[AINews] Anthropic-SpaceXai's 300MW/$5B/yr deal for Colossus I, ARR growth is 8000% annualized

[AINews] Сделка Anthropic и SpaceXai на 300 МВт/$5 млрд в год за Colossus I, рост ARR — 8000% в годовом исчислении

И «делатель королей» выбирает сторону.

Сегодня прошло второе ежегодное мероприятие Anthropic для разработчиков, и атмосфера была безупречной. Крупного релиза модели не было, на что надеялись некоторые (плохо откалиброванные) люди, но в основном всё свелось к анонсу партнёрства со SpaceX (который имеет все шансы потягаться с крупнейшим запуском Claude за всё время), 3 новым функциям для Claude Managed Agents и подведению итогов/повторному представлению/празднованию всего, что было выпущено за последние 6 месяцев:

После того как Илон одобрил это — возможно, стратегически, как раз когда его иск против OpenAI находится на стадии судебного разбирательства, — Anthropic с удивительной скоростью забирает себе весь Colossus 1 («в ближайшие несколько дней»), что по некоторым оценкам составляет примерно сделку на $5 млрд в год, превращая xAI в необлако:

Другой важной приманкой стала модерируемая сессия с братом и сестрой Амодеи, на которой было объявлено о 80-кратном росте и прозвучали комментарии о американских и китайских конкурентах:

Тренды, за которыми следит Дарио:

Крошечные команды: Он по-прежнему считает, что 2026 год — это год, когда мы увидим компанию-миллиардер из одного человека. «Существует огромная возможность для одного человека или крошечной группы людей делать вещи, которые невероятны… Раньше, если у вас была идея или видение, нужно было накапливать столько ресурсов в течение нескольких лет, чтобы воплотить это видение, и я думаю, что есть уникальная возможность для отдельных людей или очень маленьких команд делать невероятные вещи, при которой мы переходим от модели пишут код, к модели помогают нам думать об инженерии ПО как о задаче, к модели помогают нам думать о том, как я могу построить бизнес или экономическую единицу, как о задаче».Мультиагенты: «начиная с команды умных людей в комнате и продвигаясь до „страны гениев в дата-центре“». Корпоративные сервисы: «Claude Code помогает отдельным людям быть продуктивнее, но мы всё больше будем помогать целым командам и организациям быть продуктивнее и больше, чем сумма их частей». Узкие места: Claude, конечно же, ускоряет Claude, но он думает о законе Амдала — безопасность, верифицируемость — поиск узких мест в инженерии ПО и их устранение/ускорение всего процесса в целом.

Остальные сессии главной сцены включали:

Обязательные к ознакомлению обновления Claude Code:

Больше материалов об Outcomes — о внутреннем и внешнем цикле…

…для автоматического улучшения агентов:

AI News за 05.05.2026–06.05.2026. 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 рассылки!

Обзор AI-Твиттера

Главная новость: анонсы и комментарии от Anthropic и Claude

У Anthropic был насыщенный новостной цикл, сосредоточенный вокруг вычислительных мощностей, лимитов Claude Code и направления развития агентной платформы.

Официально Anthropic объявила о новом партнёрстве по вычислениям со SpaceX, которое «существенно увеличит» мощности и сразу же выльется в более высокие лимиты для продуктов Claude: @claudeai сообщил, что сделка повышает вычислительные мощности достаточно для увеличения лимитов использования, после чего последовали детали от @claudeai: 5-часовые лимиты скорости Claude Code удваиваются для Pro, Max, Team и посадочного Enterprise; снижение лимитов в часы пик убирается для Pro и Max; лимиты API для Opus существенно увеличиваются. xAI преподнёс сделку как получение Anthropic доступа к Colossus 1 через SpaceXAI для «дополнительной ёмкости для Claude» @xai, а технический директор Anthropic Tom Brown добавил, что инференс Claude будет наращиваться на Colossus «в ближайшие несколько дней» @nottombrown. Компания также провела своё мероприятие «Code with Claude» с трансляцией кейноута и сессиями по Claude Code, использованию в масштабе GitHub и управляемым агентам @ClaudeDevs, что вызвало значительные комментарии в реальном времени от разработчиков и наблюдателей @simonw, @latentspacepod. Вокруг этого дискуссия разветвилась на четыре темы: (1) узкие места по вычислениям были серьёзнее, чем многие предполагали, предположительно из-за неожиданного роста использования; (2) пользователи приветствовали увеличение 5-часового лимита, но задавались вопросом о неизменных недельных лимитах; (3) люди спорили, являются ли новые функции управляемых агентов Anthropic вроде памяти/«Dreaming» и рубрик/«Outcomes» реальной продуктовой дифференциацией или коммодитизируемыми функциями обвязки; и (4) позиционирование Anthropic в области безопасности/управления продолжало вызывать как похвалу, так и критику, включая утверждения критиков о том, что некоторые сотрудники Anthropic транслируют «только нам можно доверить AGI», и встречные заявления близких к Anthropic голосов о том, что более распространённая внутренняя точка зрения ближе к «никому нельзя доверить AGI», чем к «только нам» @aidan_clark, @kipperrii.

Официальные факты и подтверждённые детали

Anthropic объявила о партнёрстве по вычислениям со SpaceX для увеличения мощностей @claudeai. Незамедлительно Anthropic, по её словам: удваивает 5-часовые лимиты скорости Claude Code для Pro, Max, Team и посадочного Enterprise; убирает снижение лимитов в часы пик в Claude Code для Pro и Max; существенно увеличивает лимиты API для моделей Opus. Источник: @claudeai. Anthropic дала ссылку на официальное разъяснение о повышенных лимитах использования и сделке по вычислениям со SpaceX @claudeai. Анонс xAI описывал договорённость как предоставление SpaceXAI компании Anthropic доступа к Colossus 1 для дополнительной ёмкости Claude @xai. Технический директор Anthropic Tom Brown сказал, что инференс Claude начнёт наращиваться на Colossus в течение нескольких дней @nottombrown. Руководитель по продукту/инженерии Anthropic Amol Avasare пояснил, что недельные лимиты пока не были увеличены, потому что лишь небольшой процент пользователей упирается в недельные лимиты, тогда как гораздо больший процент упирается в 5-часовые; по мере поступления мощностей могут последовать новые изменения @TheAmolAvasare, @TheAmolAvasare. Anthropic/Claude провели мероприятие Code with Claude с сессиями, включающими кейноут, обновления Claude Code, использование в масштабе GitHub и управляемых агентов @ClaudeDevs. Alex Albert из Anthropic продвигал мероприятие и позже резюмировал анонс как «Больше чипов, больше Claude» @alexalbert__, @alexalbert__. Отдельный аккаунт Claude Code повторил информацию об увеличении лимитов для Pro/Max/Team @claude_code.

Детали по вычислениям и заявления о масштабе

Несколько твитов добавили количественные заявления о масштабе договорённости со SpaceX/xAI. Они не из основных анонсирующих твитов Anthropic, но получили широкое распространение:

@arohan привёл цифры «более 300 мегаватт новых мощностей» и «более 220 000 GPU NVIDIA в течение месяца». @scaling01 заявил, что Colossus 1 включает ~150 000 H100, 50 000 H200 и 30 000 GB200. @Yuchenj_UW повторил цифру в 220 000 GPU и добавил непроверенное утверждение, что Anthropic законтрактовала $200 млрд на Google TPU. @eliebakouch интерпретировал сделку как получение Anthropic фактически всей ёмкости Colossus 1, а не только простаивающих GPU. Илон Маск позже сказал, что SpaceXAI спокойно сдаёт Colossus 1 в аренду, потому что xAI уже перенесла обучение на Colossus 2 @elonmusk, а @eliebakouch заявил, что Colossus 2 уже насчитывает ~500 тыс. Blackwell.

К этим цифрам лучше относиться как к отчасти приближённым к официальным, но не полностью канонизированным в собственном анонсирующем треде Anthropic. Общий фактический вывод сильнее, чем точная разбивка по инвентарю: Anthropic обеспечила очень крупное, краткосрочное внешнее расширение ёмкости для инференса.

Свидетельства того, что узкое место было реальным

Повторяющейся интерпретацией было то, что ограничением Anthropic действительно были вычислительные мощности, а не просто ценообразование или дизайн продукта.

@kimmonismus спросил во время/после трансляции, удваивает ли Anthropic лимиты скорости Claude Code без дополнительной платы. @kimmonismus позже резюмировал высказывания из интервью с Дарио/Даниэлой: использование выросло ~в 80 раз неожиданно, что предположительно и вызвало дефицит вычислений, и сделка со SpaceX — первая крупная попытка его устранить. @czajkadev прямо истолковал обновление как доказательство того, что узким местом были вычисления. @theo отдельно утверждал, что проблемы отрасли — «не только в деньгах, а в вычислениях», что вписывается в историю Anthropic, хотя это и более широкая мысль. @scaling01 обобщил эту сделку до макротезиса: фронтирные лаборатории настолько ограничены в вычислениях, что арендуют дата-центры у конкурентов.

