Новости к 14:00
✦ DeepSeek снова выглядит как компания, у которой математика уже не стыкуется с ощущением рынка. Годовая выручка почти дошла до $500 млн, маржа на доступе к V4 — выше 50%, а при оценке в $71 млрд P/ARR улетает выше 140x. Это дорогая история даже по меркам ИИ-рынка.
Но тут важен не только чек. Они выжимают такую экономику за счёт инфраструктуры: меньше чипов, больше запросов, ниже себестоимость. Короче, это не про дешёвый API, а про то, что они очень жёстко считают железо.
✦ Anthropic запустила программу Claude for Teachers. Учителя в США получают бесплатный доступ к премиум-версии Claude и инструменту Cowork.
✦ На Habr вышла статья про внедрение LLM в бизнес-процессы. Смысл простой: многие компании до сих пор используют языковые модели только для текстов, простых чат-ботов и редкой автоматизации поддержки, хотя сценариев там заметно больше. В качестве примера в материале упоминают Evolution Foundation Models — штуку, которая даёт широкий пул моделей и помогает тащить ИИ в маркетинг, бэк-офис и другие процессы. Статья рассчитана на аналитиков, продакт-менеджеров, тимлидов и технических лидеров.
✦ После выхода GPT-5.6 OpenAI обновила приложение, объединив ChatGPT и Codex и добавив режим Work. Руководитель ChatGPT & Codex Tibo сообщил о росте числа активных пользователей в Codex и ChatGPT Work до 8 миллионов и допустил, что вскоре показатель может достичь 9 миллионов.
Но тут есть грязный нюанс: значительная доля роста — это пользователи старого приложения, которых просто перевели на новую версию. Так что по этой цифре сложно понять, сколько там именно программистов, которые реально сидят в Codex.
Само приложение тоже ловит критику за интерфейс: обычный ChatGPT не открывается в полноэкранном режиме, а поиска по истории чатов нет.
✦ Согласно публикации в Telegram-канале Neuraldvig, в конечном итоге текущий инструмент или сервис будет заменён на ChatGPT. Дополнительные детали в сообщении не приводятся.
✦ Классический RAG решает задачу поиска релевантного контекста в векторных базах данных. Но когда знаний становится много, сразу вылезают вопросы структуры, управления и актуальности. В статье предлагают другой ход: LLM-роутер плюс виртуальная файловая система для организации базы знаний. Решение показано как концептуальный прототип на базе Qwen2.5-3B-instruct-q5_0.
Источники: anti_agi, AI Post, Habr AI, Сиолошная, Нейродвиж, Habr AI
Все новости: ai.popovs.tech
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
