[AINews] Yann LeCun’s AMI Labs launches with a $1B seed @ $4.5B to build world models around JEPA

[AINews] AMI Labs Янна ЛеКуна стартует с посевным раундом на $1 млрд при оценке $4,5 млрд для создания мировых моделей вокруг JEPA

Мировые модели — это то, что нужно ИИ следующего поколения.

AI News за 9.03.2026–10.03.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта — больше никакого Discord (см. ниже). Сэкономленное время чтения (при 200 словах/мин): 2649 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты рассылок!

В большинстве дней редакционная колонка AINews пишется человеком, а разделы ниже — это отобранные человеком подборки из нескольких генераций LLM. Однако в некоторые дни есть одна явная большая история, и в таких случаях мы разрабатываем новую методологию, которая освещает главную историю более подробно. Сегодня как раз такой день — GPT 5.4 выиграл сегодняшнюю битву в описании освещения AMI в AI Twitter. Так что читайте дальше, обратная связь приветствуется. — Ред.

Обзор AI Twitter

Главная история: AMI Labs Янна ЛеКуна стартует с посевным раундом на $1,03 млрд для создания мировых моделей вокруг JEPA

Что произошло

Янн ЛеКун официально представил Advanced Machine Intelligence (AMI Labs) — новый стартап, сфокусированный на «встраивании настоящего интеллекта в реальный мир», с необычайно крупным посевным раундом на $1,03 млрд (также упоминается как €890 млн) при заявленной оценке $3,5 млрд pre-money, который описывают как один из крупнейших сидов в истории и, вероятно, крупнейший для европейской компании. Объявление пришло напрямую от ЛеКуна, который сказал, что компания завершила «один из крупнейших сидов в истории» и ведёт наём @ylecun, а также от CEO Alex Lebrun, который сформулировал миссию как «долгосрочное научное предприятие» по созданию систем, которые «по-настоящему понимают реальный мир» @lxbrun. Множество публикаций в прессе сошлись на одних и тех же ключевых фактах: AMI стремится создавать ИИ-модели, которые понимают физический мир, и отражает давнюю позицию ЛеКуна о том, что ИИ человеческого уровня появится из моделирования мира, а не только из масштабирования предсказания языка @TechCrunch @WIRED @business @Reuters @ZeffMax. В команду основателей и старшее руководство входят ЛеКун; Alex Lebrun как CEO @lxbrun; Saining Xie как сооснователь/CSO @sainingxie; Laurent Solly как COO @laurentsolly; Pascale Fung как со-основатель и Chief Research & Innovation Officer @pascalefung; плюс волна видных исследователей-основателей, присоединившихся, чтобы работать конкретно над мировыми моделями, обучением представлений, предобучением, масштабированием и видео @sanghyunwoo1219 @jihanyang13 @duchao0726 @zhouxy2017 @jingli9111.**

Факты против мнений

Факты, сообщённые в твитах и публикациях

Размер финансирования: $1,03 млрд сид / €890 млн @ylecun @lxbrun @laurentsolly.Оценка: $3,5 млрд pre-money сообщалась комментаторами и новостными сводками @iScienceLuvr @ZeffMax.Тезис компании: создавать ИИ-модели, которые могут понимать физический/реальный мир, а не только язык @TechCrunch @WIRED @Reuters.Позиционирование ЛеКуна: мировые модели годами были его публичным тезисом; AMI — это инструмент, чтобы проверить его в масштабе стартапа @ZeffMax @WIRED.Официальные формулировки от лидеров AMI: «настоящий интеллект в реальном мире», «ориентированный на человека», «воспринимает, учится, рассуждает и действует» @Brian_Bo_Li @pascalefung.Локации найма/открытия: Париж явно упомянут Pascale Fung @pascalefung; наблюдатели также отметили Цюрих среди локаций @giffmana.Европейский/французский ракурс: французские СМИ и политические деятели представили это как крупную европейскую/французскую веху в ИИ @BFMTV @France24_fr @EmmanuelMacron @NicolasDufourcq.

