Новости из сферы нейросетей
- Автор темы Desha
- Дата начала
- Последняя активность Последняя активность:
- Ответы: Ответы 128
- Просмотры: Просмотры 5 тыс.
GPT-6 Astra расшифровала немецкую радиограмму времен Второй мировой войны. За 10 часов она разгадала шифр, который оставался нераскрытым 83 года.
Сообщение зашифровал немецкий солдат 10 июля 1941-го с помощью Энигмы. В нем была просьба указать его дальнейший маршрут из Розенова.
Модель покопалась в архивах и нашла уже расшифрованное сообщение того же дня и с тем же названием города. А потом написала код для криптоанализа и вышла на декодированную последовательность.
В итоге Astra даже сделала сайт проекта, где можно почитать историю расшифровки и потыкать 3D-симулятор Энигмы.
Сообщение зашифровал немецкий солдат 10 июля 1941-го с помощью Энигмы. В нем была просьба указать его дальнейший маршрут из Розенова.
Модель покопалась в архивах и нашла уже расшифрованное сообщение того же дня и с тем же названием города. А потом написала код для криптоанализа и вышла на декодированную последовательность.
В итоге Astra даже сделала сайт проекта, где можно почитать историю расшифровки и потыкать 3D-симулятор Энигмы.
Около половины российских ритейлеров намерены урезать расходы на персонал. Сделать это им позволит внедрение искусственного интеллекта. Это вынужденная мера – рентабельность снижается, а алгоритмы помогут сократить затраты на выплаты сотрудникам.
Ситуация совершенно не нишевая. Сокращение затрат на персонал на фоне внедрения нейросетей – это план на ближайший год для 42% ритейлеров, пишут «Известия» со ссылкой на исследование компании «Б1». А если рассматривать исключительно компании из сфер продуктов питания, товаров для дома, бытовой техники и электроники, то здесь «оптимизацией» расходов на сотрудников намерен в ближайшем будущем заняться каждый второй ритейлер – 50%.
Подробнее:
https://www.cnews.ru/news/top/2026-09-18_nejroseti_dobralis_do_produktovyh
«Алиса», у нас отмена
Российские ритейлеры вознамерились в обозримой перспективе урезать свои расходы на сотрудников. Сделать это им поможет интеграция искусственного интеллекта в рабочие процессы.Ситуация совершенно не нишевая. Сокращение затрат на персонал на фоне внедрения нейросетей – это план на ближайший год для 42% ритейлеров, пишут «Известия» со ссылкой на исследование компании «Б1». А если рассматривать исключительно компании из сфер продуктов питания, товаров для дома, бытовой техники и электроники, то здесь «оптимизацией» расходов на сотрудников намерен в ближайшем будущем заняться каждый второй ритейлер – 50%.
Подробнее:
https://www.cnews.ru/news/top/2026-09-18_nejroseti_dobralis_do_produktovyh
Согласно новым неотредактированным документам, руководитель Microsoft назвал сбор данных с помощью ИИ «крупнейшей кражей труда в истории человечества».
Новые неотредактированные сведения из иска о нарушении авторских прав, поданного газетой The New York Times против OpenAI и Microsoft три года назад, раскрывают признание того, что сбор данных с помощью ИИ равносилен краже, и что продукты ИИ представляют серьезную угрозу для изданий.
Согласно иску, один из высокопоставленных руководителей Microsoft в частном порядке назвал методы обучения ИИ, используемые компаниями, «кражей», а руководство OpenAI заявило, что модели ИИ представляют собой «экзистенциальную угрозу» для издателей и журналистов, чья работа по их обучению.
В рассекреченных материалах также подробно описывается, как компании предположительно получали и использовали этот контент, обходя платные подписки незамеченными, создавая обучающие наборы данных путем массового сбора информации и преднамеренно удаляя уведомления об авторских правах из обучающих данных.
Стоит отметить, что большая часть новой информации почерпнута из собственного документа The Times, а не из самих доказательств, которые остаются засекреченными. Приведенные ниже цитаты представлены без учета их первоначального контекста.