Это один из самых сильных фактических/рыночных сигналов в наборе данных: пользовательские лимиты скорости Anthropic существенно сдвинулись только после крупной сделки по вычислениям.

Продуктовые последствия: Claude Code, API и управляемые агенты

Практическое влияние на пользователей Anthropic очевидно:

Опытные пользователи Claude Code получают больше пригодной к использованию пиковой ёмкости в течение 5-часового окна. Дросселирование в часы пик смягчается для Pro/Max. Пользователи Opus API получают более высокие лимиты скорости, что важно для агентных нагрузок и продакшен-интеграций.

Мероприятие также подчеркнуло более широкие платформенные амбиции Anthropic вокруг агентов. Хотя основные официальные твиты здесь в основном о самом мероприятии, комментарии указывают на такие функции, как:

Dreaming = память / кросс-сессионный контекст. Outcomes = рубрики / оценивание / отслеживание целей. оркестрация агентов / направление управляемых агентов.

Комментарии:

@RichNwan утверждал, что Anthropic «выстраивает свою платформу управляемых агентов» с помощью Dreaming и Outcomes, но задался вопросом, действительно ли они значимо дифференцированы по сравнению с открытыми обвязками. @eliebakouch рассматривал их как важные для опытных пользователей, особенно для сохранения контекстного окна основного агента и использования отдельных оценщиков для управления качеством/безопасностью/reward hacking. @latentspacepod процитировал спикеров Anthropic, делающих акцент на верификации, «рутины — это промпты более высокого порядка» и идее о том, что оставшийся разрыв часто кроется в деплое/операционализации, а не в сырых возможностях.

Этот последний пункт ставит Anthropic в один ряд с более широким сдвигом от «одношагового чат-бота» к структурированным агентным системам с памятью, декомпозицией, оцениванием и верификацией.

Разные мнения в дискуссии

1) Позитивные / поддерживающие

Большой набор ответов воспринял это как победу для пользователей и доказательство того, что Anthropic реагирует агрессивно.

@alexalbert__: «Больше чипов, больше Claude». @_sholtodouglas: «Больше вычислений → сразу к вам». @kimmonismus отметил удвоенные лимиты и повышенные лимиты Opus API. @TheRundownAI резюмировал это как однозначную выгоду для пользователей. @DannyLimanseta понравилось межкорпоративное сотрудничество, и он понадеялся, что осторожность Anthropic может быть уравновешена оптимизмом SpaceXAI. @AmandaAskell позитивно отреагировала на символизм анонса.

2) Смешанные / прагматичные

Эти мнения приветствовали изменение, но сосредоточились на операционных деталях и оставшихся ограничениях.

@btibor91 и @kimmonismus сразу отметили вероятную оговорку: недельные лимиты не изменены. @TheAmolAvasare ответил на это напрямую. @sbmaruf сообщил, что всё ещё видит лимиты скорости после изменения, что подразумевает продолжающийся раскат и настройку надёжности. @zachtratar попросил терпения на время поэтапного раската.

3) Конкурентная / стратегическая критика

Другой кластер рассматривал анонс через призму продуктовой войны OpenAI против Anthropic.

@scaling01 утверждал, что Anthropic профукала своё преимущество в росте, прождав слишком долго, возможно уступив миллиарды ARR компании OpenAI. @Yuchenj_UW прочёл этот шаг как агрессию Дарио из-за роста OpenAI Codex. @arohan пошутил, что «Бигтех превратился в обёртку вокруг Claude», указывая на популярность Claude среди разработчиков. @dejavucoder, написавший «claude лежит, святой tibo, пожалуйста, сбрось лимиты codex», уловил практическую реальность мультихоминга среди кодинг-инструментов, когда один сервис упирается в ограничения ёмкости.

4) Критика управления / безопасности / культуры

Это самое глубокое философское разногласие.

