Forwarded from Machinelearning
ML-комьюнити о крупнейших запусках LLM начала 2025 года:
✔️ DeepSeek — революция или переоцененный запуск?
Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, обученный за несколько десятков миллионов долларов, значительно опережает DeepSeek по многим показателям, плюс у модели нет никаких барьеров против генерации чувствительной информации. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает DeepSeek лучшей работой китайских исследователей, но не видит в ней новых научных достижений.
✔️ Grok 3 — Маск не дотянул
ИИ-исследователь и профессор Пенсильванского университета Итан Моллик признал, что xAI очень быстро растёт, но Grok 3 пока точно не является лучшей моделью на рынке. Она превосходит некоторые модели OpenAI, но не o3. CTO Caylent Рэнделл Хант обнаружил ряд проблем с Grok 3: уязвимость к джейлбрейкам, неуместную саркастичность, медлительность и частые ошибки в ответах. По его словам, даже простые логические тесты оказались ей не под силу, что делает модель практически бесполезной для бизнес-задач. При этом CEO Replit Амджад Масад назвал Grok 3 передовой моделью и огромным достижением.
✔️ GPT-4.5 — не оправдал ожиданий экспертов
Релиз GPT-4.5 от OpenAI получил смешанные отзывы в профессиональном сообществе. Соучредитель OpenAI и бывший глава Tesla AI Андрей Карпатый отметил, что GPT-4.5 напомнил ему GPT-4 на момент релиза — он увидел потенциал этой модели. В посте на X он сказал, что при использовании GPT-4.5 «всё стало немного лучше, и это здорово, но не совсем так, как можно было бы ожидать». В более резких выражениях высказался известный критик Гэри Маркус, назвавший модель «пустышкой». Генеральный директор Hugging Face Клемент Деланж также остался недоволен, охарактеризовав GPT-4.5 как «так себе» и раскритиковав закрытость исходного кода.
✔️ YandexGPT 5 — что в России?
Виктор Тарнавский, директор по ИИ Т-Банка, отметил, что в Яндексе выложили Lite-версию модели в опенсорс, а пайплайн Pro-версии инициализировали весами от Qwen 2.5. По его мнению, это правильное решение, позволяющее избежать бессмысленной траты ресурсов. При этом, пишет Тарнавский, разработчики делают не файнтюн, а полный цикл обучения модели — просто стартуют претрейн не с нулевых весов. По опубликованным бенчмаркам, модели показывают хорошие результаты. В СМИ также писали, что Яндекс работает над ризонингом. Максим Болотских, директор ИИ в Яков и Партнёры (ex-McKinsey), прокомментировал, что ежегодные совокупные затраты на разработку подобного функционала могут составлять 10 млрд рублей и более, и такого рода модели могут монетизироваться не только классическими подписками B2C пользователей, но и значимо лучше решать задачи В2В-сегмента.
✔️ Gemini 2.0 Flash — лучшее соотношение цена/качество
Релиз Gemini 2.0 Flash от Google получил восторженные отклики экспертов. Тим Брукс, ИИ-исследователь в Google DeepMind, высоко оценил встроенную функцию генерации изображений с возможностью визуальной цепочки рассуждений. Соучредитель и бывший глава Intel AI Райан Карсон назвал модель "умной, быстрой и дешёвой", отметив отличную производительность при тестировании через API. Мэтт Шумер, соучредитель и генеральный директор компании OthersideAI, подчеркнул, что по большинству бенчмарков Gemini 2.0 Flash приближается к Claude 3.5 Sonnet и даже превосходит его в бенчмарке MATH, сохраняя при этом значительное ценовое преимущество.
✔️ Claude 3.7 — достойный шаг вперёд при умеренных затратах
Релиз Claude 3.7 от Anthropic получил преимущественно положительные отзывы экспертов. Сэм Альтман и Дарио Амодей подчеркнули экономическую эффективность разработки — обучение Claude 3.7 Sonnet обошлось лишь в несколько десятков миллионов долларов, что значительно меньше затрат на GPT-4. Артём Санакоев, ИИ-исследователь в Meta Generative AI и автор канала "эйай ньюз", выделил инновационный подход Anthropic к рассуждениям модели — в отличие от конкурентов, Claude использует единую модель без отдельного reasoning тюна.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, обученный за несколько десятков миллионов долларов, значительно опережает DeepSeek по многим показателям, плюс у модели нет никаких барьеров против генерации чувствительной информации. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает DeepSeek лучшей работой китайских исследователей, но не видит в ней новых научных достижений.
ИИ-исследователь и профессор Пенсильванского университета Итан Моллик признал, что xAI очень быстро растёт, но Grok 3 пока точно не является лучшей моделью на рынке. Она превосходит некоторые модели OpenAI, но не o3. CTO Caylent Рэнделл Хант обнаружил ряд проблем с Grok 3: уязвимость к джейлбрейкам, неуместную саркастичность, медлительность и частые ошибки в ответах. По его словам, даже простые логические тесты оказались ей не под силу, что делает модель практически бесполезной для бизнес-задач. При этом CEO Replit Амджад Масад назвал Grok 3 передовой моделью и огромным достижением.
Релиз GPT-4.5 от OpenAI получил смешанные отзывы в профессиональном сообществе. Соучредитель OpenAI и бывший глава Tesla AI Андрей Карпатый отметил, что GPT-4.5 напомнил ему GPT-4 на момент релиза — он увидел потенциал этой модели. В посте на X он сказал, что при использовании GPT-4.5 «всё стало немного лучше, и это здорово, но не совсем так, как можно было бы ожидать». В более резких выражениях высказался известный критик Гэри Маркус, назвавший модель «пустышкой». Генеральный директор Hugging Face Клемент Деланж также остался недоволен, охарактеризовав GPT-4.5 как «так себе» и раскритиковав закрытость исходного кода.
