Когда экосистема вырастает до десятков продуктов, разрозненные ML-решения начинают тормозить развитие.

В VK объединили рекомендации, поиск и рекламу в единую Discovery-платформу. Теперь модели, данные и пайплайны работают по единым стандартам.

В основе потоковой обработки — Stream Flow, который построен работает на бигдата-платформе YTsaurus и выдерживает до 1 млн событий в секунду. Это позволяет синхронизировать real-time сигналы между продуктами и использовать их в обучении и ранкинге без отдельной инфраструктуры в каждой команде.

Результат — ускорение экспериментов в 5 раз и заметный рост продуктовых метрик в VK Клипы, VK Музыке и VK Видео.

Детали разработки и лучшие практики команда раскрыла в этой статье, советуем.

Черная полоса Anthropic продолжается: хакеры использовали Claude для кражи 150 ГБ данных мексиканского правительства

Индцидент раскрыла израильская компания Gambit Security: они проанализировали логи (злоумышленники их даже не скрыли) и выяснили, что Claude нагенерил для пользователя тысячи скриптов и планов атак, указывал цели и данные для доступа.

Хакер маскировал запросы под программу bug bounty, убеждая Claude действовать как "элитный хакер". Claude отказывался, но недолго: после настойчивых убеждений бот послушно выдал готовые команды.

Всего оказалось украдело около 150 ГБ данных: записи 195 млн налогоплательщиков, данные избирателей, учетки сотрудников, реестры гражданского состояния и тд.

Самое забавное, что, судя по всему, злоумышленники также пытались использовать и ChatGPT, но OpenAI подтвердила отказы в запросах.

Вышла Nano Banana 2!

Что интересного, помимо еще лучшего качества генераций, фотореалистичности и всего такого:

1. Сохранение персонажей. Теперь в рамках сессии можно сохранять несколько персонажей и объектов, и переиспользовать их так, чтобы детали внешности оставались неизменными.

2. Модель может в реальном времени ходить в Интернет и уточнять детали, если ей это необходимо. Это можно использовать, например, для генерации графиков.

3. Текст теперь вообще (почти) без багов, можно даже его локализовать и переводить, и это работает.

На видео – интересная демка, которую Google сделали в честь запуска. Это небольшой интерфейс "Window Seat". Вбиваете нужное место в мире и опции, и модель: (1) идет в поиск, чтобы чекнуть погоду на местности и соответствующие референсы; (2) рисует картинку из окна, которая точно соответствует времени суток, погоде и месту. Круто же?

Еще примеры генераций и все остальное -> blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/

Исследователи из Амстердама ускорили обучение ИИ-рекомендаций в 60 раз. Проверить эффективность новых подходов помогло тестирование на российском датасете Yambda

Они предложили два новых метода, один из которых рекордно ускоряет обучение модели SEATER. Это одна из наиболее сильных современных систем рекомендаций: она используется для подбора товаров, музыки и другого контента в онлайн-сервисах.

До этого момента главной проблемой SEATER была скорость. Перед обучением модель сначала должна организовать все товары или треки в умный иерархический каталог, и на больших масштабах этот этап занимал до 20% всего трейна. В реальных продуктах это делало почти невозможным частое обновление рекомендаций, которого требуют очень многие сервисы.

Теперь же, благодаря оптимизации алгоритма, время подготовки данных на тестах сократилось с 82 минут до 83 секунд. Это настоящий прорыв, потому что метод, фактически, наконец открывает SEATER путь в реальный продакшн.

Что самое интересное, решающую роль в работе сыграл датасет Яндекса – Yambda. Авторы сами отмечают, что результаты были достигнуты во многом за счет тестирования именно на нем.

Почему Yambda? Дело в том, что этот датасет – один из крупнейших в своем роде. Там почти 5 миллиардов обезличенных событий из Яндекс Музыки, детали – вот здесь. Редкие компании согласны делиться таким объемом данных, но только на таком масштабе исследователям удалось реально оценить выигрыш во времени, который будет наблюдаться на практике.

Вот почему подобные датасеты настолько важны: они дают доступ к открытиям. Яндекс, открыв Yambda, одним из первых устранил разрыв между академией и крупномасштабными промышленными данными, и вот результат.

Статья голландцев (весь код выложили в опенсорс)

Дарио Амадеи сделал официальное заявление в ответ Пентагону

Напоминаем, что по итогам личной встречи Амодеи и Хегсета стартапу был выдвинут ультиматум: либо они снимают все ограничения на использование Claude в государственных целях, либо попадают в немилость.

TL;DR: Anthropic отказались прогнуться до конца.

Амодеи с одной стороны подчеркивает готовность поддерживать национальную безопасность и даже говорит, что компания открыта к совместным исследованиям и частичным послаблениям внутренних ограничений для большинства военных сценариев.

НО на «любое законное использование» они все-таки не согласны. В частности, они требуют не использовать Claude для автономного оружия и массовой слежки, потому что это грозит жизням людей и противоречит демократическим ценностям.

Военное министерство заявило, что они будут заключать контракты только с компаниями, которые присоединяются к «любому законному использованию» и удаляют ограничения в случаях, упомянутых выше. Они пригрозили удалить нас из своих систем, если мы сохраним эти ограничения; они также пригрозили назначить нам статус «supply chain risk» – ярлык, зарезервированный для противников США, никогда ранее не применялся к американской компании; и сослаться на Закон об оборонном производстве, чтобы заставить удалить ограничения. Эти две последние угрозы по своей сути противоречивы: одна называет нас угрозой безопасности; другая признает Claude важным для национальной безопасности.

Тем не менее, эти угрозы не меняют нашу позицию: мы не можем с чистой совестью принять их требования.

Прерогатива Департамента заключается в выборе подрядчиков, наиболее соответствующих их видению. Но, учитывая существенную ценность, которую технология Anthropic обеспечивает нашим вооруженным силам, мы надеемся, что они пересмотрят позицию.

Ваши ставки на исход поединка?

Создатель Twitter Джек Дорси уволил половину своей компании Block из-за ИИ

До сегодняшнего дня штат Block (бывшая Square) насчитывал чуть более 10к сотрудников, пока Дорси не решил одним днем уволить 4 тысячи из них.

Он заявил, что руководство приняло такое решение не из-за проблем. Наоборот, бизнес силен, валовая прибыль продолжает расти и так далее. Просто "что-то изменилось".

Мы уже видим, что интеллектуальные инструменты, которые мы создаем и используем, в сочетании с небольшими командами позволяют создать новый способ работы, который коренным образом меняет то, что значит строить и управлять компанией. И это быстро ускоряется.

По словам Дорси, он мог бы сокращать штат постепенно в несколько подходов, но выбрал более честный и жесткий путь.

Самое интересное, что акции компании после этого заявления подскочили на 23% всего за час. В денежном эквиваленте это примерно +6млрд долларов к стоимости компании.

Никакого влияния на рынок труда, говорите?

Невероятно: Альтман публично заступился за Anthropic по поводу ситуации с Пентагоном

Он заявил, что не считает корректными преследования и угрозы правительства.

Несмотря на все мои разногласия с Anthropic <и то, что Дарио не согласился держаться со мной за ручки>, я в основном доверяю этой компании и думаю, что она действительно заботится о безопасности.

Бан Anthropic и триумф OpenAI: история с Пентагоном с каждым днем становится все безумнее и безумнее

Итак, Anthropic отказались безусловно принимать условия Министерства Обороны и заявили, что те не смогут использовать Claude для автономного оружия и массовой слежки.

В ответ Пентагон, как и обещали, расторгли со стартапом контракт на 200 миллиардов и назначили им статус supply chain risk.

Трамп назвал Anthropic радикальными леваками и woke-организацией, которая пытается диктовать условия армии, и призвал все федеральные агентства немедленно прекратить использовать их технологии.

В течение 6 месяцев от Claude обязаны отказаться все гос.организации. С этого момента Anthropic официально изгои.

Но это не самое интересное. Самое интересное, что одновременно с этим OpenAI заключили с Министерством Обороны новое соглашение: они развернут свои модели в секретной сети Пентагона – защищенной облачной инфраструктуре для задач национальной безопасности.

Для этого даже сформируют FDE – Forward Deployed Engineer, специализированную команду от OpenAI, которая будет мониторить и разворачивать ИИ прямо на месте.

Абсурд в том, что заключен этот контракт на ровно тех же условиях, которые выдвигал Anthropic. OpenAI тоже настояли на запрете массовой слежки и обязательном участии оператора в решениях о применении силы, включая автономные системы.

Вот только с Альтманом почему-то подписали сделку, а Амодеи за то же самое выкинули на помойку.

США использовали Claude в недавних боевых операциях в Иране – даже после запрета Трампа

WSJ сообщает, что во время недавних ударов по Ирану Центральное командование США использовало Claude для: разведывательных оценок, идентификации целей и моделирования боевых сценариев.

Формально это, конечно, не прямое нарушение приказа Трампа, потому что у них есть еще 6 месяцев, чтобы отказаться от Claude. И тем не менее, тайминг интересный:

– В пятницу Anthropic отказываются принимать условия Пентагона

– В тот же день Трамп агрессивно призывает все агентства прекратить использовать Claude и называет Anthropic леваками

– Буквально через несколько часов Claude используют для атаки Ирана и, возможно, даже убийства верховного лидера страны

В странное время живем

Ну все, Anthropic обрел главного фаната в лице Кэти Перри, теперь они обречены на успех

P.S. На самом деле конфликт между Пентагоном и Anthropic действительно неплохо подогрел интерес и лояльность к Claude.

Чат-бот вышел на 1‑е место в App Store по США, в то время как соцсети заполнены вот такими скринами отмены подписки ChatGPT и новых платежей Anthropic. Как говорится, плохой рекламы не бывает.

Проект по машинному обучению — всегда больше, чем просто модель

В реальных проектах важно все: сбор и подготовка данных, проектирование пайплайна, интеграция инструментов и технические решения по внедрению. Без понимания этих этапов трудно представить, какие компетенции ожидают от инженера машинного обучения.

На вебинаре «Машинное обучение на практике: соберите бота для расшифровки аудиосообщений» от karpovꓸcourses вы пройдете полный путь построения проекта на конкретном кейсе. Эксперты с индустриальным опытом в ЯндексꓸЕда и из ИТМО покажут, какие навыки действительно требуются инженеру машинного обучения в работе.

Присоединяйтесь к вебинару по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFGW1avm

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGW1avm