Дженсен Хуанг считает, что после выхода GPT-6 Astra от OpenAI наступила эра AGI
Дженсен Хуанг объявил о наступлении эры сильного искусственного интеллекта, отметив выдающиеся результаты модели GPT-6 Astra, обученной на мощностях Nvidia.
-
-
Исследование: ИИ-агенты до сих пор не способны предсказывать поведение людей в соцсетях
Масштабное исследование показало, что нейросети способны предсказывать поведение пользователей в соцсетях лишь на базовом уровне, часто полагаясь на стереотипы вместо симуляции личности.
-
ИИ-ответы от Google AI Overviews распространяют теории заговора в поисковой выдаче
Новое исследование показывает, что функция AI Overviews от Google может транслировать конспирологические нарративы, подстраиваясь под предвзятые запросы пользователей.
-
Nature: исследования от ИИ-агентов нельзя считать настоящими исследованиями
Использование автономных ИИ-агентов в науке ставит под угрозу доверие к публикациям и исключает важный этап человеческой интерпретации результатов.
-
Китайская Xenomi LLM объединила квантовые вычисления с генеративным ИИ
Китайские исследователи тестируют Xenomi LLM, интегрирующую квантовые вычисления в процесс принятия решений ИИ-агентами, выходя за рамки обычного обучения моделей.
-
Сэм Альтман считает, что AGI будет достигнут в 2026 году, это связано с проектом OpenAI Astra
Руководство OpenAI считает, что компания на 80% приблизилась к созданию AGI. Ключевую роль в этом играет новая модель Astra и переход к автономным агентам.
-
Исследование показало, что использование ИИ учеными ухудшает качество их работы
Теоретическое исследование объясняет, почему внедрение языковых моделей в науку может привести к росту количества публикаций при одновременном снижении их качества.
-
Stripe объявил, что с 2026 года мы перешли порог сингулярности. Поэтому он откладывает IPO
Компания Stripe объявила 1 января 2026 года началом сингулярности и использовала этот аргумент для отказа от выхода на IPO, сосредоточившись на ИИ-инфраструктуре.
-
ИИ может прогнозировать поведение людей в социальных экспериментах
Масштабное исследование подтвердило способность нейросетей прогнозировать результаты психологических и социальных экспериментов с точностью, сопоставимой с человеческой.
-
Сэм Альтман считает, что LLM стоит масштабировать — их потенциал еще не исчерпан
Сэм Альтман выступил в защиту больших языковых моделей, назвав критику масштабирования ошибочной, и анонсировал выход GPT-5.6.
