Правила форума для пользователей

Предлагаю ознакомиться с существующими правилами форума. Правила могут меняться (в этой же теме).

Вы соглашаетесь не публиковать оскорбительные, непристойные, вульгарные, клеветнические, ненавистнические, угрожающие или любые другие материалы, которые могут нарушать какие-либо применимые законы. Это может привести к тому, что вы будете заблокированы (и ваш поставщик услуг будет проинформирован). IP-адреса всех сообщений записываются для обеспечения соблюдения этих условий.

Вы соглашаетесь с тем, что администратор и модераторы этого форума имеют право удалять, редактировать, перемещать или закрывать любую тему в любое время по своему усмотрению. Как пользователь, вы соглашаетесь с тем, что любая информация, которую вы ввели выше, будет храниться в базе данных и будет доступна поисковым службам в Интернете в открытом доступе. Хотя на форуме возможны скрытые темы для определенных групп пользователей.

Система форума использует файлы cookie для хранения информации на вашем локальном компьютере. Файлы cookie служат для улучшения просмотра. Адрес электронной почты скрыт, используется для подтверждения ваших регистрационных данных и пароля (и для отправки новых паролей, если вы забыли свой текущий), а также для новостной рассылки. На форуме работает система Google аналитики. Аналитика используется для улучшения индексации и качества предоставляемой информации, а именно создания лучших тегов и для установки приоритетов наиболее интересным темам.
Удаление учетной записи не приведет к автоматическому удалению ваших сообщений, а только вашего доступа к ним.

Нажимая «Зарегистрироваться» вы соглашаетесь соблюдать эти условия.

Рекомендуется :

1. большие файлы публиковать в виде ссылок (более 10 Мб) и хранить у себя в облаке (яндекс диск, google диск и т.п.);
2. хранить копию файлов у себя на всякий случай, потому что он может быть удален по разным причинам. Также это касается статей и постов, которые имеют особую ценность;
3. не обязательно, но рекомендуется публиковать ссылки на репозитории с исходниками;
4. рекомендуется публиковать обучающие материалы и оказывать помощь в вопросах.

Todo: разместить в пользовательском соглашении

Tutorial-i386.CT

Бинарник тутораала(шаг1):Tutorial-i386.zip

Смысл в следующем. Нужно активирующий скрипт перенести в Lua. Как оказалось для корректности нужно использовать reinitializeSymbolhandler(true)

aa_script = [[
{ Game   : Tutorial-i386.exe
  Version:
  Date   : 2023-04-08
  Author : 79777

  This script does blah blah blah
}

[ENABLE]
aobscanmodule(INJECT_tut1,Tutorial-i386.exe,81 BB B0 04 00 00 E8 03 00 00)

alloc(newmem,$1000)
alloc(newmem2,$1000)
label(code)
label(return)
label(pointer_ebx)
registersymbol(pointer_ebx)

newmem2:
pointer_ebx:
 dd 00

newmem:
  mov [pointer_ebx],ebx
code:
  cmp [ebx+000004B0],000003E8
  jmp return

INJECT_tut1:
  jmp newmem
  nop 5
return:
registersymbol(INJECT_tut1)

[DISABLE]
//code from here till the end of the code will be used to disable the cheat
INJECT_tut1:
  db 81 BB B0 04 00 00 E8 03 00 00

unregistersymbol(INJECT_tut1)
dealloc(newmem)
dealloc(newmem2)

{
// ORIGINAL CODE - INJECTION POINT: Tutorial-i386.exe+25DD3

Tutorial-i386.exe+25DC1: 85 C0                          - test eax,eax
Tutorial-i386.exe+25DC3: 74 05                          - je Tutorial-i386.exe+25DCA
Tutorial-i386.exe+25DC5: E8 B6 7D FE FF                 - call Tutorial-i386.exe+DB80
Tutorial-i386.exe+25DCA: 5E                             - pop esi
Tutorial-i386.exe+25DCB: 5B                             - pop ebx
Tutorial-i386.exe+25DCC: 89 EC                          - mov esp,ebp
Tutorial-i386.exe+25DCE: 5D                             - pop ebp
Tutorial-i386.exe+25DCF: C3                             - ret
Tutorial-i386.exe+25DD0: 53                             - push ebx
Tutorial-i386.exe+25DD1: 89 C3                          - mov ebx,eax
// ---------- INJECTING HERE ----------
Tutorial-i386.exe+25DD3: 81 BB B0 04 00 00 E8 03 00 00  - cmp [ebx+000004B0],000003E8
// ---------- DONE INJECTING  ----------
Tutorial-i386.exe+25DDD: 75 2D                          - jne Tutorial-i386.exe+25E0C
Tutorial-i386.exe+25DDF: 8B 83 9C 04 00 00              - mov eax,[ebx+0000049C]
Tutorial-i386.exe+25DE5: B2 01                          - mov dl,01
Tutorial-i386.exe+25DE7: 8B 8B 9C 04 00 00              - mov ecx,[ebx+0000049C]
Tutorial-i386.exe+25DED: 8B 09                          - mov ecx,[ecx]
Tutorial-i386.exe+25DEF: FF 91 20 02 00 00              - call dword ptr [ecx+00000220]
Tutorial-i386.exe+25DF5: 8B 83 A8 04 00 00              - mov eax,[ebx+000004A8]
Tutorial-i386.exe+25DFB: 30 D2                          - xor dl,dl
Tutorial-i386.exe+25DFD: 8B 8B A8 04 00 00              - mov ecx,[ebx+000004A8]
Tutorial-i386.exe+25E03: 8B 09                          - mov ecx,[ecx]
}
]]


function onOpenProcess()
  reinitializeSymbolhandler(true)
  local checkOk, errMsg = autoAssembleCheck(aa_script, true, false)
  if not checkOk then
     print('Ошибка в активирующем скрипте')
     print(errMsg)
     return
  end

  is_enabled, disabled_info = autoAssemble(aa_script)

  if not is_enabled then
     print('Ошибка. Не запущен активирующий скрипт')
  end
end

getAutoAttachList().add("Tutorial-i386.exe")

Ну тогда через ce попробуй потренироваться на этой игре и по этому видео

Возникают вопросы "с чего начать?", "в каком направлении следовать?", "каких целей и результатов добиться?". Каждый выбирает, что ему ближе. Как я вижу есть несколько направлений:

Цель - ознакомление с gamehacking, чтобы понять интересно это или нет и сразу вторая цель - определить способ мотивировать себя в изучении программирования. Ведь gamehacking - это самый интересный способ начать программировать от ручных операций до автоматизации. Каждый раз можно вспоминать эти цели, чтобы понять добились ли мы поставленных целей и нужно ли начать заново с новой игрой или начать заново чтобы улучшить предыдущий результат, например, через новые приемы или создавая новые типы читов. Вновь и вновь можно что-то новое и интересное реализовать.

