📉AI-рынок просел на $800 млрд за неделю
Технологические компании, связанные с ИИ, потеряли около $800 млрд капитализации всего за несколько дней. Nasdaq упал на 3% и это первый серьёзный сигнал, что рынок начинает сомневаться в темпах ИИ-роста.
Что происходит:
— Расходы на ИИ сильно выросли: крупные компании вложили рекордные $112 млрд за июль–сентябрь, причём большую часть - в долг. Если доходы не будут расти так же быстро, этот долг станет давить на бизнес.
— Частные инвесторы почти не покупали на падении, поэтому рынок просел глубже обычного и не было тех, кто обычно подхватывает акции в такие моменты.
— Макроэкономика ухудшилась: настроение потребителей упало до минимума за 3 года, почти полтора месяца не выходили важные госданные, и появились новости о новых увольнениях. Всё это усилило нервозность на рынке.
Почему падение получилось таким резким:
- Хедж-фонды сидели в одних и тех же AI-акциях, и при первой просадке начали продавать одновременно.
- Алгоритмические фонды усилили распродажу, автоматически сокращая позиции на росте волатильности.
Главный удар:
- Nvidia потеряла $350 млрд капитализации всего через неделю после достижения отметки $5 трлн - достаточно лёгкого смещения ожиданий, чтобы такой гигант обвалился.
Дополнительные точки напряжения:
- Политика: обсуждаются ограничения на продажи чипов Blackwell в Китай и это тоже бьёт по прогнозам будущего спроса.
- Конкуренция: слухи, что Moonshot Kimi K2 обучили менее чем за $5 млн, снова подняли страхи «дешёвого AGI». Подобное уже было с DeepSeek, когда Nvidia потеряла $589 млрд за один день.
- Финансирование: дискуссии о господдержке стартапа на $500 млрд и планах ИИ-инфраструктуры на $1.4 трлн заставляют инвесторов задаваться вопросом: *кто оплачивает этот праздник и как быстро он окупится?*
ИИ остаётся драйвером роста, но рынок впервые чувствительно отреагировал на очевидные риски. Когда рынок перегрет, даже небольшие сомнения превращаются в сотни миллиардов убыток.
ft.com/content/8c6e3c18-c5a0-4f60-bac4-fcdab6328bf8
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#finance
Polymathic - междисциплинарный ИИ
Ох, какая классная межуниверситетская инициатива - Polymathic🔥.
Задача, которую они решают, заключается в создании ИИ моделей, которые используют информацию из наборов данных различных модальностей и разных научных областей, которые не имеют общего представления (например, текста). Такие модели могут использоваться в качестве надежных базовых показателей или можно сделать файн-тьюнинг для конкретных приложений. Такой подход может демократизировать ИИ в науке, предоставляя более сильные априорные модели для общих концепций, таких как причинность, измерение, обработка сигналов, и т.п.
В общем история с базовыми и генеративными моделями понемногу адаптируется к научным задачам, за что мы топим тоже 🤘. Реальных проектов пока немного, но есть, например, Multiple Physics Pretraining - подход к разработке больших предобученных физических суррогатных моделей или AstroClip - видимо модель CLIP для астрофизиков.
На данный момент кроме команды ученых есть и крутой консультативный совет, например, с Яном Лекуном (Yann LeCun) из Meta AI.
#AI#ML
#AI
Немного ИИ-теории
❗️В недавнем иске против компании OpenAI Илон Маск утверждал, что GPT-4 является ранним AGI, по сути равным человеческому интеллекту.
Что же такое AGI и когда он появится?
👤Сэм Альтман, CEO Open AI определяет AGI (artificial general intelligence) как интеллект, равный уровню обычного человека, который можно было бы принять в команду как сотрудника. Также популярно определение AGI как «системы, способной выполнить любую когнитивную задачу, доступную человеку».
📎Для справки: существует несколько видов (уровней развития) ИИ, а именно узкий ИИ (narrow, ANI), общий ИИ (genreal, AGI) и супер ИИ (super AI, ASI).
⏲Исследователи никак не могут прийти к консенсусу относительно даты появления AGI. По результатам Expert Survey on Progress in AI, существует 50% шанс того, что AGI появится до 2059 года. Тем не менее, поле ИИ изменяется постоянно и становится сложным оставаться в курсе событий.
⭐️Для этого мы нашли крупнейшее русскоязычное AGI-сообщество agirussia.org — у них есть канал и группа в Telegram.
🌐еще проходят еженедельные онлайн-семинары по тематике AGI на русском языке, записи семинаров за последние несколько лет доступны на YouTube и их сообществе в ВК.
Держим руку на пульсе ИИ⭐
⭐️Автор, Анна, @qcuqueen
Хакатончик от Xeek
Two Birds, One Neural Network - так называется новый хакатон от Xeek в области Generative AI. Звучит как-будто нужно сделать свой Dalle-E2, но на самом деле, задача выглядит немного иначе. По условиям хакатона, участникам нужно сделать нейронную сеть, которая максимизирует разнообразие генерируемых результатов, отвечающих двум условиям. Авторы хакатона проводят параллели с добавлением двух геофизических измерений для ограничения сценариев геологических моделей. Буквально, нужно построить нейронную сеть, которая генерирует разнообразные значения x0, x1, сохраняя при этом их природу в виде нисходящих или восходящих прямых линий, удовлетворяющих заданным функциям y1, y2, как показано на картинке.
Более подробное описание - тут. Призовой фонд $40К (первое место $19.5K).
#hackathon#AI#ML
❤️Интервью Павла Дурова на русском в 4k@durov
🎞 Ссылка на Youtube
Решил поиграться с нашим #AI и перевести видео с липсинком полностью через бот @plasma_gpt_ai_bot На русский в разы сложнее переводить, чем на английский.
Смотрите, что получилось)
👌 Новый #AI технологии на страже HR/HH. Если вы руководите компанией, то внедрение таких ботов в ваши бизнес процессы управления кадрами сильно сэкономит бюджет и повысит x10 качество кандидатов! Можно собрать сегодня даже no-code / no-budget решение самому!
Eсли вам все уже нужен быстрый и качественный подбор сложных IT кадров, или вы сами ищите работу, то рекомендую моего топового рекрутера @mikevolkov
Также я постоянно расширяю наш штат senior solidity / react / python разработчиков. Так что шлите мне @ilia_0x ваше резюме если готовы работать на интересных проектах в международных стартапах!)
#AI моделька, которая оживляет фотографии и эмитирует мимику лица и движение головы в зависимости от контекста речи. Выглядит достаточно правдоподобно.
🤩