Onigiri

Много постов тут было посвящено тому, насколько o3 крутая модель. Теперь OpenAI выпустили опенсорсную модель примерно того же уровня, которую можно запускать у себя на компе, если есть достаточно мощная видеокарта - gpt-oss Ждем gpt-5 на этой неделе?

Небольшой перерыв от кода и нейросетей

Мы тут с optozorax (вы могли видеть его видео про порталы) играли в угадывание фигур в программе визуализации искривлённых 2D пространств, которую мы сделали, и которую я показывал несколькими постами выше

Google только что выпустили новую генерацию картинок 1. В большинстве случаев пока кажется лучше, чем у OpenAI 2. Нет мягкости и оранжевости, по которой легко можно было узнать GPT 3. Во много раз быстрее 4. Бесплатно Прикладываю разные картинки по 2 штуки: от OpenAI и от Google. Протестировать можно тут

ИИ каждый год улучшается более чем в 3 раза Как определить темпы развития ИИ-моделей? Самый интересный вариант, что я видел, выглядит так: берем самые разные задачи, которые человек выполняет за компьютером, и смотрим, сколько в среднем у него уходит на это времени. Время, которое затратят на это нейросети, не так важно, главное - способна ли нейросеть решить эту задачу в принципе. А затем смотрим, задачи какого размера (по потраченному человеком времени) в среднем способны решать нейросети. Если усреднить все задачи, то получается четкий тренд: размер задач, которые могут решать нейросети, удваивается каждые 7 месяцев, что примерно 3.28 раза в год. Это же справедливо и для кода: размер проектов, в которых хорошо ориентируются нейросети, растет такими же темпами. Если сейчас нейросети могут стабильно вносить значительные изменения или даже переписывать проекты или части кода, которые писались пару дней, то через 2 года это будут уже проекты на 3 недели, а еще через 2 года - проекты на год. При этом, изменения, вносимые в код за 1 запрос через 2 года смогут превышать день работы. А еще через 2 года - 2 недели за 1 запрос. Может ли это все в ближайшее время остановиться? Вряд ли. Как минимум, этот тренд резко не оборвется, сначала должно начаться снижение, а его пока не видно. И даже наоборот - в этом году нейросети показывают удвоение не каждые 7 месяцев, а каждые 4 месяца. То есть задачи, которые они могут выполнить, увеличиваются в 8 раз в год. Пока не понятно, является ли это случайным отклонением, или же возможности нейросетей растут с ускорением. Сначала я скептически относился к ускорению, но сейчас оно выглядит все более и более вероятным. Кажется, gpt-5 еще раз это подтвердит. Если ускорение действительно есть, то через год нейросети смогут выполнять большую часть задач, которые люди выполняют за компьютером, а один запрос сможет вносить в код стабильные изменения, на которые у человека ушел бы день (а скорее всего гораздо больше). Если же ускорения нет, то все это все равно будет, но не через год, а через 2, и замедлиться развитие нейросетей за это время вряд ли успеет

В одном из предыдущих постов показывал, как будет выглядеть появление червоточины в 2D-пространстве. Теперь показываю, как выглядит прохождение через нее. Можно заметить необычный эффект, возникающий в неевклидовых пространствах - голономию. Она заключается в том, что при движении по пространству, помимо самого перемещения, происходит еще и поворот, даже если мы сами не поворачивались. Поэтому ориентация пространства в этом видео постоянно меняется

Так выглядели реалистичные картинки от нейросетей с несколькими объектами еще 5 лет назад. Да, один конкретный объект тогда уже неплохо получалось генерировать. А к текущему развитию нейросетей привело уже изобретение моделей на основе diffusion в 2020 году

Делаем дыру в 3D объекте и смотрим симуляцию того, как это выглядело бы для 2D-существа, живущего на поверхности этого объекта. С учетом того, что свет тоже всегда летит по этой поверхности. Получается появление червоточины в "другую вселенную" 🕳 (Ну ли если бы, конечно, это существо могло бы охватить своим зрением все вокруг)

Вы скорее всего видели такие картинки с червоточинами: две области пространства соединены туннелем. Следующим постом выложу кусочек из ✨предстоящего видео с симуляцией такого в 2D Забавно, что на картинке нижняя часть подписана как "другая вселенная", хотя она явно соединена, а значит, это часть той же вселенной. Но можно придумать этому объяснение: если эта нижняя часть достаточно удалена от верхней, то такое иногда называют "другой вселенной", так как из-за расширения пространства она удаляется от верхней быстрее скорости света, а значит, уже не связана причинно-следственно с верхней частью (если не считать червоточину).

Какими нейросетями я пользуюсь? Начну с моделей от OpenAI: gpt-4o - в основном для простых общих вопросов gpt-4.5 - одна из лучших моделей в для написания красивого текста и переводов на другие языки. 14 июля ее закроют 😒 Говорят, что gemeni 2.5 pro такая же в написании текстов, а может и лучше, но я ей пока не пользовался gpt-4.1 - использую больше для несложных технических вопросов o3 - для сложных вопросов. Например, для решения математических задач, для продумывания архитектуры кода, для улучшения и переписывания кода, где я сам не знаю, как это сделать o4-mini-high - сначала не обращал внимания на эту модель, но в последнее время все чаще использую вместо o3. Работает быстрее, на некоторые вопросы отвечает лучше, но не всегда. Поэтому можно один вопрос отправлять сразу и в o3, и в o4-mini-high, так еще лучше Картинки: gpt-image-1 - заменила для меня почти все другие генераторы картинок. Вроде как это и есть gpt-4o, которая благодаря своей мультимодальности делает изображения, но часто ее называют отдельной моделью. Это та, которая генерирует картинки в chatgpt. Но через chatgpt она генерирует их часто по 1 штуке и в неверном соотношении сторон. Гораздо удобнее ей пользоваться через их же отдельный сайт sora.com Раньше еще пользовался Midjourney и локальным Stable Diffusion, но с появлением gpt-image-1 использую почти только его. Хотя иногда еще пользуюсь: Photoshop - по текущим меркам встроенная модель уже так себе, но зато ей можно быстро и удобно что-то поправить Illustartor - да, в нем тоже есть генерация картинок, да еще и векторных, что иногда бывает нужно Вайбкодинг: Github copilot - большую часть кода пишет за меня. Начал пользоваться им еще с бета версии и остался на нем. Еще из популярных существуют Cursor и Windsurf, у них даже многие фичи появляются раньше, но в целом, сейчас они довольно похожи. В самом копайлоте обычно использую claude-4 - это наверно самая оптимальная на данный момент модель для кода. Реже использую gpt-4.1 для простых задач А какими вы пользуетесь?

Я там в видео обещал гайд на треугольник, вот и он. В двух частях Код: https://github.com/ArtemOnigiri/minimal-webgl-example

4D minecraft с проекцией на 3D изображение * https://wxyhly.github.io/4dViewer/minecraft4d/ - игра * https://wxyhly.github.io/programs/mc4tutorial.html - туториал (этот пост - тест новой фичи по предложению постов в телеге, написал некоторый подписчик 🥬)

Новое видео! https://www.youtube.com/watch?v=8aKQDnIEEPQ