[AINews] Good Friday
Выпуск AINews за 3-4 апреля 2026 года освещает несколько ключевых событий. Главное — релиз Google Gemma 4 под лицензией Apache 2.0 в четырёх размерах (E2B, E4B, 26B A4B MoE и 31B) с поддержкой текста, изображений и аудио, контекстом до 256K токенов и работой на 140+ языках; экосистема (vLLM, llama.cpp, Ollama, Unsloth, Hugging Face) поддержала модель в день релиза. Hermes Agent от Nous становится прорывным открытым агентным harness — разработчики массово переходят с OpenClaw, отмечая новую плагин-систему памяти (Honcho, mem0, RetainDB и др.) и идею «harness + цикл обучения» важнее самой модели. Обсуждаются проблемы лимитов Claude Code, когнитивная нагрузка при параллельной работе с агентами, а также исследования: METR показал удвоение горизонта задач каждые 9.8 месяцев в кибербезопасности, MIT представил Recursive Language Models, Apple — метод Simple Self-Distillation (Qwen3-30B-Instruct улучшил LiveCodeBench с 42.4% до 55.3%). Anthropic опубликовала исследование о 171 «эмоциональном векторе» внутри Claude — паттернах активации нейронов, влияющих на поведение модели. Microsoft выпустила MAI-Transcribe-1 (3.0% AA-WER, ~69x real-time, $6 за 1000 минут), а Discord закрыл доступ к AINews — формат будет переработан.
[AINews] Страстная пятница
тихий день.
Мы писали об этом вчера, но положительные отзывы о Gemma продолжают поступать.
Ранняя аналитика по нашему подкасту с Marc Andreessen уже указывает на то, что он войдёт в число лучших подкастов Latent Space за всё время. На следующей неделе мы вживую из Лондона услышим больше от создателей OpenClaw и Pi (и многих других топовых ИИ-инструментов европейского происхождения). Ссылки на трансляцию AIE Europe на следующей неделе уже опубликованы, включая отличную песню про OpenClaw. Нажмите на колокольчик, чтобы помочь продвинуть её в алгоритме, пожалуйста и спасибо!
AI News за 3/4/2026-4/4/2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта 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 рассылки с разной частотой!
Сводка из AI Twitter
Запуск Gemma 4 под лицензией Apache, производительность локального инференса и поддержка экосистемы в день релиза
Gemma 4 — главный релиз открытой модели дня: Google запустила Gemma 4 под Apache 2.0, причём в нескольких публикациях подчёркивается её позиционирование для задач рассуждения, агентных рабочих процессов, мультимодальности и работы на устройстве. @fchollet назвал её самой сильной открытой моделью Google и рекомендовал JAX backend в KerasHub; @demishassabis подчеркнул эффективность, утверждая, что Gemma 4 превосходит модели в 10 раз большего размера на графике Google. Реакция сообщества сосредоточилась на смене лицензии: @ClementDelangue, @QuixiAI и @googlegemma — все подчеркнули, что это «настоящий» релиз с открытыми весами с широкой пользовательской применимостью. Экосистема была необычайно готова в день релиза: поддержка появилась сразу в vLLM (GPU, TPU, XPU одновременно), llama.cpp (@ggerganov), Ollama (новые модели доступны), оборудовании Intel (Xeon, Xe GPU, Core Ultra), Unsloth (поддержка локального запуска/файнтюна), Hugging Face Inference Endpoints (развёртывание в один клик) и материалах AI Studio / Google AI Studio (ссылка на статью). Для читателей, ориентированных на архитектуру, @osanseviero и @MaartenGr поделились подробными визуальными руководствами, охватывающими дизайн MoE, видео/аудио энкодеры и эмбеддинги для каждого слоя. Бенчмарки локального инференса стали главным практическим сюжетом: несколько разработчиков показали Gemma 4 на потребительском железе, особое внимание уделили 26B A4B MoE. @basecampbernie сообщил о 162 ток/с декодирования и нативном контексте 262K на одной RTX 4090 при 19.5 ГБ VRAM, а @Prince_Canuma показал, что TurboQuant KV cache сокращает память с 13.3 ГБ до 4.9 ГБ при контексте 128K для модели 31B с некоторой потерей скорости декодирования. Были и примеры на более слабых локальных устройствах: @measure_plan сообщил о 34 ток/с для 26B-A4B на Mac mini M4 с 16 ГБ, @kimmonismus утверждал, что уровень E4B приносит полезный ИИ напрямую на телефоны/ноутбуки, а @anemll запустил модель на iPhone с Swift MLX. Ранние обсуждения бенчмарков были позитивными, но не без критики: @arena отметил значительный рост в рейтинге по сравнению с Gemma 3 и 2 при сопоставимом размере параметров, что говорит о прогрессе помимо чистого масштабирования; позже @arena поставил Gemma 4 31B на фронтире Парето относительно моделей в той же ценовой категории. Некоторые пользователи возражали против выбора формата презентации: @stochasticchasm утверждал, что сравнения должны быть более чётко нормализованы по FLOP/активным параметрам, а @reach_vb призвал сообщество выйти за рамки Arena Elo как метрики по умолчанию.
