Только что заметил масштабное исследование, анализирующее поведение моделей рассуждения на 100 триллионах токенов. Команда провела действительно глубокий анализ распознавания паттернов того, как эти системы развивают свои логические цепочки при длительном использовании.

Что меня поразило: масштаб здесь впечатляет не только ради хвастовства. Когда вы отслеживаете рассуждения модели в таком объеме, начинают проявляться поведенческие сдвиги, которые полностью упускаются на меньших датасетах. Это как смотреть на микроструктуру рынка против дневных свечей — разный масштаб раскрывает разные истины.

Последствия для развития AI-инфраструктуры? Довольно значительные. По мере того как эти модели интегрируются в более сложные системы (смарт-контракты, кто-нибудь?), понимание их долгосрочных паттернов рассуждений становится критически важным для надежности.