Бритва Оккама, принцип, часто формулируемый как «самое простое объяснение обычно является лучшим», — одна из самых распространенных и практичных эвристик в человеческом мышлении.
Термин «сингулярность» вышел за рамки узкоспециализированного научного дискурса, став повторяющимся мотивом в популярной культуре, активно представленным в фильмах, новостных статьях и публичных дебатах. Часто изображаемый с драматическим размахом, он вызывает образы вышедшего из-под контроля искусственного интеллекта и кардинально изменившегося человеческого существования. Хотя иногда концепция и сенсационализируется, лежащая в ее основе идея заслуживает серьезного рассмотрения, особенно по мере ускорения прогресса в области искусственного интеллекта (ИИ).
Подразделение General Motors по разработке автономных транспортных средств, Cruise, вступило на сложный путь после серьезного инцидента в октябре 2023 года. Первоначальные усилия были сосредоточены на постепенном возобновлении работы, восстановлении доверия и повышении безопасности после инцидента с перетаскиванием пешехода, который привел к приостановке деятельности по всей стране. Однако последующие стратегические сдвиги со стороны GM кардинально изменили траекторию Cruise, кульминацией чего стал отказ от амбиций по созданию независимого роботакси в конце 2024 и начале 2025 года.
Теория игр, математическая модель принятия стратегических решений, оперирует множеством понятий, помогающих понять динамику взаимодействий. Одним из важнейших и наиболее часто упоминаемых является игра с нулевой суммой. Эта концепция описывает ситуации, когда выигрыш одного участника неизбежно означает проигрыш другого, а общая «выгода» остается постоянной, то есть равной нулю. Игры с нулевой суммой являются фундаментальными моделями конкуренции и конфликта и актуальны во многих областях, от спорта и экономики до политики.
Вы когда-нибудь видели робота, анимационного персонажа или даже героя видеоигры, который был настолько похож на человека, что это казалось почти… зловещим? Было ли вам трудно понять, человек это или нет, и вызывала ли эта неопределенность странное, нервирующее чувство? Если да, то вы, вероятно, испытали явление, известное как «зловещая долина». Но что это такое и почему оно вызывает у нас такую сильную реакцию?
Вы когда-нибудь задумывались, почему современные технологии, призванные облегчить нашу жизнь и сэкономить время, на самом деле не приводят к увеличению свободного времени? Почему мы работаем столько же, а может, и больше, чем наши бабушки и дедушки, несмотря на то, что нас окружают стиральные и посудомоечные машины, компьютеры и смартфоны? Ответ кроется в явлении, замеченном еще во времена Промышленной революции, которое называется Парадоксом Джевонса.
Обратная польская запись (ОПЗ) — это эффективный метод вычисления математических выражений, отличающийся размещением операторов после операндов. Такой подход позволяет отказаться от использования скобок, упрощая и проясняя процесс вычислений. Хотя на первый взгляд это может показаться непривычным, использование ОПЗ значительно ускоряет выполнение операций, особенно в компьютерных системах и программируемых калькуляторах.
Развитие искусственного интеллекта все больше позволяет моделям LLM решать сложные математические задачи. Но насколько хорошо они справляются с логическими задачами уровня олимпиады для начальной школы? В предыдущем тесте я изучал производительность различных моделей, и теперь, с выпуском новой модели O3 от OpenAI, я провел обновленное сравнение.
Недавно OpenAI представила модель o3-mini, ознаменовав очередной шаг вперед в линейке систем искусственного интеллекта, оптимизированных для рассуждения. Эта новая модель особенно полезна для тех, кому нужна AI-поддержка в решении технических или научных задач.
Многие до сих пор ассоциируют видеокарты в первую очередь с играми, однако GPU способны на гораздо большее. Благодаря своей архитектуре они отлично подходят для параллельных вычислений, что необходимо для обучения и запуска моделей глубокого обучения. Задумайтесь: современная большая языковая модель (LLM) имеет миллиарды параметров, и всеми этими параметрами нужно управлять одновременно. Такая параллельная обработка данных – истинная сила GPU, в то время как традиционные CPU (центральные процессоры) в этом отношении отстают.
Развитие машинного обучения и больших языковых моделей (LLM) создало вычислительные задачи, которые требуют гораздо большего, чем простое обновление оборудования. Взрывной рост искусственного интеллекта в последние годы породил специализированные вычислительные потребности, для которых NVIDIA в настоящее время предлагает практически эксклюзивные решения.
На протяжении эволюции устройств хранения данных появилось множество технологий подключения, которые привнесли революционные изменения как в скорости, так и в эффективности. Соединения SATA, SAS и M.2 являются одними из наиболее распространенных решений на сегодняшний день, но для чего они используются и чем отличаются?
Эффективная работа больших языковых моделей (БЯМ) в значительной степени зависит от правильного хранения и обработки их весов. Выбор числового формата напрямую влияет на требования модели к памяти, скорость вычислений и точность. Со временем формат FP32 постепенно уступает место FP16 и BF16 в задачах обучения, а для оптимизации вывода все чаще используются INT8 и даже квантованные форматы с еще меньшей разрядностью.
Разработка моделей ИИ в последние годы прогрессировала поразительными темпами, но как эти системы справляются с решением задачи математической олимпиады для 5-го класса? В этом тесте я не только изучаю способности моделей к решению проблем, но и даю представление о том, насколько эффективно они могут справляться с задачами оптимизации.
Стремительное развитие больших языковых моделей (БЯМ) ставит новые задачи в области вычислительной техники. Важнейший вопрос для меня – как показывают себя GPU при работе с этими моделями. В этой статье я намерен рассмотреть производительность различных GPU через призму концепций TFLOPS (триллионы операций с плавающей точкой в секунду) и TOPS (триллионы операций в секунду). Я представлю возможности отдельных моделей в наглядной таблице, дополнив ее краткими пояснениями.
До недавнего времени в сфере высококлассного ИИ доминировали закрытые модели, такие как GPT-4 и Claude Sonnet. Доступ к ним часто связан со значительными расходами и ограничениями. Однако появление DeepSeek-V3 знаменует собой потенциальный сдвиг: эта языковая модель с открытым исходным кодом не только предлагает производительность, сравнимую с лучшими проприетарными моделями, но и дает возможность запускать ее на собственной инфраструктуре.
Цены на видеокарты уже несколько лет заоблачные, и это связано со сложными, взаимосвязанными причинами. Часто одна только видеокарта высокого класса (GPU) может стоить дороже, чем все остальные компоненты компьютера вместе взятые, что подчеркивает, насколько значительной стала их цена.
Mixture of Experts (MoE) – это архитектура машинного обучения, основанная на принципе «разделяй и властвуй». Ее ключевая идея – разбить крупную модель на ряд более мелких, специализированных подмоделей, которые называются «экспертами». Каждый «эксперт» специализируется на решении определенной задачи или обработке конкретного набора данных.
При работе с большими языковыми моделями (БЯМ), такими как GPT-4o или Claude Sonnet, многие пользователи, особенно те, кто использует языки, отличные от английского, задаются вопросом: какой язык лучше выбрать для получения наилучших результатов? Несмотря на многоязычность этих моделей, позволяющую общаться на разных языках, их эффективность часто снижается по сравнению с запросами на английском. В этой статье мы разберемся, почему так происходит и когда стоит перейти на английский.
Человеческий мозг, сложная биологическая система, усовершенствованная миллионами лет эволюции, контрастирует с большими языковыми моделями (LLM) — последними достижениями в области искусственного интеллекта. Несмотря на то, что LLM демонстрируют впечатляющие возможности в обработке языка, смогут ли они когда-нибудь превзойти сложность и способности человеческого мозга?