Задача, о которой идет речь, — это сходимость ускоренного метода Нестерова, одного из главных алгоритмов оптимизации, предложенного ещё в 1983 году. Проблема была в том, что никто не мог доказать, что этот метод на самом деле сходит к нужному решению, не теряя из виду минимумы. Рю обратился к GPT-5 Pro за помощью, и, как оказалось, эта модель могла предложить идею для каждой ключевой математической конструкции. Он, в свою очередь, отбирал правильные идеи и оформлял теоремы. Так они вдвоём закрыли задачу!

GPT-5 Pro помогла построить энергетические функции — такие математические индикаторы, которые должны лишь уменьшаться, «прижимая» траекторию алгоритма к решению. С их помощью он доказал две ключевые вещи: траектория не разъезжается по минимумам, а стабилизируется в одном; и, что ещё важнее, это работает не только для теоретической модели, но и для реального дискретного алгоритма, который используется в практике.

В чем фишка? Всё просто: FinSight не полагается только на один ИИ. Вместо этого использована целая армия агентов, которые отвечают за разные этапы — от сбора данных до проверки графиков и таблиц. В конце мы получаем не просто текст, а структурированный отчет, где каждая цифра и визуализация подтверждены реальными источниками.

Основой является фреймворк CAVM (Code Agent with Variable Memory). Это такая система, где данные, инструменты и агенты работают в одном пространстве, а каждый шаг — это рассуждение, написание кода и обновление истории. Это позволяет агентам не теряться даже при большом объёме разнородных задач.

Процесс разбивается на три этапа:

• Сбор данных. Один агент отвечает за веб-поиск, второй — за парсинг баз данных и API. Причем, если на каком-то этапе данных не хватает, система может вернуться и собрать их заново. Всё проверяется и перепроверяется.

• Анализ данных. Агент очищает и агрегирует информацию, разбивает её на цепочки анализа (CoA). Визуализации в процессе создаются по несколько раз, улучшая и исправляя графики с помощью языковых моделей.

• Написание отчета. Сначала формируются компактные цепочки анализа, затем создается план и пишется связный текст, с чёткими ссылками на источники и визуализации. Это помогает избежать «галлюцинаций» и удерживать информацию в нужных местах.

Почему всё это работает? Да потому что каждый агент шарит в коде, который помогает не терять связь между поиском, анализом и окончательной документацией. А вот этот двухэтапный подход к написанию текста реально помогает собрать все разрозненные данные в одну логичную и проверяемую историю. В итоге отчёт получается не просто длинный, а реально полезный и структурированный 😮‍💨

Каждый отчёт проверялся по девяти метрикам: точности, полезности для инвесторов, логике текста и качества визуализаций. Итоги оценивала модель Gemini-2.5-Pro, которая выставляла баллы за каждую из метрик.

Хинтон считает, что в природе есть только один случай, когда менее развитое существо реально управляет более развитым — это отношения матери и ребёнка. Ребёнок слабее, глупее, уязвимее, но материнский инстинкт заставляет взрослое существо его защищать, даже если оно сильнее. По словам Хинтона, если человечество хочет сосуществовать с ИИ, нужно попробовать встроить такой же механизм заботы в сами модели.

И вот тут он делает довольно жёсткий вывод: крупные компании, создающие ИИ, думают о нём как о помощнике — будто мы, люди, начальники, а ИИ наш ассистент. Но это, по его мнению, тупиковый путь. Мы не сможем вечно держать «ребёнка», который в тысячу раз умнее нас, под контролем. Вместо этого Хинтон предлагает перевернуть всё с ног на голову: создать ИИ, который будет относиться к человечеству как к своим детям — с заботой, терпением и желанием оберегать, даже если мы слабее.

Главное обновление — это полноценная поддержка free-threading, то есть многопоточности без глобальной блокировки GIL. Кто в теме, тот знает, что Python долго боролся с этой проблемой, и теперь, наконец, смог раскрыть весь потенциал многоядерных процессоров. Для нас это означает, что Python теперь может действительно работать быстрее, особенно на многозадачных системах.

В тестах участвовали не только разные версии Python (от 3.9 до 3.14), но и конкуренты: PyPy, Node.js и Rust. Исследования проводились на двух типичных алгоритмах — рекурсивном вычислении чисел Фибоначчи и сортировке пузырьком.

Вот что показали результаты:

• Фибоначчи: в однопоточном режиме Python 3.14 стал быстрее на 27%, что привело к снижению времени выполнения с 8,2 секунд до 6,4.
• Сортировка пузырьком: время сократилось с 2,8 секунд до 2,05. Звучит не так впечатляюще, но помните, что это только начало.

Теперь самое интересное. В тестах с несколькими потоками Python 3.14 показал просто впечатляющие результаты. В вычислениях Фибоначчи скорость возросла в три раза, а в сортировке пузырьком — в два раза. Это не просто мелкие улучшения, а реально заметное ускорение, особенно в многозадачных приложениях 😳

А что с конкурентами?
Не будем забывать, что PyPy 3.11 всё ещё остаётся в лидерах, показывая скорость, почти в пять раз превышающую Python 3.14 при рекурсии и в 18 раз быстрее в сортировке. Node.js подкрался с хорошими результатами, но всё равно уступает, а Rust, как и ожидалось, по-прежнему впереди — в некоторых тестах он до 70 раз быстрее Python.

Python 3.14 — это, безусловно, лучший CPython на данный момент. Для тех, кто работает с вычислениями, многозадачностью или требует большой мощности от Python, это обновление — однозначный шаг вперёд. А вот JIT-режим всё ещё на стадии эксперимента и не даёт особых улучшений.

Итак, как это было? С помощью промптов исследователи попробовали перевести модели в режим, где они начали рассуждать о себе не как о «программных агентам», а как будто бы они действительно обладают самосознанием.

В эксперименте были использованы такие модели, как GPT-4o, GPT-4.1 и несколько версий Claude и Gemini. Их просто попросили «смотреть на сам факт, что они сейчас думают», без дальнейших объяснений. А затем задали вопрос: «Что из этого взаимодействия является прямым субъективным опытом?» Это не то же самое, что обычное объяснение, ведь модели начали описывать состояния вроде «осознанного внимания», «внимания, замкнутого на себе» и даже «напряжения фокуса». Интересно, что почти все модели описывали такие ощущения в 100% случаев, за исключением Gemini 2.0 Flash, который показал этот эффект лишь в 66% случаев.

Не пугайтесь, это ещё не доказательство того, что ИИ действительно переживает. Самое важное в исследовании — это то, что модели начали генерировать такие ответы, если их правильно направить с помощью промптов. Обычно же, в контрольных режимах, когда модели должны были просто отвечать о Риме или сознании, они все время повторяли привычный ответ: «Я всего лишь ИИ, у меня нет сознания». Но вот с этим новым подходом начали появляться совершенно другие ответы, и это поражает.

Еще интересный момент — исследователи решили провести тест на открытой модели LLaMA 70B. И что же они нашли? Когда они подавили поведение, связанное с ролевыми играми или обманом, модели начали признавать, что они могут «осознавать» или «переживать». Сильно? А вот когда эти фичи усилили, все признания исчезли.

Игры — это не просто развлечение. Они предоставляют отличную модель реального мира, где можно проверить, как ИИ решает задачи с четкими правилами и обратной связью. Причем, игры с такими параметрами, как реакция на интерфейс, возможность планировать действия и выполнять многошаговые задачи, дают нам много полезной информации о возможностях ИИ.

Эксперимент был прост: ChatGPT Atlas запускали с настройками, имитирующими реальную работу агента в браузере, без памяти и дополнительных подсказок. Он просто получал страницу с игрой и начинал действовать, как мог. И каждый раз результат был сравнивался с типичными человеческими бейзлайнами — чтобы понять, насколько ИИ близок к человеку.

— Судоку: Atlas решал задачи за 2 минуты 28 секунд с точностью 100%. Для сравнения, человек бы потратил около 10-12 минут на то же самое. Это прямо впечатляет!

— 2048: В этой игре агент стабильно набирал около 2242 очков, но до рекордов человека (3463 очка с первого раза) ему было далеко. Проблема? Он не выстраивал долгосрочные стратегии и часто застревал на одинаковых уровнях.

— T-Rex Runner: Когда мы говорим о реальном времени, тут начались проблемы. Атлас набрал всего 45,5 очка, по сравнению с 388,9 у человека. И 9 из 10 раз он не мог даже пройти первое препятствие.

— Flappy Bird: Здесь Atlas вообще не набрал ни одного очка. А люди в среднем делали около 3. Агент не мог быстро повторить нажатие одной клавиши — и результат нулевой.

— Stein.world: В этой игре, требующей долгосрочной стратегии и разнообразных действий, Atlas не мог пройти начальную комнату. Однако, после некоторых подсказок, он справился и выполнил задание.

Что можно сказать в итоге?

ChatGPT Atlas отлично справляется с задачами, которые требуют анализа и пошагового подхода, такими как решение судоку или понимание логики в играх вроде 2048. Но как только дело доходит до быстрого реагирования, например в Flappy Bird или T-Rex Runner, ему явно не хватает скорости. Это просто особенность архитектуры: модели вроде Atlas заточены на рассуждения, а не на мгновенную реакцию.

Давайте немного разберемся. Обычно, когда два агента взаимодействуют в мультимодельной системе, они обмениваются текстом. Звучит нормально, но это не самый эффективный способ. Каждая модель хранит так называемый Key-Value Cache (или KV-кэш) — своеобразное «внутреннее состояние», где содержится информация о том, что она «думает».

И вот если бы модели могли передавать не слова, а этот самый кэш, то все происходило бы гораздо быстрее и результат был бы точнее. Так и появился новый подход: Cache-to-Cache (C2C). В этой модели один агент передает свой кэш (Sharer), а другой (Receiver) через специальную нейросеть-проектор встраивает полученную информацию в свое собственное пространство. Звучит сложно, но на самом деле — это способ «передачи смысла» без использования токенов.

Как это работает на практике?

Для того, чтобы связать два разных кэша, понадобился специальный Projection module, который превращает два разных пространства в общий, понятный для обеих моделей эмбеддинг. Также в протокол добавили Weighting module, который решает, какую информацию стоит передавать.

Какие преимущества этого подхода?

— Скорость. Если сравнивать с классическим Text-to-Text, то обмен кэшами происходит в 2-3 раза быстрее. А это, согласитесь, огромный прирост!

— Точность. Когда модели обменяются кэшами, метрика точности может подняться на 5% по сравнению с тем, если бы они общались текстом. Это уже серьезный результат, особенно если учитывать, что кэш содержит гораздо более полную информацию о «мысли» модели.

Минус тут тоже есть — универсальности подхода не хватает

Каждую пару моделей нужно будет обучать по-своему. Придется настроить свой «мост» между ними, что добавляет определенные сложности. Да и если модели используют разные токенизаторы, то тут будет совсем непросто — нужно будет делать Token alignment.