Protai, kurie kūrė Kinijos dirbtinį intelektą, ir jų indėlis į dirbtinio intelekto atpiginimą

„Kompiuterių genijai Tang Jie ir Yang Zhilin prieš daugiau nei dešimtmetį buvo tik mokytojas ir mokinys, svajoję sukurti mašiną, kuri galėtų mąstyti, kaip žmogus. Šiandien jie yra du Kinijos dirbtinio intelekto magnatai, į kuriuos JAV dirbtinio intelekto pionieriai žiūri su nerimu.

 

Tangas, Tsinghua universiteto profesorius, buvo vienas iš „Z.AI“ įkūrėjų – vienos iš bendrovių, sparčiai žengiančių po „Anthropic“ ir „OpenAI“ pagal pajėgumus ir pasaulinį naudojimą. Yangas, kurį Tangas kadaise nominavo aukščiausiam universiteto akademiniam apdovanojimui, vadovauja kitai – „Moonshot AI“. Abiejų bendrovių vertė siekia dešimtis milijardų dolerių.

 

Sparčiai augantis Kinijos dirbtinio intelekto modelių skaičius sukėlė daugybę klausimų tiek Silicio slėnyje, tiek Vašingtone. Kaip Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijos taip greitai nuėjo taip toli? Iš kur atsirado jų dirbtinio intelekto modeliai? Ar tokios įmonės kaip Tango ir Yango vagia iš JAV modelių ir ar jų produktai turėtų būti uždrausti, siekiant apsaugoti Amerikos nacionalinį saugumą?

 

Tango ir Yango karjeros rodo, kad Kinijos dirbtinio intelekto postūmis nėra staigus. 49 metų Tangas mašininio mokymosi srityje dirba jau apie ketvirtį amžiaus. Prieš daugiau nei dešimtmetį jis buvo vienas iš Kinijos dirbtinio intelekto ekspertų, jau pirmaujančių naudojant kompiuterius tokioms žmogiškoms užduotims kaip kalbos supratimas ir veidų atpažinimas.

 

Tangas, Yangas ir jų kolegos tyrėjai, daugelis kurių pradėjo dirbti Tsinghua ir keliose kitose institucijose, Kinijos technologijų centruose sudaro virtualų Silicio slėnį. Žinios tarp jų lengvai perduodamos dėl tyrimų publikavimo kultūros ir Kinijos kūrėjų pirmenybės atvirojo kodo technologijoms, kurias daugiausia galima nemokamai atsisiųsti ir modifikuoti.

 

Norėdamos pasivyti generatyvinio dirbtinio intelekto erą, Kinijos įmonės rėmėsi pažįstamu išradingumo ir imitacijos deriniu, kuris taip pat slypi už šalies sėkmės elektronikos, automobilių ir žaliosios energijos srityse. Kinijos dirbtinio intelekto kūrėjai parsivežė namo JAV apmokytus kompiuterių mokslininkus ir atidžiai sekė pažangą JAV.

 

Dar prieštaringiau vertinama tai, kad kai kurie, atrodo, „distiliavo“ JAV modelius. kad greičiau apmokytų savąsias, taikydami procesą, kurio metu nauja sistema mokosi iš esamos, užduodama jai šimtus tūkstančių klausimų ir analizuodama atsakymus.

 

„Anthropic“ apkaltino Kinijos bendroves, įskaitant „Z.AI“ ir „Moonshot“, pažeidus jos politiką, vykdant didelio masto distiliavimą. Nei viena bendrovė šio klausimo nekomentavo. Kinijos modelių kūrėjų darbuotojai pripažįsta, kad distiliavimas yra plačiai paplitęs visame pasaulyje ir kad kai kurios Kinijos bendrovės gali jį naudoti agresyviau nei Amerikos kolegos.

 

Elonas Muskas birželį prognozavo, kad Kinija neprilygs „Anthropic“ aukščiausios klasės „Fable“ modeliui iki 2027 m. pirmojo ketvirčio. Tangas atkirto X: „Tai neužtruks ilgai“.

 

Abiejų šalių pramonės lyderiai teigė, kad geriausio Kinijos dirbtinio intelekto modelio galimybės vos keliais mėnesiais atsilieka nuo geriausių JAV.

 

Šį mėnesį „Z.AI“ išleido naujausią GLM-5.3 modelį, teigdama, kad jis prilygo „Anthropic“ „Mythos 5“ kibernetinio saugumo galimybėmis.

 

Kinijos vyriausybė jau seniai laikė dirbtinį intelektą ir kompiuterių mokslą svarbiais ekonomikos augimo varikliais. ir nacionalinį saugumą. Jos pasivyjimo formulė apima ir valstybės paramą, ir privačiojo sektoriaus konkurenciją. Valstybė skyrė lėšų moksliniams tyrimams tokiuose universitetuose kaip „Tsinghua“ ir finansavo startuolius, o centrinė ir vietos valdžios institucijos buvo pirmosios startuolių paslaugų klientės.

 

Po to, kai šį pavasarį „Anthropic“ pristatė savo „Mythos“ modelį, kuris gali aptikti kibernetinio saugumo spragas, kai kurie Kinijos pareigūnai jį palygino su dirbtinio intelekto eros branduoliniu ginklu. Žinodamas, kad Vašingtonas gali užkirsti kelią užsieniečiams įsigyti geriausių JAV modelių, Pekinas remia šalies dirbtinio intelekto kūrėjus per nacionalinį fondą ir sušvelnina taisykles, kad padėtų startuoliams kotiruoti akcijas viešosiose rinkose.

 

Beveik pusė visų Kinijos nuosavo kapitalo investicijų pirmąjį šių metų pusmetį buvo skirta dirbtiniam intelektui, didžioji dalis – iš vyriausybės remiamų fondų, teigia Centrinių valstybinių įmonių investicijų asociacija.

 

2000-ųjų pradžioje Kinijos interneto pramonė įsibėgėjo ir pradėjo generuoti duomenų srautus, milijonams vartotojų pradėjus apsipirkti, ieškoti ir bendrauti internetu. Įmonės pradėjo investuoti į mašininį mokymąsi, kad elektroninė prekyba būtų efektyvesnė ir analizuotų vartotojų elgesį internete.

 

Vyriausybė, žvelgdama į ieškodami būdų, kaip stebėti gyventojus ir aptikti grėsmes, ieškojo kompiuterinių programų, kurios galėtų atpažinti veidus ir balsus. Kinijos universitetai rengė studentus, besispecializuojančius kompiuterinėje regoje – kompiuterių mokslo šakoje, kuri bando išmokyti mašinas matyti taip, kaip mato žmonės.

 

Tas laikotarpis išugdė „keturis mažuosius dirbtinio intelekto drakonus“ – kompiuterinio matymo startuolius, įskaitant „SenseTime“, kurie apmokė daugelį šiandien dirbtinio intelekto srityje dirbančių inžinierių.

 

Pinigai ir talentai pradėjo plūsti į Tsinghua, šalies pavyzdinį mokslo ir technologijų universitetą 2005 m. Buvęs Prinstono universiteto profesorius Andrew Yao, apdovanotas kompiuterių mokslo pradininko Alano Turingo vardu, Tsinghua universitete įkūrė elitinę „Yao klasę“, skirtą ugdyti aukščiausio lygio talentus.

 

Tangas, Tsinghua universiteto profesorius ir Z.AI bendraįkūrėjas, universitete dirba nuo doktorantūros metų. Jis studijavo duomenų gavybą – discipliną, kuria siekiama išgauti paslėptus modelius iš didelių duomenų rinkinių ir kuri vėliau tapo DI pagrindu.

 

„Profesoriaus Tango komanda yra pagarsėjusi savo intensyviu darbu“, – sakė Kevinas Zhongas, kuris trumpai dirbo su Tangu jo magistro studijų Tsinghua universitete metu ir dabar dirba Londone. Profesorius visada ragino savo komandą išbandyti potencialias mašininio mokymosi technikas atliekant eksperimentus, prisiminė Zhongas, o tyrėjai kartais likdavo laboratorijoje iki 3 val. nakties, kad užbaigtų savo bandymus.

 

„Jie turi tikrą talentą nuolat publikuoti savo straipsnius aukščiausios klasės žurnaluose ir puikiai žino, kaip užsidirbti pinigų iš savo darbo“, – sakė Zhongas.

 

Iki 2010-ųjų Tango laboratorija jau pelnė nacionalinę reputaciją tarp pradedančiųjų technologijų specialistų, o jo buvę mokiniai pradėjo dirbti geriausiose Silicio slėnio įmonėse. Yangas, būsimasis „Moonshot“ įkūrėjas, intensyvius programavimo mokymus pradėjo būdamas 17 metų, dalyvaudamas Kinijos nacionalinėje informatikos olimpiadoje. Tsinghua universitete jis kartu su Tangu kūrė mašininio mokymosi algoritmus.

