Как Новая китайская Модель искусственного интеллекта DeepSeek Угрожает доминированию США Прорыв Китая в области искусственного интеллекта Китай обогнал весь мир в области искусственного интеллекта. Новая модель от китайской лаборатории Deepsea превзошла Google и OpenAI. Модель была создана за два месяца и менее 6 миллионов долларов.
Таймкоды
00:00:00 Прорыв Китая в области ИИ
- Китай опередил мир в развитии ИИ благодаря новой модели от лаборатории DeepMind.
- Модель создана за два месяца и менее чем за шесть миллионов долларов, что значительно быстрее и дешевле, чем у Google и Meta.
- Модель имеет открытый исходный код и используется американскими разработчиками.
00:00:26 Сравнение затрат и результатов
- DeepMind потратила всего пять миллионов долларов на создание модели, в то время как Google и Meta тратят миллиарды.
- Новая модель превзошла американские модели по точности в различных тестах.
- DeepMind показала лучшие результаты в тестах, несмотря на ограничения на полупроводники со стороны США.
00:01:35 Ограничения и инновации
- DeepMind использовала менее производительные графические процессоры Nvidia для создания модели.
- Несмотря на ограничения, DeepMind смогла создать конкурентоспособную модель.
- Основатель DeepMind, Лифани, остается малоизвестным, что подчеркивает сложность гонки за ИИ.
00:02:33 Конкуренция и доступность
- Китайские компании, такие как Kine, сократили расходы на свои модели, чтобы привлечь больше разработчиков.
- Бывший генеральный директор Google предсказал, что Китай догонит США в ИИ за два-три года, но теперь считает, что это произошло быстрее.
- Доступность мощных моделей с открытым исходным кодом упрощает создание новых моделей с меньшими затратами.
00:03:43 Экономичность и инновации
- DeepMind использует процесс дистилляции для создания моделей, что делает их экономичными.
- Модель DeepMind использует существующие данные и принципы, внедряя свои улучшения.
- Это заставляет лидеров в области ИИ искать новые подходы и экономить ресурсы.
00:04:27 Будущее ИИ и конкуренция
- ИИ-модели становятся более доступными и экономичными, что меняет правила игры.
- DeepMind создала модель для рассуждений за 450 долларов, что делает её конкурентоспособной.
- Ограничения США, возможно, подтолкнули Китай к созданию более эффективных моделей, что привело к серьезным последствиям.
00:05:28 Открытый исходный код и доступность
- Модель DeepMind имеет открытый исходный код, что делает её привлекательной для разработчиков.
- Низкая стоимость модели делает её доступной для создания приложений с меньшими затратами.
- Это меняет подход к созданию ИИ-моделей, делая их более доступными и экономичными.
00:06:12 Влияние китайской модели с открытым исходным кодом
- Китайская модель с открытым исходным кодом может стать доминирующей в мировом ИИ.
- Децентрализация и сотрудничество могут ускорить инновации.
- Китайская модель может интегрироваться в глобальную технологическую инфраструктуру, что опасно для США.
00:06:12 Контроль Китая над ИИ
- Коммунистическая партия контролирует ИИ, создавая модели, отражающие социалистические ценности.
- Модели подвергаются цензуре, отрицая нарушения прав человека и политические лидеры.
- Массовое внедрение китайских моделей может повлиять на потребительские приложения ИИ.
00:07:09 Гонка между США и Китаем в ИИ
- Только США и Китай могут создавать масштабные проекты в ИИ.
- Китай имеет недостатки в оборудовании, но это стимулирует изобретательность.
- Китайские модели могут стать более эффективными благодаря открытым исходным кодам.
00:08:17 Эффективность китайских моделей
- Китайские модели дешевле и быстрее в обучении, чем американские.
- Они используют умные решения для балансировки обучения и стабильности вычислений.
- Китайские модели обучаются на меньших ресурсах, что делает их доступными и эффективными.
00:10:11 Инновации и копирование
- Китайские модели не копируют, а обмениваются научными знаниями и разработками.
- Китайские модели обучаются на данных из интернета, что затрудняет контроль.
- Китайские достижения в ИИ заслуживают уважения, несмотря на некоторые подсказки.
00:11:11 Влияние китайских моделей на США
- Китай пытается воспроизвести американские модели, но сталкивается с высокими затратами.
- Открытый исходный код китайских моделей позволяет США использовать их с меньшими затратами.
- США должны стремиться к созданию подобных моделей, чтобы не отставать от Китая.
00:11:51 Угроза Китая в области ИИ
- Китай не сможет догнать США в области ИИ, считают некоторые эксперты.
- Геополитические ставки высоки, и доминирование в ИИ определит экономическое лидерство.
- Китай уже доказал свою способность догонять, несмотря на попытки США остановить его.
00:12:50 Открытый исходный код и контроль
- Открытый исходный код не означает потерю контроля над ситуацией.
- Важно развивать собственные таланты и не полагаться на программное обеспечение других.
- Лицензии на открытый исходный код могут измениться, поэтому важно иметь собственных разработчиков.
00:13:23 Эффективность китайских компаний
- Китайские компании развиваются быстрее и эффективнее благодаря большим инвестициям.
- Открытый исходный код позволяет делиться деталями, что полезно для науки.
- Технические отчеты, такие как у Mid, содержат много полезной информации.
00:13:58 Будущее моделей с открытым исходным кодом
- Модели с открытым исходным кодом могут стать дешевле и лучше.
- Китайские компании уже перешли к новой парадигме “единое семейство моделей”.
- Модели будут масштабироваться в разных измерениях, включая рассуждения и взаимодействие с миром.
00:15:19 Коммерциализация больших языковых моделей
- Коммерциализация больших языковых моделей будет похожа на предварительную подготовку.
- Сначала несколько игроков будут доминировать, но со временем появятся новые игроки.
- Улучшения в моделях будут происходить постоянно, но их ценность может снизиться.
00:16:01 Влияние на инвестиционный ландшафт
- Успех Китая в ИИ придаст им уверенности и позволит найти обходные пути.
- Гиперллеры и OpenAI увеличат инвестиции в разработку моделей, способных рассуждать.
- Лучшие специалисты будут стремиться работать в командах, которые первыми добьются успеха.
00:17:20 Реальные приложения генеративного ИИ
- Год назад не было моделей, сравнимых с GPT-4, но уже были мультимодальные возможности.
- Люди хотят использовать модели для получения точных ответов и информации в реальном времени.
