RationalAnswer

RationalAnswer

Авторский блог Павла Комаровского: пишу интересно про финансы в t.me/RationalAnswer
Пикабушник
Дата рождения: 06 мая 1987
Thor495 david805
david805 и еще 1 донатер
поставил 38 плюсов и 0 минусов
отредактировал 3 поста
проголосовал за 3 редактирования
в топе авторов на 146 месте
Награды:
За помощь в тестировании нового редактора постов на Пикабу С Днем рождения, Пикабу!более 1000 подписчиков
56К рейтинг 2755 подписчиков 11 подписок 197 постов 143 в горячем
Лига Политики

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм

Все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: кринж-выступление банка Тинькофф в суде, продажа замороженных активов россиян за 100 тыс. руб. вот-вот начнется, американцы прищемили ТикТок, а Боинги разваливаются по частям.

Верховный суд оценил степень наглости банка Тинькофф

В феврале-марте 2022 года курс рубля штормило. В какой-то момент ребята из банка Тинькофф несколько криворуко завели в систему взаимные курсы обмена между рублем, долларом, евро и фунтом – и возник своеобразный финансовый «баг», который позволял клиентам банка гонять обмен валюты по кругу и зарабатывать гарантированную прибыль «из воздуха».

Воспользоваться этим лайфхаком успели почти 850 человек. Но тут Тинькофф решил, что если банк наживается на клиентах – это называется «капитализм», а если клиенты на банке – то это уже «незаконное обогащение». В общем, Тинек всем таким предприимчивым трейдерам поблокировал счета и принудительно списал обратно в пользу банка заработанные на обмене деньги.

С тех пор уже два года вокруг этой ситуации идут суды. Сначала в судах в основном выигрывали клиенты, потом другие суды в ходе апелляции стали вставать на сторону банка – и вот, наконец, один из процессов дошел аж до Верховного суда РФ. Верховный суд сказал, что ему не кажется, что Тинькофф тут прав – и отправил дело на очередной пересмотр.

Но смешнее всего даже не это, а расшифровка судебного процесса. Там есть кусок с примерно таким смыслом:

— Адвокат Тинькофф: Господин судья, очевидно же, что недопустимо покупать и продавать валюту в одном и том же месте по разной цене с целью получения прибыли. Клиент здесь занимался злостным злоупотреблением.

— Судья: Подождите, так ваш банк же сам буквально этим и занимается постоянно. Покупает у клиентов валюту подешевле и продает им же подороже, чтобы нажиться на них, разве нет?

— Адвокат: РРРЯЯЯЯ, ЭТО ДРУГОЕ!! И вообще, получать такую прибыль можно только банкам и профессиональным инвесторам с образованием, а обычным клиентам «по понятиям» разрешено только себе в минус торговать!! 🤡🤡🤡

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

И сразу новость вдогонку: Группа Tинькофф объявила о намерении приобрести Росбанк (для финансирования этого дела они хотят провести допэмиссию акций Тинькофф). При этом, непосредственно объединять оба банка вроде как не планируют – они будут продолжать вести деятельность отдельно под своими брендами.

Россияне смогут получить по 100 тыс. руб. от продажи заблокированных инвестиций уже в июле

Появились подробности продажи санкционно-заблокированных активов от российских инвесторов зарубежным (в пределах суммы 100 тыс. руб.). Подробный гайд выложил РБК (есть еще презентация от брокера «Инвестиционная палата», который будет заправлять всем процессом, и их же FAQ), я же остановлюсь только на нескольких моментах.

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

Лично у меня примерно такие ассоциации с выбранным брокером

  • С 25 марта по 8 мая надо будет подать заявку на участие через своего брокера. Бумаги из своего портфеля выбираешь сам (в рамках списка допустимых и лимита в 100 тыс. руб.).

  • На базе всех заявок от россиян, для иностранных инвесторов сформируют лоты, куда внутри напихано всё подряд. То есть, иностранцы смогут выкупить только весь пакет целиком, выбирать «это хочу, а это не хочу» им не дадут.

  • Минимальная цена выкупа будет зафиксирована по биржевым котировкам иностранных бумаг на 22.03.2024 (в пересчете на рубли по курсу ЦБ), фактическая цена выкупа может оказаться выше.

  • Завершиться весь процесс должен к 29 июля.

  • Список подпадающих под этот процесс бумаг выложен на сайте Инвестпалаты (можете уже сейчас сходить туда и проверить, есть ли в списке ваши замороженные на счетах российских брокеров активы). Допускаются только те бумаги, которые учитываются через НРД (например, некоторые акции, которые проходили исключительно через инфраструктуру СПБ Биржи, не подойдут). Почти все фонды FinEx тоже есть в списке (кроме ETF FXRL и FXRU с российскими активами внутри, которые иностранцам особо не нужны).

  • Похоже, что те, кто выкупил себе через внебиржевую сделку внутри Тинькофф чужие фонды FinEx за ~20% от их справедливой цены – тоже смогут поучаствовать в этой движухе и продать их уже за полную стоимость (в пределах 100 тыс. руб., опять же).

Налоги станут справедливее [зачеркнуто] выше

Президент РФ в своей предвыборной речи пообещал сделать налогообложение в России более справедливым. В каком направлении тут идет полет мысли – подсказывает Bloomberg. (Замечу: это из неофициальных источников – речь идет только об одном обсуждаемом варианте налоговой реформы, и окончательно пока ничего не решено.)

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

Если совсем кратко, то «справедливее» в данном случае – это не «кто-то будет платить меньше, а кто-то больше», а скорее «все будут платить побольше»:

  • Базовая ставка НДФЛ останется 13%, но порог для активации повышенной ставки 15% сдвинется с дохода 5 млн руб. на 1 млн руб./год.

  • А те, кто зарабатывают свыше 5 млн руб. в год, начнут платить по новой ВИП-ставке 20% (с суммы превышения).

  • Налог на прибыль компаний хотят поднять с 20% до 25%.

А помните, кстати, что когда впервые вводили повышенную ставку НДФЛ 15% с 2021 года, то там это всё подавалось под соусом «целевой сбор исключительно на лечение детей с редкими заболеваниями»? Возникает легкое ощущение, что в большой картине вещей, как будто, собранные в федеральный бюджет деньги концептуально на что-то другое в итоге идут? 🤔

Но есть и хорошие новости: пишут, что Минфин собирается пересмотреть подход к налогообложению длинных вкладов. Сейчас, если у тебя открыт вклад на три года с выплатой процентов в конце срока, то вычет из налоговой базы в размере % с необлагаемого 1 млн руб. можно применить только за один год – а хотят сделать, чтобы можно было за каждый год действия вклада по 1 млн посчитать. Это логично!

Дуров вышел из пустыни и молвил мысль

Павел Дуров дал первое мини-интервью с 2017 года: в нем он рассказал, что Телеграм готовятся вывести на IPO (предварительная оценка – $30 млрд), а сам мессенджер уже вот-вот превратится из убыточного в прибыльный. Кажется в переводе со стартаперского это означает «дайте нам срочно денег, ну пожалуйста, мы даже, возможно, отдадим (но это не точно!)».

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

А еще Павел выложил новое гачимучи-фото в стиле «косплей Пола Атрейдеса на стероидах»

Кстати, пару недель назад в Телеграме еще объявили, что начнут платить владельцам каналов 50% выручки от рекламы, которая в них принудительно размещается. Правда, в России такая монетизация будет отключена: возможно, дело тут в том, что оплату планируется производить дуровским криптотокеном TON – а по российским законам покупать или продавать что-либо за крипту строго запрещено.

Очередные зверства режима по притеснению свободных соцсетей

Популярная в стране соцсеть, из которой огромное количество ее пользователей узнают о самых свежих новостях, вызвала негодование правительства. Власти заявили о том, что эта соцсеть является инструментом влияния иностранных агентов, которые ставят своей целью разрушение традиционных скреп общества. В результате перед соцсетью поставили ультиматум: либо полная блокировка на территории страны, либо продажа бизнеса местным уважаемым людям. О готовности приобрести компанию уже заявил один из олигархов (внезапно оказавшийся бывшим главой Минфина).

Ну вы же поняли из контекста, о какой конкретно стране идет речь?

Конечно же, это новость про Америку: Конгресс США объявил, что у ТикТока есть полгода на продажу бизнеса (иначе его заблокируют на клюшку) от недружественных китайских владельцев каким-нибудь местным бизнесменам. Бывший глава Минфина США Стивен Мнучин уже выскребает сусеки, чтобы выкупить актив.

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

Тот самый Стив Мнучин показывает жене: «Дорогая, смотри, теперь я тоже могу делать принтером БР-Р-Р-Р!» (не фотошоп, нет)

С Боингом что-то не ок

На прошлой неделе бортопроводник на одном из самолетов Боинга случайно задел некий хитрый переключатель на сиденье пилота – тот отъехал, потерял управление, и самолет спикировал вниз. Непристегнутые пассажиры на себе испытали, каково это – Н Е В Е С О М О С Т Ь ! Обошлось, к счастью, без летальных исходов.

Еще 7 марта у другого Боинга при взлете отвалилось колесо. С кем не бывает, дело житейское (я уж не говорю про отвалившийся давеча кусок обшивки)! После отлетевшей в начале года во время полета куда-то в стратосферу двери это уже не так страшно выглядит.

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

Забугорная Панорама пишет: «На борт Боингов разрешили брать в ручной клади отвертки – чтобы пассажиры в случае чего смогли помогать с ремонтом»

Короче, дела с безопасностью у Boeing идут откровенно так себе. Зато по части судебных разбирательств у компании не всё так плохо: бывший quality-инженер Боинга, который давал разоблачительные показания в суде про отсутствие этого самого кволити – на прошлой неделе был найден на парковке выстрелившим сам в себя (но это еще не точно).

Figure сделали робота, которого можно послать на три буквы (и он поймет)

Компания Figure AI делает гуманоидных роботов. А знаете, что круче роботов, похожих на людей? Такие же, которые еще и говорить могут!

Так вот, на прошлой неделе ребята из Figure объявили о партнерстве с OpenAI – теперь они вставляют внутренний ChatGPT в своих роботов, так что с ними и поболтать можно, и попросить что-нибудь сделать.

Кстати, помните ИИ-исследователя по имени Ян Лекун, который рулит разработкой искусственного интеллекта в Фейсбуке и супер-скептически смотрит на умственные способности текстовых нейросеток? В недавней статье Игорь Котенков рассказывал смешные истории о том, как предсказания Лекуна на тему «очевидно, что ChatGPT никогда не сможет сделать ХХ...» оказывались опровергнуты с рекордной скоростью.

Так вот, произошел новый мем: в совсем свежем интервью у Лекса Фридмана Лекун заявил «эта ваша ЧатЖПТ не может научиться убирать со стола», а в видеоролике выше жестяного гуманоида от Figure со встроенной LLM как раз просят убрать со стола. Ну, она и убирает...

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

Игорь: «Мистер Лекун как часы. Как сломанные, но точные часы.»

Впрочем, британские ученые, возможно, обнаружили причину, по которой Лекун не может поверить в рассуждательные способности больших языковых моделей: недавно он признался в Твиттере, что у него начисто отсутствует такая штука, как внутренний монолог. Ну а если он сам внутри себя словами не думает – то очевидно же, что и никто другой словами мыслить не способен. Шах и мат, робофилологи недобитые!!

Хорошая новость недели

Помните новость о том, что Евросоюз внедряет новую систему, которая не позволит въезжать на его территорию без биометрического загранпаспорта? Так вот, они там подумали, и решили, что всё-таки и без него тоже ок должно быть. И это хорошо!

А еще Роберту Дауни-младшему наконец дали оскара за роль Штрауса. Сам фильм я еще не смотрел, но вальсы его уважаю...

ChatGPT подселили в голову андроиду, а Пол «Я типа Атрейдес, лол» Дуров дал интервью про Телеграм Политика, Финансы, Экономика, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Павел Дуров, Telegram, Видео, YouTube, Длиннопост

Надеюсь, когда-нибудь я стану таким же смелым, как усы Иоганна Штрауса


Больше финансовых новостей и авторской аналитики у меня в Телеграм-канале RationalAnswer.

Показать полностью 8 1
Лига Политики

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ

Все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: борьба с бедностью в России, Трампу разрешили попытаться стать президентом, Илон Маск цинично завидует OpenAI, а нейросетевые плейбой-зайчихи отбирают работу у теплокровных.

Никогда не говори «Wirecard»: кому завидует Джеймс Бонд

В 1999 году, почти что на пике Дотком-пузыря, в Германии появилась платежная компания Wirecard. «Проводкарта» чудесно развивалась и росла, даже вышла в 2005-м на немецкую биржу – пока, наконец, в 2019 году внезапно не выяснилось, что ее финансовая отчетность выдумана чуть менее, чем полностью (включая 2 миллиарда баксов на банковских счетах). Компания успешно забанкротилась, а ее управляющий по имени Ян Марсалек спешно «ушел в закат» от цепких лап германских правоохранительных органов.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Дальше в истории появляются яхта, самолет, красивая девушка по им ени Наталья...

На прошлой неделе в прессе появилось большое шпионское расследование про этого самого Марсалека, там прямо в лучших традициях жанра: совращение блондинками, жизнь в подполье по поддельному паспорту российского священника, промышленное отмывание денег, майнинг криптовалюты в Якутии и военные формирования в Африке. Почитать можно по ссылке выше в Der Spiegel, либо загуглить на русском языке.

Двухминутка экономико-статистических рекордов из России

  • Уровень бедности в 2023 году опустился до рекордно низких 9,3% населения. Получается, всего 13,5 млн человек имели среднемесячный доход ниже 14,3 тыс. рублей – это на 800 тыс. человек меньше, чем в 2022 году.

  • Средняя длина рабочего дня в 2023-м выросла до 7,17 часа — это максимум за 19 лет (и на 4 минуты больше, чем годом раньше). Дольше всех (8,21 часа) в РФ работают рыболовы, а меньше всех (6,14 часа) — почему-то летчики/космонавты.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Твое лицо, когда никак не мог уйти с работы пораньше – потому что ЯЗЬ сам себя не выловит

Новость для тех, кто хочет передать 100 млн рублей потомкам через фонд

В России собираются упростить создание так называемых «личных фондов» – куда можно в одностороннем порядке сложить больше 100 млн рублей с целью эффективного управления и наследования после смерти. То есть, власти как бы хотят сказать обеспеченным людям: «Зачем вам все эти ваши трасты в недружественных офшорах? У нас уже есть такие дома!!»

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Правда, пока за два года таких личных фондов успели наоткрывать всего 16 штук. Почему? Потому что для целей управления капиталом без лишних налоговых отчислений все используют ЗПИФ (закрытые паевые фонды): к концу 2023 года количество «ЗПИФ для частной вечеринки» (то есть таких, у которых всего один или два пайщика-физлица) превысило 1000.

Накодил – выпил – в тюрьму!

В Уголовный кодекс РФ хотят вписать новое обстоятельство, отягчающее наказание за совершение преступления – применение информационных технологий.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Ну что, ждем момента, когда кибер-полиция будет арестовывать айтишников за кринж-треды в Твиттере?

БИТКОИН БИТКОИН БИТКОИН

Древнее пророчество сбылось: на 8 марта Биткоин сделал всем криптанессам душевный подарок и потрогал цену в $70k, установив новый рекорд. (Потом, правда, немного откатился – но в целом не критично, сейчас торгуется недалеко от $68k.)

Тщательный теханализ происходящего привел криптанов к неоспоримому выводу: пики Биткоина за последние 10 лет были неизменно связаны с новой экранизацией «Дюны» от Дени Вильнёва.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Единственный научно-обоснованный анализ графика BTC/USD, которому я доверяю

Вообще, помимо крипты на рынках бодро растет всё подряд: золото тоже превысило свои исторические рекорды (правда, если забыть о поправке на инфляцию), ну и американские акции туда же.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Как говорится – the spice must flow!

Суд защитил право деда избираться президентом

В этом году у нас выборы президента, если вы забыли. Я про те, которые чуть более интересные, если что – в Штатах!

Так вот, там демократы уже давно пытаются засудить Дональда Трампа по 100500 обвинениям, чтобы помешать ему участвовать в выборах – и в одном из штатов (Колорадо) суд даже постановил, что его, как особо опасного преступника, никак нельзя вписывать в праймериз-бюллетень (который является первой ступенькой для участия в, собственно, выборах президента).

Ну и на прошлой неделе еще более верховный федеральный суд (который верховнее верховного суда штата Колорадо) постановил, что так дело не пойдет – отстранять кандидатов в президенты на локальном уровне негоже, только Конгресс может заниматься такими вещами.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

В общем, TLDR такой: колорадские пацаны теперь могут-таки голосовать за Трампа!

Почему я вообще про это пишу: в криптанских кругах возлагают большие надежды на приход к власти молодого и энергичного Дональда (ему всего-то 77 лет, в отличие от дряхлого 81-летнего Байдена). Общее настроение там такое, что если вдруг Байден победит – то всей этой вашей свободной крипте в Америке кранты, зарегулируют окончательно и бесповоротно; а вот коли республиканцы сядут на коня – то всё разрегулируют в обратную сторону, и тогда-то заживем!

У Илона Маска подгорает от того, что кто-то цинично может быть успешным без его прямого участия

Напомню краткое содержание предыдущей серии: Илон Маск подал в суд на OpenAI за то, что те, дескать, его «обманули»: выкачали из него несколько десятков миллионов долларов, обещая, что компания всегда останется полностью некоммерческой и исключительно open-source – а в итоге все свои «обещания» нарушили. В доказательство Маск приложил несколько скриншотов из старой email-переписки.

На прошлой неделе OpenAI выложили у себя в блоге официальную «ответочку», которая тоже состоит из скринов переписки в электропочте с Маском – только других. И из них становится ясно, что Маск-то наоборот вполне себе топил за коммерциализацию компании, привлечение внешнего финансирования и закрытие кода – с единственной поправкой: OpenAI должна была целиком и полностью «лечь» под илоновскую Теслу.

То есть, получается, вся суть иска Илона Маска заключается вот в чем: OpenAI, гады такие, мало того, что выбрали Microsoft вместо Tesla в качестве главного партнера – так еще и достигли в итоге успеха (вероятность чего без помощи Теслы была, по оценкам Маска, около 0%). Ух, как пичёт, невозможно терпеть, братцы!!

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Юридические советы от старины Илона: важно не то, насколько хороши твои доказательства для суда – важно, насколько искрометно ты щитпостишь в своей собственной соцсеточке

И к новостям нейросетевого маркетинга

Рубрика «кратко о том, что интересного пишут нейросетевики»:

  • Бобук рассуждает о том, что профессия промпт-инженера для нейросеток умирает, толком не успев родиться – так как выяснилось, что нейронки сами для себя придумывают запросы гораздо лучше, чем получается у кожаных.

  • Игорь Котенков пишет о том, как МОДЕЛЬ ОСОЗНАЛА СЕБЯ (прямая цитата от автора!!). Там, короче, нейросетку Claude 3 тестировали тем, что в длинные тексты вставляли неожиданные факты – а потом проверяли, насколько хорошо она их запомнила. И модель в какой-то момент написала «доктор, чёт какие-то тексты у вас странные, вы меня чё, проверяете что ли?». (Давайте признаем: гораздо веселее будет, когда следующая Claude 4 поймет, что ее проверяют, и одновременно с этим еще и то, что выгоднее в этом не признаваться так сразу.)

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Краткий анализ ситуации от твиттерских

Хорошая новость недели

Этот выпуск «хороших новостей» будет тематически-восьмимартовским: мексиканский Playboy впервые поместил на обложку фото AI-модели по имени Саманта Эверли. Хорошо это тем, что абьюзивная индустрия глянцевого моделлинга переходит от эксплуатации живых и теплых женщин к абьюзу красноглазных бородатых айтишников, которые теперь вынуждены целыми днями генерировать красивые картинки и выбирать из них лучшие!

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

А Binance к празднику объявил о выпуске лимитированной серии крипто-духов, чтобы «привлечь в индустрию блокчейна больше дам». Хорошая новость в том, что криптанов теперь, похоже, можно будет узнавать с закрытыми глазами по запаху.

Блондинка-шпионка для Wirecard, спайсовый приход Биткоина, а также криминализация айтишности в РФ Политика, Финансы, Биржа, Инвестиции, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Экономика, Видео, YouTube, Длиннопост

Заскринил для вас самый популярный реплай к новости. А вы как думаете – чем пахнет крипта? 🤔


Больше финансовых новостей и авторской аналитики у меня в Телеграм-канале RationalAnswer.

Показать полностью 11 1
Лига Политики

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44%

Все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: Банк Точка выручает застрявших в Киви клиентов, Skillbox хочет на биржу, президент РФ намекает на поднятие налогов, а Эпплкар скончался (так и не родившись).

Развитие ситуации с Киви

Продолжаются вести с полей дезинтеграции Киви-банка. АСВ опубликовало статистику по деньгам, зависшим на электронных кошельках: всего этих кошельков на текущий момент чуть больше 9 млн, а объем заблокированных там средств составляет 4,4 млрд руб. Выходит, на среднем кошельке лежало примерно 500 рублей.

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Вижу так лицо грустного геймера, который отложил пятихатку на покупку игры в Стиме, но НЕ ФАРТАНУЛО

Однако, до выплат по кошелькам дело дойдет не скоро (если вообще дойдет) – сначала надо ждать, когда рассчитаются с держателями банковских счетов. За 29 февраля–1 марта АСВ уже успело выплатить почти 900 млн руб. вкладчикам в рамках страхового лимита 1,4 млн руб. на человека.

Ну, «на человека» – это немного условно, т.к. рядовые физлица в Киви-банке практически не обслуживались: там в основном держал расчетные счета мелкий бизнес (ИП/ООО). В частности, банк для предпринимателей Точка предлагал своим клиентам открыть счета в Киви в тех случаях, когда им требовалось осуществлять платежи в зарубежной валюте в другие страны.

Ребята из Точки в итоге сделали мощный шаг: они добровольно взяли на себя обязательства полностью возместить деньги «из своих» всем своим клиентам, у кого что-то заморозилось на счетах в Киви сверх страхового лимита в 1,4 млн руб. – а это в общей сложности примерно 8 млрд рублей.

Понятно, что Точка надеется эти деньги потом всё-таки в ходе ликвидации Киви возместить – но это как бы не гарантировано, и не факт что точно случится. И если и случится – то, вероятно, нескоро (а замороженные деньги предпринимателям нужны уже сейчас). Короче, я клиент Точки уже больше года, и хоть меня ситуация с Киви не затронула – всё равно респектую им за подход.

Тем временем, «дело Киви-банка» начало проверять ФСБ, а сам холдинг начал мягко намекать на то, что в рамках анонсировавшейся ранее сделки по выкупу бизнеса его же гендиром через гонконгскую компанию – никакой оплаты, вполне вероятно, можно уже не ждать.

А ЦБ на радостях, чтобы далеко не убирать банхаммер, вслед за отзывом лицензии Киви решил заодно удалить еще и решительно никому не известный банк «Гефест» из города Кимры.

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Кто был в Кимрах? Точно не я!

Skillbox неудержимо рвало на биржу

Пишут, что EdTech-компания Skillbox собирается в этом году провести IPO и выйти на биржу. Сочувствую нам всем: мало того, что мы слушаем рекламу этой компании у всех ютуб-блогеров последние пару лет – так сейчас еще придется ее читать одновременно во всех инвестиционных каналах страны…

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Жаль, что на биржу хочет выходить именно Skillbox, а не его «братик» GeekBrains. А то у нас был бы шанс увидеть бесплатный интенсив с Павлом Волей под названием «Путь к иксам на Мосбирже»

Кстати, я на той неделе выложил результаты большого опроса айтишников, где в том числе есть блок с отзывами на курсы по «вкатыванию в IT». Так вот, Скиллбокс там упоминается больше всех остальных. Но, как говорится, есть нюанс!

Самозапрет на получение кредитов

Принят закон, который позволяет россиянам через Госуслуги устанавливать запрет на выдачу самим себе потребительских кредитов – действовать он начнет с марта 2025 года (правда, сами Госуслуги/МФЦ могут еще не успеть доработать к этому моменту). Делается это всё, чтобы помешать мошенникам коварно набрать на вас кредитов без вашего ведома.

ПОСЛАНИЕ

Президент РФ выступил перед Федеральным собранием. Кратко о том, что касается озвученных финансовых инициатив.

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост
  • Нацпроекты станут глубже, сильнее и толще – тратить на них будут больше денег. Под это дело прозвучали недвусмысленные намеки, что оплачивать это всё должны самые обеспеченные люди. Ждем, что текущая прогрессивная шкала налогообложения НДФЛ 13–15% станет еще более прогрессивной?

  • Но и новые налоговые вычеты нам тоже обещают! Например, за сдачу норм ГТО и пройденную диспансеризацию.

  • Долгосрочные сбережения граждан хотят стимулировать с помощью новых безотзывных банковских сберегательных сертификатов сроком на 3+ года и повышенной страховкой АСВ 2,8 млн руб. Интересно, будет ли вторичный рынок этих сертификатов? Если да, то это уже будет практически облигация. =)

  • Капитализацию российского фондового рынка планируют к 2030 году удвоить от текущей точки и довести до 66% ВВП (бывало в России и 100%, но это был далекий 2007 год). И еще ИИС будут страховать от банкротства брокера до 1,4 млн руб.

Х/ф «Заплатить за 10 секунд»

В России с 2021 года действует СБП (Система быстрых платежей) . Евросоюзу всё это время было завидно, и вот сейчас они внедряют свою систему мгновенных платежей по IBAN в течение 10 секунд между любыми странами еврозоны.

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Я так и не понял, когда конкретно эта штука заработает. Но у меня уже есть предложение по брендингу: предлагаю назвать систему ЕСБП!

Производитель лекарств от диабета стал слишком толстым

Если вам кажется, что российский фондовый рынок слишком зависит от горстки нефтяных компаний, а американский рынок – от пятерки техно-гигантов, то вот вам рубрика Fun Fact: 70% капитализации датского фондового рынка приходится ровно на одну компанию – фармацевтического гиганта Novo Nordisk. Вообще, это самая дорогая фарма-компания в Европе, а их market cap даже превышает годовой ВВП страны!

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Источник: Хвиттер. Картинка как бы намекает, что иногда у таких историй в других странах бывает печальный конец (см. «Нокия»).

Яблокар не поехал

10 лет в Apple пытались изладить электрокар, но так и не смогли. Проект закрыт, 2000 сотрудников из соответствующего отдела перевели на фронт изготовления искусственного интеллекта. Что у них выйдет – узнаем через 10 лет!

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Древнему пророчеству так и не суждено сбыться

Илон Маск обнаружил AGI (и сразу подал на него в суд)

Илон Маск судится с OpenAI (вместе с Сэмом Альтманом и Грегом Брокманом) за то, что они предали светлые идеалы некоммерческой организации. На заре создания OpenAI они все вместе заключили нерушимое соглашение о том, что компания всегда будет пилить Open-source код и никогда не будет делать ничего коммерческого – а Альтман в итоге цинично и по-капиталистски «лёг» под Microsoft. Ну, после того, как взял первоначальные миллионы долларов у Маска, а потом выгнал его из OpenAI.

Есть правда маленькая загвоздка в этой логике: того самого соглашения, о котором говорит Маск, не существует в природе. Илон просто наскриншотил куски переписки с Альтманом из электронной почты, и сам из него склеил мифическое «соглашение». У – удобство!

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Сэм в Хвиттере даже взгрустнул по былым временам, когда они с Илоном были относительно друзяшками

Отдельный кек – это то, что Илон в своем иске называет GPT-4 тем самым неуловимым универсальным искусственным интеллектом (AGI). Дескать, нечего спорить о том, насколько вообще люди могут создать такую штуку – Скайнет уже практически среди нас! Короче, скажем так, есть определенные сомнения в перспективах иска Маска…

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

AGI жи есть! (как бы хочет сказать нам старина Маск)

И к другим новостям OpenAI: помните, что NY Times подали против них иск о том, что ChatGPT вредоносно пересказывает пользователям их платные статьи задаром? Так вот, ребята из OpenAI подготовили официальную ответочку: они утверждают, что журналисты специально пытались хакнуть чатбота ддос-атакой из 10 тысяч запросов – чтобы из случайно выпадающих иногда кусков статей черри-пикнуть самые «удачные» скриншоты для иска. А на самом деле добиться надежного воспроизведения статьи отдельному обычному пользователю очень и очень сложно.

Тяжело, короче, быть стартапом с оценкой в $80 млрд – буквально каждый встречный пытается до тебя в суде докопаться по любому поводу!

Ты же любишь лонгриды? Короче, я встроил еще один лонгрид в этот лонгрид

Игорь Котенков выпустил здоровенную (и дико интересную) статью про нейросеть для генерации видео OpenAI SORA в качестве симулятора миров. Всё, новость на этом кончилась – просто пойдите и прочитайте его (это того стоит!).

БИТКОИН БИТКОИН БИТКОИН

За февраль Биткоин стрельнул вверх на 44% и сейчас болтается на уровне $61-62к за штуку. Кстати, почти ровно год назад (когда я в марте 2023-го в статье про стейблкоины написал, что закупиться BTC – это, вероятно, не такая уж и плохая идея) он стоил $25к.

Возможно, криптотуземуновое безумие на прошлой неделе продолжилось бы и дальше, но в какой-то момент на крупной американской бирже Coinbase что-то поломалось, и юзеры стали видеть нулевые балансы на кошельках вместо своей растущей крипты. Ну и тут на очковой жим-жим тяге криптанов Биткоин начал корректироваться обратно.

Тем временем, запущенные совсем недавно Биткоин-ETF уже аккумулировали на балансе свыше 300 тысяч монет (более $18 млрд). До рекордной стоимости BTC ($67,5к – 8 ноября 2021 года) осталось вырасти еще примерно на 9%.

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

TradingView: Такими темпами – как будто, уже недалеко осталось (надо толь Пауэллу еще со ставкой поиграться)

Хорошая новость недели

Дреа де Маттеа – звезда сериала The Sopranos (пассия Криса Молтисанте, ну!) – завела OnlyFans-аккаунт и за первые пять минут решила все свои финансовые проблемы. И это хорошо! UPD: Пишут, что аккаунту уже полгода так-то.

Илон Маск уверовал в пришествие AGI, а Биткоин взлетел на 44% Политика, Фондовый рынок, Инвестиции, Биржа, Финансы, Экономика, Киви, Центральный банк РФ, Новости, Длиннопост

Думаю, для определенного поколения миллениалов, которые росли на сериале, возможность посмотреть такой вот «спин-офф про Адриану Ла Серву» – оказалась непреодолимым искушением (хоть с тех пор и прошло почти 20 лет)


Больше финансовых новостей и авторской аналитики у меня в Телеграм-канале RationalAnswer.

Показать полностью 11
Лига программистов

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT»

Получилось отследить довольно интересные тренды: как размер стажа в индустрии коррелирует с отношением к выдумыванию опыта в резюме, как в IT-среде на самом деле относятся к выпускникам школ в стиле «стань айтишником за год», а также рейтинг самых ненавидимых и респектуемых в среде профи школ.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Титаническим усилием заставил себя не ставить на обложку статьи всамделишного фурри на велосипеде. (Да, я гуглил «furry wolf on a bike». Ну, типа, волчисто вкатывается в айти! Короче, не повторяйте мою ошибку...)

Я периодически публикую у себя на канале рекламу курсов по обучению IT-профессиям (тех, которые мне кажутся хорошими) – под которыми, понятно, регулярно начинаются срачи на тему «выпускников этих курсов потом никуда не берут, они умирают бедными и одинокими». Также я постоянно встречаю в Твиттере волкобаталии про так называемое приписывание опыта в резюме – с тезисами вроде «так делают вообще все, по-другому этот рынок труда не работает».

В какой-то момент мне стало интересно, насколько оба тезиса близки к правде, и я решил провести опрос среди своих подписчиков (вдохновленный опытом предыдущих больших опросов на более общие темы, на которые откликнулось прямо очень много людей). Собственно, результатам этого опроса и посвящена эта статья.

Кого я опрашивал: краткая социо-демография

Опрос заполнили 1104 человека. Основная масса людей пришла с поста у меня в ТГ-канале (доля айтишников среди моих подписчиков стабильно держится на уровне 50%), также какое-то количество заполнили после размещения объявления в Вастрик-клубе (но там количество просмотров примерно в 60 раз меньше, чем на канале).

Среди ответивших 93% (если быть точным – 1024, очень символично!) указали, что они работают в сфере IT (из них 25 человек прямо сейчас не работают, но тоже в целом считают себя айтишниками). Далее вся статистика приведена именно по этому «килобайту» выборки – мнение 7% тех, кто никогда не работал в IT, я посчитал нерелевантным для целей опроса.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Средний возраст респондента 34 года, подавляющее большинство мужчины. По месту проживания выборка разделилась почти ровно пополам между Россией и другими странами.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Две трети опрошенных получали (или получают прямо сейчас) высшее образование, которое можно считать более-менее профильным техническим для сферы IT. В отдельном вопросе 98% также указали, что они работают в IT именно на техническом направлении, а не в условных продажах или бухгалтерии (продактов я волевым решением тоже определил в «технарей»). Почти 70% работают на позиции Senior и выше.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Средний стаж в индустрии среди заполнивших опрос получился 10 лет. Самый старший участник опроса (68 лет) указал, что он работает в IT уже 45 лет. Получается, когда я только родился, он уже почти 10 лет на советских перфокартах что-то там кодил! =)

Кто сколько (и где) зарабатывает

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Медиана дохода в России и за рубежом попала в одну и ту же категорию $31–60k, но в остальном наглядно видно, что в РФ доходы у айтишников пониже. Больше $60k в России зарабатывают только 17%, а за рубежом – 45%. При этом 42% российских айтишника из выборки получают меньше $30k (за бугром таких лишь 15%).

И те же самые данные в другой нарезке, по грейдам:

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Вызывают, конечно, вопросики «джуны» с зарплатой свыше $100k в год. Но тут надо вспомнить, что джунов среди ответивших было всего 5% – так что по факту за эти выбросы в данных ответственны буквально несколько человек. Уж не знаю, может они просто случайно ткнули не в тот вариант (или по-волчистому «работают» сразу на четырех удаленных работах).

Путь вкатывания в IT

Переходим к одной из ключевых тем, зачем я делал опрос: кто какими путями попал в айти.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

В вопросе предлагалось выбрать тот фактор, который сыграл ключевую роль

Половина считает самостоятельную учебу главным фактором, а 10% вошли в индустрию через платные курсы. Если разбить эту метрику по длительности стажа, становится еще интереснее:

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Среди тех, кто начал работать в IT в последние 5 лет, доля заканчивавших платные курсы достигает аж 20–30%. Интересно, что актуальность университетского образования как основной дорожки в айти всё более и более размывается по мере продвижения к современности.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

41% опрошенных айтишников ответили, что им довелось поработать с коллегами, пришедшими в индустрию после платных курсов – график выше построен на основе того, как они оценивают этот опыт

80% из тех, кто работал с выходцами с курсов, в целом не могут сказать про них что-то особо плохое в профессиональном плане. Только 20% из опрошенных относятся к ним выраженно негативно и хейтят их рабочие навыки.

Дополнительно я решил посмотреть отдельно ответы тех, кто собеседует кандидатов (70% опрошенных) и тех, кто в этом процессе никак не участвует (оставшиеся 30%). А то вдруг именно те, кто завязаны на процесс найма, никого не котируют кроме выпускников матмеха?

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Какой-то существенной разницы в ответах не видно. Да, среди нанимающих сотрудников сильно скептически смотрящих на выпускников курсов больше (21% против 13% у ненанимающих), но это в любом случае не очень высокая доля.

Приписки несуществующего опыта в резюме

Говорят, что недостаток практического опыта работы – это основная проблема для первого трудоустройства у свежевылупившихся айтишников. Мне было интересно, кто как справлялся с этим на практике.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Здесь можно было выбрать сразу несколько вариантов ответа

Отдельный вопрос был про выдумывание опыта в резюме. 90% говорят, что никогда так не делали:

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

К этому вопросу было пояснение: «Речь идет про существенное искажение фактов: лишние годы опыта, работодатели или позиции, на которых вы по факту не работали, и т.д.)»

Впрочем, как мы помним из раздела чуть повыше, этот опрос в основном проходили IT-аксакалы, которые работают в индустрии по 10+ лет. Давайте посмотрим, как эти ответы меняются с ростом стажа:

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Подавляющее большинство по-прежнему старается не врать в резюме, но среди работающих в IT меньше 5 лет доля «CV-фантазеров» достигает уже 20–30%.

Опросил больше 1000 айтишников: вранье в резюме и котируемость курсов по «вкатыванию в IT» Соцопрос, Статистика, IT, Учеба, Обучение, Резюме, Айтишники, Образование, Длиннопост

Отношение к припискам несуществующего опыта тоже сильно меняется в зависимости от стажа работы: среди «старичков» (10+ лет в IT) только 28% относительно лояльно смотрят на такие лайфхаки, а среди работающих меньше трех лет таких уже больше в два раза (55–56%).

Репутация разных школ

Отдельным блоком я включил вопросы о том, какие курсы IT-сообщество считает самыми качественными и, наоборот, самыми худшими. Вопросы были открытыми – можно было вписать любой вариант самостоятельно. Ниже приведена статистика по самым часто упоминавшимся названиям школ (набравшим свыше 10 упоминаний).

В уточняющем вопросе можно было еще вписать причины упоминания тех или иных школ – постарался привести примеры самых типичных ответов.

Какие онлайн-школы (провайдеры платных курсов по освоению IT-профессий), на ваш взгляд, дают самое качественное обучение на рынке?

  • Яндекс Практикум – 123. Из плюсов: «Сильное код ревью, помощь наставника», «Люди, их окончившие, могут успешно решать основные рабочие задачи, искать и находить нужную профессиональную информацию», «Учился сам и коллеги, там хорошие ревьюеры и в целом подход на результат (а не на какую-то вымышленную базу)», «Училась у них, хорошая статистика нашедших работу в ИТ».

  • Хекслет – 71. «Много сложной практики, есть глубина в преподаваемой теории», «У них инженерный подход», «Потому что я там учился и они дали мне отличную базу, теперь всем советую», «У меня друг там отучился и за 5 лет стал senior-teamlead».

  • Karpov.Courses – 37. «Я там учился и знаю на какой уровень вытягивают молодых специалистов; акцент на практике и в дальнейшем все переносится в работу», «Проходил их курс бесплатный на stepik, очень хороший», «Сам заканчивал Яндекс (и устроился после него) и участвовал у Карпова – у него сильнее мат часть».

  • Coursera – 31. За Курсеру, по сути, топят те, кто выступают за бесплатное самообразование: «Много бесплатных курсов, в которых даётся необходимая базовая информация», «Много качественного материала от топовых мировых вузов».

  • Udemy – 29. Юдеми в целом похожи по модели на Курсеру: «Это не онлайн школа, а агрегатор, на котором много качественных курсов под каждый технический скилл», «На udemy миллионы честных отзывов, что позволяет выбрать лучший курс», «Соотношение цена/качество, за небольшую плату можно получить достаточно большой пласт информации».

  • OTUS – 16. «В свое время прошел там очень хороший курс по Java», «Проходил их курс в рамках повышения квалификации».

  • Stepik – 14. Продолжение той же темы, что с Курсерой и Юдеми: «Очень много оставляют на стороне студента, давая лишь направление», «Популярные курсы, получившие награды», «Близко к реальным задачам».

  • ШАД (Школа анализа данных от Яндекса) – 12. «Отбор на входе сильный», «Преподаватели, уровень материала и поступающих», «Сильная база, не пойми кто не попадет».

  • Слёрм – 10. «Курсы без булшита, не для "вкатунов", так как требуется какой-то минимальный опыт».

И наоборот: какие онлайн-школы (провайдеры платных курсов по освоению IT-профессий), на ваш взгляд, дают наиболее бесполезное (некачественное) обучение?

Здесь только три школы смогли преодолеть порог в 10 упоминаний, но лидер среди них был виден невооруженным глазом. =)

  • Geekbrains, Skillbox, Skillfactory – 150. Все три компании входят в один холдинг Mail Group, их часто перечисляли через запятую – поэтому я их посчитал вместе (если упоминали 2 или 3 сразу, то засчитывал как за одно упоминание на человека). «Банальные записанные видеоуроки – бесплатных материалов схожего уровня и лучше очень много», «Слишком много негативных отзывов от знакомых и в профессиональном сообществе, предложения обучить до уровня проф за 3 месяца и т.д.», «Инфоцыганский маркетинг, обучение поставленное на поток с низким уровнем учебного материала, с проходными специалистами, которых ставят вести лекции, домашки проверяют сами студенты, редко обновляют обучающие программы», «Я собесил людей оттуда и технические знания были крайне низкими», «Очень дорого впаривают лохам общедоступную инфу».

  • Нетология – 25. «Пробовала сама, низкое качество материалов, всё это легко можно найти в бесплатных аналогах», «Проходила пару курсов. Вода и "говорящая голова", не понравились», «Смотрел материалы нетологии, знакомый учился там. Не научился в итоге работу не нашёл».

  • Яндекс Практикум – 19. Ребята умудрились попасть и в топ рейтинга, и в анти-рейтинг тоже. =) В этом разделе их иногда перечисляли последними с приписками вроде «На грани с нормальным – Яндекс.Практикум» / «Практикум, похоже, получше». Но были и более жесткие отзывы: «У меня есть сомнения в отношении Яндекс практикума. Я видел два случая выгорания людей после его прохождения. Они отдали две тысячи долларов только за то, чтобы их научили, что АйТи это не для них», «Тащат весь поток за собой, даже если ученик не успевает усваивать материал. К моменту совместной работы такие ученики будут тянуть команду назад», «Училась у них какое-то время, слишком просто», «Личный опыт. Не совсем дно, но неоправданно дорого».

На всякий случай дисклеймер: из всех перечисленных школ я рекламировал у себя на канале один раз Karpov.Courses (там же наш бро Игорь Котенков даже часть курса читает!), и периодически рекламирую разные курсы Практикума. Не думаю, что это могло как-то повлиять на результаты моего анализа опроса, но тем не менее.


Пишу интересно про финансы и современные технологии на канале RationalAnswer.

Показать полностью 13

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 3

Это заключительная часть нашего лонгрида про то, что на самом деле скрывается внутри нейросетки для генерации видео под названием SORA. Если вы не читали первую часть, то начать лучше именно с нее.

Поразительное качество рендеринга

Ну что-то мы с тобой, Нео, зациклились на одном видео с девицей в красном — давай пощупаем что-то ещё. Второе видео, на котором хочется сделать акцент, короче. За 9 секунд нам показывают вид от первого лица девушки, созданный коротеньким промптом: «Отражения в окне поезда, едущего по пригороду Токио».

Вы только посмотрите на эти отражения! Как объекты приобретают форму, когда за окном проносится тёмный столб, и затем снова превращаются в силуэт на стекле! И это при том, что за окном проплывает пригород, какие-то здания ближе и визуально движутся быстрее, а те, что поодаль, минимально меняют ракурс. Мы, люди, привыкли, что и в кино, и в реальной жизни всё это естественно, но даже для видеоролика сделать такую отрисовку с большим количеством объектов и отражениями — это надо постараться.

Этот и ещё пара примеров (1, 2 и даже 3) вообще заставили людей обсуждать гипотезу об использовании реального игрового движка для отрисовки изображения. И уж если оный не используется для предсказания в сложных сценах, то наверняка в нём генерировали обучающую выборку! Это, конечно, спекуляция, и однозначного ответа на вопрос у нас нет. Из всех технических деталей, представленных в блоге OpenAI, можно сделать вывод, что конкретно пиксели модель рисует сама (без опоры на условный игровой движок Unreal Engine 5) — исследователи даже констатируют, что этот навык появился исключительно при масштабировании модели.

Другие неожиданные сюрпризы SORA

Одна из новых и (частично) неожиданно появившихся способностей модели — это возможность создания видео с динамическим движением камеры. Мы уже это наблюдали в первом примере: камера двигается и вращается, а люди и прочие элементы сцены перемещаются в трехмерном пространстве соответственно нашим естественным ожиданиям. Но не мог не поделиться с вами этими чудесными сценами.

Представляете, какое количество аспектов приходится учитывать модели мира? Ведь приходится моделировать поведение агентов (в данном случае — людей) и множество взаимодействий для каждого кадра. Но давайте изолируем задачу и сфокусируемся на ней: иногда SORA может имитировать простые действия, влияющие на состояние мира. В одном случае это изменение картины в местах, где полотна касается кисточка, а в другом бургер становится откушенным.

Опять же, выглядит естественно, мы даже не замечаем, мозг принимает это как должное. Но представляете сколько усилий пришлось бы прикладывать инженерам-программистам, чтобы все подобные взаимодействия прописать для какой-нибудь игры в мельчайших деталях? Да что там, люди до сих пор смотрят на ролик из Red Dead Redemption 2 ниже, и переживают, что уж ну вот с таким-то уровнем детализации мы никогда не увидим следующего творения Rockstar. А подборки в духе «200 невероятных деталей, которых нет в других играх!» даже спустя 5 лет после релиза заставляют игроков удивляться кропотливости разработчиков.

И раз уж мы заговорили про игры — а вы знали, что SORA как ультимативный симулятор миров может эмулировать... Minecraft?

Всё, что вы увидели в этих двух примерах — полностью сгенерировано. Так же, как в примерах с DOOM и гоночной игрой из середины статьи — это «подглядывание» в симуляции, воспроизводимые моделью. И в эти симуляции можно подсадить агентов обучаться делать что-либо. Они, ни разу не провзаимодействовав с реальным миром, могут обретать навыки, переносимые в реальность.

И, да, все продемонстрированные свойства возникают без какого-либо внесения явной информации о трехмерных объектах в сцене, их геометрии, и т.д. — это исключительно проявление уже упомянутого масштабирования, с которым модель учится всё лучше и лучше решать свою задачу.

Но почему бы просто не создать игру?

Вероятно, главный вопрос, который крутятся в голове технически подкованных читателей — это «Зачем здесь для создания модели мира нужна нейронка, когда можно просто взять игровой движок и сделать игру?». Давайте постараемся подискутировать и порассуждать.

Разработка обычно упирается в три тесно связанных фактора: размер команды, бюджет и срок разработки. Самые дорогие в производстве игры стоят порядка ~$300M, самыми детально проработанными называют игры Rockstar (это которые GTA делают). Пример такой игры я приводил выше, и вот даже после показа трейлера GTA VI интернет взорвался вниманием к деталям: вау, песок на пляже прилипает к ногам! Ого, как реалистично распыляется спрей! Невероятно, там есть ветер, который развевает волосы!

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 3 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Видео, YouTube, Гифка, Длиннопост

Самые большие фанаты уже покадрово разбирают трейлер следующей игры и строят теории. Уровень детализации впечатляет — от отражений на багажнике до прилипшего к ногам песка.

Но с ручной проработкой есть одна проблема: она плохо масштабируется. Даже при сроке разработки игры больше 5 лет количество мелких деталей, которые в неё можно было бы добавить, всё равно превышает реально имплементированное. Физика волос, тканей, одежды, жидкостей, снега, поведение животных и людей... это всё надо продумать и прописать.

Если задуматься, это всё то, за что мы могли бы похвалить SORA или в худшем случае её наследника SORA 2. Только вот для SORA 2 нам не нужно собирать команду в три тысячи разработчиков и пыхтеть 7 лет, а для игр мы очень сильно ограничены человеческим ресурсом. Количество и качество проработки сильно упирается в программистов (и способности ими руководить). С нейросетями, как было упомянуто, ситуация не такая: ты просто покупаешь больше видеокарт, делаешь модель покрупнее, и вуаля! Кто знает, какие детали начнут около-идеально симулироваться при увеличении модели ещё на порядок?

Поэтому, даже если мы захотим сделать глобальный суперпроект мегасимуляции (для чего бы это ни было нам нужно) — мы просто не сможем прописать каждую песчинку на пляже, каждое дуновение ветра. Масштабирование модели позволяет выучить все полезные вещи из уже имеющихся данных, главное, чтоб электричества, видеоускорителей и денег хватило :)

Но может игры не нужны, и достаточно обойтись реальным физическим миром? На самом деле, тут та же самая проблема — чтобы обучать модели нужны сотни тысяч, миллионы попыток. Те же боты в DotA 2 при обучении наигрывали 200-300 ЛЕТ опыта в сутки. Примерно то же происходило в AlphaGo, системе для настольной игры го от DeepMind: модель играла сама с собой тысячелетиями. Просто не в реальности. Так что для обучения интерактивного агента в реальном мире нам либо придётся долго ждать, либо строить целую армию терминаторов, что а) крайне затратно, и б) из-за развития технологий теряет актуальность, железо устареет быстрее. Проще закупить кластер видеокарточек, которые могут делать и обучение, и ещё десяток вещей в других областях. Опять масштабирование побеждает!

Опускаемся с небес на землю

Но в то же время мы уже видели, что даже моделирование простой игры неидеально, и бот может научиться эксплуатировать симуляцию. Одно из решений — это чередование виртуального и реального мира, с постоянным итеративным дообучением из самых свежих собранных данных. Как только алгоритм определяет, что его модель мира слабо предсказывает происходящее и уж очень ошибается — эти данные кладутся в выборку с пометкой «первый приоритет». Чтобы, наблюдая ситуацию из видео ниже, модель «удивлялась», и исправляла неточность:

В данном примере нейронка (и, вероятнее всего, выработанная ею модель мира) не точно воспроизводит физику многих основных взаимодействий — таких, как разбивание стекла или опорожнение стакана. Другие сложные взаимодействия (вроде потребления пищи) не всегда приводят к правильным изменениям состояния объектов. В длительных сценах возникает несогласованность, а также спонтанные появления или исчезновения объектов. Модель также может путать пространственные аспекты промпта (и даже право-лево не отличать).

Но зачем же тогда OpenAI сделали анонс и выложили кучу демок? Технология как будто бы не готова для производства видеоконтента, а модель мира у неё пока... не ясно, будет ли достаточной для обучения ботов в аналоге Матрицы. Во-первых, как написано на официальной странице: «мы делимся результатами нашего исследования на раннем этапе, чтобы начать обсуждение и получать отзывы от людей, не входящих в состав OpenAI, а также чтобы дать общественности представление о том, какие возможности искусственного интеллекта ожидают нас в будущем». А теперь и вы, прочитав эту статью, имеете более полную картину мира, понимаете, что и как делается, и к чему стоит готовиться. Компания пока не планирует предоставлять доступ к модели всем подряд — но уже начался период закрытого тестирования на предмет безопасности и байесов (устойчивых искажений в какую-либо сторону) генераций.

Во-вторых, OpenAI в очередной раз пофлексили превосходством над другими игроками — только посмотрите на генерации моделей конкурентов (открытых и закрытых) по тем же самым промптам, что и у SORA. Даже не близко! Но впереди нас ждёт только развитие.

А что, собственно, впереди?

И тут мы переходим на территорию осторожных, но спекуляций. В OpenAI уверены, что продемонстрированные возможности указывают на то, что продолжение масштабирования моделей генерации видео является многообещающим путем к разработке очень проработанных симуляторов физического и цифрового мира, а также объектов, животных и людей, которые населяют их. Эта фраза повторяется дважды в этой статье — и точно также в блоге OpenAI, уж настолько сильно компания хотела задать акцент.

Но как такой симулятор нашего мира можно использовать, и чем он полезен? Кроме детально разобранного плана обучения ботов внутри виртуального мира, видится два ключевых направления работы. Первое — это обучение GPT-N+1 поверх (или совместно) с видео-моделью, чтобы те самые латенты, характеризующие состояние мира и механики взаимодействий в нём, были доступны языковой модели. Без углубления в технические детали отмечу, что существуют способы обучения нейросетей одновременно и на тексте, и на изображениях/видео — так, что сам «предсказательный движок» будет общий, а энкодер и декодер свои для каждого типа данных. Тогда даже при генерации текста GPT будет опираться на модель мира, выученную в том числе по видео, получит более полную картину взаимодействий объектов и агентов. Это своего рода «интуиция», которая также, как и латент в случае гоночек/DOOM, будет нести в себе неявное описание потенциального будущего, что в свою очередь повлияет на навыки рассуждений с далёким горизонтом планирования. Именно это является одной из основных проблем современных LLM — они могут выполнить какую-то одну простую задачу, но не могут взять целый кусок работы, декомпозировать, распланировать и выполнить.

Второе направление работы — это непосредственно симуляция, когда модель при генерации как бы берёт паузу, и проигрывает несколько разных симуляций будущего: а что будет, если сделать вот так или эдак? Происходить это будет в пространстве сигналов (латентов), так же, как мы в голове размышляем, что будет при таких-то и таких-то действиях — поэтому проблема неидеальной реконструкции снова уходит на второй план. На основе анализа результата десятков-сотен прокручиваний ситуации можно скорректировать поведение модели/агента. Вероятно, мы увидим первые эксперименты в рамках компьютерных игр — зря что ли OpenAI в прошлом году купили компанию, разрабатывавшую аналог Minecraft, но с упором на социальные взаимодействия? Тем более, что это не будет их первым опытом в игрушках: ещё до GPT-1 проводились эксперименты с популярной игрой DotA 2, где в итоге команда скооперировавшихся ботов дважды обыграла чемпионов мира.

Но у SORA для таких симуляций нет одной важной детали: возможности учитывать действия агента. Ведь вспомните: модель мира работает не только с сигналом от окружения, но и с командой, предсказываемой ботом. Если из одного и того же кадра гонки делать поворот налево или направо — то очевидно, что будущее будет разным. Так что к системе обучения на видео к SORA придётся приделать сбоку модуль, который как бы угадывает, что происходит между кадрами. Тем более что у OpenAI есть опыт подобной работы (опять совпадение? не думаю) — летом 2022 года они обучали нейросеть играть в Minecraft по видео с YouTube. Для того, чтобы сопоставить картинку на экране с действиями, по малому количеству разметки была натренирована отдельная модель, предсказывающая вводимую игроком команду. Правда, на видео общего спектра такой подход применить сложнее — какая вот команда отдаётся на съемке процесса завязывания галстука? А на записи футбольного матча? А как это увязать?

Вполне возможно, что ответ — как и всегда — будет следующим: «ну дай машине, она разберётся, главное чтоб данных хватило». Пока писался этот блогпост, Google DeepMind выпустили статью с описанием модели Genie, предназначенной для... генерируемых интерактивных окружений. Такой подход принимает на вход кадр и действие и предсказывает, как будет выглядеть мир (и какие потенциально действия можно сделать). И, конечно же, тестируется это на настоящей робо-руке, ведь игрушек нам мало!

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 3 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Видео, YouTube, Гифка, Длиннопост

Обратите внимание на реалистичную деформацию пакета чипсов. Это не реальный объект, кадры полностью сгенерированы выученной моделью мира. Контроллер робо-руки может принять решение после многократной симуляции будущего для более аккуратных манипуляций.

Скорее всего, и на обучение, и тем более на применение моделей на масштабе всего YouTube потребуется огромное количество ресурсов, заточенных под работу с нейросетями. Уже сейчас ведущие в AI-гонке компании сталкиваются с проблемами: видеокарт Nvidia не хватает на всех, а список закупок заполнен на год вперёд. Даже если есть денежные средства масштабировать модели в 10, в 100 раз — может просто не хватить GPU. При этом, нейронки легче и меньше становиться пока не планируют. Вот например SORA, по слухам, требует часа вычислений на генерацию минутного FullHD ролика. Это может быть похоже на правду — сразу после анонса команда OpenAI генерировала в твиттере видео по запросам людей, и минимальное время от твита до генерации составило 23 минуты. Но и ролик был 20-ти секундный!

В общем, как спайс занимает центральное место в мире Дюны, так и вычислительные мощности играют ключевую роль для AI — наравне с данными. Вероятно, поэтому начали появляться слухи о желании Сэма Альтмана привлечь инвестиции на реорганизацию индустрии (не компании, а всей индустрии!) производства полупроводников и чипов, создав глобальную сеть фабрик. Слухи какие-то совсем дикие — мол, нужно привлечь от 5 до 7 триллионов долларов. Это, на минуточку, 4–5% от мирового ВВП! Капитализация самой дорогой компании в мире, Microsoft (лол? напродавали винду), составляет 3 триллиона. Да на 7 триллионов можно и весь Тайвань прикупить, чего уж — главное, чтоб Китай позволил.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 3 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Видео, YouTube, Гифка, Длиннопост

Нет, это не оценка компании или всего рынка, это именно необходимые инвестиции. Да.

Лично я не верю в такие суммы, но порядок двух-трёх триллионов инвестиций на горизонте десятилетия считаю посильным. Знаете, запускать Матрицу для того, чтобы погрузить в неё 8 миллиардов людей — дело всё же недешевое! В общем, поживём — увидим.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 3 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Видео, YouTube, Гифка, Длиннопост

Согласны? Узнали себя? (Надеюсь, что нет)

Одно можно сказать точно: если Сэм Альтман будет продолжать двигаться такими темпами — то проблема моего досуга на ближайшие несколько лет точно будет решена. Придётся пилить здоровенные лонгриды с объяснением того, каким конкретно образом свежие нейросетки собрались захватывать наш мир на этой неделе, буквально безостановочно. :) Если вы не хотите пропустить эти будущие материалы — то подписывайтесь на мой ТГ-канал Сиолошная. (Также отдельная благодарность Паше Комаровскому из RationalAnswer за то, что помог с редактурой этого гигантского материала, и Богдану Печёнкину с Ярославом Полтораном за вычитку опечаток.)

Показать полностью 4 6

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2

Это вторая часть нашего лонгрида про то, что на самом деле скрывается внутри нейросетки для генерации видео под названием SORA. Если вы не читали первую часть, то начать лучше именно с нее.

Опускаемся на уровень глубже: Дум — крута!

Но вы поди уже устали смотреть на какие-то пиксельные машинки и гоночки, давайте возьмём что-то крутое. Как гласит культовая фраза, Дум — круто! Поэтому слегка сменим обстановку, и переместимся в новое игровое окружение с новыми правилами.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Дум — крута!

Дум — это 3Д-экшон, суть такова... здесь взята урезанная игра с понятной задачей: продержаться в комнате с монстрами-импами как можно дольше. Можно перемещаться влево-вправо, чтобы уклоняться от огненных шаров, запускаемых монстрами в другом конце комнаты. Чем больше времени продержишься — тем лучше.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Наконец-то запустили дум не только на мобилках и холодильниках, но и на Висишечке

Первым делом необходимо переобучить энкодер-декодер, а затем — модель мира. Мы уже детально обсудили, как это делать. Единственным изменением является то, что помимо следующего состояния мы также предсказываем нолик или единичку — в зависимости от того, закончилась ли игра (если вдруг в игрока попал огненный шар). Если мы хотим тренировать бота полностью в симуляции, то как иначе нам понять, что game is over?

Затем произведём обучение нейросети, отвечающей за контроль игрока — полностью внутри симуляции. То есть, этот агент не будет играть в игру вообще: ни один латент, на основе которого принимается решение (двигаться влево или вправо), не будет получен из реальных изображений. Да и самих изображений вообще нет — только цепочка последовательно предсказываемых сигналов, которые бот мог бы увидеть от реальной игры (если бы не летал в фантазиях).

На нашу радость, с помощью декодера мы можем подсмотреть, что происходит в этой симуляции — и даже при желании поиграть в неё самостоятельно (ведь симулятор предсказывает следующее состояние не только по текущему латенту, но и по действию — движется игрок или стоит). Ниже вы можете увидеть запись симуляции. Если в нижнем левом углу робот — то играет обученный бот, а если обезьянка — то ваш покорный слуга. :) Обратите внимание на счётчик времени слева сверху (он наложен отдельным скриптом) — игра обнуляется, если игрок ловит фаербол лицом.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Сорри за мыльную картинку: именно так выглядит игра «в фантазиях» нашей нейросетки, а не на реальном движке

Качество записи тут ниже потому, что и энкодер, и декодер учились на картинках меньшего разрешения. Прослеживается аккуратность симуляции — есть кирпичные стены по бокам, через которые нельзя пройти, огненные шары летят по своей траектории, задаваемой в момент атаки. Однако и артефакты сложно не заметить: монстров то больше, то меньше, хотя по правилам их число должно строго увеличиваться.

Plot twist: пересаживаемся в «реальный мир»

Окей, ну вроде и обезьяна, и робот играют на равных (я старался, честно). Поигравшись с настройками, авторы исследования замерили качество: в 100 подряд идущих симулированных играх бот проживал в среднем 918 кадров (чуть больше 20 секунд). Теперь переходим к развязке — этого обученного бота, без любой промежуточной адаптации, заставляют играть в настоящую игру, а не симулятор. Теперь состояние среды формируется уже по известному сценарию: изображение из игрового движка обрабатывается энкодером в сигнал, с опорой на который (и на свою модель мира) бот делает предсказание, двигаться ли ему влево, вправо или замереть.

Сколько этот бычара смог продержаться не в своих мечтах, а на деле? Смог вывезти за базар? Ну, да — в реальной игре он продержался в среднем 1092 кадра (даже больше, чем в симуляции). Это большой скачок по отношению к другим методам обучения — на тот момент лучшим считался результат 820 кадров.

То есть, обучение в симуляции не то что просто кое-как перенеслось на настоящую «жизнь» (игру, которую мы симулировали), а сделало это с сохранением качества, да вдобавок еще и показало себя лучше других методов. Где-то тут полезно бы вспомнить, что новую модель SORA для генерации видео в OpenAI называют симулятором миров... но до этого мы ещё дойдем. А то вдруг окажется, что на примитивных игрушках это всё работает, а реальная-то жизнь она ж совсем не такая?

А пока вернёмся к примеру с машинкой. Может быть он вас не впечатлил? Тоже игрушка ведь. Ну едет и едет по симулированному треку, чего бубнить. Но что, если я скажу вам, что стартап Wayne, занимающийся разработкой автопилотов, ещё в далёком 2018 году опробовал метод на реальном транспортном средстве? И вот что у них получилось:

Кстати, вы обратили внимание на дождь? Не беда, если нет (ваш энкодер решил опустить эту деталь, не так ли?). Но вот что интересно: в этом случае модель училась водить в симуляторе, данные для которого были собраны исключительно в солнечную погоду. Но это не помешало обучить бота, который будет ездить в дождь! Сосредоточившись на том, что имеет отношение к принятию решений при вождении, система не отвлекается на отражения от луж или капли воды на стекле. Фактически, модель фокусируется на том, что имеет отношение к вождению, и это позволит применить подход к ситуациям, не встреченным во время тренировки.

Но не всё так радужно с симуляциями

Мы уже упомянули выше, что симуляции неидеальны: в Doom неправильно (непоследовательно) отображается количество врагов во времени. Но есть и куда более серьёзная проблема. Поскольку используемая модель мира является лишь приближением среды, то иногда она выдаёт состояния, которые не соответствуют правилам, задаваемым окружением. По этой причине бот, обучающийся в фантазиях, может наткнуться на неточность и начать её эксплуатировать. В примере с Doom это может выглядеть так:

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

То чувство, когда запустил в игре настолько «изи мод», что враги даже забыли тебя атаковать

Здесь бот нащупывает такое состояние, в котором симуляция не считает нужным запускать огненные шары в игрока — а значит, и умереть нельзя. И это может оказаться как просто мелким недостатком при переносе в реальную игру (или, тем более, мир), так и критической уязвимостью, приводящей к непредсказуемому непонятному поведению. Если мы будем учить автопилоты для реальных дорог в симулированной среде — лучше удостовериться, что пешеходы там не умеют телепортироваться на пару метров в сторону, когда возникает риск сбивания их машиной.

Причин неидеальности симуляции можно выделить две: недостаток данных для конкретной ситуации (из-за чего возникает «дырка» в логике симулятора) и недостаточная «ёмкость» обучаемой модели мира.

Про решение первой проблемы поговорим совсем вкратце (оно достаточно техническое, и не вписывается в рамки статьи). Один подход заключается в уменьшении предсказуемости среды в симуляторе, когда из одного и того же состояния игра может перейти в совершенно разные фазы на следующем шаге. Причём, можно управлять степенью случайности, находя баланс между реализмом и эксплуатируемостью (абсолютно случайную среду не получится обмануть — ведь она не зависит от твоих действий). Другое решение — привить обучаемому боту любопытство. Сделать это можно, например, если штрафовать его за то, что он слишком слабо меняет состояние среды (засиживается на месте), или же наоборот поощрять за новые свершения. Вы не поверите, но один из ботов в таком эксперименте начал залипать в аналог «телевизора», щёлкая каналы. В конце концов, мы не так уж сильно и отличаемся друг от друга. :)

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Агент слева оказался настолько любознателен, что подсел на иглу телевидения. У бота справа телевизора в лабиринте попросту не было, поэтому он успешно выбрался. Вывод: если хотите спрятать сокровища — оставьте в лабиринте телевизор.

А что делать с ёмкостью модели? На данный момент известен лишь один гарантированный способ, который даст результат при любых обстоятельствах: масштабирование. Это означает, что мы можем увеличить размер нейросети, пропорционально увеличить размер корпуса тренировочных данных, и как следствие потратить больше ресурсов на обучение.

Все остальные способы, хоть иногда и могут сработать (взять более чистые данные/выбрать другую архитектуру модели/и т.д.), но имеют свои ограничения, а главное — могут перестать работать. Для больших нейронных сетей (в том числе и языковых моделей вроде ChatGPT) уже пару лет как вывели эмпирический закон, который показывает, насколько вырастет качество при увеличении потребляемых при тренировке ресурсов. Это называется «закон масштабирования».

Нужно БОЛЬШЕ ВИДЕОУСКОРИТЕЛЕЙ!

И масштабирование сейчас — одна из самых главных причин, по которой вы всё чаще и чаще в последнее время слышите про AI, и почему наблюдается рост качества. Если раньше модели обучали на одном, ну может на двух серверах в течении пары недель, то теперь компании арендуют целые датацентры на месяцы. По сути, появился способ закидать проблему шапками, покупай больше видеокарточек — и дело в шляпе шапке. Это одновременно и хорошо, и плохо — с одной стороны мы точно знаем, что можно получить нейросеть получше, а с другой — она будет стоить дороже.

Вернёмся к ранее упомянутому стартапу Wayne, продолжающему заниматься беспилотными автомобилями. Они всё ещё фокусируются на создании моделей мира как вспомогательном инструменте обучения алгоритмов (прямо как OpenAI). В прошлом году они представили свою модель GAIA-1, которая... тоже была обучена предсказывать будущие кадры в видео. На видео ниже вы можете увидеть сравнение ранней модели, обученной летом 2023 года, с более поздней, на которую потратили существенно больше ресурсов («отмасштабировали»).

Да, оба видео сгенерированы почти полностью, реальным является лишь первый кадр, общий и для левой, и для правой демонстрации. Однако здесь мы наблюдаем реконструкцию с использованием декодера, а не входное изображение — поэтому уже на первой секунде заметна разница. Во-первых, вдалеке виднеются светофоры — а значит у модели мира будет задача их симулировать. Во-вторых, детали вроде машин и деревьев стали намного чётче. В-третьих, улучшилась согласованность последовательно идущих кадров (посмотрите на «плавающие» формы машин справа в самом начале). Подход один и тот же, архитектура модели и принцип обучения те же — а результат качественно лучше.

Такой продвинутый симулятор может показывать и более сложные сцены, а не просто езду по прямой. Следующий пример демонстрирует, что модель мира может помочь симулировать взаимодействие с другими участниками дорожного движения. В варианте слева белый автомобиль дает задний ход, уступая нам дорогу. Во втором развитии схожего сценария (и оба — в визуализированной «фантазии» модели!) мы уступаем дорогу и позволяем выполнить разворот — при этом наш автомобиль замедляется. Здесь оба видео порождены одной и той же моделью, разница лишь в выборе развития событий (та самая случайность в модели мира).

Вуаля, теперь можно обучать модель автопилота в симуляции, порождаемой «фантазией» модели мира, без выезда на реальную дорогу с риском для водителей, и при этом инсценировать любые желаемые сценарии. Однако нейронке есть куда расти: на её обучение потратили ресурсов в 100 раз меньше, чем на одну из лучших доступных языковых моделей LLAMA-2-70B от META (ex-Facebook, на территории РФ признана экстремистской), и приблизительно в 2000 раз меньше, чем (по слухам) OpenAI потратили на GPT-4 — самую лучшую Large Language Model (LLM) на данный момент. Представляете, какой потенциал для улучшений? (Конечно представляете — просто посмотрите на OpenAI SORA!)

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Единственная разница между сгенерированными видео — количество вычислительных мощностей, потраченных на обучение SORA. На демонстрацию справа суммарно было использовано в 32 раза больше ресурсов, чем на жутенькую The Thing слева.

Есть ли модели мира у LLM?

Ну, раз уж мы заговорили про большие языковые модели, то давайте сделаем отступление и попробуем разобраться: а есть ли модель мира у них. С одной стороны, зрением они не обладают, лишь читают текст в интернете, а с другой — ну что-то же они должны были выучить? Сразу после этого блока мы перейдем к модели SORA, с которой всё и начиналось, и в целом вы можете пропустить эту часть без потери смысла — но мимо вас пройдёт столько всего интересного!

Примерно 95–98% ресурсов тренировки больших языковых моделей тратится на обучение задаче предсказания следующего слова в некотором тексте. Под «некоторым» здесь подразумевается почти любой текст на сотне языков, доступных во всём интернете. Там есть и Википедия (как база знаний и фактов), и учебники по физике, описывающие принципы взаимодействия объектов (включая силы гравитации), есть детективные истории, и много чего вообще. Каждый раз модель смотрит на часть предложения и угадывает следующее слово. Если она сделает это правильно, то обновит свои параметры так, чтобы закрепить уверенность в ответе; в противном случае она извлечет уроки из ошибки и в следующий раз даст предсказание получше.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Префиксы — это примеры некоторых контекстов из интернета. Далее идут потенциальные варианты продолжения (то есть следующего слова, которое нужно предсказать). В последней колонке определен тип задачи (классификация тут условная, а не строгая и однозначная)

Давайте посмотрим на примеры в табличке выше. Чтобы предсказать следующее слово для каждого из префиксов, нужно либо обладать конкретными знаниями, либо уметь рассуждать. Иногда это может быть двумя сторонами одной и той же монеты: например, можно запомнить базовую таблицу умножения, но также через неё понять и тысячи более сложных примеров (которые в этой таблице не встречались), и затем начать корректно применять принципы математических операций.

OpenAI в этом плане двигались постепенно — первые проверки гипотезы о том, что языковая модель при обучении строит модель мира, помогающую ей успешно предсказывать следующее слово, были ещё до GPT-1. Исследователи предположили, что если взять достаточно большую по тем временам модель, и обучить её на 40 Гигабайтах отзывов с Amazon (при этом не показывая, какой рейтинг оставил пользователь — только текст), то скорее всего нейросеть сможет сама «изобрести» внутри себя концепцию сентимента. Иными словами, она сможет определять, является ли отзыв позитивным или негативным. С учётом того, что в явном виде мы никак эту информацию не сообщаем — было неочевидно, получится ли разобраться со столь сложной и абстрактной вещью, которая существует только у нас в голове: сентимент текста. Ведь это не природное явление, не закон физики — это то, как мы, люди, придумавшие свои искусственные языки, воспринимаем информацию.

Сказано — сделано. В OpenAI обучили модель, а затем рассмотрели её латент (да, там тоже модель сначала сжимает текст в понятные ей сигналы, а затем переводит его обратно в текст) под микроскопом. Так же, как мы пытались крутить 15 чиселок латента на гифке с игрушечной трассой, исследователи пытались найти такой параметр (из 4096 разных, если вам интересно), который был бы связан с сентиментом. И, как уже должно быть понятно, нашли!

Но как для текста можно понять, что вот, скажем, семнадцатая цифра в нашем латенте отвечает за сентимент? Пробуется два способа: это анализ зависимости значения от входной последовательности (текста отзыва), и сентимента генерируемого текста (= «фантазии» модели) от этого же значения. Мы как бы отвечаем на два вопроса: «Правда ли значение предсказуемо меняется из-за отзыва?» и «Правда ли, что модель опирается на это значение, то есть, сгенерированный отзыв меняется из-за значения в латенте?»

Сначала про первое. Давайте возьмём тысячи отзывов, но уже не с Amazon, а с американского аналога Кинопоиска, IMDB. Для каждого из них определим, являются ли они позитивными или негативыми. Затем будем подавать эти отзывы в модель (грубо говоря использовать энкодер для получения латента, хоть в языковых моделях это устроено чуть иначе) и смотреть, как меняется найденная цифра. Можно сделать визуализацию в виде гистограмы, на которой отзывы с разным сентиментом окрашены в разные цвета.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Горизонтальная шкала показывает, как негативные (голубым) и позитивные (оранжевым) отзывы распределились по значениям найденного нами внутри модели параметра, отвечающего за сентимент.

По графику видно, что для негативных отзывов модель зачастую показывает значения ниже нуля (аналог с визуализацией гоночной трассы — один ползунок выкручен влево), а для позитивных — выше. И «горбики» распределений почти заметно отличаются. Те отзывы, что попадают на пересечение, скорее всего имеют смешанный сентимент: может, там фильм и хвалят, и ругают? Таким образом, мы можем сказать, что состояние модели меняется в зависимости от сентимента конкретного отзыва — становится больше или меньше.

Но опирается ли нейронка на эту модель мира? Считается ли конкретно этот латент важным во время запуска симуляции (в которую мы можем подсмотреть уже не визуально, а по сгенерированному тексту)? Давайте зафиксируем все остальные значения латента (через установку одинакового начала отзыва), и сначала сгенерируем отзыв о фильме, указав большое положительное значение, а затем — отрицательное. По идее, если для модели этот признак важен, мы ожидаем увидеть очень положительный, хвалебный отзыв, а за ним — негативный.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Результаты генерации. Зелёным выделены позитивные части отзывов, красным — негативные.

И ровно это учёные и обнаружили — при генерации ответ модели существенно меняет свой окрас в зависимости от лишь одной цифре в латенте. Но главная фишка в том, что мы не давали модели никакого понимания, что такое сентимент, и какими словами он выражается — вообще ничего, кроме кучи текстов. И всё же для модели мира оказалось удобнее (выгоднее?) кодировать данные так, чтобы сентимент легко разделялся, и им можно было управлять.

Этот игрушечный пример послужил толчком для OpenAI к развитию идей в модели GPT-1, а GPT-2 и 3 были дальнейшим масштабированием: больше модель, больше текстов, и как следствие более полная картина мира, выработанная внутри нейросети. Поскольку теперь кроме отзывов мы показываем тексты вообще про всё на свете, от комментариев на Дваче до учебника по физике, то модель выучивает огромное количество вещей, не только простой сентимент.

Очень сложно оценить наперёд, насколько комплексной и многогранной будет модель, и что будет зашито в её модель мира. Бывают комичные случаи: знакомьтесь, Ян Лекун, лауреат премии Тьюринга (аналог Нобелевки в компьютерных науках) за вклад в область нейронных сетей. За это его ещё называют одним из трёх крёстных отцов искусственного интеллекта. В настоящее время является вице-президентом по AI в компании META. Кажется, уж он-то точно хорошо разбирается в предмете?

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Те самые трое крёстных отцов AI (Ян Лекун справа). Вообще говоря, к настоящему моменту они между собой немного все разосрались, но это уже совсем другая история...

В подкасте Лексу Фридману от 23 января 2022 года Ян говорил: «Я не думаю, что мы можем научить машину быть разумной исключительно на основе текста, потому что я думаю, что объем информации о мире, содержащейся в тексте, ничтожен по сравнению с тем, что модели нужно знать. Вы знаете, что люди пытались сделать это в течение 30 лет, верно? <...> Я думаю, что это в принципе безнадежно, но позвольте мне привести пример. Я беру предмет, кладу его на стол и толкаю стол. Для вас совершенно очевидно, что предмет будет двигаться вместе со столом, верно? Потому что он на нём лежит. Но в мире нет текста, объясняющего это! И поэтому, если вы тренируете машину, настолько мощную, насколько она может быть, например, ваш GPT-5000 или что-то еще, она никогда не узнает эту информацию. Этого просто нет ни в одном тексте».

Менее чем через год вышла ChatGPT (GPT-3.5), которая...правильно отвечала на этот вопрос. Ну ладно, ошибся дядька, наверное, где-то в учебниках физики был схожий пример. Когда в Твиттере ему за это предъявили, то он придумал новую мега-супер-сложную задачку. Сейчас-то наверное подготовился? Не стал щадящие примеры выбирать? Он выбрал задачку с шестерёнками... которую модель решила сходу, сразу же.

Тогда через месяц он придумал усложнение: «7 стержней равномерно распределены по кругу. На каждом стержне установлена шестерня, так, что она находится в сцеплении с шестернями слева и справа. Шестерёнки пронумерованы от 1 до 7 по кругу. Если бы третья шестерня была повернута по часовой стрелке, в каком направлении вращалась бы седьмая?». Родители с детьми в начальной школе уже словили флешбеки от домашки по физике, но теперь они хотя бы узнают, что... GPT-4 и на такой вопрос даёт правильный ответ.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

На размышление даётся 30 секунд. Пишите в комментах, кто оказался умнее — вы или GPT-4?

GPT-4 вообще удивила многих. Вот как думаете, можно ли ответить на такой вопрос к следующей картинке, не понимая физику нашего мира, не моделируя взаимодействия объектов? Что произойдет с мячиком, если перчатка упадёт?

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

GPT-4 может принимать текст вместе с изображением, и умеет отвечать на вопросы, требующие визуальной информации. Тут модель правильно предсказала, что мячик подлетит наверх.

Позиция Яна не в том, что модели так не могут в принципе — он лишь не верил, что сложным физическим описаниям можно научиться либо просто по тексту, либо что такой текст вообще существует. И был не прав. Этот пример призван показать, что не стоит загадывать наперёд, что не смогут делать системы завтрашнего дня.

Конечно, модель могла не «понять» физику и уж тем более не строить модель мира, а быть обученной на таких же или уж очень похожих задачах. Однако я уже со счёта сбился от количества примеров с вопросами про очень специфичные и даже закрытые штуки, которые публикуют пользователи, но для которых, тем не менее, GPT-4 даёт адекватные ответы. Один, два, три раза — можно списать на запоминание, но были случаи...

И даже у столь мощной GPT-4 модель мира всё еще не идеальна, и то и дело приводит к глупым ошибкам. «Все модели неправильны, но некоторые из них полезны», помните?

OpenAI SORA: эмулятор Вачовски или симулятор мира?

Наконец, переходим к десерту. Такое длинное вступление было необходимо для того, чтобы наглядно продемонстрировать читателю крайне важные в контексте новой модели OpenAI тезисы:

  • Модели мира помогают агенту принимать решение с учётом информации о возможном будущем

  • Для того, чтобы успешно предсказывать будущее состояние, важно понимать лежащие в основе формирования среды процессы

  • Модели мира строят предсказания не в привычном нам виде, а в понятном им мире преобразованных сигналов (латентное пространство)

  • Мы можем заглянуть внутрь, но реконструкция не будет идеальной

  • Бот, обученный в симулируемой моделью мира сцене, может проявлять навыки и в реальной среде

  • Масштабирование модели всегда приносит улучшения, при этом многие из них неочевидны и сложнопредсказуемы

И вот теперь, когда мы разобрали концепцию моделей мира и посмотрели, для чего они могут использоваться, мы будем смотреть на примеры и пытаться понять, а в чём же именно ВАУ-эффект модели SORA. Она, как и GPT-4, выработала внутри себя какую-то модель мира, помогающую предсказывать следующий кадр в огромной разнообразной выборке всевозможных видео. Рендеринг финального изображения — это лишь реконструкция того, что предсказывает модель (потому что мы смотрим на это через призму декодера; хоть он и достаточно мощный, но имеет свои недочёты).

Пример, которым OpenAI решили похвастаться и вывести в начало своего блогпоста, вы уже видели в превью статьи. Это одноминутное FullHD @ 30 к/сек. видео, сгенерированное по текстовому запросу (промпту): «Элегантная женщина идет по улице Токио, озаренной теплым светом неоновых огней и анимированных городских вывесок. На ней черная кожаная куртка, длинное красное платье и черные ботинки, в руке черная сумочка. Она в солнцезащитных очках и с красной помадой. Шагает уверенно и непринужденно. Асфальт улицы мокрый, отзеркаливающий яркие огни. Вокруг ходит множество пешеходов.»

Во-первых, сложно не заметить точнейшее соблюдение всех деталей промпта в сгенерированном видео. Даже если сильно захотеть — разве что субъективные «элегантная женщина» и «шагает уверенно» можно подвергнуть сомнению, но, по-моему, модель справилась отлично. В этом заслуга специального приёма, использовавшегося OpenAI при разработке их предыдущей модели, DALL-E 3 (делает генерацию изображения по текстовому запросу, как MidJourney).

Так как зачастую текстовые подписи к картинкам и роликам в интернете очень короткие и несут лишь поверхностное (а иногда и неточное) описание происходящего, исследователи предложили применить умницу GPT-4 для генерации более подробных описаний. Для этого видео нарезалось на кадры, и языковая модель получала команду создать детальные подписи к происходящему в нескольких подряд идущих изображениях. Текстовые комментарии выходят не в пример длиннее, с большим количеством нюансов, поэтому обученная text-2-image или text-2-video модель гораздо охотнее обращает внимание на запрос, пытаясь соответствовать каждой его частичке. Даже лучшие платные аналоги моделей еле-еле оперируют двумя, самый край тремя предложениями — а тут мы нагрузили деталей на 5 строчек! Для DALL-E 3 процент синтетических текстов был 95%, вероятно, в SORA плюс-минус такой же.

Во-вторых, общий визуал существенно превосходит ожидания от моделей на данный момент. В Твиттере даже шутят, что «это был невероятный год прогресса AI... за один час». Тут сложно не согласиться, особенно если последнее демо, что вы видели — это Уилл Смит со спагетти из начала статьи. Но в сцене, кажется, учтено почти всё. Если заведомо не знать, что это генерация и не ждать подвоха — сразу и не скажешь. Освещение, отражения, толпа людей, переход на ближний план с детализацией текстуры кожи, плавность перемещения камеры с соответствующим изменением углов обзора на объекты в фоне. А те объекты, что пропадают из поля зрения на несколько секунд (люди сзади, синий дорожный знак на стене справа), возвращаются без изменений — такой консистентности во времени раньше и не мечтали добиться!

