💸 Потужний репорт по fintech

Всередині: FinTech Trends, Fintech x AI, Embedded Finance, Banks, Neobanks, Payments, Open Finance, Big Tech / Wallets, Stablecoins, Scamdemic

🤝Найгучніша угода 2024-го року в українському бізнесі. Переможницею номінації «Угода року» на премії «Підприємець року» стала Олена Кошарна.

👉Кошарна залучила $350 млн інвестицій під час війни для підтримки українського бізнесу. У портфелі Horizon – Preply, GoIT, Viseven та Creatio. Компанія супроводжувала угоду на $650 млн із придбання Datagroup-Volia і Lifecell.

Well deserved! Радий бути частиною команди Horizon Capital 😊

🔮 Цікавинка вам на подумати. Чого в США ось настільки більше, ніж у всіх інших країнах?

💭 Виступ Іллі Суцкевера на конференції NeurIPS. Про стан індустрії і що буде далі. Подивіться, там небагато, 15 хв + питання.

Заспойлерю ключовий слайд, ось тут писав про це трохи

(в принципі, більш ключовим можна назвати наступний слайд, про те що буде далі. але це вже дивіться самі. ну і не забувайте, що він підняв $1bn на побудову "superintelligence", візію якого просуває тут)

⚖ Ггг, до речі робочий юз кейс, нещодавно пропускав так один документ типу terms of service. Швидка і практично безкоштовна консультація

📈 Класний репорт з поглядом інвестора на індустрію AI від фонду Avenir Growth.

Strongly recommended

🧠 Ключове питання в індустрії AI зараз - звідки прийдуть наступні етапи покращення продуктивності мовних моделей. Якісних даних, щоб масштабувати моделі як раніше, уже не вистачає. Кидати на модель більше обчислювальних потужностей уже дорого - тестові прогони GPT-5 вже обходяться в півмільярда, а приріст продуктивності дають не такий великий.

Консенсус зараз виглядає так, що наступний приріст продуктивності принесуть розробки в напрямку test time compute - коли модель витрачає на відповідь більше часу, генеруючи багато відповідей, а потім аналізуючи їх і обираючи оптимальну. Такий собі брутфорс. Це дає значно кращі результати для завдань, які вимагають складного процесу "мислення", як от наукові дослідження. Багато хто вже встиг протестувати модель o1-mini чи o1 від OpenAI, які поки що є лідерами в цьому напрямі.

На днях вони презентувати нову модель o3, яка виглядає як якісний прогреc, а не просто кількісний. Це не "чиста" LLM, o3 використовує підходи reinforcement learning. Якщо дуже спрощено, їй показують питання і правильну відповідь, а вона підбирає, якими шляхами можна дійти до правильної відповіді, таким чином генералізуючи правильні підходи до мислення. o3 може думати десятками годин, а один запуск моделі може споживати коштувати сотні тисяч доларів обчислювальних потужностей. Але! Ця модель проходить бенчмарки, які раніше вважались непробивними для LLM, на кшталт олімпіадних задач з математики та хитрих тестів на логіку. Також ця модель набагато краще справляється з задачами з програмування.

Це дійсно big deal, адже фантастичні результати o3 на бенчмарках свідчать про те що прогрес моделей поки що не вперся в стіну. Тепер розробники всіх топових лабораторій будуть покращувати моделі з допомогою test time compute, а отже можна очікувати нових продуктових анонсів з фантастичними фічами. Рекомендую подивитись ось цей розбір від одного з моїх улюблених каналів AI Explained.

🎙 Ось цікавий подкаст з відомим критиком LLM, який розробив непробивний (на момент запису подкасту хаха) бенчмарк, про який йдеться в попередньому пості. Багато цікавого.

Зміст:
00:00:00 – The ARC benchmark
00:11:53 – Why LLMs struggle with ARC
00:19:43 – Skill vs intelligence
00:28:38 – Do we need “AGI” to automate most jobs?
00:49:11 – Future of AI progress: deep learning + program synthesis
01:01:23 – How Mike Knoop got nerd-sniped by ARC
01:09:20 – Million $ ARC Prize
01:11:16 – Resisting benchmark saturation
01:18:51 – ARC scores on frontier vs open source models
01:27:02 – Possible solutions to ARC Prize

Мені дуже подобається подкаст про AI від фонду Redpoint. З нещодавнього слухав випуск з колишнім Chief Research Officer at OpenAI. Дуже крутий дядько, приємно слухати.

Що всередині:
0:00 Intro
0:44 Debating AI Model Capabilities
0:57 Inside vs Outside Perspectives on AI Progress
1:39 Challenges in AI Pre-Training
3:02 Reinforcement Learning and Future Models
3:48 AI Progress in 2025
5:58 New Form Factors for AI Models
8:56 Reliability and Enterprise Integration
18:14 Multimodal AI and Video Models
24:05 The Future of Robotics
32:46 The Complexity of Automating Jobs with AI
34:08 AI in Startups: Tackling Boring Problems
35:33 AI's Impact on Productivity and Consultants
36:43 Traits of Top AI Researchers
40:52 The Evolution of OpenAI's Mission
46:57 The Challenges of Scaling AI
49:16 The Future of AI and Human Agency
54:47 AI in Social Sciences and Academia
1:01:15 Reflections and Future Plans
1:02:57 Quickfire