9 декабря прошёл Международный научный форум «Как понять машинный разум: между кодом и культурой». Максим Абрамов и Фёдор Бушмелёв подготовили совместный доклад «Возможности ИИ уже сегодня: обзор трендов и практических кейсов».
💬 Мы наблюдаем беспрецедентный рост когнитивных возможностей систем ИИ — как в мировых проектах, так и в наших разработках. Если год назад ИИ можно было сравнивать со “школьником”, решающим базовые задачи, то сегодня его уровень ближе к аспиранту и стремится к кандидату наук. Это не просто технологический прогресс — это изменение ландшафта научной деятельности, которое мы обязаны учитывать в образовании и исследованиях, — прокомментировал Федор Витальевич.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💬 В 2023 году была «весна» искусственного интеллекта. Казалось, что дальше всё начнёт затухать, но этого не произошло. Вот уже три года мы продолжаем движение вперёд, хотя масштабировать модели становится всё сложнее».
В ходе выступления он рассказал о революции в искусственном интеллекте, перспективах AGI, роли LLM в математике и современной науке, а также о том, как ИИ всё глубже встраивается в исследовательские практики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В 2025 году доля исследователей, которые используют ИИ-инструменты в своей работе, выросла с 57% до 84%. За этими цифрами – глобальные изменения в самой сути научной деятельности.
Наша коллега младший научный сотрудник лПИИ СПб ФИЦ РАН Ольга Руслановна Гавриленко побывала на Конгрессе молодых учёных и поделилась наблюдениями о том, как именно ИИ трансформирует работу исследователей сегодня.
При этом ИИ не существует отдельно от исследователя. Он не понимает контекст задачи и не ставит научные цели, в отличие от ученого.
Растёт число публикаций с формально корректными, но слабо подтверждёнными результатами. Некоторые научные журналы уже открыто говорят, что качество статей падает, а их количество зашкаливает.
ИИ может быть очень убедителен, даже если у него нет на то оснований. Поэтому сегодня важно уметь перепроверять любую информацию, которую выдает GenAI.
В науке всегда есть два измерения: реальные данные и то, как мы их объясняем.
Искусственный интеллект затрагивает оба аспекта. Он расширяет горизонты познания, ведь не привязан к конкретной области знаний, в отличие от людей. Но всё же, главные задачи: понимание, формулировка вопросов и соблюдение научной этики – остаются за человеком.
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Профессор MIT Джозеф Вайценбаум создал программу ELIZA — концептуальный прототип современных чат-ботов и прообраз разговорных нейронок. Модель назвали в честь Элизы Дулитл, главной героини пьесы Б. Шоу «Пигмалион».
Она имитировала диалог по сценарию психотерапевта: переспрашивала, уточняла, отражала слова собеседника. Программа была простейшей, без машинного обучения и нейросетей, но всё равно производила на людей ошеломляющий эффект. Многие пользователи искренне считали, что ELIZA понимает их.
До 2021 года специалисты считали, что исходный 420-строчный код ELIZA был утерян. Однако специалист по когнитивистике из Стэнфордского университета Джефф Шрейджер и архивариус Массачусетского технологического института Майлз Кроули нашли код среди бумаг Вейценбаума.
Команде потребовалось очистить и отладить код и создать эмулятор, который приблизился бы к тому типу компьютера, на котором чат-бот работал в 1960-х годах.
Выяснилось, что ELIZA не только работает, но и очень хорошо справляется с задачами. Как утверждает Шрейджер, модель даже превосходит современные чат-боты в умении слушать.
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13 декабря в Технохабе Сбера прошёл финал хакатона SpbTechRun. Более 100 студентов из шести ведущих вузов применили свои навыки анализа данных и машинного обучения для решения бизнес-кейсов.
Участникам предложили три прикладных кейса:
💬 Нельзя не отметить высокий уровень профессионализма: при 40 заявленных участниках большинство решений оказались глубоко проработанными. На хакатоне собралось сильное IT-комьюнити и отдельный повод для гордости — видеть среди победителей студентов нашей совместной образовательной программы, — подчеркнул Максим Викторович.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Наш коллега Артём Вяткин, младший научный сотрудник лПИИ СПб ФИЦ РАН и руководитель направления по исследованию данных в Сбере, получил Свидетельство о признании Президента Сбера за достижение высоких показателей в работе и личный вклад в реализацию стратегии развития банка.
Артём Андреевич активно занимается исследованием и внедрением ИИ-подходов, которые помогают выявлять критичные ошибки на ранних этапах и напрямую влиять на улучшение качества работы LLM.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2025 год почти позади. Что он нам подарил? Яркие события, открытия, релизы, конференции и, конечно, новые исследования. Собрали для вас подборку самых интересных работ за 2025 год, чтобы вы ничего не пропустили
Исследователи Apple показали, что модели с цепочками рассуждений эффективны лишь на задачах средней сложности. При росте сложности их точность резко падает, а «мышление» оказывается нестабильным и неалгоритмичным — что ставит под сомнение глубину реальных reasoning-возможностей современных ИИ.
