[AINews] Why OpenAI Should Build Slack
Редакционная статья Latent Space предлагает OpenAI создать собственный аналог Slack, аргументируя это тем, что после поглощения Salesforce за $27,7 млрд Slack деградировал: цены растут, AI-функции слабые, сбои постоянные. OpenAI-версия мессенджера объединила бы чат, кодинг-агентов и мультиагентный интерфейс, создав сетевой эффект и глубокую привязку корпоративных клиентов. В новостной части выпуска за 13 февраля 2026 года освещается открытие весов MiniMax M2.5 (230 млрд параметров, 80,2% SWE-Bench Verified, $1/час при 100 tps), выход GLM-5 (744 млрд параметров, MIT-лицензия), развитие терминальных агентов (Cline CLI 2.0), исследования в области RL (LIE, DPPO, RLER) и заявление OpenAI о научном открытии в теоретической физике с помощью GPT-5.2.
[AINews] Why OpenAI Should Build Slack
[AINews] Почему OpenAI стоит создать свой Slack
a quiet day lets us answer a Sam Altman question: what should he build next?
спокойный день позволяет нам ответить на вопрос Сэма Альтмана: что ему строить дальше?
We’re still not over the Sam Altman town hall; at the town hall he said “tell us what we should build, we’ll probably build it!” and today at Stanford Treehacks he said another thing about how he chooses projects: he thinks of himself as having made a career out of doing things people think are hard, but would be a big deal if it came true.
Мы всё ещё не отошли от таунхолла Сэма Альтмана; на нём он сказал: «скажите нам, что строить, — мы, скорее всего, это построим!», а сегодня на Stanford Treehacks он рассказал ещё кое-что о том, как выбирает проекты: он считает, что построил карьеру на вещах, которые люди считают сложными, но которые стали бы чем-то значительным, если бы удались.
well okay, Sam: You Should Build Slack. It fits your criteria: it is hard for anyone else without the clout of OpenAI to pull off, it will be very well received by the tech community, and it is an obvious progression of ChatGPT for both your Enterprise and your Coding push and build permanent entrenchment in your customers.
Что ж, Сэм: тебе стоит создать Slack. Это соответствует твоим критериям: это сложно для всех, у кого нет влияния OpenAI, это будет очень хорошо принято технологическим сообществом, и это очевидное развитие ChatGPT как для твоего Enterprise-направления, так и для кодинг-направления, а также создаст прочную привязку клиентов.
Slack rejected developer community and went upmarket in 2019, then Salesforce bought it for $27.7B in 2021, and ever since then Slack has been on a slow rachet up in prices and has struggled to introduce compelling new AI features (Slack AI is occasionally useful but impossible to discover/learn/personalize) while facing constant outages. NPS feels low, and yet every organization in tech uses it.
Slack отверг сообщество разработчиков и ушёл в верхний сегмент рынка в 2019 году, затем Salesforce купил его за $27,7 млрд в 2021 году, и с тех пор Slack медленно, но неуклонно повышает цены и не может предложить убедительных AI-функций (Slack AI иногда полезен, но его невозможно найти/изучить/персонализировать), при этом страдая от постоянных сбоев. NPS ощущается как низкий, и тем не менее каждая технологическая организация им пользуется.
Everything could be better. Developers routinely complain about Slack’s API costs and permissions (even 3rd or 4th Uber investor and famed vibe coder Jason Calacanis complained on the latest All In podcast). Founders routinely complain about the pricing. Slack users complain about channel fatigue and find the Recap tooling and notifications spam woefully inadequate. Huddles could offer far better realtime multimodal AI features.
Всё можно сделать лучше. Разработчики регулярно жалуются на стоимость и разрешения API Slack (даже 3-й или 4-й инвестор Uber и известный вайб-кодер Джейсон Калаканис пожаловался в последнем выпуске подкаста All In). Основатели регулярно жалуются на ценообразование. Пользователи Slack жалуются на усталость от каналов и считают инструменты Recap и управление уведомлениями крайне неудовлетворительными. Huddles могли бы предлагать куда более мощные мультимодальные AI-функции в реальном времени.
Slack Connect is great though, definitely just clone that.
Slack Connect, правда, отличная штука — просто склонируйте это.
Sure, ChatGPT launched group chats 3 months ago and probably the usage isn’t great outside of OpenAI. It’d be a mistake to think that repeated half hearted attempts in consumer social AI means that you can’t build a successful business social network if you took it as seriously as you do everything else. Microsoft did, and Teams is by all reports a solid success (after a rocky start).
Конечно, ChatGPT запустил групповые чаты 3 месяца назад, и, вероятно, за пределами OpenAI использование не впечатляет. Было бы ошибкой думать, что неоднократные половинчатые попытки в потребительском AI-социале означают, что вы не сможете построить успешную деловую социальную сеть, если отнесётесь к этому так же серьёзно, как ко всему остальному. Microsoft сделал это, и Teams, по всем отзывам, — уверенный успех (после тяжёлого старта).
In the desktop wars, Anthropic has pursued a far more cohesive strategy than OpenAI: one app for Chat, Cowork, and Claude Code, with optional control of the browser via Claude in Chrome.
В войнах за десктоп Anthropic проводит куда более целостную стратегию, чем OpenAI: одно приложение для Chat, Cowork и Claude Code с опциональным управлением браузером через Claude in Chrome.
By contrast, OpenAI has shipped the org chart to every user’s desktop: get our chat app here, get our browser app here, get our coding app there. Log in fresh every single time. Even doing a unification at some point probably still leaves you behind; you need to lead, not be a slow follower of what Anthropic already did.
В противоположность этому, OpenAI отгрузил оргструктуру на рабочий стол каждому пользователю: скачайте наше чат-приложение здесь, наше браузерное приложение — здесь, наше приложение для кодинга — там. Каждый раз заходите заново. Даже если когда-нибудь провести объединение, вы, скорее всего, всё ещё будете позади; нужно лидировать, а не медленно копировать то, что Anthropic уже сделал.
“OpenAI Slack” is your chance to retake the initiative. Of course you’re going to be good at chat AI. Of course you care about the multiagent UX of the future. Why not build your own version of the existing multiagent UX we all know to work between humans? Heck, forgot you even hired Slack CEO Denise Dresser in Dec. Great!
«OpenAI Slack» — это ваш шанс перехватить инициативу. Разумеется, вы будете хороши в AI-чате. Разумеется, вас волнует мультиагентный UX будущего. Почему бы не построить свою версию существующего мультиагентного UX, который, как мы все знаем, работает между людьми? Чёрт, я даже забыл, что вы наняли CEO Slack Дениз Дрессер в декабре. Отлично!
Oh another thing: I bet OpenAI employees would have 10,000 ideas to improve Slack if you owned your own Slack. After all, you guys use this thing more than email. The feedback dogfood loop on this one will be the craziest thing since Claude Code.
И ещё кое-что: готов поспорить, у сотрудников OpenAI нашлось бы 10 000 идей по улучшению Slack, если бы вы владели собственным Slack. В конце концов, вы пользуетесь этой штукой больше, чем почтой. Петля обратной связи от собственного использования в данном случае будет самой мощной со времён Claude Code.
The killer part of course is that this could also be the coding agent interface you always wanted anyway. The main remaining thing missing from the admittedly very good Codex app is the ability to be truly multiplayer. You haven’t felt the AGI until you have given your designer access to your coding agent and let him rip all night with you occasionally chiming in to guide things. You can see swarms of humans and swarms of agents all working together in God’s given orchestration interface: chat.
Ключевой момент, конечно, в том, что это также может стать интерфейсом для кодинг-агентов, о котором вы всегда мечтали. Главное, чего не хватает в, надо признать, очень хорошем приложении Codex — это возможности быть по-настоящему мультиплеерным. Вы не почувствуете AGI, пока не дадите своему дизайнеру доступ к вашему кодинг-агенту и не позволите ему работать всю ночь, пока вы время от времени подключаетесь, чтобы направлять процесс. Вы сможете увидеть рои людей и рои агентов, работающих вместе, в богоданном интерфейсе оркестрации: чате.
Put another way, it is now time to layer a customer organization’s social graph and work graph onto ChatGPT, and then lather every interface with agents and AI in the way that OpenAI does best. The network effect makes it 10000x harder to leave you for a competitor, and sure, you could do it atop Slack as you currently do, but it’s easy to switch and won’t give you access to freely reinvent the future of work.
Иными словами, пришло время наложить социальный граф и рабочий граф организации клиента на ChatGPT, а затем пропитать каждый интерфейс агентами и AI так, как OpenAI умеет лучше всего. Сетевой эффект делает уход к конкуренту в 10 000 раз сложнее, и да, вы могли бы строить поверх Slack, как делаете сейчас, но с него легко уйти, и он не даст вам свободы переизобрести будущее работы.
To recap:
Подведём итог:
Is it hard to do? yes for almost everyone except you
Is it a big deal if you get it right? yes for us users, but an even bigger deal for your business
Will you have lots of low hanging fruit to build new agentic interfaces and a context graph/system of record to power Frontier and everything else you do in SMB and Enterprise? yeah.
Сложно ли это сделать? Да, почти для всех, кроме вас. Будет ли это большим делом, если получится? Да, для нас, пользователей, но ещё большим — для вашего бизнеса. Будет ли у вас масса низко висящих плодов для создания новых агентных интерфейсов и графа контекста/системы учёта для питания Frontier и всего остального, что вы делаете в SMB и Enterprise? Да.
/fin
/fin
Feb 14 update: This header is usually at the start of the post, but since it is causing some confusion on HN and Twitter, I am moving it down. The editorial written above is always human written, the recaps below are human reviewed.
Обновление от 14 февраля: Обычно этот заголовок стоит в начале поста, но поскольку он вызвал путаницу на HN и в Twitter, я перемещаю его сюда. Редакционная часть выше всегда написана человеком, дайджесты ниже проверены человеком.
AI News — Feb 13, 2026
AI-новости — 13 февраля 2026
AI News for 2/12/2026-2/13/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and 24 Discords (256 channels, and 7993 messages) for you. Estimated reading time saved (at 200wpm): 675 minutes. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI-новости за 12–13 февраля 2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и 24 Discord-сервера (256 каналов и 7993 сообщения) за вас. Расчётная экономия времени на чтение (при 200 сл/мин): 675 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем: AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить/отключить частоту email-рассылки!
It’s a pretty quiet day — the new Dwarkesh-Dario pod is worthwhile but hasn’t generated much new conversation on day 1, and OpenAI claimed a big result in theoretical physics that is mostly getting questioned by some physicists. This means we get to go back to our backlog of mini-editorial ideas for AINews subscribers!
День довольно спокойный — новый подкаст Dwarkesh с Дарио стоит послушать, но пока не вызвал бурного обсуждения в первый день, а OpenAI заявил о крупном результате в теоретической физике, который в основном ставится под сомнение некоторыми физиками. Это значит, что мы можем вернуться к нашему бэклогу мини-редакционных идей для подписчиков AINews!
AI Twitter Recap
Дайджест AI Twitter
MiniMax M2.5 open-sourcing: agent-native RL, speed/cost, and rapid ecosystem uptake
Открытие MiniMax M2.5: агент-ориентированный RL, скорость/стоимость и стремительное принятие экосистемой
MiniMax-M2.5 is now open source: MiniMax released MiniMax-M2.5 weights + code, positioning it as an “agent-native” model trained with RL across hundreds of thousands of real-world environments for coding, tool use, search, and office workflows (MiniMax announcement). vLLM highlights day‑0 support and reports key benchmark numbers: 80.2% SWE‑Bench Verified, 76.3% BrowseComp, plus claims around training scale (200k+ RL environments) and speed/cost characteristics (vLLM). SGLang similarly ships day‑0 support and frames the model as production-grade for “always-on” agents (lmsys).
