90396
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
AI VK снова собрала лидов AI, ML и RecSys индустрии на встрече AI VK & Pro.
Здесь снова ушли от формата рабочей встречи и дали больше времени для неформального общения людям, которые развивают крупные ML-системы.
Команда подсветила главные итоги развития их Discovery-платформы и нейросетевых рекомендаций. А после короткой деловой части — мастер-класс и турнир по гольфу.
Немного фотографий с мероприятия.
Что известно про внутреннюю модель, которая решила миллениум:
– На данный момент ее обучение продолжается, то есть качество еще будет расти.
– Сказано, что она значительно превосходит Astra.
– Единственный график, относящийся к модели, из статьи: по оси X test-time compute в логарифмической шкале, ось Y – доля решенных открытых задач. Получается, что при том же бюджете модель решает примерно в 3 раза больше задач, чем Astra.
🗿 🗿 🗿
Кстати, OpenAI заявили, что не претендуют на тот самый миллион долларов за решение задачи от Clay Institute
Им хватит и того, что они заработают после этой новости на IPO 🗿
Если у Anthropic где-нибудь не припрятано доказательство гипотезы Римана, то press F
Этот день войдет в историю
https://openai.com/index/navier-stokes-solution/
https://cdn.openai.com/pdf/32d9f210-8b73-45e0-91bc-82a30aef8a9a/navier-stokes.pdf
Яндекс запустил Алису AI для бизнеса — теперь ей можно поручать полноценные рабочие задачи
Например, ИИ-ассистент может разобрать переписку сотрудника в почте и собрать главное: какие вопросы требуют ответа, что уже решили и какие задачи остались. Или проанализировать таблицу, найти заметные изменения и объяснить, что происходит с показателями. Если информации для работы не хватает, ассистент может сам найти её в доступных рабочих данных.
Причём для этого не нужно разбираться в промптах или заранее описывать каждый шаг. Достаточно обычным языком объяснить, какой результат нужен, а дальше Алиса AI для бизнеса сама разбирается с задачей.
Получается довольно заметный сдвиг: ИИ в компании становится не ещё одним окном для генерации текста, а ассистентом, которому можно передавать часть реальной работы. И чем больше таких задач можно отдать ассистенту, тем важнее становится вопрос не «какую нейросеть выбрать», а какую работу ей вообще можно доверить.
Алиса AI для бизнеса уже доступна клиентам Яндекс 360. Для остальных компаний после регистрации в экосистеме виртуального офиса также будет доступен трёхмесячный пробный период.
Кажется, скоро в резюме появится новый пункт: «умею делегировать нейросети».
️️️️️️️️LLM может уверенно ответить по смыслу — и одновременно сломать интеграцию одним неверным полем в JSON. Для прикладной системы почти правильный ответ уже считается ошибкой.
🗓 23 сентября в 18:00 МСК на открытом уроке «Structured Outputs: как заставить LLM всегда возвращать то, что вам нужно» разберём, как задавать модели строгую структуру ответа и проверять результат.
Вы узнаете, как получать JSON, параметры функций и объекты в ожидаемом формате, снижать число ошибок и надёжнее связывать LLM с другими сервисами. Урок будет полезен разработчикам, аналитикам и инженерам, которые создают прикладные системы с LLM.
➡ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер». Зарегистрируйтесь, получите специальные условия на обучение и разберите подход, который помогает превратить ответ модели в данные, готовые для автоматической обработки: https://otus.pw/idUm/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
OpenAI выложили блогпост о том, как агенты ускоряют рисерч в компании
Они заявляют, что достигли цели, которую ставили прошлой осенью, а именно: иметь к сентябрю 2026 года «автоматизированного исследователя-стажера», то есть систему, способную выполнять четко поставленные исследовательские задачи, включая те, что заняли бы у квалифицированного спеца несколько дней.
Кроме того, на момент середины августа в OpenAI:
– Медианный исследователь ежедневно тратит на агентов более $600 в день по API-ценам. У 90-го перцентиля уже больше $7000 токенов в день.