@aidan_clark раскритиковал то, что, по его словам, он неоднократно слышит от коллег из Anthropic: убеждённость в том, что только им одним можно доверить создание ИИ. @kipperrii отчасти согласился, что формулировка «только нам можно доверять» была бы плохой, но возразил, что реальное мнение большинства ближе к «никому нельзя доверить AGI», при этом лично доверяя Anthropic больше, чем другим. @elonmusk неожиданно выразил одобрение после встречи с руководителями Anthropic. @Yuchenj_UW назвал этот разворот ироничным, учитывая прежнюю критику Anthropic. @teortaxesTex высмеял быструю разрядку между Маском/xAI и Anthropic. @teortaxesTex также утверждал, что непоследовательно предупреждать других о рисках ИИ, при этом создавая мощные закрытые системы вроде «Mythos». @goodside, хотя и не напрямую об управлении в Anthropic, внёс вклад в более широкую дискуссию о морали/нормах ИИ, которая часто концентрируется вокруг Anthropic.

Комментарии о производительности моделей Claude и сравнениях

Хотя в этих твитах не фигурирует крупная новая модель Claude, Claude оставался ориентиром в дискуссиях о продуктах и эвалах.

@giffmana сравнил «Opus 4.6», ChatGPT Pro и Muse Spark на математическом разногласии. Его вывод: Opus 4.6 уверенно защищал неверное доказательство («гэслайтил»); ChatGPT Pro правильно согласовал формулы, но без интерпретации; Muse Spark справился с обоими хорошо. Это анекдотично, но это один из более конкретных сравнительных качественных отчётов о моделях в наборе. @kimmonismus резюмировал анализ из Substack, утверждающий, что GPT-5.5 практически на одном уровне с Claude Mythos Preview в кибербезопасности, возможно более экономичен, тогда как Mythos лишь немного впереди по некоторым общим бенчмаркам и SWE-bench Pro; он задался вопросом, почему Mythos остаётся засекреченным. @AssemblyAI отметил поддержку структурированного JSON от моделей Claude 4.5+ в своём шлюзе. @OpenRouter/TencentHunyuan назвал Claude Code среди основных приложений, стимулирующих использование Hy3, показывая важность Claude в экосистеме кодинг-инструментов, даже когда за кулисами используются сторонние модели.

Эти комментарии не устанавливают жёсткий рейтинг моделей, но они показывают, что Claude по-прежнему остаётся главным ориентиром в кодинг-агентных рабочих процессах и что продвинутые пользователи всё чаще сравнивают модель + обвязку + лимиты + надёжность, а не только базовый интеллект.

Контекст Claude Code и инженерии обвязки

Заметной фоновой темой во всём наборе данных является то, что многие инженеры теперь считают, что производительность агента сильно зависит от обвязки — системных промптов, инструментов, middleware, стратегий декомпозиции и специфичной для модели настройки.

Релевантные не-Anthropic комментарии:

@masondrxy: одна и та же модель, одна и та же задача, очень разные оценки в зависимости от промптов/инструментов/middleware; скачки в 10–20 пунктов на tau2-bench. @LangChain: профили обвязок для моделей OpenAI, Anthropic и Google. @jakebroekhuizen: различает временную эволюцию обвязки по мере улучшения моделей и боковую настройку между семействами моделей. @Vtrivedy10: утверждает, что заточенная обвязка может превзойти дефолтные Codex/Claude Code на многих задачах; пригодные к использованию контекстные окна всё ещё фактически составляют 50–100 тыс. для многих агентных дизайнов. @kieranklaassen: «Если вы не можете выполнить свою работу [в] Claude CLI, Claude не сможет работать на вас».

Это важно, потому что некоторые платформенные шаги Anthropic — память, оценивание, управляемые агенты — можно прочитать как продуктизацию Anthropic частей обвязки. Это помогает объяснить центральную дискуссию: являются ли это защитимыми платформенными примитивами, или это просто первопартийная упаковка паттернов, которые открытые фреймворки могут клонировать?

Более широкий контекст: почему это важно

Инференс, а не только обучение, теперь является фронтирным узким местом. Новость была не запуском новой модели, а запуском ёмкости. Это всё более распространено на фронтире. Рынки вычислений становятся текучими и стратегическими. Партнёрство Anthropic с инфраструктурой SpaceX/xAI подрывает упрощённые нарративы о том, что каждая фронтирная лаборатория сидит лишь на собственном вертикально интегрированном стеке. Доля продукта среди разработчиков чувствительна к надёжности и лимитам. У Claude, по-видимому, сильная привязанность разработчиков, но лимиты скорости и сбои быстро подталкивают пользователей к Codex/Cursor/другим. Поле боя смещается от базовых моделей к агентным системам. «Code with Claude», управляемые агенты, Dreaming, Outcomes и окружающая дискуссия — всё указывает на то, что следующим слоем конкуренции станут память, оркестрация, эвалы и интеграция в рабочие процессы. Бренд Anthropic остаётся раздвоенным. Его одновременно: уважают за качество продукта и серьёзность в вопросах безопасности; критикуют за патернализм или воспринимаемый эксклюзивизм; и теперь считают коммерчески более агрессивным в вопросах вычислений, чем раньше.

