Прошлый тред: >>1254896 (OP)
Meta планирует потратить "сотни миллиардов долларов" на AI-проекты в ближайшие годы. Больше, чем Штаты потратили на манхэттенский проект и программу Аполлон вместе взятые. Новое подразделение объединит существующие команды по большим языковым моделям, AI-продуктам и фундаментальным исследованиям FAIR.
Meta за последнее время наняла 11 ведущих разработчиков из других компаний, как OpenAI, Anthropic и Google, причем сообщается, что Закерберг лично приглашал многих из них и проводил переговоры в своих домах в Пало Альто и на озере Тахо. Компенсация нанятых сотрудников включает пакеты акций и в ряде случаев речь идет о суммах в десятки млн долларов, а может и о сотне. В Х начали сравнивать это с трансферами в футболе, где Криштиану Роналду стоил «Реалу» дешевле, чем переход Юй Цзяхуэя из OpenAI в Meta (пикрил).
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-30/zuckerberg-announces-meta-superintelligence-effort-more-hires
>В Х начали сравнивать это с трансферами в футболе, где Криштиану Роналду стоил «Реалу» дешевле, чем переход Юй Цзяхуэя из OpenAI в Meta (пикрил).
Мне нравится новая реальность, где ценится ум и талант инженера
Надеюсь все лучшие умы навсегда уедут туда, где их ценят, чтобы параши третьего мира так и остались парашами.
мимо старый инженер из НИИ
Об этом сообщили сами разработчики. Они пообещали показать новую версию легендарного бенчмарка на митапе в Сан-Франциско 17 июля.
Однако это будет только раннее исследовательское превью. На его основе от тестеров будут собирать подробную обратную связь, и полноценный улучшенный бенч выйдет зимой.
Уже точно известно, что внутри ARC-AGI-3 будут игры. Или, точнее говоря, интерактивные среды-головоломки, в которых понадобится уже не просто понимание символов, а арифметика, геометрия, агентские способности и умение по-настоящему рассуждать.
Ждем результаты по нулям от всех самых мощных моделей
https://partiful.com/e/BYPrEpvjMrUtyVsVrSLo
Удваиваю.
>>1260872
Молодцы, не дают расслабиться и слишком пиздеть про способность рассуждать.
Ащемта не важно, будет ли разум у машины подобный нашему. Важно, сможет ли она справляться с нашими задачами не хуже нас и при этом быстрее/дешевле.
Это ненадолго. Только пока ИИ не сможет выполнять их функции, потом всех под жоппу на мороз.
Да, для людей задачки там прям лёгкие.
Достаточно айсикью иметь не двузначный. А в части и 80 хватит.
В этом и соль, показать, чтобы оно легко проверялось людьми.
Не везде такой подход правильный. Но там где он неправильный у нас обычно уже есть инструменты. А вот искусственного интеллекта человекоподобного нет.
Надолго. Не эти ребята на мороз пойдут, а те, кто послабее.
Во-первых.
Во-вторых ещё очень долго людям нужно будет следить и проверять результаты/решения сделанные ИИ.
Как с картинками сисек.
Нарисовал сиськи технически верно. А нравятся ли они кому-нибудь? Ощущаются ли натурально или хотя бы эстетично?
Человек решает, хотя бы как потребитель. А промптер решает как режиссёр.
>потом всех под жоппу на мороз.
Чё там дроны курьеров уже заместили? Если тебя робот на самокате раскатает и уедет, кому жаловаться будешь?
Ебаное в глотку зумерье на русском не может написать слово "стахановская схема".
https://youtu.be/cHgCbDWejIs?si=he25d608rLoZ7iEL
они про такое даж не учили.
Да и не от кого было услышать
https://arhivach.vc/thread/1199573/
пачаму не делаем ссылку на архивач?
Как жаль тех, кто с добротой в сердцах,
Трудится, не зная усталости, и ночей,
Перерабатывая до последнего вздоха,
Чтобы мир стал чуть светлее и добрее.
Chai-2 enables zero-shot antibody discovery in a 24-well plate, exceeding previous SOTA by >100x.
We prompt Chai-2 with 50 targets, test the designs in the lab, and observe a >15% hit rate.
In just 2 weeks, we generate molecules, and synthesize + characterize them in the lab, without any iterative optimization or high-throughput lab screening.
https://chaiassets.com/chai-2/paper/technical_report.pdf
🟢 Новый инструмент MAI-Dx0 — это оркестратор, который координирует пять агентов: один генерирует гипотезы, другой выбирает тесты, третий анализирует результаты и так далее. Агенты спорят между собой, прежде чем принять решение.
🟢 В тесте на 304 сложных кейса система показала точность 85%. Для сравнения: у врачей, решавших задачи в одиночку и без справочников, всего 20%. При этом ИИ назначает куда меньше ненужных диагностик, чем врачи (а это деньги и время).
🟢 Внутри модель OpenAI o3. В будущем Microsoft хочет встроить такую диагностику в Bing и Copilot — на них уже сейчас приходится 50 млн медзапросов в день.
Вот так мы быстро пришли от мемов про врачей, которые спрашивают что-то у ChatGPT, до осознания, что, оказывается, это эффективнее и надежнее
https://microsoft.ai/new/the-path-to-medical-superintelligence/
>При этом ИИ назначает куда меньше ненужных диагностик, чем врачи (а это деньги и время).
Сразу на свалку.
>В будущем Microsoft хочет встроить такую диагностику в Bing и Copilot — на них уже сейчас приходится 50 млн медзапросов в день.
Как хорошо, что это не коснется стран, где вся это проклятая демократическая либерда запрещена и они по старинке будут пользоваться услугами коновалов, ошибающихся в 4 раза чаще.
В США на здравоохранение ежегодно выделяется примерно столько же, сколько на оборону (а это колоссальные деньги), в добавок они снимают колоссальные деньги с населения (медицина там платная и не дешёвая), в добавок лечение там отнюдь не лучшее в мире (далеко не лучшее и не передовое), а американская нация отнюдь не самая здоровая в мире.
Ну то есть, даже рэкетиры из 90-х не сравнятся по уровню бессовестности с американским врачами.
Это не та система, которую стоило бы хвалить.
Допустим. Но передовых методов лечения всё равно нет. Ни тебе вынашивания/печати органов с нуля, ни тебе стволовых клеток и регенерации, ни тебе омоложения тканей сенолитиками и не только, и прочих крутых вещей.
Все, что ты описал в первую очередь понадобится военным.
На гражданских вообще поебать с такими технологиями, если можешь завоевать весь мир.
А почему бы и нет? В любой стране бы и рады сэкономить на медицине. Хоть завтра перейдут на роботов и ИИ.
Скорее, в США стоило бы ожидать сопротивления, т.к., как я понял, это один из пузырей по надуванию ВВП + у них профсоюзы злые и сильные.
Японская лаборатория не впервые работает в этом направлении. В этот раз они предложили метод AB-MCTS – он позволяет объединять размышления нескольких моделей на инференсе, и тем самым повышать точность итоговых ответов.
Это как у людей. Одна светлая голова – хорошо, а две – лучше. В данном случае Sakana объединили Gemini 2.5 Pro, o4-mini и DeepSeek-R1-0528.
И посмотрите на график: на ARC-AGI-2 вместе они выбивают результаты гораздо лучше, чем каждая из них по отдельности.
Код, кстати, выложили в опенсорс, так что можно поиграться
Блог https://sakana.ai/ab-mcts/
GitHub https://github.com/SakanaAI/treequest
Статья https://arxiv.org/abs/2503.04412