За словами Андрея Карпаті, співзасновника OpenAI та творця концепту «vibe coding», сьогодні він підтримав підхід команди Claude Code: використовувати HTML замість Markdown для виводу великих мовних моделей. Карпаті окреслив еволюційну дорожню карту для інтерфейсів взаємодії з ШІ: від звичайного тексту до Markdown, потім до HTML, далі — через кілька проміжних форм, аж до фінального етапу інтерактивного нейровідео, згенерованого напряму diffusion-моделями.
Карпаті пояснив цю еволюцію пропускною здатністю людського мозку: він зазначив, що приблизно третина роботи мозку обробляє візуальні сигнали паралельно — «шосе на десять смуг» для введення інформації. Він стверджував, що оптимальна взаємодія людини й ШІ поєднує ефективний голос для введення та високосмуговий візуальний вихід (зображення, анімації чи відео) від ШІ. Він порадив користувачам уже зараз додати до промптів «структуровані відповіді як HTML» як найближче вдосконалення.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
Пов'язані статті
Платформа B.AI додає 8 756 користувачів 11 травня, DeepSeek-V4 забезпечує 60% споживання токенів
За даними B.AI, платформа додала 8 756 нових користувачів 11 травня, а впровадження платежів Stripe серед основних платників досягло 69,0%, що відображає покращену утримуваність традиційних розробників і користувачів рівня продакшн. Моделі серії DeepSeek-V4 забезпечили майже 60% споживання токенів, використовуючи наднизьку затримку, високу конденсацію та пропускну здатність, щоб виступати як основний виконувальний рушій епохи AI Agent.
GateNews12хв. тому
Цього тижня на нас чекає щільний потік макроекономічних каталізаторів: від публікації CPI до огляду в загальній картині розгляду законопроєкту CLARITY
2026 年 5 月 середини, криптовалютний ринок переживає надзвичайно рідкісне макроекономічне вікно підвищеної чутливості. Дані інфляції США за квітень (CPI) будуть опубліковані 12 травня, саміт Чжуан/Бай у Пекіні запланований на 13–15 травня, а сенатський комітет з банківських справ розглядатиме законопроєкт CLARITY (Закон про прозорість ринку цифрових активів) 14 травня. Три незалежні, але надзвичайно пов’язані події концентровано відбуваються протягом якихось чотирьох днів, формуючи поетапний стре
GateInstantTrends35хв. тому
AI-стартап для голосових інтеграцій Vapi завершує $50M раунд серії B на чолі з Peak XV Partners
За даними TechCrunch, Vapi, стартап з AI-озвучення, завершив раунд Series B на 50 мільйонів доларів, який очолила Peak XV Partners, із постмаркетинговою оцінкою приблизно в 500 мільйонів доларів. Ring — підрозділ Amazon — розгорнув Vapi, щоб обробляти 100% вхідних дзвінків після оцінювання понад 40 постачальників AI-голосів, допомігши стимулювати цей раунд фінансування.
GateNews1год тому
Точність GPT-5.4 знижується зі 100% до 54% на ARC-AGI після багаторазового підсумовування пам’яті
За Beating нещодавнє дослідження пам’яті агентів від Dylan Zhang, докторанта Університету Іллінойсу, показало, що повторне підсумовування досвіду моделі може погіршувати продуктивність, а не покращувати її. У завданнях ARC-AGI GPT-5.4 досяг 100% точності на 19 проблемах без пам’яті, але після кількох раундів компресії пам’яті на основі правильних траєкторій розв’язання точність знизилася до 54%. Аналогічно, у завданнях шопінгу WebShop метод AWM набрав 0,64 з 8 експертними траєкторіями, але впав
GateNews1год тому
NVIDIA та MIT випускають фреймворк Lightning OPD для покращення ефективності дистиляції моделей у 4 рази та усунення проблем із пам’яттю GPU
За повідомленнями, дослідники NVIDIA та MIT випустили Lightning OPD (Offline On-Policy Distillation) — нову посттренувальну методику для великих мовних моделей, яка усуває потребу тримати модель-вчителя запущеною під час навчання. Завдяки попередньому обчисленню лог-імовірностей моделі-вчителя офлайн фреймворк підвищує ефективність навчання у 4 рази, одночасно звільняючи всі ресурси GPU для тренування моделі-студента. Під час тестування на 8 GPU NVIDIA H100 Lightning OPD успішно дистилювала Qwen
GateNews1год тому
OpenAI розширює Програму довіреного доступу для десятків європейських підприємств 12 травня
За повідомленнями від 12 травня, OpenAI оголосила про плани розширити свою програму Trusted Access для десятків європейських підприємств.
GateNews1год тому