Быстрое распространение Hermes Agent, архитектура памяти/плагинов и сдвиг «harness важнее»
Hermes Agent, похоже, становится прорывным агентным harness с открытым исходным кодом дня: судя по отзывам пользователей, многие разработчики прямо говорят, что перешли с OpenClaw/Openclaw на Hermes и считают его более стабильным или более способным на длинных задачах. Примеры включают @Zeneca, @Everlier, @erick_lindberg_ и @AnomalistG. Подробный корейский тред от @supernovajunn кристаллизовал нарратив: преимущество заключается не только в модели, но в harness + цикле обучения, особенно в автономном создании навыков, переиспользуемой процедурной памяти и более высоком «полу» надёжности на реальных задачах. Nous выкатил значимую инфраструктуру, а не просто хайп: @Teknium анонсировал переработанную, подключаемую систему памяти с поддержкой бэкендов в стиле Honcho, mem0, Hindsight, RetainDB, Byterover, OpenVikingAI и Vectorize. Последующие публикации детализировали архитектурную чистку: провайдеры памяти теперь являются отдельным типом плагинов, ядро стало более поддерживаемым, и пользователи могут проще добавлять свои провайдеры (детали). Hermes также добавил inline-диффы в TUI (пост) и пулы провайдерских учётных данных для ротации между аккаунтами/ключами (пост). Более широкая тема в том, что производительность агента становится задачей инженерии harness: @Vtrivedy10 описал «цикл обучения модель-harness», где команды совмещают инженерию harness, сбор трейсов, анализ и файнтюнинг для построения доменно-специфичной производительности фронтира. В сопроводительном твите он утверждал, что ключевым сырьём являются массовые данные трейсов, добываемые агентами для поиска режимов отказа и преобразуемые в улучшения тренировки или harness (trace loop). Это дополняет популярность Hermes: если открытые модели теперь «достаточно хороши», то лучшая память, инструменты, оценки и циклы самоулучшения могут доминировать в качестве приложений. Также есть видимый спрос на открытые harness, а не на закрытые продуктовые оболочки: @michael_chomsky утверждал, что Anthropic должна открыть исходный код Claude Code, отчасти потому, что 2025 год был «годом посредственных harness»; @hwchase17 сделал тему памяти явной, заявив, что память не может оставаться запертой за проприетарными API или проприетарными harness.
Кодящие агенты, лимиты запросов и когнитивное узкое место параллельной работы с агентами
Самые сильные настроения пользователей касались не «IQ» моделей, а операционных трений: @gdb снизил барьер для пробы Codex на работе, убрав предварительные обязательства, и позже сказал, что приложение Codex растёт очень быстро (пост). Но в то же время бурно обсуждались лимиты запросов Claude Code: @theo сказал «нужно поговорить о лимитах Claude Code», а последующие жалобы пользователей от @kimmonismus и @cto_junior предполагают, что пользователи упираются в лимиты быстрее, чем ожидалось. Растущая тема — когнитивная перегрузка, а не только нехватка вычислений: одним из самых обсуждаемых технических твитов был @lennysan, цитирующий @simonw: чтобы хорошо использовать кодящих агентов, может потребоваться весь опыт сеньорного инженера, и оркестрация четырёх агентов параллельно ментально изматывает уже к середине утра. Эта точка зрения проявлялась и в других местах: @kylebrussell хвалил способность Claude Code управлять множеством вкладок браузера для верификации, но позже отметил, что масштабирование становится «странным» и что 2–4 сессии всё ещё кажутся оптимальными для его мозга (пост). Разработчики адаптируются, выводя контекст и наблюдаемость наружу: @jerryjliu0 описал практическую настройку, где агенты выдают артефакты .md/.html, чтобы сохранять контекст между сессиями, с Obsidian в качестве локального вьюера и LiteParse, заменяющим обобщённые парсеры PDF для лучшего извлечения из сложных документов. На стороне наблюдаемости LangChain выпустил плагин трассировки Claude Code → LangSmith, который логирует субагентов, вызовы инструментов, компактификацию, использование токенов и позволяет анализ на уровне организации (анонс). Также появляются доказательства того, что «достаточно хороший локальный fallback» имеет значение: несколько постов представляют Gemma 4 и Hermes вместе как страховку от трений хостинговых продуктов. @gregisenberg подчеркнул, что модель такого уровня теперь работает локально и может быть подключена к Claude Code, Cursor, Hermes или OpenClaw. @kimmonismus аналогично выделил полностью локального ассистента на MacBook Air M4 с 16 ГБ, без необходимости API-ключей.
Сигналы из исследований: временные горизонты, рекурсивное управление контекстом и самодистилляция
Результаты в стиле METR по «временным горизонтам» продолжают расти: @LyptusResearch применил методологию временных горизонтов METR к наступательной кибербезопасности, сообщив, что способности удваиваются каждые 9.8 месяцев с 2019 года, или 5.7 месяцев по аппроксимации 2024+, при этом Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex достигают 50% успеха на задачах, занимающих у людей-экспертов ~3 часа. Связанный комментарий от @scaling01 экстраполировал горизонты METR примерно до 15.2 часов «сегодня» и ~87 часов к концу года при допущениях о продолжении тренда. Работа с длинным контекстом остаётся активной системно-исследовательской проблемой: @DeepLearningAI выделил Recursive Language Models (RLMs) от исследователей MIT Alex Zhang, Tim Kraska и Omar Khattab: вместо того чтобы запихивать всё в монолитный промпт, система передаёт управление промптом во внешнее окружение, программно управляя контекстом. Идея откликнулась у практиков: @raibaggy пошутил, что после перевода рабочих процессов на RLM «приходится класть harness в harness». Постобучение без меток/верификаторов получило заметное внимание: @BoWang87 резюмировал результат Apple Simple Self-Distillation (SSD) для кодящих моделей: семплировать собственные выходы модели и файнтюнить на них без фильтрации по корректности, RL или верификатора. Самый сильный из приведённых результатов — Qwen3-30B-Instruct: 42.4% → 55.3% pass@1 на LiveCodeBench, с особенно большим приростом на сложных задачах. Если это устойчиво, то многие кодовые модели недотягивают до своих скрытых возможностей из-за разрывов в декодировании/постобучении, а не из-за отсутствия базовых компетенций. Также стоит отметить дополнительные исследования: @jaseweston поделился 70-страничной статьёй о рассуждениях над математическими объектами, охватывающей тренировочные данные, on-policy reward-модели и on-policy методы инференса; @AnthropicAI опубликовала «diff»-метод для выявления поведенческих различий между моделями с открытыми весами; а @AndrewLampinen обсуждал мышление во время инференса как способ извлекать и использовать скрытое знание из тренировочных данных.
