На платформе OpenRouter началось тестирование двух новых моделей искусственного интеллекта. Они называются Sherlock Dash Alpha и Sherlock Think Alpha
Первая версия работает быстро, вторая умеет размышлять над задачами
Главная особенность моделей - размер контекстного окна
Он составляет 1.840.000токенов
Это один из лучших результатов среди всех Ml
Для сравнения, у Gemini 2.5 Flash и Pro окно достигает 1.000.000 токенов
Большое окно дает моделям возможность обрабатывать больше данных за один раз
Первая версия работает быстро, вторая умеет размышлять над задачами
Главная особенность моделей - размер контекстного окна
Он составляет 1.840.000токенов
Это один из лучших результатов среди всех Ml
Для сравнения, у Gemini 2.5 Flash и Pro окно достигает 1.000.000 токенов
Большое окно дает моделям возможность обрабатывать больше данных за один раз
Forwarded from НИИ Антропогенеза (ARI)
Переход на искусственный интеллект
На современном этапе переход на искусственный интеллект является приоритетной задачей
Машинное обучение, которое используется в информационных сетях, позволяет проводить глубокий анализ интересов и работы каналов связи
С каждым разом, когда проводится анализ, он становится все точнее, что позволяет предположить, что в будущем сети смогут автономно вести каналы
Историческое значение информации
История развития коммуникации показывает, как человеческая речь и письменность эволюционировали, увеличивая значимость информации
Речь стала важным инструментом в жизни людей, а письменность позволила передавать знания на расстоянии, добавив юридическую значимость знакам
Проблема достоверности информации
С развитием технологий стало очевидно, что достоверность информации в интернете часто оставляет желать лучшего
В ситуации, когда информация предоставляется из автоматических систем типа GPT, отсутствует юридическая ответственность за ее точность
Это вызывает аналогию с психиатрией, где взаимодействие с такими системами сравнимо с общением с человеком, который галлюцинирует
Влияние искусственного интеллекта на общество
Искусственные сети и системы машинного обучения могут существенно изменить социальные институты
Вот как современные дети, вместо того чтобы обратиться к родственникам, задают свои вопросы виртуальным помощникам, типа Алисы или GPT
Это может заменить традиционные роли в семье и образовании
Вопрос достоверности данных и критический анализ
Современным школам и образовательным учреждениям важно приучать учеников к критическому анализу информации, так как любое использование данных из сети должно подвергаться проверке
Недостаток достоверной информации может иметь серьезные последствия в различных областях науки и жизни
Примеры применения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект уже показал свою эффективность в медицине, например, в диагностике заболеваний по кардиограммам
В задачах, требующих высокой точности, Ml может превзойти человека
В то же время критический анализ результатов остается необходимым
Изменение социальных моделей
Становится очевидным влияние новых технологий на социальные модели
Сети машинного обучения приводят к колоссальным переменам в информационной среде
Однако необходимо учитывать, что образование и подготовка будущих специалистов должны адаптироваться к этим изменениям
Значение критического мышления и научного метода
Научный метод и критическое мышление остаются основными инструментами для оценки достоверности информации
Следующие поколения должны быть обучены этим методам, чтобы не стать заложниками потенциальных ошибок автоматических систем
Заключение
Переход на использование искусственных сетей и машинного обучения ставит перед обществом множество вопросов и вызовов
Использование этих технологий требует осознанного и критического подхода для сохранения объективности и достоверности информации
Важно, чтобы наука и образование шли в ногу с технологическими изменениями, предоставляя людям инструменты для адекватного восприятия и анализа этих новшеств
Forwarded from COLUMNA
Почему лучше всего LLM разумею езык польски?
