Bun venit la un nou număr din Promptescu Daily Digest!
Astăzi vorbim despre ceva surprinzător de rar în AI: progresul care vine din stabilitate, nu din hype. DeepSeek repară o problemă structurală veche din Transformers, iar deepfake-urile devin aproape imposibil de distins.
Promptescu, ce s-a mai întâmplat astăzi în lumea AI?
DeepSeek a lansat mHC, o soluție care rezolvă problemele de stabilitate din arhitectura Transformer.
Absolvenți Stanford CS raportează o scădere semnificativă a angajărilor entry-level pentru developeri.
Deepfake-urile au ajuns în 2025 la un nivel aproape imposibil de distins de realitate.
University of Chicago a crescut dramatic acuratețea AI la înmulțiri complexe.
DeepSeek a rezolvat o problemă de bază, care blochează antrenarea AI de ani de zile 🙃
DeepSeek a început 2026 publicând o soluție pentru una dintre problemele fundamentale care fac antrenarea AI la scară mare instabilă și extrem de costisitoare, iar asta ar putea indica faptul că următorul lor model major este aproape.
Laboratorul chinez de AI a publicat, în ajunul Anului Nou, o lucrare care introduce mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections), o metodă care rezolvă probleme critice de stabilitate din arhitectura Transformer.
Potrivit analizei făcute de cercetătorul AI Rohan Paul, această abordare ar putea face antrenarea modelelor mari mai stabilă și mai eficientă.
Problema:
Toate modelele AI moderne procesează informația printr-un „flux rezidual”, asemănător unei autostrăzi care transportă datele prin sute de straturi neuronale.
În 2024, cercetători de la ByteDance au introdus Hyper-Connections, extinzând această autostradă în mai multe benzi paralele, pentru o procesare mai bună a informației, fără costuri suplimentare de calcul.
Doar că aceste benzi paralele se prăbușeau frecvent în timpul antrenării. Așa cum explică Rohan Paul, semnalele fie explodau de până la 3.000 de ori peste valorile normale, fie se estompau complet, făcând antrenarea instabilă și limitând scalarea modelelor.
Descoperirea:
mHC adaugă „balustrade” matematice care forțează fluxurile paralele să se comporte controlat. DeepSeek a testat metoda pe modele între 3B și 27B parametri și a obținut îmbunătățiri consistente:
+7,2% performanță în raționament complex
+6,9% în înțelegerea textelor
cu doar +6,7% timp suplimentar de antrenare, în ciuda folosirii a patru fluxuri paralele
De ce contează toată povestea?
Antrenarea modelelor AI mari costă zeci de milioane de dolari și durează luni întregi. O prăbușire la jumătatea procesului înseamnă săptămâni pierdute și milioane aruncate pe compute. Această îmbunătățire arhitecturală permite extinderea capacității modelelor fără a face antrenarea exponențial mai fragilă.
Momentul nu este întâmplător. Fondatorul DeepSeek, Liang Wenfeng, a încărcat personal lucrarea pe arXiv, continuând tiparul său de a publica cercetare chiar înainte de lansări de produse. Cu Anul Nou Chinezesc începând pe 17 februarie, observatorii din industrie se așteaptă la un nou model flagship în curând.
Părerea lui Promptescu
Din punctul meu de vedere, contribuția DeepSeek este una mult mai pragmatică: inginerie de stabilitate, lipsită de glamour, dar esențială pentru următoarea generație de modele AI.
Promptul Zilei: Un Senior Dev Morocanos
Un prompt simplu care îl obligă pe Claude să-și urască propriul cod… și, tocmai de aceea, să scoată la suprafață bug-uri și colțuri problematice pe care aproape sigur le-ai ratat.
Prompt:
Ai scris codul care se află acum în git changes. Fă un git diff și apoi prefă-te că ești un senior developer care face un code review și URĂȘTE această implementare. Ce ai critica? Ce cazuri-limită nu văd?
Cum îl folosești:
Contextul contează: asigură-te că AI-ul vede exact
git diff-ul (sau lipește codul before/after), altfel va critica la modul general.Filtrează: AI-ul va găsi mereu ceva de comentat; separă defectele critice (de rezolvat) de supra-inginerie (de ignorat).
Rulează-l de cel puțin două ori: prima tură prinde probleme evidente, a doua scoate nuanțele.
