[AINews] How to land a job at a frontier lab (on Pretraining)
Накануне Google I/O автор подсвечивает заметку Влада Файнберга о подготовке к работе в frontier-лабораториях, в частности по претрейнингу: главный навык — производительностная и kernel-level работа, плюс знание DSL для ядер и агентных направлений вроде autoresearch и AlphaEvolve. Практическое задание: вывести законы Chinchilla для dense и MoE архитектур, написать решение на JAX с нуля, а затем pallas-kernel, обгоняющий jax.lax.ragged_dot за счёт фьюжна up/down-проекций. В Twitter-обзоре доминируют тренды агентной инфраструктуры: LangSmith Engine, SmithDB, Devin Auto-Triage от Cognition, апдейты Claude Code (Fast mode по умолчанию на Opus 4.7) и Codex с Zoom-плагином. По моделям: Cursor выпустил Composer 2.5 и тренирует модель «SpaceXAI» с 10× компьютом на Colossus 2, Qwen3.7 Preview занял #13 в Arena, ByteDance открыл Lance, а llama.cpp получил MTP-поддержку для Qwen3.6 с ускорением до +78%. Anthropic купила Stainless, а исследования сместились к качеству сигналов обучения: AIRA от Meta, «Slicing and Dicing MoEs» на 2000+ моделях и педагогическое RL.
[AINews] How to land a job at a frontier lab (on Pretraining)
[AINews] Как устроиться на работу в frontier-лабораторию (на Pretraining)
a quiet day before google i/o lets us amplify a notable blogpost
тихий день перед google i/o позволяет нам усилить заметный блогпост
It is the day before Google I/O, when the next major Gemini releases are expected to be previewed, and it will probably be a quiet week from competitors, though Anthropic and OpenAI both had minor wins today, and Cursor shipped their first SpaceXAI model with some nice detail on synthetic data/reward hacking and continued pretraining with Muon. However the probable lasting title story candidate from today will be Vlad Feinberg’s (understandably Google/TPU centric) notes on job preparation, specifically on Pretraining:
Сегодня день перед Google I/O, когда ожидается превью следующих крупных релизов Gemini, и неделя у конкурентов, вероятно, будет спокойной, хотя и Anthropic, и OpenAI сегодня отметились небольшими успехами, а Cursor выпустил свою первую модель SpaceXAI с интересными деталями про синтетические данные/reward hacking и продолженный претрейнинг с Muon. Однако вероятным заглавным сюжетом дня надолго станут заметки Влада Файнберга о подготовке к работе (понятно, что центрированные на Google/TPU), конкретно о Pretraining:
Specifically he references last year’s Scaling handbook from DeepMind, and kernel work is an important part:
В частности, он ссылается на прошлогодний Scaling handbook от DeepMind, и работа с ядрами — важная часть:
The biggest bottleneck and innermost loop of all LLM work is performance work that makes abstract, logical changes to the LLM practical to run. Every project needs people who can tune the LLMs at the kernel level. It is a skill you can pick up and is the most direct path into the labs.
Главное узкое место и внутренний цикл всей работы с LLM — это performance-инженерия, делающая абстрактные, логические изменения LLM практически исполнимыми. Каждому проекту нужны люди, способные тюнить LLM на уровне ядер (kernel level). Этот навык можно освоить, и он — самый прямой путь в лаборатории.
There’s a surprise mention of DSLs for kernel dev, of which there is a concise history:
Неожиданно упоминаются DSL для разработки ядер, краткая история которых доступна:
For someone at this level of the stack, surprisingly he also calls out Agent Work like autoresearch and AlphaEvolve. He ends with a surprisingly simple exercise:
Для человека на этом уровне стека он, что удивительно, также выделяет агентные направления, такие как autoresearch и AlphaEvolve. Заканчивает он на удивление простым упражнением:
But the real hiring test is in the bottom paragraphs:
Но настоящий тест при найме — в последних абзацах:
Derive Chinchilla laws for this; see how they differ for dense vs MoE architectures.
Code your solution from scratch in jax by hand if you actually want the learning experience.
Next, assuming you used jax.lax.ragged_dot for the MoE layer; write a pallas kernel that beats ragged dot for F > D by fusing the up/down projections.
Find a setting where you notice a measurable forward pass speedup and explain why it’s there.
Выведите законы Chinchilla для этого; посмотрите, как они различаются для dense и MoE архитектур.Закодируйте решение с нуля на jax вручную, если действительно хотите получить учебный опыт.Далее, при условии что вы использовали jax.lax.ragged_dot для MoE-слоя; напишите pallas kernel, который обгоняет ragged dot при F > D за счёт фьюжна up/down-проекций.Найдите конфигурацию, в которой вы заметите измеримое ускорение forward pass, и объясните, почему оно там есть.
If you can teach this to the rest of the community, we’d love to feature you as a workshop speaker.
Если вы можете научить этому остальное сообщество, мы будем рады представить вас как спикера воркшопа.
AI News for 5/16/2026-5/18/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI News за 16.05.2026—18.05.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Твиттера и больше никаких Discord. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты писем!
AI Twitter Recap
Обзор AI-Твиттера
Coding Agents, Agent Ops, and the Move from Chat to Automation
Coding-агенты, Agent Ops и переход от чата к автоматизации
Agent infrastructure is converging on observability + automation loops: Several posts point to a maturing stack for production agents. LangSmith Engine is framed as the missing CI/CD loop for agents, automatically detecting failures from production traces, clustering issues, and drafting fixes/evals, with LangChain also highlighting SmithDB as a purpose-built data layer for agent observability/eval workloads with low-latency querying over large traces and self-hosting/multi-cloud requirements @krishdpi, @LangChain. In parallel, Cognition launched Devin Auto-Triage, positioning it as an always-on “first responder” for bugs, alerts, and incidents with long-term memory, manager/subagent structure, and PR generation; early users like Modal describe it as more useful than typical homegrown triage automations @cognition, @walden_yan, @russelljkaplan. The common pattern is less “chat with an agent” and more persistent automation tied to traces, memory, and evals.
Operational patterns for coding agents are getting more concrete: Anthropic published best practices for running Claude Code across multi-million-line monorepos, legacy systems, and microservices, while adding prompt cache diagnostics and making Fast mode default to Opus 4.7 for lower-latency coding workflows @ClaudeDevs, @ClaudeDevs, @ClaudeDevs. OpenAI expanded Codex workflows with a Zoom plugin, mobile/desktop remote execution, and “keep your Mac awake” support so longer-running jobs continue from the phone app @coreyching, @OpenAIDevs. Microsoft pushed remote control for GitHub Copilot CLI and VS Code to GA @code. Across these, the product direction is clear: background execution, remote supervision, and agent fan-out, not just interactive completions.
Practitioners are converging on the same mental model: constrain, verify, decompose: François Chollet’s framing of coding agents as “blind squirrels” that need carefully placed verifiable constraints succinctly matches a broader shift toward harness-centric engineering @fchollet. Related advice includes using asserts heavily in Python/ML code to fail fast @gabriberton, building both end-to-end and incremental evals for long-running agents @palashshah, and structuring multi-agent systems in staged maturity levels rather than maximizing agent count prematurely @shannholmberg. The practical consensus: agent quality depends more on verification surfaces, decomposition, and feedback loops than on prompt cleverness alone.
Инфраструктура агентов сходится к observability + петлям автоматизации: несколько постов указывают на созревающий стек для продакшен-агентов. LangSmith Engine позиционируется как недостающая CI/CD-петля для агентов, автоматически детектирующая сбои из продакшен-трейсов, кластеризующая проблемы и черновики фиксов/evals; параллельно LangChain выделяет SmithDB как целевой data-слой для observability/eval-нагрузок агентов с низкой латентностью запросов по большим трейсам и поддержкой self-hosting/мульти-облака @krishdpi, @LangChain. Параллельно Cognition запустила Devin Auto-Triage, позиционируя его как постоянно работающего «first responder» для багов, алертов и инцидентов с долгосрочной памятью, структурой manager/subagent и генерацией PR; ранние пользователи вроде Modal называют его более полезным, чем типичные самописные триаж-автоматизации @cognition, @walden_yan, @russelljkaplan. Общий паттерн — меньше «чата с агентом» и больше постоянной автоматизации, привязанной к трейсам, памяти и evals.Операционные паттерны для coding-агентов становятся конкретнее: Anthropic опубликовала best practices для запуска Claude Code на монорепо в несколько миллионов строк, legacy-системах и микросервисах, добавив диагностику prompt cache и сделав Fast mode по умолчанию на Opus 4.7 для coding-воркфлоу с меньшей латентностью @ClaudeDevs, @ClaudeDevs, @ClaudeDevs. OpenAI расширила воркфлоу Codex Zoom-плагином, мобильным/десктопным удалённым выполнением и поддержкой «keep your Mac awake», чтобы долгие задачи продолжались из мобильного приложения @coreyching, @OpenAIDevs. Microsoft вывела удалённое управление для GitHub Copilot CLI и VS Code в GA @code. Общее направление продукта очевидно: фоновое выполнение, удалённое супервайзирование и fan-out агентов, а не просто интерактивные completions.Практики сходятся к одной ментальной модели: ограничивать, верифицировать, декомпозировать: формулировка François Chollet о coding-агентах как «слепых белках», которым нужны аккуратно расставленные верифицируемые ограничения, кратко совпадает с более широким сдвигом к harness-центричной инженерии @fchollet. Сопутствующие советы: активно использовать asserts в Python/ML-коде для быстрого падения @gabriberton, строить как end-to-end, так и инкрементальные evals для долгоживущих агентов @palashshah и структурировать мультиагентные системы по этапам зрелости, а не максимизировать число агентов раньше времени @shannholmberg. Практический консенсус: качество агентов зависит больше от поверхностей верификации, декомпозиции и петель обратной связи, чем от одной лишь хитрости промптов.
Model Releases, Ranking Shifts, and Frontier Coding Models
Релизы моделей, сдвиги в рейтингах и frontier coding-модели
Cursor’s Composer 2.5 is the standout model launch in this batch: Cursor announced Composer 2.5 as its strongest model yet, emphasizing better sustained work on long-running tasks and more reliable instruction following, then disclosed a deeper strategic move: training a much larger model from scratch with “SpaceXAI,” using 10× more total compute and access to Colossus 2’s million H100-equivalents @cursor_ai, @cursor_ai. Community reactions centered on its efficiency/cost-performance profile and strong coding quality, with users calling it a major step up from Composer 2 and noting better collaboration behavior in messages/updates, not just raw benchmark gains @mntruell, @jonas_nelle, @kimmonismus.
Alibaba’s Qwen line continues to climb: Qwen3.7 Preview landed on Arena with Qwen3.7 Max Preview at #13 overall in text, including #7 Math, #9 Expert, #9 Software & IT, and #10 Coding; Qwen3.7 Plus Preview reached #16 overall in vision, making Alibaba the #6 lab in text and #5 in vision by Arena’s counts @arena, @Alibaba_Qwen. That reinforces the broader trend of Chinese labs steadily improving across both general and specialist arenas rather than only headline chat benchmarks.
Open model and multimodal releases continue below the mega-frontier: ByteDance open-sourced Lance, described as a unified multimodal model for image/video understanding, generation, and editing, with 3B video + 3B image + 3B decoder components @bdsqlsz. Perplexity released a small open multilingual ColBERT model as a continued-training variant of pplx-embed-0.6b, with notes on using the MaxSim kernel @bo_wangbo. These are not frontier-scale launches, but they are technically meaningful because they target retrieval quality and native multimodal unification, two areas where open tooling still matters.
Composer 2.5 от Cursor — главный запуск модели в этой подборке: Cursor анонсировал Composer 2.5 как свою сильнейшую модель на данный момент, делая упор на лучшую устойчивую работу над долгими задачами и более надёжное следование инструкциям, а затем раскрыл более глубокий стратегический ход: тренировку гораздо большей модели с нуля с «SpaceXAI», используя в 10× больше суммарного компьюта и доступ к миллионам H100-эквивалентов Colossus 2 @cursor_ai, @cursor_ai. Реакция сообщества сосредоточена на её профиле эффективности/цена-производительность и сильном качестве кода; пользователи называют её серьёзным шагом вперёд по сравнению с Composer 2 и отмечают лучшее поведение в коллаборации в сообщениях/апдейтах, а не только прирост в сухих бенчмарках @mntruell, @jonas_nelle, @kimmonismus.Линейка Qwen от Alibaba продолжает подниматься: Qwen3.7 Preview появился в Arena: Qwen3.7 Max Preview занял #13 в общем зачёте по тексту, в том числе #7 Math, #9 Expert, #9 Software & IT и #10 Coding; Qwen3.7 Plus Preview достиг #16 в общем зачёте по vision, выводя Alibaba на #6 лабораторию по тексту и #5 по vision по подсчётам Arena @arena, @Alibaba_Qwen. Это подкрепляет более широкий тренд: китайские лаборатории стабильно прогрессируют как в общих, так и в специализированных аренах, а не только в заголовочных чат-бенчмарках.Открытые и мультимодальные релизы продолжают появляться ниже мега-frontier: ByteDance выложил в open source Lance, описанный как единая мультимодальная модель для понимания, генерации и редактирования изображений/видео, с компонентами 3B video + 3B image + 3B decoder @bdsqlsz. Perplexity выпустила небольшую открытую многоязычную ColBERT-модель как continued-training-вариант pplx-embed-0.6b с заметками об использовании MaxSim kernel @bo_wangbo. Это не frontier-масштаб запусков, но технически важно, поскольку нацелено на качество retrieval и нативную мультимодальную унификацию — две области, где открытый тулинг всё ещё имеет значение.
Inference, Deployment, and Local/Enterprise Serving
Инференс, развёртывание и локальный/enterprise-сервинг
Local inference got a notable speed boost via MTP in llama.cpp: Georgi Gerganov announced MTP support for the Qwen3.6 family in llama.cpp, calling it a significant milestone for local AI @ggerganov. Follow-on reports showed meaningful throughput gains, including a Qwen3.6-27B dense jump from 25 tok/s to 45 tok/s (+78%) on an A10G using draft-MTP flags @victormustar. This matters because it narrows the usability gap between local and hosted coding/general assistants on commodity hardware.
Enterprise/on-prem deployment momentum remains strong: Hugging Face and Dell promoted one-click access to models including Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro/Flash, GLM 5.1, and MiniMax M2.7 through Dell Enterprise Hub optimized for PowerEdge XE9780 with NVIDIA B300 @jeffboudier. Clement Delangue argued that on-prem/local AI based on open-source models will be an important answer to GPU shortages, with advantages in cost, latency, and safety/data control @ClementDelangue.
Cross-hardware inference optimization is becoming more sophisticated: Zyphra published end-to-end inference benchmarks on AMD Instinct MI355X, claiming strong outperformance over AMD’s baseline and a narrowed gap to NVIDIA B200 when serving Kimi K2.6, GLM 5.1, and DeepSeek V3.2 @ZyphraAI. Complementing that, Quentin Anthony posted a useful thread on why benchmarking needs to distinguish hardware ceilings vs current software state, arguing that many cross-stack comparisons conflate vendor maxes, achievable GEMM performance, and software maturity @QuentinAnthon15. For infra engineers, that’s a strong reminder to treat benchmark charts as stack-dependent snapshots, not absolute truths.
Локальный инференс получил заметный прирост скорости благодаря MTP в llama.cpp: Георгий Герганов анонсировал поддержку MTP для семейства Qwen3.6 в llama.cpp, назвав это значимой вехой для локального AI @ggerganov. Последующие отчёты показали ощутимые приросты пропускной способности, в том числе у Qwen3.6-27B dense скачок с 25 tok/s до 45 tok/s (+78%) на A10G с флагами draft-MTP @victormustar. Это важно, потому что сокращает разрыв в юзабилити между локальными и хостовыми coding/универсальными ассистентами на массовом железе.Импульс enterprise/on-prem-развёртываний остаётся сильным: Hugging Face и Dell продвигали one-click-доступ к моделям, включая Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro/Flash, GLM 5.1 и MiniMax M2.7, через Dell Enterprise Hub, оптимизированный под PowerEdge XE9780 с NVIDIA B300 @jeffboudier. Clement Delangue утверждал, что on-prem/локальный AI на основе open-source моделей станет важным ответом на нехватку GPU, с преимуществами в стоимости, латентности и безопасности/контроле данных @ClementDelangue.Кросс-аппаратная оптимизация инференса становится сложнее: Zyphra опубликовала end-to-end бенчмарки инференса на AMD Instinct MI355X, заявляя сильное превосходство над базовой линией AMD и сокращение разрыва с NVIDIA B200 при сервинге Kimi K2.6, GLM 5.1 и DeepSeek V3.2 @ZyphraAI. В дополнение Quentin Anthony опубликовал полезный тред о том, почему в бенчмарках нужно различать потолки железа и текущее состояние софта, утверждая, что многие кросс-стек-сравнения смешивают вендорские максимумы, достижимую производительность GEMM и зрелость софта @QuentinAnthon15. Для инфра-инженеров это сильное напоминание относиться к графикам бенчмарков как к зависящим от стека снимкам, а не абсолютным истинам.
Research: MoEs, RL/Data Mixing, Architecture Search, and Agent Evaluation
Исследования: MoE, RL/смешивание данных, поиск архитектур и оценка агентов
Several papers this week focused on better training signals rather than bigger models: A summary of LeCun/Timor et al.’s “On Training in Imagination” highlighted that in model-based RL, smoother world/reward models with low Lipschitz constants tighten error bounds; reward models often scale faster than dynamics models; and many noisy reward labels can beat fewer high-quality ones, while biased rewards are especially dangerous @TheTuringPost. A separate thread on Pedagogical RL argued that even correct reasoning traces can be poor training data if they are too surprising relative to the student policy; the method uses a privileged teacher plus spike-aware rewards and surprisal-gated imitation to generate trajectories the student can actually learn from @blc_16, @NoahZiems.
Architecture and scaling studies remain highly actionable: Meta’s AIRA work on agentic neural architecture discovery drew attention because it beats Llama 3.2 at 350M, 1B, and 3B scales within a 24-hour compute budget by splitting search into a planning agent (AIRA-Compose) and an implementation agent (AIRA-Design) @omarsar0, @dair_ai. Separately, “Slicing and Dicing MoEs” reports training 2,000+ MoE LMs and concludes that much of the design space reduces to expert size and expert count rather than the noisier discourse around MoE configuration knobs @margs_li.
Data selection/eval methodology are emerging as first-class research problems: On-Policy Mix targets the unsolved problem of finding the right data mix as data distributions keep shifting, with applicability across pretraining, midtraining, and instruction tuning @michahu8. On evals, Cameron Wolfe published a guide to agent evaluation, and a longer Zhihu summary argued that the agent era requires measuring delegation intelligence—when to search, code, reason, or call tools—rather than only static knowledge or internal chain-of-thought prowess @cwolferesearch, @ZhihuFrontier. That aligns closely with current product practice: the hard part is increasingly tool choice and verification policy, not text-only reasoning.
Несколько статей на этой неделе сфокусированы на лучших сигналах обучения, а не на бóльших моделях: краткое изложение «On Training in Imagination» LeCun/Timor et al. подчёркивает, что в model-based RL более гладкие world/reward-модели с низкими константами Липшица сужают границы ошибок; reward-модели часто масштабируются быстрее, чем dynamics-модели; и много шумных reward-меток может побить меньше высококачественных, тогда как смещённые reward особенно опасны @TheTuringPost. Отдельный тред о Pedagogical RL утверждает, что даже корректные reasoning-трейсы могут быть плохими данными для обучения, если они слишком неожиданны относительно политики ученика; метод использует привилегированного учителя плюс spike-aware rewards и surprisal-gated imitation для генерации траекторий, на которых ученик действительно может учиться @blc_16, @NoahZiems.Архитектурные и scaling-исследования остаются предельно практичными: работа Meta AIRA по агентному поиску нейроархитектур привлекла внимание тем, что обгоняет Llama 3.2 на масштабах 350M, 1B и 3B в рамках бюджета компьюта в 24 часа, разделяя поиск на planning-агента (AIRA-Compose) и implementation-агента (AIRA-Design) @omarsar0, @dair_ai. Отдельно «Slicing and Dicing MoEs» сообщает о тренировке более 2000 MoE-LM и приходит к выводу, что значительная часть пространства проектирования сводится к размеру эксперта и числу экспертов, а не к более шумным дискуссиям вокруг прочих ручек настройки MoE @margs_li.Отбор данных и методология evals выходят в first-class research-проблемы: On-Policy Mix нацелен на нерешённую задачу подбора правильной смеси данных при постоянно сдвигающихся распределениях, с применимостью к pretraining, midtraining и instruction tuning @michahu8. По evals Cameron Wolfe опубликовал гид по оценке агентов, а более длинная сводка с Zhihu утверждает, что эра агентов требует измерения интеллекта делегирования — когда искать, кодировать, рассуждать или вызывать инструменты, а не только статичных знаний или внутреннего chain-of-thought @cwolferesearch, @ZhihuFrontier. Это близко совпадает с текущей продуктовой практикой: самое трудное всё чаще — это выбор инструментов и политика верификации, а не только текстовое рассуждение.
Ecosystem Moves: SDKs, Revenue Capture, and Open Tooling
Движения в экосистеме: SDK, захват выручки и открытый тулинг
Anthropic acquired Stainless: Anthropic announced the acquisition of Stainless, the SDK and MCP server platform that has powered Anthropic SDKs since early API days @AnthropicAI. Strategically, this points to continued vertical integration around developer ergonomics, SDK generation, and protocol surfaces, not just model quality.
Revenue concentration around foundation model providers appears to be increasing: One post claimed that Anthropic and OpenAI’s share of AI model/application revenues generated by 34 top AI startups is rising, a signal that the ecosystem may be consolidating economically even as model choices proliferate @amir.
Tooling and deployment curation remains in demand: The Turing Post’s roundup of 13 open-source tools for foundation model deployment—including vLLM, TGI, SGLang, llama.cpp, Ollama, BentoML, Kubeflow, MLflow and others—was one of the more practically useful curation posts in the set @TheTuringPost. Meanwhile, Papers With Code is being revived with AI-agent-assisted parsing of methods, leaderboards, and SOTA tracking, underscoring renewed focus on research discoverability @NielsRogge.
Anthropic купила Stainless: Anthropic объявила о приобретении Stainless — платформы SDK и MCP-серверов, на которой работают SDK Anthropic с ранних дней API @AnthropicAI. Стратегически это указывает на продолжающуюся вертикальную интеграцию вокруг эргономики разработчика, генерации SDK и поверхностей протоколов, а не только качества модели.Концентрация выручки вокруг провайдеров foundation-моделей, похоже, растёт: в одном посте утверждается, что доля Anthropic и OpenAI в выручке от AI-моделей/приложений, генерируемой 34 топ-AI-стартапами, растёт — сигнал того, что экосистема может консолидироваться экономически, даже несмотря на расширение выбора моделей @amir.Тулинг и кураторство развёртываний остаются востребованными: подборка The Turing Post из 13 open-source инструментов для развёртывания foundation-моделей — включая vLLM, TGI, SGLang, llama.cpp, Ollama, BentoML, Kubeflow, MLflow и другие — оказалась одной из наиболее практически полезных кураторских публикаций в подборке @TheTuringPost. Тем временем Papers With Code возрождается с парсингом методов, лидербордов и SOTA-трекингом при помощи AI-агентов, подчёркивая возобновлённый фокус на обнаружимости исследований @NielsRogge.
Top Tweets (by engagement)
Топ-твиты (по вовлечённости)
Cursor’s Composer 2.5 + bigger training push: The highest-signal high-engagement product news was Composer 2.5 and Cursor’s disclosure that it is training a much larger model from scratch with 10× more compute @cursor_ai, @cursor_ai.
OpenAI/Anthropic product updates with developer impact: Sam Altman said ChatGPT improved significantly with the latest update @sama, while Anthropic shipped Fast mode defaulting to Opus 4.7 and prompt cache diagnostics in Claude Console @ClaudeDevs, @ClaudeDevs.
Enduring research/engineering framing: Richard Sutton’s 26-word condensation of the Bitter Lesson—focus on methods for creating knowledge that scale with compute, like search and learning—was among the most engaged research-adjacent posts and resonated with many of the week’s themes around agent harnesses, search, and verifier-driven systems @RichardSSutton.
Composer 2.5 от Cursor + рывок к более крупному обучению: продуктовой новостью с самым высоким сигналом и вовлечённостью стали Composer 2.5 и раскрытие Cursor о том, что компания тренирует с нуля гораздо большую модель с в 10× бóльшим компьютом @cursor_ai, @cursor_ai.Продуктовые апдейты OpenAI/Anthropic с эффектом для разработчиков: Sam Altman сказал, что ChatGPT значительно улучшился с последним апдейтом @sama, а Anthropic выкатила Fast mode по умолчанию на Opus 4.7 и диагностику prompt cache в Claude Console @ClaudeDevs, @ClaudeDevs.Долговечная рамка исследований/инженерии: 26-словное сжатие Bitter Lesson от Richard Sutton — фокусироваться на методах создания знаний, которые масштабируются с компьютом, таких как поиск и обучение — оказалось среди самых вовлечённых постов, связанных с исследованиями, и резонировало со многими темами недели вокруг harness-ов для агентов, поиска и систем, управляемых верификаторами @RichardSSutton.
AI Reddit Recap
Обзор AI Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
1. LLM Safety Benchmarks and Abliteration Forensics
1. Бенчмарки безопасности LLM и форензика аблитерации
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжите чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить читать этот пост и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.