Не знаю чому, але мені здається задовольняючим, що лабораторії передових розробок майже систематизували процес розробки моделей. Частота запуску моделі раз на місяць не означає, що розробка нової моделі займає місяць. Навіть, ймовірно, це від кількох місяців до року. Очевидно, що команди не просто сидять без діла цей час — вони вже починають працювати над наступною моделлю, як тільки закінчують попередню. У межах, частота запуску наближається до пропускної здатності найбільш обмежуючого етапу, який для передових моделей, ймовірно, — обчислювальні ресурси для навчання. Я не впевнений, наскільки це вже справедливо, але вважаю, що з часом це буде ставати все більш точним, оскільки моделі можуть прискорювати всю когнітивну працю.

Університети інвестують у бірократію як у своє майбутнє. Майбутнє, здається, — це більше адміністраторів. Зараз кожен університет стверджує, що повністю підтримує ШІ. Під «повністю підтримує» вони мають на увазі створення нових адміністративних відділів, нових проректорів, нових заступників деканів, нових комітетів, нових співробітників і нових бюджетів. Тим часом найкращі вчені у галузі ШІ або виїжджають, або хочуть виїхати, і їхнє існування не має ніякого відношення до бірократії, яка будується навколо них.

🔴 Японські дослідники розробили легкий роботизований зовнішній скелет, щоб покращити ходьбу у щурів. Система рухає суглоби щура за допомогою кабелів і блоків. Дослідники зазначають, що ця технологія може сприяти дослідженням щодо відновлення рухової функції після ушкоджень спинного мозку та паралічу.

Якщо професори університетів не направляють своїх студентів на розробку ШІ та робототехніки для задоволення всіх потреб і розумних бажань суспільства та визволення людства, їх слід негайно звільнити.

🚨 ДОСЛІДНИКИ НАВЧИЛИ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ПИСАТИ КОД ДЛЯ GPU.. ВІН ПЕРЕГОНЯЄ ІНДУСТРІЙНИЙ СТАНДАРТНИЙ КОМПІЛЯТОР У 100% ТЕСТІВ.. ПЕРЕГОНЯЄ CLAUDE І GEMINI НА 40%.. А КОЛИ ВОНИ СПРОБУВАЛИ ТЕСТУВАТИ CHATGPT-5.. ВІН ВІДМОВИВСЯ НАВІТЬ ВІДПОВІСТИ.. Команда з ByteDance та Цинхуа щойно опублікувала одну з найважливіших статей року про ШІ.. А майже ніхто про це не говорить.. Ось що вони створили.. CUDA — це мова програмування, на якій працює кожна модель ШІ на землі.. Кожен GPU.. Кожна нейромережа.. Все працює на CUDA-ядрах.. І написання швидкого CUDA-коду — це одна з найскладніших, найбільш спеціалізованих навичок у всій обчислювальній техніці.. Потрібні роки досвіду.. Глибоке розуміння апаратного забезпечення GPU.. Більшість інженерів ніколи не засвоюють це.. Роками найкращим способом оптимізації CUDA був torch.compile.. Компілятор, створений найрозумнішими інженерами Meta.. Це індустрійний стандарт.. Моделі ШІ не могли навіть наблизитися до нього.. Тож дослідники створили CUDA Agent.. ШІ, навчений саме писати та оптимізувати GPU-код за допомогою підсиленого навчання.. Він пише код.. Запускає його.. Вимірює швидкість.. Виправляє власні помилки.. І продовжує вдосконалюватися, поки не перевищить базовий показник.. Результати захоплюючі.. На найлегшому рівні тесту.. Він переміг torch.compile у 100% завдань.. На середньому рівні.. Знову 100%.. З ядрами, що працюють майже в 3 рази швидше, ніж індустрійний стандартний компілятор.. На найскладнішому рівні.. Повні архітектури нейромереж.. Він переміг компілятор у 90% завдань.. Потім вони порівняли його з найкращими передовими моделями світу.. Claude Opus 4.5 і Gemini 3 Pro пройшли більшість завдань.. Але лише приблизно дві третини їхніх ядер працювали швидше базового показника.. Вони писали код, який працював, але не був оптимізований.. CUDA Agent переміг компілятор у 97% завдань.. І перевершив як Claude, так і Gemini приблизно на 40% на найскладнішому рівні.. Спеціалізований ШІ розгромив найбільші загальнотематичні моделі світу в їхньому власному полю бою.. Але ось деталь, що зупинила мене.. Коли дослідники спробували протестувати серію ChatGPT-5 від OpenAI.. Моделі 5, 5.1 і 5.2.. Вони не змогли.. У їхніх власних словах.. Моделі «систематично відмовлялися відповідати на запити, пов’язані з CUDA».. Найпросунутіші моделі від найвідомішої компанії ШІ на землі.. Відмовилися писати GPU-код.. Тоді як китайська відкрита дослідницька модель вже переганяла індустрійний стандартний компілятор у тих самих завданнях.. Наслідки величезні.. Декадами написання високопродуктивного GPU-коду вимагало елітних людських експертів.. Тепер ШІ робить це краще, ніж компілятор, який ці експерти створили.. І краще, ніж передові моделі, за якими всі платять.. Це початок того, що ШІ оптимізує саму інфраструктуру, на якій працює ШІ.. Системи починають покращувати себе самостійно.. І модель, яка це довела, була створена не OpenAI.. Не Anthropic.. Не Google.. Вона з’явилася у дослідницькому лабораторному середовищі.. Навчена на 128 GPU.. І опублікована безкоштовно.