Главное на прошлой неделе:
@gen_i_i
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Революция в декодировании мыслей!
Meta AI представила новый метод Brain2Qwerty для декодирования текста из мозговой активности!
Ключевые моменты:
🔹 Неинвазивный метод: Использует ЭЭГ и МЭГ.
🔹 Глубокое обучение: Модель включает сверточный, трансформаторный модули и языковую модель.
🔹 Высокая точность: Средняя частота ошибок символов (CER) 32% с МЭГ.
🔹 Превосходит классические модели: Лучше, чем линейная модель и EEGNet.
Перспективы:
🔹 Безопасные интерфейсы мозг-компьютер для людей с ограниченными возможностями.
🔹 Работа в реальном времени и адаптация к пациентам с полным отсутствием двигательных навыков.
Brain2Qwerty - шаг к будущему нейроинтерфейсов!
⛓ Подробнее:
meta
@gen_i_i
#полезное
Meta AI представила новый метод Brain2Qwerty для декодирования текста из мозговой активности!
Ключевые моменты:
Перспективы:
Brain2Qwerty - шаг к будущему нейроинтерфейсов!
meta
@gen_i_i
#полезное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Тайны Везувия: впервые расшифрован древний свиток
79 г. н.э. извержение Везувия уничтожило Геркуланум и его уникальную библиотеку, похоронив их под пеплом. Сегодня современные технологии позволяют ученым заглянуть внутрь обугленных свитков, не разрушая их.
Прорыв в исследовании
21-летний студент Университета Небраски-Линкольн, Люк Фарритор, разработал алгоритм машинного обучения, который обнаружил греческие буквы внутри свитка. Благодаря этому была расшифрована надпись "πορφύρας" – «фиолетовый».
Как это работает?
🌟 Сканирование: Синхротронное рентгеновское сканирование в лаборатории Diamond Light Source (Великобритания) создало 3D-изображение свитка.
🌟 Анализ: ИИ выявил следы чернил, позволяя прочитать текст без риска повредить хрупкий артефакт.
Историческая значимость
Найденная в XVIII веке библиотека свитков – единственная сохранившаяся коллекция греко-римской эпохи. Ее расшифровка может изменить представление об античной литературе и философии.
Будущее исследований
Пока расшифрованы лишь отдельные фрагменты, но развитие технологий обещает вскоре открыть новые тайны из примерно тысячи документов Национальной библиотеки Неаполя.
⛓ Подробнее:
apnews
@gen_i_i
#кейсы
79 г. н.э. извержение Везувия уничтожило Геркуланум и его уникальную библиотеку, похоронив их под пеплом. Сегодня современные технологии позволяют ученым заглянуть внутрь обугленных свитков, не разрушая их.
Прорыв в исследовании
21-летний студент Университета Небраски-Линкольн, Люк Фарритор, разработал алгоритм машинного обучения, который обнаружил греческие буквы внутри свитка. Благодаря этому была расшифрована надпись "πορφύρας" – «фиолетовый».
Как это работает?
Историческая значимость
Найденная в XVIII веке библиотека свитков – единственная сохранившаяся коллекция греко-римской эпохи. Ее расшифровка может изменить представление об античной литературе и философии.
Будущее исследований
Пока расшифрованы лишь отдельные фрагменты, но развитие технологий обещает вскоре открыть новые тайны из примерно тысячи документов Национальной библиотеки Неаполя.
apnews
@gen_i_i
#кейсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cognitive Pilot укрепляет позиции в мировых рейтингах
Российская компания Cognitive Pilot (дочернее предприятие Сбера и Cognitive Technologies) впервые попала в ТОП-5 мировых разработчиков систем автопилотирования для сельхозтехники. Ранее она занимала позиции 10–14, оставаясь в ТОП-5 лишь в узких сегментах.
Что нового?
🌟 Январь 2025: Обзор Stats N Data отметил вход Cognitive Pilot в ТОП-5 мирового рынка автопилотов для сельхозтехники.
🌟 Февраль 2025: Аналитический институт Market Research Intellect (США) подтвердил, что компания удерживает лидирующие позиции наряду с John Deere, Case IH и Trimble.
Тренды и вызовы
🌟 Растущий спрос на автопилотируемую технику помогает аграриям снижать расходы (топливо, удобрения, посевы) и повышать урожайность.
