Тупик ИИ: Почему нейросети перестали умнеть?

📩 Заказать разработку ИИ-агента или автоматизации: Скопируй в Telegram: @aptus_auto_bot 💬 Связаться со мной напрямую: Скопируй в Telegram: @pivegeny 📢 Telegram-канал про ИИ и разработку: Скопируй в Telegram: @aptus_auto AI-индустрия уперлась в технологический тупик? Еще пару лет назад нам обещали полноценный AGI и замену людей, но вместо революции мы получаем лишь бесконечные «улучшенные» версии старых моделей. Масштабирование упирается в дефицит качественных данных, синтетический контент ухудшает обучение, а reasoning-модели и AI-агенты остаются лишь надстройками над базовой статистикой. В этом видео подробно разберем, почему замедлился прогресс нейросетей, как устроены LLM под капотом (от токенизации и эмбеддингов до матричных операций) и чем визуальные авторегрессионные модели отличаются от диффузии. А главное — я напишу и обучу собственную нейросеть с нуля на чистом коде, разберу влияние температуры на генерацию и покажу, почему реальный прорыв возможен только с переходом на принципиально новую архитектуру и биокомпьютинг вроде DishBrain. В этом видео: Кризис масштабирования: почему заканчивается закон скейлинга и что не так с синтетическими данными Как работают LLM на пальцах: токены, эмбеддинги, матрицы весов и вероятностный выбор Reasoning-модели и AI-агенты: реальный интеллект или продвинутый метод тыка? Генерация изображений: диффузия против визуальных токенов (GPT Image) Пишем свою LLM с нуля: слои, веса, смещения, логирование и процесс обучения Параметры генерации: как температура меняет логику работы нейросети Будущее AI: биологические нейрочипы, проект DishBrain и предел кремния 📌 Ключевые теги: #ИИ #Нейросети #LLM #КакРаботаетИИ #РазработкаИИ #АрхитектураLLM #ОбучениеНейросетей #ИскусственныйИнтеллект #MachineLearning #DeepLearning #ReasoningModels #Диффузия #DishBrain #Python #APTUS