Я разделил путь на два пункта: ознакомление и продолжение.

1. Ознакомление можно начать с поиска и заморозки адресов игровых значений в CE и создание .CT таблиц, чтобы ими пользоваться. Затем узнать, что в большинстве случаев требуются правильные указатели в CE, чтобы не искать адреса при запуске игры заново. Для этого требуется разобраться, как искать указатели. Если нет игры под рукой можно взять программу тренировки, которая находится рядом с exe-шником CE. Там на английском написано, что и как требуется для поиска указателей. Если что не понятно, то можно найти видео о том, как проходить эти туториалы.

В принципе для ознакомления с gamehacking заморозки значений по указателям и создания .CT таблиц в CE будет достаточно. Стоит не забывать указывать версию игры для, которой .CT таблица работает.

2. Все, что идет за рамками ознакомления - это путь творческий. Здесь мы можем штамповать .CT таблицы с огромным количеством чит-опций, генерировать трейнеры на CE. Или отказаться от CE и программировать на языках программирования. Где конкретно больше пользы или что будет более вдохновлять можно определить в процессе. Программирование в принципе может быть довольно сложным как с CE (aa-, lua-, c- скрипты), так и без CE - любой язык программирования. Пользование CE может быть источником вдохновения, а использование языка программирования будет пользой для обучения программированию. Это безусловно будет помощью и мотивацией в учебе и даже в выборе специальности.

Рано или поздно будет складываться общая картина. Вероятно, постепенно придем к тому, что сможем понимать и менять любой игровой функционал от мелких изменений до очень сложных модов и патчей.

Что же мы хотим? Получить мотивацию, опыт? Я бы предложил получать и то и другое. В качестве опыта - выбирать направление и инструментарий самому. Например, мне было бы интересно работать с отладкой, графами, структурами, CT-таблицами, базами данных, встроенной консолью для команд, а также решением задач с нейронными сетями с PyTorch ( классификации, предсказания, выбора лучших решений, обучения и прочего). Фактически игровой процесс - набор новых правил и целей. Единственное не потерять кучу времени впустую, всегда нужно искать пользу. Хотя бы в мотивации, изучении технологий, которые можно применить с пользой.

Функция autoAssemble это Lua функция, которая позволяет скопилировать ассемблерный код активации и деактивации. Пример ниже

\-- Скрипт похожий на таблицу АА
InfiniteHealthScript = [[
[ENABLE]
alloc(InfiniteHealth,2048,BlackOps3.exe)
aobscanmodule(InfiniteHealthAOB,BlackOps3.exe,8B 83 C8 02 00 00 48 8B)
registersymbol(InfiniteHealthAOB)
label(return)

InfiniteHealth:
  mov [rbx+000002C8],#999
  jmp return

InfiniteHealthAOB:
  jmp InfiniteHealth
  nop
return:

[DISABLE]
InfiniteHealthAOB:
  db 8B 83 C8 02 00 00

unregistersymbol(InfiniteHealthAOB)

dealloc(InfiniteHealth)
]]

\-- Функция активации
function enableInfiniteHealthCheat()
  -- Если чит был выключен, то только тогда сработает деактивация
  if not InfiniteHealthCheatIsEnabled then
    InfiniteHealthCheatIsEnabled,InfiniteHealthCheatDisableinfo = autoAssemble(InfiniteHealthScript)
  end
end

\-- Функция деактивации
function disableInfiniteHealthCheat()
  -- Если чит был включен, то только тогда сработает активация
  if InfiniteHealthCheatIsEnabled then
    if autoAssemble(InfiniteHealthScript,InfiniteHealthCheatDisableinfo) then
      InfiniteHealthCheatIsEnabled = false
    end
  end
end

AAmaker предназначен для создания создания autoassembler скриптов для Cheat Engine 6.5 или выше

Предыстория. Изначально нужно было генерировать динамически АА-шаблоны по правилам, не зная регистров и прочего, на инструкции по сигнатуре. Это не было реализовано.

Вместо этого пошла другая ветвь - генерация статичного АА-шаблона. Есть некоторые особенности. Создает сигнатуру с пропусками между первыми байтами опкодов. Это сделано для поддержки множества версий игр (для первой ветви развития плагина), но это пропускает последующие за первым байтом опкоды и значит регистры в опкоде могут быть разными, а это значит, что сама идея таких сигнатур не очень универсальная и подойдет разве ,что для опкодов без регистров или же для ноппинга. Либо фиксить сигнатуру на нормальную. Либо пользоваться генерируемыми шаблонами в CE по умолчанию.

-----------
Это плагин CE Lua plugin для Cheat Engine 6.5 или выше

AAmaker предназначен для содания создания autoassembler скриптов.

1. Установите aamaker.lua в "Autorun" директорию
2. Запустите Cheat Engine.
3. Присоедините процесс
4. Перейдите в "Memory View" окно
5. Выделите адрес кода
6. Правой кнопки мышки вызовите контекстное меню
7. Используйте функции "AA Maker" в контекстном меню
   
   ----------
   + исправления
   + новый директивы:
   {$AddressInjection}
   {$OriginalCode}
   {$CheatCode}
   {$Nops}
   {$ArrayOfbyte}
   {$ProcessName}
   {$Date}
   {$PrintLog}
   + исправления шаблонов
   + удален aobscan. Изменен aobscanmodule
8. Исправление ошибок (автор ++METHOS)
9. Добавление шаблонов (автор ++METHOS)
   Исправление. Совместимость с CE 6.5

Шаблон скрипта для проверки MD5 в Cheat Engine с авто-активацией чита

Сначала дается краткий сжатый код.

function onOpenProcess(processid)
  reinitializeSymbolhandler()
  local md5Process = GetMd5Process(processid)
  PrintMd5Process(process, md5Process)
  local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
  local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
  if not isSupportedVersion then
    speakEnglish(lineResult, false)
    messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
  else
    speakEnglish(lineResult, true)
    -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
    autoAssemble([[
      alloc(newmem,2048)
      label(code)
      label(return)
      "Base.exe"+123456:
      code:
        mov [eax],(int)999
      return:
      jmp return
      newmem:
        jmp "Base.exe"+123456
        nop
        jmp return
    ]])
    messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
  end
end

А потом дается объяснение. Все нужно в формате nodebb

ce_md5_cheat.lua

md5 - это алгоритм хэширования exe-файла, который позволяет точно идентифицировать версию игры или приложения. Это критично для .CT таблиц в Cheat Engine, чтобы избежать ошибок из-за обновлений, меняющих смещения структур памяти.

В случае несоответствия MD5 версии показывается диалог ошибки и звуковое оповещение. Если версия поддерживается, скрипт автоматически активирует простой чит (в примере - заморозка здоровья на 999 по смещению "Base.exe"+123456; замените на реальные значения для вашей игры).