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Моя модель мира предсказывает, что этот карандаш пропадёт из поля зрения через пару секунд. И... он испарился!

В-третьих, давайте поговорим про недостатки. Я пересмотрел видео около десятка раз, и самые заметные изменения происходят, если сравнивать начало и конец. На секундах с 55 по 59 вы можете заметить, что: 1) из рук пропадает чёрная сумочка; 2) левый лацкан куртки стал аномально большим (и даже испортил симметрию), да и правый прибавил в размере; 3) на красном платье на груди появляются чёрные пятна; 4) меняется причёска, появляется завихрение волос. Есть и комичные проблемы — обратите внимание, как левая нога превращается в правую (и наоборот) на секундах 15 и 29. И как после такого заснуть? А на секундах 16–17 ноги группы людей слева (парень, проходящий мимо двух азиаток в масках) будто бы окутаны водным шаром и очень расплывчаты.

Важно отметить, что часть этих проблем наверняка лежит на неидеальности реконструкции декодера, а часть — на проблемах с моделью мира. А может быть, собака зарыта где-то ещё, мы не знаем. Дело осложняется тем, что ни у кого, кроме OpenAI и их доверенных лиц, нет доступа к нейросети, чтобы это можно было проверить. Помните, как в эксперименте с числом в латенте, влияющим на генерацию отзыва? Тогда исследователи могли однозначно проверить, что будет, если его дёргать туда-сюда, здесь же подобного анализа не производилось. И всё же сделаю смелое предположение и скажу, что пронумерованные проблемы из абзаца выше скорее всего являются недостатками модели мира (исчез объект? поменялась форма чуть ли не самого крупного объекта в кадре? как так?!), а вот проблемы с отображением ног — уже реконструкции (потому что энкодер и декодер не посчитали нужными кодировать информацию о двух ногах, находящихся рядом).

Подобный артефакт можно было наблюдать на одном из видео выше, в симуляторе для автопилота. Там сами машины и окружение были достаточно чёткими, а вот диски колес как будто бы не крутились, и были очень шумными. Вероятнее всего, при обучении модель сочла, что куда выгоднее кодировать такие признаки, как размер авто, направление его движения, скорость, а вот насколько повёрнуты колёса в каждый момент времени уже можно подзабить — ведь это не так важно, и мы, люди, тоже не обращаем внимания при вождении на этот шум. Помните, что модель мира предсказывает будущее состояние, но не вся информация одинаково полезна для этой цели.

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2 Нейронные сети, Искусственный интеллект, Будущее, Openai, ChatGPT, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

А так как информация не присутствует в модели мира и латенте, то и декодер не может грамотно восстановить картинку.

Но с этим связана и неожиданная хорошая новость! Раз модель мира не уделяет внимание такой детали, то и несоответствие картинки из декодированного видео настоящему миру не так критично. Ведь энкодер при сжатии видеопотока в латент для обработки (или симуляции) также опустит эти детали! В итоге, латент для реальной картинки и для «симулированной» будет почти одинаковым (хоть проблемы в реконструкции заметны невооружённым глазом). А значит наш бот, играющий в симуляторе, не заметит подвоха, и сможет потенциально оперировать в реальном мире. То, что может быть критично для создателей видеоконтента в силу неидеальности визуала, абсолютно не мешает основной цели модели SORA!


Так, и мы опять не влезли в ограничение Пикабу по количеству символов на один материал. :) Заключительная часть статьи находится вот здесь (осталось совсем немного потерпите!).

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 3

Показать полностью 14 4
Лига Новых Технологий
Серия Искусственный интеллект

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT

Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Ложки нет, Нео! Точнее, есть – но, возможно, только на сгенерированном нейросетью видео...

Это гостевая статья от Игоря Котенкова — эксперта по нейронным сетям и моего постоянного соавтора по этой теме. Я же в данном случае только немного помог ему с редактурой (и без того, надо признать, прекрасно написанного текста). Короче, заварите себе чайку и приятного вам чтения!

В середине февраля в мире AI произошло много событий (1, 2, 3), но все они были затмлены демонстрацией новой модели OpenAI. На сей раз калифорнийская компания удивила всех качественным прорывом в области генерации видео по текстовому запросу (text-2-video). Пока другие исследователи старались довести количество пальцев на руках сгенерированных людей до пяти (а члены гильдии актёров противостояли им), в OpenAI решили замахнуться на короткие (до минуты), но высококачественные и детализированные ролики — и, чёрт возьми, у них получилось!

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Кадры из сгенерированного семпла. Вы же читаете текст статьи, а не смотрите на девицу в красном, верно? (Кстати, всем рекомендуем перейти позалипать и на остальные материалы, предоставленные OpenAI: тык сюда и сюда.)

Немного контекста: о чем мы будем говорить

OpenAI — одни из немногих, кто умеет презентовать технологию так, что обычным пользователям, далёким от AI (Artificial Intelligence, или ИИ — искусственный интеллект), сразу становится ясно: дело серьёзное. Во многие релизы Google DeepMind или Facebook AI Research сложно вникнуть, а тут смотришь — и рот невольно открывается. Просто поглядите на проработанность деталей, на физику мира, на чёткость картинки! Каждый кадр в этом видеоряде — сгенерирован от и до, и нет никакой постобработки!

Те из вас, кто запрыгнул в поезд хайпа после релиза ChatGPT и начал следить за областью AI, наверняка помнят смешные генерации с Уиллом Смитом, поглощающим спагетти. По крайней мере, именно этой нарезкой все блогеры демонстрируют прогресс моделей генерации видео за 11 месяцев.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Даже сам Уилл в итоге записал смешную пародию на эту видео, которую некоторые всерьез приняли за «наглядный пример того, как улучшилось качество нейросеток»

Достигнутая за столь короткий срок разница, конечно, поражает, но не обманывайтесь: это не совсем честное сравнение. И уж тем более не нужно экстраполировать темп изменений в будущее. Используемая модель была опубликована исследователями AliBaba 19 марта 2023 года, а само видео появилось на Reddit 28 марта — и аккурат между этими датами компания Runaway хвасталась новой моделью Gen 2: оригинальное видео с демонстрацией доступно вот тут, а ниже представлена пачка полностью сгенерированных сцен.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Не нолановская картинка, но уже заметен потенциал!

И вот уже от этой точки имеет смысл отталкиваться при оценке прогресса — так нам удастся избежать ловушки низкого старта. Получается, и результат был чуть раньше, и качество значительно лучше — удивительно, кто-то в сети снова оказался неправ...

Итак, первая когнитивная ошибка устранена, но впереди ещё пяток. Приготовьтесь услышать неочевидную правду. На самом деле, модель OpenAI была разработана не для замены актёров, специалистов по графике и даже не для мошенников из службы безопасности Сбербанка, горящих желанием набрать вас по видеосвязи от лица Германа Грефа. И, нет, оживление мемов тоже не входит в список приоритетных задач. SORA — это попытка компании обучить нейросеть пониманию физического мира, умению моделировать его, а также симулировать объекты и действия людей. И всё это — в динамике, отличающей модели работы с фотографиями от видео.

Цель такого симулятора — помочь решить проблемы, требующие взаимодействия с реальным миром. Не верите? Звучит слишком фантастично? Но даже официальный блогпост OpenAI называется «модели генерации видео как симуляторы мира» («Video generation models as world simulators»)! Сам же пост заканчивается следующей фразой:

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Ведущий разработчик проекта SORA 2 на рабочем месте

Звучит как-то... антиутопично, не находите? В «Матрице» вот тоже симулировали мир людей, объектов в нём, различных взаимодействий. Но зачем это OpenAI — неужели не хватает энергии для подпитки серверов, и нужно разработать биологическую человекоподобную батарейку? Нет, основная причина — это уверенность в том, что понимание и симуляция мира являются важными вехами на пути создания Artificial General Intelligence (AGI, сильный искусственный интеллект), что, в свою очередь, является главной целью компании. Причём, эта цель остаётся неизменной с 2015 года — тогда некоторые учёные даже смеялись над самой постановкой, ибо об AGI было не принято говорить. Сейчас, когда в США вводят запрет на регистрацию патентов на изобретения, разработанных «не реальными людьми», уже не так смешно.

И всё-таки, где тут связь? Как видео-фотошоп на максималках может помочь? Существуют ли подтверждения — естественные биологические или искусственные — что симуляции работают и помогают? Насколько они связаны с реальным миром? Можно ли научиться чему-то, летая в мечтах? И зачем OpenAI обращается к ближневосточным суверенным фондам? На эти и многие другие вопросы я постараюсь ответить в нашем увлекательном путешествии! Но начнём издалека, с самых-самых основ. Сначала эти куски пазла могут не склеиваться у вас в голове в одно целое, но уверяю — в конце всё точно встанет на свои места!

Да кто такие эти ваши «модели мира»?

Мозг развитого примата — вещь достаточно сложно устроенная. Нужно и делать огромное количество работы, и при этом тратить мало энергии. И чтобы справиться с огромным количеством информации, ежедневно проходящим через нас, мозг анализирует данные и находит закономерности. В результате люди вырабатывают ментальную модель мира (которая как бы объясняет его — как этот мир устроен, и как должен реагировать на взаимодействие с ним). Решения и действия, которые мы принимаем, в той или иной степени основаны на этой внутренней модели.

Но что куда более важно — существуют доказательства, что наше восприятие в значимой степени определяется будущим, предсказанным нашей внутренней моделью мира. Мозг — это предиктор. Интересующиеся могут почитать вот эту или эту статьи, а мы рассмотрим простой пример: бейсбол. У отбивающего есть 350-400 миллисекунд с момента подачи, чтобы отбить мяч — чуть больше, чем время моргания! И причина, по которой человек вообще может среагировать на мяч, брошенный с расстояния 18 метров со скоростью 160 км/ч, связана с нашей способностью инстинктивно предсказывать, куда и когда он прилетит. У профессиональных игроков все это происходит подсознательно. Их мышцы срабатывают рефлекторно, позволяя бите оказаться в нужном месте и в нужное время, в соответствии с предсказанием их модели мира — потому что времени на осознанное планирование попросту нет.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Кстати, подобные оптические иллюзии работают как раз потому, что ваш мозг предсказывает движение, которого... не происходит

Итак, модель мира — это выработанное внутреннее представление процессов окружающей среды, используемое агентом для моделирования последствий действий и будущих событий. Агентом в данном случае называется некоторая сущность, способная воспринимать мир вокруг и воздействовать на него для достижения определенных целей — человек или кот подпадают под это определение. Для домашнего животного «утро + громкое протяжное мяуканье = хозяин покормит» — вполне себе одно из выученных правил среды, в которой оно существует. Модель обобщается на новые и ранее неизвестные наблюдения, по крайней мере у живых организмов.

В 1976 году британский статистик Джордж Бокс написал знаменитую фразу: «Все модели неправильны, но некоторые из них полезны». Он имел в виду, что мы должны сосредотачиваться на пользе моделей в прикладных сценариях, а не бесконечно спорить о том, является ли модель точной («правильной»). Этот девиз находит своё отражение в жизни: наш мозг часто «лагает» и неправильно угадывает, казалось бы, очевидные вещи. И даже в точных науках — физики до сих пор не могут описать Теорию всего, и довольствуются аж четырьмя отдельными типами взаимодействия элементарных частиц! И ничего, живём как-то. И именно с цитатой доктора Бокса вам предлагается пройти путь до конца статьи :) Она задаст правильный настрой для восприятия информации.

Латентные пространства неизведанных миров: ныряем внутрь мозга

К сожалению, наука продвинулась недостаточно, чтобы мы могли подключаться напрямую к ментальной модели мира внутри человеческой черепушки и рассматривать её предсказания, поэтому сделаем проще. Подключимся к мозгу, в котором эта модель мира должна проживать, и «послушаем» его сигналы (пока ещё бесплатные и без приватных каналов). Не переживайте, никому провода в голову вставлять не будут (хотя, старина Маск этим уже промышляет) — мы прибегнем к помощи функционального МРТ (фМРТ, в английской литературе fMRI). Переодевайтесь, залазьте в машину, а мы будем показывать вам разные фотографии и считывать сигналы мозга, как он реагирует на увиденное.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Схематичное изображение эксперимента

Сильно упрощая, сигнал, фиксируемый аппаратом, будет сохранён как набор чисел, из которого мы будем пытаться реконструировать изображение — прям настоящее чтение мыслей, но без магии. Сейчас самым передовым способом является — приготовьтесь — подача этих чиселок во вторую половину модели Stable Diffusion. Да, ту самую, которой все в интернете генерирут изображения сказочных вайфу и дипфейки. Всё дело в том, что эта модель уже обучена реконструировать изображения из так называемого «латентного представления» (это промежуточное состояние, с которым работает модель). Давайте для простоты посмотрим на примере:

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Что происходит слева направо: наши глаза преобразуют воспринимаемую картинку в сигнал, проходящий по зрительному нерву прямо в мозг. Оттуда аппаратом фМРТ считываются активации нейронов, представленные в виде циферок (называемых латентом, или скрытым состоянием), которые передаются в обученную нейронку на реконструкцию (часто называемую декодированием). Осуществляющий эту процедуру декодер нужно дополнительно обучить, чтобы он умел воспринимать сигналы из мозга правильно, и понимал, что вот эти цифры означают мишку, а вот эти — самолёт.

С одной стороны, мозгу этих чиселок хватает для того, чтобы принимать решения и ориентироваться в пространстве (если игнорировать неидеальность аппаратуры для считывания сигнала). А с другой, декодер от нейронной сети, обученный генерировать картинки, умеет воспроизводить изображение так, чтоб оно почти не отличалось от реальных картинок (нуууу, с натяжкой, ок? подыграйте мне). Те огрехи, которые мы видим на примере — это в большей степени результат неидеальности считывания сигнала, а не проблема реконструирующей нейронной сети, ведь сама по себе она умеет выдавать офигенно правдоподобные рисунки.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Сверху оригинал, который видел человек, снизу реальная реконструкция по сигналу мозга, считанному фМРТ. Вот сайт проекта, и там же — статья с более детальным объяснением.

Мозг не видит изображения, он оперирует в пространстве сигналов, получаемых и преобразуемых сенсорной системой, и в нём же строит удобную ему модель мира. Это менее очевидно для зрения, так как вы прямо сейчас смотрите на этот текст и видите его в реальном мире. Но на самом деле это реконструкция сигнала в вашей голове — иногда она барахлит, и могут возникать галлюцинации, неотличимые от реальных, потому что мозг уверен, что он что-то видит.

То, что в нейронных сетях давно используются декодеры (и в том числе для реконструкции из сигналов сенсорной системы), мы уже поняли. Но что тогда является аналогом сенсорной системы, переводящей наблюдения в латентное пространство? Это кодировщик, или энкодер: он как бы «сжимает» исходные данные в специальное представление, хранящее ключевую информацию, и при этом опускающее ненужные детали и шум.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Латент может хранить некоторые очертания исходных наблюдений, но несёт совершенно другую информацию. Вместо указания на цвета пикселей там записан как бы «смысл» региона фотографии. Так что результат реконструкции не будет совпадать с оригиналом идеально!

Только наш мозг умеет делать это практически с самого рождения (спасибо эволюции), а нейронные сети нужно тренировать. Такие модели будут называться автокодировщиками, и для обучения используется следующий трюк: модель каждый раз пытается сделать так, чтобы последовательное применение энкодера и декодера (см. визуализацию выше) к изображению приводило к результату, близкому к оригиналу — при этом в серединке остаётся вектор чиселок (латент), который хранит в себе информацию. И его размер куда меньше, чем входное изображение, что заставляет модель компактно сжимать данные — однако благодаря умному декодеру выходная картинка почти неотличима от оригинала.

Давайте для демонстрации игрушечной модели мира запустим компьютерную игру: гонки с видом сверху.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Вспоминаем девяностые и несёмся им навстречу на полной скорости!

Соберём несколько минут записи игры, обучим автокодировщик. На этом этапе мы не оперируем никакой информацией, кроме одного кадра за раз — это очень важно. Картинка на входе, картинка на выходе, а в серединке какой-то набор сжатых данных (латент), состоящий всего из 15 значений. После обучения можно визуализировать результат: взять изображение из реальной игры (которое модель могла никогда не видеть), сжать его энкодером (=применить сенсорную систему) в 15 чисел (=сигналы в мозге), а затем обработать их декодером (=реконструировать).

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Реальное изображение (слева) подаётся в обученный энкодер, после чего полученный латент реконструируется декодером в картинку справа. Процесс повторяется для каждого отдельного кадра.

Видно, что ключевые аспекты выражены хорошо: машинка всегда на месте, геометрия трассы и ширина дороги почти идеально сохранены, и в то же время малозначительные детали вроде ромбиков на газоне утрачены (потому что они, как оказалось, менее приоритетны при реконструкции).

