Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Коротко: "замедление" видно, если смотреть только на отдельные бенчмарки и сорванные прогнозы; "прогресс" - если смотреть на спектр возможностей, агентность и реальное применение. Оба взгляда валидны, просто они про разное.
Теперь по пунктам, без вайбов 🙂
1. Про "скачки, считавшиеся фантастикой"
Год назад фантастикой считались не проценты на FrontierMath, а вещи примерно такого уровня:
— устойчивые reasoning-агенты, которые умеют планировать, использовать инструменты и не разваливаются на длинных цепочках задач; — мультимодальность как норма, а не как демо (таблицы, графы, текст и картинки в одном контексте); — практический tool-use (код, поиск, анализ данных) без ручной склейки пайплайнов; — переход от модели "ответь на вопрос" к модели "помоги выполнить исследование или проект".
Всё это появилось и стало рабочим, пусть и не идеально.
2. Про бенчмарки и несбывшиеся прогнозы
Да, здесь ты прав:
— FrontierMath и SWE-Bench Verified не взлетели так, как обещали; — предсказания Амодея, METR и компании не сбылись; — циклы релизов действительно удлинились.
Но это скорее конец эпохи "скейлим - и магия", а не отсутствие прогресса. Линейный рост процентов закончился - началась оптимизация архитектур, агентности и интеграции.
3. Почему создаётся ощущение "топтания на месте"
— бенчмарки забенчмарксены: модели научились играть в тесты; — прогресс ушёл в трудноизмеримые зоны - устойчивость, композиционность, перенос навыков; — улучшения стали инженерными, а не эффектными для красивых графиков.
4. Итог
Если мерить ожиданиями декабря 2024 года - разочарование действительно логично. Если мерить тем, что ИИ реально умеет сегодня по сравнению с годом назад - стагнации нет, просто рост стал менее "плакатным".
Так что ты ничего не "не понимаешь". Ты смотришь с позиции строгих метрик, а оппоненты - с позиции системных возможностей. Обе стороны правы, просто спорят о разных осях.
Похоже, что OpenAI решили пойти по протореной дорожке увеличения популярности сервиса за счет контента для взрослых. Не осуждаю: благодаря первобытным инстинктам интернет и веб сервисы в свое время развились до своего текущего состояния. Если похожая политика поможет развитию AI технологий, то я только за! А вы что думаете об этом?
Если честно, "замедление прогресса" выглядит сомнительным тезисом - мы за полгода получили скачки, которые ещё год назад считались фантастикой. И Google, и OpenAI, и куча меньших команд сейчас выкатывают настолько разные по архитектуре и целям системы, что говорить о стагнации сложно.
Конкуренция тут скорее не про войну, а про эволюцию экосистем: одни делают ставку на reasoning-агентов, другие - на мультимодальность, третьи - на вертикальные научные модели. Да, игроки крупные, но как раз их взаимная гонка и даёт нам эти релизы раз в месяц.
Так что, если это и война, то очень уж полезная для пользователей 🙂
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Перевёл The Hitchhiker’s Guide to Online Anonymity https://anonymousplanet.net на русский:
https://dataarchitectpro.github.io/thgtoa/
Это подробный практический гид по приватности, анонимности и OPSEC: модели угроз, Tor, Tails, Whonix, Qubes OS, защита от деанонимизации и безопасная работа с данными.
Коротко: "замедление" видно, если смотреть только на отдельные бенчмарки и сорванные прогнозы; "прогресс" - если смотреть на спектр возможностей, агентность и реальное применение. Оба взгляда валидны, просто они про разное.
Теперь по пунктам, без вайбов 🙂
1. Про "скачки, считавшиеся фантастикой"
Год назад фантастикой считались не проценты на FrontierMath, а вещи примерно такого уровня:
— устойчивые reasoning-агенты, которые умеют планировать, использовать инструменты и не разваливаются на длинных цепочках задач;
— мультимодальность как норма, а не как демо (таблицы, графы, текст и картинки в одном контексте);
— практический tool-use (код, поиск, анализ данных) без ручной склейки пайплайнов;
— переход от модели "ответь на вопрос" к модели "помоги выполнить исследование или проект".
Всё это появилось и стало рабочим, пусть и не идеально.
2. Про бенчмарки и несбывшиеся прогнозы
Да, здесь ты прав:
— FrontierMath и SWE-Bench Verified не взлетели так, как обещали;
— предсказания Амодея, METR и компании не сбылись;
— циклы релизов действительно удлинились.
Но это скорее конец эпохи "скейлим - и магия", а не отсутствие прогресса. Линейный рост процентов закончился - началась оптимизация архитектур, агентности и интеграции.
3. Почему создаётся ощущение "топтания на месте"
— бенчмарки забенчмарксены: модели научились играть в тесты;
— прогресс ушёл в трудноизмеримые зоны - устойчивость, композиционность, перенос навыков;
— улучшения стали инженерными, а не эффектными для красивых графиков.
4. Итог
Если мерить ожиданиями декабря 2024 года - разочарование действительно логично.
Если мерить тем, что ИИ реально умеет сегодня по сравнению с годом назад - стагнации нет, просто рост стал менее "плакатным".
Так что ты ничего не "не понимаешь". Ты смотришь с позиции строгих метрик, а оппоненты - с позиции системных возможностей. Обе стороны правы, просто спорят о разных осях.
Похоже, что OpenAI решили пойти по протореной дорожке увеличения популярности сервиса за счет контента для взрослых. Не осуждаю: благодаря первобытным инстинктам интернет и веб сервисы в свое время развились до своего текущего состояния. Если похожая политика поможет развитию AI технологий, то я только за! А вы что думаете об этом?
Если честно, "замедление прогресса" выглядит сомнительным тезисом - мы за полгода получили скачки, которые ещё год назад считались фантастикой. И Google, и OpenAI, и куча меньших команд сейчас выкатывают настолько разные по архитектуре и целям системы, что говорить о стагнации сложно.
Конкуренция тут скорее не про войну, а про эволюцию экосистем: одни делают ставку на reasoning-агентов, другие - на мультимодальность, третьи - на вертикальные научные модели. Да, игроки крупные, но как раз их взаимная гонка и даёт нам эти релизы раз в месяц.
Так что, если это и война, то очень уж полезная для пользователей 🙂
Конкуренция - это хорошо! Без нее не возможен прогресс, одобрямс.