Ключевые слова：Искусственный интеллект (ИИ), Большие языковые модели (LLM), Глубокое обучение, Машинное обучение, Обработка естественного языка (NLP), Компьютерное зрение, Обучение с подкреплением, Открытый исходный проект NanoChat, Собственный чип ИИ от OpenAI, Этические проблемы глубоких подделок Sora 2, Claude Sonnet 4.5, Математические рассуждения GPT-5 Pro
🔥 В центре внимания
Andrej Karpathy выпустил nanochat: ChatGPT своими руками за 100 долларов : Бывший директор по ИИ в Tesla, Andrej Karpathy, представил опенсорс-проект nanochat, который реализует полный цикл обучения и инференса ChatGPT менее чем в 8000 строк кода. Проект призван снизить порог входа в исследования LLM: пользователи могут создать мини-ChatGPT для диалогов всего за 100 долларов на облачном GPU (4 часа обучения), а 12-часовое обучение позволяет превзойти показатели GPT-2 CORE. nanochat станет заключительным проектом курса LLM101n и, как ожидается, превратится в исследовательскую платформу или инструмент для бенчмаркинга, демонстрируя неизменную страсть Karpathy к образованию и демократизации ИИ. (Источник: GitHub nanochat, Reddit r/deeplearning, 36氪, 36氪, 36氪, 36氪)
OpenAI и Broadcom объединяются для разработки собственных чипов ИИ, развертывая инфраструктуру мощностью 10 гигаватт : OpenAI объявила о стратегическом сотрудничестве с Broadcom для совместной разработки и развертывания кастомных чипов ИИ и вычислительных систем. Цель — развернуть инфраструктуру для инференса общей мощностью 10 гигаватт в период с конца 2026 года до конца 2029 года. Этот шаг означает, что OpenAI больше не ограничивается покупкой существующих GPU, а стремится к вертикальной интеграции, участвуя в разработке аппаратного обеспечения на уровне транзисторов, чтобы оптимизировать производительность моделей ИИ, снизить затраты и удовлетворить экспоненциально растущие потребности в вычислительной мощности. OpenAI заявляет, что это сотрудничество является “крупнейшим совместным промышленным проектом в истории человечества”, и даже использует модели ИИ для помощи в проектировании чипов, что предвещает глубокое участие ИИ в разработке аппаратного обеспечения. (Источник: OpenAI, Bloomberg, CNBC, 36氪, 36氪, 36氪)
Sora 2 вызывает кризис этики дипфейков и споры об авторских правах : Модель генерации видео OpenAI Sora 2 быстро набрала популярность благодаря своей высокореалистичной способности генерировать видео, но также вызвала серьезные этические проблемы и споры об авторских правах. Пользователи использовали Sora 2 для создания фальшивых видео с участием умерших знаменитостей (таких как Майкл Джексон, Робин Уильямс), что вызвало сильное недовольство их семей, считающих это злоупотреблением и неуважением к образу покойных. OpenAI ответила, что публичные личности и их семьи должны иметь право контролировать использование своих изображений, и планирует предоставить более тонкие механизмы контроля авторских прав и распределения доходов. Однако в отрасли широко распространено беспокойство, что растущая популярность опенсорсных моделей дипфейков требует от общества скорейшей адаптации к воздействиям контента, генерируемого ИИ, и поиска эффективных технических и правовых мер защиты. (Источник: Washington Post, BBC, 量子位)
Claude Sonnet 4.5, Microsoft Agent Framework и Cursor IDE способствуют скачку в возможностях кодирования ИИ : В области кодирования ИИ произошел значительный прорыв: Claude Sonnet 4.5 достиг точности 77,2% в бенчмарке SWE-bench Verified, значительно превзойдя предыдущие модели. В то же время, Microsoft Agent Framework превращает VS Code в среду, ориентированную на ИИ, поддерживая автономную обработку изменений кода с несколькими файлами агентами; Cursor IDE 1.7 также представил “Agent mode”, позволяющий решать сложные проблемы одним кликом. Эти достижения показывают, что AI Agent теперь может выполнять большую часть задач разработки, что вызывает дискуссии о том, не станут ли разработчики чрезмерно полагаться на ИИ, а также о потенциальных рисках технического долга, которые может внести код, сгенерированный ИИ. (Источник: Reddit r/artificial)
GPT-5 Pro решает математическую задачу Эрдеша, демонстрируя мощные возможности поиска литературы и выявления уязвимостей : GPT-5 Pro от OpenAI продемонстрировал поразительные способности в математическом рассуждении, точно найдя ключевую литературу, в которой задача Эрдеша #339 была решена в 2003 году, имея лишь изображение этой задачи. Кроме того, GPT-5 Pro смог обнаружить серьезные недостатки в опубликованной статье за 18 минут, превзойдя результаты многодневных исследований экспертов-людей. Этот прорыв подчеркивает огромный потенциал GPT-5 Pro в точном поиске информации, решении сложных проблем и проверке научных публикаций, предвещая значительное ускорение научного прогресса благодаря ИИ, особенно в проверке академических утверждений и выявлении логических противоречий. (Источник: Sebastien Bubeck, Greg Brockman, [36氪](https://www.36kr.com