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!