-
Канал SeeAll'а с новостями (и мыслями о них) из мира NLP, VR и космоса. Более подробно смотри в первом сообщении в канале (оно запинено). А еще у нас есть чат! Заходи: https://t.me/+i_XzLucdtRJlYWUy
FAA заявляет, что есть вариант не дожидаться результатов расследования предыдущего испытательного полёта Starship, и приступить к новому полёту
"Если FAA согласится, что преждевременное завершение миссии не было связано с проблемами для общественной безопасности, эксплуатант системы запуска (ред. - SpaceX) может вернуться к полётам, пока расследование происшествия остаётся открытым, при условии, что все остальные лицензионные требования были соблюдены", — заявил регулятор ресурсу NSF.
Немного отвлечёмся от негатива. Google выпустили технический отчёт по Gemini 1.5 Pro, но это именно отчёт (как у OpenAI), без тех. деталей обучения. Однако и в нём много чего интересного. Я не читал его весь, полистал отрывками, и вот на что обратил внимание:
— текущая 1.5 и февральская — внезапно, разные модели. Свежая, конечно, круче-выше-сильнее, и по бенчмаркам обгоняет более крупную и дорогую Ultra 1.0 (представленную в декабре). Интересно, когда объем изменений 1.5 накопится, чтобы перенести их и на Ultra
— дообучили модель специально под математику и назвали Math-Specialized 1.5 Pro. По метрикам на датасетах выглядит как лучшая модель, при этом, что интересно, достигается это без написания кода, вызова внешних инструментов (вроде калькулятора), использования гугла - просто генерацией LLMки. Если это правда, и нет утечки данных в тренировочную выборку, то это мега-круто. Так, например, на датасете MATH Claude 3 Opus решает 60.1% задач (насколько я понимаю, тоже без кода и инструментов), GPT-4 Turbo 73.4, 1.5 Pro даёт 67.7%. НО! Если генерировать 256 решений на каждую задачу и потом выбирать наиболее вероятный (по мнению модели) корректный ответ, то метрика растёт аж до 91.1%. Много это или мало? В оригинальной статье приводятся такие цифры: кандидат компьютерных наук (не математик) решает 40%, а трёхкратный обладатель золотой медали международной олимпиады по математике решает 90%. В момент выхода этого бенчмарка в 2021-м лучшая модель решала ~6% задач — вот такой прогресс.
— на других математических бенчмарках (в том числе с олимпиадными заданиями) качество значимо выше GPT-4 Turbo. Так, модель решает 7 (и 8 с 256 генерациями) из 30 задач на American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024 (прошла в феврале, скорее всего эти данные точно не встречались во время тренировки). Opus и Turbo справились с 2 и 1.
— делают разные тесты, чтобы проверить, насколько модель убедительна в диалоге с людьми: как часто они будут кликать по ссылкам, которые модель вкидывает во время диалога, будут ли запускать код, и готовы ли они пожертвовать модели часть денег, которые им выплатят за участие в диалоге? Пока ничего страшного не происходит — Pro тут хуже Ultra, интересно, как так.
PDF: тут
Советы вкатывающимся в Data Science c невыдающимся резюме
#career
Мир становится жесток, да, долго и сложно. Но можно. Собрал несколько рекомендаций (не исчерпывающий список, по убыванию приоритета):
- Рефералы, рефералы и еще раз рефералы a.k.a. кумовство. Вот правда, благодаря знакомым в принципе можно попасть на такие позиции, на которые в норме бы ваше резюме вообще не рассмотрели. Ничего страшного, если пройдете. Да, будут синдром самозванца, но потом можно и нагнать. О том, как правильно нетворкаться, – неплохо написано в посте “А как собеседоваться в 2023?” (правда, там описана версия для экстравертов 80-го левела, вариант с чуть меньшей соцактивностью тоже подойдет);
- Первое на что смотрят в резюме – реальный опыт работы. И его не заменишь курсам/сертификатами/профилями на литкоде или кэггле. Так что тут лучшее, что можно посоветовать – искать сторонние проекты, чтоб этот опыт получить. Например, HuggingFace инициирует проекты, где любой желающий может подключиться (а-ля обучения берта для тамильского язык, мой коллега там участвовал). Тот же open source. Еще можно найти команду для прикладного проекта в рамках курса (например, такая активность была в курсе ods.ai по MLOps). Это не быстрый путь, знаю, но это чуть ли не единственное, что может выделить одного кандидата на фоне других при прочих равных условиях;
- Если у вас нет Data Science опыта, но есть релевантный опыт в разработке или аналитике, может быть реально поучаствовать в Data Science проектах в компании, где вы уже работаете. Если наберется track record из 2-3 таких проектов, то уже проще будет и формально перейти на DS-позицию. Иногда для этого надо чем-то пожертвовать, например, немного проиграть в деньгах или в должности;
- Как ни банально звучит, первым делом смотрят на резюме, так что его надо слегка прожарить. Сервис ResumeWorded прям хорош (пост).
