GPT Main News - AI технологии

🤔 Cache-to-Cache: Как модели могут общаться без слов и токенов Около года назад, Ьicrosoft научила модели общаться без токенов, но только внутри одной архитектуры. А что если бы мы могли заставить разные модели от разных компаний и с разной архитектурой общаться друг с другом? Оказывается, это возможно! Cтатья про парадигму Cache-to-Cache (C2C) заставила задуматься на эту тему 🗒 Давайте немного разберемся. Обычно, когда два агента взаимодействуют в мультимодельной системе, они обмениваются текстом. Звучит нормально, но это не самый эффективный способ. Каждая модель хранит так называемый Key-Value Cache (или KV-кэш) — своеобразное «внутреннее состояние», где содержится информация о том, что она «думает». И вот если бы модели могли передавать не слова, а этот самый кэш, то все происходило бы гораздо быстрее и результат был бы точнее. Так и появился новый подход: Cache-to-Cache (C2C). В этой модели один агент передает свой кэш (Sharer), а другой (Receiver) через специальную нейросеть-проектор встраивает полученную информацию в свое собственное пространство. Звучит сложно, но на самом деле — это способ «передачи смысла» без использования токенов. Как это работает на практике? Для того, чтобы связать два разных кэша, понадобился специальный Projection module, который превращает два разных пространства в общий, понятный для обеих моделей эмбеддинг. Также в протокол добавили Weighting module, который решает, какую информацию стоит передавать. Какие преимущества этого подхода? — Скорость. Если сравнивать с классическим Text-to-Text, то обмен кэшами происходит в 2-3 раза быстрее. А это, согласитесь, огромный прирост! — Точность. Когда модели обменяются кэшами, метрика точности может подняться на 5% по сравнению с тем, если бы они общались текстом. Это уже серьезный результат, особенно если учитывать, что кэш содержит гораздо более полную информацию о «мысли» модели. Минус тут тоже есть — универсальности подхода не хватает Каждую пару моделей нужно будет обучать по-своему. Придется настроить свой «мост» между ними, что добавляет определенные сложности. Да и если модели используют разные токенизаторы, то тут будет совсем непросто — нужно будет делать Token alignment. Получается, что обмен кэшами помогает моделям понимать друг друга лучше, чем просто обмен словами. Мощно, мощно. @GPTMainNews

GPT-5 уже на 58% приблизилась к уровню человеческого интеллекта — учёные впервые дали официальное определение искусственного общего интеллекта (AGI) и придумали тест, чтобы измерять прогресс. AGI они описывают так: ИИ, который способен выполнять когнитивные задачи на уровне или лучше образованного взрослого человека. В тест включили 10 критериев: рассуждение, память, чтение, способность к обобщению, скорость «мышления» и другие параметры. Пока проверили только модели от OpenAI — и они уже набрали 58% до полного человеческого уровня.

🤔 GPT-6 может появится уже до конца года — об этом сообщает инвестор OpenAI Насколько это реалистично? Между GPT-4o и GPT-5 прошло примерно 14 месяцев — при этом в этот период вышли o1, GPT-4.5, o3 и o4-mini. GPT-5 появилась всего через 3,5 месяца после выхода o3 — то есть для OpenAI вполне возможно подготовить ещё одну крупную модель до конца года. @GPTMainNews

🤔 1X открыл предзаказы на робота-домработника NEO NEO можно взять по подписке за 500 долларов в месяц или купить за 20 тысяч. В Робот управляется AI и полностью автономен. Если он не умеет что-то делать, то к нему подключится удаленный оператор и на живом примере научит новому навыку. Владелец тоже может управлять роботом через мобильное приложение и VR-гарнитуру удаленно из любой точки мира. Поставки начнутся в 2026 году. @GPTMainNews

ИИ атаковали сферу креатива — ученые проанализировали 180 млн вакансий Самый серьезное уменьшение спроса замечено среди: • Графических дизайнеров — на 33% • Фотографов — на 28% • Копирайтеров — на 21% В IT-сфере задело только фронтендеров — падение на 10%. При этом, спрос на ML-спецов вырос аж на 40%. Причина: нейронки пилят контент быстрее и лучше адаптируются. @GPTMainNews

Биохакер Брайан Джонсон собирается выращивать органоидные аватары самого себя. Мужик заявил, что создаст сотни мини-копий собственных клеток, органов и тканей, выращенных в лаборатории. Каждый такой «мини-Джонсон» станет тестовой площадкой — на них будут проверять лекарства, диеты и любые биологические эксперименты, не трогая оригинал. Это уже не биохакинг, а апгрейд уровня «создай запасного себя». Будущее официально вышло из-под контроля. @GPTMainNews

😃 Coca-Cola опять навела шума с новогодней ИИ-рекламой. Компания выпустила новую версию культовой рекламы, несмотря на провальную попытку в прошлом году. Они учли ошибки прошлого и в этот раз сгенерили ролик без людей. Но и это не помогло избежать хейта: комментаторы набросились на нереалистичные движения животных и различие стилей. Создала ролик та же студия Secret Level, а какие модели использовались — не разглашается. Что думаете, зарядились новогодним вайбом? ☕️ @GPTMainNews

🎞 Sora добралась до Android. Генератор видео от OpenAI появился в Google Play — раньше приложение было доступно только на iOS. Версия для Android повторяет функционал версии для iOS: тут есть лента с чужими ИИ-видео и фича "Cameo", где можно генерить видео со своим лицом, знакомыми или животными. Пока загрузить Sora могут только пользователи США, Канады, Японии, Южной Кореи, Тайваня, Таиланда и Вьетнама. @GPTMainNews

🤔 Появился самый быстрый способ создать и обучить свою LLM за пару минут — одна команда формирует архитектуру модели, токенизатор, цикл обучения и скрипты развёртывания. • 4 готовых шаблона разного размера — от NANO (1М параметров, пару минут обучения) до BASE (1B параметров, для исследований). • В комплекте — обучающая инфраструктура PyTorch, токенизатор (BPE, WordPiece, Unigram), интеграция TensorBoard, чат-интерфейс и многое другое. • Умные фичи — тулза проводит диагностику, предупреждает о несоответствиях и даже подбирает оптимальные параметры. Забирайте — тут. @GPTMainNews