Рынок вновь сходит с ума – 3.6% составил рост S&P500 за 10 часов, что является самым ожесточенным пампом с ноября 2023, а еще ранее подобный импульс был в начале января 2023. Обычно это происходит с локальных минимумов, но минимумы 11 сентября никак не подходят под классификацию коррекции (балансировка возле исторического максимума).

За 100 лет подобный паттерн – обнаглевшее выгрызание истхая с импульсом в 3.6% за 10 часов происходит примерно раз в 7 лет, т.е. очередной редчайший паттерн и апофеоз идиотизма.

В абсолютном выражении (будучи на хаях) – это сильнейший памп за всю историю рынка, почти 2 трлн долларов в плюс.

На самом деле, экономические и финансовые новости и события никакого не интересуют в условиях ИИ хайпа. Что же произошло? На разогрев публики 11 сентября на сцену выпустили Хуанга (более известен, как «черная куртка» из Nvidia), который на конференции Goldman Sachs сказал, что «спрос на ИИ чипы з....... и будет еще лучше» - как будто бы мы не знали.

Хаунг много, где выступает и всегда говорит одно и тоже. Ну а что же он еще может говорить, если он промоутирует чипы ИИ, являясь фронтменом ИИ-хайпа? Очевидно же, что на волне всей этой идиотии и для поддержки спроса на чипы, интереса к ИИ и капитализации Nvidia, - он будет говорить, что все «з.......».

Нюанс в том, что ручные псы медийной повестки стали разгонять именно этот нарратив, организовав самое масштабное медийное давление за год и именно в этот момент, когда после слабых отчетов многие начали разочаровываться в перспективах монетизации ИИ.

Все это «вспучило» Nvidia сначала почти на 9% на торгах 11 сентября и еще на 2% на торгах 12 сентября.

А какое же главное событие? Раз уж Хуанг выступал на разогреве, главное событие года было от Сэма Альтмана, который представил новую языковую модель, точнее глубокий апдейт ChatGPT 4.

Так что же стоит 2 трлн баксов за 10 часов с сильнейшим пампом за 100 лет?

Модель действительно наиболее интересная за все время и без шуток и иронии. Возможно, впервые с момента релиза первых публичных версий будет возможность проведение более масштабных исследований с участием ИИ, ну посмотрим.

• Высокая точность: Модель o1 продемонстрировала результаты в 89-м процентиле по задачам программирования на платформе Codeforces и вошла в число 500 лучших студентов США на отборочном экзамене для Олимпиады по математике (AIME).

• Превосходство над людьми: o1 показала результаты, превышающие уровень PhD по задачам в области физики, биологии и химии на тесте GPQA. Это означает, что модель способна решать задачи, которые обычно требуют глубоких знаний и понимания.

• Сравнение с GPT-4o: В тестах на рассуждение o1 значительно превосходит предшествующую модель GPT-4o, особенно на задачах, требующих сложного анализа и логического мышления.

• Обучение с подкреплением: Модель o1 обучается через алгоритмы обучения с подкреплением, что позволяет ей развивать и улучшать свои стратегии рассуждения. Это включает в себя способность анализировать и исправлять собственные ошибки, а также разбивать сложные задачи на более простые шаги.

• Цепочка размышлений: o1 использует метод "цепочки размышлений", что позволяет ей думать над задачами перед тем, как давать ответ. Это дает возможность модели генерировать более обоснованные и точные ответы.

• Тестирование на реальных задачах в экзаменах: Модель была протестирована на различных экзаменах и задачах машинного обучения, где она показала результаты, сопоставимые с результатами экспертов-людей, опережая 90% экзаменуемых в ведущих Вузах США.

• Способность к обучению: o1 демонстрирует, что ее производительность улучшается с увеличением вычислительных ресурсов как во время обучения, так и во время тестирования, что подчеркивает эффективность ее архитектуры.

Ограниченная модель уже доступна в интерфейсе ChatGPT, еще не тестировал, но интересно, хотя, очевидно не за 2 трлн. OpenAI, находясь в убытках, пытается привлечь всего 5 млрд на развитие и закрытие кассовых разрывов.