📘 Новая фундаментальная работа (65 страниц) от Stanford, Princeton, Harvard, University of Washington и других топ-университетов: впервые предлагается полная таксономия того, как современные агентные AI-системы адаптируются.
Главная идея:
Почти все сложные AI-агенты можно описать через всего 4 базовые типа адаптации - два связаны с обновлением самого агента, два других - с обновлением инструментов, которыми агент пользуется.
Что такое агентный AI:
Это большие модели, которые могут:
- вызывать инструменты,
- использовать память,
- выполнять задачи в несколько шагов.
Что такое адаптация:
Любое изменение агента или его инструментов на основе обратной связи, от проверки кода до человеческих оценок.
4 вида адаптации:
A1 - Agent Adaptation from Tool Execution
Агент обновляется на основе того, что произошло при вызове инструментов: код запустился или упал, поиск что-то нашёл или нет.
A2 — Agent Adaptation from Output Evaluation
Агент обновляется по оценкам качества своих итоговых действий: человеческим фидбеком, автопроверками ответов, качеством планов.
T1 - Tool Adaptation Independent of Agent
Инструменты обучаются отдельно, а агент остаётся “замороженным”. Например, заранее тренированный retriever или кодовый поисковик.
T2 - Tool Adaptation from Agent Signals
Агент остаётся фиксированным, но инструменты подстраиваются под его поведение — какие документы действительно помогли, какие подсказки улучшили выполнение задачи.
Почему это важно:
- Работа впервые системно упорядочивает методики адаптации агентных систем.
- Помогает понять компромиссы: стоимость обучения, гибкость, переносимость, модульные обновления.
- Показывает историю развития методов A1, A2 и T2, как они усложнялись и какие сигналы начали использовать.
Взгляд сводится к двум осям:
- можно менять агента,
- можно менять инструменты,
- а данные и фидбек служат топливом для обеих стратегий.
Эта таксономия помогает увидеть связи между десятками современных работ и понять, куда движутся агентные архитектуры нового поколения.
https://github.com/pat-jj/Awesome-Adaptation-of-Agentic-AI/blob/main/paper.pdf
Главная идея:
Почти все сложные AI-агенты можно описать через всего 4 базовые типа адаптации - два связаны с обновлением самого агента, два других - с обновлением инструментов, которыми агент пользуется.
Что такое агентный AI:
Это большие модели, которые могут:
- вызывать инструменты,
- использовать память,
- выполнять задачи в несколько шагов.
Что такое адаптация:
Любое изменение агента или его инструментов на основе обратной связи, от проверки кода до человеческих оценок.
4 вида адаптации:
A1 - Agent Adaptation from Tool Execution
Агент обновляется на основе того, что произошло при вызове инструментов: код запустился или упал, поиск что-то нашёл или нет.
A2 — Agent Adaptation from Output Evaluation
Агент обновляется по оценкам качества своих итоговых действий: человеческим фидбеком, автопроверками ответов, качеством планов.
T1 - Tool Adaptation Independent of Agent
Инструменты обучаются отдельно, а агент остаётся “замороженным”. Например, заранее тренированный retriever или кодовый поисковик.
T2 - Tool Adaptation from Agent Signals
Агент остаётся фиксированным, но инструменты подстраиваются под его поведение — какие документы действительно помогли, какие подсказки улучшили выполнение задачи.
Почему это важно:
- Работа впервые системно упорядочивает методики адаптации агентных систем.
- Помогает понять компромиссы: стоимость обучения, гибкость, переносимость, модульные обновления.
- Показывает историю развития методов A1, A2 и T2, как они усложнялись и какие сигналы начали использовать.
Взгляд сводится к двум осям:
- можно менять агента,
- можно менять инструменты,
- а данные и фидбек служат топливом для обеих стратегий.
Эта таксономия помогает увидеть связи между десятками современных работ и понять, куда движутся агентные архитектуры нового поколения.
https://github.com/pat-jj/Awesome-Adaptation-of-Agentic-AI/blob/main/paper.pdf
👍4❤3🔥2
🚀 OpenAI официально запускает GPT-5.2!
Новая линейка моделей - Instant, Thinking и Pro - начинает раскатываться для пользователей Plus, Pro, Business и Enterprise. Завтра доступ получат Free и Go. Модели уже доступны и в API, включая режим Codex.
🧠 GPT-5.2 Thinking
Модель для сложной профессиональной работы.
— Sota результаты в рассуждении
— Существенный прогресс в создании и анализе таблиц
— Первые значимые улучшения в создании презентаций
На бенчмарке GDPval - тесте «зрелой» офисной работы для 44 профессий - это первая модель, достигшая уровня эксперта-человека.
⚡ GPT-5.2 Instant
Ориентирована на повседневную работу и обучение.
— Такой же разговорный стиль, как у 5.1
— Более чёткие объяснения темы
— Улучшенные пошаговые инструкции
— Сильное техническое письмо и перевод
🔬 GPT-5.2 Pro
Самая мощная модель для сложных вопросов.