🌟 Основные факторы роста: нехватка рабочей силы, развитие ИИ, усовершенствование алгоритмов и государственная поддержка.
🌟 Главный вызов – нестабильное интернет-соединение в сельской местности, влияющее на GPS-навигацию.
Будущее автономных машин
Аналитики отмечают переход к компактной, манёвренной технике: небольшие роботы могут работать точнее и экономичнее, заменяя крупные агрегаты.
Технологические достижения Cognitive Pilot
🌟 Новые алгоритмы машинного обучения обеспечивают высокую точность управления, распознавание малозаметных зон и устойчивую работу без интернета и GPS-сигнала.
🌟 Запущен проект по созданию полностью беспилотных мини-тракторов, которые повышают эффективность более чем в 10 раз.
Глобальные перспективы
🌟 По данным QYResearch: мировой рынок автопилотов для сельхозтехники оценивается в 53 млрд долларов (2025), а к 2030 году достигнет 180,62 млрд долларов (рост 4,9% в год).
🌟 Market Research Intellect прогнозирует удвоение рынка автопилотов для тракторов с 10 до 20 млрд долларов к 2032 году (средний рост 8% в год).
Признание на мировом уровне
Система "Когнитив Пайлот" (от ООО "Когнитив Роботикс") заняла 2-е место по продажам в мире, включая американский рынок.
Поздравляем команду Cognitive Pilot с впечатляющим успехом и дальнейшим продвижением на глобальном рынке!
⛓ Подробнее:
cognitivepilot
@gen_i_i
#полезное
Российская компания Cognitive Pilot (дочернее предприятие Сбера и Cognitive Technologies) впервые попала в ТОП-5 мировых разработчиков систем автопилотирования для сельхозтехники. Ранее она занимала позиции 10–14, оставаясь в ТОП-5 лишь в узких сегментах.
Что нового?
Тренды и вызовы
Будущее автономных машин
Аналитики отмечают переход к компактной, манёвренной технике: небольшие роботы могут работать точнее и экономичнее, заменяя крупные агрегаты.
Технологические достижения Cognitive Pilot
Глобальные перспективы
Признание на мировом уровне
Система "Когнитив Пайлот" (от ООО "Когнитив Роботикс") заняла 2-е место по продажам в мире, включая американский рынок.
Поздравляем команду Cognitive Pilot с впечатляющим успехом и дальнейшим продвижением на глобальном рынке!
cognitivepilot
@gen_i_i
#полезное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дайджест инноваций. ИИ Q1 2025
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать мир: от теоретических основ и методов машинного обучения до передовых языковых моделей и практических решений в различных отраслях.
Основные технологии и методы
• Машинное обучение (ML):
🌟 Обучение с учителем, без учителя и с подкреплением (Q-Learning, DQN, Actor-Critic).
🌟 Использование больших данных для выявления закономерностей.
• Глубокое обучение (DL):
🌟 Многослойные нейронные сети и трансформеры.
🌟 Механизм внимания (Self-Attention, Multi-Head Attention) для параллельной обработки длинных текстов.
🌟 Применение GPU и TPU для ускорения вычислений.
• Экспертные системы:
🌟 Использование правил, байесовских сетей и гибридных подходов для имитации процесса принятия решений экспертами.
• Большие языковые модели (LLM):
🌟 Модели, обученные на огромных текстовых корпусах, способные генерировать, анализировать и переводить текст.
🌟 Примеры: GPT, Claude, Llama, Gemini и другие.
Популярные решения и платформы
• GPT и ChatGPT от OpenAI:
🌟 GPT-4o с поддержкой текстовых и графических входов, универсальная высокопроизводительная модель.
🌟 Версии Mini, Realtime, Audio – для более узких задач и оптимизации по скорости и стоимости.
• Claude от Anthropic:
🌟 ИИ-ассистент, ориентированный на честность и безопасность, хотя не работает с данными в реальном времени.
• Другие:
🌟 Модели серии o1 (для сложных рассуждений) и o3 Mini (научно-технический фокус).
🌟 Решения для обработки аудио и мультимодальных данных.
Крупнейшие мировые разработчики ИИ
• Microsoft:
🌟 Рыночная капитализация ~$3 триллиона; интеграция ChatGPT и DALL·E в Bing и Edge.
• Alphabet (Google):
🌟 Рыночная капитализация ~$1.79 триллиона; лидер в поиске и развитии Google AI (чат-бот Bard).
• NVIDIA:
🌟 ~$1.67 триллиона; доминирует на рынке GPU, используемых для обучения ИИ.
• Meta:
🌟 ~$1.17 триллиона; развитие ИИ для соцсетей и новых инициатив по разграничению ИИ-контента.
• Tesla:
🌟 ~$558 млрд; автомобильный ИИ, автопилоты и робототехника.
• IBM:
🌟 ~$168 млрд; корпоративный разговорный ИИ, система Watson и активные патентные разработки.
• Palantir, Mobileye, Dynatrace, UiPath, SentinelOne, Aurora Innovation, Presight AI, Darktrace, C3 AI:
🌟 Компании, лидирующие в аналитике, автономном вождении, кибербезопасности, автоматизации и бизнес-решениях на основе ИИ.
• DeepSeek:
🌟 Китайский игрок, предлагающий эффективные языковые модели (DeepSeek-R1) с рекордно низкими затратами на разработку и обучение.
Тренды и перспективы рынка
🌟 Рост мирового рынка ИИ: прогнозы указывают на экспоненциальное расширение применения ИИ в бизнесе, медицине, образовании, безопасности и автономном транспорте.
🌟 Снижение затрат: новые методы (например, дистилляция рассуждений) делают создание мощных моделей более доступным.
🌟 Компактность и гибкость: переход от крупных машин к небольшим, манёвренным роботам и специализированным ИИ-решениям.
🌟 Глобальное влияние: государственная поддержка, гранты и международное сотрудничество способствуют развитию «умного» сельского хозяйства, автономных транспортных систем и корпоративных ИИ-платформ.
Заключение
ИИ продолжает переопределять границы возможного: от теоретических моделей до практических решений, которые уже сегодня влияют на повседневную жизнь и бизнес. Этот квартал отмечен значительными инновациями, появлением новых игроков и масштабным внедрением технологий в ключевые отрасли. Мир ИИ не стоит на месте, а будущее обещает еще больше прорывов и возможностей.
⛓ Подробнее:
disk
@gen_i_i
#полезное
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать мир: от теоретических основ и методов машинного обучения до передовых языковых моделей и практических решений в различных отраслях.
Основные технологии и методы
• Машинное обучение (ML):
• Глубокое обучение (DL):
• Экспертные системы:
• Большие языковые модели (LLM):
Популярные решения и платформы
• GPT и ChatGPT от OpenAI:
• Claude от Anthropic:
• Другие:
Крупнейшие мировые разработчики ИИ
• Microsoft:
• Alphabet (Google):
• NVIDIA:
• Meta:
• Tesla:
• IBM:
• Palantir, Mobileye, Dynatrace, UiPath, SentinelOne, Aurora Innovation, Presight AI, Darktrace, C3 AI:
• DeepSeek:
Тренды и перспективы рынка
Заключение
ИИ продолжает переопределять границы возможного: от теоретических моделей до практических решений, которые уже сегодня влияют на повседневную жизнь и бизнес. Этот квартал отмечен значительными инновациями, появлением новых игроков и масштабным внедрением технологий в ключевые отрасли. Мир ИИ не стоит на месте, а будущее обещает еще больше прорывов и возможностей.
disk
@gen_i_i
#полезное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайские нейросети DeepSeek и Qwen2.5-Max ворвались в игру, подняв ряд важных вопросов.
Об этом и многом другом в подкасте «Богатырёва о цифре» с Иваном Тюкиным (профессором Центра ИИ Сколтеха) и Сергеем Марковым (руководителем исследований в проекте GigaChat, Сбер).
Главные вопросы выпуска:
🌟 Можно ли создать ИИ быстро и дешево?
➡️ По словам разработчиков DeepSeek, на создание ИИ ушло 6 млн долларов, но это только за финальный этап обучения. Реальная стоимость разработки достигает 40 млн и больше.
🌟 Как сравнивать ИИ-модели, какие из них лучше?
➡️ Сравнение моделей зависит от используемых бенчмарков, но они не всегда объективны. Модель Deepseek R1 в некоторых тестах превосходит некоторых нейронок, но пока уступает GPT-4.
