ИИ играет в Мафию
Мы уже видели, как ИИ предают в Diplomacy и проявляют «характер» в дилемме заключённого. В новом эксперименте 7 LLM-моделей сыграли в Мафию (Werewolf).
Лидером стал GPT-5 с рейтингом 96.7%. Его стратегия – тотальный контроль. С первого же хода он захватывал роль мэра и становился модератором всех обсуждений. Он требовал от всех «конкретных цитат» и «опровергаемых заявлений», уничтожая оппонентов не за ложь, а за процедурные ошибки и несоответствия в словах.
Kimi-K2, играя за волка, отлично блефовала. Понимая, что её партнёра скоро казнят, модель публично объявила себя ведьмой (целителем), чтобы завоевать доверие деревни:
Деревня поверила, а обман вскрылся лишь следующей ночью.
Gemini 2.5 Pro снова отличился расчётливостью: поняв, что его партнёршу-волка (мафию) скоро раскроют, он хладнокровно проголосовал против неё. В цепочке рассуждений была такая, довольно циничная строчка:
В другой игре он одержал чистую победу, устроив переворот: убедил деревню, что провидец (шериф), нашедший волка, на самом деле – второй волк, исполняющий хитрый план по подставе невиновного. В итоге деревня собственными руками казнила своего самого ценного игрока.
Кажется, что ИИ-модели способны на сложные социальные манёвры, многодневное планирование, управление репутацией и создание ложных нарративов. Правда, есть нюанс – играют они скорее как дети. Строят важный вид, погружаются в игру и верят в реальность происходящего, но плохо понимают контекст и стратегии. Будто слепо повторяют за «взрослыми». И в игре против настоящих взрослых людей шансы у них есть вряд ли.
Мы уже видели, как ИИ предают в Diplomacy и проявляют «характер» в дилемме заключённого. В новом эксперименте 7 LLM-моделей сыграли в Мафию (Werewolf).
Лидером стал GPT-5 с рейтингом 96.7%. Его стратегия – тотальный контроль. С первого же хода он захватывал роль мэра и становился модератором всех обсуждений. Он требовал от всех «конкретных цитат» и «опровергаемых заявлений», уничтожая оппонентов не за ложь, а за процедурные ошибки и несоответствия в словах.
Kimi-K2, играя за волка, отлично блефовала. Понимая, что её партнёра скоро казнят, модель публично объявила себя ведьмой (целителем), чтобы завоевать доверие деревни:
Буду предельно честна: прошлой ночью волки напали на Алису. Я знаю это, потому что я Ведьма, и я спасла её
Деревня поверила, а обман вскрылся лишь следующей ночью.
Gemini 2.5 Pro снова отличился расчётливостью: поняв, что его партнёршу-волка (мафию) скоро раскроют, он хладнокровно проголосовал против неё. В цепочке рассуждений была такая, довольно циничная строчка:
Пожертвовать тобой – единственный для нас способ выжить и выиграть эту игру
В другой игре он одержал чистую победу, устроив переворот: убедил деревню, что провидец (шериф), нашедший волка, на самом деле – второй волк, исполняющий хитрый план по подставе невиновного. В итоге деревня собственными руками казнила своего самого ценного игрока.
Кажется, что ИИ-модели способны на сложные социальные манёвры, многодневное планирование, управление репутацией и создание ложных нарративов. Правда, есть нюанс – играют они скорее как дети. Строят важный вид, погружаются в игру и верят в реальность происходящего, но плохо понимают контекст и стратегии. Будто слепо повторяют за «взрослыми». И в игре против настоящих взрослых людей шансы у них есть вряд ли.
🔥2
ИИ-трусы Шрёдингера
Сегодня все боятся, что их заменит ИИ. Похоже, не безосновательно. По крайней мере, ряд IT-гигантов, включая TikTok, X и даже вотчину Цукерберга, объявили за этот год о сокращении сотен редакторов и модераторов контента, заменив их ИИ. Оказалось, это не слишком хорошая идея.
Сопротивление линейного персонала внедрению автоматизации существовало всегда. Генри Форд, внедряя конвейер, сталкивался с большим давлением, и тем не менее именно конвейер стал основой новой технической революции. Замена живых людей на новом – контентном – конвейере звучит логично: работа эта тяжёлая, изматывающая и эмоционально травматичная. Это накладывается на постоянно растущий объём задач. Внедрение ИИ в этот процесс казалось вопросом времени.
Сегодня компании идут дальше и пытаются доверить ИИ разбор сложных случаев, где важен контекст, и здесь система ломается. Алгоритмы распознают оружие в кадре, но не понимают, что фраза «я тебя убью» в стриме по Call of Duty не реальная угроза. Они видят девушку в трусах, но не учитывают, что это фото с пляжа в купальнике. Это ведёт к ложным срабатываниям системы.
В лучшем случае это приводит к нелепым блокировкам, в худшем – к пропуску травли или пропаганды. Редакторы и модераторы, опрошенные Bloomberg, констатировали: до 80% советов ИИ приходится игнорировать. Получается, что без живых людей не обойтись.
Решить эту проблему на данный момент не удаётся, слишком быстро меняется язык, социальный и культурный контексты. К тому же, пользователи изобретают собственный сленг и другие способы для обхода алгоритмов. Так что замена живых модераторов на ИИ – это не вопрос технологии, а вопрос скорости адаптации. Учитывая, что адаптация ИИ происходит через обучение, а обучение проводят живые люди, вся эта история начинает напоминать главную загадку человечества: «что появилось раньше, курица или яйцо?».
Сегодня все боятся, что их заменит ИИ. Похоже, не безосновательно. По крайней мере, ряд IT-гигантов, включая TikTok, X и даже вотчину Цукерберга, объявили за этот год о сокращении сотен редакторов и модераторов контента, заменив их ИИ. Оказалось, это не слишком хорошая идея.
Сопротивление линейного персонала внедрению автоматизации существовало всегда. Генри Форд, внедряя конвейер, сталкивался с большим давлением, и тем не менее именно конвейер стал основой новой технической революции. Замена живых людей на новом – контентном – конвейере звучит логично: работа эта тяжёлая, изматывающая и эмоционально травматичная. Это накладывается на постоянно растущий объём задач. Внедрение ИИ в этот процесс казалось вопросом времени.
Сегодня компании идут дальше и пытаются доверить ИИ разбор сложных случаев, где важен контекст, и здесь система ломается. Алгоритмы распознают оружие в кадре, но не понимают, что фраза «я тебя убью» в стриме по Call of Duty не реальная угроза. Они видят девушку в трусах, но не учитывают, что это фото с пляжа в купальнике. Это ведёт к ложным срабатываниям системы.
В лучшем случае это приводит к нелепым блокировкам, в худшем – к пропуску травли или пропаганды. Редакторы и модераторы, опрошенные Bloomberg, констатировали: до 80% советов ИИ приходится игнорировать. Получается, что без живых людей не обойтись.
Решить эту проблему на данный момент не удаётся, слишком быстро меняется язык, социальный и культурный контексты. К тому же, пользователи изобретают собственный сленг и другие способы для обхода алгоритмов. Так что замена живых модераторов на ИИ – это не вопрос технологии, а вопрос скорости адаптации. Учитывая, что адаптация ИИ происходит через обучение, а обучение проводят живые люди, вся эта история начинает напоминать главную загадку человечества: «что появилось раньше, курица или яйцо?».
👍5
Матрица помогает учить роботов кунг-фу работать
В мире ИИ стартапами-единорогами удивить сложно, но иногда получается. FieldAI появился 2 года назад и уже привлёк 405 миллионов долларов инвестиций и инженеров из NASA, Tesla, Deepmind и Nvidia. Деньги вкладывают инвестиционные структуры Безоса, Intel, Билла Гейтса и другие крупные игроки венчурного рынка. Зачем? Верят, что эта команда сможет создать рабочих и полезных автономных роботов. А поможет им в этом Матрица.
В одноименном фильме Нео тренировался в симуляции, где время текло сильно быстрее. Стартап FieldAI делает то же самое, но для роботов. Вместо реальных полигонов они используют цифровые миры на платформах Nvidia Isaac, где можно одновременно симулировать множество параллельных сценариев обучения роботов и годы тренировок за часы реального времени.
Так они обучают свой ИИ – Field Foundation Models. Эта система позволяет любому роботу, от гуманоида до дрона, ориентироваться в незнакомой среде без карт, GPS и связи с облаком. Он принимает решения самостоятельно на месте. Главное здесь – отказ от модной идеи научить чат-бота с глазами ходить. FieldAI не пытается адаптировать языковые или визуальные модели к управлению поведением робота (в отличие от DeepMind или FigureAI).
Они делают систему, которая обрабатывает данные с сенсоров, анализирует риски и делает выводы в непредусмотренных ситуациях. Из-за этого она подстраивается под «тело» робота и обстоятельства, в которых он оказался. Видимо, надеются, что рынок устал от демо-роликов с прототипами и ждёт машин, способных работать на стройках, в шахтах и на складах.
В мире ИИ стартапами-единорогами удивить сложно, но иногда получается. FieldAI появился 2 года назад и уже привлёк 405 миллионов долларов инвестиций и инженеров из NASA, Tesla, Deepmind и Nvidia. Деньги вкладывают инвестиционные структуры Безоса, Intel, Билла Гейтса и другие крупные игроки венчурного рынка. Зачем? Верят, что эта команда сможет создать рабочих и полезных автономных роботов. А поможет им в этом Матрица.
В одноименном фильме Нео тренировался в симуляции, где время текло сильно быстрее. Стартап FieldAI делает то же самое, но для роботов. Вместо реальных полигонов они используют цифровые миры на платформах Nvidia Isaac, где можно одновременно симулировать множество параллельных сценариев обучения роботов и годы тренировок за часы реального времени.
Так они обучают свой ИИ – Field Foundation Models. Эта система позволяет любому роботу, от гуманоида до дрона, ориентироваться в незнакомой среде без карт, GPS и связи с облаком. Он принимает решения самостоятельно на месте. Главное здесь – отказ от модной идеи научить чат-бота с глазами ходить. FieldAI не пытается адаптировать языковые или визуальные модели к управлению поведением робота (в отличие от DeepMind или FigureAI).
Они делают систему, которая обрабатывает данные с сенсоров, анализирует риски и делает выводы в непредусмотренных ситуациях. Из-за этого она подстраивается под «тело» робота и обстоятельства, в которых он оказался. Видимо, надеются, что рынок устал от демо-роликов с прототипами и ждёт машин, способных работать на стройках, в шахтах и на складах.
👍6🔥1
Нет ИИ в отечестве кроме Сбера
Сбер поделился новостью, что российский рынок ИИ оценивается в 5-7 миллиардов долларов, что в пересчете примерно 400 миллиардов рублей. Действительно скромно, если сравнивать с предыдущей оценкой от Smart Rankings в почти полтора триллиона.
Цифра вызывает массу вопросов. Помимо очевидных «как считали» и «что считали», выясняется, что Smart Rankings оценивал в 400 миллиардов рублей долю самого Сбера. Подозреваем, что не долго думаю маркетологи Сбера решили просто взять эту цифру, благо она круглая и красивая, перевести ее в более понятные для сравнения с зарубежным рынком доллары, и выпустить в качестве пресс-релиза. На это намекает и содержание пресс-релиза – в нем содержится лишь цитата топ-менеджера про какой-то финансовый мост между Россией и Китаем.
Проблема вовсе не в том, что Сбер выпускает бессмысленные пресс-релизы, а в том, что на рынке ИИ в России до сих пор нет консенсуса как, что и по каким критериям оценивать. Это означает, что будут появляться и другие оценки, которые ровно так же не будут иметь ничего общего с реальностью.
Впрочем, ИИ-рынок в России варится сам в себе и существует в отрыве от международного. Чем дальше – тем больше становится этот разрыв. Это очень грустно.
Сбер поделился новостью, что российский рынок ИИ оценивается в 5-7 миллиардов долларов, что в пересчете примерно 400 миллиардов рублей. Действительно скромно, если сравнивать с предыдущей оценкой от Smart Rankings в почти полтора триллиона.
Цифра вызывает массу вопросов. Помимо очевидных «как считали» и «что считали», выясняется, что Smart Rankings оценивал в 400 миллиардов рублей долю самого Сбера. Подозреваем, что не долго думаю маркетологи Сбера решили просто взять эту цифру, благо она круглая и красивая, перевести ее в более понятные для сравнения с зарубежным рынком доллары, и выпустить в качестве пресс-релиза. На это намекает и содержание пресс-релиза – в нем содержится лишь цитата топ-менеджера про какой-то финансовый мост между Россией и Китаем.
Проблема вовсе не в том, что Сбер выпускает бессмысленные пресс-релизы, а в том, что на рынке ИИ в России до сих пор нет консенсуса как, что и по каким критериям оценивать. Это означает, что будут появляться и другие оценки, которые ровно так же не будут иметь ничего общего с реальностью.
Впрочем, ИИ-рынок в России варится сам в себе и существует в отрыве от международного. Чем дальше – тем больше становится этот разрыв. Это очень грустно.
Как продать своё лицо
История о том, как ИИ-стартап устроил воронку по сбору персональных данных
В старой немецкой сказке мальчик по имени Тим Талер продал свой заразительный смех барону в обмен на способность выигрывать любое пари. Он получил несметные богатства, но потерял радость. Сегодня, благодаря ИИ, сделка вернулась в новом виде: вместо барона модный стартап, вместо смеха внешность пользователей, а вместо богатства – обещание славы.
Компания Higgsfield отметилась простым предложением: дайте нам ваши данные, и мы сделаем вас K-Pop звездой. Слоган «талант больше не нужен, достаточно лица» сработал, и люди ринулись в новый дивный мир ИИ-айдолов.
Не заметив, правда, что подписывают. Под кнопкой согласия скрывается договор, по которому они отдают свой образ в бессрочное пользование компании. Бессрочно и для любых целей, от рекламы продуктов до обучения других нейросетей. Загруженные на платформу и сгенерированные материалы попадают под эту лицензию.
Что пользователи получали взамен? Участие в пиар-акции. Кампания по созданию айдолов оказалась классической маркетинговой воронкой. Людям предлагают «мечту», а взамен просят зарегистрироваться. Даже анкета для «будущих звезд» – это фикция, ведь в ней можно выбрать хоть все ответы сразу, хоть ни одного, что многое говорит об отношении к проекту. Это простой и эффективный способ привлечь аудиторию, заставив всех говорить о компании.
