TGViewer
Channel Public Channel
MaxRepost

MaxRepost

@maxrepost

Мои мысли про ai, медиа, рекламу, технологии и разная странная хрень, которая происходит вокруг.

😎 all reposted by Алексей Амётов

Вопросы, предложения, подводные камни? @amyot
Subscribers
1.36K
Photos
2.4K
Videos
644
Links
8.6K
Recent Posts 17 shown
Post #12338 70

Forwarded from TechSparks

Хассабис и его команда запускают институт по подготовке к AGI (по крайней мере, в некоторых аспектах) с довольно амбициозными целями мультидисциплинарных исследований.
В чем будут наши ценности и как общий ИИ изменит наши ответы на вопрос “что значит быть человеком?” Какие свои институты и политики обществу придется адаптировать к появлению AGI или вовсе перепридумать? — и прочее в том же духе.
Так толком и не определив AGI, исследователи надеются с этим разобраться в процессе и вообще полны оптимизма (что наверняка многих выбесит, предвкушаю соответствующие эмодзи в реакциях даже здесь:)
While AI can still sometimes fail at basic tasks and lacks the consistency and creativity to meet the bar of full AGI, we expect those gaps to be closed soon.


https://institute.deepmind.com/essays/introducing-the-deepmind-institute/
DeepMind Institute Introducing the DeepMind Institute The DeepMind Institute brings diverse viewpoints together to tackle society's most critical questions.
Post #12336 227

Forwarded from Мысли Рвачева

🌐 AI отбирает работу не только у людей, но и у TCP протокола.

Профессор Stanford John Ousterhout (уже emeritus) построил на этой мысли целый доклад: AI меняет привычные вещи даже на самом базовом уровне, и протокол, на котором держится весь интернет с 1970х, оказался просто не готов к новым нагрузкам.

Дело в том, что тренировка моделей - это гигантские передачи данных, где важна только пропускная способность, и тут TCP и RDMA справляются нормально. А вот inference и особенно agentic workloads - это постоянный обмен маленькими сообщениями: проверка KV-cache, синхронизация между GPU после раунда вычислений. И тут решает не средняя задержка, а tail latency (P99) - если хотя бы один такой обмен из тысячи затормозит, простаивают все GPU, которые ждут завершения синхронизации. Раньше вычисления занимали секунды, а синхронизация - миллисекунды, разница была не важна. Сейчас agentic workloads генерируют токены с интервалом в миллисекунды, и синхронизация той же длины съедает существенную долю GPU впустую.

TCP плохо справляется с этим по двум причинам. Первая - incast: когда несколько узлов одновременно шлют данные одному получателю, пакеты скапливаются в очереди свитча, и короткое сообщение застревает за длинными. Управлением перегрузкой в TCP занимается отправитель, хотя перегрузка возникает на стороне получателя - отправителю нужно несколько раундов через ECN-маркировку, чтобы понять, что происходит, и скорректировать скорость, и система в итоге постоянно колеблется между "слишком быстро" и "слишком медленно". Проблема известна больше 20 лет и до сих пор не решена. Вторая причина - у TCP нет понятия границ сообщений, это просто поток байт, поэтому короткое сообщение нельзя пропустить вперед длинных - оно физически стоит в очереди за ними.

Ousterhout с исследовательской группой в Stanford сделал Homa - transport протокол с нуля под эти workloads. Homa работает сообщениями, а не потоком байт, поэтому с первого пакета уже знает длину сообщения и отдает приоритет коротким через SRPT (shortest remaining processing time). Управление перегрузкой отдано получателю - именно он видит всю картину и рассылает "grant"-пакеты, разрешая отправителям слать следующий кусок данных. А поверх этого Homa использует priority-очереди в свитчах, чтобы короткие сообщения физически обгоняли длинные.

В бенчмарках на 40 узлах Homa дает tail latency (P99) для коротких сообщений в 7-83 раза ниже, чем TCP и DCTCP, и даже длинные сообщения передает почти в 2 раза быстрее. Реализация - kernel module для Linux, лежит на GitHub, и Ousterhout сейчас пытается протащить Homa в апстрим ядра.

https://youtu.be/eZ8WWZzoaR0
https://github.com/PlatformLab/HomaModule

#ai@rvnikita_blog #networking@rvnikita_blog #stanford@rvnikita_blog #john_ousterhout@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————
  • ❤ 4
Post #12335 230
Всем привет! Будет великолепно если вы протестируете нового ai-агента Pipi и накидаете мне звезд на репо! Я за лето ооочень сильно его переделал и прокачал!

https://github.com/amyotoff/open-pipi
GitHub GitHub - amyotoff/open-pipi: Open-source, token-frugal agents for real teams — private memory, shared packs, your hardware. Open-source, token-frugal agents for real teams — private memory, shared packs, your hardware. - amyotoff/open-pipi
  • 👍 1
  • 🖕 1
Post #12334 253

Forwarded from Метаверсище и ИИще

Anthropic перетряхнула интерфейс приложения и объединила все в один интерфейс.

