OpenClaw (ex. Moltbook и Clawdbot) мощно взорвал начало года. Все бросились устанавливать себе агента, и я понимаю, почему получился такой хайп. Ведь это первый в мире опен сорсный персональный AI-ассистент, которого можно подключить к мессенджеру, почте, календарю и практически чему угодно еще и он будет управлять моей личной жизнью. Ему можно поручить покупку билетов в кино, бронь столика в любимом кафе или внести важную встречу в календарь.

Другая сторона хайпа — вопросы к безопасности агента, здесь шумихи не меньше. То исследователи Gen Threat Labsнашли 18 000 открытых инстансов OpenClaw, к которым можно подключиться и управлять уже не своей, а чужой личной жизнью. То Касперский пишет, что каталог «навыков» агента стал рассадником вредоносного кода. Или вспомнить историю о том, что OpenClaw сливал данные своих пользователей через Moltbook (соцсеть для нейронок).

И что теперь, совсем нельзя пользоваться этим агентом? Я считаю, что пользоваться можно, но осторожно и лучше в облаке. Расскажу, как это сделать безопасно.

В предыдущей статье о машинном обучении как алхимии я говорил о том, что можно найти новые решения, не используя GPU или дорогие видеокарты. В этой статье я расскажу, о том, как я экспериментировал с continual learning и композициональностью мышления на микронейросетях, и причем здесь философ Лев Выготский.

В прошлом году наша команда неожиданно для себя стала призером на хакатоне «Лидеры Цифровой трансформации».
В этой части мы расскажем технические детали решения задачи по распознаванию поврежденных и больных деревьев в городской среде.

Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень?

Наша команда разработала инструмент, который позволяет осуществлять оценку и контроль качества моделей ИИ. Он может оценивать качество данных, сравнивать разные модели и потенциал их дообучения, а также подсказывать свои модели с помощью интегрированного инструмента AutoML от наших коллег из Института ИИ ИТМО, экономя время разработки.

Собрал для вас подборку материалов по компьютерному зрению и обучению нейросетей. Здесь вы найдёте полноценные курсы, туториалы, обзорные статьи и справочные материалы. Подборка пригодится как новичкам в ML, так и практикующим инженерам — старался пояснять в описаниях, для кого подойдёт конкретный материал.