- Важно создавать надежные продукты и разрабатывать пользовательские интерфейсы для масштабирования использования моделей.
00:18:00 Успехи и рост
- Значительное снижение количества галлюцинаций.
- Решение проблем с ответами на вопросы и проверкой фактов.
- Рост использования в десять раз за год.
- Привлечение крупных инвесторов и рекламодателей.
00:18:43 Монетизация и реклама
- Эксперименты с рекламой как моделью монетизации.
- Вопросы и ответы остаются точными и непредвзятыми.
- Пользователи могут игнорировать спонсируемые вопросы.
- Плата за показ рекламы, но не за клики.
00:19:09 Коммерциализация и платные услуги
- Получение выгоды от коммерциализации моделей.
- Платные пользователи получают продвинутые поисковые агенты.
- Бесплатные функции остаются ключевыми.
- Привычки пользователей и рекламодателей меняются.
00:19:09 Будущее и инновации
- Компании работают с венчурными фондами для тестирования новых платформ.
- Понимание важности инноваций и адаптации к новым технологиям.
- Признание необходимости изобретений и адаптации к изменениям.
Таймкоды сделаны в нейросети https://300.ya.ru/v_40Yjo2Hy
Расшифровка видео
0:00
последний про Китая в области
0:01
искусственного интеллекта опередил весь
0:02
мир Я думаю нам стот очень серьёзно
0:03
отнестись развитию Китая в этой области
0:04
это Революционный ша который не был
0:05
сделан Open gole появилась новая модель
0:07
которая вызвала а но она сода китайской
0:09
лаборатории это заставило многих
0:10
задуматься О том что на самом деле
0:11
проходит в Китае в области искуственного
0:12
интеллекта то на что gole и Open ушли
0:14
годы сотни милв долларов сдела всего за
0:15
2 месяца и менее чем за 6 мл долларов у
0:17
них лучшая модель с открытым иным кодом
0:18
и все американские чики используют е
0:20
меня зовут боза и я веду технический
0:21
обзор прорыв Китая в области
0:22
искусственного
0:25
интеллекта Это был технологический коры
0:27
по Предста бес иного ин исходным кодом
0:30
которая произошла Некоторые из самых
0:31
мощных на рынке но это не был запуск
0:32
новой модели от Open или анонс от она
0:34
была создана на востоке в китайской
0:35
исследовательской лаборатории детали её
0:36
разработки Поли веду исследователей
0:37
искуственного интелекта здесь США
0:38
во-первых стоимость сообщается что лари
0:39
искуственного интеле потратила всего
0:40
500000 долларов на создание сравнить это
0:42
с Open мы тратим всего 5 рдо долларов в
0:44
год а Google который планирует увеличить
0:45
капитальные расходы 204 году до более
0:46
чем 50 млр долларов ещё есть Microsoft
0:48
которая потратила более 13 млр долларов
0:49
только на инвестиции в Open но ещё более
0:50
удивительно то что более скромная модель
0:52
dpc смогла йти щед финансируемые
0:53
американские новы модель впечатлять тем
0:54
что она действительно эффектно рает с
0:55
открытым исходным кодом и справляется с
0:56
вычислениями которые требуются для
0:57
логического вывода это очень эффективно
1:00
она произошла Лота гп4 и CL 3,5 антро по
1:03
точности широком спект тестов включая во
1:04
множество из 500 математических задач
1:05
оценку искусственного интеллекта
1:06
соревнования по программированию и
1:07
проверку на явления исправления ошибок в
1:08
коде а затем быстро Представила новую
1:09
модель рассуждения под названием R1
1:11
которая также произошла передовую модель
1:12
Open в некоторых сторонних тестах
1:13
Сегодня мы опубликовали последний
1:14
экзамен человечества который
1:15
представляет собой новую оценку или
1:16
бенчмарк модели искусственного
1:17
интеллекта созданных с помощью
1:17
профессоров математики физики биологии и
1:18
химии которые задавали самые сложные
1:20
вопросы какие только можно себе
1:20
представить деси ведущая китайской
1:22
лаборотория искусственного интеллекта
1:23
показала лучши результаты или примерно
1:24
на одном уровне с лучшими американскими
1:25
моделями они добились всего этого
1:26
несмотря на строгие ограничения на
1:27
полупроводники которые правительство США
1:28
наложило на Китай что фактически решило
1:29
и хоче мощностей шито занял жю позицию
1:31
отношении Китая в Гон за искуственный
1:32
интелект отре ра от доступа самы мощным
1:33
Чим Америки таким как графический
1:34
процессор H ра считало что они необ для
1:36
со конкурентоспособной моде
1:37
искуственного интеллекта и стартапы
1:38
крупные технологически компании изо всех
1:39
сил пытали за получить их но перевернул
1:40
ситуацию сно на голову правила использу
1:42
мене производительный графические
1:43
процессор h800 для создания последней
1:44
модели и показав что экспортный контроль
1:45
на чипами не так уж эффективен Они
1:46
смогли использовать все оборудовани на
1:47
котором их обучали но применили его
1:48
гораздо эффективнее но всё равно они
1:50
сильно отстают несмотря на прорыв
1:51
лаборатории и её основатели известно
1:53
очень мало Согласно китайским СМИ был
1:55
создан китайским фондом High который
1:56
управляет активами на сумму около 8 млр
1:58
долларов Миссия на сайте разработчика
1:59
звучит просто раскрыть Тайны с
2:00
любопытством ответи на главный вопрос
2:02
долгосрочным подходом между тем ведущие
2:03
американские стартапы в области Open
2:05
имеют подробные уставы и Конституции в
2:06
которых изложены их принципы и
2:07
основополагающей миссии например разделы
2:08
посвящённый безопасности ответственности
2:09
И несмотря на несколько попыток
2:10
связаться с кем-то из мы так и не
2:11
получили ответа как им удалось собрать
2:13
такой талант как они собрали все
2:14
оборудования как они собрали данные Для
2:15
всего этого мы не знают и это никогда не
2:16
афишировать и надеюсь мы сможем это
2:17
узнать Но это тайно наглядно показывает
2:19
насколько острой и сложной стала гонка и
2:20
против Китая Потому что это не только
2:21
дипси другие более известные китайские
2:22
модели и также заняли свои позиции в
2:23
этой гонки несмотря на ограниченные
2:24
ресурсы кайфу один из ведущих
2:25
исследователей в Китай ранее
2:26
возглавлявший подразделение gole в Китае
2:28
сейчас его стартап привлекает внимание
2:29
единорогом всего через 8 месяцев после
2:31
основания и заработав почти 14 млн
2:32
долларов в 2024 году моих друзей в
2:34
кремне в италини шокирует не только наша
2:35
производительность но и то что мы
2:36
обучаем модель всего за 3 мл долларов а
2:37
гпт 4 было обучен на 8 100 млинов
2:39
долларов обучение обошлось всего в 3 млн
2:40
долларов между тем китайская компания
2:42
Кане принадлежащая Alibaba сократила
2:43
расходы на свои большие языковые модели
2:44
на цех 85% Чтобы привлечь больше
2:46
разработчиков и показать что гонка
2:47
началась прорыв Китая поживает лидерство
2:49
которое как когда считалось было наших
2:50
лаборатории искусственного интелекта в
2:51
начале 2024 года бывший герай директор
2:53
gole шмит предсказывал что Китай
2:54
остаётся США и е на 2 года но теперь
2:55
шмит придерживается другого мнения Вот
2:56
что он сказал в интервью BC на этой
2:57
неделе Раньше я думал что мы на пару лет
2:58
Опережая Китай но за послед с 6 месяцев
3:00
Китай догнал нас и это удивительно Дело
3:01
в том что некоторые китайские программы
3:02
например DC похоже догнали
3:04
нас это ставит под сомнение то насколько
3:06
точ на самом деле являтся преимущество
3:08
Open когда Open представило миру ча в
3:09
ноябре 2022 года Это было беспрецедентно
3:11
нес теперь компания сталкивается не
3:12
только с международной конкуренций
3:13
стороны китайских моделей но и жёсткой
3:14
внутре конкуренци со стороны gole CL и
3:16
модели лома с открытым исходным кодом
3:17
Отта и теперь правила игры изменились
3:18
Широкая доступность мощных моделей с
3:19
открытым исходным кодом позволяет
3:20
разработчикам обходить трудоёмкие и
3:22
ломкие этапы создания обучения моделей
3:23
Теперь они могут создавать свои модели
3:24
на основе существующих что значительно
3:25
упрощает переход к передовым технологиям
3:26
То есть к началу гонки с меньшим
3:27
бюджетом и меньшими затратами в
3:29
последние 2 недели комада исследователей
3:30
и действительно осознали что можно
3:31
сделать гораздо больше с гораздо
3:32
меньшими
3:33
затратами так вот раньше чтобы добраться
3:35
до границы м приходилось думать о сотнях
3:36
миллионов долларов инвестиций о возмож
3:37
миллиард долларов инвестиций то что дип
3:39
сейчас с дела здесь в силиконовой долине
3:40
открыло нам глаза на то чего Вы на самом
3:41
деле можете дости с помощью Милн
3:43
долларов это также означает что любая
3:44
компания подобная Ана которая претендует
3:45
на передовые позици сегодня может
3:46
потерять их Завра Именно поэтому могла
3:47
так быстро нать уче она начала
3:48
развиваться на существующих рубежах
3:49
искуственного интеллекта её подход
3:50
сосредоточен на повторение Существую
3:51
технологий они на изб колеса они могут
3:52
взять действительно хорошую Крит модель
3:53
использовать процесс называемый деци
3:55
суть деци заключается в том что вы
3:56
используете очень крупную модель чтобы
3:57
помочь вашей маленькой модели стать
3:58
умнее в том чём вы хотите чтобы она
3:59
стала умнее и это на самом деле очень
4:00
экономично она ликвидировала пробел
4:01
используя доступный наборы данных
4:02
применяя инновационные настройки
4:03
используя существующие модели настолько
4:04
что модель деси столкнулась с кризисом
4:06
идентичности она убеждена что это чатт
4:07
если вы Спросите её напрямую Какая вы
4:08
модель ответ языковая моль искусного
4:10
интеллекта созданная специально на
4:11
основе архитектуры фор чтобы удила
4:12
гераго директора мана опубликовать тонко
4:14
Залины снимок дис всего за несколько
4:15
дней до этого после того как модель была
4:16
выпущена стала относительно легко
4:17
копировать то что как вы знаете работает
4:18
чрезвычайно Сложно делать что новое
4:19
рикова и сложное Когда не знаешь
4:20
работает ли это Но это не совсем то что
4:21
сдела компания она пожала использу
4:22
существующие выходные данные о принцип
4:23
архитектуры же время заметно свои собст
4:25
совершенствование действительности ра
4:26
между собой и обща ча это заставляет
4:28
дира в области закрытых и систем таких
4:29
как вае сво боле дорого модель поскольку
4:30
появляются новы потенциально более быст
4:31
конкуренты в этой сфере все друг друга
4:32
копируют можно сказать что Google создал
4:34
первую модель трафо а Open просто
4:35
скопировал её Google создал первые
4:36
большие языковые модели но не сделал их
4:37
приоритетом а Open сделал это в виде
4:39
продукта Так что можно смотреть на это с
4:40
разных сторон это не имеет значения если
4:41
все друг у друга копируют возникает
4:42
вопрос Стоит ли тратить огромные деньги
4:43
на отдельные модели сейчас у Open не
4:46
таких больших ставок как у других
4:47
компаний то в последнем раунде финни
4:48
стартап привлёк более 6 млр долларов но
4:50
компания пока не получила прибыль и
4:51
поскольку её основной бизнес
4:51
сосредоточен на создани модели она
4:52
гораздо более уязвима чем такие компании
4:53
как Google и Amazon который финансируют
4:55
свои расход за счёт рекламы и продаж для
4:56
Open ключевым фактором будет разумность
4:57
модель которая думае прежде чем
4:58
сгенерировать Ответ Выходя за рамки
4:59
распознания образ чтобы анализировать
5:00
делать логические вы и реша
5:01
действительно сложные задачи пока что
5:02
единственная модель Open для рассуждений
5:03
это всё ещ передовой продукт но надолго
5:04
ли это исследователи показали что они
5:05
сли создать модель для раждения всего за
5:06
450 Доров на проде Так что вы можете
5:08
создавать эти модели которы думают
5:09
гораздо дешевле вам не нужно тратить
5:10
огромны суммы предварительное обучение
5:11
модели Так что я думаю ситуация меняется
5:12
Это означает что для того чтобы
5:13
оставаться на вершине нужно столько же
5:14
креативности сколько и капитал прорыв
5:15
также произошёл в очень сложный для Open
5:17
момент когда компания переходит на
5:17
коммерческую модель и сталкивается с
5:19
беспрецедентной утечкой кадров Может ли
5:20
это привести к увеличение прибыли при
5:21
более высоких оценках если иже меняется
5:22
как сказал Чима Позвольте мне озвучить
5:23
то о чём не принято говорить создание и
5:25
модели – это ловушка для тех кто хочет
5:27
заработать эти ограничения приведённые
5:30
правительством США были призваны
5:31
замедлить развитие чтобы американские
5:32
технологии оставались в Америке и
5:33
сохраняли лидерство этой гонке Мы хотим
5:34
чтобы всё это оставалось в нашей стране
5:35
Китай наш конкурент и другие страны тоже
5:36
возможно ограничения были именно тем что
5:37
нужно Китае необходимость мать
5:39
изобретательности им пришлось искать
5:40
обходные пути и в итоге они создали
5:42
нечто гораздо более эффективное
5:43
удивительно каких успехов они добились
5:45
потратив так мало средств это
5:46
подтолкнуло их творчеству что привело к
5:48
серьёзным последствиям пси – это модель
5:49
с открытым исходным кодом Что означает
5:50
что разработчики имеют полный доступ и
5:51
могут настраивать её под свои нужды
5:52
известно что как только программная
5:53
обеспечение с открытым исходным кодом
5:54
Становится лучше чем закрытым все
5:55
разработчики переходят на него но
5:56
главное что это ещё и недорого Чем ниже
5:58
стоимость тем привлекательнее это для
5:59
разработчиков В итоге Наши затраты на
6:00
вывод составляют 10 центов за миллион
6:02
доке это в 30 раз меньше чем у типичной
6:03
сопоставимой модели и куда это ведёт Ну
6:05
10 центов позволит создавать приложение
6:06
с гораздо меньшими затратами Так что
6:07
если вы хотите создать м или другое
6:09
приложение Вы можете либо заплатить он 4
6:11
дола 4 центов за милин то либо
6:12
воспользоваться нашей моделью которая
6:13
стоит 10 центов это может означать что
6:14
преобладающая модель мировым
6:15
искуственным интеллекте может быть
6:16
открытым исходным кодом когда
6:17
организации страны приходят к идее что
6:18
сотрудничество и децентрализация могут
6:19
способствовать инновациям быстрее и
6:20
эффективнее чем закрытые экосистемы
6:21
дешёвая более эффективная и широко
6:22
распространённая китайская модель с
6:24
открытым исходным кодом может привести к
6:25
серьёзным изменениям в динамике это
6:26
более опасно потому что тогда они
6:27
получат контроль над разумом над
6:28
экосистемой
6:29
другими словами масштабное внедрение
6:30
китайской модели с открытым исходным
6:31
кодом может подорвать лидерство США и
6:32
ещё больше интегрировать Китай в
6:33
глобальную технологическую
6:34
инфраструктуру всегда есть момент когда
6:35
открытый Исходный код перестаёт быть
6:36
открытым верно сегодня лицензии очень
6:37
выгодные но вы можете закрыть его именно
6:39
со временем они всегда могут изменить
6:40
лицензию поэтому важно чтобы разработкой
6:41
занимались люди здесь в Америке Вот
6:42
почему это так важно е оним послед йс
6:44
обласного интелекта являе Коти кита
6:46
контролирует вание моно интелекта
6:47
созданы кита выж соотве оде станов они
6:50
долны отражать основные социалистические
6:51
ценности иследования показали что слоны
6:52
созданы и а поверга исторические события
6:54
такие как площадь отрицают нарушение пра
6:55
человека и риет китайских политических
6:56
лидеров этор Том будет Лисс интеллект
6:58
создай демократами основан демократи
6:59
ценностях и служить демократическим
7:00
целям Или же он станет автократический
7:01
Если разработчики действительно начнут
7:02
массово вть эти модели потому что они
7:03
более эффективны это может иметь
7:04
серьёзные последствия которые повлияют
7:05
даже на потребительские приложения с
7:06
искуственным интеллектом и на то
7:07
насколько достоверными будут ответы ча
7:08
ботов сгенерированные искусственным
7:09
интеллектом сейчас в мире есть только
7:10
две страны которые могут создавать такие
7:11
масштабные проекты и это США и Китай и
7:13
знаете ставки в этой гонке просто
7:15
огромные огромные ставки огромные
7:17
последствия и на кану лидерства
7:19
Америки для обсуждения таких сложных и
7:21
новых тем мы обратились к эксперту
7:22
который занимается разработкой этой сфе
7:23
и не зависит от моделей соте генеральный
7:25
ректор понс которым вы уже знакомы По
7:26
нашему материалу Он согласился
7:27
побеседовать со мной более 30 минут
7:28
чтобы обуть и его по а также планы по
7:30
кте мы считаем что стоит послушать весь
7:31
разговор Поэтому вот он Итак первое Я
7:32
хочу знать Каковы ставки Опишите
7:33
пожалуйста гонку е между Китаем и США и
7:35
что на кана хорошо во-первых у Китая
7:37
Есть много недостатков конкуренции США
7:38
во-первых у них нет доступа ко всему
7:39
оборудованию которое есть у нас поэтому
7:41
они работают с более слабыми
7:42
видеокартами чем мы это почти как
7:43
работает с видеокартами предыдущего
7:44
поколения и тот факт что более крупные
7:45
модели как правило умнее ставит их в
7:46
невыгодное
7:50
положение но обратная сторона этого в
7:52
том что необходимость те мати
7:54
изобретательности Потому что им пришлось
7:55
искать обходные пути и в итоге они
7:57
создали что-то гораздо более эффективное
7:58
это как ска Эй ребята вам действительно
8:00
нужна первоклассная модель Я не
8:02
собираюсь давать вам ресурсы а потом
8:03
что-то придумывать верно Если это
8:04
невозможно если это нельзя доказать
8:05
математически что это невозможно то
8:06
всегда можно пытаться придумать что-то
8:07
более эффективное Но это скорее всего
8:09
заставит их придумать что-то более
8:10
эффективное чем Америка и конечно у них
8:11
есть открытый исходный ход Так что мы
8:12
тоже можем это использовать но такой
8:13
талант который они развивают со временем
8:14
станет для них преимуществом
8:16
верно Это ведущая модель с открытым
8:18
исходным кодом в семействе мелам в
8:19
Америке она действительно хороша Это
8:20
что-то вроде модели которую можно
8:21
запустить на компьютере но Даже несмотря
8:22
на то что на момент выпуска она была
8:23
очень близка к gt4 и asana самой близкой
8:25
по качеству была модель Giant 405b а не
8:27
70b которую можно было запустить на
8:28
компьютере и поэтому у не было маленькой
8:30
дешёвой и быстрой модели с открытым
8:31
исходным кодом которая могла бы
8:32
конкурировать с самыми мощными закрытыми
8:33
моделями я не буду упоминать anopic
8:34
ничего от mst A а потом эти ребята
8:36
просто выпускают сумасшедшую модель
8:37
которая в 10 раз дешевле и садится на
8:39
образованием чем gt4 в 15 раз дешевле
8:40
чем сат насколько я знаю очень быстрая
8:41
16 токенов за секунду 60 токенов за
8:43
секунду и примерно такая же или лучше по
8:44
некоторым тестам и хуже по другим Но
8:45
примерно на том же уровне качества что и
8:47
у gpt 4 и они сделали это всего на 248
8:49
графических процессорах мощностью 800 Вт
8:50
что эквивалентно примерно 1.500 Или
8:52
1.500 на 100 графическим процессором Это
8:53
примерно в 20-30 раз меньше чем
8:55
количество графических процессоров на
8:56
которых обычно обучается гпт 4 и
8:57
примерно 5 млн долларов на
8:58
вычислительные ресурсы они сделали это с
9:00
такими небольшими затратами и на такой
9:01
потрясающей модели отдали её бесплатно
9:02
написали техническую статью и конечно
9:04
заставили нас задуматься Например если
9:05
бы у нас была такая же модель для
9:06
обучения Это был бы отличный пример
9:07
Верно верно Вы говорите об эффективности
9:09
Это значит что Цена и время обучения в
9:10
раз меньше а сами проще что вас удивило
9:12
Когда вы поняли что они сделали меня
9:14
удивило что когда Я почитал техническую
9:15
статью я увидел сколько умных решений
9:17
они нашли во-первых они обучили модель с
9:19
помощю экспертов это не так просто
9:21
основная причина по которой людям сложно
9:22
угнаться за особенно в архитек
9:24
заключается в том что часто возникают
9:25
резкие ски поте числа нель ча приходится
9:28
перепуска с контрольной точки для этого
9:30
нужно создать много инфраструктуры они
9:31
придумали очень умные решение Как это
9:33
сбалансировать не добавляя
9:34
дополнительных хаков они также придумали
9:35
обучение с плавающей за питой 0,88 бит
9:37
по крайней мере для некоторых числ они
9:38
также поняли какие числа должны быть
9:39
более высокой точностью А какие с более
9:40
низкой насколько я знаю обучение с
9:41
плавающей запятой ещё не до конца
9:42
изучено большинство ров в Америке всё ещ
9:44
проводится плащей запятой Может быть о и
9:45
неры другие пытаются это исследовать Но
9:47
это довольно Сложно делать правильно Ну
9:48
потому что необходимость это тоже свого
9:49
рода изобретение потому что у них не так
9:50
много памяти графиче процессоров поэтому
9:51
они придумали мно разных способов
9:52
обеспечить стабильность усни чтобы их
9:53
обучение работало и в статье они
9:54
утверждают что большая часть обучения
9:55
была стабильной то есть они всегда могут
9:56
снова запустить эти тренировки и на
9:57
новых или более качественных данных и
9:59
обучение длилось всего 60 дней это
10:01
просто потрясающе можно с уверенностью
10:02
сказать что вы были удивлены Да я был
10:03
удивлён обычно считается что китайцы
10:05
просто хорошо умеют копировать если мы
10:06
перестанем писать научные статьи в
10:07
Америке перестанем описывать детали
10:08
нашей инфраструктуры и архитектуры
10:09
перестанем делиться исходным кодом Они
10:10
не смогут нас догнать но реальность
10:11
такова что некоторые детали в п 3
10:13
настолько хороши что я не удивлюсь если
10:14
Мета обратит на них внимание и внедрить
10:15
что-то из
10:19
этого верно я бы не сказал что это
10:21
копирование это обмен научными знаниями
10:22
и разработками но суть в том что это
10:23
меняется Это не похоже на Китай Это не
10:25
копирование они тоже занимаются
10:26
инновациями Мы точно не знаем каких
10:27
данных оно было обно Даже несмотря на то
10:28
что это открытый код мы знаем некоторые
10:29
посо данные на которых о было обуче но
10:30
не всё есть мнение что оно было обуче на
10:31
общедоступных реута Что означает что оно
10:33
просто скопировано но вы говорите что
10:33
это не так там есть настоящие инновации
10:35
Да послушайте они обучили его на 14,8 Л
10:37
токенов в интернете так много чат Если
10:38
вы сейчас зайдёте на любой нкн или то
10:39
увидите что большинство коментариев
10:40
написано искусственным интем Вы можете
10:41
просто по смотреть на это как будто люди
10:42
просто пытаются писать на самом деле
10:43
даже если поставить крестик есть что-то
10:44
вроде улучшите Или в есть улучшите
10:46
искуственного интеллекта или в Google и
10:47
вот есть инструменты искуственного
10:48
интеллекта которые помогут переписать
10:49
ваши материал Так что если вы сделаете
10:50
что-то там икоте И ставите куда-нибудь в
10:52
интернет это естественно будет содержать
10:53
некоторые элементы чата например
10:54
обучение не так есть много людей которые
10:55
даже не потрудились скрыть что я являюсь
10:56
языковой моделью Вы правы поэтому они
10:58
просто размещают Это где-нибудь это о
10:59
трудно контролировать Я думаю что Сай
11:00
тоже говорил об этом так что я бы не
11:01
стал пренебрегать их техническими
11:02
достижениями только изза некоторых
11:03
подсказок Таких как вы или какая у вас
11:04
модель система реагирует именно так на
11:05
мой взгляд это даже не имеет значения
11:06
долгое вре гми ки искуственного ин это
11:09
влияет наш гонку Можем ли мы сза что
11:10
Китай дот нас или уже донал я имею в
11:12
виду что если мы скажем что дело в том
11:13
чтобы донать отры искуственный интелект
11:14
антропологию если вы сделаете это
11:15
заявление то то же самое можно сказать о
11:16
Китай догоняющей Америку есть много
11:17
работ из Китая которые пытались
11:18
воспроизвести один из них на самом деле
11:19
после одного объявления я увидел больше
11:21
работ из Китая которые пытались
11:22
воспроизвести его чем из Америки и объём
11:23
вычислений которым имеет доступ примерно
11:25
такой же как у аспирантов в
11:26
США Кстати это не критика В адрес других
11:28
даже мы сами думаю понимаете мы решили
11:30
не использовать модели потому что это
11:31
очень дорого и мы подумали что нам не
11:33
угнаться за остальными Вы будете
11:35
использовать псок в кте мы уже Начали
11:36
его использовать у них есть AP и мы тоже
11:38
можем его использовать это открытый
11:39
Исходный код Так что мы можем разместить
11:40
его у себя и это хорошо потому что это
11:42
позволяет нам делать Многое с меньшими
11:43
затратами но я думаю что это не предел и
11:44
вот что я думаю эти ребята действительно
11:45
могут создать такую хорошую модель с
11:46
такой командой И теперь у компании США
11:49
включая нас Нет оправданий чтобы не
11:50
попробовать сделать что-то подобное Вы
11:51
часто слышите от лидеров мнений и
11:52
разработчиков генеративного и как со
11:53
стороны иследования так и со стороны
11:54
предпринимательства что Китай не сможет
11:55
догнать например илон Маск и другие
11:56
говорят что Китай не сможет догнать
11:57
потому что ставки слишком высоки
11:58
литический ставки и тот кто будет
11:59
доминировать в области будет
12:00
доминировать в экономике в мире это
12:01
обсуждается в таких масштабах вас
12:02
беспокоит то что Китай доказал что он
12:03
способен на это во-первых я не знаю
12:04
говорил ли и когда-нибудь что Китай
12:05
сможет догнать я не Слыш просто угроза
12:06
со страны Китая он только Обозначил
12:07
угрозу со стороны Китая и знаете см
12:08
говорил похожие вещи мы не можем
12:09
позволить Китаю выиграть гонку и знаете
12:11
Вы должны понимать что Сэм говорит о
12:12
своих интересах
12:13
верно послушайте Я думаю моя точка
12:16
зрения заключается в том что всё что вы
12:17
сделали чтобы не дать им догнать вас
12:18
даже не имело значения В конечном итоге
12:20
они всё равно догнали вас необходимость
12:21
тельности Как вы сказали И на самом деле
12:23
знаете что может быть опаснее чем ться
12:24
сделать всё возможное чтобы не дать им
12:25
догнать вас и что ещё опаснее так это то
12:26
что у них лучшая модель с открытым
12:27
исходным кодом и все американские раз ки
12:29
опираются на неё правы это ещё опаснее
12:30
потому что тогда они становятся
12:31
владельцами интеллектуального ресурса
12:32
эси ели посмо на всю американскую
12:33
экосистему искуственного интеллекта в
12:34
целом известно что как только програмное
12:35
обеспечение открытым им кодом догонят
12:37
или совершенствуется по Сравни програм
12:38
обем закрытым ихо кодом все чики
12:39
переходят него ве это историки изве так
12:40
ли когда вави боле ль возни вопро дол Но
12:43
те вопро Том дож ть кита это оче важно
12:45
Вам следует довер открытым исходным
12:46
кодом это так как будто Дело не в том
12:47
кто это супер или нет Имеет ли тогда
12:48
значение если это китайский язык если у
12:49
него откры Исходный код послушайте это
12:50
не имеет значения в том смысле что вы
12:51
по-прежнему полностью контролируете
12:52
ситуацию Вы можете использовать как свой
12:53
собственный набор висов на своём
12:54
собственном компьютере Вы отвечаете за
12:55
модель но полагаться на программное
12:56
обеспечение созданное другими очень-то
12:57
выгодно для наших собственных талантов
13:00
даже если оно открыто всегда есть момент
13:01
когда открытый Исходный код тоже может
13:02
перестать быть открытым верно таким
13:03
образом лицензии сегодня выдаются на
13:04
очень выгодных условиях но вы мы могли
13:05
бы закрыть Это вопрос именно так со
13:06
временем они всегда могут изменить
13:07
лицензию поэтому очень важно чтобы у нас
13:08
здесь в Америке действительно были люди
13:09
которые занимали строительством Именно
13:10
поэтому Мета так важна послушайте Я всё
13:11
ещё думаю что Мета создаст более
13:12
совершенную модель чем 53 и открытым
13:14
исходным кодом и назовут они её пример
13:15
Лама 4 или Лама 3,0 неважно но я думаю
13:17
что главное – это не пытаться
13:18
сосредоточить все наши усилия на том
13:19
чтобы запретить их и остановить а просто
13:20
постараться превзойти их это просто
13:22
американский подход к делу быть лучше
13:23
такое ощущение что мы слышим больше о
13:24
китайских компаниях которые развиваются
13:25
похожим образом гораздо эффективнее и
13:27
экономичнее опять же сложно поделать
13:28
дефицит верно
13:29
Если вы собрали 10 млрд и решили
13:31
потратить 80% на вычислительный кластер
13:32
вам будет сложно создать такое же
13:33
решение как у того кто собрал 5 млн и
13:35
нет смысла ругать тех кто вкладывает
13:36
больше денег они просто пытаются делать
13:38
это как можно быстрее когда мы говорим о
13:39
открытом исходном коде существует
13:40
множест разных версий некоторые
13:41
критикуют меня за то что я не публикую
13:42
всё И даже сам пси не совсем прозрачен
13:43
Конечно вы можете дойти до крайности и
13:44
сказать что должны иметь возможность
13:45
воспроизвести их обучение но во-первых у
13:46
скольких людей вообще есть на это
13:47
ресурсы Я думаю что количество деталей
13:49
которое они раскрыли в Техническом
13:50
отчёте кстати мит тоже это сделал
13:52
технический отчёт Мида алами 3.3
13:54
невероятно подробный и очень полезен для
13:55
науки Так что количество деталей
13:56
которыми делятся Эти люди уже намного
13:57
больше чем у других компаний на данный
13:58
момент когда думаете о том Во сколько
13:59
обходится это ди менее 6 миллионов
14:00
долларов подумайте о том сколько Open
14:02
потратил на разработку п моделей Что это
14:03
значит для модели с закрытым исходным
14:04
кодом траектория экосистема импульса Что
14:06
это значит для открытого и имею в виду
14:07
что Совершенно очевидно что у нас будет
14:08
версия for с открытым исходным кодом или
14:09
даже лучше и намного дешевле чем это
14:10
если мы полностью откроем Исходный код в
14:11
течение года сделан открытым и скорее
14:13
всего Нет скорее всего нет и я не думаю
14:14
что им Есть дело до того что это сделано
14:15
Не ими Я думаю что они уже перешли к
14:17
новой парадигме которая называется
14:18
единое семейство моделей Я посмотрел на
14:19
это и не могу поверить что Илья сур
14:20
пришёл и сказал предварительная
14:21
подготовка – Это как стена Не так ли я
14:22
имею в виду что он не совсем прально
14:23
употребил это слово но о чко указал
14:24
возраст предварительной потов ное люди
14:26
Голи это верно Так что это не означает
14:27
что нужно лез наст Я думаю что сейчас мы
14:28
занимаемся разных Коли вре ние
14:31
даче мо хорош если она зна делать Ной
14:33
подсказкой она буде райте собира данны
14:35
взаимодей с миром Иу множество
14:36
инструментов думаю именно к этому всё
14:37
идёт Мне кажется что сеча ше этом вме
14:40
Боно сной рего об с Я думаю что они так
14:44
и поступят Именно поэтому я очень
14:45
взволнован тем что они будут производить
14:46
дальше Я полагаю что это так тогда мо
14:48
вопрос звучит примерно так что же теперь
14:49
делает открыты Ну я всё ещё думаю что
14:50
никто другой не создал систему подобную
14:52
этой Я знаю что ведутся споры о том
14:55
Стоит ли вообще её использовать возможно
14:56
В некоторых случаях она действительно
14:57
лучше но большинстве случаев она не даёт
14:58
никаких реу от но крайней мере
15:00
результаты которые они показали были
15:02
сопоставимы с результатами программистов
15:03
чив искуственного интелекта Но разве это
15:05
не просто вопрос времени когда интернет
15:06
будет заполнен данными рассуждений как в
15:08
глубинах океана опять же это возможно
15:09
никто этого не знает Так что пока это не
15:11
сделано это всё ещ неопределённо верно
15:12
Так что возможно неопределённость – это
15:13
их особенность которой нет ни у кого
15:14
другого НОК концу этого года Появится ли
15:17
на арене рассуждений несколько игроков я
15:19
абсолютно в этом уверен Значит мы
15:20
наблюдаем коммерциализацию больших
15:21
языковых моделей Я думаю что мы увидим
15:23
похожую траекторию как в случае с
15:24
предварительной последующей подготовкой
15:25
когда система становится колино
15:29
Я думаю что модели рассуждений пройдут
15:30
через похожую траекторию когда Сначала
15:31
один или два игрока действительно знают
15:33
как это делать но со временем и кто
15:34
знает Яна потому что Open может сделать
15:35
ещё одно продвижение вперёд сейчас
15:36
рассуждение это И самое главное Но
15:37
кстати если Улучшения будут происходить
15:39
снова и снова то значение слова
15:40
улучшение тоже потеряет часть своей
15:41
ценности верно даже сейчас это очень
15:42
сложно верно Потому что есть улучшение
15:43
предварительной подготовке а потом вы
15:44
перешли в другую фазу да И теперь мы
15:46
точно знаем что все существующие модели
15:47
которые могут рассуждать и все
15:48
мультимодальные возможности которые есть
15:49
в моделях станут в 5-10 раз дешевле с
15:50
открытым исходным кодом и это произойдёт
15:52
это просто вопрос времени непонятно
15:53
только будет ли Модель которая
15:54
рассуждает во время тестирования
15:55
настолько дешёвой что мы сможем
15:56
запускать её наших телефонах
15:59
это пока неясно кажется что Многое
16:00
изменилось благодаря тому что удалось
16:01
доказать дипс Можно ли назвать это
16:02
моментом пролива для Китая возможно Я
16:03
думаю это безусловно придало им
16:05
уверенности в том что мы не
16:06
отстаём и что бы вы ни делали чтобы
16:08
ограничить наши вычислительные мощности
16:10
Мы всегда сможем найти обходные пути и
16:11
Да я уверен что команда
16:12
воодушевления инвестиционный ландшафт
16:14
гипер которые тратят десят миллиардов
16:16
долларов год на капитальные затраты они
16:17
просто увеличили их разы а Open АК
16:18
собираю миллиарды долларов на графически
16:19
процессор ПК показал что вам это не
16:21
нужно вам это не обязательно нужно Да я
16:22
думаю что они будут ещё больше
16:23
вкладываться в разработку моделей
16:24
которые могут рассуждать потому что они
16:25
понимают что всё что они строили
16:26
последние 2 года становится очень
16:27
дешёвым и нет смысла тратить больше
16:30
Нужно ли им столько же высококлассных
16:32
графических процессоров или можно
16:33
использовать более дешёвые графические
16:34
процессоры Да трудно сказать наверняка
16:36
пока не доказано обратно но я думаю что
16:37
если говорить о скорости развития вы бы
16:38
хотели использовать самые передовые чипы
16:40
и двигаться быстрее чем ваши
16:41
конкуренты Я думаю что лучшие
16:43
специалисты всё равно хотят работать в
16:44
команде которая первый добилась успеха
16:45
всегда есть Славы и признание для тех
16:46
кто это сделал Кто был настоящим
16:48
первопроходцем а не просто
16:48
последователем верно Это было похоже
16:49
намана такой рованный ответ на то что
16:51
удалось дисик он как бы намекнул что они
16:52
просто скопировали и любой может
16:53
скопировать верно Да но тогда можно
16:54
сказать что в этой области все друг у
16:55
друга копируют можно сказать что Google
16:57
первый содала формер а не Open и Open
16:58
скопировал его Google создал первые
17:00
большие языковые модели они не уделяли
17:01
этому приоритетного внимания а Open
17:02
сделал это в виде продукта Так что можно
17:03
сказать всё что угодно это не имеет
17:04
значения помню я спросил тебя Знаешь
17:05
почему ты не хочешь создать модель Да я
17:07
знаю это знаешь и Слава и всего год
17:08
спустя всего один год спустя ты поступил
17:09
очень мно не участвуя в этой чрезвычайно
17:11
дорогой гонке которая стала такой
17:12
конкурентной И теперь у тебя есть
17:13
преимущество в том что сейчас все хотят
17:14
видеть а именно в реальных приложениях
17:15
герати вного и расскажи немного об этом
17:17
решении о том как оно повлияло на тебя и
17:19
куда по твоему мнению будет двигаться по
17:20
пкти дальше послушайте год назад у нас
17:21
даже не было ничего подобного это было в
17:22
начале 2024 года
17:25
верно Мне кажется у нас даже не было
17:27
чего-то вроде Sonic 3,5 верно у нас была
17:29
модель gt4 насколько я помню и она была
17:30
такой что никто не мог с ней сравниться
17:31
но не было никаких мультимодальных
17:32
возможностей и у меня было такое чувство
17:34
что если люди с гораздо большими
17:35
ресурсами И талантом не могут с ней
17:36
сравниться то играть в эту игру будет
17:37
очень сложно Так что давайте поиграем в
17:38
другую игру в любом случае люди хотят
17:39
использовать эти модели и Есть один
17:40
способ задавать вопросы и получать
17:41
точные ответы с источниками с
17:42
информацией в реальном времени с точной
17:43
информацией Ещё предстоит много работы
17:45
по созданию надёжного продукта
17:46
масштабированию его использования и
17:47
разработке пользовательских интерфейсов
17:48
просто предстоит много работы и мы
17:50
сосредоточимся на этом и мы будем
17:50
извлекать выгоду из того что модели
17:51
становятся всё лучше и лучше Вот
17:53
собственно Что произошло на самом деле я
17:54
бы сказал что Sony 3,5 сделал наши
17:55
продукты настолько хорошими что если вы
17:57
используете Sun 3,5 в качестве модели
17:58
поп то вероятность галлюцинаций очень
18:00
мала Я не говорю что это невозможно но
18:01
это значительно снизило количество
18:02
галлюцинаций Что означало что проблема с
18:04
ответами на вопросы задавания вопросов
18:05
получением ответов проверкой фактов
18:06
исследованиями поиском чего-либо в
18:07
Интернете потому что почти вся
18:08
информация была в сети была решена и это
18:10
помогло нам вырасти в 10 раз за год с
18:11
точки зрения использования вы добились
18:12
огромных успехов в плане пользователей и
18:14
знае мы часто слышим на крупных истов
18:15
которые являются большими поклонниками
18:16
дженн он уну об этом своём внии на днях
18:18
на самом деле он довольно часто
18:19
пользуется нашим сенсом он не просто так
18:20
говорит на самом деле мы довольно часто
18:21
используем рекламу верно год назад мы
18:22
даже не думали о монетизации потому что
18:23
вы ребята были совсем новыми и хотели
18:24
знаете заявите себе и набрать обороты но
18:25
теперь вы всё чаще рассматриваете
18:26
рекламу как модель монетизации верно Да
18:27
мы экспериментируем с этим я знаю что
18:28
есть споры о том Зачем нам вообще нужна
18:29
реклама Можно ли создать достоверный
18:31
механизм ответов несмотря на рекламу и
18:32
на мой взгляд Мы очень вдумчиво подошли
18:34
к этому вопросу сказав хорошо Пока
18:35
ответы всегда точны не предвзяты и не
18:36
искажены чем рекламный бюджет вы будете
18:37
видеть только спонсируемый вопросы и
18:38
даже ответы на эти спонсируемый вопросы
18:40
не будут на них
18:42
влиять и вопросы тоже например не будут
18:44
манипулятивные Конечно есть некоторые
18:46
вещи которые хочет рекламодатель
18:47
например чтобы вы узнали о его бренде и
18:48
о лучших его сторонах так же как когда
18:49
вы знакомитесь с кем-то Вы хотите чтобы
18:50
он увидел ваши лучшие стороны
18:52
верно Так что это всё но вам не
18:54
обязательно нажимать на спонсируемый
18:55
вопрос Вы можете его проигнорировать и
18:56
мы пока берём только плату за показ
18:57
рекламы Так что мы сами ещё не ины том
18:59
чтобы вы нажимали на рекламу поэтому
19:00
учитывая всё это мы стараемся сделать
19:01
всё правильно В долгосрочной перспективе
19:02
а не идти по пути Google заставляя вас
19:03
нажимать на ссылки Я помню как год назад
19:04
люди говорили о коммерциализации моделей
19:05
и вы считали это спорным но сейчас это
19:07
уже не спорно это похоже на то что
19:08
происходит сейчас вы следите за этим это
19:09
разумно Кстати мы получаем большую
19:10
выгоду от коммерциализации модели но нам
19:11
также нужно придумать что предложить
19:12
платным пользователям например более
19:13
продвинутого поискового Агента который
19:14
может выполнять многоступенчатые запросы
19:16
искать информацию в течение 15 минут и
19:17
выдавать вам анализ как аналитика всё
19:18
это будет в продукте ничего не
19:19
изменилось но есть множество вопросов
19:21
которые каждый пользователь задаёт
19:22
каждый день и на них нужно быстро
19:23
отвечать например это не должно занимать
19:24
много времени и всё это будет бесплатном
19:25
нравится вам это или нет но это должно
19:26
быть бесплатно люди к этому привыкли и
19:27
это означает что нужно найти позировать
19:29
бесп фик значит вы пытаетесь изме
19:30
привычки пользователей Но это интересно
19:31
потому что вы как бы пытаетесь ть ное
19:32
привычки рекламам у них не может быть
19:33
всего что есть в поиске Google с дею
19:34
синими ссылками как они реагируют на это
19:35
готовы ли они пойти на некоторые
19:36
компромиссы Да они пробуют например с
19:38
нами работает инт и есть много других
19:39
брендов де все эти компании работают с
19:41
нами чтобы протестировать верно они тоже
19:43
воодушевление понимаете все знают что
19:44
через 5-10 лет большинство людей будут
19:45
обращаться к и по большинству вопросов а
19:46
не к традиционным
19:48
хирургам и все это понимают Все хотят
19:50
быть первопроходцами использо новых
19:51
платформ нового пользовательского
19:52
интерфейса учиться на их примере и
19:53
вместе создавать что-то новое они не
19:54
думают что это не для них что они могут
19:55
подождать пока вы ребята разберёте со
19:56
всем а потом они придут Я улыбаюсь
19:57
потому что это идеально походи к тому
19:58
что вы сказали когда только сели за стол
19:59
необходимость мать всех изобретений
20:01
верно Это то что обращают внимание
20:02
реклама они говорят что это сфе меняется
20:03
нам нужно научиться приспосабливаться к
20:04
этому точно ладно Лин я отняла у вас
20:05
много времени большое вам спасибо
20:06
спасибо вам за то что уделили мне время
20:09
[музыка]
24:58
а