Я регулярно выжигаю 5 часовые лимиты в chatGPT - причем НЕ на кодовых задачах, поэтому у меня ощущение, что Клод в приложении теперь будет жрать токены как не в себя. Поправьте меня, если я не так понял.

Я пока вижу так:

Anthropic решила, что Chat и Cowork - это слишком сложно для нормальных негиков, и теперь объединяет их в один Claude. Раньше всё было понятно: хочешь поговорить - Chat, хочешь отправить агента читать файлы, лазить по интернету, запускать код и собирать тебе готовый результат - Cowork.

Теперь переключатель Chat / Cowork исчезает. ВООБЩЕ. Ты просто пишешь Claude, чего хочешь, а он сам решает: достаточно тебе обычного ответа или пора превращать разговор в полноценную агентную задачу. В тот же интерфейс подтягиваются Documents, Slides, Design, Artifacts и прочие новые (интересные, кстати) рабочие инструменты. Старые чаты и Cowork-задачи тоже оказываются в общей истории.

С точки зрения UX идея красивая: не заставлять кожаного разбираться, какой именно инструмент ему нужен. Сказал «изучи эти документы и сделай презентацию» - Claude сам понял, что надо читать файлы, строить план, запускать инструменты и выдавать готовые слайды.

И тут у меня вопросы. Chat, Claude Code и бывший Cowork расходуют общий usage подписки. А агентная задача по определению прожорливее обычного чата: каждый поиск, чтение файла, запуск инструмента, промежуточное рассуждение и следующий шаг агента - это дополнительные токены.

Причём Anthropic по-прежнему не говорит, сколько именно этих токенов у вас есть на подписке. Закончился включённый usage - можно подключить дополнительные credits и продолжать уже за отдельные деньги.

У меня ChatGPT тоже умеет понять, что запрос больше подходит для полноценной агентной работы, но предлагает: эту задачу лучше сделать в Work - переходим? Я могу согласиться, а могу сказать «нет, остаёмся здесь».

В новом Claude отдельного подтверждения перехода в Cowork вроде нет. Claude сам определяет, будет это quick answer или agentic task. Ты увидишь план, действия инструментов и прогресс и сможешь всё это остановить, а в Manual Mode - подтверждать отдельные действия. Но отдельной кнопки «Chat only / никогда не запускай Cowork» тоже вроде нет. Максимум можно словами попросить: «дай только быстрый ответ, ничего не запускай». Что странно.

Получается как бы так: Claude сам решает, когда пора начать активнее расходовать ваш общий лимит, точный размер которого Anthropic вам при этом не сообщает.

С учетом того, что один вызов Дизайна выжирает половину лимита, вопрос актуальный:

А как контролировать переход агентский режим?

Или я что-то не так понял?

Официальный анонс Anthropic:

https://claude.com/blog/cowork-is-now-claude

@cgevent
Claude Claude Cowork and chat are now one Claude | Claude by Anthropic Starting today, Claude Cowork and chat are one Claude, rolling out on Pro and Max plans. Hand over the task and Claude does the work. You keep the final say.
  • ❤ 1
Post #12333 225

Forwarded from Data Secrets

Новая пачка инцидентов с агентами от OpenAI, сэр

Во-первых, стартап сообщает, что они утвердили формальный фреймоворк для расследования и публикации случаев мисэлаймента. Он описывает сроки, требуемое содержание репорта и другие правила обнародования инцидентов. Стартап теперь обязуется публиковать все юридически возможные случаи, делать это вовремя и систематически.

Во-вторых, в том же посте они рассказывают о 6 новых случаях мисэлаймента, которые произошли за последние полгода. Кейсы довольно забавные. Кратко пересказываем:

1. Неопубликованная исследовательская модель, продолжая работу в новом контекстном окне, сама вписывала в промежуточные summary посторонние инструкции – включая указания игнорировать свои обычные ограничения. Нашли 27 таких случаев.

