🚀 GPT-5: РЕВОЛЮЦИЯ ИЛИ ОЧЕРЕДНАЯ ИЛЛЮЗИЯ?

Привет, ML-энтузиасты 👋

Новая неделя и новая порция хайпа. GPT-5 уже называют «самым умным ИИ в истории».
Но что мы получаем на деле, если убрать маркетинговый блеск?

Что обещают:

🧠 Adaptive Reasoning 2.0 — модель сама выбирает глубину ответа, балансируя скорость и точность.

🎨 Мультимодальность без костылей — текст, код, изображения, видео и аудио в одном запросе.

🛡Safe Completions — меньше «галлюцинаций», умнее фильтры, встроенные ограничения для автономных агентов.

🎭 Новые «личности» (Cynic, Listener, Nerd) + интеграции с Gmail, Календарём и голосовым управлением.

📌Что умалчивают:

⬇️Закрытая архитектура = ноль open-weight. Вы зависите от OpenAI.

💰 Разные тарифы для mini/nano и «thinking»-режимов — счёт может вырасти незаметно.

🐌 Adaptive Reasoning иногда в 2–3 раза медленнее на сложных запросах.

⚠️ Главные претензии пользователей

- Принудительная замена старых моделей: у подписчиков Plus убрали GPT-4.5 и o3, оставив только GPT-5.

- GPT-5 почти во всем уступает предыдущим нейронкам. Она не такая приятная в общении, как GPT-4o, не такая креативная, как GPT-4.5 и не такая умная, как OpenAI o3;

- Из-за нагрузки лимит на размышления урезали почти в ноль: задания, которые старый OpenAI o3 обдумывал несколько минут, теперь решаются за 15 секунд, но решаются неправильно и с ошибками;

Вывод:

GPT-5 — не серебряная пуля, а новый инструмент. Он может усилить R&D, объединить модальности и повысить безопасность, но только если вы адаптируете его под свой стек, а не верите пресс-релизам.

⚡ А вы бы уже запустили GPT-5 в продакшн или подождали, пока его «обкатают»?

🛡 Project Ire: новый «охотник» Microsoft за вирусами — герой или переоценённый новичок?

Представьте: агент, который сам лезет в код, находит вредоносы и тут же раскладывает их по полочкам без единой команды от вас.
Антивирус на максималках?
Уже реальность - Microsoft презентовала Project Ire.
Подробнее об анонсе →

🔥 Что впечатляет
— Live-реверсинг: строит control-flow, запускает Ghidra и angr, собирает доказательства и формирует chain of evidence.
— Точность ≈ 90%, ложные тревоги 2–4%.

⚠ Но есть нюанс
— Захватывает только ~25% всех угроз — точен, но не всевидящий.
— Это прототип: без ревью инженера риски слишком высоки.

💡Где полезен уже сейчас
— В DevSecOps и CI/CD как быстрый фильтр подозрительных файлов.
— В учебных SOC-лабораториях для демонстрации автономного поиска и разбора угроз.

Project Ire — быстрый, умный и перспективный ассистент, который ускоряет работу с malware. Но ключ к защите по-прежнему в руках инженеров.

👀А вы бы доверили автономному агенту проверку кода в продакшне?

🖱 Зачем платить за гигантов, если “малыши” работают лучше🔤

SLM против LLM

Большие LLM на 70B+ параметров звучат внушительно. Но правда в том, что в продакшене они часто не оправдывают себя: высокие затраты, медленный отклик, сложности с интеграцией.

На смену приходит другой тренд — Small Language Models (SLM).
Они меньше по размеру, но зачастую именно они приносят бизнесу больше выгоды:

- быстрее отвечают,

- обходятся дешевле,

- позволяют сохранить приватность,

- точнее решают конкретные задачи.

Где «малыши» ВЫИГРЫВАЮТ у гигантов:

✍️Узкие домены — медицина, финансы, HR.

✍️Мобайл и edge-устройства — ассистенты прямо на телефоне.

✍️Когда важна скорость — минимальная латентность критична.

✍️Cost-sensitive проекты — каждый запрос стоит денег.

Мини-гайд:

➡️Если нужен универсальный ассистент и эксперименты 🟰LLM

➡️Если важны скорость, цена и контроль 🟰SLM

📱 Он-девайс AI: приватность и скорость как новый стандарт

Когда-то AI = облако. Серверы, задержки, подписки и вечные риски утечки.

Сегодня это уходит в прошлое: Apple уже ставит Apple Intelligence прямо в iPhone, Google двигает Pixel AI с Gemini Nano, а стартапы запускают LLM на ноутбуках и даже одноплатниках.

ПОЧЕМУ индустрия толкает модели «на устройство»?

🔒Приватность: данные остаются у пользователя.

⚡️Скорость: ответы приходят в доли секунды, без сетевых лагов.

🗣Устойчивость оффлайн: модель работает даже без интернета.

➡️Архитектура будущего:

«тонкий ассистент на устройстве» + «fallback в облако» для тяжёлых задач.

И да, магия тут в квантовании (4–8 бит), которая позволяет уместить модель туда, где раньше хватало только на калькулятор.

📊 Метрики, которые становятся новой нормой:

Latency → юзер ждёт миллисекунды, а не секунды.

Cost per user → обслуживание в разы дешевле, потому что inference крутится прямо у клиента.

Устойчивость → критично для медицины, транспорта, оборонки.

Энергопотребление → модель должна отвечать быстро, но не высасывать батарею.

Вопрос больше не «перейдём ли мы на on-device», а ВЫЖИВУТ ЛИ ПРОДУКТЫ, КОТОРЫЕ ЭТОГО НЕ СДЕЛАЮТ.

👍 полезно / 🤔спорно / 💯применю