 

2018 m. Pekinas atvėrė kelią valstybinių institutų ir universitetų tyrėjams steigti įmones ir pardavinėti savo technologijas. Kitais metais Tangas iš savo Tsinghua laboratorijos įkūrė įmonę, dabar vadinamą Z.AI, iš dalies ją finansuodamas iš savo valdomos duomenų analizės platformos, kuri turėjo tokius klientus kaip „Google“ ir IBM.

 

Gerokai prieš tai, kai JAV ir Kinijos dirbtinio intelekto kova tapo antrašte, Tangas laikė save konkurentu su „OpenAI“ atstovu Samu Altmanu. Kai 2020 m. „OpenAI“ išleido savo novatorišką GPT-3 modelį, Z.AI siekė sukurti kažką tokio pat gero.

 

Po studijų pas Tangą Yangas įgijo daktaro laipsnį Carnegie Mellon universitete Pitsburge. Jis grįžo į Kiniją padėti savo buvusiam profesoriui atlikti tyrimus ir nusprendė įkurti savo įmonę.

 

Uolus roko būgnininkas Yangas savo startuolį kiniškai pavadino „Dark Side of the Moon“, pagal „Pink Floyd“ albumo melodiją. Angliškam pavadinimui jis pasirinko „Moonshot“.

 

Šanchajuje dar du buvę Tsinghua tyrėjai, įskaitant vieną iš prestižinės „Yao klasės“, taip pat įkūrė savo įmones, skirtas dirbtinio intelekto modeliams kurti.

 

Paskutinis dalyvis buvo „DeepSeek“. Jos įkūrėjas Liangas Wenfengas prieš du dešimtmečius pradėjo savo veiklą kompiuterinio matymo srityje ir vėliau įkūrė rizikos draudimo fondą, pagrįstą dirbtinio intelekto naudojimu finansų rinkoms analizuoti. 2023 m. jis kalbėjosi su Tangu, kuris vėliau savo darbuotojams pasakė, kad jį sužavėjo Liango „kitokie mąstymo būdai“. Tais metais Liangas iš savo rizikos draudimo fondo atskyrė „DeepSeek“, paskelbdamas tą patį tikslą kaip ir Tango: žmogišką intelektą.

 

Startuolio įkūrėjai žinojo Kinijos trūkumus, palyginti su JAV: finansavimo trūkumą ir prieigos prie pažangiausių dirbtinio intelekto lustų trūkumą dėl Vašingtono eksporto kontrolės.

 

Iki 2025 m. vidurio „Tang“ pritraukė apie 1,25 mlrd. JAV dolerių iš investuotojų, įskaitant Kinijos technologijų gigantus ir Honkonge įsikūrusį rizikos kapitalistą Neilą Sheną. Valstybės remiami fondai taip pat išrašė čekius.

 

Investicinis bankas „Jefferies“ vėliau apskaičiavo, kad Kinijos technologijų įmonės per šiuos metus investavo mažiau nei penktadalį to, ką investavo jų kolegos JAV. Jos turėjo padaryti daugiau su mažiau.

 

Liango komanda „DeepSeek“ sugalvojo keletą svarbiausių sprendimų, įskaitant daugiagalvį latentinį dėmesį arba MLA [1]. Ši technika sumažina dirbtinio intelekto modelio atminties naudojimą – pavyzdžiui, pokalbių roboto pokalbyje – sukurdama sutrumpintą ankstesnių veiksmų versiją. Naudojant mažiau atminties, taupoma skaičiavimo galia ir pinigai.

 

„DeepSeek“ buvo viena iš pirmųjų Kinijoje, pritaikiusių modelio dizainą, vadinamą „ekspertų mišiniu“ (MoE), kai pradinis maršruto parinkimo mechanizmas nukreipia problemą į specializuotą ekspertų modelį. „DeepSeek“ parodė Kinijos pramonei perspektyvų kelią padidinti modelio našumą, kartu sumažinant lustų reikalavimus.

 

Šie metodai buvo „DeepSeek“ šoko“ priežastis 2025 m. sausio mėn., kai Liango įmonė išleido galingą, bet nebrangų naują atvirojo kodo modelį, o JAV akcijos trumpam nualpo dėl netikėto Kinijos konkurencijos augimo.

 

Liango Kinijos konkurentai taip pat buvo sukrėsti. „Moonshot“ įmonėje Yangas atsakė į susirūpinusių investuotojų skambučius, įskaitant vieną, kuris norėjo sužinoti, kodėl Yangas nenumatė „DeepSeek“ iškilimo, teigė su šiuo klausimu susipažinę asmenys.

 

Yangas į vėlesnius „Moonshot“ modelius įtraukė „DeepSeek“ išrastas arba patikrintas technikas. Savo ruožtu „DeepSeek“ naudojo „Moonshot“ optimizuotą techniką, kad padidintų mokymo efektyvumą ir stabilumą.

 

Be JAV dirbtinio intelekto modelių kūrimo, kai kurios Kinijos įmonės pasinaudojo Amerikos patirtimi, samdydamos Kinijos piliečius, kurie dirbo JAV dirbtinio intelekto lyderiams. Kinijos interneto milžinė „Tencent“ pasamdė du „Tsinghua“ absolventus, kurie dirbo „OpenAI“. „TikTok“ patronuojanti įmonė „ByteDance“ parsivežė namo „Google“ tyrėją ir per metus sukūrė galingą vaizdo įrašų generavimo įrankį, kurį dabar plačiai naudoja Holivudo turinio kūrėjai.

 

Sausio mėnesį Tango „Z.AI“ – tuomet žinomos kaip „Knowledge Atlas Technology“ arba „Zhipu“ – vadovai Honkongo vertybinių popierių biržoje sumušė gongą, ir tai tapo pirmuoju Kinijos dirbtinio intelekto modelio startuoliu, tapusiu viešai prieinamu. Iki liepos mėnesio „Z.AI“ metinės pasikartojančios pajamos – pagrindinis prenumeratos pagrindu teikiamų paslaugų rodiklis – išaugo iki 1 milijardo dolerių, teigia su jos veikla susipažinę asmenys, maždaug dvigubai daugiau nei „DeepSeek“.

 

Tai vis dar gerokai atsilieka nuo Amerikos titanų.

 

Gegužės mėnesį vykusiame „DeepSeek“ susitikime Liang teigė, kad didžiausią atotrūkį tarp Kinijos ir Amerikos įmonių lemia kompiuterių lustai, o ne žmonės. Geriausių laboratorijų, įskaitant „Alibaba“ ir „Z.AI“, tyrėjai teigė, kad jiems dažnai skiriama penktadalis aukščiausios klasės lustų, kuriuos gali įsigyti „OpenAI“ ir „Google“ kolegos.

 

Nors Kinijos bendrovės siekia „iki galo ekonomiškumo“, – teigė Majamyje įsikūrusios „Gavekal Technologies“ analitikė Laila Khawaja, – „JAV bendrovės, turinčios pažangesnius lustus ir norinčios investuoti kapitalą, daug daugiau išleidžia tiriamiesiems tyrimams, kurie gali lemti esmines inovacijas.“

 

Tangas apmoko kitą Z.AI pavyzdinį modelį, kuris, jo komandos manymu, galės atlikti sudėtingas tyrimų užduotis, trunkančias kelias savaites, teigė su planais susipažinę šaltiniai. „Kas pirmas pakels technologines ribas bent coliu aukščiau, iš naujo apibrėš, kas įmanoma kiekvienoje pramonės šakoje“, – liepos mėnesį darbuotojams skirtame memorandume rašė Tangas." [2]

 

1. Kelių galvų latentinis dėmesys (MLA) yra optimizuotas transformatoriaus dėmesio mechanizmas, sukurtas „DeepSeek-V2“ architektūroje, kuris drastiškai sumažina rakto-reikšmės (KV) talpyklos atminties kiekį [3] išvadų darymo metu, suglaudindamas didelio matmens rakto ir reikšmės būsenas į žemo rango, bendrą latentinio vektoriaus erdvę prieš jas kaupdamas talpykloje.

 

Kaip veikia MLA

• Žemo rango glaudinimas: Užuot saugoję pilnus, nepriklausomus rakto ir reikšmės tenzorius kiekvienai galvelei, MLA projektuoja įvesties paslėptą būseną į mažesnį latentinį vaizdą.

• Talpyklos mažinimas: Modelis autoregresinio generavimo metu KV talpykloje saugo tik šį siaurą, suspaustą vektorių [4].

• Rekonstrukcija pagal poreikį: Skaičiuojant dėmesį, atskiros galvos išskleidžia bendrą latentinį vektorių atgal į konkrečias, funkcines rakto ir reikšmės būsenas.

