2. State of Foundation Models Основные выводы: __Генеративный ИИ (Generative AI) стал массовым: каждый восьмой работник в мире теперь использует ИИ ежемесячно, причём 90% этого роста произошло всего за последние 6 месяцев. Годовые доходы AI-нативных приложений уже исчисляются миллиардами. Масштабирование продолжается во всех измерениях: все технические показатели моделей продолжают улучшаться более чем в 10 раз по сравнению с прошлым годом, включая стоимость, интеллект, размер контекстных окон и многое другое. Средняя продолжительность человеческой задачи, которую модель может надёжно выполнять, удваивается каждые 7 месяцев. Экономика фундаментальных моделей... сбивает с толку: OpenAI и Anthropic демонстрируют поистине беспрецедентный рост, ускоряя годовой доход до $1 млрд+. Однако общие затраты на обучение передовых моделей приближаются к $500 млн, а типичная модель устаревает в течение 3 недель после запуска из-за конкуренции и сближения открытого исходного кода.__ __Как и самые умные люди, самый умный ИИ будет «думать, прежде чем говорить»: модели рассуждения, обученные думать перед ответом, вероятно, представляют собой новый закон масштабирования — но для их обучения требуются значительные достижения в постобучении (post-training), включая обучение с подкреплением и модели вознаграждения. Постобучение может стать более важным, чем предварительное обучение (pre-training). ИИ проник почти во все специализированные профессии: от инженеров и бухгалтеров до дизайнеров и юристов, ИИ-помощники (copilots) и агенты теперь справляются с дорогостоящими задачами практически во всех областях деятельности работников умственного труда. Агенты, наконец, работают, но мы только в начале понимания того, как создавать ИИ-продукты: Агенты наконец-то стали мейнстримом, но шаблоны проектирования (design patterns) и системные архитектуры для ИИ-продуктов всё ещё находятся на самых ранних стадиях. «AI-нативные» организации будут выглядеть совершенно иначе: более плоские команды из способных специалистов широкого профиля станут нормой, поскольку генеративный ИИ снижает ценность узкоспециализированных навыков. Многие роли будут стираться — например, продуктовая разработка, дизайн и инженерия.__ PS пока Google GeminiPro переводил summary, в другом окне Cursor трабулшутил Airflow 3.1 на AWS Elastic Container Service (ECS).