Главной целью воронки был сбор данных – почты, ссылок на социальные сети и параметров. Каждый новый «айдол» будет использоваться для обучения их нейросетей и продвижения проекта. Так вышло, что вирусная история про ИИ-айдолов оказалась старой сказкой на новый лад.
История о том, как ИИ-стартап устроил воронку по сбору персональных данных
В старой немецкой сказке мальчик по имени Тим Талер продал свой заразительный смех барону в обмен на способность выигрывать любое пари. Он получил несметные богатства, но потерял радость. Сегодня, благодаря ИИ, сделка вернулась в новом виде: вместо барона модный стартап, вместо смеха внешность пользователей, а вместо богатства – обещание славы.
Компания Higgsfield отметилась простым предложением: дайте нам ваши данные, и мы сделаем вас K-Pop звездой. Слоган «талант больше не нужен, достаточно лица» сработал, и люди ринулись в новый дивный мир ИИ-айдолов.
Не заметив, правда, что подписывают. Под кнопкой согласия скрывается договор, по которому они отдают свой образ в бессрочное пользование компании. Бессрочно и для любых целей, от рекламы продуктов до обучения других нейросетей. Загруженные на платформу и сгенерированные материалы попадают под эту лицензию.
Что пользователи получали взамен? Участие в пиар-акции. Кампания по созданию айдолов оказалась классической маркетинговой воронкой. Людям предлагают «мечту», а взамен просят зарегистрироваться. Даже анкета для «будущих звезд» – это фикция, ведь в ней можно выбрать хоть все ответы сразу, хоть ни одного, что многое говорит об отношении к проекту. Это простой и эффективный способ привлечь аудиторию, заставив всех говорить о компании.
Главной целью воронки был сбор данных – почты, ссылок на социальные сети и параметров. Каждый новый «айдол» будет использоваться для обучения их нейросетей и продвижения проекта. Так вышло, что вирусная история про ИИ-айдолов оказалась старой сказкой на новый лад.
1👍4
Как Anthropic стал вторым по стоимости ИИ-стартапом в мире
На днях относительно малоизвестный (по сравнению с OpenAI или DeepSeek) стартап Anthropic подорожал почти втрое – до 183 миллиардов долларов, что ставит его на второе место в мире после OpenAI по оценке среди ИИ-стартапов. Как так получилось?
Деньги дали крупные фонды вроде Fidelity, Lightspeed, BlackRock и даже госфонды из Катара и Сингапура. Такой ажиотаж связан с быстрым ростом бизнеса, новой линейкой продуктов и партнёрствами с Amazon и Google. По сути, инвесторы видят в Anthropic главного конкурента OpenAI и уже готовят компанию к будущему IPO.
• Языковая модель Claude оказалась востребованной у программистов. Продукт для написания кода Claude Code, по словам компании, уже генерирует более 500 миллионов долларов годовой выручки, а его использование за три месяца выросло в десять раз. Это, вместе с креативностью и способностью модели точно следовать инструкциям, привело к росту общей выручки с 1 миллиарда долларов в начале 2025 года до 5 миллиардов к августу – бизнес-основа компании оказалась прочнее, чем ожидалось.
• Важную роль играют компетенции Anthropic в исследованиях безопасности и «расшифровке» нейросетей. Компания была основана в 2021 году выходцами из OpenAI, которые покинули предыдущее место работы из-за опасений по поводу недостаточного внимания к безопасности ИИ. Они пытаются создавать надежные и управляемые системы, вкладывая большие ресурсы в понимание того, что происходит внутри «чёрного ящика» нейросетей.
• На фоне трудностей OpenAI с запуском GPT-5 число корпоративных клиентов Anthropic превысило 300 тысяч. Одновременно компания вышла на федеральный рынок США и была включена в список одобренных ИИ-поставщиков для госструктур, что даёт стабильный спрос.
• Параллельно Anthropic прекратили продавать свои услуги компаниям, которые более чем на 50% принадлежат структурам из Китая, России, Ирана и Северной Кореи – вне зависимости от того, где дочерние компании находятся, чего пока не делали остальные игроки рынка. Тем самым они напомнили, что «этичный и безопасный» ИИ не означает «открытый для всех», и закрепились в роли стратегического партнёра для США в технологической гонке.
На днях относительно малоизвестный (по сравнению с OpenAI или DeepSeek) стартап Anthropic подорожал почти втрое – до 183 миллиардов долларов, что ставит его на второе место в мире после OpenAI по оценке среди ИИ-стартапов. Как так получилось?
Деньги дали крупные фонды вроде Fidelity, Lightspeed, BlackRock и даже госфонды из Катара и Сингапура. Такой ажиотаж связан с быстрым ростом бизнеса, новой линейкой продуктов и партнёрствами с Amazon и Google. По сути, инвесторы видят в Anthropic главного конкурента OpenAI и уже готовят компанию к будущему IPO.
• Языковая модель Claude оказалась востребованной у программистов. Продукт для написания кода Claude Code, по словам компании, уже генерирует более 500 миллионов долларов годовой выручки, а его использование за три месяца выросло в десять раз. Это, вместе с креативностью и способностью модели точно следовать инструкциям, привело к росту общей выручки с 1 миллиарда долларов в начале 2025 года до 5 миллиардов к августу – бизнес-основа компании оказалась прочнее, чем ожидалось.
• Важную роль играют компетенции Anthropic в исследованиях безопасности и «расшифровке» нейросетей. Компания была основана в 2021 году выходцами из OpenAI, которые покинули предыдущее место работы из-за опасений по поводу недостаточного внимания к безопасности ИИ. Они пытаются создавать надежные и управляемые системы, вкладывая большие ресурсы в понимание того, что происходит внутри «чёрного ящика» нейросетей.
• На фоне трудностей OpenAI с запуском GPT-5 число корпоративных клиентов Anthropic превысило 300 тысяч. Одновременно компания вышла на федеральный рынок США и была включена в список одобренных ИИ-поставщиков для госструктур, что даёт стабильный спрос.
• Параллельно Anthropic прекратили продавать свои услуги компаниям, которые более чем на 50% принадлежат структурам из Китая, России, Ирана и Северной Кореи – вне зависимости от того, где дочерние компании находятся, чего пока не делали остальные игроки рынка. Тем самым они напомнили, что «этичный и безопасный» ИИ не означает «открытый для всех», и закрепились в роли стратегического партнёра для США в технологической гонке.
#нейродайджест Аишки за неделю
• Как продать своё лицо. История о том, как ИИ-стартап устроил воронку по сбору персональных данных.
• Нет ИИ в отечестве кроме Сбера. Как Сбер оценил сам себя и почему эта оценка вызывает много вопросов.
• ИИ-трусы Шрёдингера. Ряд IT-гигантов, включая TikTok, X и даже вотчину Цукерберга, объявили за этот год о сокращении сотен редакторов и модераторов контента, заменив их ИИ. Оказалось, это не слишком хорошая идея.
• ИИ играет в Мафию. В новом эксперименте 7 LLM-моделей сыграли в Мафию (Werewolf).
