📬Утренняя подборка
● Правительство РФ, Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов и Платформа НТИ создадут рейтинг, который будет учитывать созданные регионами условия для привлечения эксплуатантов воздушных беспилотников
● В Москве ИИ-сервисы, запущенные на базе столичного центра диагностики и телемедицины, научились определять патологии по 39 клиническим направлениям
● «Сколтех», РЭШ и «Сбер» запустили магистратуру «Искусственный интеллект и финансовые технологии»
● «Билайн» и red_mad_robot заключили соглашение для разработки и внедрения ИИ-решений для внутреннего использования, корпоративного сектора и розничного рынка
● Ученые МФТИ, лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и Университета Иннополис создали метод JAGUAR для оптимизации гиперпараметров в ИИ-моделях
● Бенчмарк 🏷MERA пополнился данными зарубежных моделей, среди которых Claude 3.7 Sonnet, Gemini Flash 2.0 и DeepSeek V3
● Соцсеть «Одноклассники» внедрила систему уведомлений на основе ML для возврата и удержания пользователей
🗺За рубежом
● ОАЭ в течение ближайших десяти лет инвестируют $1,4 трлн в американские проекты в сферах ИИ, полупроводников, энергетики и производства
● Автопроизводитель электромобилей Tesla планирует использовать свою базу видеоданных для участия в гонке ИИ
● Американские OpenAI и Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) провели переговоры с индийской Reliance Industries о возможном сотрудничестве в сфере ИИ
● Разработчик OpenAI добавил в API новые модели ИИ для генерации голоса и других задач
● Ученые Кембриджского университета при участии Института Алана Тьюринга, Microsoft Research и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды разработали ИИ-систему Aardvark Weather для прогнозирования метеоусловий без использования суперкомпьютера
● Tencent (Китай) представила ИИ-модель T1 с возможностями рассуждений
● Норвежский стартап 1X планирует начать предварительные испытания своего человекоподобного робота Neo Gamma в «нескольких сотнях или нескольких тысячах» домов к концу 2025 года
📈Аналитика
● В фонде SK Capital подсчитали, что российский рынок беспилотных авиационных систем в 2024 году составил 7% от общемирового, или 250 млрд руб.
📎Материалы
● Заметка The Verge о планах стартапа Perplexity, который развивает систему поиска на основе ИИ, по приобретению TikTok
🧑🏻💻Разработчикам
● Среда GAIA от AMD для запуска локальных LLM на ОС Windows с процессорами Ryzen
● Правительство РФ, Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов и Платформа НТИ создадут рейтинг, который будет учитывать созданные регионами условия для привлечения эксплуатантов воздушных беспилотников
● В Москве ИИ-сервисы, запущенные на базе столичного центра диагностики и телемедицины, научились определять патологии по 39 клиническим направлениям
● «Сколтех», РЭШ и «Сбер» запустили магистратуру «Искусственный интеллект и финансовые технологии»
● «Билайн» и red_mad_robot заключили соглашение для разработки и внедрения ИИ-решений для внутреннего использования, корпоративного сектора и розничного рынка
● Ученые МФТИ, лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и Университета Иннополис создали метод JAGUAR для оптимизации гиперпараметров в ИИ-моделях
● Бенчмарк 🏷MERA пополнился данными зарубежных моделей, среди которых Claude 3.7 Sonnet, Gemini Flash 2.0 и DeepSeek V3
● Соцсеть «Одноклассники» внедрила систему уведомлений на основе ML для возврата и удержания пользователей
🗺За рубежом
● ОАЭ в течение ближайших десяти лет инвестируют $1,4 трлн в американские проекты в сферах ИИ, полупроводников, энергетики и производства
● Автопроизводитель электромобилей Tesla планирует использовать свою базу видеоданных для участия в гонке ИИ
● Американские OpenAI и Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) провели переговоры с индийской Reliance Industries о возможном сотрудничестве в сфере ИИ
● Разработчик OpenAI добавил в API новые модели ИИ для генерации голоса и других задач
● Ученые Кембриджского университета при участии Института Алана Тьюринга, Microsoft Research и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды разработали ИИ-систему Aardvark Weather для прогнозирования метеоусловий без использования суперкомпьютера
● Tencent (Китай) представила ИИ-модель T1 с возможностями рассуждений
● Норвежский стартап 1X планирует начать предварительные испытания своего человекоподобного робота Neo Gamma в «нескольких сотнях или нескольких тысячах» домов к концу 2025 года
📈Аналитика
● В фонде SK Capital подсчитали, что российский рынок беспилотных авиационных систем в 2024 году составил 7% от общемирового, или 250 млрд руб.
📎Материалы
● Заметка The Verge о планах стартапа Perplexity, который развивает систему поиска на основе ИИ, по приобретению TikTok
🧑🏻💻Разработчикам
● Среда GAIA от AMD для запуска локальных LLM на ОС Windows с процессорами Ryzen
Исследователи МФТИ, Университета Иннополис и «Сбера» представили метод JAGUAR для оптимизации работы ИИ-систем
Алгоритм JAGUAR направлен на улучшение тонкой настройки гиперпараметров в ИИ-моделях, сокращая количество шагов, необходимых для их оптимизации. Метод полезен при решении проблем, связанных с высокой вычислительной сложностью расчетов градиентов, часто встречающихся при разработке приложений и обучении LLM.
По словам исследователей, JAGUAR сохраняет свою эффективность в сложных и гладких функциях, функциях с особыми свойствами, а также ситуациях, когда расчет сопровождается случайными ошибками.
Разработчики подчеркнули, что новый алгоритм позволяет оптимизировать процессы, состоящие из нескольких этапов. Один из примеров — обучение нейросети для извлечения эмбеддингов данных, которые впоследствии улучшают точность классификации или регрессии на следующем этапе. Также метод можно использовать в случаях, когда вычисление градиента целевой функции затруднительно из-за нехватки вычислительных мощностей или памяти при дообучении LLM.
📃 Исследование опубликовано в журнале Chaos, Solitons & Fractals
🔗 Источник: пресс-служба МФТИ
Алгоритм JAGUAR направлен на улучшение тонкой настройки гиперпараметров в ИИ-моделях, сокращая количество шагов, необходимых для их оптимизации. Метод полезен при решении проблем, связанных с высокой вычислительной сложностью расчетов градиентов, часто встречающихся при разработке приложений и обучении LLM.
По словам исследователей, JAGUAR сохраняет свою эффективность в сложных и гладких функциях, функциях с особыми свойствами, а также ситуациях, когда расчет сопровождается случайными ошибками.
Разработчики подчеркнули, что новый алгоритм позволяет оптимизировать процессы, состоящие из нескольких этапов. Один из примеров — обучение нейросети для извлечения эмбеддингов данных, которые впоследствии улучшают точность классификации или регрессии на следующем этапе. Также метод можно использовать в случаях, когда вычисление градиента целевой функции затруднительно из-за нехватки вычислительных мощностей или памяти при дообучении LLM.
