Innovation & Research
20.04.202507:01
Hugging Face покупает стартап по производству антропоморфных роботов
Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.
Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.
Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.
#news #роботы #стартапы
https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/
Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.
Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.
Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.
#news #роботы #стартапы
https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/
16.04.202505:04
Китайская компания DeepRoute.ai объединится с Qualcomm для разработки передовых решений помощи водителю
DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.
Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.
Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.
#news #авто
https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/
DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.
Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.
Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.
#news #авто
https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/
15.04.202506:07
Как AI использовать в творчестве? MIT Technology Review поговорил с творцами.
В недавно опубликованном репортаже интересен спектр - поговорили с музыкантами, художниками, геймдизайнерами. Интересны нестандартные подходы к использованию AI в творческом процессе. Ну и не лишне напомнить всем нам, что «творчество — это основное поведение человека».
Однако, проблема в том, что существующие генеративные модели облегчили создание, но они не облегчили творческий подход. И между ними большая разница.
Возникают и риски. В феврале команда Microsoft Research из Кембриджа опубликовала отчет, в котором делается вывод о том, что генеративные инструменты AI «могут препятствовать критическому отношению к работе и потенциально могут привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».При
использовании генеративных инструментов усилия людей «переключаются с выполнения задач на управление задачами».
Пожалуй, самое важное - это роль неудачи в творческом процессе. Если вы на самом деле поговорите с художниками, они скажут: «Ну, я преуспел, делая это
снова, и снова, и снова. Но неудача — вещь паршивая. И мы всегда ищем способы обойти её». Генеративные модели позволяют нам избежать разочарования от плохого выполнения работы. И получить мгновенное удовлетворение (ну вот сойдет?).
И это проблема, так как «мы исключаем единственное, что вам нужно сделать, чтобы развить в себе творческие навыки, — это потерпеть неудачу, — утверждает Кук. Но абсолютно никто не хочет этого слышать.»
Реальный потенциал AI в том, чтобы помочь нам стать лучше в том, что мы хотим делать, а не делать это за нас.
В недавно опубликованном репортаже интересен спектр - поговорили с музыкантами, художниками, геймдизайнерами. Интересны нестандартные подходы к использованию AI в творческом процессе. Ну и не лишне напомнить всем нам, что «творчество — это основное поведение человека».
Однако, проблема в том, что существующие генеративные модели облегчили создание, но они не облегчили творческий подход. И между ними большая разница.
Возникают и риски. В феврале команда Microsoft Research из Кембриджа опубликовала отчет, в котором делается вывод о том, что генеративные инструменты AI «могут препятствовать критическому отношению к работе и потенциально могут привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».При
использовании генеративных инструментов усилия людей «переключаются с выполнения задач на управление задачами».
Пожалуй, самое важное - это роль неудачи в творческом процессе. Если вы на самом деле поговорите с художниками, они скажут: «Ну, я преуспел, делая это
снова, и снова, и снова. Но неудача — вещь паршивая. И мы всегда ищем способы обойти её». Генеративные модели позволяют нам избежать разочарования от плохого выполнения работы. И получить мгновенное удовлетворение (ну вот сойдет?).
И это проблема, так как «мы исключаем единственное, что вам нужно сделать, чтобы развить в себе творческие навыки, — это потерпеть неудачу, — утверждает Кук. Но абсолютно никто не хочет этого слышать.»
Реальный потенциал AI в том, чтобы помочь нам стать лучше в том, что мы хотим делать, а не делать это за нас.
13.04.202507:04
Объявлены лауреаты Breakthrough Prize 2025: науки о жизни, фундаментальная физика и математика
Breakthrough Prize — престижная научная премия — представили лауреатов 2025 г. Фонд премии основан Сергеем Брином, Присциллой Чан и Марком Цукербергом, Юрием и Юлией Мильнер, а также Энн Войцки в 2012 г. Общая сумма наград в этом году — $18,75 млн. Премии вручены за выдающиеся достижения в области редактирования ДНК, лечения заболеваний, исследования фундаментальных частиц и математических основ Вселенной.
Науки о жизни:
• Даниэль Дж. Друкер, Джоэл Хабенер, Йенс Юул Хольст, Лотте Кнудсен и Светлана Мойсов — открытие гена, кодирующего гормон GLP-1, и создание лекарств для борьбы с диабетом и ожирением на основе GLP-1.
• Стивен Л. Хаузер и Альберто Аскерио — за выявление ключевой роли B-клеток и вируса Эпштейна-Барр в развитии рассеянного склероза (РС). Эта работа открывает возможность лечения РС с помощью противовирусных препаратов, а также разработки вакцины против ВЭБ.
• Дэвид Р. Лю — за разработку технологий базового и примитивного редактирования ДНК, позволяющих точечно корректировать генетические мутации без разреза ДНК.
Фундаментальная физика:
• 13 500+ исследователей из объединений ATLAS, CMS, ALICE и LHCb, работающих в CERN, получили общую премию $3 млн за передовые исследования Стандартной модели, бозона Хиггса, антиматерии и новых частиц. Все средства будут направлены на гранты для аспирантов в рамках CERN & Society Foundation.
• Специальная премия ($3 млн) вручена Герарду эт Хоофту за фундаментальный вклад в развитие Стандартной модели и теории калибровочных полей, включая важные идеи о черных дырах и голографическом принципе.
Математика:
Деннис Гайтсгори получил премию за доказательство геометрической гипотезы Ланглендса, ключевого элемента в теории чисел, алгебраической геометрии и математической физике.
Также по $100 тыс. досталось шести молодым ученым за достижения в квантовой физике, оптике и астрофизике. Три математика получили награду за исследования, связанные с квантовой физикой и геометрией. По $50 тыс. вручили трём женщинам-математикам за вклад в программы Ланглендса, теорию решеток и квантовые алгоритмы машинного обучения.
#наука #news
https://breakthroughprize.org/News/91
Breakthrough Prize — престижная научная премия — представили лауреатов 2025 г. Фонд премии основан Сергеем Брином, Присциллой Чан и Марком Цукербергом, Юрием и Юлией Мильнер, а также Энн Войцки в 2012 г. Общая сумма наград в этом году — $18,75 млн. Премии вручены за выдающиеся достижения в области редактирования ДНК, лечения заболеваний, исследования фундаментальных частиц и математических основ Вселенной.
Науки о жизни:
• Даниэль Дж. Друкер, Джоэл Хабенер, Йенс Юул Хольст, Лотте Кнудсен и Светлана Мойсов — открытие гена, кодирующего гормон GLP-1, и создание лекарств для борьбы с диабетом и ожирением на основе GLP-1.
• Стивен Л. Хаузер и Альберто Аскерио — за выявление ключевой роли B-клеток и вируса Эпштейна-Барр в развитии рассеянного склероза (РС). Эта работа открывает возможность лечения РС с помощью противовирусных препаратов, а также разработки вакцины против ВЭБ.
