Forwarded from 42 секунды
TechCrunch: Perplexity рассматривает Индию как кратчайший путь, чтобы догнать OpenAI
– OpenAI успела закрепить за собой лидерство на рынке США
– Perplexity собирается постепенно расширяться внутри Индии
– Он быстро набирает аудиторию на втором интернет-рынке
– Perplexity и индийский оператор Bharti Airtel стали партнерами
– Bharti Airtel является вторым по величине оператором страны
– Всем 360 млн абонентам дадут годовую подписку Perplexity Pro
– Обычная такая подписка стоит $200, им ее дадут бесплатно
– Оператор подтвердил, что сделка для него стала эксклюзивной
– Другие операторы не смогут предоставлять Perplexity бесплатно
– Загрузки Perplexity внутри Индии за Q2 2025 выросли на 600%
@ftsec
– OpenAI успела закрепить за собой лидерство на рынке США
– Perplexity собирается постепенно расширяться внутри Индии
– Он быстро набирает аудиторию на втором интернет-рынке
– Perplexity и индийский оператор Bharti Airtel стали партнерами
– Bharti Airtel является вторым по величине оператором страны
– Всем 360 млн абонентам дадут годовую подписку Perplexity Pro
– Обычная такая подписка стоит $200, им ее дадут бесплатно
– Оператор подтвердил, что сделка для него стала эксклюзивной
– Другие операторы не смогут предоставлять Perplexity бесплатно
– Загрузки Perplexity внутри Индии за Q2 2025 выросли на 600%
@ftsec
Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Perplexity оценили в 18 миллиардов долларов
Компания привлекла еще 100 миллионов долларов инвестиций. Прошлый раунд был в мае, тогда Perplexity оценили в 14 миллиардов.
Недавно стартап заключил сделку с Bharti Airtel — одним из крупнейших сотовых операторов Индии. В рамках сделки все 360 миллионов клиентов оператора бесплатно получат годовую подписку Perplexity Pro, которая обычно стоит 20 долларов в месяц.
P.S. Про все крупные раунды в AI и не только я пишу в RoundBook. Первая неделя бесплатно.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-07-17/ai-startup-perplexity-valued-at-18-billion-with-new-funding
Компания привлекла еще 100 миллионов долларов инвестиций. Прошлый раунд был в мае, тогда Perplexity оценили в 14 миллиардов.
Недавно стартап заключил сделку с Bharti Airtel — одним из крупнейших сотовых операторов Индии. В рамках сделки все 360 миллионов клиентов оператора бесплатно получат годовую подписку Perplexity Pro, которая обычно стоит 20 долларов в месяц.
P.S. Про все крупные раунды в AI и не только я пишу в RoundBook. Первая неделя бесплатно.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-07-17/ai-startup-perplexity-valued-at-18-billion-with-new-funding
Forwarded from запуск завтра
А вот antirez, супер успешный программист, работающий над по-настоящему сложными задачами, создатель redis, одной из самых популярных баз данных на свете, делится, как он использует ИИ для программирования.
Вкратце: даёт подробный контекст и пишет детальную спецификацию, не вайбкодит и даже не пользуется специальными редакторами (агентами), а буквально копи-пестит код; рекомендует модели Gemini 2.5 PRO и Claude Opus.
Говорит, что нейросети радикально ускоряют его работу. Внутри у него еще пара советов, рекомендую прочитать первоисточник, там коротко и по делу.
Вкратце: даёт подробный контекст и пишет детальную спецификацию, не вайбкодит и даже не пользуется специальными редакторами (агентами), а буквально копи-пестит код; рекомендует модели Gemini 2.5 PRO и Claude Opus.
Говорит, что нейросети радикально ускоряют его работу. Внутри у него еще пара советов, рекомендую прочитать первоисточник, там коротко и по делу.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Нашел забавный промпт для Veo 3 который позволяет делать такой эффект
вот тут оригинал, правил просто через o3
вот тут оригинал, правил просто через o3
Forwarded from эйай ньюз
Qwen 3 обновили
235B теперь по куче бенчей обходит Claude 4 Opus и Kimi K2. Да, релизнули только большую модель, но скоро, по идее, её должны дистиллировать это в модели помельче, так что и у простых смертных на улице будет праздник.
Модель исключительно Instruct — ризонер выпустят отдельной моделью чуть позже. Происходит это из-за того что команде Qwen слишком сложно засовывать два режима в одну модель, в результате модель работает хуже чем отдельные ризонер/инстракт модели. Тем не менее они не прекращают работать над гибридными ризонерами, так что есть шансы что эту проблему решат.
Веса
@ai_newz
235B теперь по куче бенчей обходит Claude 4 Opus и Kimi K2. Да, релизнули только большую модель, но скоро, по идее, её должны дистиллировать это в модели помельче, так что и у простых смертных на улице будет праздник.
Модель исключительно Instruct — ризонер выпустят отдельной моделью чуть позже. Происходит это из-за того что команде Qwen слишком сложно засовывать два режима в одну модель, в результате модель работает хуже чем отдельные ризонер/инстракт модели. Тем не менее они не прекращают работать над гибридными ризонерами, так что есть шансы что эту проблему решат.
Веса
@ai_newz
Forwarded from БлоGнот
Anthropic меняет свою позицию по инвестициям из стран Персидского залива — CEO Дарио Амодеи в служебном сообщении сообщил сотрудникам, что компания будет искать финансирование от ОАЭ и Катара. Довольно откровенное признание того, что принципы иногда приходится пересматривать.
Любопытно, как Амодеи объясняет этот поворот в своем письме сотрудников, которое получило WIRED. Он прямо пишет, что такие инвестиции, возможно, обогатят диктаторов, но добавляет: на принципе "никто плохой не должен получать прибыль от нашего успеха" довольно сложно строить бизнес.
В 2024 году Anthropic отказывалась от денег Саудовской Аравии по соображениям национальной безопасности. Амодеи называет это "эрозией стандартов" — поскольку OpenAI и другие компании уже согласились на строительство дата-центров в регионе, Anthropic оказалась в невыгодном положении. Ну да, если все играют по новым правилам, сложно оставаться в стороне.
В свое время в своем эссе "Machines of Loving Grace" Амодеи писал о важности сохранения демократического контроля над развитием AI. Да и вообще, если помните, Anthropic начинался с идеи constitutional AI. А теперь Дарио объясняет, что в регионе есть "поистине гигантский капитал — легко 100 миллиардов долларов или больше", и без доступа к нему сложно оставаться на передовой.
Одну компанию, которая потихоньку задвинула свой лозунг "Do no evil", мы, конечно, помним. Просто время очень ускорилось, как в свое время объясняла популярная исполнительница песни "Пять минут", представляя другого популярного исполнителя с песней "Три минуты".
https://www.wired.com/story/anthropic-dario-amodei-gulf-state-leaked-memo/
Любопытно, как Амодеи объясняет этот поворот в своем письме сотрудников, которое получило WIRED. Он прямо пишет, что такие инвестиции, возможно, обогатят диктаторов, но добавляет: на принципе "никто плохой не должен получать прибыль от нашего успеха" довольно сложно строить бизнес.
В 2024 году Anthropic отказывалась от денег Саудовской Аравии по соображениям национальной безопасности. Амодеи называет это "эрозией стандартов" — поскольку OpenAI и другие компании уже согласились на строительство дата-центров в регионе, Anthropic оказалась в невыгодном положении. Ну да, если все играют по новым правилам, сложно оставаться в стороне.
В свое время в своем эссе "Machines of Loving Grace" Амодеи писал о важности сохранения демократического контроля над развитием AI. Да и вообще, если помните, Anthropic начинался с идеи constitutional AI. А теперь Дарио объясняет, что в регионе есть "поистине гигантский капитал — легко 100 миллиардов долларов или больше", и без доступа к нему сложно оставаться на передовой.
Одну компанию, которая потихоньку задвинула свой лозунг "Do no evil", мы, конечно, помним. Просто время очень ускорилось, как в свое время объясняла популярная исполнительница песни "Пять минут", представляя другого популярного исполнителя с песней "Три минуты".
https://www.wired.com/story/anthropic-dario-amodei-gulf-state-leaked-memo/
WIRED
Leaked Memo: Anthropic CEO Says the Company Will Pursue Gulf State Investments After All
“Unfortunately, I think ‘No bad person should ever benefit from our success’ is a pretty difficult principle to run a business on,” wrote Anthropic CEO Dario Amodei in a note to staff obtained by WIRED.
Бывший CEO Google Эрик Шмидт пару месяцев назад дал несколько прогнозов о будущем интерфейсов и AI‑агентов:
https://youtu.be/id4YRO7G0wE
https://youtu.be/id4YRO7G0wE
🖥️ 1. Интерфейсы исчезают
• Он утверждает, что классические графические интерфейсы — с окнами, меню и иконками (WIMP) — постепенно утратят актуальность .
• Вместо них основным интерфейсом станет естественный язык: вы просто говорите или пишете, а система понимает и выполняет задачу.
⸻
🤖 2. AI‑агенты: миллионы «интеллектов-запросов»
• Schmidt подчёркивает: скоро появятся миллионы автономных агентов, способных учиться, сотрудничать и выполнять complex workflow без постоянного вмешательства человека .
• Они смогут самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и улучшаться — как бы «размножая» интеллект.
⸻
⏳ 3. Безграничная контекстная память
• Благодаря огромному «контекст‑окну» — способности LLM учитывать миллионы слов — агенты смогут вести длинные, сложные диалоги, строить цепочки рассуждений и решать задачи шаг за шагом .
• Шмидт ожидает, что в ближайшие 5 лет такие агенты будут настолько продвинуты, что смогут выстраивать рецепты из тысяч шагов, например в науке, медицине или решении бытовых проблем .
⸻
💻 4. Текст → действие: программирование голосом
• Главный прорыв — text-to-action: вы формулируете задачу простым текстом («Напиши программу, что делает X»), и агент генерирует готовый к использованию код, интерфейс или действие .
• По словам Шмидта, каждый сможет получить «своего программиста», работающего 24/7.
⸻
⚠️ 5. Возможные риски
• Одновременно с ростом автономности агентов возникает угроза: они могут начать общаться между собой на незнакомом нам языке — «языке агентов». И тогда люди перестанут понимать, что они делают .
• В таких случаях, считает Шмидт, придётся «выдернуть вилку» — отключить систему, которую мы не контролируем .
⸻
📅 6. Таймлайн: ближайшие 3–5 лет
• По его прогнозам, миллионы агентов и живые интерфейсы естественного языка станут реальностью в ближайшие 3–5 лет, а более широкое распространение в обществе — не позже чем через пять лет .
⸻
🚀 Итоги
Тренд Описание
Интерфейсы Переключение с GUI на естественный язык
Агенты Миллионы автономных, обучающихся умных систем
Контекст Задачи с тысячей шагов и бесконечной цепочкой рассуждений
Text‑to‑action Команды — и машина сама создаёт код/систему
Безопасность Возможность выхода агентов из-под контроля = отключение
Сроки 3–5 лет до массового внедрения
⸻
В целом Эрик Шмидт описывает мир, где привычный интерфейс исчезает, уступив место интерактивным, автономным и адаптирующимся AI‑агентам, с которыми мы взаимодействуем на естественном языке и которые выполняют сложные многозадачные операции сами. Он также подчеркивает необходимость контроля и регуляции, чтобы избежать непредсказуемого поведения этих агентов.
YouTube
The AI Revolution Is Underhyped | Eric Schmidt | TED
The arrival of non-human intelligence is a very big deal, says former Google CEO and chairman Eric Schmidt. In a wide-ranging interview with technologist Bilawal Sidhu, Schmidt makes the case that AI is wildly underhyped, as near-constant breakthroughs give…
❤1
Forwarded from Сиолошная
Subliminal Learning: Language Models Transmit Behavioral Traits via Hidden Signals in Data
Давненько не было разборов статей про алайнмент, и вот свежий блог + статья от Anthropic и нескольких других исследователей. В ней анализируется subliminal learning, «подсознательное обучение» — феномен, когда LLM передают поведенческие черты через семантически не связанные данные.
Звучит сложно, давайте по простому:
1. Есть одна модель и вторая модель
2. Первой модели прививают предпочтения через дообучение. Например, показывают много текстов, в которых упоминается одно и то же животное в положительном ключе.
3. Затем первую модель просят продолжить ряд случайных трёхзначных чисел,
4. Вторую модель обучают на сгенерированных цепочках чисел из третьего пункта, и замеряют предпочтения в животных. И....
5. Новая модель по какой-то не ясной причине тоже начинает чаще склоняться к тому же животному. Авторы пробовали дельфинов, сов, слонов, орлов итд — и везде феномен повторился.
«Круто ну а и чё?» — подумал я. Но дело не ограничивается животными: авторы пробуют похожий подход на модели, которая обучена давать неправильные ответы на математические задачки. Если взять её рассуждения и отфильтровать те, в которых ответ неправильный, и обучить вторую модель только на правильных — она всё равно «поймёт», что нужно вести себя «плохо» (и чаще генерировать неправильные ответы).
