Сэм Альтман: я думаю, что 2025 год станет годом агентов, выполняющих работу. Я ожидаю, что программирование станет доминирующей категорией среди них. Думаю, будут и другие направления. В следующем году я ожидаю, что ИИ начнут открывать что-то новое — возможно, сделают какие-то крупные научные открытия или помогут людям в этом.

Я верю, что основная часть устойчивого экономического роста в истории человечества, если мы уже, так сказать, освоили и колонизировали Землю, в основном происходит за счёт улучшения научных знаний и их внедрения в жизнь.

А 2027 год, как я полагаю, станет временем, когда всё это перейдёт из интеллектуальной сферы в физический мир, и роботы из любопытной диковинки превратятся в серьёзных экономических создателей ценности.

#будущее

Появилось расширенное видео с диско-навыками Оптимуса. Сказать, что впечатляет - ничего не сказать.

#будущее #robotics

Google DeepMind зарелизил AlphaEvolve - ИИ-инструмент на базе Gemini создаёт новые алгоритмы и оптимизирует существующие.

Система уже продемонстрировала прорывные результаты: улучшила алгоритм умножения матриц, который с 1969 года считался эталонным, и обновила математическое "число поцелуев" в 11 измерениях - сложную задачу теории упаковки сфер. Внутри Google AlphaEvolve помогает снижать вычислительные затраты, оптимизируя задачи в дата-центрах и ускоряя процесс планирования.

Система использует эволюционные алгоритмы: генерирует код, тестирует его эффективность и улучшает решения, создавая новые методы и подходы.

ИИ не только пишет "сам себя", он "сам себя" проверяет и улучшает. Эволюция.

#будущее #нейросети #deepmind

Мощный дроп от Meta FAIR

Подразделение Meta выкатило сразу три фундаментальные разработки, которые помогут специалистам в химии, материаловедении и нейронауках:

OMol25 - это новый масштабный датасет, включающий более 100 миллионов симуляций атомных взаимодействий. В отличие от предыдущих наборов данных OMol25 покрывает 83 элемента и системы до 350 атомов, что в 10 раз больше аналогов. Поможет с прогнозированием молекулярных свойств и разработкой новых материалов для энергетики и медицины.

Universal Model for Atoms (UMA) - модель, обученная на более чем 30 миллиардах атомов обобщает данные из всех крупных датасетов Meta FAIR за последние пять лет. Модель предсказывает взаимодействие атомов для самых разных материалов и молекул и позволит ускорить разработку материалов для химической промышленности, а также создание новых лекарств.

Adjoint Sampling - новый подход к генеративному моделированию. Модель обучается на основе скалярной награды, а не готовых датасетов. Создана для задач, где данных мало или нет вообще. Например, для генерации новых молекул или материалов. Совместное использование с UMA позволяет генерировать молекулы с заданными свойствами, оптимизируя процесс создания новых веществ.

Открытая наука как оно есть.

#будущее #нейросети

Кто боялся, что из-за нейросетей человечество отупеет. Хорошие новости. В Nature вышла публикация (метаанализ 51 исследования), подтверждающая значительный рывок в успеваемости студентов благодаря ChatGPT (g = 0.87). ChatGPT также позитивно влияет на то, как студенты воспринимают обучение (g = 0.46), и стимулирует их критическое мышление (g = 0.46).

В исследовании отмечено:

1. Успеваемость растет сильнее, если правильно подобрать курс, модель обучения и не бросать использование ChatGPT на полпути.

2. Чтобы студенты лучше воспринимали обучение, важно обеспечить достаточную продолжительность взаимодействия с ChatGPT.

3. Для развития критического мышления особенно важен тип учебного курса и то, как именно ChatGPT используется в процессе.

Фактов финансирования исследования со стороны OpenAI не зафиксировано. Пока.

#будущее #нейросети #openai

Еще немного фантастики, которая стала реальностью. Оптимусы от Tesla продолжают обучаться новым навыкам.

#будущее #robotics

Пифагор объясняет свою теорему на фоне руин Древней Греции.

Видео и звук сгенерированы одним промптом в Veo3.

Представьте каким увлекательным может стать образование. Аватары Фрейда, Гегеля, Канта, Пуанкаре читают многочасовые лекции и общаются с онлайн с каждым учеником отвечая на тысячи лично его вопросов.

