Вайб-праграмаванне зменіць ролю распрацоўшчыка, RLVR, і калі лопне бурбалка. Беларус-інжынер у галіне ШІ, які працуе ў ЗША, расказаў, што нас чакае ў 2026
Андрусь Храпавіцкі родам з Глыбокага, вучыўся ў Полацку, а цяпер працуе ў ЗША — ужо 6 гадоў у галіне штучнага інтэлекту і вялікіх баз звестак. «Наша Ніва» папрасіла яго ацаніць, якія змены адбудуцца ў наступным годзе ў сферы штучнага інтэлекту і як гэта паўплывае на розныя аспекты жыцця.
На тытульным фота да гэтага артыкула — робат, які дырыжуе аркестрам у кітайскім горадзе Цзяньсі 28 снежня 2025 года. Гэта частка новай рэальнасці. Куды ўсё рухаецца ў найбліжэйшай будучыні?
Бесперапыннае навучанне
Бесперапыннае навучанне зноў з’явілася на парадку дня. Пад бесперапынным навучаннем маюцца на ўвазе сістэмы штучнага інтэлекту, якія могуць працягваць вучыцца пасля запуску, а не заставацца нязменнымі пасля аднаразовага навучання.
У тэорыі гэта дазваляе мадэлям адаптавацца да новых звестак, паводзін карыстальнікаў і змен у асяроддзі. Ёсць некалькі цікавых ідэй, але пакуль ніводная з іх не гатовая для шырокага і надзейнага выкарыстання. Каб сапраўды праверыць перспектыўныя падыходы, патрэбныя значныя бюджэты, складаная інфраструктура і строгі кантроль, каб мадэль не «навучылася не таму, чаму трэба».
Закрытыя і адкрытыя AI-лабараторыі
Амерыканскія AI-лабараторыі ў значнай ступені сталі закрытымі. Гэта значыць, што найбольш перадавыя даследаванні і мадэлі больш не публікуюцца адкрыта. Найноўшыя тэхнікі трэнінгу францірных мадэляў — самых магутных і дарагіх — сёння значна менш даступныя грамадскасці, чым год таму. Гэта, напрыклад, заўважна па публікацыях і галоўнай канферэнцыі галіны — NeurIPS.
Цікава, што на фоне большай закрытасці амерыканскіх лідараў рынку, кітайскія лабараторыі цяпер перанялі эстафету выпуску ў свет мадэляў з адкрытымі вагамі ці нават цалкам з адкрытым кодам. Адкрыты код азначае, што праграмнае забеспячэнне даступнае ўсім. Адкрытыя вагі — што саму навучаную мадэль можна сцягнуць і выкарыстоўваць.
DeepSeek-момант і RLVR
DeepSeek-момант меў вялікі ўплыў на 2025 год. Ён паказаў, што невялікія каманды, выкарыстоўваючы разумныя метады, могуць дасягаць вынікаў, якія раней патрабавалі велізарных рэсурсаў.
З’явіўся значны прагрэс у RLVR — навучанні з падмацаваннем з верыфікаванымі ўзнагародамі. Гэта метад, калі мадэль атрымлівае «ўзнагароду» за правільныя дзеянні, а правільнасць можна аўтаматычна праверыць.
Пакуль гэта лепш за ўсё працуе ў матэматыцы і праграмаванні. У 2026 годзе мы, імаверна, убачым пашырэнне гэтага кірунку постнавучання ў фізіку, хімію і іншыя навукі. Дапамога навуковым даследаванням — адна з галоўных мэт, але магчыма, для рэальнага прарыву спатрэбяцца новыя метады навучання мадэляў.
Звесткі і ўласнасць
Збор звестак з верыфікаванымі ўзнагародамі для бізнэс-задач — складаная справа.
Большасць спецыялізаваных звестак — прыватная ўласнасць кампаній і ахоўваецца імі, бо гэта дае ім канкурэнтную перавагу. Не так і проста пераканаць бізнэс-лідараў падзяліцца такімі звесткамі, напрыклад, з OpenAI ці Anthropic.
Мадэлі сярэдняга памеру
Вялікі патэнцыял у выкарыстанні мадэляў сярэдняга памеру з адкрытымі вагамі і іх навучанні ўнутры кампаній.
Такія мадэлі дастаткова магутныя, але значна таннейшыя ў выкарыстанні. Гэта становіцца ўсё больш эканамічна мэтазгодна.
Агенты
2026 год без сумневу застанецца годам агентаў. Агенты ШІ — гэта сістэмы, якія могуць планаваць дзеянні, выкарыстоўваць інструменты і выконваць задачы.
У 2025 годзе вялікі поспех мелі агенты для праграмавання. У 2026 годзе мы ўбачым іх пашырэнне ў іншыя сферы.
Для многіх кампаній аптымальным выбарам могуць стаць невялікія мадэлі, якія будуць умець лепш узаемадзейнічаць з інструментамі (праглядаць файлы, шукаць інфармацыю, выконваць функцыі, пісаць код і г.д.).
Выкарыстанне вылічэнняў падчас інферэнсу
Павелічэнне вылічальных рэсурсаў падчас інферэнсу (моманту, калі мадэль дае адказ) мае вялікі патэнцыял.
То-бок замест таго, каб спрабаваць дасягнуць як мага лепшых вынікаў пры трэніроўцы мадэляў, мае шмат практычнага сэнсу працаваць над мадэлямі, што могуць апрацаваць большы кантэкст (большую колькасць слоў), лепш інтэгруюцца з інструментамі і больш разумна выкарыстоўваюць рэсурсы.
Пры гэтым будзе працягвацца нарошчванне інфраструктуры буйнымі кампаніямі. У гэтым плане 2026 год можа быць яшчэ больш гарачым, чым мінулы.
Vibe coding і тэставанне
Vibe coding, вайб-праграмаванне, паступова выцясняе традыцыйнае праграмаванне.
Гэта падыход, калі распрацоўшчык задае кірунак, а ШІ бярэ на сябе асноўны аб’ём працы ў напісанні кода ці нават хутчэй цалкам піша яго згодна з зададзеным планам. Гэта робіць тэставанне значна больш важным. Кампаніям патрэбна інвеставаць у аўтаматычныя тэсты і праверку якасці. Мяняецца і сама роля распрацоўніка. Як пажартаваў вядомы даследчык у галіне ШІ Андрэй Карпаці, новай мовай праграмавання стала ангельская мова.
Адпаведна, старыя фарматы тэхнічных інтэрв’ю становяцца ўсё менш карыснымі.
Бурбалка і агульны штучны інтэлект
ШІ-бурбалка на фондавым рынку супраўды існуе. Магчыма, яна нават лопне ў 2026 годзе. Але нават у гэтым выпадку прагрэс прадоўжыцца. Рынак перагрэты, пэўныя карэктывы рана ці позна адбудуцца, але новай ШІ-зімы, я думаю, не чакаецца. Як і агульнага штучнага інтэлекту ў наступным годзе чакаць усё яшчэ ранавата.
«Наша Нiва» — бастыён беларушчыны
ПАДТРЫМАЦЬ
Каментары