Читать
Некоторые пользователи и исследователи всерьёз задались вопросом: а появляются ли в ИИ зачатки разумности и способность «страдать». Нужна ли этика общения с ИИ и правила разработки таких систем, которые помогут не навредить?
Читать
Авторы анализируют, как эмоционально отзывчивый ИИ меняет взаимодействие человека и технологий — образование, медицину, повседневную жизнь.
Читать
ИИ упростил производство контента, но привёл к перенасыщению и «усталости от ИИ». На фоне приближения AGI компании часто оказываются не готовы по данным и инфраструктуре.
Читать
Статья наших коллег предлагает расширенную классификацию социоинженерных атак с учётом этапов, сценариев и целенаправленности воздействия. Такой подход позволяет точнее оценивать защищённость пользователей и прогнозировать успешность социоинженерных атак.
Читать
Ещё одна статья наших коллег. Исследователи из СПб ФИЦ РАН и РАНХиГС предложили альтернативный подход к рейтингованию вузов через анализ управленческих карьер выпускников. Он позволяет объективнее оценивать вклад университетов в подготовку госслужащих!
Читать
А какие исследования запомнились вам? Делитесь в комментариях
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Уже считаете дни до Нового года? Собрали для вас самые интересные новости из мира ИИ, чтобы ожидание было не таким мучительным. Gigachat сдал экзамен по экономике, а в Sora теперь можно генерировать персонажей Disney. Об этом и многом другом — в нашем дайджесте
Нейросеть Gigachat сдала экзамены в РАНХиГС по направлениям «Экономика и финансы» и «Финансовая грамотность»
В МГУ им. М.В. Ломоносова представили ИИ-тренажер для изучения иностранных языков с учетом уровня владения пользователя и особенностей его речи на родном языке
В Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого создали робот-дозатор с машинным зрением для работы в областях микроэлектроники, машиностроения и химии
В МФТИ и МГУ им. М.В. Ломоносова создали ИИ-систему для оценки рыночной стоимости произведений современного искусства
В Институте нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН начали применять методы машинного обучения для сейсмофациального анализа, который используется при поиске залежей углеводородов
Сбер выпустил банкоматы с ИИ-помощником для получения консультаций и сервисом для проверки здоровья
Ученые МФТИ и ИППИ РАН разработали математическую модель для прогнозирования сценариев деградирования ИИ-моделей во время обучения
В OpenAI выпустили серию моделей GPT-5.2: Instant, Thinking и Pro. Они доступны в API и будут внедрены в ChatGPT
Walt Disney предоставил OpenAI доступ к своим персонажам для создания видеоконтента в Sora
В Google выпустили Gemini Deep Research Agent для длительного сбора контекста и задач по его синтезу, а также бенчмарк DeepSearchQA для проверки работы агентов в веб-поиске
Американский разработчик Runway представил семейство моделей мира GWM-1: GWM Worlds для исследуемых сред, GWM Avatars для диалоговых персонажей и GWM Robotics для робототехники
Американский стартап Thinking Machines открыл доступ к платформе Tinker для дообучения LLM
Google разработала экспериментального ИИ-агента CC, который каждое утро отправляет пользователю письмо с планами на день на основе информации из сервисов Gmail, «Google Календарь» и «Google Диск»
Google обновили агента Gemini Deep Research: теперь он работает на базе Gemini 3 и выбивает 46.4% на HLE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Канал Алексея Комиссарова
Под конец года сессия начинается не только у студентов, но и у искусственного интеллекта. Сегодня в Академии экзамен на бакалавра сдал ГигаЧат Сбера.
Наши преподаватели проверили знания нейросети по направлениям «Экономика и финансы» и «Финансовая грамотность». ИИ прошел тест, который был подготовлен с учетом требований к выпускникам бакалавриата и состоял из 400 вопросов по различным темам.
ГигаЧату также нужно было решить предложенные кейсы. Например, просчитать рентабельность инвестиционного проекта или выяснить, акции какой компании покупать предпочтительнее.
Искусственный интеллект показал, что вполне сносно разбирается в ключевых областях экономики, инвестиций и банковского дела и даже знает нюансы бухучёта, налогообложения и финансовой отчетности.
Мой канал в MAX
Наши преподаватели проверили знания нейросети по направлениям «Экономика и финансы» и «Финансовая грамотность». ИИ прошел тест, который был подготовлен с учетом требований к выпускникам бакалавриата и состоял из 400 вопросов по различным темам.
ГигаЧату также нужно было решить предложенные кейсы. Например, просчитать рентабельность инвестиционного проекта или выяснить, акции какой компании покупать предпочтительнее.
Искусственный интеллект показал, что вполне сносно разбирается в ключевых областях экономики, инвестиций и банковского дела и даже знает нюансы бухучёта, налогообложения и финансовой отчетности.
Мой канал в MAX
Отчёт State of AI 2025: что изменилось в сфере искусственного интеллекта за год?
Air Street Capital выпустили ежегодный State of AI 2025 — обзор исследований, рынка, регулирования и рисков. Впервые в отчёт включили масштабный опрос ИИ-специалистов. Участие приняли около 1,2 тыс. экспертов, 80% из США, Великобритании и стран Европы.
🔍 Главные выводы:
➡️ OpenAI сохраняет небольшое преимущество в сфере ИИ, Meta (признана экстремистcкой в РФ) теряет позиции, китайские DeepSeek, Qwen и Kimi сокращают отставание в задачах по рассуждению и программированию;
➡️ 2025 год для ИИ стал годом рассуждений (aнгл. Reasoning). Создавались LLM решения, способные планировать, анализировать, самокорректироваться и работать в течение долгого времени;
➡️ началась промышленная эра ИИ. В странах возводятся дата-центры мощностью в несколько гигаватт. Энергетика – новый ограничивающий фактор;
➡️ ИИ становится научным соавтором: системы вроде Co-Scientist от DeepMind и Virtual Lab от Стэнфорда автономно выдвигают, тестируют и валидируют гипотезы;
➡️ дискуссий об экзистенциальном риске от ИИ стало меньше. Они уступили место обсуждению надежности, киберустойчивости и долгосрочного управления автономными системами.
🚀 Прогнозы:
В течение следующего года ИИ-агенты сделают полноценное научное открытие, китайская лаборатория обойдёт доминирующую американскую на одном из ключевых лидербордове, а фильм, созданный ИИ, получит широкое признание аудитории!
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Air Street Capital выпустили ежегодный State of AI 2025 — обзор исследований, рынка, регулирования и рисков. Впервые в отчёт включили масштабный опрос ИИ-специалистов. Участие приняли около 1,2 тыс. экспертов, 80% из США, Великобритании и стран Европы.
В течение следующего года ИИ-агенты сделают полноценное научное открытие, китайская лаборатория обойдёт доминирующую американскую на одном из ключевых лидербордове, а фильм, созданный ИИ, получит широкое признание аудитории!
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11 6 5 1
Видеомодель Kandinsky 5.0 Pro заняла 14-е место в рейтинге LMArena Text-to-Video Arena — это лучший результат среди всех моделей с открытой лицензией.
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Миф 1️⃣ 3️⃣
Учёные — это гении с рождения
Образ гения, который с детства решает уравнения и пишет формулы на салфетках, до сих пор мешает многим всерьёз рассматривать науку как карьерный путь. Но в реальности все иначе.
🎓 Наука — это навык, а не дар свыше
Ученые чаще всего не вундеркинды. Они учатся, сомневаются, делают работу над ошибками и постепенно наращивают экспертизу.
🔍 Ошибки — часть профессии
В научной работе не бывает идеальных решений с первого раза. Гипотезы не подтверждаются, эксперименты проваливаются, статьи отправляются на доработку. И это нормально.
🚀 Рост важнее таланта
Исследовательская среда — это постоянное обучение: новые методы, инструменты, подходы. Именно системная работа и долгосрочное мышление позволяют добиваться результатов.
👤 В науку приходят разные люди
Сильные математики и гуманитарии, программисты и медики. Те, кто нашёл себя сразу, и те, кто пришёл в науку позже, после опыта в корпорации или собственного бизнеса. Всех их объединяет готовность думать глубже и работать с неопределённостью.
Научная реальность: учёными не рождаются, ими становятся. Благодаря упорству, любознательности и системной работе!
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Учёные — это гении с рождения
Образ гения, который с детства решает уравнения и пишет формулы на салфетках, до сих пор мешает многим всерьёз рассматривать науку как карьерный путь. Но в реальности все иначе.
Ученые чаще всего не вундеркинды. Они учатся, сомневаются, делают работу над ошибками и постепенно наращивают экспертизу.
В научной работе не бывает идеальных решений с первого раза. Гипотезы не подтверждаются, эксперименты проваливаются, статьи отправляются на доработку. И это нормально.
Исследовательская среда — это постоянное обучение: новые методы, инструменты, подходы. Именно системная работа и долгосрочное мышление позволяют добиваться результатов.
Сильные математики и гуманитарии, программисты и медики. Те, кто нашёл себя сразу, и те, кто пришёл в науку позже, после опыта в корпорации или собственного бизнеса. Всех их объединяет готовность думать глубже и работать с неопределённостью.
Научная реальность: учёными не рождаются, ими становятся. Благодаря упорству, любознательности и системной работе!
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM