Umieram ze śmiechu, mam znajomego w grupie, który codziennie pracuje w NIO i jeszcze zwiększa intensywność treningów. Jakiś czas temu nagle w nocy miał krwawienie z moczem, pojechał na ostry dyżur i od razu trafił na OIOM, poziom kinazy kreatynowej wzrósł do 1,86 miliona... (zdjęcie 1) A dzisiaj odkryłem, że pielęgniarka na dyżurze użyła go jako materiału do TikToka (zdjęcie 2) hahahahahahaha

Artykuł „The Wall Street Journal” na temat wyścigu o talenty w Dolinie Krzemowej dotyczący AI jest zarówno płynny, jak i zwięzły, a jego czytelność jest niezwykle wysoka: - W zeszły piątek setki pracowników startupu AI Windsurf zebrały się w biurze, aby zorganizować imprezę, świętując nadchodzące przejęcie przez OpenAI za 3 miliardy dolarów; zespół marketingowy przygotował nawet film promocyjny; - Następnie wydarzyło się coś niespodziewanego, CEO firmy potajemnie zabrał małą grupę „wybranych” pracowników do Google, a ci otrzymali siedmiocyfrowe wynagrodzenie za transfer, podczas gdy pozostali pracownicy zostali porzuceni w już pustej firmie; po usłyszeniu tej wiadomości wielu pracowników zaczęło płakać; - W poniedziałek rano, w pierwszym dniu pracy, pojawił się nowy zwrot akcji; pozostali pracownicy Windsurf zostali ponownie wezwani do biura, aby otrzymać drugą wiadomość, że jako reszta firmy zostaną przejęci przez dawną konkurencję; - To był tylko zwykły weekend w Dolinie Krzemowej w 2025 roku; - Wojna między najbogatszymi firmami na świecie o talenty toczy się z niespotykaną dotąd efektywnością, transakcjami i zdradami; ci inteligentni, wcześniej niedoceniani badacze, osiągnęli wartość porównywalną z najlepszymi graczami NBA i gwiazdami Hollywood; - Firmą w centrum burzy jest oczywiście Meta; Zuckerberg, aby stworzyć „drużynę marzeń” AI, zaczął szaleńczo rekrutować ludzi, stosując strategię ofert ograniczonych czasowo; zaproszeni badacze muszą podjąć decyzję tego samego dnia, w przeciwnym razie oferta wygasa, co całkowicie unieważnia tradycyjne strategie negocjacyjne firm, z których są rekrutowani; - Jako główny konkurent, który został „okradziony”, Sam Altman z OpenAI nazwał to zachowanie „wojną między misjonarzami a najemnikami”, twierdząc, że badacze, którzy przechodzą do Meta dla pieniędzy, są najemnikami, podczas gdy ci, którzy decydują się pozostać w OpenAI, są oddanymi misjonarzami; - Zuckerberg bardzo przejął się tymi słowami i napisał post, w którym stwierdził, że kluczem do przyciągania talentów przez Meta jest możliwość zapewnienia badaczom ogromnych zasobów obliczeniowych potrzebnych do przełomowych badań; jeśli chodzi o dostępne zasoby obliczeniowe na osobę, żadna firma nie może się równać z Meta; - Jednak wielu ludzi udowodniło, że pieniądze nie są najważniejsze, w tym główny badacz OpenAI, Mark Chen; podczas rozmowy Zuckerberg zaoferował Chenowi 1 miliard dolarów w pakiecie, Chen wahał się przez chwilę, odpowiadając, że jest zadowolony w OpenAI i nie rozważa zmiany; - Co najmniej 10 pracowników OpenAI odmówiło oferty transferu od Zuckerberga w wysokości 300 milionów dolarów na 4 lata — z czego 100 milionów dolarów miało być przelane na konto w pierwszym roku; - Chen powiedział, że to jak patrzenie na włamanie do domu i pomaganie w uspokojeniu pracowników, mówiąc, że kierownictwo nie pozostaje bierne; nowy plan wynagrodzeń wkrótce zostanie wprowadzony; „Jeśli inne firmy wywierają na was presję, na przykład absurdalne oferty, które wygasają, powiedzcie im, żeby nie naciskali; to bardzo ważna decyzja, a presja jest brakiem szacunku dla was”; - Jednak rozmowa z Chenem pośrednio zainspirowała Zuckerberga do możliwości „kupowania” ludzi za pieniądze; później sporządził listę osób, które chciałby zatrudnić, zespół zdobył ich dane kontaktowe i umówił ich na spotkanie w domu Zuckerberga — a nie w biurze; - Zuckerberg ostatecznie wybrał 28-letniego Alexandra Wanga, założyciela firmy zajmującej się etykietowaniem danych Scale, aby prowadzić superlaboratorium AI Meta, za co zapłacił 14 miliardów dolarów jako opłatę transferową; Wang ogłosił wszystkim pracownikom Scale, że odchodzi do Meta, a wśród gromkich braw scena przypominała „zakończenie filmu Disneya”; - Prawie w tym samym czasie OpenAI i Google natychmiast zerwały umowy z Scale, a Scale zaczęło zwalniać pracowników; - Meta również zrekrutowała byłego CEO GitHub i obecnego CEO SSI; obaj wcześniej wspólnie prowadzili firmę venture capital; Zuckerberg bardzo hojnie wykupił 49% udziałów tej firmy, aby pomóc inwestorom, a następnie szybko ją rozwiązano; - Jeśli pamiętacie, SSI to nowa firma założona przez Ilyę Sutskevera, byłego głównego naukowca OpenAI, który został usunięty z gry; Zuckerberg zaprosił Sutskevera na kolację w swoim domu, zaproponował zakup SSI, a po odmowie, zrekrutował CEO SSI; Sutskever był „bardzo zszokowany”, gdy dowiedział się, że jego współpracownik po prostu odszedł; - Wracając do historii Windsurf, transakcja z OpenAI nie powiodła się, ponieważ główny inwestor OpenAI się sprzeciwił, a po tym, jak CEO opuścił firmę, aby dołączyć do Google, tymczasowy CEO otrzymał e-mail od innej firmy zajmującej się programowaniem AI, Cognition (dewelopera Davina), z tytułem składającym się z jednego prostego słowa: „Porozmawiajmy?”; - W ciągu jednego weekendu Windsurf sfinalizował plan przejęcia, a tymczasowy CEO poinformował pracowników, że wszyscy będą mogli skorzystać z transakcji; tym razem długo oczekiwane brawa w końcu rozległy się.

