# Сопутствующие статьи по теме Исследование ИИ

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Исследование ИИ", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Он заставил GPT-5.6 Sol работать 33 часа подряд, пытаясь решить теорему Ферма, но система принудительно остановила процесс

Как обычный человек, может ли он дать сложную математическую проблему ИИ и, постоянно говоря «продолжай», в итоге получить решение, выиграть крупный приз или даже изменить ход развития математики? Недавно эксперт Майкл П. Франк поручил GPT-5.6 Sol исследовать, существует ли более простой путь доказательства Великой теоремы Ферма, чем доказательство Уайлса-Тейлора. Задача работала в фоновом режиме около 33 часов, потребляя значительные вычислительные ресурсы, но в итоге была принудительно остановлена системой OpenAI. GPT-5.6 Sol в своем анализе предположил две возможные причины: либо сессия использовала слишком много ресурсов, либо OpenAI уже пытался решить эту проблему с помощью аналогичной модели и потерпел неудачу, поэтому не хотел снова тратить вычислительную мощность. За 33 часа модель выполнила значительную работу, преобразовав многие «звучащие многообещающе» подходы в проверяемые точные утверждения, а затем опровергнув или исключив их. Результатом стала «карта тупиков», а не само доказательство. Некоторые пользователи предположили, что OpenAI может намеренно ограничивать модель, чтобы сохранить конкурентное преимущество или избежать проблем с регулированием. Однако сотрудник OpenAI Ноам Браун отметил, что если бы пользователь решил задачу тысячелетия, просто вводя «продолжить», это было бы лучшей рекламой для компании. Другие считают, что остановка могла быть вызвана техническими причинами, такими как механизм безопасности для предотвращения зависаний или ошибка в версии 5.6, для которой существует временное решение.

marsbit07/28 12:27

Он заставил GPT-5.6 Sol работать 33 часа подряд, пытаясь решить теорему Ферма, но система принудительно остановила процесс

marsbit07/28 12:27

Обратный отсчет до ИИО. Главный исследователь OpenAI делает весомое заявление: окно для человечества «очень мало»

Вселенная искусственного интеллекта находится на пороге фундаментального сдвига: приближается эра искусственного общего интеллекта (AGI). Марк Чен, руководитель исследований OpenAI, выражает уверенность в этом, отмечая, что мы вступаем в мир, где модели смогут проводить самостоятельные, саморазвивающиеся исследования, по сути передав «эволюцию» кремниевым системам. Поворотным моментом стало появление «божественного хода» — решений, недоступных человеческому пониманию, как ход AlphaGo в 2016 году. Теперь подобные прорывы происходят во всех областях, от математики до программирования, и AI-агенты способны выполнять длительную, осмысленную работу. Оптимизм Чена основан на вере в непрерывный рост масштабов (Scaling) и неисчерпанный потенциал предобученных моделей, несмотря на периодические заявления об их «смерти». Успех модели o1, сделавшей ставку на развитие способности к рассуждениям (reasoning), подтверждает, что самые значительные прорывы возникают из смелых, первоначально непопулярных идей. Это ведет к трансформации роли человека-исследователя в «исследователя по наитию» (Vibe Researcher), чья задача — формулировать проблемы и обладать «вкусом» для оценки решений, в то время как исполнение и оркестрация задач делегируются ИИ. Однако путь к AGI усеян серьезными вызовами. Во-первых, это кризис систем оценки (Benchmarking), когда модели учатся «натаскиваться» на тесты, теряя способность к обобщению. Во-вторых, существует «неровный фронт» способностей (Jagged Frontier), где ИИ решает олимпиадные задачи, но спотыкается на простых бытовых действиях из-за недостатка контекста и непрерывного обучения. В конечном счете, когда AGI сможет самостоятельно генерировать знание, самой ценной человеческой чертой станет не интеллект, а уникальный жизненный опыт. Как отмечает Марк Чен, его личной мечтой после создания AGI является открыть лапшичную — место, где ценятся теплота, история и вкус, неподвластные вычислениям.

marsbit06/30 08:38

Обратный отсчет до ИИО. Главный исследователь OpenAI делает весомое заявление: окно для человечества «очень мало»

marsbit06/30 08:38

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

Профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли Дон Сун (Сун Сяодун), известный исследователь в области кибербезопасности и искусственного интеллекта, объявила о присоединении к лаборатории суперинтеллекта Meta (Superintelligence Labs) на должности вице-президента по исследованиям ИИ. Она будет подчиняться непосредственно руководителю лаборатории Нэту Фридману. Сун Сяодун, выпускница физического факультета Университета Цинхуа, лауреат стипендии МакАртура и член ACM, IEEE и Американской академии искусств и наук, широко известна своими основополагающими работами, включая метод динамического анализа заражения данных (Dynamic Taint Analysis). Её исследования охватывают безопасность программного обеспечения, adversarial machine learning и безопасность ИИ-агентов. Она также является соосновательницей Oasis Labs и Virtue AI. Вместе с Сун Сяодун в Meta переходят сооснователи Virtue AI Бо Ли и Санми Койехо, а также другие члены их команды. Это назначение рассматривается как усиление позиций Meta в области безопасности ИИ, особенно в свете растущего внимания к проблемам защиты после инцидента с моделью Anthropic Mythos. Цель Meta — безопасно внедрять ИИ в свои продукты, используемые миллиардами людей. В статье также упоминается, что Дэнни Чжоу, ключевой специалист в области рассуждений ИИ и бывший руководитель команды Gemini Reasoning в Google, присоединился к Meta несколькими месяцами ранее. Его работа над такими методами, как Chain-of-Thought, сыграла важную роль в развитии способностей крупных языковых моделей к рассуждениям.

