Демонстрация вызвала настоящий фурор: реалистичность движений машины настолько впечатлила зрителей, что многие отказывались верить, будто перед ними не человек, а механизм.

‼️ Для fashion ритейла – это точно станет определённым стандартом visual merchandising – роботы вместо статичных манекенов, прохаживающихся по залу и торговым центрам в толпе людей, а может и любых других общественных местах, где тусуются люди, с целью показать одежду и предложить купить. Таким образом торговый зал пойдёт в народ.

IRON оснащён 82 степенями свободы (DoF), что обеспечивает исключительную подвижность и гибкость. Особого внимания заслуживает конструкция кисти: она имеет 22 степени свободы и укомплектована миниатюрными гармоническими приводами — самыми компактными в отрасли. Приводы выполнены в масштабе 1:1 по отношению к человеческой руке, что открывает широкие возможности для выполнения деликатных манипуляций. Робот способен:

• аккуратно брать хрупкие предметы (например, яйца);
• откручивать крышки;
• осуществлять прочие точные действия, требующие тонкой моторики.
•
Таким образом, IRON не просто имитирует человеческую внешность и движения — он воспроизводит функциональность человеческой руки на принципиально новом технологическом уровне.

Исследование, проведенное Мэрилендским университетом (UMD) и Microsoft, показало, что из 26 различных языков польский язык оказался наиболее эффективным для запуска моделей искусственного интеллекта (ИИ), а английский занял лишь шестое место.

Всего за минуту вы можете получить полноценную научную статью — благодаря прорыву в ИИ исследованиях. Как это работает?

1. Вы задаёте задачу: проблема, вопрос или данные — и нажимаете «Запустить».
2. ИИ учёные мгновенно выдвигают гипотезы и проверяют их уникальность.
3. Агенты проводят эксперименты, выполняют код и обрабатывают результаты.
4. На выходе — идеальная научная статья, готовая к публикации.

1. Чёткое определение сценариев использования (первый шаг, но не самый надёжны)

• Прописать «пользовательские сценарии» в техническом задании и правилах сервиса: для чего именно предназначен бот (выбор товаров, консультации по продукту и т. п.).
• Исключить смежные темы в промт инженерии: явно запретить отвечать на вопросы по школьным предметам, опасным действиям, чувствительным темам.
• Использовать «белый список» интентов: бот реагирует только на заранее определённые типы запросов, остальные игнорирует.

2. Фильтрация входных запросов

• Ключевые слова и шаблоны: блокировать запросы с терминами типа «реши задачу», «как сделать домашнее задание», «поджечь», «секс» и т. п.
• Семантический анализ: использовать NLP модели для выявления скрытого намерения (например, переформулированный запрос на решение задачи).
• Гео и тайм фильтрация: ограничивать доступ по региону/времени, если это уместно для бизнес задачи.

3. Контроль выходных ответов (такой подход почти нивелирует работу ИИ, но является самым надёжным – работает в b2b, т.к. мало запросов и совсем не может быть использван при массовых запросах).

• Пост модерация ответов: встраивать проверку с помощью второй модели или правил перед отправкой пользователю.
• Шаблонные ответы на офф топик: вместо «не знаю» — вежливые отсылки к целевому сценарию («Я помогаю выбрать товары. Задайте вопрос о продукте!»).
• Ограничение глубины диалога: прерывать цепочки вопросов, уводящих от темы.

4. Технические ограничения (одна из действенных мер)

• Квоты на запросы: лимитировать число обращений от одного пользователя/IP в единицу времени.
• Аутентификация: требовать регистрацию или авторизацию для доступа к функционалу.
• VPN детекция: блокировать или ограничивать доступ через анонимайзеры (с оговорками на легальные случаи).

5. Обучение модели на целевых данных

• Дообучение на узкоспециализированном корпусе: подавать модели только данные по тематике бизнеса (описание товаров, FAQ, сценарии консультаций).
• Отрицательное обучение: включать в датасет примеры «запрещённых» запросов с меткой «не отвечать».
• Регулярное ретрейнинг: обновлять модель на основе логов реальных диалогов.

6. Юридические и организационные меры

• Механизм жалоб: позволить пользователям отмечать некорректные ответы для оперативного реагирования.
• Мониторинг логов: регулярно анализировать диалоги на выявление обходов фильтров.
• Этический комитет: привлекать экспертов для оценки рисков новых функций.

7. Архитектурные решения

• Модульность: выделить отдельный ИИ модуль для «безопасных» задач (выбор товаров), изолировав его от общей языковой модели.
• Гибридный подход: комбинировать генеративную модель с базами знаний и правилами (если задача структурирована).
• Сандбоксинг: запускать модель в изолированной среде с жёсткими ограничениями на доступ к внешним данным.

8. Обратная связь и адаптация

• А/Б тестирование фильтров: проверять, как изменения влияют на полезность бота и число нарушений.
• Опросы пользователей: выяснять, какие запросы блокируются ошибочно, и корректировать правила.
• Публичные отчёты: демонстрировать усилия по безопасности (повышает доверие клиентов).

9. Планы на крайний случай

• Аварийное отключение: механизм мгновенной приостановки работы бота при массовых нарушениях.
• Резервные сценарии: переход на режим «только ответы из базы знаний» при обнаружении атак.
• Коммуникационная стратегия: готовые шаблоны объяснений для пользователей и СМИ в случае инцидентов.

ИИ-ассистенты зарубежных компаний, встроенные в операционные системы смартфонов, могут стать одним из главных рисков для российских маркетплейсов, отметил генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин во время выступления на форуме «Цифровые решения».

Иностранные ИИ-агенты могут игнорировать рекламные алгоритмы маркетплейсов и вследствие этого взять контроль над пользовательским опытом, фактически анализируя весь массив товаров на конкурирующих платформах в поисках лучших условий. В таком виде, по мнению Воронина, принадлежность подобных агентов становится вопросом цифрового суверенитета и информационной безопасности страны.