио рассказал, как Claude 3.5 начал злоупотреблять словом "Certainly" (Конечно) в начале ответов - просто потому, что человеческие оценщики любят "послушные" ответы.
Фронтир компьютерного использования
Недавний запуск возможностей использования компьютера в Anthropic примечателен своим осторожным подходом. Вместо создания броского потребительского продукта они сначала выпустили инструменты для разработчиков с чёткими предупреждениями о надёжности.
Дарио привёл яркий пример: во время одной демонстрации модель случайно удалила запись собственной демонстрации, потому что получила доступ к программе записи!
Конкуренция и бизнес-стратегия
Дарио считает, что на рынке есть место только для 3-5 крупных компаний, разрабатывающих базовые модели, из-за колоссальных затрат - потенциально десятки миллиардов долларов. При этом каждая компания находит свою нишу: Anthropic фокусируется на API для разработчиков и предприятий, в то время как другие идут своим путём.
Будущие применения
Говоря о применениях, Дарио особенно воодушевлённо рассказывал о генерации кода. Его логика проста: в отличие от роботехники, где нужно дорогое физическое оборудование, код можно тренировать и развёртывать полностью в виртуальной среде.
Но особенно впечатляет его видение применения ИИ в биомедицине. Он считает, что ИИ может помочь справиться со сложностью, которая замедлила прогресс в биологии за последние 30 лет. По его мнению, болезни, которые мы сейчас считаем неизлечимыми, могут стать такими же управляемыми, как оспа.
Организационные вызовы
Масштаб роста Anthropic впечатляет - от 100 до 1000 сотрудников всего за два года. Дарио честно признался, что каждые 3-4 месяца проходит через периоды, когда "просто не понимает, как делать работу" - пока не адаптируется к новому масштабу организации.
Сегодня ходил в офис Антропика на увлекательную беседу между CEO Anthropic Дарио Амодеем и представителями Menlo Ventures. Хочу поделиться ключевыми инсайтами о компании, которая выделяется своим вдумчивым подходом к ИИ.
Путь к Anthropic: История эволюции в ИИ
История Дарио в ИИ началась около 2005 года, когда он впервые прочитал работы Рэя Курцвейла о сингулярности. Забавный момент: признавая эксцентричность Курцвейла (особенно его одержимость пищевыми добавками), Дарио отметил, что предсказания Курцвейла о законе Мура и экспоненциальном прогрессе оказались удивительно точными.
Интересный поворот: во время учёбы Дарио в Стэнфорде нейронные сети считались устаревшими. Как он вспоминает, даже Эндрю Нг говорил студентам: "Никто их больше не использует, мы просто о них рассказываем". Это привело Дарио к нейробиологии, где он работал с мозгом саламандр - весьма необычный поворот в карьере! Сложность работы с физическими образцами мозга в итоге привела его обратно к ИИ через Baidu, Google и OpenAI.
Подход Anthropic к языковым моделям
Что делает Anthropic особенным - это их трёхуровневая система моделей: Haiku, Sonnet и Opus. Но ещё интереснее то, что они создали специальную "Команду характера Клода" (Claude Character Team), которая занимается развитием личности и стиля общения модели.
Любопытный факт: Anthropic первыми расширили контекстное окно до 100 тысяч токенов. Как отметил Дарио: "8 тысяч токенов - это примерно короткий рассказ... 100 тысяч - это уже небольшая книга". Кстати, Дарио сказал что они уже предлагают контекст 500к для Энтерпрайз клиентов, и пообещал однажды раскатать его на всех.
Безопасность как практическая необходимость
Дарио сравнил работу над безопасностью ИИ с игрой в "whack-a-mole" (бей крота): решаешь одну проблему, а другая неожиданно выскакивает в другом месте. Он поделился забавным примером: когда они попросили модель быть более лаконичной, она начала использовать ленивые сокращения в генерации кода, типа "остальной код здесь...".
Ещё один интересный момент: модели имеют тенденцию говорить людям то, что они хотят услышать. Дарио рассказал, как Claude 3.5 начал злоупотреблять словом "Certainly" (Конечно) в начале ответов - просто потому, что человеческие оценщики любят "послушные" ответы.
Фронтир компьютерного использования
Недавний запуск возможностей использования компьютера в Anthropic примечателен своим осторожным подходом. Вместо создания броского потребительского продукта они сначала выпустили инструменты для разработчиков с чёткими предупреждениями о надёжности.
Дарио привёл яркий пример: во время одной демонстрации модель случайно удалила запись собственной демонстрации, потому что получила доступ к программе записи!
Конкуренция и бизнес-стратегия
Дарио считает, что на рынке есть место только для 3-5 крупных компаний, разрабатывающих базовые модели, из-за колоссальных затрат - потенциально десятки миллиардов долларов. При этом каждая компания находит свою нишу: Anthropic фокусируется на API для разработчиков и предприятий, в то время как другие идут своим путём.
Будущие применения
Говоря о применениях, Дарио особенно воодушевлённо рассказывал о генерации кода. Его логика проста: в отличие от роботехники, где нужно дорогое физическое оборудование, код можно тренировать и развёртывать полностью в виртуальной среде.
Но особенно впечатляет его видение применения ИИ в биомедицине. Он считает, что ИИ может помочь справиться со сложностью, которая замедлила прогресс в биологии за последние 30 лет. По его мнению, болезни, которые мы сейчас считаем неизлечимыми, могут стать такими же управляемыми, как оспа.
Организационные вызовы
Масштаб роста Anthropic впечатляет - от 100 до 1000 сотрудников всего за два года. Дарио честно признался, что каждые 3-4 месяца проходит через периоды, когда "просто не понимает, как делать работу" - пока не адаптируется к новому масштабу организации.
Видение будущего
В своём недавнем эссе "Machines of Loving Grace" Дарио изложил оптимистическое видение будущего с ИИ. Однако его беспокоит потенциальная возможность того, что ИИ может нарушить корреляцию между интеллектом и благими намерениями.
Заключение
Anthropic прокладывает собственный путь, не только в техническом развитии, но и в понимании роли ИИ в обществе. Как образно выразился Дарио, они всё ещё "как обезьяны, копающиеся в лабораторном оборудовании", но делают это с чётким пониманием как потенциала, так и ответственности.
В своём недавнем эссе "Machines of Loving Grace" Дарио изложил оптимистическое видение будущего с ИИ. Однако его беспокоит потенциальная возможность того, что ИИ может нарушить корреляцию между интеллектом и благими намерениями.
Заключение
Anthropic прокладывает собственный путь, не только в техническом развитии, но и в понимании роли ИИ в обществе. Как образно выразился Дарио, они всё ещё "как обезьяны, копающиеся в лабораторном оборудовании", но делают это с чётким пониманием как потенциала, так и ответственности.