Мнения и интерпретация

Поддерживающий взгляд: это ЛеКун, который наконец получает капитал и команду, чтобы доказать свою давно отстаиваемую альтернативу ИИ с центральной ролью LLM @teortaxesTex.Оптимистичный технический взгляд: мировые модели станут «огромным скачком вперёд», особенно для воплощённого ИИ/робототехники, а открытая исследовательская позиция AMI привлекательна @mervenoyann @ziv_ravid.Рамка архитектурной войны: некоторые комментаторы прямо представляют AMI как ставку на то, что индустрия строит на неправильном фундаменте, чрезмерно полагаясь на авторегрессионные языковые модели @LiorOnAI.Скептический/нейтральный взгляд: ключевой вопрос не в том, звучат ли мировые модели убедительно, а в том, смогут ли методы в стиле JEPA масштабироваться в экономически полезные системы быстрее, чем уже коммерциализируются LLM-центричные агенты. Этот скептицизм в наборе твитов скорее неявный, чем явный, но проявляется через комментарии в духе «получает шанс доказать своё видение» @teortaxesTex.Мета-комментарий: внутри AMI не позиционируется как «обычная лаборатория» @sainingxie, что предполагает попытку отстроиться от стандартного паттерна фронтирной лаборатории с масштабированием моделей по принципу API-first.

Технические детали: JEPA, мировые модели и чем это отличается от LM с предсказанием следующего токена

Публичный нарратив AMI согласован с повесткой ЛеКуна по JEPA/мировым моделям. Явных технических деталей в твитах мало, но обсуждение чётко указывает на следующий набор идей:

Мировые модели: латентные предиктивные модели динамики среды, которые обучаются компактным представлениям состояния и предсказывают будущие состояния/исходы, а не сырые сенсорные потоки.JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture (совместная предиктивная архитектура с эмбеддингами), представленная ЛеКуном в 2022 году, выделяемая в комментариях как метод, который обучается абстрактным представлениям и предсказывает в сжатом латентном пространстве, а не пытается реконструировать каждый пиксель/токен @LiorOnAI.Мотивация для JEPA вместо генеративного моделирования:Сенсорные потоки реального мира содержат много непредсказуемой или нерелевантной энтропии.Предсказание сырых пикселей/видео неэффективно, потому что тратит моделирующую ёмкость на шум.Предсказание латентных абстракций может лучше поддерживать планирование, управляемость и инвариантность.Мировые модели, обусловленные действиями: в комментариях отмечалось ключевое расширение — модели должны предсказывать последствия действий, что позволяет планировать перед действием @LiorOnAI. Это ближе к model-based RL/управлению, чем к пассивному моделированию последовательностей.Целевые домены, неоднократно подразумеваемые:Робототехника / воплощённый ИИ @mervenoyannЗдравоохранение и системы с меньшим уровнем галлюцинаций @kimmonismusУправление промышленными процессами / среды, критичные к безопасности @LiorOnAIВ более общем смысле — системы, которые должны отслеживать устойчивое состояние, причинность и исходы действий в физическом мире.

Это в целом согласуется с давней критикой ЛеКуна в адрес чисто авторегрессионных LLM:

одного предсказания текста недостаточно для заземлённого понимания,мир лишь частично предсказуем,интеллектуальным агентам нужны иерархические представления и планирование в латентном пространстве,данные из зрения/видео/воплощённости должны доминировать в долгосрочном прогрессе ИИ.

Состав команды как технический сигнал

Сам список основателей — это технический ключ. Несколько нанятых сотрудников делают акцент на:

мировых моделях @sanghyunwoo1219 @zhouxy2017предобучении, масштабировании, видео, представлениях @jingli9111кластере исследователей с сильным уклоном в зрение, отмеченном сторонниками как «команда козырей в области vision 🐐» @mervenoyann

Это предполагает, что AMI, вероятно, будет делать акцент на обучении представлений на зрении/видео/self-supervised, а не просто добавлять язык мировых моделей к в остальном стандартному стеку LLM.

Открытая исследовательская позиция

Несколько поддерживающих реакций конкретно упоминали надежду на открытые релизы/открытые исследования @mervenoyann @mervenoyann. Это важно, потому что работа над JEPA/мировыми моделями исторически имела больше академической, чем продуктовой тяги; открытость помогла бы AMI нанимать людей и формировать исследовательскую экосистему. Но на момент запуска это всё ещё устремление, а не продемонстрированная практика.

Разные мнения в наборе реакций

1) Решительная поддержка: «ЛеКун наконец получает возможность провести эксперимент»

Значительная доля реакций по сути выражает облегчение от того, что у ЛеКуна теперь есть выделенный стартап и капитальная база, чтобы подтвердить своё мировоззрение.

