Літо — традиційно повільний час у світі технологій. OpenAI теж не виняток: їхній відкритий модельний реліз “займає трохи більше часу”, а запуск GPT-5 постійно відкладається. Такі події точно стануть топ-темою, але навряд чи раніше серпня.
Отже, поки хвиля нових випусків трохи вщухла, час підбити підсумки та подивитися, куди рухаємось. Ось найголовніше, що варто знати.
Головна історія про модель o3 — це “масштабування обчислень для навчання з підкріпленням”, що породило новий тип проблем з перенавчанням. Це правда, але головне — o3 по-справжньому крутий у пошуку інформації.
Уявіть: o3 при звичайному запиті може “пройти” десятки сайтів, немов натренований мисливський пес, що не відпускає слід. Поки що жодна інша лабораторія не показала нічого схожого — і це відбувається за кілька місяців після релізу в квітні 2025 року. У світі, де релізи OpenAI та Google часто дзеркальні, цей “пошуковий драйв” o3 виглядає унікальним.
Ключове питання: коли інші лабораторії покажуть щось подібне? Якщо так триватиме до кінця літа, це буде підтвердженням серйозного технічного прориву OpenAI у надійності пошуку і використання інструментів у моделях.
Продукт Claude Code, особливо у версії Claude 4, вразив усіх — це майже ідеальне поєднання продуктивності і користувацького досвіду. Проте більшість із нас не є професійними розробниками, тому глибоких гайдів чи “відчуття ШІ” бракує.
Основна новина про LLM-агентів у тому, що вони працюють комплексно: кілька викликів моделей, різні конфігурації, управління пам’яттю та середовищем. Проблеми бувають двох типів:
- Модель не може виконати завдання зовсім, або
- Модель падає на окремих дрібницях.
Для агентів, що вже працюють (Claude Code, Deep Research), здебільшого другий тип помилок — і він швидко виправляється через посттренінгові оновлення. Тож покращення будуть не рівномірними, а стрибкоподібними — іноді просто невеликі зміни зроблять агенти неймовірно надійними.
У 2025 році великі AI-моделі майже перестали збільшуватися за кількістю параметрів. Ціни на API не ростуть, а релізи стають більш “дрібними” і менш гучними.
GPT-5, ймовірно, буде збільшуватися не завдяки просто більшій кількості параметрів, а за рахунок масштабування під час інференсу — тобто складнішої архітектури та кращого використання ресурсів у реальному часі.
Розвиток галузі більше не залежить від “хто більший”, а від ефективності, стабільності і продуктового досвіду.
Висновок: літо — час переосмислень. Цей період спокою — ідеальний для того, щоб зрозуміти, що зроблено, і готуватися до нових трендів.
Авторка: Дар’я Бровченко
Немає коментарів:
Дописати коментар
Примітка: лише член цього блогу може опублікувати коментар.