55444
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
В Deep Research в ChatGPT добавили возможность интеграции GitHub
То есть теперь можно присоединить к боту определенный репозиторий и задать по нему любой вопрос. Модель уйдет на несколько минут искать ответ, а после вернется с большим отчетом.
Репорт, который будет отдавать модель, выглядит примерно так, то есть развернутое объяснение со ссылками на конкретные места в коде. Здорово, кстати, что ссылки – это значит именно переадрессация на определенные строки кода на гитхабе, а не просто скопированный в чат кусок файла. Так намного удобнее ориентироваться.
Фичу раскатят на всех платных пользователей в ближайшие дни 🍯
Сэм Альтман и Грег Брокман поделились первыми фото с масштабной стройки одного из датацентров проекта Stargate (того самого, в который Америка вкладывает 500 миллиардов долларов)
Альтман пишет, что это будет самый мощный вычислительный ИИ-кластер в мире 🔵
Так-так: кажется, OpenAI больше не хочет делиться деньгами с Microsoft 💸
The Information пишет, что после реструктуризации OpenAI планирует сократить долю выручки, которую делит с Microsoft.
Сейчас это 20%, и договор действителен до 2030 года. Но уже сейчас OpenAI говорит потенциальным инвесторам о том, что дальше они планируют делиться не более чем 10 процентами.
Microsoft пока ситуацию не комментируют (ну еще бы)
О, там прямо сейчас на Kaggle идет отбор подмосковных школьников на международную олимпиаду по AI IOAI
Соревнование будет идти сегодня, завтра и послезавтра, и фишка в том, что поучаствовать может каждый желающий.
Сегодня и завтра будут три задачи: CV, NLP, табличные данные. Девятого дадут только CV и NLP. Задачки неочевидные, воткнуть градиентный бустинг и уйти не выйдет, нужно думать.
Вот вам и занятие на праздники 👓
www.kaggle.com/competitions/neoai-2025/overview
⚡️ Data&ML2Business — конференция с концентратом реального опыта
В этом году 28 мая на в программе:
– практики от ЦИАН, target ai, Яндекса, Петровакс, H&N
– телематика и BI в разработке электромобилей
– аналитика спорта, голосовые сценарии, автоматизация клиентского сервиса
– создание гибридных data-платформ и работа с генеративными моделями в бизнесе
Актуально для C-level и тех, кто отвечает за рост через данные и технологии.
Встречаемся 28 мая в Москве и онлайн. Успейте зарегистрироваться!
Nvidia поссорились с Anthropic – причина опять Китай. Обо всем по порядку:
➖ В прошлую среду Anthropic выложили блогпост, в котором выступили за более жесткий контроль экпорта США и введение новых запретов на продажу чипов Nvidia. По мнению компании это ключевой момент в гонке ИИ, и поэтому нужно еще больше снизить экспортный порог для стран Tier 2
➖ В числе прочего в блоге написано, что сейчас чипы ввозятся в Китай контрабандой, в том числе в «протезных детских животах» и «упакованные вместе с живыми лобстерами»
➖ Nvidia официально ответили на этот пост и сильно раскритиковали любое использование политики для ограничения конкурентоспособности. Тут лучше всего просто прочитать дословную цитату:
"В Китае работает половина мировых ИИ-исследователей. Америка не должна манипулировать санкциями, чтобы одержать победу в этой AI гонке. Американские компании должны сосредоточиться на инновациях и принять вызов Китая, а не рассказывать небылицы о том, что большая, тяжелая и чувствительная электроника каким-то образом контрабандой ввозится в детских животах или с живыми лобстерами"
Ничего необычного, просто сооснователь OpenAI Грег Брокман на красной дорожке вчерашнего Met Gala
Звезда Голливуда получается 💅
Стартап Anysphere (это разработчики Cursor) оценили в 9 миллиардов долларов
По слухам, скоро они получат инвестиции в размере 900 миллионов долларов от крупнейших капиталистов США, в том числе от a16z.
Напоминаем, что еще в декабре стартап стоил 2.5 миллиарда.
Твиттерский ML-инженер поделился историей о том, как пошел к травматологу, а получил консультацию от ChatGPT
Когда тот самый мем уже не мем
Журналисты нашли на спутниковых снимках три секретных китайских завода Huawei по производству чипов
По сети распространяется все больше слухов об AI Ascend 910D – новых чипах компании Huawei, которые по производительности якобы превзойдут H100 от Nvidia. Есть даже информация, что на этих картах обучают DeepSeek-R2.
А сегодня Financial Times написали, что на спутниковых снимках они нашли три "построенных в одном стиле" завода, расположенных прямо около базы Huawei. Ранее о них никогда не сообщалось, но по словам инсайдеров на этих линиях производят как раз AI Ascend.
Интересно, что судя по снимкам, строить заводы начали сразу после введения Америкой первых технологических санкций. Инсайдеры также говорят, что объекты получают субсидии от государства.
Напоминаем, что сейчас импорт линейки Blackwell в Китае запрещен, поэтому компании и стартапы страдают от нехватки железа. Получается, что если AI Ascend действительно заменит стандарт H100, это может стать переломным моментом в ИИ-гонке.
Исследователи из Университета Карнеги-Меллон создали IT-компанию, полностью состоящую из ИИ-агентов. Вот что из этого вышло
Команда исследователей из CMU запустила необычный эксперимент: они создали автономную виртуальную среду, имитирующую небольшую software компанию, и поместили на "реальные" рабочие места современных LLM-агентов. Все оформили в виде бенчмарка и назвали TheAgentCompany.
По сути агенту необходимо делать все то же, что делает типичный работчик IT (картинка 1): писать код, использовать терминал, рыться в браузере и Google Drive, взамодействовать с коллегами в мессенджере, пользоваться GitLab и Jira. Выполнение всех задач, кстати, оценивалось по чекпоинтам, а не просто "выполнил/не выполнил" (картинка 2) + учитывали итоговую стоимость по токенам.
В компании успели поработать Claude 3.5 Sonnet, Gemini-2.0 Flash, GPT-4o, Gemini-1.5-Pro, Llama-3.3 и 3.1, Qwen-2.5 и другие. Задачи покрывали SWE, PM, HR и еще несколько классических сфер. Всего 175 тасок, рассчитанных на 3000 часов труда 20 живых людей.
Результаты в таблицах на картинке 3. Как видите, даже лучший Claude 3.5 Sonnet справляется только с четвертью базовых обязанностей. Следующум идет Gemini 2.0 Flash, но уже с большим отрывом: 11.4%. Все остальные – меньше 9%.
Забавно, что GitLab и кодинг давались агентам довольно легко, а вот самым сложным оказались банальные заполнения форм, браузинг, планирование встреч и общение в мессенджере (им просто не объяснили, что надо мемы отправлять).
Хороший бенч, побольше бы таких
Статья | Код | Сайт (лидерборд внутри) | Результаты экспериментов
Сегодня ночью Gemini 2.5 Pro впервые полностью прошла Pokémon Blue
Это первый случай полного прохождения моделью культовой франшизы. До этого в покемонов играл Claude Sonnet 3.7, но до конца он дойти так и не смог: застрял в карте.
Gemini 2.5 Pro на все прохождение понадобилось всего нескольких сотен часов. Правда, с небольшой помощью.
Например, для улучшения навигации на кадры в эмуляторе накладывается сетка (+ есть текстовая карта), а для решения головоломок и планирования маршрутов используются дополнительные агенты (тоже экземляры Gemini). Память тоже обновляется не абы как, а по специальной подходящей под игру логике.
Проект независимый, его запускали не в Google. Разработчики говорят, что сейчас готовятся запускать прохождения с o3 и Сlaude.
Лайвстрим можно смотреть здесь
Anthropic анонсировали Интеграции: теперь к Claude можно присоединить любой источник ваших данных
Это работает так: вы присоединяете какое-то свое приложение (ну, например, базу знаний Confluence), и с этого момента во время поиска бот будет искать не только в Интернете, но и по вашей интеграции.
При этом, конечно, можно попросить поискать только в базе знаний, задать по ней любой вопрос, выгрузить оттуда код и поработать с ним и прочее и прочее и прочее, любые действия с этим контекстом.
По сути это верифицированные MCP внутри чат-бота. Сейчас в партнерах уже Atlassian, GitLab, Asana, PayPal, CloudFlare и еще с десяток сервисов. Их можно подсоединить в пару кликов. Если нужного вам сервиса среди них нет, то можно и свой добавить, но потребуется чуть больше времени и сил.
www.anthropic.com/news/integrations
Microsoft выпустили reasoning версии моделей линейки Phi-4
Пост-разбор самой линейки, которая вышла в феврале, можно посмотреть тут. Сегодня она пополнилась моделями Phi-4-reasoning, Phi-4 reasoning-plus и Phi-4-mini-reasoning. В первых двух 14В, в последней – всего 3.8B, можно запускать дома.
Самая мощная Phi-4 reasoning-plus во многих тестах лучше R1 (в R1 в десятки раз больше параметров), и намного лучше o1-mini в математике. То есть в целом на уровне с передовыми ризонерами, но открыто и легковесно.
Немного отстает только на кодинге, но авторы сами говорят, что в датасете задач по программированию было мало. В то же время приросты относительно обычной Phi-4 говорят сами за себя, бусты достигают х10. Маленькая модель в своем размере тоже тащит.
Как обучали:
➖ Phi-4-reasoning: это только SFT на задачах с CoT от o3-mini. Интересно, что даже эта версия, хоть училась только на CoT o3-mini, иногда обходит своего учителя (пример - бенч OmniMath).
➖ Phi-4 reasoning-plus: тут добавляется еще и RL, правда совсем не масштабный, всего 6 тысяч задач. Больше не брали, потому что модель начинала выходить за контекст. При этом даже такой компактный RL показал крутые результаты, сами сравните на бенчмарках с Phi-4-reasoning.
➖ Phi-4-mini-reasoning: здесь все немного иначе. CoT брали из R1 + датасетов. Обучали в четыре этапа: дистилляция (тут не из конкретной модели, а просто по собранному датасету и только на next-token), SFT, DPO и RL. Про эту модель вышла отдельная статья (там очень подробный рецепт того, как добавить в маленькую модель качественный ризонинг, так что сохраняем).
Веса | Тех.репорт
Xiaomi опенсорснули свою ризонинг модель
Она называется MiMo-7B и результаты для своего веса у нее довольно неплохие: 93.6% на MATH-500, 55.4% на AIME 2025 и 49.1% на LCB.
Это примерно уровень o1-mini. Есть, как у DeepSeek, вариант Zero (то есть RL с холодным стартом), SFT+RL и даже base+SFT.
Веса
Разбираем новую громкую статью «Absolute Zero Reasoner» про то, как дообучить модель вообще без данных
Сейчас в рисерче наблюдается яркий тренд на максимальное сокращение количества данных для дообучения. Совсем недавно хайповала работа, в которой проводили RL для ризонинга всего на одном примере.
А сейчас ученые вообще предложили способ полностью перейти на самогенерируемое обучение. То есть модель сама разрабатывает для себя учебную программу и задачи, решает их, проверяет и учится. Подробнее:
➖ У нас есть LLM, которую мы хотим дообучить. Но теперь она будет играть сразу две роли: Proposer и Solver. Proposer генерирует новые задачи, а Solver их решает.
➖ Так как роли две, обучается модель тоже "с двух сторон", то есть мы даем ревард как за решения, так и за сами задачи. r_solve – обычная бинарная награда за правильный ответ (решил - 1, не решил - 0). А вот r_propose – обучаемая награда, то есть она динамически зависит от того, насколько у солвера хорошо или плохо получается решать сгенерированные задачи. Цель тут – генерировать задачи средней сложности, не сильно простые, и не слишком хардовые.
➖ Обучается все с помощью Task-Relative REINFORCE++. Это авторская модификация PPO для учёта разных «задача + роль» конфигураций. Схемы обучения обеих ролей остаются полностью симметричными, но зато можно отдельно контролировать лернинг рейты или бейзлайны.
В статье подход реализовывали только на задачах по программированию, чтобы ответы можно было проверять просто в интерпретаторе, без человеческой разметки. За основу брали Qwen2.5, и полученный AZR-Coder-7B показывает относительно базовой модели и других подходов очень неплохие приросты.
От ванильного RL почти не отстает, а участие человека сведено к минимуму. При этом и другие приятные плюшки RL сохраняются. Например, видны кросс-доменные приросты метрик по математике (хотя, повторимся, обучали все только на кодинге).
Почитать полностью советуем здесь
Вышла новая модель от Mistral – Mistral Medium 3. Что надо знать:
➖ Не опенсорс 😞
➖ Зато отличное соотношение цена/качество. Цены: $0,4/M и $2/М. Это в разы дешевле многих передовых моделей. Например, в 8 раз дешевле Sonnet.
➖ По бенчмаркам соответствует Sonnet 3.7 и GPT-4o. На математике даже круче.
➖ Мультимодальность есть
➖ Контекст 128к токенов
В целом, отличный уровень. Кстати, одновременно стартап показал новую версию своего чат-бота Le Chat для бизнеса. Туда добавили больше фичей с инструментами, веб-поиск, агента программиста и возможность интеграции любых источников данных компании.
Cognition Lab (разработчики Devin) выпустили модель для написания эффективных ядер CUDA
Модель называется Kevin 32В, буквально K(ernel D)evin. Релиз, на самом деле, был бы не самый примечательный, если бы не техника: для дообучения инженеры завели RL с мультиступенчатым фидбэком от среды.
Разбираемся:
⚪️ В качестве базовой LM взяли QwQ-32B, это ризонинг модель. Ее дообучали всего на 180 задачах из датасета KernelBench. Это задачи на PyTorch, в которых надо заменить базовые операции (например, матричные операции или свертки) оптимизированными CUDA-ядрами.
⚪️ Для дообучения использовали только RL с GRPO (наш разбор метода). Но GRPO не обычный, а многоэтапный. Модель получает фидбэк не один раз за всю генерацию, а генерирует ядро -> получает ревард -> исправляет -> получает ревард -> ….
⚪️ Чтобы не было проблем с перегрузкой контекста, вместо полного CoT на следующие итерации передают только резюме. Плюс для стабилизации всего этого каждый шаг получает не обычное вознаграждение, а дисконтирование, то есть равное дисконтированной сумме скорингов всех последующих ядер.
По метрикам видно, что относительно привычного однопроходного RL такой подход сильно бустит обучение. Интересно было бы посмотреть, сработает ли такое с обычным кодингом.
Блогпост | Модель на HF
Hugging Face запустили бесплатный аналог Operator
Их новый Computer Use агент работает на основе Qwen-2-VL-72B и разработан с помощью уже очень популярной библиотеки smolagents (тоже производства Hugging Face).
По аналогии с Operator, агент HF работает не на вашей машине, а на виртуалке с предустановленными программами. По способностям не SOTA, конечно, но с простыми задачами справляется отлично.
Все полностью бесплатно (но придется немного постоять в очереди).
демо здесь
Gemini 2.5 Pro обновили и теперь она еще круче в кодинге
На WebArena у нового чекпоинта прибавилось +147 баллов ELO (это прямо очень много, учитывая, что между соседними моделями в рейтинге разница иногда в десятки или даже единицы баллов). В общем, теперь моделька лучшая в веб-кодинге, а Sonnet 3.7 опустился на второе место.
Ну и в целом чекпоинт укрепился на первом месте по всем рейтингам арены (математика, веб, креатив, вижн и прочее). o3 теперь отстает еще сильнее. Цена на API у новой модели при этом остается такой же.
Интересно, если Google релизят такое сейчас, то что будет на их ежегодном I/O через две недели?
blog.google/products/gemini/gemini-2-5-pro-updates/
Открытая модель от OpenAI будет отставать от передовых моделей стартапа на целое поколение
Об этом прямо заявил CPO OpenAI Кевин Вейл. Виной всему как всегда Китай:
«Мы выпускаем эту модель, потому что хотим, чтобы лучший в мире открытый ИИ был производства США, а не Китая, и отвечал именно демократическим ценностям.Читать полностью…
По этим же соображениям эта модель будет отставать примерно на поколение от наших лучших моделей. Выпустить открытую модель лучше – значит тоже помочь Китаю»
OpenAI сломалась под общественным давлением и отказалась от полного перехода в статус некоммерческой организации
Некоммерческий совет директоров сохранит акции и контроль над коммерческим крылом, которое переходит в статус Public Benefit Corporation (PBC).
Это тип коммерческой организации, цели которой включают оказание положительного влияния на общество. То есть буквально смесь for-profit и non-profit. Для ИИ-стартапов PBC – классика жанра.
Говорят, что такое решение в OpenAI приняли после общения с «гражданскими лидерами» и генпрокурорами Делавэра и Калифорнии.
openai.com/index/evolving-our-structure/
Полезная новость для всех, кто практикует data-driven: Arenadata релизнули новую мощную платформу для хранения и обработки данных
Arenadata One потянет любую архитектуру бигдаты, включая Lakehouse + вероятно будет дешевле имеющихся СУБД. Быстро пройдемся по фишкам:
➖ В отличие от классических bare-metal-СУБД, Arenadata One не требует резервации оборудования и работает в эластичной среде. Данные можно держать и в своём дата-центре, и в облаке – и перемещать между ними.
➖ Система умеет переиспользовать ресурсы и автоматически масштабирует нагрузки. За счет этого вы получите минимальный Total Cost of Ownership.
➖ Вычисления и хранение работают отдельно: это позволит быстро добавлять мощности, не прикасаясь к данным.
➖ Все совместимо с S3 и абсолютно не привязано к форматам данных, грузим что хотим.
➖ Реализовано multi-tiering: горячие данные лежат быстро и близко, холодные – экономно и глубже.
➖ Есть готовые панели и функции для мониторинга, управления доступами, отслеживания изменений и аудита.
➖ Аналитика и транзакции работают под одной крышей, больше не надо держать отдельную базу под отчёты и отдельную под приложение.
Ну и на десерт: Хранение AI-векторов и feautures. По факту, AI/ML-ready инфраструктура из коробки.
За подробностями сюда
Шах и мат, ИИ-грубияны: старший научный сотрудник Google Deepmind и профессор когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона Мюррей Шанахан подтвердил, что слова "спасибо" и "пожалуйста" могут улучшить качество ответов модели
"Конечно, это зависит от обстоятельтсв: модели ведь постоянно меняются. Однако в общем случае есть веская научная причина, почему четкие дружелюбные формулировки и использование таких слов, как «пожалуйста» и «спасибо», могут улучшить качество ответов.
Все дело в том, что это похоже на ролевую игру. ИИ, скажем, исполняет роль очень умного стажера. Стажер может быть менее эффективным, если его не хвалить и постоянно ругать. Модель имитирует поведение человека, поэтому может вести себя точно также"
Новый эпизод черного зеркала: Альтман официально запустил в США подтверждение вашей личности через сканирование сетчатки глаза
Помните, мы рассказывали про второй стартап Сэма World (пост, пост)? Так вот они наконец прошли все юридические проверки, и теперь понемного раскатывают свои центры сканирования по США. Цель компании – избежать исполнения теории мертвого интернета и сделать так, чтобы каждый человек в сети имел подтвержденный человеческий ID.
Сканирование выполняется небольшим устройством под названием Orb, каждый прошедший получает тот самый айдишник + можно приобрести криптовалюту WorldCoin.
К концу года устройства планируют разместить по всей Америке. Самое интересное, что уже сейчас в партнерах у стартапа Visa и Tinder («чтобы вы встречались с живыми людьми»).
Посмотрим, что из этого выйдет
База: в открытом репозитории инженера xAI несколько месяцев лежали API ключи доступа к внутренним моделям стартапа
Пару дней назад первым уязвимость заметил chief hacking officer из компании Seralys (они занимаются консалтингом в сфере кибербеза). Он опубликовал об этом пост на линкедине, и публикацию заметили исследователи из GitGuardian.
Для контекста: GitGuardian занимаются постоянным авто-сканированием GitHub на предмет раскрытых ключей API и отправляют оповещения владельцам. Они провели мини-расследование и выяснили, что токен из репы xAI вел к нескольким невыпущенным моделям Grok. В общей сложности обнаружился доступ как минимум к 60 моделям.
xAI фейл никак не прокомментировал, но ключ уже удалили
Chatbot Arena больше не работает? Вышло исследование "The Leaderboard Illusion", в котором ученые доказали предвзятость всеми любимого рейтинга
Среди авторов – ученые из Cohere, Стэнфорда, Принстона, Ватерлоо, MIT и других вузов с именем. Вот что им удалось выяснить:
➖ Во-первых, у крупных провайдеров появляется нечестное преимущество за счет количества "попыток". На арене есть такая штука, как приватное тестирование. В ходе него можно "анонимно" запустить N версий своей модели (разные гиперпараметры, системные промпты, чекпоинты). При этом результаты этих N версий не появляются на лидерборде: туда отгружается только результат лучшей из них.
На первый взгляд все честно. Но на самом деле тут есть статистическая ошибка. Если из N моделей мы выбираем ту, у которой максимальный Arena Score и публикуем его, то он получается завышенным.
Дело в том, что при "истинном" умении X результаты модели колеблются на X+-Δ. Если мы тестируем одну модель (как это обычно делают мелкие провайдеры), то результат получается средним и отражает истинный X. Но в случае выбора из N моделей мы автоматически выбираем ту, которая больше раз случайно "стрельнула" в сторону завышения способностей, а значит отражаем результат выше, чем X (картинка 2).
В статье ученые даже показали это на реальном эксперименте (картинка 3). Взяли модель и дважды отправили ее на арену по разным путям тестирования. Разница получилась в 17 очков, а это довольно серьезно. При этом чем больше N, тем больше будет этот несправедливый разрыв. А у кого есть ресурсы на кучу тестов? Правильно, только у больших игроков.
➖ Во-вторых, большие игроки получают преимущество за счет ассиметрии количества баттлов (картинка 4). Посмотрите: проприетарные модели получают 54–70% всех диалогов, а значит им и данных достается гораздо больше. А значит, разработчики могут лучше файн-тюниться под арену. И дальше все превращается в снежный ком.
При этом в статье показано, что это переобучение в чистом виде. То есть чем больше мы файнтюним модель под арену, тем она хуже показывает себя на реальных бенчмарках (в статье брали MMLU).
И это уже не говоря о том, что на арене вендоры могут по-тихому удалять свои модели, что тоже портит статистику и влияет на рейтинги.
Значит ли все это, что арена совершенно бесполезная и непрезентативная? Нет, просто нужно переосмыслять концепцию и вводить больше правил и ограничений. В статье, кстати, даже предложили парочку.
Почитать работу полностью можно здесь (а вот тут, кстати, сами разрабы арены написали на нее свою рецензию-ревью)
О, Cursor поделились статистикой самых популярных среди разработчиков моделей
Топ-5 самых популярных:
1. Claude 3.7 Sonnet
2. Gemini 2.5 Pro
3. Claude 3.5 Sonnet
4. GPT-4.1
5. GPT-4o
Топ-5 быстрее всего набирающих популярность:
1. o3
2. o4-mini
3. DeepSeek 3.1 (видимо после выхода свежего чекпоинта)
4. GPT-4.1
5. Grok 3
Кстати, на днях основатель Cursor также поделился тем, что сейчас их агент генерирует порядка миллиарда строк кода в день (и это только те, которым пользователь поставил апрув). Это при том, что во всем мире ежедневно пишется всего несколько миллиардов строчек 😱
1 мая – день труда. Вот и мы с утра потрудились и сделали для вас технический разбор статьи про новенькую DeepSeek-Prover-V2
Это ризонинг-модель на 671B для доказательства теорем в среде Lean. Lean – это такая классическая программа от Microsoft Research для формальной верификации доказательств. Там свой язык программирования, и среда умеет проверять корректность отдельных утверждений и обоснованность доказательства в целом.
Первое, чем цепляет работа – пайплайн сбора данных. Для него используется связка из двух полноценных моделей: DeepSeek-V3 и DeepSeek-Prover-V2-7B. Вот как это работает:
1. DeepSeek-V3 генерирует скетч доказательства в виде рекурсивной серии утверждений вида "если у нас будет доказанная лемма A, то мы сможем доказать B". Так у нас появляется план действий и список лемм, которые надо доказать для решения.
2. Подключается моделька DeepSeek-Prover-V2-7B (еще без всякого ризонинга, в non-CoT). В качестве базы для нее брали DeepSeek-Prover-V1.5-Base-7B и дообучали прямо в процессе сбора даных. Цель модели – доказать все мелкие леммы из пункта 1.
3. Все сгенерированные скрипты прогоняются через Lean. Верифицированные остаются в датасете, не верифицированные остаются на следующий прогон как нерешенные.
1. Мы смешиваем CoT и non-CoT данные так, чтобы в каждом батче был баланс между быстрыми решениями и развернутыми.
2. Берем уже предобученную на куче математических текстов 671B-модель и для начала просто файнтюним на смешанном корпусе. Получается такой Cold-start RL.
3. Ну и, конечно, полноценный RL с фирменным дипсиковским GRPO
(разбор метода).
Награда бинарная, 1 за верифицированное доказательство, 0 иначе. Еще введен consistency reward, штрафующий несовпадение структуры итогового доказательства с изначальным CoT-скетчем.
Лучшее GPU-облако в России? По мнению CNews — это MWS
Сервис от MTS Web Services занял 1-е место в рейтинге GPU-облаков 2025.
Что дало преимущество:
➖ Поддержка платформы виртуализации GPU (вкл. MWS VMcloud Platform, KVM)
➖ MWS GPT и MLOps-инструменты под задачи ИИ
➖ 15 конфигураций: от T4 до A100, с CPU Intel Xeon Gold
➖ Kubernetes, VDI, DRaaS, ML-библиотеки
➖ ЦОДы уровня Tier III и высокая отказоустойчивость
В целом, это облако, которое закроет задачи от теста модели до продакшена.