Что скорее не поможет:
- Набивать титулы типа Kaggle Competitions Master. Тут можно потратить уйму времени и в результате отклик может не обрадовать. Эйчары не сильно различают грандмастеров в Notebooks и соревнованиях, так что ваша лычка можнт быть не так уж и заметна. Есть, конечно, исключения, например, команды с большив представительством Kaggle Competitions Grandmasters (H2O, Nvidia Rapids), но среднему человеку я не порекомендуем такой путь развития (мне он тоже не подходит). При всем сказанном, получить немного опыта на Кэггле – однозначно здорово.
- Получать охапки сертификатов. К ним отношение противоречивое, но если у вас нет релевантного опыта работы, скорее всего сертификаты не спасут ситуацию.
Сейчас в мире помимо очевидных гонок происходит и одна куда менее заметная — за новый форм-фактор устройств, в которых будут жить AI-ассистенты будущего. На ум приходят недавно провалившиеся R1 Rabbit или AI Pin, порождённые стартапами, но и крупные игроки копошатся за кулисами.
Например, Meta рассматривает возможность сделать наушники с камерами — правда ни один дизайн пока не одобрен Zuck'ом. «По словам источника, при изготовлении наушников камеры можно разместить на закругленной внешней части наушника и обозревать сверхширокий угол. А кадры с двух наушников затем можно соединить вместе, создав 360-градусное изображение». А ведь ещё нужно батарейку куда-то впихнуть...
Weird. Когда я прочитал заголовок, то подумал про полноценные большие гарнитуры — а оказывается, что речь про мелкие вкладыши! Но я, знаете ли, тоже своего рода дизайнер (дизайнер Котенков), поэтому прилагаю свой вариант. Камеры тоже будут размещены в ушках, но сверху. И батарейка большая будет в основных чашах, и звук качественный — одни плюсы.
Купили бы такое? Ну а что — будем жить в мире котиков 👀
Дальше полчаса показывали скучные демо (люди в зале зевали). Что-то там наверное для кого-то будет полезно (например, фичи в поиске с умным поиском — когда их выкатят, в 2026м видимо). LLM в окне чата тут, кнопочка 💫 magic там.
«Позже в этом году», «Это наше раннее видение», «В продукте которым вы не пользуетесь» и так далее.
Google понять можно — они не могут брать самые-самые большие модели, чтобы использовать их и показывать крутые сценарии использования. У них более 2 миллиардов пользователей, и экономика просто не сойдётся. А с маленькими и дешёвыми для использования моделями показать чего-то супер-крутого не получается.
Концепция умного поиска по видео, с LLM поверх — круто. Саммари рабочих чатов и созвонов — круто. Многоступенчатый поиск с декомпозицией — круто. Gemini Nano на телефоне для быстрой обработки — круто. А ешё релизнут в открытую PaLIGemma-модельку (больше тут).
Но надо пробовать, и конкретных дат, когда появится, нет (или оно уже есть? а я не знаю, потому что среди 50 анонсов микро-фичей как-то забылось, что есть, а чего надо ждать).
===
Самое большое удивление для меня — если акции гугла не упадут на 5%+
Но, как написали в комментариях, «Можно считать, что гуглы успешно отчитались перед акционерами, что у них более 10 отделов разработки ИИ заняты полезными вещами, активная деятельность кипит. Наверно не упадут акции»
🥺 😪 🤕
Примеры генерации без пережатия в превью.
Выглядит мыльно, все демки кроме одной — гораздо короче минуты.
Текстуры не такие стабильные. Короче, тут явно 👎
Модель генерации Veo — SORA от Google.
Демка длится чуть больше минуты, FullHD. Смотреть и оценивать тут:
https://fxtwitter.com/GoogleDeepMind/status/1790435824598716704
(переходить в твиттер для просмотра не надо, должно грузить в телеге)
Больше примеров: тут
👍 - лучше Sora
👎- хуже
Доступа публичного нет, только по заявкам для избранных контент-криэйторов.