The practical headline is economics + throughput, not just score: MiniMax repeatedly markets “$1 per hour at 100 tps” (interpretable as a “long-horizon agent budget”), which shows up both in their own posts (MiniMax) and in community recaps emphasizing that low activated-parameter count makes self-hosting plausible (omarsar0). Early local runs suggest unusually strong on-device viability for its class: MLX users report ~50 tok/s shortly after release (pcuenq), and a single M3 Ultra 512GB run at 6‑bit reports ~40 tok/s with ~186GB peak memory (ivanfioravanti).
Forge RL training system details leak into the narrative: A Zhihu-derived writeup summarizes MiniMax’s “Forge” RL stack as still CISPO-like, using process reward + completion-time reward, with infrastructure tricks like multi-level prefix cache and high rollout compute share (claimed ~60% of compute) generating millions of trajectories/day (YouJiacheng). MiniMax leadership explicitly answers parameterization tradeoffs (“10B active intentional”), claims proximity to “infinite agent scaling” with knowledge capacity as the limiter, and teases structural + pretraining innovation focus for M3 (MiniMax reply).
Independent reviews: “viable for multi-turn work” but token-hungry: A Chinese review thread claims M2.5 corrects M2.1’s imbalance (coding up, logic down), with overall improvements and better stability; it notes high token usage (nearly 2× Sonnet in one comparison) but frames pricing/compute as making it usable day-to-day (ZhihuFrontier). Another summary calls it “≤Sonnet for coding, but close,” and emphasizes multi-turn viability as the key break from “toy” open models (teortaxesTex).
Ecosystem uptake is immediate: weights mirrored and packaged across tooling (Hugging Face release pings, GGUF/quant drops, etc.), including Intel-hosted quantized artifacts like a 2‑bit GGUF for MiniMax‑M2 and INT4 for Qwen3‑Coder‑Next (HaihaoShen).
MiniMax-M2.5 стал открытым: MiniMax выпустил веса и код MiniMax-M2.5, позиционируя его как «агент-нативную» модель, обученную с помощью RL в сотнях тысяч реальных сред для кодинга, использования инструментов, поиска и офисных задач (анонс MiniMax). vLLM подчёркивает поддержку с первого дня и приводит ключевые бенчмарки: 80,2% SWE-Bench Verified, 76,3% BrowseComp, а также данные о масштабе обучения (200k+ RL-сред) и характеристиках скорости/стоимости (vLLM). SGLang аналогично обеспечивает поддержку с первого дня и позиционирует модель как production-ready для «постоянно работающих» агентов (lmsys). Практический заголовок — экономика + пропускная способность, а не только оценки: MiniMax активно продвигает «$1 в час при 100 tps» (что можно интерпретировать как «бюджет агента на длинном горизонте»), это фигурирует как в их собственных постах (MiniMax), так и в обзорах сообщества, подчёркивающих, что малое число активируемых параметров делает самостоятельный хостинг реалистичным (omarsar0). Ранние локальные запуски демонстрируют необычно высокую жизнеспособность на устройствах для своего класса: пользователи MLX сообщают о ~50 tok/s вскоре после релиза (pcuenq), а на одном M3 Ultra 512GB при 6-bit квантизации — ~40 tok/s с пиковым потреблением памяти ~186GB (ivanfioravanti). Детали RL-системы Forge просачиваются в нарратив: обзор на основе Zhihu описывает RL-стек «Forge» MiniMax как по-прежнему CISPO-подобный, использующий процессное вознаграждение + вознаграждение по завершению, с инфраструктурными приёмами вроде многоуровневого кеша префиксов и высокой доли вычислений на роллауты (заявляется ~60% вычислений), генерирующими миллионы траекторий в день (YouJiacheng). Руководство MiniMax напрямую отвечает на вопросы о компромиссах параметризации («10B активных — сознательный выбор»), заявляет о приближении к «бесконечному масштабированию агентов» с ёмкостью знаний как ограничивающим фактором, и намекает на фокус на структурных и претрейнинговых инновациях для M3 (ответ MiniMax). Независимые обзоры: «пригоден для многоходовой работы», но прожорлив по токенам: китайский обзорный тред утверждает, что M2.5 исправляет дисбаланс M2.1 (кодинг вверх, логика вниз), с общими улучшениями и лучшей стабильностью; отмечается высокое потребление токенов (почти в 2 раза больше Sonnet в одном сравнении), но ценообразование/вычисления делают его пригодным для повседневного использования (ZhihuFrontier). Другой обзор оценивает его как «≤Sonnet для кодинга, но близко» и подчёркивает пригодность для многоходовых задач как ключевое отличие от «игрушечных» открытых моделей (teortaxesTex). Принятие экосистемой мгновенное: веса зеркалируются и упаковываются во множестве инструментов (релизы на Hugging Face, GGUF/квантизации и т.д.), включая квантизированные артефакты от Intel — 2-bit GGUF для MiniMax-M2 и INT4 для Qwen3-Coder-Next (HaihaoShen).
GLM‑5 and the “near-frontier” open model wave: performance, infra constraints, and eval chatter
GLM-5 и волна «околофронтирных» открытых моделей: производительность, ограничения инфраструктуры и дискуссии об оценках
GLM‑5 positioning: Together markets GLM‑5 as best-in-class open-source for long-horizon agents and systems engineering, quoting metrics like 77.8% SWE‑Bench Verified, 50.4% HLE w/ tools, and a MoE efficiency story with “DeepSeek Sparse Attention” (as described in the tweet) (Together). W&B promotes an interview claiming 744B params, a “new RL framework,” and “fully open source under MIT” (as stated in the post) (W&B). Community members also notice dataset fingerprints like “truthy‑dpo” appearing in GLM‑5 outputs (jon_durbin).