Ml оперирует не словами, а их обрывками
В славянских языках морфология слова (приставки/корни/окончания и тп) дают большую часть смысла, а в английском уже большее значение имеет контекст
При токенизации эти связи начинают теряться
А китайскому еще не повезло и с длинной смыслов: фразы почти вдвое длиннее, а значит, окно контекста меньше вместит и меньше связей наловит
Удивительно, насколько выбранный (пока не понятно почему) в древности тот или иной исторический склад языков становится преимуществом в цифровую эпоху
И как преимущество «древней китайской цивилизации» становится препятствием к ее развитию - очень архаичное иероглифическое письмо и стара path-dependent структура языка (это как эффект qwerty - неудобно, но менять очень дорого)
В общем, задавать вопросы по русски - правильно с точки зрения глубины смыслов
Не удивительно
Ml оперирует не словами, а их обрывками
В славянских языках морфология слова (приставки/корни/окончания и тп) дают большую часть смысла, а в английском уже большее значение имеет контекст
При токенизации эти связи начинают теряться
А китайскому еще не повезло и с длинной смыслов: фразы почти вдвое длиннее, а значит, окно контекста меньше вместит и меньше связей наловит
Удивительно, насколько выбранный (пока не понятно почему) в древности тот или иной исторический склад языков становится преимуществом в цифровую эпоху
И как преимущество «древней китайской цивилизации» становится препятствием к ее развитию - очень архаичное иероглифическое письмо и стара path-dependent структура языка (это как эффект qwerty - неудобно, но менять очень дорого)
В общем, задавать вопросы по русски - правильно с точки зрения глубины смыслов
Не удивительно
Financial Times и MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/2025/11/17/1127514/the-state-of-ai-the-new-rules-of-war/
https://www.technologyreview.com/2025/11/17/1127514/the-state-of-ai-the-new-rules-of-war/
MIT Technology Review
The State of AI: How war will be changed forever
In this conversation, Helen Warrell, FT investigations reporter and former defense and security editor, and James O’Donnell, MIT Technology Review’s senior AI reporter, consider the ethical quandaries and financial incentives around AI’s use by the military.
Prometheus стремится разработать ИИ, способный обучаться на реальных процессах, а не только на цифровых данных, ориентируясь на такие области, как аэрокосмическая промышленность, передовое производство и прикладное машиностроение
https://m.economictimes.com/news/international/us/what-is-project-prometheus-whose-co-ceo-will-be-jeff-bezos-10-points-for-you-to-know/articleshow/125388676.cms
https://m.economictimes.com/news/international/us/what-is-project-prometheus-whose-co-ceo-will-be-jeff-bezos-10-points-for-you-to-know/articleshow/125388676.cms
The Economic Times
What is Project Prometheus, whose co-CEO will be Jeff Bezos? 10 points for you to know
Project Prometheus, co-led by Jeff Bezos and Vik Bajaj, is a groundbreaking AI startup focused on creating AI that learns from real-world processes, backed by $6.2 billion in funding. Discover its ambitions and the competitive landscape of AI today.
Сбер представил Ml-аналитика для карьерного трека CEO и CFO
Как отметил заместитель председателя правления Сбера, такой Ml-аналитик — это умный компас, который помогает человеку выбрать правильное направление для развития карьеры
Он объясняет, какие навыки сейчас самые ценные для рынка, и подбирает подходящие образовательные программы
Это особенно важно в финансах, где технологии регулярно меняют правила игры
Как работает Ml-аналитик на основе GigaChat:
Сбор и анализ данных:
• Ml обрабатывает тысячи вакансий для CEO и CFO из открытых источников
• Добавляются данные из образовательных программ
• Плюс анализ исследований и отчётов.
• Дополняется глубокими интервью и опросами целевых групп
Что выдаёт на выходе ИИ—аналитик?
- Для текущих CEO/CFO — список самых востребованных компетенций прямо сейчас
- Формирует профили будущих лидеров — какие навыки будут в топе через 3–5 лет, на основе трендов
- Рекомендации
- Создаёт цифровые дашборды
Продукт представили накануне AI Journey, его разработали специалисты из Школы финансов СберУниверситета вместе с блоком "Финансы" Сбера
Как отметил заместитель председателя правления Сбера, такой Ml-аналитик — это умный компас, который помогает человеку выбрать правильное направление для развития карьеры
Он объясняет, какие навыки сейчас самые ценные для рынка, и подбирает подходящие образовательные программы
Это особенно важно в финансах, где технологии регулярно меняют правила игры
Как работает Ml-аналитик на основе GigaChat:
Сбор и анализ данных:
• Ml обрабатывает тысячи вакансий для CEO и CFO из открытых источников
• Добавляются данные из образовательных программ
• Плюс анализ исследований и отчётов.
