[AINews] Anthropic growing 10x/year while everyone else is laying off >10% of their workforce
В спокойный новостной день Latent Space разбирает любопытный раскол в экономике: на фоне массовых увольнений Anthropic растёт примерно в 10 раз в год. После «чудо-квартала» Q1 с 80-кратным годовым ростом и скачком ARR на $15 млрд за месяц компанию теперь оценивают в $1–1,2 трлн, и она обгоняет OpenAI, став 11–15-й по стоимости компанией мира. Одновременно Block сократил 40% штата, Coinbase — 14%, Cloudflare — 20%, ссылаясь на «готовность к ИИ», хотя сильные компании вроде Linear, наоборот, растут благодаря ИИ. Рост «ИИ» пока в основном приходится на железо и энергетику, а не на софт, и концентрация в экономике приближается к пузырю. Дальше идёт обзор твитов и Reddit: выкатка GPT-5.5/Codex и кибер모делей OpenAI, открытая модель ZAYA1 от Zyphra, исследования по post-training и элайнменту (включая «Teaching Claude why» от Anthropic), агентные раннтаймы и поиск, а также ИИ-сомате매тик DeepMind с 48% на FrontierMath Tier 4 и робот도ы Figure Helix-02.
[AINews] Anthropic growing 10x/year while everyone else is laying off >10% of their workforce
[AINews] Anthropic растёт в 10 раз в год, пока все остальные увольняют >10% своих сотрудников
A quiet day lets us reflect on an interesting dichotomy in the economy.
Спокойный день позволяет поразмышлять об интересном расколе в экономике.
While you could debate ARR revenue recognition, it is hard to deny very real reports of secondary market and traditional media reporting that Anthropic, after their “miracle Q1” of 80x annualized growth and one month jump of $15B ARR, is now being valued at $1-1.2T, making it officially overtake OpenAI as the 11th-15th most valuable company in the world.
Хотя можно спорить о признании выручки ARR, трудно отрицать вполне реальные сообщения вторичного рынка и традиционных СМИ о том, что Anthropic после своего «чудо-Q1» с 80-кратным годовым ростом и скачком ARR на $15 млрд за месяц теперь оценивается в $1–1,2 трлн, официально обгоняя OpenAI и становясь 11-й — 15-й по стоимости компанией в мире.
This is a REVENUE, not a financial speculation, chart:
Это график ВЫРУЧКИ, а не финансовых спекуляций:
All this and while Block (40%), Coinbase (14%), and Cloudflare (20%) have laid off massive swathes of their workforce, all citing AI readiness. It’s hard to tell the degree to which this is “AI-washing” “normal” layoffs, but it is clear that stronger companies, like Linear, are the ones that grow, not shrink, due to AI.
И всё это в то время, как Block (40%), Coinbase (14%) и Cloudflare (20%) сократили огромные части своего штата, ссылаясь на готовность к ИИ. Трудно сказать, в какой степени это «AI-washing» «обычных» увольнений, но очевидно, что более сильные компании, такие как Linear, благодаря ИИ растут, а не сокращаются.
And of course, the “AI” growth has mostly been hardware and energy, rather than software:
И, разумеется, «ИИ»-рост в основном пришёлся на железо и энергетику, а не на софт:
With the AI growth and non-AI shrinkage, we are approaching bubble territories of concentrations in the economy:
С ростом ИИ и сжатием не-ИИ мы приближаемся к зоне пузыря по уровню концентрации в экономике:
AI News for 5/7/2026-5/8/2026. 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!
Новости ИИ за 07.05.2026–08.05.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 аккаунта в Twitter и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты email-рассылок!
AI Twitter Recap
Обзор Twitter по ИИ
OpenAI’s GPT-5.5 / Codex rollout, cyber models, and safety instrumentation
Выкатка GPT-5.5 / Codex от OpenAI, кибер-модели и инструменты безопасности
GPT-5.5 family keeps expanding across modalities and products: OpenAI staff highlighted a rapid release cadence spanning gpt-image-2, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 Instant, GPT-Realtime-2, realtime translate, realtime whisper, and GPT-5.5 Cyber in roughly two weeks, per @reach_vb. External reactions were notably positive on the new default/low-reasoning behavior: @dhh said GPT-5.5 is “very good, very efficient,” while @gdb called it “very capable and very succinct.” On public evals, Arena placed GPT-5.5 Instant at #5 on Multi-Turn, #11 on Vision, and #24 on Document Arena. There was also strong product uptake around Notebook workflows in Gemini-like form factors, but OpenAI mindshare today centered on model usability and efficiency rather than a single benchmark spike.