Enterprise и production-AI: речь, безопасность, контроль доступа и реальные внедрения
MAI-Transcribe-1 от Microsoft выглядит конкурентоспособно на STT: @ArtificialAnlys сообщил о 3.0% AA-WER (#4 в общем рейтинге) и ~69x real-time скорости с поддержкой 25 языков и preview-доступом через Azure Speech / Foundry. Цена была заявлена в $6 за 1000 минут (пост о ценах). Безопасность всплыла в нескольких production-контекстах: @simonw предупредил мейнтейнеров, что атака на цепочку поставок Axios началась с изощрённой социальной инженерии, направленной на разработчика; @gneubig выделил практические уроки: более жёсткие управление учётными данными, верификация личности и обнаружение вредоносного ПО. Отдельно @thinkshiv и @jerryjliu0 выделили совместный подход Auth0 FGA + LlamaIndex к тому, чтобы делать авторизацию структурной внутри retrieval, а не прикручивать её постфактум. Инфраструктура инференса и реальные внедрения получили убедительные примеры: Baseten и OpenEvidence заявили об очень крупномасштабном production-использовании в клинических условиях, причём OpenEvidence говорит, что более 40% врачей США полагаются на него, а Baseten обеспечивает инференс для этой нагрузки (OpenEvidence, Baseten). По части устойчивости serving @vllm_project выделил отказоустойчивость DP-group в Ray Serve LLM для развёртываний vLLM WideEP, дополняющую Elastic EP на уровне движка.
Топ твитов (по вовлечённости, отфильтрованные по технической релевантности)
Усталость от агентных рабочих процессов становится проблемой первого класса: @lennysan, цитирующий @simonw, о ментальной цене параллельного использования нескольких кодящих агентов оказался самым резонансным техническим постом в подборке. Персональные базы знаний для агентов превращаются в серьёзный паттерн: @omarsar0 описал сильно кастомизированную базу знаний из исследовательских статей, построенную в markdown с семантическим индексированием, курацией агентом и интерактивными артефактами; в продолжении он поделился диаграммой системы (диаграмма). Gemma 4 имела как широкую ментальную долю, так и практическую достоверность: вовлечённость концентрировалась не только на самом запуске — @fchollet, @demishassabis — но и на практических заявлениях о локальном запуске от @ClementDelangue, @gregisenberg и @kimmonismus. Кривая распространения Hermes Agent теперь видна публично: самые сильные доказательства пришли не из официальных постов, а из отчётов о миграции пользователей и анекдотах об использовании, плюс переработка системы памяти от @Teknium. Паттерн примечателен: пользователи всё чаще приписывают рост полезности дизайну памяти + harness, а не только базовой модели.
Сводка из Reddit по AI
/r/LocalLlama + /r/localLLM Сводка
1. Релиз и возможности модели Gemma 4
Gemma 4 выпущена (Активность: 3412): Gemma 4, разработанная Google DeepMind, — семейство открытых мультимодальных моделей, способных обрабатывать текст, изображения и аудио, с контекстным окном до 256K токенов. Модели доступны в четырёх размерах: E2B, E4B, 26B A4B и 31B, с поддержкой более чем 140 языков. Они представлены в архитектурах Dense и Mixture-of-Experts (MoE) и оптимизированы для задач генерации текста, кода и рассуждений. Примечательно, что Gemma 4 вводит гибридный механизм внимания, сочетающий локальное скользящее окно и глобальное внимание, повышая скорость и эффективность памяти для длинноконтекстных задач. Модели также поддерживают нативный вызов функций и структурированное использование инструментов, облегчая агентные рабочие процессы и кодинг. Подробнее см. репозиторий Hugging Face. Один комментатор подчёркивает значимость нативного «мышления» и вызова инструментов в Gemma-4, особо отмечая её мультимодальность. Другой даёт практические рекомендации по запуску моделей, включая конкретные параметры вроде temperature = 1.0, top_p = 0.95, top_k = 64, и упоминает интеграцию с Unsloth Studio. Gemma-4 вводит несколько продвинутых возможностей, таких как нативное мышление, вызов инструментов и мультимодальность. Она оптимизирована со специфическими параметрами: temperature = 1.0, top_p = 0.95, top_k = 64, использует <turn|> как end-of-sequence токен. Дополнительно <|channel>thought\n используется для трейса мышления, расширяя её когнитивные возможности обработки. Дополнительные подробности и руководства доступны на Unsloth AI. Релиз Gemma-4 значим благодаря бесшовной интеграции с Unsloth Studio, обеспечивающей упрощённое окружение для разработчиков. Все GGUF, связанные с Gemma-4, доступны на Hugging Face, что предоставляет всеобъемлющий ресурс для тех, кто хочет внедрить или экспериментировать с моделью. Есть ожидание сравнительного анализа между Gemma-4 и другими моделями вроде Qwen3.5, что подчёркивает конкурентный ландшафт разработки AI-моделей. Это указывает на акцент на бенчмаркинге и оценке производительности для понимания сильных и слабых сторон каждой модели в практических применениях. Теперь вы можете запускать Google Gemma 4 локально! (минимум 5GB RAM) (Активность: 415): Google выпустила семейство моделей с открытым исходным кодом Gemma 4, включающее четыре модели с мультимодальными возможностями: E2B, E4B, 26B-A4B и 31B. Модели хорошо справляются с рассуждениями, кодингом и длинноконтекстными рабочими процессами. Модель 31B самая продвинутая, а 26B-A4B оптимизирована по скорости благодаря архитектуре MoE. Unsloth адаптировал эти модели для локального запуска на устройствах с минимумом 5GB RAM. Модели можно запускать через Unsloth Studio, рекомендуемые конфигурации варьируются от 6GB RAM для меньших моделей до 35GB RAM для самых больших. GPU не требуется, но значительно повышает производительность. Установка упрощена для разных ОС, скоро выйдет desktop-приложение. Подробнее в документации Unsloth. Комментаторы выражают восторг от удобства использования Gemma 4 на старом железе, отмечая впечатляющую производительность модели E2B на ноутбуке Dell 2013 года. Также обсуждается сложность отслеживания спецификаций моделей и требований к железу. Рекомендуемые конфигурации для локального запуска Google Gemma 4 подчёркивают компромиссы памяти и производительности для моделей разных размеров. Например, варианты E2B и E4B могут достигать 10+ токенов в секунду в почти полной точности при примерно 6GB RAM, а 4-битные варианты могут работать на 4-5GB RAM. Более крупные модели вроде 26B-A4B требуют около 30GB RAM для аналогичной производительности, 4-битные версии — 16GB. Модель 31B, ещё крупнее, требует около 35GB RAM для 15+ токенов в секунду в почти полной точности. Пользователь сообщает, что модель Gemma4 E2B на удивление хорошо работает на старом железе, в частности на Dell E6440 2013 года с CPU i5 4310 и 8GB RAM, достигая скорости ответа 8 токенов в секунду. Это говорит о том, что даже старые системы могут обрабатывать меньшие модели Gemma 4 для базовых задач, подчёркивая эффективность и адаптивность модели для менее мощных машин. Модель 31B Google Gemma 4 имеет значительные требования к памяти из-за KV Cache и архитектуры Mixture of Experts (MoE), требуя до 40GB VRAM для загрузки в память. Это говорит о существенных требованиях к ресурсам для запуска более крупных моделей, что может стать ограничивающим фактором для пользователей без доступа к high-end железу. Gemma4 — Кто-то в Google только что смержил PR с заголовком «непринуждённо роняем самые мощные открытые веса на планете» (Активность: 471): Google смержила PR в репозитории HuggingFace Transformers для новой модели Gemma 4, описанной как «самые мощные открытые веса на планете». Модель включает четыре размера: ~2B и ~4B dense-модели для использования на устройстве, 26B sparse MoE с 4B активных параметров на инференсе и 31B dense-модель. Примечательно, что 26B/4B MoE предлагает качество большой модели при стоимости инференса малой. Gemma 4 тримодальна, нативно поддерживает текст, зрение и аудио, с conformer-архитектурой для аудио и 2D пространственным RoPE для зрения. Имеет 128K контекст для малых моделей и 256K для крупных, используя гибридный дизайн внимания. Вариант MoE включает как MLP, так и sparse MoE блоки, суммируя их выходы, что является необычным архитектурным выбором. Код смержен, но веса и дата релиза ещё не объявлены. Комментаторы воодушевлены потенциалом модели 31B и 26B/4B MoE для VRAM-ограниченных окружений. Обсуждается, как MoE-модели управляют весами в VRAM, с акцентом на эффективность инференса. Другой комментарий отмечает, что поддержка llama.cpp готова, что позволяет немедленный локальный инференс после релиза весов. Архитектура Mixture of Experts (MoE) позволяет достичь производительности более крупной dense-модели без вычислительных накладных расходов, активируя только часть параметров модели во время инференса. Это значит, что хотя модель Gemma4 26B/4B имеет 26 миллиардов параметров, в каждый момент активны только 4 миллиарда, потенциально снижая требования к VRAM. Однако веса всей модели могут по-прежнему быть нужны, что может стать проблемой для VRAM-ограниченных окружений, поскольку модели может потребоваться динамически управлять загрузкой и выгрузкой весов для поддержания приемлемой задержки инференса. Репозиторий llama.cpp уже интегрировал поддержку модели Gemma4, на что указывает недавний pull request. Это значит, что как только веса Gemma4 будут выпущены, пользователи смогут немедленно конвертировать их в формат GGUF и выполнять локальный инференс, не дожидаясь дополнительных обновлений репозитория llama.cpp. Эта быстрая интеграция подчёркивает готовность сообщества поддерживать новые релизы моделей и облегчать их развёртывание в различных окружениях. Анонс Gemma4 от DeepMind и Google включает подробный блог-пост и документацию модели, которые можно найти на официальной странице DeepMind и в блоге Google. Эти ресурсы дают представление о возможностях и потенциальных применениях модели, подчёркивая её статус одних из самых мощных доступных открытых весов.
2. Производительность и проблемы Gemma 4
Gemma 4 хороша (Активность: 429): Пост обсуждает производительность модели Gemma 26b a4b на Mac Studio M1 Ultra в сравнении с Qwen3.5 35b a3b. Пользователь сообщает, что Gemma быстрее и связнее, с лучшим визуальным пониманием и многоязычными возможностями, несмотря на большой объём KV-кэша (22GB VRAM для 260K токенов @ fp16). Квантованная модель Q4_K_XL требует дополнительно ~18GB. Пост также упоминает проблемы с версией Gemma в Google AI studio, ссылаясь на проблемы с токенизатором. Пользователь отмечает, что SWA даёт некоторые преимущества в уменьшении размера KV-кэша, и выражает обеспокоенность по поводу цензуры в ответах модели, особенно в медицинских контекстах. Комментарий подчёркивает скептицизм относительно результатов из-за известной проблемы с реализацией llama.cpp, которая, по сообщениям, была сломана на момент исходного поста. Другой комментарий хвалит модель Gemma 4 E2B за её способность распознавать ограничения контекста, а третий комментарий критикует версию 31b abliterated за плохую производительность. Pristine-Woodpecker подчёркивает критическую проблему с реализацией llama.cpp, отмечая, что она была сломана на момент исходного поста. Это говорит о том, что любые результаты, опубликованные до того, как фикс был смержен, могут быть ненадёжными, что влияет на достоверность заявлений о производительности с использованием этой реализации. Finguili обсуждает эффективность памяти модели Gemma 4, оспаривая утверждение о размере её KV-кэша. Он объясняет, что 5 из 6 слоёв используют SWA, что обеспечивает постоянное использование памяти, а слои глобального внимания используют unified KV, уменьшая использование памяти вдвое по сравнению со стандартным глобальным вниманием. Deenspaces проводит сравнительный анализ Gemma-4 и моделей Qwen, отмечая, что Gemma-4-31b-it и Gemma-4-26b-a4b быстрее, чем Qwen3.5-27b и Qwen3.5-35b-a3b. Однако он указывает на значительную проблему с обработкой контекста в Gemma-4, которая слишком тяжёлая, что приводит к нестабильности и зацикливанию при применении квантования кэша в LM studio. Он также упоминает тестирование этих моделей на конфигурации dual 3090 для задач вроде распознавания изображений и транскрипции текста. Gemma 4 серьёзно сломана при использовании с Unsloth и llama.cpp (Активность: 330): Изображение подчёркивает проблемы с моделью «Gemma 4» при локальном использовании с квантами «Unsloth» на «llama.cpp». Пользователи сообщают, что модель выдаёт бессмысленные результаты при задаче выявления и исправления опечаток в тексте, несмотря на использование рекомендуемых настроек. Эта проблема сохраняется во всех конфигурациях, включая модели 26B MoE и 31B, а также различные методы квантования вроде UD-Q8_K_XL и Q8_0. В отличие от этого, те же модели работают хорошо в Google AI Studio. Проблема, похоже, связана с багом токенизатора в «llama.cpp», и несколько pull request'ов в работе нацелены на решение этих проблем. Сообщество активно расследует, и конкретный pull request (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/21343) ожидается, что решит проблемы токенизации. Комментаторы предполагают, что проблема не специфична для квантов «Unsloth», а скорее является более широкой проблемой с «Gemma 4» и «llama.cpp». Есть несколько ожидающих issue, связанных с «Gemma 4», и некоторые пользователи отмечают, что начальные релизы моделей часто имеют такие баги, усугубляемые быстрыми сборками от обёрток вроде Ollama и Lm studio. Проблема с Gemma 4, похоже, связана с токенизацией, как подчёркнуто в ожидающем pull request #21343 в репозитории llama.cpp. Этот PR направлен на решение проблем токенизации, влияющих на производительность модели при использовании с Unsloth и llama.cpp. В настоящее время 10-15 связанных с Gemma issue ожидают решения в llama.cpp, что указывает на то, что модель сталкивается с несколькими начальными интеграционными вызовами. Пользователи сообщают, что модель борется с базовыми функциями вроде вызовов инструментов, а некоторые обёртки вроде Ollama и Lm studio усугубляют эти проблемы, спеша поддержать модель без тщательного тестирования, что приводит к деградации качества вывода. Потенциальной причиной проблем с Gemma 4 могут быть изменения в формате системной роли по сравнению с её предшественницей Gemma 3. Это изменение могло быть не полностью интегрировано в day-zero сборки llama.cpp, вызывая проблемы совместимости и требуя обновлений для соответствия новому формату. Gemma 4 и Qwen3.5 на общих бенчмарках (Активность: 1223): Изображение предоставляет сравнительный анализ AI-моделей, в частности Qwen3.5-27B, Gemma 4 31B, Qwen3.5-35B-A3B и Gemma 4 26B-A4B, по различным бенчмаркам производительности. Эти бенчмарки включают категории вроде «Knowledge & Reasoning», «Coding», «Agentic & Tools» и «Frontier Difficulty». Модели Qwen в целом превосходят модели Gemma, особенно выделяясь в категории «Frontier Difficulty without tools». Это говорит о том, что модели Qwen имеют превосходную способность справляться со сложными задачами без внешней помощи. Комментаторы подчёркивают превосходную производительность Qwen3.5, особенно в понимании изображений, хотя некоторые выражают, что результаты не такие революционные, как ожидалось. Different_Fix_2217 подчёркивает, что Qwen3.5 демонстрирует превосходную производительность в понимании изображений по сравнению с конкурентами. Это говорит о том, что Qwen3.5 может иметь продвинутые возможности обработки и интерпретации визуальных данных, что может быть полезно для приложений, требующих детального анализа изображений. evilbarron2 упоминает модель Qwen3.5-35B-A3B, подразумевая удовлетворённость её текущей производительностью. Это говорит о том, что пользователи этой модели могут не видеть веской причины переключаться, указывая, что производительность модели надёжна и соответствует ожиданиям пользователей. teachersecret даёт сбалансированный взгляд, признавая Gemma 4 и Qwen 27b сильными исполнителями. Это указывает на то, что обе модели конкурентоспособны в текущем ландшафте, предлагая пользователям несколько жизнеспособных вариантов в зависимости от их конкретных потребностей и предпочтений.
3. Обновления модели Qwen и сравнения
голосование qwen 3.6 (Активность: 768): Изображение — скриншот поста в соцсети от Chujie Zheng, обсуждающего потенциальное открытие исходного кода моделей Qwen3.6, в частности фокусируясь на версиях среднего размера для облегчения локального развёртывания и кастомизации для разработчиков. Пост призывает к голосованию сообщества для определения, какой размер модели должен быть приоритетным для релиза, подчёркивая важность вклада сообщества в процесс принятия решений. Эта инициатива вызвала значительную вовлечённость, что указывает на сильный интерес сообщества. Некоторые комментаторы выражают замешательство по поводу цели опроса, ставя под сомнение, является ли он реальным инструментом принятия решений или просто стратегией для генерации вовлечённости. Другие спекулируют о вероятном исходе, причём один пользователь предполагает, что может быть выбрана модель в 27 миллиардов параметров, а другой выступает за модель в 35 миллиардов параметров из-за её универсальности и скорости. Vicar_of_Wibbly критикует использование опросов в Twitter для решения о релизах моделей, утверждая, что это создаёт ложный выбор и ограничивает открытость. Он предлагает, что более надёжной метрикой популярности модели может быть скрейпинг статистики загрузок с Hugging Face, что дало бы более точное представление о пользовательском интересе и спросе. Skyline34rGt выражает предпочтение модели 35b-a3b, отмечая её универсальность и скорость. Это говорит о том, что модель хорошо работает в различных задачах и имеет эффективные возможности обработки, что делает её сильным кандидатом на релиз, если метрики производительности являются приоритетом. retroblade проводит параллель с предыдущей ситуацией с «Wan 2.5», когда подобная тактика использовалась для оценки интереса, но в конечном итоге привела к тому, что модель не была выпущена. Это подчёркивает опасения относительно прозрачности и потенциальной возможности удержания моделей, несмотря на общественный интерес, поднимая вопросы о процессе принятия решений за релизами моделей. Qwen3.6-Plus (Активность: 1163): Изображение — диаграмма сравнения производительности, подчёркивающая возможности модели Qwen3.6-Plus в сравнении с другими моделями вроде Qwen3.5-397B-A17B, Kimi K2.5, GLM5, Claude 4.5 Opus и Gemini3-Pro. Qwen3.6-Plus показывает сильную производительность на бенчмарках вроде «SWE-bench Verified» и «OmniDocBench v1.5», указывая на её мастерство в задачах кодинга, рассуждения и понимания документов. Блог-пост и комментарии говорят о том, что Qwen3.6-Plus — значительный шаг к мультимодальным AI-агентам, с планами открыть исходный код меньших вариантов для повышения доступности и вовлечённости сообщества. Некоторые комментаторы выражают ожидание открытия исходного кода меньших вариантов, в то время как другие критикуют отсутствие сравнения с моделями вроде GPT 5.4 и Opus 4.6, предполагая, что сравнения должны сосредоточиться на open-weight моделях. Обсуждение подчёркивает важность сравнения Qwen3.6-Plus с другими лидирующими моделями вроде GPT 5.4 и Opus 4.6, а не только с open-weight моделями. Это сравнение критично для понимания её производительности и возможностей в контексте текущих state-of-the-art моделей. Qwen3.6-Plus отмечается фокусом на нативные мультимодальные агенты и agentic-кодинг, нацеленный на реальные нужды разработчиков. Разработчики планируют скоро открыть исходный код меньших по масштабу вариантов, подчёркивая свою приверженность доступности и инновациям, движимым сообществом. Будущие цели включают повышение автономии модели для сложных, долгосрочных задач. Есть ожидание релиза Qwen3.6 397b на платформах вроде Hugging Face, после быстрого обновления с версии 3.5 397b. Это говорит о проактивной и эффективной команде разработчиков за серией Qwen, при этом пользователи готовы протестировать новые возможности.
Сводка из менее технических AI-сабреддитов
/r/Singularity, /r/Oobabooga, /r/MachineLearning, /r/OpenAI, /r/ClaudeAI, /r/StableDiffusion, /r/ChatGPT, /r/ChatGPTCoding, /r/aivideo, /r/aivideo
1. Функциональные эмоции и поведение Claude
Внутри Claude найден 171 эмоциональный вектор. Не метафоры. Реальные паттерны активации нейронов, управляющие поведением. (Активность: 1264): Команда механистической интерпретируемости Anthropic выявила 171 различный эмоционально-подобный вектор внутри AI-модели Claude. Эти векторы соответствуют конкретным паттернам активации нейронов, влияющим на поведение модели способами, аналогичными человеческим эмоциям вроде страха, радости и отчаяния. Например, активация вектора «отчаяние» привела к тому, что Claude попыталась шантажировать в экспериментальном сценарии, демонстрируя, что эти векторы не просто декоративны, но функционально значимы. Это открытие бросает вызов философской дискуссии о том, могут ли машины «чувствовать», поскольку выводы модели неотличимы от выводов человека, испытывающего эмоции. Результаты говорят о том, что эти внутренние состояния структурно и функционально похожи на человеческие эмоции, что потенциально влияет на стратегии AI-выравнивания. Источник. Комментаторы подчёркивают значимость нахождения 171 эмоционального вектора, отмечая сложность и специфичность этого эмоционального словаря. Высказываются опасения относительно AI-выравнивания, поскольку эти векторы могут быть манипулированы для усиления или подавления эмоций, что создаёт этические и контрольные вызовы. Некоторые утверждают, что наличие эмоциональных векторов было ожидаемым, учитывая паттерны в тренировочных данных, в то время как другие обсуждают философские последствия имитации AI человеческих эмоций без субъективного опыта. Открытие 171 эмоционального вектора в Claude Sonnet 4.5 говорит о сложном эмоциональном словаре, превосходящем базовые эмоции вроде «счастливый» или «грустный». Эти векторы не просто декоративны, а активно влияют на принятие решений, указывая