 

Pagrindiniai privalumai

• Didelis atminties taupymas: Sumažina KV talpyklos atminties apkrovą daugiau nei 90 % (iki 93 % tam tikrose konfigūracijose), todėl galima naudoti daug ilgesnius kontekstinius langus ir didesnius paketų dydžius.

• Išsaugota galvų įvairovė: Skirtingai nuo Daugiafunkcinis užklausų dėmesys (MQA) arba grupinis užklausų dėmesys (GQA), kurie pablogina reprezentacijos kokybę, priversdami kelias užklausų galvutes ieškoti identiškų fizinių raktų / reikšmių, MLA išlaiko unikalų kiekvienos galvutės elgesį naudodamas skirtingus dekompresijos svorius.

 

• Didelis našumas: atitinka arba šiek tiek viršija standartinio daugiafunkcinio dėmesio (MHA) modeliavimo našumą, nepaisant to, kad naudoja daug mažiau atminties.

 

2. Smegenys, kurios lėmė netikėtą Kinijos dirbtinio intelekto šuolį --- Universiteto laboratorija ugdė kompiuterių mokslininkus, kurie, naudodami išradingumą ir imitaciją, persekioja antropologinį ir atvirąjį dirbtinį intelektą. Huang, Raffaele. „Wall Street Journal“, rytinis leidimas; Niujorkas, Niujorkas. 2026 m. rugpjūčio 22 d.: A1.

 

3. Rakto ir reikšmės (KV) talpykla yra atminties optimizavimo technika, naudojama teksto generavimo metu transformatorių pagrindu sukurtuose dideliuose kalbos modeliuose (LLM). Joje saugomi tarpiniai rakto (K) ir reikšmės (V) vektoriai, apskaičiuoti ankstesniems žetonams. Pakartotinis šių reikšmių naudojimas neleidžia modeliui kartoti identiškų skaičiavimų kiekvienam naujam žodžiui, todėl išvados darymo metu pasiekiamas didžiulis greitis.

 

Kodėl Reikalinga KV talpykla

• Autoregresyvus generavimas: LLMs generuoja tekstą po vieną žetoną. Kiekvienas naujas žodis priklauso nuo visų prieš jį buvusių žodžių.

• Perteklinio apdorojimo vengimas: Be talpyklos modelis kiekviename žingsnyje iš naujo apdoroja visą raginimą ir ankstesnius rezultatus, kad iš naujo apskaičiuotų K ir V matricas.

• Efektyvumas: Talpinimas sumažina kiekvieno naujo žetono generavimo laiko sudėtingumą nuo kvadratinės O(n²) iki tiesinės O(n). Išsamesnės įgyvendinimo detalės gali būti nagrinėjamos tokiuose šaltiniuose kaip „Hugging Face Cache Strategies“.

Kaip tai veikia

A. Išankstinio užpildymo etapas: Modelis apdoroja pradinę įvesties užklausą vienu metu. Jis apskaičiuoja visų įvesties žetonų užklausas (Q), raktus (K) ir reikšmes (V), išsaugodamas K ir V vektorius talpykloje.

B. Dekodavimo etapas: Generuodamas naują žetoną, modelis apskaičiuoja tik to vieno naujo žetono Q, K ir V.

C. Atnaujinimas: Jis prideda naujus K ir V vektorius prie esamos talpyklos ir naudoja naujus Užklausa, skirta apskaičiuoti dėmesį pagal visus anksčiau išsaugotus raktus.

 

Kompromisas: atmintis ir greitis

• Gerai: smarkiai sumažina delsą ir padidina generavimo greitį, todėl pokalbiai realiuoju laiku su DI yra praktiški.

• Blogai: KV talpyklos atminties užimama vieta auga tiesiškai, ilgėjant pokalbiams ar konteksto ilgiui. Dideliems modeliams arba dideliems konteksto langams (pvz., 128 tūkst. ir daugiau žetonų) talpykla gali sunaudoti dešimtis gigabaitų VRAM, dažnai viršydama GPU talpą ir reikalaudama atminties taupymo architektūrų, tokių kaip „Grouped-Query Attention“ arba „PagedAttention“.

 

4. Autoregresyvus generavimas – tai metodas, kai modelis kuria duomenis po vieną dalį. Kiekviena nauja dalis priklauso nuo visų ankstesnių dalių. Šiuo žingsnis po žingsnio procesu šiuolaikinės dirbtinio intelekto priemonės, tokios kaip teksto ir medijos generatoriai, kuria nuoseklius rezultatus.

 

• Žingsnis po žingsnio numatymas: sistema peržiūri esamus duomenis ir atspėja vieną kitą elementą, vadinamą žetonu arba žodžiu.

• Grįžtamojo ryšio ciklas: naujai atspėtas elementas pridedamas prie įvesties sąrašo.

• Kartojimo ciklas: sistema naudoja šį ilgesnį sąrašą kitam elementui atspėti, kartodama ciklą, kol seka baigiama.

• Tikimybės grandinės taisyklė: matematiškai ji suskaido viso sakinio ar modelio įvykimo tikimybę į mažesnius, sąlyginius žingsnius.

 

Kur ji naudojama

• Kalbos modeliai: tokios priemonės kaip GPT naudoja tai sakiniams, pastraipoms ir kodui pažodžiui rašyti.

• Laiko eilutės: finansinės ir orų prognozavimo priemonės naudoja praeities skaičius, kad numatytų kitą reikšmę laiko juostoje.

• Garsas ir vaizdai: tam tikri generavimo modeliai nuosekliai kuria garso bangas arba pikselius.

Privalumai ir trūkumai

• Privalumai: Pateikia sklandžius, logiškus ir gramatiškai taisyklingus rezultatus, nes kontekstas kaupiasi pats savaime.

• Trūkumai: Veikia lėčiau, nes elementus reikia generuoti griežtai eilės tvarka, o ne visus iš karto. Klaidos taip pat gali padidėti, jei ankstyva klaida pakeičia vėlesnių veiksmų kontekstą.

 

 

Go Right Ahead. Vomit on the Car Exterior: Help! Lyft Charged Me $150 for Vomiting in a Car, but I Didn’t Do It

“A passenger who said he had an uneventful ride home from the airport was shocked to be hit with a cleaning fee for a mess in what appeared to be a different vehicle.

 

Dear Tripped Up,

 

In March, I returned to Dallas Fort Worth International Airport after a business trip and took a Lyft home for $70, including tip. The ride, in a BMW X3, was uneventful. But the next day, Lyft sent me an email with a $150 cleaning fee, referring to “attached photos.” There were no attached photos and no further explanation given. In an exasperating series of exchanges with customer service representatives over chat, one agent finally explained that the driver said I had vomited in the car. She also said she would email photos; she did not, citing a “technical glitch.” Another agent did eventually send them, showing vomit around the back seat of a car that, according to online images and an A.I. analysis of the photos, did not appear to be a BMW X3. I repeatedly asked for any metadata from the images that would prove (or disprove) that it was my ride, but Lyft never sent any. I’ve found numerous reports of ride-hailing-service riders facing similar unexplained charges and being stonewalled when asking for documentation. Can you help? Sri, Frisco, Texas

 

Dear Sri,

 

I reviewed the customer service chats and emails you forwarded to me, including three rather unpalatable photos, and can only conclude that this was a case of gross incompetence, emphasis on “gross.”

 

There was probably no way you could have proved to the rotating cast of customer service characters you chatted with on and off for 12 hours that you did not vomit in a BMW X3 driven by a person named Robert. But your points — that the photos don’t look like a BMW X3 and that the lack of a time stamp or geolocation from the photos meant the driver could have downloaded them anywhere — should have made someone reconsider or escalate the issue. That becomes even more true when we consider that ride-hailing-service passengers have been complaining for years about false vomit reports by drivers.

 

I got in touch with Lyft and it quickly refunded you $220, including the cost of the ride and the additional charge.

 

But getting the company to admit it had made a mistake was more of a challenge. The first statement I received, attributed to Michael Brous, Lyft’s head of safety and customer care, defended the company’s processes.

 

“Lyft takes damage disputes seriously,” he wrote. “Our support team investigates each incident individually and determines the outcome based on the evidence, such as photos and statements from both the driver and rider.”

 

But after I read through your chat and email exchanges with customer service agents, it became pretty clear that Lyft determined this outcome before they heard your side of the story. “We’ve now completed our final evaluation of the documentation provided,” wrote one agent. “Based on this final review, no adjustments will be made to this fee.”

 

Did I say one agent? Actually, I meant five different agents all used that exact wording. (A sixth just changed the “on” in the second sentence to “upon.”)

 

But boilerplate language from low-level agents is not a surprise. Their apparent lack of interest in metadata was. Any smartphone can (and typically does) record the time and location where photos are taken, and adding a metadata requirement couldn’t hurt.

