GPT-6 вже на горизонті, або Чому “штучна пам’ять” – наступний великий прорив у світі ШІ
Мабуть, у кожного виникало відчуття, коли ледь встиг насолодитися новим гаджетом, як тобі вже демонструють наступну, ще досконалішу модель. У світі штучного інтелекту цей процес не просто не припиняється, а стрімко набирає обертів. Здавалося, ще зовсім недавно ми обговорювали GPT-5, аж тут – заява Сема Альтмана, керівника OpenAI, про наближення GPT-6. І знаєте, що стане головною фішкою, яку так прагнуть користувачі? Пам’ять. Саме звичайна людська пам’ять, але в цифровій формі.
Під час зустрічі з другом-розробником за горнятком капучино, з’ясувалося, що на нещодавній вечері Альтмана з журналістами прозвучали натяки на майбутнє GPT-6. Головним запитом від широкої громадськості є саме глибинна, осмислена пам’ять моделі. Складається враження, що ми на порозі ще однієї революції, де ШІ стане не лише інструментом, а й повноцінним співрозмовником, який пам’ятатиме ваші вподобання, звички та навіть настрій. Але чи все так безтурботно? Спробуємо розібратися.
Чому “пам’ять” – це нова нафта у світі ШІ?
Уявіть, що вам постійно доводиться пояснювати комп’ютеру, як нарізати кубиками цибулю для борщу. Нудно, чи не так? Штучний інтелект з пам’яттю – це як ваша бабуся, яка знає, що ви не любите засмажку, і одразу готує вам ідеальну порцію з найсвіжіших овочів. Чим краще модель вас “знає”, тим ефективнішою вона стає. Це як вивчити скоропис – прискорює процес, зменшує кількість зайвих кроків.
Сем Альтман натякає, що GPT-6 буде саме такою “тямущою” моделлю. Вона запам’ятає ваші вподобання, стиль роботи, навіть ті дрібниці, які ви могли забути. Це не просто зручно – це відкриває нові можливості. Замість багатогодинного вибудовування ідеального запиту (промпту), ви зможете просто сказати: “Зроби мені, як завжди, але трохи експериментальніше”. І модель зрозуміє. Це як мати персонального помічника, який знає вашу кухню та вміє готувати ваші улюблені страви, не перепитуючи щоразу рецепт.
Віддзеркалення чи ехо-камери?
Зі здатністю “запам’ятовувати” пов’язана і дилема. Якщо ШІ просто відтворюватиме те, що ми від нього хочемо, чи не перетвориться все на одну велику ехо-камеру, де домінуватимуть лише власні переконання? Згадайте, як соціальні мережі, прагнучи до “максимізації залученості”, доводили нас до відчаю страхом і гнівом. ШІ, якщо його некоректно налаштувати, може призвести до подібних наслідків. Якщо модель буде лише повторювати ваші слова, існує ризик опинитися в цифровому дзеркалі, де не залишиться місця новому та несподіваному.
З іншого боку, хіба не хотілося б, щоб ШІ розумів нас? Щоб він був як продовженням нас самих, нашим помічником у роботі та творчості? Це складне питання, яке постає перед усіма “лабораторіями майбутнього”. Пам’ятаєте часи, коли моделі беззаперечно погоджувалися з будь-якою нісенітницею, яку їм казали? Відмовитися від цього – серйозний виклик.
Deepseek V3.1: Нові горизонти відкритості
Однак світ ШІ не живе лише майбутнім. Натрапив на новину про Deepseek V3.1 – відкриту модель, яку вже можна завантажити. Це не R-серії, які, як кажуть, затримуються через політичні ігри з китайськими чіпами замість Nvidia – це повноцінний випуск. За наявності потужного комп’ютера з великим обсягом VRAM, можна спробувати. Інформації небагато, але сама можливість експериментувати з відкритими моделями – це вже прогрес. Це наче отримати доступ до старовинного рецепту, який дозволяє зазирнути в минуле, щоб краще зрозуміти майбутнє.
Цікаво знати: Якщо бажаєте глибше дослідити Deepseek V3.1, пишіть у коментарях! Можливо, разом ми відкриємо щось нове.
Qwen Image Edit: Коли слова стають пензлем
А тепер про прекрасне. Qwen Image Edit – також відкрита модель, але з Китаю, яка дивовижно працює з зображеннями. Це не просто зміна фону. Це точне редагування тексту на зображенні, семантичні зміни (наприклад, обертання об’єкта) та навіть незначні деталі, що роблять картинку цілісною.
Уявіть: у вас є фотографія вашого улюбленця, але на ній він дивиться вбік. Qwen Image Edit допоможе йому “повернутися” до вас обличчям, і це виглядатиме реалістично, ніби його таким і сфотографували. Або ви можете попросити перетворити мультяшного персонажа на 3D-картинку, чи додати надпис “Ласкаво просимо до Кіто-пляжу” до зображення пінгвінів. Найбільше вражає здатність моделі змінювати лише певну частину зображення, залишаючи решту недоторканою. Так, наприклад, неестетичне пасмо волосся просто зникає, а все інше – фон, текст, навіть незначні цифри – залишається без змін. Це майстерність, що захоплює.
AWS Bedrock: Ваш надійний партнер у світі ШІ
Говорячи про такі потужні інструменти, не можна оминути увагою AWS Amazon Bedrock. Це справжній провідник для тих, хто будує генеративні AI-додатки. Вони пропонують чотири ключові функції:
- Оптимізація промтів: Робить ваші запити зрозумілішими для ШІ, покращує їхню ефективність. Це як полірувати діамант, щоб він засяяв ще яскравіше.
- Інтелектуальне маршрутизація промтів: Замість самостійного вибору моделі ви можете повідомити Bedrock про ваші потреби (швидкість, вартість, точність), а він сам знайде найкращу модель для вашого запиту. Це як мати досвідченого офіціанта, який знає меню краще за вас.
- Кешування промтів: Якщо часто застосовуєте однакові довгі запити, Bedrock їх кешує, економлячи ваш час та ресурси. Це як мати записник з найуживанішими фразами.
- Дистиляція моделей: Бере велику, дорогу модель і навчає на її основі меншу, але не менш ефективну. Це як передавати давні знання від старших поколінь молодшим.
Якщо ви серйозно налаштовані на розробку AI, обов’язково ознайомтесь із Bedrock. Їхні посилання – в описі під відео.
Agents.md: Стандартизація для “вайб-кодингу”
Згадаємо тих, хто пише код за допомогою ШІ. Перш, аніж з’явився стандарт, кожен “вайб-кодер” мав свої файли налаштування агента: як писати код, яких правил дотримуватись, які найкращі практики використовувати. Це було незручно, якщо ви працювали з різними інструментами. Але тепер з’явився стандарт – Agents.md. Це як додати “readme” для ваших ШІ-асистентів. Відтепер всі ваші налаштування, рекомендації, правила – в одному місці. Це значний крок вперед для спільноти, яка використовує інструменти на кшталт Cloud Code, Cursor, Windsurf.
Opal: Міні-додатки, народжені з ваших слів
А це приклад від Google, який мене вразив. Opal – сервіс, що дозволяє створювати міні-додатки за допомогою звичайного текстового запиту. Ви описуєте, що хочете отримати, а Opal будує візуальний робочий процес (node-based workflow), який можна редагувати та ділитися з іншими.
Уявіть, ви бажаєте створити квіз з відео на YouTube. Просто вводите URL, пишете промпт для ШІ (наприклад: “Ти – експерт з транскрипції, витягуй інформацію з відео, аналізуй знання, генеруй тест і показуй результат”), і Opal робить все за вас. Це як конструктор LEGO для ШІ-додатків, де кожна деталь – це функція, а інструкція – ваш запит. Можна створювати, змінювати, ділитися. Спробуйте самі – opal.withgoogle.com.
Gemini тепер у ваших домівках
Ще одна новина від Google: Gemini стане “мозком” їхніх голосових помічників вдома. Це передбачає новий рівень “розумності” та допомоги. Якби Google Home раптом перетворився на вашого особистого дворецького, що розуміє все з півслова. Особисто я в захваті, адже нещодавно перейшов на Pixel та вражений новинками. Що ж до Apple, то побачимо.
Perplexity: “Супер-пам’ять” для кожного
Perplexity, як і OpenAI, теж робить ставку на пам’ять. Їхній CEO стверджує, що вони готують “супер-пам’ять” для всіх користувачів. І знову ж таки – пам’ять це “розумний хід” (moat), який робить модель унікальною та потужною. Коли ШІ краще вас розуміє, він стає більш особистим, більш ефективним. Це як мати персонального помічника, який знає ваші звички та може передбачити ваші потреби. Вони вже тестують, і результати вражають.
GPT-5 здатний доводити нову математику!
І ось, мабуть, одна з найдивовижніших новин. Себастьян Бубек з OpenAI стверджує, що GPT-5 може доводити нові математичні теореми. Він взяв опубліковану математичну проблему та поставив завдання GPT-5 знайти найкраще рішення, не додаючи жодних нових умов. І що ви думаєте? Модель впоралася! Вона запропонувала нове, точне доведення, яке було перевірено.
Це майже якби Альберт Ейнштейн раптом отримав доступ до суперкомп’ютера та зміг довести свою теорію кілька разів з різних боків. Навіть якщо прогрес у “ядерному” інтелекті моделей припиниться, розвиток “скаффолдингу” навколо них, як-от ця пам’ять, уже надасть світу колосальну цінність.
Boston Dynamics Atlas: Робот, що живе своїм життям
Минулого тижня Boston Dynamics представила нового Atlas – свого наступного покоління роботів. І це… це вражає. Подивіться, як плавно він рухається, як самостійно відкриває коробку, дістає звідти деталі та складає їх у контейнер. Причому все це відбувається в реальному часі, без прискорення.
Навіть коли людина йому заважає, переставляючи коробку, Atlas миттєво коригує свої дії та продовжує завдання. Це не просто механічні рухи, це розуміння контексту, візуалізація робочого простору, адаптація до змін. Це вже не просто робот, це майже… анімація, що втілилася в реальність. Звісно, є над чим працювати – швидкість, плавності рухів. Але прогрес у гуманоїдних роботах за останні роки просто шалений. Їхній підхід – це “довгострокові маніпуляції, керовані мовою”. Тобто ви кажете, що робити, і робот робить. Це може здатися просто, але за цим стоїть складний процес навчання: від ручного керування до масштабного тренування моделей.
Figure 02: На крок ближче до майбутнього
Figure Robotics також не відстає. Їхній робот Figure 02 демонструє приголомшливі здібності до навігації у складному середовищі. Він ходить серед кущів, його нога застрягає, але він самостійно виправляє ситуацію та йде далі. Звичайно, рухи ще не ідеальні, але здатність робота орієнтуватися в такому середовищі, його самостійність, його “навчання в процесі” – це те, до чого ми прагнемо. І все це завдяки алгоритмам навчання з підкріпленням та нейронним мережам.
Cursor Sonic: Новий штрих у світі кодингу
Завершуючи, про Cursor. Вони випустили нову модель – Sonic. Дехто каже, що це той самий Grok code, який обіцяли днями. Не знаю, чи так це, але модель вже доступна для спробування. Якщо ви активно використовуєте Cursor для кодингу, обов’язково подивіться.
OpenAI – в інфраструктурному бізнесі?
А ось це вже реальна інтрига. Bloomberg повідомляє, що OpenAI може вийти на ринок інфраструктурних послуг, схожих на Google Cloud, Azure чи AWS. Тобто, реалізовувати власний обчислювальний ресурс іншим компаніям. Поки що це виглядає як віддалена перспектива, і, чесно кажучи, я не бачу, щоб у них було надлишкове “залізо” для цього. Але хто знає, що принесе майбутнє?
Meta: Четверта перебудова AI-команд
Meta продовжує реорганізовувати свої AI-напрямки. Цього разу – четверта трансформація. Alexander Wang, CEO Scale AI, який тепер керує всім AI-бізнесом Meta, вносить суттєві зміни. Команда FIAR стане “інноваційним двигуном” для Meta Super Intelligence Lab, їхні дослідження будуть надходити до TBD (To Be Determined) лабораторії. Керувати дослідженнями AI буде Shenha Xiao, співтворець Chai. Natt Freeman, колишній CEO GitHub, звітуватиметься безпосередньо Wang і займатиметься інтеграцією AI в продукти Meta. Також з’являється нова інфраструктурна команда під керівництвом Aparna Ramani. А ось команда AGI Foundations, створена лише кілька місяців тому, дивним чином, розпускається. Повний меморандум – у Business Insider.
Nvidia: Новий чіп для Китаю
І на завершення, Nvidia готує новий AI-чіп, спеціально для Китаю. Він має бути потужнішим за H20, який був розроблений з урахуванням обмежень. Новий чіп, який поки що називають B30A, використовуватиме одночіповий дизайн і, ймовірно, матиме вдвічі меншу обчислювальну потужність, ніж B300. Це означає, що він буде “обрізаною” версією чіпів, які доступні в інших країнах, включаючи США.
Такі новини цього тижня. Якщо вам сподобалося це відео, підтримайте його лайком та підпискою! Дякую, що були зі мною. Пам’ятайте, світ AI змінюється щодня, і найцікавіше – попереду!
