OpenAI запускают агента Operator

Упрощает рутину: от бронирования столика или покупки билетов в браузере до более сложного ассистирования.

🖥️ https://www.youtube.com/live/CSE77wAdDLg?si=-ZZQJ-zCByXW3NIB

2 нейронки от китайского режима подряд

Сначала deepseek, теперь qwen2.5-max. Холодная ии война

Deep Research от OpenAI

Автоматизация исследования. Наверняка помнишь себя, гуглящую, сидящую на форумах, пересматривающую видео в поисках ответа. Благодаря Deep Research можно делегировать это GPT.

По сути это эволюция медленного мышления (chain-of-thought), которое мы наблюдали в o1 и о3 с тюном (o3 fine-tune) в строну работы с поисковиком и экстракции и обработки найденой информации.



Трансляция началась:
https://youtu.be/jv-lpIsnLOo

🤯 Я сейчас не шучу, Дональд Трамп сгенерировал видео и выложил на своей платформе Truth Social. Какая же это дичь..

https://truthsocial.com/@realDonaldTrump/posts/114068387897265338

Трансляция GPT-4.5

Pro — скоро
Plus юзеры — следующая неделя

Основная мысль: очень много претрейна (на нескольких датацентрах), что дало возможность получить лучшую unsupervised модель, они уже прогнали supervised-fine-tune и rlfh, получив отличные результаты базовой нон-ризонинг модели, и намекнули, что потенциальная новая ризонинг модель на базе GPT-4.5 может быть еще лучше, что логично.

https://www.youtube.com/live/cfRYp0nItZ8?si=QdHB5-bcFJd7KLq3

Подписчик пишет, что уже получил доступ к GPT-4.5 в подписке plus

https://chatgpt.com/?model=gpt-4-5

🦙 Meta представила Llama 4 — новую линейку MoE-моделей с рекордным качеством и контекстом до 10M токенов

Llama 4 — это эволюция в экосистеме LLM от Meta. Модели построены на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE).

Основные модели:

🦅 Llama 4 Scout
— 17B активных параметров, 16 экспертов, 109B total
— Умещается в один NVIDIA H100 (в Int4)
— 10M context length (!), pre/post-trained на 256K
— Лучшая модель в классе для long-context reasoning, codebase QA, multi-doc summarization
— iRoPE: архитектура с interleaved attention без positional embeddings
— Превосходит Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite и Mistral 3.1

🚁 Llama 4 Maverick
— 17B активных, 128 экспертов, 400B total
— Бьёт GPT-4o, Gemini 2.0 Flash, близко к DeepSeek v3.1 на reasoning/coding
— ELO 1417 на LMArena (experimental chat version)
— Превосходный trade-off между качеством и затратами
— Построен через codistillation от Behemoth

🐘 Llama 4 Behemoth (preview)
— 288B активных, 16 экспертов, ~2T total
— Лучший performance на STEM-бенчмарках (GPQA Diamond, MATH-500)
— Использован как teacher для Scout и Maverick
— Обновлённая RL-инфраструктура и curriculum RL с динамическим фильтром сложности


🔬 Техдетали:

• Pretraining: 30T+ токенов (в 2× больше, чем у Llama 3), FP8 precision, early fusion мультимодальности (текст+видео+изображения)
• Post-training: новый pipeline → lightweight SFT → online RL → lightweight DPO (обучены на 200+ языках , включая визуальные задачи на 48 изображениях)


🔗 Доступны для скачивания: llama.com и Hugging Face

Стрим: Новые reasoning модели от OpenAI o3 и o4-mini

— добавили возможность работать с изображениями (модель может смотреть на разные части изображения, и обрабатывать их используя утилиты python)

https://www.youtube.com/live/sq8GBPUb3rk?si=yIrS0pSPTko_Y1wo