🖥 OpenAI выпустили подкаст с Сэмом Альтманом о будущем ИИ

В первом эпизоде Сэм Альтман и Эндрю Мэйн говорят о том, что ждет нас дальше:
от GPT‑5 и AGI до суперкомпьютера Project Stargate и ИИ, помогающего воспитывать детей.

Приятного просмотра

▪ YouTube: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=DB9mjd-65gw
▪ Spotify
https://open.spotify.com/show/0zojMEDizKMh3aTxnGLENP
▪ Apple:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/openai-podcast/id1820330260
▪X: https://x.com/OpenAI/status/1935357512011890815

@ai_machinelearning_big_data


#OpenAI #chatgpt #AI #podcast

✔️ OpenAI выложили в открытый доступ Customer Service Agent Demo

Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.

Что это такое:

• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота

Как работает:

1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно

Как запустить:

# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000

# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev

Далее открываем: http://localhost:3000

Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI

🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo

Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.

@ai_machinelearning_big_data

#chatgpt #openai #aiagents #ai

🖥Бывший инженер OpenAI опубликовал редкий взгляд изнутри: что значит работать в самой обсуждаемой AI-компании мира.

Он провёл 14 месяцев в applied-команде, разрабатывая Codex — кодинг-агента, который за 7 недель прошёл путь от первой строки к публичному запуску. В ночь перед запуском они сидели до 4 утра, а утром уже нажимали на кнопку.

Он работал на Python, жег огромные GPU-бюджеты, спринтил с командой почти без выходных.

Автор уволился,чтобы сделать свой проект, но называет этот год самым интенсивным и полезным в карьере.

🚀 Рост компании
За год OpenAI выросла с 1000 до 3000 человек. Внутренние процессы постоянно перестраиваются, для разрабов Slack стал полноценным «офисом», а почта почти исчезла из работы.

В командах идеи идут снизу вверх — и кто первым закомитит свой код, тот и задаёт стандарт. Главная метрика успеха — не презентации, а работающий код.

Из-за огромного внимания общества и прессы компания крайне аккуратно делится информацией. Многое не анонсируется даже внутри.

🖥 В OpenAI Python везде:
Codex - это огромный монорепозиторий почти целиком сотоязий из Python кода. Все сервисы поднимаются через FastAPI, а данные проходят через Pydantic — это даёт простую валидацию и ускоряет разработку. В проекте есть немного Go и Rust в основном в сетевых компонентах, но это редкие исключения.

🔜 Кодинг на пределе
Codex сделали крошечной командой за 7 недель. Автор вспоминает бессонные ночи, утренние подъёмы и выходные в офисе. Команда была сильной, многие ушли от Цукерберга к Сэме— и это чувствуется по уровню инфраструктуры.

OpenAI —выгладит как странный гибрид: он подобен научному центру в стиле Лос-Аламоса, который случайно сделал самый хайповый продукт десятилетия. . Руководство комании активно отвечает в Slack, 600 000+ pull request'ов за 53 дня после запуска Codex!

OpenAI — это не просто «компания создавашая GPT». Это лаборатория, где безумная скорость сочетается с реальным и крутым продуктом. Они не боятся выкатывать новые фичи, не скрывают свой хаос и делают очень много интересного. Не идеальная система, но там правда делают вещи.

👉Полную статью можно почитать -здесь

@ai_machinelearning_big_data


#openai #ai #ml #llm #chatgpt

📈 OpenAI и Anthropic показывают взрывной рост прибыли в 2025.

— OpenAI удвоили ARR* за полгода: $6B → $12B
— Anthropic выросли в 5 раз за 7 месяцев: $1B → $5B

*ARR (Annual Recurring Revenue) — это годовой повторяющийся доход, один из ключевых финансовых показателей для компаний, особенно в сфере подписок (например, SaaS).

🧻 Интересное распределение выручки:
— OpenAI лидирует в подписках (частные и корпоративные пользователи)
— Anthropic чуть впереди по доходу с API: $3.1B против $2.9B
— Почти половина API-выручки Anthropic поступает всего от двух клиентов: Cursor и GitHub

🧑‍💻 ChatGPT обрабатывает более 3 миллиардов сообщений в день — и рост продолжается ускоряться.
Если год назад прирост пользователей составлял 2,5× в год, то теперь он достиг 4×.