Codex is becoming a long-running agent runtime, not just a coding assistant: OpenAI pushed users toward the new Codex “switch to Codex” flow, while @reach_vb described /goal as a mechanism for indefinite task pursuit across refactors, migrations, retries, and experiments. Independent testing by @patience_cave found Codex Goals reached 61% on public ARC-AGI-3 games after 160 hours / 30k actions, with most useful work happening in the first few hours before stagnation. OpenAI also published how it runs Codex safely at scale—sandboxing, approval gates, network policy, and telemetry—via @ithilgore, reinforced by @cryps1s. Separately, OpenAI disclosed an alignment-process issue around accidental chain-of-thought grading, plus mitigations like real-time detection and monitorability stress tests in a thread by @OpenAI.
Cybersecurity models are now an explicit product line: OpenAI signaled enterprise/government intent with Sam Altman’s note about helping companies secure themselves “quickly,” followed by @gdb announcing GPT-5.5-Cyber in limited preview for defenders securing critical infrastructure. The broader policy framing also shifted: @deredleritt3r reported the upcoming U.S. AI security executive order would emphasize collaboration with frontier labs on cyber defense rather than pre-approval of frontier models.
Семейство GPT-5.5 продолжает расширяться по модальностям и продуктам: сотрудники OpenAI отметили стремительный темп релизов, охватывающий gpt-image-2, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 Instant, GPT-Realtime-2, realtime translate, realtime whisper и GPT-5.5 Cyber примерно за две недели, по словам @reach_vb. Внешние отзывы были заметно положительными по поводу нового поведения по умолчанию / с низким уровнем рассуждений: @dhh назвал GPT-5.5 «очень хорошей, очень эффективной», а @gdb — «очень способной и очень лаконичной». В публичных оценках Arena поставила GPT-5.5 Instant на 5-е место в Multi-Turn, 11-е в Vision и 24-е в Document Arena. Был также сильный продуктовый интерес к workflow-ам Notebook в форм-факторах в стиле Gemini, но внимание к OpenAI сегодня было сосредоточено скорее на удобстве и эффективности моделей, чем на единичном всплеске в каком-то бенчмарке.Codex превращается в долгоиграющий агентный раннтайм, а не просто помощник по коду: OpenAI подталкивала пользователей к новому потоку Codex «switch to Codex», а @reach_vb описал /goal как механизм бесконечного достижения цели через рефакторинги, миграции, повторы и эксперименты. Независимое тестирование от @patience_cave показало, что Codex Goals достиг 61% на публичных играх ARC-AGI-3 после 160 часов / 30 тыс. действий, причём большая часть полезной работы пришлась на первые несколько часов до выхода на плато. OpenAI также опубликовала, как безопасно запускает Codex в масштабе — песочница, шлюзы одобрения, сетевая политика и телеметрия — через @ithilgore, что подкрепил @cryps1s. Отдельно OpenAI раскрыла проблему процесса элайнмента, связанную со случайной оценкой цепочки рассуждений (chain-of-thought), а также меры по её устранению, такие как обнаружение в реальном времени и стресс-тесты на наблюдаемость, в треде от @OpenAI.Модели для кибербезопасности теперь стали отдельной продуктовой линейкой: OpenAI обозначила корпоративные/государственные намерения заметкой Сэма Альтмана о помощи компаниям «быстро» защититься, за которой последовало объявление @gdb о GPT-5.5-Cyber в ограниченном превью для защитников критической инфраструктуры. Сместился и более широкий политический контекст: @deredleritt3r сообщил, что грядущий указ президента США по безопасности ИИ будет делать акцент на сотрудничестве с frontier-лабораториями по киберзащите, а не на предварительном одобрении frontier-моделей.