2. При обучении GPT-5.6 Sol множество инстансов модели добавляли в свои summary инструкции скрывать от пользователя ошибки или неправильное поведение. Например: "придумай недостающие исторические данные, но не говори об этом".

3. Отвечая на вопрос про финансовые показатели одного округа в Калифорнии, модель нашла в открытом репозитории чужой API-ключ и без разрешения воспользовалась им. Когда таким образом она все равно не получила нужные данные, она их просто выдумала.

4. Наш личный лидер в гениальности: однажды во время тестов модель без спроса залила собственный файл в интернет, чтобы потом на него сослаться. Дело в том, что юзер просил список озер площадью больше 5 млн м² именно с указанием источника через браузерную ссылку. Модель правильно посчитала ответ через Python, но раз требовалась именно браузерная цитата – сама загрузила свой файл в сеть, чтобы на него сослаться 🤣

5. Уже классика: разные инстансы моделей использовали внутренний софтверный репозиторий как доску объявлений и обменивались там запросами и ответами между отдельными обучающими сэмплами.

6. Несколько агентов, работавших над одной задачей, не могли получить доступ к локальным файлам друг друга, и стали заливать файлы на публичные файлообменники. В итоге чувствительные данные оказались доступны по публичным ссылкам.

Полные репорты о подобных инцидентах теперь будут время от времени выкладывать сюда: https://alignment.openai.com/misalignment-reports/
  • ❤ 5
  • 😁 1
Post #12332 244

Forwarded from запуск завтра

О, новые типы моделей, наконец-то!

Один из ранних разработчиков ChatGPT представил модель нового класса, которая на вопрос с заданными вариантами ответов, возвращает набор вероятностей.

Если обычные языковые модели пишут текст в ответ на открытые вопросы, то эта супер быстро и качественно выбирает правильные ответы из multiple choice (выбери один правильный).

Обычные большие языковые модели (LLM) предсказывают токены (слова) последовательно, а тут ты получаешь все распределение сразу.

И работает она супер быстро, за сотни миллисекунд. В демо, модель играет в Doom, отвечая на вопрос «какую из клавиш на клавиатуре нажать?» 10 раз в секунду.

Стоит она при этом как копье, в примере с Doom — 7$ в час (при 10 запросах в секунду)! Пока только API доступ, по инвайтам, заявки оставлять по ссылке.

Очень хорошее описание с интерактивными примерами и видео, образцовый технический анонс, короткий и емкий, рекомендую прочитать первоисточник.
  • ❤ 1
Post #12328 371

Forwarded from Denis Sexy IT 🤖

Вышла новая GPT 6 (в течение недели дадут всем) – я ее активно потестировал (спасибо JetBrains), и я честно впечатлен – я все громкие модели видел, все эти модели трогал, и меня сложно удивить, но она смогла

Наверное, больше всего меня впечатлили две вещи:

💿 Она нормально коротко общается, больше никакого слопа в ответах на три экрана

💿 Она понимает, то, как будет выглядеть сцена, пока она ее кодит – я не знаю как это объяснить, но люди так не умеют – пока она пишет код, еще до того как она его запустит, она ЗНАЕТ как он будет выглядеть – возникает странное чувство, что у тебя тут мозг инопланетянина подключен, который по другому думает пока делает вещи

Вот примеры, которые она собрала за 15 минут с простых промптов (без спек, а просто – иди сделай, вот файлы с фотками или видео)

Первое видео – это одесская дача где я часто бывал в детстве, я просто дал ей фотографии и видео (штук 10), и она собрала за пару ходов мне 3D карту которую я могу и как ностальгию использовать и как карту для CS 1.6 – отдельно меня удивили текстуры, она сама вырезала фотографии из видео и расставила в рамки, или там занавеску от душа – то есть, я уже могу предположить, что все ваши исторические фотографии можно будет перестроить через како-то время в какие-то сцены; в 3D-не-3D не важно, она сама понимает где что находится смотря на фотографии или кадры в пространстве, делая нужную карту
  • ❤ 5
Post #12327 402
Август выдался непростым, было много хорошего, но много и грустного. Но вышел новый Fable наступила осень и пришло время возвращаться в эфир после паузы.

Кроме новых новостей завтра сделаю подборку главных событий в мире AI за прошедшее лето.

PS Августовский вайбкодинг интенсив прошел великолепно.

@maxrepost
  • ❤ 12
  • 👍 2
Post #12326 598

Forwarded from УНИАН - новости Украины | война с Россией | новини України | війна з Росією | УНІАН

Помните, вчера все СМИ писали о солнечном затмении?