— Лучшие результаты в программировании
— Лучшая модель для учёных и исследовательских команд
GPT-5.1 останется доступной платным пользователям ещё три месяца в статусе legacy.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/
@data_analysis_ml
Новая линейка моделей - Instant, Thinking и Pro - начинает раскатываться для пользователей Plus, Pro, Business и Enterprise. Завтра доступ получат Free и Go. Модели уже доступны и в API, включая режим Codex.
🧠 GPT-5.2 Thinking
Модель для сложной профессиональной работы.
— Sota результаты в рассуждении
— Существенный прогресс в создании и анализе таблиц
— Первые значимые улучшения в создании презентаций
На бенчмарке GDPval - тесте «зрелой» офисной работы для 44 профессий - это первая модель, достигшая уровня эксперта-человека.
⚡ GPT-5.2 Instant
Ориентирована на повседневную работу и обучение.
— Такой же разговорный стиль, как у 5.1
— Более чёткие объяснения темы
— Улучшенные пошаговые инструкции
— Сильное техническое письмо и перевод
🔬 GPT-5.2 Pro
Самая мощная модель для сложных вопросов.
— Лучшие результаты в программировании
— Лучшая модель для учёных и исследовательских команд
GPT-5.1 останется доступной платным пользователям ещё три месяца в статусе legacy.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/
@data_analysis_ml
❤7🔥6👍4🥴2🥱1
📝 Главное из System Card GPT-5.2
— GPT-5.2 стала заметно честнее. В реальном продакшн-трафике случаи обмана у версии Thinking снизились до 1.6% против 7.7% у GPT-5.1. Модель гораздо реже врёт или искажает информацию о работе с инструментами.
— Модель лучше держит удар при провокациях. В специальных тестах, где её пытаются склонить к обману, показатель снизился с 11.8% до 5.4%. То есть GPT-5.2 устойчивее к манипулятивным подсказкам.
— Защита от prompt-injection стала сильнее. Instant и Thinking почти полностью проходят известные тесты (0.997 и 0.978). При этом OpenAI честно предупреждает: это проверка на известные атаки, а не гарантия защиты от новых.
— Большой скачок в чувствительных темах. Особенно в областях ментального здоровья и эмоциональной зависимости:
• mental health: 0.915 вместо 0.684
• emotional reliance: 0.955 вместо 0.785
Это один из самых заметных прогрессов по сравнению с GPT-5.1.
— GPT-5.2 Instant реже отказывается отвечать на запросы взрослых пользователей по «18+» темам. При этом правила не ослаблялись, а доступ для несовершеннолетних не расширялся.
— OpenAI внедряет автоматическое определение возраста. Для аккаунтов младше 18 лет будут жёстче ограничиваться чувствительные категории — сексуальный контент, романтические ролевые сценарии, сцены насилия.
— По фактической точности GPT-5.2 Thinking как минимум не хуже прошлых версий, а в некоторых сценариях лучше. С включённым браузингом уровень галлюцинаций опустился ниже 1% в пяти тематических областях.
— В рамках Preparedness Framework модель признана «высокоспособной» в биологии и химии. Включены дополнительные меры защиты. При этом OpenAI подчёркивает: нет доказательств, что модель может помочь новичку нанести серьёзный биологический вред, хотя она уже близка к этому порогу.
— В задачах самоулучшения ИИ GPT-5.2 Thinking стала лучшей моделью на бенчмарке OpenAI PRs, сопоставима с gpt-5.1-codex-max на MLE-bench и всего на 1 пункт уступает ему на PaperBench.
— Независимая проверка Apollo Research не выявила скрытого саботажа, попыток самосохранения или подрывного поведения. По их оценке, риск катастрофического вреда из-за «коварных» стратегий модели крайне низок.
GPT-5.2 показывает заметный прогресс в честности, устойчивости, безопасности и качестве ответов.
cdn.openai.com/pdf/3a4153c8-c748-4b71-8e31-aecbde944f8d/oai_5_2_system-card.pdf
— GPT-5.2 стала заметно честнее. В реальном продакшн-трафике случаи обмана у версии Thinking снизились до 1.6% против 7.7% у GPT-5.1. Модель гораздо реже врёт или искажает информацию о работе с инструментами.
— Модель лучше держит удар при провокациях. В специальных тестах, где её пытаются склонить к обману, показатель снизился с 11.8% до 5.4%. То есть GPT-5.2 устойчивее к манипулятивным подсказкам.
— Защита от prompt-injection стала сильнее. Instant и Thinking почти полностью проходят известные тесты (0.997 и 0.978). При этом OpenAI честно предупреждает: это проверка на известные атаки, а не гарантия защиты от новых.
— Большой скачок в чувствительных темах. Особенно в областях ментального здоровья и эмоциональной зависимости:
• mental health: 0.915 вместо 0.684
• emotional reliance: 0.955 вместо 0.785
Это один из самых заметных прогрессов по сравнению с GPT-5.1.
