VideoLab & Self-Motivated Learning

Господа! Всем привет из дождливого Сеула с ICML-2026! Я уже писал, что у нас сюда зашло 2 статьи в основной трек (кстати, про сами статьи все руки не доходят написать, а там интересно). В общем мы с Николаем Сафоновым мокнем в Сеуле!) Конференция интересна тем, что входит в 16 наиболее крупных ИИ конференций, которые отслеживает AI Index Report. В 2021 году они даже перекрыли всех по количеству участников и до прошлого года были на 3-4 месте стабильно. Правда тут считаются виртуальные участники, поэтому нужно вносить поправку. Ну и характерно, что конференции нередко взлетают, понимают, что не выдерживают уровень и откатываются. И тем не менее в среднем все довольно дружно растут. На ICML в прошлом году было принято 3260 статей при 12 тысячах поданных. В этом году принято 6352 статьи при почти 24 тысячах поданных... Рост в 2 раза... Статистику по количеству участников озвучат сегодня, но будет около 10 тысяч участников, причем была необычная ситуация, что они сняли заранее для проведения большой конференционный центр в центре Сеула, но оказались не готовы к двукратному росту числа поданных статей (предыдущие пару лет рост был "всего" в 1,5 раза, а до этого и того меньше). В итоге за 1,5 месяца до начала организаторы закрыли возможность регистрации всем, кроме авторов, а авторам разослали письмо, мол "Если у вас не устный доклад, то помните, что вы можете не приезжать! Если вы не планируете приехать — пожалуйста дайте нам знать!". Дело в том, что большое количество участников от компаний оказались к этому также не готовы и точно планировали быть, но столкнулись с тем, что регистрации sold out и они не могут попасть! Крайне необычная ситуация для научных конференций! Надо сказать, что раньше я думал, что в какой-то момент в ближайшие пару лет наступит пик, как это уже бывало. Условно "закончится рост числа исследователей перебравшихся в область" и А* в ИИ перестанут расти. Но на ICLR в этом году стало совершенно очевидно, что в этот раз все пойдет как-то по-другому. Agentic Research реально позволяет ощутимо повысить скорость исследований. Как я писал:

На конференции на глаз было видно много "статей с длинными названиями", когда скрещивание ужа с ежом поставлено на поток, ощутимо автоматизировано и позволяет клепать статьи тоннами (там море fake science, особенно на небольших датасетах).

Про deep fake science уже подробно писал и еще как-нибудь напишу (ничего не изменилось, только масштабы выросли и методы поменялись), но и количество годных статей явно растет. Очень много рутины делегируется агентам и один сильный исследователь может проверять больше гипотез за то же время. В этом плане можно довольно уверенно ванговать, что рост количества статей продлится еще несколько лет. От чего я в некотором обалдении. Ибо к чему это приведет пока непонятно. Система рецензирования статей в большом кризисе, поскольку количество нейрослоп-статей тоже растет, и получается, что тем же самым сильным исследователям нужно рецензировать больше статей для сохранения уровня рецензирования. А у них нет времени на вдумчивое чтение. И это сегодня порождает серьезный кризис, связанный с просадкой среднего качества рецензирования (и хорошие статьи чаще не проходят, и слабые статьи чаще проходят, в абсолютных числах так прямо заметно чаще). Сами конференции тоже меняются. Раньше у конференций был узкий круг "хозяев" и сравнительно узкий круг участников. Сейчас все не так. Участвуют толпы. Очень заметно меняется атмосфера (в сторону стадиона), от чего в печали многие опытные многолетние участники. С другой стороны скорость прогресса автоматического рецензирования очень велика и, похоже, скоро LLM-ревьювер станет в среднем более качественным, чем кожаный (но про это в другой раз). Нас ждет сильное изменение науки (как и многих областей) в ближайшее время, похоже! Прогресс решает одни проблемы и порождает другие! Взираю на происходящее в легком обалдении) (от масштабов и фантастической скорости изменений) Про Сеул и конференцию скоро напишу! Stay tuned! 😁 Больше про конференции: #pro_conferences@vgcourse @vgcourse

Господа! В заголовок вынесен эпичный пример Новосибирского МК. Адрес был https://novos.mk.ru/social/2026/06/26/sdelay-kachestvennyy-i-unikalnyy... 🤦‍♂️😂 Сейчас там 404, естественно, но web.archive.org успел зафиксировать страницу, так что теперь мы знаем, какие короткие и примитивные промпты у новостников МК! 😂🤣😂 Про забытые в дипломах инструкции агентам, которые мы нашли в эту сессию, я уже писал. Продолжим тему! Я прогнал все дипломы, через довольно неплохой детектор AI Gen текстов. Сначала проверил на дипломах 2020 года (всем дал 0% — отличный уровень ложноположительных!), а потом прогнал дипломы ВМК, Сколтеха, Физтеха и ИТМО с комиссий, в которых я участвовал. Суммарно по дипломам получились оценки от 0% до 88% (на последнем, видимо, были ложноотрицательные срабатывания 😉) У этого детектора снижены ложноположительные (чтобы реже зря не наговаривать), поэтому можно считать, что он дает оценку снизу. В среднем по дипломам получилась такая картина: 14% — Физтех, бакалавры (причем без 2 дипломов, один из которых как раз 88%, было бы всего 9%!) 15% — ВМК ИИТ бакалавры 17% — ВМК ИИТ магистры 18% — Сколтех магистры 2 комиссия 19% — Сколтех магистры 1 комиссия 21% — ВМК МС магистры (616) 29% — ВМК МС-ИИТ магистры 38% — ИТМО AI Talen Hub Какое наблюдение: если процент сгенерированности средний, то бывает, что вполне неплохо человек отвечает, а бывает, что с проблемами. Но какой-то странной непонятной причине так совпало, что если процент был большой, то человек плохо на сутевые вопросы по своему диплому отвечал. Даже на простые. Неожиданное совпадение, согласитесь! 😉 Причем одному товарищу, который у себя по ROC AUС сравнивал методы спросили, а что это такое? Он не смог ответить... 😲 И что такое Recall не смог... 🙈 И что такое Precision... 🤷‍♂️ Его не аттестовали. И еще трое (из 12 получили тройки). В общем самые низкие оценки были. Причем Дмитрий Ботов, руководитель программы AI Talen Hub, горячо это поддержал. Дословно: "Считаю, что двоек могло быть и поболее у вас". Замечу, что он своему студенту (!) рекомендовал поставить 2, но мы, добрая комиссия, повысили рекомендованную научным руководителем оценку. 🤓 Много сниженных оценок было и в Сколтехе, и в Физтехе. В Сколтехе вообще очень часто научные руководители минимум на балл понижают рекомендацию. В Физтехе в первый день оценки были 7, 7, 8, 10, 5, 10, 9, 5, 10, 10 (целых две пятерки! вот только по десятибальной...), при том, что в целом мне там дипломы весьма понравились. Коллеги дружно отмечают — студенты массово уходят работать и забивают на диплом. Причем с массовым уходом работать пропадает стимул вкладываться в студентов. Научники проходят несколько раз через ситуацию, когда они много отвечают на вопросы молодого перспективного студента, много объясняют, помогают, а тот, только-только научившись что-то делать, уходит работать, даже спасибо не сказав (ведь его обязаны были учить!). Как следствие многие (особенно молодые) научники начинают вкладываться только в аспирантов. Явно вырос процент "беспризорников" — студентов, которые ковыряют что-то сами (в отзывах Сколтеха традиционно часто подчеркивается, насколько самостоятельно студент решил задачу))). По ВМК кратко: * ВМК №1 по оценкам (традиционно самые высокие, среди всех мест, где бываю) * Магистры ВМК — самые короткие защиты (по времени) * Магистры ВМК — меньше всего сутевых вопросов С вашего позволения не комментирую. Глобально сейчас сложились: * Смешные зарплаты в вузах относительно компаний * Кардинальное упрощение выполнения домашек, курсовых и дипломов с ИИ * Массовый ранний уход студентов на работу Еще 10 лет назад начинали работать только на последних курсах, не поверите. Это сказывается. Но я оптимист) И уже вижу, насколько слабое образование снижает конкурентоспособность. Тем более в грядущий век быстрых изменений. Просто по тому, как мои же бывшие студенты рассказывают эпичные истории с собесов или про увольнение свеженабранных. 🤷‍♂️ Так что все будет хорошо с теми немногими, кто научился! 😁 Конкурентоспособности дочитавшим! 😉 Больше по тегу #education_now@vgcourse @vgcourse