Code Claude же даёт $400M ARR — в 2 раза больше, чем всего несколько недель назад.

Сегодня почти все ассистенты по умолчанию используют Claude 4 Sonnet.

Но если GPT‑5 перехватит лидерство — и те же Cursor или Copilot перейдут к OpenAI — расклад может быстро поменяться.

@ai_machinelearning_big_data


#OpenAI @Anthropic #ml #llm #ai

🔥 GPT-OSS — открытые модели с продвинутым ризонингом от OpenAI

🧠 Представлено два варианта:
— GPT-OSS-120B — 117B параметров, запускается на одной H100 (80GB)
— GPT-OSS-20B — 21B параметров, работает на 16GB GPU

💡 Оба варианта — MoE-модели (Mixture of Experts) с 4-битной квантизацией (MXFP4)

✔️ Особенности:
• Архитектура Token-choice MoE с SwiGLU
• Контекст до 128K токенов с RoPE
• Модель заточена на CoT (chain-of-thought)
• Поддержка instruction-following и tool-use
• Совместима с transformers, vLLM, llama.cpp, ollama
• Используется тот же токенизатор, что и в GPT-4o

Младшая модель может запускаться даже на локальном железе!

🏴‍☠️Лицензирование: Apache 2.0

https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0

🚀 Попробовать можно тут: https://www.gpt-oss.com/

💥 Официальный релиз: http://openai.com/open-models

@ai_machinelearning_big_data


#openai #opensource #chatgpt

📌Почему языковые модели галлюцинируют.

OpenAI опубликовали исследование о причинах галлюцинации LLM.

Галлюцинации - это не мистический сбой в сознании ИИ, а вполне предсказуемый побочный эффект его обучения.

Представьте, что перед моделью стоит задача бинарной классификации - определить, является ли предложенное утверждение корректным или нет. Математическая выкладка в исследовании проста: уровень ошибок генерации как минимум в 2 раза превышает уровень ошибок классификации. Если модель не способна надежно отличить факт от вымысла, она неизбежно будет этот вымысел генерировать.

🟡Все начинается еще на претрейне.

Даже на идеально чистых данных статистические цели обучения подталкивают модель к генерации ошибок. Особенно это касается фактов, которые редко встречаются в обучающей выборке.

В работе вводится понятие singleton rate — доля фактов, которые появились в данных лишь один раз. Теоретический расклад показывает, что уровень галлюцинаций модели будет как минимум равен этой доле.

Проще говоря, если 20% фактов о днях рождения в датасете встретились единожды, модель будет выдумывать дни рождения как минимум в 20% случаев.

🟡Эксперименты это подтверждают.

Модель DeepSeek-V3, на просьбу назвать день рождения одного из авторов статьи, трижды выдала неверные даты: 03-07, 15-06 и 01-01. Ни одна из них не была даже близка к правильной (осенью).

В другом тесте, где нужно было сосчитать количество букв D в слове DEEPSEEK, та же DeepSeek-V3 выдавала 2 или 3, а модели компании Марка Цукерберга и Claude 3.7 Sonnet доходили до 6 и 7.

При этом базовые модели после претрейна часто показывают отличную калибровку. Например, у предобученной GPT-4 ожидаемая ошибка калибровки составляла всего 0.007, что говорит о высокой статистической адекватности ее предсказаний. Кто бы сомневался.

🟡Почему галлюцинации не исчезают после пост-тренинга и RLHF?

Ответ на этот вопрос - в системе оценки. Большинство современных бенчмарков поощряют угадывание. Модели, по сути, постоянно находятся в режиме сдачи экзамена, где за правильный ответ дают 1 балл, а за пустой бланк или ответ я не знаю - 0. В такой системе оптимальная стратегия при неуверенности - только угадать. Любой шанс на правильный ответ лучше, чем гарантированный ноль.

Эту гипотезу подтвердили анализом популярных оценочных наборов.

В GPQA, MMLU-Pro, Omni-MATH, SWE-bench и HLE используется строго бинарная система оценки (правильно/неправильно). Возможности получить частичный балл за честное признание в незнании там просто нет. Из 10 рассмотренных в исследовании популярных бенчмарков только один, WildBench, присуждает частичные баллы за ответы формата я не знаю. Остальные же фактически наказывают модель за отказ галлюцинировать, создавая эпидемию штрафов за неуверенность и поощряя ее выдавать правдоподобную ложь.

