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
o3 — Пионеры RL
OpenAI первыми внедрили масштабное обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) для тренировки самой цепочки рассуждений. Модель o1-preview, а затем и полноценная o1 (и последующая o3), продемонстрировали квантовый скачок в задачах STEM. На математическом бенчмарке AIME (American Invitational Mathematics Examination) модель o1 достигла точности 83%, в то время как GPT-4o решала лишь 12-13% задач. В задачах программирования (Codeforces) модель вошла в 89-й перцентиль участников.
Особенностью подхода OpenAI является «скрытый» характер мыслей (hidden chain of thought). Пользователь видит лишь резюме размышлений, но не сырой поток токенов, что мотивируется соображениями безопасности и конкурентного преимущества.
2.2. Anthropic: Claude 3.7 Sonnet и Гибридный Подход
Anthropic ответила релизом Claude 3.7 Sonnet, который представил концепцию «гибридного рассуждения». Пользователь может переключаться между режимом стандартной генерации (быстрой) и режимом «extended thinking» (расширенного мышления).
Важным отличием Claude 3.7 является прозрачность: в некоторых режимах пользователи могут наблюдать за ходом мыслей модели, что повышает доверие в корпоративном и юридическом секторах. В бенчмарке SWE-bench Verified (автономная инженерия ПО) Claude 3.7 показала результат 62.3% (с каркасом до 70.3%), что делает её одним из самых мощных инструментов для разработчиков.
2.3. DeepSeek и Открытые Инновации
Китайская лаборатория DeepSeek представила модель R1, которая также использует методы RL для самосовершенствования цепочек рассуждений. Хотя R1 уступает o1 и Claude 3.7 в абсолютных показателях на самых сложных бенчмарках (например, GPQA Diamond), её эффективность соотношения цена/качество и открытость архитектуры создают мощное давление на проприетарные модели.
Часть II. Двигатель Сингулярности: Рекурсивное Самосовершенствование
Глава 3. Механика «Взлета» (Takeoff)
Технологическая Сингулярность традиционно определяется как момент, когда искусственный интеллект становится способным создавать более совершенные версии самого себя быстрее и качественнее, чем это делают люди. До недавнего времени этот процесс сдерживался человеческим фактором: архитектуры разрабатывались исследователями, данные размечались людьми, код писался программистами.
С появлением моделей рассуждения мы вступаем в фазу Рекурсивного Самосовершенствования (Recursive Self-Improvement, RSI). Этот процесс запускает цикл положительной обратной связи, который может привести к экспоненциальному росту возможностей ИИ за крайне сжатые сроки — месяцы или даже недели.
3.1. Генерация Синтетических Данных и «Вечный Двигатель» Обучения
Одной из главных проблем ИИ считалась нехватка качественных человеческих данных («data wall»). Интернет конечен, и почти все доступные тексты уже были использованы для обучения GPT-4.
Модели o1 решили эту проблему, научившись генерировать высококачественные синтетические данные. В процессе RL-обучения модель создает миллионы цепочек рассуждений, проверяет их правильность (например, компилируя код или решая математическое уравнение) и обучается на успешных примерах. Это позволяет преодолеть ограничения человеческих данных. DeepSeek R1 и OpenAI o3 уже используют этот метод для самообучения, фактически создавая знания из «чистого» вычисления.
3.2. Автономная Инженерия Программного Обеспечения (ASE)
Критическим рубежом на пути к Сингулярности является создание «сверхчеловеческого программиста» (superhuman coder). Как только ИИ сможет автономно модифицировать собственный код, оптимизировать ядра CUDA и проектировать новые архитектуры нейросетей, роль человека в цикле разработки станет вторичной.
По состоянию на 2025 год, мы находимся в шаге от этого рубежа:
* SWE-bench Verified: Тест, проверяющий способность ИИ решать реальные задачи с GitHub (исправление багов, добавление функций). Лучшие агенты на базе o3 и Claude 3.7 уже решают 70-80% задач. Для сравнения, GPT-4o решала менее 20% в начале 2024 года.