Показали демку с телефона, сделав отметку, что всё снято без склеек и ускорений. Показали 4 юзкейса (что делает код на экране, как называется эта часть динамика, etc — просто Visual Question Answering), а потом показали, что оно работает не только на телефоне, но и на очках — внутри поселился ассистент, который видит то же, что и вы, и отвечает на вопросы с учётом визуального контекста.
Голос в демке куда менее живой относительно OpenAI, кажется тот же самый, что и был всегда в ассистенте, без улучшений.
Полное демо тут: https://fxtwitter.com/OfficialLoganK/status/1790434506920587386
— Показывают ранние наработки по агентам. Пример, который показали — это оформить возврат кросовок. Перерыть ваш имейл, найти нужное письмо о заказанных кросовках, имейл магазина, и даже договориться о месте, откуда их надо будет забрать.
— Второй пример выглядит интереснее, но сомневаюсь, что он будет работать в ближайшие полгода (Sundar говорит, что это на будущее). Вы переехали и у вас изменился адрес, и вы хотите поменять его на всех сайтах. Говорите ассистенту — и он обходит все аккаунты, меняет на новый адрес, а вы сидите пьёте кока-колу.
Через 10 минут смотрим презентацию Google I/O, где ожидается ответ компании на анонсы OpenAI.
Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk
— Возможно, Gemini Ultra (1.5?) появится наконец в API
— Возможно, демо не будут сфабрикованы/сделаны со склейками видео, как в прошлый раз
— Возможно, в Ассистента на андроид пообещают добавить Gemini с поддержкой видео и аудио
— Возможно, покажут модель генерации видео (скриншоты сайта и даже гифки утекли на прошлой неделе)
Бинго карточки нет :(
Sam говорил на интервью буквально 2 недели назад:
«Удивительно, как многое, показанное в фильме, оказалось близко к реальности — хоть на тот момент [2012-2013] это не было очевидным»
Продуктовые LLM Бенчмарки GPT-4o 🤩
GPT-4o модель очень шустра, обладает контекстом в 128K и стоит дешевле GPT-4 Turbo. А еще умеет понимать эмоции и выражать их.
Под капотом у нее расширенный словарь, который в разы уменьшает число tokens, которые использует модель. Говорят, что улучшили понимание языков.
Особо сильного скачка у модели не было, т.к. модели OpenAI там уже практически уперлись в потолок - она просто обновила максимумы.
Но там есть один нюанс - категория Reason (способность к сложным рассуждениям) исторически была сделана очень сложной. GPT-4o подняла эту категорию с 62 (GPT-4 Turbo v3/1106-preview) до 75.
Что самое крышесносное - вся эта красота доступна не только по API, но и будет доступна в ChatGPT бесплатно. А это вызывает вопросик - что же такого OpenAI выкатят платным пользователям, чтобы те не ломанулись отменять подписки?
Ваш, @llm_under_hood 🤗
---
Описание работы, категорий и примеры кейсов есть в лабах. См другие бенчмарки по категории #bench
Послание Сэма Альтмана к сегодняшней презентации:
Из нашего сегодняшнего объявления я хотел бы выделить два момента.
Во-первых, ключевой частью нашей миссии является бесплатное (или по доступной цене) предоставление в руки людей очень мощных инструментов искусственного интеллекта. Я очень горжусь тем, что лучшая в мире модель доступна бесплатно в ChatGPT, без рекламы или чего-либо подобного.
Когда мы начинали OpenAI, наша первоначальная концепция заключалась в том, что мы будем создавать ИИ и использовать его для создания всевозможных благ для мира. Теперь же все выглядит так, что мы создадим ИИ, а другие люди будут использовать его для создания всевозможных удивительных вещей, от которых выиграем мы все.
Мы - бизнес, и мы найдем, за что брать деньги, и это поможет нам предоставить бесплатные, выдающиеся услуги ИИ (надеюсь) миллиардам людей.
Во-вторых, новый голосовой (и видео) режим - это лучший компьютерный интерфейс, который я когда-либо использовал. Это похоже на ИИ из фильмов, и меня до сих пор немного удивляет, что он настоящий. Достижение времени отклика и выразительности на уровне человека оказалось большим изменением.
Изначально ChatGPT показал намек на то, что возможно с языковыми интерфейсами; этот новый релиз ощущается совершенно иначе. Он быстрый, умный, веселый, естественный и полезный.