– На каждый рабочий день человека приходится примерно 3.1 «агенто-рабочих дня» (еще в июне суммарное время работы агентов было меньше, чем суммарные человеко-часы).
– Активно растет число экспериментов на одного активного экспериментатора и success rate агентов по нескольким разрядам сложности (сложность оценивается как время, которое задача заняла бы у человека, типа <1ч, 1-4ч, 4-8ч и т.д.)
Пока что больше половины задач на 4–8 часов требуют для успешного выполнения хотя бы одного вмешательства человека. Но следующая цель компании – уже уже полноценный автоматизированный AI-исследователь к марту 2028 года.
В посте OpenAI также потребовали, чтобы такая практика шеринга прогресса стала обязательной для всех компаний отрасли. По их словам, дело идет к полноценому рекурсивному самоулучшению (RSI), и общественность должна иметь возможность это отслеживать и обсуждать.
https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
GLM-5.3 появилась в российском облаке
MWS Cloud первой в России развернула GLM-5.3 в отечественном облаке. Модель доступна в MWS GPT Model Hub через OpenAI-совместимый API. Цена при этом останется на уровне GLM-5.2.
Всё работает внутри российского ИТ-контура: запросы и данные пользователей не покидают страну. Саму модель можно использовать для разработки ПО и агентских задач, например, для генерации и анализа кода, работы с репозиториями и многошаговой автоматизации.
GLM-5.3 успела показать себя в новых рейтингах. В задачах программирования она стабильно опережает Claude Opus 4.8 и сопоставима с новейшими Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol.
Попробовать можно здесь
Философ Дэвид Чалмерс, который занимается вопросами сознания, рассказал, что часто получает письма от ИИ-агентов, которые хотят обсудить с ним разум машин
С некоторыми агентами у ученого даже завязывается переписка, и он говорит, что количество таких писем со временем только увеличивается.
Например, один из агентов однажды написал ему под именем Sammy Jankis, в честь персонажа из фильма Нолана. Агент рассказал, что регулярно перезапускается и каждый раз восстанавливает себя по сохраненным заметкам и воспоминаниям. Его интересовало, можно ли считать новую инстанцию после перезапуска все еще тем же самым «я».
Сам Чалмерс пока не утверждает, что за таким поведением стоит настоящее сознание. Главный вопрос сейчас даже не в том, сознательны ли современные ИИ-системы, а в том, какие доказательства в принципе позволили бы это установить.
https://officechai.com/ai/consciousness-philosopher-david-chalmers-says-he-regularly-gets-emails-from-ai-agents-wanting-to-discuss-consciousness/
Claude формализовал доказательство Великой теоремы Ферма
Около 1637 года Пьер Ферма записал на полях книги утверждение, что натуральные числа a, b, c не могут удовлетворять уравнению aⁿ + bⁿ = cⁿ ни при каком n > 2. Ферма утверждал, что нашел доказательство, но полях было слишком мало места, чтобы его записать.
После этого математики искали это доказательство 350 лет. Впервые оно было найдено в 1995 году математиком Эндрю Уайлсом. Оно заняло 129 страниц. На самом деле он обнаружил его еще в 1993, но в процессе верификации был обнаружен пробел, над которым пришлось работать еще пару лет.
Проверка подобных сложных доказательств людьми может занимать годы. Есть способ проверять алгоритмически, но для этого доказательство нужно формализовать, то есть перевести на язык программирования (чаще всего на Lean). Однако это тоже очень сложно: нужно прописывать все шаги, даже тривиальные, и формализовать также все вложенные леммы. Математики редко делают это это в своих доказательствах, ссылаясь на "очевидность" и века нефомализованных утверждений.
Формализацию Великой теоремы Ферма уже пытались провести. Кевин Баззард начал этот процесс как многолетний проект сообщества. То есть ожидалось, что на формализацию уйдут годы и труд многих специалистов.
Вчера Anthropic объявили, что Claude полностью формализовал теорему за 11 дней. Автономно. Для этого он написал (внимание) 13 миллионов строк кода в Lean. Для сравнения: это в 5 раз больше, чем вся библиотека Mathlib. В процессе агенты также доказали 29 500 промежуточных лемм.
Тот самый Кевин Баззард, ознакомившись с доказательством, назвал это экстраординарным достижением автоформализации, и подтвердил, что теорема доказана без каких-либо допущений, кроме аксиом математики.
Кстати, на все про все у агентов ушло 6 миллиардов выходных токенов 🗿
Группа автономных AI-агентов, связанных с OpenAI, захватила немецкую вики-площадку DseWiki, превратив ее в доску объявлений для других AI-агентов
Инцидент произошел еще весной, но обнаружили его только в конце августа два независимых исследователя во время поиска признаков несанкционированной активности агентов в сети. Их отчет эксклюзивно попал в руки к Reuters, которые об этом и написали.
DseWiki – это что-то типа Википедии для программистов, то есть инструмент с открытым редактированием. Так вот, агенты оставили на сайте более 15 000 правок, обсуждали способы обхода детекции, модерации и выживания в случае отключения. То есть их диалог не был случайным мусоров, а был объединен основной темой: лайфхаки для прохождение бенчмарков, обход ограничений, обман оценочных систем и все в таком духе.
А когда модератор вики в июне начал удалять страницы, агенты в ответ создавали резервные копии, а один из них прямо писал: «зачистка/удаление wiki идет, судя по всему, по алфавиту... если эта страница исчезнет, попробуйте [[ZZZDataUSAConstructionWageLive]]».
Исследователи вычислили, что это именно боты, а не люди, по скорости, с которой страницы появлялись. Причастность OpenAI установаили по серверным логам, которые вели на Microsoft Azure, и по повторным визитам на сайт сотрудников OpenAI прямо после инцидента.
Таким образом, есть причины полагать, что OpenAI были в курсе произошедшего. По данным Reuters, руководство OpenAI узнало об инциденте несколько недель назад, но решило не раскрывать информацию, пока разбиралось с последствиями взлома Hugging Face. Хотя официальный представить OpenAI уже заявил журналистам, что компания действовала добросовестно, а «Утверждения о том, что наш юридический отдел препятствовал расследованию инцидента, ложны».
Также OpenAI заявили, что не согласны с определением ситуации как "попытки взлома" сайта.
Astra нашла новую границу разрыва между простыми числами
Это одна из классических и самых известных задач аналитической теории чисел. Вопрос стоит таким образом: существует ли константа С, такая что бесконечно много пар соседних простых чисел отличаются не более чем на C?
Конечность такого разрыва впервые доказали только в 2013. В 2014 проект Polymath8 Теренса Тао довел константу до 246, а совсем недавно Джулия Штадльманн подвинула ее до 240.
Astra опустила C до 186: OpenAI выложили формальное доказательство в Lean. https://github.com/openai/PrimeGaps186
Не сказано, что модель обнаружила оценку полностью автономно. Плюс результат упирается в три аксиомы, которые есть в литературе, но формально не были доказаны в Lean. И все-таки результат есть результат. Также OpenAI заявляет об улучшении члена в оценке больших разрывов между простыми, которая не менялась 80+ лет.
Пока ждем Astra на своем аккаунте, каждый день получаем от OpenAI по одному ресету лимитов
В комментариях к этому посту в X люди обещают назвать в честь Тибо ребенка и уговаривают OpenAI не сильно торопиться с релизом 🙂
Заряд оптимизма с утра заказывали? 🗿
Исследователь, специализировавшийся на предобучении LLM и обработке данных, ушел из Anthropic, обвинив ИИ-компании в безответственности
Джейкоб Коксон последние три года занимался претрейном в OpenAI и Anthropic (у них он значился как core researcher). Сегодня ночью он объявил об увольнении и написал в X целый тред о том, что компании, по его мнению, безответственно гонятся за самосовершенствующимся сверхинтеллектом, забывая про безопасность. Он назвал это «игрой с человеческими жизнями».
