Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся.
Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта.
По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся.
Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта.
По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
OpenAI удвоила лимиты во всех тарифах Pro
Не прошло и суток после порезанных лимитов для Pro 200 (ладно, прошло), как Альтман и 🤖 сдали назад.
Более того, все Pro тарифы получили x2.
Изменения уже действуют.
@anti_agi
«Неискусственный интеллект» - канал из категории «Нейросети», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 5 991 подписчик суммарно в Telegram и MAX. За последние 30 дней в истории MaxGate учтено 97 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
Число постов
7
4
0
23.1024.1025.1026.1027.1028.1029.10
Семь раз подумай, один раз обучи
В условиях дефицита видеокарт и высокой стоимости вычислений работать с ИИ по принципу “просто добавь ускоритель” уже не выходит. Учёные по всему миру бьются над оптимизацией обучения и инференса, и наши команды — не исключение. На EMNLP 2026 в Будапеште приняли сразу семь работ за авторством исследователей из Т-Технологий — все прошли слепое рецензирование.
🤖Одна из работ выросла из зоопарка моделей. В Т-Банке дообучили Qwen3-32B под реальные корпоративные задачи и перевели на неё запросы более чем 200 внутренних приложений. Теперь она обрабатывает половину трафика внутренней LLM-платформы — 116 млн запросов в месяц. По данным команды, обслуживание обходится в 2,8-3,9 раза дешевле, чем на Qwen3-235B, а в проверенных задачах без режима рассуждений компактная модель даже обошла большую.
ℹ️Следующая статья — про документы, где автоматизация сама по себе ещё не гарантирует экономии. Исследователи научили визуально-языковую модель извлекать нужные поля по текстовому запросу; для её дообучения достаточно одной Nvidia H100. При расчёте стоимости учли и работу человека: какие поля можно принять автоматически, какие подтвердить, а какие разобрать вручную. Получилось более чем на 80% дешевле ручной обработки и более чем на 50% дешевле лучшей из протестированных открытых моделей.
💻 Дальше экономию искали внутри самой нейросети. SimplexLoRA, разработанная вместе со Сбером, МФТИ и Университетом Иннополис, распределяет ограниченный бюджет обучаемых параметров между слоями: больше достаётся тем, которые важнее для задачи, при этом общий бюджет не увеличивается. LIMe позволяет слоям обращаться к результатам более ранних этапов обработки. В экспериментах на моделях примерно с миллиардом параметров это помогло достичь качества базовой LLaMA с 15% меньшими вычислительными затратами.
💻 Отдельная проблема возникла при обучении с подкреплением: модель закрепляет популярные способы решения, а редкие, но тоже верные, начинает выдавать реже. F-GRPO ослабляет обновления на задачах, с которыми модель уже уверенно справляется, сохраняя разнообразие решений. В тесте на Qwen2.5-7B оказалось достаточно генерировать восемь учебных ответов вместо 32, чтобы превзойти обычный GRPO в проверенных задачах.
✔️ В ESSA ребята из Т-Технологий пошли дальше и заменили градиентный этап дообучения эволюционным поиском. Создаются слегка различающиеся настройки небольших адаптеров модели, проверяются ответы, удачные варианты задают направление следующему поколению. Видеокартам почти не нужно обмениваться данными. В эксперименте на 128 GPU метод довёл Qwen2.5-32B до заданного качества на математическом тесте в 7,8 раза быстрее, чем GRPO с LoRA-адаптерами.
☣️ Седьмая работа, KronSAE, удешевляет исследование того, что происходит внутри модели. Метод помогает выделять интерпретируемые признаки и связи между ними, сокращая вычисления на их извлечение более чем на 40% относительно TopK SAE. Код нескольких разработок и открытую версию корпоративной модели команда опубликовала — коллеги могут воспроизвести методы и проверить их на своих задачах.
@anti_agi
Нидерланды сокращают чиновников в счет будущего ИИ
Правительство Нидерландов объявило, что за десять лет центральный аппарат станет меньше примерно на 25 000 полных ставок, около 16% от нынешних 160 000. Экономия должна вырасти с €900 миллионов в 2027 году до €3,5 миллиарда в год с 2035-го. Полиция и армия под сокращение не попадают, а налоговую и миграционную службу заранее из него не исключили. Мировые СМИ подали новость как сокращение чиновников с помощью ИИ.
