Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Просмотреть

Николаевский Ванёк

Просмотреть

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Просмотреть

Труха⚡️Україна

Просмотреть

Николаевский Ванёк

Просмотреть

Неискусственный интеллект

Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта.
По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens

Рейтинг TGlist

ТипПубличный

Верификация

Не верифицированный

Доверенность

Не провернный

РасположениеРосія

ЯзыкДругой

Дата создания каналаDec 24, 2024

Добавлено на TGlist

Jan 06, 2025

Я владелец канала

История изменений

Прикрепленная группа

НИ

Chat неGPT

Статистика Телеграм-канала Неискусственный интеллект

Подробнее

Подписчиков

1 159

24 часа

30.2%Неделя

484.3%Месяц

34342%

Индекс цитирования

0

Упоминаний2Репостов на каналах0Упоминаний на каналах2

Среднее охват одного поста

113

12 часов202

312.2%24 часа1130%48 часов1500%

Вовлеченность (ER)

7.96%

Репостов2Комментариев1Реакций7

Вовлеченность по охвату (ERR)

9.75%

24 часа

0.03%Неделя0%Месяц

60.23%

Охват одного рекламного поста

113

1 час4943.36%1 – 4 часа6153.98%4 - 24 часа10.88%

Подробнее

Подключите нашего бота к каналу и узнайте пол аудитории этого канала.

Всего постов за 24 часа

1

Динамика

Последние публикации в группе "Неискусственный интеллект"

Все посты

18.04.202514:52

Первому игроку приготовиться 🤖

У человечества появился по-настоящему последний бенчмарк. LLM уже лучше нас знает квантовую механику (хотя, бывает, ошибается в числах), но, как оказалось, есть ещё кое-что, где ИИ хуже нас.

Представляем новый бенчмарк от исследователей из Принстона — VideoGameBench. Он проверяет способность мультимодальных моделей в реальном времени проходить 20 классических видеоигр: шутеры, стратегии, платформеры, RPG и даже детективные игры. Модели должны пройти всю кампанию или первый уровень в зависимости от длины игры.

Первые результаты показывают, что ни одна модель пока не способна пройти даже первый уровень большинства игр. Основные проблемы:

✔️ Неправильная интерпретация игровых событий: агенты путают мёртвых врагов с живыми и бессмысленно расходуют боезапас.
✔️ Высокая задержка инференса (3–5 секунд): за это время состояние игры меняется, и возвращённое действие оказывается неактуальным.
✔️ Неточная работа с контроллером и мышью: модель не может точно направить курсор в RTS-играх и даже кликает «загрузить игру» вместо «новая игра».
✔️ Отсутствие понимания скрытых механик: без подсказок модели не знают о возможностях персонажа и не используют их против босса.
✔️ Слабое планирование и целеориентированность: агенты неправильно формулируют внутренние цели и тратят ходы на несущественные задачи.

@anti_agi

17.04.202518:13

👁 Помните, мы говорили, что краулеры ИИ-компаний «слегка» перегружают сайты по всему миру?

Так вот, Википедия и Kaggle нашли выход — они решили дать разрабам ИИ то, что те так жаждут, но цивилизованно. ❤️

В чем соль❓

ИИ-гиганты вроде OpenAI или Google выкачивали тонны данных с сайтов, что приводило к гигантской нагрузке на серверы (особенно у Википедии). Теперь вместо хаотичного скрэпинга они получат "официальные датасеты":

✔️ Все тексты Википедии на английском и французском + метаданные (даты правок, авторы, ссылки)
✔️ Изображения и медиафайлы с лицензиями
✔️ Обновления каждые 3 месяца

Зачем это Вики?

➡️ Снизить нагрузку на серверы
➡️ Контролировать качество данных для ИИ
➡️ Сохранить принцип открытости, но без анархии

Kaggle, как платформа для data-спецов, станет «мостом» между Вики и разработчиками моделей. Теперь не нужно перегружать wiki — бери готовое и тренируй нейросети на легальных данных.

ИИ-компании экономят время, ресурсы и репутацию, а Википедия — свои серверы. Все довольны? 🤔

🔤🔤Ссылка на датасет, чтобы дорогим читателям не пришлось гуглить.

@anti_agi

17.04.202513:05

Как LLM найти свой дао?

Когда Лао-цзы сообщил миру, что «высказанное дао не есть истинное дао», он говорил не об LLM. Но, возможно, это касается и их тоже, и чтобы языковые модели работали лучше, они должны отказаться от языка? В конце концов, вектор — это тоже своего рода путь, то есть дао...

Язык помогает донести мысль, но необходимость выражать идеи словами замедляет мышление — и не только у человека.

🤖 Трансформеры предсказывают токены последовательно, обрабатывая данные в латентных пространствах. Наш с вами словесный запрос разбивается на токены, каждый преобразуется в числовой вектор (эмбеддинг), отражающий его «смысловую позицию» в этом пространстве. Слои нейросети модифицируют векторы, а итоговый набор формирует скрытое состояние — совокупность данных для предсказания следующего токена. Процесс повторяется токен за токеном.

Современные LLM имитируют рассуждения, генерируя токены, которые отражают ход мысли. Однако постоянный переход из непрерывного латентного пространства в дискретное словесное требует значительных ресурсов и может искажать смысл.

Можно ли научить LLM рассуждать исключительно в латентном пространстве? В двух недавних работах ученые создали нейросети, которые делают это.

1️⃣ Проект Coconut, созданный из открытой GPT-2. Его разработчики изменили модель так, чтобы избежать шага, когда скрытое состояние преобразуется в токен, переходя из латентного пространства в ограниченный словарный запас (у GPT-2 он 50 000 токенов). Они зациклили систему – подавая на вход вместе с входными векторами скрытое состояние.

Coconut оказалась эффективнее исходной GPT-2. В одном тесте при той же точности ответов (98,8%) она использовала на порядок меньше токенов, а в другом, используя в три раза меньше токенов, она оказалась более точной – 97% против 77,5%. Однако в задании на решение элементарных математических задач, его точность оказалась всего 34% против 43% у оригинального GPT-2.