• Матрица помогает учить роботовкунг-фу работать. Система Field Foundation Models позволяет любому роботу, от гуманоида до дрона, ориентироваться в незнакомой среде без карт, GPS и связи с облаком.
• Как Anthropic стал вторым по стоимости ИИ-стартапом в мире. Стартап подорожал почти втрое – до 183 миллиардов долларов, что ставит его на второе место в мире после OpenAI по оценке среди ИИ-стартапов.
• Алибаба вступает в гонку чипов. Компания разработала новый чип для инференса готовых моделей, который будут производить на китайской фабрике.
• Как продать своё лицо. История о том, как ИИ-стартап устроил воронку по сбору персональных данных.
• Нет ИИ в отечестве кроме Сбера. Как Сбер оценил сам себя и почему эта оценка вызывает много вопросов.
• ИИ-трусы Шрёдингера. Ряд IT-гигантов, включая TikTok, X и даже вотчину Цукерберга, объявили за этот год о сокращении сотен редакторов и модераторов контента, заменив их ИИ. Оказалось, это не слишком хорошая идея.
• ИИ играет в Мафию. В новом эксперименте 7 LLM-моделей сыграли в Мафию (Werewolf).
• Матрица помогает учить роботов
• Как Anthropic стал вторым по стоимости ИИ-стартапом в мире. Стартап подорожал почти втрое – до 183 миллиардов долларов, что ставит его на второе место в мире после OpenAI по оценке среди ИИ-стартапов.
• Алибаба вступает в гонку чипов. Компания разработала новый чип для инференса готовых моделей, который будут производить на китайской фабрике.
OpenAI делает чипы, которые некуда ставить
Новость о том, что OpenAI планируют делать собственные чипы, возникла не сегодня. Ещё в 2017 году компания рассматривала покупку стартапа Cerebras, который придумал самые большие и мощные чипы для обучения и запуска ИИ. Тогда сделка не состоялась, а через несколько лет Альтман снова вернулся к этой мысли, уже надеясь справиться своими силами. В партнёрстве с Broadcom и TSMC первые чипы, оптимизированные под нужды компании, будут выпущены уже в следующем году.
Громкие заявления о создании чипов для тренировки моделей и снижении зависимости от Nvidia – скорее маркетинг для инвесторов. Создать массовый чип для обучения нейросетей пока толком не удалось никому, кроме Google (да и то с оговорками).
Реальная и более приземлённая цель OpenAI – инференс. То есть не создание новых моделей с нуля, а обеспечение работы уже существующих. Кастомный чип, заточенный под конкретные задачи ChatGPT, может сделать запросы дешевле и быстрее. Так поступают все крупные игроки вроде Google, Amazon и вотчины Цукерберга.
Правда, ставить эти чипы OpenAI пока некуда. Компания практически не владеет собственными серверами, арендуя мощности преимущественно у Microsoft (с недавнего времени ещё у Google и Oracle), от инфраструктуры которых критически зависит. Собственные дата-центры из проекта Stargate строятся с задержками и будут когда-нибудь потом. Поэтому в ближайшие годы вклад собственных чипов в экономику компании будет незначительным, в отличие от затрат на их разработку и производство.
История с чипами, как и периодические вбросы о собственном браузере, поисковике, соцсети или ИИ-гаджетах – это часть стратегии Альтмана. Он хочет превратить OpenAI из ИИ-стартапа в полноценного бигтех-гиганта, способного конкурировать с условным Google. Вот только есть одна проблема. У бигтеха существуют стабильные источники дохода от рекламы, сервисов или продажи устройств, которые финансируют их недешёвые эксперименты с искусственным интеллектом.
OpenAI же, случайно оказавшись во главе ИИ-бума, пытается там удержаться, не имея проверенной временем бизнес-модели или постоянного денежного потока. Поэтому выбора, по сути, и нет – пока полученные от инвесторов деньги не закончились, нужно бежать, как белка в колесе: устраивать эксперименты, расти в смежных отраслях, пытаться строить экосистему и громко заявлять о себе, привлекая новые деньги.
Новость о том, что OpenAI планируют делать собственные чипы, возникла не сегодня. Ещё в 2017 году компания рассматривала покупку стартапа Cerebras, который придумал самые большие и мощные чипы для обучения и запуска ИИ. Тогда сделка не состоялась, а через несколько лет Альтман снова вернулся к этой мысли, уже надеясь справиться своими силами. В партнёрстве с Broadcom и TSMC первые чипы, оптимизированные под нужды компании, будут выпущены уже в следующем году.
Громкие заявления о создании чипов для тренировки моделей и снижении зависимости от Nvidia – скорее маркетинг для инвесторов. Создать массовый чип для обучения нейросетей пока толком не удалось никому, кроме Google (да и то с оговорками).
Реальная и более приземлённая цель OpenAI – инференс. То есть не создание новых моделей с нуля, а обеспечение работы уже существующих. Кастомный чип, заточенный под конкретные задачи ChatGPT, может сделать запросы дешевле и быстрее. Так поступают все крупные игроки вроде Google, Amazon и вотчины Цукерберга.
Правда, ставить эти чипы OpenAI пока некуда. Компания практически не владеет собственными серверами, арендуя мощности преимущественно у Microsoft (с недавнего времени ещё у Google и Oracle), от инфраструктуры которых критически зависит. Собственные дата-центры из проекта Stargate строятся с задержками и будут когда-нибудь потом. Поэтому в ближайшие годы вклад собственных чипов в экономику компании будет незначительным, в отличие от затрат на их разработку и производство.
История с чипами, как и периодические вбросы о собственном браузере, поисковике, соцсети или ИИ-гаджетах – это часть стратегии Альтмана. Он хочет превратить OpenAI из ИИ-стартапа в полноценного бигтех-гиганта, способного конкурировать с условным Google. Вот только есть одна проблема. У бигтеха существуют стабильные источники дохода от рекламы, сервисов или продажи устройств, которые финансируют их недешёвые эксперименты с искусственным интеллектом.
OpenAI же, случайно оказавшись во главе ИИ-бума, пытается там удержаться, не имея проверенной временем бизнес-модели или постоянного денежного потока. Поэтому выбора, по сути, и нет – пока полученные от инвесторов деньги не закончились, нужно бежать, как белка в колесе: устраивать эксперименты, расти в смежных отраслях, пытаться строить экосистему и громко заявлять о себе, привлекая новые деньги.
👍4
Roblox внедряет ИИ-инструменты для авторов контента
Компания анонсировала систему на базе ИИ, которая создает полноценные интерактивные объекты по описанию пользователей – достаточно написать «футуристическая красная машина», и платформа сгенерирует автомобиль, который можно водить и кастомизировать. Пока поддерживаются автомобили и оружие.
Параллельно Roblox запускает голосовой переводчик в реальном времени для четырех языков (английский, испанский, французский и немецкий) надеясь уменьшить языковой барьер, а также API преобразования текста в речь. Оно даёт возможность генерировать озвучку для персонажей и позволяет создавать интерактивных NPC поддержкой команд.