«Янн получает шанс доказать своё видение» @teortaxesTex«очень оптимистичен… мировые модели станут огромным скачком вперёд» @mervenoyann«крайне оптимистичен в отношении AMI labs» из-за качества команды и амбиций по открытым исследованиям @ziv_ravid«понимание реального мира — ключ к созданию продвинутых ИИ-систем» @duchao0726

Этот лагерь видит AMI как давно назревший противовес текущему равновесию индустрии вокруг авторегрессионных LM + RLHF + использования инструментов.

2) Рамка архитектурной войны: «LLM предсказывают слова; AMI хочет модели реальности»

Этот взгляд наиболее явно сформулировал @LiorOnAI:

языковые модели работают над словами/токенами,реальность непрерывна, сенсомоторна и отчасти непредсказуема,генеративные модели переобучаются под реконструкцию,JEPA вместо этого предсказывает осмысленные абстракции.

Это самый ясный технический аргумент в пользу AMI в наборе твитов. Он трактует галлюцинации, хрупкость и отсутствие заземлённого планирования как симптомы неправильной цели обучения, а не просто недостаточного масштаба.

3) Прагматичный нейтралитет: «Убедительный тезис, но теперь его надо реализовать»

Некоторые реакции праздничны, но не легковерны:

«получает шанс доказать своё видение» @teortaxesTex«жгучий вопрос… это PyTorch- или JAX-шоп» @giffmana

Последнее — не просто шутливая болтовня об инфраструктуре; это отражает реальный вопрос о том, как AMI будет операционализировать исследования. Стартап, пытающийся обучать новые мировые модели в масштабе, должен выбрать экосистему, оптимизированную либо для:

быстрой итерации исследований и широкой узнаваемости при найме (PyTorch), либоагрессивного крупномасштабного стиля функционального программирования и SPMD-компиляторных стеков (JAX).

4) Более широкий энтузиазм по симуляции/мировым моделям за пределами AMI

Запуск AMI также пришёлся на более широкую дискуссию, где идея «симуляция — это следующий фронтир» уже витала в воздухе. Percy Liang утверждал, что следующая большая возможность — «поместить общество в docker-контейнер» через симуляционные модели, способные предсказывать, что произойдёт в гипотетических реальных сценариях @percyliang. Это не про AMI напрямую, но подкрепляет, почему тезис ЛеКуна сейчас находит отклик: всё больше исследователей считают, что прогресс требует перехода от имитации токенов к model-based предсказанию сред и взаимодействий.

Контекст: почему это важно сейчас

AMI важна, потому что это громкая, хорошо капитализированная попытка вновь открыть вопрос, который многие в индустрии негласно сочли решённым: является ли предсказание следующего токена центральным путём к продвинутому интеллекту или же это полезный, но в конечном счёте узкий субстрат?

Почему время запуска примечательно

Запуск приходится на момент, когда:

LLM и кодинг-агенты коммерчески успешны,мультимодальные системы быстро улучшаются,язык робототехники/автономности/мировых моделей вновь набирает силу,и растёт осознание того, что прирост в бенчмарках по тексту/коду может не транслироваться напрямую в компетентность в физическом мире.

Это особенно важно, потому что дискурс о фронтирном ИИ в последнее время доминируют:

агенты/обвязки (harnesses)/использование инструментов,reasoning RL,автоматизация кодинга,и инфраструктура инференса.

AMI — это явная ставка на то, что следующий фронтир — это заземлённое обучение представлений и предиктивное моделирование реального мира, а не просто более удачные обёртки вокруг текстовых моделей.

Почему ЛеКун находится в уникальном положении

ЛеКун годами публично утверждал:

человеческий и животный интеллект усваивается из наблюдения и действия в мире,язык слишком узкополосен и производен, чтобы быть основным обучающим сигналом,системам нужны мировые модели с латентными переменными и планирование.

Его влияние сделало его одним из самых заметных скептиков идеи «одни LLM приведут нас к AGI». Поэтому AMI — это не просто очередной стартап; это самая прямая на сегодняшний день институционализация анти-токен-максималистского взгляда от одной из самых видных фигур в области.

Последствия для Европы/Франции

Политические и институциональные реакции во Франции/Европе были необычайно сильными:

Макрон отпраздновал это как новую страницу для ИИ и «la France des chercheurs, des bâtisseurs» (Францию исследователей и строителей) @EmmanuelMacronNicolas Dufourcq из Bpifrance подчеркнул французскую гордость за поддержку компании, которая могла бы «революционизировать мировой ИИ» @NicolasDufourcq

Так что AMI также позиционируется как европейский стратегический ИИ-чемпион, а не просто исследовательский стартап.

