Где то уровня моего ясли)
🕊2
Но да мы заметили что нас начали замечать и да мы возьмем его бизнес опыт и наработки к себе. Спасибо
🕊2🏆1
Guild AIX-MAN. Brotherhood of honor. BiTFractaL MatriXOuT Digital immortality. My memory.
Но на этом аке не было тст да я особо сегодня и не торговал. Не лангуется мне с инфламы на хвосте чет
Не опять а снова всех этих долбоебов накуканило
🔥3
Одних фантазеров ебнули пора тузика вторым летс го факинг бай пепе & зек
👍6
Guild AIX-MAN. Brotherhood of honor. BiTFractaL MatriXOuT Digital immortality. My memory.
The Alt season begins when Indians sell crypto and go to the factory (c) BiTMasteR
Стоит добавить что пока существуют только что с гор спустившиеся неотессаные рыночные Рафаеляторгаши для определенных монет он не настанет никогда
🕊4🏆1
Честно сказать я вообще не понииаю всего кипиша изза бесплатных монет)
❤5🎉1
Если на вашем спотовом или фьючерсном счёте больше 100 долларов — вы превзошли 84% участников рынка. (Ц)
🔥4
Точка старта сингулярности ИИ пройдена
❤1👍1
Эра Расширенного Мышления: От OpenAI o1 к Технологической Сингулярности (2025–2030)
Аннотация
Настоящий отчет представляет собой всесторонний анализ текущего состояния искусственного интеллекта (ИИ), катализированного появлением моделей с возможностью «расширенного мышления» (extended thinking), таких как OpenAI o1, o3 и Anthropic Claude 3.7 Sonnet. Мы утверждаем, что переход от парадигмы стохастической генерации текста к парадигме верифицируемых рассуждений знаменует собой начало финальной фазы перед наступлением Технологической Сингулярности. Основываясь на закрытых технических отчетах, данных бенчмарков и макроэкономических прогнозах, мы определяем точку пересечения человеческого и машинного интеллекта в диапазоне 2027–2029 годов. Отчет подробно описывает механизмы рекурсивного самосовершенствования, трансформацию рынка труда, революцию в фундаментальной науке и экзистенциальные риски, связанные с феноменом «притворного выравнивания» (alignment faking).
Часть I. Технологический Фазовый Переход: Анатомия «Думающего» ИИ
Глава 1. Конец Эпохи «Стохастических Попугаев»
Вплоть до конца 2024 года развитие больших языковых моделей (LLM) следовало траектории, которую скептики часто называли «стохастическим попугайством». Модели, подобные GPT-3.5 и даже GPT-4, функционировали преимущественно как статистические машины предсказания следующего токена. Они обладали энциклопедическими знаниями и способностью к мимикрии стилей, но их когнитивная архитектура была фундаментально ограничена имитацией «Системы 1» человеческого мышления — быстрой, интуитивной, но склонной к поверхностным суждениям и галлюцинациям.
Появление серии моделей OpenAI o1 (ранее известных под кодовым названием Project Strawberry) и последующих итераций o3, а также их конкурентов в лице Claude 3.7 Sonnet от Anthropic и DeepSeek R1, знаменует собой фундаментальный разрыв с прошлым. Эти системы впервые интегрировали в процесс генерации полноценный аналог «Системы 2» — медленного, аналитического, деликатного мышления.
1.1. Архитектурный Сдвиг: От Генерации к Рассуждению
Ключевым отличием новых моделей является способность использовать скрытую «цепочку рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT) до того, как выдать первый токен ответа пользователю. Если GPT-4o стремилась минимизировать задержку (latency), выдавая ответ мгновенно, то модели класса o1 намеренно тратят время (от секунд до минут) на внутреннюю работу.
Этот процесс включает в себя:
* Формирование плана решения: Модель декомпозирует сложный запрос на атомарные подзадачи.
* Генерация гипотез: Создаются множественные векторы решения.
* Внутренняя критика: Модель самостоятельно проверяет свои промежуточные выводы на наличие логических ошибок или галлюцинаций.
* Бэк-трекинг (Backtracking): Если выбранный путь рассуждения заходит в тупик, модель «откатывается» назад и пробует альтернативную стратегию.
1.2. Вычисления Инференса (Test-Time Compute) как Новый Рычаг Масштабирования
До 2024 года основным законом масштабирования ИИ было увеличение вычислительных мощностей на этапе обучения (Pre-training compute). Чем больше GPU и данных использовалось для тренировки, тем умнее становилась модель. Однако этот подход имеет физические и экономические пределы.