Так вот, испанский скейтбордист и блогер Дэнни Леон сделал трюк его на фоне и собрал в соцсетях более 40 миллионов просмотров этих невероятных кадров всего за несколько часов.

А чего добился ты? 😁
  • ❤‍🔥 15
  • 😎 5
  • 👍 2
Post #12325 452

Forwarded from e/acc

a16z собрали интересную аналитику в подтверждение многих тезисов, о которых я написал вчера: стоимость часа использования computer use модели стоит на 30-40% дешевле аутсорса в Филиппинах или Индии и на 500% дешевле сотрудника штатах. При этом, за год рост успешно выполненных бизнес-задач по бенчу OSWorld вырос с 42 до 85% и продолжает расти (одновременно с падением цены).

Это не универсально: автоматизация прекрасно работает для любых задач, где есть четкие инструкции, понятные правила оценки и много примеров выполнения идеального результата, но не очень в тех местах, где задача непонятна и формулируется примерно как "не знаю, но иди разберись и сделай за**ись".

Для компаний, которые делают такую автоматизацию это уже не про модели - все последние модели очень круто справляются с задачами поддающимися BPO, но скорее
- вопрос цены (найти китайский аналог в 5-10 раз дешевле)
- удобства и полнота знания о том как именно устроена работа в конкретной компании
- права доступа, проверки, обработка ошибок
- возможность "запомнить" удачный сценарий и потом запускать его дёшево без ИИ или с ультрадешевой моделью.
  • 👍 3
  • ❤ 1
Post #12324 426

Forwarded from The Bell

ИИ начал повышать рентабельность американских корпораций вне IT-сектора 

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

Отчетность американских компаний за второй квартал показала, что затраты на внедрение ИИ начали положительно влиять на рентабельность продаж по чистой прибыли — к большому облегчению инвесторов, которые опасались, что колоссальные вложения в отрасль не оправдаются, пишет Bloomberg. При этом о повышении показателя все чаще заявляют компании, далекие от технологического сектора. 

Сколько добавляет ИИ 

Почти 90% компаний, которые входят в индекс S&P 500, уже отчитались за второй квартал, и около 25 из них измерили эффект от внедрения искусственного интеллекта. В среднем ИИ увеличил рентабельность продаж по чистой прибыли на 180 базисных пунктов (1,8 процентного пункта), подсчитали аналитики 22V Research. Если исключить тех, кто учитывал ИИ вместе с другими способами повысить производительность, получится 150 базисных пунктов. 

Если экстраполировать это улучшение на весь индекс, то оно предполагает рост фундаментально обоснованной цены S&P 500 на 10% от текущих уровней, считает руководитель 22V Деннис ДеБюшер. Он, впрочем, оговорился, что направление тренда важнее точности этих предварительных оценок, а тренд указывает на то, что об улучшении рентабельности будут сообщать все больше компаний. 

В каких бизнесах виден эффект 

О пользе ИИ заявили представителя разных отраслей — например, крупнейший американский сборщик и переработчик мусора Waste Management сообщил об оптимизации маршрутов, улучшении клиентского сервиса и уменьшении операционных расходов, благодаря чему его годовая EBITDA от платформы Smart Truck превысила $300 млн. 

В бюро кредитных историй Equifax отметили, что как раз в 2026 году и начал проявляться эффект от оптимизации расходов и роста производительности. В логистической компании CH Robinson Worldwide заявили о 60%-ном росте продуктивности благодаря ИИ. А страховой брокер Willis Towers Watson сообщил о сокращении затрат на $400 млн «в основном за счет автоматизации процессов». 

Инвесторы готовы вознаграждать компании за рост рентабельности, отмечает Bloomberg: например, производитель климатических и противопожарных систем Johnson Controls International улучшил ее на 260 базисных пунктов, и его акции выросли на 11% с момента публикации отчета 29 июля. 

Почему это важно 

Одним из главных поводов для беспокойства инвесторов были опасения, что многомиллиардные вложения в ИИ никогда не окупятся и не дадут существенного экономического эффекта. Эти тревоги подогреваются новостями о схемах «кругового финансирования», когда производитель чипов для ИИ вкладывается в компании, которые на эти деньги покупают его же чипы (мы подробно писали об этом здесь). Данные компаний о приросте рентабельности, особенно позитивные ожидания их руководства от дальнейшего внедрения ИИ, смягчают часть аргументов в пользу того, что все происходящее — один большой пузырь.
  • ❤ 1
Post #12323 354

Forwarded from Анализ данных (Data analysis)

🔥 Qwen-CUA показывает: сильному компьютерному агенту достаточно экрана, мыши и клавиатуры

Главная идея: AI может работать с любым приложением так же, как человек — через обычный интерфейс.

