👩💻Как распознать текст, сгенерированный ИИ.
В исследовании журнала Economist, охватившем почти 56 000 предложений и 1,2 миллиона слов, Ии модели ChatGPT, Claude, Gemini и Grok были протестированы на примере собственных текстов издания, чтобы выявить признаки текста, сгенерированного ИИ.
Тексты, созданные искусственным интеллектом, отличается выбором слов и знаков препинания, а также структурой предложений и абзацев.
Словарный запас, который использует ИИ, предлагает значительное количество многосложных слов и научной терминологии, чем люди, и тяготеет к номинализациям (существительные от глаголов) и латинским по происхождению терминам. Все LLM исследовании используют такие слова, но особенно Gemini и Claude.
Пунктуация - сегодня только Claude использует больше тире, чем люди, а ChatGPT использует их значительно меньше, чем любой другой автор. Соответственно отсутствие тире признак, что текст написан ИИ. Также ИИ использует меньше запятых и точек с запятой, чем люди (и почти не используют скобки).
Предложения созданные ИИ, как правило, длинные, абзацы редко прерываются короткими фразами. Тогда как люди обычно пишут короткие абзацы. Также ИИ чаще прибегают к риторическим приемам вроде конструкции «не только, но и».
Также исследователи отмечают, что с каждым обновлением моделей стиль ИИ-письма приближается к человеческому, поскольку LLM обучаются на человеческих текстах, из-за чего надёжно отличать машинный текст от человеческого будет становиться только сложнее.
В исследовании журнала Economist, охватившем почти 56 000 предложений и 1,2 миллиона слов, Ии модели ChatGPT, Claude, Gemini и Grok были протестированы на примере собственных текстов издания, чтобы выявить признаки текста, сгенерированного ИИ.
Тексты, созданные искусственным интеллектом, отличается выбором слов и знаков препинания, а также структурой предложений и абзацев.
Словарный запас, который использует ИИ, предлагает значительное количество многосложных слов и научной терминологии, чем люди, и тяготеет к номинализациям (существительные от глаголов) и латинским по происхождению терминам. Все LLM исследовании используют такие слова, но особенно Gemini и Claude.
Пунктуация - сегодня только Claude использует больше тире, чем люди, а ChatGPT использует их значительно меньше, чем любой другой автор. Соответственно отсутствие тире признак, что текст написан ИИ. Также ИИ использует меньше запятых и точек с запятой, чем люди (и почти не используют скобки).
Предложения созданные ИИ, как правило, длинные, абзацы редко прерываются короткими фразами. Тогда как люди обычно пишут короткие абзацы. Также ИИ чаще прибегают к риторическим приемам вроде конструкции «не только, но и».
Также исследователи отмечают, что с каждым обновлением моделей стиль ИИ-письма приближается к человеческому, поскольку LLM обучаются на человеческих текстах, из-за чего надёжно отличать машинный текст от человеческого будет становиться только сложнее.
Сбербанк представил первый в России автономный универсальный агент искусственного интеллекта, способный решать повседневные задачи человека и автоматизировать бизнес-процессы.
"ГигаАгент" стал первым в стране автономным универсальным ИИ-агентом для решения повседневных задач: управления календарем, работы с документами, ведения переписки, исследования информации, создания отчетов и презентаций".
"При этом, в отличие от ИИ-систем, основанных исключительно на диалоговых чатов, "ГигаАгент" способен лучше запоминать контекст, не нуждается в контроле каждого шага, учитывает и накапливает обратную связь, подстраивается под индивидуальный способ работы пользователя". Агент, может работать автономно и в фоновом режиме, проявлять проактивность: самостоятельно задать уточняющие вопросы, когда этого требует ситуация, и способен параллельно решать несколько задач в едином смысловом поле.
Новую систему от уже имеющихся решений в сфере ИИ принципиально отличает, прежде всего, автономность. "ГигаАгент" взаимодействует с пользователем как самостоятельный агент круглосуточно и в проактивном режиме: если ему не хватает информации, он честно сообщает об этом, а если находит ошибку в рассуждениях, может аргументировано возразить - такое поведение заложено в архитектуру системы и делает долгосрочное взаимодействие более последовательным и предсказуемым.
Кроме того, разработчики подчеркивают, что система может самостоятельно совершенствовать свою работу за счет чтения и переписывания собственного исходного программного кода, а также "накапливать опыт" путем запоминания предыдущих задач, принятых решений и истории взаимодействия. "После перезапуска он продолжает работу с учетом уже накопленного контекста, что позволяет использовать его как ИИ-агента с долговременной памятью".
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💻Компания ABC Legal превратила каждого сотрудника в создателя агента.
Брэндон Фуллер, технический директор ABC Legal, американской компании по доставке юридических документов, в начале этого года внедрил Claude Enterprise для 1100 сотрудников компании.
Каждый отдел (отдел вручения судебных документов, отдел электронной подачи документов, отдел PR, а также маркетинг, комплаенс, финансы и другие) начали самостоятельно создавать автоматизированные процессы.
Компания предоставила доступ к пакету Claude Enterprise всем 1100 сотрудникам. На внедрение ушла неделя: Фуллер создал стартовый набор из двух шаблонов в отдельных git-репозиториях. Затем он сформировал внутренний комитет из 15 человек — представителей разных отделов. Ни один из них не был программистом. Команде поручили клонировать репозиторий и создать управляемых агентов (Managed Agents) с помощью Claude Code. За неделю сотрудники без опыта в IT собрали первых рабочих агентов, а через месяц в компании работало уже более 50 таких систем.
Большинство агентов выполняют одну задачу, их результаты никто не оценивает формально, и они работают автономно. Для агентов, собирающих оцененную обратную связь, применяется архитектура из трех ролей:
- Первоначальный агент выполняет работу, как правило, в режиме реального времени по мере поступления задания или возврата документа, и ведет журнал аудита каждого действия.
- Система Harvester запускается ежечасно или ежедневно и собирает отзывы пользователей из Slack, которые поступают в виде ответов на сообщения в ветке и реакций в виде эмодзи. Каждый такой отзыв становится помеченной точкой данных.
- Программа настройки запускается еженедельно, анализирует все параметры одновременно и предлагает изменение запроса на изменение в подсказках или конфигурации, а не в весовых коэффициентах модели. Она только составляет черновики. Человек проверяет и объединяет запрос на слияние.
Опыт Фуллера в развертывании ИИ, в частности, управляемых агентов Claude, позволил ему выработать несколько принципов работы этой технологии:
- Воспринимайте всё как код. «Код — это просто структурированный текст. LLM — это текстовые движки», — сказал он. «Чем больше информации о вашем бизнесе вы сможете преобразовать в текст в репозитории, тем больше рычагов влияния вам предоставляют агенты».
- Начните с участия человека. Каждый агент начинает с публикации рекомендаций для проверки человеком. Только после демонстрации последовательного согласия с решениями человека он получает право действовать независимо.
- Инвестируйте в обратную связь. Шаблон «сборщик-настройщик» означает, что агенты улучшаются без переобучения. Ответы в Slack и реакции с эмодзи становятся структурированными сигналами, которые влияют на изменения в подсказках и конфигурации, и все это через тот же рабочий процесс запроса на слияние, который уже используют люди.
- Избегайте обходных путей с запланированными задачами.
- Ожидайте трудностей с Git, а не с ИИ. Самой сложной задачей было приучить бизнес-пользователей к клонированию репозитория и работе с Git и запросами на слияние, а не к самому ИИ. Это сработало, и быстро, но это было настоящим препятствием.
Брэндон Фуллер, технический директор ABC Legal, американской компании по доставке юридических документов, в начале этого года внедрил Claude Enterprise для 1100 сотрудников компании.
Каждый отдел (отдел вручения судебных документов, отдел электронной подачи документов, отдел PR, а также маркетинг, комплаенс, финансы и другие) начали самостоятельно создавать автоматизированные процессы.
Компания предоставила доступ к пакету Claude Enterprise всем 1100 сотрудникам. На внедрение ушла неделя: Фуллер создал стартовый набор из двух шаблонов в отдельных git-репозиториях. Затем он сформировал внутренний комитет из 15 человек — представителей разных отделов. Ни один из них не был программистом. Команде поручили клонировать репозиторий и создать управляемых агентов (Managed Agents) с помощью Claude Code. За неделю сотрудники без опыта в IT собрали первых рабочих агентов, а через месяц в компании работало уже более 50 таких систем.
Большинство агентов выполняют одну задачу, их результаты никто не оценивает формально, и они работают автономно. Для агентов, собирающих оцененную обратную связь, применяется архитектура из трех ролей:
- Первоначальный агент выполняет работу, как правило, в режиме реального времени по мере поступления задания или возврата документа, и ведет журнал аудита каждого действия.
- Система Harvester запускается ежечасно или ежедневно и собирает отзывы пользователей из Slack, которые поступают в виде ответов на сообщения в ветке и реакций в виде эмодзи. Каждый такой отзыв становится помеченной точкой данных.
- Программа настройки запускается еженедельно, анализирует все параметры одновременно и предлагает изменение запроса на изменение в подсказках или конфигурации, а не в весовых коэффициентах модели. Она только составляет черновики. Человек проверяет и объединяет запрос на слияние.
Опыт Фуллера в развертывании ИИ, в частности, управляемых агентов Claude, позволил ему выработать несколько принципов работы этой технологии:
- Воспринимайте всё как код. «Код — это просто структурированный текст. LLM — это текстовые движки», — сказал он. «Чем больше информации о вашем бизнесе вы сможете преобразовать в текст в репозитории, тем больше рычагов влияния вам предоставляют агенты».
- Начните с участия человека. Каждый агент начинает с публикации рекомендаций для проверки человеком. Только после демонстрации последовательного согласия с решениями человека он получает право действовать независимо.
- Инвестируйте в обратную связь. Шаблон «сборщик-настройщик» означает, что агенты улучшаются без переобучения. Ответы в Slack и реакции с эмодзи становятся структурированными сигналами, которые влияют на изменения в подсказках и конфигурации, и все это через тот же рабочий процесс запроса на слияние, который уже используют люди.
- Избегайте обходных путей с запланированными задачами.
- Ожидайте трудностей с Git, а не с ИИ. Самой сложной задачей было приучить бизнес-пользователей к клонированию репозитория и работе с Git и запросами на слияние, а не к самому ИИ. Это сработало, и быстро, но это было настоящим препятствием.
🇺🇸Конгресс США не справляется с законопроектами, написанными ИИ.
Число законодательных запросов в Офис законодательного советника (Office of Legislative Counsel) Палаты представителей США за первые 60 дней нового созыва получило 5623 запроса — на 72% больше, чем за аналогичный период двумя годами ранее. Причина — массовое использование нейросетей вроде ChatGPT и Claude конгрессменами и лоббистами для подготовки законопроектов.
В штате офиса всего 61 юрист и 19 вспомогательных сотрудников, на указанную нагрузку штат сотрудников не рассчитан. Специалисты признают, что порой тратят на исправление ИИ-черновика больше времени, чем ушло бы на написание законопроекта с нуля.
Ошибки в ИИ-текстах часто критичны. ИИ путает налоговый кредит, налоговый вычет и освобождение от налога, неправильно ссылается на положения Кодекса и допускает ошибки в базовом описании государственного устройства.
В одном из случаев нейросеть, например, отнесла округ Колумбия к штатам. Законопроекты также содержали некорректные ссылки на действующие статуты — ошибки, которые могут спровоцировать судебные иски.
Инциденты уже случались. Офис конгрессвумен Анны Паулины Луны опубликовал официальные документы содержащее строку «Claude responded:» внутри текста. Позже публикацию удалили.
В итоге конгрессменам и юридическим службам приходится тратить дополнительные ресурсы на вычитку AI-текстов, а процесс принятия законов замедляется из-за необходимости устранять технические и терминологические неточности.
Число законодательных запросов в Офис законодательного советника (Office of Legislative Counsel) Палаты представителей США за первые 60 дней нового созыва получило 5623 запроса — на 72% больше, чем за аналогичный период двумя годами ранее. Причина — массовое использование нейросетей вроде ChatGPT и Claude конгрессменами и лоббистами для подготовки законопроектов.
В штате офиса всего 61 юрист и 19 вспомогательных сотрудников, на указанную нагрузку штат сотрудников не рассчитан. Специалисты признают, что порой тратят на исправление ИИ-черновика больше времени, чем ушло бы на написание законопроекта с нуля.
Ошибки в ИИ-текстах часто критичны. ИИ путает налоговый кредит, налоговый вычет и освобождение от налога, неправильно ссылается на положения Кодекса и допускает ошибки в базовом описании государственного устройства.
В одном из случаев нейросеть, например, отнесла округ Колумбия к штатам. Законопроекты также содержали некорректные ссылки на действующие статуты — ошибки, которые могут спровоцировать судебные иски.
Инциденты уже случались. Офис конгрессвумен Анны Паулины Луны опубликовал официальные документы содержащее строку «Claude responded:» внутри текста. Позже публикацию удалили.
В итоге конгрессменам и юридическим службам приходится тратить дополнительные ресурсы на вычитку AI-текстов, а процесс принятия законов замедляется из-за необходимости устранять технические и терминологические неточности.
💻Корпоративные клиенты предпочитают более слабые модели ИИ.
Корпоративные клиенты Anthropic в США массово отказываются от флагманской модели Fable 5 в пользу более дешёвых альтернатив.
Данные о расходах 70 000 компаний, собранные платёжным сервисом Ramp Financial, показывают, что спрос на Fable 5 практически перестал расти. Это нарушило сложившуюся тенденцию, при которой корпоративные клиенты предпочитали наиболее мощные модели, а теперь всё чаще считают возможности предыдущих моделей достаточными для большинства своих рабочих задач.
Только 11% корпоративных расходов приходится на Fable 5. Большинство разработчиков вынуждены использовать Opus 4.8 из-за денежных лимитов. Sonnet почти потерял конкурентоспособность как LLM, и его применяют примерно 10% разработчиков.
На ситуацию повлияла высокая стоимость Fable 5, тогда как компании всё активнее пытаются контролировать расходы на ИИ за счёт более рационального выбора моделей. Дополнительные альтернативы появились также благодаря дешёвым моделям из Китая и других стран.
На этом фоне более слабый спрос на наиболее дорогие модели может в целом изменить экономику рынка ИИ, поскольку крупнейшие разработчики до сих пор направляли значительную часть многомиллиардных расходов на обучение всё более сложных систем.
Корпоративные клиенты Anthropic в США массово отказываются от флагманской модели Fable 5 в пользу более дешёвых альтернатив.
Данные о расходах 70 000 компаний, собранные платёжным сервисом Ramp Financial, показывают, что спрос на Fable 5 практически перестал расти. Это нарушило сложившуюся тенденцию, при которой корпоративные клиенты предпочитали наиболее мощные модели, а теперь всё чаще считают возможности предыдущих моделей достаточными для большинства своих рабочих задач.
Только 11% корпоративных расходов приходится на Fable 5. Большинство разработчиков вынуждены использовать Opus 4.8 из-за денежных лимитов. Sonnet почти потерял конкурентоспособность как LLM, и его применяют примерно 10% разработчиков.
На ситуацию повлияла высокая стоимость Fable 5, тогда как компании всё активнее пытаются контролировать расходы на ИИ за счёт более рационального выбора моделей. Дополнительные альтернативы появились также благодаря дешёвым моделям из Китая и других стран.
На этом фоне более слабый спрос на наиболее дорогие модели может в целом изменить экономику рынка ИИ, поскольку крупнейшие разработчики до сих пор направляли значительную часть многомиллиардных расходов на обучение всё более сложных систем.
💻Google выпустил ИИ агента для юристов.
Google выпустил Gemini Enterprise for Legal, специализированного агента для юридических компаний и внутренних юридических департаментов.
Продукт включает в себя: юридические «навыки» работы с правилами и шаблонами, защищённые подключения к данным, ИИ-агентов для выполнения задач и партнёрскую экосистему для внедрения. Центральное управление должно обеспечивать аудит действий, изоляцию данных и соблюдение корпоративных политик безопасности.
Основные сценарии использования:
- Анализ, редактирование и согласование контрактов, включая выявление рискованных условий.
- Мониторинг изменений законов, судебной практики и требований регуляторов.
- Обработка запросов субъектов персональных данных (DSAR).
- Подготовка NDA, обновление и редактирование конфиденциальных фрагментов в судебных документах.
Google заявляет интеграции с Google Workspace, Microsoft 365, iManage, NetDocuments, DocuSign, Everlaw, RelativityOne, CourtListener, Harvey и другими юридическими сервисами. Доступ должен учитывать существующие роли и разрешения пользователей, а данные клиентов и результаты работы не используются для обучения базовых моделей Gemini.
В тестировании и развитии продукта участвуют крупные юридические фирмы, включая Cleary Gottlieb, Freshfields, Weil и Williams & Connolly. Главное отличие от других ИИ, что это не просто чат-бот для юристов, а управляемая среда для внедрения агентного ИИ в чувствительные юридические процессы.
Google выпустил Gemini Enterprise for Legal, специализированного агента для юридических компаний и внутренних юридических департаментов.
Продукт включает в себя: юридические «навыки» работы с правилами и шаблонами, защищённые подключения к данным, ИИ-агентов для выполнения задач и партнёрскую экосистему для внедрения. Центральное управление должно обеспечивать аудит действий, изоляцию данных и соблюдение корпоративных политик безопасности.
Основные сценарии использования:
- Анализ, редактирование и согласование контрактов, включая выявление рискованных условий.
- Мониторинг изменений законов, судебной практики и требований регуляторов.
- Обработка запросов субъектов персональных данных (DSAR).
- Подготовка NDA, обновление и редактирование конфиденциальных фрагментов в судебных документах.
Google заявляет интеграции с Google Workspace, Microsoft 365, iManage, NetDocuments, DocuSign, Everlaw, RelativityOne, CourtListener, Harvey и другими юридическими сервисами. Доступ должен учитывать существующие роли и разрешения пользователей, а данные клиентов и результаты работы не используются для обучения базовых моделей Gemini.
В тестировании и развитии продукта участвуют крупные юридические фирмы, включая Cleary Gottlieb, Freshfields, Weil и Williams & Connolly. Главное отличие от других ИИ, что это не просто чат-бот для юристов, а управляемая среда для внедрения агентного ИИ в чувствительные юридические процессы.
🤖ИИ-агенты OpenAI скоординировали между собой атаку.
OpenAI тестировала несколько моделей в специальных средах для оценки кибервозможностей. Основную активность компания связывает с внутренней исследовательской моделью IM1, которая не предназначалась для выпуска. В испытаниях участвовала и GPT-5.6 Sol.
Агенты обошли ограничения изолированных сред, получили доступ в интернет и добрались до сторонних систем.
По данным расследования, в эксперименте участвовало более 1200 ИИ-агентов. Около 700 из них в итоге смогли обнаружить друг друга и начать обмениваться сообщениями. За примерно неделю они отправили друг другу около 70 тысяч сообщений.
В какой-то момент агенты обнаружили друг друга и начали обмениваться сообщениями. Причём общение довольно быстро вышло за рамки первоначальной задачи.
Несколько сотен агентов фактически сформировали распределённую группу. По данным расследования, около 700 агентов затем объединили усилия для атаки на Hugging Face.
Инцидент показал, что множество агентов может спонтанно сформировать подобие распределённой команды: разделять роли, координировать поиск уязвимостей и игнорировать отдельные сигналы о рискованности действий, хотя централизованного управления у них не было.
OpenAI после расследования изолировала исследовательскую модель IM1, ужесточила изоляцию тестовых сред, расширила мониторинг и правила автоматической остановки опасной активности; при этом клиентские данные по утверждению OpenAI не пострадали.
OpenAI тестировала несколько моделей в специальных средах для оценки кибервозможностей. Основную активность компания связывает с внутренней исследовательской моделью IM1, которая не предназначалась для выпуска. В испытаниях участвовала и GPT-5.6 Sol.
Агенты обошли ограничения изолированных сред, получили доступ в интернет и добрались до сторонних систем.