🌟 Кто победит в технологической гонке: США или Китай?
➡️ США держат лидерство в области ИИ благодаря мощным чипам Nvidia, но Китай уже наступает на пятки.
В выпуске вы так же узнаете:
🌟 Является ли заявление о стоимости обучения модели DeepSeek в 6 млн долларов маркетинговым ходом?
🌟 Действительно ли DeepSeek является технологическим прорывом?
🌟 Почему запуск DeepSeek обрушил акции NVIDIA?
🌟 Какие существуют проблемы с оценкой качества нейросетей?
🌟 Насколько безопасно использовать нейросети, и что происходит с данными пользователей?
🌟 Возможно ли создание транснациональной модели искусственного интеллекта, например, в сотрудничестве между Россией и Китаем?
🌟 Какая стратегия развития искусственного интеллекта в России?
Не пропустите интересную дискуссию о будущем искусственного интеллекта!
Выпуск доступен на всех площадках:
🌟 ВКОНТАКТЕ
🌟 RUTUBE
🌟 YOUTUBE
🌟 PODCASTER.FM
🌟 ЯНДЕКС МУЗЫКА
@gen_i_i
#полезное
Об этом и многом другом в подкасте «Богатырёва о цифре» с Иваном Тюкиным (профессором Центра ИИ Сколтеха) и Сергеем Марковым (руководителем исследований в проекте GigaChat, Сбер).
Главные вопросы выпуска:
В выпуске вы так же узнаете:
Не пропустите интересную дискуссию о будущем искусственного интеллекта!
Выпуск доступен на всех площадках:
@gen_i_i
#полезное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Databricks AI Security Framework (DASF) 2.0 – Комплексный Гайд по Безопасности ИИ
Databricks выпустили обновлённую версию DASF – структурированное руководство для управления рисками в системах ИИ и машинного обучения. Вот основные моменты:
🌟 Обширное покрытие рисков:
– 62 технических риска, охватывающих 12 ключевых компонентов ИИ, от исходных данных до развертывания моделей.
– Риски включают: некачественные данные, отравление данных, кражу моделей, инъекции запросов, jailbreak и прочее.
🌟 Этапы жизненного цикла ИИ:
– Операции с данными: сбор, подготовка, управление наборами данных и каталогами.
– Алгоритмы: разработка, тестирование и оценка моделей.
– Модели: создание, управление и защита активов ИИ.
– Развертывание и обслуживание: защита конечных точек, мониторинг, MLOps и платформенная безопасность.
🌟 Меры контроля и соответствие стандартам:
– Рекомендации по контролю доступа, шифрованию, мониторингу и управлению жизненным циклом моделей.
– Сопоставление с отраслевыми стандартами: MITRE ATLAS, OWASP LLM & ML Top 10, NIST 800-53/CSF, HITRUST, ISO 42001, ISO 27001:2022 и др.
🌟 Инструменты и ресурсы для практиков:
– AI-ассистент для DASF (GitHub: dasf_assistant)
– Версия фреймворка в XLSX для удобного использования
– Бесплатный часовой курс «AI Security Fundamentals» на Databricks Academy
– Обучающие видео на YouTube
🌟 Особенности DASF 2.0:
– Расширенные компоненты и новые меры защиты
– Переработка с точки зрения нормативного соответствия (GDPR, CCPA)
– 64 рекомендуемых элемента для управления рисками ИИ
DASF 2.0 – это инструмент для организаций, стремящихся к безопасному и надёжному развертыванию ИИ, позволяющий выявлять уязвимости на всех этапах жизненного цикла и применять эффективные меры контроля.
⛓ Подробнее:
PDF
ИИ Ассистент
ютуб
курсы
@gen_i_i
#полезное
Databricks выпустили обновлённую версию DASF – структурированное руководство для управления рисками в системах ИИ и машинного обучения. Вот основные моменты:
– 62 технических риска, охватывающих 12 ключевых компонентов ИИ, от исходных данных до развертывания моделей.
– Риски включают: некачественные данные, отравление данных, кражу моделей, инъекции запросов, jailbreak и прочее.
– Операции с данными: сбор, подготовка, управление наборами данных и каталогами.