Коллеги! В прошлый раз мы остановились на том, как важно научиться достигать сложные результаты с использованием ограниченных ресурсов и топовым качеством, лучше, чем это делают другие. 😉 Приведу свежий пример. В рамках А* конференции ACM Multimedia в конце весны прошел GenText-Forensics: Challenge on Explainable Forensics and Adversarial Generation for Text-Centric Images. Основная его идея проста. Современные модели могут достаточно просто генерировать и (с недавних пор) довольно качественно редактировать документы. Причем если картинка целиком генерируется — это сегодня сравнительно надежно детектируется (с оговорками, про маскировку генерации разными методами, в первую очередь сжатием, новые генераторы и т.д.). Мы провели большой челлендж в рамках CVPR этой весной (подробнее тут, тут, тут, тут, тут и тут). НО! Если картинка отредактирована (т.е. большая часть пикселов не тронуты) детектировать замену намного сложнее. Мы должны были проводить челлендж на эту тему на ECCV, но увы, весь воркшоп, в котором мы участвовали, не прошел, поэтому в следующий раз... А пока пришлось участвовать в чужом челлендже (для разминки, чтобы кровь не застаивалась, а понимание темы росло) 😉 В общем мы поучаствовали в этом челлендже на детект отредактированных документов. Авторы заявляют, что это был первый AI-security челлендж, посвящённый редактированию текстов в изображениях. С одной стороны модели реально чуть хуже справляются со шрифтами (что дает шанс). С другой, можете оценить, как мало менялось на примерах из датасета выше (черное с белыми полосками — это маски изменений). Необходимо сдетектировать измененное место и сделать пояснение (Explainable Forensics в названии), почему именно это место сочтено подозрительным, что существенно усложняет задачу (заставить детектор объяснить причину объективно сложно). Причем датасет RealText-V2 был подготовлен годный (это мы любим!): в нем большее 20К изображений на 6 языках (английский, китайский, арабский, тайский, малайский, индонезийский) в 6 сценариях (финансы, медицина, образование, стриминг, e-commerce и «дикая природа»). Причем для подготовки описаний фейков были оплачены профессионалы (следствие участия компании). Организаторы — из Ant Group (первые 2 места нашего челленджа, замечу) и университетов Сингапура и Китая. Они же в 2024 году провели на кагле челлендж по дипфейкам на 706 команд. Они же авторы Real-Text V1 датасета (весна 2025) и учли опыт первой серии. В общем сложная задача. Свежий датасет. 114 участников. 548 сабмитов... И... (барабанная дробь)... Мы заняли 3 место в финале челленджа!!! 🥳🥳🥳 Причем большую часть работ сделал третьекурсник Кирилл Кольцов под руководством нашего аспиранта Саши Гущина (5 А*, в том числе 3 первым авторов за последние 2 года). 🙂🎉🙂 Путь был сложным, в финале было 22 участника, соревноваться с китайцами ооочень тяжело и все равно пачка топовых китайских университетов оставлена позади! Йееее! Почему это важно: * В челленджах на А* очень часто компании в организаторах, благодаря чему датасеты довольно практичны, чем датасеты очень очень многих бенчмарков (большинство датасетов публичных бенчмарков, к сожалению, крошечны и не слишком качественны, но на безрыбье проходят). Поэтому решать задачу сложнее, но воспроизводимость решения выше. * Попасть на А* желают многие, поэтому в А* челленджах довольно много участников (что облегчает задачу организаторов, но сложнее занять призовое место) * Время ограничено очень жестко. От выкладывания датасета до финального сабмита всего 2 месяца. Это очень мало для файнтюна немаленькой модели (в челлендже было ограничение не более 32 миллиардов параметров). В общем с ограниченными ресурсами и в топовом качестве лучше других, все, как заказывали 😁 Это просто отличная тренировка. 💪 Продолжаем прокачку! 😁 #our_successes@vgcourse @vgcourse

Господа! Я иногда захожу на layoffs.fyi, посмотреть, кто сколько увольняет в хайтехе и с какими формулировками. Чтоб вы знали: первая половина 2026 — самая жесткая в плане увольнений за последние 3 года. На сегодня отрапортовано 122 368 уволенных (оценка снизу, если кто изучит их таблицу и связанные новости), при том, что за ВЕСЬ 2025 год было 124 636 (почти догнали). А за ВЕСЬ 2024 152 922 (догоним к концу лета). На первом месте (в разовых увольнениях) Oracle, потом Amazon, Dell, запрещенная и далее по списку (см картинку). При этом есть "скрытые" увольнения. Microsoft объявила программу добровольного ухода для 8000 сотрудников (7% штата) мотивируя повышенными компенсациями для сотрудников с большим возрастом и стажем. Т.е. те, кто устал, уволятся сами и их не будет в этой статистике. В целом в США в мае было уволено 97 000 человек — рекорд с 2020 года (с ковида!), при этом хайтех впереди планеты всей, что порождает новости вида: Технологический сектор США возглавил волну увольнений в мае: сокращено более 38 000 рабочих мест Oracle пишут в годовом отчете: «интеграция и применение ИИ-технологий привели и, вероятно, продолжат приводить к сокращению персонала». Запрещенная рассекает: 20 мая 2026 года компания одновременно провела два процесса: уволила ~8 000 сотрудников и насильно перевела ~7 000 других на новые позиции, связанные с ИИ (это 20% штата!) Новые структуры: * Applied AI (AAI) — подразделение с целью передать ИИ-агентам «основную часть задач по созданию, тестированию и выпуску продуктов», тогда как инженеры будут лишь мониторить их работу * Agent Transformation Accelerator (ATA) — команда по автоматизации внутренних бизнес-процессов * Hatch — внутренний ИИ-агент (аналог OpenAI's OpenClaw), тестирование которого должно завершиться к концу июня 2026 года (сейчас!), с последующей интеграцией в Instagram для 3+ млрд пользователей (шо будет!) * Agent Data and Optimization — команда по данным для обучения агентов (фактически разметка данных для агентов, куда неожиданно для себя улетело 30-50% инженеров продуктовых команд) Причем они потребовали в командах креативных продуктов в первой половине 2026 чтобы 65% инженеров писали более 75% кода с помощью ИИ. Ох, вангую, много проблем с кодом, особенно когда таких вещей требуют директивно. 🤷‍♂️😁 В общем еще вчера студенты хвастались друг другу, кто сколько миллисекунд потратил на написание диплома (и хрен с ними, с ИИ-косяками!) 🙈😉 А уже сегодня компании массово увольняют одних инженеров, а других насильно переводят на ИИ (и хрен с ними, с ИИ-косяками!) 🙈😉 Причем умные люди говорят, что мир только начал сходить с ума по этому поводу и будет намного веселее. Знаете, чем пессимист отличается от оптимиста? Пессимист говорит "Хуже быть не может!", а оптимист отвечает "Может-может!" 😂 Я оптимист, как вы понимаете. 😁 В общем продолжаю широко открытыми глазами смотреть, как студенты дружными рядами срезают углы (и не только углы) на экзаменах, в курсовых, в дипломах, и всем традиционно желаю как никогда важного сегодня — реальной конкурентоспособности. Умения достигать сложных результатов с использованием ограниченных ресурсов и с топовым качеством, лучше, чем это делают другие. Это важно сегодня! @vgcourse

Господа! В последнее время было мало постов не потому, что мало новостей, а потому, что событий было слишком много) Делюсь частью свежего интересного. 😁 Я уже 25 лет сижу на дипломах на ВМК и 5 лет на дипломах в Сколтехе + последние 2 года председатель комиссии дипломов в ИТМО. Какие наблюдения: 1. Этот ваш ИИ рулит. Людей, которые пишут дипломы сами остается, похоже, совсем мало. Дипломы нынче генерируют. 2. Студенты дипломы не только не пишут, но и не читают. Текст сейчас вообще никто не читает, ни "автор" диплома, ни его научный, ни рецензенты. По крайней мере судя по косякам, которые легко находятся при беглом листании. А зачем? ) 3. Придуманные названия статей, сгаллюцинированные авторы, сгаллюцинированные места публикации ловились везде. При этом понятно, что галлюцинации в источниках проще ловить, чем галлюцинации в тексте. В тексте они, конечно, есть, просто пока их массово отлавливать сложнее. В картинках к посту приведены прикольные примеры забытых TODO агенту в ссылках))) Забавно было, когда у студентки в первой ссылке в работе был выкинут из авторов ее собственный научный руководитель (!) и еще 4 автора))) и вместо них поставлено 2 автора, включая руководителя другой лаборатории. 😂 Или в авторы добавлен LeCun))) Или, например, культовую статью "Attention is all you need" опубликовала Шеньженьская медицинская академия. Очень известная медицинская статья, кстати! Про внимание к текстам) 😂 Характерно, что в последнее время на А* конференциях ужесточили требования и за найденные галлюцинации статья автоматически получает Desk Reject, причем на самых жестких конференциях дополнительно еще и все авторы получают бан на 5 лет на публикации на этой конференции. Не любят А* конференции нейрослоп! Не любят! А вот посмотрите ролик месячной давности как бедная и несчастная студентка Вышки плачет в камеру, поскольку ее отчислили за "перепутанные ссылки" в дипломе. И допускают к защите только через год! А ведь она уже переписала диплом! Еще бы! Это два промпта! Походу Вышка тоже очень не любит нейрослоп! Старшее поколение справедливо замечает — но это же всегда в том или ином виде было! Они в чем-то правы. Вот только если раньше заказать диплом стоило 20-30 тысяч и занимало 2 недели, то сейчас это стоит 5 тысяч и занимает 2 дня. ИИ gamechanger на марше! Это кардинально сказывается на количестве студентов читавших свой диплом. Но даже эти деньги студенты экономят, делая диплом за те же два дня с ИИ. И тоже не читают) Как деликатно пишет коллега по комиссии в ИТМО из Физтеха Дмитрий Юдин:

У меня такой вывод, что защищавшимся ребятам, работающим в ведущих российских IT-компаниях, совсем не хватило времени написать нормальные дипломные работы!