📃 Исследование опубликовано в журнале Chaos, Solitons & Fractals
🔗 Источник: пресс-служба МФТИ
📬Утренняя подборка
● Минпромторг планирует создать государственную библиотеку снимков и видео, собранных с помощью воздушных беспилотников
● Компания «Скала^р» представила ПАК для разработки и обучения различных типов ИИ-моделей
● Интернет-провайдер «Дом.ру» запустил голосового ассистента для видеосервиса Movix
● Генерирующая компания «Квадра» задействовала ИИ-ассистентов Prof IT для автоматизации задач по взаимодействию с клиентами
● «Теком» интегрировал в свою систему Orbox нейросеть от Social Lab для обнаружения запрещенного контента в медиафайлах
● Компания «Беспилотные авиационные системы» совместно с фондом «Природа и люди» прорабатывает сценарии применения воздушных беспилотников на особо охраняемых природных территориях
● Ученые «Сколтеха» и Самарского университета создали ИИ-систему для распознавания производственных процессов по видео для обеспечения промышленной безопасности и оптимизации производственных процессов
● Специалисты Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского предложили использовать осцилляторы с запаздывающей обратной связью при машинном обучении
● Почти 100 декоративных панно Зубовского флигеля Екатерининского дворца, утраченных во время пожара времен Великой Отечественной войны, планируется реконструировать с помощью ИИ и архивных фото
● Арктический государственный институт культуры и искусств в 2025 году планирует разработать ИИ-решение для создания дизайна ювелирных изделий с орнаментом народов Севера
🗺За рубежом
● Фонд Arc Prize Foundation выпустил тест ARC-AGI-2 для ИИ-моделей, в котором o1-pro от OpenAI и R1 от DeepSeek набрали около 1%
● Microsoft представила шесть собственных ИИ-агентов для Security Copilot
● Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) тестирует в своей соцсети для обмена фото и видео применение ИИ для помощи в генерации комментариев
● Apple рассматривает возможность добавления камер с ИИ в умные часы и наушники
📈Аналитика
● По данным РАНХиГС, в пятерку лидеров среди регионов России по потенциалу разработок в сфере ИИ вошли Москва, Московская область, Санкт-Петербург, Татарстан и Новосибирская область
● Опрос BIA Technologies показал, что 74% респондентов видят перспективы ИИ в диагностике систем 1С. Из них 48% считают, что искусственный интеллект будет применяться для анализа аномалий и предиктивного обслуживания
📎Материалы
● Заметка в Telegram-канале «Криптонит. Разработка, наука, шифрование» о методе дистилляции знаний для ИИ-моделей
● Статья на arXiv исследователей Midjourney и Нью-Йоркского университета о дообучении моделей для разнообразия выходных данных в творческих заданиях
● Материал Bloomberg о возможном образовании пузыря на рынке строительства ЦОД для ИИ из-за недостаточного первоначального спроса на их услуги
● Статья CNBC о переходе Китая на ИИ-решения с открытым кодом для усиления позиций в технологической гонке с США
📇 Кадры
● Наблюдательный совет Альянса в сфере искусственного интеллекта назначил Валерию Воробьёву директором объединения
🙋Ищут
● Проект «Город заданий» ищет желающих принять участие в обучении чат-бота mos.ru. Узнать подробности можно здесь
🧑🏻💻Разработчикам
● Модель LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model) от Alibaba для анимации персонажей с помощью видеореференсов
● Минпромторг планирует создать государственную библиотеку снимков и видео, собранных с помощью воздушных беспилотников
● Компания «Скала^р» представила ПАК для разработки и обучения различных типов ИИ-моделей
● Интернет-провайдер «Дом.ру» запустил голосового ассистента для видеосервиса Movix
● Генерирующая компания «Квадра» задействовала ИИ-ассистентов Prof IT для автоматизации задач по взаимодействию с клиентами
● «Теком» интегрировал в свою систему Orbox нейросеть от Social Lab для обнаружения запрещенного контента в медиафайлах
● Компания «Беспилотные авиационные системы» совместно с фондом «Природа и люди» прорабатывает сценарии применения воздушных беспилотников на особо охраняемых природных территориях
● Ученые «Сколтеха» и Самарского университета создали ИИ-систему для распознавания производственных процессов по видео для обеспечения промышленной безопасности и оптимизации производственных процессов
● Специалисты Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского предложили использовать осцилляторы с запаздывающей обратной связью при машинном обучении
● Почти 100 декоративных панно Зубовского флигеля Екатерининского дворца, утраченных во время пожара времен Великой Отечественной войны, планируется реконструировать с помощью ИИ и архивных фото
● Арктический государственный институт культуры и искусств в 2025 году планирует разработать ИИ-решение для создания дизайна ювелирных изделий с орнаментом народов Севера
🗺За рубежом
● Фонд Arc Prize Foundation выпустил тест ARC-AGI-2 для ИИ-моделей, в котором o1-pro от OpenAI и R1 от DeepSeek набрали около 1%
● Microsoft представила шесть собственных ИИ-агентов для Security Copilot
● Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) тестирует в своей соцсети для обмена фото и видео применение ИИ для помощи в генерации комментариев
● Apple рассматривает возможность добавления камер с ИИ в умные часы и наушники
📈Аналитика
● По данным РАНХиГС, в пятерку лидеров среди регионов России по потенциалу разработок в сфере ИИ вошли Москва, Московская область, Санкт-Петербург, Татарстан и Новосибирская область
● Опрос BIA Technologies показал, что 74% респондентов видят перспективы ИИ в диагностике систем 1С. Из них 48% считают, что искусственный интеллект будет применяться для анализа аномалий и предиктивного обслуживания
📎Материалы
● Заметка в Telegram-канале «Криптонит. Разработка, наука, шифрование» о методе дистилляции знаний для ИИ-моделей
● Статья на arXiv исследователей Midjourney и Нью-Йоркского университета о дообучении моделей для разнообразия выходных данных в творческих заданиях
● Материал Bloomberg о возможном образовании пузыря на рынке строительства ЦОД для ИИ из-за недостаточного первоначального спроса на их услуги
● Статья CNBC о переходе Китая на ИИ-решения с открытым кодом для усиления позиций в технологической гонке с США
📇 Кадры
● Наблюдательный совет Альянса в сфере искусственного интеллекта назначил Валерию Воробьёву директором объединения
🙋Ищут
● Проект «Город заданий» ищет желающих принять участие в обучении чат-бота mos.ru. Узнать подробности можно здесь
🧑🏻💻Разработчикам
● Модель LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model) от Alibaba для анимации персонажей с помощью видеореференсов
В СГУ предложили заменить многослойные нейросети осцилляторами с запаздывающей обратной связью
Ученый из Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского вместе с коллегой из Берлинского технического университета предложил использовать осцилляторы с запаздывающей обратной связью как альтернативу многослойным нейросетям в машинном обучении.
Они утверждают, что «комплексные многослойные нейросети, применяемые в машинном обучении, могут быть заменены осцилляторами с задержкой». В ходе экспериментов в лаборатории они продемонстрировали, что два взаимосвязанных бистабильных осциллятора с запаздыванием способны имитировать работу двухслойных нейросетей. В частности, в физической реализации ИИ-системы на базе многослойных сетей.
Ученые считают, что их подход может существенно упростить и снизить стоимость создания устройств, способных решать ИИ-задачи в режиме реального времени. В дальнейших планах исследователей — расширение возможных задач. Например, рассматривается возможность применения этих систем для моделирования спайковых нейросетей, деятельность которых во многом повторяет электрические процессы мозговых клеток.
📃 Исследование опубликовано в журнале Neural Networks
🔗 Источник: https://ria.ru/20250325/nauka-2006999218.html
Ученый из Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского вместе с коллегой из Берлинского технического университета предложил использовать осцилляторы с запаздывающей обратной связью как альтернативу многослойным нейросетям в машинном обучении.
Они утверждают, что «комплексные многослойные нейросети, применяемые в машинном обучении, могут быть заменены осцилляторами с задержкой». В ходе экспериментов в лаборатории они продемонстрировали, что два взаимосвязанных бистабильных осциллятора с запаздыванием способны имитировать работу двухслойных нейросетей. В частности, в физической реализации ИИ-системы на базе многослойных сетей.
Ученые считают, что их подход может существенно упростить и снизить стоимость создания устройств, способных решать ИИ-задачи в режиме реального времени. В дальнейших планах исследователей — расширение возможных задач. Например, рассматривается возможность применения этих систем для моделирования спайковых нейросетей, деятельность которых во многом повторяет электрические процессы мозговых клеток.
📃 Исследование опубликовано в журнале Neural Networks
🔗 Источник: https://ria.ru/20250325/nauka-2006999218.html
Исследователи AIRI, «Сбера», МТУСИ, ИСП РАН и «Сколтеха» представили метод GLiRA для анализа уязвимости персональных данных в нейросетях
Новый метод основан на дистилляции знаний и используется в ситуациях, когда злоумышленник не имеет доступа к внутренней структуре модели, но может взаимодействовать с ее интерфейсами.
GLiRA позволяет исследовать поведение целевой модели и воспроизвести его при создании теневых моделей — систем, предназначенных для извлечения конфиденциальной информации и изучения принципов принятия решений оригинальной моделью.
Исследование состояло из двух этапов: сначала ученые проанализировали существующие методы дистилляции знаний между моделями, а затем адаптировали их для обучения теневых моделей. В ходе экспериментов GLiRA показал на 7% более высокую точность имитируемых атак по сравнению с ранее существующими методами.
