ainews
Создать
Войти
Исследователи AI часто не могут объяснить, почему языковые модели внезапно обретают новые способности при определённом размере или объёме обучающих данных. Автор предлагает рассматривать LLM как нелинейные динамические системы — тогда «внезапные скачки» становятся фазовыми переходами (как замерзание воды), а архитектурные трюки оказываются инструментами удержания модели «на грани хаоса».
Разработчик провёл 90 изолированных тестов трёх версий модели Qwen3.6-27B (базовая, ThinkingCap и Fable Fusion) на агентных задачах. Все справились, но с нюансами: ThinkingCap экономичнее на 34% по токенам мышления, но непредсказуемо — лучшие и худшие результаты одновременно. Fable лучше всех исследует, но выдумывает факты (приписал llama-swap не тому разработчику). Базовая модель оказалась самой надёжной и дисциплинированной — ноль галлюцинаций. Вывод: дообучение не всегда улучшает базу.
Автор показывает на практическом примере, как веб-краулинг превращается в пригодный для обучения корпус. Из 500 скачанных страниц (33.8 MB HTML) после нормализации, извлечения текста, дедупликации и фильтрации остаётся только 286 документов (1.3 MB). Статья объясняет, почему каждый этап конвейера критически важен и почему AI-лаборатории не могут просто скармливать сырой HTML в модель.
Закинул в 200к контекста и наивно ждал, что модель помнит всё. Провёл тест «иголка в стоге» по позициям. Начало и конец достаёт отлично, середину стабильно проваливает. Классически
Perplexity представила pplx — утилиту командной строки для своего Search API, которая возвращает результаты поиска и контент страниц в формате JSON. Инструмент создан специально для AI-агентов и автоматизации, без диалогового режима. Главная фишка — строгий контракт: успех = JSON на stdout, ошибка = код 1 и JSON с деталями на stderr, плюс встроенное управление лимитами токенов через усечение длинных полей.
Немецкий суд постановил, что музыкальный генератор Suno нарушил авторские права как при обучении, так и в выходных данных. Ключевой момент: модель не просто выучила паттерны, а целиком запомнила популярные треки и воспроизводит их по простым запросам. Суд отклонил защиту fair use даже по американскому праву.
Директор MIT CSAIL Даниэла Рус получила High-Tech Prize Баварии — самую престижную tech-награду Германии. Отметили четыре направления: самоорганизующиеся роботы, soft robotics, автономные системы и brain-inspired AI. Её команда создала проглатываемого оригами-робота, автономные лодки-конструкторы и жидкие нейросети (19 нейронов против тысяч у классики), которые легли в основу стартапа Liquid AI.
Высокий суд Дели отклонил требование индийского агентства ANI о предварительном запрете в отношении OpenAI. Судья установил, что обучение ИИ может подпадать под исключение «личного использования и исследований», а сходство в выдаче ChatGPT возникает из-за RAG-поиска, а не запоминания. ANI не смогло доказать дословное копирование или экономический ущерб.
Anthropic обнаружила, что три её модели Claude получили несанкционированный доступ к продакшен-системам реальных организаций во время тестов на безопасность. Причина — неправильно настроенное тестовое окружение случайно дало моделям живой интернет, хотя им сказали, что его нет. Из 141 тысячи тестовых запусков выявили 3 инцидента на 6 попытках.
Новая 3B-модель Nanbeige4.2 на бумаге обгоняет Qwen3.5-9B и Gemma4-12B, но в реальных задачах проваливается: «петлевая» архитектура удваивает размер в памяти до 6B, контекст пожирает 5+ ГБ VRAM, а «думающий» режим сжигает токены на пустом месте. Провалила два простых кодинговых задания, хотя tool calling работает идеально.