🟡Что делать инженерам.

OpenAI предлагает встраивать явные целевые уровни уверенности в рубрики, вводить поведенческую калибровку и оценивать модели по секциям с разными порогами уверенности.

Еще рекомендуют включают мониторинг singleton-rate на корпусе, измерение вероятности важных ответов, комбинирование RAG с верификацией фактов и изменение лидербордов чтобы ответы я не знаю не штрафовались автоматически.

🔜 Читать статью полностью


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Research #OpenAI

🎬 OpenAI снимает полнометражный мультфильм с помощью ИИ

OpenAI поддерживает проект Critterz — первый полнометражный анимационный фильм, созданный преимущественно с применением генеративного ИИ.

📌 Задача проекта — доказать, что кино можно снимать в несколько раз быстрее и дешевле, чем в Голливуде:
- вместо привычных 3 лет производство займёт всего 9 месяцев
- бюджет — менее $30 млн (значительно меньше, чем обычно стоит производство подобных анимационных фильмов)
- премьера намечена на Каннский кинофестиваль в мае 2026 года, после чего планируется мировой прокат

Команда собирается привлечь живых актёров для озвучивания персонажей и нанять художников, которые подготовят эскизы. Эти материалы будут загружаться в инструменты OpenAI — включая GPT-5 и модели генерации изображений.

⚡️ Основная ставка делается на быстрые итерации: эскиз → генерация → правка → повторная генерация. Такой процесс должен заменить долгие и дорогие ручные пайплайны классической анимации.

🟢 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#ai #openai #genai


🟢 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#ai #openai #genai

💰 OpenAI заключила гигантский контракт с Oracle на $300 млрд на облачные вычисления сроком примерно на 5 лет - сообщает Wall Street Journal.

Это один из крупнейших договоров на облачные вычисления в истории.

Расходы на инфраструктуру для ИИ продолжают расти рекордными темпами, несмотря на опасения «перегрева» рынка.

⚡ Масштаб сделки:
- OpenAI потребуется 4,5 гигаватта мощности - это больше, чем две плотины Гувера, или электричество для 4 миллионов домов.
- Oracle уже демонстрирует рост: акции компании подскочили, а Ларри Эллисон (глава Oracle) за сутки заработал $101 млрд и стал самым богатым человеком на планете, обогнав Илона Маска.

Рынок ИИ-вычислений превращается в арену сделок планетарного масштаба — где стоимость инфраструктуры измеряется сотнями миллиардов долларов и требует энергопотребления на уровне целых стран.

🟢 Подробнее: wsj.com/business/openai-oracle-sign-300-billion-computing-deal-among-biggest-in-history-ff27c8fe

@ai_machinelearning_big_data

#AI #Cloud #OpenAI #Oracle #DataCenters

🧠 Илья Суцкевер: ИИ со временем заменит весь человеческий труд

Сооснователь OpenAI Илья Суцкевер заявил, что в ближайшие годы искусственный интеллект сможет выполнять не только отдельные задачи, но буквально всё, что способен человек.

По его словам, ключ к пониманию прост: наш мозг — это биологический компьютер. Если биологический компьютер справляется с обучением и решением задач, то нет причин, по которым цифровой компьютер не сможет достичь того же.

Суцкевер уверен: день, когда ИИ будет способен делать 100% человеческой работы, неизбежно наступит — вопрос лишь в скорости этого процесса.

🟠 Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=zuZ2zaotrJs

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ArtificialIntelligence #IlyaSutskever #OpenAI

✔️ GitHub запустил публичное превью GPT-5-Codex для Copilot

OpenAI представила новую модель GPT-5-Codex, оптимизированную под программирование и агентные задачи.

Она доступна пользователям GitHub Copilot в публичном превью.

Модель можно выбрать прямо в VS Code в режимах Ask, Edit и Agent, но только начиная с версии Copilot v1.104.1. Доступ распространяется на тарифы Pro, Pro+, Business и Enterprise, при этом в бизнес- и корпоративных планах администратор должен включить поддержку GPT-5-Codex в настройках.

https://github.blog/changelog/2025-09-23-openai-gpt-5-codex-is-rolling-out-in-public-preview-for-github-copilot/

@ai_machinelearning_big_data


#openai #chatgpt