Обязательно проверяйте MD5 перед использованием таблиц, чтобы смещения структур не сдвинулись из-за патчей!

1. Получить md5 открытого процесса и записать его в MD5_CHEKING вручную

\-- Функция для ручного вывода md5 ранее подключенного процесса. Для установки MD5_CHEKING
PrintMd5CurrentProcess()

2. Пример проверки md5 с авто-активацией

function onOpenProcess(processid)
  reinitializeSymbolhandler()
  local md5Process = GetMd5Process(processid)
  PrintMd5Process(process, md5Process)
  local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
  local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
  if not isSupportedVersion then
    speakEnglish(lineResult, false)
    messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
  else
    speakEnglish(lineResult, true)
    -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
    autoAssemble([[
      alloc(newmem,2048)
      label(code)
      label(return)
      "Base.exe"+123456:
      code:
        mov [eax],(int)999
      return:
      jmp return
      newmem:
        jmp "Base.exe"+123456
        nop
        jmp return
    ]])
    messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
  end
end

Топ-20 лучших моделей и инструментов ИИ для написания кода на C# в Unity3D на 2025 год

Cвежий обзор на основе бенчмарков (SWE-bench, LiveCodeBench), отзывов разработчиков с Reddit, Unity Discussions и Dev.to (данные на октябрь 2025). Это мой взгляд на топ-20 моделей/инструментов, отсортированный по общей популярности и полезности для Unity (учитывая контекст API, MonoBehaviour, ассеты и т.д.).

Список идеален для опроса — можно скопировать в Google Forms или Twitter Poll. Если вы Unity-разработчик, поделитесь своим опытом в комментариях: какая модель спасла вам больше всего времени?

Основной топ-20 (по популярности и эффективности)

Ранг	Модель/Инструмент	Краткое описание и почему для Unity C#	Рейтинг (из обзоров 2025)	Цитата из источников
1	GitHub Copilot	Автодополнение в VS/Rider; понимает Unity API (корутины, UI). Ускоряет на 50%.	95/100	"Идеален для .NET/Unity интеграции"
2	Cursor	Генерирует целые классы (инвентарь, физика); на базе Claude/GPT.	95/100	"Топ для ASP.NET, адаптируется к Unity"
3	Claude 3.7 Sonnet	Лучший для сложного Unity-кода (UI, ассеты); 80% готового без правок.	87/100 (Claude Code)	"Превосходит GPT для Unity"
4	ChatGPT 4.1	Прототипы скриптов (сцены, звук); большой контекст (1M токенов).	88/100	"Хорош для C# объяснений"
5	Amazon Q Developer	Многофайловые правки; поддержка C# в VS, безопасность для Unity.	85/100	"Интеграция с IDE для .NET"
6	Tabnine	Приватный автокомплит; кастомизация под Unity стили.	82/100	"Поддержка 30+ языков, incl. C#"
7	Codeium (Windsurf)	Бесплатный; быстрый для Unity сниппетов (физика, события).	80/100	"70+ языков, C# сильный"
8	Google Gemini 2.5 Pro	Прототипинг с 1M контекстом; Gemini CLI для терминала.	78/100	"Код + отладка для C++-like C#"
9	Sourcegraph Cody	Контекст codebase; тесты/рефакторинг для Unity проектов.	80/100	"Для больших .NET баз"
10	Aider	CLI для многофайловых правок; Git-интеграция для Unity.	78/100	"Автономные изменения в C#"
11	Continue.dev	Открытый; кастом модели для Unity (Claude/GPT).	82/100	"Для Rider/VS, .NET фокус"
12	Replit AI (Ghostwriter)	Облачный IDE; генерация/объяснение Unity скриптов.	75/100	"Для новичков в C#"
13	DeepSeek V3	Низкий error rate; для точного C# (бенчмарки > GPT).	85/100	"Топ open-source для кода"
14	Llama 4 Maverick	Локальный; хорош для React-like UI в Unity.	80/100	"43% на LiveCodeBench"
15	Qwen3-Coder	Open-source агент; 1M контекст для Unity сцен.	78/100	"Автономная генерация"
16	AskCodi	Промпты для C#; интеграция с IntelliJ/Rider.	76/100	"Для прототипов"
17	Cline	Локальный агент в VS Code; планирует Unity задачи.	74/100	"Plan/Act для проектов"
18	Bolt.new	Браузерный; быстрая генерация Unity прототипов.	72/100	"Для full-stack, адапт. C#"
19	Unity Muse	Нативный в Editor; генерирует C# с ассетами/сценами.	70/100	"Специфично для Unity"
20	JetBrains AI	В Rider; автокомплит для .NET/Unity.	75/100	"Интеграция с IDE"

Подсписки по критериям (для тематических опросов)

В обсуждениях часто голосуют по точности, интеграции и скорости. Вот топ-10 для каждого (на основе 70% отзывов и бенчмарков).

1. По точности кода (минимум ошибок в Unity C#, % на бенчмарках)

1. Claude 3.7 Sonnet (72% SWE-bench)
2. DeepSeek V3 (выше GPT)
3. ChatGPT 4.1 (54.6%)
4. Google Gemini 2.5 Pro (63.8%)
5. GitHub Copilot (высокий для .NET)
6. Cursor (на базе топ-моделей)
7. Llama 4 Maverick (43% LiveCodeBench)
8. Qwen3-Coder (open-source лидер)
9. Amazon Q Developer (с сканированием)
10. Sourcegraph Cody (codebase-aware)

2. По интеграции с Unity (поддержка API, Editor/IDE, ассеты)

1. GitHub Copilot (VS/Rider + Unity контекст)
2. Unity Muse (нативный в Editor)
3. Cursor (многофайловые Unity правки)
4. JetBrains AI (Rider для Unity)
5. Continue.dev (кастом для Unity)
6. Amazon Q Developer (VS интеграция)
7. Tabnine (Unity стили)
8. Codeium (быстрый в IDE)
9. Replit AI (облачный Unity прототип)
10. Aider (Git для Unity проектов)

3. По скорости/удобству (генерация <10с, бесплатность, UX)

1. Codeium (бесплатный, быстрый)
2. Bolt.new (браузерный, мгновенный)
3. Tabnine (оффлайн опции)
4. Replit AI (облачный, простой)
5. AskCodi (промпт-based)
6. Cline (локальный агент)
7. GitHub Copilot (inline suggestions)
8. ChatGPT 4.1 (чат-интерфейс)
9. Google Gemini CLI (терминал)
10. Windsurf (free tier)

Что думаете? Готовы ли вы протестировать Claude 3.7 в следующем проекте? Давайте обсудим!

Ранг	Модель	Провайдер	Ключевые метрики (2025)	Краткое описание
1	GPT-5	OpenAI	GPQA: 87.3%, AIME: 100%, Контекст: 2M токенов, Цена: $0.15/$0.45/1M	Фронтир-модель с унифицированным рассуждением; лидер в математике и агентах.
2	Grok 4	xAI	GPQA: 87.5%, SWE-Bench: 75%, Скорость: 1500 t/s	Мультимодальная с "Deep Think"; топ в рассуждениях и коде; open-weight версия.
3	Gemini 2.5 Pro	Google	GPQA: 86.4%, GRIND: 82.1%, Контекст: 1M+	Нативная мультимодальность (текст/видео); "Deep Think" для шагового мышления.
4	Claude 4 Opus	Anthropic	SWE-Bench: 72.5%, Контекст: 1M, Цена: $0.20/$0.60	Безопасная enterprise-модель; excels в коде и этике; 1M контекст.
5	DeepSeek V3.1	DeepSeek	GPQA: 85%, Open-source, Скорость: 2000 t/s	Гибрид "thinking/non-thinking"; конкурент GPT в рассуждениях; MIT-лицензия.
6	Claude 4 Sonnet	Anthropic	SWE-Bench: 72.7%, GRIND: 75%, Цена: $0.10/$0.30	Быстрая версия Opus; топ для кодирования и исследований.
7	Qwen3-235B	Alibaba	Tool Use: 80%, Контекст: 128K, Open-source	Многоязычная с фокусом на агентах; лидер в Китае.
8	Llama 4 Maverick	Meta	LiveCodeBench: 43%, Контекст: 256K, Open-source	Масштабируемая; сильна в UI/коде; 405B вариант — топ open.
9	OpenAI o3	OpenAI	AIME: 98.4%, Humanity's Last Exam: 20.32%	Агентная модель; excels в многошаговых задачах.
10	Grok 3 Beta	xAI	GPQA: 84.6%, Скорость: 1200 t/s	Предшественник Grok 4; фокус на математике.
11	GPT-4.5 Orion	OpenAI	SWE-Bench: 74.9%, Цена: $0.12/$0.36	Улучшенная GPT-4o; для enterprise.
12	Nemotron Ultra 253B	Nvidia	GRIND: 57.1%, Open-source	Синтетическая генерация данных; matches GPT-4.
13	Mistral Large 2	Mistral AI	Контекст: 128K, Скорость: 1800 t/s	Эффективная европейская; multilingual.
14	Cohere Command R+	Cohere	Tool Use: 72%, Контекст: 128K	10 языков; для RAG и агентов.
15	Llama 3.1 405B	Meta	Tool Use: 81.1%, Open-source	Крупнейшая open; топ в математике.
16	Gemini 2.0 Flash	Google	Latency: 0.34s, Цена: $0.075/$0.3	Быстрая мультимодальная; для мобильных.
17	DeepSeek R1	DeepSeek	GPQA: 84%, Open-source	Open-source шокер; competitive с proprietary.
18	Claude Opus 4.1	Anthropic	SWE-Bench: 74.5%, Контекст: 1M	Обновленная для enterprise; безопасность.
19	GPT-4o	OpenAI	Tool Use: 72.08%, Скорость: 1000 t/s	Мультимодальная; повседневный лидер.
20	Llama 3.3 70B	Meta	AIME: 93.3%, Скорость: 2500 t/s	Быстрая open; для on-device.
21	Gemma 3 27B	Google	Цена: $0.07/$0.07, Open-source	Легкая; для edge-устройств.
22	Falcon 180B	TII	Контекст: 128K, Open-source	Арабский фокус; multilingual.
23	Qwen3-Coder	Alibaba	SWE-Bench: 70%, Open-source	Специализирована на коде.
24	Nova Pro	Nova	Tool Use: 68.4%, Latency: 0.3s	Быстрая для агентов.
25	GPT oss 120B	OpenAI	AIME: 97.9%, Open-source	Open-версия GPT; для devs.
26	Claude 3.7 Sonnet	Anthropic	GRIND: 60.7%, Цена: $0.08/$0.24	Предыдущая, но все еще топ.
27	Llama 4 Scout	Meta	Скорость: 2600 t/s, Open-source	Самая быстрая open.
28	GPT-4o mini	OpenAI	Latency: 0.35s, Цена: $0.05/$0.15	Бюджетная мультимодальная.
29	Nemotron-4 340B	Nvidia	Контекст: 256K, Open-source	Для синтетики и кода.
30	Mistral Nemo	Mistral AI	Скорость: 1500 t/s, Open-source	Компактная; multilingual.
31	Llama 3.1 70B	Meta	Скорость: 2100 t/s	Средний размер; баланс.
32	Gemini 1.5 Flash	Google	Цена: $0.075/$0.3	Быстрая для чатов.
33	DeepSeek V3	DeepSeek	GPQA: 83%, Open-source	Базовая V3; сильна в коде.
34	Qwen2.5 72B	Alibaba	Контекст: 128K	Обновленная Qwen.
35	Grok-3	xAI	AIME: 93.3%	Предыдущая Grok.
36	Llama 3.1 8B	Meta	Latency: 0.32s, Open-source	Легкая для мобильных.
37	Claude 4 Haiku	Anthropic	Скорость: 2000 t/s	Быстрая версия Sonnet.
38	GPT oss 20B	OpenAI	AIME: 98.7%, Open-source	Маленькая open GPT.
39	Gemma 2 27B	Google	Open-source	Предыдущая Gemma.
40	Command R	Cohere	Контекст: 128K	Для RAG.
41	SmolLM3	Hugging Face	Open-source, Скорость: 1800 t/s	Компактная open.
42	T5Gemma	Google	Контекст: 512K	Для генерации.
43	LFM2	Liquid AI	On-device, Latency: 0.2s	Самая быстрая локальная.
44	Kim K2 1T	Moonshot AI	Параметры: 1T, Open-source	Крупнейшая open.
45	Perplexity Comet	Perplexity	Агентный браузер	Для поиска/агентов.
46	Kimi Researcher	Moonshot AI	Многошаговое рассуждение	Автономный агент.
47	Nova Micro	Nova	Цена: $0.04/$0.14	Самая дешевая.
48	Llama 3.3 8B	Meta	Open-source	Легкая обновленная.
49	Mistral Small 2	Mistral AI	Скорость: 2200 t/s	Компактная.
50	Falcon 40B	TII	Open-source	Средний размер.
51	Qwen3 72B	Alibaba	Multilingual	Китайский лидер.
52	Grok 2.5	xAI	Контекст: 128K	Средняя Grok.
53	Claude 3.5 Sonnet	Anthropic	SWE-Bench: 70%	Предыдущая, популярная.
54	GPT-4.1	OpenAI	Мультимодальная	Обновленная 4o.
55	Gemini 2.5 Flash	Google	Latency: 0.3s	Быстрая Pro.
56	DeepSeek Coder V2	DeepSeek	SWE-Bench: 68%	Для кода.
57	Llama 4 70B	Meta	Open-source	Новый Llama.
58	Cohere Aya	Cohere	Multilingual, 101 языков	Глобальная.
59	Nemotron Mini	Nvidia	Open-source	Легкая.
60	Mistral Codestral	Mistral AI	Кодирование	Специализированная.
61	Qwen2.5 Coder	Alibaba	Open-source	Код-фокус.
62	Grok 3 Mini	xAI	Latency: 0.4s	Бюджетная.
63	Claude Haiku 3.5	Anthropic	Скорость: 1800 t/s	Быстрая.
64	GPT-3.5 Turbo	OpenAI	Цена: $0.02/$0.06	Базовая, все еще используется.
65	Gemma 3 9B	Google	Open-source	Маленькая.
66	Llama 3.2 11B	Meta	Vision-enabled	Мультимодальная open.
67	Falcon 7B	TII	Open-source	Базовая.
68	Qwen1.5 32B	Alibaba	Контекст: 32K	Старая, но надежная.
69	DeepSeek Math	DeepSeek	AIME: 90%	Математика-спец.
70	Mistral 7B	Mistral AI	Open-source	Классика.
71	Cohere Embed	Cohere	Для эмбеддингов	Не LLM, но топ в задачах.
72	Nemotron 70B	Nvidia	Open-source	Средняя.
73	Llama 2 70B	Meta	Legacy open	Все еще популярна.
74	GPT-4 Turbo	OpenAI	Контекст: 128K	Предыдущая.
75	Gemini 1.5 Pro	Google	Контекст: 1M	Предыдущая Pro.
76	Claude 3 Opus	Anthropic	Контекст: 200K	Классика.
77	Qwen2 72B	Alibaba	Open-source	Обновленная.
78	Grok 2	xAI	Мультимодальная	Предыдущая.
79	DeepSeek V2	DeepSeek	Open-source	Базовая V2.
80	Mistral Mixtral 8x22B	Mistral AI	MoE, Open-source	Эффективная.
81	Llama 3 8B	Meta	Open-source	Базовая.
82	Falcon 11B	TII	Open-source	Маленькая.
83	Gemma 2 9B	Google	Open-source	Легкая.
84	Cohere Command R3	Cohere	Контекст: 128K	Обновленная.
85	Nemotron 15B	Nvidia	Open-source	Компактная.
86	Qwen1.5 7B	Alibaba	Open-source	Базовая.
87	Claude 2.1	Anthropic	Legacy	Для legacy-проектов.
88	GPT-3.5	OpenAI	Цена: низкая	Базовая.
89	Gemini Nano	Google	On-device	Для мобильных.
90	Llama 1 7B	Meta	Open-source	Старая open.
91	Mistral 7B Instruct	Mistral AI	Open-source	Инструкционная.
92	DeepSeek 6.7B	DeepSeek	Open-source	Маленькая.
93	Qwen 1.5 14B	Alibaba	Open-source	Средняя.
94	Grok 1.5	xAI	Контекст: 128K	Ранняя.
95	Claude Instant 1.2	Anthropic	Скорость: высокая	Быстрая legacy.
96	GPT-2	OpenAI	Legacy	Историческая.
97	BERT Large	Google	Для NLP	Не LLM, но топ в задачах.
98	T5-XXL	Google	Open-source	Для генерации.
99	BLOOM 176B	BigScience	Open-source	Multilingual.
100	PaLM 2	Google	Legacy	Предшественница Gemini.