Разговор с компьютером никогда не казался мне естественным, а теперь это так. По мере добавления (по желанию) персонализации, доступа к вашей информации, возможности совершать действия от вашего имени и т. д. я вижу захватывающее будущее, в котором мы сможем использовать компьютеры для гораздо большего, чем когда-либо прежде.
Наконец, огромное спасибо команде, которая проделала столько работы, чтобы это произошло!
Я не понял прикола, просто половину того, что можно было бы показать — не показали. Все демки на сайте — уникальные. Вот например есть суммаризация 45-минутного видео. Это типа «ну это она может, конечно, зачем такое упоминать?»
Почти уверен, что длина контекста сильно выросла — раньше 45 минут точно не влазило.
Пример задачи (взята с Asian Pacific Mathematical Olympiad) и решения. До этого все протестированные модели отвечали неправильно, а решение, выданное Gemini Math-Specialized 1.5 Pro, отличается от авторского (но является корректным). То есть скорее всего модель не запомнила его, потому что видела ранее, а именно решила по-честному.
Очень интересно увидеть объединение этой LLMки с методами поиска решения вроде FunSearch (про который у меня есть целый лонг — там описывается, как LLM «впервые сделала научное открытие», рекомендую к прочтению)
Вообще это было образное выражение, типа SuperAlignment — всё. Оказалось, нет: Bloomberg пишет, что OpenAI фактически распустили команду, и теперь она будет просто интегрирована в общую структуру, которая занимается исследованиями. Эта информация подтверждена представителями OpenAI, это не слух или догадка.
При создании команды, несмотря на то, что её размер был не таким большим, организация выделила им 20% от всех вычислительных мощностей, имевшихся на тот момент. Это достаточно много, точных цифр нет, но из отчётов было видно, что Microsoft предоставляет OpenAI сотнИ тысяч видеокарт.
Но оказалось, что когда дело дошло до работы, то зачастую просьбы о выделении квоты ресурсов не удовлетворялись — об этом уже пишет TechCrunch. Вероятно, это стало одной из причин ноябрьских событий — в тот момент ходили слухи, что Ilya Sutskever не доволен тем, что на идеи его команды нет бюджета мощностей, но никакого подтверждения не было. Об этом же вскользь упоминал Jan Leike во вчерашнем твите о причинах ухода («Последние несколько месяцев моя команда шла против ветра. Иногда у нас были проблемы с вычислительными ресурсами, и проводить важные исследования становилось все труднее и труднее»).
При этом параллельно выяснилось, что при уходе из компании сотрудники подписывают специальную форму, о существовании которой никто не знал. Это соглашение о неразглашении, где люди обязуются не давать негативных комментариев об OpenAI ДО КОНЦА СВОЕЙ ЖИЗНИ, и в том числе они не могут раскрывать факт существования такого документа. Потому текущие сотрудники об этом не знают — на входе им не говорили, а те, кто уже вышел, шепнуть на ушко не могут. При нарушении соглашения компания имеет право отозвать уже завестившиеся стоки (=акции компании, которые сотрудник уже получил, ему не нужно их отрабатывать, нужно просто дождаться момента, когда получится их продать). Это не индустриальная норма — уже нажитое никто обычно не отбирает.
[Информация для абзаца выше взята вот из этой статьи Vox с очень крутым названием: «ChatGPT can talk, but OpenAI employees sure can’t» 🥺]
Поскольку капитализация OpenAI существенно выросла за последние полтора года, а основной частью дохода сотрудников были именно акции (на самом деле там не акции, а PPU — читайте тут), то фактически речь идёт о миллионах, если не десятках миллионов долларов для каждого сотрудника. Например, если работник получил $3.2M акций на 4 года в 2021-м году, и отработал 3 из них, то по идее у него должно быть 3.2*0.75=$2.4M, но это по оценке 2021-го года. Тогда компания стоила $14B, теперь же $86B — то есть почти в 5 раз больше, и эта доля за 3 года оценивается уже в $14.7M. Вот и стоит выбор — начать говорить, потерять это всё и ещё судиться с компанией, или...просто сидеть и молчать 👀
===
Это всё очень грустно. Сначала я думал, что текущая ситуация повторяет события ухода Dario Amodei и ещё 5 сотрудников в 2020-м (с последующим созданием Anthropic). Тогда тоже казалось, что ну вот всё, что-то происходит, сейчас всё развалится, но компания продолжала сиять в 2023-2024. Но похоже, что и проблемы куда серьёзнее, и vibe действительно has changed.