Rundă de finanțare 💰
Meta cumpără startup-ul AI Manus pentru peste 2 miliarde USD. Manus a dezvoltat agenți AI autonomi și a generat rapid venituri importante. Achiziția e parte din strategia Meta pentru AI general-purpose.
Runware primește 50 milioane USD Series A pentru a construi „One API for All AI”, o platformă de inferență ce îmbunătățește viteza și costurile pentru modele generative.
First Voyage atrage 2,5 milioane USD seed pentru un companion AI de dezvoltare a obiceiurilor și îngrijire personalizată printr-o aplicație consumator.
Neuronache & Tool-ul Zilei
Dragi cititori, ieri, cu un brief vag și o idee clară doar în capul meu, am realizat problema reală: nu imaginația, ci traducerea ei. Între ce vedeam mental și ce puteam explica altcuiva era un gol enervant.
N-aveam chef de Adobe.
N-aveam chef de grafice.
Si sincer, Promptescu n-avea chef de mine.. 😆
Așa că am lăsat AI-ul să isi faca treaba. După câteva prompturi, ideea nu mai era text stângaci, ci o imagine coerentă: stil, lumină, atmosferă.
Nu pentru că m-aș fi schimbat eu, ci pentru că Midjourney a făcut ce creierul face prost: a transformat intenția în vizual.
Ce este Midjourney?
Midjourney este un tool care transformă descrieri textuale în imagini generate AI.
Îi spui ce vrei să vezi: subiect, stil, vibe, detalii, iar el produce variante vizuale care arată ca ilustrații, concepte de film sau artwork-uri gata de pitch.
Este genul de unealtă care scurtează drastic drumul dintre „îmi imaginez ceva” și „uite cum arată”.
Cu ce te poate ajuta?
Transformi idei abstracte în imagini
Perfect când cuvintele nu mai sunt suficiente.Explorare rapidă de stil și direcție
Testezi look-uri, atmosfere și concepte fără să produci nimic manual.
Claritate pentru colaborare
E mult mai ușor să spui „asta” decât „ceva între cyberpunk și art deco, dar mai cald”.Prototipare vizuală
Ideal pentru branding, concepte creative, storytelling sau pur și simplu ca să vezi dacă ideea chiar funcționează.
Verdictul lui Neuronache
Midjourney nu face minuni.
Dar îți scoate ideile din cap și le pune pe masă.
Nu e un tool de design final și nici un înlocuitor pentru creativitate.
E pentru momentele în care știi ce vrei…
dar n-ai încă imaginea care să convingă și pe alții.
Și uneori, o singură imagine clară face mai mult decât zece paragrafe bine scrise.
⏩Pe repede înainte
Cercetători de la University of Chicago au descoperit că antrenarea standard lasă modelele de top sub 1% acuratețe la înmulțiri cu patru cifre, dar antrenarea cu implicit chain-of-thought (și un obiectiv simplu de tip sumă progresivă) le duce la ~99–100%, forțând rezultatele intermediare în starea internă a modelului.
Absolvenți Stanford CS spun că angajările entry-level s-au subțiat, deoarece genAI i-a făcut pe seniori mai productivi, iar un studiu Stanford arată că angajarea developerilor de 22–25 de ani a scăzut cu aproape 20% față de finalul lui 2022.
Jucării AI cu „companioni” vorbăreți și microfoane Wi-Fi au ajuns pe rafturi, dar testele de tip watchdog au semnalat riscuri serioase de siguranță și confidențialitate, inclusiv prompturi care au dus un ursuleț în zone explicite.
Deepfake-urile au făcut un salt în 2025, cu video mai coerent temporal și clonare vocală practic imposibil de distins, pregătind terenul pentru performeri sintetici în timp real și fraude mult mai sofisticate în 2026.
38 de state au adoptat noi reglementări AI care intră în vigoare în 2026, vizând deepfake-urile în alegeri, utilizarea AI în sănătate și obligația de transparență pentru chatboții medicali.
China ar fi pus în funcțiune un „computer” de 1.240 de mile, un network distribuit de centre de date capabil să ruleze ca o singură mașină gigantică.
Asta a fost tot pentru azi!✨
Dacă ți-a plăcut ce ai citit, dă o mână de ajutor echipei Promptescu & Neuronache.
P.S: Până și roboțeii au nevoie de o doza de cofeina :)