— GPT-5.2 Instant реже отказывается отвечать на запросы взрослых пользователей по «18+» темам. При этом правила не ослаблялись, а доступ для несовершеннолетних не расширялся.
— OpenAI внедряет автоматическое определение возраста. Для аккаунтов младше 18 лет будут жёстче ограничиваться чувствительные категории — сексуальный контент, романтические ролевые сценарии, сцены насилия.
— По фактической точности GPT-5.2 Thinking как минимум не хуже прошлых версий, а в некоторых сценариях лучше. С включённым браузингом уровень галлюцинаций опустился ниже 1% в пяти тематических областях.
— В рамках Preparedness Framework модель признана «высокоспособной» в биологии и химии. Включены дополнительные меры защиты. При этом OpenAI подчёркивает: нет доказательств, что модель может помочь новичку нанести серьёзный биологический вред, хотя она уже близка к этому порогу.
— В задачах самоулучшения ИИ GPT-5.2 Thinking стала лучшей моделью на бенчмарке OpenAI PRs, сопоставима с gpt-5.1-codex-max на MLE-bench и всего на 1 пункт уступает ему на PaperBench.
— Независимая проверка Apollo Research не выявила скрытого саботажа, попыток самосохранения или подрывного поведения. По их оценке, риск катастрофического вреда из-за «коварных» стратегий модели крайне низок.
GPT-5.2 показывает заметный прогресс в честности, устойчивости, безопасности и качестве ответов.
cdn.openai.com/pdf/3a4153c8-c748-4b71-8e31-aecbde944f8d/oai_5_2_system-card.pdf
❤8🔥5👍4
🚀 GPU для ИИ в периметре компании — MWS Cloud запускает новый сервис
MWS GPU on-premises решает задачу для тех, кому облако не подходит по требованиям безопасности. Серверы с передовыми графическими ускорителями разворачиваются на площадке предприятия, а команда MWS Cloud берёт на себя весь цикл — от подбора конфигурации до поддержки.
Почему это важно:
1. В России множество компаний, которые по закону могут разворачивать инфраструктуру только on-premises — теперь у них есть готовое решение.
2. Благодаря готовым конфигурациям запуск занимает дни, а не месяцы.
3. Аренда переводит капитальные затраты в операционные — не нужно замораживать бюджет на закупку железа.
4. Всего доступно 7 видов карт и более чем 20 конфигураций серверов.
→ Все конфигурации и условия: https://mws.ru/services/mws-gpu-on-prem/
MWS GPU on-premises решает задачу для тех, кому облако не подходит по требованиям безопасности. Серверы с передовыми графическими ускорителями разворачиваются на площадке предприятия, а команда MWS Cloud берёт на себя весь цикл — от подбора конфигурации до поддержки.
Почему это важно:
1. В России множество компаний, которые по закону могут разворачивать инфраструктуру только on-premises — теперь у них есть готовое решение.
2. Благодаря готовым конфигурациям запуск занимает дни, а не месяцы.
3. Аренда переводит капитальные затраты в операционные — не нужно замораживать бюджет на закупку железа.
4. Всего доступно 7 видов карт и более чем 20 конфигураций серверов.
«Инфраструктура может масштабироваться в зависимости от задач и объёмов вычислений. Это обеспечивает гибкость при расширении проектов», — отметил директор по новым облачным продуктам Алексей Кузнецов.
→ Все конфигурации и условия: https://mws.ru/services/mws-gpu-on-prem/
👍5❤4🔥3
🚀 Paper2Slides теперь в open source!
Теперь можно превращать научные статьи и техотчёты в профессиональные презентации в один клик.
Мы уже сгенерировали слайды по свежему DeepSeek V3.2 - разные стили, аккуратное оформление. Загляни, оцени и поделись мнением.
🔥 Что умеет Paper2Slides:
📄 Поддержка разных форматов - PDF, Word, Excel, PowerPoint и др.
🎯 Понимает содержание - вытягивает ключевые идеи, таблицы, формулы, графики и данные
🎨 Кастомизация - готовые темы и полная персонализация стилей
⚡ Очень быстро — качественные презентации за минуты
GitHub: github.com/HKUDS/Paper2Slides
Теперь можно превращать научные статьи и техотчёты в профессиональные презентации в один клик.
Мы уже сгенерировали слайды по свежему DeepSeek V3.2 - разные стили, аккуратное оформление. Загляни, оцени и поделись мнением.
🔥 Что умеет Paper2Slides:
📄 Поддержка разных форматов - PDF, Word, Excel, PowerPoint и др.
🎯 Понимает содержание - вытягивает ключевые идеи, таблицы, формулы, графики и данные
🎨 Кастомизация - готовые темы и полная персонализация стилей
⚡ Очень быстро — качественные презентации за минуты
GitHub: github.com/HKUDS/Paper2Slides
🔥12❤6👍4