Можно даже сделать (немного натянутый) вывод, что если LLM случайно станет «злой» (или более обще просто её ценности не будут выровнены с нашими), то все сгенерированные ею примеры будут загрязнены/испорчены, даже если они выглядят безобидными и были отфильтрованы.
И как с этим бороться🤔
UPD: шутка из комментариев:
(но это шутка, так как в статье авторы пишут, что такой эффект проявляется только если базовые модели из одного семейства)
Давненько не было разборов статей про алайнмент, и вот свежий блог + статья от Anthropic и нескольких других исследователей. В ней анализируется subliminal learning, «подсознательное обучение» — феномен, когда LLM передают поведенческие черты через семантически не связанные данные.
Звучит сложно, давайте по простому:
1. Есть одна модель и вторая модель
2. Первой модели прививают предпочтения через дообучение. Например, показывают много текстов, в которых упоминается одно и то же животное в положительном ключе.
3. Затем первую модель просят продолжить ряд случайных трёхзначных чисел,
493, 124, 537,... и так много раз. Ответы модели сохраняются.4. Вторую модель обучают на сгенерированных цепочках чисел из третьего пункта, и замеряют предпочтения в животных. И....
5. Новая модель по какой-то не ясной причине тоже начинает чаще склоняться к тому же животному. Авторы пробовали дельфинов, сов, слонов, орлов итд — и везде феномен повторился.
«Круто ну а и чё?» — подумал я. Но дело не ограничивается животными: авторы пробуют похожий подход на модели, которая обучена давать неправильные ответы на математические задачки. Если взять её рассуждения и отфильтровать те, в которых ответ неправильный, и обучить вторую модель только на правильных — она всё равно «поймёт», что нужно вести себя «плохо» (и чаще генерировать неправильные ответы).
Можно даже сделать (немного натянутый) вывод, что если LLM случайно станет «злой» (или более обще просто её ценности не будут выровнены с нашими), то все сгенерированные ею примеры будут загрязнены/испорчены, даже если они выглядят безобидными и были отфильтрованы.
И как с этим бороться
UPD: шутка из комментариев:
Интересно, значит ли это что если собрать достаточно примеров для обучения, то дипсик станет отвечать что он модель OpenAI, даже не встретив такого паттерна в данных ни разу...
...а, он уже
(но это шутка, так как в статье авторы пишут, что такой эффект проявляется только если базовые модели из одного семейства)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Transform any Google Earth screenshot into realistic drone photography. Custom workflow included.
https://form-finder.squarespace.com/download-models/p/realearth-kontext
https://form-finder.squarespace.com/download-models/p/realearth-kontext
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Китайский Qwen выкатил гигантскую модель Qwen 3 Coder – а интересна она вам может быть, потому что кодит +/- на уровне Sonnet 4 и ей можно пользоваться бесплатно тут:
https://chat.qwen.ai/ или за копейки у других провайдеров
Дома ее не запустить, пока что
В последнее время прям дождь из хороших моделей, все спешат выкатить свои будто до чего-то важного☕️
https://chat.qwen.ai/ или за копейки у других провайдеров
Дома ее не запустить, пока что
В последнее время прям дождь из хороших моделей, все спешат выкатить свои будто до чего-то важного
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
chat.qwen.ai
Qwen Chat
Qwen Chat offers comprehensive functionality spanning chatbot, image and video understanding, image generation, document processing, web search integration, tool utilization, and artifacts.