А зачем? Они ведь уже работают!))) В чате к прошлому посту был шикарный скриншот вакансии Software Engeneer на $570K в год от Антропиков с милой припиской "Через 12 месяцев этой профессии может уже не быть". Но зачем учиться, когда сегодня вполне платят? Что может пойти не так? 😉 Я это разбираю в леммингах (часть "Трагедия профессии программист"). Но не все верят, что история повторяется) Из забавного — я в качестве развлечения прогоняю дипломы через детектор AI Gen текстов. У Физтеха 13% (причем много около 0% и если один полностью сгенерированный диплом убрать, будет 9% в среднем), у Сколтеха 18%, а у ИТМО 38% (ВМК еще прогоню, там процент сильно от кафедры зависит))). В общем студенты, которые дипломы пишут сами еще есть. Это радует! Глобально можно констатировать, что написание дипломов сильно упростилось и подешевело с ИИ. Как следствие, быстро падает процент студентов, способных формулировать длинные сложные связные тексты. А этот навык связан с умением читать длинные сложные связные тексты. Ну и плавно растет процент студентов, не способных ответить на простые вопросы по своему диплому. Это обалденная новость для тех, кто прокачивается! Конкуренция для со стороны молодого поколения будет падать! Работаем над прокачкой! 😁💪 Больше по тегу #education_now@vgcourse (тег недавно ввел, еще не все посты в него разметил, но там есть прекрасное))) @vgcourse

Господа! Пришло время переосмыслить канал и его название! Когда я общаюсь частая история (особенно со студентами) — люди понимают, что прокачиваться надо, но не могут себя мотивировать на это. А ведь ровно этому, если вдуматься, канал во многом посвящен. Ключевые тейки: * На железе NVIDIA: Затраты на тренировку модели уровня GPT-4 на P100 в 2016 vs B100 в 2024 снизились в 525 раз за 8 лет (2,18 раза в год) * На железе Google: цена за терафлоп FP16 у TPU v4 (2021) по сравнению с TPU v7 (2025) упала с $227 до $21. Это 1.9 раза в год. Т.е. только за счет прогресса железа себестоимость инференса и тренировки очень быстро падает. * Уверенно вангуется увеличение энергоэффективности в 100 раз в ближайшие 5 лет (т.е. себестоимость электричества в 100 раз) и в 1000 раз за 10 лет. * Также при быстром росте сложности LLM было накоплено много неэффективности, что привело к падению стоимости токенов в 2024 году до 900 раз, причем наибольшее снижение стоимости было для наиболее сложных запросов. * При этом сложность успешно решаемых задач также быстро растет — примерно в 2 раза за полгода (тык, тык, тык). Напомню, было ИЗМЕРЕНО УВЕЛИЧЕНИЕ ВРЕМЕНИ УСПЕШНО РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ БОЛЬШЕ, ЧЕМ В 16 РАЗ ЗА ГОД последние два года! Как следствие, я ванговал год назад:

если тренды сохранятся, то условно через 6 лет в 1000 может вырасти сложность успешно решаемых задач, при этом одновременно в 200 раз упадет стоимость решения аналогичной задачи [...] Звучит, как фантастика, но основания для сохранения тренда есть. ✌️

🤩 ➡️ Больше на тему по тегу #speed_of_progress@vgcourse * Как следствие, все больше людей платит за модели. Доходы Антропик росли с $100 млн в 2023, $1 млрд в 2024 и $10 млрд в 2025 🤩 * А зарплаты в области улетели в космос. 🚀 Отдельно я разбирал состав Superintelligence team, где на 30 Research Scientist 29 с PhD и двое выпускников МГУ (с ВМК и Мехмата) + разбирал число А* статей у них. * При этом все больший процент студентов меньше учится. Мой пост про ноотропы, микронаушники, домашки с LLM и прочие достижения прогресса причины не учиться стал вторым по прочтениям среди всех постов прошлого года 🤷‍♂️ * Одновременно соотношение вакансий с резюме в IT быстро падает на HH и на рынке труда холодает 🤷‍♂️ 🤩 ➡️ Больше по тегу #winter_is_coming@vgcourse * При этом, я наблюдаю серьезный всплеск желания прокачиваться у старшего поколения (которые ближе к "за 30"), но их поджидает страшный зверь нейропластичность — с возрастом способность изучать более сложные вещи падает, и даже в интервале 5 лет это хорошо заметно, а уж 10... (25, 35, 45, 55 — огромная разница) 🤩 ➡️ больше по тегу #neuroplasticity@vgcourse * Ну и последний аргумент наши успехи, когда я пишу про очередного нашего третьекурсника, затащившего А* первым автором 🤩 ➡️ Больше по тегу #our_successes@vgcourse))) Надеюсь это тоже кого-то мотивирует! * И полезная (или интересная) информация с конференций, например, когда у нас 2 рецензии совпали (самый популярный пост прошлого года), или когда ответ рецензентам превысил длину статьи (и статья зашла в итоге)! Как вообще выглядят топовые конференции сейчас, какие они проблемы испытывают и как меняются. 🤩 ➡️ Больше по тегу #pro_conferences@vgcourse В общем — меняем название канала на VG: VideoLab & Self-Motivated Learning и дальше агитируем людей прокачиваться, пока другие агитируют расслабиться (ибо завтра чтобы работать будет достаточно скомандовать свою задачу агенту, да-да! 😁))) А через некоторое время посмотрим на результат! Продолжаем движение! 😁 @vgcourse

Господа! Интересное развитие старой истории. Я несколько лет делаю доклады на крупнейшей индустриальной конференции по вещанию видео в России VideoTech, где обычно рассказываю про наши новые результаты в области метрик качества видео. У нас крупнейший в мире датасет и бенчмарк метрик качества сжатого видео и там таки есть, о чем рассказать. Осенью 2024 года на вечерней дискуссии, когда я в очередной раз к слову толкнул про важность измерения качества в контексте обсуждавшейся проблемы, сотрудник одного российского онлайн-кинотеатра поднялся и в ответ толкнул спич о том, что измерение качества лишняя операция в пайплайне. Российские сервисы — это бизнес. В бизнесе главная метрика — это деньги. Если пользователи не отписываются — значит качество нормальное. Шах и мат этим всяким вашим метрикам! Нет, в принципе я и до этого знал, что российским компаниям это не очень актуально. Ибо Netflix качают наши датасеты и предлагают дружить по частным вопросам, YouTube Media Algorithms Team не только качает, но и просит закрытой частью делиться, китайские компании не только качают, просят, но и контракты предлагают (надеюсь проблему с некрупными бизнес-платежами с Китаем в ближайшее время порешают). И только российским сервисам оно не нужно (уже не всем, кстати). Но менеджмент в стиле АвтоВАЗа ("Можно, а зачем?") прям вот невольно постоянно вспоминается. Короче! В мае 2025 года мы выпустили сравнение видеохостингов, где показали что в рамках одного стандарта (H.264) RuTube проигрывает YouTube примерно в 2 раза по потоку при том же качестве (разница с AV1 больше!) + показали несколько существенных проблем кодирования, которые будут приводить к фризам у пользователя при деградации канала связи. Понятно, что исправить это можно. Но зачем? 😉 Дальше 1 октября было выпущено сравнение онлайн кинотеатров, где было показано, что максимальная разница между Netflix и российскими кинотеатрами В СРЕДНЕМ достигает 11 раз (по размеру при том же качестве). Т.е. в Netflix вы можете посмотреть сериал, когда при том же качестве в российском кинотеатре вы посмотрите только одну серию. Особенно это актуально при просмотре с мобильного интернета (в метро, на даче), когда вы платите за траффик. Впрочем, если вы не отписываетесь, значит вам все ок, не так ли? 😉 По итогам этих двух сравнений и резюме ежегодного сравнения кодеков мне дали слот единственно пленарного доклада VideoTech 2025 (единственный, который читался без параллельных потоков) и я прочитал злой доклад. 😉 А потом написал злой пост на хабр, который набрал +225 хабролайков (оч много) и вошел на 1 место в топе дня, недели и 4 место в топе месяца на #Habr. 😁💪 Короче! Сегодня ночером этот пост взял Технотекст (премию за лучшую статью Хабра) в номинации "Информатика и алгоритмы". Йееее! 🥳 Пока я 3 раза участвовал в конкурсе и все 3 раза брал Технотекст. Надо продолжать! 😁 Параллельно мы продолжаем (и даже расширяем!) работу в этом направлении! И в этом году планируем опубликовать обновленное сравнение видеохостингов (с добавлением китайских сервисов, которые выступили вы прямо не поверите насколько шикарно), сравнение онлайн-кинотеатров (с добавлением топовых американских) и сравнение систем видеоконференций (как они работают с парковки в сравнении с западными, ну вы поняли). 😉 Также этот год будет тестовым в плане того, насколько эта работа нужна российским сервисам. Я наблюдаю очень хорошее понимание со стороны технарей, но вы себе не представляете, как много вышестоящих менеджеров рассуждают в стиле "можно, но зачем?", которым точно проще договориться с РКН, чем выделить больше денег технарям. 🤷‍♂️ А платить за это будете вы своим мобильным траффиком как минимум (вы заплатите больше, бизнес потратит на технарей меньше — это двойной профит). Готовьте ваши денежки на годовой бонус менеджерам за эффективное повышение маржи!) 🤑 В общем — продолжение этой увлекательной истории следует! Stay tuned! 😉 #our_successes@vgcourse @vgcourse

Господа! Наш бакалавр Сергей Муравлев съездил в солнечную Барселону на IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing 🙂! Это Core B, но в обработке сигналов она в гугловом рейтинге аж на 3 месте (и первая среди конференций, целятся в А))) Да, у нас есть бакалавры первые авторы А* (уже трое, список растим), но так тоже неплохо. Слово герою нашего репортажа:

Конференция ICASSP 2026 происходит в международном крутом конфенц зале CCIB на берегу моря, так что вообще ощущается как курорт)).

Барселона! Это ж курорт! 🤷‍♂️😁

Сразу скажу, что конференция (по моим меркам) большая, но большая часть статей не по нашим темам. По кодекам, суперрезу, image restoration, saliency вообще почти ничего не видел. Но зато достаточно много по атакам, так как у конференции есть фокус в security, поэтому в основном общался об устойчивости.

Так и надо! 🙂

Китайцы продолжают захватывать конференции! Теперь переходят даже на малюток типа icassp, иногда доходит до абсурда. Кажется, что их было процентов 80 от участников. Даже бывает, что толпа просто говорит на китайском, а европейцы и индусы в недоумении)). Но вот тут очень помогает о чем я писал с wechat-ом, они сразу начинают улыбаться и разговаривать по-другому (один товарищ вообще, когда услышал, что у меня есть wechat и что я из России, спросил играю ли в counter strike и за кого болею)))). В итоге получилось добавить с десяток разных ребят, и паре потом ещё писал.

Они живут в вичате) У них даже для компании иметь страницу в вичате намного важнее, чем сайт))) Ну и что "китайцы захватят мир" (как минимум научный), это уже точно 🤷‍♂️😁

Заметил очень интересную тенденцию, которая меня сильно огорчила. Есть два варианта диалога с презентующими постеры: автор разбирается, но объясняет, что статья старая/плохая/чисто чтобы подать, и его сердце в другой работе, которая идёт на A* (ну как у нас по сути); или презентующий на самом деле второй автор с конца, который ничего о статье не знает, но его отправили, как козла отпущения, чтобы статью опубликовали. Второе очень популярно в китайских лабах, где 50% бедолаг, с которыми я хотел завести диалог, мне прямо говорили, что о статье особо не знают 🫩.

На А* с этим получше, но такая проблема тоже есть, да.

Моя основная обязанность – презентация доклада длиной 20 минут. Времени мало, учитывая вопросы аудитории, но с учётом скоупа статьей – нормально. У меня была сессия, связанная с цветом, я выступал первым. В целом, преза у меня была готова до вылета, и текст я прогонял перед семьёй и гпт с режимом голоса (только он любит говорить, когда ты делаешь паузу в диалоге, поэтому нужно рассказывать без остановки, но с какими-то вещами помогает), потом ещё посвятил один вечер и утро подготовке. В день перелета обнаружил что, у меня не осталось ни одной нормальной рубашки для презентации)))), поэтому в первый день там я купил хорошую белую рубашку, теперь будет, как сувенир.

Зачет по всем пунктам! 👍)))

Тут стоит наверное упомянуть, что мне орги ни разу не ответили на мои письма за последние пол года, и организация была не очень. Поэтому я не очень удивился, когда пришло время нашей сессии, а chair of presentation session не пришел😃.

Же-е-есть! 😲 Вообще до такой степени — это редкость)

Никто не знал, кто он (даже предыдущий chair и технический помощник). А там все презентующие кроме меня – китайцы, которые вообще ничего не понимают. В итоге прошло 10 мин с начала, и я решил что никто так и придет, и организовал процесс сам.

😂🤣😂 Огнище! ) 🔥🔥🔥 Так и надо! Забрать микрофон и провести! Класс! 💪🙂👏

Сама презентация прошла нормально. Мне кажется, что у меня уровень английского нормальный (особенно в сравнении с китайцами, которые все читают с заметок), и во время уложился даже с парой вопросов. Но честно, лучше бы мне поставили постерную сессию, потому что аудитория в основном из выступающих. Но в качестве опыта презентации полезно.

Желать себе poster вместо oral — забавно) Это же отличный опыт, особенно организация сессии! 😂 Продолжаем прокачку молодежи! 😉 Stay tuned! 😁 Больше про конференции: #pro_conferences@vgcourse @vgcourse

Коллеги! Выкроил время дописать про ICLR) Итак, как уже писал ICLR в прошлом году вышел 2 место среди ИИ конференций по числу участников и организовать такое непросто. В обычные Conference Centers поместиться уже сложно, поэтому был арендован Exhibition Center — место проведения выставок. Там был некоторый дефицит площадок для обычных секций, зато места для постеров было очень много. Вошло бы еще в 5-10 раз больше постеров легко. Есть куда расти! 😂 Из каких-то высших соображений ICLR перемешивают постеры (размещают их без кластеризации по темам), поэтому, если хочешь по своей или интересующей теме постеры обежать, приходилось наматывать натурально километры (у меня часы показывали 20, 26 и даже 30 тысяч шагов в день). Еще в прошлом году я считал, что в какой-то момент наступит насыщение А* статьями и будет выход на плато, как это было с прошлыми хайпами, например, хайпом 3D в 2010-2015 годах. В этом году стало совершенно очевидно, что в этот раз все будет по-другому. На конференции на глаз было видно много "статей с длинными названиями", когда скрещивание ужа с ежом поставлено на поток, ощутимо автоматизировано и позволяет клепать статьи тоннами (там море fake science, особенно на небольших датасетах). В этой ситуации остро стоит вопрос "Как сделать, чтобы тебя заметили среди тысяч работ?" (когда твоя работа висит всего 3 часа и дальше сменяется следующей). Старый добрый научный приоритет перестает работать, когда на одну А* конференцию принимается одновременно несколько статей с одинаковой идеей (таких случаев стало много). Какую из них цитировать? Которая выделилась! Причем достаточно небольшого приоритета по цитатам в самом начале, как новые статьи с цитатами съедаются поисковиками и модельками и дальше в автоматизированных обзорах все начинают дружно ссылаться на "лидера". 😉 Короче! Второе фото — человек сделал постер в стиле аниме серии Fate (😲🤯😁 спорная идея, но постер точно необычный). Дальше мой фаворит — шикарный дизайнерский постер со стилизацией под стол, на котором слева лежит почти "классический" постер к статье, справа иллюстрации применения метода, зеленая лампа и даже boarding pass билетов в Рио 😂. Дальше прикольный синий постер с мостами Шредингера. Кто-то необычно одевался 🙈😂. Дальше видео перед началом нашей постерной секции, Женя понял, что надо делать постер совершенно по-другому (наша секция прошла неплохо, кстати, и мы даже не звали к себе в чатике на 300 русскоязычных участников, где народ кидал, чтобы не так скучно было стоять). Забавно, что один товарищ из США не получил визу в Бразилию (нам виза была не нужна) и 3 часа презентовал через прикрепленный к постеру планшет))). Также были постерные секции на воркшопах ICLR (последнее видео) и мне они понравились даже больше. Во-первых, все постеры на смежные темы и обсуждения явно были более плотными и интересными. Во-вторых, общих invited talks было всего 6 и они явно были поражены распространенной сегодня в США болезнью diversity (поэтому докладывали не наиболее крутые, а представители научных меньшинств). В этом плане invited доклады воркшопов были, конечно, более разнородные по уровню, но и более интересные. Много было разного рода читерства. В частности, из 7 постеров на тему SR висело всего 3 (т.е. авторы 4 не только не приехали, но даже не стали ни с кем договариваться повесить свои постеры — о времена, о нравы!!! 🤷‍♂️), а приехали (считая нас!) только авторы 2 докладов из 7! Во-вторых, часто свободные места занимали соседи под свои постеры других секций (чтобы они висели большее число раз). Были даже случаи, когда люди вешали постеры rejected докладов 🤯🙈😁. Ну и забавно читерили на воркшопах. На последнем видео видно, как кто-то повесил постер на двери (самое ходовое место). И такое было не раз) 😂 В общем, мы живем в уникальное время. Идет девятый вал статей, созданных в обнимку с агентами. Скорость исследований объективно быстро растет и удержаться на переднем крае становится все сложнее! Тем выше будут цениться те, кто сможет и сможет хорошо! Stay tuned! 😁 Больше про конференции: #pro_conferences@vgcourse @vgcourse

Итак! ICLR 2026, часть 2. Краткое содержание предыдущей серии: Крестные отцы AI посчитали, что много хороших статей отклоняется из-за непрозрачности и низкого качества рецензий и решили замутить в 2013 новую конференцию (кстати, ICLR читается как "I CLeaR" — я чист))), где ВСЕ статьи и ВСЕ рецензии видны ВСЕМ с момента подачи, причем можно оставлять комментарии под любой статьей (невиданный уровень прозрачности). На созданную под ICLR платформу рецензирования openreview.net переехали все топовые конференции (увеличив прозрачности своих процессов, но не до уровня ICLR, ехидно заметим))), а ICLR быстро догнала лидеров в AI по числу участников. Быстрый рост числа статей стал испытанием на прочность для ICLR. Только за последние 2 года число поданных статей утроилось. В итоге приходится рекрутировать в рецензенты аспирантов и даже магистров из авторов (3.2% рецензентов по статистике). Качество ревью упало... А 27 ноября 2025 у конференции появилась новая расшифровка названия ICLR = I Can Locate Reviewer. Из-за бага на openreview.net в течении примерно 2 недель можно было для каждой статьи и каждого ее ревьювера получить имя, email, место работы, научного руководителя, ORCID и даже год рождения 🙈😁. Послать что-нибудь halloween-style в день рождения ревьювера ему на почту? Наконец сбываются все мечты! 🤩 Баг был закрыт за час, но оказалось, что датасет с ~10000 статьями и их деталями в виде деанонимизированных ревьюверов уже гуляет по интернету. И не было гарантий, что не было деанонимизировано больше (там надо было набрать волшебный URL /Submission{paper_id}/Reviewer_{k} и все выдавало даже без авторизации🙈). Прикол был в том, что когда информация о деанонимизации распространилась, большое количество ревьюверов бросились поднимать свои оценки! (Интересно, почему они так поступили?))) В итоге в тот же день ICLR замораживает внесение изменений в рецензии. 28 ноября некий добрый человек, пользуясь возможностью добавлять комментарии, примерно под 600 статьями оставил автоматический комментарий, раскрывая их рецензентов. Комментарии удалили, доброго человека заблокировали, публичные комментарии заморозили. Неординарная ситуация требовала неординарных действий. И к вечеру 28 ноября все оценки ревьюверов по итогам ребаттла были откачены, а AC (Area Chairs) переназначены. Для нас это была локальная трагедия, поскольку как я уже писал в январе у этой статьи 3 ревьювера подняли оценки и статья переместилась в 9% лучших статей (гарантированное прохождение), а тут такое! Причем если пара ревьюверов подняли оценку и написали об этом в комментариях, то третий просто молча поднял, ничего не написал. И его оценка сбросилась без следа... 🤔 В целом мы с большой вероятностью все равно проходили, но... всякое бывает. Параллельно всплывало много интересного. ICLR привлекает своей открытостью и еще 18 ноября было опубликовано исследование, в котором были проанализированы все рецензии ICLR 2026 с весьма неутешительным выводом о полностью сгенерированных 21% рецензий (вторая картинка к посту — анализ 10К рецензий ICLR 2022 тем же алгоритмом). Короче, вы поняли! 😁 После взлома стали известны их имена! Забавно, что у нас у одной из статей оказался ревьювер из антитоп-50 всех ревьюверов конференции (он всем статьям ставил низкий балл). Увы, это не было автоматически обработано. А жаль! Также въедливые авторы нашли несколько ревьюверов, делавших все рецензии по одному шаблону. В общем — за счет того, что стало возможным сматчить рецензентов разных статей появилась уникальная возможность выявить много разных системных злоупотреблений ревьюверов, которые по-хорошему могли бы выявлять огранизаторы конференции. И с большой вероятностью что-то подобное в итоге будет сделано (ибо кризис процесса рецензирования сейчас конкретный)! Из забавного — я прогнал через детектор AI текста многие наши статьи, а также наши дипломы 2020 и 2025 годов. Результаты получились довольно интересные. Но об этом позже, а следующая серия будет про ICLR))) Stay tuned! 😁 Больше про конференции: #pro_conferences@vgcourse

Господа! Я тут только наконец отоспался (проспав почти 11 часов!) после прилета с ICLR (20+ часов в самолетах, больше суток в дороге, сейчас буду приводить в порядок впечатления (коих масса))). Но сначала главная новость этой недели! Мы затащили 2 статьи в основной трек ICML!!! Йеееее!!! 🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳 Из больших плюсов — ICML этого года проходит в Корее, куда с недавних пор на приезд до 60 дней визу получать не надо. Т.е. всех вот этих приключений, которых у нас много было (в основном неудачных) с получением визы в США не будет. Нужно электронное разрешение на въезд (которое действует 3 года), но если его нет, можно, как пишут, заполнить миграционную карту в аэропорту и все. Короче, праздник! 🇰🇷🇰🇷🇰🇷😁 Обе прошедшие статьи с первыми авторами аспирантами. Когда Настя ездила на NeurIPS в США, она познакомилась там с девушкой аспиранткой из Камеруна, у которой это была третья А* и которая сказала, что у них в лаборатории в Камеруне пока у человека нет трех А* его к защите не допускают. 🤔 С тех пор у нас появился локальный мем "Догнать и перегнать Камерун" 🇨🇲😂🇨🇲 Плотно (и успешно) работаем над этим! Как писал, у Кати Шумицкой, поступившей в аспирантуру в прошлом году, на момент поступления уже было 4 А* (две первым автором). Женя Богатырев, с которым я ездил на ICLR, в этом году только поступает в аспирантуру — у него одна А* первым автором уже есть. А у поступающего в этом году Халеда Абуда есть 5 А* (одна первым автором), причем к моменту поступления скорее всего будет больше 😉 (работа над этим кипит). Ну и вот 2 свежих статьи аспирантов. Плавно догоняем Камерун, короче (параллельно подтверждая статус лучшей лаборатории по ИИ в МГУ)! 😁🇨🇲💪 При этом прямо сейчас идет кранч подач на NeurIPS и начинаются ребаттлы ECCV. 🥵 Про ICLR и прошедшие статьи постараюсь рассказать (там на много постов материала хватит, время бы найти))) Stay tuned! 😁 Больше про наши успехи: #our_successes@vgcourse

Бом диа, амигос, из солнечного Рио! 😍 Тут идет конференция ICLR, которая мощно растет и в прошлом году по числу участников вышла на второе место среди ведущих конференций по ИИ в мире по числу участников (см. график, реально крупное событие!). Замечу, что ICLR — самая молодая из ведущих ИИ конференций! Они стартовали в 2013 году с 23 (двадцати трех!) принятых статей! В 2017 у них было уже 198 статей В 2022 — 1095 статей В 2026 — 5339 статей 😲🔥 На графике выше виден их фантастический рост по числу участников практически с нуля. Конференция создана Яном Ле Куном и Джошуа Бенджио (крестные отцы глубокого обучения с 460 тысячами и миллионом+ цитирований — на секундочку это №1 по цитированиям среди всех ученых мира из ныне живущих). Но интереснее даже не это, а то что ЛеКун считал, что многие хорошие статьи неправомерно отклоняются из-за непрозрачности и низкого качества рецензий (сколько людей в этот момент дружно издали крик души "Дааааааа!")))), и хотел исправить это через открытый процесс. Именно на основе моделей, предложенных ЛеКуном, ICLR изначально использует открытое рецензирование. Что это значит: * ВСЕ статьи с момента подачи сразу видны ВСЕМ желающим * ВСЕ рецензии с момента подачи также видны ВСЕМ желающим * Зарегистрированные участники могут оставлять комментарии, которые также видны ВСЕМ. * При этом рецензирование Double-blind (рецензенты не знают имён авторов, авторы не знают имён рецензентов). Данная открытость позволяет как бы невзначай написать в твиттере что-то типа: "А не кажется ли вам, многоуважаемые доны, что второй рецензент статьи [по ссылке] в замечании 2 строчки 467-492 статьи не осилил?" ))) И таких случаев (внезапно!) было действительно очень очень много (боже, как было бы здорово, если бы так можно было делать в журналах! особенно некоторых! И некоторых других конференциях!!!))) По сути оставляемые в статьях открытые жесткие комментарии умственных способностей ре... с содержательными разносами рецензий позволяли подсветить для хронически перегруженных Area Chair недобросовестных ревьюверов (коих всегда хватает) и принять меры. Ну и открытость также является стимулом для Area Chair не забивать на процесс, ибо дальше (если история начнет вируситься) спросят уже с него. В итоге качество рецензий на ICLR в среднем выше, что обеспечило уверенный быстрый рост ее популярности. ICLR на 32 года моложе ICML (1980) и на 19 лет моложе NeurIPS (1987), но сейчас по факту в одной категории с ними по популярности и растет! Также замечу, что ставший сегодня стандартом рецензирования для А* сайт openreview.net в свое время был создан специально для ICLR. И уже дальше был подхвачен фактически всеми основными конференциями. Ибо организация процесс подачи там была ощутимо выше, чем на других платформах. Означает ли это что на ICLR нет проблем? О, безусловно нет. 😁 Тут прямо очень хорошо видно море других проблем роста (и проблем хайпа, кстати). Означает ли это, что рецензенты на ICLR в среднем больше опасаются косячить и жестить? Да, безусловно. Лекун, кстати, на конференции нос показывал и среди русскоязычных участников (коих тут больше 200) были те, кто рядом с ним успел постоять))) Но недолго))) Еще про этот ICLR скоро будет! (у меня перегруз по впечатлениям и нехватка времени на сон))) Stay tuned! 😁 Больше про конференции: #pro_conferences@vgcourse @vgcourse

Господа! Неделю назад вышло любопытное интервью CEO NVIDIA Дженсона Хуанга. Посмотрел его еще на выходных, но руки не доходили написать. Исправляюсь) Какие мысли: * Понятно, что в таких интервью очень частая задача — дать точку зрения своей компании (которая может не совпадать с реальностью, естественно). В частности, если послушать Дженсена, то их чипы первые и тут, и тут и еще тут (и вообще непонятно, зачем нужны конкуренты (часть высказываний захотелось фактчекнуть))) Ну и хочется, конечно, сравнивать производительность в пересчете на стоимость чипа. Ибо маржа у них уже до 88% на чип (H100 SXM5, например, продается по ~$25 000–30 000, при себестоимости по данным tomshardware ~$3 320). * Дваркеш бил не в бровь, а в глаз. Факт: две из трех наиболее сильных LLM — гугловая Gemini и антропиковский Cloud обучаются на TPU гугла, а не на картах NVIDIA. Дженсен признал, что Антропик приходили к ним и просили адекватных условий на карточки для обучения. Но NVIDIA не согласилась, после чего те обратились в Google и получили добро. Надо понимать, что обучение довольно сильно оптимизируется под железо (просто потому, что там каждый процент экономии это натурально миллионы долларов). И это большая работа. В этом смысле компании сменить карты для обучения — довольно дорогое решение. И NVIDIA, считая себя царем горы, оттолкнула взлетающий Антропик. О чем Дженсен жалеет. * Большой кусок интервью (почти треть) был посвящен спору — продавать или не продавать мощные карты в Китай. Жесткая позиция Дваркеша была — ни в коем случае. А Дженсен пытался объяснить что США сами мотивируют выращивать в Китае свою экосистему вокруг китайских чипов, которые развиваются очень и очень быстро. А NVIDIA, напротив, долю в экосистеме теряет (ибо в силу специфики Китая, Китай намного больше США контрибьютит неплохой open source в экосистеме NVIDIA). Очень познавательный кусок интервью про Китай. * Ну и прошлый пост был посвящен статье "AI+HW 2035: Shaping the Next Decade", в которой вангуется с высокой вероятность улучшение энергоэффективности в 100 раз за 5 лет и с умеренной эффективности в 1000 раз за 6-10 лет. Дженсен подчеркивает, что они кардинально улучшили энергоэффективность (например, улучшение с A100 до B200 — 4 года между релизами — достигает 40 раз). Это чистое железо, но при квантовании до FP4. На FP8 без оптимизации (т.е. можно оптимизировать и цифры будут выше) улучшение около 14 раз. На FP16 — 5-6 раз. Очень хороший прогресс, который будет сложен с прогрессом в алгоритмах) Ближайшие годы будут запредельно интересны! 😁 Больше материалов на тему: #speed_of_progress@vgcourse Ну и я сейчас на ICLR в Рио! Море общения, информации и впечатлений 🤩 Stay tuned! 😁 @vgcourse

Господа! Поговорим о развитии железа) Тут недавно на архиве вышла любопытная (хотя и водянистая местами) статья "AI+HW 2035: Shaping the Next Decade" — формирование следующего десятилетия в железе для ИИ, короче! В авторах NVIDIA, Google, AMD, OpenAI, Oracle AI, HP, IBM, SK Hynix (производство HMB), Synopsys (софт для проектирования железа) молодые AI-HW стартапы типа SEMRON, SambaNova Systems, EnCharge AI, Agentrys и куча университетов, занимающихся железом. В общем они собрали довольно много конкурентов и коллег в одном месте) Статья написана по материалам осеннего одноименного семинара (куча слайдов презентаций университетов и компаний доступна тут, но такое впечатление, что компании свои секреты старались максимально не выдавать))). Какие мысли по поводу: * В последнее время регулярно слышу, что мол скоро токены в цене возрастут, поскольку уже реальный дефицит датацентры строить не успевают. К вашему сведению: компетентные товарищи уверенно декларируют 100-кратное увеличение энергоэффективности чипов для LLM в ближайшие 5 лет и 1000-кратное увеличение (с умеренной вероятностью, по крайней мере на текущих технологиях) в ближайшие 10 лет. Даже 100 раз — это очень много. Это значит, что через 5 лет токены будут примерно в 100 дешевле даже если алгоритмы остановятся в развитии (что, конечно, не так). И это выглядит совершенно реальным. NVIDIA ровно за 2 года показала в GB200 в 25 раз более высокую энергоэффективность по сравнению с H100, а Ultra B300 в 50 раз. AMD также на своих чипах MI350X декларирует рост энергоэффективности в 35 раз за 5 лет. Понятно, что это часто "в прыжке" (в наиболее эффективном кейсе), т.е. измеряется например, производительность в новых модных FP4, которые ранее почти не использовались, но тем не менее измеряется часто опенсорсный DeepSeek, т.е. вполне реальная сложная модель. * Bottleneck смещается с арифметики на data movement. Забавно, что я про это писал еще в далеком 2019 на Хабре, но с тех пор из арифметики удалось выжать еще очень много! Соответственно вангуется, наконец, переход от compute-centric к memory-centric и data-centric архитектурам. Ибо иначе "стена". В этом плане вполне может наступить время стартапов типа SambaNova и SEMRON. Суммарно AI-чип-стартапы привлекли $7.6 млрд венчурного капитала в мире за 2024–2025 г. Это ОЧЕНЬ много. Для них сейчас годы золотого дождя после десятилетий засухи, когда получить деньги на чип было нереально. * Параллельно идет AI-driven автоматизация проектирования чипов (епархия Synopsys и Agentrys.ai), которая существенно ускоряет процесс создания новых эффективных чипов. Учитывая, конкуренцию NVIDIA, Google (с TPU), AMD, (Intel, который может купит SambaNova) и китайских производителей (которых на семинаре и в статье нет от слова совсем), прямо скажем есть кому позаботиться о том, чтобы стоимость вычислений очень ощутимо падала. Мы живем в удивительнейшее время! 😁 Больше материалов на тему: #speed_of_progress@vgcourse Stay tuned! 😁 @vgcourse

Господа! На прошлой неделе прошла конференция Data Fusion 2026 от ВТБ (и примкнувших). На DF рекордное количество panel discussion и множество интереснейших спикеров. Вообще, на конференциях по-моему большинство самых интересных разговоров происходят в спикерских (чисто по составу участников). 😁 Я там, в том числе, вел секцию "Научный прорыв года в ИИ" (13 работ из 141 поданной — acceptance rate круче, чем на А* 😂). Были интереснейшие дискуссии по поводу А* и будущего стремительно меняющейся науки. Про будущее потом, а вот чем полезны А* сформулирую: * Для прохождения на А* критична novelty. Результат должен быть новым в мире. Это значит, что вы должны быть не только в состоянии добежать до быстро уходящего вперед научного фронтира, но и спланировать свои исследования таким образом, чтобы успеть выполнить их и написать статью быстрее китайцев. Это КРАЙНЕ нетривиально. Очень частая ситуация, когда придумана хорошая гипотеза и дальше пока вы делаете работу (через месяц или за неделю до публикации) китайцы (как правило) публикуют на www.arxiv.org что-то очень-очень похожее. И дальше это найдут ревьюверы и зарубят статью по novelty (самая частая ситуация и очень серьезный риск). И дальше все по кругу. В наиболее актуальных областях, где статьи выходят каждый день, умение выиграть это соревнование у китайцев — это крайне нетривиальный скилсет (нужно и хорошо ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте научного фронтира, и верно оценивать сколько есть времени для присмотренной полянки, быстро ресечить и писать и т.д.). Это тянут не все. * Для прохождения на А* важен significant contribution. Не получится сделать что-то небольшое по-быстрому. Оно не пройдет. Наш прошлогодний второй ICCV Highlight IQA-Adapter: Exploring Knowledge Transfer from Image Quality Assessment to Diffusion-based Generative Models содержательно это 3 работы, каждая из которых довольно интересна и нова. Потому и Highlight (топ-9.7% принятых статей). * Для прохождения на А* критично доказательство годности результата. Разного рода читерства и deep fake science очень много. В нашей области videoprocessing мало хороших крупных датасетов и очень частая ситуация, когда многочисленные "типа SOTA" методы не воспроизводятся на других данных. На нашем флагманском по популярности и размеру в своей области датасете CVQAD до сих пор SOTA — VMAF (метод от Netflix ДЕСЯТИЛЕТНЕЙ (!) давности, датасет обучения которой Netflix не раскрыла, но он, очевидно, был не маленьким). Т.е. 10 лет наука гора рожала мышь! В области выходит до 3000 статей в год (много улучшений и разных более узких кейсов), но в базовой задаче при большом числе "типа SOTA" все плохо. Как следствие, ревьюверы А* крайне скептичны (и крайне злы). И малейшей неаккуратности в описании сравнения результата не прощают. Это формирует крайне важный скилсет — умение четко выстроить методику сравнения и четко доказательно донести результат. Забавно, что в своей области на многочисленных модных конференциях российских компаний по ИИ я регулярно слышу ужасные (методологически) сравнения своих результатов с другими. Причем докладчики без опыта А* часто совершенно искренне не понимают, в чем проблема 😁🤷‍♂️. Ну и по novelty нередко слышу как наши компании компании хвастаются, но не публикуются ("так-то я легко марафон пробегу, просто времени нет", а у Google 175+ статей только на одной (!) NeurIPS 2025, 140+ на ICML 2025 и 125+ на ICLR 2025, у них время есть, да))) 😉 AI — мощнейший усилитель. Если есть ум и навыки, то ума и навыков, если нет, то их отсутствия. Что мы в ближайшее время радостно пронаблюдаем (уже, собственно). 😁 В этом плане есть те (люди и компании), кто считает, что ему (им) эти навыки не нужны. Посмотрим на результат. Счет будет (и уже есть) на табло. Я лично ставлю на Google 😁 Всем конкурентоспособности! 🙂 Stay tuned! 😁 @vgcourse

Господа! У меня на полке стоит четырехтомник академика Бориса Евсеевича Чертока "Ракеты и люди", который мне подарили два года назад и который я на удивление быстро прочитал (учитывая, что там томики до 700 страниц))). Борис Евсеевич описывает события начиная со своего детства и работы в юности на заводе по производству бомбардировщиков. Дальше получение образования, работа в конструкторских бюро, работа во время войны над первым реактивным истребителем. В конце войны он руководил подразделением и входил в комиссию по изучению немецкой ракеты Фау-2, успел расписаться на рейхстаге 2 мая 1945 года (когда в Берлине еще стреляли), а позже активно работал над советскими ракетами. В том числе в книжке шикарно описана выигранная гонка с первым спутником 🛰, с первым космонавтом (65 лет полету которого исполняется сегодня) , а заканчивается четырехтомник отдельным томом о проигранной лунной гонке. 🚀 Кстати, он прожил почти 100 лет и в Центре Управления Полетами у него было отдельное кресло, откуда он, уже давно будучи на пенсии, мог наблюдать старты. Вчера мне вернули очередной прочитанный том, поэтому могу порадовать вас свежей сегодняшней фотографией полного четырехтомника) Для меня лично книжка была интересна тем, что Черток отвечал сначала за телеметрию 📡, а потом и за управление. Это значит, что каждый раз, когда ракета взрывалась на взлете (а поначалу такого было очень много), поиск причин был с его плотным участием. И в книге очень интересно описано, какими мерами увеличивали надежность ракет. Также управление — это задачи ранней кибернетики, которые изначально решались на аналоговых схемах — в плане того, как начиналось программирование очень любопытно. 🛰 Ну и так сложилось, что я дважды был с большими трехдневными экскурсиями в Звездном городке. Селили нас в общежитии для гостей, куда во время отбора селят кандидатов в отряд космонавтов (в здании большая сушилка для одежды, как на спортбазах, и очень интересный вайб))). Так что я тоже несколько раз разбил МКС при стыковке в ручном режиме на тренажере, пытался закрутить гайку в перчатке космонавта в камере с откачанным воздухом, примерял скафандр, задал много вопросов читавшим нам лекции технарям, космонавтам и выживальщикам (последние учат космонавта выживать, если корабль нештатно приземлится в пустыню, джунгли, на воду, в тайгу и т.д. — суперинтересные люди). 🌍 В общем, когда пару лет назад вышел фильм "Вызов" — первый в истории художественный фильм, снятый в космосе, о проведении медицинской операции на борту МКС, с космонавтами, сыгравшими там космонавтов, Пётром Дубровым и Антоном Шкаплеровым я оказался знаком) (у Петра были очень хорошие лекции). А сейчас ко мне едет книга "Это космос, детка!" Юлии Пересильд о том, как она попала в этот проект и какие впечатления у нее были от года подготовки к полету в космос. С одной стороны они летели как туристы, с другой — им там нужно было реально работу работать — сделать качественные съемки, с учетом, что мог полететь только один режиссер-оператор (работавший за всю съемочную команду). Большинство (включая профессиональных космонавтов) думали, что у них не получится. Как минимум в полном объеме. У них получилось! 🚀 С днем космонавтики, короче! Пусть у вас тоже получается!🚀💪🚀 @vgcourse

Господа! Из текущего интересного. Вчера был не у компа, прочитал небольшую книжку "Не откладывай на завтра. Краткий гид по борьбе с прокрастинацией". Автор Тимоти Пичил — канадский психолог, профессор психологии Карлтонского университета в Оттаве, ведущий iProcrastinate Podcast на iTunes (Spotify, архив), создатель www.procrastination.ca. На пике у его подкаста были сотни тысяч слушателей, как следствие он получил довольно обширную статистику работающих и не работающих стратегий. По его наблюдениям прокрастинация актуальна для всех, просто разные люди справляется с ней с разной степенью успеха. С моими наблюдениями это утверждение вполне совпадает. 😉 Хроническая прокрастинация на начало века была примерно у 20% людей, думаю, что сейчас (судя по студентам) процент заметно вырос. Книга сознательно написана очень кратко (97 страниц в печатном виде), чтобы прокрастинаторы могли дочитать))) Обратная сторона этого — очень многие моменты описаны буквально парой абзацев. Это минус для тех, кто влет не схватывает. Например: * Сложная тема расстановки приоритетов очень хорошо раскрыта в книге Стивена Кови "Семь навыков высокоэффективных людей" (есть аудиокнига, кстати))) * Как справляться с длинными списками дел описано в классической "Getting Things Done" (GTD) Дэвида Аллена. Похоже это единственная книга, в честь которой назван хаб на Хабре, где довольно много статей. * Как качать мышцу воли (и как она устроена) шикарно раскрыто книжке профессора Стенфорда Келли Макгонигал «Сила воли. Как развить и укрепить». Список не полный. 😉 В этом плане было скорее интересно, что автор в столь короткую книгу счел нужным собрать, исходя из своего обширного опыта. Ну и почитал комментарии о книге. Самое сложное, как обычно, это knowledge-action gap. Многие "простые" рекомендации не так просты в исполнении (особенно для тех, у кого ситуация на грани хронической). Естественно им просто жесточайшим образом требуется оправдание своего бездействия (базовая потребность психики), поэтому "оно не работает"! Конечно! Для них, естественно, не работает! 😂 Проспойлерю: Сквозной инструмент, описанный или упоминаемый на всех 5 фазах, базирующийся на работах профессора психологии Питера Голлвитцера, потому постоянно и рекомендуется, что достаточно эффективен даже при истощённой силе воли и низкой мотивации. 😉 Короче, пожелаю всем регулярно успешно съедать больших-больших слонов! По частям, да! 😁 Вы будете сытые и довольные и по данной шкале ближе к успешно справляющимся с этой напастью нашего информационного века 🙂😁 Stay tuned! 😁 @vgcourse

Господа! Вчера досмотрел на удивление интересное интервью "AI без хайпа: как всё работает на самом деле?" (Apple Podcast, Youtube, VK, Rutube, 3 часа). Личный топ последнего времени! Причем единственное интервью в моем топе на русском языке. 😲👍 Главный герой — Александр Машрабов, дважды финалист ACM ICPC, закончил Физтех, немного поработал в Яндекс, в 2018 основал компанию AI Factory, которую через 2 года продал Snap Inc за $166 млн. Компания делала те самые "масочки", которые так популяризировали Snap среди школьников. Далее он отработал 3 года Head of Generative AI в Snap и 2,5 года назад создал свой стартап Higgsfield.AI, который получил очередной раунд инвестиций по оценке 1.3 миллиарда долларов (!) в январе этого года — т.е. сделал единорога (компанию с капитализацией больше миллиарда). С ней вошел в список Forbes 30 Under 30. Очень крутой путь. Что было любопытного: * Очень интересным был рассказ про начало пути в программирование, олимпиадное программирование, ICPC и т.д. Рекомендовал бы всем олимпиадникам посмотреть. 😉 * Для меня любопытно, что человек много лет занимается видео. Сначала — эффектами поверх видео, сейчас видеогенераторами. Тема эта довольно сложная и алгоритмически, и инженерно. И они тянут! * Очень интересен был рассказ про компанию. И как он команду собирал, и как они сейчас вышли на скорость 1 фича в день! Александр декларирует "300 релизов в год" (каждый рабочий день). В лучшем случае у них от обсуждения фичи до ее релиза проходит меньше суток. Это совершенно фантастическая скорость движения вперед, возможная только с ИИ и с ней возникает совершенно недетский челлендж по удержанию управляемости кодовой базы. * У них неплохо с заработками, они за 9 месяцев достигли $200 млн ARR, удвоившись с $100 млн всего за 2 месяца. Сейчас у них цель достичь планки $0,5 млрд в год. * Интересны его подходы к инвестированию. Он пару своих успешных инвестиций привел, в частности он очень рано стал инвестором Antropic и сделал там уже практически х100 + он инвестировал в Scale.AI, но позже и не настолько удачно. Забавно, что вчера я выступал перед "информатами" в СУНЦ МГУ. В аудитории было 16 всеросников по информатике и активные олимпиадники. Очень интересно наложилось, как я горячо призывал талантливых школьников прокачиваться. И буквально через 3 часа слушал, как Александр сетовал, что слишком мало выходил из зоны комфорта в 18 лет. В общем начало и конец школьникам-олимпиадникам рекомендую 🙂 Середину, думаю, будет сложно. С другой стороны станет, возможно, понятнее как много нужно прокачать! Всем успешной прокачки!) Stay tuned! 😁 @vgcourse

Господа! Из текущего любопытного. The Economist тут опубликовал график (не пейвол) первых авторов на NeurIPS по странам под заголовком "Страны по числу топовых ИИ исследователей". Почему NeurIPS? Конференция на втором месте после CVPR по h5-index (индекс Хирша за 5 лет) — это круче не только всех остальных конференций, но и почти всех журналов во всех областях. При этом CVPR — это компьютерное зрение+ и NeurIPS по факту стала №1 по всем остальным областям AI. Кроме того, там почти втрое больше участников, чем на CVPR и там публикуются практически все топовые компании. Короче! Китай уверенно обгоняет! Надо что-то делать!!!!!!! И NeurIPS неделю назад публикует Main Track Handbook с новой санкционной оговоркой: статьи и рецензирование запрещены для 873 китайских структур. Хоба! Недолго Китаю наслаждаться первым местом! 😁 Дальше события развивались очень быстро: 25 марта 2026 — CCF (Китайское компьютерное общество) выпускает НОЧНОЕ заявление с призывом бойкотировать NeurIPS-2026 — не подавать статьи, отказаться от ролей рецензентов и Area Chair. На следующий день идет большая пачка отказов и ряд ведущих китайских исследователей публично выходят из оргкомитета NeurIPS: Ву Минхао (Alibaba), Ван Цуньсян (Z.AI), Ту Чжаопэн и Чан Хэн (Tencent). 26 марта 2026 — CAST (Китайская ассоциация науки и техники) объявляет о прекращении приёма заявок на финансирование поездок учёных на NeurIPS-2026 и заявляет, что принятые в NeurIPS-2026 статьи не будут засчитываться как "представительные работы". Казалось бы, ну что такое "представительные работы" какой-то ассоциации. Она дает не так много грантов по AI. Но есть маленький нюанс! Большую часть грантов на AI в Китае дает NSFC (Национальный фонд естественных наук), а он ВЕЗДЕ учитывает ТОЛЬКО статьи из базы CAST! В этом смысле выкидывание из базы CAST автоматически означает выкидывание из отчетности по грантам, аттестации и рейтингов университетов, рейтингов ученых и т.д., что критично для финансирования работы, поездок и т.п. Упс! Также многие китайский компании (Huawei, Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance и др.) были в числе спонсоров NeurIPS. ByteDance (TikTok) и Alibaba были алмазными спонсорами прошлого года, Huawei — серебрянным в позапрошлом и т.д. В общем компании предупредили NeurIPS о том, что они собираются снять спонсорство в этом году. У-у-у-упс! Не то, чтобы без них никуда, большая часть спонсоров — американские компании и точная информация не публикуется, но доля китайских значительна. В общем десять баксов, это десять баксов. 😉 И уже 27 марта 2026 — NeurIPS публикует извинения, признаёт «ошибку», мол было «недопонимание» между юристами и оргкомитетом. 🤷‍♂️ Блин... Похоже США не удастся вернуть 1 место по числу топовых AI ресечеров! 😲 Впрочем директор EPFL AI Center (ведущий университет Швейцарии — 7 место, как видим) написал, что если считать по исследователям на душу населения, то у Китая едва-едва 10-е место, а у Швейцарии как раз первое. В общем — в качестве антикриза нужно просто поменять систему подсчета и все будет норм! 😂 Ну и, раз по населению считаем, деликатно замечу, что бурно ворвавшаяся на 3 место Южная Корея по населению примерно как Московская, Ленинградская, Свердловская области + Краснодарский и Башкортостан (они втрое меньше России). Почему они на 3 месте, а Россия не просматривается в топе? Впрочем Сингапур (6 место) по населению вообще сравним с Питером (меньше Москвы), Швейцария (8 место) в 1.5 раза меньше Москвы, а Австралия (10 место) сравнима с Московской и Ленинградской областями. Возникает нескромный вопрос — когда уже, наконец, Москва будет в Топ-10? Почему так происходит на системном уровне (на мой вкус, естественно) сейчас пишу лонг-лонгрид на Хабр, но что-то точно нужно менять к лучшему. Китай вот меняет даже при неспортивном поведении конкурентов. А вообще кино разворачивается очень интересное! Stay tuned! 😁 @vgcourse #China

Господа! К вопросу о программировании на русском) Много лет 1C-программирование у меня на лекциях было э-э-э-э..., скажем мягко... baseline-примером 😉 В том числе я приводил примеры зарплат, которые для "программирования на русском языке" были в самом низу распределения. Мысль была такая: Можно ли не прокачиваться? Можно! Вот эти вакансии ждут вас. 😉 Боюсь, эти прекрасные времена стремительно заканчиваются! Тут буквально вчера появился проект https://neuraldeep.ru/ Отечественный каталог скилов и MCP: "Навыки, MCP серверы и CLI инструменты для AI-агентов — собранные вокруг российских сервисов: Яндекс, Битрикс, 1С, GigaChat, Wildberries и других." Тема в принципе хорошая, тем более, что проект опенсорсный, по сути собирает ссылки на гитхаб-репозитории и делает проверку безопасности силами сообщества @neuraldeep (14К канал и 1.8К чат канала) Валерия Ковальского. Уже хорошо! А теперь что позабавило! На первом месте и по звездам гитхаба, и по скачиваниям с проекта за 24 часа висит набор из 65 скилов для 1C-Enterprise 😂😂😂 Вот кто чем занят в ночь с пятницы на понедельник субботы на воскресенье, а люди скилы для 1С под Claude Code качают! 😉 Шутки шутками, но по отзывам в программировании 1С довольно много рутинных операций. И очень похоже на то, что они будут достаточно эффективно автоматизироваться агентами. И дальше все будет сводиться к умению тестировать, читать код и пониманию происходящего под капотом. И у тех, кто понимает, похоже, резко возрастет производительность труда. Забавная фраза в описании проекта:

Проект навайбкожен частично из-за задержки рейса Сочи→СПБ на 6 часов.

Называется, кто на что тратит 6 часов в аэропорту если у тебя есть ноут и Claude Code 😁 И это только начало изменения рынка труда! Говорят, благодаря парадоксу Джевонса число программистов только возрастет. Посмотрим на динамику изменения вакансий программистов 1С через год. Очень любопытные процессы идут прямо на глазах! 😁 Stay tuned! (во всех смыслах) 🙂 @vgcourse