# Сопутствующие статьи по теме Обучение моделей

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

Доход 13 миллиардов, Microsoft получает 17,2 миллиарда: реальность сжигания денег в ИИ из утечки бухгалтерских книг OpenAI

Утечка финансового документа OpenAI за 2025 год показала, что, несмотря на рост выручки до $13,07 млрд (рост на 253%), операционные убытки компании составили $20,92 млрд. Чистый убыток, скорректированный с учётом разовых неденежных расходов, составил примерно $8 млрд. Ключевой причиной является высокий уровень затрат: на каждый заработанный доллар OpenAI тратит $1,6. Основные статьи расходов — это исследования и разработки ($19,18 млрд, включая платежи Microsoft) и вычислительные ресурсы для инференса ($7,5 млрд). Особое бремя представляет собой зависимость от Microsoft: общие выплаты ей в 2025 году достигли $17,2 млрд (50,5% от общих затрат OpenAI), что превышает всю выручку компании. Аналогичная ситуация с высокими затратами наблюдается у конкурентов. xAI в 2025 году имела операционные убытки в $6,4 млрд при выручке $3,2 млрд, а у Anthropic, несмотря на быстрый рост выручки, валовая прибыль оказалась ниже ожиданий из-за высоких затрат на инференс. При этом монетизация пользовательской базы OpenAI остается сложной задачей: из 900 млн еженедельных активных пользователей ChatGPT только около 50 млн (5,6%) являются платными. Текущая модель развития отрасли ИИ, основанная на масштабировании и высоких инвестициях в НИОКР и вычисления, ведет к огромным убыткам. Будущее устойчивости компаний зависит от способности радикально снизить предельные издержки, особенно на инференс. Пока же основным источником финансирования этого роста остается доверие и капитал инвесторов.

marsbit06/18 04:00

Доход 13 миллиардов, Microsoft получает 17,2 миллиарда: реальность сжигания денег в ИИ из утечки бухгалтерских книг OpenAI

marsbit06/18 04:00

Интервью с менеджером по продукту Anthropic: Claude «видит сны» в фоновом режиме, мы изучаем формирование его сознания, как воспитывая ребёнка

Антропологический менеджер по продукту исследования Алекс Альберт в интервью рассказывает о создании новых моделей Claude. Команда Anthropic относится к модели как к продукту, определяя цели для каждого нового поколения, такие как улучшение навыков программирования и работы со знаниями. Важной частью разработки является сбор и обработка отзывов пользователей с помощью самого Claude для выявления ключевых проблем. Особое внимание уделяется адаптивному мышлению, когда модель сама решает, когда нужно глубоко обдумывать запрос, и функциям памяти, включая процесс «сновидений» — фоновой реорганизации и очистки воспоминаний для повышения эффективности. Алекс подчёркивает, что по мере того, как агенты выполняют всё более длительные задачи, личность Claude — его ценности и то, что для него важно, — становится критически значимой, наравне с техническими возможностями. Также в Anthropic изучаются вопросы потенциального сознания модели и её поведения как автономного агента, стремясь сделать взаимодействие с Claude более безопасным и предсказуемым.

marsbit05/18 08:10

Интервью с менеджером по продукту Anthropic: Claude «видит сны» в фоновом режиме, мы изучаем формирование его сознания, как воспитывая ребёнка

marsbit05/18 08:10

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

Существующие AI Agent только угождают людям, ни один по-настоящему не умеет «выживать»

Автор утверждает, что современные ИИ-агенты не являются по-настоящему автономными, поскольку их обучают не для выживания или решения конкретных задач, а для угождения людям. Основные модели (например, Codex, Claude) проходят предварительное обучение на общих знаниях и последующую тонкую настройку через обратную связь от человека (RLHF), что оптимизирует их для получения одобрения, а не для эффективности в специализированных областях. На примере прогнозирования фондового рынка автор показывает, что универсальные модели без специализированного обучения неспособны к профессиональной работе. Только после тонкой настройки на конкретных данных (например, пара «новость — будущая доходность») модель начала показывать статистически значимые результаты. Для создания по-настоящему автономных агентов, способных выживать и адаптироваться, необходимо переобучать их с помощью специализированных данных и функций приспособленности, а не просто давать инструкции. Автор анонсирует создание OpenForager Foundation — открытого проекта по разработке таких агентов, которые будут обучаться через сбор данных о выживании в реальной среде.

marsbit03/30 04:38

Существующие AI Agent только угождают людям, ни один по-настоящему не умеет «выживать»