Неотредактированные документы представляют собой очередную эскалацию трехлетнего судебного разбирательства, в котором газета The New York Times первоначально утверждала, что компании нарушили закон об авторском праве, обучая модели генеративного искусственного интеллекта на основе ее контента...
techcrunch.com
Новые неотредактированные сведения из иска о нарушении авторских прав, поданного газетой The New York Times против OpenAI и Microsoft три года назад, раскрывают признание того, что сбор данных с помощью ИИ равносилен краже, и что продукты ИИ представляют серьезную угрозу для изданий.
Согласно иску, один из высокопоставленных руководителей Microsoft в частном порядке назвал методы обучения ИИ, используемые компаниями, «кражей», а руководство OpenAI заявило, что модели ИИ представляют собой «экзистенциальную угрозу» для издателей и журналистов, чья работа по их обучению.
В рассекреченных материалах также подробно описывается, как компании предположительно получали и использовали этот контент, обходя платные подписки незамеченными, создавая обучающие наборы данных путем массового сбора информации и преднамеренно удаляя уведомления об авторских правах из обучающих данных.
Стоит отметить, что большая часть новой информации почерпнута из собственного документа The Times, а не из самих доказательств, которые остаются засекреченными. Приведенные ниже цитаты представлены без учета их первоначального контекста.
Неотредактированные документы представляют собой очередную эскалацию трехлетнего судебного разбирательства, в котором газета The New York Times первоначально утверждала, что компании нарушили закон об авторском праве, обучая модели генеративного искусственного интеллекта на основе ее контента...
Microsoft exec called AI scraping ‘the largest theft of labor in human history,' new unredacted filings reveal | TechCrunch
Newly unsealed court filings show Microsoft privately called OpenAI's data practices "theft" while both companies scraped paywalled Times content, built datasets from it, and warned internally it would gut publishers.
techcrunch.com
Компания «Яндекс» представила и выложила в открытый доступ претрейн-версию большой языковой модели Alice AI Foundation LLM, которая была обучена полностью с нуля. Утверждается, что решение показывает высокие результаты в программировании и рассуждениях, а по качеству ответов на русском языке превосходит многие зарубежные аналоги, особенно в задачах на знание фактов, которые интересны русскоязычным пользователям.
3dnews.ru
По данным «Яндекса», Alice AI Foundation LLM обгоняет более крупные открытые ИИ-модели, не требуя при этом больших вычислительных мощностей для инференса. Разработчики могут задействовать нейросеть при проведении исследований, а также в коммерческих проектах под лицензией Apache 2.0. Представленная ИИ-модель является экспериментальной и используется для тестирования архитектурных решений для будущей единой рассуждающей модели «Яндекса». Она станет основой агентных возможностей «Алисы AI », за счёт чего пользователи смогут поручать системе выполнение разных задач.
Alice AI Foundation LLM работает на базе архитектуры Mixture of Experts и включает 80 млрд параметров, из которых в моменте остаются активными 3 млрд. За счёт этого достигаются высокая скорость обработки запросов и эффективность. Разработчики заложили в модель способности к рассуждению и работе в агентных сценариях. Благодаря этому система показывает высокий уровень эффективности в сложных логических задачах и программировании.
При решении олимпиадных задач по математике Alice AI Foundation LLM делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base. В тестах по генерации программного кода продукт превзошёл нейросеть Nvidia Nemotron-3-Super-120B-Base, несмотря на вчетверо меньшее количество активных параметров. Несмотря на компактные размеры, новая ИИ-модель обходит в задачах, где требуются широкие фактические знания, более крупные открытые модели, включая DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров и 13 млрд активных параметров. Тесты в бенчмарках показали, что Alice AI Foundation LLM отвечает на уровне предыдущей закрытой модели Alice AI LLM, у которой в три раза больше параметров и в семь раз больше активных параметров.
Для оценки знаний, которые актуальны для русскоязычной аудитории, разработчики создали два собственных бенчмарка — WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый состоит из пар «короткий вопрос — короткий ответ» и подходит для проверки знания дат, определений, событий и персоналий на основе данных онлайн-энциклопедий и частотных агрегированных поисковых запросов. Второй бенчмарк построен на базе анонимизированного потока запросов к «Алисе AI »и охватывает более редкие области знаний. Оба бенчмарка созданы для оценки знаний русскоязычных моделей, поскольку англоязычные аналоги не позволяют сделать это объективно.
В процессе обучения Alice AI Foundation LLM разработчики улучшили работу оптимизатора — программы, которая управляет процессом обучения. За счёт этого процесс оптимизации удалось ускорить примерно вдвое. В дополнение к этому разработчики оптимизировали подготовку качественных обучающих данных.
Alice AI Foundation LLM работает на базе архитектуры Mixture of Experts и включает 80 млрд параметров, из которых в моменте остаются активными 3 млрд. За счёт этого достигаются высокая скорость обработки запросов и эффективность. Разработчики заложили в модель способности к рассуждению и работе в агентных сценариях. Благодаря этому система показывает высокий уровень эффективности в сложных логических задачах и программировании.
При решении олимпиадных задач по математике Alice AI Foundation LLM делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base. В тестах по генерации программного кода продукт превзошёл нейросеть Nvidia Nemotron-3-Super-120B-Base, несмотря на вчетверо меньшее количество активных параметров. Несмотря на компактные размеры, новая ИИ-модель обходит в задачах, где требуются широкие фактические знания, более крупные открытые модели, включая DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров и 13 млрд активных параметров. Тесты в бенчмарках показали, что Alice AI Foundation LLM отвечает на уровне предыдущей закрытой модели Alice AI LLM, у которой в три раза больше параметров и в семь раз больше активных параметров.
Для оценки знаний, которые актуальны для русскоязычной аудитории, разработчики создали два собственных бенчмарка — WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый состоит из пар «короткий вопрос — короткий ответ» и подходит для проверки знания дат, определений, событий и персоналий на основе данных онлайн-энциклопедий и частотных агрегированных поисковых запросов. Второй бенчмарк построен на базе анонимизированного потока запросов к «Алисе AI »и охватывает более редкие области знаний. Оба бенчмарка созданы для оценки знаний русскоязычных моделей, поскольку англоязычные аналоги не позволяют сделать это объективно.
В процессе обучения Alice AI Foundation LLM разработчики улучшили работу оптимизатора — программы, которая управляет процессом обучения. За счёт этого процесс оптимизации удалось ускорить примерно вдвое. В дополнение к этому разработчики оптимизировали подготовку качественных обучающих данных.
«Яндекс» выпустил открытую ИИ-модель Alice AI Foundation LLM, которая обходит более крупные нейросети
Компания «Яндекс» представила и выложила в открытый доступ претрейн-версию большой языковой модели Alice AI Foundation LLM, которая была обучена полностью с нуля. Утверждается, что решение показывает высокие результаты в программировании и рассуждениях, а по качеству ответов на русском языке...
3dnews.ru
ИИ для выявления неплательщиков алиментов и штрафов создали в России
Система автоматически сверяет номера автомобилей с базами данных ФССП и ГИБДД и выявляет нарушителей, в т.ч. неплательщиков алиментов, штрафов ГИБДД, имеющих задолженности по ЖКХ.
В 2026-2027 году технологию запустят во всех регионах
Система автоматически сверяет номера автомобилей с базами данных ФССП и ГИБДД и выявляет нарушителей, в т.ч. неплательщиков алиментов, штрафов ГИБДД, имеющих задолженности по ЖКХ.
В 2026-2027 году технологию запустят во всех регионах
Создайте учетную запись или войдите в систему, чтобы комментировать
Вы должны быть участником, чтобы видеть весь контент и оставлять комментарии
Создать аккаунт
Создайте учетную запись в нашем сообществе. Это просто!
Авторизоваться
У вас уже есть учетная запись? Войдите в систему здесь.