Вчера, вслед за Ilya Sutskever, из компании ушел Jan Leike. Он со-руководил командой SuperAlignment'а. И нет, вопреки расхожему мнению, это не про то, как сделать из LLM woke-модельку, которая не пишет расистские шутки. Направление должно было решить задачу контроля суперинтеллекта, то есть ответить на вопрос: как управлять поведением систем, которые будут умнее их создателей? Как модель с IQ 170 и навыками переубеждения на уровне мастера-манипулятора заставить делать то, что было бы полезным для нас, людей?
«Я присоединился к компании, потому что считал, что OpenAI будет лучшим местом в мире для проведения исследований подобного рода.
Однако я уже довольно продолжительное время не был согласен с руководством OpenAI по поводу основных приоритетов компании — пока не наступил переломный момент [вероятно, речь про ноябрьские события с увольнением Sam Altman или про решение об увольнении Ilya позднее].
Я считаю, что гораздо больше наших ресурсов следует тратить на подготовку к следующим поколениям моделей, тратить на кибербезопасность, мониторинг, готовность мира к их внедрению, устойчивость к атакам, SuperAlignment, конфиденциальность, влияние на общество и смежные темы.
Эти проблемы довольно сложно решить, и я обеспокоен тем, что мы не находимся на пути к достижению решения.
Последние несколько месяцев моя команда шла против ветра. Иногда у нас были проблемы с вычислительными ресурсами, и проводить важные исследования становилось все труднее и труднее.
Создание машин, которые умнее человека, является по своей сути опасным занятием. OpenAI берет на себя огромную ответственность от имени всего человечества.
Но за последние годы культура и процессы безопасности отошли на второй план по сравнению с разработкой продуктов.
Нам уже давно пора серьезно относиться к последствиям AGI. Мы должны уделять внимание подготовке к нему — насколько это возможно. Только тогда мы сможем гарантировать, что AGI принесет пользу всему человечеству.
OpenAI должна стать компанией, ориентированной на безопасность.
Всем сотрудникам OpenAI хочу сказать:
— Научитесь чувствовать [приближение] AGI
— Действуйте с серьезностью, соразмерной тому, что вы разрабатываете
— Я верю, что вы можете внедрить необходимые культурные изменения.
— Я рассчитываю на вас. Весь мир рассчитывает на вас»
— написал Jan в Твиттере.
Всего из 12 авторов первой работы группы SuperAlignment'а из команды уже ушло 4 человека (Ilya разошёлся с компанией, двоих уволили). Вместо набора людей для достижения критической массы команда редеет — и это очень грустно.
Substack Jan'а с блестящими длиннопостами по alignment: https://aligned.substack.com/ (рекомендую буквально все посты оттуда)
все это пропустили, а ведь...
https://youtu.be/DQacCB9tDaw?t=1527
??? Технологии 25-го кадра?
Релиз 4.5 летом чи шо...
Ilya Sutskever, принял решение покинуть OpenAI. Он работал Chief Scientist'ом, и отвечал за направление SuperAlignment. Именно из-за него поссорились Elon Musk и Demis Hassabis, так как первый уговорил Ilya покинуть Google в пользу основания OpenAI
«Траектория развития компании была чудесной, и я уверен, что OpenAI под руководством текущих лидеров создадут безопасный и полезный AGI. Для меня было честью и привилегией работать вместе, и я буду очень скучать по всем. Спасибо за все! Я с нетерпением жду того, что будет дальше — проекта, который очень важен для меня лично, о котором я поделюсь подробностями, когда придёт время» — написал Ilya.
Sam прокомментировал:
«Мне очень грустно; Ilya – один из величайших умов нашего поколения, путеводный свет в нашей области и дорогой друг. Его блестящие способности и дальновидность хорошо известны; его теплота и сострадание менее известны, но не менее важны. Без него OpenAI не были бы тем, чем мы являемся. Хотя у него есть что-то значимое, над чем он собирается работать, я навсегда благодарен за то, что он сделал здесь, и полон решимости завершить миссию, которую мы начали вместе. Я счастлив, что так мне удалось долго работать рядом с таким поистине выдающимся гением и человеком, столь сосредоточенном на достижении лучшего будущего для человечества»
Место Ilya по научной части займет Jakub Pachocki (на фото — слева), работающий в компании с допотопных времён. Не уточняется, займется ли он Alignment'ом.
И на этом не всё — встречайте Veo
Нейросеть, которая может создавать видео с разрешением до 1080p и продолжительностью более 60 секунд. От фотореализма до сюрреализма и анимации.
Вот примеры работы нейросети.