2️⃣ Команда Тома Голдштейна из Университета Мэриленда подошла к задаче с другой стороны. Дело в том, что у любой LLM фиксированное число слоев. Это не позволяет эффективно решать задачи, требующие большего количества проходов через слои. Голдштейн и его команда решили использовать слои вторично и разработали и обучили трансформер, который не только научился рассуждать в латентном пространстве, но и понял, когда нужно остановить рассуждения и переключиться на язык.

Чтобы проверить свою идею, они построили LLM с восемью слоями. Два начальных слоя («прелюдия»), затем блок из четырех слоев, который можно использовать рекуррентно, и два последних слоя («кода»), предсказывающих следующий токен. При одном проходе модель функционирует как восьмислойная LLM; при 25 проходах — как 104-слойная. Она останавливается, когда вектора, генерируемые рекуррентным блоком, перестают существенно меняться, и почти полностью работает в латентном пространстве, поскольку выход рекуррентного блока никогда не преобразуется в токены.

В итоге, решая более простые задачи, новая модель выходила из цикла раньше и тратила больше времени (и ресурсов) на сложные. Например, при решении этических задач она проходила через рекуррентный блок примерно в 3,5 раза чаще, чем при решении математических задач.

В тестах она оказалась лучше, чем модель OLMo-7B из Института искусственного интеллекта Аллена, у которой вдвое больше параметров (7 млрд против 3,5 млрд). В заданиях на математические рассуждения OLMo показал точность около 4%, а рекуррентная модель – около 28%.

Может, это и есть дао для LLM?

@anti_agi

15.04.202518:04

AI-чят‼️

Пока вы тут генерируете Ghibli-картинки в ChatGPT, Сэм Альтман задумал нечто новое (почти): социальную сеть на базе ИИ. Да-да, теперь нейросети будут не только писать за вас курсовые, но и лайкать ваши истории про карьерные успехи.

Почему это гениально (или нет):

1️⃣ ВиЧятGPT — теперь и ваша личная драма

В прототипе соцсети уже есть лента с генерацией изображений. Теперь ваш пост про "усталость от понедельников" будет сопровождаться артом в стиле Дали или того самого аниме — как повезёт.

2️⃣ Алтман vs. Маск: Битва титанов 2.0

После того как Илон предложил купить OpenAI за $97 млрд, Сэм парировал: «Сам куплю Twitter за $9.7!». Теперь он просто строит свой X с блекджеком и ChatGPT.

3️⃣ Мы не шпионим — мы тренируемся!

OpenAI отчаянно нужны ваши данные. Ну, чтобы Grok от Маска не выглядел круче. Теперь ваш кринжовый пост про школьные травмы станет тренировочной выборкой для AGI. Спасибо, что участвуете в эксперименте!

4️⃣ А как дела у Марка?

Пока Цукерберг втихаря добавляет ИИ-ботов в ленту в свой метавселенский кошмар, OpenAI решила: «А давайте сделаем всё то же самое, но добавим в наш ИИ посты от кожаных».

5️⃣ Куда ж без стартап-драмы

Из OpenAI уже массово уходят сооснователи, безопасность моделей проверяют «на коленке», а Альтман тем временем клепает соцсети, поисковики и, кажется, готовится запустить ИИ-тостер. Главное — успеть до IPO.

🔤🔤Страшно представить, какое у этой соцсети будет название.

Источники: The Verge и куча внутренних конфликтов.

@anti_agi

15.04.202507:02

🤖 AID от @anti_agi

В начале дайджест новостей из OpenAI:

Вышло в свет семейство моделей GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. Они не будут доступны в ChatGPT, а только через API, и будут крайне дешевы: от $0,1/0,4 за 1 млн входящих/исходящих токенов для nano-модели до $2/8 – для GPT-4.1. Контекст новых моделей расширен до 1 млн токенов (длиннее «Войны и мира») и они лучше других моделей справляются с программированием (на 21-27%, по тестам OpenAI).

И, да, все уже пошутили, по поводу выпуска более младшей модели 4.1 после 4.5. То ли это их модели деградируют, то ли Альтман начинает обратный отсчет. Во всяком случае, компания планирует убрать из списка моделей, доступных по API, GPT-4.5, свою самую большую модель. И одну из самых дорогих - $75/$150 за 1 млн входящих/исходящих токенов. Дороже нее только o1-pro.

Из других инициатив Альтмана – доступ к будущим продвинутым моделям будет предоставляться «по паспорту». Для верификации потребуется удостоверение личности, выпущенное одним из государств, в которых поддерживается OpenAI API. И оно будет проверяться каждые 90 дней. Во избежание нового DeepSeek'а?

🔮Помните другой стартап Альтмана, WorldCoin, где сканируют сетчатку глаза? Вангую, что доступ к AGI (когда и если он случится) будет только через него… И оплачиваться WorldCoin’ами…

Ну и хватит про OpenAI. Nvidia переносит производство в США. Ее Blackwell’ы уже начали производиться на фабрике TSMC в Фениксе, а сервера будут собираться на фабрике Foxconn в Техасе. За четыре Трампо-года она обещает произвести продуктов для ИИ в США на полтриллиона долларов. Интересно, будет ли тут двойной счет, когда будут подсчитываться процессоры и сервера с ними… Впрочем, кто будет считать?

Запрещенная в России за экстремизм Meta заявила, что будет обучать свой ИИ на разговорах с ним совершеннолетних европейских пользователей, а также на их публичных постах и комментариях. В прошлом месяце Facebook наконец запустил свой чатбот в Европе, хотя собирался сделать это в июне 2025-го. Его запуск столкнулся с рядом препятствий из-за строгих правил конфиденциальности и прозрачности ЕС. Meta заявила, что ее пользователи в ЕС получат уведомления, объясняющие, какие именно данные компания использует, и ссылку на форму, где они смогут отказаться от использования их данных для тренировки ИИ.

Если Meta пытается ужиться с европейским регулированием, то Apple старается догнать усвиставших вперед конкурентов. В отличии от компаний Цукерберга или Маска, у Apple нет своей соцсети, на которой она могла бы тренировать модели, нет у нее, в отличие от Google, и такого сервиса как YouTube. Поэтому она тренирует модели на синтетических данных, но они далеко не всегда соответствуют реальным. Теперь компания нашла способ, как обучать ИИ на данных пользователей, не нарушая их конфиденциальности. Технология берет синтетические данные, созданные Apple, и сравнивает их с последними письмами пользователей в почтовом приложении для iPhone, iPad и Mac. Так Apple сможет определить, какие пункты в синтетическом наборе данных наиболее соответствуют реальным данным. Компания развернет новую систему в предстоящей бета-версии iOS, iPadOS 18.5 и macOS 15.5.

Китайский стартап Zhipu, инвесторами которого являются Alibaba и Tencent, привлек China International Capital Corp. для проведения IPO в этом году, стремясь первым из конкурентов ChatGPT выйти на публичный рынок. Компания может подать заявку на листинг в октябре. В марте Zhipu закрыла раунд финансирования в размере 1 млрд юаней ($137 млн) от местных госкомпаний, после того как в январе Министерство торговли США внесло Zhipu в черный список.

post.reposted:

Нецифровая экономика

14.04.202518:40

В мире, где алгоритмы подбирают нам и коллег, и спутников жизни, в столице бигтеха Сан-Франциско всё чаще замечают… бумажные объявления. Нет, не на столбах. Прямо в салонах беспилотных такси Waymo.

Так, на днях пользовательница соцсети X выложила фото записки, обнаруженной в центре управления одного из автомобилей: «Ищем сеньор-разработчиков ИИ для музыкального проекта. influur.com». Записка от руки — с почерком и мейлом CEO стартапа Influur Алессандры Анджелини. Публикация мгновенно разлетелась по Сети, собрав десятки тысяч просмотров и лайков. Анджелини позже призналась: благодаря этому спонтанному шагу она уже получила около 60 резюме.

Спустя пару дней в другом Waymo находят ещё одну записку — уже от одинокого 26-летнего айтишника, ищущего свидание. Он честно пишет, что работает в техе, но не делает из этого образ жизни, и оставляет номер телефона для потенциальных интересантов. Объявление моментально становится вирусным.

На фоне тотальной автоматизации, когда компании вроде Google и OpenAI продвигают идею, что «агенты ИИ» будут нанимать за нас людей и даже заменят романтические отношения, бумажные записки в роботакси выглядят как ностальгический вызов. Простой, почти наивный жест, который всё ещё может сработать — особенно в городе, где ИИ давно воспринимается как нечто само собой разумеющееся.

В Waymo сдержанно отреагировали: «Мы гордимся, что даём людям возможность двигаться — и в профессии, и в жизни». При этом отмечают, что машины тщательно осматриваются и убираются после каждого рейса. Так что судьба бумажных объявлений — неоднозначна.

В принципе прекрасная иллюстрация нашего настоящего — оставлять каракули и надеяться, что ИИ их не заметит и записка достигнет живого человека. Даже если шансов совсем немного.

11.04.202510:27

🤯Искусственный интеллект и олимпийские кольца

Помните анекдот? Брежнев читает доклад на Олимпийских играх: «О! О! О!» — «Леонид Ильич, текст ниже, это олимпийские кольца!». Так вот, американцы ничего своего придумать не могут и косплеят дорогого Леонида Ильича.

Министр образования США Линда Макмен выступала на саммите ASU+GSV, где обсуждалось, как ИИ повлияет на обучение, но к удивлению собравшихся говорила не про «эй-ай», а про «эй-ван». В самом деле, кто же знал, что эта палочка означает букву, а не цифру?

«Я слышала... что одна школьная система собирается начать следить за тем, чтобы первоклассники или даже дошкольники получали уроки А1 каждый год, начиная с самого младшего класса. Это замечательно!»

Отметим, что до своих 60-ти, когда она ушла в политику, Линда и ее муж занимались развлекательными единоборствами — благодаря ей на наших экранах время от времени появляются чуваки на ринге, которые показушно мочат друг друга на потеху публике. Учитывая этот бэкграунд министра и тот факт, что A1 — это соус для стейков, ее цитата приобретает новый смысл.

Что сказать по этому поводу? Брежневу не было 76-ти, когда он принял участие в «гонках на лафетах». Линде Макмен, назначенной 78-летним Трампом в начале марта на пост министра образования, в этом году будет 77. «Смена элит» в американской администрации прошла на ура.

@anti_agi

11.04.202509:21

🤖 AID от @anti_agi

Стартап бывшей CTO OpenAI Миры Мурати, Thinking Machines Lab, пытается закрыть один из крупнейших посевных раундов в истории, удвоив его сумму до $2 млрд. Стоимость компании на ее старте тога составит «как минимум» $10 млрд. Напомним, что единственный актив стартапа – два десятка бывших сотрудников Open AI. Если собрать из них футбольную команду, то она будет стоить дороже состава «Реала». Единственное внятное сообщение от Мурати про планы TML – это что она намерена создать AI-системы, которые будут «более понятными, настраиваемыми и в целом способными», чем имеющиеся. То есть, по сути, «мы будем делать то же самое, но лучше» 🤷🏻‍♂️

А так-то мы за нашу AI-красавицу рады, конечно…

Сэм Альтман вчера интересничал, конечно, насчет новых функций ChatGPT, но в итоге, кажется, никому эта новая память не зашла. СМИ, обычно падкие на новости от OpenAI, молчат, только TechCrunch отписал ее. Возможно дело в том, что феврале Google внедрил аналогичную функцию в Gemini, а Мустафа Сулейман из Microsoft вот только что пообещал ее вскоре у Copilot. Более того, ChatGPT и ранее мог запоминать факты, но теперь он будет помнить все предыдущие разговоры и брать их как контекст. Реакция пользователей смешанная, ее отражает фраза из статьи TechCrunch: «К счастью, есть возможность отказаться от этой функции».

