Марианна Данилина | FINTECH
Методика_оценки_эффективности_ИИ.pdf
Еще раз переосмыслил документ - подчеркну, что ценность в том, что участники договорились между собой. С точки зрения практики подойдет как подход для любой отрасли. Но сказать что это что-то новое, язык не поворачивается. Уже лет 15 этим пользуемся. И давно уже изобретено. Некоторые практики очень базово описаны. На деле некоторые методики могут давать сильные искажение эффектов, и приведенные примеры не исключение. Например кейс MOEX Прогнозирование метрик. Ну как так можно считать экономику, 10 млрд. Ну даже элементарная логика здесь не проходит - 5 дата саентистов на 3 года столько не стоят. Да ок, 1500 метрик, но питонисты также напишут код. Это же явная туфта. Вообще не представляю как они этот кейс пропустили.
Когда надо сделать красивый PR-ход, но на деле контент не выдерживает критики.
Кстати преувеличение результатов далеко не ново в отрасли. Мы по мере своей любознательности проанализировали десятки статей (больше 20 наверное точно уже и на разных финансовых рынках мира) и методик прогнозирования стоимости акций, перепроверили результаты, выводы оказались очень неутешительными - 100% статей не оправдали цели, которые ставились авторами статей. Метрики моделей очень слабенькие. Да мы почерпнули новые идеи, но не более. Из них встречались статьи, даже в таких уважаемых площадках как Хабр, где были допущены откровенные ошибки в коде Python. После исправления ошибок, результаты были неутешительными - все преукрашивают результаты, некоторые статьи пишутся для цитируемости, а не чтобы получить какой-то практический результат. Из-за этого я когда-то ушел из науки в практику.
Рады, что наши разработки высоко ценятся в ядерной промышленности. Платформа Атом майнд была предствлена на экспозиции в Вене. Глава МАГАТЭ Гросси заявил о наличии у России сильной базы для развития ИИ💪
Forwarded from Атомный IT
«Росатом» представил комплексный подход к применению ИИ на симпозиуме МАГАТЭ
Генеральный директор Госкорпорации «Росатом» Алексей Лихачев выступил на открытии первого международного симпозиума по искусственному интеллекту в ядерной энергетике, организованного МАГАТЭ в Вене. В своем докладе он подчеркнул, что Россия уделяет развитию ИИ первостепенное внимание как ключевому фактору технологического прогресса, и представил системный опыт комплексного применения ИИ в атомной отрасли.
На симпозиуме была развернута экспозиция «Росатома», включавшая решения ключевых компаний «Росатома» — «РАСУ», «Гринатом», «ИТЦ Джэт», «ТВЭЛ», а также научного направления:
🔵 Интерактивный макет АСУ АЭС малой мощности с ИИ-ассистентом.
🔵 Демонстрацию применения ИИ: ассистент проектировщика, предиктивное обслуживание, оптимизация логистики.
🔵 Макеты ЦОДов (Tier III и Tier IV).
🔵 Платформа предиктивной аналитики «АтомМайнд» для топливного дивизиона.
🔵 Автоматизация управления жизненным циклом в рамках решения T-FLEX PLM.
🔵 ИИ-решения для науки: проектирование высокотемпературных материалов и прогнозирование поведения систем под сложными физическими нагрузками.
Директор по информационным и цифровым технологиям «Росатома» Евгений Абакумов в своем выступлении на стенде подчеркнул, что опыт корпорации охватывает применение предиктивной аналитики, машинного зрения, больших языковых моделей и других инструментов ИИ для решения задач высокой сложности, и представил конкретные результаты внедрения ИИ:
⚛️ Подписывайтесь на Атомный IT — канал об информационных технологиях в атомной отрасли
Генеральный директор Госкорпорации «Росатом» Алексей Лихачев выступил на открытии первого международного симпозиума по искусственному интеллекту в ядерной энергетике, организованного МАГАТЭ в Вене. В своем докладе он подчеркнул, что Россия уделяет развитию ИИ первостепенное внимание как ключевому фактору технологического прогресса, и представил системный опыт комплексного применения ИИ в атомной отрасли.
На симпозиуме была развернута экспозиция «Росатома», включавшая решения ключевых компаний «Росатома» — «РАСУ», «Гринатом», «ИТЦ Джэт», «ТВЭЛ», а также научного направления:
Директор по информационным и цифровым технологиям «Росатома» Евгений Абакумов в своем выступлении на стенде подчеркнул, что опыт корпорации охватывает применение предиктивной аналитики, машинного зрения, больших языковых моделей и других инструментов ИИ для решения задач высокой сложности, и представил конкретные результаты внедрения ИИ:
«В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта мир столкнулся с беспрецедентным спросом на надежную энергию. В ответ на это «Росатом» вместе с ведущими технологическими компаниями страны создает инновационную экосистему будущего, где атомная энергия становится источником мощных вычислений, а искусственный интеллект помогает принимать взвешенные решения на основе данных, полученных из сотен информационных систем. На базе наших АЭС мы строим современные энергоемкие дата-центры, которые формируют целостную технологическую систему с высочайшим уровнем устойчивости. Уже сегодня на наших площадках успешно работают передовые решения: от предиктивной аналитики до физически информированных нейросетей. Наша цель — построить надежную экосистему, где энергия, вычисления и интеллектуальные решения работают как единый механизм на благо развития технологий».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Яков и Партнёры и Яндекс представили ежегодный аналитический репорт «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы»
Очень много любопытных данных и выводов, российские эксперты смотрят на развитие ИИ оптимистично, а именно:
1. Глава бизнес-группы Поиска Яндекса Дмитрий Масюк в эфире РБК поделился, что ожидаемый экономический эффект от внедрения ИИ в бизнес прогнозируется на уровне ≈ 8–13 трлн рублей в год. Причем больше всего принесет генеративный ИИ — от 1,6 до 2,7 трлн руб.
2. 78% российских компаний, системно применяющих ИИ, уже видят реальный экономический эффект — в основном от сокращения затрат, но есть и те, кому ИИ приносит выручку в новых сервисах и продуктах.
3. Подавляющее большинство компаний используют готовые решения от внешних партнеров, около половины адаптируют их под свои бизнес-процессы.
4. Один из главных трендов на ближайшее время — переход ИИ в физический мир через роботов и носимые устройства, такие как диктофоны или наушники. Ну и конечно ИИ-агенты.
Очень много любопытных данных и выводов, российские эксперты смотрят на развитие ИИ оптимистично, а именно:
1. Глава бизнес-группы Поиска Яндекса Дмитрий Масюк в эфире РБК поделился, что ожидаемый экономический эффект от внедрения ИИ в бизнес прогнозируется на уровне ≈ 8–13 трлн рублей в год. Причем больше всего принесет генеративный ИИ — от 1,6 до 2,7 трлн руб.
2. 78% российских компаний, системно применяющих ИИ, уже видят реальный экономический эффект — в основном от сокращения затрат, но есть и те, кому ИИ приносит выручку в новых сервисах и продуктах.
3. Подавляющее большинство компаний используют готовые решения от внешних партнеров, около половины адаптируют их под свои бизнес-процессы.
4. Один из главных трендов на ближайшее время — переход ИИ в физический мир через роботов и носимые устройства, такие как диктофоны или наушники. Ну и конечно ИИ-агенты.
Ускорение развития ИИ может привести к непредсказуемым последствиям
Forwarded from Data Science | Machinelearning [ru]
ИИ — «потенциально катастрофическая» угроза 🤬
Недавний пост от OpenAI на их официальном сайте немного взбудоражил людей. Компания не просто делится новыми достижениями, но и бьет тревогу: супер-ИИ может стать настоящей угрозой для человечества. Это не просто пустые слова, а серьезные предупреждения о рисках, которые мы, возможно, будем сталкиваться уже в ближайшие годы.
В одной стороны, нам нужно прогрессировать, и без ИИ уже не обойтись. С другой — если с ним не справиться вовремя, он может стать угрозой. Возможно, стоит уделить больше внимания именно безопасности, чтобы использовать ИИ в мирных целях, а не позволить ему стать разрушительным инструментом.
Data Science
Недавний пост от OpenAI на их официальном сайте немного взбудоражил людей. Компания не просто делится новыми достижениями, но и бьет тревогу: супер-ИИ может стать настоящей угрозой для человечества. Это не просто пустые слова, а серьезные предупреждения о рисках, которые мы, возможно, будем сталкиваться уже в ближайшие годы.
Авторы поста акцентируют внимание на том, что ИИ развивается с такими темпами, что скоро может «переплюнуть» человека по умственным способностям. Уже сейчас некоторые модели ИИ демонстрируют уровень интеллекта, сопоставимый с человеческим, и, что важно, стоимость единицы интеллекта в год падает аж в 40 раз. Это значит, что стоимость создания мощного ИИ будет снижаться, а его возможности расти с каждым годом.
Так что, если мы будем продолжать двигаться в том же темпе, в ближайшем будущем вполне возможно столкнуться с ИИ, который не только будет понимать, но и предсказывать, и возможно даже, развивать свои собственные алгоритмы обучения.
В ответ на эти риски OpenAI предлагает несколько важных шагов для улучшения безопасности:
• Универсальные стандарты безопасности для всех ведущих лабораторий ИИ, чтобы не было «лазеек».
• Надзор за ИИ по уровням: от базовых моделей до более сложных. Чем мощнее ИИ, тем больше контроля нужно.
• Экосистема устойчивости, подобная кибербезопасности: создание протоколов, команд реагирования, мониторинга, чтобы быть готовыми к любым непредвиденным ситуациям.
• Регулярные измерения влияния ИИ на экономику и занятость. Ведь ИИ может повлиять не только на рабочие места, но и на весь рынок.
• Сделать доступ к продвинутому ИИ базовой утилитой, но только в рамках, которые общество примет как безопасные.
Особое внимание — публичной подотчетности разработчиков ИИ. Это, по мнению OpenAI, поможет избежать хаоса и ускоренной разработки без должного контроля. В США, например, призывают к тому, чтобы регуляция не была «лоскутным одеялом», а действовала на уровне всего государства.
В одной стороны, нам нужно прогрессировать, и без ИИ уже не обойтись. С другой — если с ним не справиться вовремя, он может стать угрозой. Возможно, стоит уделить больше внимания именно безопасности, чтобы использовать ИИ в мирных целях, а не позволить ему стать разрушительным инструментом.
Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Думали инновации закончились а вот и нет! What next? Квантовые вычисления!!!
Forwarded from Электричка Технологии
☁️ МГТУ и «Росатом» открыли доступ к облачной квантовой платформе
Специалисты МГТУ им. Баумана, ВНИИА им. Духова и «Росатома» запустили облачную платформу Bauman Octillion. Она позволяет удаленно проводить эксперименты на реальных квантовых сопроцессорах.
🔜 Пользователям предоставляется круглосуточный доступ к квантовому сопроцессору SnowDrop 4Q на базе четырех сверхпроводниковых кубитов. Точность выполнения однокубитных операций на нем составляет 99,89%, двухкубитных — 99,1%.
☝️С 10 по 20 декабря будет открыт тестовый доступ к более мощному устройству — SnowDrop 8Q с восемью кубитами и повышенной точностью. Это позволит ученым тестировать более сложные алгоритмы.
Подпишитесь на Электричку
Специалисты МГТУ им. Баумана, ВНИИА им. Духова и «Росатома» запустили облачную платформу Bauman Octillion. Она позволяет удаленно проводить эксперименты на реальных квантовых сопроцессорах.
☝️С 10 по 20 декабря будет открыт тестовый доступ к более мощному устройству — SnowDrop 8Q с восемью кубитами и повышенной точностью. Это позволит ученым тестировать более сложные алгоритмы.
Подпишитесь на Электричку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ в России тренды и перспективы.pdf
16 MB
Новое исследование ИИ в России - "Ключевой запрос
пользователей — прикладная полезность: важнее, чтобы нейросети
помогали в повседневных задачах и были встроены в привычные
сервисы, чем демонстрировали успехи на абстрактных
бенчмарках. Именно продуктовая интеграция ИИ в существующие
пользовательские сценарии является драйвером развития рынка."
пользователей — прикладная полезность: важнее, чтобы нейросети
помогали в повседневных задачах и были встроены в привычные
сервисы, чем демонстрировали успехи на абстрактных
бенчмарках. Именно продуктовая интеграция ИИ в существующие
пользовательские сценарии является драйвером развития рынка."
Немного субботнего юмора, но не удивлюсь если сейчас многие компании проходят через это и именно так и измеряют эффективность…
Forwarded from iFastFood
В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников.
30 долларов за рабочее место в месяц.
1,4 миллиона долларов в год.
Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров понравилась эта фраза.
Они одобрили ее за одиннадцать минут.
Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.
В том числе и я.
Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».
Это не реальная цифра.
Но звучит как реальная.
Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.
Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».
Они перестали задавать вопросы.
Через три месяца я проверил отчеты об использовании.
47 человек открыли его.
12 использовали их более одного раза.
Один из них был я.
Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.
На это ушло 45 секунд.
Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.
Но я назвал это «успехом пилотного проекта».
Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.
Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.
Я показал ему график.
График шел вверх и вправо.
Он измерял «возможности ИИ».
Я придумал этот показатель.
Он одобрительно кивнул.
Теперь мы «имеем возможности ИИ».
Я не знаю, что это значит.
Но это есть в нашей презентации для инвесторов.
Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.
Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».
Он спросил, что это значит.
Я ответил: «соответствие требованиям».
Он спросил, каким требованиям.
Я ответил: «всем».
Он выглядел скептически.
Я назначил ему «беседу о карьерном росте».
Он перестал задавать вопросы.
Microsoft прислала команду для изучения кейса.
Они хотели представить нас как историю успеха.
Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».
Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.
Они не проверяли его.
Они никогда не проверяют.
Теперь мы на сайте Microsoft.
«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».
Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.
Он получил 3000 лайков.
Он никогда не пользовался Copilot.
Ни один из руководителей не пользовался.
У нас есть исключение.
«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».
Я написал эту политику.
Лицензии продлеваются в следующем месяце.
Я прошу о расширении.
Еще 5000 мест.
Мы не использовали первые 4000.
Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».
Внедрение означает обязательное обучение.
Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.
Но его завершение будет отслеживаться.
Завершение — это показатель.
Показатели попадают в дашборды.
Дашборды попадают в презентации для совета директоров.
Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.
К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.
Но я знаю, для чего он нужен.
Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».
Инвестиции означают расходы.
Расходы означают обязательства.
Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.
Будущее — это то, что я говорю.
До тех пор, пока график идет вверх и вправо.
30 долларов за рабочее место в месяц.
1,4 миллиона долларов в год.
Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров понравилась эта фраза.
Они одобрили ее за одиннадцать минут.
Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.
В том числе и я.
Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».
Это не реальная цифра.
Но звучит как реальная.
Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.
Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».
Они перестали задавать вопросы.
Через три месяца я проверил отчеты об использовании.
47 человек открыли его.
12 использовали их более одного раза.
Один из них был я.
Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.
На это ушло 45 секунд.
Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.
Но я назвал это «успехом пилотного проекта».
Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.
Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.
Я показал ему график.
График шел вверх и вправо.
Он измерял «возможности ИИ».
Я придумал этот показатель.
Он одобрительно кивнул.
Теперь мы «имеем возможности ИИ».
Я не знаю, что это значит.
Но это есть в нашей презентации для инвесторов.
Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.
Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».
Он спросил, что это значит.
Я ответил: «соответствие требованиям».
Он спросил, каким требованиям.
Я ответил: «всем».
Он выглядел скептически.
Я назначил ему «беседу о карьерном росте».
Он перестал задавать вопросы.
Microsoft прислала команду для изучения кейса.
Они хотели представить нас как историю успеха.
Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».
Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.
Они не проверяли его.
Они никогда не проверяют.
Теперь мы на сайте Microsoft.
«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».
Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.
Он получил 3000 лайков.
Он никогда не пользовался Copilot.
Ни один из руководителей не пользовался.
У нас есть исключение.
«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».
Я написал эту политику.
Лицензии продлеваются в следующем месяце.
Я прошу о расширении.
Еще 5000 мест.
Мы не использовали первые 4000.
Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».
Внедрение означает обязательное обучение.
Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.
Но его завершение будет отслеживаться.
Завершение — это показатель.
Показатели попадают в дашборды.
Дашборды попадают в презентации для совета директоров.
Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.
К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.
Но я знаю, для чего он нужен.
Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».
Инвестиции означают расходы.
Расходы означают обязательства.
Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.
Будущее — это то, что я говорю.
До тех пор, пока график идет вверх и вправо.
Надеюсь это не просто научный проект но и имеющий практическую пользу, такой проект доказывает что наша наука может быть очень полезной и востребованной.
👍1
Forwarded from Data Secrets
Бывший Head of Deep Learning Engineering в DeepMind Дэвид Бадден внезапно заявил, что он решит проблему Навье-Стокса до конца года
Напоминаем, что это одна из проблем тысячелетия и, кстати, именно та задача, над которой Google совместно с ведущими математиками мира и ИИ бьются уже несколько лет (подробнее о сути задачи и о подвижках гугла писали тут).
Так вот: вчера Бадден выложил черновик доказательства в Lean и скрин документа, подтверждающего его спор с Маркусом Хаттером на то, что в течение оставшегося 2025 он выложит на архив полноценное доказательство проблемы.
Поспорили, ни много ни мало, на 10 тысяч долларов. Кстати, если Дэвид все-таки выиграет (???), он получит за решение еще и миллион долларов от Clay Mathematics Institute.
На Manifold, кстати, люди уже активно ставят ставки на этот спор. Пока 97% депают против Дэвида😔
Напоминаем, что это одна из проблем тысячелетия и, кстати, именно та задача, над которой Google совместно с ведущими математиками мира и ИИ бьются уже несколько лет (подробнее о сути задачи и о подвижках гугла писали тут).
Так вот: вчера Бадден выложил черновик доказательства в Lean и скрин документа, подтверждающего его спор с Маркусом Хаттером на то, что в течение оставшегося 2025 он выложит на архив полноценное доказательство проблемы.
Поспорили, ни много ни мало, на 10 тысяч долларов. Кстати, если Дэвид все-таки выиграет (???), он получит за решение еще и миллион долларов от Clay Mathematics Institute.
На Manifold, кстати, люди уже активно ставят ставки на этот спор. Пока 97% депают против Дэвида
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Nvidia купила Groq – тот самый стартап бывших инженеров Google, в котором разрабатывали чипы специально для LLM
Интересно, что еще полтора года назад стартап оценивался только в 2.8 миллиардов долларов, а сегодня Nvidia покупает его за 20 миллиардов.
Причем сделка представлена даже не как полноценная покупка, а как неисключительное лицензирование технологий и активов.
То есть Nvidia приобретает активы Groq, включая права на использование тех самых процессоров LPU (Language Processing Unit), но, например, облачный сервис GroqCloud остается независимым и продолжит работать под руководством нового CEO.
Предыдущий директор Groq Джонатан Росс (он же основатель, который раньше работал над TPU в Google), а также многие другие сотрудники, включая почти всю верхушку, переходят в Nvidia.
Это, кстати, крупнейшая сделка в истории Nvidia. Их предыдущим максимумом были приобретения вроде Mellanox за $7 млрд в 2019 году.
Интересно, что еще полтора года назад стартап оценивался только в 2.8 миллиардов долларов, а сегодня Nvidia покупает его за 20 миллиардов.
Причем сделка представлена даже не как полноценная покупка, а как неисключительное лицензирование технологий и активов.
То есть Nvidia приобретает активы Groq, включая права на использование тех самых процессоров LPU (Language Processing Unit), но, например, облачный сервис GroqCloud остается независимым и продолжит работать под руководством нового CEO.
Предыдущий директор Groq Джонатан Росс (он же основатель, который раньше работал над TPU в Google), а также многие другие сотрудники, включая почти всю верхушку, переходят в Nvidia.
Это, кстати, крупнейшая сделка в истории Nvidia. Их предыдущим максимумом были приобретения вроде Mellanox за $7 млрд в 2019 году.