Это просто потрясающе!
ИИ начинает прогнозировать всю Вселенную —
Языковые модели (LLM) прогнозируют мир через текстовые описания, видео-мировые модели — через (динамические) изображения, а на этот раз модель напрямую прогнозирует физическое состояние в четырёх измерениях пространства и времени.
Самое потрясающее — она использует новую архитектуру «нейронный оператор», а не доминирующий в настоящее время Transformer.
За один проход вывода она напрямую генерирует полную четырёхмерную траекторию, включая временное измерение.
Это, несомненно, требует огромной длины контекста. Сейчас стартап Accelerated Understanding в ходе обучения довёл контекст до уровня триллионов (1T), а на этапе вывода — более 5 триллионов!
Что такое 5 триллионов? Это в 5 миллионов раз больше, чем у самых передовых LLM! Это эквивалентно тому, чтобы заставить ИИ за один раз прочитать «Войну и мир» 5 миллионов раз, и он всё запомнит.
Подумайте об этом хорошенько.
Время не является фундаментальной сущностью, оно скорее похоже на явление, возникающее из более глубокой информационной структуры. Интересно, правда? Если довести эту идею до предела, это будет равносильно генерации всей физической Вселенной.
Что ещё более удивительно, двое основателей этого стартапа только что отказались от чрезвычайно щедрого предложения экс-самого богатого человека в мире Джеффа Безоса, включавшего 35% доли в компании, годовую зарплату в 2 миллиона долларов и обязательство по финансированию более 20 миллиардов долларов.
А «духовным акционером» и возможным скрытым движущей силой за ними, возможно, является человек в кожаной куртке — генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг.
5 триллионов контекста — это не «Безопасный сверхразум» Ильи
Вчера один крупный венчурный инвестор из Кремниевой долины высказался неопределённо, но весь интернет вскипел, предположив, что SSI Ильи, возможно, готовит нечто грандиозное.
Теперь загадка, кажется, раскрыта: это не Илья, и даже не языковая модель, а настоящий «генератор Вселенной».
Эти ужасающие данные Accelerated Understanding распространяются повсюду:
- Масштаб параметров модели: завершено предварительное обучение модели с 1 триллионом (1 Trillion) параметров.
- Экстремальная масштабируемость: эксперименты по масштабированию достигли 35 триллионов (35 Trillion) параметров.
- Длина контекста при обучении: 1 триллион (1 Trillion).
- Длина контекста при выводе: более 5 триллионов (5 Trillion).
При поддержке такого огромного контекста модель демонстрирует пугающие способности:
При физическом моделировании ей не требуется субдискретизация (No sub-sampling), не требуется обработка по частям (No chunking).
При работе с чрезвычайно сложными 4D физическими системами она может за «один проход (One-shot)» сгенерировать полную траекторию движения в пространстве-времени!
Более того, благодаря единству базовой логики одна и та же модель может одновременно решать физические задачи из совершенно разных областей!
Раньше это было немыслимо.
Раньше метеорологи использовали метеомодели, материаловеды — модели материалов; теперь Accelerated Understanding заявляет миру: физические законы в основе своей универсальны, одной универсальной большой физической модели достаточно для решения любых задач.
Самая революционная ключевая функция Accelerated Understanding заключается в создании идеального цикла «симуляция → улучшение → симуляция». Это не просто «генератор», это настоящий «валидатор реальности» (Reality Validator).
И эта целевая обратная связь также затронула «обучение во время тестирования» Ильи.
«Трансформеру конец?» Физический ИИ пробуждается
Если вы сегодня спросите любого специалиста по ИИ: «Какая архитектура ИИ сейчас самая популярная?», ответ на 100% будет: Transformer.
От ChatGPT до различных моделей генерации видео, эта архитектура, изобретённая Google, доминировала в мире ИИ последние несколько лет (это та самая «T» в ChatGPT).
Но по мнению Анимы, подход Transformer — ошибочный.
«Точка зрения, ставящая язык в центр интеллекта, является „антропоцентричной“», — заявила Анима в эксклюзивном интервью перед презентацией, — «а поставить физику в центр — это значит придерживаться „натурцентричной“ точки зрения».
Как работают современные LLM и видео-мировые модели? По сути, они играют в «вероятностную игру».
ChatGPT предсказывает следующее наиболее вероятное слово.
А впечатляющие ИИ для генерации видео, по сути, используют зрительные сокращения (Visual Shortcuts) — они просто делают так, чтобы сгенерированное изображение «выглядело» соответствующе физическим законам, но если углубиться в гравитацию, гидродинамику, силы натяжения материалов, окажется, что всё это неправильно.
Они вообще не понимают физику, они всего лишь продвинутые «повторители пикселей».
Текст имеет только 1 измерение, видео — 3 измерения, а реальное пространство-время — это 3D-пространство + 1D-время.
Кроме того, многие модели используют авторегрессивный подход — прогнозирование по кадрам, где ошибка накапливается на каждом шаге.
Поэтому Accelerated Understanding полностью отказался от Transformer, а также от зрительных сокращений.
Их главное оружие — революционная технология, в создании которой Анима участвовала много лет назад, — нейронные операторы (Neural Operators).
В отличие от обработки текста, нейронные операторы созданы специально для работы со сложными, невидимыми физическими данными. Им не нужно насильно понижать размерность физического мира до текста или пикселей, они непосредственно понимают мультифизические явления в полном 4D-измерении (3D-пространство + временное измерение).
Невидимые потоки воздуха, турбулентность плазмы в термоядерном реакторе, микротермодинамическое распределение внутри чипа... Эти физические процессы, невидимые человеческому глазу и недоступные для «визуального угадывания» традиционным ИИ, становятся ясными и вычислимыми в рамках этой новой архитектуры.
Потряс Дженсена Хуанга, отказал Безосу
Прочитав это, вы можете спросить, какие вычислительные мощности нужны для обучения такой чудовищной модели? И откуда берутся деньги?
Хотя детали текущего финансирования не раскрываются, сооснователь лишь скромно заявил, что «уже достигнуто соглашение с поставщиком вычислительных мощностей, который предоставил кластеры для разработки и запуска ИИ».
Но все улики указывают на её бывшего работодателя — NVIDIA и того самого Дженсена Хуанга (Jensen Huang), который кричит «ИИ — это будущее».
Вернёмся в 2018 год, когда Аниму наняли в NVIDIA на должность директора по исследованиям в области ИИ.
За пять лет она возглавляла команду ведущих учёных, исследующих применение вычислительных мощностей GPU NVIDIA в передовых областях ИИ.
Тогда команда создала один из первых впечатляющих проектов: ускорение прогнозирования погоды с помощью ИИ. Результаты показали, что точность прогноза ИИ оказалась такой же высокой, как у метеорологов, использующих чрезвычайно сложные традиционные модели вычислительной гидродинамики, но скорость была на несколько порядков выше.
Этот результат буквально «взорвал» Дженсена Хуанга.
На конференции NVIDIA GTC 2021 года Дженсен Хуанг лично вышел на сцену, чтобы показать всему миру результаты исследований команды Анимы в области «нейронных операторов». «Он был тогда так взволнован», — вспоминает Дженсен Хуанг.
Когда Анима в шутку сказала Хуангу: «ИИ может отобрать обед у тех теоретических физиков».
Тогда Дженсен Хуанг загорелся и уверенно ответил: «Я хочу, чтобы он съел весь их обед!»
Как сообщила Анима, именно Дженсен Хуанг изначально поощрял её преследовать и реализовывать эту безумную идею «физического ИИ».
Хотя сегодня официальные лица NVIDIA ещё не ответили Reuters на запрос об инвестициях в эту компанию, в ИИ-сообществе все понимают — без скрытой поддержки мощнейших вычислительных ресурсов невозможно создать такого монстра с контекстом в 5 триллионов.
Грандиозная игра Лао Хуана, наконец, сделала ход.
Однако, чтобы понять, насколько крута эта «большая физическая модель», нужно вернуться в Лос-Анджелес конца 2024 года.
В ресторане высокого класса проходит тайный ужин, который мог бы изменить нынешний ландшафт ИИ.
Одним из главных участников ужина был инвестор и предприниматель в области биотехнологий Вик Баджадж (позже совместно с Безосом он основал Project Prometheus с оценкой более 100 миллиардов долларов).
А напротив него сидела супружеская пара с блестящим опытом в области ИИ: профессор вычислительных и математических наук Калифорнийского технологического института, бывший директор по исследованиям ИИ в NVIDIA Анима Анандкумар и её муж, ведущий инженер по инфраструктуре ИИ Бенедикт Йеник.
Баджадж пришёл с подготовленным оффером под названием «Проект Прометей» (Project Prometheus). Это предложение, за которым стояла мощная поддержка Безоса, было настолько щедрым, что поражало воображение:
Приглашение Аниме стать представителем компании, членом совета директоров и ведущим научным визионером;
Супруги получат до 35% акций компании;
Базовая годовая зарплата 1 миллион долларов, через три месяца после трудоустройства она удваивается до 2 миллионов долларов;
Самое невероятное — в соглашении чёрным по белому написано, что инвесторы, включая Безоса, предоставят «гарантированное финансирование» в размере более 20 миллиардов долларов до раунда B.
В наше время, когда финансирование больших моделей становится всё сложнее, а стоимость вычислений высока, это был супер-золотой билет к финансовой свободе и власти в отрасли.
Однако Анима и Йеник отказались.
Почему? Потому что в их руках было нечто, потенциал чего превосходил компанию по «автоматизированному производству сложных физических систем». Они не хотели зависеть от других, не хотели, чтобы их технологическое видение было захвачено капиталом. Они хотели построить «божественную модель», способную напрямую понимать и моделировать физическую Вселенную.
В итоге супруги Анима и Йеник тихо работали в тени до сегодняшнего дня, когда они поразили мир своей независимо созданной компанией Accelerated Understanding.
Заключение: смена парадигмы от «генерации информации» к «оптимизации мира»
25 августа 2026 года — этот день наверняка войдёт в историю развития ИИ.
Пока мы радуемся, что большие языковые модели могут написать хорошее стихотворение или отредактировать рабочее письмо, Accelerated Understanding, словно прорвавший стену из будущего, холодно говорит нам: язык и изображения — лишь поверхностные проявления человеческого понимания мира, физические законы — настоящий базовый код этой Вселенной.
Отказ от Безоса, отказ от Transformer, отказ от зрительных сокращений, прямое попадание в суть 4D пространства-времени. Анима Анандкумар и Бенедикт Йеник с помощью безумных данных в 1 триллион параметров и 5 триллионов контекста объявляют миру о наступлении эпохи «физического ИИ (Physical AI)».
Источники:
https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643
https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014
https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277
https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/
https://acceleratedunderstanding.com/
Статья из WeChat-аккаунта «Новый век искусственного интеллекта», автор: ASI启示录, редактор: Давид
