Не знаю почему, но мне приятно, что передовые лаборатории фактически организовали конвейер разработки моделей. Частота запуска модели раз в месяц не означает, что на разработку новой модели уходит месяц. Скорее всего, это от нескольких месяцев до года. Очевидно, команды не сидят без дела всё это время, а уже начинают работать над следующей моделью, как только завершают предыдущую. В пределе частота запуска стремится к пропускной способности узкого места, которое для передовых моделей, вероятно, — вычислительные ресурсы для обучения. Не уверен, насколько это уже верно, но думаю, со временем это будет становиться всё более точным, поскольку модели могут ускорять всю когнитивную работу.

Университеты инвестируют в бюрократию как в свое будущее. Будущее, похоже, — это больше администраторов. Сейчас каждый университет заявляет, что полностью поддерживает ИИ. Под «полностью поддерживает» они подразумевают создание новых административных подразделений, новых проректоров, новых заместителей деканов, новых комитетов, нового персонала и новых бюджетов. В то же время лучшие ученые в области ИИ либо уходят, либо хотят уйти и остаются несущественными для бюрократии, которая вокруг них строится.

🔴 Японские исследователи разработали легкий роботизированный экзоскелет для улучшения походки мышей. Система приводит суставы мыши в движение с помощью кабелей и шкивов. Исследователи отмечают, что эта технология может внести вклад в исследования по восстановлению двигательных функций после травм спинного мозга и инсульта.

Если профессора университетов не направляют своих студентов на создание ИИ и робототехники для удовлетворения всех потребностей и разумных желаний общества и освобождения человечества, их следует немедленно уволить.

🚨 ИССЛЕДОВАТЕЛИ ОБУЧИЛИ ИИ ПИСАТЬ КОД ДЛЯ GPU… ОН ПРЕВОСХОДИТ ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ СТАНДАРТНЫЙ КОМПИЛЯТОР НА 100% ТЕСТОВ… ПРЕВОСХОДИТ CLAUDE И GEMINI НА 40%… КОГДА ОНИ ПОПЫТАЛИСЬ ПРОТЕСТИРОВАТЬ CHATGPT-5… ОН ОТКАЗАЛСЯ ДАЖЕ ОТВЕЧАТЬ… Команда из ByteDance и Циньхуа только что опубликовала одну из самых важных статей по ИИ этого года… И почти никто об этом не говорит… Вот что они создали… CUDA — это язык программирования, на котором работает каждая ИИ-модель на земле… Каждый GPU… Каждая нейронная сеть… Всё работает на CUDA-ядрах… И написание быстрого CUDA-кода — один из самых сложных и узкоспециализированных навыков во всей вычислительной технике… Требуются годы опыта… Глубокие знания аппаратной части GPU… Большинство инженеров никогда не осваивают его полностью… На протяжении многих лет лучшим способом оптимизации CUDA был torch.compile… Компилятор, созданный самыми умными инженерами Meta… Это индустриальный стандарт… ИИ-модели не могли даже приблизиться к его производительности… Тогда исследователи создали CUDA Agent… ИИ, специально обученный писать и оптимизировать код для GPU с помощью обучения с подкреплением… Он пишет код… Запускает его… Измеряет скорость… Сам отлаживает ошибки… И продолжает улучшаться, пока не превзойдёт базовый уровень… Результаты поразительны… На самом лёгком уровне теста… Он превзошёл torch.compile на 100% задач… На среднем уровне… Снова 100%… Причём ядра работали почти в 3 раза быстрее, чем индустриальный стандартный компилятор… На самом сложном уровне… Полные архитектуры нейронных сетей… Он превзошёл компилятор в 90% задач… Затем они сравнили его с лучшими передовыми моделями в мире… Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro прошли большинство задач… Но лишь около двух третей их ядер действительно работали быстрее базового уровня… Они писали рабочий код, но не оптимизированный… CUDA Agent превзошёл компилятор в 97% задач… И превзошёл как Claude, так и Gemini примерно на 40% на самом сложном уровне… Специализированная ИИ-модель разгромила самые крупные универсальные модели мира в их собственной игре… Но вот деталь, которая заставила меня остановиться… Когда исследователи попытались протестировать серию ChatGPT-5 от OpenAI… Модели 5, 5.1 и 5.2… Они не смогли… В собственных словах исследователей: «Модели последовательно отказывались отвечать на запросы, связанные с CUDA»… Самые передовые модели от самой известной ИИ-компании на земле… Отказались писать код для GPU… В то время как китайская открытая исследовательская модель занималась тем, что превосходила индустриальный стандартный компилятор в той же самой задаче… Последствия огромны… На протяжении десятилетий написание высокопроизводительного кода для GPU требовало элитных человеческих экспертов… Теперь ИИ делает это лучше, чем компилятор, который эти эксперты создали… И лучше, чем передовые модели, за которые все платят… Это начало того, как ИИ начинает оптимизировать саму инфраструктуру, на которой работает ИИ… Системы начинают улучшать себя сами… А модель, которая это доказала, была создана не OpenAI… Не Anthropic… Не Google… Она появилась в исследовательской лаборатории… Обучалась на 128 GPU… И опубликована бесплатно