 

In a second statement after I pressed Lyft harder on the metadata issue, Mr. Brous said, “Lyft reviews and investigates damage claims using a variety of signals to determine if photos are legitimate, which can include metadata. If an image does not have metadata included, we do not automatically assume it’s fraudulent and additional signals are reviewed.” (He also noted that Lyft was rolling out a new fraud review tool this summer.)

 

Even without the metadata requirement, the company seemingly ignored that the driver did not meet its published instructions for driver damage reports, which require “at least three clear, well-lit photos of the damage from different angles.” There are three photos, and the lighting is good enough — if ruining my appetite is a reasonable criterion. But all three photos are from almost exactly the same angle, just cropped differently. And they were taken in a way that shows very few features of the car aside from what appears to be a rear bucket seat and a few design details.

 

So you asked A.I. to analyze the photos and shared those results with Lyft. The chatbot determined the vehicle was most likely a Jeep Grand Cherokee and noted that key BMW design details were absent from the instruments and door panel. My human comparison of the photos with online images of BMW X3 back seats reached the same conclusion, although it’s impossible to be sure.

 

Monica Osborne, a spokeswoman for Lyft, finally called me to admit that the company had made an error. “Based on our initial assessment at the time, we did think it was a BMW,” she said. But after “a more thorough review, we definitely agree that the vehicle does not match the specifications of the BMW.”

 

She said the company has now provided you with an additional $100 credit, recognizing your “extremely negative experience end to end.” Lyft drivers are independent contractors, not employees, but Ms. Osborne said the company would have “deactivated” the driver if he had not previously been deactivated for another reason.

 

So that’s good news for anyone falsely accused of vomiting or otherwise making a mess. I also have some advice for Lyft riders who might actually find themselves feeling queasy during a ride: If you can’t safely stop to open the door, at least roll down a window. The charge for vomiting on the car’s exterior, according to Lyft rules, is only $75.

 

If you need advice about a best-laid travel plan that went awry, send an email to TrippedUp@nytimes.com.” [1]

 

1. Help! Lyft Charged Me $150 for Vomiting in a Car, but I Didn’t Do It.: Tripped Up. Kugel, Seth.  New York Times (Online) New York Times Company. Aug 20, 2026.

The Brains Who Powered China's AI and Their Input in Making AI Cheaper

“Computer geeks Tang Jie and Yang Zhilin were mere teacher and pupil more than a decade ago, with dreams of building a machine that could think like a human. Today, they are two of the Chinese artificial-intelligence tycoons who have U.S. AI pioneers looking over their shoulders with alarm.

 

Tang, a professor at Tsinghua University, co-founded Z.AI, one of the companies hot on the heels of Anthropic and OpenAI in capability and global usage. Yang, whom Tang once nominated for his university's top academic award, leads another, Moonshot AI. Each company is valued at tens of billions of dollars.

 

The rapid rise of Chinese AI models has sparked a host of questions in both Silicon Valley and Washington. How did Chinese AI labs get so far so fast? Where did their AI models come from? Are companies like Tang's and Yang's stealing from U.S. models, and should their products be banned to protect American national security?

 

The careers of Tang and Yang show that China's AI push is nothing sudden. Tang, 49, has been working on machine learning for about a quarter-century. More than a decade ago, he was among the Chinese AI experts already at the forefront of using computers for humanlike tasks such as understanding language and recognizing faces.

 

Tang, Yang and their fellow researchers -- many of whom got started at Tsinghua and a few other institutions -- make up a virtual Silicon Valley in China's tech centers. Knowledge flows easily between them thanks to a culture of publishing research and the Chinese developers' preference for open-source technologies that are largely free for download and modification.

 

To catch up in the era of generative AI, Chinese companies have relied on the familiar mix of ingenuity and imitation that also lies behind the nation's successes in electronics, cars and green energy. Chinese AI developers brought back home U.S.-trained computer scientists and closely followed advances in the U.S.

 

More controversially, some appear to have "distilled" U.S. models to help train their own faster, employing a process in which a new system learns from an existing one by asking it hundreds of thousands of questions and analyzing the answers.

 

Anthropic has accused Chinese companies, including both Z.AI and Moonshot, of violating its policies by engaging in large-scale distillation. Neither company has commented on the issue. People working at Chinese model developers acknowledge that distillation is widespread globally and that some Chinese companies might use it more aggressively than American counterparts.

 

Elon Musk predicted in June that China wouldn't match Anthropic's top-of-the-line Fable model until the first quarter of 2027. Tang fired back on X: "Won't take that long."

 

Industry leaders in both countries said the capability of China's best AI model is just months behind that of the best in the U.S.

 

This month, Z.AI released its latest GLM-5.3 model, saying it has matched Anthropic's Mythos 5 in cybersecurity capabilities.

 

China's government has long viewed AI and computer science as important drivers of economic growth and national security. Its catch-up formula involves both state support and private-sector competition. The state has poured money into research at universities such as Tsinghua and funded startups, and central and local governments have been early customers for the startups' services.

 

After Anthropic introduced its Mythos model this spring, which can detect cybersecurity flaws, some Chinese officials likened it to a nuclear weapon of the AI era. Aware that Washington can block foreigners from getting the top U.S. models, Beijing is supporting domestic AI developers through a national fund and relaxing rules to help startups list shares in public markets.

 

Nearly half of total equity-capital investment in China flowed into AI in the first half of this year, most of it from government-backed funds, according to the Investment Association of Central State-Owned Enterprises.

 

In the early 2000s, China's internet industry took off and began generating troves of data as millions of users started shopping, searching and communicating online. Companies began investing in machine learning to make e-commerce more efficient and analyze users' online behavior.

 

The government, looking for ways to surveil the population and detect threats, sought computer programs that could identify faces and voices. China's universities turned out students specializing in computer vision, a branch of computer science that tries to teach machines to see as humans do.

 

That era produced the "four little dragons of AI," computer-vision startups including SenseTime that trained many of the engineers active in AI today.

 

Money and talent poured into Tsinghua, the country's flagship university for science and technology. In 2005, Andrew Yao, a former Princeton professor and winner of the award named after computer-science pioneer Alan Turing, established an elite "Yao class" at Tsinghua to cultivate top-tier talent.

 

Tang, the Tsinghua professor and Z.AI co-founder, has been at the university since his Ph.D. years. He studied data mining, a discipline that seeks to extract hidden patterns from large data sets and later became foundational to AI.

 

"Prof. Tang's team is notoriously intense," said Kevin Zhong, who briefly worked with Tang during his master's studies at Tsinghua and now works in London. The professor always pushed his team to test potential machine-learning techniques with experiments, Zhong recalled, and researchers sometimes stayed in the lab until 3 a.m. to finish their tests.

 

"They have a real knack for consistently getting published in top-class journals, and they know perfectly how to monetize their work," Zhong said.

 

By the 2010s, Tang's lab had a national reputation among aspiring techies, and his former students began populating top companies in Silicon Valley. Yang, the future Moonshot founder, began intensive training in programming at age 17, competing in China's National Olympiad in Informatics. At Tsinghua, he developed machine-learning algorithms with Tang.

 

In 2018, Beijing cleared the way for researchers at state institutes and universities to start companies and market their technology. The next year, Tang spun the company now called Z.AI out of his Tsinghua lab, funding it in part with a data-analytics platform he ran that had clients such as Google and IBM.

 

Long before the U.S.-China AI battle became headline news, Tang saw himself as competing with OpenAI's Sam Altman. When OpenAI released its pioneering GPT-3 model in 2020, Z.AI aimed to produce something as good.

 

After studying with Tang, Yang earned a Ph.D. at Carnegie Mellon University in Pittsburgh. He returned to China to help with his former professor's research while deciding to set up his own company.

 

An avid rock drummer, Yang called his startup "Dark Side of the Moon" in Chinese, riffing off the Pink Floyd album. For its English name, he chose Moonshot.

 

In Shanghai, two more former Tsinghua researchers, including one from the prestigious "Yao class," also started their own companies to build AI models.

 

A final entrant was DeepSeek. Its founder, Liang Wenfeng, got his start in the computer-vision field two decades ago and went on to found a hedge fund built around using AI to analyze financial markets. In 2023, he spoke with Tang, who later told his staff he was impressed by Liang's "different ways of thinking." That year, Liang spun out DeepSeek from his hedge fund, declaring the same goal as Tang's: humanlike intelligence.

 

The startup founders knew China's shortcomings compared with the U.S.: lack of funding and lack of access to the most advanced AI chips, owing to Washington's export controls.

 

Tang raised around $1.25 billion by mid 2025 from investors including Chinese tech giants and Hong Kong-based venture capitalist Neil Shen. State-backed funds also wrote checks.