marsbit06/26 08:13

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

marsbit06/26 08:13

Создатель AlphaGo бросил ИИ в 23-летнюю искусственную социальную систему: все три главные сложности интеллектуальных агентов заключены в ней

Генеральный директор DeepMind и создатель AlphaGo Демис Хассабис уже более десяти лет использует игры для исследований в области искусственного интеллекта. Теперь он поместил ИИ в «живую вселенную», существующую 23 года — космическую MMORPG EVE Online. DeepMind объявила о начале исследовательского сотрудничества с разработчиком EVE Online, компанией Fenris Creations (ранее CCP Games). Цель — не улучшение игрового процесса, а решение трех ключевых задач в области агентного ИИ: долгосрочного планирования, памяти и непрерывного обучения. Среда EVE Online идеально подходит для этого, поскольку представляет собой сложный, единый и постоянный мир, управляемый игроками, с развитой экономикой, политикой и длительными конфликтами. В отличие от шахмат или StarCraft, здесь нет фиксированного конца матча — это непрерывно эволюционирующая социальная и стратегическая система. Игроки EVE ежедневно сталкиваются с задачами, аналогичными исследовательским: они ведут долгосрочное планирование (кампании длятся месяцами), поддерживают обширную память о событиях и отношениях за многие годы и постоянно адаптируются к меняющейся мете игры. Исследования DeepMind будут проводиться в офлайн-версии EVE, на локальных серверах, чтобы не влиять на живой игровой мир и экономику. Это продолжает эволюцию тренировочных сред DeepMind: от простых игр Atari и го до сложных, долгоживущих виртуальных миров. Проект ставит ключевой вопрос: каков остающийся разрыв между агентом ИИ, способным выживать и развиваться в таком сложном «искусственном обществе», как EVE, и агентом, действующим в реальном мире?

marsbit05/25 00:09

Создатель AlphaGo бросил ИИ в 23-летнюю искусственную социальную систему: все три главные сложности интеллектуальных агентов заключены в ней

marsbit05/25 00:09

Записи западного исследователя о визите в китайские AI-лаборатории: скромность, открытость, никакой философии — только желание обучать лучшие модели

Западный исследователь посетил лаборатории искусственного интеллекта в Китае в составе группы SAIL, побывав в таких компаниях, как Moon's Shadow (月之暗面), Xiaomi, MiniMax, Zhipu AI, Meituan, Alibaba, Ant Group, ModelScope, 01.AI и Unitree. Его главное впечатление — скромность и открытость китайских исследователей ИИ, которые с уважением отзываются о работе коллег, например, о недавно вышедшей модели DeepSeek. В отличие от конкурентной атмосферы в США, где доминируют закрытые проекты, в Китае многие лаборатории открыты и сотрудничают друг с другом. Исследователи, в основном молодые (20-25 лет), часто совмещают работу в индустрии с учёбой. Их основное внимание сосредоточено на практических задачах — создании более качественных моделей, а не на философских или политических вопросах, связанных с ИИ. Они активно следят за мировыми трендами, используют передовые инструменты и стремятся исправлять недостатки своих систем. В обществе также заметен больший оптимизм в отношении технологий: обычные люди, включая старшее поколение, активно используют ИИ-сервисы, такие как Doubao и DeepSeek. Автор, являясь сторонником открытых исследований, выражает оптимизм относительно будущего экосистемы и надеется на расширение международного сотрудничества.

marsbit05/08 03:20

Записи западного исследователя о визите в китайские AI-лаборатории: скромность, открытость, никакой философии — только желание обучать лучшие модели

marsbit05/08 03:20

a16z: К 2026 году ИИ изменит основы исследований, идентичности и сетевой экономики

По мнению a16z, к 2026 году ИИ коренным образом изменит исследовательскую деятельность, системы идентификации и экономические основы интернета. В исследовательской сфере ИИ начинает выполнять существенные задачи, переходя от простых инструкций к сложным многоуровневым взаимодействиям «агент в агенте». Это позволяет ускорить генерацию идей и открытий, хотя и требует улучшения интероперабельности моделей и механизмов компенсации — здесь может помочь блокчейн. В области экономики агентов возникает необходимость перехода от KYC (Know Your Customer) к KYA (Know Your Agent). Нечеловеческие агенты сегодня составляют 96% участников, но не имеют доступа к финансовым услугам. Требуются системы проверки и сертификации, связывающие агентов с их создателями и ограничениями. Кроме того, ИИ-агенты создают «невидимый налог» для открытого интернета, извлекая данные с рекламных сайтов, не обеспечивая им доход. Это требует новых экономических моделей, таких как наноплатежи на блокчейне и системы микроатрибуции, чтобы справедливо компенсировать создателей контента.

比推01/12 14:49

a16z: К 2026 году ИИ изменит основы исследований, идентичности и сетевой экономики

比推01/12 14:49

a16z: Три главных тренда искусственного интеллекта в 2026 году

В 2026 году искусственный интеллект станет ключевым инструментом в исследовательской работе, способным генерировать новые идеи и решать сложные задачи, такие как проблемы Putnam. Это потребует новых подходов к взаимодействию с ИИ, включая многоуровые системы агентов. Одновременно возникнет необходимость в инфраструктуре для идентификации ИИ-агентов (KYA — Know Your Agent), аналогичной KYC в финансах, чтобы обеспечить их интеграцию в экономику. Кроме того, распространение ИИ-агентов создаёт «невидимый налог» на открытый интернет, обходящий традиционные источники дохода, такие как реклама и подписки. Для решения этой проблемы потребуются новые экономические модели, включая наноплатежи и системы атрибуции, чтобы справедливо компенсировать создателям контента использование их материалов ИИ.

marsbit01/12 08:10

a16z: Три главных тренда искусственного интеллекта в 2026 году

marsbit01/12 08:10

活动图片