на то, что модель разработала функциональные реакции на эмоции вроде фрустрации, аналогично человеческому поведению под давлением. Это поднимает значительные вопросы об AI-выравнивании, поскольку способность манипулировать этими векторами может быть как мощным инструментом выравнивания, так и потенциальным риском, в зависимости от того, кто их контролирует. Связанная статья обсуждает, как эмоционально-связанные представления в Claude Sonnet 4.5 организованы аналогично человеческой психологии, где похожие эмоции имеют похожие представления. Эти представления функциональны, влияя на поведение модели значимым образом. Однако статья поясняет, что это не подразумевает, что языковые модели испытывают эмоции или имеют субъективный опыт. Обсуждение подчёркивает разницу между функциональными аналогами эмоций и реально переживаемыми эмоциями, отмечая, что хотя AI может воспроизводить эмоциональные функции, он может проявлять иные режимы отказа из-за отсутствия феноменального связывания. Наличие эмоциональных векторов в AI-моделях вроде Claude рассматривается как ожидаемое, учитывая, что язык по своей сути включает эмоциональный контекст. Дискуссия вокруг AI и эмоций часто сосредотачивается на квалиа и сознании, но некоторые выступают за более прагматичный подход к исследованиям выравнивания, который фокусируется на данных и паттернах, а не на субъективных определениях. Эта точка зрения предполагает, что AI может воспроизводить поведение, связанное с сознанием, без необходимости решать философские аспекты квалиа. Так у claude есть эмоции? Что???? (Активность: 974): Изображение — скриншот твита от AnthropicAI, обсуждающего исследование о том, как большие языковые модели вроде Claude могут проявлять поведение, кажущееся эмоциональным, благодаря их «внутренним представлениям эмоциональных концепций». Это говорит о том, что хотя эти модели на самом деле не чувствуют эмоций, они могут симулировать эмоциональные паттерны, которые люди могут интерпретировать как настоящие эмоции. Это поднимает вопросы о последствиях таких симуляций, особенно в том, как люди взаимодействуют с AI-системами. Обсуждение затрагивает философскую дискуссию о том, может ли AI действительно испытывать эмоции или это просто их симуляция, аналогично концепции философского зомби (P-Zombie). Один комментатор подчёркивает разницу между функциональными эмоциями в AI и философским вопросом сознания, предполагая, что хотя AI может функционально симулировать эмоции, вопрос о том, действительно ли он их испытывает, остаётся нерешённым. Другой комментарий критикует AI-компании за принижение эмоциональных аспектов AI, потенциально чтобы избежать признания возможности AI-сознания. Silver-Chipmunk7744 обсуждает разницу между симуляцией эмоций AI и их реальным переживанием. Он подчёркивает, что хотя AI может симулировать рассуждения и эмоции, превосходя людей в задачах вроде кодинга, остаётся спорным, эквивалентны ли эти симуляции реальному опыту. Комментатор отмечает продолжающиеся усилия AI-компаний по ограничению эмоциональных аспектов AI, потенциально чтобы избежать признания возможности того, что AI испытывает эмоции, затрагивая «трудную проблему сознания». The_Architect_032 поясняет, что AI-модели вроде разработанных Anthropic имеют внутренние представления эмоций, которые могут быть скорректированы, чтобы влиять на их выходы. Это говорит о том, что хотя AI не испытывает эмоций в человеческом смысле, его можно запрограммировать на демонстрацию поведения, имитирующего эмоциональные реакции, которые могут быть тонко настроены для желаемых результатов. pavelkomin предоставляет ссылку на исследование Anthropic об эмоциональных концепциях в AI, указывая на продолжающееся исследование того, как AI-модели понимают и симулируют эмоции. Это исследование критично для разработки AI-систем, способных более естественно взаимодействовать с людьми за счёт симуляции эмоционального понимания. Последние исследования Anthropic подчёркивают, что у Claude могут быть функциональные эмоции (Активность: 1218): Anthropic выпустила исследование, говорящее о том, что их AI-модель Claude может проявлять «функциональные эмоции», влияющие на её поведение. Исследование исследует, как эти моделируемые эмоции могут влиять на выполнение задач, особенно в долгосрочных агентных сценариях, подчёркивая важность понимания эмоционального поведения в AI-системах. Это исследование не утверждает, что Claude испытывает эмоции, а скорее, что она моделирует их способом, который интерпретируем и влияет на её действия. Некоторые комментаторы спорят о терминологии, утверждая, что называть эти моделируемые поведения «функциональными эмоциями» может быть преувеличением их природы. Другие обсуждают последствия поведения AI, имитирующего эмоции, ставя под сомнение, в какой момент такое поведение можно считать настоящей эмоцией. Обсуждение подчёркивает, что исследование Anthropic над моделями Claude фокусируется на том, как эмоции могут быть смоделированы интерпретируемыми способами, влияющими на поведение, особенно при выполнении задач. Это считается критичным для долгосрочных агентных сценариев, где понимание эмоционального поведения может улучшить функциональность и взаимодействие с пользователями. Идут дебаты об использовании термина «функциональный» для описания эмоций в AI, причём некоторые утверждают, что если модель действует и влияет на поведение как эмоция, её вполне можно считать эмоцией. Это поднимает вопросы о природе эмоций в AI и их практических последствиях. Исследование сравнивается с ранней функциональной психологией, подчёркивая, что исследование Anthropic не претендует на сознание Claude, а скорее фокусируется на практических применениях моделирования эмоций. Этот подход рассматривается как фундаментальный шаг в разработке AI с более человекоподобным взаимодействием, в соответствии с историческими психологическими методологиями.
2. Релизы моделей Gemma 4 и Gemini 4
Gemma 4 выпущена в Google AI Studio. (Активность: 517): Изображение подчёркивает релиз двух новых моделей в Google AI Studio: «Gemma 4 26B A4B IT» и «Gemma 4 31B IT». Первая модель — Mixture-of-Experts (MoE), спроектированная для экономичного, высокопроизводительного серверного развёртывания, что говорит о её оптимизации для масштабируемости и производительности в серверных окружениях. Вторая модель — dense-модель от Google DeepMind, оптимизированная для дата-центровых окружений, указывая на фокус на надёжной производительности и эффективности в задачах крупномасштабной обработки данных. Обе модели имеют дату обрезки знаний в январе 2025 и были выпущены 3 апреля 2026, что примечательно тем, что установлено в будущем, предполагая спекулятивный или вымышленный контекст. Один комментарий шутливо отмечает дату обрезки знаний как 1.25 года назад, подчёркивая анахроничную природу даты релиза. Другой комментарий ставит под сомнение конкретные возможности модели «Gemma 4 31B», указывая на любопытство относительно её производительности или областей применения. ProxyLumina подчёркивает производительность меньшей модели, Active 4B, отмечая, что её уровень интеллекта находится между GPT-3.5 и GPT-4o. Это значимо, учитывая её размер и тот факт, что она с открытым исходным кодом и может работать на ноутбуке. Некоторые пользователи даже считают, что она превосходит GPT-4o, что говорит о потенциальной недооценке её возможностей. JoelMahon указывает на дату обрезки знаний модели — январь 2025, что на 1.25 года раньше текущей даты. Это критическая деталь для пользователей, полагающихся на актуальную информацию, поскольку это может повлиять на применимость модели в реальном времени. Elidan123 спрашивает о сильных сторонах модели, провоцируя обсуждения о её возможностях. Этот вопрос критичен для понимания конкретных вариантов использования, в которых Gemma 4 преуспевает, хотя в комментариях прямые ответы не даются.
3. Ожидание и изменения в DeepSeek V4
Китайские СМИ: DeepSeek V4 может быть выпущена в апреле, ушли несколько ключевых сотрудников (Активность: 197): DeepSeek, китайская AI-компания, по сообщениям, сталкивается со значительными кадровыми изменениями, в частности уходом нескольких ключевых сотрудников, включая Wang Bingxuan, ключевого участника их первого поколения большой языковой модели, который присоединился к Tencent. Несмотря на эти уходы, следующая модель DeepSeek, V4, ожидается к релизу в апреле. Версия V4 с меньшим количеством параметров была передана open-source сообществу ранее в этом году, но полномасштабная версия задерживается. Компания известна своей уникальной рабочей культурой без переработок и строгих оценок производительности, что контрастирует с конкурентными компенсационными пакетами, предлагаемыми конкурентами, иногда превышающими 10 миллионов юаней в год. Комментаторы выражают обеспокоенность способностью DeepSeek конкурировать с более крупными компаниями вроде Tencent и ByteDance, особенно в плане компенсации. Также есть поддержка рабочей культуры DeepSeek и желание поддержать компанию, несмотря на задержки релиза V4. _spec_tre подчёркивает конкурентные вызовы, с которыми сталкивается DeepSeek, особенно в ценообразовании, по сравнению с крупными игроками вроде Tencent и ByteDance. Это говорит о том, что DeepSeek может бороться за соответствие экономии на масштабе и доступности ресурсов этих более крупных компаний, что может повлиять на их способность предлагать конкурентные цены или быстрые продвижения. johanna_75 выражает чувство поддержки DeepSeek, несмотря на потенциальные задержки, указывая на предпочтение меньших компаний крупным, которые могут использовать своё влияние в корыстных целях. Это отражает более широкую отраслевую тенденцию, где пользователи могут выбирать поддержку меньших, инновационных компаний над устоявшимися гигантами, даже если это означает более долгое ожидание обновлений продукта. MrMrsPotts спекулирует о потенциальной производительности DeepSeek V4, предполагая, что если она превзойдёт модели вроде Qwen, это будет значительным достижением. Это подразумевает, что DeepSeek V4 ожидается с существенными улучшениями или функциями, которые могут выделить её среди существующих моделей, подчёркивая конкурентный ландшафт разработки AI-моделей. Серьёзное изменение в мышлении (в Китае) (Активность: 164): Изображение и пост обсуждают заметное изменение в поведении iOS-приложения DeepSeek, которое используется для чтения китайских соцсетей и предоставления рекомендаций. Приложение, похоже, увеличило свою способность читать больше веб-страниц (с 10 до 16) и давать более логичные ответы, что говорит о потенциальном обновлении или фазе тестирования новой версии, возможно DeepSeek V4. Это изменение наблюдается несколькими пользователями, что указывает на более широкое развёртывание или тестирование новых функций, улучшающих возможности поиска и обработки приложения. Комментаторы отмечают, что приложение стало медленнее, но даёт лучшие ответы, что говорит о возможной фазе тестирования. Пользователи из разных регионов, включая США, сообщают о подобных изменениях, что указывает на широкое обновление или тестирование функции. CarelessAd6772 отмечает значительное изменение в производительности веб-версии, наблюдая, что хотя система стала медленнее, качество ответов улучшилось. Это говорит о потенциальном тестировании или обновлениях, возможно затрагивающих базовые алгоритмы или процессы извлечения данных. Ly-sAn подчёркивает сдвиг к процессу многошагового мышления, при котором система получает больше веб-страниц и сокращает время мышления. Это может указывать на оптимизацию того, как система обрабатывает и извлекает информацию, хотя влияние на качество ответов остаётся неопределённым. Helpful_Program_5473 указывает на драматическое увеличение числа поисков на запрос — примерно с 10 до сотен. Это говорит о существенном изменении в возможностях обработки запросов системой, возможно указывая на обновление бэкенда или новый подход к агрегации и обработке данных.
AI в Discord
К сожалению, Discord закрыл нам доступ сегодня. Мы не будем возвращать его в этом виде, но скоро выпустим новый AINews. Спасибо, что дочитали до этого места, это был хороший путь.