Один из ключевых специалистов OpenAI, Лилиан Венг (Lilian Weng), объявила о своём уходе. Венг проработала в компании 7 лет, занимая должность главы отдела систем разработки безопасности, а в августе этого года получила повышение. В своём заявлении на платформе X она отметила, что покидает OpenAI, чтобы «начать всё сначала и попробовать что-то новое».

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Levart_Photographer/Unsplash

Как сообщает TechCrunch, последним рабочим днём Венг станет 15 ноября, однако о своих дальнейших планах она не сообщила. «Я приняла крайне трудное решение покинуть OpenAI», — призналась Венг. «Оглядываясь на то, чего мы достигли, я очень горжусь каждым членом команды по системам безопасности и полностью уверена, что команда продолжит процветать».

Венг — не единственный специалист, который покинул компанию. За последний год оттуда ушли исследователи в области безопасности, а также руководители, обвинившие компанию в приоритете коммерческих продуктов над безопасностью ИИ. Ранее в этом году OpenAI покинули Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) и Ян Лейке (Jan Leike) — руководители расформированной команды «Superalignment», которая занималась разработкой методов управления сверхразумными системами ИИ.

Венг присоединилась к OpenAI в 2018 году, начав свою карьеру в команде робототехники, которая создала роботизированную руку, способную собирать кубик Рубика за считаные секунды. С переходом OpenAI к парадигме GPT, Венг присоединилась к команде прикладных исследований ИИ в 2021 году. После запуска GPT-4 в 2023 году она возглавила команду по разработке систем безопасности, в которой работает более 80 человек.

OpenAI сообщает, что руководство ищет замену Венг. «Мы глубоко ценим вклад Лилиан в прорывные исследования в области безопасности и создание надёжных технических гарантий, — говорится в заявлении официального представителя OpenAI. — Мы уверены, что команда по системам безопасности продолжит играть ключевую роль в обеспечении надёжности наших систем, обслуживающих сотни миллионов людей по всему миру».

Стоит отметить, что в октябре компанию покинул Майлз Брандейдж (Miles Brundage), работавший над политикой в сфере ИИ, после чего OpenAI объявила о роспуске команды AGI Readiness. В тот же день газета New York Times опубликовала интервью с бывшим исследователем OpenAI Сучиром Баладжи (Suchir Balaji), который заявил, что тоже покинул компанию, поскольку считает, что её технологии принесут обществу больше вреда, чем пользы.

Waymo, дочерняя компания Alphabet, представила новый подход к обучению своих беспилотных транспортных средств, используя модель Gemini — большую мультимодальную языковую модель (MLLM) от Google. Модель улучшит навигацию автономных автомобилей и позволит лучше справляться со сложными дорожными ситуациями.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: waymo.com

В новом исследовательском докладе Waymo дала определение своей разработке как «сквозной мультимодальной модели для автономного вождения» (EMMA), которая обрабатывает данные с сенсоров и помогает роботакси принимать решения о направлении движения, избегая препятствий. Как пишет The Verge, Waymo давно подчёркивала своё стратегическое преимущество благодаря доступу к научным исследованиям в области искусственного интеллекта (ИИ) Google DeepMind, ранее принадлежавшей британской компании DeepMind Technologies.

Новая система EMMA представляет собой принципиально иной подход к обучению автономных транспортных средств. Вместо традиционных модульных систем, которые разделяют функции на восприятие, планирование маршрута и другие задачи, EMMA предлагает единый подход, который позволит обрабатывать данные комплексно, поможет избежать ошибок, возникающих при передаче данных между модулями, и улучшит адаптацию к новым, незнакомым условиям на дороге в реальном масштабе времени.

Одним из ключевых преимуществ использования моделей MLLM, в частности Gemini, является их способность к обобщению знаний, почерпнутых из огромных объёмов данных, полученных из интернета. Это позволяет моделям лучше адаптироваться к нестандартным ситуациям на дороге, таким как неожиданное появление животных или ремонтные работы. Кроме того, модели, обученные на основе Gemini, способны к «цепочке рассуждений». Это метод, который помогает разбивать сложные задачи на последовательные логические шаги, улучшая процесс принятия решений.

Несмотря на успехи, Waymo признает, что EMMA имеет свои ограничения. Например, модель пока не поддерживает обработку 3D-данных с таких сенсоров, как лидар или радар, из-за высокой вычислительной сложности. Кроме того, EMMA способна обрабатывать лишь ограниченное количество кадров изображений одновременно. Подчёркивается, что потребуется дальнейшее исследование для преодоления всех этих ограничений перед полноценным внедрением модели в реальных условиях.

Waymo также осознает и риски, связанные с использованием MLLM в управлении автономными транспортными средствами. Модели, подобные Gemini, могут допускать ошибки или «галлюцинировать» в простых задачах, что конечно недопустимо на дороге. Тем не менее, есть надежда, что дальнейшие исследования и улучшения архитектуры ИИ-моделей для автономного вождения преодолеют эти проблемы.