Лаборатория Наносемантика

🚀 DeepSeek нанес мощный удар по конкурентам: по данным Bloomberg, компания предложила скидку 75% на свою новую модель V4-Pro. Американские гиганты (ChatGPT, Claude, Gemini) ответить тем же не могут — мешает дорогая инфраструктура и жесткие требования инвесторов. 💡 Ждет ли нас глобальная ценовая война, в которой выиграет бизнес? Директор по продуктам «Наносемантики» Григорий Шершуков в комментарии для Business FM считает, что нет. «Рынок в целом пока не является прибыльным, чтобы воевать за самый низ цены...

🚀 В Рио-де-Жанейро прошла ICLR 2026 — одна из главных мировых конференций по машинному обучению, собравшая рекордные 19 797 научных статей. Главный инсайт этого года: индустрия официально прощается с эпохой «просто чат-ботов». Мы изучили доклады и выделили 3 главных тренда, которые будут определять корпоративный ИИ: 💡 От пассивных LLM к надежным автономным агентам Исследования доказали: текущие LLM всё ещё «теряются» в длинных диалогах. Поэтому фокус сместился на мультиагентные системы. Разработчики...

🚀 В Рио-де-Жанейро прошла ICLR 2026 — одна из главных мировых конференций по машинному обучению, собравшая рекордные 19 797 научных статей. Главный инсайт этого года: индустрия официально прощается с эпохой «просто чат-ботов». Мы изучили доклады и выделили 3 главных тренда, которые будут определять корпоративный ИИ: 💡 От пассивных LLM к надежным автономным агентам Исследования доказали: текущие LLM всё ещё «теряются» в длинных диалогах. Поэтому фокус сместился на мультиагентные системы. Разработчики...

🚀 Главный тренд середины весны — невероятный скачок в логике нейросетей. ИИ-агенты теперь экономят нам реальные деньги, а закрытые корпоративные модели находят уязвимости, которые люди не замечали десятилетиями. Собрали самое важное за месяц: ⌨️ Двойной релиз от OpenAI Вышли генератор изображений GPT Image 2 и модель GPT-5.5. Генератор картинок получил «режим рассуждений»: он сам гуглит информацию, анализирует файлы и рисует до 8 связанных изображений за раз в 2K. А новая GPT-5.5 стала стандартом для сложных агентских сценариев и кодинга...

? 🚀 В 1865 году экономист Уильям Джевонс заметил странную вещь: появление более эффективных паровых двигателей привело не к экономии угля, а к колоссальному росту его потребления. Двигатели стали экономичнее, их начали внедрять повсеместно, и в итоге угля потребовалось в разы больше. Этот феномен вошел в историю как «Парадокс Джевонса». И прямо сейчас мы наблюдаем его ренессанс на рынке искусственного интеллекта. 💡 Как это работает в IT? Казалось бы, технологии стремительно оптимизируются. Недавно мы писали про компактные модели класса 30B и новые алгоритмы работы с памятью нейросетей...