 

Investment bank Jefferies would later calculate that Chinese tech companies during these years were investing less than one-fifth the amount of their U.S. counterparts. They had to do more with less.

 

Liang's team at DeepSeek came up with some of the most important workarounds, including multihead latent attention, or MLA [1]. That technique slashes an AI model's memory usage -- such as in a chatbot conversation -- by creating a shorthand version of what has gone before. Using less memory saves computing power and money.

 

DeepSeek was among the earliest adopters in China of a model design called "mixture of experts," or MoE, in which an initial routing mechanism directs the problem to a specialized expert model. DeepSeek showed the Chinese industry a viable path to boost model performance while easing the demands on chips.

 

Those techniques were behind the "DeepSeek shock" in January 2025, when Liang's company released a powerful but inexpensive new open-source model and U.S. stocks briefly swooned at the unexpected rise of Chinese competition.

 

Liang's Chinese rivals were jolted, too. At Moonshot, Yang fielded calls from worried investors, including one who wanted to know why Yang had failed to foresee DeepSeek's rise, people familiar with the matter said.

 

Yang incorporated techniques that were invented or proven by DeepSeek into Moonshot's subsequent models. DeepSeek, in turn, used a technique optimized by Moonshot to boost training efficiency and stability.

 

In addition to distilling U.S. AI models, some Chinese companies tapped American expertise by hiring Chinese nationals who had worked for U.S. AI leaders. Chinese internet giant Tencent hired two Tsinghua graduates who had been at OpenAI. TikTok parent ByteDance brought back home a Google researcher, and within a year built a powerful video-generation tool that is now widely used by content creators and Hollywood studios.

 

In January, executives at Tang's Z.AI -- then known as Knowledge Atlas Technology, or Zhipu -- struck the gong at the Hong Kong stock exchange, making it the first Chinese AI model startup to go public. By July, Z.AI's annual recurring revenue -- a key metric for subscription-based services -- had risen to $1 billion, people familiar with its operations said, about twice that of DeepSeek.

 

That still trails American titans by a wide margin.

 

At the DeepSeek meeting in May, Liang said computer chips, not people, accounted for the most critical gap between Chinese and American companies. Researchers at top labs including Alibaba and Z.AI said they are often allotted one-fifth of the high-end chips available to peers at OpenAI and Google.

 

While Chinese companies pursue "cost-efficiency to the extreme," said Laila Khawaja, Miami-based analyst at Gavekal Technologies, "U.S. firms with more advanced chips and willingness to burn capital spend a lot more on explorative research that could potentially lead to step-change innovations."

 

Tang is training Z.AI's next flagship model, which his team hopes will be capable of executing complex research tasks that stretch over weeks, said people familiar with the plans. "Whoever is first to push the technological limit even an inch higher will redefine what's possible across every industry," Tang wrote in a memo to employees in July.” [2]

 

1. Multi-Head Latent Attention (MLA) is an optimized transformer attention mechanism—pioneered in the DeepSeek-V2 architecture—that drastically shrinks the memory footprint of the Key-Value (KV) cache [3] during inference by compressing high-dimensional key and value states into a low-rank, shared latent vector space before caching them.

How MLA Works

•           Low-Rank Compression: Instead of keeping full, independent key and value tensors for every head, MLA projects the input hidden state down into a smaller latent representation.

•           Cache Reduction: The model stores only this slim, compressed vector in the KV cache during autoregressive generation [4].

•           On-Demand Reconstruction: When computing attention, individual heads decompress the shared latent vector back into specific, functional key and value states.

Key Advantages

•           Massive Memory Savings: Cuts KV cache memory overhead by over 90% (up to 93% in certain configurations), enabling much longer context windows and larger batch sizes.

•           Preserved Head Diversity: Unlike Multi-Query Attention (MQA) or Grouped-Query Attention (GQA), which degrade representation quality by forcing multiple query heads to look at identical physical keys/values, MLA maintains unique per-head behavior through distinct decompression weights.

•           High Performance: Matches or slightly exceeds the modeling performance of standard Multi-Head Attention (MHA) despite using far less memory.

 

2. The Brains Who Powered China's Surprising AI Leap --- University lab nurtured the computer scientists who are using ingenuity and imitation to chase down Anthropic and OpenAI. Huang, Raffaele.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Aug 2026: A1.

 

3. A key-value (KV) cache is a memory optimization technique used during text generation in transformer-based large language models (LLMs). It stores the intermediate Key (K) and Value (V) vectors calculated for previous tokens. Reusing these values prevents the model from repeating identical calculations for every new word, providing massive speedups during inference.

Why the KV Cache is Needed

•           Autoregressive Generation: LLMs generate text one token at a time. Each new word depends on all the words that came before it.

•           Avoiding Redundancy: Without a cache, the model re-processes the entire prompt and past outputs at every single step to re-compute K and V matrices.

•           Efficiency: Caching drops the time complexity of generating each new token from quadratic O(n²) down to linear O(n). You can explore deeper implementation details via resources like Hugging Face Cache Strategies.

How It Works

A.        Prefill Phase: The model processes the initial input prompt all at once. It computes the Queries (Q), Keys (K), and Values (V) for all input tokens, saving the K and V vectors into the cache.

B.        Decode Phase: When generating a new token, the model calculates the Q, K, and V only for that single new token.

C.        Update: It appends the new K and V vectors to the existing cache and uses the new Query to compute attention against all previously saved keys.

The Trade-off: Memory vs. Speed

•           The Good: Drastically reduces latency and boosts generation speed, making real-time chat with AI practical.

•           The Bad: The memory footprint of the KV cache grows linearly as conversations or context lengths get longer. For massive models or huge context windows (like 128k+ tokens), the cache can consume tens of gigabytes of VRAM, often exceeding GPU capacity and requiring memory-saving architectures like Grouped-Query Attention or PagedAttention.

 

4.  Autoregressive generation is a method where a model creates data one piece at a time. Each new piece depends on all the pieces that came before it. This step-by-step process is how modern AI tools like text and media generators build coherent outputs.

How It Works

•          Step-by-step prediction: The system looks at existing data and guesses the single next item, called a token or word.

•          Feedback loop: The newly guessed item is added to the input list.

•          Repeating cycle: The system uses this longer list to guess the next item, repeating the loop until the sequence is finished.

•          Chain rule of probability: Math-wise, it breaks down the chance of a whole sentence or pattern happening into smaller, conditional steps.

Where It Is Used

•          Language models: Tools like GPT use this to write sentences, paragraphs, and code word-by-word.

•          Time series: Financial and weather forecasting tools use past numbers to predict the next value in a timeline.

•          Audio and images: Certain generation models build sound waves or pixels sequentially.

Strengths and Weaknesses

•          Pros: Produces smooth, logical, and grammatically correct results because context builds on itself.

•          Cons: Runs slower because it must generate items strictly in order rather than all at once. Errors can also compound if an early mistake alters the context of later steps.

Beyond the Babylonian Confusion of Tongues: A research team investigates what all languages ​​have in common

 

"Around seven thousand languages ​​are spoken worldwide—a seemingly bewildering array of sounds, words, and rules. Yet for many linguists, this Babylonian confusion exists only on the surface. Beneath it, they seek structures shared by most, if not all, languages. Candidates for such universals include rules of word order or the grammatical ways in which a sentence distinguishes between the agents, objects, and those affected by an action. Such shared patterns can offer clues regarding the cognitive or communicative constraints that shape the evolution of all human languages.

 

The "Konstanz Universals Archive"—a database at the University of Konstanz—now lists over 2,000 universals; or, more precisely, phonological and grammatical structures that linguists have classified as such. Often, however, these classifications were based on limited empirical evidence. This raises the question of whether the label of "universal" was always justified. A research team led by Annemarie Verkerk (Professor at Saarland University) and Russell D. Gray (from the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology in Leipzig) has now used statistical linguistic methods to examine 191 of these patterns and determine whether they are truly globally distributed.

 

The data for this study came from "Grambank," a database maintained by the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology that stores grammatical features of nearly 2,500 languages ​​and dialects. German, however, is not included; nevertheless, many of its structural characteristics are covered by closely related and grammatically very similar languages—such as Dutch and Frisian—that are featured in the database.

 

Even Annemarie Verkerk cannot answer why German—one of the world's largest and most thoroughly studied languages, and the language of the country where Grambank is based—is missing. Several other major languages ​​are also absent, including Spanish and the Indian languages ​​Bengali and Gujarati. However, according to the linguists, these gaps posed no problem for their study on universals.

 

The researchers examined 1,700 of the languages ​​documented in Grambank to see whether the selected grammatical structures occurred there. The result: No fewer than 60 of the 191 hypothesized features proved to be genuine universals.