• Дэвид Р. Лю — за разработку технологий базового и примитивного редактирования ДНК, позволяющих точечно корректировать генетические мутации без разреза ДНК.
Фундаментальная физика:
• 13 500+ исследователей из объединений ATLAS, CMS, ALICE и LHCb, работающих в CERN, получили общую премию $3 млн за передовые исследования Стандартной модели, бозона Хиггса, антиматерии и новых частиц. Все средства будут направлены на гранты для аспирантов в рамках CERN & Society Foundation.
• Специальная премия ($3 млн) вручена Герарду эт Хоофту за фундаментальный вклад в развитие Стандартной модели и теории калибровочных полей, включая важные идеи о черных дырах и голографическом принципе.
Математика:
Деннис Гайтсгори получил премию за доказательство геометрической гипотезы Ланглендса, ключевого элемента в теории чисел, алгебраической геометрии и математической физике.
Также по $100 тыс. досталось шести молодым ученым за достижения в квантовой физике, оптике и астрофизике. Три математика получили награду за исследования, связанные с квантовой физикой и геометрией. По $50 тыс. вручили трём женщинам-математикам за вклад в программы Ланглендса, теорию решеток и квантовые алгоритмы машинного обучения.
#наука #news
https://breakthroughprize.org/News/91
11.04.202519:39
Глава Google DeepMind Демис Хассабис:
Я думаю, нам нужны великие философы. Где они? Новые великие философы, равные Канту, Витгенштейну или даже Аристотелю. Я считаю, что они понадобятся, чтобы помочь обществу сделать следующий шаг, потому что, знаете, искусственный общий интеллект и искусственный сверхинтеллект изменят человечество и человеческую природу.
Я думаю, нам нужны великие философы. Где они? Новые великие философы, равные Канту, Витгенштейну или даже Аристотелю. Я считаю, что они понадобятся, чтобы помочь обществу сделать следующий шаг, потому что, знаете, искусственный общий интеллект и искусственный сверхинтеллект изменят человечество и человеческую природу.
से पुनः पोस्ट किया:
Институт AIRI
07.04.202517:29
⚡️Открываем прием заявок на Лето с AIRI 2025!
В этом году мы запускаем Школу совместно с ТГУ. Программа пройдет в Томске с 30 июня по 10 июля. Это отличная возможность поработать с экспертами в области ИИ, прокачать навыки и погрузиться в исследовательскую атмосферу. В расписании — лекции, семинары, практическая работа, постерная сессия и внеучебные активности.
📎 Подать заявку на участие можно по ссылке до 23:59 29 апреля 2025 года.
Организаторы обеспечивают обучение, проживание и питание, вам нужно будет только добраться до Томска.
Подавайте заявки и делитесь постом с друзьями и коллегами!
В этом году мы запускаем Школу совместно с ТГУ. Программа пройдет в Томске с 30 июня по 10 июля. Это отличная возможность поработать с экспертами в области ИИ, прокачать навыки и погрузиться в исследовательскую атмосферу. В расписании — лекции, семинары, практическая работа, постерная сессия и внеучебные активности.
📎 Подать заявку на участие можно по ссылке до 23:59 29 апреля 2025 года.
Организаторы обеспечивают обучение, проживание и питание, вам нужно будет только добраться до Томска.
Подавайте заявки и делитесь постом с друзьями и коллегами!
17.04.202515:51
Стартовал приём статей для публикации в научном журнале международной конференции по искусственному интеллекту - AI Journey
Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования
Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!
Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы
Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey
Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования
Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!
Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы
Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey
15.04.202519:22
15.04.202505:04
Hyundai планирует приобрести «десятки тысяч» роботов от Boston Dynamics
Hyundai Motor Group и Boston Dynamics объявили о планах углубления сотрудничества, включающего закупку десятков тысяч роботов автоконцерном в ближайшие годы.
Hyundai уже использует на своих объектах роботов Spot для инспекции и технического обслуживания. Теперь компания собирается внедрить антропоморфных роботов Atlas. Вице-президент Hyundai Motor Group Джэхун Чанг (Jaehoon Chang) назвал роботов и AI-технологии ключевыми элементами преобразования бизнеса.
Также Hyundai инвестирует в США $21 млрд, $6 млрд из которых пойдет на инновации и стратегические партнерства. Boston Dynamics, приобретённая Hyundai у SoftBank в 2021 г. за $880 млн, продолжит развивать свои технологии совместно с корейской корпорацией.
Boston Dynamics продолжает совершенствовать свои разработки, анонсировав новые партнёрства с NVIDIA, Google DeepMind и Toyota Research Institute. В 2024 г. была представлена электрическая версия робота Atlas, которую начнут тестировать с Hyundai и другими партнёрами в 2025 г. Разработка получила премию RBR50 Robotics Innovation Award.
Партнёрство с Hyundai откроет доступ Boston Dynamics к широкому кругу клиентов и создаст возможности для поставки роботов вместе с автомобилями и другим оборудованием. По оценкам Goldman Sachs, мировой рынок гуманоидных роботов достигнет объёма более $38 млрд к 2035 г.
#news #роботы #авто
https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/
Hyundai Motor Group и Boston Dynamics объявили о планах углубления сотрудничества, включающего закупку десятков тысяч роботов автоконцерном в ближайшие годы.
Hyundai уже использует на своих объектах роботов Spot для инспекции и технического обслуживания. Теперь компания собирается внедрить антропоморфных роботов Atlas. Вице-президент Hyundai Motor Group Джэхун Чанг (Jaehoon Chang) назвал роботов и AI-технологии ключевыми элементами преобразования бизнеса.
Также Hyundai инвестирует в США $21 млрд, $6 млрд из которых пойдет на инновации и стратегические партнерства. Boston Dynamics, приобретённая Hyundai у SoftBank в 2021 г. за $880 млн, продолжит развивать свои технологии совместно с корейской корпорацией.
Boston Dynamics продолжает совершенствовать свои разработки, анонсировав новые партнёрства с NVIDIA, Google DeepMind и Toyota Research Institute. В 2024 г. была представлена электрическая версия робота Atlas, которую начнут тестировать с Hyundai и другими партнёрами в 2025 г. Разработка получила премию RBR50 Robotics Innovation Award.
Партнёрство с Hyundai откроет доступ Boston Dynamics к широкому кругу клиентов и создаст возможности для поставки роботов вместе с автомобилями и другим оборудованием. По оценкам Goldman Sachs, мировой рынок гуманоидных роботов достигнет объёма более $38 млрд к 2035 г.
#news #роботы #авто
https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/
12.04.202517:43
Попугаи против Искр. Большие дебаты о чат-ботах
Действительно ли чат-боты что-то понимают? Или же большие языковые модели, которые позволяют им отвечать на сложные вопросы, анализировать тексты и создавать стихи и компьютерные программы, — это просто масса данных и вычислений, которые имитируют истинное понимание?
Музей компьютерной истории в Менло-парк организовал дебаты между компьютерным лингвистом Вашингтонского университета Эмили М. Бендер, которая вместе со своими соавторами ввела термин «стохастический попугай» в 2021 г. и Себастьяном Бубеком из OpenAI, бывшим вице-президентом по искусственному интеллекту Microsoft, а также ведущим автором влиятельной статьи 2023 года о LLM «Искры искусственного интеллекта».
Эмили Бендер заняла позицию, согласно которой «нет, LLM на самом деле ничего не понимают». Понимание включает в себя гораздо больше, чем слова, например, контекст и сигналы говорящего. LLM обучают смотреть только на форму самих слов, а не на то, как они используются в определенном контексте. Она утверждает, что чат-бот имеет смысл только тогда, когда мы с ним разговариваем, потому что мы сами его осмысливаем. Понимание LLM – экстраординарное утверждение. Поэтому для доказательства этого утверждения необходимы экстраординарные доказательства. Данные, которые помогли бы это проверить, не должны быть скрыты от науки. Генерация текста может выглядеть как рассуждение, но на самом деле это всего лишь проверка того, насколько точно система моделирует обучающие данные.
По мнению Себастьена Бубека «понимание находится в глазах смотрящего». В отрасли AI бенчмарки используются для оценки темпов прогресса, который был замечательным за последние пару лет, поскольку модели продвинулись от решения математических задач на уровне средней школы к решению проблем, которые ни один человек не может решить в одиночку. Тем не менее, Бубек считает, что бенчмарки не показывают понимания, о котором можно судить только путем взаимодействия с системой и экспериментирования, чтобы увидеть, насколько глубоко она может рассуждать.
Понимание — это путешествие человека. Спросите себя, помог ли вам чат-бот понять больше вещей, а не спрашивайте, понял ли их сам чат-бот. Мы можем найти озарения в математике благодаря LLM, но они не будут осознаны до тех пор, пока люди не смогут полностью понять то, что обнаружил чат-бот.
я с огромным удовольствием посмотрел эти дебаты и настоятельно рекомендую всем, кто интересуется этой темой посмотреть самостоятельно, без всяких там LLM))
Действительно ли чат-боты что-то понимают? Или же большие языковые модели, которые позволяют им отвечать на сложные вопросы, анализировать тексты и создавать стихи и компьютерные программы, — это просто масса данных и вычислений, которые имитируют истинное понимание?
Музей компьютерной истории в Менло-парк организовал дебаты между компьютерным лингвистом Вашингтонского университета Эмили М. Бендер, которая вместе со своими соавторами ввела термин «стохастический попугай» в 2021 г. и Себастьяном Бубеком из OpenAI, бывшим вице-президентом по искусственному интеллекту Microsoft, а также ведущим автором влиятельной статьи 2023 года о LLM «Искры искусственного интеллекта».
Эмили Бендер заняла позицию, согласно которой «нет, LLM на самом деле ничего не понимают». Понимание включает в себя гораздо больше, чем слова, например, контекст и сигналы говорящего. LLM обучают смотреть только на форму самих слов, а не на то, как они используются в определенном контексте. Она утверждает, что чат-бот имеет смысл только тогда, когда мы с ним разговариваем, потому что мы сами его осмысливаем. Понимание LLM – экстраординарное утверждение. Поэтому для доказательства этого утверждения необходимы экстраординарные доказательства. Данные, которые помогли бы это проверить, не должны быть скрыты от науки. Генерация текста может выглядеть как рассуждение, но на самом деле это всего лишь проверка того, насколько точно система моделирует обучающие данные.
По мнению Себастьена Бубека «понимание находится в глазах смотрящего». В отрасли AI бенчмарки используются для оценки темпов прогресса, который был замечательным за последние пару лет, поскольку модели продвинулись от решения математических задач на уровне средней школы к решению проблем, которые ни один человек не может решить в одиночку. Тем не менее, Бубек считает, что бенчмарки не показывают понимания, о котором можно судить только путем взаимодействия с системой и экспериментирования, чтобы увидеть, насколько глубоко она может рассуждать.
Понимание — это путешествие человека. Спросите себя, помог ли вам чат-бот понять больше вещей, а не спрашивайте, понял ли их сам чат-бот. Мы можем найти озарения в математике благодаря LLM, но они не будут осознаны до тех пор, пока люди не смогут полностью понять то, что обнаружил чат-бот.
я с огромным удовольствием посмотрел эти дебаты и настоятельно рекомендую всем, кто интересуется этой темой посмотреть самостоятельно, без всяких там LLM))
10.04.202520:59
Международное энергетическое агентство прогнозирует увеличение потребление электроэнергии ЦОДами вдвое к 2030 году по причине роста спроса на AI
Модели прогнозируют, что центры обработки данных будут использовать 945 тераватт-часов (ТВтч) в 2030 году, что примерно эквивалентно текущему годовому потреблению электроэнергии в Японии. Для сравнения, центры обработки данных потребляли 415 ТВт-ч в 2024 году, что составляет примерно 1,5% от общего мирового потребления электроэнергии.
а еще в этом отчете прикольно то, что к нему можно задавать вопросы прямо в AI-агенту. Надо тоже так попробовать.
Модели прогнозируют, что центры обработки данных будут использовать 945 тераватт-часов (ТВтч) в 2030 году, что примерно эквивалентно текущему годовому потреблению электроэнергии в Японии. Для сравнения, центры обработки данных потребляли 415 ТВт-ч в 2024 году, что составляет примерно 1,5% от общего мирового потребления электроэнергии.
а еще в этом отчете прикольно то, что к нему можно задавать вопросы прямо в AI-агенту. Надо тоже так попробовать.
07.04.202514:10
Научная премия Сбера в большом специальном проекте издания «ТехИнсайдер»
Сбер ежегодно поддерживает исследователей, совершивших фундаментальные открытия в различных областях, и вносит существенный вклад в развитие отечественной науки.
❔Можно ли назвать Научную премию драйвером прорывных идей? Как и в каких номинациях ученые становятся лауреатами? В чем миссия ИИ в науке и что делает бизнес для того, чтобы открытия в лучшую сторону меняли наш привычный мир?
Читайте интервью старшего вице-президента – руководителя блока «Технологическое развитие» Андрея Белевцева и лауреатов 2024 года по ссылке
📍А еще в апреле ищите интервью в свежем номере «ТехИнсайдер» с логотипом Научной премии на обложке!
Сбер ежегодно поддерживает исследователей, совершивших фундаментальные открытия в различных областях, и вносит существенный вклад в развитие отечественной науки.
❔Можно ли назвать Научную премию драйвером прорывных идей? Как и в каких номинациях ученые становятся лауреатами? В чем миссия ИИ в науке и что делает бизнес для того, чтобы открытия в лучшую сторону меняли наш привычный мир?