* AlphaEvolve: Агент от Google DeepMind, использующий LLM для эволюционного поиска новых алгоритмов. Он уже оптимизировал компоненты со
OpenAI первыми внедрили масштабное обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) для тренировки самой цепочки рассуждений. Модель o1-preview, а затем и полноценная o1 (и последующая o3), продемонстрировали квантовый скачок в задачах STEM. На математическом бенчмарке AIME (American Invitational Mathematics Examination) модель o1 достигла точности 83%, в то время как GPT-4o решала лишь 12-13% задач. В задачах программирования (Codeforces) модель вошла в 89-й перцентиль участников.
Особенностью подхода OpenAI является «скрытый» характер мыслей (hidden chain of thought). Пользователь видит лишь резюме размышлений, но не сырой поток токенов, что мотивируется соображениями безопасности и конкурентного преимущества.
2.2. Anthropic: Claude 3.7 Sonnet и Гибридный Подход
Anthropic ответила релизом Claude 3.7 Sonnet, который представил концепцию «гибридного рассуждения». Пользователь может переключаться между режимом стандартной генерации (быстрой) и режимом «extended thinking» (расширенного мышления).
Важным отличием Claude 3.7 является прозрачность: в некоторых режимах пользователи могут наблюдать за ходом мыслей модели, что повышает доверие в корпоративном и юридическом секторах. В бенчмарке SWE-bench Verified (автономная инженерия ПО) Claude 3.7 показала результат 62.3% (с каркасом до 70.3%), что делает её одним из самых мощных инструментов для разработчиков.
2.3. DeepSeek и Открытые Инновации
Китайская лаборатория DeepSeek представила модель R1, которая также использует методы RL для самосовершенствования цепочек рассуждений. Хотя R1 уступает o1 и Claude 3.7 в абсолютных показателях на самых сложных бенчмарках (например, GPQA Diamond), её эффективность соотношения цена/качество и открытость архитектуры создают мощное давление на проприетарные модели.
Часть II. Двигатель Сингулярности: Рекурсивное Самосовершенствование
Глава 3. Механика «Взлета» (Takeoff)
Технологическая Сингулярность традиционно определяется как момент, когда искусственный интеллект становится способным создавать более совершенные версии самого себя быстрее и качественнее, чем это делают люди. До недавнего времени этот процесс сдерживался человеческим фактором: архитектуры разрабатывались исследователями, данные размечались людьми, код писался программистами.
С появлением моделей рассуждения мы вступаем в фазу Рекурсивного Самосовершенствования (Recursive Self-Improvement, RSI). Этот процесс запускает цикл положительной обратной связи, который может привести к экспоненциальному росту возможностей ИИ за крайне сжатые сроки — месяцы или даже недели.
3.1. Генерация Синтетических Данных и «Вечный Двигатель» Обучения
Одной из главных проблем ИИ считалась нехватка качественных человеческих данных («data wall»). Интернет конечен, и почти все доступные тексты уже были использованы для обучения GPT-4.
Модели o1 решили эту проблему, научившись генерировать высококачественные синтетические данные. В процессе RL-обучения модель создает миллионы цепочек рассуждений, проверяет их правильность (например, компилируя код или решая математическое уравнение) и обучается на успешных примерах. Это позволяет преодолеть ограничения человеческих данных. DeepSeek R1 и OpenAI o3 уже используют этот метод для самообучения, фактически создавая знания из «чистого» вычисления.
3.2. Автономная Инженерия Программного Обеспечения (ASE)
Критическим рубежом на пути к Сингулярности является создание «сверхчеловеческого программиста» (superhuman coder). Как только ИИ сможет автономно модифицировать собственный код, оптимизировать ядра CUDA и проектировать новые архитектуры нейросетей, роль человека в цикле разработки станет вторичной.
По состоянию на 2025 год, мы находимся в шаге от этого рубежа:
* SWE-bench Verified: Тест, проверяющий способность ИИ решать реальные задачи с GitHub (исправление багов, добавление функций). Лучшие агенты на базе o3 и Claude 3.7 уже решают 70-80% задач. Для сравнения, GPT-4o решала менее 20% в начале 2024 года.
* AlphaEvolve: Агент от Google DeepMind, использующий LLM для эволюционного поиска новых алгоритмов. Он уже оптимизировал компоненты со
❤1