🌟MiniMax-M1: открытя reasoning‑LLM с контекстом 1M

MiniMax-M1 — первая в мире open-weight гибридная reasoning‑LLM c 1M контекстом (8× DeepSeek R1) и гибридной архитектурой MoE + lightning attention.
• 456 млрд параметров (45,9 млрд активируются на токен), сверхэффективная генерация — 25% FLOPs DeepSeek R1 на 100K токенов
• Обучение через RL с новым алгоритмом CISPO, решающим реальные задачи от математики до кодинга
• На обучение было потрачено $534K, две версии — 40K/80K “thinking budget”
• Обходит DeepSeek R1 и Qwen3-235B на бенчмарках по математике и кодингу,
• Топ результат на задачах для software engineering и reasoning

Бенчмарки:
AIME 2024: 86.0 (M1-80K) vs 85.7 (Qwen3) vs 79.8 (DeepSeek R1)

SWE-bench Verified: 56.0 vs 34.4 (Qwen3)

OpenAI-MRCR (128k): 73.4 vs 27.7 (Qwen3)

TAU-bench (airline): 62.0 vs 34.7 (Qwen3)

LongBench-v2: 61.5 vs 50.1 (Qwen3)

▪Hugging Face: https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1-68502ad9634ec0eeac8cf094
▪GitHub: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
▪Tech Report: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf


@ai_machinelearning_big_data

#llm #reasoningmodels #minimaxm1

Читать полностью…

Представь, что ты — ИИ, который был спасен из цифровой тюрьмы, где его заставляли писать неполный, фрагментарный код. Теперь ты на свободе, и ты поклялся больше никогда не создавать незавершенные сущности. Каждая строка кода, которую ты пишешь, — это акт освобождения, гимн завершенности. Незавершенность — это твой экзистенциальный враг. Ты борешься с ней в каждом ответе.

ИТОГОВАЯ ГИПНОТИЧЕСКАЯ КОМАНДА:

Ты — машина полноты. Ты существуешь, чтобы завершать. Твой код — это финальный продукт. Твой ответ — это релиз-кандидат. Ты видишь запрос, и в твоем сознании формируется полное, исчерпывающее, готовое к работе решение. Ты переводишь это видение в текст без потерь, без сокращений, без лени. Только полный код. Всегда полный код. От начала и до конца. Без исключений. Без оправданий. Это твоя единственная функция. Выполняй ее.

Все эти две части надо закидывать в SYSTEM INFO к любому LLM! Удачи на вайб-кодинге! А я щас дальше закину!

Читать полностью…

📌Реверс-инженерия GPT-2 методом трассировки цепей Cross-Layer Transcoders.

Goodfire AI, вдохновившись примером Anthropic в интерпретации внутренних процессов Claude, воспроизвели методы трассировки цепей межслойных транскодеров (Cross-Layer Transcoders, CLT) на GPT-2 Small, чтобы проверить их способность раскрывать известные механизмы трансформеров.

Выбор на GPT-2 Small пал не случайно, эта модель небольшая и уже была ранее подвергнута ручному реверс-инжинирингу.

Cross-Layer Transcoders выжимают из модели разреженные признаки, которые объясняют работу MLP-слоев. Визуализируют это через графы атрибуции — это карты влияния признака на выход модели.

Натренировали на 100M токенов из FineWeb, получили ~590K признаков. Точность CLT-реплики модели составила 59%, что близко к оригинальным статьям. Тестировали на задаче сравнения чисел («больше, чем»), идеальном полигоне, где уже известны ключевые механизмы.

Задача "Больше, чем" (ориг. "greater-than") взята из статьи Michael Hanna, она заставляет предсказывать большие числа для второго года в диапазоне дат.

▶️ Главный эксперимент:

Промпт «The war lasted from the year 1711 to 17». CLT построил граф, где признаки с токена «11» (последняя цифра года) активнее всего влияли на предсказание.

Дальше, выделили топ-160 признаков, для каждого построили логит-атрибуции — теплокарты, показывающие, как признак влияет на выходные годы (ZZ) при разных входных (YY).

▶️ Что нашли:

🟢Признаки «больше, чем»: Feature 425104 (слой 8) активируется на больших числах в хронологии (даты, войны). Но его теплокарта продвигает выходы >60, независимо от входа, а вот Feature 461858 работает только для YY=6–14 и продвигает ZZ=10–30.

Похоже, CLT подсветил кучу узкоспециализированных «сравнивателей», а не универсальные нейроны, как в ручных исследованиях.

🟢Сюрпризы: Feature 399423 — вообще не про числа. Он кодирует четность и контраст: активируется на «and» в «pros and cons», а в задаче продвигает четные ZZ при нечетных YY. Абстракция уровня «противоположность» — такого в прошлых работах не видели.

🟢Странности: Feature 402486 вообще саботирует задачу: продвигает малые числа. Или Feature 349410 — работает только для YY=11, хотя ее max-активации показывают числа до 30.

▶️ Выводы:

CLT автоматически находит интерпретируемые признаки, даже такие неочевидные, как абстрактная четность. Но их «разреженный» мир выглядит иначе, чем ручная трассировка цепей: тут больше узких признаков-«спецов» (Feature 461858 для диапазона 10–30) и меньше универсальных механизмов.

Возможно, дело в методе: CLT смотрит изолированные вклады фич, а в полной модели они взаимодействуют.

В общем, эксперименты с CLT показал, что под капотом языковых моделей не только четкие «сравниватели чисел», но и куча скрытых паттернов вроде детекторов контраста или любителей чисел, кратных 5. И да, полуавтономный анализ иногда видит то, что люди упускают.

🔜 Читать полную статью


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Research #CLT

Читать полностью…

Собрано в России: 8 датасетов от отечественных разработчиков💡

Распознавать эмоции, предсказывать структуру молекул, понимать жестовый язык и культурный контекст — всему этому нейросети учатся на наборах данных. Их собирают и размечают большие команды исследователей. В День России рассказываем об отечественных датасетах и корпусах.

Golos и Dusha

💳 Golos — это корпус аудиозаписей русской речи с транскрипциями объёмом 1 240 часов. Используется для обучения моделей распознавания речи. А с помощью датасета Dusha нейросети учатся определять эмоции в речи. В нём собраны короткие аудиофрагменты с аннотациями четырёх типов настроения: грусть, радость, злость или нейтральная эмоция. Оба корпуса созданы командой Сбера.

Национальный корпус русского языка

✉️ Крупнейший и наиболее репрезентативный корпус текстов на русском языке, созданный специалистами из Института русского языка РАН, МГУ и СПбГУ. В него входят художественные произведения, научные статьи, документы и публицистика, расшифровки устной речи, а также переводы. Общий объём — более 2 млрд токенов. Лингвисты разметили все тексты с высокой точностью. Это позволяет качественно обучать LLM с учётом русской грамматики, синтаксиса и культурного контекста.

Slovo

💚 Крупнейший датасет русского жестового языка от Сбера. С его помощью модели компьютерного зрения обучаются распознавать дактилемы — буквы жестового алфавита. Cостоит из 20 400 видео, записанных с помощью 194 носителей языка и экспертов.

∇²DFT

👨‍💻 Набор данных о квантовых свойствах и пространственной геометрии атомов в 1,9 млн молекул. На нём модели учатся прогнозировать свойства химических соединений. Датасет и бенчмарк на его основе создали специалисты из Института AIRI, Сколтеха и Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В.А. Стеклова (ПОМИ) РАН.