Читайте интервью старшего вице-президента – руководителя блока «Технологическое развитие» Андрея Белевцева и лауреатов 2024 года по ссылке
📍А еще в апреле ищите интервью в свежем номере «ТехИнсайдер» с логотипом Научной премии на обложке!
17.04.202510:15
⚡️Научная премия Сбера — 2025: прием заявок открыт!
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
🔘«Физический мир» — физика, химия, астрономия, науки о Земле и технические науки;
🔘«Науки о жизни» — биология, медицина и сельскохозяйственные науки;
🔘«Цифровая вселенная» — математика, компьютерные науки и информатика (в том числе искусственный интеллект и машинное обучение).
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
🏆 Номинировать учёных могут официально приглашённые Сбером российские научно-исследовательские организации, а также персонально российские и международные учёные, предприниматели и представители инвестиционного сообщества в сфере технологий.
✍️Лауреатами премии с 2021 года уже стали 12 ученых.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
🔘«Физический мир» — физика, химия, астрономия, науки о Земле и технические науки;
🔘«Науки о жизни» — биология, медицина и сельскохозяйственные науки;
🔘«Цифровая вселенная» — математика, компьютерные науки и информатика (в том числе искусственный интеллект и машинное обучение).
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
🏆 Номинировать учёных могут официально приглашённые Сбером российские научно-исследовательские организации, а также персонально российские и международные учёные, предприниматели и представители инвестиционного сообщества в сфере технологий.
✍️Лауреатами премии с 2021 года уже стали 12 ученых.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
15.04.202519:20
14.04.202516:04
Мнение экспертов: кибератаки с участием AI-агентов становятся реальной угрозой
AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых скриптов, которые действуют строго по заданному алгоритму, AI-агенты могут выбирать наилучшие пути проникновения в систему и корректировать свои действия по ходу выполнения задачи.
На данный момент не существует практики массовых хакерских атак такого рода, но прогнозы исследователей подтверждают потенциальную опасность. По мнению Марка Стокли (Mark Stockley), эксперта по кибербезопасности из Malwarebytes, осуществление большинства кибератак с помощью AI-агентов — лишь вопрос времени. Возможно, мы столкнемся с проблемой безопасности уже в этом году.
Исследовательская группа Дэниела Канга (Daniel Kang) из Университета Иллинойса разработала бенчмарк для оценки способности AI находить уязвимости. Эксперименты показали, что современные агенты могут обнаружить и использовать 13% слабых мест систем, о которых у них не было предварительной информации. При наличии описания показатель составляет 25%.
Palisade Research разработала проект LLM Agent Honeypot — сеть заведомо уязвимых серверов, замаскированных под сайты с важной информацией, для обнаружения хакерских агентов. Система уже зарегистрировала более 11 млн попыток доступа к своим серверам, 8 из которых потенциально являются AI-агентами. Исследователи предполагают, что эти агенты могли быть запущены людьми с целью проверки возможностей AI.
Исследователи пытаются предугадать возможные угрозы и разработать способы их предотвращения. Так, Claude от Anthropic успешно воспроизвела атаку с целью кражи конфиденциальной информации. Команда Project Zero от Google изучает возможности LLM для выявления уязвимостей — их методология тестирования систем с использованием моделей повысила эффективность выявления проблем безопасности в 20 раз.
#news #кибербез
https://www.technologyreview.com/2025/04/04/1114228/cyberattacks-by-ai-agents-are-coming/
AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых скриптов, которые действуют строго по заданному алгоритму, AI-агенты могут выбирать наилучшие пути проникновения в систему и корректировать свои действия по ходу выполнения задачи.
На данный момент не существует практики массовых хакерских атак такого рода, но прогнозы исследователей подтверждают потенциальную опасность. По мнению Марка Стокли (Mark Stockley), эксперта по кибербезопасности из Malwarebytes, осуществление большинства кибератак с помощью AI-агентов — лишь вопрос времени. Возможно, мы столкнемся с проблемой безопасности уже в этом году.
Исследовательская группа Дэниела Канга (Daniel Kang) из Университета Иллинойса разработала бенчмарк для оценки способности AI находить уязвимости. Эксперименты показали, что современные агенты могут обнаружить и использовать 13% слабых мест систем, о которых у них не было предварительной информации. При наличии описания показатель составляет 25%.
Palisade Research разработала проект LLM Agent Honeypot — сеть заведомо уязвимых серверов, замаскированных под сайты с важной информацией, для обнаружения хакерских агентов. Система уже зарегистрировала более 11 млн попыток доступа к своим серверам, 8 из которых потенциально являются AI-агентами. Исследователи предполагают, что эти агенты могли быть запущены людьми с целью проверки возможностей AI.
Исследователи пытаются предугадать возможные угрозы и разработать способы их предотвращения. Так, Claude от Anthropic успешно воспроизвела атаку с целью кражи конфиденциальной информации. Команда Project Zero от Google изучает возможности LLM для выявления уязвимостей — их методология тестирования систем с использованием моделей повысила эффективность выявления проблем безопасности в 20 раз.
#news #кибербез
https://www.technologyreview.com/2025/04/04/1114228/cyberattacks-by-ai-agents-are-coming/
12.04.202510:02
Космос как смысл
Альберт Ефимов, к. ф. н.
Создаваемые нами технологии AI приносят невероятные блага и возможности для человечества в здравоохранении, образовании, промышленности и многих других областях. Но технологии вызывают и беспрецедентный кризис. Впервые в своей истории мы сталкиваемся с машинами, превосходящими человека интеллектуально. Теряя работу, которая по выражению Вольтера «спасает нас от нужды, порока и скуки», люди теряют смысл к существованию. Билл Гейтс предположил, что наш биологический вид «вовсе не предназначен для работы». Осмысление через в исторический контекст не помогает – такого раньше не было. Другим методом будет пространственный контекст: «цивилизации борются за господство на нашей планете, надо найти способ улететь на альфу-центавра». Попробуем им воспользоваться, но добавим в пространственный контекст несколько смелых предположений.
Во-первых, что, если мы все-таки одни во Вселенной. Жизнь – это невероятный выигрыш в грандиозной космической лотерее или неизбежность? Возьмем за основу то, что мы, как сознательные существа, глубоко и бесконечно одиноки в нашей Вселенной в данный момент эволюции.
Во-вторых, а что, если разделение человечества на две неравные группы, о котором писали братья Стругацкие уже происходит прямо на наших глазах? «Человечество будет разделено на две неравные части по неизвестному нам параметру, причем меньшая часть форсированно и навсегда обгонит большую». Только это не следствие биологической эволюции, а связано с появлением homo augmenticus – человека, дополненного AI.
Наша ситуация (кризис смысла работы, образования, жизни, цивилизации) и сделанные два предположения (молчание вселенной и разделение человечества) вынуждают нас совершить прыжок веры и прийти к следующему заключению. Космос — это единственный оставшийся смысл для существования человечества как биологического вида. Все остальные смыслы – от религиозного до идеологического – история либо уже на свалке, либо едут туда сейчас.