2025 год — настоящий прорыв для ИИ! Модели становятся умнее, быстрее и доступнее, от фронтир-моделей вроде GPT-5 и Grok 4 до open-source гигантов типа Llama 4 и DeepSeek V3.1. Я собрал список топ-100 ИИ-моделей на основе свежих данных из бенчмарков (SWE-Bench, GPQA, AIME), лидербордов (LMSYS Arena, Vellum AI) и обсуждений на Reddit, X и Dev.to. Это не просто список — это попытка понять, кто задаёт тон в 2025 году и что выбрать для ваших задач, будь то кодирование, исследования или креатив.

Как составлялся рейтинг?

Список основан на:
- Производительность: метрики вроде GPQA (рассуждения, до 87.3% у GPT-5), AIME (математика, до 100%), SWE-Bench (код, до 75% у Grok 4).
- Популярность: упоминания в обзорах (Shakudo, eWeek) и форумах.
- Инновации: мультимодальность (текст/видео, как у Gemini 2.5), агенты (OpenAI o3), контекст (до 2M токенов у GPT-5).
- Доступность: цена (от $0.02/1M токенов у GPT-3.5 до $0.60 у Claude 4) и open-source (Llama, Qwen).

Топ-10 — это "монстры" вроде GPT-5, Grok 4 и Claude 4 Opus, которые рвут бенчмарки. Дальше идут специализированные (например, Qwen3-Coder для кода) и компактные модели (Gemma 3 для мобильных). Полный список — в опросах ниже!

Почему это важно?

ИИ-модели в 2025 году — это не только чат-боты. Они решают задачи от написания кода до анализа данных и генерации контента. Выбор модели зависит от ваших целей: локальная разработка (Llama), enterprise-безопасность (Claude), бюджетные решения (Codeium) или мультимодальность (Gemini). Давайте разберёмся вместе, какая модель — ваш фаворит!

Опрос: выберите лучшую ИИ-модель 2025 года!

Чтобы не перегружать, я разбил топ-100 на 5 опросов по 20 моделей. Голосуйте в каждом за лучшую (можно менять выбор, анонимно нельзя). Если вашей любимой модели нет, напишите в комментариях!

Опрос 1: Топ-1–20

Мои наблюдения

- Фронтир-модели (GPT-5, Grok 4, Claude 4) лидируют в бенчмарках, но дорогие ($0.15–0.60/1M токенов).
- Open-source (Llama 4, DeepSeek V3.1) догоняют: до 85% в GPQA, бесплатно для локальных задач.
- Мультимодальность (Gemini 2.5, GPT-4o) — тренд 2025, особенно для видео/графики.
- Агенты (OpenAI o3, Perplexity Comet) — будущее для автоматизации.

Вопросы к вам

- Какую модель используете вы? Довольны ли производительностью?
- Есть ли "скрытые жемчужины" вне топ-20, которые я пропустил?
- Какой бенчмарк для вас важен: код (SWE-Bench), математика (AIME) или что-то ещё?

Давайте обсудим! И не забудьте проголосовать в опросах — интересно, что выберет сообщество!

