Калифорния обязывает чат-ботов сообщать, что они — ИИ

Согласно закону, если пользователь может принять бота за человека, система обязана выдать «ясное и заметное» уведомление, что это искусственный интеллект.

13 октября в Калифорнии подписали новый закон SB 243, который устанавливает правила для разработчиков «компаньон-ботов» — ИИ, имитирующих диалог с человеком.

Согласно закону, если пользователь может принять бота за человека, система обязана выдать «ясное и заметное» уведомление, что это искусственный интеллект.

По тому же закону с 2026 года разработчики должны будут отчитываться о том, как их ИИ реагирует на сообщения о суицидальных мыслях. Эти отчеты будут публиковаться на сайте офиса по предотвращению самоубийств.

Почему это важно?

ИИ-компаньоны становятся все более реалистичными. Многие пользователи воспринимают таких ботов как настоящих собеседников, делятся личными данными или просят поддержки в кризисных ситуациях.

Принятый в Калифорнии закон — одна из первых попыток регулировать это направление, обозначить рамки безопасности и сделать взаимодействие с ИИ более прозрачным. Он также может повлиять на мировые практики: разработчики ИИ-систем для глобального рынка базируются в США и будут вынуждены учитывать эти ограничения.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Litmaps и Connected Papers: как нейросети помогают искать научные статьи

Современные исследователи часто сталкиваются с проблемой поиска релевантных источников. Разбираем, как нейросети могут помочь в решении этой задачи:

📎 Litmaps

— Находит статьи, связанные с вашей темой по цитированиям и ссылкам;
— Показывает самых цитируемых авторов в выбранной области;
— В платной версии есть синхронизация с Zotero, в бесплатной — поиск по DOI, названию и другим идентификаторам;
— Функция Visualize строит графики связей между работами;
— Поддерживает ручной импорт статей.

🖇️ Connected Papers

— Определяет статьи-«предшественники» и «преемники» по теме исследования;
— Есть возможность загрузки датасета.

Этот материал — часть нашего спецпроекта «ИИ-лайфхаки для вашей профессии». Подробнее о других задачах читайте в разделе «ИИ для исследователей».

Какими инструментами для поиска статей пользуетесь вы? Делитесь в комментариях.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Криминалистическая биоинформатика: как растения помогают детективам

Вы хорошо знаете, как убийц находят по их ДНК и отпечаткам пальцев, а ещё наверняка помните, что Шерлок Холмс мог легко различать образца разных почв. Не меньше расследователям могут рассказать ДНК растений или животным. В новой статье объясняем, как методы генетики помогают уголовному розыску.

🪵 Деревья-улики и травы-свидетели

Первое преступление, раскрытое с помощью анализа нечеловеческой ДНК, произошло в 1993 году в Аризоне. Преступника обличило дерево, под которым нашли жертву. Его ствол был поврежден столкновением с грузовиком, а в кузове машины подозреваемого следователи нашли плоды такого же дерева, паркинсонии.

Еще одно растение, которое выступало в суде в качестве свидетеля — птичий горец Polygonum aviculare, известный также как… трава-мурава. Убийца увез тело жертвы подальше от дома и сбросил его в ручей. На берегу рос горец, и его семена прилипли к шинам автомобиля, где их и нашли криминалисты. 

🪾 Растения-потерпевшие

Анализ ДНК помогает и в тех случаях, когда жертвой оказались сами растения или животные. Оставленные на вырубке пни могут стать решающими в расследовании браконьерства: если найдутся срубленные деревья, их можно сопоставить с пнями по ДНК. Так удалось доказать вину нарушителей, уничтоживших клены в национальном парке Олимпик (Вашингтон, США), и защитить от нелегальной рубки кипарисовики на Тайване.

Иногда идентифицировать дерево можно и без ДНК: например, если удалось перехватить необработанные бревна, можно сличить спилы; но ДНК-фингерпринтинг позволяет опознать даже доски и опилки.

🌳 Перспективы расследований исследований

Индивидуальные ДНК-паттерны растений помогают искать не только убийц и браконьеров. Например, с их помощью также можно проверить сорт оливок, из которого произведено масло, или определить источник наркотиков растительного происхождения. В перспективе, если человечество не задумается о защите персональных данных растений, каждая доска и каждый в поле колосок будут иметь генетический паспорт с указанием происхождения, который невозможно подделать. 

Подробнее о том, как устроены исследования ДНК-растений в криминалистике, а ещё о том, как убийцу нашли с помощью кота по кличке Снежок, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 14 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От Гумилева до Шаламова: что такое акростих, и как найти зашифрованные послания в тексте

Акростих — поджанр поэзии, который позволяет зашифровать в тексте множество посланий: от романтических до провокационных. Такие послания можно различить в первых буквах строк или предложений, которые складываются в отдельные слова или фразы. Примеры можно найти и у Николая Гумилева, и у Льюиса Кэррола. DH-исследователь Женя Дуненков создал алгоритм для автоматического поиска таких шифров в корпусе из десятков тысяч текстов русской классики. Рассказываем, что из этого вышло.

Что за алгоритм?

На первый взгляд, алгоритм поиска акростихов довольно простой. Нужно собрать по исследуемому тексту первые буквы (слов/предложений/абзацев — в зависимости от уровня поиска), нарезать из них «скользящим окном» потенциальные слова, а затем оставить только те, которые найдутся в словаре настоящих слов (о словаре ниже). Правда, так может получиться слишком много случайных совпадений. Чтобы их отфильтровать, можно искать несколько словоформ подряд, поскольку очень часто акростихи состоят из целых фраз.

Какие результаты?

Среди 72 137 текстов с az.lib.ru нашлось 1763 потенциальных акростиха. Проверить их пришлось вручную, и… к сожалению, скрытых сокровищ, про которые срочно писать во все литературоведческие журналы и ехать с ними на конференции, не нашлось. Среди интересных примеров – политическое высказывание Амфитеатрова о цензуре и акростих в рассказе «Заклинатель змей» Варлама Шаламова.

А какие перспективы?

Хотя этот случай не предложил неожиданных открытий, работу точно можно продолжить. Например, обратиться к поиску по поэтическому корпусу, новостным и публицистическим сайтам. Можно взяться за корпуса на других языках, если найти подходящий словарь (на английском с его неизменяемостью слов должно быть гораздо проще).

Подробнее о процессе работы с корпусом, найденных примерах и акростихах (а еще о мезостихах, телестихах и абецедариях!) узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 16 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ-поисковик: как пользоваться Perplexity

В новом гайде объясняем, как зарегистрироваться в Perplexity и начать использовать эту нейросеть для повседневных задач и работы с научными источниками.

Что за Perplexity?

Perplexity AI — это поисковая система на основе искусственного интеллекта (ИИ). Использовать ее можно для как для обычных, так и для учебных или исследовательских задач.

Как её использовать?

Если вы хотите спросить нейросеть о чем-то повседневном (например, порекомендовать вам фильм), советуем режим быстрого поиска.

А для более сложных вопросов, связанных с исследованиями, лучше активировать режим глубокого поиска. В этом режиме нейросеть формирует ответ дольше, но с большей точностью. 

Можно еще и установить дополнительный фокус — настроить Perplexity на поиск только по академическим источникам и дополнительно изучить ссылки на них.

Больше информации о возможностях нейросети и примеры запросов найдете в гайде на сайте.

Этот материал — часть нашего спецпроекта «ИИ-лайфхаки для вашей профессии». Подробнее о других задачах читайте в разделе «ИИ для исследователей».

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

От судебных картотек к базам данных: как цифровые архивы помогают историкам права

За что и как наказывали людей в прошлом? Как судебные архивы превращаются в базы данных, а историки — в дата-аналитиков? Чем историкам права помогают цифровые методы? На примере проекта The Old Bailey Proceedings Online рассказываем, что можно узнать из решений центрального лондонского уголовного суда за 250 лет.

🗂️ История права: от архивов к базам данных

История права всегда имела дело с большими массивами документов. Ещё до появления цифровых методов исследователи восстанавливали картину прошлого, опираясь на архивы судов или следствия.

Сегодня историки используют не только традиционные, но и цифровые методы работы с уголовными архивами. Судебные протоколы, следственные дела становятся материалами для баз данных, которые можно изучать с помощью статистического анализа (о применении количественных методов в работе с разными типами источников мы уже рассказывали в здесь). Так история права объединяется с исторической информатикой.