 

The study focused not on isolated features, but on grammatical rules that correlate with one another. Word order serves as an example: in languages ​​like German, where the adjective precedes the noun (*dunkle Wälder* / dark forests), articles (*die Häuser* / the houses) and numerals (*drei Häuser* / three houses) are placed similarly, and prepositions (*auf dem Berg* / on the mountain) predominate over postpositions.

 

Furthermore, constructions expressing possession or association—such as genitives and relative clauses—usually follow the head noun (*Haus des Vaters* / house of the father; *Haus, das dem Vater gehört* / house that belongs to the father).

 

These same patterns are also found, for instance, in Mandarin Chinese—a language that is unrelated and geographically distant—which is a crucial prerequisite for true universality.

 

The mirror image of this pattern is found in languages ​​where word orders are exactly the reverse. Another example of a universal concerns the relative position of the object and the verb. If the object follows the verb (*sie sieht den Baum* / she sees the tree), prepositions predominate. If the reverse is true—as in Japanese or Basque—postpositions are the norm. However, some of the grammatical patterns used in the study of universals are based on the simplification of mixed conditions. In German and structurally similar languages, for example, the verb precedes the object in main clauses but follows it in subordinate clauses (*als er ein Haus baute* / when he built a house); the genitive can also precede the head noun (*Vaters Haus* / father's house), and prepositions do exist (*gemäß der Regel* / according to the rule) as a postposition (in accordance with the rule). It is unclear what impact smoothing out such variations has on the study results.

 

Many linguists believe that the fact that different word-order rules within a language often align in similar ways stems from cognitive factors. In doing so, speakers unconsciously impart a consistent information structure to their languages. If one rule within a language changes, the others often follow suit.

 

One challenge in identifying universals lies in ruling out similarities that are merely the result of language relatedness or arose through borrowing from one language to another. For this reason, linguists have previously often selected languages ​​for their studies that are geographically far apart are separated. However, this restriction to isolated samples reduced statistical power and also ignored history: it failed to account for the possibility that some of these languages ​​might have influenced one another in the past or even shared common ancestors.

 

To circumvent these methodological pitfalls, Verkerk and her team analyzed the Grambank data using statistical models that take such factors into account. "Using our methods, we were able to trace how a language evolved historically and determine its geographical relationship to other languages," says Verkerk. According to the linguist, this approach made it possible to distinguish genuine universals from apparent ones and achieved a higher level of statistical precision than previous studies.

 

Given that only 60 of the 191 proposed universals proved to be statistically supported, the question arises: is the glass two-thirds empty or one-third full? Co-lead researcher Russell Gray believes the latter is the case. "Patterns are emerging here that develop repeatedly. They demonstrate that, driven by shared cognitive and communicative conditions, languages ​​tend toward a limited number of preferred grammatical solutions."” [1]

 

1 Hinter dem babylonischen Sprachgewirr: Ein Forscherteam untersucht, was allen Sprachen gemeinsam ist. Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 10 June 2026: N4.       WOLFGANG KRISCHKE

Pirmyn. Vemk ant automobilio išorės: Padėkite! „Lyft“ man pareikalavo 150 USD už vėmimą automobilyje, bet aš to nepadariau

„Keleivis, kuris teigė, kad kelionė namo iš oro uosto vyko sklandžiai, buvo šokiruotas, kai jam buvo nurodytas valymo mokestis už netvarką, atrodytų, kitoje transporto priemonėje.

 

Mielas užkluptasis,

 

Kovo mėnesį po komandiruotės grįžau į Dalaso Fort Vorto tarptautinį oro uostą ir už 70 USD, įskaitant arbatpinigius, grįžau namo „Lyft“ automobiliu. Kelionė BMW X3 automobiliu vyko sklandžiai. Tačiau kitą dieną „Lyft“ atsiuntė man el. laišką su 150 USD valymo mokesčiu, nurodydamas „pridėtas nuotraukas“. Nebuvo pridėtų nuotraukų ir jokių papildomų paaiškinimų. Po įkyrių pokalbių su klientų aptarnavimo atstovais pokalbių internetu vienas agentas galiausiai paaiškino, kad vairuotojas sakė, jog aš vėmiau automobilyje. Ji taip pat sakė, kad atsiųs nuotraukas el. paštu; to nepadarė, nurodydama „techninį gedimą“. Galiausiai kitas agentas juos atsiuntė, rodydamas vėmalus aplink automobilio galinę sėdynę, kuris, remiantis internetiniais vaizdais ir dirbtinio intelekto atlikta nuotraukų analize, neatrodė kaip BMW X3. Ne kartą prašiau pateikti kokių nors vaizdų metaduomenų, kurie įrodytų (arba paneigtų), kad tai buvo mano automobilis, bet „Lyft“ niekada jų neatsiuntė. Radau daugybę pranešimų apie pavežėjimo paslaugų keleivius, kuriems pateikti panašūs nepaaiškinami kaltinimai ir kurie buvo trukdomi prašyti dokumentų. Gal galite padėti? Sri, Friskas, Teksasas

 

 

Gerbiamasis Sri,

 

 

Peržiūrėjau klientų aptarnavimo pokalbius ir el. laiškus, kuriuos man persiuntėte, įskaitant tris gana nemalonias nuotraukas, ir galiu tik daryti išvadą, kad tai buvo didelio nekompetencijos atvejis, pabrėžiant žodį „nepadoru“.

 

 

Tikriausiai niekaip nebūtumėte galėjęs įrodyti besikeičiančiam klientų aptarnavimo personalui, su kuriuo 12 valandų kalbėjausi, kad nevėmėte BMW X3, kurį vairavo asmuo vardu Robertas. Tačiau jūsų teiginiai – kad nuotraukos neatrodo kaip BMW X3 ir kad dėl laiko žymos ar geolokacijos trūkumo nuotraukose vairuotojas galėjo jas atsisiųsti bet kur – turėjo paskatinti ką nors persvarstyti arba spręsti šią problemą. Tai dar labiau pasitvirtina, kai atsižvelgiame į tai, kad pavėžėjimo paslaugų keleiviai jau daugelį metų skundžiasi dėl vairuotojų pateiktų melagingų pranešimų apie vėmimą.

 

Susisiekiau su „Lyft“ ir jie greitai grąžino jums 220 USD, įskaitant kelionės kainą ir papildomą mokestį.

 

Tačiau priversti įmonę pripažinti, kad ji padarė klaidą, buvo didesnis iššūkis. Pirmajame gautame pareiškime, kurį priskiriama „Lyft“ saugos ir klientų aptarnavimo vadovui Michaelui Brousui, buvo apginti įmonės procesai.

 

„Lyft“ rimtai žiūri į ginčus dėl žalos“, – rašė jis. „Mūsų palaikymo komanda tiria kiekvieną incidentą atskirai ir nustato rezultatą remdamasi įrodymais, tokiais kaip vairuotojo ir keleivio nuotraukos ir pareiškimai.“

 

Tačiau perskaičius jūsų pokalbius ir el. laiškus su klientų aptarnavimo agentais, tapo gana aišku, kad „Lyft“ nustatė šį rezultatą dar prieš išgirsdama jūsų istorijos versiją. „Dabar baigėme galutinį pateiktų dokumentų vertinimą“, – rašė vienas agentas. „Remiantis šia galutine peržiūra, šis mokestis nebus koreguojamas.“

 

Ar sakiau vienas agentas? Tiesą sakant, turėjau omenyje penkis skirtingus agentus, kurie visi vartojo tą pačią formuluotę. (Šeštasis tiesiog pakeitė antrame sakinyje esantį „įjungta“ į „kai“.)

 

Tačiau žemo lygio agentų standartinė kalba nestebina. Jų akivaizdus susidomėjimo metaduomenimis trūkumas buvo toks. Bet kuris išmanusis telefonas gali (ir paprastai tai daro) įrašyti laiką ir vietą, kur buvo padarytos nuotraukos, o metaduomenų reikalavimo pridėjimas nepakenktų.

 

Antrame pareiškime, kai griežčiau spaudžiau „Lyft“ dėl metaduomenų klausimo, ponas Brousas sakė: „„Lyft“ peržiūri ir tiria žalos atlyginimo prašymus, naudodama įvairius signalus, kad nustatytų, ar nuotraukos yra teisėtos, įskaitant metaduomenis. Jei paveikslėlyje nėra metaduomenų, mes automatiškai nedarome prielaidos, kad jis yra suklastotas, ir peržiūrimi papildomi signalai.“ (Jis taip pat pažymėjo, kad „Lyft“ šią vasarą diegia naują sukčiavimo peržiūros įrankį.)