В правительственном релизе ИИ посвящена одна фраза: цели и планы экономии от его внедрения кабинет представит в первом квартале 2027 года. Этот план попросил парламент, который до этого принял несколько необязательных резолюций с требованием поднять производительность аппарата на 20% за счет ИИ. В письме парламенту правительство прямо призывает не переоценивать влияние цифровизации и ИИ на численность персонала. Там же признается, что прошлые волны цифровизации не сократили ни расходы, ни штат, зато добавили новых задач и подрядчиков.
Общий рост эффективности кабинет закладывает не выше 0,5% в год, по оценке Центрального бюро планирования, и это дает примерно треть нужной суммы. Остальные две трети придется получить, отказавшись от части работы. Для многих ведомств это минус 20% персонала, для отдельных до 45%, в одном случае около 60%. Сами 25 000 правительство называет грубой оценкой: точное число зависит от того, на какие зарплатные разряды придется экономия. Если разделить €3,5 миллиарда на 25 000, выходит по €140 000 на ставку.
С 2018 года аппарат вырос на 41%, или на 46 500 ставок, хотя сокращать его обещали все премьеры за этот период. Схема, при которой каждый отдел сдает свой процент, по признанию того же письма, за двадцать лет почти ни разу не сработала: новые программы снова раздували штат.
Число ежегодных оценок эффективности госполитики, которых сейчас около 400, кабинет тоже собирается заметно сократить.
@anti_agi
Почём мёртвые души?
Когда Килан Мискелл в этом году закрывал свой криптостартап, он не думал, что его данные чего-то стоят: пользователи анонимные, компании всего пара лет. Однако он выручил за код около $25 тысяч, а за архивы рабочих пространств в Google, Notion, Figma и Slack ждёт ещё примерно $15 тысяч.
Сделку провела SimpleClosure, одна из компаний, которые зарабатывают на умирающих стартапах. Закрытий становится больше: по оценкам Carta и AngelList, их число в последние годы росло на 26–56% в год. Вокруг этого выросла целая похоронная индустрия: коучи, «доулы смерти», юристы по ликвидации. А теперь у неё появился покупатель — AI-лаборатории.
Сюжет напоминает русскую классику. Помещики продавали Чичикову крестьян, которые числились только на бумаге. Основатели продают переписку команды, которой больше нет. Разница, правда, принципиальна: у Гоголя мёртвые души шли под залог, а тут на них учатся вполне рабочие AI-агенты.
SimpleClosure запустила платформу Asset Hub в апреле. Через неё прошло больше 150 сделок, а до конца 2026 года стартапам должно вернуться свыше $10 млн. По словам CEO Дори Йоны, ещё недавно такие сделки считались чем-то неприличным, а теперь код или данные продаются уже в 47% случаев. Конкурент Sunset оценивает «наследство» по численности команды, возрасту компании, объёму данных и тому, как сотрудники пользовались инструментами. Его основатель Брендан Махони сравнивает такие данные с опилками, из которых делают ДСП: все считали их мусором, а стоят они немало.
Спрос появился в прошлом году, когда лаборатории упёрлись в потолок публичных и синтетических данных. Surge AI, например, строит тренажёрные залы для обучения с подкреплением, где AI-агенты учатся чинить IT-инфраструктуру или... писать апелляции. Ник Хайнер из Surge AI ищет архивы со спорами и трудными решениями: хорошая история Slack одной компании может стоить дороже почты, календарей и Slack другой, вместе взятых. Выходит, ругань в рабочем чате — тоже актив, будем знать!
Ценообразование пока не очевидное: никто не доказал, что реальные данные намного лучше синтетических, поэтому покупатели называют совершенно разные цифры. Крупные сделки это не останавливает. В августе при банкротстве Spirit Airlines компания Google перебила ставку Mercor и за $10 млн забрала 100 млн писем, 500 млн сообщений в Teams и 176 тысяч записей о сотрудниках. А в сентябре Bloomberg сообщил, что AI-подразделение SpaceX присматривается к данным стартапов, которые идут ко дну.
Юридически всё зыбко. Профсоюз бортпроводников Spirit протестовал из-за нарушения приватности, а юрист Грег Юинг называет такие данные «юридически радиоактивными». Персональную информацию из архивов вычищают, но в почте и календарях всё равно остаются визиты к врачу, договорённости, кто забирает детей из школы, и планы на свидание. Федерального запрета на такие продажи в США при этом нет.
А деньги при этом уходят кредиторам и инвесторам, а не сотрудникам, которые «создавали» эти данные. Профессор права Университета Эмори Ифеома Аджунва, например, считает, что продавать данные работников без их явного согласия нельзя.
Так что и в этом всё как у Гоголя: платят владельцу крепостных работодателю, а сами души никто не спрашивает. Так что теперь души продолжают работать и после смерти стартапа.
@anti_agi