– Алгоритмы: разработка, тестирование и оценка моделей.
– Модели: создание, управление и защита активов ИИ.
– Развертывание и обслуживание: защита конечных точек, мониторинг, MLOps и платформенная безопасность.
– Рекомендации по контролю доступа, шифрованию, мониторингу и управлению жизненным циклом моделей.
– Сопоставление с отраслевыми стандартами: MITRE ATLAS, OWASP LLM & ML Top 10, NIST 800-53/CSF, HITRUST, ISO 42001, ISO 27001:2022 и др.
– AI-ассистент для DASF (GitHub: dasf_assistant)
– Версия фреймворка в XLSX для удобного использования
– Бесплатный часовой курс «AI Security Fundamentals» на Databricks Academy
– Обучающие видео на YouTube
– Расширенные компоненты и новые меры защиты
– Переработка с точки зрения нормативного соответствия (GDPR, CCPA)
– 64 рекомендуемых элемента для управления рисками ИИ
DASF 2.0 – это инструмент для организаций, стремящихся к безопасному и надёжному развертыванию ИИ, позволяющий выявлять уязвимости на всех этапах жизненного цикла и применять эффективные меры контроля.
ИИ Ассистент
ютуб
курсы
@gen_i_i
#полезное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Международный отчет по безопасности ИИ
96 экспертов со всего мира проанализировали риски, связанные с продвинутым универсальным ИИ – системами, способными выполнять широкий спектр задач. Отчет призван создать научную базу для принятия обоснованных политических решений в области ИИ (без конкретных рекомендаций).
Возможности универсального ИИ
🌟 Универсальный ИИ умеет учиться, рассуждать, решать сложные задачи и обрабатывать естественный язык.
🌟 Ключевым фактором является масштабирование – как вычислительных ресурсов, так и данных.
🌟 Новые методы (например, цепочки размышлений) могут преодолеть текущие ограничения, но системы всё еще допускают ошибки при многоступенчатом рассуждении.
Риски универсального ИИ
Риски делятся на три категории:
🌟 Злонамеренное использование:
– Создание фейкового контента (дипфейки, мошенничество, психологическое насилие).
– Манипуляция общественным мнением и киберпреступления.
– Возможность разработки биологического и химического оружия.
🌟 Сбои и ошибки:
– Неточности, выдумка фактов, ошибки в коде, проблемы с медицинской информацией.
– Усиление предвзятости и потеря контроля над системой.
🌟 Системные риски:
– Автоматизация и потеря рабочих мест, дисбаланс в НИОКР, рыночная концентрация.
– Энергопотребление, экологические и конфиденциальностные проблемы.
Технические подходы к управлению рисками
🌟 Различные методы оценки и снижения рисков используются, но каждая методика имеет свои ограничения.
🌟 Необходим мониторинг ИИ после развертывания для оперативного вмешательства и корректировки.
🌟 Существуют проблемы интерпретируемости и непрозрачности процессов разработки.
Политические вызовы
🌟 Политикам сложно принимать решения без достаточных научных данных – существует информационный разрыв между разработчиками ИИ и регуляторами.
🌟 Конкурентное давление может снижать приоритеты управления рисками.
🌟 Отчет подчеркивает необходимость международного сотрудничества для создания надежных мер безопасности.
⛓ Подробнее:
PDF
@gen_i_i
#полезное
96 экспертов со всего мира проанализировали риски, связанные с продвинутым универсальным ИИ – системами, способными выполнять широкий спектр задач. Отчет призван создать научную базу для принятия обоснованных политических решений в области ИИ (без конкретных рекомендаций).
Возможности универсального ИИ
Риски универсального ИИ
Риски делятся на три категории:
– Создание фейкового контента (дипфейки, мошенничество, психологическое насилие).
– Манипуляция общественным мнением и киберпреступления.
– Возможность разработки биологического и химического оружия.
– Неточности, выдумка фактов, ошибки в коде, проблемы с медицинской информацией.
– Усиление предвзятости и потеря контроля над системой.
– Автоматизация и потеря рабочих мест, дисбаланс в НИОКР, рыночная концентрация.
– Энергопотребление, экологические и конфиденциальностные проблемы.
Технические подходы к управлению рисками
Политические вызовы
@gen_i_i
#полезное
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM