За $50 против гигантов: Исследователи создали конкурента OpenAI за копейки

Post Thumbnail

Исследователи из Стэнфордского университета и Университета Вашингтона совершили прорыв в области искусственного интеллекта, создав модель рассуждений s1 всего за 50 долларов облачных вычислений. Результаты исследования, опубликованные в пятницу, показывают, что модель демонстрирует производительность, сравнимую с передовыми разработками OpenAI o1 и DeepSeek R1 в тестах на математические способности и программирование.

Команда разработчиков использовала базовую модель с открытым исходным кодом, которую усовершенствовала с помощью процесса дистилляции – извлечения способностей к рассуждению из другой ИИ-модели путем обучения на её ответах. В качестве источника была выбрана экспериментальная модель Google Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental.

Этот подход оказался значительно экономичнее метода масштабного обучения с подкреплением, который использовала DeepSeek для создания своей модели R1. Исследователи опубликовали s1 на GitHub вместе с данными и кодом для обучения, сделав технологию доступной для всего сообщества разработчиков.

Успех проекта поднимает серьезные вопросы о будущем индустрии ИИ. Если небольшая команда исследователей может воспроизвести функциональность многомиллионной модели за минимальные средства, что остается от конкурентного преимущества крупных ИИ-лабораторий?

Реакция технологических гигантов не заставила себя ждать. OpenAI уже обвинила DeepSeek в неправомерном сборе данных через свой API для целей дистилляции моделей. Google, чья модель использовалась для создания s1, запрещает в своих условиях использования обратный инжиниринг моделей для разработки конкурирующих сервисов.

Несмотря на юридические вопросы, этот прорыв демонстрирует, что инновации в сфере ИИ возможны даже без многомиллионных инвестиций, открывая новые перспективы для исследователей и небольших команд разработчиков.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.