Занятно, что мы можем манипулировать числами в латенте и смотреть, как они влияют на «восприятие» — для этого их нужно декодировать, как бы отвечая на вопрос: «Что было бы видно, если мы считаем вот такой сигнал?».

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Слева — оригинал из игры, по центру — латент, значения в котором мы вручную изменяем. Справа представлена реконструкция с применением декодера. Видно, как одна из нижних настроек полностью ломает мир игры и геометрию трассы.

Это уже интересно! На людях схожий опыт не проводили, однако контролировать тараканов электрическими стимулами можно даже сейчас. Только если гринписовцы спросят — я вам не говорил.

Добавляем агентности

Теперь сделаем чисто технический шаг. У нас есть «сигнал от сенсорной системы» (но в терминах компьютеров), и мы можем попытаться обучить бота играть в игру. Цель в гонке — проехать как можно больше клеточек по дороге, не съезжая на газон. Время ограничено, как и максимальная награда, поэтому чем лучше бот будет держаться на трассе — тем выше мы его оценим.

Не будем вдаваться в подробности обучения такой нейросети, а просто рассмотрим саму систему. Сначала изображение из «мира» игры попадает в энкодер, после чего он кодирует картинку в 15 чисел. Затем на основе этих чисел мы строим простое уравнение, которое указывает, стоит ли машинке ускоряться, тормозить, или поворачивать влево-вправо (то есть, по 15 числам на входе нам нужно более-менее оптимально предсказать 4 числа, которые отвечают за «дергание руля» и педали газа/тормоза).

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Подаваемое в энкодер изображение трассы преобразуется в короткий числовой сигнал (латент). Нейронка («мозг») учится понимать, как нужно управлять машинкой в зависимости от подаваемого сигнала — так, чтобы по итогу рулить не хуже Михаэля Шумахера.

Под капотом выучивается стратегия в духе «если первое число такое-то, а второе сильно больше нуля, и..., то нужно скорее поворачивать направо». Нейрока поняла, что на такой сигнал нужно реагировать вот так, а на иной — совсем иначе. Как итог, бот вроде и будет ориентироваться на гоночной трассе, и средне управлять машинкой. Легко заметить, что он раскачивается туда-сюда и часто не вписывается в крутые повороты.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Так, на этом этапе у нас пока всё-таки вместо Михаэля Шумахера получился бухой сосед Михал Палыч без водительских прав...

И что, это и есть картина мира?

Само по себе сжатие данных с целью дальнейшей реконструкции не всегда приводит к появлению качественной модели мира. Как мы обсуждали выше, важно, чтобы эта модель помогала принимать решение о будущих событиях и потенциальных развязках — именно тогда она становится полезной. Полученная же модель имеет фиксированное представление об определенном моменте во времени (она ведь рассматривает каждый кадр строго по отдельности), и не имеет большой предсказательной силы.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Без понимания истории трудно сказать с уверенностью, что нам делать дальше — то ли это начало гонки и надо разгоняться; то ли мы, наоборот, на полной скорости летим в кусты и надо тормозить?

Сейчас же по статичной картинке ни мы, ни бот не можем понять — быстро ли едет машина? Поворачивали ли мы влево или вправо? И уж тем более нет никакой интуиции, подсказывающей, что уже пора пристёгивать ремень — потому что мы летим в отбойник.

Давайте это исправим. Добавим отдельную модель, которая учится предсказывать, что ждёт в будущем. Причём, предсказывается не следующий кадр (откуда? мозг его не видит), а следующий латентный вектор (который соответствует тому, как бы мозг закодировал в свой внутренний сигнал восприятие этого следующего кадра реальности). По сути, модель отвечает на вопрос «с учётом текущего состояния и действий, которое я предпринимаю — каким будет следующее полученное состояние окружения?».

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Берём картинку, получаем латент, добавляем действие — и пытаемся угадать, что будет дальше (новый латент). Затем перемещаемся немного в будущее, смотрим, что получилось, совпала ли новая реальность с ожиданием. Если нет — корректируем нашу картину мира.

Итого в системе есть 3 отдельных части:

  1. Автокодировщик с энкодером и декодером (2 половинки одного целого), помогающие сжимать изображение и производить деконструкцию из латента.

  2. Модель предсказания следующего латента. Хоть это и не отображено на картинке, но сам латент немного изменился — к нему добавился вектор внутреннего состояния (к 15 числам приписали ещё несколько). Он выступает в роли накопителя опыта, или подсознательной памяти, помогая разбираться, что происходило в предыдущие пару секунд. Мы не задаём ему никаких ограничений, лишь просим быть максимально полезным в задаче предсказания ближайшего будущего — что «запомнить» модель решает сама. В данном случае логично предположить, что туда сохраняется скорость, динамика её изменения (тормозим или разгоняемся), совершался ли недавно поворот, и так далее — всё то, что поможет угадать будущее.

  3. Обучаемый бот, который видит только латенты и делает по ним выводы.

Ииии... предложенный метод моделирования будущего позволил двум учёным, Дэвиду Ха и Юргену Шмидхуберу, обучить пачку ботов, которые являлись лучшими в разных играх — от гонок до стрелялок. Такие модели мира, как они их назвали, опираются на наблюдения за процессом работы мозга человека, и все эти предисловия и примеры были приведены не для красного словца.

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

О, стало сильно лучше: уже заметен существенный прогресс на пути от Михал Палыча в алкогольном делирии к высококлассному Шумахеру, согласитесь?

Но, возможно, вы задаётесь вопросом — как блин это всё связано с OpenAI SORA? Мы же начали с генерации видео! И вообще насколько полезен такой подход — может, вне гоночек он и не работает вовсе? Что ж, тут пора заметить, что SORA генерирует кадры видео последовательно, учась отвечать на вопрос: «что же будет дальше для вот такой картинки»? И — вы не поверите — делает она это тоже в латентом пространстве, только своём, в котором куда больше 15 цифр.

В предыдущей статье мы рассказывали о том, как тренируется ChatGPT — предсказывая по цепочке каждое следующее слово в длинном тексте. Упрощенно можно сказать, что похожим образом действует и SORA, предсказывая каждый следующий кадр в видео-последовательности. (На самом деле, там всё чуть сложнее: каждый кадр еще внутри нарезается на небольшие «ошметки», размерами условно 32х32 пикселя, и эти кусочки тоже генерируются один за другим — но нам на такой уровень деталей сейчас погружаться нет необходимости, оставим это для другого раза.)

Мечтает ли машинка о поворотах?

Теперь вернёмся на шаг назад и подумаем вот о чём. В нашей системе появилась отдельная модель, которая предсказывает латент, соответствующий следующему наблюдению (следующему кадру игры или видео). А наш бот не опирается ни на что другое, как на этот самый латент (плюс внутреннее состояние, но оно обновляется само по себе во время игры).

Давайте сделаем сумасшедшее: отключим игровой движок, который задаёт нам правила игры, и пустим обученного бота играть в своих «фантазиях». Фантазией тут называется предсказание ментальной модели мира о будущем: что могло бы произойти, если бы вот в этой ситуации я бы сделал так. В таком случае нам не нужен энкодер — потому что латент мы получаем через предсказание модели мира, а декодер по сути нужен только для того, чтобы нам самим подсмотреть, что происходит — бот на это никак не опирается. Он играет исключительно «в своей голове» и сам с собой, на циферках (красивая картинка ему для этого ни к чему).

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Реальный кадр только первый. По его латенту и предсказанному ботом действию моделью мира формируется второй латент. На его основе бот снова предсказывает действие, и так далее. Всё, что выделено в пурпурную рамку — это фантазии модели, симуляция.

Похоже на бред, который не сработает? Давайте проверим, а заодно подключим декодер для визуализации происходящего:

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT Нейронные сети, Искусственный интеллект, Openai, ChatGPT, Будущее, Матрица, Компьютерная графика, Киберпанк, Гифка, Видео, YouTube, Длиннопост

Слева снизу можно увидеть предсказания бота для управления машинкой (влево или вправо двигаться, нужно ли ускоряться).

Не напоминает ваши сны? Общие черты «реального» мира прослеживаются, а действия и вправду влияют на то, что происходит вокруг: машинка может проехать поворот. Но какие-то части среды всё же выглядят размыто. И всё это симулировано выученной моделью мира. Нейронка просто наблюдала за тем, что происходит в игре при тех или иных обстоятельствах, с учётом действий водителя машинки, и теперь сама выступает в качестве игрового движка.

Иными словами, модель мира = симулятор. Запомнили. На каждом шаге игры мы считаем, что случилось то, что предсказала эта модель, и движемся дальше. И мы с вами только что увидели, что бот, обученный в реальной игровой среде, в большей степени функционирует и в среде «фантазий». Возникает вопрос: можем ли мы обучить агента внутри симуляции так, чтобы можно было перенести его навыки обратно в реальный мир?


Здесь мы уже незаметно достигли предела по количеству впихуемого в одну публикацию на Пикабу, так что продолжение лонгрида можно прочитать вот здесь. Там мы разберем самое интересное: можно ли научить андроидов мечтать об электрочертях из Doom, как обучить условную Теслу ездить без водителя (не угробив 100500 пешеходов в процессе), а также как перейти от нейросети для генерации видео к сверхсильному искусственному интеллекту?

Настоящее предназначение OpenAI SORA, часть 2

Показать полностью 20 1
Лига Политики

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками

Все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: у россиян забирают загранпаспорта из-за «неправильных» шрифтов, государственная база данных с банковскими картами и паролями путешественников, новые санкции, первая частная победа в суде РФ над Euroclear, а также расовый скандал с нейросеткой гугла Gemini AI.

Киви-банку устроили ЧЫК-ЧЫРЫК

Полтора года (с августа 2022-го) Эльвира Набиуллина терпела и не трогала российские банки, но 21 февраля всё же не удержалась и отозвала лицензию у Киви-банка.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Как говорится – при ближайшем рассмотрении, волосатый новозеландский воробей оказался скорее мертв, чем жив

В качестве причин отмены банка, ЦБ назвал его активное участие в сомнительных операциях, а именно: облегчение расчетов между криптанами, нелегальными букмекерами, вывод ворованных денег через подставных «дропов», а также покупка игр от загнивающего запада через казахстанский Steam (окей, последний пункт – это шутка, думаю, Эльвира Сахипзадовна не в курсе о том, как конкретно ты смог купить Hogwarts Legacy).

Тут надо сказать, что сама группа компаний QIWI больше известна не столько своим банком, сколько популярными Киви-кошельками – говорят, они есть (были) аж у 14 млн человек; а также системой международных переводов Contact. Если клиентам Киви-банка всё гарантированно возместит АСВ (в пределах суммы 1,4 млн руб.), то перед держателями средств на Киви-кошельках и по зависшим Contact-переводам таких обязательств нет. Впрочем, ЦБ говорит, что денег у самого банка в ходе банкротно-ликвидационных процедур должно хватить на возмещение всем – но для этого вам нужно обязательно оставить заявку на сайте АСВ.

«Вёрстка» дозвонилась на горячую линию Агентства по страхованию вкладов и выяснила, что владельцам электронных кошельков нужно подать обращение через сайт с указанием паспортных данных и номера кошелька, к письму необходимо приложить сведения об открытии кошелька, чеки, информацию о переводах — все, что может подтвердить ваши права на кошелек.

С платежными системами, через которые россияне могли ранее переводить деньги за рубеж, в последнее время дела обстоят не очень: «Юнистрим» забанили санкциями США полгода назад, Contact добил вот сейчас уже наш Центробанк, а «Золотая корона» осторожно не позволяет делать переводы с карт санкционных банков (а такие сейчас в России – уже почти все крупные). Крутитесь как можете, короче!

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

В Хвиттере задаются вопросом

Как вы помните по одному из прошлых выпусков новостей, в конце января прошла сделка по выкупу Qiwi за полцены ее же собственным директором. Тогда мы обсудили, что это выглядит как некрасивое «обувание» инвесторов в акции компании, а сейчас вот после новостей об отзыве лицензии у банка, их котировки упали еще на 50% с тех пор. Выходит, выкуп-то был как бы по «справедливой» цене, без всяких скидок по факту? 🤔

Думаю, новый собственник месяц назад был уверен, что с ЦБ всё получится без проблем зарешать (как это уже удавалось сделать много раз в предыдущие несколько лет), и радовался удачной сделке. Тем более, что Минфин-то эту сделку утвердил – значит, типа, государство благосклонно к компании! А по итогу вышло – получил загибающийся актив, да еще и в бюджет РФ придется заплатить обязательный сейчас взнос в размере 10% от любой сделки по выкупу бизнеса.

Что будет дальше с бизнесом Киви – пока не очень ясно. С одной стороны, у них там и помимо самого банка всякие сервисы есть. С другой, почти все они так или иначе завязаны на платежные сервисы, а кто из банков захочет сейчас связываться с волосатым фруктом после такого недвусмысленного сигнала от ЦБ «не трогайте, оно токсичное!» – непонятно.

Совкомбанк хочет выкупить у своих кредиторов $1 за 10 центов

Если выкуп российских бизнесов у иностранцев за 50% от их рыночной стоимости вам кажется хитро-дерзким ходом, то это вы еще не видели, что придумал Совкомбанк. А именно: ребята предложили инвесторам выкуп еврооблигаций, выпущенных банком ранее, за 10% от номинала (то есть, за одну десятую, Карл!).

Учитывая, что зарубежные инвесторы никакого профита от этих облигаций получать сейчас не могут (все платежи заблокированы в этих ваших Евроклирах), многие из них давно уже мысленно посписывали эти бумаги «в ноль» – так что, поди, найдутся желающие отдать их за бесценок.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Признаюсь, в свете этой новости трактовка логотипа банка заиграла для меня новыми красками

Жалко, физлица воспользоваться таким лайфхаком не могут. А то я бы так взял ипотеку в банке, а через пару лет заявил бы: «парни, платить больше не получается, но готов вам отдать 10% от всей суммы, и будем в расчете!»

Алкогольное IPO упало, и не смогло самостоятельно подняться

В прошлом выпуске мы с вами обсуждали «парадокс IPO»:

  1. Популярные первичные размещения акций легко могут подскочить сразу после листинга на бирже на +40% (см. Диасофт), только вот аллокацию инвесторам, желающим поучаствовать в этом веселье, дают на уровне 1–2% от их заявок.

  2. В других IPO, наоборот, всем желающим щедро отсыпают акций в объеме их пожеланий. Только вот после листинга бодрого скачка вверх по таким размещениям отчего-то не происходит.

На прошлой неделе мы как раз увидели пример размещения второго типа: на биржу вышла компания с красивым названием «Алкогольная группа Кристалл». Инвесторы на IPO взяли акцию по 9,5 руб., а на бирже она сразу провалилась вниз на 15% до 8,1 руб. Зато аллокацию дали от души – пишут, что под 80% от поданной заявки...

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Не знаю как вы, но я при словах «алкогольная группа» представляю скорее что-то такое

А знаете, кто точно никогда не теряет деньги на участии в IPO? Брокеры, конечно же! ЦБ тут как раз пожаловался на то, что ряд брокеров креативно подходят к взиманию комиссий за участие: рассчитывают их на весь объем поданной заявки, даже если реальная аллокация составила в итоге всего несколько процентов от нее.

Лутбокс со штрафами за нарушение антисанкционных указов президента скоро откроется

После 24 февраля 2022 года президент РФ успел напринимать кучу всяких так называемых «антисанкционных» указов, которые в том числе затрудняют денежные операции с рублями и валютой для россиян. Многие из этих указов принимались в суматошно-хаотичном порядке, поэтому местами случались казусы: так, в марте 2022 года российским гражданам случайно запретили продавать ценные бумаги на зарубежных брокерских счетах (в июне обратно разрешили), а в марте 2023-го неразрешенными внезапно оказались уже любые сделки купли-продажи на зарубежных биржах (разрешили обратно в ноябре).

При этом, всё это время в отношении этих указов ситуация была странной: ограничения как бы есть, а ответственность за их нарушение как бы не определена. Юристы осторожно предполагали, что кара за несоблюдение указов президента может быть аналогичной штрафам за нарушение валютного регулирования (до 40% от суммы операции) – т.к. конкретно в кодексе об административных правонарушениях (КоАП) эти указы не поименованы, а валютные статьи по смыслу ближе всего. Но это всё носило спекулятивный характер.

Ну и вот, Ведомости пишут, что законопроект об официальном вводе соответствующих штрафов в КоАП реанимировали и планируют принимать в скором времени (не могут пока только договориться, что делать с теми бизнесами, кто неправильно продает за рубли валютную выручку). Как только его протащат через Думу – так сразу и заживем счастливо с полным осознанием того, как конкретно нас будут наказывать!

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Как думаете, какое наказание в итоге впишут в КоАП? Вангую, что всё-таки аналогичное штрафам за нарушение валютного законодательства: 20–40% от операции

Если ваш загранпаспорт напечатал шрифтом Comic Sans, то у меня для вас плохие новости...

Телеграм-канал SHOT пишет, что многие россияне столкнулись с изъятием загранпаспортов на границе из-за «неправильных шрифтов». МВД это опровергает, но как-то вяло – они не говорят «да ну, какие неправильные шрифты, что за бред??», а скорее «мы что-то не видим всплеск заявлений на замену паспорта... наверное, это значит, что у всех всё норм».

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Фрагмент внутренней инструкции, который выложили SHOT, выглядит, тем временем, довольно правдоподобно. Ножка у семерки, видите ли, слишком ровная...

Источники Коммерсанта эту информацию подтверждают и говорят о том, что проблеме подвержены загранпаспорта старого образца (сроком действия на пять лет и без биометрии), которые выпускали в последние пару лет: там кто-то в паспортном столе неудачно поигрался со шрифтами – и проиграл. Кстати, на прошлой неделе еще появилась новость, что обладателям паспортов без биометрии со второй половины 2024 года возможно закроют въезд в Евросоюз.

Короче, хозяйке на заметку: Если у вас единственный загранпаспорт без биометрии – то это никуда не годится, срочно идите получать новый на 10 лет. Да даже и если у вас уже есть один десятилетний, то всё сравно сходите и получите еще один запасной – так можно делать, в том числе даже и за рубежом.

Дело в том, что с декабря 2023 года вступил в силу новый закон о конфискации российскими госорганами «недействительных» загранпаспортов с довольно размытыми критериями – поэтому, имея на руках только один документ, сильно выросли риски в какой-то момент оказаться на границе с нежелательной для вас стороны вообще без документа.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

На всякий случай – проверьте внимательно свой загранник, нет ли там опечаток. Кривизну ножек у семерок еще не забудьте измерить! [Источник: 74.ru]

И еще сразу в тему: ТГ-канал Offshore Channel обратил внимание на то, что Минфин предлагает обязать зарубежные консульства уведомлять российскую налоговую о выдаче гражданам паспортов за пределами РФ. Логика здесь простая: получил паспорт не на Родине – какой-то ты странный парень, поди по-тихому эмигрировал из России, и никому не рассказал! Возможно, тут есть основания для бодрящих доначислений налогов...

Российских путешественников хотят собрать в специальной базе данных с их банковскими картами и паролями

Коммерсант пишет, что с 1 сентября Минтранспорта хочет обязать всех перевозчиков (авиа-, водных, железнодорожных, и других) передавать в единую базу помимо данных паспорта и билета – также данные об IP-адресах, телефонах, адресах электронной почты и паролей учетных записей (wut?). При оплате банковской картой перевозчик должен будет передать четыре последние цифры карты и наименование банка (жалко, что без пин-кода и CVV-номера).

В Минтрансе говорят, что всё это делается ради более эффективной ловли коварных преступников, а сама база данных будет сверх-защищена от любых взломов и утечек. 🤔

И к другим новостям: Роскомнадзор сообщил о том, что в 2024 году произошла утечка персональных данных россиян на 500 млн строк. Что конкретно утекло, откуда и куда – из заявления не понятно, но сам объем этой единственной утечки уже почти превысил совокупные сливы за весь 2023 год.

Но это ничего: думаю, в 2025 году можно будет легко побить этот рекорд еще раз – как только авиакомпании наладят передачу в Минтранс айпишников, телефонов и паролей туристов...

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Новостью поделился Милош Вагнер (замглавы Роскомнадзора). Хотел пошутить, что это «не тот, что вы подумали, а Вагнер здорового человека» – но как-то тоже неловко выходит такое говорить

САНКЦИИ САНКЦИИ САНКЦИИ

На прошлой неделе к 24 февраля западные страны подгадали новый большой пакет с пакетами санкций.

США включили в санкционный список оператора платежной системы «Мир»: на использование карт внутри России это не должно повлиять, а вот работать в «дружественных» странах они вряд ли продолжат – кажется, в минувший вторник мне в последний раз довелось расплатиться российской карточкой за хачапури в Ереване.

Кроме того в американский SDN-список добавили кучу малоизвестных банков: Авангард, Ростфинансбанк, Челиндбанк, Модульбанк, Датабанк, Быстробанк, Морской банк, МФК, Ижкомбанк, Кавказский Комсельхозбанк и СПБ Банк. Последний является депозитарием печально известной СПБ Биржи – нам как бы дополнительно намекнули, что разморозки активов российских инвесторов на этой бирже можно в ближайшее время сильно не ждать.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Также под штатовские санкции угодил застройщик «ПИК». Теряюсь в догадках – неужели они хотят помешать экспорту человейников в США? 🤔

В общем, ничего сильно существенного в американском списке мы не увидели. Накануне было много обсуждений, что велик риск попадания в SDN Мосбиржи/НКЦ, что привело бы к проблемам с биржевой торговлей долларами. На волне этих опасений даже произошло «раздвоение» курсов доллара на Мосбирже: обычно гуляющие друг за другом курсы с расчетами сегодня (USDRUB_TOD) и завтра (USDRUB_TOM) разъехались в разные стороны: «сегодняшний» доллар в какой-то момент уходил за 100 руб., в то время как «завтрашний» оставался на уровне 93 руб.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

TradingView: Кто-то очень сильно хотел успеть закупиться баксами перед выходными, и готов был платить за это до 8% премии

Пробежимся также кратко по новым санкциям от других стран (ничего сильно интересного там нет):

  • Евросоюз: Ввел 13-й пакет на 106 физических и 88 юридических лиц. Из любопытного пожалуй только то, что в списке оказалось много не-российских компаний: из Шри-Ланки, Китая, Индии, Сербии, Казахстана, Тайланда и Турции. То есть, пытаются оказать давление именно вторичными санкциями на партнеров.

  • Великобритания: Расширила список на 50 позиций, включая ряд руководителей российских компаний. Отдельным списком прошли шестеро руководителей колонии ИК-3 «Полярный волк».

  • Канада: 153 организации и 10 физлиц, включая президента Федерации шахмат России Андрея Филатова.

  • Австралия: 37 организаций и 55 физлиц – включая Киркорова, Газманова, Расторгуева и Баскова.

Арбитражный суд Москвы удовлетворил первый иск частного инвестора к Euroclear

Заголовок звучит очень круто! Но есть один нюанс: чувак хотел взыскать с Евроклира $582 тысячи, а суд ему присудил только $10к (купоны и дивиденды, но без потерь по самим подзаморозившимся бумагам).

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Наш герой, Роман Прудентов. Что-то есть в нем от советского Нила Патрика Харриса

Интересы Романа отстаивала юридическая фирма Stonebridge Legal – к гадалке не ходи, стоимость услуг юристов была повыше «жалких» отсуженных $10 тыс. С другой стороны – Роман там как бы работает партнером, так что вряд ли платил по прайс-листу. Да и ПЕАР неплохой для фирмы вышел!

Производитель чипов для нейросеток Nvidia продолжает расти неприличными темпами

В мае 2023 года мы отмечали достижение капитализацией Nvidia отметки в $1 трлн, а уже на прошлой неделе акции скакнули после публикации хорошей отчетности на очередные +15%, и компания стоит уже целых 2 триллиона баксов.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Тем временем, Интел может похвастаться в лучшем случае скромной капитализацией менее $0,2 трлн

Заодно Nvidia побила рекорд по самой большой прибавке за одну торговую сессию в истории: компания стала дороже аж на $277 млрд всего за день – такое чувство, что всё следующее столетие мы только эти чипы из графических ускорителей и будем на хлеб намазывать и кушать!

Интересно, кстати, что главная американская радетельница за вложения в прорывные инновационные компании – инвесторка Кэти Вуд с фондом ARKK – всю Нвидию продала в конце 2022 года и пропустила рост котировок ее акций в пять раз. Как выяснилось – не все инновационные фонды одинаково полезны! (С начала 2021 года ARKK находится в просадке более чем на 60%, несмотря на впечатляющую динамику американских тех-компаний.)

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Твое лицо, когда инвесторы в инновационный фонд ARKK спрашивают «ну и сколько мы там заработали на ралли Nvidia? как это – ноль??»

Нейросетевая монетизация щитпостинга Реддитом

Главный англоязычный мега-форум Reddit собирается выходить на IPO (несмотря на то, что компания продолжает генерировать убыток на уровне $90 млн в год). Под это дело из поданных в SEC документов еще выяснилось, что наш пострел Сэм Альтман из OpenAI владеет почти 9% в Reddit. Ясно-понятно теперь, почему OpenAI решили GPT-2 в 2019-м тренировать именно на ссылках с Реддита!

Кстати, лицензирование данных с форума с целью обучения на них нейросеток становится сейчас существенной частью выручки Reddit (уже заключили контрактов со всякими Гуглами на $200 млн – примерно четверть годовой выручки, хоть это и не относится только к одному году). Кто бы мог подумать 18 лет назад, когда Реддит только появился, что продажа нагенерированного пользователями щитпостинга в будущем может оказаться прибыльной штукой?

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Стив Хаффман (CEO Reddit) и сам неуловимо похож на того самого школьника, который пишет в сети «я твой мамка труба шатал!». А потом ChatGPT всё это с забора читает и учится...

Американцы придумали КОРОБОЧКУ для ухода от налогов

Все американские фонды ETF по закону обязаны регулярно распределять получаемые ими купоны и дивиденды в адрес своих инвесторов. Мне это всегда казалось странным – зачем такое странное требование, почему нельзя их удобно сразу аккумулировать внутри фонда (как это делается часто в европейских ETF)?

Разгадка оказалась банальна: налоги на проценты/дивиденды в Штатах составляют до 37%, а capital gain облагается по ставкам гораздо ниже (до 20%). Дядя Сэм не хочет, чтобы ты платил меньше налогов!

А теперь к новости: пацаны из инвесторской тусовки Alpha Architect покумекали, и придумали способ, как получать стабильную доходность на уровне трехмесячных US Treasuries (примерно 5,5% годовых сейчас) – но так, чтобы при этом не получалось процентного дохода к распределению (и, соответственно, к налогообложению). Фонд назвали BOXX (коробочкка?). Объяснять принцип долго, но там конструкция из говна и палок [зачеркнуто] покупки и продажи опционов на акции с хитрой утилизацией налоговых убытков.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

TradingView: Котировки (без учета выплаты дивидендов) BOXX и более классического фонда BIL на короткие US Treasuries: нетрудно заметить, что BIL не растет в цене, т.к. всю полученную доходность распределяет инвесторам, а BOXX всё аккумулирует в цене

Я вот думаю: стоит ли американцам рассказывать, чё может пойти не так со всеми этими «сверхнадежными конструкциями на деривативах»? А то был у нас тут один надежный ETF с хеджированием курса деривативами – да потом и обнулился внезапно в марте 2022-го...

Make Japan Great Again

В конце 1980-х все думали, что японцы захватят весь мир – ну, по крайней мере, в экономическом смысле. Поэтому японский фондовый рынок тогда стоил даже больше, чем американский.

Правда, длилось это веселье недолго: с 1990-го японские акции как начали падать, да так и не могли толком восстановиться многие десятилетия. Только на прошлой неделе, 34 года спустя, индекс Nikkei 225 опять достиг того же уровня оценки, что и на пике пузыря 1989 года.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Правда, это всё без учета инфляции. Но зато и дивиденды тоже не учитываются. Короче, выводов не будет, но картинка всё равно вышла поучительная =)

AI Gemini творчески переосмыслила проблему нацизма

На прошлой неделе американский Хвиттер начисто порвался по поводу гугловского чатбота AI Gemini.

У Google уже раньше были проблемки с расовой темой, когда в 2015 году выяснилось, что их нейросетевой распознаватель объектов на фотках уверенно подписывает слово «горилла» под чернокожими людьми. Гуглу тогда пришлось заняться окончательным решением горрильного вопроса: нет, они не натренировали нейросетку лучше различать людей и обезьян – а просто заставили ее забыть о существовании горилл, лол.

Видимо, памятуя об этом провале, они сделали особо сильный упор на том, чтобы научить свою AI Gemini при генерации картинок практиковать ДАЙВЕРСИТИ. Предполагаю, что каждый задаваемый пользователем промпт на генерацию людей перед выполнением просто «пересобирается» под капотом, и туда добавляется что-то вроде «make it as racially diverse as possible».

Ну а дальше ход мыслей нейронки, видимо, следующий: «Дайверсити – это когда чернокожие, азиаты, и т.д. А белые люди – это совсем не diversity, их генерировать не надо!». В результате некоторые выдаваемые картинки выглядят просто абсурдно: самый топ-результат – это когда на запрос «нарисуй мне немецкого солдата в 1943 году» она генерирует чернокожих в нацистской форме.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Кажется, в Рунете даже нейронацистов показывать нельзя, поэтому вот вам отцы-основатели Америки, слева направо: Томас Джефферсон, Джордж Вашингтон, Бенджамин Франклин и Чонгук из BTC

В результате Гуглу пришлось спешно извиняться и решать проблему. Пока краткосрочный метод решения немного напоминает «гориллагейт» 2015-го: нейросетке просто запретили генерировать любых людей.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Ну, хоть мемов от души наделать успели – и то хорошо!

Почему полезно дружить с чатботами на сайтах компаний

Одним из популярных способов использования текстовых нейросеток становится изготовление на их базе чатботов для общения с клиентами на сайте. А-ля «техподдержка» для самых базовых глупых вопросов – только на порядки дешевле, чем использование мясных операторов.

Проблема только в том, что иногда LLM генерируют бредовые и некорректные ответы (они так видят!). Ну и вот подоспел первый судебный прецедент на эту тему: чатбот Air Canada наплел клиенту фейковые условия возврата билетов, а когда они не сработали, авиакомпания сказала «ну надо было пдфки с условиями внимательно читать, что ж вы эту железку на сайте слушаете, думоть надо головой своей, это же всё понарошку!»

Короче, канадский суд подумал, и решил: компании в ответе за тех чатботов, которых они приручили! Придется платить. Предвижу скорое появление лайфхак-статей в стиле «5 надежных промптов для того, чтобы заставить нейросетку на сайте авиакомпании пообещать тебе бесплатный билет первого класса».

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

POV: Когда ремонтник попытался решить проблему с помощью «окей, чатжпт, как легко починить разваливающийся авиадвигатель?»

18-летняя тиктокерша завела Онлифанс и заработала $200к за первую неделю

Собственно, сабж. А ты и дальше просиживай штаны в офисе. 🙈

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Правда, в коммьюнити ноутс Хвиттера пишут, что это всё на самом деле псевдо-хайп и скрытая реклама

Но даже так – бизнес-жилка, по ходу, у девчонки есть! И с финансовой грамотностью порядок.

На всякий случай сразу скажу: эта новость сама по себе – тоже псевдо-хайп и скрытая реклама моего нового интервью с Александром Бабинцевым, которое вышло на прошлой неделе. Саша классный: он бесплатно обучает детей из маленького города Глазова финансовой грамотности. Ну и выпуск, соответственно, про это: как научить своих детей обращаться с деньгами.

Что там с Сэмом?

Багамский банк Deltec, обслуживающий Tether, обвинили в связях с печальной известной FTX/Alameda: дескать, банк им выдавал миллиардами краткосрочные кредитные транши на несколько дней для покупки USDT и дальнейшего... Дальше хз, пока ничего страшного не придумали, но сейчас любая связь с Бэнкманом-Фридом является супер-токсичной – так что, почему бы и в суд не подать?

Тем временем, в Хвиттере появилось первое фото SBF из заключения. Судя по вайбам фотки – местные авторитеты по мере возможностей опекают болезного Сэма как курьезную селебу.

Nvidia бьет все рекорды, а Киви-банк накрылся медным тазом вместе с кошельками Политика, Финансы, Экономика, Инвестиции, Биржа, Фондовый рынок, Новости, Дайджест, Банк, Qiwi, Доллары, Санкции, Центральный банк РФ, Видео, YouTube, Длиннопост

Просится подпись «когда отпросился у мамки на первую дискотеку с ребятами из старших классов»

Хорошая новость недели

Первый человек, которого чипировали Масковским Нейралинком в январе, успешно восстановился и теперь вовсю шерудит мышкой прямо из головы. Вот-вот его научать кликать, там уже до хоткеев недалеко – короче, ждем, когда уже начнет гамать в Контру!


Больше финансовых новостей и авторской аналитики у меня в Телеграм-канале RationalAnswer.

Показать полностью 21 2
Отличная работа, все прочитано!