Темпы развития ИИ удвоились, но доверие к бенчмаркам падает, сообщает Epoch AI. ai.. ai. llm.. ai. llm. Блог компании BotHub.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное.. ai. llm. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное. нейросети.
Темпы развития ИИ удвоились, но доверие к бенчмаркам падает, сообщает Epoch AI - 1

В отчете Epoch AI за 2025 год зафиксировано резкое ускорение прогресса в индустрии искусственного интеллекта. По данным аналитиков, отрасль достигла «переломной точки»: скорость улучшения показателей моделей уровня SOTA выросла почти в два раза, с 8 до 15 пунктов индекса производительности за год. Драйверами роста называют массовый переход к ризонинг-моделям и усиленный фокус на обучении с подкреплением (RL), что позволяет ИИ достигать новых уровней логического мышления и адаптивного поведения.

Однако отчет подчеркивает серьезную проблему с надежностью бенчмарков. Несмотря на использование одинаковых тестовых наборов, прямое сравнение моделей становится затруднительным из-за различий в промптах, параметрах сэмплирования и программной инфраструктуре. Особенно сильно это влияет на оценку ИИ-агентов, где нестабильность API провайдеров добавляет шум в результаты. В итоге метрики новых моделей становятся уязвимыми для ошибок измерения и теряют репрезентативность, что снижает доверие к традиционным способам оценки производительности ИИ.

Аналитики Epoch AI отмечают, что индустрия сейчас находится на пересечении быстрого технологического прогресса и недостатка согласованных стандартов тестирования. Это создает риск, что достижения отдельных команд будут восприниматься как искусственно завышенные или несправедливо сравниваемые. Эксперты рекомендуют разработчикам и исследователям уделять больше внимания проверяемости и воспроизводимости результатов, а также разрабатывать универсальные методологии оценки, которые смогут отразить реальную эффективность моделей в различных сценариях использования.


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник

Автор: cognitronn

Источник

Rambler's Top100