Если молчание Вселенной – это первоначальное свойство, а у нас выигрышный билет, то наша цель – распространить жизнь по каждому уголку Вселенной. Все остальное вторично. Зачем нам Земля, если мы остаемся только на ней. Мы предназначены для Вселенной, а не для третьей от Солнца планеты.
Что если AI это не «великий уравнитель», делающий любого джуниора миддлом, а «рука Бога», превращающего талант в ницшеанского «сверхчеловека»? В этом случае разделенное человечество ожидает тяжелая судьба на планете с невероятно ограниченными ресурсами. Новому техно-биологическому виду homo augmenticus здесь просто негде развернуться. Точнее есть где, но исключительно за счет прежнего биологического вида – homo sapience. Гонки друг с другом, бесконечная конкуренция за компетенции и ресурсы. Как писали братья Стругацкие «идей всегда будет больше, чем ульмотронов». Выходом из этого circulus vitiosus может быть лишь начало бесконечной космической экспансии. Homo augmenticus просто не предназначен для нашей маленькой, ограниченной планеты. Цель этого нового технобиологического вида – выход за пределы Земли, за пределы нашей Солнечной системы и бесконечное освоение новых границ. Космос – это больше чем возможность применить AI. Это смысл для AI.
Оставляя наши богоподобные технологии в ограниченном пространстве Земли, мы будем неизбежно сталкивать людей, общества и страны в бесконечных дуэлях за ресурсы. Люди вида homo augmenticus – это новые конкистадоры, которые должны создавать космические каравеллы и смело отправляться к новым границам.
Вопрос о смысле Космоса бесполезен. Это без Космоса человечество теряет смысл.
Нам очень много говорят о необходимости создании позитивного образа будущего. Но если поднять голову вверх, то этот образ встанет перед нами так же ясно, как в безлунную ночь мы видим свет далеких звезд. Как писал Лю Цысинь, мы «должны отправиться во Вселенную, искать там новые миры, новые дома и разбрасывать повсюду семена жизни, словно брызги весеннего ливня».
Альберт Ефимов, к. ф. н.
Создаваемые нами технологии AI приносят невероятные блага и возможности для человечества в здравоохранении, образовании, промышленности и многих других областях. Но технологии вызывают и беспрецедентный кризис. Впервые в своей истории мы сталкиваемся с машинами, превосходящими человека интеллектуально. Теряя работу, которая по выражению Вольтера «спасает нас от нужды, порока и скуки», люди теряют смысл к существованию. Билл Гейтс предположил, что наш биологический вид «вовсе не предназначен для работы». Осмысление через в исторический контекст не помогает – такого раньше не было. Другим методом будет пространственный контекст: «цивилизации борются за господство на нашей планете, надо найти способ улететь на альфу-центавра». Попробуем им воспользоваться, но добавим в пространственный контекст несколько смелых предположений.
Во-первых, что, если мы все-таки одни во Вселенной. Жизнь – это невероятный выигрыш в грандиозной космической лотерее или неизбежность? Возьмем за основу то, что мы, как сознательные существа, глубоко и бесконечно одиноки в нашей Вселенной в данный момент эволюции.
Во-вторых, а что, если разделение человечества на две неравные группы, о котором писали братья Стругацкие уже происходит прямо на наших глазах? «Человечество будет разделено на две неравные части по неизвестному нам параметру, причем меньшая часть форсированно и навсегда обгонит большую». Только это не следствие биологической эволюции, а связано с появлением homo augmenticus – человека, дополненного AI.
Наша ситуация (кризис смысла работы, образования, жизни, цивилизации) и сделанные два предположения (молчание вселенной и разделение человечества) вынуждают нас совершить прыжок веры и прийти к следующему заключению. Космос — это единственный оставшийся смысл для существования человечества как биологического вида. Все остальные смыслы – от религиозного до идеологического – история либо уже на свалке, либо едут туда сейчас.
Если молчание Вселенной – это первоначальное свойство, а у нас выигрышный билет, то наша цель – распространить жизнь по каждому уголку Вселенной. Все остальное вторично. Зачем нам Земля, если мы остаемся только на ней. Мы предназначены для Вселенной, а не для третьей от Солнца планеты.
Что если AI это не «великий уравнитель», делающий любого джуниора миддлом, а «рука Бога», превращающего талант в ницшеанского «сверхчеловека»? В этом случае разделенное человечество ожидает тяжелая судьба на планете с невероятно ограниченными ресурсами. Новому техно-биологическому виду homo augmenticus здесь просто негде развернуться. Точнее есть где, но исключительно за счет прежнего биологического вида – homo sapience. Гонки друг с другом, бесконечная конкуренция за компетенции и ресурсы. Как писали братья Стругацкие «идей всегда будет больше, чем ульмотронов». Выходом из этого circulus vitiosus может быть лишь начало бесконечной космической экспансии. Homo augmenticus просто не предназначен для нашей маленькой, ограниченной планеты. Цель этого нового технобиологического вида – выход за пределы Земли, за пределы нашей Солнечной системы и бесконечное освоение новых границ. Космос – это больше чем возможность применить AI. Это смысл для AI.
Оставляя наши богоподобные технологии в ограниченном пространстве Земли, мы будем неизбежно сталкивать людей, общества и страны в бесконечных дуэлях за ресурсы. Люди вида homo augmenticus – это новые конкистадоры, которые должны создавать космические каравеллы и смело отправляться к новым границам.
Вопрос о смысле Космоса бесполезен. Это без Космоса человечество теряет смысл.
Нам очень много говорят о необходимости создании позитивного образа будущего. Но если поднять голову вверх, то этот образ встанет перед нами так же ясно, как в безлунную ночь мы видим свет далеких звезд. Как писал Лю Цысинь, мы «должны отправиться во Вселенную, искать там новые миры, новые дома и разбрасывать повсюду семена жизни, словно брызги весеннего ливня».
09.04.202505:04
Предложена национальная стратегия развития робототехники в США
Ассоциация по развитию автоматизации (Association for Advancing Automation, A3) опубликовала свое видение национальной стратегии робототехники и автоматизации и представила ключевые политическими рекомендации Конгрессу США. Цель документа — гарантировать лидерство США в области робототехники и автоматизации. Поскольку AI продолжает доминировать в политических дискуссиях, A3 подчеркивает, что для настоящей глобальной конкурентоспособности необходимо развивать физические приложения ИИ, а именно робототехнику.
В стратегическом видении изложены шесть ключевых политических приоритетов, способствующих лидерству США в области робототехники:
1. Создать Центральное правительственное управление по автоматизации и робототехнике (White House Office of Automation and Robotics) и Комиссию по стратегии в робототехнике (National Robotics Strategy Commission) — специализированные федеральные органы для координации политики в области робототехники, инноваций и отраслевого сотрудничества. В Комиссию по робототехнике должны войти руководители из деловых и академических кругов для разработки политических рекомендаций.
