Господа!
Еще впечатлений о Китае.
На верхнем видео заснял классику 😉 Монетка в 10 рублей стоит на подоконнике на скорости 345 км/ч. Когда садились в поезд шутили, сколько дублей придется сделать. На итог монетка падала только когда были встречные поезда, т.е. стояла иногда десятки минут 🤷♂️😁
В Китае 48000 километров линий высокоскоростных поездов (ВСП). Это В РАЗЫ больше, чем во всех остальных странах ВМЕСТЕ ВЗЯТЫХ: на втором месте Испания с 3700 км, потом Япония с 3000. В России первая линия ВСП планируется к 2028 году, т.е. сейчас 0 км (ноль, Сапсан не ВСП).😶 🤷♂️
От Пекина до Ханчжоу (~1200 км) мы доехали за 4,5 часа (по расстоянию, это как от Москвы до Крыма или Минвод, на секундочку). И они еще тысячи километров строят прямо сейчас (подтверждаю, видел стройку новых линий своими глазами и не в одном месте))) 😲🙂 , в том числе новые линии со скоростью 700 км/ч 🤯
Посадка на ВСП у них как в самолет — терминалы с гейтами. Только посадка начинается за 20 минут до отправления и заканчивается за 5 минут. Т.е. можно приехать на вокзал (в центре города) и уехать через 10 минут — реальная конкуренция с самолетами по времени!
Также хотел бы отметить сильнейшее желание получить высшее образование у китайцев! У меня чуть не треть постов — я агитирую студентов учиться (#winter_is_coming). 😁 В Китае не так. В Китае они фигачат как ежики!🧑🎓 🤓 🧑🎓
Я спрашивал у китайцев, почему так? Лучше всего мотивацию объясняет история инженера Huawei, который в детстве жил с семьей в хибарке на склоне горы, пас коз 🐐🐐🐐 и собирал навоз чтобы топить печку зимой. Потому, что не хватало денег на еду (козье молоко спасало) и не было дров. А сейчас он неплохо живет, содержит своих родителей и родителей жены. 30 лет назад порядка 70% населения Китая были крестьянами, сейчас в сельской местности осталось около 30% (доля занятости населения в сельском хозяйстве быстро падает). В этом плане у массы людей зримый пример — прокачаться и зарабатывать много💰 , либо пасти коз пойти рабочим на завод. 👷
А еще в Китае (в отличие от России) все еще существенно меньше университетов, чем желающих в них учиться. В России количество детей упало, а количество университетов выросло, в итоге высшее стало почти поголовным (с соответствующим качеством). 😁
В университете Циньхуа (в разных рейтингах 1-2 место) даже на территорию кампуса просто так не попасть, а можно только с экскурсией на выходные. Причем количество желающих ограничивают — максимум 3000 за выходныенебольшими группами по 100 человек, в итоге записываться надо за несколько месяцев (!). Желающие — в основном родители с детьми. При том, что университет в Пекине недалеко от центра. 😲 Это как если бы МГУ перекрыл бы доступ на территорию кампуса и пускал бы только с экскурсиями и народ бы рвался попасть. Сложно такое представить. 🤷♂️
На нижнем видео — новый кампус Ханчжоуского Научно-исследовательского Института Сианьского Университета Электронной Науки и Технологии. Они являются топовым инженерным университетом Китая и отстроили шикарный новый кампус в прошлом году. Внутри он круче новых корпусов МГУ 😲👏🙂
В общем, наблюдаю, как китайцы с большой скоростью обгоняют всех по инфраструктуре в транспорте и образовании 😁
В Ханчжоу, кстати, находится DeepSeek, но туда даже при содействии посольства попасть не удалось. 🤷♂️😉 С другой стороны DeepSeek сейчас на третьем месте среди открытых китайских LLM, а мы в гостях у первого побывали. Очень наглядно были видны причины, почему весь топ опенсорсных LLM занят китайцами (и у них там заметной длины скамейка запасных игроков). 😉
Впечатляет, короче🤔
Продолжение следует. Stay tuned! 😁
#China - по этому тегу впечатления прошлой поездки)
@vgcourse
Еще впечатлений о Китае.
На верхнем видео заснял классику 😉 Монетка в 10 рублей стоит на подоконнике на скорости 345 км/ч. Когда садились в поезд шутили, сколько дублей придется сделать. На итог монетка падала только когда были встречные поезда, т.е. стояла иногда десятки минут 🤷♂️😁
В Китае 48000 километров линий высокоскоростных поездов (ВСП). Это В РАЗЫ больше, чем во всех остальных странах ВМЕСТЕ ВЗЯТЫХ: на втором месте Испания с 3700 км, потом Япония с 3000. В России первая линия ВСП планируется к 2028 году, т.е. сейчас 0 км (ноль, Сапсан не ВСП).
От Пекина до Ханчжоу (~1200 км) мы доехали за 4,5 часа (по расстоянию, это как от Москвы до Крыма или Минвод, на секундочку). И они еще тысячи километров строят прямо сейчас (подтверждаю, видел стройку новых линий своими глазами и не в одном месте))) 😲
Посадка на ВСП у них как в самолет — терминалы с гейтами. Только посадка начинается за 20 минут до отправления и заканчивается за 5 минут. Т.е. можно приехать на вокзал (в центре города) и уехать через 10 минут — реальная конкуренция с самолетами по времени!
Также хотел бы отметить сильнейшее желание получить высшее образование у китайцев! У меня чуть не треть постов — я агитирую студентов учиться (#winter_is_coming). 😁 В Китае не так. В Китае они фигачат как ежики!
Я спрашивал у китайцев, почему так? Лучше всего мотивацию объясняет история инженера Huawei, который в детстве жил с семьей в хибарке на склоне горы, пас коз 🐐🐐🐐 и собирал навоз чтобы топить печку зимой. Потому, что не хватало денег на еду (козье молоко спасало) и не было дров. А сейчас он неплохо живет, содержит своих родителей и родителей жены. 30 лет назад порядка 70% населения Китая были крестьянами, сейчас в сельской местности осталось около 30% (доля занятости населения в сельском хозяйстве быстро падает). В этом плане у массы людей зримый пример — прокачаться и зарабатывать много
А еще в Китае (в отличие от России) все еще существенно меньше университетов, чем желающих в них учиться. В России количество детей упало, а количество университетов выросло, в итоге высшее стало почти поголовным (с соответствующим качеством). 😁
В университете Циньхуа (в разных рейтингах 1-2 место) даже на территорию кампуса просто так не попасть, а можно только с экскурсией на выходные. Причем количество желающих ограничивают — максимум 3000 за выходные
На нижнем видео — новый кампус Ханчжоуского Научно-исследовательского Института Сианьского Университета Электронной Науки и Технологии. Они являются топовым инженерным университетом Китая и отстроили шикарный новый кампус в прошлом году. Внутри он круче новых корпусов МГУ 😲👏
В общем, наблюдаю, как китайцы с большой скоростью обгоняют всех по инфраструктуре в транспорте и образовании 😁
В Ханчжоу, кстати, находится DeepSeek, но туда даже при содействии посольства попасть не удалось. 🤷♂️😉 С другой стороны DeepSeek сейчас на третьем месте среди открытых китайских LLM, а мы в гостях у первого побывали. Очень наглядно были видны причины, почему весь топ опенсорсных LLM занят китайцами (и у них там заметной длины скамейка запасных игроков). 😉
Впечатляет, короче
Продолжение следует. Stay tuned! 😁
#China - по этому тегу впечатления прошлой поездки)
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17👍6🔥2🤔1
Господа!
(сорри, пост убежал недописанным)
Продолжая тему #China 😉
На днях вышел свежий отчет World Robotics 2025, график из которого приведен выше.
В Китае в прошлом году установлено почти 300 тысяч новых промышленных роботов, что составляет 54% от всех установленных в мире (т.е. примерно на 17% больше, чем во всем остальном мире ВМЕСТЕ ВЗЯТОМ). И поскольку такие темпы не первый год, то в Китае сейчас работает 43% всех промышленных роботов мира (нижний график). 😲
И скоро будет 50%, поскольку Китай, как видно из первого графика, наращивает темпы установки новых роботов, а Япония, США, Корея и Германия (предыдущие лидеры), темпы установки снижают 🤷♂️
Мировая фабрика 😉
Мы в этот раз побывали в стартапе, который за последние годы поставил 60 тысяч роботов внутренней доставки по миру, но это не так интересно.
6 лет назад Huawei водила нас в цех, где на складе работало ноль людей (и даже свет включали только если заходил кожаный), а в самом цеху размером несколько гектар работало 6 человек. Цех собирал станции сотовой связи 3G и двое обслуживали роботов сборки (такие шкафы в человеческий рост, торцами пристыкованные к друг-другу и образующие конвейер) подключая ленты подачи деталей (тогда это не получалось автоматизировать). Еще двое обрабатывали капризным герметиком место входа пучка проводов в герметичную станцию. И последние двое пинали балду в большой комнате с десятками мониторов, большинство из которых были выключены (и использовались только при переналадке), их задача была реагировать, если где-то что-то шло не так. В цех автоматически подавались детали на специальных бабинах, а на выходе были коробки с базовыми станциями, с залитой прошивкой и рабочих (включил — завелась). Дольше всего станции проводили на тестировании, которое занимало несколько часов. Вибростенд, температурное тестирование и т.д. Если станция нормально проходила тестирование — шла на упаковку, если давала сбой, шла на устранение проблемы.
Думаю, что сегодня, 6 лет спустя, в этом цеху людей уже не осталось. 😉
Любопытно, что Китай активно развивает роботизацию по двум причинам:
1️⃣ В Китае не хватает людей 😲
Это звучит как парадокс, но в Китае производство прирастает на 25% за 2-4 года. Это значит, что вместо 4 фабрик ставят 5. И там должен кто-то работать! Поэтому они довольно бодрыми темпами сокращают людей не перегревая рынок труда и сохраняя конкурентоспособность.
2️⃣ Роботизация позволяет поднять качество
iPhone не зря собирают в Китае.
Желающие могут погуглить про приключения Илона Маска при автоматизации завода Теслы во Фримонте. Все оказалось совсем непросто. На этом фоне новости от основного конкурента Tesla — BYD, которая рекордными темпами автоматизирует производство выглядят троллингом Маска. Ну и крупнейшая фабрика Tesla не зря находится под Шанхаем.
Мы к глобальному процессу роботизации приложились только косвенно, когда занимались обработкой видео с камер глубины (очень прикольная тема, основа принципиально другого зрения роботов Хабр-1, Хабр-2). Это тоже видео, но очень специфическое, когда у вас снимается расстояние до объекта в каждой точке. Сегодня камеры глубины встречают вас в каждом банкомате Сбера (и каждом iPhone))), так что тема в широкие массы очень хорошо пошла. И еще свое покажет! 😁
В Китае в эту поездку прикололи роботы доставки, которые умели пользоваться лифтом в отеле 😲😉
И это только начало, в ближайшие 10 лет область точно ждет GPT-момент в области универсальных бытовых роботов! 😁
Stay tuned! 😉
@vgcourse #speed_of_progress
(сорри, пост убежал недописанным)
Продолжая тему #China 😉
На днях вышел свежий отчет World Robotics 2025, график из которого приведен выше.
В Китае в прошлом году установлено почти 300 тысяч новых промышленных роботов, что составляет 54% от всех установленных в мире (т.е. примерно на 17% больше, чем во всем остальном мире ВМЕСТЕ ВЗЯТОМ). И поскольку такие темпы не первый год, то в Китае сейчас работает 43% всех промышленных роботов мира (нижний график). 😲
И скоро будет 50%, поскольку Китай, как видно из первого графика, наращивает темпы установки новых роботов, а Япония, США, Корея и Германия (предыдущие лидеры), темпы установки снижают 🤷♂️
Мировая фабрика 😉
Мы в этот раз побывали в стартапе, который за последние годы поставил 60 тысяч роботов внутренней доставки по миру, но это не так интересно.
