На этой неделе в сфере искусственного интеллекта произошло два важных события, которые могут изменить подход к самообучению ИИ. OpenAI выпустила GPT-5.4, новую модель, ориентированную на профессиональные задачи, а Андрэй Карпати провел эксперимент, показавший, что ИИ может самостоятельно находить улучшения в обучении нейросетей.
Новая модель от OpenAI: GPT-5.4
5 марта OpenAI выпустила GPT-5.4, которая стала доступна в ChatGPT, API и Codex. Эта модель объединяет возможности предыдущей версии GPT-5.3-Codex, добавляя функции для использования компьютера и поиска инструментов. Также появилась возможность работы с контекстом до 1 миллиона токенов. Стоимость модели выросла, но повышение эффективности использования токенов компенсирует затраты.
Важным новшеством является ежемесячный цикл обновлений. В последние месяцы OpenAI регулярно выпускала новые версии, что ускоряет развитие технологий и улучшает интеграцию продукции в рабочие процессы.
Что изменилось в производительности GPT-5.4
На тестах GPT-5.4 показала высокие результаты. Например, на GDPval, тестирующем реальные задачи, модель достигла 83% точности, что значительно выше предыдущих версий. Также улучшились результаты в задачах по моделированию таблиц и навигации по десктопу.
Несмотря на успехи, OpenAI все еще предстоит сделать интерфейс более дружелюбным для белых воротничков. Компания Microsoft, в свою очередь, представила Copilot Cowork, интегрированную в Microsoft 365, что дает ей преимущество в распространении среди офисных работников.
Эксперимент Карпати: ИИ учится сам
Андрэй Карпати представил результаты эксперимента по авторесерчу, в рамках которого ИИ самостоятельно находил улучшения в обучении нейросетей. За два дня агент нашел около 20 изменений, которые улучшили обучение модели с глубиной 24 уровня на 11%.
Этот подход может стать основой для будущих исследований, где агенты будут проводить множество экспериментов на малых моделях, а затем масштабировать успешные решения. Это открывает новые горизонты для ускорения исследований в области ИИ.
Что это значит для индустрии?
Эти события показывают, что ИИ движется от простого "умного чат-бота" к роли надежного оператора, способного выполнять сложные задачи. Развитие самообучающихся систем обещает кардинально изменить подход к созданию и улучшению ИИ, делая его более адаптивным и эффективным.