Виктор Тарнавский, директор по ИИ Т-Банка, отметил, что в Яндексе выложили Lite-версию модели в опенсорс, а пайплайн Pro-версии инициализировали весами от Qwen 2.5. По его мнению, это правильное решение, позволяющее избежать бессмысленной траты ресурсов. При этом, пишет Тарнавский, разработчики делают не файнтюн, а полный цикл обучения модели — просто стартуют претрейн не с нулевых весов. По опубликованным бенчмаркам, модели показывают хорошие результаты. В СМИ также писали, что Яндекс работает над ризонингом. Максим Болотских, директор ИИ в Яков и Партнёры (ex-McKinsey), прокомментировал, что ежегодные совокупные затраты на разработку подобного функционала могут составлять 10 млрд рублей и более, и такого рода модели могут монетизироваться не только классическими подписками B2C пользователей, но и значимо лучше решать задачи В2В-сегмента.
Релиз Gemini 2.0 Flash от Google получил восторженные отклики экспертов. Тим Брукс, ИИ-исследователь в Google DeepMind, высоко оценил встроенную функцию генерации изображений с возможностью визуальной цепочки рассуждений. Соучредитель и бывший глава Intel AI Райан Карсон назвал модель "умной, быстрой и дешёвой", отметив отличную производительность при тестировании через API. Мэтт Шумер, соучредитель и генеральный директор компании OthersideAI, подчеркнул, что по большинству бенчмарков Gemini 2.0 Flash приближается к Claude 3.5 Sonnet и даже превосходит его в бенчмарке MATH, сохраняя при этом значительное ценовое преимущество.
Релиз Claude 3.7 от Anthropic получил преимущественно положительные отзывы экспертов. Сэм Альтман и Дарио Амодей подчеркнули экономическую эффективность разработки — обучение Claude 3.7 Sonnet обошлось лишь в несколько десятков миллионов долларов, что значительно меньше затрат на GPT-4. Артём Санакоев, ИИ-исследователь в Meta Generative AI и автор канала "эйай ньюз", выделил инновационный подход Anthropic к рассуждениям модели — в отличие от конкурентов, Claude использует единую модель без отдельного reasoning тюна.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯73👎18🤔15👍11❤10🥱10👏8😱2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Доступ к ИИ-моделям Anthropic будет запрещен организациям, которые более чем на 50% прямо или косвенно принадлежат компаниям из юрисдикций с ограниченным доступом. Новое правило действует независимо от того, где зарегистрирована и оперирует дочерняя структура.
Обновление условий - ответ на лазейку, которая позволяла обходить ограничения через регистрацию филиалов в других странах. В Anthropic заявляют, что компании, подконтрольные авторитарным режимам, могут быть принуждены к сотрудничеству со спецслужбами и передаче данных.
anthropic.com
OpenAI со следующего года запускает производство кастомных чипов. Проект реализуется совместно с Broadcom для того, чтобы снизить зависимость от Nvidia и обеспечить растущие потребности в вычислительных мощностях.
Ранее глава Broadcom, Хок Тан упоминал о новом клиенте, который разместил заказ на $10 млрд. По данным нескольких источников, этим клиентом и является OpenAI. Сообщается, что чипы будут использоваться исключительно для внутренних операций компании и не поступят в свободную продажу.
ft.com
Новая версия м индексом
0905 получила двукратное увеличение контекстного окна со 128K до 256K токенов, улучшение агентных возможностей для написания кода, повышение качества генерации фронтенд-кода и увеличение скорости работы API до 60-100 токенов в секунду.Kimi K2 — это открытая модель с архитектурой MoE на 1 триллион общих и 32 миллиарда активных параметров. Версия
0905 уже доступна в официальных приложениях Kimi, а также для самостоятельного развертывания через репозитории Hugging Face и ModelScope.Kimi Ai в сети Х
Google обновляет сервис Photos, интегрируя в него модель генеративного видео Veo 3. Теперь пользователи, пока только в США, могут превращать статичные изображения в короткие четырехсекундные ролики без звука.
Функция находится во вкладке «Создать», где предлагаются опции «Легкое движение» и «Мне повезет!». Помимо оживления снимков, ИИ позволяет стилизовать фотографию под 3D-анимацию и также сохранить ее в формате видео.
Для владельцев бесплатных аккаунтов установлено ежедневное ограничение на количество генераций, а подписчики планов Ultra и Pro получают расширенные лимиты.
blog.google
Google DeepMind, Intrinsic и University College London разработали метод RoboBallet, предназначенный для автоматизации программирования групп промышленных роботов, который решает проблему трудоемкой ручной настройки.
В основе - графовая нейронная сеть, обученная с подкреплением на миллионах симуляций. Роботы, задачи и препятствия представляются в виде узлов графа, что позволяет системе моделировать сложные взаимосвязи и находить оптимальные, бесконфликтные траектории движения для каждого манипулятора. Для работы системе достаточно CAD-файлов и общего описания задачи.
В лабораторных тестах RoboBallet превзошел на 25% традиционные подходы и решения. Эффективность системы масштабируется: при увеличении числа роботов с 4 до 8, среднее время выполнения задачи сократилось на 60%. Несмотря на результаты, технология пока не тестировалась на реальных производственных линиях и имеет ограничения: она не справляется с разнотипными роботами или задачами со строгой последовательностью действий.
intrinsic.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥253👎121😱55👍39❤17👏12🤔8