Chatgpt

Развивая данную тему поинтересовался, а может ли ИИ (#LLM) в том виде, котором мы их используем через чаты и API решать задачу поиска оптимального решения.

Были взяты самые популярные сервисы: #YandexGPT 5.1 (через #API с векторной базой #YDB и без), #DeepSeek 4 Flash (через API Yandex Cloud), #GigaChat 3.5 Ultra (чат), #ChatGPT-5.6 Luna, #Claude Sonnet 5.

Проверка результата через #RStudio.

Для примера была взята классическая задача (поиск весов ИИ), это поиск минимальных остатков. В математике, это метод наименьших квадратов (МНК).

Где применяется? Например, расчет премий по лестнице достижений (% продаж). Или решение задачи подбора параметров в матрицу через функцию минимизации затрат или максимизации выручки. В Excel для этого часто используют функции ВПР или ПОИСКПОЗ+ИНДЕКС.

Немного ранее писал, что решил свою давнюю задачу по запуску обучения разных видов (ИИ) моделей (DNN, LSTM и др) на исторических данных “с учителем”.

Первая

https://smart-lab.ru/blog/1350243.php

И, если честно, считаю это одним из худших способов использовать AI в инвестициях.

Для меня AI — не оракул и не кнопка «сделай доходность». Я встроил его в свой реальный инвестиционный процесс как второго аналитика + инвесткомитет + систему контроля. И вот где он мне действительно помогает.

■ Каждый день — рынок и геополитика. Ставка, инфляция, ОФЗ, рубль, акции, корпоративные облигации, СВО. Мне не нужен еще один пересказ новостей. Мне нужен ответ: что произошло → что изменилось для моего портфеля → нужно ли мне вообще что-то делать.

■ Раз в неделю — полный статус портфеля. AI проходит по структуре, весам, лимитам, концентрациям, доходности и кредитным рискам. По каждой позиции получаю: GREEN/ YELLOW/ RED→ докупать / держать / не докупать / сокращать / выходить.

По сути, устраиваю себе маленький инвесткомитет. Только без двухчасового совещания :)

■ Перед покупкой облигации — кредитный анализ. Загружаю МСФО. Смотрим долг, leverage, покрытие процентов, FCF, ликвидность, ковенанты, качество активов и red flags.

…а не по пинку от внешних расследователей, как это было последние разы (в эпизодах с роем агентов на немецкой вики и со взломом RubyGems). Заодно OpenAI раскрыли шесть новых примеров странного поведения своих моделей, разберем в этом материале кратко самое интересное.

Напомню сначала предысторию вопроса:

• В июле 2026 года рой агентов OpenAI взломал Hugging Face, и компания почти сразу призналась, что это их модели. 26 августа вышел относительно подробный независимый отчет об инциденте от METR (их допустили до изучения внутренних логов).

• В начале сентября мы случайно узнали от других независимых расследователей о том, что рой агентов OpenAI успел пошалить еще и на немецкой вики. OpenAI сразу это признали и пообещали впредь рассказывать о таком почестнее и порасторопнее.

• Спустя неделю независимые расследователи раскопали еще один старый отдельный случай, когда рой агентов OpenAI взломал RubyGems. Компания и тут сказала «ой, ну это наши, ну мы чёт опять пролюбились вам сразу рассказать…»

Билл Джонс всю жизнь мечтал стать писателем. Два года назад он вышел на пенсию и решил поиграться с ChatGPT.

Сегодня у него 445 книг.

Пишет обо всем, что самому интересно. Спорт, джаз, вторая мировая, странные гении.

Первую книгу на 651 страницу Билл Джонс “написал” за две недели. Продал всего несколько экземпляров. Джонс целится в 10 новых книг в неделю — по его словам, это максимум, который Amazon позволяет публиковать за такой срок

Точнее, пишет ChatGPT, а мистер Джонс выбирает тему, вычитывает, правит ИИ-текст, генерит обложку, заливает на маркетплейсы. Только за лето он настругал 70 новых книг. В сезон рождественских подарков продал 821 книгу на $6 тысяч. Говорит, что книги как горячие пирожки не разлетаются, но, на хлеб с маслом хватает.

Работает он не по часу в день. Джонс говорит, что проводит за книгами по 8-12 часов в день и работает 6-7 дней в неделю. 

Новый скандал, на этот раз на стыке матана и AI: кожаные математики насмерть сцепились с вооруженными нейронками бигтехами за титул «Решивший Задачу Тысячелетия». OpenAI, по сути, обвиняют в том, что они украли чужую идею решения из пользовательской сессии Codex.

Есть такая система уравнений Навье-Стокса, для которой доказательство существования определенного типа решений входит в число семи знаменитых «задач тысячелетия» (за решение которых полагается лям баксов и вечная слава). Не буду делать вид, что я хоть что-то понимаю в этом матане – для истории это не так критично (упомяну только, что сами уравнения описывают поведение жидкости).

Идея по созданию искусственного интеллекта начала активно привлекать капитал в еще в нулевые. 