Czy ona na mnie patrzy, czy może jest mną zainteresowana?

Jeśli jakaś ustawa mogłaby osiągnąć taki wykładniczy wzrost (słyszałem, że mówią o podwojeniu PKB), to ekonomia naprawdę by nie istniała. Ta ustawa jest publiczna, więc wszystkie kraje mogą wziąć jej kopię do domu. MAGA narzeka, że Musk ma odmienne zdanie, ale nie wybiera prywatnej komunikacji, tylko musi to publicznie rozdmuchiwać, co jest oznaką niskiej inteligencji emocjonalnej. Wydaje mi się, że naprawdę nie może przekonać siebie, by udawać, że wierzy w te bzdury. Jak można poważnie opowiadać bajki?

A propos, wyniki szaleńczego wydawania pieniędzy przez Meta na rekrutację w kręgach badaczy AI przynoszą subtelną zmianę strukturalną, a mianowicie: Yann LeCun, główny naukowiec AI w Meta, jeden z trzech wielkich Turinga, twórca sieci neuronowych konwolucyjnych, 64-letni ekspert, teraz w rzeczywistości musi raportować do nowego szefa AI w Meta, 28-letniego studenta MIT, Alexandr Wang, który wcześniej zajmował się oznaczaniem danych. W obliczu nadchodzącej fali, doświadczenie, wiek i zasługi zostały całkowicie zignorowane. Wielu ludzi na Twitterze „martwi się” o uczucia Yanna LeCuna, ale on sam wydaje się być spokojny i uważa, że powinien pozostać na stanowisku akademickim, a to, kto jest jego szefem, nie ma aż takiego znaczenia. Są też prognozy, że Yann LeCun zrezygnuje w ciągu roku, a powody są nie tylko emocjonalne, ale także związane z tym, że Yann LeCun od zawsze miał negatywne nastawienie do kierunku rozwoju dużych modeli. Jeśli jest przekonany, że struktura, na którą stawia Meta, jest błędna, to praca stanie się dla niego jeszcze trudniejsza.

Bardzo się cieszę, że mogłem poznać wszystkich, ale ostatnio z powodów osobistych wydarzyło się kilka rzeczy, to powinien być mój ostatni dzień na Twitterze w pierwszej połowie roku, dziękuję wszystkim za towarzystwo przez ten czas.

Po tym, jak wiele mediów wykorzystało duże modele do rozwiązywania zadań z matematyki na egzaminie maturalnym, wyniki oceny prawdziwych zadań maturalnych z tego roku również zostały opublikowane. Tym razem ocenę przeprowadził zespół ByteSeed, a wyraźnie widać, że byli zaskoczeni i zachwyceni wynikami matematycznymi z poprzedniego egzaminu, i z niecierpliwością czekali, aby zobaczyć, jak poradzi sobie w zadaniach z wszystkich przedmiotów. Jak zwykle, w tej edycji wzięło udział pięć dużych modeli, które są w czołówce na rynku: Gemini 2.5Pro, DeepSeek R1, Claude 4, OpenAI o3 oraz Seed1.6-Thinking. Egzamin maturalny jest bardzo typowym scenariuszem testowym, który nie tylko pozwala ocenić zdolności generalizacyjne dużych modeli, ale także ma wysoką użyteczność. Nie trudno sobie wyobrazić podobne scenariusze zastosowania, które mogą przynieść większą wartość w edukacji, badaniach naukowych itp. Tym razem oceniano „wersję Shandong” arkusza maturalnego z wszystkich przedmiotów, z podziałem na przedmioty humanistyczne i ścisłe. Aby zapewnić sprawiedliwość, metoda oceny była całkowicie zgodna z metodą oceniania egzaminów maturalnych, a otwarte pytania były oceniane przez dwóch doświadczonych nauczycieli z doświadczeniem w ocenie egzaminów maturalnych. Ponadto, duże modele nie korzystały z żadnych inżynieryjnych wskazówek, a wszystkie dane wejściowe pochodziły z oryginalnych zadań maturalnych. Mówiąc prosto, nie różniło się to od środowiska, w którym prawdziwy zdający rozwiązywałby arkusz. Zacznijmy od wniosków: ogólne zdolności dużych modeli obecnie pozwalają na uzyskanie dość wysokich wyników, a wśród najlepszych w przedmiotach humanistycznych i ścisłych znalazły się modele Doubao i Gemini, które uzyskały odpowiednio 683 punkty w przedmiotach humanistycznych i 655 punktów w przedmiotach ścisłych — te wyniki mogą nawet zbliżyć się do czołowych uczelni w Chinach — oto kluczowe informacje z wyników oceny: - Nie jest zaskoczeniem, że najlepszym przedmiotem, w którym duże modele osiągnęły najlepsze wyniki, jest język angielski, a wyniki kilku modeli są bardzo zbliżone, co utrudnia ich odróżnienie; - Najniższe wyniki uzyskano w przedmiotach chemii i biologii, co jest związane z samymi pytaniami, ponieważ w tych dwóch przedmiotach jest wiele zadań związanych z analizą obrazów. Ponieważ ten zestaw zadań nie został oficjalnie opublikowany, niektóre obrazy były dość nieczytelne, co bezpośrednio wpłynęło na straty punktowe dużych modeli; - Doubao uzyskał najwyższe wyniki w sześciu przedmiotach: język chiński, angielski, fizyka, geografia, historia i polityka, przy czym w przedmiotach humanistycznych wyraźnie dominował w geografii, historii i polityce. Faktem jest, że w różnych kontekstach językowych wyniki dużych modeli mogą się znacznie różnić; - W przeciwieństwie do Doubao, Gemini wykazał silne wyniki w przedmiotach ścisłych, nawet w przypadku nieczytelnych obrazów, chemia i biologia