Meta калоціць: правал Llama абярнуўся вайной паміж ШІ-камандамі
Кампанія перажывае чарговы рэзкі разварот у ШІ-стратэгіі, узмацніўшы напружанне ўнутры каманды. Супрацоўнікі апасаюцца, што Meta губляе тэмп у гонцы з OpenAI, Google і Anthropic.
Кампанія перажывае чарговы рэзкі разварот у ШІ-стратэгіі, узмацніўшы напружанне ўнутры каманды. Супрацоўнікі апасаюцца, што Meta губляе тэмп у гонцы з OpenAI, Google і Anthropic.
Яшчэ год таму Марк Цукерберг публічна называў лінейку мадэляў Llama будучыняй галіны і асновай адкрытай экасістэмы ШІ. Цяпер жа згадкі Llama знікнулі з выступленняў кіраўніцтва, а кампанія робіць стаўку на закрытыя «францірныя» мадэлі новага пакалення — перш за ўсё на праект пад кодавай назвай Avocado.
Паводле дадзеных крыніц CNBC, Avocado разглядаецца як пераемнік Llama і арыентаваны на закрытую архітэктуру, што азначае адмову Meta ад ключавога прынцыпу папярэдняй стратэгіі — адкрытага доступу да вагаў мадэляў. Унутры кампаніі чакаюць рэліз у першым квартале 2026 года, хоць праца ўскладняецца працяглымі цыкламі тэставання і праблемамі прадукцыйнасці ў працэсе навучання. Meta афіцыйна сцвярджае, што графік распрацоўкі ідзе па плане.
На фоне змены курсу інвестары шукаюць яснасці: выдаткі Meta растуць хутчэй за цэны на акцыі. Пасля набыцця ў чэрвені 2025 года Scale AI і найму яе заснавальніка Аляксандра Ванга разам з камандай высокакваліфікаваных інжынераў кампанія павялічыла прагноз капітальных выдаткаў на 2025 год да $70–72 мільярдаў. Аналітыкі адзначаюць, што Meta уступіла ў год як лідар у ШІ дзякуючы Llama, але цяпер выклікае пытанні адносна акупнасці ўкладанняў.
Таксама ў Meta прыйшлі былы генеральны дырэктар GitHub Нэт Фрыдман і адзін са стваральнікаў ChatGPT Шэнцзя Чжао. Гэтая група прынесла культуру распрацоўкі, блізкую да венчурных лабараторый Крамянёвай даліны: кароткія ітэрацыі, закрыты цыкл прыняцця рашэнняў і акцэнт на хуткіх прататыпах. Унутры Meta гэта выклікае напружанне: новае кіраўніцтва дзейнічае адасоблена, рэдка выкарыстоўвае традыцыйныя карпаратыўныя інструменты і фактычна працуе як стартап у структуры гіганта з 70-гадзіннымі працоўнымі тыднямі і пастаяннымі перагрупоўкамі.
Расчараванне рэлізам Llama 4 паскорыла адмову Meta ад ранейшай мадэлі. Для некаторых супрацоўнікаў крытычным момантам стала з’яўленне кітайскай мадэлі R1 ад DeepSeek, часткова пабудаванай на архітэктурных ідэях Llama, што падкрэсліла рызыкі адкрытага падыходу. Гэта прывяло да пераразмеркавання адказнасці: ветэран Meta Крыс Кокс быў адхілены ад кіравання GenAI-напрамкам, а каманда Ванга атрымала кантроль над стварэннем наступнага пакалення мадэляў.
У той жа час Meta спрабуе выпусціць новыя прадукты на базе ўжо існуючых мадэляў, сярод якіх найбольшую ўвагу прыцягнуў сэрвіс Vibes — генерацыя кароткіх відэа на аснове ШІ. Але праект быў запушчаны ў спешцы, сутыкнуўся з крытыкай з-за тэхнічных абмежаванняў (напрыклад, адсутнасці рэалістычнай сінхранізацыі маўлення) і не змог канкураваць з дадаткам Sora 2 ад OpenAI, які апярэджвае Meta па спампоўках.
Змена стратэгіі адбілася і на інфраструктуры: кампанія актыўна арандуе магутнасці ў старонніх воблачных правайдэраў і паралельна будуе ўласны гіганцкі дата-цэнтр Hyperion у Луізіяне, коштам больш за $27 мільярдаў. Па словах Цукерберга, Meta «падвойвае стаўкі» на ШІ, каб не страціць будучы напрамак развіцця індустрыі.
Усе на завод! Кіраўнік Nvidia заклікаў ісці не ва ўніверсітэты, а на фабрыкі
Усе на завод! Кіраўнік Nvidia заклікаў ісці не ва ўніверсітэты, а на фабрыкі
Баіцеся звальнення з-за ШІ? 5 спосабаў гэтага пазбегнуць
Баіцеся звальнення з-за ШІ? 5 спосабаў гэтага пазбегнуць
OpenAI: ChatGPT эканоміць працаўнікам да 10 гадзін на тыдзень
OpenAI: ChatGPT эканоміць працаўнікам да 10 гадзін на тыдзень
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.
Успеем увидеть AGI, до окончания хайпа и денег?
Сейчас только ленивый не говорит, что LLM - это тупиковая ветка развития. И что забрасывание ресурсами и данными не работает. 2 года назад работало, а потом перестало. Год назад казалось, что chain of thoughts работает, но потом выяснилось, что и это не то. Если послушать свежие интервью разных людей вроде Ильи Суцковера, Андрея Карпаты, Яна Лекуна (это его в Мете пацан из Scale AI не сменил) - все они возвращаются к исследованиям с маленькими бюджетами. У Меты и прочих много денег идет именно на рантайм. Суцковер поднял пару миллиардов и занимается чем-то без шумихи. Чем - не говорит, но он всегда топил за обучение с подкреплением. Карпаты говорит, что нужно как-то из LLM выкинуть знания и оставить только способность к обобщению, которой сейчас в них очень мало. У Гугла много интересных бумаг по долговременной памяти и постоянному обучению. Ну, и Китай не стоит на месте - подхватит, если у США не получится.