Test-time compute: харнесы временны, данные и RL-файнтюнинг остаются
Ноам Браун обсуждает эволюцию reasoning-моделей: от игр до масштабирования test-time compute. Ключевой вывод: модели требуют базового уровня system-one способностей, чтобы выигрывать от system-two мышления. Харнесы и роутеры — временные костыли, которые будут смыты масштабированием. Рекомендация разработчикам: не строить долгосрочные решения на текущих ограничениях, а инвестировать в данные и RL-файнтюнинг.
Reasoning models are the key to scaling AI, but harnesses and routers are temporary crutches that will be repl
Видео полезно для понимания трендов: reasoning-модели становятся основой, а харнесы/роутеры — временны. Для оператора buyanov.io это сигнал не вкладываться в сложные оркестрации, а использовать готовые reasoning-модели (например, o3) для задач автоматизации и агентов, фокусируясь на данных и RL-файнтюнинге под специфику проектов.