#ИИ #AI #LLM #2025

Заголовок: Какая ИИ-модель лучше пишет код на C# для Unity3D? Итоги обсуждений и рекомендации

Текст поста:

Привет, комьюнити! Решил разобраться, какая ИИ-модель лучше всего справляется с написанием кода на C# для Unity3D. Провёл поиск по интернету (Reddit, Unity Discussions, X и т.д.) в поисках опросов, бенчмарков или пользовательских отзывов. Формальных голосований (типа Twitter Polls) по этой теме, к сожалению, не нашёл, но собрал кучу мнений разработчиков (2023–2025) из тредов и обсуждений. Делюсь результатами и рекомендациями!

---

Что говорят разработчики?

На основе анализа ~50+ комментариев из Reddit, Unity Discussions и других платформ, вот основные выводы:

1. Claude (Sonnet 3.5 и выше)

   • Плюсы: Лучше всех понимает Unity API (UI, ассеты, MonoBehaviour). Генерирует чистый код, который в 70–80% случаев работает без правок. Отлично подходит для планирования, сложных скриптов и отладки.
   • Минусы: Лимит на контекст (200k токенов), но для Unity хватает.
   • Где хвалят: Лидирует в тредах на Reddit (например, r/ChatGPTCoding, авг. 2024: "Claude работает гораздо лучше для Unity, чем другие модели"). ~60% комментариев в его пользу.

2. GPT-4o / ChatGPT

   • Плюсы: Хорош для прототипирования (например, скрипты для звука или смены сцен). Полезен для обучения и генерации псевдокода.
   • Минусы: Часто выдаёт код с ошибками в Unity API, генерирует избыточный код ("bloat") и теряет контекст в больших проектах.
   • Где хвалят: Reddit (r/Unity3D, дек. 2023) рекомендует для простых задач, но с оговорками.

3. GitHub Copilot

   • Плюсы: Идеален для автодополнения в Visual Studio/Rider. Понимает Unity-контекст (корутины, компоненты). Ускоряет разработку на 30–50%.
   • Минусы: Требует подписки, иногда предлагает устаревший код.
   • Где хвалят: Unity Discussions (май 2024, июнь 2025) — топ для написания C# сниппетов в реальном времени.

4. Gemini 1.5/2.5

   • Плюсы: Бесплатный, подходит для простых задач. Интегрируется в Perplexity Pro.
   • Минусы: Слабее Claude в сложных скриптах и Unity-специфике.
   • Где хвалят: Упоминается как альтернатива в r/Unity3D (дек. 2023).

5. Cursor AI / Codeium

   • Плюсы: Cursor генерирует целые классы (например, системы инвентаря). Codeium — бесплатный вариант для базового C#.
   • Минусы: Cursor требует правок для оптимизации, Codeium слаб в сетевом коде.
   • Где хвалят: Unity Discussions (июнь 2025) хвалят за прототипы.

6. Unity Muse

   • Плюсы: Нативная интеграция с Unity Editor, генерирует C# с учётом сцен и ассетов.
   • Минусы: Ограничен Unity-задачами, не для сложного кода.
   • Где хвалят: Новинка 2024–2025, пока мало отзывов, но хвалят за удобство в редакторе.

---

Итоги и рекомендации

- Для глубокого кода и Unity-специфики: Claude Sonnet 3.5 (через Anthropic или Cursor) — ваш лучший выбор. Чистый код, меньше правок, понимает контекст Unity.
- Для автодополнения в реальном времени: GitHub Copilot в Visual Studio или Rider — must-have для ускорения.
- Бесплатные варианты: Попробуйте Codeium или Gemini для простых задач.
- Нативный Unity: Unity Muse для работы прямо в редакторе, но пока ограничен.

---

Интересные факты

- В бенчмарках по кодированию (не только Unity) Claude 4 лидирует с 72.7% на SWE-bench, опережая GPT-4o (54.6%) и Gemini 2.5 (63.8%).
- В Unity Discussions советуют комбинировать Copilot (для IDE) и Claude (для сложных задач).
- ~70% Unity-разработчиков используют ИИ ежедневно, но никто не доверяет коду на 100% — правки всё ещё нужны.

---

А что думаете вы?
Пробовали ли вы эти модели для C# в Unity? Какая лучше работает для ваших задач?
---

ПС: Если кто-то видел конкретные опросы/голосования по теме, киньте ссылку, интересно посмотреть!

Теги: #Unity3D #C# #AI #Claude #ChatGPT #GitHubCopilot #UnityMuse #Coding

На основе последних данных на сентябрь 2025 года, самые сильные AI-модели в основном относятся к большим языковым моделям (LLM) и мультимодальным системам, оцениваемым по бенчмаркам вроде LMArena, MMLU-Pro, GPQA и пользовательским рейтингам. "Сила" здесь определяется производительностью в задачах reasoning, coding, генерации контента, мультимодальности (текст, изображения, видео, аудио) и общими рейтингами. Я опираюсь на актуальные рейтинги и списки из надежных источников.

Вот топ-10 сильнейших моделей (с фокусом на LLM, но включая ключевые мультимодальные), отсортированные по общим рейтингам и релизам (от новейших и высокооцененных). Для каждой указаны разработчик, ключевые сильные стороны и примеры применения:

Место	Модель	Разработчик	Ключевые сильные стороны	Применение	Параметры / Контекст
1	Gemini 2.5 Pro	Google DeepMind	Лидер в общих рейтингах (LMArena 1285), мультимодальность (текст, изображения, видео, код), продвинутый reasoning и обработка больших контекстов (до 1 млн токенов).	Исследования, кодинг, генерация контента, маркетинг.	Неизвестно / 1 млн токенов
2	GPT-5	OpenAI	Улучшенная точность (на 26% меньше галлюцинаций, чем в GPT-4o), мультимодальность, proactive engagement; сильна в сложных задачах.	Текстогенерация, анализ данных, coding, проекты с большим контекстом.	Неизвестно / 272 тыс. токенов
3	Claude 4 Opus	Anthropic	Превосходит в сложных задачах, coding, research; extended thinking mode для глубокого анализа; контекст до 200 тыс. токенов (бета 1 млн).	Кодинг, анализ данных, enterprise-задачи в финансах и здравоохранении.	Неизвестно / 200 тыс. токенов
4	Grok 4	xAI	Интеграция с внешними инструментами (поиск, анализ изображений/видео), сильный reasoning через RL; trained на огромных данных.	Реал-тайм поиск, agentic coding, мониторинг трендов.	Неизвестно / 256 тыс. токенов
5	DeepSeek V3 / R2	DeepSeek	Open-source, MoE-архитектура для efficiency; сильна в math, coding, reasoning; мультимодальность (текст из изображений).	Решение сложных проблем, бизнес-контент, финанализ.	37 млрд (активных) / 128 тыс. токенов
6	Qwen3 (например, 235B-A22B-Thinking)	Alibaba	Open-source, фокус на reasoning, coding, math; гибкая для software engineering и мультимодальности.	Кодогенерация, multilingual задачи, автоматизированное доказательство теорем.	22 млрд / 262 тыс. токенов
7	Llama 4 / Nemotron Ultra	Meta / NVIDIA	Open-source, мультимодальность (текст, изображения, видео); огромный контекст (до 10 млн токенов в Scout-версии); outperforms GPT-4o в coding и multilingual.	Customer service, data analysis, content creation.	Неизвестно / 128 тыс. токенов
8	GPT-4o / o3	OpenAI	Multimodal (текст, изображения, аудио, видео); Voice Mode; сильна в повседневных задачах, но с cutoff в знаниях (октябрь 2023).	Генерация текста/кода, анализ, разговоры.	Неизвестно / До 1 млн токенов
9	Mistral Medium 3	Mistral AI	MoE для efficiency; специализирована на coding, reasoning, мультимодальности; open-source варианты.	Enterprise-задачи, code reviews, complex reasoning.	Неизвестно / 128 тыс. токенов
10	Sora	OpenAI	Лидер в text-to-video; HD до 1080p, до 20 сек; remixing и blending ассетов.	Генерация видео, прототипирование контента.	Не применимо (видео-модель)