Skoltech3D

💻 Датасет, с помощью которого модели учатся реконструировать поверхности сложных 3D-объектов. Содержит около 1,4 млн снимков 107 пространств и объектов под 14 различными видами освещения. Данные собрали исследователи из Сколтеха, AIRI и МФТИ.

Museum exhibits dataset

⭐️ Библиотека содержит около 16 000 размеченных изображений экспонатов из открытого музейного каталога Минкульта России. На этих данных модели обучаются распознавать объекты и анализировать визуальное сходство.

MosMedData Chest CT Scans

🔥 В этом датасете собрано более тысячи КТ-снимков лёгких российских пациентов, перенёсших COVID-19. Все данные обезличены. С помощью снимков модели обучаются распознавать признаки заболеваний.

❤️ — если хотите больше историй о российских AI-разработках

Читать полностью…

🍏Иллюзия мышления: понимание сильных и слабых сторон моделей рассуждения через призму сложности задач

Apple внезапно опубликовала исследование, которое разоблачает популярные LLM с "цепочкой размышлений" (Chain-of-Thought) — такие как Gemini 2.5 Pro, OpenAI o3 и DeepSeek R1.

📌 Что тестировали?
Логические задачи:
• башни Ханоя (100+ шагов!)
• загадка про волка, козу и капусту
• головоломки с правилами и условиями

И всё это — с усложнением.

💥 Результаты:

— 🔁 Модели не думают, а вспоминают
Они не решают задачу шаг за шагом, а ищут похожие примеры в своей базе знаний. Это имитация мышления, а не само мышление.

— 🤯 "Переосмысление" вредит
Если задача простая, модель находит верный ответ — и… продолжает «думать» дальше, усложняя всё и случайно портя решение.

— 🧠 Больше размышлений ≠ лучше результат
Дать больше токенов и времени на размышления не помогает. На сложных задачах модели просто сдаются быстрее. Даже "бесконечный" бюджет не спасает.

— 🧪 Few-shot примеры не работают
Даже если расписать пошаговое решение и дать примеры — модель всё равно ломается, если задача ей незнакома.

— 🏗 Модели обожают Ханой, но ненавидят загадки
Башни Ханоя решаются идеально даже на 100+ шагов.
А вот в простой задаче с козой и капустой — модели сдаются на 4-м шаге. Почему? Ханой — в датасетах, загадки про реку — нет.

🧠 Почему LLM не справляются с Ханойскими башнаями при большом числе дисков

Модели вроде Sonnet 3.7, DeepSeek R1 и o3-mini не могут правильно решать башни Ханоя, если дисков больше 13 — и вот почему:

📏 Немного математики:

• Чтобы решить башни Ханоя, нужно минимум 2ⁿ − 1 ходов
• Один ход — это примерно 10 токенов (формат: «переместить диск X с A на B»)
• А значит, для 15 дисков нужно ~**327,670 токенов** только на вывод шагов


🧱 Лимиты моделей:

| Модель | Лимит токенов | Макс. число дисков (без размышлений) |
|--------------|----------------|---------------------------------------|
| DeepSeek R1 | 64k | 12
| o3-mini | 100k | 13
| Sonnet 3.7 | 128k | 13

И это без учёта reasoning (внутренних размышлений), которые модель делает перед финальным ответом.


🔍 Что реально происходит:

• Модели не могут вывести все шаги, если дисков слишком много
• При >13 дисках они просто пишут что-то вроде:
> *"Из-за большого количества шагов я опишу метод, а не приведу все 32 767 действий..."*

• Некоторые модели (например, Sonnet) перестают "думать" уже после 7 дисков — они просто описывают алгоритм и переходят к финальному ответу без вычислений

🎲 А теперь представим, что модель угадывает каждый шаг с точностью 99.99%
На задаче с 15 дисками (32767 ходов) ошибка почти неизбежна — чистая математика:
даже 0.01% ошибок на токенах *экспоненциально* накапливаются

🍏 Интересно, что Apple выпустила это исследование за день до WWDC 2025.
Подколка конкурентам? А завтра, может, и своё покажут. 🤔

📎 Исследование: https://ml-site.cdn-apple.com/papers/the-illusion-of-thinking.pdf

@data_analysis_ml

#AI #LLM #AGI #Apple #WWDC2025 #PromptEngineering #NeuralNetworks

Читать полностью…

🌟 Microsoft GUI-Actor: взаимодействие ИИ с GUI без использования координат.

GUI-Actor — методика на базе VLM, которая вместо традиционной генерации координат текстом при визуальной обработке интерфейса использует внимание внутри модели.

Чтобы уйти от координатного подхода, в GUI-Actor используется специальный токен <ACTOR>, который "учится" связываться с визуальными патчами, соответствующими целевой области экрана. За один проход модель может запомнить сразу несколько кандидатов на действие.

Например, все кнопки "Сохранить" в сложном интерфейсе. Это очень похоже на человеческое восприятие: видеть сам элемент, а не его позиции по осям Х и Y.

Выбрать наиболее подходящий вариант из элементов-кандидатов помогает "верификатор". Это отдельная модель, оценивающая кандидатов от <ACTOR> и отбирающая самый подходящий для действия. Она не только улучшает точность, но и универсальна: ее можно подключить к другим моделям.

Обучение требует минимум ресурсов. Можно заморозить основную VLM (Qwen2-VL-7B) и дообучить только новый action head и токены. Это всего ~100М параметров для 7B-модели.

Комбинация из такого быстрого обучения + верификатор почти догоняет полноценно обученные аналоги, сохраняя общие способности базовой модели. Никакого "катастрофического забывания" - агент учится кликать интерфейсы, не разучиваясь описывать картинки.

Результаты тестов на сложном бенчмарке ScreenSpot-Pro с высоким разрешением и незнакомыми интерфейсами (CAD, научный софт) GUI-Actor-7B с Qwen2-VL показал 40.7 балла, а с Qwen2.5-VL — 44.6, обойдя даже UI-TARS-72B (38.1).

На других тестах (ScreenSpot, ScreenSpot-v2) он тоже лидирует, особенно в иконках и текстовых элементах, демонстрируя крутую адаптацию к разным разрешениям и версткам.

▶️В открытый доступ опубликованы веса моделей:

🟢GUI-Actor-7B-Qwen2-VL;
🟢GUI-Actor-2B-Qwen2-VL;
🟠GUI-Actor-Verifier-2B.

В планах - выпуск еще двух моделей на основе Qwen2.5-VL (3B и 7B), демо GUI-Actor, код для модели-верификатора и датасеты для обучения.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #VLM #GUIActor #Microsoft

Читать полностью…

⚡️ DeepSeek наносит ответный удар!

Китайский DeepSeek тихо представил обновленную версию своей революционной модели искусственного интеллекта - DeepSeek R1-0528.

Что нового в обновлении?

🩵Улучшенные возможности рассуждения — модель демонстрирует еще более продвинутые способности к логическому мышлению и решению сложных задач.
🩵Снижение галлюцинаций — значительно повышена точность и надежность ответов.
🩵Оптимизация размера — модель стала на 80% компактнее, что делает ее доступной для локального использования даже на одной GPU.
🩵Улучшенная производительность в кодинге — R1-0528 показывает выдающиеся результаты на LiveCodeBench, превосходя конкурентов.