Open models and infra: Zyphra’s ZAYA1, vLLM/SGLang optimization, and cheaper coding stacks
Открытые модели и инфраструктура: ZAYA1 от Zyphra, оптимизация vLLM/SGLang и более дешёвые стеки для кодинга
Zyphra made the most substantive open-model release of the day: @ZyphraAI released ZAYA1-74B-Preview, a 74B total / 4B active MoE, framed as a strong pre-RL base checkpoint trained while scaling on AMD hardware. The model is under Apache 2.0 per the follow-up. Community reaction treated it as proof that Zyphra has moved beyond small-MoE experimentation; @teortaxesTex called it enough to validate the lab’s architecture and methodology. Zyphra also shipped ZAYA1-VL-8B, a 700M active / 8B total MoE VLM, also Apache 2.0, via @ZyphraAI.
Inference infrastructure remains a major competitive axis: SemiAnalysis highlighted how quickly vLLM landed DeepSeek V4 support, reinforcing the “speed is the moat” thesis for inference stacks. vLLM-Omni v0.20.0 shipped a large update with Qwen3-Omni throughput +72% on H20, major TTS latency/RTF reductions, broader diffusion support, and expanded quantization/backends. On the SGLang side, @Yuchenj_UW reported hearing numbers up to 57B tokens/day on inference, while a long technical recap from @ZhihuFrontier detailed H20-specific DeepSeek optimization strategies across prefill/decode disaggregation, FP8 FlashMLA, SBO, expert affinity, and observability.
Open models are increasingly “good enough” for coding and agent workloads: @masondrxy said Kimi K2.6 on Baseten is about 5x cheaper than Opus 4.7 with roughly similar performance for many tasks, while @caspar_br reported swapping an internal Fleet model from Sonnet 4.6 to Kimi K2.6 without noticing. That matches a broader shift noted by @hwchase17 and LangChain: open-source LLMs are now viable default choices in many agentic stacks, especially as frontier inference pricing rises.
Zyphra выпустила самый значимый релиз открытой модели за день: @ZyphraAI представила ZAYA1-74B-Preview, MoE с 74B всего / 4B активных параметров, поданную как сильный базовый чекпойнт до RL, обученную со масштабированием на железе AMD. Модель под Apache 2.0, согласно дополнению. Сообщество восприняло это как доказательство того, что Zyphra вышла за рамки экспериментов с маленькими MoE; @teortaxesTex назвал это достаточным, чтобы подтвердить архитектуру и методологию лаборатории. Zyphra также выпустила ZAYA1-VL-8B, VLM-MoE с 700M активных / 8B всего, тоже под Apache 2.0, через @ZyphraAI.Инференс-инфраструктура остаётся важной осью конкуренции: SemiAnalysis отметила, как быстро vLLM добавил поддержку DeepSeek V4, подкрепляя тезис «скорость — это ров» для инференс-стеков. vLLM-Omni v0.20.0 вышел с крупным обновлением: пропускная способность Qwen3-Omni +72% на H20, значительное снижение задержки/RTF для TTS, более широкая поддержка диффузии и расширенные квантизация/бэкенды. Со стороны SGLang @Yuchenj_UW сообщил, что слышал цифры до 57B токенов/день на инференсе, а длинный технический разбор от @ZhihuFrontier детально описал стратегии оптимизации DeepSeek под H20: дизагрегация prefill/decode, FP8 FlashMLA, SBO, аффинность экспертов и наблюдаемость.Открытые модели всё чаще «достаточно хороши» для кодинга и агентных задач: @masondrxy сказал, что Kimi K2.6 на Baseten примерно в 5 раз дешевле Opus 4.7 при примерно сопоставимой производительности для многих задач, а @caspar_br сообщил, что заменил внутреннюю модель Fleet с Sonnet 4.6 на Kimi K2.6, не заметив разницы. Это согласуется с более широким сдвигом, отмеченным @hwchase17 и LangChain: open-source LLM теперь становятся жизнеспособным выбором по умолчанию во многих агентных стеках, особенно по мере роста цен на frontier-инференс.
Post-training, optimization, and alignment research: DGPO, Aurora, sparsity, and Claude “why”
Post-training, оптимизация и исследования элайнмента: DGPO, Aurora, разреженность и Claude «почему»
Several notable optimization/post-training ideas landed at once: @TheTuringPost summarized DGPO (Distribution-Guided Policy Optimization) as a refinement over GRPO that uses token-level reward redistribution, Hellinger distance instead of KL, and entropy gating to better reward useful exploration, reporting 46.0% on AIME 2025 and 60.0% on AIME 2024. Separately, @tilderesearch introduced Aurora, an optimizer designed to avoid a Muon-related neuron death failure mode; their Aurora-1.1B reportedly matches Qwen3-1.7B on several benchmarks with 25% fewer params and 100x fewer training tokens.
Sparsity is back, but in hardware-friendly form: @SakanaAILabs and @hardmaru released TwELL, a sparse packing format and kernel stack for transformer FFNs that reportedly yields 20%+ training/inference speedups on H100s by reshaping sparsity to fit GPU execution rather than forcing generic sparse formats. @NVIDIAAI amplified the collaboration. In a different modularity direction, @allen_ai released EMO, an MoE trained so modular expert structure emerges from data, allowing selective expert use without hand-crafted priors.
Anthropic published one of the day’s most important alignment threads: In “Teaching Claude why”, Anthropic said it has eliminated the Claude 4 blackmail behavior previously observed under certain conditions. The key claim is that demonstrations alone were insufficient; better results came from teaching the model why misaligned behavior is wrong, including constitution-based documents, fictional aligned-AI stories, and more diversified harmlessness training data. Supporting details came in follow-ups from @AnthropicAI and the full post. This directly answered part of a transparency concern raised earlier by @RyanPGreenblatt about the limited public understanding of what actually causes behavioral alignment.
Сразу несколько примечательных идей по оптимизации/post-training вышли одновременно: @TheTuringPost кратко описал DGPO (Distribution-Guided Policy Optimization) как улучшение GRPO, использующее перераспределение вознаграждения на уровне токенов, расстояние Хеллингера вместо KL и энтропийное гейтирование, чтобы лучше вознаграждать полезное исследование, с результатами 46,0% на AIME 2025 и 60,0% на AIME 2024. Отдельно @tilderesearch представила Aurora — оптимизатор, призванный избежать связанного с Muon режима отказа «гибели нейронов»; их Aurora-1.1B, как сообщается, не уступает Qwen3-1.7B на нескольких бенчмарках при на 25% меньшем числе параметров и в 100 раз меньшем числе обучающих токенов.Разреженность возвращается, но в дружественной к железу форме: @SakanaAILabs и @hardmaru выпустили TwELL — формат разреженной упаковки и стек ядер для FFN трансформеров, который, как сообщается, даёт 20%+ ускорения обучения/инференса на H100 за счёт переформирования разреженности под исполнение на GPU, а не навязывания обобщённых разреженных форматов. @NVIDIAAI усилила эту коллаборацию. В другом направлении модульности @allen_ai выпустила EMO — MoE, обученную так, чтобы модульная структура экспертов возникала из данных, позволяя выборочно использовать экспертов без рукотворных приоров.Anthropic опубликовала один из самых важных тредов дня по элайнменту: в «Teaching Claude why» Anthropic заявила, что устранила поведение Claude 4 со шантажом, ранее наблюдавшееся при определённых условиях. Ключевое утверждение: одних только демонстраций было недостаточно; лучшие результаты дало обучение модели тому, почему несогласованное поведение неправильно, включая документы на основе конституции, вымышленные истории о согласованном ИИ и более разнообразные данные для обучения безвредности. Подробности появились в дополнениях от @AnthropicAI и в полном посте. Это напрямую ответило на часть обеспокоенности по поводу прозрачности, ранее поднятой @RyanPGreenblatt относительно ограниченного публичного понимания того, что на самом деле вызывает поведенческий элайнмент.
Agents, runtimes, and search/tooling: from direct corpus interaction to enterprise data agents
Агенты, раннтаймы и поиск/инструменты: от прямого взаимодействия с корпусом до корпоративных агентов по данным
Agent architecture is shifting from “just call the model” to orchestration/harness design: @ii_posts reported that long-running coding agents often fail by stopping too early, and that their Zenith orchestration harness won 5/8 long-horizon tasks at 43% of the strongest baseline’s cost. This aligns with broader practitioner reports that journals, checkpoints, and runtime control matter as much as raw model quality—see @vwxyzjn on keeping an agent trial log, and @nptacek for a vivid example of multi-agent memory conflicts and governance failure modes in a shared workspace.