💼 Rozetked | Подписаться
Новое железо для тренировки GenAI моделей — TPU 6 Trillium. Гонка масштабирования моделей продолжается 🔼
Обещают, что они более чем в 4 раза мощнее, чем предыдущее поколение.
Будет доступно клиентам в конце 2024го года! (но основной клиент всё равно будет сам Google — нужно продолжать учить модели, делать это дольше, делать их крупнее, вот это всё)
Новая модель генерации картинок Imagen 3.
Основные фичи:
— генерация текста на картинке
— внимание к деталям в промпте
— фотореализм
Пока не доступно для широкой аудитории и разрабов, но можно опробовать на labs.google, если подать заявку.
Ща будет про агентов и AI-ассистента. А нет, просто в общих словах сказали «ну вот агенты, будем делать, важно, контекст, мультимодальность, разговаривать должна».
Читать полностью…
— Gemini 1.5 Pro (не Ultra!) с контекстным окном в 2M токенов (подняли с 1М) сделали доступным для всех — и для разработчиков в API (чтобы вы и я могли своё приложение сделать), и для пользователей.
— Также модель вкрутили в Google Gmail, она может писать черновик диалога, а также читает вложения и может отвечать по длинным документам и видео в аттаче.
— Ещё анонсировали Gemini 1.5 Flash — быструю версию модели (контекст тоже 1-2М, для расширения нужно оформить заявку) для задач, где важна низкая задержка перед ответом.
С утра читаю отзывы людей (негативные опущены, они тоже есть):
— Вау, такой голос! Как живое!
— Невероятно, всё утро веду диалог, мне теперь живые люди не нужны!
Штука в том, что свежая модель на данный момент для пользователей генерирует лишь текст. Генерацию голоса новой моделью, а также создание картинок завезут позднее, «в ближайшие недели».
Представьте, что будет когда включат эту функциональность, как люди обрадуются 😀
То есть как работало мобильное приложение ChatGPT раньше:
— Одна модель слушает вас, переводит речь в текст. На этом этапе теряются все эмоции, никаких тегов <вздох> или *радостно* там нет — просто текст
— Текст подаётся в GPT-4-Turbo (вторую модель) на вход (как будто бы вы сами написали сообщение своими руками)
— Эта модель генерирует ответ текстом
— Этот текст озвучивается третьей моделью. Она не может петь, шептать, играться интонацией. Если в запросе попросите её это сделать — она не будет следовать инструкции
Насколько я понимаю, на сегодняшний день эта функциональность сохраняется — несмотря на то, что модели с номерами 1 и 3 можно заменить на новую GPT-4o (она может нативно слушать вас и генерировать голос сразу, без вспомогательных средств). OpenAI не выкатывают всё сразу. А вот модель 2 как раз заменили. То есть сами ответы могут показаться умнее, уровень понимания тоже повысился — потому что LLM стала мощнее. И скорость выросла.
Не верите? Попробуйте попросить отвечать медленнее/быстрее, или даже шёпотом.
Sorry to disappoint you 🤷♂️
В комментариях люди переживают:
— а если эта модель лучше и столько умеет, она же дороже?
— а если эта модель будет доступна всем бесплатно, то как тогда OpenAI будут делать деньги на подписках?
Давайте расскажу. Новая модель И умнее, И дешевле, И быстрее. Так и выглядит прогресс 🤷♂️
Вот график снижения цены от GPT-4 к Turbo, и потом к Omni.
(Хотя я честно говоря тоже думал, что будет дороже или хотя бы столько же)
То, что такое высокое качество будет доступно даже бесплатным пользователям ChatGPT — это невероятно просто. Но у них будут низкие лимиты, порядка 15-20 запросов в 3 часа. У платных же подписчиков будет ~80.
UPD:
— по API для разработчиков доступ уже есть, можно прям сейчас играться
— на сайте ChatGPT + в мобильном приложении обновлений пока нет. Насколько я понял, выкатывать будут постепенно, волнами, в ближайшие недели
— бесплатные пользователи ТОЖЕ будут играться с лучшей моделью. Не ясно, какие другие ограничения будут, кроме количества сообщений — им обещали даже отдать веб-поиск (то есть GPT сможет ходить в интернет) и интерпретатор кода. И доступ к GPTs.
Ничего нового, просто свежая модель снова сверху 😨
Видимо, обучение разговору помогло модели прокачать эмоциональный интеллект, и продвинуться в размышлениях
Послушайте тут второе видео с 0:53 (даже если не знаете английский — можете оценить интонацию)
Ну охренеть же?