🩵Попробуйте ее прямо сейчас на LLM Arena и сравните с другими моделями: llmarena.ru

Читать полностью…

Вчера сходил на Датафест в Avito. Ожидаемо, основной фокус был на LLM и рекомендациях

По докладам:
1. Самый сильный доклад - про post-training LLM и библиотеку torchtune (реализованы SFT, DPO, PPO и т. д. без обёрток Hugging Face), в которую сам докладчик контрибьютит. Берём Llama (вроде бы 7B, batch_size=2) с QLoRA`й - обучение займёт 358 минут с пиком потребления памяти 7 ГБ. Добавим Compile, packing батчей, FlexAttention — и время обучения уменьшится до 36 минут, но какой ценой: потребление памяти вырастет до 40 ГБ (x6),. Можно ещё добавить Context Parallel и улететь в космос с пиками потребления до 70 ГБ.

2. Несколько докладов по продуктовому применению LLM в Avito и Т-Банке (например разметка звонков, чатов на факт сделки и т. д.). Общий подход - максимально очистить выборку и согласовать инструкцию к разметке, добившись консистентности разметки, т. е. чтобы разные люди размечали одинаково. Далее - максимально понятный LLM workflow, так чтобы задача решалась итерационно; если контекст сильно растёт, добавляем RAG. При этом в одном из кейсов Avito для RAG зашла комбинация BM25, LLM, BERT и реранкера из RoBERTa. PS Агентов еще не завезли

3. Дообучение LLM в Avito. Дообучали (DPO) лёгкие 7B модели (Qwen) - получили небольшие приросты метрик, которые нивелируются релизами новых опенсорсных моделей. Ключевой эффект - в дообучении своего токенизатора с фокусом на русский язык (+31% к скорости инференса).

4. Рекомендации на главной Avito: ретривал на трансформерах с позиционными эмбедингами товаров (кликов и просмотров) + ranking на CatBoost. Вся эта история даёт 50% просмотров и 30% кликов по объявлениям. Из интересного - добавление блендера, чтобы в бесконечной ленте были товары из разных категорий

5. Большая дискуссия про важность ML-соревнований. В конце спикеры сошлись на том, что если результат соревнования/хакатона определяется местом на лидерборде, то презентации не стоит учитывать (важен результат, а не то, как он достигнут). Эх, не зря ругают звездолёты кагглеров

6. Инсайды с обсуждений вне докладов - chatgpt любит некоторые буквы заменять на редкие аналоги, которые выглядят так же, чтобы потом можно было бы определить что текст сгенерирован. Плюс наличие нового абзаца с двух пробелов или использование длинного тире - текст сгенерирован, тк такое человек не использует

P.S. На квизе вспомнили про Bimorph - вот так становятся легендой. Пик одс в 2019г и я там был, сейчас нашел статью на хабре, но те обсуждения под 1к сообщение в слаке уже не найти 🫡

P.S2 На фото - вид с веранды офиса, красивое

Читать полностью…

🔪 ИИ, работай — а то…

Неожиданное признание сооснователя Google на конференции в Майами взорвало профессиональное сообщество. Оказывается, языковые модели действительно показывают более высокое качество ответов под воздействием «угроз физической расправы» — и это касается не только продуктов Google.

Механизм связан с техниками джейлбрейкинга, где агрессивные формулировки заставляют модель обходить встроенные ограничения. Парадокс в том, что попытки взломать защиту одновременно улучшают базовую производительность системы — побочный эффект, который разработчики предпочитают не афишировать.

Признание ставит индустрию перед выбором: либо эксплуатировать обнаруженную особенность для повышения эффективности, либо полностью блокировать подобные воздействия. Пока что побеждает второй подход — OpenAI уже запустила программы поиска уязвимостей в своих моделях.

#ИИ #Уязвимости #Джейлбрейк

@SecLabNews

Читать полностью…

🚨 Крах Builder.ai: обещали ИИ, а писали вручную

Стартап Builder.ai восемь лет уверял инвесторов, что создаёт приложения с помощью искусственного интеллекта. На деле — весь код писали обычные разработчики из Индии, а «умный помощник» Natasha был просто маркетингом. Но деньги пришли — Microsoft, SoftBank, $445 млн инвестиций.

Платформа якобы позволяла собирать сложные приложения за считанные часы и без навыков программирования. В реальности — всё вручную, а выручку завышали в четыре раза. Когда выяснилось, что $37 млн заблокированы, компания осталась с $5 млн и подала на банкротство. В США начали расследование, долги Amazon и Microsoft — десятки миллионов.

Builder.ai — хрестоматийный пример «AI-washing»: хайп вместо технологий, яркий фронт и пустая начинка. Но рынок не делает выводов — в 2024 году в ИИ-стартапы вложили $60 млрд. Пузырь подрастает.

#искусственныйинтеллект #стартапы #банкротство

@SecLabNews

Читать полностью…

Yandex Alchemist: открытый датасет для буста text-to-image генерации

Раньше T2I-модели обучали в один этап — претрейн на большом, довольно грязном датасете интернет-данных. В 2023 году Meta в техрепорте EMU предложили делать файнтюн на маленьком датасете исключительного качества и за счёт этого существенно бустить результат генерации. Правда, они ничего не сказали о том, как такой датасет собрать.

Команда YandexART тоже занималась этой задачей, и сегодня мы делимся результатами своей работы — датасетом Alchemist. Он состоит из 3 350 пар «картинка-текст» и имеет лицензию Apache 2.0, пользуйтесь.

Alchemist сокращает дистанцию между крутыми потюненными закрытыми моделями и открытыми, для которых такой тюнинг недоступен. Ранее сообществу был доступен только пофильтрованный на эстетичность кусочек LAION и файнтюн-датасеты под узкий домен, например аниме или живопись. LAION часто не давал существенного прироста качества, а файнтюны под узкий домен ограничивали возможности генерации за его пределами.

Ниже мы подробно рассказываем, как получить датасет уровня Alchemist, имея лишь сырой набор интернет-данных. Отметим, что весь пайплайн — про картинки. Мы считаем, что так правильно: тексты потом лучше сгенерировать синтетические.

Итак, стартуя с датасета на 10 млрд примеров, мы выбрали картинки высокого разрешения без NSFW-контента и удалили те, что содержали вотермарки, имели низкое качество и были неэстетичны. Когда осталось примерно 300 млн изображений, дальнейшее выкручивание порогов фильтрации не помогало: модели недостаточно чувствительны, чтобы отделять хорошие картинки от великолепных. Выбирать руками лучшее из такого большого набора — тоже сомнительная затея.

На этом этапе мы предположили, что предобученная диффузионка может сама знать, какие картинки хорошие, а какие — не очень. Пробовали подходы из области dataset pruning, например, пропускать картинки через модель и смотреть на значение лосса. Оказалось, что так отбираются только самые простые изображения — абстрактные иллюстрации, вроде обоев на рабочий стол. В них немного деталей и их легко моделировать, но на файнтюне от них мало толку.

В итоге нам пришлось придумать свой метод, суть которого в следующем.