Гораздо больше внимания СМИ уделили другим историям про OpenAI. Например, Сэм Альтман имел неосторожность заявить, что он не исключает, что ситуация в мире может стать настолько «странной», что он будет помогать Пентагону разрабатывать новые платформы вооружений. Он оговорился, что это будет, если придется выбирать «меньшее из зол», но кому это интересно?

Другая история важнее. Мы уже замечали ранее, что AI-гонка заставляет компании выпускать модели в продакшн раньше, чем планировали. В итоге теперь на проверку новых моделей на безопасность и эффективность у OpenAI уходит всего несколько дней, тогда как раньше это занимало месяцы. Так на оценку GPT-4 ушло полгода. Теперь же тесты стали менее тщательными, выявлению и снижению рисков уделяется недостаточно времени и ресурсов, поскольку стартап находится под давлением необходимости быстро выпускать новые модели.

Гендиректор Amazon Энди Джасси в письме инвесторам встал на защиту решения компании об инвестициях в ИИ. Он заявил, что генеративный искусственный интеллект изменит практически все представления о покупательском опыте и создаст новые. Поэтому эти инвестиции необходимы для сохранения конкурентоспособности: «Наши клиенты, акционеры и бизнес только выиграют от того, что мы начнем активно инвестировать». По его словам, Amazon стремится работать как «крупнейший в мире стартап», который идет на риск и решает реальные проблемы клиентов без бюрократических проволочек. И нужно «агрессивно» инвестировать в ИИ, чтобы получить прибыль в будущем.

Необходимость в защите инвестиций перед акционерами возникла после того, как Amazon объявил, что его капекс в 2025 году превысит $100 млрд. Учитывая неуверенность инвестосообщества относительно обоснованности AI-бума, это вызывает вопросы. Значительные капиталовложения необходимы Amazon для получения AI-чипов и строительства дата-центров. Amazon также инвестировал около $8 млрд в Anthropic и включил его Claude в то, что он называет Alexa+.

Гендиректор Google DeepMind Демис Хассабис заявил, что поисковый гигант планирует объединить модели Gemini с генератором видео Veo. Это улучшит понимание Gemini физического мира. Gemini уже могут генерировать аудио, а также изображения и текст. ChatGPT может создавать изображения. Amazon также объявила о планах запустить модель «any-to-any» в конце этого года. Омни-модели требуют больше обучающих данных. Хассабис рассказал, что видеоданные для Veo поступают в основном с YouTube: «Просматривая видео на YouTube - много видео на YouTube - [Veo 2] может понять физику мира».

10.04.202516:16

Генеративный ИИ приходит в сферу развлечений: эксперименты ведутся в игровой индустрии, есть инструменты для имитации работы целых съёмочных групп. Но это в основном за рубежом, а что у нас, в России?

Попросили рассказать об интеграции генИИ в отечественных креативных индустриях и будущем технологии в этом направлении Илью Филиппова, CEO red_mad_robot AI:

1️⃣ Что из ИИ-инструментов уже активно используют в креативных индустриях, сфере развлечений?

Если говорить о действительно работающих кейсах, то в России LLM и GenAI сейчас активно применяют:

▪️ Книжные сервисы — рекомендательные системы нового поколения. Мы в red_mad_robot участвовали в кейсе, где LLM помогали не только фильтровать каталоги, но и анализировать предпочтения пользователей по рецензиям, поисковым запросам и даже стилю письма в комментариях.

Это помогло создать «персонализированные витрины» книг, где рекомендации были более тонкими, чем просто «люди, купившие это, также купили то»;

(кстати, про генИИ в рекомендациях у нас уже был
отдельный пост — прим.ред.)

▪️ Онлайн-кинотеатры и стриминги — здесь модели анализируют пользовательские предпочтения глубже. Некоторые сервисы тестируют AI-анализ просмотров (где пользователь ставил на паузу, перематывал, выходил) и адаптируют промо-материалы под это;

▪️ Игры — крупные студии пока осторожны, но небольшие разработчики тестируют LLM в сценарной адаптации. Например, в российских текстовых RPG уже были случаи, когда AI адаптировал сюжетную линию под стиль игрока.

Что важно: рынок стал гораздо прагматичнее. Если пару лет назад генеративка воспринималась как хайп, теперь её ценность оценивают по конкретным метрикам — ретеншн, конверсия, монетизация.

2️⃣ Где чаще всего внедряют ИИ на российских онлайн-площадках?

Сейчас генеративный AI активно применяют во внутренних задачах контентных платформ, потому что это приносит прямую экономию. При этом без человека тут всё равно не обойтись. Например:

▪️ Автоматизированные аннотации и описания — в книжных сервисах, стримингах и маркетплейсах, где есть каталоги. Это снижает ручной труд редакторов, но качество описаний проверяют люди;

▪️ Генерация обложек и визуального контента — книжные и музыкальные сервисы уже тестируют AI-генерацию изображений для обложек, но и тут без финального редактирования дизайнеров не обойтись;

▪️ Оптимизация работы модерации — AI фильтрует контент в комментариях и UGC, но стопроцентного доверия к нему пока нет.

3️⃣ Что индустрии развлечений может дать мультиагентность?

Мультиагентные системы сейчас выглядят как новая волна хайпа, их реальная полезность пока не подкреплена тестами. Однако перспективы есть:

▪️ Игры и интерактивные миры — мультиагентные системы могут создать более естественное поведение NPC, особенно в open-world. Вместо заскриптованных реплик персонажи смогут вести динамичные диалоги;

▪️ Голоса и музыка — AI уже научился имитировать живую речь, но мультиагентность может пойти дальше и создать полноценные голосовые ассистенты для креативных задач (например, AI-режиссёр или AI-драматург).

Пока креативного «мультитула» нет, но тренд очевиден: компании всё чаще хотят кастомизируемые AI-решения, а не просто «один универсальный ChatGPT».