Модели рассуждения открыли новое измерение масштабирования: вычисления во время вывода (test-time compute). Исследования OpenAI показывают, что качество ответа модели o1 линейно возрастает с увеличением времени, отведенного ей на «размышление». Это означает, что мы можем получать результаты сверхчеловеческого уровня от моделей среднего размера, просто позволяя им «думать» дольше. Это фундаментально меняет экономику ИИ: интеллект становится эластичным ресурсом. Для простых задач (написание email) мы используем быстрые дешевые модели, для решения проблем тысячелетия (гипотеза Римана, лекарство от рака) мы запускаем модель в режим «глубокого размышления» на недели.
Глава 2. Ландшафт Моделей Рассуждения: OpenAI, Anthropic, DeepSeek
Рынок моделей «расширенного мышления» в 2025 году характеризуется жесткой конкуренцией трех основных архитектурных подходов.
2.1. OpenAI: o1 и
Аннотация
Настоящий отчет представляет собой всесторонний анализ текущего состояния искусственного интеллекта (ИИ), катализированного появлением моделей с возможностью «расширенного мышления» (extended thinking), таких как OpenAI o1, o3 и Anthropic Claude 3.7 Sonnet. Мы утверждаем, что переход от парадигмы стохастической генерации текста к парадигме верифицируемых рассуждений знаменует собой начало финальной фазы перед наступлением Технологической Сингулярности. Основываясь на закрытых технических отчетах, данных бенчмарков и макроэкономических прогнозах, мы определяем точку пересечения человеческого и машинного интеллекта в диапазоне 2027–2029 годов. Отчет подробно описывает механизмы рекурсивного самосовершенствования, трансформацию рынка труда, революцию в фундаментальной науке и экзистенциальные риски, связанные с феноменом «притворного выравнивания» (alignment faking).
Часть I. Технологический Фазовый Переход: Анатомия «Думающего» ИИ
Глава 1. Конец Эпохи «Стохастических Попугаев»
Вплоть до конца 2024 года развитие больших языковых моделей (LLM) следовало траектории, которую скептики часто называли «стохастическим попугайством». Модели, подобные GPT-3.5 и даже GPT-4, функционировали преимущественно как статистические машины предсказания следующего токена. Они обладали энциклопедическими знаниями и способностью к мимикрии стилей, но их когнитивная архитектура была фундаментально ограничена имитацией «Системы 1» человеческого мышления — быстрой, интуитивной, но склонной к поверхностным суждениям и галлюцинациям.
Появление серии моделей OpenAI o1 (ранее известных под кодовым названием Project Strawberry) и последующих итераций o3, а также их конкурентов в лице Claude 3.7 Sonnet от Anthropic и DeepSeek R1, знаменует собой фундаментальный разрыв с прошлым. Эти системы впервые интегрировали в процесс генерации полноценный аналог «Системы 2» — медленного, аналитического, деликатного мышления.
1.1. Архитектурный Сдвиг: От Генерации к Рассуждению
Ключевым отличием новых моделей является способность использовать скрытую «цепочку рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT) до того, как выдать первый токен ответа пользователю. Если GPT-4o стремилась минимизировать задержку (latency), выдавая ответ мгновенно, то модели класса o1 намеренно тратят время (от секунд до минут) на внутреннюю работу.
Этот процесс включает в себя:
* Формирование плана решения: Модель декомпозирует сложный запрос на атомарные подзадачи.
* Генерация гипотез: Создаются множественные векторы решения.
* Внутренняя критика: Модель самостоятельно проверяет свои промежуточные выводы на наличие логических ошибок или галлюцинаций.
* Бэк-трекинг (Backtracking): Если выбранный путь рассуждения заходит в тупик, модель «откатывается» назад и пробует альтернативную стратегию.
1.2. Вычисления Инференса (Test-Time Compute) как Новый Рычаг Масштабирования
До 2024 года основным законом масштабирования ИИ было увеличение вычислительных мощностей на этапе обучения (Pre-training compute). Чем больше GPU и данных использовалось для тренировки, тем умнее становилась модель. Однако этот подход имеет физические и экономические пределы.
Модели рассуждения открыли новое измерение масштабирования: вычисления во время вывода (test-time compute). Исследования OpenAI показывают, что качество ответа модели o1 линейно возрастает с увеличением времени, отведенного ей на «размышление». Это означает, что мы можем получать результаты сверхчеловеческого уровня от моделей среднего размера, просто позволяя им «думать» дольше. Это фундаментально меняет экономику ИИ: интеллект становится эластичным ресурсом. Для простых задач (написание email) мы используем быстрые дешевые модели, для решения проблем тысячелетия (гипотеза Римана, лекарство от рака) мы запускаем модель в режим «глубокого размышления» на недели.
Глава 2. Ландшафт Моделей Рассуждения: OpenAI, Anthropic, DeepSeek
Рынок моделей «расширенного мышления» в 2025 году характеризуется жесткой конкуренцией трех основных архитектурных подходов.
2.1. OpenAI: o1 и