Исследователи подчеркивают, что «анализ таких атак необходим для обнаружения слабых мест в современных нейросетях и разработки способов их защиты».
🔗 Источник: пресс-служба AIRI
Новый метод основан на дистилляции знаний и используется в ситуациях, когда злоумышленник не имеет доступа к внутренней структуре модели, но может взаимодействовать с ее интерфейсами.
GLiRA позволяет исследовать поведение целевой модели и воспроизвести его при создании теневых моделей — систем, предназначенных для извлечения конфиденциальной информации и изучения принципов принятия решений оригинальной моделью.
Исследование состояло из двух этапов: сначала ученые проанализировали существующие методы дистилляции знаний между моделями, а затем адаптировали их для обучения теневых моделей. В ходе экспериментов GLiRA показал на 7% более высокую точность имитируемых атак по сравнению с ранее существующими методами.
Исследователи подчеркивают, что «анализ таких атак необходим для обнаружения слабых мест в современных нейросетях и разработки способов их защиты».
🔗 Источник: пресс-служба AIRI
Ученые «Сколтеха» и Самарского университета создали ИИ-модель для анализа производственных процессов на видео
Она специализируется на временном сегментировании видеоматериалов, поступающих с камер на производственных участках. Созданная промышленная модель способна определять, какой этап операции выполняется в конкретный момент, а также автоматически фиксировать события в записи.
Исследователи отметили, что обучение модели происходит на большом массиве неразмеченных видеозаписей. При этом она самостоятельно выделяет ключевые признаки без участия разметчиков. Затем проходит дообучение на небольшой размеченной выборке и адаптацию под конкретные задачи.
В будущем команда планирует увеличить количество поддерживаемых сценариев и типов производственных операций, провести тестирование модели на реальных объектах, а также интегрировать решение в системы интеллектуального видеонаблюдения для промышленного сектора.
📃 Исследование опубликовано в журнале IEEE Access
🔗 Источник : https://new.skoltech.ru/news/neural-networks-will-recognize-production-processes-video
Она специализируется на временном сегментировании видеоматериалов, поступающих с камер на производственных участках. Созданная промышленная модель способна определять, какой этап операции выполняется в конкретный момент, а также автоматически фиксировать события в записи.
Исследователи отметили, что обучение модели происходит на большом массиве неразмеченных видеозаписей. При этом она самостоятельно выделяет ключевые признаки без участия разметчиков. Затем проходит дообучение на небольшой размеченной выборке и адаптацию под конкретные задачи.
В будущем команда планирует увеличить количество поддерживаемых сценариев и типов производственных операций, провести тестирование модели на реальных объектах, а также интегрировать решение в системы интеллектуального видеонаблюдения для промышленного сектора.
📃 Исследование опубликовано в журнале IEEE Access
🔗 Источник : https://new.skoltech.ru/news/neural-networks-will-recognize-production-processes-video
📬Утренняя подборка
● Агентство стратегических инициатив договорилось с индийскими технологическими компаниями об укреплении партнерства в таких областях, как ИИ, квантовые технологии и беспилотная авиация
● Компания Bell Integrator разработала платформу «Алькод» на основе LLM для автоматизации создания ПО
● МТС запустила B2B-сервис MWS для удаленного тестирования приложений и веб-сайтов с применением ИИ
● VK Predict представил ИИ-сервис AI Persona на основе LLM для маркетологов
● «Ростелеком» за год использования LLM и системы речевой аналитики ускорил работу контакт-центра в семь раз
● Магнитогорский металлургический комбинат внедрил систему на основе компьютерного зрения для учета выпускаемых труб с точностью до 99,6%
● В МФТИ разработали систему интеллектуальной обработки рукописей на основе генеративных нейросетей
● Ученые Томского политехнического университета создают ИИ-систему для анализа и прогноза патологических процессов сетчатки у пациентов с диабетом
🗺За рубежом
● Google представила новое семейство рассуждающих моделей Gemini 2.5
● ChatGPT будет использовать модель GPT-4o для генерации изображений
● Разработчики сервиса Otter выпустили три ИИ-агента для помощи пользователям на онлайн-конференциях
● NVIDIA запустила ИИ-помощника G-Assist для оптимизации персональных рабочих станций в игровой индустрии
● Основатель стартапа Outreach Мэнни Медина (Manny Medina) создал платформу Paid для помощи разработчикам ИИ-агентов в монетизации их решений
● Китайский робототехнический стартап Agibot в 2025 году планирует выпустить до 5 тыс. роботов
● Компания Meituan (Китай), занимающаяся доставкой заказов, сообщила о планах по разработке собственной ИИ-модели
📎Материалы
● Заметка Reuters о возможных сложностях для европейских ИИ-разработчиков с привлечением новых средств без демонстрации окупаемости уже созданных решений
🙋Ищут
● Организаторы премии Generation AI Awards открыли прием заявок на участие в 2025 году. Узнать условия и зарегистрироваться можно по ссылке
🧑🏻💻Разработчикам
● ИИ-стартап DeepSeek выпустил крупное обновление для модели V3
● Агентство стратегических инициатив договорилось с индийскими технологическими компаниями об укреплении партнерства в таких областях, как ИИ, квантовые технологии и беспилотная авиация
● Компания Bell Integrator разработала платформу «Алькод» на основе LLM для автоматизации создания ПО
● МТС запустила B2B-сервис MWS для удаленного тестирования приложений и веб-сайтов с применением ИИ
● VK Predict представил ИИ-сервис AI Persona на основе LLM для маркетологов
● «Ростелеком» за год использования LLM и системы речевой аналитики ускорил работу контакт-центра в семь раз
● Магнитогорский металлургический комбинат внедрил систему на основе компьютерного зрения для учета выпускаемых труб с точностью до 99,6%
● В МФТИ разработали систему интеллектуальной обработки рукописей на основе генеративных нейросетей
● Ученые Томского политехнического университета создают ИИ-систему для анализа и прогноза патологических процессов сетчатки у пациентов с диабетом
🗺За рубежом
● Google представила новое семейство рассуждающих моделей Gemini 2.5
● ChatGPT будет использовать модель GPT-4o для генерации изображений
● Разработчики сервиса Otter выпустили три ИИ-агента для помощи пользователям на онлайн-конференциях
● NVIDIA запустила ИИ-помощника G-Assist для оптимизации персональных рабочих станций в игровой индустрии
● Основатель стартапа Outreach Мэнни Медина (Manny Medina) создал платформу Paid для помощи разработчикам ИИ-агентов в монетизации их решений
● Китайский робототехнический стартап Agibot в 2025 году планирует выпустить до 5 тыс. роботов
● Компания Meituan (Китай), занимающаяся доставкой заказов, сообщила о планах по разработке собственной ИИ-модели
📎Материалы
● Заметка Reuters о возможных сложностях для европейских ИИ-разработчиков с привлечением новых средств без демонстрации окупаемости уже созданных решений
🙋Ищут
● Организаторы премии Generation AI Awards открыли прием заявок на участие в 2025 году. Узнать условия и зарегистрироваться можно по ссылке
🧑🏻💻Разработчикам
● ИИ-стартап DeepSeek выпустил крупное обновление для модели V3
Bell Integrator представил ИИ-платформу «Алькод» для автоматизации создания софта
Решение с помощью LLM автоматизирует рутинные операции аналитиков, разработчиков и тестировщиков.
Платформа включает в себя набор модулей, которые могут использоваться вместе или частично. В ней реализован метод RAG (Retrieval Augmented Generation), позволяющий большим языковым моделям использовать для ответов не только датасеты, на которых проходило обучение, но и данные пользователя.
По словам разработчиков, «Алькод» можно задействовать для генерации кода, его конвертации и написания технической документации до создания наборов тестовых данных и других задач. Также решение возможно встроить в работу HR-специалистов, юристов и других специалистов.
🔗 Источник: https://bellintegrator.ru/node/2430
Решение с помощью LLM автоматизирует рутинные операции аналитиков, разработчиков и тестировщиков.
Платформа включает в себя набор модулей, которые могут использоваться вместе или частично. В ней реализован метод RAG (Retrieval Augmented Generation), позволяющий большим языковым моделям использовать для ответов не только датасеты, на которых проходило обучение, но и данные пользователя.
По словам разработчиков, «Алькод» можно задействовать для генерации кода, его конвертации и написания технической документации до создания наборов тестовых данных и других задач. Также решение возможно встроить в работу HR-специалистов, юристов и других специалистов.
🔗 Источник: https://bellintegrator.ru/node/2430
В ТПУ разрабатывают ИИ-систему для выявления патологий сетчатки у пациентов с диабетом
В ее основу лягут алгоритмы, которые позволят определять, анализировать и прогнозировать патологические процессы. Авторы проекта рассказали, что традиционные методы диагностики основаны на визуальном осмотре глазного дна врачом, что делает результаты зависимыми от его квалификации и опыта. Применение искусственного интеллекта позволит создавать объективные вероятностные прогнозы развития заболеваний, основываясь на принципах доказательной медицины и математическом моделировании.
Нейросеть будет обучаться на данных из баз DIAREDB1 и 2-е-Ophtha, а также на специально подготовленном наборе данных. Для создания сверточной нейросети исследователи используют размеченные наборы данных и собственный датасет для обучения.
Для описания и исследования характеристик патологий сетчатки ученые планируют создать собственные модели на Python. При прогнозировании состояния пациентов будут учитывать как выводы нейросети, так и общую клиническую картину заболевания. Дополнительно авторы хотят привлечь клинических врачей-офтальмологов, которые будут контролировать качество и достоверность итоговых данных.
🔗 Источник: https://news.tpu.ru/news/matematiki-tpu-razrabatyvayut-algoritmy-dlya-prognozirovaniya-retinopatii-u-diabetikov/
В ее основу лягут алгоритмы, которые позволят определять, анализировать и прогнозировать патологические процессы. Авторы проекта рассказали, что традиционные методы диагностики основаны на визуальном осмотре глазного дна врачом, что делает результаты зависимыми от его квалификации и опыта. Применение искусственного интеллекта позволит создавать объективные вероятностные прогнозы развития заболеваний, основываясь на принципах доказательной медицины и математическом моделировании.
Нейросеть будет обучаться на данных из баз DIAREDB1 и 2-е-Ophtha, а также на специально подготовленном наборе данных. Для создания сверточной нейросети исследователи используют размеченные наборы данных и собственный датасет для обучения.
Для описания и исследования характеристик патологий сетчатки ученые планируют создать собственные модели на Python. При прогнозировании состояния пациентов будут учитывать как выводы нейросети, так и общую клиническую картину заболевания. Дополнительно авторы хотят привлечь клинических врачей-офтальмологов, которые будут контролировать качество и достоверность итоговых данных.
🔗 Источник: https://news.tpu.ru/news/matematiki-tpu-razrabatyvayut-algoritmy-dlya-prognozirovaniya-retinopatii-u-diabetikov/
📬Утренняя подборка
● Объем выпуска беспилотных авиационных систем в России в 2024 году увеличился почти втрое, заявил премьер-министр РФ Михаил Мишустин
● Минпромторг совместно с «Яндексом» и «Сбером» разрабатывает унифицированный стандарт ПО для промышленной робототехники
● «Сколтех» и Институт проблем передачи информации РАН разработали метод для выявления ситуаций, в которых прогноз ИИ может требовать дополнительной проверки со стороны человека
● В 🗂Smart Engines создали ИИ-решение для подтверждения личности пользователей по видеоселфи с паспортом
● MTS AI и МТС Live завершили пилотный проект по тестированию 🏷Cotype для подготовки описаний к спектаклям для билетной витрины
● В МТС Web Services сообщили о наличии у компании MWS GPT — оркестра LLM, который дает возможность создавать своих ИИ-агентов
● «СберКорус» внедрил чат-бота «Сфера» в сервис электронного документооборота «Сфера Документы»
● «Северсталь» задействовала компьютерное зрение для контроля качества металлопроката
🗺За рубежом
● Чат-бот Grok, созданный ИИ-стартапом xAI, интегрирован в Telegram
● Американская Databricks создала метод обучения LLM без применения размеченных данных
● OpenAI задействует стандарт разработчика Anthropic для подключения ИИ-помощников к системам хранения данных
● OpenAI рассматривает возможность строительства собственного ЦОД для снижения зависимости от Microsoft
● Microsoft добавит в Microsoft 365 Copilot два «рассуждающих» ИИ-агента для анализа больших объемов информации и других задач
● ИБ-компания NordStellar представила ИИ-инструмент для защиты брендов от подмены домена
● Фонд Alexa, который был создан Amazon в 2015 году, расширит сферу деятельности для поддержки ИИ-стартапов
● В США более 400 представителей индустрии развлечений подписали письмо, в котором они выступили против предложения OpenAI и Google разрешить ИИ обучаться на контенте, который защищен авторским правом
● Исследователи Кембриджского университета, Университета Торонто и других научных организаций разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования порывов ветра, влажности, температуры и других климатических показателей
● Alibaba и BMW будут совместно разрабатывать ИИ для китайских автомобилей
📈Аналитика
● По данным Yandex B2B Tech, 🏷YandexGPT пользуются более 17 тыс. клиентов, а 🏷YandexART — более 6,5 тыс.
● Согласно исследованию HeadHunter за последние 10 лет количество вакансий по анализу данных и машинному обучению в России увеличилось почти в 30 раз
📎Материалы
● Статья «Известий» о перспективных разработках беспилотных авиасистем
● Материал «Коммерсанта» о росте спроса на услуги дата-центров в России на фоне развития ИИ
🙋Ищут
● Разработчик 7RedLines ищет Data Engineer. Узнать детали можно здесь, откликнуться — в Telegram @HR7RedLines
🧑🏻💻Разработчикам
● Мультимодальная модель Qwen2.5-Omni от Alibaba Cloud для развертывания ИИ на периферийных устройствах
● Объем выпуска беспилотных авиационных систем в России в 2024 году увеличился почти втрое, заявил премьер-министр РФ Михаил Мишустин
● Минпромторг совместно с «Яндексом» и «Сбером» разрабатывает унифицированный стандарт ПО для промышленной робототехники
● «Сколтех» и Институт проблем передачи информации РАН разработали метод для выявления ситуаций, в которых прогноз ИИ может требовать дополнительной проверки со стороны человека
● В 🗂Smart Engines создали ИИ-решение для подтверждения личности пользователей по видеоселфи с паспортом
● MTS AI и МТС Live завершили пилотный проект по тестированию 🏷Cotype для подготовки описаний к спектаклям для билетной витрины
● В МТС Web Services сообщили о наличии у компании MWS GPT — оркестра LLM, который дает возможность создавать своих ИИ-агентов
● «СберКорус» внедрил чат-бота «Сфера» в сервис электронного документооборота «Сфера Документы»
● «Северсталь» задействовала компьютерное зрение для контроля качества металлопроката
🗺За рубежом
● Чат-бот Grok, созданный ИИ-стартапом xAI, интегрирован в Telegram
● Американская Databricks создала метод обучения LLM без применения размеченных данных
● OpenAI задействует стандарт разработчика Anthropic для подключения ИИ-помощников к системам хранения данных
● OpenAI рассматривает возможность строительства собственного ЦОД для снижения зависимости от Microsoft
● Microsoft добавит в Microsoft 365 Copilot два «рассуждающих» ИИ-агента для анализа больших объемов информации и других задач
● ИБ-компания NordStellar представила ИИ-инструмент для защиты брендов от подмены домена
● Фонд Alexa, который был создан Amazon в 2015 году, расширит сферу деятельности для поддержки ИИ-стартапов
● В США более 400 представителей индустрии развлечений подписали письмо, в котором они выступили против предложения OpenAI и Google разрешить ИИ обучаться на контенте, который защищен авторским правом
● Исследователи Кембриджского университета, Университета Торонто и других научных организаций разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования порывов ветра, влажности, температуры и других климатических показателей
● Alibaba и BMW будут совместно разрабатывать ИИ для китайских автомобилей
📈Аналитика
● По данным Yandex B2B Tech, 🏷YandexGPT пользуются более 17 тыс. клиентов, а 🏷YandexART — более 6,5 тыс.
● Согласно исследованию HeadHunter за последние 10 лет количество вакансий по анализу данных и машинному обучению в России увеличилось почти в 30 раз
📎Материалы
● Статья «Известий» о перспективных разработках беспилотных авиасистем
● Материал «Коммерсанта» о росте спроса на услуги дата-центров в России на фоне развития ИИ
🙋Ищут
● Разработчик 7RedLines ищет Data Engineer. Узнать детали можно здесь, откликнуться — в Telegram @HR7RedLines
🧑🏻💻Разработчикам
● Мультимодальная модель Qwen2.5-Omni от Alibaba Cloud для развертывания ИИ на периферийных устройствах
В «Сколтехе» и Институте проблем передачи информации РАН создали метод для повышения надежности прогнозов ИИ-моделей
По словам ученых, современные модели часто демонстрируют высокую точность, но в ряде случаев проявляют избыточную уверенность в своих выводах, даже в ситуациях, когда данные неоднозначные или содержат шум.
Представленный метод использует набор тренировочных данных (Confidence-Aware Training Data) и позволяет нейросетям более точно оценивать собственную «уверенность» в прогнозах. В отличие от классических подходов, где в обучающих выборках используются только бинарные метки (0 или 1), в новой методике дополнительно вводятся «мягкие» метки — значения в диапазоне от 0 до 1, отражающие степень уверенности экспертов в правильности разметки данных.
«Наш метод помогает нейросети понять, где стоит проявить осторожность. На практике это позволяет снизить риск излишней уверенности модели при обработке сложных или пограничных случаев», — рассказали в «Сколтехе».
Исследователи считают, что их метод может быть использован в медицинских диагностических системах, промышленной автоматизации, системах технического контроля и других автономных решениях.
🔗 Источник: https://new.skoltech.ru/news/neural-network-learns-hesitate-accuracy-new-skoltech-study
По словам ученых, современные модели часто демонстрируют высокую точность, но в ряде случаев проявляют избыточную уверенность в своих выводах, даже в ситуациях, когда данные неоднозначные или содержат шум.
Представленный метод использует набор тренировочных данных (Confidence-Aware Training Data) и позволяет нейросетям более точно оценивать собственную «уверенность» в прогнозах. В отличие от классических подходов, где в обучающих выборках используются только бинарные метки (0 или 1), в новой методике дополнительно вводятся «мягкие» метки — значения в диапазоне от 0 до 1, отражающие степень уверенности экспертов в правильности разметки данных.
«Наш метод помогает нейросети понять, где стоит проявить осторожность. На практике это позволяет снизить риск излишней уверенности модели при обработке сложных или пограничных случаев», — рассказали в «Сколтехе».
Исследователи считают, что их метод может быть использован в медицинских диагностических системах, промышленной автоматизации, системах технического контроля и других автономных решениях.
🔗 Источник: https://new.skoltech.ru/news/neural-network-learns-hesitate-accuracy-new-skoltech-study
📬Утренняя подборка
● В Минэкономразвития продлили на три года ЭПР для тестирования беспилотных роботакси «Яндекса»
● «Авито» и правительство Мурманской области подписали соглашение о внедрении ИИ-решений в регионе для развития туризма и поддержки малых и средних предприятий
● Компания «Норникель» с помощью ИИ увеличила на своих месторождениях долю извлечения металлов из руды на 2,5%
● «М.Видео-Эльдорадо» и компания Qrobotics запустили пилотный проект по использованию в магазинах ритейлера роботов Phantas для автоматизированной уборки
● В РТУ МИРЭА задействовали ИИ для создания модуля, который помогает определить нахождение людей в здании при сильном задымлении
● Цифрового ИИ-помощника врача «ТОП-3» от «СберМедИИ» начали использовать в поликлиниках Воронежской области
● К ИИ-проекту по выявлению на улицах Московской области безнадзорных животных подключено более 9,7 тыс. камер системы «Безопасный регион»
● «Национальная Страховая Информационная Система» изучает возможность применения ИИ для определения потенциальных мошеннических операций
🗺За рубежом
● В Microsoft заявили, что рассматривают возможность создания собственной платформы для ИИ
● Postgres Professional создала бота ChatPPG на основе открытой LLM от Alibaba для системы PostgreSQL. Он используется для быстрого поиска и генерации SQL-запросов
● Twin в партнерстве с FinTech-стартапом Qonto выпустил ИИ-агента для автоматизации рутинных задач
● Разработчики Opera внедрили в браузер менеджера вкладок Tab Commands на основе ИИ, который позволяет управлять открытыми вкладками с помощью команд на естественном языке
● Amazon тестирует нового ИИ-помощника для поиска товаров с помощью упрощенных запросов на разговорном языке
📈Аналитика
● По данным ЦИАН, годовая аудитория чат-бота компании для поиска и ответов на вопросы о недвижимости составила 3,9 млн пользователей, среднемесячная — 650 тыс.
📎Материалы
● Заметка Telegram-канала «HCAI // Регулирование ИИ» о правовых нормах в сфере ИИ в Дании
● Материал «Ведомостей» о предложении Минпромторга по применению воздушных беспилотников для борьбы с браконьерством
● В Минэкономразвития продлили на три года ЭПР для тестирования беспилотных роботакси «Яндекса»
● «Авито» и правительство Мурманской области подписали соглашение о внедрении ИИ-решений в регионе для развития туризма и поддержки малых и средних предприятий
● Компания «Норникель» с помощью ИИ увеличила на своих месторождениях долю извлечения металлов из руды на 2,5%
● «М.Видео-Эльдорадо» и компания Qrobotics запустили пилотный проект по использованию в магазинах ритейлера роботов Phantas для автоматизированной уборки
● В РТУ МИРЭА задействовали ИИ для создания модуля, который помогает определить нахождение людей в здании при сильном задымлении
● Цифрового ИИ-помощника врача «ТОП-3» от «СберМедИИ» начали использовать в поликлиниках Воронежской области
● К ИИ-проекту по выявлению на улицах Московской области безнадзорных животных подключено более 9,7 тыс. камер системы «Безопасный регион»
● «Национальная Страховая Информационная Система» изучает возможность применения ИИ для определения потенциальных мошеннических операций
🗺За рубежом
● В Microsoft заявили, что рассматривают возможность создания собственной платформы для ИИ
● Postgres Professional создала бота ChatPPG на основе открытой LLM от Alibaba для системы PostgreSQL. Он используется для быстрого поиска и генерации SQL-запросов
● Twin в партнерстве с FinTech-стартапом Qonto выпустил ИИ-агента для автоматизации рутинных задач
● Разработчики Opera внедрили в браузер менеджера вкладок Tab Commands на основе ИИ, который позволяет управлять открытыми вкладками с помощью команд на естественном языке
● Amazon тестирует нового ИИ-помощника для поиска товаров с помощью упрощенных запросов на разговорном языке
📈Аналитика
● По данным ЦИАН, годовая аудитория чат-бота компании для поиска и ответов на вопросы о недвижимости составила 3,9 млн пользователей, среднемесячная — 650 тыс.
📎Материалы
● Заметка Telegram-канала «HCAI // Регулирование ИИ» о правовых нормах в сфере ИИ в Дании
● Материал «Ведомостей» о предложении Минпромторга по применению воздушных беспилотников для борьбы с браконьерством
ЭПР для тестирования беспилотных такси «Яндекса» продлят на три года
В Минэкономразвития сочли эксперимент актуальным, в том числе для автоматизации процессов логистики. Как отметили в «Яндексе», во время экспериментального правового режима (ЭПР) было совершено более 100 тыс. поездок, общий пробег автономных такси составил более 8 млн км.
Также уточняется, что в ходе ЭПР была протестирована технология ВАТС второй категории (автоматизированное управление без водителя в машине). Тестирование беспилотных такси «Яндекса» проводилось в Москве, Сириусе и Иннополисе.
По данным министерства, в России в ходе эксперимента по использованию автономных автомобилей произошло 36 ДТП с их участием. Из них 26 случились, когда автомобили находились в автоматизированном режиме управления. Еще десять ДТП произошли, когда испытатель управлял автомобилем в ручном режиме.
🔗 Источник: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/67e622519a794743edf3a484
***
📎 Правительство утвердило запуск ЭПР для беспилотного такси на территории Москвы, Татарстана и Краснодарского края в марте 2022 года.
В Минэкономразвития сочли эксперимент актуальным, в том числе для автоматизации процессов логистики. Как отметили в «Яндексе», во время экспериментального правового режима (ЭПР) было совершено более 100 тыс. поездок, общий пробег автономных такси составил более 8 млн км.
Также уточняется, что в ходе ЭПР была протестирована технология ВАТС второй категории (автоматизированное управление без водителя в машине). Тестирование беспилотных такси «Яндекса» проводилось в Москве, Сириусе и Иннополисе.
По данным министерства, в России в ходе эксперимента по использованию автономных автомобилей произошло 36 ДТП с их участием. Из них 26 случились, когда автомобили находились в автоматизированном режиме управления. Еще десять ДТП произошли, когда испытатель управлял автомобилем в ручном режиме.
🔗 Источник: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/67e622519a794743edf3a484
***
📎 Правительство утвердило запуск ЭПР для беспилотного такси на территории Москвы, Татарстана и Краснодарского края в марте 2022 года.
📖 Почитать на выходных: о внутреннем устройстве и работе Claude от Anthropic
Команда ИИ-разработчика в деталях описала внутреннюю работу их языковой модели Claude. В частности, показано, какие нейронные контуры она задействует при выполнении математических, логических и других задач.
Отдельно авторы остановились на галлюцинациях и изучении защитных механизмов модели, показав процессы, происходящие внутри Claude в моменты попыток обхода ее встроенных уровней безопасности.
👉🏻 Читать материал (ENG)
Команда ИИ-разработчика в деталях описала внутреннюю работу их языковой модели Claude. В частности, показано, какие нейронные контуры она задействует при выполнении математических, логических и других задач.
Отдельно авторы остановились на галлюцинациях и изучении защитных механизмов модели, показав процессы, происходящие внутри Claude в моменты попыток обхода ее встроенных уровней безопасности.
👉🏻 Читать материал (ENG)
📬Утренняя подборка
● Законопроект о регулировании движения беспилотников могут представить в 2025 году, сообщили в Минтрансе
● Университет Иннополис протестировал воздушный беспилотник для доставки грузов до 4 кг на расстояние до 17 км
● В МГУ им. М.В. Ломоносова предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры на основе ML и мультиагентных систем
● В «Авито» представили модели A-Vibe и А-Vision на базе Qwen 2.5 от Alibaba. Также компания планирует вложить в ГенИИ 12 млрд руб. и получить от этого к 2028 году 21 млрд руб. выручки
● МТС запустила функцию «Умный СМС-Фильтр» для ИИ-решения Membrana
● Компания Navicon запустила направление ИИ-консалтинга
● RuStore добавил возможность оплатить подписку на ChatGPT и Midjourney
🗺За рубежом
● Европейская комиссия инвестирует 1,3 млрд евро ($1,4 млрд) в искусственный интеллект, кибербезопасность и другие сферы в рамках программы «Цифровая Европа» на 2025–2027 годы
● ИИ-стартап xAI Илона Маска приобрел соцсеть X (бывшая Twitter, заблокирована на территории России) для слияния данных, моделей и вычислений. Новое объединение может получить название XAI Holdings
● Apple планирует внедрить в приложение Health ИИ-тренера для консультации пользователей
● Китайский ИИ-стартап Zhipu AI запустил ИИ-агента AutoGLM Rumination для исследований, поиска в интернете и других задач
📈Аналитика
● По данным Минэнерго, доля компаний топливно-энергетического комплекса, которые используют в работе искусственный интеллект, в 2024 году возросла до 58%. К 2027 году прогнозируется увеличение показателя до 70%
● В CNews подсчитали, что в 2024 году российские ИТ-компании опубликовали 176 научных публикаций по теме ИИ. В тройку лидеров вошли «Сбер» (76 материалов), Smart Engines (50) и «Яндекс» (27). Остальные публикации приходятся на Т-Банк (11), MTS AI (9) и VK (3)
● По данным опроса Ассоциации «Я — профессионал», 85% российских студентов пользуются нейросетями. Чаще всего (77%) их применяют для поиска информации, 43% — для написания эссе, рефератов, курсовых и дипломных работ
● Согласно прогнозу Ward Howell работа команды специалистов, занимающихся внедрением ИИ в производственные процессы, может обойтись российским компаниям до 500 млн руб. в год
📎Материалы
● Интервью «Ведомостей» с руководителем направления оптимизации бизнес-процессов на базе YandexGPT Эльвирой Морозовой о монетизации LLM, их дообучении и использовании во внутренних процессах
● Колонка в Forbes генерального директора Softlogic. ai Дениса Логинова о том, как IoT может способствовать обучению ИИ-моделей
● Заметка Telegram-канала Tochka5G по мотивам исследования Fierce Network и Viavi о сценариях применения ИИ в телекоме
📇 Кадры
● Вице-президент по искусственному интеллекту, контентным и рекомендательным сервисам VK Антон Фролов будет также занимать должность директора по технологиям ИТ-холдинга
🙋Ищут
● «Яндекс» открыл прием на «Тренировки» по ML и другим направлениям. Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь
🧑🏻💻Разработчикам
● Нейросеть «Чистый берег» от разработчиков Школы анализа данных «Яндекса». Она умеет определять объем, массу и виды мусора на побережьях водоемов
● «Яндекс» выложил в открытый доступ Instruct-версию модели YandexGPT 5 Lite
● Законопроект о регулировании движения беспилотников могут представить в 2025 году, сообщили в Минтрансе
● Университет Иннополис протестировал воздушный беспилотник для доставки грузов до 4 кг на расстояние до 17 км
● В МГУ им. М.В. Ломоносова предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры на основе ML и мультиагентных систем
● В «Авито» представили модели A-Vibe и А-Vision на базе Qwen 2.5 от Alibaba. Также компания планирует вложить в ГенИИ 12 млрд руб. и получить от этого к 2028 году 21 млрд руб. выручки
● МТС запустила функцию «Умный СМС-Фильтр» для ИИ-решения Membrana
● Компания Navicon запустила направление ИИ-консалтинга
● RuStore добавил возможность оплатить подписку на ChatGPT и Midjourney
🗺За рубежом
● Европейская комиссия инвестирует 1,3 млрд евро ($1,4 млрд) в искусственный интеллект, кибербезопасность и другие сферы в рамках программы «Цифровая Европа» на 2025–2027 годы
● ИИ-стартап xAI Илона Маска приобрел соцсеть X (бывшая Twitter, заблокирована на территории России) для слияния данных, моделей и вычислений. Новое объединение может получить название XAI Holdings
● Apple планирует внедрить в приложение Health ИИ-тренера для консультации пользователей
● Китайский ИИ-стартап Zhipu AI запустил ИИ-агента AutoGLM Rumination для исследований, поиска в интернете и других задач
📈Аналитика
● По данным Минэнерго, доля компаний топливно-энергетического комплекса, которые используют в работе искусственный интеллект, в 2024 году возросла до 58%. К 2027 году прогнозируется увеличение показателя до 70%
● В CNews подсчитали, что в 2024 году российские ИТ-компании опубликовали 176 научных публикаций по теме ИИ. В тройку лидеров вошли «Сбер» (76 материалов), Smart Engines (50) и «Яндекс» (27). Остальные публикации приходятся на Т-Банк (11), MTS AI (9) и VK (3)
● По данным опроса Ассоциации «Я — профессионал», 85% российских студентов пользуются нейросетями. Чаще всего (77%) их применяют для поиска информации, 43% — для написания эссе, рефератов, курсовых и дипломных работ
● Согласно прогнозу Ward Howell работа команды специалистов, занимающихся внедрением ИИ в производственные процессы, может обойтись российским компаниям до 500 млн руб. в год
📎Материалы
● Интервью «Ведомостей» с руководителем направления оптимизации бизнес-процессов на базе YandexGPT Эльвирой Морозовой о монетизации LLM, их дообучении и использовании во внутренних процессах
● Колонка в Forbes генерального директора Softlogic. ai Дениса Логинова о том, как IoT может способствовать обучению ИИ-моделей
● Заметка Telegram-канала Tochka5G по мотивам исследования Fierce Network и Viavi о сценариях применения ИИ в телекоме
📇 Кадры
● Вице-президент по искусственному интеллекту, контентным и рекомендательным сервисам VK Антон Фролов будет также занимать должность директора по технологиям ИТ-холдинга
🙋Ищут
● «Яндекс» открыл прием на «Тренировки» по ML и другим направлениям. Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь
🧑🏻💻Разработчикам
● Нейросеть «Чистый берег» от разработчиков Школы анализа данных «Яндекса». Она умеет определять объем, массу и виды мусора на побережьях водоемов
● «Яндекс» выложил в открытый доступ Instruct-версию модели YandexGPT 5 Lite
«Авито» представил семейство генеративных моделей — текстовую A-Vibe и мультимодальную А-Vision
Модели обучены на базе нейросети Qwen2.5 с 7 млрд параметров и специализированы для задач, связанных с покупкой и продажей. Для дообучения компания использовала датасет объемом более 10 ТБ, включающий как открытые источники, так и собственные обезличенные данные.
A-Vibe работает только с текстом. Для нее был создан русскоязычный токенизатор, благодаря которому модель умеет понимать и обрабатывать входящий текст. На основе модели в «Авито» появятся такие функции, как генерация описания товаров и ответов в переписке, ИИ-помощник в мессенджере, пересказ отзывов, создание объявлений.
Мультимодальная нейросеть A-Vision работает с изображениями и текстом, анализирует визуальные характеристики товаров, распознает текст на изображениях, определяет качество фотографий и модерирует визуальный контент.
Инвестиции «Авито» в развитие генеративного ИИ до 2028 года могут составить около 12 млрд руб. Эффект от технологии прогнозируется на уровне 21 млрд руб. Первые запуски продуктов с применением ГенИИ в 2024 году уже принесли компании 670 млн руб.
🔗 Источник: https://www.avito.ru/company/press/gen_ai
Модели обучены на базе нейросети Qwen2.5 с 7 млрд параметров и специализированы для задач, связанных с покупкой и продажей. Для дообучения компания использовала датасет объемом более 10 ТБ, включающий как открытые источники, так и собственные обезличенные данные.
A-Vibe работает только с текстом. Для нее был создан русскоязычный токенизатор, благодаря которому модель умеет понимать и обрабатывать входящий текст. На основе модели в «Авито» появятся такие функции, как генерация описания товаров и ответов в переписке, ИИ-помощник в мессенджере, пересказ отзывов, создание объявлений.
Мультимодальная нейросеть A-Vision работает с изображениями и текстом, анализирует визуальные характеристики товаров, распознает текст на изображениях, определяет качество фотографий и модерирует визуальный контент.
Инвестиции «Авито» в развитие генеративного ИИ до 2028 года могут составить около 12 млрд руб. Эффект от технологии прогнозируется на уровне 21 млрд руб. Первые запуски продуктов с применением ГенИИ в 2024 году уже принесли компании 670 млн руб.
🔗 Источник: https://www.avito.ru/company/press/gen_ai
📬Утренняя подборка
● MTS AI обновила 🏷Cotype, представив версию Cotype Pro 2. В 2025 году компания планирует выпустить на ее базе линейку корпоративных ИИ-агентов для семи отраслей
● Ученые МФТИ разработали дорожную карту развития ИИ-систем, применяемых для решения задач квантовой химии и материаловедения
● В Новосибирском государственном техническом университете работают над созданием системы на основе компьютерного зрения для выявления дефектов на дорогах
● В Пермском Политехе разработали платформу для генерации презентаций с помощью искусственного интеллекта
● Производитель микроэлектроники «Элемент» учредил дочернюю компанию для развития промышленной робототехники
🗺За рубежом
● ИИ-разработчик OpenAI планирует выпустить новую открытую языковую модель в ближайшие месяцы
● Amazon представил ИИ-агента Nova Act для управления браузером и выполнения простых задач
● ИИ-стартап Runway выпустил новую модель Gen-4 для генерации видео
● Компания Isomorphic Labs (принадлежит Alphabet), использующая ИИ для разработки фармпрепаратов, привлекла $600 млн от Thrive Capital и других фондов
● В Пекинском институте разработали ИИ-систему TongTong 2.0, которая обладает когнитивными способностями, сопоставимыми с ребенком в возрасте 5–6 лет
📎Материалы
● Заметка сооснователя «Цельса» Евгения Никитина в Telegraph об автономном ИИ в медицине
● Статья на arXiv о возникновении интуитивного понимания физического мира по видео у ИИ-моделей
● Заметка Telegram-канала «Телекоммуналка» о применении искусственного интеллекта для развития сетей связи
● Материал Financial Times о гонке ИИ-моделей в Китае
🙋Ищут
● Для консультации частного проекта по созданию ИИ-компаньона для дизайнеров ищут разработчиков, ИИ-архитекторов и других специалистов. Детали и контакты можно узнать здесь
● MTS AI обновила 🏷Cotype, представив версию Cotype Pro 2. В 2025 году компания планирует выпустить на ее базе линейку корпоративных ИИ-агентов для семи отраслей
● Ученые МФТИ разработали дорожную карту развития ИИ-систем, применяемых для решения задач квантовой химии и материаловедения
● В Новосибирском государственном техническом университете работают над созданием системы на основе компьютерного зрения для выявления дефектов на дорогах
● В Пермском Политехе разработали платформу для генерации презентаций с помощью искусственного интеллекта
● Производитель микроэлектроники «Элемент» учредил дочернюю компанию для развития промышленной робототехники
🗺За рубежом
● ИИ-разработчик OpenAI планирует выпустить новую открытую языковую модель в ближайшие месяцы
● Amazon представил ИИ-агента Nova Act для управления браузером и выполнения простых задач
● ИИ-стартап Runway выпустил новую модель Gen-4 для генерации видео
● Компания Isomorphic Labs (принадлежит Alphabet), использующая ИИ для разработки фармпрепаратов, привлекла $600 млн от Thrive Capital и других фондов
● В Пекинском институте разработали ИИ-систему TongTong 2.0, которая обладает когнитивными способностями, сопоставимыми с ребенком в возрасте 5–6 лет
📎Материалы
● Заметка сооснователя «Цельса» Евгения Никитина в Telegraph об автономном ИИ в медицине
● Статья на arXiv о возникновении интуитивного понимания физического мира по видео у ИИ-моделей
● Заметка Telegram-канала «Телекоммуналка» о применении искусственного интеллекта для развития сетей связи
● Материал Financial Times о гонке ИИ-моделей в Китае
🙋Ищут
● Для консультации частного проекта по созданию ИИ-компаньона для дизайнеров ищут разработчиков, ИИ-архитекторов и других специалистов. Детали и контакты можно узнать здесь
MTS AI представил большую языковую модель Cotype Pro 2
ИИ-разработчик MTS AI выпустил второе поколение своей большой языковой модели 🏷Cotype — Cotype Pro 2. Новая версия на 40% быстрее предыдущей и на 50% точнее обрабатывает длинные тексты — до 128 тыс. токенов (около 900 тыс. символов), сообщили в MTS AI. В частности, в рамках обновления разработчики улучшили качество работы модели на русском языке: устранили проблемы с непроизвольным переключением на английский язык и смешанное использование языков, добились более точного следования промптам. Также была проведена работа по очистке датасетов для обучающего корпуса.
По оценке Альянса в сфере ИИ (бенчмарк MERA), Cotype Pro 2 демонстрирует рост эффективности по основным задачам: генерация идей (с 44% до 57%), извлечение информации (с 81% до 86%), общение на общие темы (с 55% до 64%). Кроме того, улучшены суммаризация (до 85%) и креативное письмо (до 65%). Точность классификации составила 87%.
Еще разработчики сообщили о создании собственного метода оценки работы с длинными текстами, где модель показала двукратный рост качества по сравнению с предыдущей версией.
На основе Cotype Pro 2 MTS AI планирует в 2025–2026 годах выпустить семейство корпоративных решений для госсектора, банков, промышленности, ритейла, телекома и ИТ — сначала в формате ИИ-помощников, а потом и ИИ-агентов. Для развертывания модели может быть использована внутренняя инфраструктура компаний.