6 лет назад Huawei водила нас в цех, где на складе работало ноль людей (и даже свет включали только если заходил кожаный), а в самом цеху размером несколько гектар работало 6 человек. Цех собирал станции сотовой связи 3G и двое обслуживали роботов сборки (такие шкафы в человеческий рост, торцами пристыкованные к друг-другу и образующие конвейер) подключая ленты подачи деталей (тогда это не получалось автоматизировать). Еще двое обрабатывали капризным герметиком место входа пучка проводов в герметичную станцию. И последние двое пинали балду в большой комнате с десятками мониторов, большинство из которых были выключены (и использовались только при переналадке), их задача была реагировать, если где-то что-то шло не так. В цех автоматически подавались детали на специальных бабинах, а на выходе были коробки с базовыми станциями, с залитой прошивкой и рабочих (включил — завелась). Дольше всего станции проводили на тестировании, которое занимало несколько часов. Вибростенд, температурное тестирование и т.д. Если станция нормально проходила тестирование — шла на упаковку, если давала сбой, шла на устранение проблемы.
Думаю, что сегодня, 6 лет спустя, в этом цеху людей уже не осталось. 😉
Любопытно, что Китай активно развивает роботизацию по двум причинам:
Это звучит как парадокс, но в Китае производство прирастает на 25% за 2-4 года. Это значит, что вместо 4 фабрик ставят 5. И там должен кто-то работать! Поэтому они довольно бодрыми темпами сокращают людей не перегревая рынок труда и сохраняя конкурентоспособность.
iPhone не зря собирают в Китае.
Желающие могут погуглить про приключения Илона Маска при автоматизации завода Теслы во Фримонте. Все оказалось совсем непросто. На этом фоне новости от основного конкурента Tesla — BYD, которая рекордными темпами автоматизирует производство выглядят троллингом Маска. Ну и крупнейшая фабрика Tesla не зря находится под Шанхаем.
Мы к глобальному процессу роботизации приложились только косвенно, когда занимались обработкой видео с камер глубины (очень прикольная тема, основа принципиально другого зрения роботов Хабр-1, Хабр-2). Это тоже видео, но очень специфическое, когда у вас снимается расстояние до объекта в каждой точке. Сегодня камеры глубины встречают вас в каждом банкомате Сбера (и каждом iPhone))), так что тема в широкие массы очень хорошо пошла. И еще свое покажет! 😁
В Китае в эту поездку прикололи роботы доставки, которые умели пользоваться лифтом в отеле 😲😉
И это только начало, в ближайшие 10 лет область точно ждет GPT-момент в области универсальных бытовых роботов! 😁
Stay tuned! 😉
@vgcourse #speed_of_progress
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🤔2
Господа!
Ставя крупную запятую в теме Китая, напишу про большой ежегодный отчет State of AI 2025 (313 слайдов, вышел 2 недели назад).🙂
Отчет этот интересен тем, что они очень хорошо собирают тренды. Я довольно плотно слежу за ключевыми трендами, но каждый раз у них новые интересные данные нахожу (рекомендую оригинал, короче). Также они ежегодно делают несколько предсказаний на следующий год и через год подводят, что сбылось, а что нет.🧐
Но поскольку про них только ленивый не написал, я обращу внимание на пару слайдов, о которых особо не писали. 😉
Суть: этот ваш ИИ надо запитывать. Популярность AI сервисов растет буйно и чтобы всем этим пользователям выдавать результат, а не «Server is busy. Please try again later» (как это массово делал DeepSeek весной этого года) нужны вычислительные мощности. DeepSeek даже регистрацию новых пользователей пришлось в какой-то момент закрывать. Невиданное действие для стартапа, который борется за долю рынка. 😲🤷♂️
А еще нужно электричество!💡 ⚡️ 💡
И тут я бы обратил внимание на график (на оба слайда его вынесли справа), как растет генерация в США и Китае. Он очень красноречив. В Китае производство выросло в 10 раз за 25 лет, а в США почти не изменяется. 😲🤔
В прошлом году в США построили 48 гигаватт электростанций, а в Китае — 429 гигаватт в 9 раз больше (!). Также американские мощности старее, поэтому там выбыло из эксплуатации 7,5 гигаватт, а в Китае 3,3...🤔
Нет, США все еще лидирует по суммарному времени отключения света, выбросам CO2 на киловатт и средней стоимости электричества для индустрии. Но... отставание Китая по всем этим направлениям быстро сокращается.💪
Китай за 10 лет сократил вдвое стоимость электроэнергии для промышленности (догнав США) и собирается продолжать в том же духе.🙂
Короче американцев тревожит: "Без достаточного количества электроэнергии национальные планы в области искусственного интеллекта потерпят крах"🤔
Также Маккинзи (одна из крупнейших мировых консалтинговых компаний, штаб-квартира в Нью-Йорке) три дня назад выкатила новый отчет по LCOE (себестоимость электричества при учете полного жизненного цикла электростанции) и констатирует, что LCOE возобновляемой энергетики рекордно низкая и продолжает падать.🙂
Юмор пресс-релиза американской компании заключается в том, что у них там есть разделы про все регионы отчета, КРОМЕ КИТАЯ. 😂 При том, что Китай с 2025 года лидирует абсолютно по всем направлениям генерации электричества! (второй график) У них самые дешевые в мире солнечные, ветровые, ядерные, угольные и газовые электростанции, а также системы хранения энергии в пересчете $ на мегаватчас в ценах 2025 года. Короче, констатируют лидерство Китая (которое означает дальнейшее снижение себестоимости электричества в стране), но никак это не комментируют. И их, потенциальных агентов Пекина, можно понять 😉
В общем Китай очень сильно вкладывается в инфраструктуру, что в ближайшие 10 лет будет работать. 🥇
Это очень интересное кино, которое разворачивается на наших глазах (как будут запитаны все эти новые датацентры). 🧐
Ибо я вангую, что скоро Илон Маск напишет:
— Все! Мы сделали AGI!!! 🥳🥳 🥳
На что Сэм Альман возразит:
— Разве это AGI? Вот у нас AGI!!! 🏆🔜 🏆
На что Марк Цукерберг разразится:
— Это все фигня, реальный AGI у на-а-а-ас!!! 😫😳😉
Но это все будет чисто пиарным пиаром 😁
А вперед вырвется тот, кто сможет новые модели сделать эффективными (как по результатам работы, так и по электричеству) и сделает их доступными без «Server is busy. Please try again later» 😉 (ибо поначалу они дешевыми по компьюту точно не будут) 🤷♂️😉
С интересом наблюдаем за развитием ситуации! 😁
#China #speed_of_progress
@vgcourse
Ставя крупную запятую в теме Китая, напишу про большой ежегодный отчет State of AI 2025 (313 слайдов, вышел 2 недели назад).
Отчет этот интересен тем, что они очень хорошо собирают тренды. Я довольно плотно слежу за ключевыми трендами, но каждый раз у них новые интересные данные нахожу (рекомендую оригинал, короче). Также они ежегодно делают несколько предсказаний на следующий год и через год подводят, что сбылось, а что нет.
Но поскольку про них только ленивый не написал, я обращу внимание на пару слайдов, о которых особо не писали. 😉
Суть: этот ваш ИИ надо запитывать. Популярность AI сервисов растет буйно и чтобы всем этим пользователям выдавать результат, а не «Server is busy. Please try again later» (как это массово делал DeepSeek весной этого года) нужны вычислительные мощности. DeepSeek даже регистрацию новых пользователей пришлось в какой-то момент закрывать. Невиданное действие для стартапа, который борется за долю рынка. 😲🤷♂️
А еще нужно электричество!
И тут я бы обратил внимание на график (на оба слайда его вынесли справа), как растет генерация в США и Китае. Он очень красноречив. В Китае производство выросло в 10 раз за 25 лет, а в США почти не изменяется. 😲🤔
В прошлом году в США построили 48 гигаватт электростанций, а в Китае — 429 гигаватт в 9 раз больше (!). Также американские мощности старее, поэтому там выбыло из эксплуатации 7,5 гигаватт, а в Китае 3,3...
Нет, США все еще лидирует по суммарному времени отключения света, выбросам CO2 на киловатт и средней стоимости электричества для индустрии. Но... отставание Китая по всем этим направлениям быстро сокращается.
Китай за 10 лет сократил вдвое стоимость электроэнергии для промышленности (догнав США) и собирается продолжать в том же духе.
Короче американцев тревожит: "Без достаточного количества электроэнергии национальные планы в области искусственного интеллекта потерпят крах"
Также Маккинзи (одна из крупнейших мировых консалтинговых компаний, штаб-квартира в Нью-Йорке) три дня назад выкатила новый отчет по LCOE (себестоимость электричества при учете полного жизненного цикла электростанции) и констатирует, что LCOE возобновляемой энергетики рекордно низкая и продолжает падать.
Юмор пресс-релиза американской компании заключается в том, что у них там есть разделы про все регионы отчета, КРОМЕ КИТАЯ. 😂 При том, что Китай с 2025 года лидирует абсолютно по всем направлениям генерации электричества! (второй график) У них самые дешевые в мире солнечные, ветровые, ядерные, угольные и газовые электростанции, а также системы хранения энергии в пересчете $ на мегаватчас в ценах 2025 года. Короче, констатируют лидерство Китая (которое означает дальнейшее снижение себестоимости электричества в стране), но никак это не комментируют. И их, потенциальных агентов Пекина, можно понять 😉
В общем Китай очень сильно вкладывается в инфраструктуру, что в ближайшие 10 лет будет работать. 🥇
Это очень интересное кино, которое разворачивается на наших глазах (как будут запитаны все эти новые датацентры). 🧐
Ибо я вангую, что скоро Илон Маск напишет:
— Все! Мы сделали AGI!!! 🥳
На что Сэм Альман возразит:
— Разве это AGI? Вот у нас AGI!!! 🏆
На что Марк Цукерберг разразится:
— Это все фигня, реальный AGI у на-а-а-ас!!! 😫😳😉
Но это все будет чисто пиарным пиаром 😁
А вперед вырвется тот, кто сможет новые модели сделать эффективными (как по результатам работы, так и по электричеству) и сделает их доступными без «Server is busy. Please try again later» 😉 (ибо поначалу они дешевыми по компьюту точно не будут) 🤷♂️😉
С интересом наблюдаем за развитием ситуации! 😁
#China #speed_of_progress
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥2🤔1
Господа!
Когда-то давно я хорошо копнул аппаратное ускорение нейросетей, результатом чего были статьи Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы на хабре и ее продолжение в альманахе ИИ, посвященном железу.
С тех пор много воды утекло. За темой слежу и даже продолжение было в черновиках, но... Писать некогда 😉
А тем временем у Google вышла уже 7-я версия TPU, для которого они декларируют в 3600 раз более высокую пиковую производительность, и, что важнее, почти 30-кратное увеличение пиковой производительности в пересчете на ватт по сравнению с v2. Поскольку на инференсе затраты на электричество (причем, сначала на питание, а потом на охлаждение) становятся критическими настолько, что Без достаточного количества электроэнергии планы США в области искусственного интеллекта потерпят крах, тема снижения затрат электроэнергии очень важна.
Посмотрим, как ТРU от Google снижали затраты в последние годы (данные nextplatform, Teraflops, FP16):
* TPU v4, 2021: 227$
* TPU v5p, 2023: 143$
* TPU v7p, 2025: 52$
Итого, разница за 6 лет по тренду примерно на порядок. Т.е. даже если все остальные методы оптимизации внезапно остановятся (что не так), то цена только за счет прогресса железа будет довольно быстро падать. На практике стоимость токена "сравнимой с GPT-4o модели" за 1,5 года после ее выхода упала примерно в 400 раз. Там, конечно, вопрос, как корректно сравнивать модели разных производителей, но даже GPT-4o mini через 15 месяцев после выхода GPT-4o стоила в 240 раз дешевле (сравнивается цена за 2 миллиона токенов).💪 И разница в 100 раз есть всяко. За 1,5 года, Карл. 😲💪
В этом плане оптимизация алгоритмов сейчас влияет на стоимость моделей явно сильнее, чем оптимизация железа. Но все равно железо тема важная. В недавней статье Characterizing and Optimizing Realistic Workloads on a Commercial Compute-in-SRAM Device, исследователи из Cornell University аккуратно сравнили NVIDIA A6000 GPU и compute-in-SRAM чип от GSI Technology. Идею я еще 6 лет назад описывал, если веса хранить рядом с ALU, то можно очень серьезно снизить потери. Они показывают увеличение энергоэффективности в 50-120 раз (верхний график), причем у них уже есть чипы.🙂
Компания Extropic говорит о возможном увеличении энергоэффективности вычисления нейросетей в 100-10000 раз (нижний график). У них пока только прототип и насколько оно взлетит непонятно, но очевидно, разные направления сейчас активно пробуются и получить на них деньги сравнительно просто. Из-за этого пены будет много, скорость прогресс также будет выше. Забавно, что они свою Thermodynamic Hypergraphical Model Library выложили на GitHub 4 дня назад, а им уже 530+ звезд накидали и 56 форков сделали. Неплохо зашли! 😲😍😁
Что из этого не окажется пеной хайпа узнаем) Меньше всего пены в тихой работе MLcommons, которые больше десятка бенчмарков измерения эффективности железа поддерживают. Но это уже другая история 😉
Ключевой вывод: Чуть больше 1,5 лет назад на OpenTalks-2024 я неожиданно оказался в роли скептика, когда коллеги, плотно занимавшиеся NLP (и их практическим применением), ванговали кардинальное изменение профессии программист через 5 лет. Прогресс за 1,5+ года очень хороший (если сравнить Cursor 2.0 с тем, что было 1,5 года назад — небо и земля) и судя по ряду маркеров в ближайшие годы развитие будет идти примерно такими же темпами.💪
В этом плане каждому нужно хорошо понимать, в чем будет заключаться его конкурентоспособность, когда завтра токены снова очень сильно подешевеют. 😉
Мы живем в очень интересное время! 😁
#speed_of_progress
@vgcourse
Когда-то давно я хорошо копнул аппаратное ускорение нейросетей, результатом чего были статьи Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы на хабре и ее продолжение в альманахе ИИ, посвященном железу.
С тех пор много воды утекло. За темой слежу и даже продолжение было в черновиках, но... Писать некогда 😉
А тем временем у Google вышла уже 7-я версия TPU, для которого они декларируют в 3600 раз более высокую пиковую производительность, и, что важнее, почти 30-кратное увеличение пиковой производительности в пересчете на ватт по сравнению с v2. Поскольку на инференсе затраты на электричество (причем, сначала на питание, а потом на охлаждение) становятся критическими настолько, что Без достаточного количества электроэнергии планы США в области искусственного интеллекта потерпят крах, тема снижения затрат электроэнергии очень важна.
Посмотрим, как ТРU от Google снижали затраты в последние годы (данные nextplatform, Teraflops, FP16):
* TPU v4, 2021: 227$
* TPU v5p, 2023: 143$
* TPU v7p, 2025: 52$
Итого, разница за 6 лет по тренду примерно на порядок. Т.е. даже если все остальные методы оптимизации внезапно остановятся (что не так), то цена только за счет прогресса железа будет довольно быстро падать. На практике стоимость токена "сравнимой с GPT-4o модели" за 1,5 года после ее выхода упала примерно в 400 раз. Там, конечно, вопрос, как корректно сравнивать модели разных производителей, но даже GPT-4o mini через 15 месяцев после выхода GPT-4o стоила в 240 раз дешевле (сравнивается цена за 2 миллиона токенов).
В этом плане оптимизация алгоритмов сейчас влияет на стоимость моделей явно сильнее, чем оптимизация железа. Но все равно железо тема важная. В недавней статье Characterizing and Optimizing Realistic Workloads on a Commercial Compute-in-SRAM Device, исследователи из Cornell University аккуратно сравнили NVIDIA A6000 GPU и compute-in-SRAM чип от GSI Technology. Идею я еще 6 лет назад описывал, если веса хранить рядом с ALU, то можно очень серьезно снизить потери. Они показывают увеличение энергоэффективности в 50-120 раз (верхний график), причем у них уже есть чипы.
Компания Extropic говорит о возможном увеличении энергоэффективности вычисления нейросетей в 100-10000 раз (нижний график). У них пока только прототип и насколько оно взлетит непонятно, но очевидно, разные направления сейчас активно пробуются и получить на них деньги сравнительно просто. Из-за этого пены будет много, скорость прогресс также будет выше. Забавно, что они свою Thermodynamic Hypergraphical Model Library выложили на GitHub 4 дня назад, а им уже 530+ звезд накидали и 56 форков сделали. Неплохо зашли! 😲😍😁
Что из этого не окажется пеной хайпа узнаем) Меньше всего пены в тихой работе MLcommons, которые больше десятка бенчмарков измерения эффективности железа поддерживают. Но это уже другая история 😉
Ключевой вывод: Чуть больше 1,5 лет назад на OpenTalks-2024 я неожиданно оказался в роли скептика, когда коллеги, плотно занимавшиеся NLP (и их практическим применением), ванговали кардинальное изменение профессии программист через 5 лет. Прогресс за 1,5+ года очень хороший (если сравнить Cursor 2.0 с тем, что было 1,5 года назад — небо и земля) и судя по ряду маркеров в ближайшие годы развитие будет идти примерно такими же темпами.
В этом плане каждому нужно хорошо понимать, в чем будет заключаться его конкурентоспособность, когда завтра токены снова очень сильно подешевеют. 😉
Мы живем в очень интересное время! 😁
#speed_of_progress
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤2
Господа!
Наш аспирант первого года Саша Гущин передает всем привет с А* конференции ACM Multimedia, которая на этой неделе проходит в Дублине! Поскольку наша лаборатория тоже "Компьютерной графики и мультимедиа", то прямо наша целевая. 😉
Саша крут тем, что за время первого года аспирантуры сделал две статьи на А* конференциях первым автором ICML 2025 и ACM MM 2025, причем вторую — не с постером, а с докладом (с докладом принимается небольшой процент лучших работ). Считаю это очень правильным началом аспирантуры.🙂 👏 🙂
Выдержки из путевых заметок Саши:
Саша по совместительству, кстати, руководит нашим новым проектом по deepfake detection. Про это еще расскажем, будет ОЧЕНЬ интересно. 😉
Ну а тут хотел бы обратить внимание, что вот школьников авторов А* у нас пока нет. 🤷♂️ Отстаем от китайцев. 😉 Хотя двое наших третьекурсников первых авторов А* в этом году — хороший шаг в этом направлении. 😁
Ну не такая жесть, как недавно наш магистр про ICME-2025 (Core A) писал, где 88% из Китая и примерно 95% китайцев в принципе, но тоже жестко 😲😉
Коллеги, специалисты по современной политической социологии есть? Когда уже, наконец, американцы и европейцы белых признают на А* меньшинством и начнут вводить квотыкак на поступление в Гарвард? 😂🤣😂
Да, область детекторов супер актуальна и становится тесной. Надеюсь сможем заметно оттоптаться в ней (это очень недетский челлендж для нас). 🤔
Ну и юмор выше у Саши для ценителей темы 😉
Это частая ситуация, когда профессора по сути пиарятнепопулярные работы своих студентов/аспирантов + не хватает сил все охватить. А из-за того, что всерьез не задумываются большая часть многих научных исследований оказываются непрактичны. 🤷♂️ Но это жизнь. В Китае, кстати, в среднем практичность исследований заметно выше, чем в США и Европе. 🙂
Плохо работаем 😉
Это отражение кризиса А* конференций. Они из камерных мероприятий выросли по числу участников в десятки раз и сейчас пытаются справиться с ростом. В другой стороны в журналах сейчас с GPT-текстами статей и GPT-рецензиями кризис глубже. 🤷♂️
В любом случае подобные поездки на топовые конференции — это великолепный опыт и Саша его более, чем достоин.🙂
Продолжаем движение!😉
Больше про поездки по тегу:
#pro_conferences
@vgcourse
Наш аспирант первого года Саша Гущин передает всем привет с А* конференции ACM Multimedia, которая на этой неделе проходит в Дублине! Поскольку наша лаборатория тоже "Компьютерной графики и мультимедиа", то прямо наша целевая. 😉
Саша крут тем, что за время первого года аспирантуры сделал две статьи на А* конференциях первым автором ICML 2025 и ACM MM 2025, причем вторую — не с постером, а с докладом (с докладом принимается небольшой процент лучших работ). Считаю это очень правильным началом аспирантуры.
Выдержки из путевых заметок Саши:
Двое китайцев (кажется?) из Америки, им по 17 лет, учатся в 12 классе high school и презентуют свою статью) Сказали, что знают ещё несколько примеров школьников со статьями, но в целом это не частая история. Их статья про deepfake detection, кстати)
Саша по совместительству, кстати, руководит нашим новым проектом по deepfake detection. Про это еще расскажем, будет ОЧЕНЬ интересно. 😉
Ну а тут хотел бы обратить внимание, что вот школьников авторов А* у нас пока нет. 🤷♂️ Отстаем от китайцев. 😉 Хотя двое наших третьекурсников первых авторов А* в этом году — хороший шаг в этом направлении. 😁
Статистика: 87,8% участников из Азии), 4,8% Европа, 4,8% обе Америки и 2,6% остальной мир, включая Ближний Восток
Ну не такая жесть, как недавно наш магистр про ICME-2025 (Core A) писал, где 88% из Китая и примерно 95% китайцев в принципе, но тоже жестко 😲😉
Коллеги, специалисты по современной политической социологии есть? Когда уже, наконец, американцы и европейцы белых признают на А* меньшинством и начнут вводить квоты
Целая делегация из University of Catania - они организовывали воркшоп и челлендж по детекции и атакам на детекторы дипфейков. Одним из критериев оценки была SSIM - ожидаемо многие участники челленджа использовали ssim в лоссе при оптимизации) атаковали и метрику и детекторы. Организаторы сказали что в следующем году тоже планируют организовать такой челлендж.
Да, область детекторов супер актуальна и становится тесной. Надеюсь сможем заметно оттоптаться в ней (это очень недетский челлендж для нас). 🤔
Ну и юмор выше у Саши для ценителей темы 😉
В первый день был туториал по iqa (там какой-то китайский доктор рассказывал достаточно банальные вещи и про свои непопулярные метрики). Спросил, что они думают про атаки на метрики - ответил, что это очень важно и интересно, но они этим пока не занимаются. Думаю, что это стандартная фраза и они всерьез не задумываются об этом, но мы про наш бенчмарк рассказали.
Это частая ситуация, когда профессора по сути пиарят
По оценке качества видел несколько статей, про SR и JPEG AI, neural compression. Человек занимающийся NIC удивился что мы атакуем JPEG AI - говорит, что раньше не встречал атак на кодеки)
Плохо работаем 😉
Со статьями тут сложно. Стоит примерно 2 десятка телевизоров в разных локациях, по ним по кругу крутятся видео про статьи. Чтобы видео поменялось надо вручную переключить его на планшете) Соответственно возможностей рассмотреть много разных статей немного. Много видео использовали гпт озвучку. Это вместо постеров. Шанс пообщаться с автором напрямую есть только по расписанию во время его выступления и написать ему в приложении конфы. Поэтому было сложнее находить релевантные статьи и авторов.
Это отражение кризиса А* конференций. Они из камерных мероприятий выросли по числу участников в десятки раз и сейчас пытаются справиться с ростом. В другой стороны в журналах сейчас с GPT-текстами статей и GPT-рецензиями кризис глубже. 🤷♂️
В любом случае подобные поездки на топовые конференции — это великолепный опыт и Саша его более, чем достоин.
Продолжаем движение!
Больше про поездки по тегу:
#pro_conferences
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍3❤2
Господа!
На этой неделе по приглашению замечательного человека Александра Гасникова побывал на записи передачи "Вопрос науки" на Россия-24. Мы занялись довольно нетривиальной темой тестирования детекторов дипфейков. Она, как ни странно, имеет много общего с тестированием метрик и, что важнее, хорошо пересекается с темой состязательных атак. 🤓
Во-первых, генеративный контент помечается тремя способами. Это логотип (убиранием которых мы занимались и довольно давно, и относительно недавно), далее идёт классическая метка на уровне сигнала и/или метка на уровне эмбеддингов. На глаз видна только первая, естественно. Эффективно удалять можно все три. Давние читатели помнят, как год назад я писал про наше 5 место в челлендже в рамках NeurIPS-24 "Erasing the Invisible: A Stress-test challenge for Image Watermarking", в котором 77 команд соревновалось в удалении вотермарка, в том числе, когда алгоритм внесения которого был неизвестен (что, очевидно, намного сложнее). По факту удалить сегодня можно любой вотермарк. Вопрос, как сделать это наименее заметным для пользователя образом (на тему чего и идёт вполне себе успешная работа). И там много интересного, например, сегодня стало возможно подменять объекты в видео (буквально в один промпт) и если объект занимал заметную долю кадра, это выносит оба вида незаметных водяных знаков, причём с точки зрения пользователя результат будет высокого качества. Также сильно пожать никто не мешает, это тоже эффективно работает и довольно лояльно воспринимается. 🤷♂️🤔🧐
Во-вторых, можно пытаться детектировать неидеальность генеративного контента. 6 пальцев, неестественное движение, пропадание объектов и т.п. Тема имеет очень высокую сложность и сейчас активно развивается (параллельно впечатляющему развитию методов генерации, впрочем). 😉
В передаче этого почти не будет. Это телевизор и задача была, что было понятно каждой бабушке. Я очень старался, но все равно если бы я платил 10$ за каждое непонятное средней бабушке слово, запись обошлась бы мне в заметную сумму 😂🤣😂
А сделать понятно важно. С большой вероятностью в следующем году мы все столкнемся с мощным потоком дипфейков. Причём как на уровне СМИ (которые будут их нести, не разобравшисьили сознательно), так и на персональном уровне, когда дипфейки массово освоят мошенники и начнут приходить кружочки с запросом денег от друзей и знакомых. Массово. И простой защиты от этого не будет (что, собственно, мы и планируем показать, заодно подсветив наиболее удачные подходы к детектированию). Глобально в этом соревновании меча и щита на ближайшие несколько лет щит практически обречён проигрывать (оставим оговорку на случай какого-нибудь чуда). 😉
Мы замахнулись на самый крупный академический датасет сгенерированного контента (если успеем быстро двигаться в этом суровом соревновании на скорость с китайцами). И с большой вероятностью повторится ситуация с нашим датасетом метрик, когда на крупном датасете абсолютно все новые метрики проиграли метрике 2016 года...🥲
А делать что-то надо. Свежая ситуация: жена переслала видео со словами "ты только посмотри!!!", я посмотрел "офигеть!!!". И спасло только то, что мне по должности положено интеллектуально видео анализировать 😉 и я привычно еще раз запустил. И на втором просмотре увидел логотип Sora, который никто даже не пытался скрывать... 🙈🙊🤷♂️ Мать-мать-мать... Это к вопросу о том, как устроено внимание человека... 🤷♂️
Наиболее подвержены обману с большой вероятностью будут молодые и пожилые (это статистика). И есть большие резервы по улучшению ситуации. Например, я не раз от молодых слышал "верить ничему нельзя!". Др. Хаус был, конечно, прав "Все врут!", но это не означает, что надо переставать верить людям))) Да, послушав на суде выступления четырех людей об одном ДТП, перестаешь верить историкам. 😉 Но 100% вера им точно глупость.
Я в какой-то момент всех студентов, которые к нам шли, заставлял посмотреть отличную лекцию Алексея Каптерева "Критическое мышление". Если ее применять (желательно не только в науке, но и в жизни), это крайне полезная смена майндсета.
Чего и всем желаю! 😁
@vgcourse
На этой неделе по приглашению замечательного человека Александра Гасникова побывал на записи передачи "Вопрос науки" на Россия-24. Мы занялись довольно нетривиальной темой тестирования детекторов дипфейков. Она, как ни странно, имеет много общего с тестированием метрик и, что важнее, хорошо пересекается с темой состязательных атак. 🤓
Во-первых, генеративный контент помечается тремя способами. Это логотип (убиранием которых мы занимались и довольно давно, и относительно недавно), далее идёт классическая метка на уровне сигнала и/или метка на уровне эмбеддингов. На глаз видна только первая, естественно. Эффективно удалять можно все три. Давние читатели помнят, как год назад я писал про наше 5 место в челлендже в рамках NeurIPS-24 "Erasing the Invisible: A Stress-test challenge for Image Watermarking", в котором 77 команд соревновалось в удалении вотермарка, в том числе, когда алгоритм внесения которого был неизвестен (что, очевидно, намного сложнее). По факту удалить сегодня можно любой вотермарк. Вопрос, как сделать это наименее заметным для пользователя образом (на тему чего и идёт вполне себе успешная работа). И там много интересного, например, сегодня стало возможно подменять объекты в видео (буквально в один промпт) и если объект занимал заметную долю кадра, это выносит оба вида незаметных водяных знаков, причём с точки зрения пользователя результат будет высокого качества. Также сильно пожать никто не мешает, это тоже эффективно работает и довольно лояльно воспринимается. 🤷♂️🤔🧐
Во-вторых, можно пытаться детектировать неидеальность генеративного контента. 6 пальцев, неестественное движение, пропадание объектов и т.п. Тема имеет очень высокую сложность и сейчас активно развивается (параллельно впечатляющему развитию методов генерации, впрочем). 😉
В передаче этого почти не будет. Это телевизор и задача была, что было понятно каждой бабушке. Я очень старался, но все равно если бы я платил 10$ за каждое непонятное средней бабушке слово, запись обошлась бы мне в заметную сумму 😂🤣😂
А сделать понятно важно. С большой вероятностью в следующем году мы все столкнемся с мощным потоком дипфейков. Причём как на уровне СМИ (которые будут их нести, не разобравшись
Мы замахнулись на самый крупный академический датасет сгенерированного контента (если успеем быстро двигаться в этом суровом соревновании на скорость с китайцами). И с большой вероятностью повторится ситуация с нашим датасетом метрик, когда на крупном датасете абсолютно все новые метрики проиграли метрике 2016 года...
А делать что-то надо. Свежая ситуация: жена переслала видео со словами "ты только посмотри!!!", я посмотрел "офигеть!!!". И спасло только то, что мне по должности положено интеллектуально видео анализировать 😉 и я привычно еще раз запустил. И на втором просмотре увидел логотип Sora, который никто даже не пытался скрывать... 🙈🙊🤷♂️ Мать-мать-мать... Это к вопросу о том, как устроено внимание человека... 🤷♂️
Наиболее подвержены обману с большой вероятностью будут молодые и пожилые (это статистика). И есть большие резервы по улучшению ситуации. Например, я не раз от молодых слышал "верить ничему нельзя!". Др. Хаус был, конечно, прав "Все врут!", но это не означает, что надо переставать верить людям))) Да, послушав на суде выступления четырех людей об одном ДТП, перестаешь верить историкам. 😉 Но 100% вера им точно глупость.
Я в какой-то момент всех студентов, которые к нам шли, заставлял посмотреть отличную лекцию Алексея Каптерева "Критическое мышление". Если ее применять (желательно не только в науке, но и в жизни), это крайне полезная смена майндсета.
Чего и всем желаю! 😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤3👍1😁1🤔1
Господа!
После очень долгого перерыва выложен мой новыйзлой текст на Хабр 😉
По сути это популярное изложение доклада этого года на VideoTech, который был посвящен нашим сравнениям видеохостингов и онлайн кинотеатров.
На сколько менее эффективно жмут российские сервисы (спойлер - разница доходит до 14 раз🤦♂️ , т.е. при том же качестве траффик от российского сервиса будет в 14 раз больше, чем от лучшего иностранного) и как вообще такое возможно.
Ну и ответ на сакраментальный вопрос, почему у меняна парковке на даче западный сервис через VPN работает лучше, чем отечественный без VPN.
Всем, кто планирует на январские с дачи смотреть много видео через мобильный интернет, посвящается!
Если кто может на Хабре текст поддержать, буду признателен!
#Habr
@vgcourse
После очень долгого перерыва выложен мой новый
По сути это популярное изложение доклада этого года на VideoTech, который был посвящен нашим сравнениям видеохостингов и онлайн кинотеатров.
На сколько менее эффективно жмут российские сервисы (спойлер - разница доходит до 14 раз
Ну и ответ на сакраментальный вопрос, почему у меня
Всем, кто планирует на январские с дачи смотреть много видео через мобильный интернет, посвящается!
Если кто может на Хабре текст поддержать, буду признателен!
#Habr
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤5🤔1
Господа!
Статья на 1 месте в лучших за сутки🥳 🥳 🥳 (и если ночью не выйдет ничего супер сильного, провисит там еще 14 часов)))
Пруф: https://habr.com/ru/articles/top/daily/
В топе недели тоже хорошо наверх идет (дошла до 3 места) 😁😁😁
#Habr
@vgcourse
Статья на 1 месте в лучших за сутки
Пруф: https://habr.com/ru/articles/top/daily/
В топе недели тоже хорошо наверх идет (дошла до 3 места) 😁😁😁
#Habr
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥26❤8👍5🎉2
Господа!
Снова поговорим о пузырях)
epoch.ai тут начала собирать весьма любопытную аналитику о строительстве датацентров ключевыми американскими компаниями (выше построенные и заявленные центры 5 компаний).
Причем там можно сравнивать их по компьюту (в эквиваленте H100e), по энергопотреблению (в мегаваттах) и по заявленной стоимости. Удобно нанесены введенные в эксплуатацию центры за 5 лет и планы на 2,5 года вперед.✍️
Что можно сказать:
* Компании вкладывают в компьют очень мощно — намного больше, чем вкладывали раньше. Первопричина, быстрый рост доходов лидеров этого рынка. Да, там оговорки, но то, что OpenAI зарабатывает уже больше Яндекса, это очень круто. И очень похоже, что на моделях (спасибо open source) много заработать не удастся. И зарабатывать будет тот, кто даст сервис многим и сможем взять за это деньги. А это компьют, компьют и еще раз компьют. Иначе будет как у DeepSeek в начале этого года, когда модель есть, но воспользоваться сервисом нельзя.
* С точки зрения финансов у процесса много признаков финансового пузыря. Напомню, признаки пузыря сам пузырь означают не всегда. Случаи, когда бизнесы начинали много зарабатывать и не схлапывались в истории тоже были.
Забавный подкаст типа под Уоррена Баффета выложили на прошлой неделе. У меня довольно много скептиков в комментариям, им точно зайдет. 😉 Много исторических параллелей с кризисами 1989 года и 2000 года. Особенно с кризисом 2000 года, перед которым все с ума сходили от Internet, который new economy. Интернет действительно сильно изменил мир, но от обвального падения это рынок в прошлый раз не спасло.
Очень хороша параллель между Cisco и NVIDIA. Cisco делает лучшие марштуризаторы. Их продукт фигня? Конечно нет. Была ли Cisco переоценена? Да, и сильно! Бум был с начала 1999 года по лето 2000. А потом было падение и из оставшихся в акциях Cisco заработали только те, кто купил их раньше 1997 года. Их акции до сих пор не достигли значений того пика (с учетом инфляции сильно). 🤷♂️😉
Параллелей с NVIDIA море. Впрочем основное, чему учит история, что она ничему не учит 😉
Помните только, что это микс из выступлений и текстов Баффета, а не его мнение. Например, там есть фраза типа "OpenAI вынуждена поднимать цены", которая очевидно некорректна. OpenAI СОЗДАЕТ этот рынок прямо сейчас. И то, что она смогла поднять цены означает, что они смогли сделать продукт, за который люди ГОТОВЫ ЗАПЛАТИТЬ БОЛЬШЕ. Ибо под дулом пистолета их никто расстаться с кровными не заставляет, внезапно 😉
Ну и кто следит, на фоне опасений с пузфырем Баффет тут на днях на 4,3 ярда в Google вложился (одобряю, мне тоже соотношение хайпа к достижениям у Google очень нравится) 😁😉
Хорошим продолжением к AI Bubble is Bigger than DOTCOM! будет видео If Not Bubble... Why Bubble Shaped? Оно короткое. 10 минут, если минуту с лишним рекламы промотать 😉 Там несколько совершенно резонных замечаний делается:
* Источник денег на датацентры не долг, а накопленный кэш компаний (да, это во многом верно)
* Круговые сделки действительно разгоняют капитализацию, но это и частичная страховка рисков (все так)
* Мало денег розничных инвесторов
Да, эти моменты уменьшают вероятность резкого обвала текущего переоцененного рынка. 🤓
Лично по мне главным испытанием "пузыря ИИ" (который, еще раз, в финансовом смысле точно есть, а в техническом революция) будет скорее обычный кризис долгов в экономике (с большими долгами сегодня "хорошо" и в США, и в Великобритании, и во Франции). И устоять, когда там будет, гм... коррекция, будет непросто. 🤷♂️
Ну а пока порадуемся, что кубышки гигантов распакованы в пользу компьюта. Карточки, конечно, устареют, но сами датацентры, инфраструктура подачи электричества, и даже блоки питания серверов - нет) А это значит, что будет на чем запускать более совершенные модели завтра и все это точно будет работать плавно изменяя экономику.🙂
Продолжаем наблюдать этот увлекательнейший процесс (изнутри!) 😉
#speed_of_progress
@vgcourse
Снова поговорим о пузырях)
epoch.ai тут начала собирать весьма любопытную аналитику о строительстве датацентров ключевыми американскими компаниями (выше построенные и заявленные центры 5 компаний).
Причем там можно сравнивать их по компьюту (в эквиваленте H100e), по энергопотреблению (в мегаваттах) и по заявленной стоимости. Удобно нанесены введенные в эксплуатацию центры за 5 лет и планы на 2,5 года вперед.
Что можно сказать:
* Компании вкладывают в компьют очень мощно — намного больше, чем вкладывали раньше. Первопричина, быстрый рост доходов лидеров этого рынка. Да, там оговорки, но то, что OpenAI зарабатывает уже больше Яндекса, это очень круто. И очень похоже, что на моделях (спасибо open source) много заработать не удастся. И зарабатывать будет тот, кто даст сервис многим и сможем взять за это деньги. А это компьют, компьют и еще раз компьют. Иначе будет как у DeepSeek в начале этого года, когда модель есть, но воспользоваться сервисом нельзя.
* С точки зрения финансов у процесса много признаков финансового пузыря. Напомню, признаки пузыря сам пузырь означают не всегда. Случаи, когда бизнесы начинали много зарабатывать и не схлапывались в истории тоже были.
Забавный подкаст типа под Уоррена Баффета выложили на прошлой неделе. У меня довольно много скептиков в комментариям, им точно зайдет. 😉 Много исторических параллелей с кризисами 1989 года и 2000 года. Особенно с кризисом 2000 года, перед которым все с ума сходили от Internet, который new economy. Интернет действительно сильно изменил мир, но от обвального падения это рынок в прошлый раз не спасло.
Очень хороша параллель между Cisco и NVIDIA. Cisco делает лучшие марштуризаторы. Их продукт фигня? Конечно нет. Была ли Cisco переоценена? Да, и сильно! Бум был с начала 1999 года по лето 2000. А потом было падение и из оставшихся в акциях Cisco заработали только те, кто купил их раньше 1997 года. Их акции до сих пор не достигли значений того пика (с учетом инфляции сильно). 🤷♂️😉
Параллелей с NVIDIA море. Впрочем основное, чему учит история, что она ничему не учит 😉
Помните только, что это микс из выступлений и текстов Баффета, а не его мнение. Например, там есть фраза типа "OpenAI вынуждена поднимать цены", которая очевидно некорректна. OpenAI СОЗДАЕТ этот рынок прямо сейчас. И то, что она смогла поднять цены означает, что они смогли сделать продукт, за который люди ГОТОВЫ ЗАПЛАТИТЬ БОЛЬШЕ. Ибо под дулом пистолета их никто расстаться с кровными не заставляет, внезапно 😉
Ну и кто следит, на фоне опасений с пузфырем Баффет тут на днях на 4,3 ярда в Google вложился (одобряю, мне тоже соотношение хайпа к достижениям у Google очень нравится) 😁😉
Хорошим продолжением к AI Bubble is Bigger than DOTCOM! будет видео If Not Bubble... Why Bubble Shaped? Оно короткое. 10 минут, если минуту с лишним рекламы промотать 😉 Там несколько совершенно резонных замечаний делается:
* Источник денег на датацентры не долг, а накопленный кэш компаний (да, это во многом верно)
* Круговые сделки действительно разгоняют капитализацию, но это и частичная страховка рисков (все так)
* Мало денег розничных инвесторов
Да, эти моменты уменьшают вероятность резкого обвала текущего переоцененного рынка. 🤓
Лично по мне главным испытанием "пузыря ИИ" (который, еще раз, в финансовом смысле точно есть, а в техническом революция) будет скорее обычный кризис долгов в экономике (с большими долгами сегодня "хорошо" и в США, и в Великобритании, и во Франции). И устоять, когда там будет, гм... коррекция, будет непросто. 🤷♂️
Ну а пока порадуемся, что кубышки гигантов распакованы в пользу компьюта. Карточки, конечно, устареют, но сами датацентры, инфраструктура подачи электричества, и даже блоки питания серверов - нет) А это значит, что будет на чем запускать более совершенные модели завтра и все это точно будет работать плавно изменяя экономику.
Продолжаем наблюдать этот увлекательнейший процесс (изнутри!) 😉
#speed_of_progress
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3😁1
Господа!
У нас опять праздник! Наша сотрудница Анастасия Анциферова получила вчера вечером национальную премию "Лидеры ИИ". 💐💐💐🥳 🥳 🥳 💐💐💐 Премию вручают регионам, компаниям и ученым. «Премия ученым» дается молодым ученым до 35 лет "за прорывные научные решения в области ИИ, с критериями включающими фокус на ИИ и публикации на конференциях высокого уровня". 🥇🥇🥇
У Насти 7 А* статей за последние 4 года (включая топовые NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI), под ее руководством сделаны наши самые популярные датасеты (CVQAD и его продолжение LEHA-CVQAD) на сбор которых мы потратили больше 5 лет и такой повторить в США, например, потребуется около 100 тысяч долларов). Наши самые сильные бенчмарки (Video Quality Metrics, Metrics Robustness, LEHA-CVQAD) и сейчас разрабатывается еще крааайне интересный, посвященный дипфейкам. 😉 Также Настя руководит нашей самой крупной группой.🙂 🙂 🙂
Замечу, что премия дается за практичные исследования и у Настиной группы в этом году подписаны на следующий год контракты с двумя компаниями VK и Яндекс (темы там разные, но довольно интересные, буду про это писать в следующем году). Кстати, в аспирантуре Настя побывала в шкуре генерального директора компании-стартапа.💪 Это была в чистом виде прокачка и навыков управления, и навыков ведения переговоров с компаниями, и понимания того, что компаниям нужно. ☝️ Это очень важно на мой вкус. Я когда-то принял участие в нескольких стартапах и считаю, что в молодом возрасте это очень сильно в лучшую сторону меняет майндсет (и это то, чем вайб Стэнфорда, например, сильно отличается от вайба МГУ, но все в ваших руках))). 💪 🙂 👏
Также в комплекте 1 млн рублей.Мелочь, а приятно. 😉
На данный момент премию получали в основном исследователи из Сколтеха и Вышки (где работа над топовыми исследованиями в ИИ поставлена, безусловно, лучше, чем у нас), и я рад что мы принесли первую такую премию в МГУ!🥳 🥳 🥳
На следующей неделе у Насти лекция на нашем спецкурсе, кстати 😁 Лауреатов этой премии не так много, так что у вас есть шанс послушать лекцию лучшего молодого ученого по ИИ (и попасть к Насте в группу).🙂 🙂 🙂
Первая А* Насти была в конце аспирантуры. У нас сейчас есть студенты, ставшие первыми авторами А* на 3 курсе. Так что будем работать над тем, чтобы продолжить список награжденных! 😉 Правда сразу скажу, что количество А* в России растет и 7 штук для того, чтобы затащить следующую такую премию точно будет мало!💪 Но и научиться делать сильные статьи + прокачать практичность, начав раньше, проще! 💪
Работаем, короче! 😁 Вы знаете, что нужно делать 😉
@vgcourse #our_successes
У нас опять праздник! Наша сотрудница Анастасия Анциферова получила вчера вечером национальную премию "Лидеры ИИ". 💐💐💐
У Насти 7 А* статей за последние 4 года (включая топовые NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI), под ее руководством сделаны наши самые популярные датасеты (CVQAD и его продолжение LEHA-CVQAD) на сбор которых мы потратили больше 5 лет и такой повторить в США, например, потребуется около 100 тысяч долларов). Наши самые сильные бенчмарки (Video Quality Metrics, Metrics Robustness, LEHA-CVQAD) и сейчас разрабатывается еще крааайне интересный, посвященный дипфейкам. 😉 Также Настя руководит нашей самой крупной группой.
Замечу, что премия дается за практичные исследования и у Настиной группы в этом году подписаны на следующий год контракты с двумя компаниями VK и Яндекс (темы там разные, но довольно интересные, буду про это писать в следующем году). Кстати, в аспирантуре Настя побывала в шкуре генерального директора компании-стартапа.
Также в комплекте 1 млн рублей.
На данный момент премию получали в основном исследователи из Сколтеха и Вышки (где работа над топовыми исследованиями в ИИ поставлена, безусловно, лучше, чем у нас), и я рад что мы принесли первую такую премию в МГУ!
На следующей неделе у Насти лекция на нашем спецкурсе, кстати 😁 Лауреатов этой премии не так много, так что у вас есть шанс послушать лекцию лучшего молодого ученого по ИИ (и попасть к Насте в группу).
Первая А* Насти была в конце аспирантуры. У нас сейчас есть студенты, ставшие первыми авторами А* на 3 курсе. Так что будем работать над тем, чтобы продолжить список награжденных! 😉 Правда сразу скажу, что количество А* в России растет и 7 штук для того, чтобы затащить следующую такую премию точно будет мало!
Работаем, короче! 😁 Вы знаете, что нужно делать 😉
@vgcourse #our_successes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉43🔥8❤5
Коллеги!
Снятый и проанонсированный пару недель назад сюжет про дипфейки таки вышел в эту пятницу на России 24.
Телевизора у меня уже много лет нет в принципе (хотя материалы онлайн каналов смотрю постоянно), так что на выходных посмотрел запись с большим интересом, в плане сравнения онлайн и теле монтажа. 😁 Сразу скажу, результат превзошел ожидания. Да, они не набрали достаточно фейков и давали их повторы (лучшие онлайн товарищи так не делают), но в целом для широкой аудитории неплохо.
Всего для него было снято 35 минут материала, но в финальную передачу попало меньше 17 (добавили еще несколько экспертов в начало), так что резали нещадно.
Из того, что жалко — порезали мой рассказ, про наше топовое место в челлендже на NeurIPS "Стирая невидимое" в номинации как раз "неизвестных вотермарков". Там поинт был в том, что даже если природа вотермарка неизвестна, его можно вполне успешно стирать и это даже не очень сложно (у нас по сути два наших третьекурсника, правда, под руководством Насти челлендж затащили). А результаты стирания можно успешно маскировать (например, сжатием). Это понижает шансы на успешную маркировку генеративного контента в принципе. Но, наверное, это посчитали слишком сложным (или пессимистичным 😉). 🤷♂️
Меня перед записью инструктировали, что все должно было быть понятно каждой бабушке. А я там в какой-то момент ляпнул "эмбеддинги" 😂🤣😂. Но после сказали, ничегозапикаем сделаем плашку с пояснением (и так и сделали 😁)
Что порадовало — не вырезали рассказ о нашем новом бенчмарке методов детекта дипфейков, который мы фигачим прямо сейчас. Правда подсократили. Но вполне пристойно и связно получилось.🙂
И редактор явно хотел, чтобы я что-то радостное про успехи российской науки в детекте дипфейков сказал, поэтому они многоуважаемому Александру Гасникову подсунули аж несколько вопросов в конце, которые к этой мысли плавно подводили. Но я стойко держался. И снова, и снова повторял, что детектировать скоро будет почти нереально. В итоге самые категоричные высказывания порезали, и мягкую концовку сделали, но по пару раз тезиспочти безнадежной сложности задачи вполне прозвучал.
И все равно люди находят мой адрес и пишут:
Ну конечно такие сайты есть (и некоторые даже платные), но...
Или вот еще:
Хорошо, что я много раз повторил, что детекторы в ближайшее время работать не будут (ибо человек приписывает мне то, чего я не говорил — очень удобно в споре 😉)
С другой стороны нам уже не впервой делать что-то интересное, от чего люди ожидают чуда)
Еще забавно, что один из моих бывших студентов сейчас работает в стартапе, который непосредственно продает решения по детекту дипфейков. Причем курирует там как раз научную сторону.💪 Он много рассказывать не может, но подход к индустриальным решениям (деликатно выражаясь) сильно отличается от академического. И требует довольно серьезных затрат.
Мы, впрочем, тоже замахнулись на самый крупный датасет в области. И хотели бы сделать его самым чистым в плане data leak, что будет непросто. Я летом писал, что у нас две статьи зашли на ICCV (причем обе Highlight, т.е. вошли в 9,7% лучших статей конференции). Про первую, SOTA оптического потока я писал, а про вторую руки не дошли. А она весьма любопытна: про развитие метрик качества в сторону измерения эстетики и применение их в генеративных моделях. Так вот, похоже многие типа датасеты для детекта дипфейков можно "сломать" просто с хорошей метрикой эстетики (еще покажем это). 😉
Stay tuned! 😉
Впечатления о передаче можно в комментарии 😁
@vgcourse
Снятый и проанонсированный пару недель назад сюжет про дипфейки таки вышел в эту пятницу на России 24.
Телевизора у меня уже много лет нет в принципе (хотя материалы онлайн каналов смотрю постоянно), так что на выходных посмотрел запись с большим интересом, в плане сравнения онлайн и теле монтажа. 😁 Сразу скажу, результат превзошел ожидания. Да, они не набрали достаточно фейков и давали их повторы (лучшие онлайн товарищи так не делают), но в целом для широкой аудитории неплохо.
Всего для него было снято 35 минут материала, но в финальную передачу попало меньше 17 (добавили еще несколько экспертов в начало), так что резали нещадно.
Из того, что жалко — порезали мой рассказ, про наше топовое место в челлендже на NeurIPS "Стирая невидимое" в номинации как раз "неизвестных вотермарков". Там поинт был в том, что даже если природа вотермарка неизвестна, его можно вполне успешно стирать и это даже не очень сложно (у нас по сути два наших третьекурсника, правда, под руководством Насти челлендж затащили). А результаты стирания можно успешно маскировать (например, сжатием). Это понижает шансы на успешную маркировку генеративного контента в принципе. Но, наверное, это посчитали слишком сложным (или пессимистичным 😉). 🤷♂️
Меня перед записью инструктировали, что все должно было быть понятно каждой бабушке. А я там в какой-то момент ляпнул "эмбеддинги" 😂🤣😂. Но после сказали, ничего
Что порадовало — не вырезали рассказ о нашем новом бенчмарке методов детекта дипфейков, который мы фигачим прямо сейчас. Правда подсократили. Но вполне пристойно и связно получилось.
И редактор явно хотел, чтобы я что-то радостное про успехи российской науки в детекте дипфейков сказал, поэтому они многоуважаемому Александру Гасникову подсунули аж несколько вопросов в конце, которые к этой мысли плавно подводили. Но я стойко держался. И снова, и снова повторял, что детектировать скоро будет почти нереально. В итоге самые категоричные высказывания порезали, и мягкую концовку сделали, но по пару раз тезис
И все равно люди находят мой адрес и пишут:
спасибо Вам за интервью на канале Россия 24.вы можете подсказать сайт где можно загрузить любой ролик и понять ,что это реальное видео или сгенерировано?
Ну конечно такие сайты есть (и некоторые даже платные), но...
Или вот еще:
Добрый день, Дмитрий!
Мне стало интересно на счёт вашего утверждения. Такое чувство, что вы совершаете фундаментальную ошибку, допуская предположение о существовании устойчивого признакового пространства, по которому можно детектировать ИИ-ролик. Это похоже на методологический брак и вот почему:
1. Диффузия признаков в генеративных моделях непрерывна.
....
Если вам интересно -- пообщаемся?
Хорошо, что я много раз повторил, что детекторы в ближайшее время работать не будут (ибо человек приписывает мне то, чего я не говорил — очень удобно в споре 😉)
С другой стороны нам уже не впервой делать что-то интересное, от чего люди ожидают чуда)
Еще забавно, что один из моих бывших студентов сейчас работает в стартапе, который непосредственно продает решения по детекту дипфейков. Причем курирует там как раз научную сторону.
Мы, впрочем, тоже замахнулись на самый крупный датасет в области. И хотели бы сделать его самым чистым в плане data leak, что будет непросто. Я летом писал, что у нас две статьи зашли на ICCV (причем обе Highlight, т.е. вошли в 9,7% лучших статей конференции). Про первую, SOTA оптического потока я писал, а про вторую руки не дошли. А она весьма любопытна: про развитие метрик качества в сторону измерения эстетики и применение их в генеративных моделях. Так вот, похоже многие типа датасеты для детекта дипфейков можно "сломать" просто с хорошей метрикой эстетики (еще покажем это). 😉
Stay tuned! 😉
Впечатления о передаче можно в комментарии 😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤3👍3
Господа!
Из свежего интересного. У нас два человека, Настя и Халед побывали на конференции ASE 2025 (CORE A*) в Сеуле на прошлой неделе. Это наша седьмая А* публикация в этом году 😁, ну или шестая с половиной, поскольку полное название The 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, т.е. программная инженерия, не совсем наша тема и половина авторов была из ИСП РАН. Правда сама статья по вотермаркам для сгенерированных изображений — тема вполне наша 😁
Сама конференция сравнительно камерная относительно других А*, прошла в пафосном отеле с казино (где, кстати, местным корейцам играть запрещено, оно только дляизвлечения денег из иностранцев 😉)
Из путевых заметок Халеда (который съездил на А*, будучи в магистратуре, заметим):
Кстати, частая ситуация 😁 C AI огромное количество классических направлений довольно быстро просто отмирает.
Эта область пока китайцами захвачена не на 80-90% (не везде они добрались!). Посмотрим, что будет через 4-5 лет 😉
Глобально все крупные LLM движутся в сторону Automated Software Engineering, так что если и конференция в их направлении будет активно смещаться (а она смещается), то все будет)
Очень правильное поведение на конференции, не все так активно общаются🙂 🙂 🙂
Приличное место, сразу видно 😉
Лайфхак😉
Еще А* в коллекцию добавили. Продолжаем движение! 😁
Больше про поездки по тегу:
#pro_conferences
@vgcourse
Из свежего интересного. У нас два человека, Настя и Халед побывали на конференции ASE 2025 (CORE A*) в Сеуле на прошлой неделе. Это наша седьмая А* публикация в этом году 😁, ну или шестая с половиной, поскольку полное название The 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, т.е. программная инженерия, не совсем наша тема и половина авторов была из ИСП РАН. Правда сама статья по вотермаркам для сгенерированных изображений — тема вполне наша 😁
Сама конференция сравнительно камерная относительно других А*, прошла в пафосном отеле с казино (где, кстати, местным корейцам играть запрещено, оно только для
Из путевых заметок Халеда (который съездил на А*, будучи в магистратуре, заметим):
Многие из завсегдатаев конференции (это 40 юбилейная была), кто много лет занимался “настоящим” Automated SE, а не LLM и AI, не особо довольны куда конференция движется (в сторону AI)
Кстати, частая ситуация 😁 C AI огромное количество классических направлений довольно быстро просто отмирает.
Больше всех, разумеется, китайцев, но я ожидал что их будет больше, европейцев, американцев и японцев тоже немало было
Эта область пока китайцами захвачена не на 80-90% (не везде они добрались!). Посмотрим, что будет через 4-5 лет 😉
Ожидал увидеть на конференции представителей LLM компаний типа OpenAI/Meta/Anthropic и тд, но по факту никого такого не было, все таки это все еще не AI-конференция
Глобально все крупные LLM движутся в сторону Automated Software Engineering, так что если и конференция в их направлении будет активно смещаться (а она смещается), то все будет)
Сегодня удалось с многими иностранцами поговорить. Какой то американский профессор (араб из туниса, учился в канаде) очень заинтересовался нашей статьей и вроде ребята договорились разговор в зуме провести
Очень правильное поведение на конференции, не все так активно общаются
Еще много говорил с австралийским китайцем, у них для защиты PhD 3 A* нужно
Приличное место, сразу видно 😉
Наличие пропуска на доп сессии (воркшопы и тд) никак не проверяли, можно было по базовому билету ходить в любой день
Лайфхак
Еще А* в коллекцию добавили. Продолжаем движение! 😁
Больше про поездки по тегу:
#pro_conferences
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19🔥2😁1
Господа!
1,5 месяца назад вышло отличное интервью Андрея Карпаты Дваркешу Пателю на 2,5 часа, которое как раз только что набрало миллион просмотров. А 5 дней назад у Дваркеша было интервью с Ильей Сцукевером и оно уже набрало 737 тысяч просмотров.
Я про них не писал, во-первых, потому, что в первые часы про них только ленивый не написал))) Во-вторых, хотелось все это обдумать. Интервью с Андреем я посмотрел уже по факту больше двух раз (внимательно переслушивая отдельные фрагменты).
Причем обратил внимание, когда интервью с Ильей слушал, что YouTube довольно активно мне подсовывал в рекомендациях аж несколько роликов из серии "пересказ 2,5 часа интервью Карпаты Дваркешу за 10... 15... 20 минут". Типа "Вы узнаете самое главное и сэкономите время!!!" 😁 Причем там уже наделали какое-то огромное число нарезок "самого главного" и пересказов.
Вспоминается бородатый анекдот:
— Так мне Паваротти не понравился, картавит, в ноты не попадает...
— Вы были на концерте Паваротти?
— Нет, мне Рабинович по телефону напел. 😉
Видя множество "коротких пересказов" Карпаты, ясно понимаешь, что анекдот сегодня актуален, как никогда 😂🤣😂
Какие мысли по теме:
* На мой вкус основное, ради чего стоит слушать оригинал, это не выводы, а логика к этим выводам ведущая. Если НЕ пользоваться критическим мышлением (еще раз рекомендую лекцию "Критическое мышление: Каким аргументам стоит верить") и, кстати, рассуждать как современные LLM 😉, то достаточно просто выводов (Карпаты сказал ..., Суцкевер сказал ..., Бейтс сказал ..., в комментариях на Хабре написали ..., сосед сказал ..., на заборе написано ...) и дальше вы на всем этом пытаетесь обучиться и сделать выводы о завтрашних возможностях стохастического попугая. 😉
При этом если анализировать логику и аргументы, которые к этим выводам приводят, то, во-первых, вы понимаете ограничения в рамках которых применимы эти выводы (а ситуация будет меняться, и можно понять, какие выводы и как будут меняться при этом), во-вторых, тот же Карпаты приводит просто великолепные примеры, которые очень хорошо поясняют суть. Т.е. у вас углубляется понимание предмета. В этом плане менять оригинал на пересказ, это добровольно снижать свой уровень понимания.
* Оба много говорят об ограничениях текущих путей совершенствования LLM и новых путях. Понятно, что у Суцкевера тут больший потенциальный байес (он больше зависит от денег инвесторов в этом вопросе), но все равно очевидно, что развитие будет идти семимильными шагами.
* Мне очень близки рассуждения Карпаты об образовании, в том числе о том, что из-за массового использования LLM у нас с одной стороны будет кризис образования, с другой в ближайшем будущем (интересно, что не сейчас) возможно создание очень мощных репетиторов (и он четко сказал, почему с текущими LLM таких репетиторов создать пока нельзя 👍). Ну и для студентов, мне кажется, очень полезны его рассуждения о пользе добровольных ограничений используемых инструментов программирования для лучшего понимания алгоритмов. Очень хорошая тема в плане само-прокачки на мой вкус (для немногих прослушавших и применивших)! ☝️✍️ ☝️
Касательно первого пункта у нас где-то год назад был интересный диалог с Иваном Оселедцом (директором AIRI и деканом факультета ИИ МГУ), где я толкал вопрос, почему так плохо (пока) развивается направление обучения со встроенным "критическим мышлением" (когда каждому утверждению сопоставляется вероятность), ибо это очевидно позволит сильно сократить обучающие выборки и удешевить обучение при улучшении результата. Увы, текущие архитектуры для этого приспособлены очень плохо, хотя это потенциально возможный фундамент будущей революции.
В заключение напомню, что вчера исполнилось 3 года, с появления ChatGPT, Cursor всего пара лет, а ризонинг появился год назад. 😲
В этом плане, глядя на заглавную картинку, вы можете сами прикинуть темпы 😉
Все будет меняться очень быстро❄️ ❄️ #winter_is_coming ❄️ ❄️ , вам стоит понимать, почему вы будете конкурентоспособны и пользоваться тем, что пока LLM в критическое мышление не умеет 😉
Всем конкурентоспособности! 😁
@vgcourse
1,5 месяца назад вышло отличное интервью Андрея Карпаты Дваркешу Пателю на 2,5 часа, которое как раз только что набрало миллион просмотров. А 5 дней назад у Дваркеша было интервью с Ильей Сцукевером и оно уже набрало 737 тысяч просмотров.