• Дополняется глубокими интервью и опросами целевых групп
Что выдаёт на выходе ИИ—аналитик?
- Для текущих CEO/CFO — список самых востребованных компетенций прямо сейчас
- Формирует профили будущих лидеров — какие навыки будут в топе через 3–5 лет, на основе трендов
- Рекомендации
- Создаёт цифровые дашборды
Продукт представили накануне AI Journey, его разработали специалисты из Школы финансов СберУниверситета вместе с блоком "Финансы" Сбера
Учёные из Института AIRI, ИСП РАН и ИТМО создали нейросеть, которая стала настоящим Розеттским камнем цифровой эпохи
Система, обученная на самом полном собрании текстов Thesaurus Linguae Aegyptiae, научилась с высокой точностью распознавать и переводить сотни сложных символов
А некоторые из них, к слову, визуально очень похожи, что было серьёзным вызовом для алгоритма
Точность модели проверяли дважды: сначала с помощью автоматических метрик, а затем — профессиональные египтологи
Без «человеческой» проверки в такой тонкой области, конечно, не обошлось
Такое решение с дополненной реальностью в музеях, исследователям помощь в расшифровке, помощник в освоении языка
Уже есть первая научная работа, представленная на международной конференции SIGGRAPH 2025
Технология уже доступна для заинтересованных специалистов по запросу
Cтоим на пороге нового витка в изучении древних цивилизаций, где Мl становится проводником в прошлое
Система, обученная на самом полном собрании текстов Thesaurus Linguae Aegyptiae, научилась с высокой точностью распознавать и переводить сотни сложных символов
А некоторые из них, к слову, визуально очень похожи, что было серьёзным вызовом для алгоритма
Точность модели проверяли дважды: сначала с помощью автоматических метрик, а затем — профессиональные египтологи
Без «человеческой» проверки в такой тонкой области, конечно, не обошлось
Такое решение с дополненной реальностью в музеях, исследователям помощь в расшифровке, помощник в освоении языка
Уже есть первая научная работа, представленная на международной конференции SIGGRAPH 2025
Технология уже доступна для заинтересованных специалистов по запросу
Cтоим на пороге нового витка в изучении древних цивилизаций, где Мl становится проводником в прошлое
Об искусственном интеллекте говорят сегодня столько же, сколько лет пятнадцать назад про революционные последствия нанотехнологий
Патент от RTX BBN Technologies — это «дочка» американского военного гиганта Raytheon, которая традиционно работает на разведсообщество США
Патент финансировался по контракту IARPA, то есть разработка велась на деньги американской разведки
Ml меняет стиль письма так, что автора становится невозможно определить — ни людям, ни машинам
В патенте сказано, что система нужна для защиты информаторов и агентов под прикрытием, чтобы по тексту их сообщений нельзя было вычислить личность — инструмент для PsyOps
Первый этап — смысловая перелицовка:
Сначала в дело вступает сжатая языковая модель Llama-2
Патент описывает возможность циклического применения модели — текст прогоняют через Llama-2 несколько раз, каждый раз перефразируя предыдущий результат
Это постепенно размывает индивидуальные стилистические черты автора
После первичной обработки начинается заметание следов:
Текст может быть прогнан через машинный перевод на другой язык и обратно
В патенте это описано как модуль, который преобразует текст, сгенерированный LLM, в более естественный текст
Обратный перевод вносит небольшие изменения, которые дополнительно стирают следы исходного стиля
Следующий шаг — надевание маски:
Здесь включается модуль переноса стиля STEER, который способен преобразовать текст в стиль одного из 11 авторских профилей
В патенте приведены примеры типов: «подросток», «инженер», «репортёр», «знаменитость» и другие
При этом система не просто предлагает выбор — она анализирует исходный текст с помощью набора метрик (сохранение смысла, грамматическая корректность, естественность текста) и автоматически выбирает профиль, который обеспечит максимальную обфускацию при сохранении качества текста
На финальном этапе система заменяет обычные буквы на визуально идентичные, но с другим кодом (Unicode)
Например, английская «a» меняется на кириллическую «а», или «w» на греческую омегу
Человеческий глаз этих подмен не замечает — для нас текст остаётся нормальным
В то же время для алгоритмов защиты, фильтров модерации и систем анализа такой текст превращается в бессмысленный набор символов
Это позволяет пробивать любые автоматические блокировки, делая западную пропаганду невидимой для роботов, но полностью читаемой для людей
Более того, разработчики решили проблему «искусственности»
Система использует хеширование, чтобы один и тот же виртуальный персонаж всегда допускал одни и те же «ошибки» или замены
Таким образом создаётся достоверная иллюзия живого человека со своими уникальными привычками
Один оператор с ноутбуком может запустить сотни ботов, и каждый будет писать в уникальном, но последовательном стиле
Учитывая стадию патента и источник финансирования, этот софт уже активно используется агентами влияния в информационном пространстве
Патент финансировался по контракту IARPA, то есть разработка велась на деньги американской разведки
Ml меняет стиль письма так, что автора становится невозможно определить — ни людям, ни машинам
В патенте сказано, что система нужна для защиты информаторов и агентов под прикрытием, чтобы по тексту их сообщений нельзя было вычислить личность — инструмент для PsyOps
Первый этап — смысловая перелицовка:
Сначала в дело вступает сжатая языковая модель Llama-2
Патент описывает возможность циклического применения модели — текст прогоняют через Llama-2 несколько раз, каждый раз перефразируя предыдущий результат
Это постепенно размывает индивидуальные стилистические черты автора
После первичной обработки начинается заметание следов:
Текст может быть прогнан через машинный перевод на другой язык и обратно
В патенте это описано как модуль, который преобразует текст, сгенерированный LLM, в более естественный текст
Обратный перевод вносит небольшие изменения, которые дополнительно стирают следы исходного стиля
Следующий шаг — надевание маски:
Здесь включается модуль переноса стиля STEER, который способен преобразовать текст в стиль одного из 11 авторских профилей
В патенте приведены примеры типов: «подросток», «инженер», «репортёр», «знаменитость» и другие
При этом система не просто предлагает выбор — она анализирует исходный текст с помощью набора метрик (сохранение смысла, грамматическая корректность, естественность текста) и автоматически выбирает профиль, который обеспечит максимальную обфускацию при сохранении качества текста
На финальном этапе система заменяет обычные буквы на визуально идентичные, но с другим кодом (Unicode)
Например, английская «a» меняется на кириллическую «а», или «w» на греческую омегу
Человеческий глаз этих подмен не замечает — для нас текст остаётся нормальным
В то же время для алгоритмов защиты, фильтров модерации и систем анализа такой текст превращается в бессмысленный набор символов
Это позволяет пробивать любые автоматические блокировки, делая западную пропаганду невидимой для роботов, но полностью читаемой для людей
Более того, разработчики решили проблему «искусственности»
Система использует хеширование, чтобы один и тот же виртуальный персонаж всегда допускал одни и те же «ошибки» или замены
Таким образом создаётся достоверная иллюзия живого человека со своими уникальными привычками