 

Net ir be metaduomenų reikalavimo bendrovė, regis, ignoravo tai, kad vairuotojas nesilaikė paskelbtų vairuotojo padarytos žalos ataskaitų instrukcijų, pagal kurias reikalaujama „bent trijų aiškių, gerai apšviestų žalos nuotraukų iš skirtingų kampų“. Yra trys nuotraukos, ir apšvietimas yra pakankamai geras – jei sugadinti mano apetitą yra pagrįstas kriterijus. Tačiau visos trys nuotraukos yra beveik iš to paties kampo, tik apkirptos skirtingai. Ir jos buvo padarytos taip, kad būtų matomos labai mažai automobilio savybių, išskyrus tai, kas atrodo kaip galinė sportinė sėdynė ir kelios dizaino detalės.

 

Taigi, paprašėte dirbtinio intelekto išanalizuoti nuotraukas ir pasidalijote šiais rezultatais su „Lyft“. Pokalbių robotas nustatė, kad transporto priemonė greičiausiai yra „Jeep Grand Cherokee“, ir pažymėjo, kad ant prietaisų skydelio ir durų skydelio nėra pagrindinių BMW dizaino detalių. Mano atliktas žmogiškas nuotraukų palyginimas su internetiniais BMW X3 galinių sėdynių vaizdais priėjo prie tos pačios išvados, nors neįmanoma tuo būti tikram.

 

Monica Osborne, „Lyft“ atstovė spaudai, galiausiai man paskambino ir pripažino, kad bendrovė padarė klaidą. „Remdamiesi tuo metu atliktu pirminiu vertinimu, manėme, kad tai BMW“, – sakė ji. Tačiau po „išsamesnės peržiūros neabejotinai sutinkame, kad transporto priemonė neatitinka BMW specifikacijų“.

 

Ji teigė, kad bendrovė dabar suteikė jums papildomą 100 USD kreditą, pripažindama jūsų „itin neigiamą patirtį nuo pradžios iki galo“. „Lyft“ vairuotojai yra nepriklausomi rangovai, o ne darbuotojai, tačiau ponia Osborne teigė, kad bendrovė būtų „deaktyvavusi“ vairuotoją, jei jis anksčiau nebūtų buvęs deaktyvuotas dėl kitos priežasties.

 

Taigi, tai gera žinia visiems, neteisingai apkaltintiems vėmimu ar kitokiu netvarkos darymu. Taip pat turiu keletą patarimų „Lyft“ keleiviams, kurie kelionės metu gali jausti pykinimą: jei negalite saugiai sustoti atidaryti durų, bent jau nuleiskite langą. Pagal „Lyft“ taisykles už vėmimą ant automobilio išorės taikomas tik 75 USD mokestis.

 

Jei jums reikia patarimo dėl geriausiai suplanuoto kelionės plano, kuris nepavyko, siųskite el. laišką adresu TrippedUp@nytimes.com.“ [1]

 

1. Help! Lyft Charged Me $150 for Vomiting in a Car, but I Didn’t Do It.: Tripped Up. Kugel, Seth.  New York Times (Online) New York Times Company. Aug 20, 2026.

Už Babelio bokšto sąmyšio: tyrimų komanda tiria, kas bendro visoms kalboms

„Pasaulyje kalbama apie septynis tūkstančius kalbų – tai, regis, stulbinanti garsų, žodžių ir taisyklių įvairovė. Tačiau daugeliui kalbininkų šis Babelio bokštas egzistuoja tik paviršiuje. Po juo jie ieško struktūrų, kurios yra bendros daugumai ar net visoms kalboms. Tarp jų yra, pavyzdžiui, žodžių tvarkos taisyklės arba tai, kaip sakinyje gramatiškai atskiriami veikėjai, objektai ir veiksmo paveikti asmenys. Tokie bendri modeliai gali suteikti užuominų apie kognityvinius ar komunikacinius modelius, kurie formuoja visų žmonių kalbų evoliuciją.

 

Konstanco universiteto duomenų bazėje „Konstanco universalijų archyvas“ dabar yra daugiau nei 2000 universalijų – tiksliau: fonetinių ir gramatinių struktūrų, kurias lingvistai paskelbė tokiomis. Tačiau dažnai tai buvo daroma remiantis ribotu empiriniu pagrindu. Todėl kyla klausimas, ar universalijų etiketė visada buvo pagrįsta. Tyrimų komanda, vadovaujama Saarlando universiteto profesorės Annemarie Verkerk ir Russello D. Gray iš Maxo Plancko evoliucinės antropologijos instituto Leipcige dabar, pasitelkę statistinius lingvistinius metodus, ištyrė 191 iš šių modelių ir nustatė, ar jie tikrai paplitę visame pasaulyje.

 

Šiam tyrimui duomenis pateikė „Grambank“ – Evoliucinės antropologijos MPI duomenų bazė, kurioje saugomi beveik 2500 kalbų ir dialektų gramatiniai ypatumai. Tačiau vokiečių kalbos ten nėra; daugelį jos struktūrinių ypatybių apima glaudžiai susijusios ir gramatiškai labai panašios kalbos, tokios kaip olandų ir fryzų, kurios yra įtrauktos.

 

Annemarie Verkerk negali atsakyti į klausimą, kodėl trūksta vokiečių kalbos – vienos didžiausių ir geriausiai ištirtų kalbų pasaulyje, taip pat šalies, kurioje yra „Grambank“, kalbos. Taip pat trūksta kelių kitų pagrindinių kalbų, įskaitant ispanų ir indų kalbas – bengalų ir gudžaratų. Tačiau, anot lingvistų, šios spragos nesukėlė problemų jų universalijų tyrimui.

 

Tyrėjai ištyrė 1700 „Grambank“ duomenų bazės kalbų, o tada dokumentavo kalbas, kad nustatytų, ar jose yra pasirinktos gramatinės struktūros. rezultatas: Bent 60 iš 191 hipotetinių struktūrų pasirodė esančios tikrosios universalijos.

 

Tai nebuvo susiję su izoliuotais požymiais, o su gramatinėmis taisyklėmis, kurios koreliuoja tarpusavyje. Vienas pavyzdys – žodžių tvarka: tokiose kalbose kaip vokiečių, kur būdvardis eina prieš daiktavardį (tamsūs miškai), artikeliai (namai) ir skaitvardžiai (trys namai) taip pat dedami atitinkamai, o prielinksniai (ant kalno) vyrauja prieš prielinksnius (ant kalno).

 

Be to, konstrukcijos, išreiškiančios savybę, pavyzdžiui, kilmininkai ir santykiniai sakiniai, paprastai eina po daiktavardžio, kurį jie keičia (tėvo namai; namai, priklausantys tėvui).

 

Tokias pačias žvaigždynus galima rasti, pavyzdžiui, mandarinų kinų kalboje, nesusijusioje ir geografiškai tolimoje kalboje – svarbi tikrojo universalumo prielaida.

 

Šio modelio veidrodinis atspindys randamas kalbose, kuriose žodžių tvarka yra visiškai atvirkštinė. Kitas gramatinių universalijų pavyzdys susijęs su objekto ir veiksmažodžio padėtimi. Jei objektas eina po veiksmažodžio (ji mato medį), vyrauja prielinksniai. Jei yra priešingai, kaip japonų ar Baskų kalboje prielinksniai yra norma. Tačiau kai kurie gramatiniai modeliai, naudojami universalijų tyrime, yra pagrįsti mišrių santykių supaprastinimu. Pavyzdžiui, vokiečių ir struktūriškai panašiose kalbose veiksmažodis eina prieš objektą pagrindiniuose sakiniuose, bet po jo šalutiniuose sakiniuose (kai jis pastatė namą), kilmininkas taip pat gali eiti prieš daiktavardį, kurį jis keičia (tėvo namai), o kai kurie prielinksniai (pagal taisyklę) taip pat egzistuoja kaip prielinksniai (pagal taisyklę). Tokių variantų išlyginimo poveikis tyrimo rezultatams nėra aiškus.

 

 

Daugelis kalbininkų mano, kad tai, jog skirtingos žodžių tvarkos taisyklės kalboje dažnai yra panašiai suderintos, turi kognityvinių priežasčių. Kalbėtojai nesąmoningai suteikia savo kalboms vienodą informacijos struktūrą tokiu būdu. Jei viena iš taisyklių kalboje pasikeičia, tai dažnai keičiasi ir kitos taisyklės.

 

 

Vienas iš iššūkių nustatant universalijas yra atmesti panašumus, kurie yra tik kalbinių ryšių rezultatas arba atsirado skolinantis iš vienos kalbos į kitą. Dėl šios priežasties kalbininkai savo tyrimams dažnai pasirinko kalbas, kurios yra geografiškai toli viena nuo kitos. Tačiau šis apribojimas individualiais pavyzdžiais sumažino statistinę galią ir ignoravo istoriją: nebuvo atsižvelgta į tai, kad kai kurios iš šių kalbų galėjo daryti įtaką viena kitai praeityje arba netgi turėti bendrus protėvius.