GLM‑5 qualitative review highlights: A detailed Zhihu-based comparison frames GLM‑5 as a substantial improvement over GLM‑4.7, especially on hallucination control, programming fundamentals, and character processing—but also more verbose/token-expensive and prone to “overthinking,” suggesting a trade between long-horizon reasoning and compute burn (ZhihuFrontier on GLM‑5).
Benchmarks as a moving target: There’s persistent meta-discussion about whether leaderboards/evals are saturated or misleading. Examples: concerns that tokens/latency tradeoffs hide true capability; skepticism about inferring model size from TPS; and the observation that past “SWE‑bench saturation” claims were premature (jyangballin, teortaxesTex).
Cross-checking with alternative evals: SWE‑rebench is cited as “brutal” for some recent releases and shows different relative rankings than SWE‑bench Verified; a caution is made to treat it as “additional signal” (maximelabonne).
Позиционирование GLM-5: Together продвигает GLM-5 как лучшую в классе open-source модель для долгосрочных агентов и системной инженерии, приводя метрики: 77,8% SWE-Bench Verified, 50,4% HLE с инструментами, а также историю эффективности MoE с «DeepSeek Sparse Attention» (как указано в твите) (Together). W&B продвигает интервью, в котором заявляется о 744 млрд параметрах, «новом RL-фреймворке» и «полностью открытом исходном коде под MIT» (как указано в посте) (W&B). Участники сообщества также замечают отпечатки датасетов вроде «truthy-dpo» в выводе GLM-5 (jon_durbin). Качественный обзор GLM-5: детальное сравнение на основе Zhihu описывает GLM-5 как существенное улучшение по сравнению с GLM-4.7, особенно в контроле галлюцинаций, основах программирования и обработке символов — но также более многословную/затратную по токенам и склонную к «чрезмерному обдумыванию», что предполагает компромисс между долгосрочным рассуждением и расходом вычислений (ZhihuFrontier о GLM-5). Бенчмарки как движущаяся цель: идёт постоянная мета-дискуссия о том, насыщены ли лидерборды/оценки или вводят в заблуждение. Примеры: опасения, что компромиссы между токенами/задержкой скрывают реальные возможности; скептицизм относительно определения размера модели по TPS; и наблюдение, что прошлые заявления о «насыщении SWE-bench» были преждевременными (jyangballin, teortaxesTex). Перекрёстная проверка альтернативными оценками: SWE-rebench называется «жёстким» для некоторых недавних релизов и показывает другие относительные рейтинги, чем SWE-bench Verified; рекомендуется относиться к нему как к «дополнительному сигналу» (maximelabonne).
Agent engineering in practice: file-based coordination, terminal-first workflows, and “agent OS” framing
Агентная инженерия на практике: файловая координация, terminal-first воркфлоу и фрейминг «агентной ОС»
Claude Code “Agent Teams” internals are surprisingly simple: A reverse-engineering summary claims Claude Code’s multi-agent comms use JSON files on disk (inboxes under ~/.claude/teams/inboxes/{agent}.json), with polling between turns and JSON-in-JSON protocol messages; the argument is that this is a pragmatic CLI design (no Redis/queues) and improves observability at the cost of atomicity/backpressure (peter6759).
Terminal agents are becoming the default UX: Cline launches Cline CLI 2.0, an open-source terminal coding agent featuring a redesigned interactive TUI, parallel agents with isolated state, headless CI/CD mode, and broad editor support (ACP for Zed/Neovim/Emacs) (cline, cline details). Community framing: “open-source strikes back” due to free/low-barrier access to strong models (testingcatalog, dr_cintas). One Cline team member describes a full rewrite (Go → TypeScript) driven by architecture/UX pain and the need to run evals reliably (arafatkatze).
Agent scaffolds may matter less than expected (for some horizons): METR-related discussion suggests Claude Code / Codex scaffolds don’t strongly outperform METR’s “simple OS scaffolds” on measured time horizons so far (nikolaj2030), with Ajeya Cotra noting surprise at the small delta (ajeya_cotra). In contrast, others note that for longer, harder tasks, scaffold choice can matter materially (e.g., ~10% success swings) (gneubig).
“Agents as OS / filesystem as substrate”: Several posts converge on the idea that file systems are the natural environment for agents (observability, unstructured data manipulation). Box announces integration as a “cloud filesystem” into LangChain deepagents (levie). WebMCP pushes “browser is the API” for web automation without UI perception, with a DoorDash-like starter template (skirano).
Key operational lesson: make codebases “agent-ready”: A crisp observation is that agents have “zero tolerance” for entropy humans route around; they treat dead code/outdated docs literally, forcing engineering hygiene that humans always needed but often deferred (dok2001).