Один оператор с ноутбуком может запустить сотни ботов, и каждый будет писать в уникальном, но последовательном стиле
Учитывая стадию патента и источник финансирования, этот софт уже активно используется агентами влияния в информационном пространстве
Telegram
DARPA Chat
На конференции AI Journey поручения по развитию Ml в России:
• cоздать национальный план внедрения Ml по всем отраслям и регионам
• cформировать штаб руководства с административным ресурсом (существующий Аналитический центр при Правительстве с Минцифры признаны недостаточными)
• к марту 2026 подготовить отчётность министерств и регионов по применению Ml
• к 2030 Ml должен применяться во всех ключевых отраслях
• построить за 20 лет 38 атомных энергоблоков для энергообеспечения ЦОДов
Все будут друг другу отчитываться, проводить совещания, согласовывать позиции - это круговорот говна в природе, то есть общения чиновников без конкретных реальных дел
Процесс за результат
• cоздать национальный план внедрения Ml по всем отраслям и регионам
• cформировать штаб руководства с административным ресурсом (существующий Аналитический центр при Правительстве с Минцифры признаны недостаточными)
• к марту 2026 подготовить отчётность министерств и регионов по применению Ml
• к 2030 Ml должен применяться во всех ключевых отраслях
• построить за 20 лет 38 атомных энергоблоков для энергообеспечения ЦОДов
Все будут друг другу отчитываться, проводить совещания, согласовывать позиции - это круговорот говна в природе, то есть общения чиновников без конкретных реальных дел
Процесс за результат
Президент России
Конференция «Путешествие в мир искусственного интеллекта»
Президент принял участие в юбилейной, X Международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению Artificial Intelligence Journey 2025 – «Путешествие в мир искусственного интеллекта», которая проходит в Москве с 19 по 21 ноября.
Коллекционирую загадки на логику, и хочу поделиться с вами одной в духе Загадочника из Готэма, от перевода которой вы получите мало толка, но вот для англичан там всё очевидно, как 2+2:
The more you take, the more you leave behind
What am I?
The more you take, the more you leave behind
What am I?
В курсе по теории вычислений я показывал студентам минимум две альтернативные вычислительные модели, которые позволяют решить проблему останова — если, конечно, вы согласны выйти за рамки обычной машины Тьюринга:
— Машина с оракулом, которая волшебным образом «знает» решение произвольного вычислительного вопроса
— Машина Зенона, в которой вычисления ускоряются настолько, что за конечное время происходит бесконечно (счётно) много шагов
Эти модели действительно строятся в современной математике и философии
Но существует одно большое «НО»: нет ни одного доказательства (и даже убедительной идеи), что их можно реализовать в виде конечного физического вычислительного устройства
Именно это и фиксирует знаменитый тезис Чёрча–Тьюринга–Дойча в своей сильной версии — он говорит не о математических фантазиях, а о реальной реализуемости вычислений в нашей Вселенной
Математические модели красивы, логика убедительна
Но когда инженер или просто уверенный в себе спорщик путает математическую абстракцию с физической возможностью, он перестаёт быть учёным и становится метафизиком-мистификатором
Проблема останова разрешима на бумаге — если бумага инфинитна, а оракулы готовы работать — но это никакого отношения не имеет к реальности наших машин, компьютеров, да и самого искусственного интеллекта
Умение различать пределы теории и практики — вот главное
Доверяйте мышлению, критике, поэтапному развитию науки, а не очередному «завтрашнему супералгоритму от просветлённого»
Всё проверяется опытом, а не только воображением!
Сила идеи обратно пропорциональна объёму текста, её описывающего
Классический пример — статья Ландера и Паркина, вышедшая в 1966 году
Всё её содержание — два предложения и одно равенство: 27⁵ + 84⁵ + 110⁵ + 133⁵ = 144⁵
Этого хватило, чтобы опровергнуть гипотезу Эйлера, которая держалась почти двести лет
Математик полагал, что для получения одной пятой степени нужно минимум пять других, но четвёрки хватило, чтобы его идея рухнула
Вся статья заняла меньше места, чем иное письмо в редакцию
Ещё более радикальный подход продемонстрировали Джон Конвей и Александр Сойфер
Их статья «Могут ли n² + 2 равносторонних треугольника покрыть равносторонний треугольник?» состоит по сути из двух рисунков и лаконичной подписи: «n² + 2 can»
Они не стали расписывать доказательство, сочтя чертёж исчерпывающим аргументом
И рецензенты с ними согласились, приняв, возможно, самую короткую работу в истории солидного математического журнала
Математическая строгость — это не то же самое, что педантичность некоторых душнил, требующих предельно подробно прописывать каждый шаг, сводя любое рассуждение к аксиомам
Настоящая строгость — в безупречности логической конструкции, а она может быть и очень компактной
Гениальная мысль часто и есть самый короткий путь между условием и выводом
Эта традиция краткости проникает и в более формальные работы
Возьмём, к примеру, диссертацию Дэвида Ли в MIT
Её основное математическое содержание уместилось на трёх страницах, а после одного из утверждений и вовсе стояла фраза «Proof: Obvious» («Доказательство: очевидно»)
Это не небрежность, а высшая уверенность в ясности своей логики
Апофеозом математического минимализма стала, пожалуй, «лекция» Фрэнка Нельсона Коула в 1903 году
Он вышел к доске и молча, в течение часа, вычислил значение 2⁶⁷ – 1, а на другой половине доски перемножил два простых числа: 193707721 и 761838257287
Когда результаты вычислений на обеих половинах доски совпали, это доказывало, что число Мерсенна 2⁶⁷– 1 является составным
Когда Коул стёр последнюю цифру, зал встретил его аплодисментами
Коул не произнёс ни слова — его вычисления говорили сами за себя
Все эти истории напоминают старую истину: чтобы сказать нечто действительно важное, необязательно говорить много
Как метко заметил Блез Паскаль, у него не хватило времени написать короткое письмо, поэтому он написал длинное
Создание ёмкой и самодостаточной краткости — это и есть одна из вершин математического мастерства
Классический пример — статья Ландера и Паркина, вышедшая в 1966 году
Всё её содержание — два предложения и одно равенство: 27⁵ + 84⁵ + 110⁵ + 133⁵ = 144⁵
Этого хватило, чтобы опровергнуть гипотезу Эйлера, которая держалась почти двести лет
Математик полагал, что для получения одной пятой степени нужно минимум пять других, но четвёрки хватило, чтобы его идея рухнула
Вся статья заняла меньше места, чем иное письмо в редакцию
Ещё более радикальный подход продемонстрировали Джон Конвей и Александр Сойфер
Их статья «Могут ли n² + 2 равносторонних треугольника покрыть равносторонний треугольник?» состоит по сути из двух рисунков и лаконичной подписи: «n² + 2 can»
Они не стали расписывать доказательство, сочтя чертёж исчерпывающим аргументом
И рецензенты с ними согласились, приняв, возможно, самую короткую работу в истории солидного математического журнала
Математическая строгость — это не то же самое, что педантичность некоторых душнил, требующих предельно подробно прописывать каждый шаг, сводя любое рассуждение к аксиомам
Настоящая строгость — в безупречности логической конструкции, а она может быть и очень компактной
Гениальная мысль часто и есть самый короткий путь между условием и выводом
Эта традиция краткости проникает и в более формальные работы
Возьмём, к примеру, диссертацию Дэвида Ли в MIT
Её основное математическое содержание уместилось на трёх страницах, а после одного из утверждений и вовсе стояла фраза «Proof: Obvious» («Доказательство: очевидно»)
Это не небрежность, а высшая уверенность в ясности своей логики
Апофеозом математического минимализма стала, пожалуй, «лекция» Фрэнка Нельсона Коула в 1903 году
Он вышел к доске и молча, в течение часа, вычислил значение 2⁶⁷ – 1, а на другой половине доски перемножил два простых числа: 193707721 и 761838257287
Когда результаты вычислений на обеих половинах доски совпали, это доказывало, что число Мерсенна 2⁶⁷– 1 является составным
Когда Коул стёр последнюю цифру, зал встретил его аплодисментами
Коул не произнёс ни слова — его вычисления говорили сами за себя
Все эти истории напоминают старую истину: чтобы сказать нечто действительно важное, необязательно говорить много
Как метко заметил Блез Паскаль, у него не хватило времени написать короткое письмо, поэтому он написал длинное
Создание ёмкой и самодостаточной краткости — это и есть одна из вершин математического мастерства