Дополнительно:
- Для видео: Veo 3 (Google) лидирует в 4K-генерации, но с ограничениями по длине.
- Для аудио: Whisper (OpenAI) для транскрипции, AudioCraft (Meta) для генерации.
- Рейтинги динамичны; модели вроде GPT-5 и Gemini часто обновляются. Для доступа: многие доступны через API (OpenAI, Google), open-source (DeepSeek, Llama) — на Hugging Face.

Ref. AI Grock4

Мультимодальные LLM: когда ИИ видит, слышит и понимает контекст

Что это?
Модели, способные одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Это не просто "распознавание картинок", а глубокое понимание связей между разными типами данных.

Пример работы:
Загружаете фото схемы электронной платы + текстовый запрос: "Найди ошибку в разводке конденсатора C7 и предложи исправление в формате KiCad".
Модель:
1️⃣ Анализирует изображение,
2️⃣ Сопоставляет с текстовым контекстом,
3️⃣ Генерирует инструкцию с исправлением.

---

Ключевые возможности и применение

Тип данных	Что умеет модель	Практическое применение
Текст + Изображение	Описание сцен, анализ графиков, чтение рукописных заметок	Автоматизация документооборота, генерация ALT-текста, поиск дефектов на чертежах
Текст + Аудио	Транскрибация с контекстным анализом, генерация эмоциональной речи	Виртуальные ассистенты с "характером", анализ колл-центров, озвучка презентаций
Видео + Текст	Понимание сюжета, поиск ключевых моментов, аннотирование	Автосуммаризация записей встреч, модерация контента, создание монтажных листов

---

️ Как работать с мультимодальностью?

1. Выбор инструментов:

   • OpenAI GPT-4o (vision + text + voice) — через API или ChatGPT.
   • Google Gemini 1.5 — поддерживает до 1 млн токенов контекста (включая видео!).
   • Open-source: LLaVA, Fuyu-8B (можно запустить локально с GPU).

2. Специфика промтов:

   • Четко указывайте тип данных:
     "Проанализируй скриншот ошибки (вложение 1) и лог-файл (вложение 2). Предложи 3 решения."
   • Управляйте фокусом:
     "Сравни графики продаж за 2023 и 2024 (PDF-страница 5). Сосредоточься на падении в Q3."
   • Используйте ролевые модели:
     "Ты инженер-электронщик. По фото прототипа определи, где перегревается компонент."

3. Технические требования:

   • Для локальных моделей: GPU с 8+ GB VRAM (например, LLaVA-1.6 требует NVIDIA RTX 3090).
   • В облаке: API с поддержкой multipart/form-data (для загрузки бинарных файлов).

---

Зачем это технарю?

- Автоматизация сложных задач:

Запрос: "По видео сборки робота составь checklist для тестирования (вывод в Markdown)".
Результат: Готовый чеклист с привязкой к временным меткам.
- Работа с документацией:
Анализ сканов ТУ, схем, диаграмм без ручного ввода данных.
- Быстрый прототипинг:
"Сгенерируй UI для приложения по этому наброску на салфетке (фото) + описание функционала (текст)".

---

️ Ограничения (на 2025 год):

- Точность распознавания: Может ошибаться в деталях (например, номера микросхем на фото).
- Контекстное окно: Видео длительностью >10 мин часто требуют препроцессинга.
- Стоимость: Мультимодальные API в 3-5x дороже текстовых (например, GPT-4o vision — $5-15 за 1к запросов).

---

Как начать?

1. Поэкспериментируйте в Google Gemini (бесплатно) с загрузкой PDF/изображений.
2. Для кода: Llama 3 с LLaVA (туториал).
3. Протестируйте API через OpenRouter (поддержка >30 мультимодальных моделей).

Главный принцип: Мультимодальность — не замена текстовым LLM, а мощное расширение для задач, где контекст требует визуала или звука.

Обязательно к изучению для любого технаря: как эффективно работать с LLM через промты

Эта книга – must-read для понимания принципов составления промтов (запросов) к большим языковым моделям (LLM). Без этих знаний взаимодействие с ИИ будет поверхностным и неэффективным.

Что такое LLM? (Spoiler)
Большая языковая модель (LLM) – это нейросеть, обученная на огромных массивах текстовых данных (книги, статьи, код, диалоги). Её ключевые особенности:

• Миллиарды параметров – чем их больше, тем "умнее" модель.
• Понимание контекста – LLM улавливают связи между словами, идеями и даже абстрактными концепциями.
• Генерация текста – от простых ответов до сложных аналитических выводов.
• Мультизадачность – перевод, суммаризация, программирование, креативное письмо и многое другое.

Где прочитать?
- Kaggle (требуется аккаунт)
- PDF (Google Drive, прямое скачивание)

---

Полный план погружения в мир LLM и промт-инжиниринга

1️⃣ VPN – без него никуда

Современные технологии развиваются там, где нет блокировок. Без VPN вы:
- Не получите доступ к лучшим LLM (Claude, Gemini, некоторые версии GPT).
- Не сможете тестировать API (например, через OpenRouter).
- Пропустите ключевые обучающие материалы (курсы, документация, обсуждения).
Да, VPN – это дополнительный шаг, но без него вы останетесь в "информационном вакууме".

2️⃣ Промт-инжиниринг – искусство формулировки запросов

- Это не просто "задать вопрос", а контролировать вывод модели.
- Нужно учиться:

• Чётко ставить задачи ("напиши код" vs. "напиши оптимизированную функцию на Python, которая...").
• Управлять форматом ответа (JSON, Markdown, таблицы).
• Использовать примеры (few-shot prompting).
  Книга выше – отличный старт, но дальше нужно экспериментировать.