📃Статья на «Хабре»
🔗 Источник: https://mts.ai/ru/tehnologii/mts-ai-vypustila-cotype-pro-2-vtoroe-pokolenie-llm-dlya-biznesa/
ИИ-разработчик MTS AI выпустил второе поколение своей большой языковой модели 🏷Cotype — Cotype Pro 2. Новая версия на 40% быстрее предыдущей и на 50% точнее обрабатывает длинные тексты — до 128 тыс. токенов (около 900 тыс. символов), сообщили в MTS AI. В частности, в рамках обновления разработчики улучшили качество работы модели на русском языке: устранили проблемы с непроизвольным переключением на английский язык и смешанное использование языков, добились более точного следования промптам. Также была проведена работа по очистке датасетов для обучающего корпуса.
По оценке Альянса в сфере ИИ (бенчмарк MERA), Cotype Pro 2 демонстрирует рост эффективности по основным задачам: генерация идей (с 44% до 57%), извлечение информации (с 81% до 86%), общение на общие темы (с 55% до 64%). Кроме того, улучшены суммаризация (до 85%) и креативное письмо (до 65%). Точность классификации составила 87%.
Еще разработчики сообщили о создании собственного метода оценки работы с длинными текстами, где модель показала двукратный рост качества по сравнению с предыдущей версией.
На основе Cotype Pro 2 MTS AI планирует в 2025–2026 годах выпустить семейство корпоративных решений для госсектора, банков, промышленности, ритейла, телекома и ИТ — сначала в формате ИИ-помощников, а потом и ИИ-агентов. Для развертывания модели может быть использована внутренняя инфраструктура компаний.
📃Статья на «Хабре»
🔗 Источник: https://mts.ai/ru/tehnologii/mts-ai-vypustila-cotype-pro-2-vtoroe-pokolenie-llm-dlya-biznesa/
📬Утренняя подборка
● Минпромторг будет возмещать компаниям 20% затрат на покупку и внедрение робототехники на российских производствах
● «Яндекс» работает над совершенствованием определения контента на сайтах, который был сгенерирован ИИ
● Исследователи Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН совместно со «Сбером» разработали ИИ-помощника для абитуриентов, студентов и преподавателей для консультаций по вопросам обучения
● Сервис «Самолет Плюс» запустил ИИ-платформу AI Plus для уменьшения рутинных задач риелторов
● Видеоаналитику 🗂NtechLab задействовали для обеспечения безопасности Владивостокского морского торгового порта
● «Краснодарские известия» выпустили номер, где всю творческую работу выполнила нейросеть
🗺За рубежом
● СМИ сообщили, что китайская Alibaba в апреле может выпустить ИИ-модель Qwen 3
● Исследователи Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) и Университета Ватерлоо (Канада) создали ИИ-систему MoCha, которая генерирует полноценную анимацию персонажей с синхронизированной речью и естественными движениями
● Американская Qualcomm приобрела подразделение генеративного ИИ вьетнамского стартапа VinAI
● ИИ-разработчик OpenAI завершил раунд по привлечению $40 млрд
📈Аналитика
● По данным AIRI, удаление знаков препинания в запросе снижает точность языковых моделей до 20%
● Согласно исследованию «К2 НейроТех» 58% российских компаний рассматривают ИИ в большей мере как инструмент повышения эффективности выполнения рутинных операций, а принятие ключевых решений остается за человеком
● В «Авито Работе» подсчитали, что на сегодняшний день 5% компаний внедряют нейросети системно, интегрируя их в ключевые бизнес-процессы
📎Материалы
● Статья в Naked Science о дорожной карте разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии
📇 Кадры
● Вице-президент Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) по исследованиям в области искусственного интеллекта Джоэль Пино (Joelle Pineau) планирует покинуть компанию
🙋Ищут
● «Авито» ищет желающих принять участие в соревновании Avito ML Cup 2025 по трекам «Персональные рекомендации» и «Поиск дублей». Узнать детали и принять участие можно здесь и здесь
● Минпромторг будет возмещать компаниям 20% затрат на покупку и внедрение робототехники на российских производствах
● «Яндекс» работает над совершенствованием определения контента на сайтах, который был сгенерирован ИИ
● Исследователи Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН совместно со «Сбером» разработали ИИ-помощника для абитуриентов, студентов и преподавателей для консультаций по вопросам обучения
● Сервис «Самолет Плюс» запустил ИИ-платформу AI Plus для уменьшения рутинных задач риелторов
● Видеоаналитику 🗂NtechLab задействовали для обеспечения безопасности Владивостокского морского торгового порта
● «Краснодарские известия» выпустили номер, где всю творческую работу выполнила нейросеть
🗺За рубежом
● СМИ сообщили, что китайская Alibaba в апреле может выпустить ИИ-модель Qwen 3
● Исследователи Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) и Университета Ватерлоо (Канада) создали ИИ-систему MoCha, которая генерирует полноценную анимацию персонажей с синхронизированной речью и естественными движениями
● Американская Qualcomm приобрела подразделение генеративного ИИ вьетнамского стартапа VinAI
● ИИ-разработчик OpenAI завершил раунд по привлечению $40 млрд
📈Аналитика
● По данным AIRI, удаление знаков препинания в запросе снижает точность языковых моделей до 20%
● Согласно исследованию «К2 НейроТех» 58% российских компаний рассматривают ИИ в большей мере как инструмент повышения эффективности выполнения рутинных операций, а принятие ключевых решений остается за человеком
● В «Авито Работе» подсчитали, что на сегодняшний день 5% компаний внедряют нейросети системно, интегрируя их в ключевые бизнес-процессы
📎Материалы
● Статья в Naked Science о дорожной карте разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии
📇 Кадры
● Вице-президент Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) по исследованиям в области искусственного интеллекта Джоэль Пино (Joelle Pineau) планирует покинуть компанию
🙋Ищут
● «Авито» ищет желающих принять участие в соревновании Avito ML Cup 2025 по трекам «Персональные рекомендации» и «Поиск дублей». Узнать детали и принять участие можно здесь и здесь
Удаление знаков препинания в запросе снижает точность языковых моделей до 20%
К такому выводу пришли ученые Института AIRI. Они объясняют это тем, что языковые модели воспринимают текст как последовательность символов — токенов, среди которых системе необходимо выделить наиболее важные для понимания. В ходе исследования специалисты смогли определить, какие именно данные сохраняются в связке с конкретными токенами.
В рамках первого эксперимента исследователи проверили, насколько хорошо специально разработанная языковая модель способна восстанавливать исходный текст, учитывая знаки препинания, артикли и стоп-слова. Оказалось, что больше всего информации о контексте содержится именно в стоп-словах, сообщили в AIRI.
Затем ученые провели аналогичные тесты на наборах задач MMLU и 🏷BABILong, которые оценивают способности языковых моделей. В эксперименте использовались тексты, из которых заранее убрали элементы, кажущиеся незначительными для логики повествования. В результате, по словам специалистов, проверка подтвердила, что, если убрать из формулировки технического задания такие «незначительные» символы, качество работы модели падает.
🔗 Источник: https://airi.net/upload/iblock/d20/ieaat0hf8roxsh9ec3pah9szdbihnb5e/Punctuation%20is%20what%20you%20need.pdf
К такому выводу пришли ученые Института AIRI. Они объясняют это тем, что языковые модели воспринимают текст как последовательность символов — токенов, среди которых системе необходимо выделить наиболее важные для понимания. В ходе исследования специалисты смогли определить, какие именно данные сохраняются в связке с конкретными токенами.
В рамках первого эксперимента исследователи проверили, насколько хорошо специально разработанная языковая модель способна восстанавливать исходный текст, учитывая знаки препинания, артикли и стоп-слова. Оказалось, что больше всего информации о контексте содержится именно в стоп-словах, сообщили в AIRI.
Затем ученые провели аналогичные тесты на наборах задач MMLU и 🏷BABILong, которые оценивают способности языковых моделей. В эксперименте использовались тексты, из которых заранее убрали элементы, кажущиеся незначительными для логики повествования. В результате, по словам специалистов, проверка подтвердила, что, если убрать из формулировки технического задания такие «незначительные» символы, качество работы модели падает.
🔗 Источник: https://airi.net/upload/iblock/d20/ieaat0hf8roxsh9ec3pah9szdbihnb5e/Punctuation%20is%20what%20you%20need.pdf