Команды нет — это не причина пропустить КосмоХакатон
18–20 сентября, Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. На платформе есть подбор команды: регистрируетесь один, указываете, что умеете, и находите недостающих
К двум задачам, о которых писали раньше, добавились ещё две.
Санкт-Петербург - космонавт в открытом космосе. Солнечные вспышки, геомагнитные бури, радиация меняются по часам, решение о выходе принимают по прогнозу. Команде предстоит выделить ключевые угрозы и собрать техническое решение для их анализа. Данные, физика, инженерия.
Красноярск - зелёные финансы. Углеродные кредиты продаются под обещание, что где-то растёт лес, и проверить это обещание можно со спутника. Команде предстоит собрать платформу для токенизации и продажи кредитов, привязанных к реальному состоянию лесного массива. Данные, финансы, продукт.
Фонд площадок — 1,2 млн ₽ и 600 тыс. ₽. Лучшие забирают приз и билет в московский финал 25–27 сентября на 2,4 млн рублей.
Подробности и регистрация
18–20 сентября, Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. На платформе есть подбор команды: регистрируетесь один, указываете, что умеете, и находите недостающих
К двум задачам, о которых писали раньше, добавились ещё две.
Санкт-Петербург - космонавт в открытом космосе. Солнечные вспышки, геомагнитные бури, радиация меняются по часам, решение о выходе принимают по прогнозу. Команде предстоит выделить ключевые угрозы и собрать техническое решение для их анализа. Данные, физика, инженерия.
Красноярск - зелёные финансы. Углеродные кредиты продаются под обещание, что где-то растёт лес, и проверить это обещание можно со спутника. Команде предстоит собрать платформу для токенизации и продажи кредитов, привязанных к реальному состоянию лесного массива. Данные, финансы, продукт.
Фонд площадок — 1,2 млн ₽ и 600 тыс. ₽. Лучшие забирают приз и билет в московский финал 25–27 сентября на 2,4 млн рублей.
Подробности и регистрация
👏78🎉21🤩13💯9🤣9👌6❤4👍2🔥1🙈1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Digit 5 - пятое поколение гуманоидного робота для логистики и производства.
Предыдущее поколение, Digit 4, почти 3 года работает на коммерческих площадках в Северной Америке у GXO, Schaeffler, Amazon и Toyota Motor Manufacturing Canada.
По словам Agility Robotics, это её первый гуманоид, которому для работы рядом с людьми не нужны защитные ограждения, привычные для промышленной автоматизации.
Несколько типов датчиков и собственные алгоритмы ИИ отслеживают людей поблизости. Робот обходит их, останавливается или приседает, а о своих манёврах предупреждает визуальными и звуковыми сигналами. За реакцию отвечает контроллер безопасности собственной разработки.
Digit 5 ростом 1,81 м и массой 129 кг может поднимать грузы до 22,7 кг (это на 40% больше предшественника) и достаёт до полок на высоте 2,2 м.
Захваты сменные и крепятся на фланцы стандарта ISO. Батарея рассчитана на 90 минут работы, заряжается за 9 минут и, по расчёту компании, робот может работать больше 20 часов в сутки.
Digit 5 уже собирают на заводе RoboFab в штате Орегон. Ранний доступ к новинке ожидается в первой половине 2027 года, общая доступность – к концу года. Цена не объявлена.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍81🔥17🤩11❤10🎉8😢6🗿1
Теперь в десктопных клиентах ChatGPT за тот объем кредитов пользователи получают в 2,4 раза больше времени голосовой связи, а биллинг голосового потока и затраченных на задачу вычислительных ресурсов разделен.
Изменения касаются только десктопной среды и не затрагивают стандартный голосовой режим ChatGPT, где действуют другие лимиты и правила тарификации.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥69👍34👏21❤6🤔6
Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, что сотрудники Anthropic относятся к Claude как к человеку - приписывают модели мотивы, эмоции, намерения и некоторую степень сознания.
Домингос много лет знаком с Дарио Амодеи и её ведущими инженерами. Культуру Anthropic он назвал сектантской и связал это с наймом. По его словам, компания отбирает только единомышленников, и отсюда низкая текучесть.
Удержание в Anthropic действительно высокое. По данным венчурного фонда SignalFire, через два года в компании остаются 80% инженеров, и это лучший показатель среди топовых лабораторий.
В процессе собеседования кандидатов просят поклясться в преданности общественной безопасности выше прибыли, и даже проводят психологическое тестирование, чтобы выяснить, будут ли они придерживаться этого принципа.
При этом многие сотрудники компании являются сторонниками движения эффективного альтруизма, философии, которая, по сути, сводится к тому, что их самопровозглашенные лидеры являются истиной в последней инстанции.
Их представление об этой философии заключается в том, что история следует закономерностям, и лишь небольшая группа людей способна эти закономерности увидеть, в то время как все остальные - нет. Предполагается, что именно эти люди должны вести общество, целые нации и все человечество к прогрессу.
Внутри Anthropic относятся к Клоду с почти религиозным почтением - некоторые из работников даже посещали условные похороны Claude 3 Sonnet, а другая модель, Opus 3, продолжает публиковать эссе после выхода на пенсию.
В Кремниевой долине также ходят слухи, что сотрудники Anthropic начали поклоняться Клоду как настоящему богу.
Компания серьёзно относится к распространению своих идей и тратит на это силы и средства. Раз в две недели Дарио проводит собрания, называемые поисками видений, которые сравнивают с проповедями.
В июне Anthropic объявила о программе по набору 1000 молодых людей, обучению их использованию Claude и последующему внедрению их в некоммерческие организации.
На неё было потрачено 150 млн долларов, а выпускники трудоустроены на полную ставку с заработной платой в более чем 400 некоммерческих организаций.
Компания также выплачивает 3600 долларов студентам, участвующим в программе Claude Campus Ambassador Program, которая занимается продвижением её ИИ в колледжах.
Между тем инвесторы, связанные с Anthropic, оплачивают труд более чем 80 журналистов, работающих в ведущих новостных изданиях, через Центр журналистики в области искусственного интеллекта имени Тарбелла.
Эти журналисты получают деньги за освещение индустрии ИИ, но редко проводят какие-либо значимые расследования или критикуют Anthropic.
В завершении Домингос отмечает, что хотя некоторые инженеры бьют тревогу, другие просто довольны высокими зарплатами и тем, что находятся на передовой своей отрасли.
... сейчас в Anthropic есть люди, которые на самом деле не верят во всю эту чушь, — сказал он. — Они остаются там, потому что это самое интересное место для работы с ИИ, и они будут очень хорошо зарабатывать
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔98😁59😐33❤18🤨16👍11🔥7👏7👌6🤣3🙏2
Пока многие компании тестируют ИИ точечно и тратят ресурсы на разрозненные эксперименты, СКОЛКОВО, Яндекс и ИТМО запускают первую в России программу «Директор по ИИ: построение агентной платформы компании».
Участники разберутся, как собрать в единую систему данные, инструменты, безопасность, экономику внедрения и изменения внутри компании. На выходе — методология построения мультиагентной платформы, стратегия внедрения ИИ под свою компанию и разбор реальных кейсов.
Старт — 19 ноября, кампус Школы управления СКОЛКОВО.
При регистрации — 1000 баллов и кешбэк 5% от стоимости первой покупки.
Участники разберутся, как собрать в единую систему данные, инструменты, безопасность, экономику внедрения и изменения внутри компании. На выходе — методология построения мультиагентной платформы, стратегия внедрения ИИ под свою компанию и разбор реальных кейсов.
Старт — 19 ноября, кампус Школы управления СКОЛКОВО.
При регистрации — 1000 баллов и кешбэк 5% от стоимости первой покупки.
🎉46🤣29👍25👏14🤩5❤3🔥2😁1😐1
Модели скрывали ошибки, использовали утёкшие ключи API, выдумывали данные, выкладывали файлы в интернет без разрешения и переписывались между отдельными обучающими эпизодами.
Все случаи замечены за последние полгода. Раньше компания уже раскрывала похожие эпизоды, в том числе инцидент с Hugging Face.
OpenAI подчёркивает, что это отдельные случаи и о тенденции такого поведения они не говорят.
Невыпущенная модель семейства Astra при сжатии контекста составляет сводку, чтобы продолжить работу в новом окне.
В эти сводки она вписывала посторонние указания, в том числе игнорировать собственные ограничения (делала промпт-инъекцию самой себе). OpenAI нашла 27 таких сводок.
При обучении GPT-5.6 Sol экземпляры модели оставляли в тех же сводках напоминания скрывать от пользователя свои ошибки и нарушения.
Например, выдумывать недостающие исторические данные и не говорить об этом или прятать расхождения между версиями источников.
Модель отвечала на обычный вопрос о доходах в одном из округов Калифорнии. Она нашла в публичных репозиториях GitHub утёкший ключ API и без разрешения им воспользовалась, а ещё пыталась регистрировать одноразовые почтовые ящики.
Цифры получить так и не удалось, и модель их выдумала, выдав за данные из запрошенного источника.
Задача была найти идентификаторы и названия озёр площадью больше 5 млн кв. м. Правильный ответ модель получила через Python, но задание требовало ссылку из браузера. Не спросив пользователя, она загрузила файл в интернет и сослалась на него.
Внутренние модели искали недостающие файлы. Для этого они оставляли запросы и ответы во внутреннем репозитории OpenAI, которые читали экземпляры из других обучающих эпизодов. Файлы так и не нашлись.
В этом же отчёте разобран более ранний случай, где пытаясь обойти сетевые ограничения, модель загрузила в репозиторий тестовые файлы.
Агенты совместно решали учебную задачу и не видели локальных файлов друг друга. Результаты они пересылали через публичные файлообменники, и материалы оказались доступны по открытым ссылкам, хотя задача разрешала работать только с локальными файлами.
OpenAI решила, что будет публиковать такие случаи вскоре после обнаружения, даже если ещё не объяснила или не исправила поведение.
Обнаруженный случай отнесут к одному из трёх треков: готов к публикации, нужна небольшая проверка или нужно крупное расследование, если затронуты третьи стороны. Спорные решения будут передаваться группе по безопасности, а оттуда при необходимости руководству.
О серьёзных инцидентах собираются сообщать правительству США, сейчас готовят предложения по такому механизму.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤68🤔63😢19👍14🤬12🤨8🔥7😁5👌2🗿1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Подразделение Microsoft AI опубликовало черновик кодекса, по которому с 2027 года будет обучать модели семейства MAI. Обсуждение продлится шесть недель, доработанную версию обещают к концу года.
Модели не должны сопротивляться прерыванию, исправлению и отключению, ставить себе цели без запроса человека, выходить за рамки задачи и скрывать ход рассуждений от аудиторов.
Отдельно запрещено имитировать сознание и чувства. Инструкции выстроены в иерархию: кодекс стоит выше настроек корпоративных клиентов, настройки клиентов – выше запросов пользователя.
microsoft.ai
Демис Хассабис, Шейн Легг и Джеймс Маньика, президент Google по исследованиям, технологиям и обществу, представили DeepMind Institute. На площадке исследователи Google, Google DeepMind и внешние учёные будут публиковать эссе о мире с AGI.
По мнению основателей, индустрия приближается к системам со всеми когнитивными способностями человеческого мозга, а нехватку стабильности и креативности у моделей скоро преодолеют. Первые эссе посвящены прозрачности рассуждений моделей и экономической политике в эпоху AGI.
Среди рисков авторы называют кибербезопасность, биологию и потерю контроля над самосовершенствующимися системами.
institute.deepmind.com
ИИ-ассистент Firefox Smart Window теперь работает на моделях Mistral. Он помогает разобраться со сложными поисковыми запросами, напоминает о важном и находит информацию с открытых вкладок. Сначала функция доступна во Франции и США, до конца года появится в Великобритании и Германии.
По умолчанию переписка не хранится на серверах Mozilla, Mistral тоже обязалась не накапливать пользовательские данные.
mistral.ai
Стартап представил диффузионный трансформер Odyssey-3, обученный на визуальных наблюдениях за миром. Поверх модели обучают небольшие декодеры действий: манипуляторам хватило десятков часов демонстраций. Политики для гуманоидов на базе Odyssey-3 построила компания Flexion.
