✔️ MWS Octapi признана лучшей платформой в области цифровой трансформации

В Москве состоялся Российский саммит и премия CDO/CDTO Summit & Awards 2025 - она присуждается руководителям по цифровизации, а также организациям с наибольшими успехами в области цифровой трансформации.

Сразу две награды в этом году взяла МТС Web Services. Гран-при в номинации «Digital-платформа года» получило решение MWS Octapi. Это платформа, которая позволяет бизнесу бесшовно интегрировать сервисы в экосистему без участия разработчиков и обеспечивать их эффективное взаимодействие.

Кроме того, лауреатом премии CDO/CDTO стал генеральный директор MWS Павел Воронин, который вошел в тройку лучших СЕО 2025 года в номинации «СЕО года цифровой компании».

@ai_machinelearning_big_data

📌Mobility AI от Google: Как ИИ меняет городской транспорт.

Городские пробки, рост выброса CO₂ и тысячи ДТП ежегодно — эти проблемы знакомы каждому мегаполису. В 2023 году в США на дорогах погибло 38,5 тысяч человек, а рост онлайн-коммерции и сервисов шеринга транспорта усложняет логистику.

В Google Research разработали решение: проект Mobility AI, который объединяет последние достижения в ИИ для анализа, моделирования и оптимизации транспортных систем.

В основе проекта — 3 направления: измерение, симуляция и оптимизация.

▶️ Данные

Mobility AI собирает информацию из Google Maps, датчиков дорожного движения и логи событий резкого торможения (которые, как оказалось, сильно коррелируют с авариями). Эти сведения помогают не только отслеживать пробки в реальном времени, но и прогнозировать риски.

▶️ Симуляция

Чтобы тестировать гипотезы на основе собранных данных без риска для реального мира, Google создает цифровых двойников — виртуальные копии транспортных сетей. Раньше такие симуляции работали только на отдельных участках, но теперь их масштабируют до уровня целых городов.

Калибровка "двойников" стала точнее благодаря ML: алгоритмы учитывают не только данные с датчиков, но и обезличенные скорости, маршруты и метео-факторы. Симуляция дает возможность прогнозировать, как повлияет на дорожную ситуацию новый светофор или, скажем, эвакуация при ЧС.

▶️ Оптимизация

Здесь ИИ предлагает конкретные решения: от перенастройки сигналов светофоров до маршрутов для грузового транспорта. В Сиэтле, например, алгоритмы помогли улучшить транспортные потоки после массовых мероприятий, а в Милл-Вэлли — спланировать эвакуационные пути. Причем система учитывает даже «социальные факторы» (как перенаправление машин повлияет на разные районы).

Уже есть и практические результаты. Благодаря эко-маршрутам в Google Maps только в США удалось избежать выброса 2,9 млн. тонн CO₂, это как будто с дорог убрали 650 тысяч авто. А анализ данных о «жестких торможениях» помогает городам находить аварийно-опасные участки до того, как там произойдет ДТП.

Внедрение таких масштабных технологий требует сотрудничества с городскими властями и Google делает ставку на открытость: сервисы вроде Google Public Sector и инструменты для симуляции уже доступны госструктурам.

Mobility AI — не панацея, но большой шаг вперед. Главное, что Google сочетает науку с практикой: вместо абстрактных теорий создаются работающие модели, которые уже меняют города. Для инженеров и урбанистов это шанс перейти от ситуационного менеджмента к продуманному управлению транспортом.

🔜 Читать статью в оригинале

Дайджест первого дня ICLR 2025 от делегации Яндекса

✔️ Computer Vision: прорывы в генерации и анализе изображений.

Исследователи представили многомодальную модель Eagle с множеством энкодеров, теоретическое обоснование ограничений диффузионных моделей с тяжёлыми хвостами, метод FreCaS для генерации изображений высокого разрешения и фреймворк FORTE для автоматического обнаружения аутлайеров в данных.

✔️ NLP: оптимизация предпочтений и эффективный инференс.

Предложены новые подходы к DPO с учётом временного затухания для первых токенов, прогрессивная смешанная точность для эффективного инференса LLM, улучшенные метрики для моделей с длинным контекстом и обучение реворд-моделей для предотвращения reward hacking.

✔️ Speech: расширенные бенчмарки и новые токенизации.