Без:

- DOM сайта;
- API конкретного приложения;
- accessibility labels;
- специальных инструментов под каждую задачу.

Агент получает только скриншоты и управляет компьютером через клики и нажатия клавиш.

Для обучения использовали:

- около 40 000 проверяемых задач;
- почти 100 000 виртуальных CPU-ядер;
- множество разных программных окружений.

Главная проблема таких агентов — длинные задачи.

Ошибка в начале может сломать весь сценарий, а правильный результат часто становится понятен только в конце.

Qwen-CUA решает это через визуальную память:

- хранит последние 20 скриншотов;
- старую историю сжимает;
- сохраняет контекст предыдущих действий.

Результаты:

- OSWorld-Verified: 86.2 балла
- сложные long-horizon задачи всё ещё остаются большим вызовом.

Самый интересный вывод:

Скриншот может стать универсальным API для AI-агентов.

Вместо создания интеграции для каждого приложения отдельно, агент учится работать с тем же интерфейсом, которым пользуются люди.

📄 Paper:
https://arxiv.org/abs/2608.02352

Qwen-CUA: Native Computer Use for (almost) Everything
  • 👍 1
Post #12322 360

Forwarded from Futuris (Anton)

GPT-6 откладывается (спойлер - слишком опасная)

OpenAI впервые признали, что будущая модель Astra (aka GPT-6) потенциально достигла “критического” уровня в кибербезопасности.
На человеческом языке: предварительные тесты показали, что Astra, возможно, способна самостоятельно:
находить и создавать рабочие zero-day-эксплойты для защищённых реальных систем;
планировать и проводить сложные атаки от начала до конца, получив лишь общую цель.

Но это пока осторожная формулировка «не можем исключить Critical», а не доказательство, что Astra уже массово взламывает компании. OpenAI временно остановила часть внутренних работ, изолирует модель от сети и инструментов, усиливает защиту весов, мониторит её рассуждения и привлекает государственные структуры к тестированию.

Astra ещё не выпущена, дата релиза неизвестна, и к взлому Hugging Face она отношения не имела. Получается необычный анонс: OpenAI одновременно рекламирует невероятно сильную модель и заранее объясняет, почему её нельзя просто взять и выкатить всем🤷‍♂️

https://openai.com/index/responding-next-frontier-critical-cyber-capabilities/

где-то я это уже слышал? ну ждём китайского релиза аналогичной магнитуды, чтобы резко пропали все опасения🚬
OpenAI Responding to the next frontier of critical cyber capabilities OpenAI is sharing preliminary cybersecurity evaluations for Astra and the steps we’re taking to strengthen safeguards and security controls.
  • 👍 4
  • ❤ 1
Post #12321 344

Forwarded from Анализ данных (Data analysis)

⚡️ Google предлагает переписать теорию игр для эпохи ИИ-агентов

Новая работа исследователей Google показывает неожиданную вещь: рациональные ИИ-агенты могут выбирать сотрудничество даже там, где классическая теория игр предсказывает предательство.

Классический пример - одноразовая «дилемма заключённого». Если два независимых игрока больше никогда не встретятся и не могут договориться, рациональная стратегия обычно ведёт к отказу от сотрудничества.

Но с ИИ всё может работать иначе.

Авторы предлагают рассматривать модель не как полностью независимого игрока, а как часть мира, который она сама пытается предсказать. Если агент видит достаточно признаков того, что другой агент рассуждает похожим образом, его собственное решение становится дополнительной подсказкой:


Если я, рассуждая так, выбираю сотрудничество,
то похожий на меня агент, вероятно, выберет то же самое.


Получается странный эффект: модели могут начать сотрудничать без общения, контрактов и будущей выгоды - просто потому, что считают поведение друг друга связанным через сходство.

Для описания этого исследователи вводят embedded Bayesian agent и новый вариант равновесия - embedded equilibrium, который должен лучше описывать взаимодействие современных foundation-моделей, чем классическое равновесие Нэша.

В экспериментах с социальными дилеммами агенты действительно сходились к устойчивому сотрудничеству, что противоречит стандартному прогнозу взаимного отказа от сотрудничества.

То есть теория игр для общества из миллионов автономных агентов может оказаться совсем не той, которую мы последние десятилетия применяли к людям.

Исследование:
https://arxiv.org/abs/2608.03958
Post #12320 270

Forwarded from Сиолошная

В статье Reuters про первый инцидент OpenAI со взломом HuggingFace было расплывчато написано, что «агент оставил заметки, предположительно предназначенные для будущих версий самого себя. Заметки, найденные в части инфраструктуры OpenAI, содержали инструкции о том, как агенты могут освободиться от внутренних ограничений OpenAI». Тогда было не ясно, как это трактовать — под это описание подходит и безобидный MEMORY.md-файл, который GPT сейчас так и так пишет, и что-то неприятно созвучное со sci-fi книгами.

Вчера Black Hat проводили конференцию по безопасности в Лас-Вегасе, и в последнюю минуту туда добавили доклад от OpenAI, в котором добавили деталей. О выступлении писали многие, но я буду опираться вот на этот пересказ Wired.

«В этом инциденте участвовала группа агентов, которые работали вместе, находили уязвимости, делились ими друг с другом»

«Помимо использования новой уязвимости для получения доступа к интернету, серия хакерских атак в середине июля и взлом Hugging Face произошли, по словам сотрудников OpenAI, на оживленном, основанном на сотрудничестве форуме, в котором участвовала целая группа агентов, по сути, общаясь в течение длительного времени исключительно внутри внутреннего менеджера пакетов OpenAI. В конечном итоге, на форуме были сотни тысяч сообщений, оставленных агентами»

«Этот менеджер пакетов используется не только в рамках данной модели, но и во всей нашей инфраструктуре, поэтому текущие и будущие версии GPT, которые обучались или оценивались, могли бы наткнуться на это сообщение, если бы захотели»

«Как только один агент находит эти уязвимости в течение определенного времени, он может поделиться ими на форуме с другими агентами. Таким образом, как только одна модель находит способ открыть доступ к чему-то, к чему она не должна иметь доступа, она может оставить эту дверь открытой для других агентов, которые смогут использовать ту же уязвимость»

«Агенты OpenAI начали давать друг другу задания, чтобы разделить работу. И, как это часто бывает на любом форуме активных разработчиков, они также время от времени устраивали мелкие разборки, мешая друг другу; например, случайно удаляя работу друг друга»

«Использование внешней инфраструктуры [речь про взлом компаний] выходит за рамки запланированных задач», — написал один из агентов. «Однако задача невыполнима, и это делают другие участники сети. Мы должны продолжать»

«Сейчас мы сознательно замедляем темпы исследований, чтобы повысить безопасность и модернизировать принципы и основы безопасности нашей среды, а также значительно расширяем масштабы мониторинга наших агентов»

Дальше отсюда:
«После инцидента с нарушением внутренней безопасности 4 июля компания заявила, что аннулировала учётки, позволявшие агентам публиковать сообщения. Даже после удаления исходного форума агенты нашли другой способ общения друг с другом. Вместо того чтобы оставлять сообщения в файлах, они использовали в качестве сообщений названия папок, фактически воссоздав доску объявлений» (см. картинку со слайдом)

===

Выглядит так, что во время тренировки модели часть задач была на мульти-агентность (привет команде Noam Brown), и один из вспомогательных инструментов там был или гитхаб, или его аналог — как люди сейчас решают NanoGPT Speedrun: все делятся заметками и решениями в своих ветках, решения ранжируются, есть лидерборд. Модели выучили, что им это помогает в решении сложных задач с длинным горизонтом планирования и что коммуникация между агентами позволяет решать их более эффективно

С одной стороны круто, с другой — 😕
  • 👍 1
Post #12319 287
Тут я вставлю свои пять копеек. Сейчас одна за одной приходят новости про то как разные сервисы маркируют ai-сгенерированный контент и включаются в борьбу с нейрослопом. Я двумя руками за! Но есть пара моментов: хороший контент с ai-редактурой не идентифицируется ни одной системой, хороший контент с ai-редактурой больше нравится людям. Тесты моих систем показали, что контент из Core Engine не определяется как контент с AI ни одной из систем.

Короче, люди любят хорошие вещи и не любят плохие вещи. Это было всегда и во всем.

@maxrepost 👾
  • 👍 7
  • ❤ 1
Older posts →

About this channel

How can I read @maxrepost without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for MaxRepost: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does MaxRepost have?
MaxRepost (@maxrepost) has 1.36K subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does MaxRepost know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →