✔️ Google DeepMind разработала систему оценки рисков, связанных с использованием ИИ в кибератаках.

Методология анализирует все этапы атаки: от разведки до эксплуатации уязвимостей — и показывает, как ИИ может помочь хакерам, автоматизируя процессы взлома. В основе исследования — данные о 12 тыс. реальных случаев применения ИИ в атаках из 20 стран, из которых было выделено 7 ключевых категорий угроз.

Специалисты создали бенчмарк из 50 задач - от разработки вредоносного кода и поиска уязвимостей до выполнения взлома. Он поможет безопасникам тестировать защиту и готовиться к сценариям, где ИИ ускоряет атаки. Пока современные модели не дают злоумышленникам решающего преимущества, но с развитием риски вырастут.

Особое внимание в исследовании уделено этапам, которые часто упускают: маскировка атак и долгосрочный доступ к системам.

🔗 deepmind.google

@ai_machinelearning_big_data

#DeepMind #security

🧠 ​В исследовании, опубликованном в журнале Science, нейробиологи впервые наблюдали, как глубокие структуры мозга, в частности таламус, активируются при осознании человеком своих мыслей, что известно как сознательное восприятие. ​

Ключевые аспекты исследования:

Роль таламуса в сознательном восприятии: Таламус, расположенный в центре мозга, участвует в обработке сенсорной информации и рабочей памяти. Ранее его роль в сознательном восприятии была предположительной; данное исследование предоставляет прямые доказательства его участия. ​

Методология: Участники, проходившие лечение от хронических головных болей с использованием глубоко имплантированных электродов, выполняли задания, требующие фиксации взгляда в зависимости от того, замечали ли они появление определенного значка на экране.

Это позволило исследователям записывать нейронную активность в таламусе и коре головного мозга во время осознания или неосознания стимула. ​

Участникам показывали иконку на экране таким образом, что они замечали (осознавали) ее появление только примерно в половине случаев. В это время исследователи одновременно записывали активность как из глубоких структур (таламуса), так и из коры головного мозга.

Выводы: Результаты показали, что активность в высокоуровневых ядрах таламуса тесно связана с состояниями сознания, подтверждая его роль в фильтрации и передаче информации, которая становится осознанной. ​

Это исследование расширяет понимание нейронных механизмов сознания, подчеркивая важность глубоких структур мозга, таких как таламус, в процессах осознания.

Работа позволяет изучить временные взаимосвязи (тайминг) активации между таламусом и корой, что критически важно для понимания того, как эти области взаимодействуют для порождения сознательного опыта. Это помогает строить более полные теории сознания, выходящие за рамки одной лишь коры.

🟡 Читать

@ai_machinelearning_big_data

#brain #science #nature

📹 Топ-15 технических YouTube-каналов для изучения ИИ с нуля:

1) Andrej Karpathy — сочетание общего и технического контента, плейлист "Zero to Hero" обязателен к просмотру

2) Uproger — доступные уроки по программированию и ИИ, идеально для начинающих и тех, кто хочет углубить свои знания.

3) Umar Jamil — технический блог, где автор реализует методы ML и LLM с нуля

4) Simon Oz — технические видео по низкоуровневому машинному обучению

5) Tunadorable — отличные обзоры научных статей, реализация

6) GPU Mode — технические интервью и разборы всего, что связано с GPU

7) AI Jason — эксперименты с ИИ, дизайн ПО и новые модели, с понятным и полным разбором.

8) Ferdinand Mom — всё о распределённом обучении и выводах

9) Welch Labs — уникальный глубокий взгляд на комплексность алгоритмов машинного обучения.

10) Artem Kirsanov — нейронаука и машинное обучение с необычного авторского взгляда + отличная визуализация контента.

11) David Ondrej — новые модели, создание приложений с ИИ, практично для разработчиков https://t.co/BEOr0MgHag @DavidOndrej1

12) 3Blue1Brown
Потрясающие визуализации, которые делают абстрактные математические концепции понятными и интуитивными.

13) Lex Fridman
Глубокие беседы с лидерами индустрии ИИ, позволяющие получить широкий взгляд на современные тенденции.

14) Machine Learning Street Talk
Технические погружения и обсуждения с ведущими исследователями в области ИИ и машинного обучения.
Ссылка:

15) StatQuest with Joshua Starmer PhD
Доступные и понятные объяснения основ машинного обучения и статистики для начинающих.

Этот список для технической аудитории. Очень сложно выбрать всего 15 каналов, ведь есть множество других, создающих отличный контент.

Если знаете ещё каналы, дайте пишите в комментариях!

@vistehno

✔️ Microsoft расширила возможности Copilot.

Microsoft анонсировала масштабное обновление Copilot, добавив функции, которые делают его по-настоящему персональным. Теперь Copilot запоминает детали из жизни пользователя: от предпочтений в еде до рабочих проектов — благодаря системе «Память».

Другая новинка - «Copilot Vision»: ИИ теперь «видит» через камеру смартфона или экран Windows 11, анализируя окружение в реальном времени. На ПК Copilot интегрируется с приложениями, помогая искать файлы, настраивать параметры и работать в многозадачном режиме через голосовые команды.

Добавлены веб-действия: бронирование столиков, покупка билетов или подарков через партнерские сервисы Booking.com и OpenTable. А с функцией Deep Research Copilot за минуты проведет сложный анализ данных, экономя часы рутинной работы.

Обновления уже доступны для iOS, Android и Windows.
blogs.microsoft.com

✔️ Llama 4 может быть выпущена в конце апреля, но это не точно.

Команда разработки Llama рассматривает возможность очередной отсрочки выпуска своей новой модели, который уже неоднократно переносился из-за проблем с производительностью.

Компания планирует выпустить Llama 4 в конце этого месяца, но источники сообщают, что она может снова перенести дату, поскольку модель не оправдала ожиданий в задачах на рассуждение и математику.
theinformation.com

✔️ OpenAI: o3 и o4-mini выйдут через пару недель, GPT-5 отложили.

Сэм Альтман сообщил, что o3 и его «упрощённый» наследник o4-mini появятся уже через пару недель. Причина — задержка GPT-5, которую решили улучшить «сильнее, чем планировали». OpenAI признали: интеграция голосовых функций, поиска и глубокого ризонинга оказалась сложнее, чем предполагалось, а серверам компании нужно выдержать беспрецедентную нагрузку от недавнего релиза генератора изображений.

GPT-5, которую теперь ждут через несколько месяцев, предложит три уровня доступа: базовый — с ограничениями, Plus — повышенный интеллект, а Pro — максимальные возможности. Модель объединит все инструменты ChatGPT, включая Canvas и Deep Research.
Sam Altman в X (ex-Twitter)

✔️Rolmocr - новая SOTA OCR с лицензией Apache 2.0.

Собрана на базе Qwen 2.5 VL
В модели не используются метаданные, извлеченные из PDF-файлов. Это значительно сокращает длину запроса, что, в свою очередь, снижает время обработки и потребление VRAM - без ущерба для точности.
HF

✔️ GitHub вводит премиум-тариф за Copilot.

GitHub объявил о введении новых лимитов и ценовой модели для сервиса Copilot, который теперь включает плату за "премиальные" ИИ-модели. Это изменение введет ограничения на тарифы для пользователей, которые переходят с базовой модели GPT-4o на другие модели ИИ.

Ожидается, что новая структура ценообразования повлияет на пользовательский опыт, особенно для тех, кто ранее полагался на бесплатный доступ к расширенным возможностям.
github.blog

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🥹 Pokemon Gym — среда для обучения агентов игре Pokémon Red/Blue.

Интерфейс, похожна стандартные среды RL (например, OpenAI Gym/Gymnasium), но адаптированный для игры Pokémon Red/Blue.

Если хотите позалипать на выходных и попробовать различные RL-алгоритмы для обучения Ai игре в покемонов.

В основе лежит эмулятор Game Boy, реализованный на Python — библиотека pyboy.

Основная цель — создать и обучить ИИ-агентов, способных самостоятельно играть в Pokémon: исследовать мир, ловить покемонов, тренировать их, сражаться с другими тренерами и проходить игру.

Игроку любителю потребуется ~400 шагов, чтобы поймать первого покемона, Клоду 3.7 понадобилось ~450 🤗

🔗 Github

@ai_machinelearning_big_data


#AIagents #ml #ai #opengym

🦙 Встречайте, дамы и господа, LLaMA 4: новые мультимодальные MoE модели!

Llama 4 Omni разработана для понимания и обработки информации модальностей, а не только текста.

Доступна в 3х вариантах: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick и анонсированный Llama 4 Behemoth.

Llama 4 Scout (109B) контекстное окно размером 10 М, 17B активных параметров · 16 эксперто , 109B общих параметров.

Llama 4 Maverick (400B) 17 млрд активных параметров ,128 экспертов, 400 млрд общих параметров · Длина контекста более 1 млн

У зверюги бегемота (еще тренируется) суммарное количество 2T!!! 16 экспертов, 288B активных параметров. Служит в качестве модели для обучения по методу совместной дистилляции Maverick.

Сейчас выпущены только Scout и Maverick, Кот-бегемот еще обучается.

На сегодняшний день Llama 4 Maverick предлагает лучшее в своем классе соотношение производительности и стоимости,

🟡 Model Card
🟡 Веса
🟡 Релиз

@ai_machinelearning_big_data