Главные новости ии.

✔️ Андрей Карпаты: “ИИ лишит человечество возможности принимать решения”

В новом интервью Андрей Карпаты рассказал, почему современные языковые модели не учатся как люди - и почему нас ждёт медленная, но неизбежная потеря контроля.

Он считает, что обучение с подкреплением и это тупиковый путь: модели не думают, а просто копируют и повторяют.

«Reinforcement learning ужасен. Просто всё, что было до него, ещё хуже.»

Андрей отмечает, что люди учатся, создавая собственные данные - размышляя, связывая новое со старым, делая выводы. LLM этого не умеют, они просто запоминают.

Главное, по его словам, впереди - не сингулярность, а тихое делегирование мышления алгоритмам.

«ИИ лишит человечество возможности принимать решения. Мы перестанем думать и выбирать сами.»

Карпаты считает, что нынешние агенты — «полное г…», а настоящего AGI стоит ждать не раньше чем через 10 лет.

Он боится не бунта машин, а того, что люди незаметно перестанут быть разумными - просто передав все решения системам, которые “знают лучше”.
Полное интервью

✔️ Epoch AI: даже GPT-5 не дотягивает до 70 % по уровню математического интеллекта

Исследователи из Epoch AI проверили, насколько современные модели действительно умеют «думать» в математике.
Они использовали тест FrontierMath - 290 задач, которые требуют не запоминания формул, а настоящего рассуждения и способности к обобщению.

Результаты оказались отрезвляющими.
Даже GPT-5, одна из самых мощных моделей на сегодня, смогла решить только 29 % задач в одном прогоне.
После 32 запусков (чтобы компенсировать случайность) показатель вырос до 46 %, но затем перестал расти.

Даже если объединить результаты десятков моделей - от ChatGPT Agent и Gemini 2.5 Deep Think до o4-mini, совокупная решаемость достигает лишь 57 %.
По оценкам авторов, даже при бесконечных попытках предел будет меньше 70 %.

Итог: несмотря на огромный прогресс, современные LLM остаются далеки от настоящего "AGI" - они всё ещё плохо справляются с глубинным рассуждением и гибким решением задач, где нужно не память, а мышление.

✔️ У современных LLM прогрессирует Brain Rot: обучение на мусорных данных вызывает деградацию интеллекта

Исследователи сообщили о тревожном эффекте - у больших языковых моделей (LLM) может развиваться “Brain Rot”, то есть постепенное «когнитивное разложение».

Причина - постоянное дообучение на низкокачественных и “вирусных” текстах из интернета, что приводит к стойкому снижению способностей к рассуждению, работе с длинным контекстом и безопасному поведению.

Главный симптом - “отсутствие мышления” (thought-skipping): модель перестаёт рассуждать шаг за шагом и начинает выдавать поверхностные ответы, а в некоторых случаях даже приобретает “тёмные” черты личности - нарциссизм, агрессию и низкую склонность к сотрудничеству.

Даже сильные методы коррекции, лишь частично устраняют последствия, что делает отбор обучающих данных ключевым фактором безопасности при развитии ИИ.
openreview

✔️ FacebookResearch представили MobileLLM-Pro - мощную языковую модель для работы на девайсах

Это компактная языковая модель (~1 млрд параметров) и несмотря на размер, она превосходит Gemma 3 1B и Llama 3.2 1B в задачах рассуждения, знаний и работы с длинным контекстом - до 128 000 токенов.

Внутри гибридное внимание (локальное + глобальное в соотношении 3:1, окно 512) это низкую задержку и экономию KV-памяти.
Подробнее

✔️ HuggingChat v2 - целый оркестр из 115 моделей под одной крышой.

Инструмент, в который встроено более 100 опенсорсных моделей от ведущих разработчиков.

Внутри: модели от OpenAI, Qwen, Google, Nvidia, DeepSeek и десятков других. Система сама выбирает оптимальную модель под конкретный запрос.
Попробовать



#news #ai #ml

⚡️ BERT is just a Single Text Diffusion Step

Любопытны пост, где автор объяснил очень простую, но мощную идею.

Он заметил, что то, что мы называем диффузией для текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT.

Как работает BERT?
В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты.
В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст.

То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова.

А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст.

Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор.

В примере:
- Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText.
- На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>,
модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз.
- После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст,
даже без автогенеративного декодера (как у GPT).

📈 Результаты
- Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный.
- Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии.
- По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only.

Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами.

Главная мысль:
BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии.
Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста.

Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе.

https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

@ai_machinelearning_big_data


#AI #Diffusion #RoBERTa #BERT #LanguageModel #MLM #Research

💡 Google запустил Skills: открыте платформу для развития навыков работы с ИИ!

На платформе представлено почти 3000 курсов, лабораторных и практических треков, охватывающих темы от основ python и машинного обучения до продвинутого MLOps, Vertex AI, Gemini и Prompt Design.

Чему можно научиться
- Встроить генеративный ИИ в свой дата-пайплайн;
- Научиться деплоить и обслуживать модели;
- Создать собственное приложение с Gemini и Streamlit;
- Пройти обучение с наставниками или в сообществе Google Cloud Innovators.

Разные уровни от новичков до тимлидов.

По завершении даже выдают сертификаты, которые можно добавить в резюме и на LinkedIn.

✔️ Начать учитьсся: https://www.skills.google/
✔️ Каталог курсов: https://www.skills.google/catalog

@ai_machinelearning_big_data

#googel #ai #freecourse

✔️ IBM совершила прорыв в квантовых вычислениях: на обычных FPGA-чипах

Всего через два дня после новости от Google - ещё один крупный квантовый прорыв.

IBM заявила, что один из её ключевых алгоритмов квантовой коррекции ошибок теперь способен работать в реальном времени на FPGA-чипах AMD, без использования экзотического оборудования.

Это делает квантовые вычисления быстрее, дешевле и ближе к практическому применению, чем ожидалось.

Алгоритм, который отслеживает и исправляет ошибки кубитов «на лету»,показал производительность в 10 раз выше необходимой, что стало важным шагом к созданию квантового компьютера Starling, запланированного на 2029 год.
Теперь IBM утверждает, что проект идёт на год впереди графика.

Исследовательская статья выйдет в понедельник.
Темп развития квантовых технологий заметно ускоряется.
reuters

✔️ Microsoft представила AI-браузер Edge - ответ на OpenAI Atlas

Через два дня после запуска OpenAI Atlas Microsoft представили обновлённый браузер Edge с новым режимом Copilot Mode. Это полноценный AI-бразуер, который понимает контекст вкладок, выполняет действия и способен продолжать проекты, используя историю пользователя.

Функция Actions позволяет голосом или через чат открывать страницы, находить нужную информацию, отписываться от рассылок и даже бронировать рестораны. Система Journeys группирует прошлую активность по темам и помогает вернуться к незавершённым задачам, предлагая логичные следующие шаги. Включение Page Context даёт Copilot доступ к истории для более точных и персонализированных ответов, однако это остаётся опциональной функцией, которую можно отключить в любой момент.

Edge также получил встроенный AI-защитник от фейковых всплывающих окон, менеджер паролей с проверкой на утечки.

Браузер уже доступен в странах, где работает Copilot, на Windows и macOS.
Microsoft

✔️ Google добавили reasoning в Google Earth

Google представила фреймворк Geospatial Reasoning на базе Gemini, который объединяет предиктивные модели и данные в единую систему анализа Земли.
Теперь ИИ способен рассуждать о реальных процессах, например, предсказывать землетрясения, оценивать риски и предлагать план эвакуации.

Система уже применяется в ВОЗ (WHO AFRO) для прогнозов вспышек холеры и у McGill & Partners для расчёта ущерба после ураганов.

Google превращает Google Earth из карты в разумный аналитический инструмент планеты.
google


✔️ Исследователи создали систему DiscoRL (Discovered Reinforcement Learning), где модель сама открыла правило обучения с подкреплением, не опираясь на человеческие алгоритмы вроде Q-Learning или PPO.

Мета-обучатель наблюдал за множеством агентов в разных средах и вывел универсальное правило обновления, которое улучшает поведение моделей без ручной настройки.
В итоге DiscoRL победил лучшие алгоритмы на Atari 57 и успешно перенёс этот навык на новые задачи.
nature

✔️ Hugging Face выпустила OpenEnv: универсальную среду для создания AI-агентов

Hugging Face открыла OpenEnv -платформуа где можно собирать, обучать и масштабировать агентов под ваши задачи.
Внутри уже есть всё: инструменты, плагины, API и поддержка обучения с подкреплением - без сторонних библиотек.

OpenEnv позволяет создавать системы, где агенты взаимодействуют, распределяют задачи и выполняют их самостоятельно.
Платформа полностью открыта и готова к использованию без ограничений.
HF

✔️ Qwen3-Max вышла в лидеры среди AI-трейдеров

На криптобенчмарке AlphaArena модели ИИ торгуют по $10 000 на площадке Hyperliquid, чтобы проверить качество торговых стратегий.
После старта, где лидировала DeepSeek V3.1, а GPT-5 показывала убыток около −39 %, Qwen3-Max обошла всех и заняла первое место.

Все участники - Qwen3-Max, DeepSeek V3.1, Claude 4.5 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 и GPT-5 — торгуют в одинаковых условиях без приватных данных, что делает тест прозрачным.
На Polymarket оценивают шансы Qwen3-Max удержать лидерство в 45 %.

Организаторы планируют расширить эксперимент на акции и другие активы и запустить инвестплатформу для AI-агентов.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml