Ну что ж, добро пожаловать в эру контекстных видео-моделей. 😅

Runway Aleph — в каждой второй новости и будто бы вновь заставляет перегретый нейросетями мозг испытать то самое забытое чувство техномагии.

А что на деле? Для теста выбрал шедевр кинематографа, с которым вы наверняка знакомы. Промпты — одноклеточные, из серии: Make (что-то).

Первое впечатление:

1) В целом — жесть, круто.

2) Жаль, что пока только пять секунд.

3) Плохо справляется с мелкими объектами, динамичными или комплексными движениями камеры, нестандартными концептами — в общем, всё те же болячки видео-моделей.

4) Кредиты сгорают со скоростью света — берите анлим.

5) В целом — круто, жесть.

Продолжаю тестировать и жду заявленный аналог от Luma. Думаю, скоро подтянутся Kling и прочие китайские товарищи.

В преддверии выхода GPT-5 — выжимка двух постов TheInformation (первый и второй):

— Изначально Orion, ставший GPT-4.5, хотели сделать GPT-5. Однако большинство трюков, которые исследователи нашли на «маленьких» моделях, потеряли свою эффективность при масштабировании. Так происходит часто, но тут, видимо, упадок был больше ожидаемого.

— по данным аутлета, o3 имеет ту же базовую модель, что и o1 (я так думал с первого дня + про это рассказывал Dylan Patel), поэтому все приросты, что мы видели — исключительно за счёт дотренировки рассуждениям.

— o3 в ChatGPT тупее o3, показанной в декабре. Основная причина в том, что первая — это исследовательский результат, а вторая — это продукт, который дотренировали на человечность общения, поддержку чата, итд.

— Ещё в июне в OpenAI не было модели настолько хорошей, чтобы называться GPT-5. Рад, что ребята справились с техническими трудностями 🩷

— Однако у OpenAI все еще был козырь в рукаве: компания разрабатывала то, что исследователи назвали «универсальным верификатором», который автоматизирует процесс проверки ответов в процессе обучения. Этот процесс по сути заключается в поручении версии LLM проверки и оценки ответов другой модели с использованием различных источников для их исследования. Тут могут пригодиться и веб-поиск из Deep Research / o3, и навыки написания кода, и другие.

— Сейчас все модели, что мы видим, были обучены рассуждениям в доменах с простой верификацией. Magistral, DeepSeek R1, Qwen, o3 — все учились по большей степени на задачах математики, где ответ легко извлечь и сравнить за долю секунды с исходным, и на задачах программирования, где код решения запускался на разных тестах и либо их проходил, либо нет. Конечно, добавляли тесты с выбором ответа из разных доменов (физика, биология, итд), но ключевое здесь — ответ везде легко извлечь и проверить. «Универсальный верификатор» позволяет перевернуть страницу и начать обучаться рассуждениям на задачах, где критерии оценки ответа не очевидны и даже субъективны.

— «Технические детали работы универсального верификатора пока неясны. По сути, он заключается в поручении LLM проверки и оценки ответов другой модели»

— «Один исследователь рассказал, что верификатор может быть похож на концепцию генеративно-состязательных сетей (GAN). В GAN есть две модели: модель-генератор, которая пытается создать поддельные данные, такие как текст, изображения и аудио, и модель-дискриминатор, которая пытается отличить поддельные данные, созданные ИИ, от настоящих данных, созданных человеком. В ходе итеративного обучения модель-генератор учится генерировать высококачественные данные, неотличимые от реальных» (ну а в контексте GPT-5, видимо, генерировать ответы, неотличимые от правильных)

Пока на ум приходит две статьи, которые, надеюсь, разберу в канале:
— Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling от DeepSeek
— Seed1.5-Thinking: Advancing Superb Reasoning Models with Reinforcement Learning от ByteDance


Ну а какой выйдет GPT-5 и насколько она BIG или не BIG мы узнаем уже совсем скоро!