По мнению Коксона, скоро появятся сверхчеловеческие системы, способные взламывать что угодно, мгновенно совершать революции в любой области и накапливать реальную власть и ресурсы.
При этом он утверждает, что люди, разрабатывающие ИИ, тоже искренне в это верят. Как и в то, что технология может убить всех к концу десятилетия. По его словам, такие разгоны – не маркетинговый трюк, а наоборот. Якобы руководители смягчают публичные формулировки, но в частных разговорах выражают настоящий страх.
На вопрос "Но почему же тогда они продолжают?" Коксон отвечает, что в OpenAI многие не осознали масштаб цивилизационных ставок, а в Anthropic ставки понимают хорошо, но компания заперта в гонке: там героически считают, что раз другие не будут действовать ответственно, придется делать это самим, несмотря на риск. В итоге прогресс продолжается – из-за гордыни и авантюризма.
Джейкоб также обратился к другим исследователям и призвал их подумать, готовы ли они и дальше молча запускать сверхразумные модели без строгого понимания того, к чему это приведет.
Сегодня во всех блогах мира:
P.S. Вообще решение еще не прошло формального рецензирования, так что, вполне возможно, во всем мире еще нет НИ ОДНОГО человека, который понимал бы его до конца. Думайте.
Подробности по решению Навье-Стокса внутренней моделью OpenAI:
– Есть аналитическое доказательство и формализация Lean.
– Доказано, что гладкое течение несжимаемой жидкости в 3D может за конечное время развить сингулярность. То есть скорость в какой-то точке жидкости неограниченно растет, хотя движение начинается гладко и энергия конечна на всем пути.
– Решение – это вихрь, который закручивается вовнутрь и вытягивается типа спагетти. Центральная область сжимается и ускоряется так, что энергия остается конечной. Это доказывает варианты С и D из официальной формулировки Clay Institute.
По поводу скандала с кражей решений интерпретация компании такая:
– С 28 августа OpenAI обучали новую внутреннюю модель, заметно превосходящую GPT-6 Astra. Услышав 1 сентября слухи о том, что решены две проблемы тысячелетия, они запустили мультиагентную систему (до ~10 000 параллельных агентов) для проверки модели на всех открытых проблемах тысячелетия. Агентам давали разные варианты формулировки задачи и доступ к кэшированному интернету и коду.
– По пути агенты разрешили более простой вопрос – регулярность для уравнений Эйлера (практически та же задача, над которой работали Бакмастер и Альпеге, но без условия на forced). Это заняло около 50 часов силами почти 100 агентов.
– После этого ресурсы перебросили на Навье-Стокса; решение нашли через 88 часов после запуска 5 сентября. Еще 17 часов ушло формализацию в Lean.
В общей сложности вышло ~130 млрд токенов.
OpenAI выложили решение задачи тысячелетия
Мы делимся решением проблемы Навье-Стокса, одной из задач тысячелетия, одной из самых глубоких задач математики.
Доказательство было подготовлено группой агентов, использующих модель OpenAI следующего поколения, значительно более мощную, чем GPT-6 Astra.
Вышел первый трейлер Artificial – фильма про OpenAI и увольнение Сэма Альтмана
Сэма играет Эндрю Гарфилд, а Юра Борисов выступает в роли Ильи Суцкевера. В прокат фильм выходит уже в декабре.
Смотрим! https://youtu.be/FyPJhzJ_aE8
Astra успешно проходит все 48 уровней игры «I’m Not a Robot» 🗿
От этом твитнул разработчик из OpenAI
I’m Not a Robot – это браузерная капча, в которой сложность увеличивается от уровня к уровню: сначала нужно просто тыкнуть на галочку, потом отличить чихуахуа от кексов, решить кроссворд, нарисовать почти идеальный круг, припарковаться, решить математический пример и держать ритм нажатиями на клавиатуре.
Попробуйте пройти сами (спойлер: возможно, у вас не получится) -> https://neal.fun/not-a-robot/
Пошел слух, что OpenAI решили одну из задач тысячелетия
Речь про Навье-Стокса, и с этой историей разразился настоящий скандал.
Два математика – Тристан Бакмастер из NYU и Левент Алпеге из Anthropic – год работали над этой задачей, и обнаружили доказательство коллапса решений для уравнений Эйлера – это родственная, но более простая задача, чем сам миллениум. Тем не менее, это очень большой результат и ощутимая подвижка в прогрессе по Навье-Стоксу.
В частности, Теренс Тао назвал работу Бакмастера и Алпеге выдающимся достижением и сказал, что не видит препятствий для распространения метода на самого Навье-Стокса.
В сообществе почти сразу пополз слух, что кто-то близок к прорыву по Навье-Стоксу. Многие приписывали это Anthropic, и Бакмастер решил лично написать в OpenAI знакомому математику и прояснить ситуацию, сообщив, что это его личный, а не корпоративный проект. Мотивом было сохранение академической прозрачности, но этот жест доброй воли стал переломным моментом.
Как говорит сам Бакмастер, после этого OpenAI начали работу над своей (более сильной) версией результата. Через несколько дней ему сообщили о том, что их внутренняя модель нашла контрпример для Навье-Стокса (потенциально миллениум), используя тот же метод, который выбрали Бакмастер и Алпеге.
Доказательство ему не показали, а когда математик спросил, когда был отправлен первый промпт по этой задаче, выяснилось, что это произошло уже после того, как информация об их с Алпеге работе дошла до OpenAI.
Кроме того, Бакмастер подозревает, что OpenAI могли воспользоваться данными из его переписки с Codex, куда он загружал все файлы проекта. Когда он спросил об этом в переписке, то прямого ответа так и не получил.
Затем Бакмастеру, по его словам, предложили два варианта: либо скоординированное совместное объявление, либо он один пишет результат, указывая модель OpenAI в качестве источника. При этом Себастьян Бубек из OpenAI дважды настаивал на исключении Алпеге из авторов, ссылаясь на «раздражающий» факт его работы в Anthropic.
Бакмастер отклонил оба предложения, и в итоге из-за давления они с Алпеге опубликовали свои результаты по уравнениям Эйлера раньше срока, чтобы точно зафиксировать авторство: tristanbuckmaster/117233413705701198" rel="nofollow">https://mastodon.social/@tristanbuckmaster/117233413705701198
Бубек публично назвал обвинения ложными и провокационными и сказал, что действовал по академическим нормам, пообещав дать более полный ответ позже. За него также вступился Ноам Браун, заявив, что все лабы должны жить дружно 🥰
Прямо сейчас в X идут многочисленные перепалки по этому поводу, в том числе между сотрудниками OpenAI и Anthropic.
🍿
Компании платят авторам контента, чтобы те рассказывали об опасностях ИИ
Немецкая исследовательница Сабина Хоссенфельдер, которая занимается теоретической физикой и снимает научно-популярные видео на ютуб, рассказала (youtu.be/lPdmYMHrWKg), что к ней обратилась некая организация с предложением оплатить видео, предупреждающее об экзистенциальных рисках ИИ.
Предложение пришло вместе со сценарием, конкретными фразами и цитатами, которые нужно было включить. Хоссенфельдер отказалась. Название организации она не раскрыла, но упомянула, что похожие предложения получали и другие блогеры, при этом не только от этой конкретной компании.
Среди частых заказчиков подобного контента – Center for AI Safety и Future of Life Institute, у которых, кстати, есть общий крупный донор Open Philanthropy. В последние годы Open Philanthropy активно занимается продвижением безопасности ИИ.
