Data Secrets

Новый Haiku 5.5, сводка: — В среднем запуск обходится на 75% дешевле Haiku 4.5. — Большой скачок в кодинге, работе с компьютером и задачах на знания. — Для запросов до 100K токенов цена снизилась на 90%. На более длинных задачах примерно вдвое. — Впервые у Haiku появилась настройка effort, можно выбирать между стоимостью и качеством. — Модель отдельно оптимизировали под работу субагентом для Opus и Sonnet, а также массовые задачи вроде саммари, классификации и поддержки. https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5

Вышел Haiku 5.5

Когда только собрался делать стартап, который продашь за 500M$+, но лимиты закончились через 3 запроса

Как выглядит рынок пользовательского ИИ  Один из крупнейших венчурных фондов США a16z выпустил новый рейтинг потребительских ИИ-продуктов. В него попадают как продукты, построенные вокруг ИИ, так и привычные сервисы, где ИИ стал центральной частью пользовательского опыта.  В список попали знакомые сервисы — CapCut, Adobe Lightroom и Microsoft Edge, а также приложения с Алисой AI, вошедшие в мобильный топ-15 по месячной активной аудитории. Яндекс — единственная российская компания, вошедшая в рейтинг, причем его продукты оказались выше DeepSeek, Grok и Perplexity. Примерно половина американцев пользуются ИИ, четверть – каждый день. Но платят за него единицы: 1% самых щедрых юзеров дает 19,5% всех трат, больше, чем вся нижняя половина вместе (16,6%). Получается, что ИИ сейчас зарабатывает не на массовом пользователе, а на тех, кто покупает его как рабочий инструмент. На то же самое указывает то, что рейтинг по выручке не похож на рейтинг по трафику. 29 из 50 сервисов в списке по расходам юзеров не попали ни в веб, ни в мобильный топ по аудитории. То есть во многом платящая аудитория и деньги крутятся вне самых посещаемых сервисов, и за ИИ, встроенный в конкретные продукты, люди готовы платить охотнее, чем за универсальные чат-боты. Для тех, кто работает в IT, здесь полезна возможность сверить свою картину мира с массовым рынком. В профессиональной среде легко начать считать, что все выбирают ИИ по качеству кода, бенчмаркам и размеру контекстного окна. За её пределами знакомство с ИИ может начинаться с видеоредактора, браузера или поиска — без отдельного выбора модели. Если делаете ИИ-продукт, такой рейтинг помогает проверить, насколько привычки вашего круга похожи на привычки аудитории, для которой вы его строите.

H-JEPA: End-to-End Learning of Hierarchical World Models for Visual Planning Архитектура JEPA Яна Лекуна теперь стала иерархической. Напоминаем, основная идея в том, чтобы сделать модель, которая не угадывает следующий токен или пиксель, а понимает, что происходит в мире и что случится дальше (подробнее тут: https://t.me/data_secrets/8915). В новой работе получилось сделать следующий важный шаг: JEPA научили нормально планировать на длинном горизонте. На Visual AntMaze (виртуальная среда для тестирования роботов в пространстве) новый подход поднял долю успешных прохождений с 18% до 73%, а затраты на планирование при этом сократились. За иерархической версией архитектуры стоит довольно простая идея. Вместо одной world model используются несколько уровней с разным временным масштабом. Верхний уровень думает далеко вперед и выбирает примерное направление, следующий превращает его в более конкретные подцели, а нижний уже решает, какие действия нужно сделать прямо сейчас. При этом верхние уровни сами учатся отбрасывать мелкие детали, которые не нужны для долгосрочного планирования. Например, в лабиринте на верхних уровнях пропадает информация о точном положении ног, но остается понимание, где находится робот и как устроен маршрут. https://alphaxiv.org/abs/2610.06805

Вышла Nano Banana 2.1 Google обновила свою модель для генерации изображений. На тестах Nano Banana 2.1 обходит предыдущие версии почти по всем основным сценариям, особенно в визуальном качестве, редактировании по маске и сохранении внешности персонажей. Модель поддерживает генерацию в 4K. При этом цена заметно снизилась: $30 за 1 млн аутпут токенов против $120 у Nano Banana Pro. https://deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1/

Мем дня: оказалось, Бен Аффлек неплохо разбирается в сверточных нейросетях. Раньше у него была небольшая VFX-студия, где он много работал с GPU и ML-пайплайнами. Позже он основал AI-стартап InterPositive, а в итоге его купил Netflix. Получается, днем гоняем модели, ночью защищаем Готэм.

Kandinsky 6.0 Video — новая линейка моделей генерации видео со звуком Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком. — Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5. — Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM. Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на Gitverse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.

solve all open math problems please. make no mistakes

Ночью OpenAI выложили в открытый доступ 722 написанных ИИ статьи по математике В каждой решается какая-то открытая математическая задача. Их сгенерировала внутренняя еще не выпущенная модель, и они сгруппированы в 372 семейства связанных работ по разделам математики. В стартапе решили, что проверять модели на бенчмарках уже неинтересно, потому что они насытились, и вместо этого выдали агенту 4000 открытых исследовательских задач. В среднем на один результат уходило около трех часов размышлений. Самые значимые доказательства: — Гипотеза Ходжа для CM-абелевых многообразий. Это частный случай гипотезы Ходжа из списка задач тысячелетия. — Расширение зоны без нулей дзета-функции Римана до Re(s) > 11/12 (то есть доказано, что все нетривиальные нули оказываются в полосе 1/12 < Re(s) < 11/12). Это промежуточный результат для гипотезы Римана. — Решение задачи факторов свободных групп. Задача была открыта с 40-х годов прошлого века, и доказательство закрывает один из старейших вопросов теории алгебр фон Неймана. — Unique Games Conjecture. Это главный вопрос о пределах приближенных вычислений: для многих NP-трудных задач она утверждает, что лучшие известные алгоритмы уже оптимальны и улучшить их можно, только если P = NP. Доказательство закроет вопрос сразу для огромного класса задач. https://github.com/openai/math Комментарии излишни, это просто поразительно