Я про них не писал, во-первых, потому, что в первые часы про них только ленивый не написал))) Во-вторых, хотелось все это обдумать. Интервью с Андреем я посмотрел уже по факту больше двух раз (внимательно переслушивая отдельные фрагменты).
Причем обратил внимание, когда интервью с Ильей слушал, что YouTube довольно активно мне подсовывал в рекомендациях аж несколько роликов из серии "пересказ 2,5 часа интервью Карпаты Дваркешу за 10... 15... 20 минут". Типа "Вы узнаете самое главное и сэкономите время!!!" 😁 Причем там уже наделали какое-то огромное число нарезок "самого главного" и пересказов.
Вспоминается бородатый анекдот:
— Так мне Паваротти не понравился, картавит, в ноты не попадает...
— Вы были на концерте Паваротти?
— Нет, мне Рабинович по телефону напел. 😉
Видя множество "коротких пересказов" Карпаты, ясно понимаешь, что анекдот сегодня актуален, как никогда 😂🤣😂
Какие мысли по теме:
* На мой вкус основное, ради чего стоит слушать оригинал, это не выводы, а логика к этим выводам ведущая. Если НЕ пользоваться критическим мышлением (еще раз рекомендую лекцию "Критическое мышление: Каким аргументам стоит верить") и, кстати, рассуждать как современные LLM 😉, то достаточно просто выводов (Карпаты сказал ..., Суцкевер сказал ..., Бейтс сказал ..., в комментариях на Хабре написали ..., сосед сказал ..., на заборе написано ...) и дальше вы на всем этом пытаетесь обучиться и сделать выводы о завтрашних возможностях стохастического попугая. 😉
При этом если анализировать логику и аргументы, которые к этим выводам приводят, то, во-первых, вы понимаете ограничения в рамках которых применимы эти выводы (а ситуация будет меняться, и можно понять, какие выводы и как будут меняться при этом), во-вторых, тот же Карпаты приводит просто великолепные примеры, которые очень хорошо поясняют суть. Т.е. у вас углубляется понимание предмета. В этом плане менять оригинал на пересказ, это добровольно снижать свой уровень понимания.
* Оба много говорят об ограничениях текущих путей совершенствования LLM и новых путях. Понятно, что у Суцкевера тут больший потенциальный байес (он больше зависит от денег инвесторов в этом вопросе), но все равно очевидно, что развитие будет идти семимильными шагами.
* Мне очень близки рассуждения Карпаты об образовании, в том числе о том, что из-за массового использования LLM у нас с одной стороны будет кризис образования, с другой в ближайшем будущем (интересно, что не сейчас) возможно создание очень мощных репетиторов (и он четко сказал, почему с текущими LLM таких репетиторов создать пока нельзя 👍). Ну и для студентов, мне кажется, очень полезны его рассуждения о пользе добровольных ограничений используемых инструментов программирования для лучшего понимания алгоритмов. Очень хорошая тема в плане само-прокачки на мой вкус (для немногих прослушавших и применивших)! ☝️
Касательно первого пункта у нас где-то год назад был интересный диалог с Иваном Оселедцом (директором AIRI и деканом факультета ИИ МГУ), где я толкал вопрос, почему так плохо (пока) развивается направление обучения со встроенным "критическим мышлением" (когда каждому утверждению сопоставляется вероятность), ибо это очевидно позволит сильно сократить обучающие выборки и удешевить обучение при улучшении результата. Увы, текущие архитектуры для этого приспособлены очень плохо, хотя это потенциально возможный фундамент будущей революции.
В заключение напомню, что вчера исполнилось 3 года, с появления ChatGPT, Cursor всего пара лет, а ризонинг появился год назад. 😲
В этом плане, глядя на заглавную картинку, вы можете сами прикинуть темпы 😉
Все будет меняться очень быстро
Всем конкурентоспособности! 😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍4❤3🤔3😁1
Господа!
Немного экономики вам в ленту 😉
Экономическое развитие циклично и проходит периоды подъема и периоды спада (кризисы). Выделяют циклы Жюгляра (периодичность 7-12 лет, в основном из-за инвестиционной активности). В США это кризисы 1973–1975, 1981–1982, 1990–1991, 2001, 2007–2009 (все ссылки кликаются😉 , источники специально "разношерстные", на английском материалов намного больше), а также циклы Кондратьева (45-60 лет, "технологические") — это технологическая революция и последовавшая за ней великая депрессия 100 лет назад, а также взлет США и большой кризис 1981-1982 годов.
Даже беглое изучение истории кризисов приводит к выводу, что как-бы уже пора. И по Жюгляру, и по Кондратьеву. 😁
Предыдущий кризис "должен был" прийтись на Covid, но ситуация в экономике была крайне неприятной и куча стран просто напечатали денег. Кстати, на текущий кризис может наложиться смена мировой резервной валюты. Когда-то мировой валютой стал португальский реал (господствовал ~80 лет), потом испанский песо (господствовал ~110 лет), потом голландский гульден (~60 лет), французский ливр (~95 лет), британский фунт стерлингов (~105 лет) и, наконец, американский доллар (1921-настоящее время). Существуют люди, которые считают, что доллар можно печатать вечно (ибо так делали их отцы, деды и прадеды 😉). История мировых резервных валют крайне интересна и поучительна. В ближайшие годы мы узнаем, правы ли они (и установит ли доллар рекорд)😉 Впрочем,заинтересованные злые языки утверждают, что даже Трамп считает, что следующей мировой резервной будет биткоин 😁
Некоторое время назад я давал ссылку на попури под Уоррена Баффета ("Оракул из Омахи", 95 лет, один из успешнейших инвесторов США). Так вот. Его фонд уже года три избавляется от акций и выходит в нал (в переводе на русской он считает, что держать деньги в акциях и получать девиденды менее выигрышно, чем держать деньги в кэше). Суммарно он вывел в кэш под 400 миллиардов (первый график) и сегодня может купить 477 из 500 компаний из листинга SP500. Происходит это потому, что "Индикатор Баффета" (перегретости рынка, второй график) зашкаливает. Т.е. Баффет собирается заработать на кризисе (купить рухнувшие акции), ибо богатые люди часто зарабатывают и на подъеме рынка, и на спаде, когда большинстволеммингов деньги теряет.
Кстати, еще одной причиной текущего кризиса (помимо совпадения циклов Жюгляра, Кондратьева и смены мировой резервной) будет кризис госдолга стран. Продвинутым очень рекомендую сентябрьский "2025 GLOBAL DEBT MONITOR" от МВФ.
Какие мысли по поводу:
* Грядет самый предсказуемый финкризис в истории.
* Периодические кризисы встроены в бизнес-модель большинства крупных компаний и являются наиболее удобным временем для сокращения неэффективных подразделений, массовых увольнений и глобальной перетряски (приводящих к увеличению эффективности компании). Это как поход в фитнес. Тяжело, но помогает.
* Ближайший кризис плюс-минус совпадет с плавным ростом эффективности реального применения ИИ в экономике. Это упростит массовое внедрение ИИ.
* Море студентов уверены, что если они массово применяют GPT для замены обучения (когда домашки, диплом и экзамены у них все более "GPT powered" (c) 😉), они лучше подготовятся к работе. При этом на самом деле наиболее конкурентоспособны будут те, кто больше вещей ЗНАЕТ и ГЛУБЖЕ ПОНИМАЕТ более сложные профессиональные темы. По моему опыту процент стремящихся глубже студентов плавно падает (это сложнее). Тем больше заработают идущие глубже 😁
Больше наблюдений по теме по тегу
❄️ ❄️ #winter_is_coming ❄️ ❄️
Всем, для кого "Кризис — это шанс!", посвящается.
😁💪 💪 💪 😁
@vgcourse
Немного экономики вам в ленту 😉
Экономическое развитие циклично и проходит периоды подъема и периоды спада (кризисы). Выделяют циклы Жюгляра (периодичность 7-12 лет, в основном из-за инвестиционной активности). В США это кризисы 1973–1975, 1981–1982, 1990–1991, 2001, 2007–2009 (все ссылки кликаются
Даже беглое изучение истории кризисов приводит к выводу, что как-бы уже пора. И по Жюгляру, и по Кондратьеву. 😁
Предыдущий кризис "должен был" прийтись на Covid, но ситуация в экономике была крайне неприятной и куча стран просто напечатали денег. Кстати, на текущий кризис может наложиться смена мировой резервной валюты. Когда-то мировой валютой стал португальский реал (господствовал ~80 лет), потом испанский песо (господствовал ~110 лет), потом голландский гульден (~60 лет), французский ливр (~95 лет), британский фунт стерлингов (~105 лет) и, наконец, американский доллар (1921-настоящее время). Существуют люди, которые считают, что доллар можно печатать вечно (ибо так делали их отцы, деды и прадеды 😉). История мировых резервных валют крайне интересна и поучительна. В ближайшие годы мы узнаем, правы ли они (и установит ли доллар рекорд)😉 Впрочем,
Некоторое время назад я давал ссылку на попури под Уоррена Баффета ("Оракул из Омахи", 95 лет, один из успешнейших инвесторов США). Так вот. Его фонд уже года три избавляется от акций и выходит в нал (в переводе на русской он считает, что держать деньги в акциях и получать девиденды менее выигрышно, чем держать деньги в кэше). Суммарно он вывел в кэш под 400 миллиардов (первый график) и сегодня может купить 477 из 500 компаний из листинга SP500. Происходит это потому, что "Индикатор Баффета" (перегретости рынка, второй график) зашкаливает. Т.е. Баффет собирается заработать на кризисе (купить рухнувшие акции), ибо богатые люди часто зарабатывают и на подъеме рынка, и на спаде, когда большинство
Кстати, еще одной причиной текущего кризиса (помимо совпадения циклов Жюгляра, Кондратьева и смены мировой резервной) будет кризис госдолга стран. Продвинутым очень рекомендую сентябрьский "2025 GLOBAL DEBT MONITOR" от МВФ.
Какие мысли по поводу:
* Грядет самый предсказуемый финкризис в истории.
* Периодические кризисы встроены в бизнес-модель большинства крупных компаний и являются наиболее удобным временем для сокращения неэффективных подразделений, массовых увольнений и глобальной перетряски (приводящих к увеличению эффективности компании). Это как поход в фитнес. Тяжело, но помогает.
* Ближайший кризис плюс-минус совпадет с плавным ростом эффективности реального применения ИИ в экономике. Это упростит массовое внедрение ИИ.
* Море студентов уверены, что если они массово применяют GPT для замены обучения (когда домашки, диплом и экзамены у них все более "GPT powered" (c) 😉), они лучше подготовятся к работе. При этом на самом деле наиболее конкурентоспособны будут те, кто больше вещей ЗНАЕТ и ГЛУБЖЕ ПОНИМАЕТ более сложные профессиональные темы. По моему опыту процент стремящихся глубже студентов плавно падает (это сложнее). Тем больше заработают идущие глубже 😁
Больше наблюдений по теме по тегу
Всем, для кого "Кризис — это шанс!", посвящается.
😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🤔5😢2👎1🥴1
Господа!
Поговорим сегодня про университет, компьютерные игры и успех 😉
Ровно 3 недели назад на YouTube выложили документальный фильм The Thinking Game, посвященный по сути Демису Хассабису, мальчику, который очень любил играть в игры, создавшему позже компанию DeepMind, которая в свою очередь создала AlphaGo (программу, победившую в Go чемпиона мира) и AlphaFold (программу предсказания структуры белка).
За AlphaFold Демис Хассабис получил:
* Albert Lasker Award за фундаментальные медицинские исследования (2023)
* Breakthrough Prize in Life Sciences (2023)
* и, наконец, Нобелевскую премию по химии (2024)
В прошлом году было много разговоров про то, что нобелевский комитет прогнулся под хайп ИИ (когда Хинтон и Хассабис получили нобелевки по физике и химии). В этом смысле фильм The Thinking Game — это очевидный ответ таким товарищам как минимум за Демиса.
Фильм примечателен тем, что был выпущен еще год назад, но был доступен только на платных площадках (всего жалкие 5 долларов, и вы сможете смотреть его в течении 30 дней!!!))). Причем, когда его выложили в свободный доступ, его за 3 недели посмотрели 62 миллиона раз (!!!). Думаю, что 100 миллионов он наберет легко и это самое популярное видео на YouTube, которое я в этом канале когда-либо рекомендовал. 😲😉
Для сравнения, документалку про прошлый успех DeepMind "AlphaGo - The Movie" за 5 лет посмотрели "всего" 37 миллионов раз. Меньше чем последний фильм за 2 недели 🤯😁🙂
Демис Хассабис интересен тем, что на год раньше срока закончил школу, поступил в университет и решил пойти год поработать в компанию геймдева ("йеее-йеее-йеее! наш чел! любил играть и пошел в гейдев вместо университета!!!" — раздалось с задних рядов😂). Спокойно, дальше интереснее! Он за год сделал неплохую игру (вошла в топ-10 игр компании того времени), заработал денег на университет и получил оффер в 1 миллион фунтов стерлингов за то, чтобы остаться в компании, а не идти в университет (в который он уже поступил, напомню). На секундочку в текущих ценах это примерно 3,5 миллиона долларов! 🤯😲 И... Хассабис в 17 лет не колеблясь (по крайней мере с его слов сегодня))) выбрал университет! 😲💪 😁
История тем примечательней, что сегодня я наблюдаю просто огромное число талантливых молодых людей, которые массово не колеблясь выбирают компанию, оставляя университет "для корочки" 🤷♂️😉
Хорошим дополнением к фильму будет свежее интервью с Хассабисом (1,5 недели назад). Там аккуратно, но хорошо говорится и про пузырь ИИ, и про ближайшее будущее.
Какие мысли по поводу:
* Фильм очень годный. Сценарий (не побоялись включить использование ИИ для военных), реализация (отличный мультипликационный кусок игры в шахматы), много небольших прикольных моментов.
* Google (в состав которой входит DeepMind Хассабиса) имеет очень неплохие позиции:
+ ибо развивается на свои деньги (а не на деньги инвесторов),
+ с 2015 года делает свои TPU (про которые я писал в мае и в ноябре), причем похоже они добили свой патентный пул и начали свои TPU продавать, причем сразу в товарных количествах.
Судя по интервью Хассабиса они твердо намерены пережить эту революцию победителями и спокойно работают над этим.
* С факультета ВМК в DeepMind у Хассабиса работали как минимум Михаил Фигурнов, Анна Потапенко, Александр Вежневец, Карен Симонян и Алексей Борисов. Все они долларовые миллионеры и мультимиллионеры. Последние трое из нашей лаборатории, последние двое — мои студенты.
Как легко заметить из изучения процитированных профилей, это те, кто закончили факультет 10-15 лет назад. Есть ли сейчас талантливые? Безусловно. Другое дело, что современные студенты в выборе деньги или доучиться, массово выбирают деньги.🤑 Причем сильно меньше 3,5 миллионов долларов 😉
Ищу👩🎓 студентов, желающих прокачаться 😁 У нас их немало, мы растем, ищем еще 😁
Фильм и интервью рекомендую🙂
@vgcourse
Поговорим сегодня про университет, компьютерные игры и успех 😉
Ровно 3 недели назад на YouTube выложили документальный фильм The Thinking Game, посвященный по сути Демису Хассабису, мальчику, который очень любил играть в игры, создавшему позже компанию DeepMind, которая в свою очередь создала AlphaGo (программу, победившую в Go чемпиона мира) и AlphaFold (программу предсказания структуры белка).
За AlphaFold Демис Хассабис получил:
* Albert Lasker Award за фундаментальные медицинские исследования (2023)
* Breakthrough Prize in Life Sciences (2023)
* и, наконец, Нобелевскую премию по химии (2024)
В прошлом году было много разговоров про то, что нобелевский комитет прогнулся под хайп ИИ (когда Хинтон и Хассабис получили нобелевки по физике и химии). В этом смысле фильм The Thinking Game — это очевидный ответ таким товарищам как минимум за Демиса.
Фильм примечателен тем, что был выпущен еще год назад, но был доступен только на платных площадках (всего жалкие 5 долларов, и вы сможете смотреть его в течении 30 дней!!!))). Причем, когда его выложили в свободный доступ, его за 3 недели посмотрели 62 миллиона раз (!!!). Думаю, что 100 миллионов он наберет легко и это самое популярное видео на YouTube, которое я в этом канале когда-либо рекомендовал. 😲😉
Для сравнения, документалку про прошлый успех DeepMind "AlphaGo - The Movie" за 5 лет посмотрели "всего" 37 миллионов раз. Меньше чем последний фильм за 2 недели 🤯😁
Демис Хассабис интересен тем, что на год раньше срока закончил школу, поступил в университет и решил пойти год поработать в компанию геймдева ("йеее-йеее-йеее! наш чел! любил играть и пошел в гейдев вместо университета!!!" — раздалось с задних рядов😂). Спокойно, дальше интереснее! Он за год сделал неплохую игру (вошла в топ-10 игр компании того времени), заработал денег на университет и получил оффер в 1 миллион фунтов стерлингов за то, чтобы остаться в компании, а не идти в университет (в который он уже поступил, напомню). На секундочку в текущих ценах это примерно 3,5 миллиона долларов! 🤯😲 И... Хассабис в 17 лет не колеблясь (по крайней мере с его слов сегодня))) выбрал университет! 😲
История тем примечательней, что сегодня я наблюдаю просто огромное число талантливых молодых людей, которые массово не колеблясь выбирают компанию, оставляя университет "для корочки" 🤷♂️😉
Хорошим дополнением к фильму будет свежее интервью с Хассабисом (1,5 недели назад). Там аккуратно, но хорошо говорится и про пузырь ИИ, и про ближайшее будущее.
Какие мысли по поводу:
* Фильм очень годный. Сценарий (не побоялись включить использование ИИ для военных), реализация (отличный мультипликационный кусок игры в шахматы), много небольших прикольных моментов.
* Google (в состав которой входит DeepMind Хассабиса) имеет очень неплохие позиции:
+ ибо развивается на свои деньги (а не на деньги инвесторов),
+ с 2015 года делает свои TPU (про которые я писал в мае и в ноябре), причем похоже они добили свой патентный пул и начали свои TPU продавать, причем сразу в товарных количествах.
Судя по интервью Хассабиса они твердо намерены пережить эту революцию победителями и спокойно работают над этим.
* С факультета ВМК в DeepMind у Хассабиса работали как минимум Михаил Фигурнов, Анна Потапенко, Александр Вежневец, Карен Симонян и Алексей Борисов. Все они долларовые миллионеры и мультимиллионеры. Последние трое из нашей лаборатории, последние двое — мои студенты.
Как легко заметить из изучения процитированных профилей, это те, кто закончили факультет 10-15 лет назад. Есть ли сейчас талантливые? Безусловно. Другое дело, что современные студенты в выборе деньги или доучиться, массово выбирают деньги.
Ищу
Фильм и интервью рекомендую
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍6🔥2
Господа!
Наши итоги года и мысли по поводу:
⭐️ Основные результаты у нас, конечно, это 6,5 А* статей (половинка — совместная статья с ИСП РАН, где первый автор из ИСП, но половина авторов наши и у этой команды ранее А* не было). Наиболее сильные, это:
➖ две Highlight ICCV (9,7% лучших статей) SOTA оптического потока и развитие метрик эстетики в генеративных моделях.
➖ Oral на ACM MM по увеличению устойчивости моделей ко взлому
➖ У первой и последней статей первые авторы третьекурсники 🤯👏 🙂 (немой укор некоторым нашим аспирантам 😉), правда это зимний набор 2 курса и фокус не получился бы без активного участия старших товарищей, но все равно это очень сильный результат. 💪
⭐️ Хорошее дополнение 8 А* воркшопов, в том числе челлендж на CVPR NTIRE, 3 челленджа на ICCV (обнаружил, что так и не написал про них в запарке осени 😲, а там было интересно!) и еще 4 статьи на А* воркшопы от нашей лаборатории в Иннополисе.
⭐️ Мы прочитали 9 спецкурсов в этом календарном году (плавно растем!), на ВМК, в AI Masters, Вышке и Иннополисе, включая новый курс "Безопасность, интерпретируемость и устойчивость в машинном обучении". Тренд этого года — повальное использование ИИ при выполнении заданий, из-за чего лидерборд заданий перестает коррелировать со знаниями. Точнее (как показал интенсивный технический собес на 6 часов в 3 параллельных потока для 16 лучших студентов популярного курса на ВМК) для части студентов вполне коррелирует, а для части нет. И дальше доля студентов которые не знают как работает "их" код будет, очевидно, расти 🤷♂️😉 Работаем с этим! 😁
⭐️ Наш лучший сотрудник Настя Анциферова получила премию альянса ИИ "Лидеры ИИ" 👏 🙂 👏 🙂 👏
⭐️ Написал злой пост на хабр про сравнение кодеков, видеохостингов и кинотеатров, который набрал +225 хабролайков (оч много) и вошел на 1 место в топе дня, недели и 4 место в топе месяца на #Habr.
⭐️ Я неплохо (по отзывам) рассказал на Россия 24 про новый проект бенчмарка детекторов дипфейков.
⭐️ У нас было много поездок на конференции (#pro_conferences) и в Китай (#China)
⭐️ Этот канал вплотную приблизился к 1000 подписчиков, и за год много рекордно популярных постов (в скобках текущее число просмотров):
➖ (8103) про нашу статью со сложной судьбой, принятую на ICML-2025) (мне нравится наша аудитория!!!)))
➖ (2432) про микронаушники и деградацию образования
➖ (2035) про нейропластичность с возрастом
➖ (1921) про пост на хабре
➖ (1843) про анонс спецкурса
➖ (1734) про статью в Q1
➖ (1686) про LLM review
➖ (1608) про аншлаг на спецкурсе
➖ (1593) про зарплаты в AI
➖ (1565) про статью про работу в IT
➖ (1523) про анализ 70 миллионов смен работ и потолок зарплат
Вообще у нас много постов с просмотрами в 1,5-2 раза выше числа подписчиков 😲 (знаю много каналов, где соотношение сильно отличается в обратную сторону))). Есть потенциал для роста) (не хватает времени писать только)
Ну и забавно, что пост с худшим соотношением реакций был посвящен цикличности в мировой экономике) (хотя положительных было все равно больше))) Обещаю не зацикливаться на реакциях 😂🤣😂 и все равно подсвечивать такие темы. Ибо это суровая реальность, про которую я, похоже, в следующем году напишу "ну я же предупреждал". 😁 И наши читатели будут "Praemonitus, praemunitus" ☝️😉
В общем — это был непростой, но отличный по результатам год.🏆 🎄 🎅 🎄 🏆 У нас много сделано для улучшения результатов в новом году. 🤓💪 🙂
Stay tuned! 😁
PS Cвежее сильное впечатление: Фильм The Thinking Game из прошлого поста за последние 2 недели набрал +166 млн просмотров, итого у него 228 млн 😲 (для сравнения — за первые 3 недели после выкладывания было 62 млн!). Вот что моя рекомендация делает-то 😂🤣😂 Походу он стал одной из наиболее популярных документалок про ИИ в истории! 😲 Короче, пост про него еще раз рекомендую внимательно прочитать) И фильм годный и оч хорош для широкой аудитории. 👍
@vgcourse #our_successes
Наши итоги года и мысли по поводу:
Вообще у нас много постов с просмотрами в 1,5-2 раза выше числа подписчиков 😲 (знаю много каналов, где соотношение сильно отличается в обратную сторону))). Есть потенциал для роста) (не хватает времени писать только)
Ну и забавно, что пост с худшим соотношением реакций был посвящен цикличности в мировой экономике) (хотя положительных было все равно больше))) Обещаю не зацикливаться на реакциях 😂🤣😂 и все равно подсвечивать такие темы. Ибо это суровая реальность, про которую я, похоже, в следующем году напишу "ну я же предупреждал". 😁 И наши читатели будут "Praemonitus, praemunitus" ☝️😉
В общем — это был непростой, но отличный по результатам год.
Stay tuned! 😁
PS Cвежее сильное впечатление: Фильм The Thinking Game из прошлого поста за последние 2 недели набрал +166 млн просмотров, итого у него 228 млн 😲 (для сравнения — за первые 3 недели после выкладывания было 62 млн!). Вот что моя рекомендация делает-то 😂🤣😂 Походу он стал одной из наиболее популярных документалок про ИИ в истории! 😲 Короче, пост про него еще раз рекомендую внимательно прочитать) И фильм годный и оч хорош для широкой аудитории. 👍
@vgcourse #our_successes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5👍1🤔1