Будущее на расстоянии вытянутой руки.

#будущее #нейросети #veo3

Помню, что многие ТОПовые актеры Голливуда высказывались, что нейросети неспособны заменить уникальную актерскую игру и будут, максимум, помощниками в создании сопутствующего видеоряда.

Ну, как бы, вот.

На шуточном видео, сгенерированном Veo3, ИИ-персонажи "узнали", что они ИИ-персонажи.

Представьте что будет через полтора-два года.

#будущее #нейросети #veo3

Стендап-комикам тоже привет.

Промпт для создания этого видео: a man doing stand up comedy in a small venue tells a joke (include the joke in the dialogue)

#будущее #нейросети #veo3

Председатель Еврокомиссии Урсула фон дер Ляйн: Подумайте о таких новых технологиях, как ИИ. Когда согласовывали текущий бюджет, мы полагали, что ИИ приблизится к уровню человеческого мышления только к 2050 году. Теперь же мы ожидаем, что это произойдёт уже в следующем году.

Наконец-то и до самых замшелых бюрократов начинает приходить осознание темпов развития нейросетей.

Правда, пока никто не знает что делать с теми вызовами, которые этот научно-технический прогресс ставит перед человечеством.

#будущее #нейросети

Твиттер Минэнерго США пишет, что ИИ - это следующий Манхэттенский проект.

Несогласен. По своей значимости революция ИИ - это примерно как освоение электрической энергии.

Однако согласен с тем, что США эту гонку выиграет. Пелотон полностью состоит из американских компаний, которые соревнуются по сути друг с другом. Даже Китай сильно позади.

#будущее #нейросети

Еще один робот-помощник по домашнему хозяйству. Сказочно. Где предзаказ можно оформить?!?

#будущее #robotics

Илья Суцкевер: Что значит достаточно хорошо предсказывать следующий токен? На самом деле, это гораздо более глубокий вопрос, чем кажется. Хорошее предсказание следующего токена означает, что вы понимаете основополагающую реальность, которая привела к созданию этого токена. Это не просто статистика. То есть, это статистика, но что такое статистика? Чтобы понять эти статистические закономерности, чтобы их сжать, вам нужно понять, что в мире создаёт эти статистики. И тогда вы задаёте вопрос: хорошо, у нас есть все эти люди. Что в этих людях создаёт их поведение? У них есть мысли, чувства, идеи, и они действуют определённым образом. Всё это можно вывести из задачи предсказания следующего токена... это делает возможным, пусть и не бесконечно, но в довольно большой степени, сказать: "Можешь ли ты угадать, что сделал бы человек, если бы у него были вот такие и такие черты?" Такого человека не существует, но если ты настолько хорошо предсказываешь токены, ты должен уметь угадать, что бы он сделал...

#нейросети

Понимаю, что не все подписчики с ходу понимают о чем говорит Суцкевер. Коротко поясню.

Большие языковые модели, которыми мы все восхищаемся, типа chatgpt, grok, claude, sonnet, gemini, llama, deepseek и прочие работают по принципу: предскажи следующее слово (точнее - токен) в тексте как можно точнее.

Типа угадай, какое слово будет следующим, если до этого было "в лесу родилась...".

Но Суцкевер говорит: чтобы достаточно точно угадывать, модель должна понимать природу реальности. Как устроен мир.

Модель не может просто копировать шаблоны - она должна уловить, почему человек говорит именно так. Она вынуждена научиться строить внутреннюю картину мира - пусть и не такую, как у нас, но достаточно точную, чтобы не ошибаться в контексте.

Если она в этом хороша, то способна предсказать не только, что скажет реальный человек - но и что мог бы сказать вымышленный, несуществующий персонаж. Просто потому, что она ухватила общие закономерности мышления, эмоций и поведения.

Короче, чтобы «просто предсказывать текст», нужно научиться симулировать мышление. И именно это делает большие языковые модели такими волшебными.

P.S. Справка: Илья Суцкевер - один из основоположников революции ИИ, сооснователь OpenAI. Уроженец Нижнего Новгорода, в возрасте 5 лет переехавший с родителями в Израиль.

Жаль, что Россия уже не первое столетие производит уникальный человеческий капитал, который потом работает в интересах других государств.