🛡️ GigaConf 2025: мультиагенты в кибербезопасности
Автономные AI-системы могут стать основой будущей защиты. Об этом рассказал Сергей Лебедь, вице-президент по кибербезопасности Сбера.
По его словам, мультиагентные атакующие системы уже в ближайшем будущем смогут искать уязвимости, писать вредоносный код и запускать фишинг. Противостоять им можно только такими же автономными системами — но на стороне защиты. При минимальном участии человека они смогут быстрее и точнее реагировать на инциденты.
🧩 В модели киберзащиты четыре ключевых блока:
— поиск уязвимостей
— детектирование
— управление средствами защиты
— реагирование
Каждый работает через взаимодействие AI-агентов — от мониторинга до устранения угроз.
💬 Лебедь отметил, что мультиагенты в том числе могут закрыть кадровый дефицит — если не хватает специалистов, задачи берут на себя ИИ. А у людей остаются роли более высокого уровня: разработка подходов, прогнозирование, обучение моделей.
Среди новых профессий:
— тренер моделей
— конструктор AI-агентов
— специалист по знаниям ИИ
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Cybersecurity #ML #MultiAgent #Sber #GigaConf2025
Автономные AI-системы могут стать основой будущей защиты. Об этом рассказал Сергей Лебедь, вице-президент по кибербезопасности Сбера.
По его словам, мультиагентные атакующие системы уже в ближайшем будущем смогут искать уязвимости, писать вредоносный код и запускать фишинг. Противостоять им можно только такими же автономными системами — но на стороне защиты. При минимальном участии человека они смогут быстрее и точнее реагировать на инциденты.
🧩 В модели киберзащиты четыре ключевых блока:
— поиск уязвимостей
— детектирование
— управление средствами защиты
— реагирование
Каждый работает через взаимодействие AI-агентов — от мониторинга до устранения угроз.
💬 Лебедь отметил, что мультиагенты в том числе могут закрыть кадровый дефицит — если не хватает специалистов, задачи берут на себя ИИ. А у людей остаются роли более высокого уровня: разработка подходов, прогнозирование, обучение моделей.
Среди новых профессий:
— тренер моделей
— конструктор AI-агентов
— специалист по знаниям ИИ
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Cybersecurity #ML #MultiAgent #Sber #GigaConf2025
❤30👍14🔥8🤣8
🚀 Сбер представил Green-VLA — открытый SOTA-фреймворк для управления роботами
Сбер опубликовал технический отчёт Green-VLA по моделям Vision–Language–Action. Это методология для создания Physical AI, который превращает зрение и текст в физические действия. Работа заняла первое место среди статей дня на Hugging Face, обойдя исследования Moonshot AI и ведущих мировых университетов.
Главное о решении:
- Базируется на нейросети ГигаЧат и описывает путь от обучения до настройки робота в реальных условиях.
- Подтвердило эффективность на бенчмарках Google, Стэнфорда и Фрайбургского университета.
- Показало высокую стабильность — на AI Journey 2025 робот Грин под управлением Green-VLA отработал без сбоев более 10 часов.
- Является открытой методологией для создания надёжных и масштабируемых робототехнических систем.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #robotics #vla #sber
Сбер опубликовал технический отчёт Green-VLA по моделям Vision–Language–Action. Это методология для создания Physical AI, который превращает зрение и текст в физические действия. Работа заняла первое место среди статей дня на Hugging Face, обойдя исследования Moonshot AI и ведущих мировых университетов.
Главное о решении:
- Базируется на нейросети ГигаЧат и описывает путь от обучения до настройки робота в реальных условиях.
- Подтвердило эффективность на бенчмарках Google, Стэнфорда и Фрайбургского университета.
- Показало высокую стабильность — на AI Journey 2025 робот Грин под управлением Green-VLA отработал без сбоев более 10 часов.
- Является открытой методологией для создания надёжных и масштабируемых робототехнических систем.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #robotics #vla #sber
👍93🤣47❤23🔥12🤗3🦄3
Сбер открыл доступ к своей Vision-Language-Action модели. В феврале эта работа стала лучшей статьей недели на Hugging Face, а сейчас всё выложили в open-source.
- В основе лежит Qwen3-VL-4B и трансформер, который с помощью flow-matching предсказывает действия робота в реальном времени
- Модель обучалась в пять этапов, от мультимодальных веб-данных до примеров с реальных роботов
- Унификация робототехнических данных позволяет модели лучше обобщаться и работать на разных роботах
Благодаря такому подходу, модель получает лучшие метрики на робототехнических бенчмарках Fractal и Bridge.
- исходный код для обучения и инференса на GitHub;
- предобученные веса на платформе Hugging Face;
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #sber
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥79❤40👏17👍7😁7💯7🤔3🤝1🙊1
В мире существуют лишь единицы систем, способных синтезировать физически точные данные для ИИ. Сбер выложил под открытой лицензией MIT семейство моделей Kandinsky WM 1.0, сделав технологию бесплатно доступной для всех разработчиков.
Системы генерируют физически достоверные видео и решают ключевую проблему — невозможность безопасно и дёшево снять вживую редкие или опасные сценарии вроде ДТП, экстремальной погоды или отказов оборудования.
Что внутри:
• Обучение на реальности: Kandinsky 5.0 Video Lite дообучили на нескольких миллионах видеозаписей реальных дорожных процессов и заводских линий;
• Контроль физики: Специальные алгоритмы через RL оценивают сохранение геометрии и естественность кинематики, избавляя ролики от деформации объектов;
• Модульные сценарии: Генерация 5-секундных блоков видео, из которых складывается обучение автономных систем и систем компьютерного зрения.
Модели становятся фундаментом для создания «моделей мира» — систем, способных предсказывать развитие событий в реальности. Решение уже применяют Центр робототехники Сбера и институт AIRI в своём дорожном симуляторе, а полный технический разбор опубликован в статье на Habr.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #opensource #sber
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍75🔥50❤41🤣21🗿6😁3🤬3