uzyskały najwyższe wyniki, co czyni różnice w podejściu między tymi modelami interesującym tematem do obserwacji; - W porównaniu do wyników z poprzedniego egzaminu maturalnego z matematyki, tym razem pierwsze miejsce w matematyce zajmuje DeepSeek, chociaż różnice między innymi dużymi modelami są nadal niewielkie; - GPT o3 znów zaskoczył, ponieważ w poprzednim teście był jedynym modelem, który stracił punkty w zadaniach obiektywnych z matematyki, a tym razem jego esej w języku chińskim był całkowicie nietrafiony, co spowodowało, że jego wynik w języku chińskim był jedynym, który nie przekroczył 100 punktów wśród wszystkich głównych przedmiotów; - Po zidentyfikowaniu problemów z analizą obrazów w chemii i biologii, zespół testowy znalazł wyższą rozdzielczość arkusza i ponownie przeprowadził testy w formie połączenia tekstu i obrazu. Okazało się, że Doubao mógł poprawić swoje wyniki w tych dwóch przedmiotach o około 30 punktów, co oznacza, że synchronizacja tekstu i obrazu w pełnym modelu może w większym stopniu uwolnić potencjał modelu, co zasługuje na dalsze badania; - Na chwilę obecną, duże modele wykazują szybki postęp w zakresie rozwiązań wizualnych, ale zużycie TOKENÓW wizualnych jest znacznie wyższe niż w przypadku zwykłych zadań, więc ich głównym problemem do rozwiązania jest obecnie obniżenie kosztów; - Oprócz prawdziwych zadań maturalnych, zespół testowy przeprowadził również ocenę egzaminu JEE Advanced w Indian Institute of Technology, w której wszystkie pytania były w formie obrazów. Wyniki nadal prowadziły Gemini i Doubao, a wyniki obu modeli już mogą zająć miejsce w TOP 10 w Indiach. Oczywiście, przeprowadzanie tak wielu testów nie oznacza, że jest to jedyny standard oceny zdolności dużych modeli. Na przykład na początku tego roku, gdy pojawił się znany w branży AI standard HLE, wyniki większości głównych modeli były poniżej 10%, ale zespół opracowujący HLE również stwierdził, że zgodnie z historycznymi trendami, do końca roku ten wskaźnik może wzrosnąć do 50%. Chcę powiedzieć, że niezależnie od tego, jak bardzo ludzie starają się zmusić AI do rozwiązywania zadań, osiągnięcie sukcesu w zadaniach to tylko kwestia czasu, ale to nie oznacza, że wyniki w zadaniach nie mają znaczenia. Ważne jest, aby nieustannie doskonalić proces uczenia się, co jest niezbędnym krokiem w odkrywaniu, w jakim stopniu AI może być użyteczne dla ludzkości. Już nie mogę się doczekać, co przyniesie przyszłoroczny egzamin maturalny i jaką wizję zaprezentuje AI.

Trzy miesiące temu krótki esej o Byte'ach miał kontynuację...

Firma hedgingowa Coatue opublikowała coroczny raport o rynku inwestycyjnym, który ma łącznie 102 strony w formacie PPT, zawiera dużo informacji, więc podkreślam najważniejsze: Z makroekonomicznego punktu widzenia cykl innowacji technologicznych przyspiesza, nowe możliwości, które kiedyś pojawiały się co 10-20 lat, teraz występują co 3-5 lat, a ich wpływ jest coraz większy z pokolenia na pokolenie; (1/n)

Mały teatr pomarańczowego kota, czyli pracownik pikselowy marzeń, ASMR z Veo 3, gdzie wszystko można kroić, trzy główne modele wideo stworzyły własne szablony do viralowych filmów krótkometrażowych.