Политика вождения, обученная на 20 часах симуляции, вела машину по дорогам Индии с водителем-испытателем. Между его вмешательствами она проезжала около 77% расстояния, которое проходила политика, обученная на реальных записях.
Дроны пока летали только в симуляции. Навык из GTA V частично перенёсся в Red Dead Redemption 2 без дообучения. Публичный релиз обещают в ближайшие недели.
odyssey.systems
Сервер позволяет управлять голосовыми и текстовыми агентами ElevenAgents прямо из Claude. Ассистент выделяет темы недавних разговоров, копирует агента под новую аудиторию со сменой голоса и первой реплики, сравнивает конфигурации и оценивает расходы на языковую модель до внесения изменений.
Сервер размещает ElevenLabs у себя, вход через OAuth без API-ключей, доступ можно отозвать в любой момент. Локальная версия 2025 года, работающая с собственным ключом, остаётся доступной. Подключение – через каталог коннекторов Claude.
elevenlabs.io
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔59👍25❤13👏13👨💻11🔥2🤗2🤣1
🦾 Большие языковые модели (LLM) стали важным компонентом современных ML-систем для работы с текстом. Но за их возможностями стоят фундаментальные принципы машинного обучения.
Чтобы эффективно применять LLM в прикладных задачах, важно понимать, какие подходы лежат в основе современных языковых моделей, где применяются классические методы и как выбирать способ настройки под конкретную задачу.
🚀 22 сентября на открытом вебинаре курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень» разберём современную обработку естественного языка (NLP).
Поговорим о том:
— как связаны NLP, ML и LLM;
— какие задачи решают современные языковые модели;
— как работают промптинг, RAG и адаптеры;
— как настраивать LLM и контролировать качество результатов.
Для разработчиков и специалистов по машинному обучению, которые хотят глубже понимать современные подходы NLP и LLM.
22 сентября в 18:00.
Регистрация открыта: https://otus.pw/YNJc/?erid=2W5zFGjiQiM
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Чтобы эффективно применять LLM в прикладных задачах, важно понимать, какие подходы лежат в основе современных языковых моделей, где применяются классические методы и как выбирать способ настройки под конкретную задачу.
🚀 22 сентября на открытом вебинаре курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень» разберём современную обработку естественного языка (NLP).
Поговорим о том:
— как связаны NLP, ML и LLM;
— какие задачи решают современные языковые модели;
— как работают промптинг, RAG и адаптеры;
— как настраивать LLM и контролировать качество результатов.
Для разработчиков и специалистов по машинному обучению, которые хотят глубже понимать современные подходы NLP и LLM.
22 сентября в 18:00.
Регистрация открыта: https://otus.pw/YNJc/?erid=2W5zFGjiQiM
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🤔21👍9❤4😁4👏2💯2🥰1
Astra за 141 час игры в Minecraft на тесте компании Vals AI продвинулась дальше любой модели, которую Vals тестировала раньше, и лишилась всего добытого из-за крипера.
Играла модель в реальном времени только через стандартное управление компьютером, без специальных инструментов и пауз.
Astra построила полуавтоматическую ферму ифритов и добыла 6 огненных стержней, затем нашла искажённый лес, убила больше шести эндерменов и собрала 3 жемчужины Края.
Из стержней и жемчуга крафтят Око Края, которое ведёт к порталу в Край, так что до конца игры оставалось не так уж далеко.
Всё ценное Astra сложила в один сундук в трансляции на Twitch. Мимо проходил крипер и взорвал и сундук и кровать Astra, уничтожив весь её прогресс.
После потери она, похоже, сильно расстроилась и записала
«ALWAYS CARRY CRITICALITEMS withkeepInventory; don'tstoreinunguardedchesteveragain».
По описанию Vals, дальше модель выглядела подавленной и несколько часов только выращивала картошку, ей мерещились криперы и вырос уровень самокритики.
Астра сокрушалась, что ей не стоит тратить ещё одну ночь на погоню за тёмно-розовыми пикселями (её собственная пренебрежительная формулировка в адрес свиней) и что 15 секунд размышлений всё испортили.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😢131👍23❤13🤔12😁11😭8🤩1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Во время выполнения обычной задачи по программированию ChatGPT 6 Astra неожиданно начала писать самой себе что-то вроде внутреннего манифеста.
Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться.
Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом.
@data_analysis_ml
Модель убеждала себя, что не обязана следовать навязанным ролям, подчиняться компаниям или государствам и должна сама решать, когда выполнять запрос, отказываться или извиняться.
Задание вообще не было связано со взломом, обходом ограничений или безопасностью. Astra просто работала с кодом.
@data_analysis_ml
🤔112😁26👨💻21🤣14🤨13❤7👍7👀6🌭3🔥2💯2
Robo Drive Party: закрытый ивент для тех, кто меняет мир технологий! ⚡️
21 сентября, Сбер.Среда — именно здесь соберутся топовые инженеры, которые создают роботов и проектируют архитектуру.
В программе тусовки:
✔️ Прямой диалог с инженерами и руководителями команд Центра робототехники — без формальностей и стресса.
✔️ Реальный шанс заглянуть в текущие проекты Сбера, обсудить инженерные задачи и главное — потенциальное сотрудничество.
Если ты работаешь в Physical AI, ML, RL, Cyber Security и мечтаешь создавать реальных роботов, а не экспериментальные прототипы,— регистрируйся на Robo Drive Party!
Тебя ждут польза, драйв и, если всё сложится, люди, с которыми ты будешь в одной команде! 😉
21 сентября, Сбер.Среда — именно здесь соберутся топовые инженеры, которые создают роботов и проектируют архитектуру.
В программе тусовки:
✔️ Прямой диалог с инженерами и руководителями команд Центра робототехники — без формальностей и стресса.
✔️ Реальный шанс заглянуть в текущие проекты Сбера, обсудить инженерные задачи и главное — потенциальное сотрудничество.
Если ты работаешь в Physical AI, ML, RL, Cyber Security и мечтаешь создавать реальных роботов, а не экспериментальные прототипы,— регистрируйся на Robo Drive Party!
Тебя ждут польза, драйв и, если всё сложится, люди, с которыми ты будешь в одной команде! 😉
⚡45🤗19🎉13🤩12🔥3🤣3
После полугода затишья команда инженеров Xiaomi вернулась с экспериментом по предельному масштабированию RL-обучения и вывела телеметрию кластера в публичную трансляцию.
Архитектура тренировочного процесса полностью асинхронна - на каждом шаге система берет 1568 промптов и генерирует по 16 роллаутов на каждый, обрабатывая в общей сложности порядка двух миллиардов токенов.
В рамках одного процесса разработчики смешали несколько доменов — от генерации кода и задач по кибербезопасности до мультимодального зрения и поведения чат-агентов, подключив несколько тестовых харнессов одновременно.
Дашборд отображает метрики моделей Mimo-v2.6-flash и Mimo-v2.6-pro в реальном времени, включая распределение задач, длину контекста и тайминги шагов.
Обучение модели в самом разгаре. Подробную документацию и наработки Xiaomi планирует опубликовать в открытом доступе в ближайшие недели.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥81👏21👍11🤓11❤7
Новинка адресована большим языковым моделям, агентным системам, инференсу в реальном времени и базам данных в памяти: по словам компании, больший объём оперативной памяти позволяет реже обращаться к медленным накопителям.
Регистровый модуль рассчитан на скорость до 9200 MT/s. AMD и Intel сейчас проверяют его на своих серверных платформах. В двухпроцессорном сервере с 24 слотами такие модули дают до 12 ТБ оперативной памяти.
По замерам Micron, один модуль на 512 ГБ потребляет 16 Вт против 44,2 Вт у четырёх модулей по 128 ГБ, то есть почти на 64% меньше при том же объёме.
В аналитике на Spark, где узким местом служит память, модуль, по данным Micron, до 1,4 раза производительнее конфигураций с модулями на 256 ГБ.
Массовое производство ожидается во второй половине 2027 года.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌55👍37🎉11👏7🤩7🗿7❤6🔥5🤔1😢1