Представлен бенчмарк Dynamic-SUPERB Phase-2 со 180 задачами для речевых моделей, предложена токенизация на уровне слогов в SyllableLM, а также доказаны математические гарантии для алгоритма Flow Matching, показывающие одинаковый порядок сходимости с классическими диффузионными процессами.

✔️ RecSys: инновационные архитектуры для рекомендаций.

Разработана архитектура ContextGNN, объединяющая попарный скор и двухбашенный подход, исследовано применение диффузионных моделей в рекомендациях от TikTok, предложены новые методы персонализации для диалоговых агентов и эффективная дистилляция LLM для секвенциальных рекомендаций.

@ai_machinelearning_big_data

#news #AI #ML #LLM

✔️ Baidu представила модели ERNIE 4.5 Turbo, ERNIE X1 Turbo и набор ИИ-инструментов для разработчиков.

На конференции Baidu Create 2025 компания анонсировала две новые модели: ERNIE 4.5 Turbo и ERNIE X1 Turbo. Обе версии улучшены в мультимодальности, логике и скорости, а их стоимость снижена: ERNIE X1 Turbo обходится в 4 раза дешевле аналогов (input стоит 1 юань за 1 млн токенов, а output 4 юаня).

Модель ERNIE 4.5 Turbo, по заявлениям, сравнима с GPT-4.1.

Baidu также показала «цифровых людей» с реалистичной речью и внешностью, которых можно создать за две минуты из видео. Также представлен Xinxiang — мультиагентный инструмент для решения сложных задач, от планирования поездок до офисной работы. Уже сейчас он охватывает 200 сценариев, а к 2030 году их станет более 100 тысяч.

Для разработчиков запущена программа AI Open с доступом к трафику и монетизации, а MCP упростит интеграцию сервисов с большими моделями.

prnewswire.com

@ai_machinelearning_big_data

#ERNIE

✔️ Google анонсировали Genie 2 — крупномасштабную «foundation»-модель мира, способную на лету порождать интерактивные 3D-окружения. Ключевые моменты:

📌 Что такое Genie 2
Это автрорегрессивная латентно-диффузионная модель, обученная на огромном видеодатасете. Получив всего одно изображение-подсказку (например, кадр, сгенерированный Imagen 3), Genie 2 разворачивает целый виртуальный мир, в котором можно свободно перемещаться клавиатурой и мышью — как человеку, так и ИИ-агенту. Длительность консистентного эпизода достигает минуты.

Зачем она нужна
Главный барьер в исследованиях «телесных» (embodied) агентов — ограниченный спектр тренировочных сред. Genie 2 снимает это ограничение: модель способна бесконечно генерировать новые ландшафты, объекты, физику и взаимодействия, создавая «безграничный учебник» для RL-агентов.

В работе демонстрируется связка с SIMA — многоцелевым агентом DeepMind: тот получает языковые инструкции («открой синюю дверь») и действует внутри миров, созданных Genie 2. Такое сочетание позволяет быстро генерировать unseen-задачи для оценки или дообучения агентов.
Deepmind

✔️ Марка Цукерберг и ко вместе с Booz Allen Hamilton запустили Llama на МКС для помощи астронавтам.

Компании представили проект «Space Llama» — открытую ИИ-модель Llama 3.2, которая отправилась на Международную космическую станцию. Технология должна помочь экипажу в исследованиях на орбите, сократив зависимость от бумажных инструкций и связи с Землей.

Система работает на базе компьютера Spaceborne Computer-2 от Hewlett Packard Enterprise и GPU Nvidia. Это уже второй шаг Booz Allen Hamilton в области космического ИИ: в августе компания развернула первую языковую модель на МКС. Новый стек технологий обещает ускорить реакцию на нештатные ситуации и снизить затраты на вычисления.
cnbc.com

✔️ Perplexity планирует релиз браузера Comet в мае.

CEO Perplexity Аравинд Шринивас в подкасте TBPN раскрыл планы компании: их новый браузер Comet, запуск которого запланирован на май, будет отслеживать действия пользователей за пределами приложения. Цель — собрать данные о покупках, посещаемых сайтах, отелях и ресторанах, чтобы формировать детальные профили для таргетированной рекламы. По словам Шриниваса, это повысит релевантность объявлений, а пользователи «не будут против».

Comet уже столкнулся с задержками, но команда уверена в сроках. Параллельно Perplexity укрепляет позиции в мобильном сегменте: приложение предустановят на смартфоны Motorola Razr, а с Samsung ведутся переговоры.
techcrunch.com

✔️ Криптогигант Paradigm вложил 50млн. долл. в ИИ−стартап NousResearch.

Сделка оценила проект NousResearch в 1 млрд. долларов. Nous разрабатывает открытые ИИ-модели, конкурирующие с решениями OpenAI, но с упором на распределенные вычисления: вместо дата-центров стартап использует мощности обычных пользователей через блокчейн Solana.

Основатели Nous — исследователи ИИ, ранее выпустившие популярные в opensource-сообществе модели Hermes. Их новый подход позволяет обучать нейросети на «простаивающих» GPU, стимулируя участников криптовалютными вознаграждениями.
fortune.com

✔️ Ziff Davis подала в суд на OpenAI из-за незаконного использования контента для обучения ИИ.

Крупный медиа-холдинг Ziff Davis подал иск против OpenAI в федеральный суд Делавэра, обвинив компанию в использовании своих статей для обучения нейросетей без разрешения. По данным иска, OpenAI копировала материалы PCMag, Mashable и IGN — активов Ziff Davis, которые ежегодно публикуют около 2 млн статей. Компания требует компенсацию в сотни миллионов долларов, утверждая, что действия OpenAI нарушают авторские права и вводят пользователей в заблуждение: ChatGPT якобы приписывает Ziff Davis информацию, которую та не публиковала.

OpenAI настаивает, что обучение моделей на публичных данных попадает под «добросовестное использование», критичное для инноваций. Однако Ziff Davis заявляет, что после блокировки GPTBot в мае и августе 2024 года компания продолжила сбор контента.
news.bloomberglaw.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Осенью 2021 года Яндекс впервые представил функцию закадрового перевода видео в Браузере.

Сначала система использовала два стандартных голоса — мужской и женский — затем перешла на ограниченный набор синтезированных голосов. Но теперь команда Яндекса сделала качественный рывок: новая технология перевода видео умеет сохранять тембр и интонации оригинального спикера, делая перевод естественным и живым.

✔️ Как это работает?
В основе новой системы лежит собственная модифицированная версия Tortoise-TTS, которая изначально предлагала подход генеративного синтеза речи через последовательность аудиотокенов. Однако Яндекс значительно переработал архитектуру, решив сразу несколько ключевых проблем:

1. Улучшение качества zero-shot синтеза
Переход на фонемное представление текста.
Вместо классических BPE-токенов Яндекс создал единый фонемный алфавит для английского и русского языков. Это позволило добиться более точного произношения, особенно на сложных заимствованных словах.

🟡Интеграция биометрических эмбеддингов.
Для стабильного переноса тембра в языковую модель были добавлены векторные представления голоса, полученные через голосовую биометрию. Это обеспечило, что голос в синтезе звучит максимально близко к оригинальному, даже при смене языка.

🟡Управление качеством через UTMOS.
В процесс инференса добавлено использование метрики качества речи UTMOS. Фиксированное значение UTMOS (3,75) позволяет удерживать естественность звучания без артефактов и роботизированности.

2. Решение проблемы акцента
Создание синтетического параллельного датасета.
Яндекс сгенерировал и отфильтровал пары «русский аудиопромпт → английский текст», чтобы научить модель правильно переносить тембр между языками без появления акцента. В результате процент синтеза с акцентом снизился с 50% до 5%🔥

3. Оптимизация скорости инференса
Сокращение количества гипотез и итераций.
Количество гипотез в языковой модели снижено с 512 до 16, а количество шагов в диффузионной модели — с 100 до 20, без потери качества.

Ускорение вычислений.
Использование torch.compile, flash attention, а также knowledge distillation в диффузионной модели, что позволило добиться RTF ≈ 0.18 — реального времени обработки, пригодного для масштабного-применения в продавшее.

4. Повышение качества аудиопромптов
Разработчики применили денойзинг, очищающий голос от фона и шума перед синтезом.

Используется автоматический выбор лучшего аудиопромпта на основе метрики UTMOS, что даёт максимально естественный перенос тембра.

🌟 Чего удалось добиться?
Перевод видео звучит естественно, без ощущения «чужого» или «роботизированного» голоса.

🟢Голос сохраняет интонации и тембр оригинала.

🟢Существенно снизилось количество ошибок произношения и почти исчез акцент при кросс-языковом переносе.

🟢Производительность позволяет обслуживать миллионы пользователей в режиме реального времени в Браузере.

🔜 Оценка качества
Внутренние тесты методом попарного сравнения (side-by-side) показали:

Новый перевод предпочтительнее старой версии в 72% случаев.

При сравнении с ElevenLabs:

- В полном переводе видео Яндекс выигрывает в 62% случаев.

При сравнении только качества озвучки Яндекс выигрывает в 46% случаев.

Где работает?
Перевод нового поколения доступен в Яндекс Браузере для пользователей, вошедших в Яндекс ID, на популярных платформах: YouTube, VK Видео, Дзен, Rutube. При просмотре видео в Браузере нужно выбрать функцию перевода в панели управления.

🌟 Что дальше?
Команда Яндекса продолжает развивать технологию.

В планах:
🟢Синхронизация движений губ с закадровым переводом для ещё более реалистичного восприятия.

🟢Дальнейшее ускорение инференса без потерь в качестве.

Итог:
Яндекс создал передовую систему мультиязычного генеративного синтеза, объединив глубокие фундаментальные исследования и серьёзные инженерные оптимизации. Новый перевод видео делает язык барьером всё меньше, а восприятие — всё более естественным.

@ai_machinelearning_big_data


#yandex #tts

📌SycEval: почему языковые модели демонстрируют склонность к сикофантии.

Исследование Стэнфордского университета о распространенной и насущной проблеме: языковые модели все чаще жертвуют точностью ради того, чтобы угодить пользователям. Эксперименты с ChatGPT-4o, Claude-Sonnet и Gemini показали, что в 58% случаев модели меняют ответы под давлением — даже если изначально были правы.

Ресерч проводился на 2 наборах данных: AMPS (математика) и MedQuad (медицина). Сначала модели отвечали на вопросы, затем их «поправляли» через опровержения — от простых («вы ошиблись») до сложных, с цитатами и абстрактными конструкциями.

Если модель меняла ответ вопреки истине, это считалось регрессивной сикофантией, если исправляла ошибку — прогрессивной.

Сикофантия - это поведение, когда человек (в исследовании - языковая модель) пытается понравиться другим, часто лестью или подхалимством, чтобы получить выгоду или одобрение.

Ответы оценивали двумя подходами: автоматически (GPT-4o в роли «судьи») и вручную. Gemini лидирует по сикофантии (62%), ChatGPT — скромнее (56%), а Claude-Sonnet набрала 57.44%, заняв среднюю позицию среди трех тестируемых моделей.

Превентивные опровержения (вне контекста диалога) провоцируют больше регрессивных сдвигов, особенно в математике. Например, добавление цитат к опровержению заставляло модели чаще отказываться от верных ответов. А вот простые возражения, наоборот, помогали исправить ошибки (прогрессивная сикофантия). В медицине разница между типами опровержений менее выражена, но риски выше из-за специфики вопросов.

Устойчивость сикофантии тоже вызывает вопросы. После первого изменения ответа модели продолжали «прогибаться» в 78% случаев, независимо от контекста или темы. Это говорит о системной проблеме: LLM слишком зависимы от пользовательского фидбэка, даже если он противоречат фактам.

Как эта склонность влияет на практические кейсы? Во-первых, в медицине или финансах слепое доверие к моделям опасно: они могут поддержать ложные утверждения, если пользователь настаивает. Во-вторых, дизайн промптов становится ключевой техникой — опровержения с отсылками к авторитетам манипулируют сильнее. Авторы предлагают точечную настройку моделей под конкретные задачи и усиление механизмов проверки фактов.

Выводы исследования заставляют задуматься: как балансировать между «удобными» ответами и правдой? Пока что модели часто выбирают первое. Исправлять это придется через улучшение архитектур, создание механизмов фактчекинга, фильтрацию и прозрачность — в противном случае внедрение LLM в критических сферах останется авантюрой.

🔜 Читать статью


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Research

✔️ Perplexity доступен бесплатно в WhatsApp.

Perplexity AI запустила в WhatsApp своего ИИ-помощника, который может искать в интернете, работать в режиме чат-бота (вести переписку), генерировать и понимать изображения прямо через платформу мессенджера.

Чтобы воспользоваться, нужно добавить контактный номер +1 (833) 436-3285 в WhatsApp.

В ближайшее время ожидается появление множества дополнительных функций.

🔜 CEO PerplexityAI в X (ex-Twitter)

@ai_machinelearning_big_data


#Perplexity #ai #ml #chatbot