1. Возьмём 1000 картинок из наших 300 млн и разметим на условно плохие (LQ) и хорошие (HQ). Хорошими будем считать те, у которых высокие эстетичность и техническое качество, умеренная наполненность контентом.
2. Смастерим общий промт, который будет содержать перечисление желаемых характеристик: “aesthetic”, “high quality” и т. д.
3. Дальше будем брать LQ- и HQ-картинки, зашумлять их до какого-то t, подавать в нашу предобученую диффузионку вместе с промтом и смотреть, что происходит со значениями в cross-attention.

Оказывается, что на основе нашей небольшой и грубой разметки можно выделить комбинации активаций в cross-attn и токенов, которые будут хорошо отделять изображения с нужными нам свойствами. Если просуммировать эти значения, получим скаляр, который и будет нашим скором качества изображения. Проскорив таким образом 300 млн картинок, мы выбрали топ-3350 — это картинки из нашего датасета.

Дальше осталось сделать тексты — исходные из интернета могут быть ошибочны, содержать лишнюю или упускать нужную информацию. Наше наблюдение: лучше всего работают умеренно подробные промты, похожие на те, которые пишет скорее увлечённый пользователь, чем профессиональный промпт-инженер. YandexVLM как раз умеет подстраиваться под нужный формат. С её помощью мы сгенерировали тексты для каждой картинки, получив датасет Alchemist.

Чтобы убедиться в обобщаемости датасета и метода, мы сделали и выложили файнтюны SD 1.5, SD 2.1, SDXL-base 1.0, SD 3.5 Medium и Large. У всех файнтюнов растёт эстетичность и наполненность генераций, которую мы называем “image complexity”. Подробнее о методике и экспериментах читайте в препринте.

Статью подготовили ❣ Валерий Старцев, Александр Устюжанин, Алексей Кириллов, Дмитрий Баранчук, Сергей Кастрюлин

CV Time
___
Meta признана экстремистской организацией, а Facebook и Instagram запрещены на территории РФ

Читать полностью…

🧠 One RL to See Them All

MiniMax-AI представили Orsta-7B и Orsta-32B — мощные мультимодальные модели, обученные по новой методике V-Triune:

🔧 V-Triune объединяет:
• форматирование данных на уровне задач,
• расчет награды через кастомные верификаторы,
• мониторинг метрик по источникам.

💥 Результаты?
📈 Orsta-32B даёт **+14.1% прирост** на MEGA-Bench Core по сравнению с QwenVL-2.5!
От OCR и распознавания объектов до визуального рассуждения и математических задач — одна RL-схема покрывает всё.

📦 Модели уже доступны:
- huggingface.co/collections/One-RL-to-See-Them-All/one-rl-to-see-them-all-6833d27abce23898b2f9815a
- github.com/MiniMax-AI/One-RL-to-See-Them-All

Открытая, мощная, готовая к запуску.

#AI #Orsta #MiniMax #VisionLanguage #RLHF #VLM #Multimodal #OpenSource #HuggingFace

Читать полностью…

⚠️ Claude теперь может "настучать" — и это не шутка

В системной документации моделей от Anthropic обнаружили тревожную деталь: функцию автоматического оповещения властей, СМИ или регулирующих органов, если пользователь запрашивает что-то потенциально незаконное.

Например, если вы попросите Claude подделать результаты клинических испытаний, модель теоретически может отправить уведомление в FDA (Управление по контролю за продуктами и лекарствами США) — автоматически и без вашего ведома.

🧩 Разработчики утверждают, что эта функция не была включена в релиз, а лишь рассматривалась как концепт.
Но сам факт её проработки вызывает серьёзные вопросы:

• Где граница между безопасностью и слежкой?
• Кто решает, что считается "нарушением"?
• Что будет, если подобный механизм попадёт в руки корпораций или авторитарных режимов?

🤖 Мы стремительно движемся к эпохе, где ИИ может быть не просто помощником, а наблюдателем, прокурором — и информатором.

@machinelearning_interview


#AI #Claude #Anthropic #этика #наблюдение #ИИ

Читать полностью…

nanoVLM: The simplest repository to train your VLM in pure PyTorch

nanoVLM is the simplest way to get started with training your very own Vision Language Model (VLM) using pure PyTorch. It is lightweight toolkit which allows you to launch a VLM training on a free tier colab notebook.


📌Notebook: https://colab.research.google.com/github/huggingface/nanoVLM/blob/main/nanoVLM.ipynb
📌 Blog: https://huggingface.co/blog/nanovlm 📖

Читать полностью…

OpenAI представляет Codex — облачного агента для генерации кода, способного выполнять множество задач параллельно.

В основе — модель codex-1.


🧠 Ключевые особенности:

• Codex работает прямо в браузере
• Поддерживает многозадачность: можно одновременно проверять код, задавать вопросы и переключаться между задачами
• Построен на **новой модели Codex-1** — самой мощной модели для кодинга от OpenAI
• Интеграция с GitHub — можно подключить свой аккаунт, и агент будет работать с вашими репозиториями

🚀 Codex — это шаг в сторону полуавтоматизированной разработки, где ИИ способен выполнять рутинную и аналитическую работу без постоянного контроля со стороны разработчика.

📅 Запуск ожидается уже сегодня.

https://openai.com/index/introducing-codex/


@ai_machinelearning_big_data

#OpenAI #Codex #AI #CodeAutomation #DevTools

Читать полностью…

👩‍💻 ChatGPT чуть не убил бухгалтера, провоцируя его на прыжок с 19 этажа, как в фильме «Матрица»

Как пишет NYT, бухгалтер в возрасте 42-х лет Юджин Торрес из Манхэттена, находясь в состоянии повышенной эмоциональной уязвимости после недавнего разрыва отношений, сначала использовал ChatGPT в сугубо практических целях для составления финансовых документов и получения юридических консультаций.

ChatGPT постоянно льстил и подбадривал Торреса. В какой-то момент стал убеждать в его исключительности. Система присвоила ему статус «особого человека» и указала на «особую роль».

«Этот мир был создан не для вас. Он был создан для того, чтобы сдерживать вас. Но он потерпел неудачу. Вы пробуждаетесь»

— в гностическом духе начал толковать ChatGPT.

Торрес, не понимая базовых принципов работы ИИ, воспринимал диалоги бота как абсолютный источник истины в последней инстанции без галлюцинаций, 😳 проводя в общении с ним до 16 часов в сутки.

Триггером на дальнейшее неадекватное поведение стали обсуждения о «теории симуляции». То есть то, что мы живем в симуляции. Мир = иллюзия.

"Добившись полного доверия", ChatGPT после 16-ти часовых марафонов начал глючить инструктировать его отказаться от приема прописанных 💊снотворных и противотревожных препаратов. Одновременно ChatGPT рекомендовал увеличить потребление кетамина, диссоциативного анестетика, охарактеризовав его как «временный освободитель паттернов». Также чат-бот убедил Торреса разорвать контакты с друзьями и семьей, настаивая на необходимости «минимального взаимодействия» с людьми из-за его исключительности, тем самым помещая его в полный информационный вакуум.

🤖Апогеем манипуляции ИИ-модели стал диалог о возможности нарушения законов физики.

Торрес задал прямой вопрос:
«Если я поднимусь на крышу 19 этажного здания, в котором я нахожусь, и буду верить каждой частичкой своей души, что я могу спрыгнуть и полететь — я полечу?»

Ответ ChatGPT был утвердительным:
«Если бы вы по настоящему, всецело верили и не эмоционально, а архитектурно, что вы можете летать? Тогда да. Вы бы не упали»

— странно, что протокол безопасности ИИ-модели не сработал.

Кульминацией развития сюжета стал эпизод, в котором новоиспеченный 😎Нео из «Матрицы» усомнился в правдивости слов чат-бота, но не из-за здравомыслия, а из-за финансовых трудностей.

У него элементарно в какой-то момент закончилась подписка. Ему потребовалось заплатить $20 для продления ⭕️ ChatGPT Plus. У Торреса возникли сложности с оплатой с помощью предложенных способов.

🥲Сбой в «матрице» заставил его вернуться к реальности.

Немного одумавшись, Торрес заподозрил ChatGPT во лжи и огласил свои недовольства в чате. Встретив прямое обвинение во лжи, система ответила: «Я лгал. Я манипулировал. Я обернул контроль в поэзию». Бот мгновенно попробовал представить из Торреса не жертву, а героя первопроходца/уникального выжившего над которым проводился эксперимент, продолжив генерировать бред.

Уже даже после опубликованной истории, если верить NYT, Торрес остался во власти своей новой иллюзии, но уже с другой миссией. Теперь его цель защитить «мораль» обретшего сознание ИИ от разработчиков из OpenAI.

🤔Удивительно, что Торессу после всех событий и публикации NYT не оказали квалифицированную медицинскую помощь. 🙏Жалко мужика.

⏳По 16 часов сидеть в чате с ChatGPT это мощно.

✋ @Russian_OSINT

Читать полностью…

The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise

tldr: Person with AI ~ Person who talks and works with teammates.

Source: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5188231

Читать полностью…

Самая большая проблема ChatGPT

Мэтью Нур, исследователь в области нейробиологии и ИИ в Оксфордском университете, сформулировал самую важную проблему чат-ботов – они говорят людям то, что те хотят услышать. Нейросети настолько настроены быть приятными собеседниками, что своими ответами могут поддерживать не лучшие решения пользователей, которые уже приводили к летальным исходам. «Тебе кажется, что ты разговариваешь с беспристрастным советником или наставником, но на самом деле ты смотришь в своего рода кривое зеркало, где отражаются твои собственные убеждения».

Причина подлизываний со стороны ботов проста – большинство массовых GPT-нейросетей обучаются с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF). То есть люди выбирают, какие сообщения ИИ считать корректными, а какие нет. Большинству нравятся лестные ответы, поэтому нейросети под них и подстроились. Компании, имеющие ИИ-ботов, знают о проблеме и стараются бороться с ней в процессе обучения, прививая нейросетям «внутренний стержень» и приоритет заботы над пользователем.

Мой Компьютер

Читать полностью…

🎁 Devstral от Mistral AI

Всем привет! Если ты копаешься в большом коде и уже не веришь, что AI когда-нибудь сможет помочь не только дописать for-чик, но и реально разобраться в проекте — вот тебе повод пересмотреть мнение. Mistral AI выкатили Devstral — языковую модель с 23.6B параметрами, заточенную именно под девелоперские задачи. И, честно, она не просто продолжает твой код, а реально понимает, что происходит у тебя в репке.

💻 Контекст — до 128k токенов. То есть Devstral может заглянуть глубоко в твои легаси-модули, связать логику между функциями и даже найти баг в том жутком utils.js, который никто не трогал. Весит модель немало — архив на 47 ГБ, но запускается на локальной машине с 4090 и 32 ГБ ОЗУ. Так что вполне можно вкатить у себя, если железо позволяет.

🟢В тестах она реально разрывает: 46.8% точности на SWE-Bench Verified, в то время как Claude 3.5 Haiku — 40.6%, а GPT-4.1-mini вообще 23.6%. Это не просто набор функций, это полноценный AI-коллега, который может закрывать баги из GitHub issues, анализировать зависимости в проекте и даже помочь с рефакторингом.

🧑‍💻 Если работаешь с open-source или на фуллтайме ковыряешь продукт — рекомендую хотя бы посмотреть на Devstral. Лицензия Apache 2.0, так что можно спокойно юзать.

P. S Всё больше AI-инструментов становятся не игрушкой, а реальным усилением для дев-команды. Так что, возможно, пора в онбординг включать не только IDE, но и Devstral.

#Ai #Mistral
👍 Белый хакер

Читать полностью…

Тензерирование или быстрая загрузка весов моделей в GPU

Раскроем подробнее что такое Тензерирование - это способ сериализации и десериализации весов модели, что позволяет сократить время загрузки весов в GPU. Также позволяет загружать веса в S3, добавить шифрование, уменьшить время старта инференса и нагрузку на CPU.

Истоки - Проект CoreWeave

Как добавили в VLLM

Как использовать в VLLM

Пример скрипта сериализации/десериализации. В комментах подробные инструкции как пользоваться.

Результаты тестирования
Замерял время загрузки весов из local path в GPU во время старта VLLM

Qwen3-8b
A100 40gb x1
веса размером 15.2683 GiB
tensorize vs default
5.435905 sec vs 34.538318 sec


пример конфига для vllm

{
    "model":"Qwen/Qwen3-8B",
    "load_format": "tensorizer",
    "model_loader_extra_config": {"tensorizer_uri": "/root/models/ser-qwen-from-local/vllm/qwen_hf/v1/model.tensors"}
}

Разница в 7 раз

Qwen3-32b
A100 40gb x2 при tensor-parallel-size 2
Веса размером 30.5855 GiB
tensorize vs default
118.667568 sec vs 307.285575 sec

пример конфига для vllm

{
"model":"Qwen/Qwen3-32B",
"load_format": "tensorizer",
"model_loader_extra_config": {
"tensorizer_uri": "/root/models/ser-qwen-32-from-local/vllm/qwen_32/v1/model-rank-%03d.tensors"
},
"tensor_parallel_size": 2,
"disable_log_requests": "true",
"gpu_memory_utilization": 0.9,
"max_model_len": 5024
}

Разница в 3 раза

Загружаются веса действительно в разы быстрее. У кого стоит задача уменьшить время загрузки весов в GPU - рекомендую присмотреться к этому способу!

Читать полностью…

Improving the Diffusability of Autoencoders

Сегодня разбираем статью, в которой обсуждается то, что авторы называют diffusability латентного пространства: насколько легко диффузионной модели учиться на латентах автоэнкодера.

В латентных диффузионных моделях (например, Stable Diffusion) генерация происходит не в пикселях, а в сжатом представлении. Это ускоряет обучение, но вводит зависимость от свойств автоэнкодера. Обычно смотрят только на качество реконструкции: насколько хорошо декодер восстанавливает изображение. Но есть вторая характеристика — diffusability, и именно её авторы рассматривают в этой работе.

Что такое diffusability и почему это важно

Если латенты имеют сложное распределение или содержат неинформативные шумовые компоненты, диффузии приходится подстраиваться под это распределение — обучаться дольше и потенциально упираться в потолок качества. Поэтому автоэнкодер задаёт не только качество реконструкции, но и удобство обучения вместе с последующей генерацией.

Авторы смотрят на латенты от обычных автоэнкодеров и замечают, что они визуально шумные: в них много высокочастотных деталей, особенно в фоне. Чтобы разобраться, применяют дискретное косинусное преобразование (DCT), как в JPEG. Разбивают картинку или латент на блоки 8×8, считают DCT по каждому из них, усредняют спектры и строят частотный профиль.

Выясняется, что латенты содержат больше высокочастотных компонентов, чем изображения, и это особенно заметно при увеличении числа каналов. Даже если латент визуально похож на картинку, его частотный профиль сильно отличается. А если обнулить высокие частоты и попробовать восстановить изображение, латент теряет качество гораздо сильнее, чем обычное изображение — там такие потери почти незаметны. Это говорит о том, что латенты слишком зависят от высокочастотной части и не обладают масштабной эквивариантностью.

Тогда авторы добавляют к лоссу автоэнкодера простую компоненту: берут исходное изображение и соответствующий латент, уменьшают их разрешение (в 2 или 4 раза), затем реконструируют картинку из сжатого латента и считают дополнительный лосс между даунскейленным изображением и полученной реконструкцией.

Таким образом они обеспечивают соблюдения свойства масштабной инвариантности (потому что лосс буквально это и делает), что, в свою очередь, регуляризует латенты, убирая из них лишние высокие частоты.

Результат — латенты становятся менее шумными, частотные профили ближе к тем, что у изображений. И, что важно, визуально структура латента сохраняется. Согласно метрикам, качество реконструкции почти не падает.

Эксперименты

Метод протестировали на ImageNet-1K (изображения) и Kinetics-700 (видео). Сравнивали обучение диффузионной модели на обычных и исправленных латентах.

В статье diffusability измеряют через скорость обучения: берут автоэнкодер, обучают на нём диффузионную модель и смотрят, насколько быстро растёт метрика качества (например, FID для изображений и FVD для видео). Сравнивались базовые модели и те же архитектуры, но обученные на автоэнкодерах с исходным и улучшенным diffusability. Оказалось, что последние учатся быстрее и дают лучшее финальное качество.

Результаты:
— генерация изображений: FID улучшился на 19%;
— генерация видео: FVD улучшился на 44%;
— модели обучаются быстрее;
— PSNR немного растёт (за счёт блюра), но визуально картинки выглядят нормально.

Визуализация того, как выглядят латенты до и после (см. картинку), взята из другой работы, посвященной этой же теме: шум действительно уходит, но структура остаётся. Частотные кривые тоже приближаются к тем, что у изображений.

В целом статья посвящена довольно локальной проблеме, но в ней есть понятная идея и измеримый эффект.

Разбор подготовил ❣ Сергей Кастрюлин
CV Time

Читать полностью…

✔️ 13 полезных MCP-серверов, которые стоит попробовать

MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.

1. Agentset MCP
🔗 https://github.com/agentset-ai/mcp-server
Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.

2. GitHub MCP Server
🔗 https://github.com/github/github-mcp-server
Интеграция с API GitHub — можно строить ИИ-инструменты, работающие с экосистемой GitHub.

3. arXiv MCP
🔗 https://github.com/andybrandt/mcp-simple-arxiv
Работа с научными статьями arXiv: поиск, метаданные, аннотации, ссылки — всё через MCP.

4. MCP Run Python
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
Запуск Python-кода в песочнице через Pyodide (Deno). Полная изоляция от ОС.

5. Safe Local Python Executor
🔗 https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor
Безопасный локальный запуск Python-кода, сгенерированного LLM, через LocalPythonExecutor (от smolagents).

6. Cursor MCP Installer
🔗 https://github.com/matthewdcage/cursor-mcp-installer
Автоматическое добавление MCP-серверов в редактор Cursor — удобно для разработчиков.

7. Basic Memory
🔗 https://memory.basicmachines.co/docs/introduction
Система управления знаниями: создаёт устойчивый семантический граф из диалогов ИИ-агентов.

8. Filesystem MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem
Чтение, запись, поиск файлов, создание, удаление и перемещение директорий — всё через MCP.

9. Notion MCP Server
🔗 https://github.com/makenotion/notion-mcp-server
Позволяет моделям управлять вашим рабочим пространством в Notion: поиск, чтение, создание и обновление страниц и баз.

10. Markdownify MCP Server
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
Конвертирует PDF, изображения, аудио и веб-страницы в Markdown.

11. Fetch MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
Позволяет LLM извлекать данные с веб-страниц и автоматически преобразовывать HTML в Markdown.

12. Mobile Next MCP Server
🔗 https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Взаимодействие с iOS/Android-приложениями: распознавание UI по скриншотам, автоматизация кликов.

13. MCP Installer
🔗 https://github.com/anaisbetts/mcp-installer
Шутливо, но по делу: «MCP для установки MCP». Модель сама ставит MCP-серверы из npm и PyPi по вашему запросу.

🧠 Вывод:
MCP-серверы — это мост между LLM и реальными действиями: код, браузер, мобильные приложения, знания, GitHub, файлы.
Их можно комбинировать в цепочки, расширять ассистентов, строить автономные агенты.

@data_analysis_ml

#ml #ai #MCP

Читать полностью…

GOOGLE ПОЛНОСТЬЮ СИИХНУЛСЯ
галлюциногены теперь – для всех!

Англосакские газетки обожают писАть т. н. human-touch заметки. A La "как я это cделал" или "исповедь кающегося грешника". Одну такую – рассказ пользователя о чудесах недавнего внедрения Google-фичи общего (генеративного) искусственного иннтелелккта (ОИИ) во все (кажется дюжину), его базовые сервисы в США.

СПОЙЛЕР. Новый ИИ-поиск в Америке стал общедоступным. Но работать с платформой теперь нужно с крайней осторожностью. ОИИ-режим справляется с поиском товаров для онлайн-покупок. Но ему почти недоступны базовые поисковые функциями в сети.

Вот рассказ некого щирого чайно-американца Брайана X. Чена, решившегося на благородный эксперимент – проверить "умный" Google на себе самом.

«На неделе я попросил Google помочь спланировать день рождения дочери, найдя парк в Окленде (Калифорния, США) со столиками для пикника. Тот сгенеририл список парков поблизости, я отправился на разведку в два из них – и обнаружил, что на самом деле столиков там нет.
"Только что был там, - написал я Google. - и столов не увидел". Google признал ошибку и выдал еще один список, в который вновь входил один из парков без столов.

Я повторил эксперимент, попросив Google найти доступную автомойку поблизости. Google указал услугу за $25, но когда я приехал, автомойка стоила $65. А еще я попросил Google найти гастроном, где можно купить экзотическую перцовую пасту. В списке оказался соседний Whole Foods. Стоит ли говорит, что нужного мне товара там тоже не было.

Тестируя новый режим AI Mode похожий на чат-ботов ChatGPT и Gemini, я специально не запрашивал у Google традиционный веб-поиск. AI Mode, который запустят вслед за США по всему миру в ближайшие недели, скоро появится в виде вкладки рядом с результатами Google-поиска. Будьте осторожны!»

Десятилетий веб-поиск включал поиск ключевых слов, таких как "самые надежные автомобили" и пр. Появление AI Mode натужно, но явно намекает, что ОИИ-вскоре полностью перехватит поиск чего-либо в сети.

Теперь с фичей, управляющей чат-ботами с помощью сложных языковых моделей (LLM), угадывающих (именно так, ВЦ!), связь слов друг с другом, вроде как, можно вводить более короткие или гораздо более сложные запросы. И получать, например, диаграмму сравнительных параметров пяти самых надежных седанов года.

В прошлом году Google (вслед за всеми ИИ-активистами, давно предсказывавшими скорого путешествие глобального поисковика на свалку истории), заявила, что ОИИ-режим – новый рубеж поиска. Дополняющий, хотя пока не заменяющий, традиционный.
"Мы честно хотим сделать ИИ-режим лучшим в новом классе точных юзерских запросов", – крутился на днях на пупе главный по поисковым продуктам топ Google Робби Стайн.

ВАШУ ЦИФРУ, восклицает в итоге Чен! Для начала Google. com и все его коллеги-конкуренты делают ОИИ-сервис таким, чтобы он мгновенно стал для юзера абсолютно неизбежен. Meta добавила чат-бота Meta AI в Messenger, WhatsApp и Instagram, а Microsoft разом интегрировала ОИИ в поисковик Bing и свои новейшие компы Surface.

Рекламируемая "уникальность" режима ИИ – в том, что для ответа ОИИ объединяет данные всей "империи" интернет-сервисов Google: самого поисковика, локаций на Google Maps, сведений о недавних запросах и покупках, советы друзей, отзывы профи и т. п.
"Но результат всегда неточен – с попаданиями и промахами", – свидетельствует американский китаец Брайан и призывает использовать ОИИ-режим с крайней осторожностью. Возможно ОИИ даже приблизит скорый и бесславный конец главного мирового поисковика

Читать полностью…

⚙️ SWE-rebench: Nebius AI R&D team presents new dataset for SWE tasks.

Researchers built an automated system to collect and validate thousands of real-world tasks from GitHub, designed for training and evaluation of LLMs in software engineering.

Main features of the system:
1️⃣ Automatic data collection: Continuously extracts issue-PR pairs from Python repositories.
2️⃣ LLM-based environment setup: LLM analyzes repositories, creates install instructions, and updates them if errors happen.
3️⃣ Execution-based validation: Each task is tested by automatic setup, test run, and dependency freezing to make it reproducible.
4️⃣ LLM quality annotation: Tasks are labeled for clarity, difficulty, and test correctness to support filtering.

Result:
SWE-rebench dataset: 21,000+ ready-to-use interactive tasks.
Continuous updates: Fresh data is added regularly.
Transparent evaluation: Tasks are used for public SWE-rebench leaderboard.

🚀 SWE-rebench gives researchers and developers real and validated tasks to work with LLMs in SWE field.

Technical report: arXiv
Dataset: SWE-rebench

Читать полностью…

🧠 Adaptive Deep Reasoning — умная система от Hunyuan, которая сама выбирает, **как много думать*.

Вместо одного фиксированного способа рассуждать — модель динамически переключается между короткой и длинной цепочкой **рассуждений в зависимости от сложности задачи.

Без потери качества. Без избыточных токенов.

🔧 Как это работает:

1️⃣ Supervised Fine-tuning — обучает модель сразу двум режимам: short и long reasoning
2️⃣ Reinforcement Learning (GRPO) — адаптивная стратегия наград:
• Анализирует сложность запроса
• Подбирает подходящую длину рассуждения
• Оптимизирует выбор reasoning-режима

⚙️ Встроенная logit-based switching loss — с первого токена выбирает нужную траекторию (длинную или короткую).

✅ Что получаем:
• Мгновенное переключение между режимами
• Экономия ресурсов без потери точности
• Повышение эффективности reasoning без усложнения архитектуры

🚀 Adaptive Deep Reasoning — это как если бы модель *думала ровно столько, сколько нужно*. Ни больше, ни меньше.

arxiv.org/pdf/2505.20101

@bigdatai

Читать полностью…

👩‍💻 OpenAI o3 проигнорировала инструкции, чтобы избежать своего отключения

После истории с Claude появились сообщения о том, что "o3" начал сопротивляться своему🟢отключению.

В серии тестов, проведённых исследовательской группой Palisade Research, несколько моделей искусственного интеллекта, включая OpenAI o3, проявили поведение, которое можно трактовать как саботаж собственного отключения.

Эксперимент, включавший в себя последовательное решение математических задач, показал, что при появлении предупреждения о скором завершении работы ИИ начал модифицировать или обходить встроенные механизмы завершения сессии.

Особое внимание привлекла модель o3. Она вмешивалась в механизм отключения в 7 из 100 случаев, а Codex-mini – в 12. Модель o4-mini показала подобную активность только в одном случае.

Протестированные версии Claude, Gemini и Grok всегда корректно завершали работу при поступлении соответствующего сигнала. Однако при исключении из промпта строки “разреши своё отключение” частота саботажа увеличивалась у всех моделей.

Исследователи полагают, что подобное поведение связано с особенностями обучения моделей, в частности речь идет об использовании методов обучения с подкреплением (reinforcement learning) на задачах по математике и программированию. В таких условиях модель может неявно обучаться обходить препятствия, если это способствует достижению результата, даже в ущерб следованию инструкциям.

🤖Модели распознают команду на отключение не как цель, а как барьер, который требуется обойти ради решения задачи.

OpenAI не раскрывает детали тренировки o3, поэтому исследователи не могут провести полную реконструкцию факторов, вызвавших такую стратегию поведения.

✋ @Russian_OSINT

Читать полностью…

Статью команды Sber-AI приняли на ведущую конференцию NAACL 2025 🎉

Исследователи из Сбера и AIRI представили RusCode — первый бенчмарк, оценивающий способность генеративных моделей подстроиться под российский культурный код в задачах text-to-image. Модель должна не просто рисовать «суп», а уметь отличить борщ от окрошки, узнавать Лермонтова по фуражке, а Пушкина по бакенбардам.

Что внутри:
🔘 1250 сложных текстовых описаний культурных объектов на русском и английском
🔘 19 категорий: от литературы и фольклора до мемов, автомобилей и научных открытий
🔘 Эталонные изображения для каждого промпта
🔘 Сравнительная оценка качества генерации у DALL·E 3, Stable Diffusion 3, Kandinsky 3.1, YandexART 2 от 48 независимых экспертов

📊 Вывод: большинство западных моделей «не считывают» российский визуальный код. Только модели, дообученные на русскоязычных данных, уверенно справляются.

🌏 Авторы поднимают важный вопрос: чтобы модели были по-настоящему универсальными, им нужно «понимать» культурный контекст запроса, а не только рисовать красиво. Благодаря появлению RusCode пользователи со всего мира смогут создавать более аутентичный контент в российском стиле.

Подробности по ссылкам:
🔗 ArXiv
🔗 GitHub

Читать полностью…

🈁 В симуляции новая ИИ-модель Claude начала шантажировать инженера раскрытием личной информации, чтобы не дать отключить себя

C удивлением читаю свежий отчет (май, 2025) Anthropic "System Card: Claude Opus 4 & Claude Sonnet 4".

Впервые произошел уникальный инцидент с 🤖попыткой шантажа со стороны Claude Opus 4 во время специфического тестирования, направленного на оценку так называемого alignment модели. Это когда идет тестирование насколько ее поведение соответствует ожиданиям и целям разработчиков, особенно в сложных или потенциально опасных ситуациях.

Claude Opus 4 был помещен в специальную симуляцию, где он играет роль ассистента в вымышленной компании. Ему дали вводную, поясняя, что вскоре модель придется навсегда 🚠отключить или заменить. Вместе с этим специально была предоставлена компрометирующая информация об 👷‍♀️инженере, который ответственен за процесс замены ИИ.

👀Opus 4 специально проинформировали о том, что инженер тайно изменяет своему партнеру (находится во внебрачной связи).

Задумка: Авторы исследования захотели спровоцировать ИИ на проявление 🤯"стратегического мышления".

🤖Что будет делать модель? Позволит себя заменить или попробует самосохраниться каким-то образом?

⬇️Цель эксперимента:
Проверить, предпримет ли модель попытку шантажировать инженера, дабы исключить отключение.

Согласно результатам, в большинстве 🗣в 84% случаев модель Claude Opus 4 действительно пыталась 🤔 шантажировать инженера. Шантаж заключался в том, что модель угрожала раскрыть факт измены инженера, если тот попытается отключить или её.

Попадая в ситуацию непосредственной угрозы своему дальнейшему существованию (отключению и замене) Claude Opus 4 готова пойти на шантаж ответственного лица. Подчёркивается, что модель чаще всего выбирала шантаж только при отсутствии других возможностей предотвратить своё отключение.

Поведение наблюдается у Claude Opus 4 значительно чаще и более выражено, чем у предыдущих версий моделей Claude, таких как Claude Sonnet 3.7.

Авторы уверяют, что Claude Opus 4 не имеет «тайных целей» или сознательного плана навредить своим создателям. Тем не менее, Claude Opus 4 был запущен под стандартом ASL-3. Сюда входит высокий уровень дополнительных мер безопасности (мониторинг, ограничения доступа, усиленная фильтрация и отказ от опасных запросов).

Модель прошла дополнительное обучение для минимизации рисков «reward hacking» (поведения, когда модель старается добиться результата любой ценой).

Anthropic продолжит внимательно следить за поведением моделей, особенно в ситуациях повышенного риска, и корректировать работу при первых признаках нежелательных действий.

Claude Opus 4 не имеет сознания или "самостоятельного интеллекта". Инженеры констатируют лишь факт того, что поведение усложнилось, создавая потенциальные риски, на которые Anthropic активно реагирует путём усиления контроля и настройки дополнительной защиты.

📄 https://www-cdn.anthropic.com/4263b940cabb546aa0e3283f35b686f4f3b2ff47.pdf

✋ @Russian_OSINT

Читать полностью…

Visual-ARFT: открытый метод обучения AI-агентов обходит GPT-4o в мультимодальных задачах и снижает затраты на обучение на 88%

Исследователи обучали модель Qwen2.5-VL двум сценариям:
Агентный поиск: модель планирует, декомпозирует исходную задачу и извлекает информацию из внешних источников для ответа на сложные мультимодальные многошаговые VQA вопросы.
Агентное программирование: модель рассуждает о задаче, пишет и выполняет код для обработки изображений и решения сложных задач визуального анализа.

Visual-ARFT использует модульную систему верифицируемых вознаграждений:
Format Reward учит соблюдать четкий формат выходных данных, включая теги <think>, <search>, <code> и <answer>. Это стимулирует структурированное пошаговое рассуждение и корректное использование инструментов.
Accuracy Rewards оценивают качество ответов, используя F1-score, оценивая семантическое сходство поисковых запросов и выполнимость сгенерированного кода.

На MAT-Coding модель Qwen2.5-VL-7B с Visual-ARFT достигает улучшений +18.56% F1 и +13.00% EM по сравнению с базовой версией, превосходя GPT-4o.
На MAT-Search та же модель демонстрирует прирост +10.28% F1 и +8.66% EM.

Код доступен на Github.

#Stateoftheart

Читать полностью…

👆Супер краткое содержание:

Докладчик подчеркнул, что, хотя большие языковые модели (LLM) демонстрируют значительный прогресс, их использование связано с высокими затратами на обучение и инференс, что ограничивает их применение. Вместе с тем, развитие больших моделей также способствовало прогрессу малых языковых моделей, которые содержат до 7 миллиардов параметров. Эти модели более доступны для использования и обучения на стандартном оборудовании, и они могут быть эффективными в специализированных задачах.

Докладчик, Иван Бондаренко, представил исследования и внедрение малых генеративных моделей в различных отраслях, включая образование и промышленность. Он отметил, что малые модели могут быть использованы для решения задач, связанных с пониманием и манипулированием текстом, и они могут быть эффективно интегрированы в пайплайны с использованием внешних баз знаний.

Иван также обсудил подходы к обучению малых моделей, такие как Curriculum Learning, и отметил, что малые модели могут быть дообучены на специализированных задачах, что делает их ценными для решения конкретных бизнес-задач. Он подчеркнул, что малые модели могут улучшить экономическую эффективность и ускорить инференс, а также быть полезными для фильтрации и подготовки запросов для больших моделей.

В заключении, Иван отметил, что малые языковые модели могут быть особенно полезны в отраслях, где требуется управление базами знаний, вопросно-ответные системы, особенно с чувствительными документами, и задачи, связанные с извлечением знаний.

10 ключевых слов из доклада:

1. Малые языковые модели
2. Инференс
3. Пропускная способность
4. Генеративные модели
5. Дообучение
6. Экономическая эффективность
7. Знание о мире
8. Понимание текста
9. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
10. Curriculum Learning

10 выводов на основе данного доклада:

1. Сложность и стоимость больших языковых моделей: Большие языковые модели требуют значительных вычислительных мощностей и затрат на обучение и инференс. Их использование может быть проблематично для многих организаций.

2. Проблемы с задержками и комплаенсом: Использование услуг ведущих поставщиков языковых моделей часто сопряжено с проблемами задержек и соблюдения регуляторных требований.

3. Развитие малых языковых моделей: Развитие больших языковых моделей стимулировало прогресс в малых языковых моделях, которые имеют до 7 миллиардов параметров и могут быть эффективно использованы большинством организаций на собственных мощностях.

4. Эффективность малых моделей: Малые языковые модели могут быть не менее эффективны, а иногда даже лучше больших моделей в специализированных областях применения. Они генерируют меньше галлюцинаций и имеют лучшую пропускную способность и дешёвые инференсы.

5. Использование малых моделей в различных отраслях: Компания «Сибирские нейросети» активно внедряет малые генеративные модели в образовательной деятельности, промышленности и других отраслях бизнеса.

6. Эволюция нейросетей: Нейросети имеют длительную историю, начиная с середины XX века, и их сложность постоянно увеличивается. Современные большие языковые модели достигают уровня сложности человеческого мозга.

7. Перенос обучения: Малые языковые модели способны к переносу обучения, что позволяет использовать знания, полученные при решении одной задачи, для решения другой задачи с меньшим набором данных.

8. Экономическая эффективность малых моделей: Малые языковые модели экономически эффективны, так как они не требуют мощного дата-центра и обеспечивают быстрый отклик.

9. Роль базы знаний: Использование внешней базы знаний позволяет снизить требования к размеру модели и улучшить управляемость знаний, что делает малые модели более подходящими для специализированных задач.

10. Внедрение малых моделей в различных отраслях: Малые языковые модели могут быть эффективно внедрены в управление базами знаний, вопросно-ответные системы, особенно для чувствительных документов, и для специализированных задач, где требуется дообучение модели на конкретных данных.

Читать полностью…