2. Ввести налоговые льготы для стимулирования внедрения —например, ускоренная амортизация не только на покупку, но и на пусконаладку и обучение роботов.
3. Правительство как ведущий интегратор — поощрение различных федеральных агентств к интеграции робототехники в свою деятельность, подавая пример промышленности.
4. Расширение программ обучения рабочей силы — господдержка образования в области STEM и программ повышения квалификации для подготовки сотрудников к работе в отраслях, ориентированных на автоматизацию.
5. Финансирование академических исследований и коммерческих инноваций – укрепление государственно-частного партнерства для стимулирования прорывных достижений в области робототехники.
6. Разработка новых отраслевых стандартов — модернизация стандартов для поддержки безопасного и эффективного развертывания робототехники на базе искусственного интеллекта.
«Соединенные Штаты находятся в критическом моменте формирования будущего автоматизации», — подчеркивает Джефф Бернстайн (Jeff Burnstein), президент A3. «Хотя AI — это основное направление, мы не можем позволить себе отставать в робототехнике. Наше видение национальной стратегии представляет собой дорожную карту для укрепления конкурентоспособности США, инноваций и готовности рабочей силы».
#news #роботы #политика
https://www.roboticstomorrow.com/story/2025/03/a3-releases-vision-for-a-us-national-robotics-strategy/24514/
Ассоциация по развитию автоматизации (Association for Advancing Automation, A3) опубликовала свое видение национальной стратегии робототехники и автоматизации и представила ключевые политическими рекомендации Конгрессу США. Цель документа — гарантировать лидерство США в области робототехники и автоматизации. Поскольку AI продолжает доминировать в политических дискуссиях, A3 подчеркивает, что для настоящей глобальной конкурентоспособности необходимо развивать физические приложения ИИ, а именно робототехнику.
В стратегическом видении изложены шесть ключевых политических приоритетов, способствующих лидерству США в области робототехники:
1. Создать Центральное правительственное управление по автоматизации и робототехнике (White House Office of Automation and Robotics) и Комиссию по стратегии в робототехнике (National Robotics Strategy Commission) — специализированные федеральные органы для координации политики в области робототехники, инноваций и отраслевого сотрудничества. В Комиссию по робототехнике должны войти руководители из деловых и академических кругов для разработки политических рекомендаций.
2. Ввести налоговые льготы для стимулирования внедрения —например, ускоренная амортизация не только на покупку, но и на пусконаладку и обучение роботов.
3. Правительство как ведущий интегратор — поощрение различных федеральных агентств к интеграции робототехники в свою деятельность, подавая пример промышленности.
4. Расширение программ обучения рабочей силы — господдержка образования в области STEM и программ повышения квалификации для подготовки сотрудников к работе в отраслях, ориентированных на автоматизацию.
5. Финансирование академических исследований и коммерческих инноваций – укрепление государственно-частного партнерства для стимулирования прорывных достижений в области робототехники.
6. Разработка новых отраслевых стандартов — модернизация стандартов для поддержки безопасного и эффективного развертывания робототехники на базе искусственного интеллекта.
«Соединенные Штаты находятся в критическом моменте формирования будущего автоматизации», — подчеркивает Джефф Бернстайн (Jeff Burnstein), президент A3. «Хотя AI — это основное направление, мы не можем позволить себе отставать в робототехнике. Наше видение национальной стратегии представляет собой дорожную карту для укрепления конкурентоспособности США, инноваций и готовности рабочей силы».
#news #роботы #политика
https://www.roboticstomorrow.com/story/2025/03/a3-releases-vision-for-a-us-national-robotics-strategy/24514/
07.04.202512:23
OpenAI обсуждает покупку стартапа по разработке носимых AI-устройств
OpenAI в последние недели обсуждала возможность приобретения стартапа, над которым ее генеральный директор Сэм Альтман работал совместно со студией бывшего дизайнера Apple Джони Айва (Jony Ive) с целью разработки персонального устройства на базе AI.
Более года назад Айв и Альтман начали обсуждать устройство, которое могло бы воплотить в жизнь мечты последнего о создании голосовых помощников на основе искусственного интеллекта. О каких конкретно устройствах идёт речь, пока информации нет. Возможные проекты включают в себя «телефон» без экрана и бытовые устройства с поддержкой AI.
Компания Айва по производству AI-устройств io Products привлекла финансирование от Emerson Collective и других фирм. Компания разрабатывала дизайн устройств, а OpenAI обеспечивала «умную» составляющую. Альтман тесно работал над продуктом, но не являлся соучредителем проекта; также неясно, имеет ли он какую-то долю в будущих доходах от бизнеса по выпуску устройств.
AI-устройства пополнят быстрорастущий портфель продуктов, разрабатываемых OpenAI, при помощи которых компания пытается донести свои модели искусственного интеллекта до миллионов потребителей. Эти продукты, помимо собственно AI-моделей, включают AI-агентов, серверные чипы и человекоподобных роботов.
Создание персонализированного AI-устройства может поставить OpenAI в более прямую конкуренцию с Apple, с которой у нее в настоящий момент действует партнерство. В июне 2024 г. OpenAI и Apple заявили, что помощник Siri будет использовать ChatGPT для обработки некоторых запросов и модели OpenAI для помощи клиентам с в составлении текстов и генерации изображений.
Голосовые помощники становятся полем активной конкуренции. OpenAI, а также Meta*, Google, Anthropic и xAI выпустили или разрабатывают голосовые AI-фукнкции для своих текстовых чат-ботов. В прошлом году OpenAI запустила голосовой режим для ChatGPT, что позволило клиентам общаться с чат-ботом.
*Организация запрещена в России и признана экстремистской
#AI #devices #OpenAI
https://www.theinformation.com/articles/openai-discussed-buying-jony-ive-sam-altmans-ai-device-startup
OpenAI в последние недели обсуждала возможность приобретения стартапа, над которым ее генеральный директор Сэм Альтман работал совместно со студией бывшего дизайнера Apple Джони Айва (Jony Ive) с целью разработки персонального устройства на базе AI.
Более года назад Айв и Альтман начали обсуждать устройство, которое могло бы воплотить в жизнь мечты последнего о создании голосовых помощников на основе искусственного интеллекта. О каких конкретно устройствах идёт речь, пока информации нет. Возможные проекты включают в себя «телефон» без экрана и бытовые устройства с поддержкой AI.
Компания Айва по производству AI-устройств io Products привлекла финансирование от Emerson Collective и других фирм. Компания разрабатывала дизайн устройств, а OpenAI обеспечивала «умную» составляющую. Альтман тесно работал над продуктом, но не являлся соучредителем проекта; также неясно, имеет ли он какую-то долю в будущих доходах от бизнеса по выпуску устройств.
AI-устройства пополнят быстрорастущий портфель продуктов, разрабатываемых OpenAI, при помощи которых компания пытается донести свои модели искусственного интеллекта до миллионов потребителей. Эти продукты, помимо собственно AI-моделей, включают AI-агентов, серверные чипы и человекоподобных роботов.
Создание персонализированного AI-устройства может поставить OpenAI в более прямую конкуренцию с Apple, с которой у нее в настоящий момент действует партнерство. В июне 2024 г. OpenAI и Apple заявили, что помощник Siri будет использовать ChatGPT для обработки некоторых запросов и модели OpenAI для помощи клиентам с в составлении текстов и генерации изображений.
Голосовые помощники становятся полем активной конкуренции. OpenAI, а также Meta*, Google, Anthropic и xAI выпустили или разрабатывают голосовые AI-фукнкции для своих текстовых чат-ботов. В прошлом году OpenAI запустила голосовой режим для ChatGPT, что позволило клиентам общаться с чат-ботом.
*Организация запрещена в России и признана экстремистской
#AI #devices #OpenAI
https://www.theinformation.com/articles/openai-discussed-buying-jony-ive-sam-altmans-ai-device-startup
17.04.202505:04
Языковые модели приобретают способность к самоанализу раньше, чем предполагалось
Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.
Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.
Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.
Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.
#news #AI
https://arxiv.org/abs/2504.04022
Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.
Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.
Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.
Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.
#news #AI
https://arxiv.org/abs/2504.04022
15.04.202512:44
⚡️ Стартовал новый набор в акселератор Sber500
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
▪️ В онлайн-буткемп попадут 150 стартапов. Они скорректируют бизнес-стратегию, подготовятся к масштабированию и смогут найти партнеров для пилотирования.
▪️ После буткемпа 25 финалистов продолжат обучение. Они получат доступ к десяткам российских корпораций, сотням инвесторов и выступят на очном демодне в Москве.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
📆 Подавайте заявку до 12 мая по ссылке
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
▪️ В онлайн-буткемп попадут 150 стартапов. Они скорректируют бизнес-стратегию, подготовятся к масштабированию и смогут найти партнеров для пилотирования.
▪️ После буткемпа 25 финалистов продолжат обучение. Они получат доступ к десяткам российских корпораций, сотням инвесторов и выступят на очном демодне в Москве.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
📆 Подавайте заявку до 12 мая по ссылке
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
14.04.202505:04
DeepSeek разрабатывает метод обучения AI-моделей, способных к самосовершенствованию
Китайский стартап совместно с Университетом Цинхуа представил новый метод обучения моделей — самостоятельная настройка принципов и критики (SPCT). Цель разработки — улучшить способности LLM к рассуждению и генерации ответов, соответствующих человеческим предпочтениям, снижая при этом расходы на эксплуатацию моделей.
Метод объединяет генеративное моделирование вознаграждения (generative reward modeling, GRM) и так называемую самостоятельную настройку критики (self-principled critique tuning), в то время как архитектура Mixture of Experts (MoE) обеспечивает эффективность в распределении вычислений.
Эксперименты показали значительное улучшение производительности моделей при использовании SPCT, особенно в задачах общего назначения. DeepSeek-GRM с дополнительным масштабироемым голосованием (Meta RM) показала лучшие результаты на бенчмарке RewardBench, достигнув общей оценки 72,8 — это выше показателей других методов: LLM-as-a-Judge (67) и DeepSeek-GRM-RFT без SPCT (68,8).
Модели GRM планируется сделать открытыми, но дата релиза пока не объявлена.
#news #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-07/deepseek-and-tsinghua-developing-self-improving-ai-models
Китайский стартап совместно с Университетом Цинхуа представил новый метод обучения моделей — самостоятельная настройка принципов и критики (SPCT). Цель разработки — улучшить способности LLM к рассуждению и генерации ответов, соответствующих человеческим предпочтениям, снижая при этом расходы на эксплуатацию моделей.
Метод объединяет генеративное моделирование вознаграждения (generative reward modeling, GRM) и так называемую самостоятельную настройку критики (self-principled critique tuning), в то время как архитектура Mixture of Experts (MoE) обеспечивает эффективность в распределении вычислений.
Эксперименты показали значительное улучшение производительности моделей при использовании SPCT, особенно в задачах общего назначения. DeepSeek-GRM с дополнительным масштабироемым голосованием (Meta RM) показала лучшие результаты на бенчмарке RewardBench, достигнув общей оценки 72,8 — это выше показателей других методов: LLM-as-a-Judge (67) и DeepSeek-GRM-RFT без SPCT (68,8).
Модели GRM планируется сделать открытыми, но дата релиза пока не объявлена.
#news #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-07/deepseek-and-tsinghua-developing-self-improving-ai-models
12.04.202507:01
ЕС запускает план по достижению лидерства в AI
Евросоюз представил план «AI Continent Action Plan» с целью стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. Документ включает следующие ключевые направления:
1. Инфраструктура для AI:
Создание сети фабрик искусственного интеллекта и гиганских объектов – AI-гигафабрик. Эти предприятия объединяют лучшие технологии и ресурсы для разработки передовых моделей AI. Уже действуют 13 фабрик, поддерживающих стартапы, промышленность и исследования.
Частные инвестиции в гиганские фабрики будут дополнительно стимулированы через инициативу InvestAI, которая мобилизует до €20 млрд для пяти гиганских фабрик искусственного интеллекта по всему ЕС.
2. Доступ к данным:
Создание лабораторий данных для управления большими объемами качественной информации и интеграции данных между разными секторами. К 2025 году будет запущена стратегия объединения данных для создания внутреннего рынка данных.
3. Применение AI:
Разработка стратегии применения AI в стратегически значимых областях. Будут использованы существующие инфраструктуры инноваций, такие как фабрики AI и цифровые инновационные центры.
4. Кадры и таланты:
Привлечение высококвалифицированных специалистов из-за пределов ЕС и возвращение европейских исследователей. Разработка образовательных и учебных программ по AI для повышения квалификации рабочих.
Специальные программы, такие как Talent Pool, Marie Skłodowska-Curie Action «MSCA Choose Europe» и программа стипендий в области AI, предлагаемых будущей Академией AI-навыков.
5. Регулирование:
Обеспечение правовой определенности для бизнеса и повышение доверия граждан через новый закон об искусственном интеллекте. Служба поддержки AI Act Service Desk поможет компаниям соблюдать законодательство.
#политика #AI #news
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_1013
Евросоюз представил план «AI Continent Action Plan» с целью стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. Документ включает следующие ключевые направления:
1. Инфраструктура для AI:
Создание сети фабрик искусственного интеллекта и гиганских объектов – AI-гигафабрик. Эти предприятия объединяют лучшие технологии и ресурсы для разработки передовых моделей AI. Уже действуют 13 фабрик, поддерживающих стартапы, промышленность и исследования.
Частные инвестиции в гиганские фабрики будут дополнительно стимулированы через инициативу InvestAI, которая мобилизует до €20 млрд для пяти гиганских фабрик искусственного интеллекта по всему ЕС.