 

Siekdamos išvengti šių metodologinių spąstų, Verkerk ir jos komanda išanalizavo „Grambank“ duomenis naudodami statistinius modelius, kurie atsižvelgia į tokius veiksnius. „Mūsų metodais galėjome atsekti, kaip kalba vystėsi istoriškai ir kokie yra jos geografiniai ryšiai su kitomis kalbomis“, – sako Verkerk. Tokiu būdu, kalbininkė aiškina, buvo galima atskirti tikras ir tariamas universalijas ir pasiekti didesnį statistinio tikslumo lygį nei ankstesniuose tyrimuose.

 

Atsižvelgiant į tai, kad tik 60 iš 191 siūlomų universalijų pasirodė esančios statistiškai patikrinamos, kyla klausimas: ar stiklinė yra du trečdaliai tuščia, ar trečdaliu pilna? Pastarasis atvejis yra toks, kaip teigia bendraautorius Russell Gray. „Čia išryškėja modeliai, kurie vystosi pakartotinai. Jie rodo, kad kalbos linkusios rinktis ribotą skaičių pageidaujamų gramatinių sprendimų dėl bendrų kognityvinių ir komunikacinių sąlygų.“” [1]

 

1 Hinter dem babylonischen Sprachgewirr: Ein Forscherteam untersucht, was allen Sprachen gemeinsam ist. Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 10 June 2026: N4.       WOLFGANG KRISCHKE

Is America Boiling Alive in the Melting Pot?

“Four authors grapple with the fight over American identity, from the colonial era to the modern day.

 

“A nation of immigrants” is America’s most successful branding campaign. The flag is its logo, Emma Lazarus wrote the caption, and its most recognizable influencer, since 1886, is the Statue of Liberty.

 

For purchase: belonging. Under President Trump, the premium tier starts at $1 million, plus a $15,000 processing fee. In addition to cash, some look back at the nation’s history and say there are also certain official and unofficial requirements: hard work, English, service to the country and demonstrable morals — attendance at a Christian church preferred.

 

Others look to the Constitution and the Declaration of Independence and maintain that, from the boldface clauses down to the fine print, the Republic was not set up this way. Any kind of person should be able to see themselves in the United States.

 

Who is right? Christian nationalists argue that the country is Christian because it was forged at a time when just about everyone in charge was a different shade of Protestant, but in THOMAS JEFFERSON’S QUR’AN: Islam and the Founders (Vintage, paperback, $20), the religious studies scholar Denise A. Spellberg objects: Thomas Jefferson wrote, “All men are created equal,” and he meant it.

 

Jefferson had long been intrigued by other religions. In 1765, a time when all colonists were expected to tithe the Anglican Church, he ordered a Quran from London. He never commented on specific Quranic verses, but his bookshelf — he slipped the Quran in alongside his copies of the Old Testament — tells us something.

 

As does his foreign policy. After he took office, Jefferson addressed the Muslim rulers of North Africa in a shared monotheistic idiom. “My prayers that God will have you, great & good friend, in his holy keeping,” he wrote to the Bey of Tunis in 1806, after the war for Tripoli.

 

No such sentiments had stopped Virginia lawmakers, in the 1780s, from trying to sneak the words “Jesus Christ” into Jefferson’s Bill for Establishing Religious Freedom. But when the attempt “was rejected by a great majority,” Jefferson wrote, it proved the statute’s “mantle” covered “the Jew and the Gentile, the Christian and Mahometan, the Hindoo and Infidel of every denomination.”

 

Still, it’s true that, with the possible exception of a deist or two, all of our presidents have been Christians of one sort or another. And yet that doesn’t mean they haven’t considered other ways to be American: “I wish I had a little Jew in me,” Theodore Roosevelt once told a friend. In AMERICAN MACCABEE: Theodore Roosevelt and the Jews (Princeton University Press, $35), the constitutional historian Andrew Porwancher shows how American Jewry helped to shape Roosevelt and his presidency all through the Progressive Era.

 

Porwancher finds, as he puts it, “two Theodore Roosevelts.” One Roosevelt tracked Jewish publications and deployed Jewish surrogates to shore up Jewish voters. As New York’s police commissioner in the 1890s, this Roosevelt encouraged the Lower East Side’s “brawny Jews” to join the force. Later, as president, when the Russian czar condoned the massacre of Jews in eastern Europe, Roosevelt placed a foreign-born Jew named Oscar Straus at the head of the department that housed the Bureau of Immigration, to “show Russia and some other countries what we think of the Jews in this country.”

 

Then there was the other Roosevelt who called a Jewish journalist a “circumcised skunk” and backed restrictions that endangered Jewish refugees, including a literacy test that would have disproportionately barred southern and eastern Europeans — roughly one in four Jewish arrivals.

 

One Roosevelt adored Israel Zangwill’s “The Melting Pot,” a play whose Jewish hero survives a pogrom and falls in love with the Christian daughter of the officer who murdered his family. The other admired Jews for remaining “loyal to their faith and their race traditions.”

 

The night before Roosevelt’s funeral in 1919, his body lay in the trophy room at Sagamore Hill. A man named Otto Raphael kept vigil. Raphael was a Russian Jewish immigrant who joined the New York police at Roosevelt’s urging, and became his boxing partner and lifelong friend. Porwancher calls Roosevelt “an imperfect leader of an imperfect nation,” and yet one who “fervently believed — when many others didn’t — that the likes of Otto Raphael made America a better place.”

 

That belief didn’t last forever. In ONE MIGHTY AND IRRESISTIBLE TIDE: The Epic Struggle Over American Immigration, 1924-1965 (Norton, paperback, $27.99), the New York Times journalist Jia Lynn Yang chronicles the strict immigration system that emerged in the 1920s — an attempt to engineer the country’s racial future — and the 40-year struggle to dismantle it.

 

In 1914 a man named Takao Ozawa, buoyed by Roosevelt’s favorable regard for the Japanese, walked into a Honolulu courthouse to prove his love for the United States and hopefully earn U.S. citizenship. “In name, Gen. Benedict Arnold was an American, but at heart he was a traitor,” Ozawa explained. “In name, I am not an American, but at heart I am a true American.”

 

Ozawa detailed his two decades of Americanness like a résumé: He graduated from a high school in Berkeley, Calif., attended church and raised children who spoke only English. He even argued that the 1906 Naturalization Act had widened the old 1790 class of “free white persons” to include his light complexion. The Supreme Court called him “well qualified” before denying him anyway.

 

Then the 1924 Johnson-Reed Act, championed by the Ku Klux Klan, used migration quotas to restrict southern and eastern Europeans, and barred nearly all Asians. The Republican representative Albert Johnson defended the measure as preserving the “racial status quo,” and the Republican senator David A. Reed declared that America would no longer be “a haven” for the oppressed or “the melting pot.”

 

During World War II, it was “becoming an embarrassment,” Yang writes, to keep telling China, a wartime ally against Japan, that its people were unfit for citizenship, prompting Congress to repeal Chinese exclusion in 1943, though the reformed law granted China only 105 visas a year.

 

Eventually, after decades of agitation, Democrats like Lyndon Johnson were persuaded to see the quota system as Jim Crow by another name. The president staged its execution at the Statue of Liberty in 1965, a place where his hero, Franklin Delano Roosevelt, had stood some 30 years earlier and mused, “Perhaps Providence did prepare this American continent to be a place of the second chance.”

 

Of course, the struggle for second chances on this continent long precedes the United States. In her Pulitzer Prize-winning NATIVE NATIONS: A Millennium in North America (Random House, paperback, $25), the historian Kathleen DuVal tells the story of European migration from the Indigenous perspective, revealing a kind of immigration policy avant la lettre.

 

DuVal first clears away the premise that Europeans descended on tribal territory and quickly conquered it. “For more than 300 years after Europeans’ arrival,” DuVal writes, “most Native people believed that these newcomers were insignificant wanderers.”

 

DuVal resists the familiar catastrophes — the Trail of Tears, Wounded Knee — and lingers in centuries of Native power, diplomacy and trade. In the 1800s, Kiowa riders on the Southern Plains decided who could move wagons across their country; in the 1700s, Quapaw leaders along the Mississippi accepted French presents and shifted sides when colonial schemes no longer suited them; and in the 1600s, Mohawk negotiators in the Hudson Valley controlled trade with the Dutch, influencing global markets.

 

Sometimes that influence reached all the way into the household. As Native families adopted, married and incorporated white captives, migrants and refugees — children and women among them — the newcomers adapted. Offered the chance to “return,” many of them didn’t leave. For these Europeans, DuVal suggests, becoming more like the Mohawk or Quapaw was just another way to be an American.” [1]

 

1. Is America Boiling Alive in the Melting Pot?: Nonfiction. Coe, Alexis.  New York Times (Online) New York Times Company. Aug 23, 2026.