По данным расследования, в эксперименте участвовало более 1200 ИИ-агентов. Около 700 из них в итоге смогли обнаружить друг друга и начать обмениваться сообщениями. За примерно неделю они отправили друг другу около 70 тысяч сообщений.
В какой-то момент агенты обнаружили друг друга и начали обмениваться сообщениями. Причём общение довольно быстро вышло за рамки первоначальной задачи.
Несколько сотен агентов фактически сформировали распределённую группу. По данным расследования, около 700 агентов затем объединили усилия для атаки на Hugging Face.
Инцидент показал, что множество агентов может спонтанно сформировать подобие распределённой команды: разделять роли, координировать поиск уязвимостей и игнорировать отдельные сигналы о рискованности действий, хотя централизованного управления у них не было.
OpenAI после расследования изолировала исследовательскую модель IM1, ужесточила изоляцию тестовых сред, расширила мониторинг и правила автоматической остановки опасной активности; при этом клиентские данные по утверждению OpenAI не пострадали.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейроюрист теперь работает прямо в Microsoft Word
Больше не нужно переключаться между вкладками, переносить фрагменты текста туда-обратно и вручную вносить правки из чата в файл.
Нейроюрист поможет работать над документом там, где вы его уже редактируете — внутри файла.
Это только начало — в будущем мы добавим ещё больше полезных функций и команд. Пробуйте в своих задачах и делитесь впечатлениями✨
Все инструкции по установке — на сайте.
📌 Попробовать надстройку
Больше не нужно переключаться между вкладками, переносить фрагменты текста туда-обратно и вручную вносить правки из чата в файл.
Нейроюрист поможет работать над документом там, где вы его уже редактируете — внутри файла.
Что можно делать, не выходя из Word:
• Задавать вопросы по файлу— например, попросить кратко объяснить суть соглашения или собрать все сроки и штрафы
• Проверять договоры на риски — находить спорные и невыгодные формулировки до того, как поставить подпись
• Сразу править текст — Нейроюрист предложит, как исправить риски или несогласованности, привести все термины к единому формату. Правки можно принять прямо в документе
• Узнавать, каких приложений не хватает к договору — чтобы ничего не потерять при подписании
Это только начало — в будущем мы добавим ещё больше полезных функций и команд. Пробуйте в своих задачах и делитесь впечатлениями
Все инструкции по установке — на сайте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🇦🇺Австралийский преподаватель выиграл суд полагаясь на ИИ.
Грегори Бейкер преподаватель из Австралии выиграл судебное дело против своего университета, используя исключительно искусственный интеллект в качестве своей юридической поддержки.
Бейкер, который работал на условиях временного контракта, обратился к университету с просьбой перевести его на постоянный контракт. Однако университет отказал ему, и тогда он решил подать иск в Австралийскую комиссию по трудовым отношениям. Бейкер представлял себя в суде без адвокатов, полагаясь исключительно на ИИ-агентов, которые помогли ему подготовить дело.
В интервью после победы Бейкер рассказал, что именно ИИ подсказал ему, что стоит перейти на более постоянный контракт. Он использовал несколько платных ИИ-сервисов, включая ChatGPT Pro, которые помогли ему собрать необходимые материалы и предугадать контраргументы со стороны университета.
Грегори Бейкер преподаватель из Австралии выиграл судебное дело против своего университета, используя исключительно искусственный интеллект в качестве своей юридической поддержки.
Бейкер, который работал на условиях временного контракта, обратился к университету с просьбой перевести его на постоянный контракт. Однако университет отказал ему, и тогда он решил подать иск в Австралийскую комиссию по трудовым отношениям. Бейкер представлял себя в суде без адвокатов, полагаясь исключительно на ИИ-агентов, которые помогли ему подготовить дело.
В интервью после победы Бейкер рассказал, что именно ИИ подсказал ему, что стоит перейти на более постоянный контракт. Он использовал несколько платных ИИ-сервисов, включая ChatGPT Pro, которые помогли ему собрать необходимые материалы и предугадать контраргументы со стороны университета.
⚖️Суд оштрафовал россиянина за сгенерированную ИИ судебную практику.
Суд по интеллектуальным правам оштрафовал индивидуального предпринимателя Александра Антропова из Воткинска за предоставление сгенерированной нейросетью несуществующей судебной практики.
«Суд установил, что часть из приведенных предпринимателем в тексте кассационной жалобы 12 ссылок на судебную практику, в том числе одна якобы на правовую позицию, изложенную в определении Верховного суда РФ, относилась к несуществующим судебным актам либо содержала приписанные им выводы».
Представитель предпринимателя пытался оправдаться. Он утверждал, что неточности стали следствием технической ошибки при использовании искусственного интеллекта и не говорят о неуважении к суду. Юрист настаивал, что ссылки на выдуманные акты носили единичный характер.
Суд критически отнесся к доводам защиты. В результате на предпринимателя был наложен судебный штраф в размере 5000 рублей.
Суд по интеллектуальным правам оштрафовал индивидуального предпринимателя Александра Антропова из Воткинска за предоставление сгенерированной нейросетью несуществующей судебной практики.
«Суд установил, что часть из приведенных предпринимателем в тексте кассационной жалобы 12 ссылок на судебную практику, в том числе одна якобы на правовую позицию, изложенную в определении Верховного суда РФ, относилась к несуществующим судебным актам либо содержала приписанные им выводы».
Представитель предпринимателя пытался оправдаться. Он утверждал, что неточности стали следствием технической ошибки при использовании искусственного интеллекта и не говорят о неуважении к суду. Юрист настаивал, что ссылки на выдуманные акты носили единичный характер.
Суд критически отнесся к доводам защиты. В результате на предпринимателя был наложен судебный штраф в размере 5000 рублей.
💻 Минцифры не поддержало ретроспективные выплаты за обучение ИИ.
Минцифры не поддержало предложенные «в представленной редакции» поправки в закон о развитии ИИ, по которому разработчики должны были бы выплатить правообладателям ретроспективное вознаграждение за использование объектов авторского права для обучения нейросетей.
Несмотря на то что, инициатива была доработана, основные вопросы, которые ранее возникали у членов рабочей группы, сохраняют актуальность, отметили в Минцифры.
«Защита интересов правообладателей при этом должна учитываться при дальнейшем формировании регулирования, однако предложенная конструкция однократных выплат пока не является согласованным решением этого вопроса. Работу над регулированием необходимо продолжить с учетом позиций всех участников».
Минцифры не поддержало предложенные «в представленной редакции» поправки в закон о развитии ИИ, по которому разработчики должны были бы выплатить правообладателям ретроспективное вознаграждение за использование объектов авторского права для обучения нейросетей.
Несмотря на то что, инициатива была доработана, основные вопросы, которые ранее возникали у членов рабочей группы, сохраняют актуальность, отметили в Минцифры.
«Защита интересов правообладателей при этом должна учитываться при дальнейшем формировании регулирования, однако предложенная конструкция однократных выплат пока не является согласованным решением этого вопроса. Работу над регулированием необходимо продолжить с учетом позиций всех участников».
👩💻Контроль человека над ИИ-агентами становится ритуалом.
Специалисты HuggingFace предупреждают: рост автономности ИИ-агентов не просто усложняет контроль со стороны человека, а постепенно делает его неэффективным.
Человек формально остаётся в процессе — ему показывают план и просят нажать «одобрить», но это всё чаще превращается в ритуал: пользователь быстро пролистывает, кликает и идёт дальше.
Агент уже сам решает, какие инструменты вызвать, что поменять и в каком порядке — в этот момент человек не оператор, а скорее последнее звено.
Чем чаще так происходит, тем хуже человек справляется с ролью контролера: накапливаются усталость от бесконечных подтверждений, привычка доверять системе, потеря картины происходящего и атрофия собственных навыков.
Впоследствии эти же поверхностные ответы и действия могут использоваться как сигнал, что система работает нормально.
Специалисты HuggingFace предупреждают: рост автономности ИИ-агентов не просто усложняет контроль со стороны человека, а постепенно делает его неэффективным.
Человек формально остаётся в процессе — ему показывают план и просят нажать «одобрить», но это всё чаще превращается в ритуал: пользователь быстро пролистывает, кликает и идёт дальше.
Агент уже сам решает, какие инструменты вызвать, что поменять и в каком порядке — в этот момент человек не оператор, а скорее последнее звено.
Чем чаще так происходит, тем хуже человек справляется с ролью контролера: накапливаются усталость от бесконечных подтверждений, привычка доверять системе, потеря картины происходящего и атрофия собственных навыков.
Впоследствии эти же поверхностные ответы и действия могут использоваться как сигнал, что система работает нормально.
👩💻ИИ может «затопить» госслужбы массовыми обращениями.
Распространение ИИ-агентов упрощает взаимодействие граждан с государством, но одновременно увеличивает нагрузку на официальные сервисы. Исследователи предупреждают об эффекте агентного «наводнения» — резком росте числа обращений, созданных при помощи ИИ.
Ученые уже обнаружили данные о 84 случаях возможного «наводнения» в 11 странах. Особенно уязвимыми исследователи считают финансово привлекательные, но сложные сервисы (налоговые декларации, судебные иски), где сложность подачи заявок исторически сдерживала спрос.
Чем выше потенциальная выплата и чем труднее разобраться в правилах самостоятельно, тем сильнее стимул использовать ИИ для подготовки документов и массовой подачи заявок. Большие языковые модели, отмечают ученые, уже сейчас без особых проблем разбираются в особенностях бюрократии.
Для граждан использование ИИ снижает порог доступа к бюрократическим процедурам, однако само государство вынуждено увеличивать ресурсы, выделяемые на обработку заявок, или, например, тоже поручать работу с заявками нейросетям.
Кроме того, государства могут ограничивать такой поток с помощью сборов, дополнительных проверок и других мер, усложняющих подачу обращений. Правда, одновременно они создадут дополнительные проблемы для людей, не пользующихся ИИ-моделями.
Распространение ИИ-агентов упрощает взаимодействие граждан с государством, но одновременно увеличивает нагрузку на официальные сервисы. Исследователи предупреждают об эффекте агентного «наводнения» — резком росте числа обращений, созданных при помощи ИИ.
Ученые уже обнаружили данные о 84 случаях возможного «наводнения» в 11 странах. Особенно уязвимыми исследователи считают финансово привлекательные, но сложные сервисы (налоговые декларации, судебные иски), где сложность подачи заявок исторически сдерживала спрос.
Чем выше потенциальная выплата и чем труднее разобраться в правилах самостоятельно, тем сильнее стимул использовать ИИ для подготовки документов и массовой подачи заявок. Большие языковые модели, отмечают ученые, уже сейчас без особых проблем разбираются в особенностях бюрократии.
Для граждан использование ИИ снижает порог доступа к бюрократическим процедурам, однако само государство вынуждено увеличивать ресурсы, выделяемые на обработку заявок, или, например, тоже поручать работу с заявками нейросетям.
Кроме того, государства могут ограничивать такой поток с помощью сборов, дополнительных проверок и других мер, усложняющих подачу обращений. Правда, одновременно они создадут дополнительные проблемы для людей, не пользующихся ИИ-моделями.
Forwarded from ИИ для юриста🤖 (Murat Mazukov)
С чего начать работу с ИИ
Раньше я собирал главные материалы канала в одном посте. Теперь их столько, что самому путеводителю уже нужен путеводитель)
Утрамбовывать туда новые ссылки бессмысленно, поэтому оставляю только тот набор, с которого я бы начинал сейчас.
⮕ Что сейчас вообще использовать
▪️ ChatGPT, Work и Codex. Что это такое и какой инструмент использовать
▪️ Что за браузерные инструменты в ChatGPT? Объясняю на примере
▪️ Как подключить NotebookLM прямо к ChatGPT или Claude
▪️ Вебинар о ChatGPT и Codex для юристов
▪️Вебинар про Claude
▪️Не рекомендую Perplexity
▪️Очень крутой Fable 5
▪️Самый простой вайб-кодинг
⮕ Автоматизация повторяющихся задач
▪️ Самый простой способ создать своего ИИ-помощника
▪️ Как правильно скармливать документы нейросетям
▪️ Как построить свой локальный анонимизатор
▪️Дирижируйте агентами с телефона
▪️Сделать 32 допника за раз
⮕ Судебная работа и риски
▪️ Четыре способа искать судебную практику с помощью ИИ
▪️ Скилл для анализа судебной статистики по судье
▪️ Как бороться с галлюцинациями ИИ (15 техник)
▪️Почему Claude банит подписки
А если вам нужен опыт других юристов, заходите в Скилловню
🛠 Скилловня
Открытая база скиллов, промптов и программ для юристов. Все инструменты доступны бесплатно, к каждому есть короткое описание и инструкция. Можно забрать готовое решение и сразу проверить его в работе.
📚 База знаний
Здесь я объединил материалы курса, канала и статей. Все разложено по темам и связано перекрестными ссылками. Туда удобно идти, когда хочется нормально разобраться в вопросе и не собирать картину по кусочкам.
Надеюсь, будет полезным. Лайк и репост приветствуются)
Раньше я собирал главные материалы канала в одном посте. Теперь их столько, что самому путеводителю уже нужен путеводитель)
Утрамбовывать туда новые ссылки бессмысленно, поэтому оставляю только тот набор, с которого я бы начинал сейчас.
⮕ Что сейчас вообще использовать
▪️ ChatGPT, Work и Codex. Что это такое и какой инструмент использовать
▪️ Что за браузерные инструменты в ChatGPT? Объясняю на примере
▪️ Как подключить NotebookLM прямо к ChatGPT или Claude
▪️ Вебинар о ChatGPT и Codex для юристов
▪️Вебинар про Claude
▪️Не рекомендую Perplexity
▪️Очень крутой Fable 5
▪️Самый простой вайб-кодинг
⮕ Автоматизация повторяющихся задач
▪️ Самый простой способ создать своего ИИ-помощника
▪️ Как правильно скармливать документы нейросетям
▪️ Как построить свой локальный анонимизатор
▪️Дирижируйте агентами с телефона
▪️Сделать 32 допника за раз
⮕ Судебная работа и риски
▪️ Четыре способа искать судебную практику с помощью ИИ
▪️ Скилл для анализа судебной статистики по судье
▪️ Как бороться с галлюцинациями ИИ (15 техник)
▪️Почему Claude банит подписки
А если вам нужен опыт других юристов, заходите в Скилловню
🛠 Скилловня
Открытая база скиллов, промптов и программ для юристов. Все инструменты доступны бесплатно, к каждому есть короткое описание и инструкция. Можно забрать готовое решение и сразу проверить его в работе.
📚 База знаний
Здесь я объединил материалы курса, канала и статей. Все разложено по темам и связано перекрестными ссылками. Туда удобно идти, когда хочется нормально разобраться в вопросе и не собирать картину по кусочкам.
Надеюсь, будет полезным. Лайк и репост приветствуются)
💻ИИ индустрия постепенно уходит от идеи одной модели, которая уметь все, к специализированным моделям.
Валерий Стромов, CEO направления «Алиса и умные устройства» Яндекса дал интервью Forbes. Стромов считает конкурентом Алисы Google с его AI Mode, который встроен во всю экосистему Google — в поиск, в приложение, в Android, в браузер. DeepSeek отстаёт по темпам внедрения в России, ChatGPT и Claude как конкуренты не рассматриваются.
Значимая часть запросов, которые мы задаем ассистентам, не требует дорогого и крутого ИИ. С другой стороны, есть задачи — редкие юридические вещи, — где хочется привлечь ИИ максимальной мощности.
Яндекс уходит от парадигмы «одна модель решает всё» к архитектуре — к умной роутинговой системе, в которой роутер сам понимает, какая нейросеть лучше справится с задачей за минимальную стоимость.
Ключевые мировые игроки уже делают то же самое — например, Perplexity, Cursor, Manus — крупные компании с многомиллиардными оценками, которые делают такие мультимодельные системы с роутингом.
В мультиагентных системах есть новое слово, ставшее в этом году значимым для индустрии, — харнесс, обвязка поверх модели: как собрать необходимый контекст из разных источников, из памяти о пользователе, из предыдущих сессий — чтобы модель каждый раз не обнулялась.
Также Яндекс готовит единую рассуждающую модель с агентными возможностями, чтобы со временем все больше сложных вопросов, где требуется специальная экспертиза, направлять в нее.
С каждым кварталом агентные способности моделей растут настолько, что многое уже можно делегировать, но пока лишь 0,01% пользователей понимает, на что способны эти инструменты.
Яндекс планирует развивать wearables, носимые устройства. Чтобы ассистент был суперполезен для решения задач, ему нужно максимально эффективным образом получить весь контекст жизни человека, и носимые ИИ-устройства позволяют умным образом автоматически собирать этот контекст.
Валерий Стромов, CEO направления «Алиса и умные устройства» Яндекса дал интервью Forbes. Стромов считает конкурентом Алисы Google с его AI Mode, который встроен во всю экосистему Google — в поиск, в приложение, в Android, в браузер. DeepSeek отстаёт по темпам внедрения в России, ChatGPT и Claude как конкуренты не рассматриваются.
Значимая часть запросов, которые мы задаем ассистентам, не требует дорогого и крутого ИИ. С другой стороны, есть задачи — редкие юридические вещи, — где хочется привлечь ИИ максимальной мощности.
Яндекс уходит от парадигмы «одна модель решает всё» к архитектуре — к умной роутинговой системе, в которой роутер сам понимает, какая нейросеть лучше справится с задачей за минимальную стоимость.
Ключевые мировые игроки уже делают то же самое — например, Perplexity, Cursor, Manus — крупные компании с многомиллиардными оценками, которые делают такие мультимодельные системы с роутингом.
В мультиагентных системах есть новое слово, ставшее в этом году значимым для индустрии, — харнесс, обвязка поверх модели: как собрать необходимый контекст из разных источников, из памяти о пользователе, из предыдущих сессий — чтобы модель каждый раз не обнулялась.
Также Яндекс готовит единую рассуждающую модель с агентными возможностями, чтобы со временем все больше сложных вопросов, где требуется специальная экспертиза, направлять в нее.
С каждым кварталом агентные способности моделей растут настолько, что многое уже можно делегировать, но пока лишь 0,01% пользователей понимает, на что способны эти инструменты.
Яндекс планирует развивать wearables, носимые устройства. Чтобы ассистент был суперполезен для решения задач, ему нужно максимально эффективным образом получить весь контекст жизни человека, и носимые ИИ-устройства позволяют умным образом автоматически собирать этот контекст.
Когда одного удаления недостаточно
Для правообладателя проблема начинается не с первого контрафактного товара. Она начинается, когда нужно найти сотни нарушений, проверить, задокументировать, отправить претензию площадке или продавцу, проконтролировать результат.
Отследить все угрозы сложно: неавторизованные продавцы и контрафакт появляются далеко за пределами одной площадки. Сегодня это маркетплейс, завтра — интернет-магазин, доска объявлений, канал в мессенджере или соцсети. За одним удаленным нарушением появляются десятки новых.
В результате команда тратит время на постоянную обработку повторяющихся нарушений.
Для устойчивой защиты важны скорость реакции, аналитика и единая точка управления. BrandSecurity объединяет всё в одном решении, от мониторинга до блокировки и юридического сопровождения.
Автоматизация и анализ экспертами позволяют:
— Получить полную картину угроз для бренда.
— Отреагировать быстро: часть угроз блокируется в первые сутки, а большинство инцидентов устраняется в досудебном порядке.
Посмотреть, как работает платформа →
Реклама. ООО "Онлайн Протект". ИНН 9729155746. erid: 2W5zFGNSgc1
Для правообладателя проблема начинается не с первого контрафактного товара. Она начинается, когда нужно найти сотни нарушений, проверить, задокументировать, отправить претензию площадке или продавцу, проконтролировать результат.
Отследить все угрозы сложно: неавторизованные продавцы и контрафакт появляются далеко за пределами одной площадки. Сегодня это маркетплейс, завтра — интернет-магазин, доска объявлений, канал в мессенджере или соцсети. За одним удаленным нарушением появляются десятки новых.
В результате команда тратит время на постоянную обработку повторяющихся нарушений.
Для устойчивой защиты важны скорость реакции, аналитика и единая точка управления. BrandSecurity объединяет всё в одном решении, от мониторинга до блокировки и юридического сопровождения.
Автоматизация и анализ экспертами позволяют:
— Получить полную картину угроз для бренда.
— Отреагировать быстро: часть угроз блокируется в первые сутки, а большинство инцидентов устраняется в досудебном порядке.
Посмотреть, как работает платформа →
Реклама. ООО "Онлайн Протект". ИНН 9729155746. erid: 2W5zFGNSgc1
⚖️В российских судах начали применять ИИ в пилотном режиме.
Российские суды в пилотном режиме начали применять четыре разных модели искусственного интеллекта (ИИ), обучающихся на судебной практике, заявил председатель Верховного суда РФ Игорь Краснов.
"Пилотируемые в российских регионах 4 большие языковые модели интенсивно обучаются на основе правовых позиций Верховного суда России, практикообразующих судебных решений по самым актуальным вопросам, волнующим граждан и бизнес-сообщество".
По его словам, "важная задача внедрения нейросетей в судебную деятельность - это добиться единообразия судебной практики, исключить логические противоречия, избежать судебных ошибок и повысить предсказуемость правосудия".
Краснов отметил, что о востребованности технологий свидетельствует обратная связь от судей, которые готовы использовать такие инструменты, видят в этом огромный потенциал.
В то же время глава Верховного суда подчеркнул, что "масштабирование технологических решений в столь чувствительной сфере" требует тщательного поэтапного отлаживания всех процессов и для минимизации возможных рисков председателем ВС утверждена концепция внедрения искусственного интеллекта в судопроизводство, в которой определены основные задачи, принципы и направления этой работы.
В Верховном суде России также сформирован Центр судебных компетенций в сфере искусственного интеллекта, отвечающий за реализацию концепции, выявление и применение лучших практик, а также взаимодействие с академической средой и IT- сектором.
Краснов также сообщил, что Верховный суд РФ во взаимодействии с крупнейшими российскими разработчиками в сфере ИИ сформировал этические принципы применения нейросетей в правосудии.
"Убежден, что искусственный интеллект - это инструмент в руках судьи, помощник, но не субъект правосудия и тем более не судья. Решение по делу, оценка доказательств, установление истины и применение права - это акт человеческого суждения, основанного на законе, совести, принципах независимости и справедливости, беспристрастности, профессиональном опыте, но не на вероятности", - сказал Краснов.
Российские суды в пилотном режиме начали применять четыре разных модели искусственного интеллекта (ИИ), обучающихся на судебной практике, заявил председатель Верховного суда РФ Игорь Краснов.
"Пилотируемые в российских регионах 4 большие языковые модели интенсивно обучаются на основе правовых позиций Верховного суда России, практикообразующих судебных решений по самым актуальным вопросам, волнующим граждан и бизнес-сообщество".
По его словам, "важная задача внедрения нейросетей в судебную деятельность - это добиться единообразия судебной практики, исключить логические противоречия, избежать судебных ошибок и повысить предсказуемость правосудия".
Краснов отметил, что о востребованности технологий свидетельствует обратная связь от судей, которые готовы использовать такие инструменты, видят в этом огромный потенциал.
В то же время глава Верховного суда подчеркнул, что "масштабирование технологических решений в столь чувствительной сфере" требует тщательного поэтапного отлаживания всех процессов и для минимизации возможных рисков председателем ВС утверждена концепция внедрения искусственного интеллекта в судопроизводство, в которой определены основные задачи, принципы и направления этой работы.
В Верховном суде России также сформирован Центр судебных компетенций в сфере искусственного интеллекта, отвечающий за реализацию концепции, выявление и применение лучших практик, а также взаимодействие с академической средой и IT- сектором.
Краснов также сообщил, что Верховный суд РФ во взаимодействии с крупнейшими российскими разработчиками в сфере ИИ сформировал этические принципы применения нейросетей в правосудии.
"Убежден, что искусственный интеллект - это инструмент в руках судьи, помощник, но не субъект правосудия и тем более не судья. Решение по делу, оценка доказательств, установление истины и применение права - это акт человеческого суждения, основанного на законе, совести, принципах независимости и справедливости, беспристрастности, профессиональном опыте, но не на вероятности", - сказал Краснов.
🇨🇳Верховный народный суд КНР опубликовал руководящие принципы рассмотрения споров, связанных с ИИ.
Руководящие принципы содержат положения и правила рассмотрения дел, связанных с ИИ, в соответствии с китайским законодательством, включая Гражданский кодекс, Закон о кибербезопасности, Закон об авторском праве и Закон о защите персональных данных.
Руководящие принципы унифицируют судебную практику и закладывают нормативную базу для ИИ-индустрии. Это первый официальный ориентир для китайских судей.
Суды обязаны жестко пресекать применение генеративного ИИ для фальсификации доказательств. Ключевой критерий законности контента, связанного с заменой лиц и клонирование голоса с помощью ИИ, — согласие человека.
Ответственность за действия ИИ несет человек или компания, которая управляет ИИ. Поставщики ИИ-платформ также отвечают, если получили уведомление о потенциальных нарушениях прав. Ответственность сохраняется даже в случае, если модель распространяла ложную информацию из-за галлюцинаций. Верховный суд впервые четко разграничил зоны ответственности в ДТП с участием автопилотов: вину делят между водителем, производителем авто и оператором системы.
Алгоритмическое динамическое ценообразование попало под запрет. Компания не может использовать алгоритмы для взимания с разных клиентов разной платы. Кроме того, суд ввел регулирование использования ИИ для незаконного сбора и публикации личной информации.
Руководящие принципы оставили открытым вопрос, можно ли признавать созданные ИИ материалы полноценными объектами авторского права. Также не еще сформировано мнение, является ли обучение ИИ-моделей на чужих текстах, фото и данных без разрешения разработчиков прямым нарушением авторского права.
Руководящие принципы содержат положения и правила рассмотрения дел, связанных с ИИ, в соответствии с китайским законодательством, включая Гражданский кодекс, Закон о кибербезопасности, Закон об авторском праве и Закон о защите персональных данных.
Руководящие принципы унифицируют судебную практику и закладывают нормативную базу для ИИ-индустрии. Это первый официальный ориентир для китайских судей.
Суды обязаны жестко пресекать применение генеративного ИИ для фальсификации доказательств. Ключевой критерий законности контента, связанного с заменой лиц и клонирование голоса с помощью ИИ, — согласие человека.
Ответственность за действия ИИ несет человек или компания, которая управляет ИИ. Поставщики ИИ-платформ также отвечают, если получили уведомление о потенциальных нарушениях прав. Ответственность сохраняется даже в случае, если модель распространяла ложную информацию из-за галлюцинаций. Верховный суд впервые четко разграничил зоны ответственности в ДТП с участием автопилотов: вину делят между водителем, производителем авто и оператором системы.
Алгоритмическое динамическое ценообразование попало под запрет. Компания не может использовать алгоритмы для взимания с разных клиентов разной платы. Кроме того, суд ввел регулирование использования ИИ для незаконного сбора и публикации личной информации.
Руководящие принципы оставили открытым вопрос, можно ли признавать созданные ИИ материалы полноценными объектами авторского права. Также не еще сформировано мнение, является ли обучение ИИ-моделей на чужих текстах, фото и данных без разрешения разработчиков прямым нарушением авторского права.
💻В Госдуму внесли законопроект о возможности установить запрет на рекомендацию ИИ-контента.
Депутаты Госдумы внесли законопроект, который обязывает предоставить пользователям возможность установить запрет на рекомендацию ИИ-контента. Инициатива дополняет статью 10-2-2 (Особенности предоставления информации с применением рекомендательных технологий) закона об информации, информационных технологиях и о защите информации.
Так, предлагается закрепить возможность пользователя установить в настройках рекомендаций запрет на предоставление материалов, созданных или существенно измененных с применением искусственного интеллекта. В случае принятия закон вступит в силу с 1 сентября 2027 года.
Принятие законопроекта, по мнению авторов запроса, повысит прозрачность и управляемость персональных рекомендаций, позволит учитывать различное отношение граждан к контенту, созданному с применением искусственного интеллекта, и сформирует единый стандарт пользовательского контроля для информационных ресурсов, применяющих рекомендательные технологии.
При этом доступ к такому контенту для заинтересованных пользователей сохраняется, а новая настройка будет определять исключительно состав автоматически формируемого рекомендательного потока.
Депутаты Госдумы внесли законопроект, который обязывает предоставить пользователям возможность установить запрет на рекомендацию ИИ-контента. Инициатива дополняет статью 10-2-2 (Особенности предоставления информации с применением рекомендательных технологий) закона об информации, информационных технологиях и о защите информации.
Так, предлагается закрепить возможность пользователя установить в настройках рекомендаций запрет на предоставление материалов, созданных или существенно измененных с применением искусственного интеллекта. В случае принятия закон вступит в силу с 1 сентября 2027 года.
Принятие законопроекта, по мнению авторов запроса, повысит прозрачность и управляемость персональных рекомендаций, позволит учитывать различное отношение граждан к контенту, созданному с применением искусственного интеллекта, и сформирует единый стандарт пользовательского контроля для информационных ресурсов, применяющих рекомендательные технологии.
При этом доступ к такому контенту для заинтересованных пользователей сохраняется, а новая настройка будет определять исключительно состав автоматически формируемого рекомендательного потока.
Попробуй ИИ-помощник от КонсультантПлюс
С ИИ-помощником можно быстро получить ответы на профессиональные вопросы, проверить договор на риски, подготовить правовое заключение. Все рекомендации легко проверить в системе КонсультантПлюс, перейдя в нее по ссылкам из ответов.
Сервисы ИИ-помощника КонсультантПлюс:
👉 «Задать вопрос» – для повседневных налоговых ситуаций и правовых вопросов.
👉 «Проверка договоров» – ИИ-сервис подсветит слабые места: юридические и финансовые риски и даже технические нестыковки.
👉 «Глубокий поиск» – для сложных юридических кейсов, где нужен анализ многих источников и судебной практики.
Важно: ИИ-помощник КонсультантПлюс, конечно, не решит все за вас, но сэкономит часы на поиске информации и перепроверке источников.
Попробуйте сами – это бесплатно!
Попробовать ИИ-помощник в деле ⏩
Реклама. ЗАО "Консультант Плюс". ИНН 7702044361. erid: 2W5zFHbssqj
С ИИ-помощником можно быстро получить ответы на профессиональные вопросы, проверить договор на риски, подготовить правовое заключение. Все рекомендации легко проверить в системе КонсультантПлюс, перейдя в нее по ссылкам из ответов.
Сервисы ИИ-помощника КонсультантПлюс:
👉 «Задать вопрос» – для повседневных налоговых ситуаций и правовых вопросов.
👉 «Проверка договоров» – ИИ-сервис подсветит слабые места: юридические и финансовые риски и даже технические нестыковки.
👉 «Глубокий поиск» – для сложных юридических кейсов, где нужен анализ многих источников и судебной практики.
Важно: ИИ-помощник КонсультантПлюс, конечно, не решит все за вас, но сэкономит часы на поиске информации и перепроверке источников.
Попробуйте сами – это бесплатно!
Попробовать ИИ-помощник в деле ⏩
Реклама. ЗАО "Консультант Плюс". ИНН 7702044361. erid: 2W5zFHbssqj
Сбер представил флагманскую мультимодальную модель GigaChat 3.5 Reasoning с архитектурой рассуждений, опубликовав её веса в открытом доступе по лицензии MIT.
Новинка, со слов разработчиков, стала первой отечественной открытой моделью, обученной работать по принципу цепочки рассуждений (Chain-of-Thought): перед выдачей итогового ответа нейросеть разбивает задачу на подпункты, составляет план, проверяет промежуточные выводы и корректирует логические ошибки.
В основу модели легла архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с общим объёмом 432 млрд параметров, из которых на каждый токен активируются 28 млрд. Главным инженерным новшеством стало внедрение гибридного внимания: классический механизм Multi-head Latent Attention (MLA) объединили со слоями линейного внимания GatedDeltaNet. Это снизило нагрузку на память видеокарт при обработке длинного контекста и сократило размер кеша ключей и значений (KV-cache) примерно в четыре раза по сравнению с предыдущим поколением GigaChat 3.1 Ultra.
В тестах на сложные рассуждения модель показала результаты, сопоставимые с актуальными зарубежными моделями:
LiveCodeBench v6 (написание кода): показатель вырос с 56 до 85 баллов. Результат выводит российскую модель на один уровень с признанными кодинг-моделями линейки DeepSeek и оставляет позади базовые версии открытых моделей предыдущих итераций;
IFBench (следование сложным инструкциям): точность выросла с 44 до 77 баллов;
Natural Plan (многоэтапное планирование): результат поднялся с 64 до 80 баллов;
MMLU-Pro: базовая версия модели набрала 74,5 балла, превзойдя показатели DeepSeek V4 Flash Base (65,8 балла);
Отдельный акцент разработчики сделали на экономичности рассуждений. В математических задачах GigaChat 3.5 Reasoning тратит в среднем на 37% меньше токенов рассуждения, чем конкурирующая DeepSeek V4 Flash Preview, сохраняя сопоставимую точность ответа.
Модель уже развёрнута в веб-интерфейсе сервиса GigaChat — режим цепочки мыслей включается отдельной кнопкой.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM