🎨 С сегодняшнего дня каждый пользователь может бесплатно генерировать изображения в чате GPT

OpenAI открывает доступ к своему новому генератору изображений, основанному на модели GPT-4o, для всех пользователей. Ранее эта функция была доступна только подписчикам ChatGPT Plus, но теперь попробовать возможности нейросети может каждый. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман подтвердил запуск, отметив, что высокий спрос буквально «растопил» графические процессоры компании.

Новый инструмент позволяет создавать изображения всего за несколько секунд, что делает его мощным инструментом для дизайнеров, маркетологов и контент-креаторов.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #OpenAI #ИИ #ГенерацияИзображений #ChatGPT #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект

👶 В Китае разработали ИИ-ребенка, который умеет вести диалоги и капризничать

В Китае представлен первый в мире ИИ-ребенок с развитым эмоциональным интеллектом. TongTong 2.0 теперь может вести диалоги, договариваться, откладывать выполнение задач и даже капризничать, словно настоящий шестилетний ребенок.

TongTong 2.0 способен не только общаться на нескольких языках и адаптироваться к новым условиям, но и проявлять человеческие качества. Он может, например, оправдываться, когда не хочет выполнять задания, или требовать вознаграждения за их выполнение.

Одна из ключевых особенностей TongTong 2.0 — развитая система ценностей, в основе которой заложено стремление к чистоте и порядку. В симулированных ситуациях он самостоятельно убирает игрушки и вытирает пятна. Также у него есть способность анализировать ситуации и менять поведение в режиме реального времени.

В ходе демонстрации TongTong 2.0 проявил смекалку: когда исследователи убрали пульт от кондиционера, он взобрался на диванные подушки и достал его, а затем запомнил, что устройство нужно подключать к розетке. Для обучения его поместили в виртуальную семью, где он взаимодействует с цифровыми «родственниками» и «друзьями», что помогает развивать его социальные навыки.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #TongTong #ИскусственныйИнтеллект #AI #Нейросети #Робототехника

🚀Скорость света для ИИ!

TDK представила Spin Photo Detector — устройство, которое ускоряет передачу данных в 10 раз! ⚡️💡

Этот уникальный детектор преобразует световые сигналы в электрические всего за 20 пикосекунд, устраняя «узкие места» в передаче данных для нейросетей и снижая энергопотребление дата-центров. 🌐🔋

Сочетая оптику, электронику и магнетизм, Spin Photo Detector открывает новые горизонты для AI, автономных систем и носимой электроники. Он работает как в видимом свете, так и в ближнем инфракрасном спектре, что делает его идеальным для гибких материалов — от AR-очков до «умной» одежды. 👓👕

😵 Преимущества:

• Энергоэффективность
• Устойчивость к космическому излучению
• Снижение задержек передачи данных на 90%

Технология уже прошла лабораторные испытания и готовится к массовому производству. Впереди — высокоскоростные камеры для беспилотников и датчики для VR-шлемов! 🚗💨🔍

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники
#TDK #AI #Инновации #Технологии #Будущее #Наука #Энергия #Данные #Нейросети

Новое китайское оптическое волокно обеспечивает скоростную передачу зашифрованных данных

Исследователи из Шанхайского университета Цзяо Тонг сделали то, что раньше казалось почти невозможным: соединили терабитную скорость передачи данных с абсолютной защитой от прослушки — и всё это по стандартному оптоволокну. В их новом подходе, получившем название IEAC (интегрированное шифрование и связь), шифр спрятан не где-то на уровне протоколов, а буквально внутри самого света.

Основу метода составляют глубокие нейросети, обученные выбирать случайные схемы световой модуляции — геометрию «созвездий» фаз и амплитуд. Для каждого пакета — новая схема, сгенерированная в реальном времени. Отправитель и получатель знают её заранее, а все остальные остаются в абсолютном неведении. При попытке взлома пропускная способность падает с привычных 4 бит на символ до 0,2. Это означает, что даже при наличии высокоточной аппаратуры злоумышленник не сможет восстановить поток — он попросту растворится в шуме.

Экспериментальная установка успешно передавала данные со скоростью 1 терабит в секунду на расстояние 1200 км — и всё это по обычному коммерческому оптоволокну, без квантовых систем или экзотических компонентов. В рамках испытаний использовались 26 длин волн, каждая с модулированным AI-сигналом, что позволило покрыть полосу в 3,9 ТГц. Уровень ошибок остался в пределах, допустимых для стандартной коррекции, а значит — решение применимо на практике уже сегодня.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Инновации #Шифрование #Оптоволокно #ИИ #Нейросети

💭 OpenAI против DeepSeek — какой ИИ размышляет лучше?

В мире искусственного интеллекта всё чаще звучат вопросы не только о том, насколько красиво модель умеет формулировать мысли, но и насколько точно она умеет ссылаться на источники и выстраивать логическую цепочку рассуждений. Новое исследование из США помогло сравнить две мощные языковые модели — OpenAI o1 и китайскую DeepSeek R1 — по их способности генерировать корректные научные цитаты и аргументировать выбор источника.

Оказалось, что даже самые современные модели склонны «галлюцинировать» — придумывать ссылки или делать логически слабые выводы. Но OpenAI справился с задачей гораздо лучше. В отличие от DeepSeek, который выдавал правдоподобные, но чаще ошибочные цитаты, o1 уверенно устанавливал связи между текстом и научными публикациями, объясняя, почему тот или иной источник действительно подтверждает сказанное.

Разрыв оказался серьёзным: частота «галлюцинаций» у OpenAI составила около 35%, а у DeepSeek — почти 85%. Это подчёркивает ключевую проблему: модели, которые делают акцент только на скорости или экономичности, могут быть менее пригодны для серьёзной исследовательской работы, где точность и обоснованность критически важны.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Инновации #Нейросети

Искусственный интеллект без использования дорогостоящих графических процессоров

Совместный проект исследователей Microsoft и Китайской академии наук показывает: ИИ не обязательно должен быть прожорливым и дорогим. Новая языковая модель работает без сбоев на обычном процессоре, полностью обходясь без графических ускорителей.

Большие языковые модели, лежащие в основе самых популярных нейросетей, требуют колоссальных ресурсов — от мощных серверов до энергоёмких GPU. Но команда Microsoft сделала почти невозможное: разработала архитектуру, которая заменяет дорогие вычисления на простую арифметику. В их решении полностью отказались от чисел с плавающей запятой. Вместо привычных 8- и 16-битных весов — всего три возможных значения: -1, 0 и 1. Это позволяет ИИ «думать» быстрее, используя минимум энергии и памяти.

Команда Microsoft разработала и специальную среду выполнения — bitnet.cpp, которая позволяет максимально эффективно задействовать возможности центрального процессора. И первые тесты уже показали, что модель уверенно конкурирует с аналогами на GPU, а по эффективности в ряде задач даже их опережает.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Инновации #Нейросети #Microsoft

🛍 ChatGPT теперь помогает делать покупки

OpenAI усиливает позиции ChatGPT, превращая его из умного собеседника в полноценного помощника для онлайн-шопинга. Теперь пользователи могут искать товары в Интернете, сравнивать их и переходить к покупке прямо внутри чата — без бесконечных страниц с результатами поиска и баннерной рекламы.

Пользователь может описать нужный товар, получить персонализированные рекомендации и тут же узнать, где его купить. Всё это — в формате диалога, который заменяет традиционный поиск в браузере.

OpenAI подчёркивает, что рекомендации основаны не на рекламных алгоритмах, а на реальной информации из Интернета. Пока новая функция охватывает моду, бьюти-сегмент и электронику.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #ИИ #Нейросети #ChatGPT #OpenAI

🧠 Искусственный интеллект начинает мыслить, как человеческий мозг

Исследователи из лаборатории NeuroAI при Школе компьютерных и коммуникационных наук и Школе наук о жизни EPFL сделали важный шаг в направлении создания искусственного интеллекта, который не просто обрабатывает информацию, но делает это так же, как и человеческий мозг. Их новая разработка — языковая модель TopoLM — сочетает в себе функциональную и пространственную организацию нейронов, отражая не только то, какие функции выполняют нейронные группы, но и как они физически расположены в мозге.

Ранее языковые модели искусственного интеллекта могли имитировать функциональные кластеры нейронов, отвечающие, например, за обработку глаголов или существительных. Однако они не учитывали важный фактор: пространственное распределение этих кластеров. Вдохновившись исследованиями зрительной системы мозга, команда NeuroAI внесла ключевое изменение в архитектуру языковой модели, добавив правило, обеспечивающее «гладкость» внутренних представлений в пространстве. В результате TopoLM самостоятельно формирует кластеры, которые не только выполняют аналогичные функции, но и пространственно организованы аналогично нейронным группам в коре головного мозга.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #ИИ #Нейросети #LLM

🌐 Как Гана и Руанда строят будущее ИИ на своих условиях

Африка полна амбиций в использовании ИИ: дроны на фермах, диагностика туберкулёза через рентген, отслеживание посылок в реальном времени. Эти технологии уже восполняют пробелы в здравоохранении, сельском хозяйстве и логистике.

На примере Ганы и Руанды видно: создание политики в области искусственного интеллекта — это не просто технический процесс. Это борьба за власть, идентичность и будущее.

Руанда создавала свою политику через широкие консультации с государственными ведомствами, НКО и международными организациями. Главные акценты — этичный ИИ, защита данных, инклюзивность. За политикой стоит стремление к национальному контролю и преодолению трагического прошлого геноцида. Руанда рассматривает контроль над данными как часть своей национальной безопасности и выстраивает «оборонительную» позицию в отношении глобальных технологических гигантов.

Гана, напротив, делает ставку на привлечение инвестиций и сотрудничество. Стратегия развития ИИ в Гане носит экспансивный характер: охват не только здравоохранения и сельского хозяйства, но и финансов, образования, транспорта. Гана стремится стать технологическим центром региона, ориентируясь на модернизацию экономики через партнерства, в том числе с зарубежными компаниями.

Обе страны уделяют внимание защите прав человека, смягчению предвзятости и развитию ИИ в интересах устойчивого развития. Но на практике перед ними стоят глобальные вызовы: доминирование США и Китая в установлении стандартов, нехватка энергетической инфраструктуры, сложности в привлечении транснациональных корпораций к ответственности.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #ИИ #Нейросети #Африка #ЭтикаИИ

🧑‍⚖️ Люди доверяют юридическим советам, предоставляемым ChatGPT, больше, чем юристам

Согласно новому исследованию, проведённому на группе из почти 300 человек, пользователи, не обладающие профессиональными знаниями в области права, с большей готовностью доверяют юридическим советам от ChatGPT, чем рекомендациям от настоящих юристов. Особенно если не знают, кто именно дал совет.

Это тревожный, но показательный результат. Люди интуитивно тянутся к чётким, уверенным формулировкам и лаконичным ответам. А именно этим и славятся LLM — большие языковые модели вроде ChatGPT. При этом реальные юристы, несмотря на богатый опыт и глубокое понимание правовой системы, часто формулируют свои ответы с осторожностью, стараясь предусмотреть множество нюансов.

Когда участникам эксперимента сообщили, какие советы исходят от юриста, а какие — от ИИ, уровень доверия к ChatGPT почти не изменился. В большинстве случаев участники были готовы действовать в соответствии с советами, сгенерированными ИИ, наравне с рекомендациями юристов. Исследователи предполагают, что одна из причин — стилистика текста: модели используют более «умный» и техничный язык, тогда как юристы стараются говорить проще, но дольше.

Результаты ещё одного эксперимента показали: в среднем пользователи лишь немного лучше случайного угадывания могут отличить контент, написанный человеком, от сгенерированного ИИ. Это значит, что стилистическая маскировка работает — и ИИ всё труднее распознать без соответствующей подготовки.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #ИИ #Нейросети #ChatGPT

🎵 Искусственный интеллект подарил голос мужчине, 10 лет жившему в тишине

Австралиец Дэниел Лалара, парализованный из-за редкого заболевания Мачадо-Джозефа, впервые за десятилетие «заговорил» — спел песню для своей дочери с помощью ИИ. Его голос, утративший физическую возможность звучать, воскрес в цифровом пространстве. Друг детства Дэниела отметил: «Это лучший пример того, как ИИ может вернуть человеку голос — в самом прямом смысле».

Процесс создания песни был долгим и кропотливым: ответы «да» или «нет», ключевые слова, эмоции — всё это собиралось в целостное высказывание. Психолог Дэмиен Ховард помог Лаларе сочинить текст и создать вокал с помощью ChatGPT и Suno.АI. Итогом стала трёхминутная композиция «For My Children» — песенное письмо дочери.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети #Реабилитация

🧠 Нейросимволический подход может остановить «галлюцинации» нейросетей

Нейросимволический ИИ способен не только предсказывать, но и понимать, опираясь на логические конструкции вроде «если A = B и B = C, то A = C». Он может извлекать знания из обучающих данных, оформлять их в виде универсальных правил и применять к новым ситуациям — даже если с ними ранее не сталкивался. Это делает систему более устойчивой, объяснимой и менее зависимой от гигантских объёмов данных.

Такие подходы уже доказали свою эффективность в узких задачах: например, в Google AlphaFold, который помогает предсказывать структуру белков, и в AlphaGeometry — системе для решения задач по геометрии. Масштабировать эти принципы на обобщённые языковые модели пока сложно, но именно в этом направлении ИИ должен двигаться, чтобы перестать дезинформировать и стать по-настоящему надёжным.

Нейросимволический подход открывает дорогу к ИИ третьей волны — системе, которая умеет рассуждать, обобщать, проверять свои знания и принимать справедливые решения. Такая архитектура может стать встроенным механизмом саморегуляции индустрии, альтернативой внешнему надзору и новым стандартом качества в цифровую эпоху.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскуственныйИнтеллект #ИИ #Нейросети

👀 ИИ и люди видят мир по-разному

Почему искусственный интеллект и человек, глядя на одни и те же изображения, приходят к разным выводам? Новое исследование учёных из Института когнитивных и нейронаук Макса Планка показывает, что даже если ИИ кажется «похожим на человека» в своих реакциях, внутри он устроен совсем иначе.

Пока человек интуитивно распознаёт объект через его значение — мы понимаем, что слон это животное, а гитара — музыкальный инструмент, нейросети опираются на внешние признаки: форму, цвет, контур. Этот феномен учёные назвали визуальным уклоном (visual bias) — ИИ фокусируется не на сути, а на «оболочке».

Исследование охватило более 5 миллионов оценок «лишнего объекта» по изображениям 1854 предметов, от гитар до кресел. Эти данные сравнили с аналогичными суждениями, сгенерированными несколькими глубокими нейронными сетями. Алгоритмы фиксировали ключевые параметры изображений — так называемые «измерения» — и анализировали, на какие из них опирается ИИ в своих решениях.

Оказалось, что человеческое восприятие значительно ближе к смысловым категориям: человек «видит» в объекте животное, источник огня или культурную принадлежность. А нейросеть — всего лишь круглый белый контур или тёмную область в центре.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеЗрение

В Мариинском театре впервые ИИ завершил оперу Чайковского

В Мариинском театре состоялась премьера уникальной постановки — оперы «Мандрагора», которая была дописана искусственным интеллектом. Этот проект стал результатом синтеза классического творчества и передовых цифровых инструментов.

Опера, задуманная Чайковским более ста лет назад, была завершена при помощи нейросетей Сбера. ИИ дополнил музыкальную часть, создал либретто и визуальные образы. Генеративная модель GigaChat участвовала в написании текста либретто, нейросеть SymFormer доработала музыкальные фрагменты, а система Kandinsky разработала сценографию и визуальные эффекты.

Этот эксперимент является смелым и важным шагом в объединении человеческого таланта и возможностей ИИ. Благодаря такому сочетанию, удалось завершить произведение и сохранить его творческую глубину. Опера «Мандрагора» войдет в репертуар Мариинского театра в сезоне 2025–2026 и откроет новую эру взаимодействия искусства и технологий.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Технологии #Инновации #Роботы #ИскусственныйИнтеллект #Культура #Нейросети

👀 Взлом искусственного интеллекта. Новая технология может заставить ИИ «видеть» всё, что вы хотите

Исследователи из Университета штата Северная Каролина представили мощный инструмент для взлома нейросетей компьютерного зрения. Новый метод, названный RisingAttacK, позволяет буквально заставить ИИ «увидеть» в изображении то, чего там нет — или наоборот, не заметить очевидное. При этом на глаз обычного человека картинка остаётся абсолютно неизменной.

В случае с RisingAttacK речь идёт не о хаотичном вмешательстве в изображение, а о тонкой, математически выверенной подмене визуальных признаков, важных для распознавания объектов.

Допустим, нейросеть должна распознать автомобиль. RisingAttacK сначала анализирует изображение и выделяет те пиксели и признаки, которые критически важны для распознавания. Затем программа определяет, какие из них наиболее чувствительны к изменениям. И, наконец, вносит микроскопические правки — настолько незаметные, что человек не отличит оригинал от подделки. Но для ИИ это уже две совершенно разные картинки: на одной машина есть, на другой — «исчезла».

Метод протестировали на четырёх ведущих моделях компьютерного зрения — ResNet-50, DenseNet-121, ViTB и DEiT-B. И в каждом случае атака оказалась успешной: ИИ терял способность распознавать ключевые объекты, такие как автомобили, пешеходы, дорожные знаки, велосипеды и другие.

Именно из-за таких уязвимостей вопрос безопасности ИИ выходит на первый план. Ведь подобные технологии уже сегодня используются в автопилотах, медицинской диагностике и системах безопасности. Ошибка или взлом могут иметь фатальные последствия.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети

🤖 Когда мышь и ИИ думают одинаково: общее пространство разума для живого и искусственного интеллекта

Новое исследование учёных UCLA переворачивает привычное представление о границе между мозгом и машиной. Оказывается, когда мыши взаимодействуют друг с другом — и когда искусственные агенты ведут себя социально — в их «мозгах» формируются удивительно похожие нейронные паттерны.

Исследователи записали активность определённых типов нейронов в префронтальной коре мышей во время социальных взаимодействий и обучили ИИ-агентов аналогичным социальным моделям поведения. И в биологических, и в искусственных системах проявились так называемые «разделённые нейронные пространства» — зоны активности, синхронизированные между взаимодействующими субъектами.

Особенно важным стало открытие, что тормозные нейроны, которые регулируют активность мозга, формируют более выраженные синхронизированные структуры, чем возбуждающие. Это может стать ключом к пониманию нарушений, связанных с социальной когнитивной функцией — от аутизма до других расстройств.

Аналогичные паттерны появились и у ИИ. Причём, когда исследователи намеренно нарушали эти синхронизированные участки в нейросетях, социальное поведение машин ослабевало. Это значит, что общие нейронные паттерны — не просто отражение совпадающих действий, а реальный механизм, который лежит в основе социального взаимодействия. И у живых существ, и у алгоритмов.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #Нейронаука #СоциальныйИИ #Нейросети

👥 Говорим на одном языке, но с разными акцентами: как ИИ выражает культурные различия в ответах на английском и китайском

Исследование учёных из MIT и Университета Тунцзи показало, что большие языковые модели GPT и китайская ERNIE не просто переводят мысли — они передают культурные установки, заложенные в языках, на которых «думают».

Исследователи сравнили поведение LLM-моделей при генерации ответов на английском и китайском языках. Они сфокусировались на двух ключевых аспектах из культурной психологии: социальной ориентации (индивидуализм против коллективизма) и когнитивном стиле (аналитическое против холистического мышления).

Оказалось, что модель GPT, отвечая на китайском, становится более «восточной» — предлагает решения, исходя из коллективного контекста, делает акцент на взаимосвязях и гармонии. При этом та же модель, но в англоязычном режиме, ведёт себя более «западно» — подчеркивает личный выбор, автономию и логическую аргументацию.

Эти различия подтверждаются и в поведении ERNIE: её ответы на китайском языке также отражают традиционные культурные особенности региона. Иными словами, модели унаследовали культурные маркеры из языковой среды, на которой обучались.

Но особенно интересно то, что культурные «предпочтения» можно перенастроить. Если указать модели, что она должна говорить от лица представителя определённой культуры, она начнёт адаптировать свои ответы. Это даёт пользователям мощный инструмент — возможность управлять не только содержанием, но и культурным контекстом создаваемого текста.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект
#Нейросети #GPT #ERNIE

📸 Новый ИИ-инструмент NVIDIA обеспечивает точное редактирование 3D-сцен и фотореалистичных изображений

На конференции CVPR 2025 компания анонсировала DiffusionRenderer — нейросетевой движок нового поколения, который объединяет точность традиционной графики с гибкостью генеративного ИИ.

Теперь пользователи могут не просто «генерировать картинки», а точечно управлять сценой: менять освещение, редактировать материалы, извлекать геометрию и даже трансформировать обычные 2D-видео в полноценные 3D-представления. Всё это — в фотореалистичном качестве и с минимальными временными затратами.

Применений у технологии — масса: от геймдева и кино до обучения роботов и беспилотников в симулированных условиях с разнообразными сценами и освещением. Исследователи видят огромный потенциал в том, чтобы через DiffusionRenderer создавать сложные датасеты для ИИ-моделей — без необходимости собирать данные в реальном мире.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #NVIDIA #AI #ИИ #МашинноеОбучение #3Dграфика #Нейросети

🤖 Рой дронов учится летать подобно мошкам

В новом исследовании учёных из Шанхайского транспортного университета была представлена система, которая позволяет рою дронов автономно и на высокой скорости перемещаться в сложных, динамичных средах. И всё это — без GPS, гигантских моделей и мощных серверов, а с помощью небольшой нейросети и глубоко встроенного понимания физики.

Вдохновлённая тем, как мошки с микроскопическим мозгом мгновенно реагируют на угрозы, команда построила систему, способную воспринимать и интерпретировать окружающее пространство через сверхнизкое разрешение — всего 12×16 пикселей, — но при этом обеспечивающую дронам точную и безопасную навигацию. Благодаря встроенной в обучение физической модели, дроны не просто «угадывают», куда лететь, они понимают, как работают силы, движение и столкновения.

Эта система не требует централизованного управления и связи между дронами. Каждый из них учится видеть других как динамические препятствия, что позволяет формировать устойчивое и безопасное поведение в рое — всё это с моделью размером менее 2 МБ. При этом вся тренировка проводилась в симуляторе, без миллиона размеченных данных или дорогостоящих полётов.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Технологии #Инновации #Дроны #ИИ #Нейросети