2. Доступ к данным:
Создание лабораторий данных для управления большими объемами качественной информации и интеграции данных между разными секторами. К 2025 году будет запущена стратегия объединения данных для создания внутреннего рынка данных.
3. Применение AI:
Разработка стратегии применения AI в стратегически значимых областях. Будут использованы существующие инфраструктуры инноваций, такие как фабрики AI и цифровые инновационные центры.
4. Кадры и таланты:
Привлечение высококвалифицированных специалистов из-за пределов ЕС и возвращение европейских исследователей. Разработка образовательных и учебных программ по AI для повышения квалификации рабочих.
Специальные программы, такие как Talent Pool, Marie Skłodowska-Curie Action «MSCA Choose Europe» и программа стипендий в области AI, предлагаемых будущей Академией AI-навыков.
5. Регулирование:
Обеспечение правовой определенности для бизнеса и повышение доверия граждан через новый закон об искусственном интеллекте. Служба поддержки AI Act Service Desk поможет компаниям соблюдать законодательство.
#политика #AI #news
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_1013
08.04.202505:04
Amazon представила Nova Act — AI-агента, способного управлять веб-браузером
Nova Act сможет выполнять ряд простых действий, используя браузер, и ляжет в основу ключевых функций обновления голосового помощника Alexa+. Модель доступна в 5 вариантах: Micro для быстрой обработки текстовых запросов, Lite для работы с мультимодальными данными, Pro для сложных задач, требующих высокого качества и скорости обработки, Canvas для генерации изображений и Reel для создания видео.
Текущая версия агента доступна в режиме предварительного тестирования. Вместе с агентской моделью Amazon выпустила набор инструментов Nova Act SDK для создания прототипов агентов.
Проект возглавляют бывшие исследователи OpenAI Дэвид Луан (David Luan) и Питер Аббил (Pieter Abbeel), которые видят разработку агентов как важный этап на пути к созданию AGI.
Amazon вступает в конкуренцию с OpenAI и Anthropic, которые разрабатывают аналогичные технологии. По утверждению компании, Nova Act превосходит конкурентов в ряде внутренних тестов. Так, бенчмарк ScreenSpot Web Text для оценки взаимодействия с текстом на экране показал следующие результаты: Nova Act — 94%, CUA от OpenAI — 88%, Claude 3.7 Sonnet от Anthropic — 90%. Однако, оценка по общепринятым метрикам вроде WebVoyager пока отсутствует.
Разработчики могут получить доступ к инструментам Nova Act здесь.
#news #ai #бигтехи
https://techcrunch.com/2025/03/31/amazon-unveils-nova-act-an-ai-agent-that-uses-a-web-browser/?ref=platformer.news
Nova Act сможет выполнять ряд простых действий, используя браузер, и ляжет в основу ключевых функций обновления голосового помощника Alexa+. Модель доступна в 5 вариантах: Micro для быстрой обработки текстовых запросов, Lite для работы с мультимодальными данными, Pro для сложных задач, требующих высокого качества и скорости обработки, Canvas для генерации изображений и Reel для создания видео.
Текущая версия агента доступна в режиме предварительного тестирования. Вместе с агентской моделью Amazon выпустила набор инструментов Nova Act SDK для создания прототипов агентов.
Проект возглавляют бывшие исследователи OpenAI Дэвид Луан (David Luan) и Питер Аббил (Pieter Abbeel), которые видят разработку агентов как важный этап на пути к созданию AGI.
Amazon вступает в конкуренцию с OpenAI и Anthropic, которые разрабатывают аналогичные технологии. По утверждению компании, Nova Act превосходит конкурентов в ряде внутренних тестов. Так, бенчмарк ScreenSpot Web Text для оценки взаимодействия с текстом на экране показал следующие результаты: Nova Act — 94%, CUA от OpenAI — 88%, Claude 3.7 Sonnet от Anthropic — 90%. Однако, оценка по общепринятым метрикам вроде WebVoyager пока отсутствует.
Разработчики могут получить доступ к инструментам Nova Act здесь.
#news #ai #бигтехи
https://techcrunch.com/2025/03/31/amazon-unveils-nova-act-an-ai-agent-that-uses-a-web-browser/?ref=platformer.news
07.04.202505:04
Google DeepMind представила алгоритм, который вырабатывает стратегию поведения как человек
Dreamer V3 — алгоритм с открытым исходным кодом, который моделирует альтернативные сценарии будущего на основе причинно-следственных связей. Стратегическое планирование избавляет от необходимости трудоемкой настройки параметров и помогает обучать модель в новых условиях с помощью редких вознаграждений.
Dreamer использует методы нормализации, балансировки и трансформации для обеспечения стабильного обучения в разных доменах. Алгоритм демонстрирует высокую универсальность и справляется с более чем 150 различными задачами с помощью одной конфигурации. Исследование показало, что увеличение размеров моделей улучшает производительность и снижает потребность во взаимодействии с окружающей средой.
Одно из ключевых достижений алгоритма — возможность собирать алмазы в Minecraft без помощи учебных сценариев и вмешательства человек. Для выполнения задачи ему потребовалось около 9 дней непрерывной игры, тогда как опытному игроку нужно 20–30 минут.
Dreamer представляет собой важный шаг на пути создания универсальных AI-систем, способных адаптироваться к различным задачам без дополнительной настройки. Ее возможности пригодятся для создания роботов, способных взаимодействовать с людьми в сложных средах.
Попробовать на GitHub
#news #ai #бигтехи
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01019-w
Dreamer V3 — алгоритм с открытым исходным кодом, который моделирует альтернативные сценарии будущего на основе причинно-следственных связей. Стратегическое планирование избавляет от необходимости трудоемкой настройки параметров и помогает обучать модель в новых условиях с помощью редких вознаграждений.
Dreamer использует методы нормализации, балансировки и трансформации для обеспечения стабильного обучения в разных доменах. Алгоритм демонстрирует высокую универсальность и справляется с более чем 150 различными задачами с помощью одной конфигурации. Исследование показало, что увеличение размеров моделей улучшает производительность и снижает потребность во взаимодействии с окружающей средой.
Одно из ключевых достижений алгоритма — возможность собирать алмазы в Minecraft без помощи учебных сценариев и вмешательства человек. Для выполнения задачи ему потребовалось около 9 дней непрерывной игры, тогда как опытному игроку нужно 20–30 минут.
Dreamer представляет собой важный шаг на пути создания универсальных AI-систем, способных адаптироваться к различным задачам без дополнительной настройки. Ее возможности пригодятся для создания роботов, способных взаимодействовать с людьми в сложных средах.
Попробовать на GitHub
#news #ai #бигтехи
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01019-w
दिखाया गया 1 - 24 का 165
अधिक कार्यक्षमता अनलॉक करने के लिए लॉगिन करें।