Внутренности «Agent Teams» в Claude Code удивительно просты: обзор на основе реверс-инжиниринга утверждает, что мультиагентные коммуникации Claude Code используют JSON-файлы на диске (почтовые ящики в ~/.claude/teams/inboxes/{agent}.json), с опросом между ходами и JSON-в-JSON протокольными сообщениями; аргумент в том, что это прагматичный дизайн для CLI (без Redis/очередей), повышающий наблюдаемость ценой атомарности/обратного давления (peter6759). Терминальные агенты становятся UX по умолчанию: Cline запускает Cline CLI 2.0 — терминального кодинг-агента с открытым исходным кодом, переработанным интерактивным TUI, параллельными агентами с изолированным состоянием, headless-режимом для CI/CD и широкой поддержкой редакторов (ACP для Zed/Neovim/Emacs) (cline, подробности cline). Фрейминг сообщества: «open-source наносит ответный удар» благодаря бесплатному/низкобарьерному доступу к сильным моделям (testingcatalog, dr_cintas). Один из членов команды Cline описывает полную переписку (Go → TypeScript), вызванную проблемами архитектуры/UX и необходимостью надёжного запуска оценок (arafatkatze). Агентные каркасы могут значить меньше, чем ожидалось (для некоторых горизонтов): дискуссия, связанная с METR, предполагает, что каркасы Claude Code / Codex не сильно превосходят «простые OS-каркасы» METR на измеренных временных горизонтах (nikolaj2030), причём Ajeya Cotra отмечает удивление малой разницей (ajeya_cotra). В противовес этому другие отмечают, что для более длинных и сложных задач выбор каркаса может существенно влиять (например, колебания успеха ~10%) (gneubig). «Агенты как ОС / файловая система как субстрат»: несколько постов сходятся на идее, что файловые системы — естественная среда для агентов (наблюдаемость, работа с неструктурированными данными). Box объявляет интеграцию как «облачная файловая система» в LangChain deepagents (levie). WebMCP продвигает концепцию «браузер — это API» для веб-автоматизации без восприятия UI, с шаблоном в стиле DoorDash (skirano). Ключевой практический урок: делайте кодовые базы «готовыми для агентов»: меткое наблюдение — агенты имеют «нулевую толерантность» к энтропии, которую люди обходят интуитивно; они воспринимают мёртвый код/устаревшую документацию буквально, вынуждая к инженерной гигиене, которая всегда была нужна людям, но постоянно откладывалась (dok2001).
RL/post-training research themes: process rewards, exploration, and rubric-based evaluation
Темы исследований RL/пост-обучения: процессные вознаграждения, исследование и оценка на основе рубрик
Length-Incentivized Exploration (LIE) for reasoning: A research summary introduces the “Shallow Exploration Trap” (long reasoning trajectories become exponentially unlikely under AR sampling), and proposes LIE: a length reward + redundancy penalty to encourage broader in-context exploration without filler. Reported gains include AIME25 20.5%→26.7% in one setup and small but consistent improvements across other benchmarks/models (dair_ai).
DPPO vs PPO and “trust region” framing: A long algorithm breakdown contrasts PPO’s token-ratio clipping with DPPO’s distribution-shift control via divergence measures (TV/KL), plus approximations (binary/top‑K) to reduce compute, arguing DPPO is more proportional on rare tokens and better constrains large probability-mass moves (TheTuringPost).
Rubrics-as-rewards and evolving rubrics: A thread describes RLER (RL with evolving rubrics) in Dr. Tulu: seed rubrics with search-grounded criteria, maintain an evolving rubric buffer per prompt, and keep the most discriminative rubrics by reward variance to combat reward hacking and adapt evaluation on-policy (cwolferesearch). Separately, a take argues “rubrics as rewards” can beat verifiers-as-reward even in formal-verification settings, recommending verifiers in the loop/harness but not as the sole reward signal (davidad).
∆Belief‑RL / information-seeking agents: A new approach rewards actions by how much they increase belief in a target (logprob-based), aiming for long-horizon information seeking without a critic/reward model; claims include generalization from “20 questions” training to new tasks and continued improvement when scaling interaction time (ShashwatGoel7).
Human simulation as an RL target: Stanford’s HumanLM + Humanual benchmark propose training LLMs to simulate user responses accurately (human-centric evaluation, preference shaping, policy justification), positioning user simulation as a capability primitive for product/agent design (ShirleyYXWu).
Length-Incentivized Exploration (LIE) для рассуждений: исследовательский обзор вводит понятие «ловушки поверхностного исследования» (длинные траектории рассуждений становятся экспоненциально маловероятными при авторегрессивной выборке) и предлагает LIE: вознаграждение за длину + штраф за избыточность для поощрения более широкого контекстного исследования без «воды». Заявленные улучшения включают AIME25 с 20,5% до 26,7% в одном сетапе и небольшие, но стабильные улучшения на других бенчмарках/моделях (dair_ai). DPPO vs PPO и фрейминг «доверительной области»: подробный разбор алгоритмов сопоставляет клиппинг отношения токенов PPO с контролем сдвига распределения DPPO через меры расхождения (TV/KL), плюс аппроксимации (бинарная/top-K) для снижения вычислительных затрат; утверждается, что DPPO более пропорционален для редких токенов и лучше ограничивает крупные перемещения вероятностной массы (TheTuringPost). Рубрики как вознаграждения и эволюционирующие рубрики: тред описывает RLER (RL с эволюционирующими рубриками) в Dr. Tulu: начальные рубрики с критериями на основе поиска, поддержание эволюционирующего буфера рубрик для каждого промпта и сохранение наиболее различающих рубрик по дисперсии вознаграждения для борьбы с reward hacking и адаптации оценки на текущей политике (cwolferesearch). Отдельно высказывается мнение, что «рубрики как вознаграждения» могут превосходить верификаторы-как-вознаграждение даже в условиях формальной верификации; рекомендуется использовать верификаторы в цикле/обвязке, но не как единственный сигнал вознаграждения (davidad). ∆Belief-RL / агенты, ищущие информацию: новый подход вознаграждает действия по тому, насколько они увеличивают уверенность в цели (на основе logprob), нацеливаясь на долгосрочный поиск информации без критика/модели вознаграждения; заявляется обобщение от обучения на «20 вопросах» к новым задачам и продолжающееся улучшение при масштабировании времени взаимодействия (ShashwatGoel7). Симуляция человека как цель RL: HumanLM + бенчмарк Humanual от Stanford предлагают обучать LLM точно симулировать ответы пользователей (человеко-центрированная оценка, формирование предпочтений, обоснование политик), позиционируя симуляцию пользователей как базовую способность для дизайна продуктов/агентов (ShirleyYXWu).