Все релевантные твиты об AMI/мировых моделях и что добавляет каждый

@TechCrunch: заголовочное подтверждение раунда на $1,03 млрд и рамки мировых моделей.@BFMTV: франкоязычное мейнстрим-обрамление раунда как исторического.@WIRED: помещает в контекст давний тезис ЛеКуна о том, что путь к ИИ человеческого уровня — это овладение физическим миром, а не язык сам по себе.@business: подтверждение Bloomberg масштаба финансирования.@iScienceLuvr: добавляет цифру оценки $3,5 млрд pre-money.@sainingxie: AMI — «не обычная лаборатория», и Xie присоединяется как сооснователь/CSO.@lxbrun: объявление CEO; миссия — долгосрочное научное усилие на пути к пониманию реального мира.@ZeffMax: краткое резюме о том, что AMI — это ЛеКун, делающий крупную ставку на мировые модели после многих лет адвокации.@teortaxesTex: «получает шанс доказать своё видение».@Brian_Bo_Li: слоган «настоящий интеллект в реальном мире».@sanghyunwoo1219: присоединился с первого дня специально для работы над мировыми моделями.@laurentsolly: объявление COO; повторяет данные о финансировании и «следующих фронтирных ИИ-моделях».@mavenlin: энтузиазм от другого члена команды, сигнализирующий о глубине команды основателей.@crystalsssup: отмечает присутствие Saining Xie как сигнал серьёзности AMI.@ylecun: официальное объявление; «один из крупнейших сидов в истории», вероятно крупнейший для европейской компании.@jihanyang13: объявление о присоединении к команде основателей.@giffmana: спрашивает, станет ли AMI PyTorch- или JAX-шопом.@France24_fr: обрамление французскими СМИ как «смены парадигмы».@TheRundownAI: короткое резюме о «выходе за пределы языковых моделей к созданию мировых моделей».@pascalefung: Fung присоединяется как CRIO; делает акцент на «ориентированном на человека» ИИ, который воспринимает, учится, рассуждает, действует.@EmmanuelMacron: политическая поддержка и национальное стратегическое обрамление.@franceinter: медийное усиление вокруг более широких заявлений ЛеКуна о рабочих местах и трансформации через ИИ.@mervenoyann: оптимизм по поводу мировых моделей как скачка вперёд для исследований воплощённого ИИ, нравится открытая позиция.@kimmonismus: добавляет ракурс коммерциализации в здравоохранении/Nabla и обрамление риска галлюцинаций.@pascalefung: наём команды в Париже.@zhouxy2017: член-основатель, работающий над мировыми моделями.@Reuters: называет AMI «альтернативным подходом к ИИ».@NVIDIAAI и связанные посты Thinking Machines/NVIDIA не об AMI; исключены из фокуса.@chris_j_paxton: отмечает отсутствие Bay Area в перечисленных локациях; предполагает географическую дифференциацию.@giffmana: уточняет, что Цюрих — одна из локаций.@lilianweng: «создание технологий для лучшего сотрудничества человека и ИИ на железе нового поколения в масштабе». Косвенно, но явно связано с присоединением/работой в орбите AMI.@Yuchenj_UW: сопоставляет стартап ЛеКуна по мировым моделям и приобретение Meta компании Moltbook, подчёркивая контраст между долгосрочными фундаментальными ставками и краткосрочными ставками на агенты/социальные продукты.@LiorOnAI: наиболее явное техническое пояснение JEPA и того, почему предиктивное моделирование в латентном пространстве может иметь значение.@sainingxie: ответ с благодарностью; незначительный, но подтверждает продолжающуюся вовлечённость.@NandoDF @DrJimFan @denisyarats: поздравления от коллег; малоинформативны, но сигнализируют о широком уважении.

Итог

AMI Labs — это самый сильный на сегодняшний день институциональный вызов идее о том, что масштабирование авторегрессионных языковых моделей — единственный или доминирующий путь к AGI. Твёрдые факты необычайно конкретны — посевной раунд $1,03 млрд, $3,5 млрд pre-money, элитная команда с сильным уклоном в vision/мировые модели, стратегическая поддержка Франции/Европы — тогда как техническое обещание пока остаётся в основном на уровне тезиса: предиктивные мировые модели в стиле JEPA в латентном пространстве, которые обучаются на сенсорных данных реального мира и поддерживают планирование/действие, не реконструируя каждый бит шума. Сторонники видят в этом давно назревшую следующую парадигму; нейтралы — рискованную проверку того, сможет ли критика LLM от ЛеКуна наконец воплотиться в продуктах и бенчмарках; скептики, даже когда не говорят об этом прямо, будут судить о ней по тому, смогут ли мировые модели обогнать стремительно улучшающихся LLM-агентов до того, как рынок закроется вокруг текущего стека.