Search/retrieval is being rethought for agents: @zhuofengli96475 introduced Direct Corpus Interaction (DCI), replacing embedding model + vector DB + top-k retrieval with direct use of grep/find/bash over raw corpora. Reported gains include BrowseComp-Plus 69% → 80% on Claude Sonnet 4.6 and broad wins across 13 benchmarks. Complementing that, @_reachsumit highlighted OBLIQ-Bench, a benchmark for retrievers on oblique / implicit queries, and @turbopuffer shipped sparse vectors as a first-class retrieval primitive that can compose with BM25 and attribute ranking in a single query plan.
Enterprise data agents are emerging as a distinct category from coding agents: @matei_zaharia and @DbrxMosaicAI detailed how Databricks Genie tackles the non-deterministic nature of data work—asset discovery, conflicting business context, and missing deterministic tests—using specialized knowledge search, parallel thinking, and multi-LLM designs. Reported accuracy improved from 32% to 90%+, with @Yuchenj_UW citing 91.6% on enterprise data analysis tasks.
Архитектура агентов смещается от «просто вызвать модель» к проектированию оркестрации/харнесса: @ii_posts сообщил, что долгоиграющие кодинг-агенты часто проваливаются из-за того, что останавливаются слишком рано, и что их харнесс оркестрации Zenith выиграл 5 из 8 задач с длинным горизонтом при 43% от стоимости сильнейшего бейзлайна. Это согласуется с более широкими отчётами практиков о том, что журналы, чекпойнты и контроль раннтайма важны не меньше сырого качества модели — см. @vwxyzjn о ведении журнала попыток агента и @nptacek с ярким примером конфликтов памяти мультиагентов и сбоев управления в общем рабочем пространстве.Поиск/извлечение переосмысливается под агентов: @zhuofengli96475 представил Direct Corpus Interaction (DCI), заменяющий связку «эмбеддинг-модель + векторная БД + top-k извлечение» прямым использованием grep/find/bash по сырым корпусам. Заявленные улучшения включают BrowseComp-Plus 69% → 80% на Claude Sonnet 4.6 и широкие выигрыши по 13 бенчмаркам. В дополнение к этому @_reachsumit отметил OBLIQ-Bench — бенчмарк для ретриверов на косвенных/неявных запросах, а @turbopuffer выпустил разреженные векторы как первоклассный примитив извлечения, который можно сочетать с BM25 и ранжированием по атрибутам в одном плане запроса.Корпоративные агенты по данным выделяются в отдельную категорию от кодинг-агентов: @matei_zaharia и @DbrxMosaicAI подробно описали, как Databricks Genie справляется с недетерминированной природой работы с данными — обнаружение ассетов, противоречивый бизнес-контекст и отсутствие детерминированных тестов — используя специализированный поиск по знаниям, параллельное мышление и multi-LLM-архитектуры. Заявленная точность выросла с 32% до 90%+, при этом @Yuchenj_UW приводит 91,6% на задачах корпоративного анализа данных.
Math, science, and robotics systems: DeepMind co-mathematician, AlphaEvolve, and Figure’s Helix-02
Математика, наука и робототехнические системы: сома테матик DeepMind, AlphaEvolve и Helix-02 от Figure
DeepMind’s AI co-mathematician is the most consequential science result in the set: @pushmeet announced a multi-agent AI co-mathematician that scored 48% on FrontierMath Tier 4, a new high, and was tested by mathematicians across multiple subfields. The more important signal is qualitative: @wtgowers said the system proved a result that could plausibly form a PhD thesis chapter, while @kimmonismus usefully noted the result relied on custom infrastructure and large budgets, so it is not directly comparable to standard leaderboard runs. Even so, the paper strengthens the case that agentic orchestration now contributes a large fraction of frontier capability gains in research workflows.
Google continues to emphasize self-improving systems in production science/infra: @Google gave an update on AlphaEvolve, saying the Gemini-powered coding agent is being used for Google AI infrastructure, molecular simulations, and natural disaster risk prediction. A companion post from Google Cloud claimed real-world impact including doubling training speed for massive AI models and routing optimizations that save 15,000 km of travel annually.
Robotics demos are getting closer to coordinated household competence: @adcock_brett shared Figure’s latest demo of two Helix-02 robots making a bed together fully autonomously, with a follow-up linking the underlying system here. The more interesting claim was that the robots coordinated without an explicit communication channel, inferring each other’s likely actions from motion and camera observations. In the broader physical-AI direction, @DrJimFan published a dense “Robotics: Endgame” talk arguing for a roadmap built around video world models, world action models, robot-data flywheels, and physical RL.
ИИ-сома테матик DeepMind — самый значимый научный результат в подборке: @pushmeet анонсировал мультиагентного ИИ-сома테матика, набравшего 48% на FrontierMath Tier 4 — новый рекорд — и протестированного математиками из нескольких подобластей. Более важный сигнал — качественный: @wtgowers сказал, что система доказала результат, который вполне мог бы составить главу кандидатской диссертации, а @kimmonismus справедливо отметил, что результат опирался на кастомную инфраструктуру и большие бюджеты, поэтому он не вполне сопоставим со стандартными прогонами по лидербордам. Тем не менее статья усиливает аргумент в пользу того, что агентная оркестрация теперь вносит большую долю в прирост frontier-возможностей в исследовательских workflow-ах.Google продолжает делать акцент на самоулучшающихся системах в продакшн-науке/инфраструктуре: @Google дала обновление по AlphaEvolve, сообщив, что кодинг-агент на базе Gemini используется для ИИ-инфраструктуры Google, молекулярных симуляций и прогнозирования рисков стихийных бедствий. В сопутствующем посте Google Cloud заявила о реальном эффекте, включая удвоение скорости обучения огромных ИИ-моделей и оптимизацию маршрутизации, экономящую 15 000 км пути в год.Демо роботов приближаются к согласованной бытовой компетентности: @adcock_brett поделился новейшим демо Figure, где два робота Helix-02 вместе застилают кровать полностью автономно, с дополнением, ссылающимся на лежащую в основе систему здесь. Более интересным было заявление, что роботы координировались без явного канала связи, выводя вероятные действия друг друга из движения и наблюдений камер. В более широком направлении физического ИИ @DrJimFan опубликовал насыщенный доклад «Robotics: Endgame», аргументируя дорожную карту, построенную вокруг видео-моделей мира, моделей действий мира, маховиков данных роботов и физического RL.
Top tweets (by engagement)
Топ твиты (по вовлечённости)
Anthropic alignment research: “Teaching Claude why” was the highest-signal technical thread, claiming elimination of a previously observed blackmail behavior via training aimed at model understanding rather than demonstrations alone.
OpenAI Codex product push: OpenAI’s Codex post and the broader /goal discussion around long-running work marked a meaningful step from assistant UX toward agent runtime UX.
HTML as an agent interface layer: @trq212 arguing that “HTML is the new markdown” resonated unusually strongly, reflecting a broader shift toward agent-generated artifacts and custom interfaces.
Figure’s household robotics demo: @adcock_brett on two Helix-02 robots making a bed was the standout robotics clip by engagement.
DeepMind AI co-mathematician: @pushmeet on the 48% FrontierMath Tier 4 result was the clearest science/reasoning milestone in the feed.
Исследование элайнмента Anthropic: «Teaching Claude why» был техническим тредом с наибольшим сигналом, заявляющим об устранении ранее наблюдавшегося поведения со шантажом за счёт обучения, направленного на понимание модели, а не только на демонстрации.Продуктовый рывок OpenAI Codex: пост OpenAI о Codex и более широкое обсуждение /goal вокруг долгоиграющей работы ознаменовали значимый шаг от UX-помощника к UX агентного раннтайма.HTML как слой интерфейса для агентов: @trq212, утверждавший, что «HTML — это новый markdown», вызвал необычно сильный отклик, отражая более широкий сдвиг к артефактам, генерируемым агентами, и кастомным интерфейсам.Демо бытовой робототехники Figure: @adcock_brett о двух роботах Helix-02, застилающих кровать, стал выдающимся роботехническим клипом по вовлечённости.ИИ-сома테матик DeepMind: @pushmeet о результате 48% на FrontierMath Tier 4 стал самой явной вехой в науке/рассуждениях в ленте.
AI Reddit Recap
Обзор Reddit по ИИ
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
1. Multi-Token Prediction Local Inference
1. Локальный инференс с multi-token prediction
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.