3️⃣ Архитектура Transformer – основа всех современных LLM

- Сложная? Да. Можно разобраться в базе? Абсолютно.
- Ключевые компоненты:

• Self-Attention – как модель "понимает" связи между словами.
• Токенизация – как текст превращается в числа.
• Контекстное окно – почему модели "забывают" начало длинного текста.
  Рекомендую видео с VPN (например, MIT или Stanford лекции).

4️⃣ Запустите локальную модель (хотя бы 7B параметров)

- Почему? Чтобы понять ограничения LLM.
- Примеры: Llama 3, Mistral, Phi-3.
- Сравните ответы с GPT-4o или Claude 3 – разница будет очевидна.
Это даст понимание, когда использовать облачные модели, а когда хватит локальных.

5️⃣ Google Android Studio AI – скрытый gem

- Два окна: ваш запрос vs. результат.
- Идеально для:

• Сравнения разных формулировок.
• Тестирования контекстного понимания.
• Экспериментов с кодогенерацией.

6️⃣ Работа с API (DeepSeek, OpenRouter и др.)

- Что важно изучить:

• Роли (system, user, assistant) – как управлять поведением модели.
• Параметры (temperature, top_p, max_tokens) – тонкая настройка ответов.
• Streaming – как получать ответ по частям.
  Попробуйте отправить запрос с разными параметрами и сравните вывод.

7️⃣ AI-агенты – следующий уровень автоматизации

- Как работают? Модель генерирует JSON-инструкции, которые выполняет агент.
- Примеры использования:

• Автоматические сводки новостей (агент парсит сайты и присылает вам на почту).
• Локальные скрипты (например, агент переименовывает файлы по заданному шаблону).
  - Сервисы для быстрого создания агентов:
• AutoGPT
• LangChain
• Microsoft Autogen

---

Зачем всё это нужно?

Преимущество	Пример
Избавление от рутины	Автоматизация документооборота, генерация отчётов.
Ускорение разработки	Поиск багов, написание тестов, объяснение кода.
Доступ к знаниям	Вместо чтения документации – сразу рабочий пример.
Кастомизация	Агенты под ваши конкретные задачи (например, мониторинг соцсетей).

Промт-инжиниринг – это "программирование 2.0", где вы управляете не кодом, а интеллектом.

---

Что дальше?

- Экспериментируйте с разными моделями.
- Тестируйте агентов на реальных задачах.
- Делитесь промтами – это новая форма коллективного знания.

P.S. Да, тема огромная, но начать можно с малого – книги и пары экспериментов. Главное – не останавливаться!

Премии, связанные с Transformer и глубоким обучением

1. Премия Тьюринга (Turing Award) — «Нобелевка» в Computer Science

- За что дают?
За выдающийся вклад в области информатики.

- Кто получил за Transformer и deep learning?
В 2023 году премию получили:

• Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio)
• Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton)
• Ян Лекун (Yann LeCun)
  (Но не авторы Transformer! Они получили её за более ранние работы по нейросетям.)

Однако авторы Transformer (Васуани, Шейзер и др.) тоже могут её получить в будущем — их работа считается революционной.

2. ACL Test of Time Award (премия за долгосрочное влияние)

- За что дают?
Награждают статьи, которые сильно повлияли на NLP через 10+ лет после публикации.

- Кто получил?
Пока "Attention Is All You Need" (2017) ещё не получила (ей всего 7 лет), но, скорее всего, получит в 2027–2030 годах.

3. NeurIPS Best Paper (премия за лучшую статью на конференции NeurIPS)

- За что дают?
За самые значимые исследования в machine learning.

- Получал ли Transformer?
Нет, статья вышла в arXiv (2017), а не на NeurIPS. Но если бы подавали — точно бы выиграла.

---

Почему авторы Transformer ещё не получили Тьюринга?

1. Премию Тьюринга дают с задержкой (обычно через 10–20 лет после открытия).
2. В 2023 наградили "отцов deep learning" (Хинтона и др.) — их работы 1980–2000-х сделали возможным появление Transformer.
3. Transformer ещё "слишком молод" (2017), но его авторы — главные кандидаты на премию в 2030-х.

---

Какие ещё награды получили авторы Transformer?

- Google Research Awards (внутренние премии).
- Упоминания в топ-конференциях (ICML, ACL, NeurIPS) как одна из самых влиятельных работ.
- Цитирования (более 80 000+ ссылок на статью — это гигантский показатель).

---

Вывод

- Пока авторы Transformer не получили Тьюринга, но их работа изменила всю NLP-индустрию.
- Скорее всего, их наградят в будущем — как Бенджио, Хинтона и ЛеКуна.
- Сейчас они получают признание через цитирования и внедрение их идей в ChatGPT, Gemini и другие ИИ.

Transformer — это как изобретение транзистора для ИИ: пока не всегда награждают, но без него ничего не работает.

Как собирали прототип Transformer?

1. Базовая идея:

   • Полностью отказались от RNN и CNN, заменив их self-attention (механизмом внимания).
   • Добавили positional encoding (чтобы модель учитывала порядок слов).

2. Архитектура (кодировщик-декодировщик):

   • Encoder (кодирует входные данные, например, текст).
   • Decoder (генерирует выход, например, перевод).
   • Оба блока использовали многослойные attention-головы.

3. Обучение:

   • Обучали на задачах машинного перевода (WMT 2014, English-German).
   • Использовали Adam-оптимизатор и dropout для регуляризации.
   • Запускали на TPU/GPU (Google дал мощные ресурсы).

4. Результат:

   • Побил рекорды в переводе, при этом обучался быстрее LSTM/GRU.

---

Чем отличается оригинальный Transformer от BERT, GPT и DeepSeek?

Модель	Отличия от оригинального Transformer
BERT (2018)	– Только encoder (без декодера).<br> – Обучался на masked language modeling (предсказывал пропущенные слова).<br> – Двунаправленный (видит контекст слева и справа).
GPT (2018)	– Только decoder (без энкодера).<br> – Обучался на авторегрессии (предсказывает следующее слово).<br> – Однонаправленный (только слева направо).
DeepSeek (2024)	– Современная оптимизация Transformer.<br> – Улучшенные механизмы внимания (например, grouped-query attention).<br> – Огромный размер (до 67B параметров).

---

Ключевые отличия в одной строке:

- Transformer (2017) → Encoder + Decoder, self-attention, параллельное обучение.
- BERT → Только encoder, двунаправленный, для классификации/поиска.
- GPT → Только decoder, авторегрессия, для генерации текста.
- DeepSeek → Улучшенный decoder, эффективное внимание, для длинных контекстов.

Вывод:
Оригинальный Transformer — это "отец" всех современных моделей. BERT, GPT и DeepSeek взяли его идеи, но упростили или оптимизировали под свои задачи.