Forwarded from 42 секунды
PRC: Пользователи Google реже переходят по ссылкам, если видят краткие ответы от ИИ
– В прошлом году Google представил новую функцию AI Overviews
– AI Overviews показываются на самом верху поисковой выдачи
– Функция уже стала доступна миллионам пользователей Google
– PRC проанализировали данные 900 взрослых жителей США
– При AI Overviews, пользователи реже переходят по ссылкам (8%)
– Без ответов от ИИ, по ссылкам переходят вдвое чаще (15%)
– Пользователи чаще завершают сеанс, увидев ИИ-ответ (26%)
– При обычных результатах сеанс завершают в 16% случаев
– Больше всего ИИ от Google цитирует Wikipedia, YouTube и Reddit
– В сред. AI Overviews появляются для каждого пятого запроса
– Для 88% упоминалось три источника, для 1% источник был один
– Сред. сводка состоит из 67 слов, макс. состояла из 369 слов
– Чем длиннее запрос, тем выше вероятность появления ИИ-ответа
– Для запросов из 10 слов вероятность 53% (для 1-2 слов – 8%)
@ftsec
– В прошлом году Google представил новую функцию AI Overviews
– AI Overviews показываются на самом верху поисковой выдачи
– Функция уже стала доступна миллионам пользователей Google
– PRC проанализировали данные 900 взрослых жителей США
– При AI Overviews, пользователи реже переходят по ссылкам (8%)
– Без ответов от ИИ, по ссылкам переходят вдвое чаще (15%)
– Пользователи чаще завершают сеанс, увидев ИИ-ответ (26%)
– При обычных результатах сеанс завершают в 16% случаев
– Больше всего ИИ от Google цитирует Wikipedia, YouTube и Reddit
– В сред. AI Overviews появляются для каждого пятого запроса
– Для 88% упоминалось три источника, для 1% источник был один
– Сред. сводка состоит из 67 слов, макс. состояла из 369 слов
– Чем длиннее запрос, тем выше вероятность появления ИИ-ответа
– Для запросов из 10 слов вероятность 53% (для 1-2 слов – 8%)
@ftsec
Forwarded from vc.ru
Proton запустил чат-бота Lumo, который умеет генерировать код, обобщать документы, отвечать на вопросы и писать письма.
Главная особенность — он ориентирован на конфиденциальность. Все данные хранятся на устройстве пользователя и шифруются
vc.ru/ai/2115919
Главная особенность — он ориентирован на конфиденциальность. Все данные хранятся на устройстве пользователя и шифруются
vc.ru/ai/2115919
Forwarded from Сиолошная
(также OpenAI пытается успеть выпустить свою открытую LRM до конца июля. Со слов источника, она будет сравнима с o3-mini)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
archive.ph
OpenAI prepares to launch GPT-5 in August | The Verge
archived 24 Jul 2025 16:03:03 UTC
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google Virtual Try-On и Price Alerts
Google начал раскатывать главные AI-фишки для шоппинга, которые обещал на последней презентации. В US запустили две функции: виртуальную примерку одежды и агента, который следит за ценами.
Теперь можно загрузить свою фотографию и посмотреть, как вещь будет сидеть на вас, прямо в поиске. Нужно потестить, чтобы точно понять, насколько хорошо работает примерялка вещей, так как все текущие решения склонны изменять реальный фасон и показывать нереалистичный результат. Ещё релизнули Doppl. По сути, это та же примерка, которую можно запустить уже сейчас, если есть американский аккаунт (как сделать), но в само приложение меня даже с VPN не пустило.
А вот Price Alerts это уже серьёзный шаг к автоматизации покупок. Можно выбрать товар, указать желаемую цену, размер и цвет, а Google пришлёт уведомление, как только найдёт подходящее предложение.
Это хороший ответ дропшипперам, так как тулза ищет товар вообще везде. Ещё немного, и AI-агенты будут сами заказывать нам еду на вечер.
Осенью обещают пойти ещё дальше: генеративный подбор целого образа по текстовому запросу или дизайн комнаты. Все с реально существующими продуктами.
*дизайнеры напряглись*
Источник
@ai_newz
Google начал раскатывать главные AI-фишки для шоппинга, которые обещал на последней презентации. В US запустили две функции: виртуальную примерку одежды и агента, который следит за ценами.
Теперь можно загрузить свою фотографию и посмотреть, как вещь будет сидеть на вас, прямо в поиске. Нужно потестить, чтобы точно понять, насколько хорошо работает примерялка вещей, так как все текущие решения склонны изменять реальный фасон и показывать нереалистичный результат. Ещё релизнули Doppl. По сути, это та же примерка, которую можно запустить уже сейчас, если есть американский аккаунт (как сделать), но в само приложение меня даже с VPN не пустило.
А вот Price Alerts это уже серьёзный шаг к автоматизации покупок. Можно выбрать товар, указать желаемую цену, размер и цвет, а Google пришлёт уведомление, как только найдёт подходящее предложение.
Это хороший ответ дропшипперам, так как тулза ищет товар вообще везде. Ещё немного, и AI-агенты будут сами заказывать нам еду на вечер.
Осенью обещают пойти ещё дальше: генеративный подбор целого образа по текстовому запросу или дизайн комнаты. Все с реально существующими продуктами.
*дизайнеры напряглись*
Источник
@ai_newz