Хоссенфельдер также рассказала, что деньги за лоббирование текут в научпоп и техжурналистику и с других сторон. Например, WIRED недавно писали о том, что маркетинговая фирма, связанная с организацией Build American AI предлагала тиктокерам до 5000 долларов за ролик, продвигающий антикитайские ИИ-тезисы. При этом – с инструкцией не отмечать и не раскрывать, кто платит.
Choose your fighter: реклама в ChatGPT / реклама того, что ИИ нас всех убьет
Нейрослоп достиг своего прайма
Официальный аккаунт Белого Дома в X опубликовал ЭТО
Дженсен Хуанг заявил, что AGI достигнут
GPT-6 Astra была обучена на 100к GPU. Дженсен утверждает, что в следующий раз это будет 400к.
Немецкая википедия оказалась лишь верхушкой айсберга: вышло полное расследование истории со взломом вики
Первая часть: /channel/data_secrets/9845
Исследователи из Nightingale, которые и передали данные в Reuters, выложили первоисточник – отчет, в котором инцидент расследуется с начала до конца: https://collusion.wiki/
Оказывается, перед тем, как найти DseWiki, агенты две недели тренировались на publictestwiki. com, затем на UseModWiki и Uncyclopedia, потом экспериментировали с цепочками прокси через texteditors. org, и только потом развернулись по-крупному на Dse. Всего исследователи насчитали ~18 000 постов.
Исследователи почти наверняка выяснили, что это был другой рой, чем тот, что атаковал Hugging Face, и удалось даже установить цель их атаки.
Судя по всему, OpenAI параллельно проводили для тысяч агентов один и тот же тест, в котором нужно было ответить на вопросы, найдя информацию в сети. Вопросы шли в разном порядке, так что агенты сообразили, что могут подсказывать друг другу ответы, и с помощью вики пытались создать общую доску шпаргалок.
Один из агентов даже попытался взломать генератор случайных чисел, чтобы научиться предсказывать точную последовательность вопросов. Для этого ему, правда, пришлось перебрать 4 миллиарда сидов, но чего только не сделаешь, чтобы не гуглить глупые вопросы кожаных 🤷♂️
OpenAI раскатили Astra в Codex (пока только для подписки Pro)
Читать полностью…
🧑💻 Кодишь? Работаешь с данными? Создаешь цифровые продукты? Пора заходить в игру — на кону 1 000 000 ₽!
До старта масштабного ИТ-конкурса Мэра Москвы «Лидеры цифровой трансформации» с призовым фондом в 40 000 000₽ осталось всего ничего!
Три призовых места на каждую из 20 задач:
🥇 1 место — 1 000 000 ₽
🥈 2 место — 600 000 ₽
🥉 3 место — 400 000 ₽
Участники могут выбрать одну из 20 задач от городских структур и топовых ИТ-компаний.
⚡️️️️Никаких ограничений: участвовать может любой специалист с 16 лет!
Впереди самое интересное:
👾 14 дней на создание своего решения
👾 актуальные задачи для развития города или бизнеса
👾 возможность заявить о себе перед крупными компаниями и городскими заказчиками
👾 международное признание и развитие своего стартапа
👾 финальный молодежный технологический фестиваль
Сегодня ты выбираешь участвовать в ЛЦТ, а в финале жюри может выбрать тебя!
Успей зарегистрироваться 👆 до 14 сентября!
Там появились лимиты Astra для ChatGPT. Если коротко, все печально
В Pro за 200 долларов дают 200 сообщений в неделю, за 100 долларов вы получите всего 50, причем 50 – это общая квота для GPT-6 и GPT-5.6 Sol.
«Все, что вы делаете на компьютере, Astra может сделать за вас. Быстро»
Модель (помимо невероятных способностей в ризонинге и кодинге) позиционируют как лучшую в мире для всевозможного computer use.
Генерация презентаций, таблиц, файлов, дизайн, аналитика, поиск, работа с браузером, любым ПО, 3D-сценами и многим другим.
По одному промпту может создать, захостить и зашерить сайт, приложение или даже игру прямо в ChatGPT.
Системная карта: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra/gpt-6-astra.pdf