Главный вывод

Новость Anthropic была не столько о яркой новой модели, сколько о структурной реальности: спрос на Claude обогнал доступные вычисления, и Anthropic отреагировала, заключив крупную сделку по внешней инфраструктуре и сразу же ослабив ключевые пользовательские лимиты @claudeai, @claudeai. Самый важный технический/экономический сигнал заключается в том, что ёмкость, лимиты скорости и эргономика агентных продуктов теперь стратегически так же важны, как и отрывы в таблицах лидеров. Главные открытые вопросы: сможет ли Anthropic конвертировать эту ёмкость в устойчивый продуктовый импульс, действительно ли её функции управляемых агентов дифференцированы и помогает ли её позиция в области безопасности/управления её положению или вредит ему по мере усиления конкуренции с OpenAI, Google, xAI и экосистемами открытых моделей.

Инфраструктура, инференс и системы

OpenAI и партнёры выпустили MRC (Multipath Reliable Connection), открытый сетевой протокол для крупных кластеров обучения ИИ, уже развёрнутый на крупнейших суперкомпьютерах OpenAI @OpenAI, @OpenAI. Комментарии делали акцент на многопутевой маршрутизации, микросекундном переключении при отказе и превращении сети в первостепенное фронтирное узкое место @kimmonismus, @gdb. Perplexity сообщила, что построила собственный движок инференса ROSE, охватывающий модели от эмбеддингов до LLM с триллионом параметров, и использует CuTeDSL для ускорения разработки специализированных ядер на Hopper и Blackwell @perplexity_ai. vLLM + Mooncake представили сильный системный результат для агентных нагрузок с переиспользуемыми префиксами: 3,8x пропускной способности, в 46 раз ниже P50 TTFT, в 8,6 раза ниже сквозная задержка и улучшение cache-hit с 1,7% до 92,2%, масштабируясь до 60 GPU GB200 @vllm_project. Unsloth + NVIDIA опубликовали три оптимизации обучения, которые, по заявлениям, делают обучение LLM на домашних GPU ~на 25% быстрее: кэширование метаданных упакованных последовательностей, перезагрузка чекпоинтов с двойной буферизацией и более быстрая маршрутизация MoE @UnslothAI. Работа NVIDIA по безпотерьному спекулятивному декодированию внутри RL была отмечена как дающая до ~2,5x более быстрый сквозной RL на масштабе 235B и ~1,8x более быструю пропускную способность роллаута на 8B без изменения распределения политики @TheTuringPost. Baseten запустил Frontier Gateway как управляемую инфраструктуру/API/аутентификацию/лимиты скорости/биллинг для лабораторий с закрытыми весами; Poolside сообщила, что прошла путь от старта до продакшена за 7 недель, с P50 TTFT 146 мс для Laguna XS.2 и 605 мс для Laguna M.1 @tuhinone, @poolsideai.

Бенчмарки, эвалы и агентные обвязки

ProgramBench задаётся вопросом, могут ли языковые модели пересобирать программы с нуля, выходя за рамки задач SWE в стиле починки @ComputerPapers, при этом Ofir Press утверждает, что бенчмарки — это «карты сокровищ», которые задают желаемое нами будущее @OfirPress. Terminal-Bench 2.1 пропатчил 28/89 задач в TB2.0; рейтинги устояли, но абсолютные баллы сдвинулись до 12 пунктов — полезное напоминание о том, что поддержка агентных бенчмарков существенно важна @terminalbench, @ekellbuch. OBLIQ-Bench вышел как крупный релиз IR-бенчмарка, сфокусированный на сложном первичном этапе поиска, где текущие ретриверы не справляются с выявлением едва релевантных документов из больших корпусов @dianetc_, при сильной поддержке исследователей IR @lateinteraction, @nlp_mit, @LightOnIO. Harvey запустил LAB, открытый юридический агентный бенчмарк с длинным горизонтом, охватывающий 1200 задач в 24 областях практики, при поддержке/комментариях от LangChain, Baseten, Artificial Analysis и других @saranormous, @ArtificialAnlys. Главной темой во множестве твитов было то, что инженерия обвязки — это первоклассная переменная, часто стоящая 10–20 пунктов на агентных бенчмарках даже при той же базовой модели @masondrxy, @LangChain, @Vtrivedy10.

Релизы моделей и производительность моделей

Zyphra выпустила ZAYA1-8B, рассуждающую MoE с <1B активных параметров, с открытыми весами под Apache 2.0, заявляя сильную эффективность в математике/рассуждениях и близость к гораздо более крупным системам при вычислениях во время инференса @ZyphraAI, @ZyphraAI. Комментарии хвалили её архитектуру/стек пост-обучения и партнёрство с AMD @teortaxesTex, @eliebakouch. Gemma 4 от Google сдвинула Парето-фронтир открытых моделей в Code Arena: Gemma-4-31B на #13, Gemma-4-26B-A4B на #17 среди открытых моделей @arena, @_philschmid. Черновая модель DFlash для Gemma-4 от Google была описана как одна из лучших черновых моделей, которые они обучали, особенно сильная в кодинге и математике @jianchen1799. Qwopus3.6-35B-A3B-v1 заявила 162 ток/с на одной RTX 5090, ориентируясь на сильную одношаговую генерацию фронтенда/веба на потребительском железе @KyleHessling1. Комментарии о DeepSeek были смешанными: переговоры о привлечении средств, по сообщениям, нацелены на оценку в $45 млрд во главе с крупным китайским государственным полупроводниковым фондом @jukan05, тогда как оценщики обсуждали слабую производительность V4-Pro на WeirdML по сравнению с GLM/Kimi/открытыми конкурентами @htihle, @teortaxesTex.

Агенты, инструменты и рабочие процессы разработчиков

Cursor добавил разбивку использования контекста по правилам, навыкам, MCP и субагентам, чтобы помочь отлаживать проблемы с контекстом @cursor_ai, и описал бутстраппинг будущих поколений Composer с помощью более ранних моделей Composer @cursor_ai. Cognition выпустила Devin Review и Quick Review / SWE-Check в Windsurf 2.0, прямо нацеливаясь на новое узкое место — ревью сгенерированного ИИ кода @cognition, @ypatil125. OpenAI продвигала субагентов Codex, преподнося их как способ разделить работу между специализированными агентами и слить результаты обратно в один ответ @reach_vb. Nous/Hermes продолжали развивать сильно подключаемый локальный агентный стек: расширение плагинов, документация сообщества, руководство по настройке для Windows/WSL2 и агрегация юзкейсов @Teknium, @witcheer, @NousResearch. Perplexity добавила Finance Search в свой Agent API с лицензированными данными, живыми рыночными данными и цитатами, заявляя лучшую точность в когорте и наименьшую стоимость за правильный ответ на FinSearchComp T1 @perplexity_ai, @AravSrinivas. Gemini API от Google добавил мультимодальный поиск в File Search с использованием gemini-embedding-2 для PDF и изображений в едином конвейере поиска @_philschmid.

Робототехника, мультимодальность и заметки об исследованиях

Genesis AI представила GENE-26.5, описав полностековую робототехническую программу с роботико-нативной фундаментальной моделью, человекоподобной кистью, дата-перчаткой и симулятором; модель обучена на языке, зрении, проприоцепции, тактильных ощущениях и действиях @gs_ai_, @theo_gervet. Meta FAIR выпустила NeuralBench, единый бенчмарк-фреймворк под лицензией MIT для NeuroAI с 36 задачами по ЭЭГ и 94 датасетами, с запланированной поддержкой МЭГ/фМРТ @hubertjbanville, @JeanRemiKing. Sander Dieleman опубликовал длинный технический пост о flow maps — обучении интегралу диффузионной модели для более быстрого сэмплирования и связанных трюках @sedielem. François Fleuret набросал спекулятивный рецепт для более сильных систем: рассуждения в стиле латентной диффузии + реальное рекуррентное состояние + предобучение мировой модели @francoisfleuret, породив полезную дискуссию о том, экстраполируют ли рассуждения в стиле диффузии в правильном направлении @willdepue, @jeremyphoward. HeadVis был представлен как новый инструмент интерпретируемости для изучения голов внимания @kamath_harish. Работа Microsoft Research по интерпретируемости, читаемой агентами, предложила «Agentic-imodels», где кодинг-агенты эволюционируют модели, интерпретируемые для других LLM; сообщается о приросте на 65 табличных датасетах и улучшениях downstream BLADE с 8% до 73% @dair_ai.

Обзор AI-Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.