🌟 Limite 1B Violetto: специализированная математическая модель Стартап Paradigma опубликовал свою первую модель, Limite Violetto на 1 млрд параметров с контекстом до 131 тысячи токенов, рассчитанную только на решение математических задач. Violetto разработана с максимально упрощенной настройкой инструкций, чтобы опровергнуть предположение о необходимости внедрения моделей в вспомогательный интерфейс для их эффективной работы. Поэтому она отвечает в один ход (задача на входе, решение на выходе) и ведёт себя не как чат-бот. На вопросы вне математики модель часто переосмысляет их как математическую задачу.

Например, на просьбу простыми словами объяснить фотосинтез она начала рассуждать о том, как клетка делится на две, а те снова делятся.

Вторая модель, Limite Value Model решения оценивает. Она получает задачу и предложенное решение и для каждого токена ответа выдаёт оценку того, насколько рассуждение до этой точки ведёт к верному ответу. С ней можно ранжировать несколько кандидатов или использовать модель в обучении с подкреплением. Авторы предупреждают, что это регрессионные оценки и доказательства модель не проверяет. На полном контексте ей хватает 7,5 Гб видеопамяти. 🟡Тесты Часть цифр конкурентов Paradigma взяла из их карточек или с MathArena. На AIME 2026 Violetto набрала 94,01%. Такой же результат показывают Nemotron 3 Super, Qwen3.5 9B и VibeThinker 3B. На BeyondAIME у Violetto 74,25% против 70% у MUSE-Glimmer-30B. Запустить модель пока можно только через плагин Paradigma для vLLM 0.26.0 на Linux с видеокартой NVIDIA и драйвером с поддержкой CUDA 13.0. Поддержку Transformers обещают позже. 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Веса 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #SLM #Violetto #Paradigma

Тридцать лет одного и того же испуга Парадигмальный сдвиг близок. Но это не рекурсивный самосовершенствующийся ИИ Мир переходит от понимания ИИ-как-инструмента к описанию гибридных систем через нелинейную динамику, эпидемиологию культуры и формализованную феноменологию распределённой субъектности    Люди – что эксперты по ИИ, что массовая аудитория – вот уже больше полувека смотрят на ИИ одинаково эмоционально мотивированно: их внимание направлено не на главное, а на самое волнующее. До 2026 года волновали две темы. Первая – Терминатор, Скайнет и широкий спектр потрясающих человечество рисков, от потери рабочих мест до полного уничтожения вида. Вторая, ставшая абсолютным лидером в 2026-м, – близость рекурсивного самосовершенствования ИИ, предвещающая скорое столкновение с вопросами машинного сознания и межвидовой конкуренции.   Обе темы куда старше, чем кажется. Первый кластер оформился примерно тогда, когда Альтман и Амодеи были малыми детьми – Скайнет как самоосознавший себя противник вошел в массовую культуру в 1991, вместе со 2-м «Терминатором». Второй кластер – тот самый, что сегодня выдают за открытие эпохи ChatGPT, – обсуждался в тех же категориях, что и сейчас, когда оба были подростками. 14 сентября 2026 года Дэвид Чалмерс выложил в X архивный ролик 1996 года, где он вместе с Родни Бруксом и Дагом Ленатом обсуждает рекурсивное самосовершенствование, машинное сознание и войну видов – за тридцать лет до того, как эти слова стали заголовками. Тридцать лет одного и того же испуга, все эти годы подаваемые как новости о самом важном в развитии ИИ.   Так происходит и сейчас – в сентябре 2026. Основное внимание снова сосредоточено на вопросе 30-летней выдержки. А настоящая новость осени 2026 года проходит незамеченной и широкой публикой, и большинством специалистов. Речь о формирующемся парадигмальном сдвиге на стыке социологии познания, когнитивной антропологии и феноменологии. Исследователи отказываются смотреть на генеративные системы как на инструмент. И это меняет подходы к праву и ответственности, эпистемической репутации,  авторству и политическому суверенитету.     Летом 2026 года это проявилось в двойной конвергенции. Рикард Соле с коллегами смоделировали распространение больших языковых моделей через аппарат эпидемиологии с точкой невозврата и условиями «когнитивной иммунизации». Независимо от них Махер Каллель и Мохамед Эль-Луади, развивая модель Асемоглу, Конга и Оздаглар, пришли к тому же выводу средствами экономики. Агентный ИИ замещает частный познавательный сигнал, не восполняя общий фонд знания. Результат - способность популяции скатиться в устойчивое равновесие когнитивной бедности. Два разных формальных языка независимо фиксируют одно: генеративные системы перестают быть инструментом в руках отдельного человека и становятся параметром динамики самой популяции.   А есть еще инструментарий, готовый к такому же переносу, но пока не примененный. Работы про трехуровневую марковскую архитектуру сознания при медитации и про связь интегрированной информации со свободной энергией активного вывода не говорят ни слова про ИИ. Но они дают язык, на котором распределенную субъектность гибридных систем можно будет описать формально, как только будет сделан перенос, до которого авторы пока не дошли.   Этот шов между находкой и ее переносом на ИИ станет настоящей точкой кристаллизации парадигмального сдвига. А вовсе не тридцатилетний испуг перед ИИ.   P.S. Этот же шов важно видеть и с другой стороны. С марта выпуски "Линз будущего" прослеживают тот же процесс на языке институтов, а не формул: государственность отвязывается от государства, компетентность – от профессии, знание – от понимающего его сообщества. Потому что право, рынок и профессия держатся на допущении опознаваемого носителя функции – того, кого можно спросить, наградить или привлечь к ответу, – а именно это допущение и перестаёт работать. Формальная наука только сейчас нащупывает язык для того, что наблюдение фиксировало месяцами раньше.   #ЛинзыБудущего #АлгокогнитивнаяКультура