Исследование MIT — фейк: престижный институт отзывает статью своего аспиранта о влиянии ИИ на научные открытия, которую процитировали более 50 раз, в том числе нобелевский лауреат  

В исследовании «Искусственный интеллект, научные открытия и инновационные продукты», опубликованном на arXiv утверждалось, что использование ИИ в научных исследованиях приводит к впечатляющим результатам:

«Используя внедрение новой технологии открытия материалов для 1018 ученых в научно-исследовательской лаборатории крупной американской компании, исследователи с помощью ИИ открывают на 44% больше материалов, что приводит к увеличению числа патентных заявок на 39% и увеличению числа инноваций в области продуктов на 17%»

Эти цифры стали еще убедительнее при поддержке авторитетных экономистов, включая нобелевского лауреата по экономике 2024 года Дарона Асемоглу. И вот теперь Массачусетский технологический официально открестился от статьи и ее удалили. Представители вуза заявили, что не могут подтвердить достоверность представленных данных и само проведение исследования.

Почему это важно?  
Мы привыкли доверять авторитетам, но выходит, даже топовые институты могут пропускать сомнительные работы. Между тем, на этом исследовании уже зарабатывали: стартапы использовали его в питчах перед инвесторами и получили финансирование.  Так что после этого случая любое исследование про «прорыв благодаря ИИ» будут проверять в 10 раз строже.  

Что делать?  
⚫️Требовать открытых данных и кода (если исследование нельзя повторить — это не наука).  
⚫️Не верить «авторитетам» на слово (даже если это MIT и Нобелевка).

Как ПИК использует нейросети в архитектуре: от эскизов до 3D-моделей и планировок — презентация PIK Digital

Артур Ишмаев, руководитель направления отдела исследований и разработок в области ИИ компании, выделил пять ключевых направлений работы и рассказал, что команда ведет все эксперименты на собственной платформе R2.

Эскизирование
Команда использует Stable Diffusion для AI-рендеринга: превращает ракурсные виды в эскизы, экспериментирует с переносом стилей и дообучением моделей. Результаты впечатляют заказчика на презентациях, но задача — с помощью ИИ перейти от красивой картинки к реальному проекту: от 2D к 3D и BIM. Это позволит решать задачи бизнеса.

Генерация массинга
Используются open source-модели, которые дообучают на собственных данных. Особое внимание уделяется моделям, способным работать не только с абстрактными текстовыми описаниями, но и с конкретными параметрами ТЗ — например, процентным соотношением функциональных зон, что позволяет получать объемные концепции с атрибутикой, приближенные к BIM-моделям.

Генерация планировочных решений
Исследуют подходы, где нейросети учитывают не только граф связности помещений, но и внешний контур, колонны, пилоны. Цель — автоматизировать создание типовых этажей и квартир, сохраняя гибкость для ручных правок.

Универсальный ассистент
Команда создала и обучает свою LLM — ПИК-чат. Инструмент интерпретирует текстовые запросы и возвращает структурированные данные для 3D-моделей. Например, можно скорректировать массив через диалог, без ручного вмешательства.

Аналитика
Нейросети могут автоматизировать расчёты и проверки, от инсоляции до себестоимости, чтобы ускорять принятие решений.

Что дальше?
⚫️В России предобучение LLM-модели с нуля может позволить себе только условный Сбер — это стоит миллиарды рублей. Поэтому ИИ-лаборатория ПИКа продолжит адаптировать open source-модели под нужды бизнеса — сейчас в работе 6 исследовательских треков.
⚫️Также на повестке — пополнить штат сотрудником, который станет связующим звеном между разработкой и бизнесом.

Подробнее — в прикрепленной презентации

3 популярные GAN-модели для генеративного проектирования

Про GAN-сети я писала тут, а сегодня принесла три варианта

Pix2Pix GAN
⚫️ Функционал: преобразование изображений — например, из эскизов в реалистичные планы, из контуров в фасады зданий, функциональное зонирование.

Генератор построен на U-Net, дискриминатор — PatchGAN, что улучшает качество локальных деталей.

⚫️Пример использования: нейросеть ArchiGAN делит проектирование плана этажа на этапы, используя Pix2Pix для генерации каждого из них.

StyleGAN / StyleGAN2
⚫️ Функционал: генерация высококачественных фасадов зданий, смешивание архитектурных стилей, создание новых архитектурных образов.
⚫️Пример использования: проект GAN Loci для генерации фасадов исторической застройки, создание новых стилей городской среды.

3D-GAN
⚫️ Функционал: генерация трёхмерных моделей зданий и кварталов на основе 3D-данных или графов связности помещений.

⚫️Пример использования: Building GAN, который на вход получает поэтажные графы связности зон и генерирует примитивную 3D-модель для BIM.

Кода не будет! Кода нет!

Карнавалом Разработкой в будущем будет управлять ИИ — не писать код, а промтами просто доставать приложения из глубин своих алгоритмов:

«Написание кода больше не будет иметь смысла. ПО будет просто промтами и будет "вести себя как код". Весь софт будет нейронным. Например, каждый пиксель будет сгенерирован, а не отрисован», — считает Стефан Балабан, CEO Lambda AI (облачный сервис для GPU и деплоя ML-моделей).

Смотрим в будущее
⚫️Кодить не нужно — говоришь ИИ: «сделай сайт с шахматкой ЖК», и он делает.
⚫️Деплоить — тоже: нейросеть сама развернёт сервер, всё настроит и запустит.
⚫️Даже графика не отрисовывается, а генерится налету («сделай виртуальную прогулку по кварталу»).

И уже есть первые шаги к этому: GitHub Copilot, Devin ChatGPT Code Interpreter и т.д. пишут код, анализируют, выполняют задачи от «а» до «я». Так что осталось только умело промтить, чтобы в будущем «заказывать» себе приложения😁

Редакция портала Всеостройке.рф выясняла у экспертов, может ли искусственный интеллект предугадывать колебания рынка и настроение покупателя

Андрей Лупий, член Правления АНО «Агентство Цифрового Развития» и основатель строительной платформы ОРЛАН System, рассказывает, что ИИ-системы сегодня:

⚫️анализируют потенциальных покупателей, определяя их платежеспособность и готовность к сделке;
⚫️позволяют не только формировать персонализированные предложения, но и оценивать риски срыва сделки и выявлять мошеннические схемы.
⚫️ИИ берёт на себя обработку огромных массивов данных, освобождая риелторов для работы с клиентами и построения доверительных отношений.

«Но стоит помнить – ИИ не волшебная таблетка. Это инструмент, с которым нужно умело работать и грамотно настраивать, поэтому полностью без участия человека здесь не обойтись», — отметил Лупий.

По мнению Дмитрия Веснянкина, директора по продукту ИИ-направления группы компаний KILAU, важно правильно выстраивать работу с LLM: наилучший результат достигается при поэтапном анализе и обогащении собственных скоринговых моделей. Эксперт дает план работы:

1. Собрать с помощью LLM статистику с опорой на источники.
2. Ввести вручную расчетный документ в рамках решаемой задачи на основе найденных данных.
3. Отдать этот массив обратно в модель с задачей анализа данных (установления корреляций и взаимосвязей).

«Иными словами: наиболее эффективное применение LLM сегодня в ускорении решений сложных математических и логистических операций», – резюмирует Веснянкин.

Подробнее — читайте в статье на портале Всеостройке.pф.

Редакция портала Всеостройке.рф выясняла у экспертов, может ли искусственный интеллект предугадывать колебания рынка и настроение покупателя

🟢 Ксения Тесленко, коммерческий директор Profitbase, отмечает, что уже существуют ИИ-системы, которые анализируют звонки и онлайн-встречи риелторов, выявляя отклонения от стандартов работы.

«Для этого следует загрузить вопросы и ключевые фразы, которые менеджеры должны использовать при общении. А ИИ сам проверит, отвечают ли формулировки стандартам, и даже проанализирует интонацию менеджера. Кроме того, ИИ агрегирует данные по запросам и потребностям клиентов, а также упоминаниям конкурентов. Это дает бизнесу точную картину: что волнует покупателей прямо сейчас», — рассказала Тесленко.

🟢 Владимир Кравченко, вице-президент по маркетингу корпорации «Девелопмент-Юг», подчеркивает, что его компания активно используют ИИ для контроля качества обработки лидов: нейросеть анализирует соответствие речевому скрипту и находит ошибки, что помогает быстро корректировать работу менеджеров и повышать эффективность продаж.

«Кроме того, ИИ помогает риелторам лучше понимать потребности клиентов, сегментируя клиентскую базу и предлагая наиболее подходящие объекты недвижимости. Персонализированные рекомендации, основанные на анализе предпочтений и поведении клиентов, повышают вероятность заключения сделки и улучшают общий клиентский опыт», – добавляет Кравченко.

Подробнее — читайте в статье на портале Всеостройке.pф.

Boston Dynamics показала, как «видит» робот Atlas

🔵Робот умеет распознавать форму и назначение объектов в реальной среде, объединяя 2D и 3D восприятие для точной ориентации в пространстве.

🔵Он отслеживает позы и движения объектов с помощью ключевых точек, сливая визуальные данные, кинематику и знания об окружающих предметах в единую систему.

🔵Благодаря сверхточной калибровке робот эффективно координирует движения «глаз–рука», что позволяет не просто находить предметы, а понимать, что это за объект, зачем он нужен и как лучше его схватить, даже если он частично скрыт.

Физический ИИ не за горами, коллеги.

🏠 Группа «Плюс» (бывший «Самолет Плюс») со 2 июня начинает торговаться на Московской бирже в OTC-сегменте

Акции под тикером PLUS на внебиржевых торгах смогут купить только квалифицированные инвесторы. И хотя внебиржевой (OTC) рынок предлагает меньшую ликвидность по сравнению с основной площадкой, выход на OTC открывает новые возможности. Инвесторы теперь могут свободнее докупать акции или входить в капитал компании до планируемого IPO в 2026 году.

Напомним, ОТС — это сервис заключения внебиржевых сделок с акциями без листинга с расчетами через центрального контрагента (ЦК).

Руководство компании уверено в перспективах развития: сокращение долга, расширение технологического направления и планы на IPO делают группу «Плюс» привлекательной для долгосрочных инвестиций.

Справочно: Группа «Плюс» объединяет офисы продаж недвижимости в более чем 300 городах России и технологическую платформу для риелторов, агентств недвижимости и застройщиков, у которой уже около 40 тысяч пользователей.
В арсенале компании — CRM-системы, ИИ-ассистенты для риелторов и финтех-продукты. В 2024 году через платформу «Плюса» было проведено 186 тысяч сделок.

В арсенале компании — CRM-системы, ИИ-ассистенты для риелторов и финтех-продукты. В 2024 году через платформу «Плюса» было проведено 186 тысяч сделок.