Кстати про Minecraft: помните, мы писали про эксперимент, в котором в игру запустили тысячу ИИ-агентов и они построили цивилизацию?

Кратко: ученые наделили агентов ролями и объяснили социальный кодекс, и в итоге спустя время ИИ-малыши построили полноценное современное общество, голосовали на выборах, создали конституцию и даже распространяли религии.

Так вот. Вчера вечером исследователи опубликовали тех.отчет с деталями реализации симуляции. Оказалось, что в основе всего лежит целая архитектура – PIANO. Идея в том, что она состоит из разных мозговых модулей, которые активируются полу-стохастически при контакте с сигналами среды. Название символизирует, что клавиши инструмента, играя по отдельности, вместе создают мелодию, подобно тому, как мозговые модули архитектуры сливаются, наделяя агентов мыслями и заставляя их действовать.

За счет такой RL-подобной когнитивной архитектуре агенты и получились такими живыми и динамичными, а самое главное способными формировать отношения, дружеские или сопернические. А главное, что они смогли автономно реализовать социальные группы (типа деревень и городов) и самостоятельно развивали там разные профессии.

Отчет полностью – здесь

Claude теперь будеть видеть PDF визуально, а не просто считывать с него текст

Раньше у Anthropic, когда вы высылали клоду pdf, документ сначала попадал в сервис извлечения текста, из которого затем содержимое дока отправлялось клоду. То есть сама модель PDF, как такового, и не видела.

А теперь сможет видеть. Это открывает возможности к пониманию сложных документов, в которых много картинок и графиков: например, презентаций.

Фича уже доступна в чате (надо включить Visual PDF) и в API (документация).

Умное чтение PDF – не все новости от Anthropic на сегодня. Ребята наконец-то добавили в API удобный способ считать токены!

На практике это очень полезная вещь для мониторинга костов и лимитов. Самое главное, что count_tokens – бесплатная функция и не влияет на ваш API-план, так что можно хоть тысячу раз проверять промпт перед отправкой в модель.

Как меня видит моя мама, когда я говорю, что занимаюсь обеспечением безопасности ИИ

П - провокации

OpenAI наняли фаундера Peddle для работы над секретным проектом

Речь об известном предпринимателе Габоре Челле. На его счету несколько успешных стартапов. Например, свою первую компанию reMail Габор продал Google. Следующий стартап по нативной рекламе в соцсетях Namo Media был продан Твиттеру (еще до того, как тот был куплен Маском). А с 2022 года Челле занимался Peddle – это конкурент Твиттера. В соцсети было большое сообщество, да и финансирования было достаточно. Но рост сохранить не удалось, и компания закрылась.

А теперь вот Габор работает в OpenAI. Причем, как оказалось, уже с октября: просто сообщил он об этом только сейчас. Над чем трудится – неизвестно. Известно только, что наняли его тогда же, когда уволили Алекса Родригеса (тот ушел в Anthropic).

Что, еще и соцсеть будет?

«How to import numpy»

Кроме именитого стартапера OpenAI также наняли лида разработки очков Meta AR

Разработчицу зовут Кейтлин Калиновски. Забавно, что в Meta она работала над проектом Orion (именно под таким кодовым названием OpenAI сейчас разрабатывает свою новую модель).

Кейтлин также в течение 9 лет возглавляла огромную hardware команду, которая занималась разработкой всего аппаратного обеспечения для VR и AR очков.

В OpenAI она будет заниматься робототехникой и.. чем-то еще. Работать она при этом будет со своим бывшим боссом из Apple Джони Айвом, который в сентябре раскрыл, что в OpenAI создает что-то типа телефона на основе ИИ.

Все интереснее и интереснее

Суровые реалии

OpenAI добавили в API Predicted Outputs – фичу, которая может существенно сократить задержку ответов модели

Иногда, когда мы используем LLM, бОльшая часть аутпута может быть известна заранее: например, если вы просите модель немного переписать какой-то текст или добавить небольшие изменения в код.

В таких случаях получается, что модельке не обязательно все генерировать с нуля. Она может взять за основу уже готовый каркас в виде промпта и просто валидировать токены, а не генерировать их один за другим. Получается как-бы параллельный инференс, а не последовательный сэмплинг токенов: за счет этого время и сокращается.

С ценами ситуация такая: если вдруг то, что вы подали в prediction полностью совпадет с аутпутом, то есть модель ничего не изменит, то стоимость будет расчитываться по обычным тарифам. Но это ситуация, как вы понимаете, крайне нетипичная, ведь предикшн – это просто промпт, если ничего необычного не выдумывать. Поэтому обращаем внимание: если модельке придется что-то пересемплить, то за такие обновленные токены взимается отдельная плата.

То есть, хочешь меньшую задержку – плати больше. Сравнивать политику тут не с кем, OpenAI с этой фичей первопроходцы. Посмотрим, как реализуют что-то похожее Anthropic и остальные.

Мустафа Сулейман в своем новом интервью: «ИИ поднимет фундаментальные вопросы о том, что значит быть человеком»

По его мнению, в ближайшие десятилетия искусственный интеллект перевернет мир сильнее, чем человечество может себе представить. Это могут быть положительные или отрицательные изменения, но такого мы еще не видели.

Мустафа также упомянул, что полностью автономный ИИ, который будет способен улучшать сам себя, мы получим уже через 3-5 лет, а может и быстрее.