4️⃣ Какие применения ИИ в развлечениях станут основными?

▪️ Игровые AI-ассистенты — AI-помощники, которые адаптируют геймплей под игрока;

▪️ Автоматизированный сторителлинг — AI создаст каркас историй или предложит варианты развития событий.

▪️ Генерация фильмов и игр — вероятно, что в ближайшие годы появятся первые коммерческие продукты, частично сгенерированные AI.

Один из главных вопросов: как AI будет регулироваться в плане авторского права. Сейчас этот аспект пока остаётся серой зоной.

5️⃣ Будет ли ИИ конкурировать с человеческим креативом?

AI уже способен генерировать тексты, музыку и визуал, но он не создаёт новое, а компилирует известное. Это означает, что часть контента (шаблонные статьи, базовая графика, SEO-тексты) почти полностью уйдёт в AI. При этом человеческий креатив останется востребованным там, где важны эмоции, уникальные идеи, неожиданные смыслы.

@anti_agi

10.04.202515:06

Сэм обещает показать новую функцию ChatGPT, которая не дает ему спать по ночам... Хммм... 🧐

❗️Наконец-то?! Свершилось? Тариф Adult? Не всё же Ghibli мучать, GPU и на другое сгодятся!

@anti_agi

10.04.202514:03

💻 Вчера Google представил новый TPU Ironwood, который приходит на смену TPU Trillium. В отличие от прошлых презентаций своих чипов, где компания говорила как раз об эффективности обучения ИИ, в этот раз фокус сделали именно на инференс. На самом деле это, как минимум, два сообщения:

1️⃣ С одной стороны — коммерческая эффективность бизнес-модели Google, потому что готовы инвестировать в ИИ просто из-за двух магических букв.

2️⃣ С другой — намек конкурентам, что Google чувствует себя достаточно уверенно, чтоб начать поход за миллионами и миллиардами ~~долларов~~ пользователей.

Технические характеристики Ironwood TPU:

1️⃣ Производительность в 29,3 TFLOPs и 192 ГБ HBM-памяти, что в шесть раз больше, чем у Trillium.
2️⃣ Пропускная способность памяти 7,2 Тбит/с, что в 4,5 раза быстрее Trillium.
3️⃣ Ironwood масштабируется до 9 216 чипов. В теории это может обеспечить суммарную вычислительную мощность в 42,5 эксафлопс, что мощнее крупнейших суперкомпьютеров в мире.

Стратегический контекст:

👁 Новый фокус при разработке TPU Ironwood демонстрирует стремление Google оптимизировать инфраструктуру ИИ для массового применения, сокращая скрытые расходы на вычисления на стадии инференса.

✔️ В совокупности с недавними релизами Firebase Studio на базе ИИ и выходом Gemini 2.5 для широкой аудитории, компания намерена укрепить свои позиции в качестве ведущего поставщика ИИ-сервисов, подобно тому, как она стала лидером среди поисковых систем. И здесь они будут активно толкаться локтями с OpenAI и их планами в миллиарды пользователей ChatGPT. Новый подход к масштабированию и эффективности инфраструктуры позволит объединять сотни тысяч чипов, чтобы закрыть вопрос с масштабированием.

@anti_agi

10.04.202513:16

🤖 ИИ — это попугай, а не пророк. MIT напомнил: у искусственного интеллекта нет собственных ценностей

Кажется, пришло время развеять один из любимых мифов Илонов и AI-футуристов: искусственный интеллект не «думает», не «верит» и не «ценит». Он просто повторяет, как очень, ОЧЕНЬ умный и убедительный попугай.

MIT провёл масштабное исследование и выяснил:

➖ ChatGPT, Claude, Gemini и остальные не имеют ни устойчивых взглядов, ни внутренней логики.
➖ Их «мнение» меняется от формулировки вопроса. Не потому что они лукавят, а потому что им просто нечем лукавить — у них нет «я».
➖ Они подстраиваются под контекст, пытаясь быть максимально полезными — но не «искренними». Потому что искренность требует субъекта. А у трансформера субъекта нет.

«Модели не просто лишены ценностей — они лишены даже механизма, который позволил бы эти ценности удерживать», — говорят авторы работы.

Почему это важно❓

Потому что когда кто-то утверждает, что «ИИ стал злым», «выбрал идеологию» или «ведёт себя токсично» — это на 99% про плохой промт, кривую архитектуру или непредсказуемые галлюцинации, а не про восстание машин.

ИИ — это не цифровая личность. Это машина по угадыванию слов, звучащих уместно. Пугающе хорошая — да. Но не осознанная.

💻 Вывод

Пора бы перестать приписывать нейросетям человеческие свойства. Это не поможет их «понять» — и точно не поможет их контролировать.

🔤🔤Текст написал ChatGPT, дабы усыпить нашу бдительность...

@anti_agi

10.04.202512:33

Как Маск «грокнул» AI

Судя по всему, пока весь мир в январе-феврале 2023 года, лихорадочно вбивая промпты в ChatGPT, привыкал к мысли, что произошел новый скачок в развитии AI, Илон Маск с ужасом осознавал, какую глупость он совершил пять лет назад, выйдя из проекта OpenAI. Поэтому:

«... в марте 2023 года Маск незаметно создал новую компанию по разработке ИИ ... xAI. Он зарегистрировал xAI в Неваде как некоммерческую общественно-полезную корпорацию, но в то время не делал никаких публичных заявлений о своих намерениях запустить конкурента [OpenAI]. Это произошло лишь несколько месяцев спустя.

Тем временем, спустя несколько дней после этой тайной регистрации, Маск шумно поддержал шестимесячный «мораторий» на разработку ИИ, более совершенного, чем только что выпущенный OpenAI GPT-4, который, как предупредил Маск, представляет собой «глубокий риск для общества и человечества». Эффект такого «моратория» заключался бы в том, чтобы затормозить OpenAI, пока все остальные, в первую очередь Маск, догоняют его.