Systems/infra and tooling: FP4 MoE kernels, faster ZeRO loads, model “skills,” and observability
Системы/инфраструктура и инструменты: ядра FP4 MoE, ускорение загрузки ZeRO, «навыки» моделей и наблюдаемость
vLLM on GB300 + FP4 MoE acceleration: vLLM reports DeepSeek R1 on GB300 with 22.5K prefill TGS and 3K decode TGS per GPU, claiming large improvements over Hopper, and highlights a recipe including NVFP4 weights and FlashInfer FP4 MoE kernel (VLLM_USE_FLASHINFER_MOE_FP4=1) plus disaggregated prefill and tuning notes (vllm_project).
DeepSpeed ZeRO load-time fix: A rework moves tensor flattening from CPU to GPU, significantly improving multi-GPU load times for huge models under ZeRO 1+2 (StasBekman).
Gemini “Skills” and multimodal tool calling: Google’s Gemini API work includes a “skills” repo teaser (osanseviero) and an Interactions API update enabling multimodal function calling where tools can return images and Gemini can process returned images natively (philschmid). AI Studio billing/upgrade UX is streamlined (upgrade to paid without leaving Studio, usage tracking, spend filters) (OfficialLoganK, GoogleAIStudio).
Agent harness instrumentation: ArtificialAnalysis adds end-to-end speed tracking to their agent harness Stirrup, plus per-model breakdowns and tool-call latency metrics—explicitly treating wall-clock completion time as a first-class agent metric (ArtificialAnlys).
Local fine-tuning & Apple Silicon workflows: Notable tooling for MLX: real-time transcription with Voxtral Mini 4B in MLX Swift (awnihannun), a no-code local fine-tuning tool exporting to Ollama (awnihannun), and a repo of MLX-LM LoRA examples including GRPO/ORPO/DPO variants (ActuallyIsaak).
vLLM на GB300 + ускорение FP4 MoE: vLLM сообщает о работе DeepSeek R1 на GB300 с 22,5K TGS на префилле и 3K TGS на декодировании на GPU, заявляя о значительных улучшениях по сравнению с Hopper, и описывает рецепт, включающий веса NVFP4 и ядро FlashInfer FP4 MoE (VLLM_USE_FLASHINFER_MOE_FP4=1), плюс разделённый префилл и заметки по тюнингу (vllm_project). Исправление времени загрузки DeepSpeed ZeRO: переработка переносит выравнивание тензоров с CPU на GPU, значительно улучшая время загрузки на нескольких GPU для огромных моделей под ZeRO 1+2 (StasBekman). «Навыки» Gemini и мультимодальный вызов инструментов: работа над API Gemini от Google включает тизер репозитория «skills» (osanseviero) и обновление Interactions API, обеспечивающее мультимодальный вызов функций, при котором инструменты могут возвращать изображения, а Gemini может нативно обрабатывать полученные изображения (philschmid). UX биллинга/апгрейда AI Studio упрощён (апгрейд до платного без выхода из Studio, отслеживание использования, фильтры расходов) (OfficialLoganK, GoogleAIStudio). Инструментирование агентных обвязок: ArtificialAnalysis добавляет сквозное отслеживание скорости в свою агентную обвязку Stirrup, плюс разбивку по моделям и метрики задержки вызовов инструментов — явно рассматривая время выполнения от начала до конца как первоклассную агентную метрику (ArtificialAnlys). Локальный файнтюнинг и рабочие процессы на Apple Silicon: заметные инструменты для MLX: транскрипция в реальном времени с Voxtral Mini 4B в MLX Swift (awnihannun), no-code инструмент локального файнтюнинга с экспортом в Ollama (awnihannun) и репозиторий примеров MLX-LM LoRA, включая варианты GRPO/ORPO/DPO (ActuallyIsaak).
“AI accelerates science” moment: GPT‑5.2 + QFT result and the scaffolding narrative
Момент «AI ускоряет науку»: результат GPT-5.2 + КТП и нарратив о каркасах
OpenAI claims a novel theoretical physics result with GPT‑5.2: OpenAI announces a preprint showing a gluon interaction previously assumed not to occur can arise under a specific “half-collinear” regime, framed as AI-assisted discovery (OpenAI; preprint link is shared in-thread: arXiv pointer). Kevin Weil adds color: GPT‑5.2 Pro suggested a general formula; an internal scaffolded model then proved it after ~12 hours of continuous work (kevinweil). Discussion emphasizes that pattern-finding + sustained scaffolded reasoning is the differentiator, not just a single chat completion.
Community reactions range from “significant journal-paper tier” to skepticism about interpretation: Some report physicists calling it a meaningful contribution roughly equivalent to a solid journal paper (polynoamial); others focus on the implications of long-duration productive reasoning and how to measure it in tokens/time (teortaxesTex). There’s also meta-discussion about how many employees (or outsiders) can actually evaluate the proof/result, underscoring the evaluation gap for domain-elite work (scaling01).
OpenAI заявляет о новом результате в теоретической физике с GPT-5.2: OpenAI публикует препринт, показывающий, что взаимодействие глюонов, ранее считавшееся невозможным, может возникать в специфическом «полуколлинеарном» режиме; подаётся как открытие с помощью AI (OpenAI; ссылка на препринт — в треде: указатель на arXiv). Kevin Weil добавляет подробности: GPT-5.2 Pro предложил общую формулу; затем внутренняя модель с каркасом доказала её за ~12 часов непрерывной работы (kevinweil). Обсуждение подчёркивает, что поиск паттернов + продолжительное структурированное рассуждение — это ключевой дифференциатор, а не просто одно завершение в чате. Реакции сообщества — от «значимый результат уровня журнальной статьи» до скептицизма относительно интерпретации: некоторые передают, что физики оценивают это как значимый вклад, примерно эквивалентный хорошей журнальной статье (polynoamial); другие фокусируются на импликациях длительного продуктивного рассуждения и на том, как измерять его в токенах/времени (teortaxesTex). Также ведётся мета-дискуссия о том, сколько сотрудников (или сторонних экспертов) реально могут оценить доказательство/результат, подчёркивая разрыв в оценке для работ экспертного уровня (scaling01).