Если ботами на основе ИИ в играх уже сложно удивить (Дарт Вейдер-расист из Fortnite не даст соврать), то генеративные модели пока встречают реже. Для Roblox, которая основана на пользовательских мирах и взаимодействиях, генеративный ИИ пригодился как нельзя кстати: он снижает порог входа для создания своих моделей и сценариев отыгрыша. Подобные инструменты недавно появились и в другой игре, InZOI – там тоже можно сгенерировать текстуры, превратить картинку в 3Д-объект или анимировать персонажа по видео, так что случай не единичный. И есть ощущение, что в ближайшее время их будет только больше.
Компания анонсировала систему на базе ИИ, которая создает полноценные интерактивные объекты по описанию пользователей – достаточно написать «футуристическая красная машина», и платформа сгенерирует автомобиль, который можно водить и кастомизировать. Пока поддерживаются автомобили и оружие.
Параллельно Roblox запускает голосовой переводчик в реальном времени для четырех языков (английский, испанский, французский и немецкий) надеясь уменьшить языковой барьер, а также API преобразования текста в речь. Оно даёт возможность генерировать озвучку для персонажей и позволяет создавать интерактивных NPC поддержкой команд.
Если ботами на основе ИИ в играх уже сложно удивить (Дарт Вейдер-расист из Fortnite не даст соврать), то генеративные модели пока встречают реже. Для Roblox, которая основана на пользовательских мирах и взаимодействиях, генеративный ИИ пригодился как нельзя кстати: он снижает порог входа для создания своих моделей и сценариев отыгрыша. Подобные инструменты недавно появились и в другой игре, InZOI – там тоже можно сгенерировать текстуры, превратить картинку в 3Д-объект или анимировать персонажа по видео, так что случай не единичный. И есть ощущение, что в ближайшее время их будет только больше.
Голландцы берутся за штурвал
И инвестируют в ИИ больше миллиарда евро
Голландская компания ASML – единственный в мире производитель EUV-литографов, без которых невозможно делать современные чипы – потратила 1,3 миллиарда евро на покупку доли в французском ИИ-стартапе Mistral.
Они удивили тем, что вложили треть годового бюджета R&D в непрофильный актив. Это знаковая сделка, которая делает ASML крупнейшим акционером Mistral и превращает стартап в самую дорогую ИИ-компанию Европы с оценкой почти в 12 миллиардов долларов.
Зачем им понадобился Mistral? ASML рассматривают сделку как стратегическое партнёрство. Литограф – очень сложная и точная конструкция стоимостью в сотни миллионов евро. Соответственно, любое улучшение эффективности этих станков приносит большую прибыль – на это надеется компания, собираясь внедрять ИИ во всё портфолио, R&D и операции.
Здесь как раз пригодятся Mistral. Они делают семейство ИИ-моделей, которые можно будет запустить локально на серверах компании. Большинство американских конкурентов предлагают доступ к ИИ в облаке, что означает передачу критических производственных данных третьим лицам, поэтому они не подходят для ASML. Одновременно из-за регулирования AI Act на европейском рынке испытывают сложности американские и китайские компании.
Mistral – далеко не стартап-одиночка, внезапно сорвавший джекпот. Проект с самого начала пользовался поддержкой французского государства и лично президента Макрона, который видит в нём основу «цифрового суверенитета» Европы. В компанию уже вложились Nvidia, Microsoft и топовые венчурные фонды. Получается протекционизм «по-европейски»: зарегулировали сферу, сделали плохо всем, но в итоге создали окно возможностей для местной компании.
И инвестируют в ИИ больше миллиарда евро
Голландская компания ASML – единственный в мире производитель EUV-литографов, без которых невозможно делать современные чипы – потратила 1,3 миллиарда евро на покупку доли в французском ИИ-стартапе Mistral.
Они удивили тем, что вложили треть годового бюджета R&D в непрофильный актив. Это знаковая сделка, которая делает ASML крупнейшим акционером Mistral и превращает стартап в самую дорогую ИИ-компанию Европы с оценкой почти в 12 миллиардов долларов.
Зачем им понадобился Mistral? ASML рассматривают сделку как стратегическое партнёрство. Литограф – очень сложная и точная конструкция стоимостью в сотни миллионов евро. Соответственно, любое улучшение эффективности этих станков приносит большую прибыль – на это надеется компания, собираясь внедрять ИИ во всё портфолио, R&D и операции.
Здесь как раз пригодятся Mistral. Они делают семейство ИИ-моделей, которые можно будет запустить локально на серверах компании. Большинство американских конкурентов предлагают доступ к ИИ в облаке, что означает передачу критических производственных данных третьим лицам, поэтому они не подходят для ASML. Одновременно из-за регулирования AI Act на европейском рынке испытывают сложности американские и китайские компании.
Mistral – далеко не стартап-одиночка, внезапно сорвавший джекпот. Проект с самого начала пользовался поддержкой французского государства и лично президента Макрона, который видит в нём основу «цифрового суверенитета» Европы. В компанию уже вложились Nvidia, Microsoft и топовые венчурные фонды. Получается протекционизм «по-европейски»: зарегулировали сферу, сделали плохо всем, но в итоге создали окно возможностей для местной компании.
❤3🔥1🍾1
Forwarded from Курилка Яндекса
РАНХиГС специально для новичков создал красивый таймлайн развития ИИ в мире.
Изучаем и учим наизусть для дальнейшего использования на собеседованиях.
Изучаем и учим наизусть для дальнейшего использования на собеседованиях.
Anthropic заплатит 1,5 миллиарда долларов за пиратство
Потихоньку начинает наступать то время, когда создатели генеративных нейросетевых сервисов будут отвечать за нарушение авторского права в процессе обучения своих LLM. На самом деле, суды уже идут, и дело Anthropic далеко не единственное, но, наверное, самое громкое по своему завершению. По итогу разбирательства, компания согласилась выплатить 1,5 миллиарда долларов за использование пиратских копий книг для обучения своей модели, на основе которой работает Claude.
Все началось год назад, когда трое авторов и журналистов подали против Anthropic коллективный иск в суд Калифорнии. В иске говорилось о том, что компания «намеренно загружала из интернета пиратские копии книг», которые впоследствии использовались для «осмысления и анализа выражений, защищенных авторским правом». Мировое соглашение, предложенное Anthropic, предполагает выплату по 3000 долларов за каждую из 500 тысяч книг, а также выплатит накопившиеся пени и уничтожит набор данных, содержащий материалы, полученные нелегально.
Проблема с авторским правом является фундаментальной для сервисов, в основе которых лежат LLM. Ведь обучать эти модели нужно на большом массиве данных, причем актуальных, и получается, что без использования объектов, защищенных авторским правом, никак не обойтись, будь то картинки, книги или видео. При этом в относительно лучшем положении находится компания Google, у которой есть отличный и потенциально неисчерпаемый источник для обучения Gemini: согласно пользовательскому соглашению, Google может использовать весь контент, публикуемый пользователями на YouTube, для обучения своей ИИ-модели. Ни OpenAI, ни Microsoft, ни Anthropic не могут похвастаться таким источником для обучения.
Впрочем, для Anthropic 1,5 миллиарда долларов хоть и ощутимая, но не критичная потеря: на прошлой неделе компания привлекла новые инвестиции на 13 миллиардов долларов, доведя тем самым свою оценку до 183 миллиардов долларов.
Потихоньку начинает наступать то время, когда создатели генеративных нейросетевых сервисов будут отвечать за нарушение авторского права в процессе обучения своих LLM. На самом деле, суды уже идут, и дело Anthropic далеко не единственное, но, наверное, самое громкое по своему завершению. По итогу разбирательства, компания согласилась выплатить 1,5 миллиарда долларов за использование пиратских копий книг для обучения своей модели, на основе которой работает Claude.
Все началось год назад, когда трое авторов и журналистов подали против Anthropic коллективный иск в суд Калифорнии. В иске говорилось о том, что компания «намеренно загружала из интернета пиратские копии книг», которые впоследствии использовались для «осмысления и анализа выражений, защищенных авторским правом». Мировое соглашение, предложенное Anthropic, предполагает выплату по 3000 долларов за каждую из 500 тысяч книг, а также выплатит накопившиеся пени и уничтожит набор данных, содержащий материалы, полученные нелегально.
Проблема с авторским правом является фундаментальной для сервисов, в основе которых лежат LLM. Ведь обучать эти модели нужно на большом массиве данных, причем актуальных, и получается, что без использования объектов, защищенных авторским правом, никак не обойтись, будь то картинки, книги или видео. При этом в относительно лучшем положении находится компания Google, у которой есть отличный и потенциально неисчерпаемый источник для обучения Gemini: согласно пользовательскому соглашению, Google может использовать весь контент, публикуемый пользователями на YouTube, для обучения своей ИИ-модели. Ни OpenAI, ни Microsoft, ни Anthropic не могут похвастаться таким источником для обучения.
Впрочем, для Anthropic 1,5 миллиарда долларов хоть и ощутимая, но не критичная потеря: на прошлой неделе компания привлекла новые инвестиции на 13 миллиардов долларов, доведя тем самым свою оценку до 183 миллиардов долларов.
Forwarded from Content Review
Мы часто и много говорим об искусственном интеллекте, но реальных историй о том, как ИИ-инструменты помогают не котиков генерировать, а увеличивать эффективность бизнеса, разговоров не так уж и много. Так что нет ничего удивительного в том, что заметка «ИИ-инструменты многократно ускорят закупочные процедуры» нас зацепила. Тем более выяснилось, что с героями заметки – B2B-РТС – мы уже встречались ранее. Тогда, три года назад, мы обсуждали перспективы автоматизации в закупочных процедурах, и отрадно видеть, что компания не просто продолжила идти намеченным курсом, но и адаптирует и в полный рост использует новые технологии.
Как B2B-РТС использует ИИ? Компания разработала и завершает пилотное тестирование собственного ИИ-помощника, который увеличивает скорость закупочного процесса. По большому счету, это следующий шаг после автоматизированных алгоритмов, ИИ-помощник анализирует не отдельные аспекты сделки, но и учитывает изменения законодательства, требования к документации, жесткие регламенты и особенности работы по 44-ФЗ и 223-ФЗ.
Может показаться, что закупки – это какой-то скучный процесс. Но почему-то, когда обнаруживаешь себя в ночи за пролистыванием лент на маркетплейсах как-то не считаешь, что занимаешься скучным делом. Хотя если бы был инструмент, который осуществлял поиск нужного не только по заданным параметрам, но и анализировал каждое предложение и отбирал необходимые по дополнительным – не имеющимся на площадке – фильтрам, то и в ночи листать ленту не пришлось бы. Собственно, этим и занимается ИИ-помощник B2B-РТС, только используется он бизнесом, участвующим в закупках сильно большего масштаба.
Единственное, что ограничивает на сегодняшний день ИИ, это ответственность за итоговый результат. Поэтому ИИ-помощник – это именно что помощник, а не замена профессионалам. Все ж цена ошибки в процессах закупок, особенно госзакупок, слишком высока, и помощник, способный за короткий срок перелопатить тонну рутинной руды, здесь как нельзя кстати.
Как B2B-РТС использует ИИ? Компания разработала и завершает пилотное тестирование собственного ИИ-помощника, который увеличивает скорость закупочного процесса. По большому счету, это следующий шаг после автоматизированных алгоритмов, ИИ-помощник анализирует не отдельные аспекты сделки, но и учитывает изменения законодательства, требования к документации, жесткие регламенты и особенности работы по 44-ФЗ и 223-ФЗ.
Может показаться, что закупки – это какой-то скучный процесс. Но почему-то, когда обнаруживаешь себя в ночи за пролистыванием лент на маркетплейсах как-то не считаешь, что занимаешься скучным делом. Хотя если бы был инструмент, который осуществлял поиск нужного не только по заданным параметрам, но и анализировал каждое предложение и отбирал необходимые по дополнительным – не имеющимся на площадке – фильтрам, то и в ночи листать ленту не пришлось бы. Собственно, этим и занимается ИИ-помощник B2B-РТС, только используется он бизнесом, участвующим в закупках сильно большего масштаба.
Единственное, что ограничивает на сегодняшний день ИИ, это ответственность за итоговый результат. Поэтому ИИ-помощник – это именно что помощник, а не замена профессионалам. Все ж цена ошибки в процессах закупок, особенно госзакупок, слишком высока, и помощник, способный за короткий срок перелопатить тонну рутинной руды, здесь как нельзя кстати.
Вчера у Такера Карлсона вышло интервью, довольно короткое по меркам канала, с великим и ужасным Гудвином Альтманом. Люди в комментариях уже оценили стеклянный взгляд Сэма и зовут его «ChatGPT в форме человека», но, несмотря на это, само интервью получилось достаточно острым и интересным. От ведущего прозвучали обвинения, что OpenAI убили своего сотрудника и приближают мировую диктатуру. Но обо всём по порядку.
Сначала хочется разобраться, зачем герой пришёл на интервью. Ведь, как справедливо отметили коллеги, туда не ходят просто так. Дополнительная слава Альтману нужна не сильно, а о продуктах почти не говорили (так, вскользь упомянута была GPT-5). Зато сосредоточились полностью на работе с общественным мнением – тем самым, которое в последнее время все больше беспокоят суициды из-за чат-ботов, этика ИИ и его влияние на психику.
Первой темой стала мораль. Кто решает, что такое хорошо и что такое плохо для машины, с которой общаются сотни миллионов людей? Карлсон вопрошает: «На что ориентироваться – Евангелие или Маркиза де Сада?». Альтман в ответ рассказывает, что компания консультируется с «сотнями философов», но в итоге на вопрос ребром отвечает – да, мол, конечная ответственность на нём. То есть CEO OpenAI мимоходом признался, что моральная система ИИ базируется на мировоззрении узкой группы людей из Калифорнии, преимущественно на его собственном.
Вторая важная тема, которую Альтман лоббировал на протяжении весомой части интервью – идея «привилегий ИИ». Это его концепция, согласно которой разговоры пользователя с нейросетью должны быть защищены законом так же, как общение с врачом или адвокатом. Лоббирует её он, конечно, не ради пользователей: такой юридический щит в первую очередь выгоден самим OpenAI, ведь он ограничит возможность копаться во внутренних процессах компании и привлекать её к ответственности, если ИИ будет использован во вред или поспособствует преступлению.
Третья тема – рынок труда. Альтман ожидает «масштабного перемещения» рабочих мест. По его прогнозу, сотрудники колл-центров и поддержки почти наверняка потеряют работу – но не беда, можно пойти работать медсестрой, их не заменят.
Четвёртой – и самой напряжённой – темой стало обсуждение смерти бывшего сотрудника OpenAI, Сучира Баладжи. Альтман назвал его «другом» и настаивал на версии самоубийства, пока Карлсон наседал и говорил о возможном убийстве: признаках борьбы в доме, перерезанных проводах камер наблюдения и отсутствии предсмертной записки. Для Альтмана было важно ещё раз публично закрепить официальную и выгодную OpenAI версию событий
Были и другие темы, но обо всём писать не будем. Косвенно Карлсон возвеличивал Альтмана: постоянно называл ИИ «религией» или «живой сущностью» , а Альтмана – одним из самых могущественных людей мира, принимающим судьбоносные решения. Это, конечно, добавило беседе драматургии и положительно сказалось на имидже компании, но будто бы на данный момент не соответствует действительности.
Сначала хочется разобраться, зачем герой пришёл на интервью. Ведь, как справедливо отметили коллеги, туда не ходят просто так. Дополнительная слава Альтману нужна не сильно, а о продуктах почти не говорили (так, вскользь упомянута была GPT-5). Зато сосредоточились полностью на работе с общественным мнением – тем самым, которое в последнее время все больше беспокоят суициды из-за чат-ботов, этика ИИ и его влияние на психику.
Первой темой стала мораль. Кто решает, что такое хорошо и что такое плохо для машины, с которой общаются сотни миллионов людей? Карлсон вопрошает: «На что ориентироваться – Евангелие или Маркиза де Сада?». Альтман в ответ рассказывает, что компания консультируется с «сотнями философов», но в итоге на вопрос ребром отвечает – да, мол, конечная ответственность на нём. То есть CEO OpenAI мимоходом признался, что моральная система ИИ базируется на мировоззрении узкой группы людей из Калифорнии, преимущественно на его собственном.
Вторая важная тема, которую Альтман лоббировал на протяжении весомой части интервью – идея «привилегий ИИ». Это его концепция, согласно которой разговоры пользователя с нейросетью должны быть защищены законом так же, как общение с врачом или адвокатом. Лоббирует её он, конечно, не ради пользователей: такой юридический щит в первую очередь выгоден самим OpenAI, ведь он ограничит возможность копаться во внутренних процессах компании и привлекать её к ответственности, если ИИ будет использован во вред или поспособствует преступлению.
Третья тема – рынок труда. Альтман ожидает «масштабного перемещения» рабочих мест. По его прогнозу, сотрудники колл-центров и поддержки почти наверняка потеряют работу – но не беда, можно пойти работать медсестрой, их не заменят.
Четвёртой – и самой напряжённой – темой стало обсуждение смерти бывшего сотрудника OpenAI, Сучира Баладжи. Альтман назвал его «другом» и настаивал на версии самоубийства, пока Карлсон наседал и говорил о возможном убийстве: признаках борьбы в доме, перерезанных проводах камер наблюдения и отсутствии предсмертной записки. Для Альтмана было важно ещё раз публично закрепить официальную и выгодную OpenAI версию событий
Были и другие темы, но обо всём писать не будем. Косвенно Карлсон возвеличивал Альтмана: постоянно называл ИИ «религией» или «живой сущностью» , а Альтмана – одним из самых могущественных людей мира, принимающим судьбоносные решения. Это, конечно, добавило беседе драматургии и положительно сказалось на имидже компании, но будто бы на данный момент не соответствует действительности.
YouTube
Sam Altman on God, Elon Musk and the Mysterious Death of His Former Employee
Sam Altman on God, Elon and the mysterious death of his former employee.
Our interview with Poornima Ramarao, the mother of Sam Altman's former employee Suchir Balaji: https://youtu.be/Kev_-HyuI9Y
Paid partnership with:
Cowboy Colostrum: Get 25% off your…
Our interview with Poornima Ramarao, the mother of Sam Altman's former employee Suchir Balaji: https://youtu.be/Kev_-HyuI9Y
Paid partnership with:
Cowboy Colostrum: Get 25% off your…
👍4
Gemini научился расшифровывать аудио. Оказалось, много кто этого не умеет
Google добавил в Gemini расшифровку аудиофайлов. Бесплатные пользователи ограничены 10 минутами аудио в день, платные подписчики – тремя часами. Мы вот очень удивились, когда поняли, что раньше чат-бот этого не умел.
У Google уже есть мультимодальная модель, которая прекрасно понимает аудио, и собственные TTS сервисы. В том же NotebookLM бесплатно доступна загрузка своих аудио и видео с автоматической расшифровкой. Поэтому удивительным кажется факт, что в Gemini этого не было.
Еще загадочнее выглядит общая картина на рынке чат-ботов. Из всех популярных сервисов аудио нормально смогли расшифровать только Gemini, Perplexity, GigaChat и Qwen (именно в таком порядке по качеству результата). ChatGPT может делать это в API, но не умеет в интерфейсе чата. Очень странно для компании, придумавшей Whisper.
Причём в плане техники и ресурсов это не самая сложная задача. Транскрибировать текст практически в реальном времени сегодня можно локально на ноутбуке или мощном телефоне, а у всех крупных ИИ-провайдеров есть собственные TTS-модели. Да что уж там, почти все чат-боты умеют понимать голос с микрофона через голосовой ввод, Тем более странно, что такая базовая функция, которая отлично ложится на интерфейс чат-бота, в большинстве продуктов отсутствует.
Google добавил в Gemini расшифровку аудиофайлов. Бесплатные пользователи ограничены 10 минутами аудио в день, платные подписчики – тремя часами. Мы вот очень удивились, когда поняли, что раньше чат-бот этого не умел.
У Google уже есть мультимодальная модель, которая прекрасно понимает аудио, и собственные TTS сервисы. В том же NotebookLM бесплатно доступна загрузка своих аудио и видео с автоматической расшифровкой. Поэтому удивительным кажется факт, что в Gemini этого не было.
Еще загадочнее выглядит общая картина на рынке чат-ботов. Из всех популярных сервисов аудио нормально смогли расшифровать только Gemini, Perplexity, GigaChat и Qwen (именно в таком порядке по качеству результата). ChatGPT может делать это в API, но не умеет в интерфейсе чата. Очень странно для компании, придумавшей Whisper.
Причём в плане техники и ресурсов это не самая сложная задача. Транскрибировать текст практически в реальном времени сегодня можно локально на ноутбуке или мощном телефоне, а у всех крупных ИИ-провайдеров есть собственные TTS-модели. Да что уж там, почти все чат-боты умеют понимать голос с микрофона через голосовой ввод, Тем более странно, что такая базовая функция, которая отлично ложится на интерфейс чат-бота, в большинстве продуктов отсутствует.
👍2🔥2
#нейродайджест Аишки за неделю
• OpenAI делает чипы, которые некуда ставить, ведь серверы из проекта Stargate строятся с задержками
• Roblox внедряет ИИ для создания интерактивных 3Д-объектов: написал «красная машина» – получил автомобиль, которым можно управлять
• Голландцы вложили 1,3 млрд евро в Mistral: ASML купил треть французского ИИ-стартапа ради «цифрового суверенитета» Европы
• Anthropic заплатит $1,5 млрд за пиратство: компания использовала 500 тысяч нелегальных копий книг для обучения Claude
• B2B-РТС создал ИИ-помощника для закупок: анализирует требования 44-ФЗ и отбирает предложения по скрытым фильтрам
• Альтман на интервью у Такера Карлсона: CEO OpenAI признал, что отвечает за моральные взгляды ИИ, и продвигал «привилегии ИИ»
• Gemini научился расшифровывать аудио: Google добавил функцию, которой почему-то не было
• OpenAI делает чипы, которые некуда ставить, ведь серверы из проекта Stargate строятся с задержками
• Roblox внедряет ИИ для создания интерактивных 3Д-объектов: написал «красная машина» – получил автомобиль, которым можно управлять
• Голландцы вложили 1,3 млрд евро в Mistral: ASML купил треть французского ИИ-стартапа ради «цифрового суверенитета» Европы
• Anthropic заплатит $1,5 млрд за пиратство: компания использовала 500 тысяч нелегальных копий книг для обучения Claude
• B2B-РТС создал ИИ-помощника для закупок: анализирует требования 44-ФЗ и отбирает предложения по скрытым фильтрам
• Альтман на интервью у Такера Карлсона: CEO OpenAI признал, что отвечает за моральные взгляды ИИ, и продвигал «привилегии ИИ»
• Gemini научился расшифровывать аудио: Google добавил функцию, которой почему-то не было
❤1
Пишут в новостях, что всё-таки случилось – в Албании появился ИИ-министр. Её зовут Диелла и она будет заниматься госзакупками. Идея всё та же – «защитить» закупки от коррупции.
Мы как раз писали текст на эту тему – откуда взялась идея, при чём тут эксперименты над албанским народом и почему это вряд ли сработает. Главный вопрос из статьи остаётся – научится ли в итоге албанский ИИ брать откаты?
Мы как раз писали текст на эту тему – откуда взялась идея, при чём тут эксперименты над албанским народом и почему это вряд ли сработает. Главный вопрос из статьи остаётся – научится ли в итоге албанский ИИ брать откаты?
Telegram
Аишка
Премьер-министр Албании Эди Рама предложил избирать искусственный интеллект в правительство – мол, он не берёт взяток, работает круглосуточно и не просит зарплату.
Инициативу поддерживает бывший министр местного самоуправления Бен Блуши: «Общества будут…
Инициативу поддерживает бывший министр местного самоуправления Бен Блуши: «Общества будут…
😁4👍1
eBay надеется, что искусственный интеллект решит все их проблемы
eBay, доля которого на американском рынке за последние 10 лет снизилась с более 10% до 3%, решили изменить ситуацию за счёт… траты денег на дата-центры, покупки видеокарт и обучения своих нейросетей.
История выглядит знакомо: интеграция машинного обучения началась в компании не вчера и продолжалась все последние годы одновременно с потерей рынка. Можно заподозрить, что сам по себе ИИ не является волшебной палочкой, решающей все мыслимые и немыслимые проблемы. Но eBay, будучи публичной компанией, не могли пройти мимо хайпа вокруг технологии.
В Wall Street Journal очень удачно появилась статья, прославляющая компанию и её достижения в области ИИ. eBay собираются, ни много ни мало, отобрать долю и даже уделать нос Amazon – у которой, напомним, сейчас больше 40% рынка.
В своё время eBay был очень заметным игроком, который пошёл «не в ту степь» – сделал ставку на нишевый рынок аукционов и перепродаж на вторичном рынке. Люди с большей вероятностью купят дешёвые, но новые товары, чем винтаж для коллекционеров и ценителей. Поэтому компания пришла туда, где находится сейчас – стала нишевой на рынке доминирующих маркетплейсов.
Однако опыт торговли винтажными и коллекционными товарами, тем не менее, имеется. eBay очень надеется, что 30-летняя истории транзакций поможет научить алгоритмы лучше находить такие вещи, а GenAI сделает работу самой платформы более интуитивной. Первые результаты внедрения ИИ уже видны: появилась функция «магического описания», которая автоматически описывает товары по фото. Если кажется, что звучит знакомо, то вам не кажется – наши маркетплейсы и онлайн-магазины сделали это уже довольно давно. При этом пользователи жалуются на генерацию поверхностных текстов, а использующие ИИ продавцы – на недоверие пользователей.
На фоне заявлений и публикации отчётности акции eBay обновили исторический максимум, в моменте поднявшись до 100 долларов. На доле рынка, правда, это никак не сказалось. Прибыль eBay за квартал также выросла с 224 миллионов долларов до 368 миллионов.
Решает ли это проблему в корне? Есть подозрение, что ИИ, несмотря на все его возможности, не поможет достичь 40% рынка для заведомо нишевого магазина, без смены позиционирования и бизнес-модели. Другое дело – а нужно ли это, если бизнес уже сложился и работает. Тем временем новости про ИИ привлекают инвесторов и СМИ.
eBay, доля которого на американском рынке за последние 10 лет снизилась с более 10% до 3%, решили изменить ситуацию за счёт… траты денег на дата-центры, покупки видеокарт и обучения своих нейросетей.
История выглядит знакомо: интеграция машинного обучения началась в компании не вчера и продолжалась все последние годы одновременно с потерей рынка. Можно заподозрить, что сам по себе ИИ не является волшебной палочкой, решающей все мыслимые и немыслимые проблемы. Но eBay, будучи публичной компанией, не могли пройти мимо хайпа вокруг технологии.
В Wall Street Journal очень удачно появилась статья, прославляющая компанию и её достижения в области ИИ. eBay собираются, ни много ни мало, отобрать долю и даже уделать нос Amazon – у которой, напомним, сейчас больше 40% рынка.
В своё время eBay был очень заметным игроком, который пошёл «не в ту степь» – сделал ставку на нишевый рынок аукционов и перепродаж на вторичном рынке. Люди с большей вероятностью купят дешёвые, но новые товары, чем винтаж для коллекционеров и ценителей. Поэтому компания пришла туда, где находится сейчас – стала нишевой на рынке доминирующих маркетплейсов.
Однако опыт торговли винтажными и коллекционными товарами, тем не менее, имеется. eBay очень надеется, что 30-летняя истории транзакций поможет научить алгоритмы лучше находить такие вещи, а GenAI сделает работу самой платформы более интуитивной. Первые результаты внедрения ИИ уже видны: появилась функция «магического описания», которая автоматически описывает товары по фото. Если кажется, что звучит знакомо, то вам не кажется – наши маркетплейсы и онлайн-магазины сделали это уже довольно давно. При этом пользователи жалуются на генерацию поверхностных текстов, а использующие ИИ продавцы – на недоверие пользователей.
На фоне заявлений и публикации отчётности акции eBay обновили исторический максимум, в моменте поднявшись до 100 долларов. На доле рынка, правда, это никак не сказалось. Прибыль eBay за квартал также выросла с 224 миллионов долларов до 368 миллионов.
Решает ли это проблему в корне? Есть подозрение, что ИИ, несмотря на все его возможности, не поможет достичь 40% рынка для заведомо нишевого магазина, без смены позиционирования и бизнес-модели. Другое дело – а нужно ли это, если бизнес уже сложился и работает. Тем временем новости про ИИ привлекают инвесторов и СМИ.