Продажи Tesla в Европе резко упали:

🇬🇧 -18,2%🇫🇷 -63,4%🇳🇱 -42,5%🇳🇴 -40,2%🇪🇸 -75,4%🇸🇪 -46,0%🇩🇰 -40,9%🇵🇹 -31,0%. Итого падение составило: -47,7%

GOOG, обязалась инвестировать $75 млрд в следующем году, что будет соответствовать 70% ее операционных денежных потоков. Основной тезис «лонгистов» $GOOG всегда заключался в том, что компания монополизировала высокодоходную «платную дорогу», то есть владеет 90% интернет-трафика и «печатает» наличные. CapEx в $75 млрд противоречит этом тезису. Акции должны упасть намного больше, чем они упали сразу после отчета и конференц-колла на 7%. По сути, не осталось причин платить 25-кратную прибыль за бизнес, направляющий 70% денежного потока в черную дыру капитальных вложений. Не так давно $META упала до 9-кратной прибыли, когда она пережила то же фиаско с метавселенной. 

Palantir отчитался о получении чистой прибыли в размере $77 миллионов в прошлом квартале.

CMU — Карнеги-Меллон Университет, который располагает экосистемой полного спектра исследований и разработок. Большинство исследований в CMU — это фундаментальные открытые исследования, проводимые на территории кампуса. CMU также проводит ограниченные исследования во всемирно известном Национальном центре робототехники и секретные исследования в Институте разработки программного обеспечения.

Роботы-гуманоиды обладают потенциалом беспрецедентной универсальности для выполнения человеческих навыков, охватывающих все тело. Однако достижение гибких и скоординированных движений всего тела остается серьезной проблемой, из-за несоответствия динамики между симуляцией и реальным миром. Существующие подходы, такие как методы идентификации системы (SysID) и рандомизации доменов (DR), часто основаны на трудоемкой настройке параметров.

Исследователи CMU в сотрудничестве с NVIDIA представляют ASAP, двухэтапную структуру для маневренности роботов-гуманоидов. И это не научная фантастика. Это реально и происходят прямо сейчас, меняя цивилизацию так, как мы даже не можем пока себе представить.

Это похоже, по утверждению Сэма, на суперсилу, эксперта по требованию!

«Супер агент» может использовать Интернет, проводить комплексные и разносторонние исследования, приводить аргументы и рассуждения и возвращаться к вам с хорошо структурированным отчетом. И он действительно хорош и может выполнять задачи, которые могли бы занять часы и дни у эксперта и стоить сотни долларов.

Сэм сейчас находится в Японии и привел забавный пример, как он воспользовался суперсилой своего нового эксперта-помощника ИИ. Он часами безуспешно искал старый NSX в идеальном состоянии и уже собирался сдаться, но глубокие исследования, проведенные новым агентом просто… нашли эту идеальную машину.

Пока это очень ресурсоемкая и медленная вычислительная система, но это первая система искусственного интеллекта, которая может выполнять такой широкий спектр сложных и ценных задач.

Этот агент уже доступен на «pro» уровне со 100 запросами в месяц.

Скоро появятся уровни «plus», «team» и «Enterprise», а затем и бесплатный уровень. В этих версиях будет около 10 запросов в месяц, но OpenAI уже работает над более эффективной версией. Эта версия построена на o3.

Трамп встречается сегодня с генеральным директором NVIDIA Дженсеном Хуангом в Белом Доме, а затем обсуждает экспортный контроль.

О Nvidia распространяется по рынку множество дезинформации, включая вопросы о Сингапуре и китайцах. NVIDIA вчера опубликовала заявление:«Доходы, связанные с Сингапуром, не указывают на перенаправление в Китай. В наших публичных документах указано, что счет выставляется “bill to” not “ship to” locations of our customers.  Многие из наших клиентов имеют предприятия в Сингапуре и используют их для продажи продукции, предназначенной для США и западных стран. Мы настаиваем на том, чтобы наши партнеры соблюдали все применимые законы, и если мы получим какую-либо информацию об обратном, действуйте соответственно», — представитель NVIDIA.

Трудно отделаться от мысли, что после распространения информации о DeepSeek и обвале на этой новости в понедельник акций NVIDIA на 17%, так называемый «ров», защищающий ее доминирование и конкурентное преимущество на мировом рынке, исчезли. «Американские горки» акций NVIDIA продолжились во вторник ростом на 9%, а в среду и четверг падением на 6% и 3% соответственно. Сегодня снижение продолжается.

Еще одна сенсация потрясла фондовый рынок вслед за сенсационной моделью DeepSeek, которая обвалила компанию NVDA и уничтожила ее неоспоримое конкурентное преимущество перед другими производителями чипов.

Alibaba в ответ на DeepSeek запустила «Qwen» — модель искусственного интеллекта, которая пишет, генерирует изображения/видео и выполняет поиск в Интернете. Qwen превосходит по своим возможностям DeepSeek, ChatGPT-o1 и Claude sonnet.

Вот 5 примеров того, на что Qwen способен:

1. Написать код и использовать артефакты для его тестирования. Qwen не просто генерит код, он может запускать его, отлаживать и использовать артефакты для тестирования в реальном времени.
2. Генерировать изображения с предельной точностью. Забудьте об общем искусстве искусственного интеллекта. Квен может создавать очень подробные изображения, следующие инструкциям, которые могут конкурировать с генераторами искусственного интеллекта высшего уровня. Уровень точности просто сумасшедший.

Эксперимент DeepSeek-R1-Zero показал нечто замечательное: используя чистое обучение с подкреплением с тщательно продуманными функциями вознаграждения, им удалось заставить модели развивать сложные способности рассуждения полностью автономно. Речь шла не только о решении проблем — модель органически научилась генерировать длинные цепочки мыслей, самостоятельно проверять свою работу и выделять больше вычислительного времени для более сложных задач.

Техническим прорывом здесь стал их новый подход к моделированию вознаграждения. Вместо того чтобы использовать сложные нейронные модели вознаграждения, которые могут привести к «взлому вознаграждения» (когда модель находит фиктивные способы увеличить свои вознаграждения, которые на самом деле не приводят к лучшей производительности модели в реальном мире), они разработали умную систему на основе правил, которая сочетает вознаграждения за точность (проверку окончательных ответов) с вознаграждениями за формат (поощрение структурированного мышления). Этот более простой подход оказался более надежным и масштабируемым, чем модели вознаграждения на основе процесса, которые пробовали другие.

Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek выпустил DeepSeek-V3 — модель LLM с открытым исходным кодом, которая по производительности не уступает ведущим американским моделям, но требует гораздо меньших затрат на обучение. Большая языковая модель использует архитектуру со смешанным набором экспертов и 671 млрд параметров, из которых только 37 млрд активируются для каждой задачи. Такая избирательная активация параметров позволяет модели обрабатывать информацию со скоростью 60 токенов в секунду, что в три раза быстрее, чем в предыдущих версиях. В тестах производительности DeepSeek-V3 превосходит Meta Llama 3.1 и другие модели с открытым исходным кодом, соответствует или превосходит GPT-4o в большинстве тестов и демонстрирует особую эффективность в задачах по китайскому языку и математике. Только Claude 3.5 Sonnet от Anthropic стабильно превосходит его при выполнении некоторых специализированных задач. Компания сообщает, что потратила 5,57 млн ​​долларов на обучение с помощью аппаратной и алгоритмической оптимизации, по сравнению с оценочной суммой в 500 млн долларов, потраченной на обучение Llama-3.1.