Другие темы

Агенты, рабочие процессы кодинга и сдвиг «строитель vs ревьюер»

Широкая тема по всей ленте — что кодинг-агенты меняют структуру софтверных организаций: реализация больше не узкое место; узким местом становятся ревью, архитектура и продуктовое суждение @renilzac @clairevo @dexhorthy. Множество реакций сошлись на формулировке, что инженеры всё больше становятся либо строителями с продуктовым вкусом, либо ревьюерами с системным мышлением @radek__w @ZhitaoLi224653.Обвязки агентов (harnesses) выделились как крупная практическая концепция: «Агент = Модель + Обвязка», где файловые системы, память, браузеры, маршрутизация, оркестрация и песочницы — всё это часть реальной продуктовой поверхности @Vtrivedy10 @techczech @AstasiaMyers @omarsar0.Обновления инструментов отражали этот тренд:VS Code Agent Hooks для применения политик и направления рабочих процессов @codeGitHub/Figma MCP замыкает циклы дизайн↔код @githubLangGraph deploy и LangGraph 1.1 упрощают вывод в продакшн @LangChain @sydneyrunkleTogether MCP server и Together GPU Clusters добавляют инфраструктуру для создания приложений на основе агентов и масштаба @togethercompute @togethercomputeЗапланированные промпты Ollama в Claude Code добавляют простые циклы автоматизации @ollamaРеакции на продукты разделились между энтузиазмом и осторожностью:Perplexity Computer, заменяющий рутинную интеллектуальную работу и маркетинговые задачи, приводился как сильный кейс использования для основателей @GabbbarSingh @AravSrinivas @AravSrinivasНо несколько постов предостерегали от оптимизации под «% кода, написанного ИИ» или полного отказа от понимания кода @karrisaarinen @dexhorthy.UX имеет не меньшее значение, чем сырая способность: пользователи Claude Code/Hermes/OpenClaw неоднократно отмечали доверие, циклы обратной связи, память и представление интерфейса как ключевые для воспринимаемой компетентности @StudioYorktown @sudoingX @cz_binance.

Бенчмарки, evals и исследования надёжности

Cameron Wolfe опубликовал практический тред по статистике о том, как сделать LLM evals более надёжными: трактовать оценки модели как выборочные средние, оценивать стандартную ошибку как std / sqrt(n) и сообщать 95% доверительные интервалы как x̄ ± 1,96×SE вместо метрик только по сырому среднему @cwolferesearch @cwolferesearch.Новые работы по бенчмаркам сфокусировались на заземлённости и валидности относительно человека:Opposite-Narrator Contradictions для подхалимства (sycophancy) @LechMazurOfficeQA Pro: заземлённое корпоративное рассуждение остаётся сложным, фронтирные агенты по-прежнему <50% @kristahopsalong @DbrxMosaicAISWE-bench Verified, по-видимому, завышен относительно реальности мейнтейнеров: мейнтейнеры влили бы лишь около половины агентских PR, проходящих грейдер @whitfill_parker @joel_bkrAuditBench вводит 56 LLM со встроенным скрытым поведением для оценки аудита выравнивания (alignment) @abhayesianCodeClash зондирует долгосрочный кодинг/планирование; топовые модели по-прежнему плохо справляются в устойчивых агентских состязательных условиях @OfirPress @OfirPressИнтерпретируемость трасс рассуждений остаётся спорной: одно резюме статьи утверждало, что 97%+ «шагов размышления» декоративны, а мониторинг CoT ненадёжен @shi_weiyan.

Модели, инфраструктура и системы обучения

Megatron Core MoE привлёк сильное внимание как открытый фреймворк для крупномасштабного обучения MoE, с заявленными 1233 TFLOPS/GPU для DeepSeek-V3-685B @EthanHe_42 @eliebakouch. Комментарии предполагали, что эффективность обучения MoE в стиле DeepSeek становится коммодити @teortaxesTex.Gemini Embedding 2 запущена как первая полностью мультимодальная embedding-модель Google:единое пространство эмбеддингов для текста, изображений, видео, аудио, документовтекстовые входы до 8 192 токенов100+ языковразмерности выхода 3072 / 1536 / 768 через MRLдо 6 изображений, 120с видео, 6-страничных PDF на запрос @OfficialLoganK @_philschmid @googleaidevs.Hugging Face Storage Buckets запущены как S3-подобное изменяемое хранилище на базе дедупликации Xet, начиная с $8/ТБ/месяц, позиционируемое для чекпойнтов, логов, трасс, выходов evals и артефактов агентов @victormustar @huggingface @Wauplin.Другие заметные релизы моделей/систем:RWKV-7 G1e в размерах 13B/7B/3B/1B @BlinkDL_AIHume TADA — открытая TTS-модель: ноль контентных галлюцинаций на 1000+ тестовых образцах, в 5 раз быстрее сопоставимых LLM-TTS, и 2048 токенов ≈ 700с аудио @hume_aiPhi-4-reasoning-vision-15B выделена как компактная открытая мультимодальная модель @dl_weeklyСотрудничество Baseten/Harvard по prefix-кэшированию для эффективности инференса @chutes_ai

Автономные исследования, наследие AlphaGo и рекурсивное самоулучшение

Сильнейшей мета-темой за пределами AMI было автоматизированное ML-исследование:Концепция autoresearch от Karpathy — ночные циклы экспериментов с правками кода, короткими прогонами обучения и логикой keep/discard на основе метрик — широко обсуждалась @NerdyRodent @_philschmidYuchen Jin запустил управляемый Claude цикл «главного учёного» на 11+ часов, 568 экспериментов, на 8 GPU, наблюдая прогрессию от широкого исследования к сфокусированной доводке и затем к интенсивной валидации @Yuchenj_UWKarpathy намекнул на AgentHub, «GitHub для агентов», как следующий слой для многоагентного исследовательского сотрудничества @karpathy @Yuchenj_UW10-летие AlphaGo вызвало много размышлений:Demis Hassabis утверждал, что идеи поиска и планирования AlphaGo остаются центральными для AGI и науки @demishassabisGoogle/DeepMind связали AlphaGo с AlphaEvolve и более широкой оптимизацией вычислений/науки @Google @GoogleDeepMindОбрамление в духе Noam Brown, что текущие reasoning-модели следуют рецепту AlphaGo: имитация, поиск во время инференса, затем RL @polynoamialДискурс о рекурсивном самоулучшении оставался активным:Schmidhuber вновь поднял свою давнюю работу по мета-обучению/RSI @SchmidhuberAIКомментарии об unsupervised RLVR предположили, что наивное рекурсивное самоулучшение сейчас упирается в потолки @teortaxesTex

Вехи возможностей, приложения и развёртывание

Одно из самых ярких заявлений о возможностях: вероятное решение с помощью ИИ открытой задачи FrontierMath, сначала от пользователей, утверждавших, что GPT-5.4 Pro её решил, а позже от наблюдателей, отметивших, что это могло бы стать первой открытой задачей FrontierMath, решённой ИИ, если подтвердится @spicey_lemonade @kevinweil @GregHBurnham @AcerFur.Google сообщил о проспективном клиническом исследовании AMIE в рабочих процессах неотложной помощи: слепая оценка показала в целом сопоставимое качество дифференциальной диагностики и планов лечения по сравнению с врачами первичного звена (PCP), но PCP превзошли по практичности и экономической эффективности (p=0,003, p=0,004) @iScienceLuvr.Google Sheets с Gemini достигли 70,48% на SpreadsheetBench, что описывается как близкое к уровню эксперта-человека @GoogleAI.Развёртывание Google Workspace/Gemini расширилось на Docs, Sheets, Slides и Drive, с заявлениями о задачах в Sheets в 9 раз быстрее, AI-генерируемых макетах слайдов и ответах на уровне Drive по нескольким документам @Google @sundarpichai.Microsoft сообщил, что здоровье стало темой №1 для мобильных пользователей Copilot в 2025 году по результатам анализа 500 тыс.+ разговоров @mustafasuleyman.Sharon Zhou заявила о сверхчеловеческой производительности в оптимизации ИИ-ядер (kernel) в продакшн-условиях, предполагая, что автоматический GPU-портинг/оптимизация скоро могут стать практичными @realSharonZhou.

Обзор AI Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

Продолжите чтение 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.