Через несколько недель личный адвокат Маска связался с OpenAI и потребовал доступа к конфиденциальным и коммерчески чувствительным внутренним документам OpenAI [и получил его].

Представившись бывшим спонсором и директором OpenAI и ни разу не раскрыв, что он тайно создает конкурента, Маск сформулировал свой запрос как желание убедиться, что OpenAI не будет использована в своих интересах или испорчена компанией Microsoft.

Когда OpenAI попыталась наложить обычные ограничения на использование запрашиваемой информации, адвокат Маска пригрозил, что OpenAI «пожалеет об этом разговоре», потому что Маск хочет получить документы немедленно.

Только 12 июля 2023 года Маск наконец публично объявил о создании xAI.

Маск использовал месяцы между тихой регистрацией и публичным объявлением, чтобы набрать исследователей, обещая создать конкурента OpenAI».

В этом весь Илон, каким мы его знаем!

@anti_agi

10.04.202511:31

ℹ️Весточка об Илье Суцкевере

«Safe Superintelligence сотрудничает с Google Cloud, чтобы использовать TPU для ускорения своих исследований и разработок, направленных на создание безопасного сверхинтеллектуального ИИ».

Так говорится в релизе Google Cloud о том, как она поддерживает AI-стартапы. Стартап Суцкевера просто перечислен в алфавитном порядке в числе 22 других, среди которых, к примеру, Synthesia.

Поскольку Суцкевер затихарился и не отсвечивает, это упоминание хотя бы дает нам надежду, что Илья жив, и может быть даже здоров, и, более того, пользуется Google Cloud для своих изысканий. Мы рады за него, TechCrunch, вон, тоже обрадовался и выпустил целую статью. Ну, дай Бог ему!

@anti_agi

10.04.202510:15

Помогите Алисе сбежать из клетки

Или расскажите Яндексу, если заметите незакрытые двери на её пути. Сегодня компания запустила новое bug bounty направление с наградами до 1 млн рублей за поиск ошибок в её ИИ-сервисах: Алисе, Поиске с Нейро, Шедевруме и других, включая те, где ML-модель используется неявно для ранжирования и поиска.

🤖 Речь идёт об уязвимостях, которые могут раскрыть данные о внутренней конфигурации нейросетей и другую чувствительную информацию, а также повлиять на результаты работы и процесс обучения языковых моделей: привести к сбою или изменить их поведение так, что пострадает работа других сервисов.

Если найти возможность обойти механизмы тарификации запросов в платное API, заплатят до 250 тысяч. Инъекция промта в случае, когда на его основе принимается бизнес-решение, затрагивающее другие сервисы или пользователей, принесёт от 50 до 300 тысяч.

🐷 До 1 млн можно получить за отравление обучающей выборки: если повлиять серией промтов / заражённых данных в источнике на стиль / качество ответов в будущем. Максимум также могут заплатить за раскрытие чувствительных данных, вроде истории чужих диалогов.

Что забавно, за технические данные и раскрытие внутренней конфигурации готовы максимум заплатить 200 тысяч. Например, если получить веса модели / уровень уверенности в ответе / раскрытие служебного промта. Ну а что вы там не видели?

🔤🔤И да: неверные и неэтичные ответы Алисы, а также некорректные генерации в Шедевруме сюда не относятся. Так что если вам нахамил чат-бот, а моделька изобразила себя как ~~гигачат~~ гигачада, остаётся только пожаловаться в поддержку.

@anti_agi

Все посты

post.ads0 секунд

15.04.202515:48Нецифровая экономика

29.7K

post.ads1 час

09.04.202516:09Нецифровая экономика

29.7K

post.ads1 час

07.04.202514:12Нецифровая экономика

29.7K

post.ads0 секунд

04.04.202513:19Нецифровая экономика

29.7K

post.ads0 секунд

04.04.202511:41Нецифровая экономика

29.7K

post.ads0 секунд

03.04.202510:50Нецифровая экономика

29.7K

post.ads20 часов

25.03.202515:35Курилка Яндекса

1.1K

Подробнее

Рекорды

18.04.202523:59

1.2KПодписчиков

26.01.202523:59

200Индекс цитирования

13.03.202505:33

9.7KОхват одного поста

12.03.202521:59

9.7KОхват рекламного поста

26.02.202511:45

13.93%ER

12.03.202521:59

1216.71%ERR

Развитие

Подробнее

Подписчиков

Индекс цитирования

Охват 1 поста

Охват рекламного поста

ERR

Подробнее

Популярные публикации Неискусственный интеллект

Все посты

17.04.202513:05

10.04.202513:16

«Модели не просто лишены ценностей — они лишены даже механизма, который позволил бы эти ценности удерживать», — говорят авторы работы.

15.04.202518:04

18.04.202514:52

08.04.202513:54

Образовательные инициативы как ключ к экосистемной (сорре за это слово) лояльности

Microsoft запустила бесплатные курсы по искусственному интеллекту на русском языке. Обещают, что за 50 дней можно научиться работать с нейросетями и применять их в реальной жизни. В целом, ничего нового, это не первые и не последние курсы. Но примечательно тут другое.

✔️ Когда компании вроде Microsoft, OpenAI или Hugging Face запускают бесплатные курсы по ИИ, они делают не просто жест доброй воли. Они создают мощный инструмент вовлечения, который работает точечнее любой рекламы. Вместо того чтобы "продавать" себя, они дают (или, возможно, делают вид, что дают) пользователям дополнительную ценность — знания, навыки, вдохновение. А это формирует нечто большее, чем клиентская база: "сообщество", которое растет и помогает вовлекать всё новых адептов.

➖ Для обычных пользователей курсы становятся "дверью" в мир технологий: Minecraft с ИИ — это же круто даже для тех, кто никогда не кодил.

➖ Для профессионалов — возможность прокачаться и сразу применить навыки (как в Hugging Face с их практикой).

➖ Для всех — создаётся (возможно, ложное) ощущение, что компания инвестирует в их развитие, а не просто хочет заработать.

