здесь едим каждый раз, когда проезжаем. отличная американская еда. встретили девочку из Монголии, она здесь работает официантом по программе Work and Travel. Узнала русскую речь, почти братья))) Правда по английски она говорит лучше, чем по русски.

Следующее место реально другая планета. Были там, но под закат, не хватило времени.

Конечно, хочется все время делиться красотами, но если часто, это будет оверлоад.

Попросил в бургер 2 котлеты. Повар положил 3 в подарок. Видимо потому что мы монгольской девочкий нашли общий язык, что мясо это все + я сказал, что мы уже были здесь. Очень приятно.

Специально для вас - девушка из Монголии записала короткое приветствие.

Бургеры были настолько огромными, что съесть не смогли, взяли с собой. Похоже это на весь день. В США вообще порции экстремально огромные - для обжор.

Завтра ( по Сиэттлу) разберу запросы, потерпите. Мы два дня ехали, и за 3 км до лагеря в 21:00 закрыли дорогу из за пожара. Здорово? У нас облом на 4 дня резервации. Нам еще повезло, а тем кто там уже был - срочная эвакуакция. Это, конечно, своего рода кайф, потому что приключение, правда на 4 дня пришлось корректировать места ночлега. А когда все предсказуемо - то скучно. К счастью, здесь с booking.com все решается быстро.

У вас уже появился режим "Учимсо вместе" в chatGPT?

Вместо того чтобы давать ответы, он действует как репетитор - задает наводящие вопросы и пошагово разбирает проблемы.

Персонализированное обучение по методу Сократа?
https://techcrunch.com/2025/07/07/chatgpt-is-testing-a-mysterious-new-feature-called-study-together/

@cgevent

Очень хорошая сводная таблица по основным видеогенераторам на replicate.

Там две таблицы, одна по деньгам, разрешениям, фпс и даже скорости генерации.
А вторая - по фичам. Там, например, видно, у кого есть такая штука как image-to-video (end frame) или subject references.

Поизучайте..

https://replicate.com/blog/compare-ai-video-models

@cgevent

Вышел доклад от François Chollet, который я слушал ещё 3 недели назад в Сан-Франциско на YC AI Startup School.

Это, кстати, был один из 3 самых интересных докладов (другие два - это Карпатый и Chelsea Finn).

В докладе Шолле показывает, что до AGI нам еще далековато, что существующие бенчи слишком простые, и показывает свой новый бенч ARC-AGI-2. На новом бенче средний человек набирает 60%, а команда из нескольких — 100%. В то время как o3-high выбивает только 6.5%, а Claude Opus 4 (Thinking 16K) - 8.6%. Показывая, что пропасть между лучшими LLM и человеком тут огромная.

Старый ARC-AGI-1 продержался пять лет, потому что он был вызовом для обычных LLM, которые хороши в запоминании, но пасуют когда дело доходит до настоящего мышления. Ризонеры наконец-то смогли его решать (но все равно не полностью), поэтому сделали ARC-AGI-2, который опять же бьёт в самую слабую точку современных LLM — их способность к подвижному интеллекту (fluid intelligence). Он проверяет умение работать с символами, многошаговыми правилами и контекстом, где тупой перебор не работает. Шолле ожидает, что этот бенч не продержится так долго, потому что именно в ризонинге будет происходить самый быстрый прогресс в ближайшие годы.

Но ARC-2 — это не предел. Шолле уже затизерил ARC-AGI-3, который должен выйти в 2026 году. Он будет ещё жёстче — бенчмарк будет построен в виде интерактивных игр, требующих от ИИ ставить цели и по-настоящему адаптироваться, а не подбирать решение грубой силой. Фокус этого бенча — эффективность обучения, сравнимую с человеческой. Системы должны будут не просто решить задачу, а сделать это быстро и с небольшим количеством примеров. ARC-3 целится в то, чтобы продержаться больше трёх лет.

В конце он объявил о создании своей новой лабы — NDEA. Их цель — строить тот самый ИИ, который нужен для настоящих прорывов: самообучающийся движок для синтеза программ, способный не на автоматизацию, а на изобретения. По сути, они хотят создать систему, которая сможет ускорять научный прогресс, а бенчмарки ARC будут для них главным мерилом успеха.

https://www.youtube.com/watch?v=5QcCeSsNRks

@ai_newz