Стартап World Labs, основанный «крёстной матерью AI» Фей-Фей Ли (ранее — проект ImageNet, Стэнфордская AI-лаборатория, Google), выпустил Atlas — первую мультимодальную world model, которая по нескольким фото или видео восстанавливает сцену в 3D и генерирует новые ракурсы, видео с управляемой камерой и симуляции для обучения роботов. Модель обучена с нуля одновременно на тексте, изображениях, видео и 3D-данных и объединяет их в единый «пространственный контекст», где каждый элемент имеет явную привязку к позиции камеры.
В отличие от предыдущего продукта World Labs — Marble, который сразу выдаёт готовый экспортируемый 3D-мир, — Atlas представляет собой более фундаментальную модель: она хранит и достраивает понимание пространства, а конкретный 3D-результат (point cloudi, Gaussian splat, видео, панорама) получает по запросу. Компания прямо заявила, что Atlas станет основой будущих версий Marble.
Американский b2b-финтех Ramp, анализирующий транзакции 70 тыс. компаний в США, опубликовал данные: 80% корпоративной выручки OpenAI и Anthropic, проходящей через Ramp, генерирует лишь 1% клиентов — в основном техкомпании и AI-стартапы. Это беспрецедентная для tech-индустрии концентрация, которая держится почти два года без признаков снижения.
Значение этих цифр в том, что они обнажают замкнутость AI-экономики: венчурные деньги идут стартапам, стартапы платят за токены OpenAI и Anthropic, те покупают вычисления у Microsoft, Google и Amazon, а облака закупают чипы у Nvidia и Broadcom. Если приток венчурного капитала замедлится или клиенты не получат ожидаемый ROI и начнут переходить на открытые модели (switching costs у них ниже, чем в энтерпрайз-софте), удар пройдёт по всей цепочке сразу, а не по отдельному звену.
Если «го», делаю прямо сейчас, займёт около часа с проверкой.Какой нафиг час, голова ты кремниевая. Ты же просто баш скрипт запустишь с заменой двух строк текста. Час бы ты даже не проработал, потому что на этот нейрослоп все мои токен лимиты бы сожрал! Надежда вся на новую Астру, потому что по слухам она этим перестала страдать. И да, Сама, я тебе 200 баксов в месяц плачу, чтобы ты мне ролауты новых моделей с задержкой делал? 🔫
OpenAI начали публиковать теоремы и доказательства, найденные их моделью Astrai. Первый выложенный результат касается классической задачи аналитической теории чисел о разрыве между соседними простыми числами: Astra опустила константу C до 186, и OpenAI выложили формальное доказательство в Leani на GitHub.
Задача формулируется так: существует ли константа C, такая что бесконечно много пар соседних простых чисел отличаются не более чем на C. Конечность такого разрыва была впервые доказана в 2013 году, после чего константу постепенно снижали усилиями математиков — и теперь в этот процесс включилась ИИ-модель.
ВыводOpenAI выложили результаты на GitHub: репозиторий LongGapsBetweenPrimes и репозиторий PrimeGaps186 с формальным доказательством в Lean