Top tweets (by engagement)
Топ твитов (по вовлечённости)
GitHub adds ability to disable PRs (joshmanders, jaredpalmer).
OpenAI’s GPT‑5.2 physics announcement (OpenAI).
MiniMax M2.5 open-source release (MiniMax).
Cline CLI 2.0 launch / open-source terminal agent (cline, testingcatalog).
“I am the bottleneck now” (agent-era productivity reflection) (thorstenball).
Humanoid robotics hands progress (Figure) (adcock_brett).
GitHub добавляет возможность отключать PR (joshmanders, jaredpalmer). Анонс OpenAI о результате GPT-5.2 в физике (OpenAI). Релиз MiniMax M2.5 с открытым исходным кодом (MiniMax). Запуск Cline CLI 2.0 / терминальный агент с открытым исходным кодом (cline, testingcatalog). «Теперь я — узкое место» (рефлексия о продуктивности в эпоху агентов) (thorstenball). Прогресс рук гуманоидных роботов (Figure) (adcock_brett).
AI Reddit Recap
Дайджест AI Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Дайджест /r/LocalLlama + /r/localLLM
1. MiniMax-M2.5 Model Announcements and Details
1. Анонсы и подробности модели MiniMax-M2.5
MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 · Hugging Face (Activity: 531): MiniMaxAI has released the MiniMax-M2.5 model on Hugging Face, which is noted for its advanced performance in coding, tool use, and office tasks. The model maintains a size of 220 billion parameters, contrary to expectations of an increase to 800 billion like the GLM5 model. It offers a cost-effective operation at $1 per hour for 100 tokens per second, and is enhanced by the Forge reinforcement learning framework, which improves training efficiency and task generalization. Commenters express surprise at the model’s size remaining at 220 billion parameters, highlighting its impressive performance despite not increasing in size. There is also anticipation for the release of a GGUF quantization format, which is not yet available.
A user expressed surprise at the model’s size, noting that while they expected an increase to 800 billion parameters to compete with models like GLM5, the MiniMax-M2.5 remains at 220 billion parameters. This is considered impressive given its ‘frontier strength’, suggesting high performance despite the parameter count.
Another user mentioned the model’s Q4_K_XL size, which is approximately 130GB. This size is significant as it places the model just beyond the capabilities of some hardware, indicating a need for more robust systems to fully utilize the model’s potential.
There is anticipation for the release of FP4/AWQ, indicating that users are looking forward to further advancements or optimizations in the model’s performance or efficiency. This suggests a community eager for improvements that could enhance usability or reduce resource requirements.
MiniMaxAI MiniMax-M2.5 has 230b parameters and 10b active parameters (Activity: 523): OpenHands has announced the release of the MiniMaxAI MiniMax-M2.5 model, which features 230 billion parameters with 10 billion active parameters. This model is noted for its performance, ranking 4th in the OpenHands Index, and is 13x more cost-effective than Claude Opus. It excels in long-running tasks and issue resolution but requires improvements in generalization and task execution accuracy. The model is available for free on the OpenHands Cloud for a limited time. Source Commenters are optimistic about the potential of a ~160B REAP/REAM hybrid version, which could be optimized for machines with 128GB of RAM, suggesting a focus on quantization and performance efficiency.
The MiniMax-M2.5 model by Moonshot is notable for its architecture, which utilizes 230 billion parameters but only activates 10 billion at a time. This design choice is likely aimed at optimizing computational efficiency, allowing the model to perform well on less powerful hardware, such as GPUs that are not top-of-the-line. This approach could potentially offer a balance between performance and resource usage, making it accessible for more users.
A comparison is drawn between MiniMax-M2.5 and other large models like GLM and Kimi. GLM has had to double its parameters to maintain performance, while Kimi has reached 1 trillion parameters. The implication is that MiniMax-M2.5 achieves competitive performance with fewer active parameters, which could be a significant advancement in model efficiency and scalability.
The potential for further optimization through quantization is highlighted, suggesting that MiniMax-M2.5 could be made even more efficient. Quantization could reduce the model’s size and increase its speed, making it feasible to run on machines with 128GB of RAM while still leaving room for additional tasks such as deep-context tool use. This could make the model particularly attractive for users with limited computational resources.
Minimax M2.5 Officially Out (Activity: 765): Minimax M2.5 has been officially released, showcasing impressive benchmark results: SWE-Bench Verified at 80.2%, Multi-SWE-Bench at 51.3%, and BrowseComp at 76.3%. The model is noted for its cost efficiency, with operational costs significantly lower than competitors like Opus, Gemini 3 Pro, and GPT-5. Specifically, running M2.5 at 100 tokens per second costs $1 per hour, and at 50 TPS, it costs $0.3 per hour, making it a cost-effective solution for continuous operation. More details can be found on the official Minimax page. Commenters highlight the potential game-changing nature of Minimax M2.5 due to its low operational costs compared to other models. There is also anticipation for the release of open weights on platforms like Hugging Face.
The Minimax M2.5 model is highlighted for its cost-effectiveness, with operational costs significantly lower than competitors like Opus, Gemini 3 Pro, and GPT-5. Specifically, running M2.5 at 100 tokens per second costs $1 per hour, and at 50 tokens per second, it costs $0.3 per hour. This translates to an annual cost of $10,000 for four instances running continuously, making it a potentially disruptive option in terms of affordability.
There is anticipation for the release of open weights on Hugging Face, which would allow for broader experimentation and integration into various applications. This suggests a community interest in transparency and accessibility for further development and benchmarking.
The potential impact of Minimax M2.5 on existing models like GLM 5.0 and Kimi 2.5 is discussed, with some users suggesting that if the reported benchmarks are accurate, M2.5 could surpass these models in popularity due to its ease of use and cost advantages. This indicates a shift in preference towards models that offer better performance-to-cost ratios.
MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 · Hugging Face (Активность: 531): MiniMaxAI выпустила модель MiniMax-M2.5 на Hugging Face, которая отличается продвинутой производительностью в кодинге, использовании инструментов и офисных задачах. Модель сохраняет размер в 220 миллиардов параметров, вопреки ожиданиям увеличения до 800 миллиардов, как у модели GLM5. Она обеспечивает экономичную работу по $1 в час при 100 токенах в секунду и усилена фреймворком обучения с подкреплением Forge, который повышает эффективность обучения и обобщение задач. Комментаторы выражают удивление тем, что размер модели остался на уровне 220 миллиардов параметров, подчёркивая её впечатляющую производительность несмотря на отсутствие увеличения размера. Также ожидается выпуск формата квантизации GGUF, который пока недоступен. Один пользователь выразил удивление размером модели, отметив, что ожидал увеличения до 800 миллиардов параметров для конкуренции с моделями вроде GLM5, однако MiniMax-M2.5 остаётся на 220 миллиардах параметров. Это считается впечатляющим, учитывая её «фронтирную силу», что предполагает высокую производительность при данном количестве параметров. Другой пользователь упомянул размер Q4_K_XL модели — примерно 130GB. Этот размер значителен, поскольку ставит модель чуть за пределами возможностей некоторого оборудования, указывая на необходимость более мощных систем для полного использования потенциала модели. Ожидается выпуск FP4/AWQ, что свидетельствует о стремлении пользователей к дальнейшим улучшениям или оптимизациям производительности или эффективности модели. Это говорит о сообществе, жаждущем улучшений, которые могут повысить удобство использования или снизить требования к ресурсам. MiniMaxAI MiniMax-M2.5 has 230b parameters and 10b active parameters (Активность: 523): OpenHands объявил о выпуске модели MiniMaxAI MiniMax-M2.5, которая имеет 230 миллиардов параметров при 10 миллиардах активных параметров. Эта модель занимает 4-е место в индексе OpenHands и в 13 раз более экономична, чем Claude Opus. Она отличается в задачах длительного выполнения и разрешении проблем, но требует улучшений в обобщении и точности выполнения задач. Модель доступна бесплатно в OpenHands Cloud на ограниченное время. Источник Комментаторы оптимистично оценивают потенциал гибридной версии ~160B REAP/REAM, которая может быть оптимизирована для машин с 128GB RAM, что говорит о фокусе на квантизации и эффективности производительности. Модель MiniMax-M2.5 от Moonshot примечательна своей архитектурой, использующей 230 миллиардов параметров, но активирующей только 10 миллиардов одновременно. Этот выбор дизайна, вероятно, направлен на оптимизацию вычислительной эффективности, позволяя модели хорошо работать на менее мощном оборудовании, таком как не топовые GPU. Такой подход потенциально обеспечивает баланс между производительностью и потреблением ресурсов, делая модель доступной для большего числа пользователей. Проводится сравнение между MiniMax-M2.5 и другими крупными моделями, такими как GLM и Kimi. GLM пришлось удвоить количество параметров для поддержания производительности, тогда как Kimi достигла 1 триллиона параметров. Подразумевается, что MiniMax-M2.5 достигает конкурентоспособной производительности с меньшим количеством активных параметров, что может быть значительным прогрессом в эффективности и масштабируемости моделей. Выделяется потенциал дальнейшей оптимизации через квантизацию, предполагая, что MiniMax-M2.5 можно сделать ещё эффективнее. Квантизация может уменьшить размер модели и увеличить её скорость, делая возможным запуск на машинах с 128GB RAM с сохранением ресурсов для дополнительных задач, таких как глубоко-контекстное использование инструментов. Это может сделать модель особенно привлекательной для пользователей с ограниченными вычислительными ресурсами. Minimax M2.5 Officially Out (Активность: 765): Minimax M2.5 официально выпущена, демонстрируя впечатляющие результаты бенчмарков: SWE-Bench Verified — 80,2%, Multi-SWE-Bench — 51,3% и BrowseComp — 76,3%. Модель отличается экономичностью, с операционными затратами значительно ниже конкурентов вроде Opus, Gemini 3 Pro и GPT-5. В частности, запуск M2.5 при 100 токенах в секунду стоит $1 в час, а при 50 TPS — $0,3 в час, что делает её экономичным решением для непрерывной работы. Подробнее на официальной странице Minimax. Комментаторы подчёркивают потенциально революционный характер Minimax M2.5 благодаря низким операционным затратам по сравнению с другими моделями. Также ожидается выпуск открытых весов на платформах вроде Hugging Face. Модель Minimax M2.5 выделяется экономичностью, с операционными затратами значительно ниже конкурентов вроде Opus, Gemini 3 Pro и GPT-5. В частности, запуск M2.5 при 100 токенах в секунду стоит $1 в час, а при 50 токенах в секунду — $0,3 в час. Это означает годовую стоимость $10 000 для четырёх инстансов, работающих непрерывно, что делает её потенциально подрывным вариантом с точки зрения доступности. Ожидается выпуск открытых весов на Hugging Face, что позволит более широкое экспериментирование и интеграцию в различные приложения. Это свидетельствует об интересе сообщества к прозрачности и доступности для дальнейшей разработки и бенчмаркинга. Обсуждается потенциальное влияние Minimax M2.5 на существующие модели, такие как GLM 5.0 и Kimi 2.5; некоторые пользователи предполагают, что если заявленные бенчмарки точны, M2.5 может превзойти эти модели по популярности благодаря простоте использования и ценовым преимуществам. Это указывает на сдвиг предпочтений в сторону моделей с лучшим соотношением производительности к стоимости.
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжите чтение с 7-дневной бесплатной пробной подпиской
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.