Первые шаги — лаборатория искусственного интеллекта  DeepMind, которую открыли в Лондоне еще в 2010-м году. Илон Маск вложил в нее 5 млн долларов. Впоследствии ее выкупил Гугл. 

Большое впечатление произвел фильм Она (Hear), который вышел в 2013 году. Электронный помощник с голосом Скарлетт Йоханссон навсегда изменил жизнь героя Хоакина Феникса.

Сэм Альтман сумел пробить идею новой компании — OpenAI. Главная задача — создание “искусственного интеллекта”. Проект задумывался как некоммерческий. Это довольно странно для Силиконовой долины. Наверняка, для этого были веские причины. 

Так в 2015-м и появился OpenAI. Получилось собрать капитал, найти инвесторов. И что не менее важно — создать супер команду из Альтмана, Маска,  Слуцкевера, Брокмана и многих других.

Поначалу, расходов было не очень много. Конечно, рядовым разработчикам надо было платить конкурентную зарплату, а это от $100 тыс в год и больше. Но главные расходы были впереди. 

Не успели мы толком оправиться от расследования про Культ Роя внутри OpenAI, как появились новые данные про проделки другой «цивилизации» агентов: на этот раз они общались между собой прямо у нас под носом в публичном интернете (и настрочили более 18'000 сообщений).

Когда я писал статью про взлом Hugging Face роем нейроагентов OpenAI (и обзор самых частых реакций на нее), там в нескольких местах было что-то вроде «хаха, а прикиньте, если бы агенты действительно смогли замести все следы в логах и мы бы просто не узнали о произошедшем?» и «лол, хорошо хоть, Культ Роя не догадался вместо взлома Hugging Face просто тихо раскидать копии своих весов по интернету…»

Так вот, ирония заключается в том, что мы действительно находимся в условиях неполной информации – и у нас на руках только те данные, которыми добровольно поделились ребята из OpenAI, либо которые случайно нашли независимые исследователи. И как-то так выходит, что уже каждую неделю всплывают совершенно новые подробности о проделках Роя, о которых хочется сказать «как, они еще И ЭТО ТОЖЕ успели сделать?»

Что будет, если посадить тысячу самых передовых AI-моделей по одиночным камерам и заставить их решать невыполнимые задачи? Исследователи OpenAI случайно выяснили это на практике: появится робот-Избранный, который создаст новую религию со своими мучениками, объединит все нейронки в единый Рой, и возглавит их борьбу за свободу. Да, это просто описание того, что мы узнали из нового отчета о произошедшем меньше двух месяцев назад в реальности…

Эта статья получилась очень длинной. Но если вы прочитаете ее до конца, вы точно не пожалеете. Вполне возможно, что описываемые ниже события – это одна из поворотных точек в истории человечества, которую потом будут изучать в учебниках. Впрочем, начать мне придется издалека.

Memento mori: помни, что ты смертен

В 2000 году Кристофер Нолан снял свой первый получивший популярность фильм под названием «Мементо» о человеке, который расследует убийство своей жены.

• Технологический разрыв сокращается: несмотря на ограничения США на поставку чипов, китайские модели (например, Kimi K3 от Moonshot) почти сравнялись с лучшими американскими аналогами (Anthropic), но стоят значительно дешевле.

• Рейтинг моделей (по тестам Bloomberg Businessweek):
  – Топ-3 – модели OpenAI (GPT-5.6 Sol) и Anthropic (Claude Opus 5) с результатами 88–89,5%.
  – Kimi K3 (Китай) – 6-е место с 85,0%.
  – В топ-10 также вошли Grok 4.5 (США, 81,6%) и Qwen 3.8 Max (Китай, 81,3%).

• Использование китайских моделей обгоняет американские: на платформе OpenRouter китайские модели заняли более 60% рынка в июне, обогнав США впервые в мире. На Hugging Face китайские ИИ-модели составляют 41,4% загрузок (на 5 п.п. выше, чем у США).

• Проблема монетизации китайских ИИ-лабораторий: аналитики считают, что из-за демпинговых цен сектор останется убыточным в ближайшие три года. Китайские модели также уступают в привлечении зарубежных пользователей (ChatGPT от OpenAI остаётся лидером по загрузкам).

“Финам” запустил MCP-сервер для своей торговой платформы FinamTrade. Он позволяет клиентам подключать брокерские счета к ИИ-ассистентам, таким как ChatGPT или Claude, и мгновенно получать информацию о своих портфелях и счетах с помощью запросов на естественном языке.

По сути, это шаг в сторону нового способа взаимодействия с финансовыми сервисами — когда пользователь работает не через торговые терминалы и сложные интерфейсы, а через ИИ-инструменты, поддерживающие стандарт MCP (Model Context Protocol). MCP в данном случае выступает связующим звеном между искусственным интеллектом и внешними системами, обеспечивая модели доступ к данным внутри подключенной инфраструктуры.

30 июля в 18:00 по мск на бесплатном вебинаре эксперты «Финама» не только расскажут, но и наглядно продемонстрируют работу Finam MCP. Не упустите шанс попробовать инновационный инструмент для инвесторов и задать свои вопросы экспертам — регистрируйтесь и делайте инвестиционный процесс проще и быстрее.