Для понимания, как на практике ведётся обучение студентов создавать LLM. В КНР преподают студентам сами авторы передовых LLM. На видео один из авторов GLM профессор Тан Цзе ведёт обычный университетский курс в Цинхуа — Advanced Machine Learning. Это новый набор студентов, стартовавший 16 сентября.

На лекции Тан Цзе рассказал студентам, что «битва за чат уже закончена» и что их дело — делать агентов: просто чаты с ИИ уже никому не нужны. Агенты уровня AGI и ASI — это то, зачем он их учит. Тан Цзе также отметил, что современный уровень обучения LLM состоит в том, чтобы выгнать как можно больше людей из самого цикла обучения: все должны делать агенты, иначе человек становится бутылочным горлом сингулярности самообучения ИИ. Тан Цзе прямо говорит студентам, что столько, сколько их тут собралось, не нужно для обучения LLM, поэтому у него нет цели вытягивать всех, кто пришёл на курс — его интересуют только отличники и то, что он им дал, и больше никто, остальных он отчислит. Тем не менее, уровень энтузиазма студентов приобщится элите ИИ виден хорошо на видео.

За 16 недель студенты должны собрать полный пайплайн LLM: база → Scaling → синтетические данные → preference/RL → агенты → непрерывное обучение → «AI учит AI».

Студенты должны пройти весь цикл своими руками:
• С нуля написать Tokenizer и Transformer.
• Сквозное обучение модели.
• Написать Triton attention kernel и замерить прирост.
• Очистка данных из raw dump, подгонка scaling law и экстраполяция.
• Сравнение SFT / DPO / RLVR на одной базе.
• Построение верифицируемой среды + harness, обучение long-horizon агента с self-judge loop.

Работа идёт не индивидуально, а в группах 2–3 человека: студентов сразу учат работать «когортой», т.к. только устаревшие университеты готовят одиночек. На 16-й неделе студенты должны защитить свой работающий прототип и подготовить сразу же описание его в формате как для научной публикации NeurIPS.

Кто обучался на наших курсах по LLM в университетах — можете поделиться в комментариях сравнением уровня.

Codex полностью лёг.

Сегодня ночью Codex перестал работать у пользователей по всему миру. У меня одновременно отвалились два разных Pro-аккаунта на двух разных Mac.

Ошибка у всех одна:
401 Unauthorized: Incorrect API key

OpenAI уже официально открыла инцидент с максимально однозначным названием:
“Codex down due to 401 backend key error”

Текущий статус — Identified · Full outage. То есть проблема найдена внутри инфраструктуры OpenAI, и команда сейчас готовит исправление. Не работает фактически весь Codex: Web, API, CLI и расширение VS Code. OpenAI Status

А Тибо Соттьё, глава Codex в OpenAI, сначала просто написал в X, что Codex is down, а следом отправил исчерпывающий комментарий: “O no(.”

Кажется, более точного описания ситуации сейчас и не требуется.

Вот вам котик еще. Проект залил на GitHub: https://github.com/siliconbag/lego-build

SKILL.md лежит в корне, поэтому подписчик ставит скилл одной командой:

git clone https://github.com/siliconbag/lego-build ~/.claude/skills/lego-build

После этого можно просто попросить агента собрать из лего что-нибудь свое. Агент спроектирует модель из настоящих деталей, сверит цвета по BrickLink, проверит модель и отрендерит видео.