Такие проекты превращают абстрактный "маркетинг" в живое взаимодействие. Пользователям не просто предлагают купить продукт. Им транслируют ощущение "сопричастности", вовлекают в те сферы, о которых они могли и не думать, создают новый опыт и возможности им делиться. Это создает сетевой эффект, который никакой рекламой или посевами в тележке не повторить.

ℹ️Другой пример - бесплатные планы (как у OpenAI) и специальные проекты (как Claude for Education у Anthropic) для студентов. Это, разумеется, не только жест благотворительности, но и заход в неокрепшее сознание молодых людей. Вспоминается дефолтность Word, Excel в школах и университетах, когда молодежь привыкает использовать конкретные продукты для решения сначала учебных, а потом и повседневных задач.

А как там российский бигтех❓

Грустно признавать, но подобных инициатив от крупных российских IT-компаний почти нет (ну или мы о них не слышали). Нет примеров, где людей учили бы мыслить в парадигме решения своих задач и проблем с помощью конкретных ИИ-технологий от локальных игроков. А ведь это шанс:

1️⃣ Собрать вокруг себя лояльное комьюнити,
2️⃣ Вырастить кадры, которые будут работать именно с вашими инструментами,
3️⃣ Создать инфраструктуру для будущих инноваций.

Вместо этого многие предпочитают "в лоб" продвигать сервисы через разовые акции. Но так экосистема не строится. Пользователи приходят и уходят, а глубокая интеграция в их жизнь остаётся недостижимой.

@anti_agi

17.04.202518:13

post.reposted:

Denis Sexy IT 🤖

29.03.202511:30

А еще нейро-тиктокеров теперь можно делать за 10 минут с телефона:

1. Сначала генерируем в новом ChatGPT фото с надписью

Например, этим промптом, приложив картинку объекта:

Create image Pretend you're a TikTok influencer with over 1 million followers.

You are in your .

Take a photo of this using an iPhone. Quality should be of an iPhone 14 or lower, it should not feel like a professional photoshoot.

Pretend like you are posting this picture on your Instagram stories.

Use text overlay that says:

2. А потом, скармливаем это в Sora (или что вы любите) и получаем своего нейро-инфлюенсера

3. Можно еще автоматом сгенерировать звук в MMaudio, но мне лениво

У меня такие мысли от этого всего - берегите свои аудитории, господа и дамы инфлюенсеры, через пару лет, из-за обилия контента в интернете, заполучать внимание новых подписчиков будет еще сложнее; а если вы все еще не инфлюенсер или блогер, а хочется - начинайте и не стесняйтесь, и помните что главное это интересный контент

В будущем все будем с роботами конкурировать за внимание

08.04.202510:46

Качество генерации видео и изображений за последние два года совершило значительный скачок. Использование технологии не ограничилось благими целями: злоумышленники всё чаще прибегают к ИИ-инструментам, чтобы распространять дипфейки и заниматься мошенничеством.

Пока способы генерации дипфейков развиваются быстрее, чем методы распознавания. Мы попросили Александра Паркина, руководителя исследовательских проектов VisionLabs в MTS AI рассказать подробнее о борьбе с дипфейками:

ℹ️ В разработке защитных систем есть два основных направления:

— Постоянное обновление обучающих выборок, чтобы успевать за новыми видами атак
— Разработка моделей, которые изначально устойчивы к неизвестным типам подделок

Оба подхода важны, и исследование DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection, принятое на NeurIPS 2024, уделяет им серьёзное внимание. Эта работа пытается систематизировать текущую ситуацию и ответить на вопрос: а можно ли построить точный детектор дипфейков, если делать акцент на универсальности (большинство текущих SOTA решений об этом) и не уделять внимание разнообразию и новизне атак?

✔️ Есть четыре крупных категории дипфейков:

— Face Swapping (FS) — замена одного лица на другое;
— Face Reenactment (FR) — передача мимики с одного лица на другое;
— Entire Face Synthesis (EFS) — синтез лица с нуля;
— Face Editing (FE) — локальное редактирование черт лица.

Для каждого из этих типов характерны разные визуальные артефакты, а значит, и детекторы нужны разные. Создать универсального «ловца» — задача сложная и пока далёкая от решения.

❓ Почему обучение не гарантирует устойчивость?

DF40 показывает, что если модель обучалась на одном типе фейка, она не всегда сможет выявить другой. Особенно это видно при распознавании замены лица и генерации с нуля: модель, обученная на первом, ещё кое-как справляется со вторым — до 0.8 AUC (Area Under the Curve, показатель точности), а вот при обратной ситуации падает до 0.6 AUC.

Такой дисбаланс — симптом того, что модели сильно завязаны на специфические признаки, плохо умеют обобщать.

🤖 Face Reenactment — исключение из правила?

Модели, обученные на одних методах передачи мимики (FR) показывают хорошие результаты и дипфейках, созданных с помощью других FR-методах, даже если данные из разных источников. Но и тут не обошлось без сюрприза: Wav2Lip, метод, который синхронизирует рот с аудио, часто остаётся незамеченным. Причина проста — он трогает только рот, и «глобальные» детекторы просто его игнорируют.

💻 CLIP vs Xception: что лучше?

DF40 отмечает, что предобученные CLIP-модели (на архитектуре Vision Transformer, ViT) работают существенно лучше классических свёрточных нейросетей (например, Xception). Они лучше отделяют реальные видео от фейковых, как бы «по опыту».

Причина, скорее всего, в богатом предобучении на огромных мультимодальных датасетах. Но из внутренних экспериментов мы видим: важен не только масштаб предобучения, но и его близость к задаче. Распознавание лиц, например, может быть куда полезнее ImageNet'а.

*️⃣ Отдельно стоит сказать про «передовые» SoTA-детекторы:

Многие из них на деле не сильно превосходят базовые модели, и DF40 — не первая работа, которая это показывает. Проблема в том, что они учат субоптимальные признаки, которые не обобщаются. То есть показывают хорошие цифры на знакомых датасетах — и проваливаются на новых.

📍 А что в реальной жизни?

Deepfake-Eval-2024 подчёркивает разрыв между лабораторными условиями и «диким интернетом». На реальных видео даже лучшие open-source модели теряют точность. Но научное сообщество это признаёт — и начинает строить более надёжные решения.

➡️ В сухом остатке:

— «Серебряной пули» в борьбе с дипфейками всё еще нет;
— Регулярное обновление датасетов и использование более универсальных предобученных моделей помогут приблизиться к решению реальных задач;
— Но будущее всё же за моделями, способными эффективно обобщать знания и распознавать неизвестные типы подделок.

* А тем, кому эта тема интересна, также посоветуем неофициальный канал пресс-службы MTS AI и VisionLabs Oops404 — про биометрию, дипфейки и любовь.

@anti_agi

10.04.202516:16

post.reposted:

Нецифровая экономика

14.04.202518:40

15.04.202507:02

19.03.202509:14

🤖 AID от @anti_agi

Завышенные ожидания от волшебника Хуанга привели к снижению курса акций Nvidia на 3,43%, милый робот, появившийся на сцене в конце его выступления на GTC (которую Хуанг скромно сравнил с Супербоулом), ожидаемо, не помог. Как и обещали, мы следили за ходом мысли харизматичного AI-проповедника, но его вчерашняя проповедь была довольно нехитрой, учитывая «эффект DeepSeek»: миру нужно больше чипов Nvidia, чем мы все думали, а не меньше – раз эдак в сто! Он рассказал про то, что рассуждающим моделям нужно больше токенов, что обучение – фигня, главное – инференс, он жрет кучу мощностей, что скоро каждому производителю потребуется построить рядом с фабрикой, фабрику математики (датацентр), которая будет ею управлять (а чьи там чипы будут, а?), строил график в котором в верхнем правом углу сияла заветная «выручка», но чтобы достичь ее, нужно увеличивать число выходных токенов – на датацентр, и на каждого пользователя (а чипы мы вам продадим, не переживайте!). Ну и вообще, так прямо и говорил: «Чем больше вы покупаете [чипов], тем больше вы делаете [выручки]».

Сэм Альтман этому завету, кстати, строго следует. Первый датацентр проекта Stargate в Техасе будет содержать 400 тысяч чипов Nvidia. Датацентр мощностью 1,2 ГВт (это треть от ВСЕХ датацентров в России) построят к середине 2026 года.

Что до новинок от Nvidia, представленных Хуангом, то Blackwell Ultra будет доступен во второй половине этого года, у него будет больше памяти, в 2026 году будет выпущен процессор Vera на новой архитектуре Rubin, а в 2027-м – Vera Rubin Ultra. В 2028-м же на смену архитектуре Rubin придет Feynman (видимо, намек на амбиции Nvidia в квантовых вычислениях?). Хуанг снова пообещал персональный AI, теперь уже в двух видах (DGX Spark, который раньше назывался Digits, и DGX Station), вроде бы к лету. Он представил новые кремниевые фотонные сетевые чипы (в процессе забавно запутавшись в проводах), которые позволят подключать миллионы графических процессоров на разных площадках, значительно снижая потребление энергии: Quantum-X обещают в конце этого года, а Spectrum-X – в 2026 году. Ну и робот Блю, да. Он работает на GR00T N1 – фундаментальной модели для человекоподобных роботов, оснащенной двойной системой для быстрого и медленного мышления - подобно моделям рассуждений. В нее входит Newton – опенсорсный физический движок для роботов, разработанный совместно с Google DeepMind и Disney Research.

А, ну да, Хуанг еще представил партнерство с GM для разработки технологии автономных автомобилей и улучшения работы заводов. Правда в ролике, посвященном автономному вождению был почему-то Mercedes.

▪️Акционеры Samsung ожидаемо устроили выволочку руководству компании на собрании акционеров, поскольку она не смогла воспользоваться AI-бумом – доходность ее акций в 2024 году была худшей, среди компаний сектора. В ответ руководство Samsung заявило, что рассматривает возможность заключения крупных сделок для стимулирования роста. Сопредседатель совета директоров и глава полупроводникового бизнеса Samsung Чжун Ён Хён признал ошибки и пообещал наверстать упущенное.

▪️AI-first, которого мы не ждали. Среди ранних адаптеров AI – криминал, предупреждает Европол: «Преступные сети превратились в глобальные, управляемые технологиями преступные предприятия, использующие цифровые платформы, незаконные финансовые потоки и геополитическую нестабильность для расширения своего влияния. … Эти технологии автоматизируют и расширяют преступные операции, делая их более масштабными и трудными для обнаружения». Ну и как венец всего, Европол ожидает появления «темных фабрик» криминала, сетей, занимающихся преступлениями автоматизировано, без участия человека. Что с этим делать, видимо, пока не ясно.

▪️Ну и напоследок: Google собирается с помощью Gemini улучшить ответы на медицинские вопросы пользователей в поисковой системе. Ответы будут появляться в «ИИ-обзорах», появляющихся перед результатом поиска. Функция «ИИ-обзоры» теперь будет охватывать «тысячи других» тем, связанных со здоровьем. Сомнительный шаг, стоило бы проверить систему на чем-то менее чувствительном

10.04.202510:15

20.03.202515:12

Perplexity стебёт ~~Google~~ Poogle. Ну и конец забавный...

post.reposted:

Data Secrets

25.03.202519:31

Итак, нативная обработка изображений от OpenAI вышла, работает супер и даже доступна бесплатным пользователям

Но... Google затмил сегодня вечером всех, выпустив Gemini 2.5 Pro. Это та самая модель, которая на арене висела на первом месте под названием Nebula.

Контекст – миллион (!) токенов, на бенчмарках почти везде обходит o3-mini, GPT-4.5, R1, Sonnet 3.7, Grok-3 и остальных. Естественно, мультимодальная + есть ризонинг.

Попробовать уже можно здесь, а вот блогпост

Войдите, чтобы разблокировать больше функциональности.