👨🏻‍⚖️ База данных суда Old Bailey: 250 лет уголовных разбирательств Лондона

Масштабный проект Института Digital Humanities Университета Шеффилда The Old Bailey Proceedings Online содержит оцифрованные дела центрального лондонского уголовного суда Old Bailey с 1674 по 1913 годы, а также данные «Вестника Ньюгейтской тюрьмы» с 1676 по 1772 годы. В архиве находятся записи о почти 198 тысячах процессов и биографические сведения о 2500 приговорённых к смертной казни.

Для погружения в мир Англии Нового времени на сайте представлены исторические справки, а для работы с материалами — подробные инструкции. Все дела сопровождаются сведениями об обвиняемых, жертвах, сути преступления и о приговоре. Данные можно фильтровать по различным критериям (например, по полу обвиняемого или жертвы, их занятиям, возрасту; по дате преступления), а результаты визуализировать с помощью диаграмм и таблиц.

🥷🏻 Что можно узнать о преступности из базы Old Bailey?

Разберём возможности базы на примере. Допустим, мы хотим проследить связь гендерного фактора и преступности.

Данные Old Bailey подтвердят выводы других исследований о том, что основная часть преступлений (почти 80%) совершается представителями мужского пола. Самым частым типом преступлений среди обоих полов является кража (theft).

Мужчины чаще были замешаны в преступлениях, связанных с насилием и жестокостью (sexual offence, breaking peace). Женщины, в свою очередь, чаще совершали правонарушения в сфере деторождения. Примечательно однако, что мужчины и женщины одинаково часто совершали убийства (доля убийств среди всех женских преступлений составляет 2,85 %, а среди мужских — 2,49 %).

Подробнее о том, как обнаружить такую статистику в базе данных, кого — мужчин или женщин — в Англии чаще отправляли в ссылку, и за что Элизабет Кларк приговорили к сожжению в 1687 году, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 6,5 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblokх

«Системный Блокъ» объявляет предновогодний набор участников!

«Системный Блокъ» расширяется и приглашает новых авторов, редакторов, менеджеров, дата-аналитиков, разработчиков. Если вы давно хотели к нам присоединиться и не знали, как, — сейчас самое время!

Мы — волонтерское издание. В нашей команде люди из совершенно разных сфер: филологи, программисты, менеджеры, историки, журналисты и аналитики. Нас объединяет интерес к науке и технологиям, а также желание вдохновлять людей интересными материалами, исследованиями, новостями, тестами.

Как вы поняли, нам не хватает только вас.

Ниже вы найдете набор ролей, которые могут быть интересны вам или вашим друзьям. Если что-то из этого вам близко, добро пожаловать к нам! Если вы хотите присоединиться, но идеальной роли нет, то все равно оставляйте заявку.

1. Авторы в рубрики NLP, «Филология», «Образование», «Биоинформатика», «Востоковедение»
2. Кураторы рубрик NLP, «Лингвистика» и «Филология»
3. Редакторы текстов
4. SMM-Lead / Менеджер отдела SMM
5. Контент-менеджер Telegram-канала
6. Выпускающий редактор сайта
7. Куратор рубрики «Интервью» / Менеджер интервью
8. PR-менеджер
9. HR-менеджер
10. Иллюстраторы и менеджер иллюстраторов
11. Редактор ИИ-портала
12. Авторы-энтузиасты нейросетей
13. Менеджер направления в дата-отделе
14. Автор-исследователь в дата-отдел
15. SEO-специалист на сайт
16. Аналитик на сайт
17. Продакт-менеджер сайта
18. UX-дизайнер сайта
19. Менеджер портала про цифровое образование
20. Разработчик WordPress на сайт
21. Разработчик Next.js (React)
22. Разработчик n8n
23. Разработчик Apps Script

Полное описание задач и пожеланий к участникам смотрите в этом документе.

Если вас заинтересовала одна из ролей – приглашаем заполнить форму до 29 ноября. Проект полностью волонтерский, мы не платим денег. Зато у нас человечный менеджмент, отлаженные процессы и хорошая репутация в русском научпоп-сообществе. Присоединяйтесь!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Языковые модели помогают математикам, Google поможет Apple с ИИ

Что произошло в мире ИИ за последнее время.

Нейросети помогают математикам

Команда ученых, в которую входит один из самых известных математиков современности Теренс Тао, показала, насколько большие языковые модели эффективны в поиске решений целого класса математических задач.

Перед математиками часто стоит задача найти объект с заданными свойствами. Например, при исследовании величины, принимающей бесконечное количество значений, требуется определить её верхнюю границу — значение, больше которого эта величина не может быть. Не всегда удаётся с первого раза дать точную оценку, часто находят оценку с запасом. Поэтому математики пытаются конкретизировать существующие оценки.

Кандидата на оценку можно частично проверить на компьютере, написав программу для перебора вариантов. Компьютер будет перебирать значения величины и сравнивать с предложенной оценкой — если хотя бы для одного значения неравенство не выполняется, то оценка неверна. Такой подход позволяет быстро отметать неподходящих кандидатов.

В мае 2025 года лаборатория Google DeepMind представила метод AlphaEvolve, который позволяет эффективно находить объекты с заданными свойствами с помощью LLM. В качестве объекта может выступать математическая конструкция, молекула, компьютерная программа и др. А значит, с помощью AlphaEvolve можно создавать и программы для поиска оценки величин.

AlphaEvolve использует эволюционный подход. Пользователь даёт описание задачи и объекта. На каждом шаге AlphaEvolve не ищет напрямую нужный объект, а генерирует программу, которая производит поиск. Такой метод оказался особенно эффективным, потому что позволяет компактно описывать сложные структуры и многократно улучшать результат без повторных запусков модели. На каждом следующем шаге языковая модель улучшает лучшую программу с предыдущего шага.

AlphaEvolve тестировали на 67 научных задачах из разных областей математики. Почти для всех модель нашла лучшие уже известные решения, а в некоторых задачах — предложила более оптимальные.

Почему это важно?

Многие решения, найденные AlphaEvolve, не были найдены раньше из-за отсутствия у математиков времени и сил на подбор оптимальной комбинации уже известных решений под конкретную задачу. AlphaEvolve может обнаруживать пропущенные людьми комбинации полуавтоматически. А анализ некоторых программ, созданных алгоритмом, помогает продвинуться в решении уже живым математикам. В статье также упоминается комбинирование AlphaEvolve с другими методами ИИ, которое позволяет формализовывать механизм поиска, например, выводить точную формулу.

Айфоны переходят на LLM от Google

Компания Apple готовится подписать сделку с Google о внедрении языковой модели Gemini в ассистента Siri. По информации Bloomberg, за доступ к Gemini Apple заплатит $1 млрд. Apple переходит на Gemini из-за проблем с собственными моделями. Улучшенную Siri с Apple Intelligence анонсировали в 2024 году, но запуск много раз переносился.

Gemini будет работать на серверах Apple в режиме Private Cloud Compute, что позволит не передавать данные Google. Ранее Apple тестировала других поставщиков LLM, включая OpenAI и Anthropic.

Почему это важно?

Сделка показывает технологический разрыв в области ИИ между компаниями. Google и Microsoft раньше занялись LLM, и теперь даже огромные деньги Apple не компенсируют отставание. Партнерство с Google создаёт для Apple зависимость от конкурента.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Академическая честность в эпоху искусственного интеллекта: соавторство или мошенничество?

Можно ли школьникам и студентам обращаться к чат-ботам при написании эссе? Как оценивать такие работы? Где помощь нейросети превращается в плагиат? С развитием искусственного интеллекта традиционные представления о честности в науке и образовании пересматриваются. Рассказываем, как школы и вузы учатся регулировать использование ИИ.

А что, до нейросетей все были честными?

Нет 🙃. В 2012 году опрос 23 000 американских старшеклассников показал: 75% списывали домашнюю работу, 52% — контрольные. Среди 3600 учеников школ США 95% признались, что хотя бы раз жульничали за год. Что же касается ИИ, его используют не только с целью списать.

А с какой?

Исследователи Стэнфордского университета выяснили, что 54-58% учеников считают допустимым использовать ИИ для мозгового штурма, поиска темы проектов и структурирования мыслей. 48-64% опрошенных против использования ИИ для написания фрагментов работы и редактуры готового текста. 86-95% учащихся высказались против автоматического создания всей работы.

Со школьниками ясно, что там у студентов?

Согласно совместному докладу «Яндекс Образования» и НИУ ВШЭ почти половина студентов (49%) уже использует ИИ; 47% процентов студентов отмечают, что нейросети помогают им в учебе; а 54% преподавателей считают, что умение пользоваться генеративными технологиями дает студентам карьерное преимущество.

Ведущие вузы делают ставку на обучение ИИ-грамотности, а не на борьбу со списыванием. Например, Оксфорд и Мичиганский университет создают открытые курсы и хабы, где объясняют, как работает ИИ, каковы его ограничения и этические риски.

Подробнее о практических и этических аспектах использования нейросетей в образовании узнаете из полной версии нашего материала.

А своим мнением по этому поводу можете делиться в комментариях 😎

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

В Версале «заговорили» скульптуры

Это стало возможным благодаря приложению на базе искусственного интеллекта.

Посетители дворца теперь могут задать вопросы 20 статуям в саду — среди них Аполлон, Купидон и Сфинкс. Новое приложение, созданное на платформе Ask Mona при участии OpenAI, позволяет вести диалог на французском, английском и испанском языках. Для этого достаточно отсканировать QR-код на постаменте.

«Ответы» скульптур основаны на мифологических сюжетах и исторических источниках о Версале. Система использует данные архивов и кураторских текстов, чтобы сгенерировать правдоподобные ответы от лица героев. По словам создателей, проект помогает посетителям узнавать малоизвестные детали и по-новому воспринимать пространство сада.Таким образом Версаль делает опыт посещения более интерактивным, а значит, и запоминающимся.

Почему это важно?

Для Digital Humanities проект Версаля — пример того, как искусственный интеллект становится посредником между культурным наследием и публикой. Технология соединяет традиционную экспозицию с интерактивным рассказом и показывает, что цифровые технологии могут не только визуализировать прошлое, но и дать ему голос. В результате музей превращается в пространство диалога, где технологии углубляют восприятие объектов.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Тест: угадай значение (ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*:･ﾟ✧ каомодзи

Каомодзи — это японские смайлики, созданные из букв, цифр и символов, которые передают эмоции без слов. 

В отличие от привычных нам 🙂 или :( или (((((, японские каомодзи расположены горизонтально (и используются только при горизонтальном письме). Часто у них есть не только глаза и рот, но и щеки, брови, уши или даже руки. Они появились в Японии в 1980-х и быстро стали частью интернет-культуры. Сегодня каомодзи используются в сообщениях, блогах и соцсетях, чтобы выразить настроение мягче и эмоциональнее, чем текстом (＠＾◡＾)

В новом тесте предлагаем вам угадать, какую эмоцию выражает это и другие лица:
(╬ಠ益ಠ)

А в комментариях можете рассказать, что предпочитаете вы — эмодзи (про них у нас тоже есть материал!), скобочки или каомодзи!

Пройти тест

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Голос(а) автора: может ли один человек писать как несколько?

В этот день 45 лет назад ушел из жизни удивительный французский писатель Ромен Гари — единственный человек, которому удалось дважды получить престижную Гонкуровскую премию. Дело в том, что премия даётся один раз в жизни. Гари смог обойти это правило благодаря мистификации. Сегодня эту мистификацию исследуют с помощью количественных методов определения авторства (стилометрии). Перечитываем наш материал о том, как авторы создают «писательские субличности».

Кратко: о чем статья?

Одна из основных задач стилометрии в цифровой филологии — атрибуция, определение авторства. Обычно формальности вроде псевдонима не влияют на результат, но что, если писатель создалсубличность с собственными биографией и характером?

В 1956 году как Ромен Гари получил Гонкуровскую премию под своим именем, а в 1975 году — под псевдонимом Эмиль Ажар.

При этом автор и его «субличность» творили в одном жанре, а Гари продолжал печататься под своим именем одновременно с развитием писательской карьеры Ажара.

Разумеется, мы решили проверить, что скажут цифровые методы и провели эксперимент с Delta (подробнее о Дельте Бёрроуза можно узнать, например, здесь). И в ходе него программа, определяющая авторство, восприняла Ажара как отдельного от Гари писателя, хотя один из романов, написанных под псведонимом, и был стилистически близок к текстам Ромена Гари.

О другом писателе, которому удалось обмануть стилометрию, а также о том, что такое дендрограммы, как они выглядят и что показывают исследователям, узнаете из полного текста статьи.

Время чтения: 12,5 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

ИИ в образовании: как преподавателю выстроить справедливые правила игры

Пока ученики не понимают отношение преподавателя к ИИ, им труднее корректировать своё поведение на занятиях. Рассказываем, как выстроить границы в использовании ИИ для тех, кто предпочел бы разрешить обращаться к нейросетям, и для тех, кто считает, что школьникам лучше от них отказаться.

Как преподавателю разрешить использование ИИ?

Создавать условия для осмысленного применения нейросетей на занятиях можно по-разному. Самый простой вариант — попросить разработать памятку… ИИ-помощника. Это не только облегчит работу, но и позволит показать осознанный подход к искусственному интеллекту на собственном примере. Так можно помочь студентам развивать насмотренность и подсказать, как взаимодействовать с чат-ботами: что говорить в хорошем промпте (не знаете? ничего, у нас есть гайд!) и чего лучше не говорить, особенно если речь идет о персональных данных.

Помимо свода правил и памяток можно рассмотреть со студентами мемы об отношении к ИИ, его основных проблемах, о стереотипах в отношении ИИ или обсудить неудачные варианты его применения.

Как преподавателю запретить использование ИИ?

Запрет на использование нейросетей хорошо бы закреплять в нормативных документах от программы учебных дисциплин до политики учебного заведения.

При этом поскольку ИИ — это огромное количество разных технологий и инструментов, важно разобраться, все ли их хочется ограничить настолько строго. Чаще всего в учебном процессе под запрет попадают генеративные технологии. Ориентиром здесь может выступить этический стандарт COPE (Code of conduct | COPE: Committee on Publication Ethics): не разрешается создание текста работы, данных, графиков с помощью нейросетей, если это не обусловлено выбранным методом. Правда, убедиться, что такой запрет соблюдается, может быть не слишком просто, ведь ИИ-детекторам полностью доверять невозможно.

Еще один способ ограничить применение нейросетей в процессе обучения — больше обсуждать с учениками угрозы, связанные с ними. Репозиторий MIT The Al Risk Repository содержит, наверное, самый полный перечень рисков. Среди них, к примеру, есть риск дезинформации. Вокруг него в сети появилось много кейсов, которые можно обсудить с учениками. 

Подробности о разрешениях и запретах ИИ в образовании найдете в полной версии нашей статьи. А ещё там есть мемы!

Время чтения: 11 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Gemini 3, новый DeepSeek, SAM 3

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время

Google Gemini 3

Корпорация Google обновила свою большую языковую модель Gemini. Пока доступна только флагманская версия Gemini 3 Pro, более компактные и быстрые варианты появятся позже.

Практически во всех стандартных тестах Gemini 3 превосходит лидирующие LLM OpenAI GPT-5.1 и Anthropic Opus 4.5 или сопоставима с ними. Главное в обновлении — улучшение агентских способностей: модель эффективнее применяет режим рассуждений (thinking/reasoning) и внешние инструменты, такие как поиск Google и среда выполнения кода. Также значительно выросло качество генерации кода, особенно для задач front-end, которые нужны для разработки интерфейсов сайтов и приложений.

Попробовать Gemini 3 можно бесплатно в Google AI Studio.

Почему это важно?

Gemini используется практически во всех ИИ-продуктах Google: от перевода видео на YouTube до генерации сводок поисковой выдачи. Поэтому обновление затронет миллионы пользователей.

Кроме того, благодаря финансовым и интеллектуальным ресурсам Google является ключевым участником гонки ИИ. По её флагманской модели можно судить о прогрессе генеративного ИИ в целом.

DeepSeek v3.2

Лаборатория DeepSeek обновила свою открытую LLM.
Базовая версия DeepSeek v3.2 по качеству сравнима с GPT-5, а версия с расширенными рассуждениями — с Gemini 3 Pro. Модель также стала быстрее благодаря архитектурным улучшениям.

По заявлениям лаборатории, DeepSeek v3.2 получила «золото» на Международной олимпиаде по математике и Международной олимпиаде по программированию 2025 года. Ранее о подобных достижениях своих LLM заявляли OpenAI и Google.
DeepSeek v3.2 и технический отчет находятся в открытом доступе. Опробовать модель можно на официальном сайте.

Почему это важно?

Разработка и обучение больших языковых моделей требуют значительных финансовых вложений. Лидирующие модели создаются корпорациями и доступны только по API, что даёт пользователю лишь минимальный контроль над ними.

Традиционно открытые модели (которые можно запустить на собственном сервере или компьютере) существенно отстают от закрытых. Модели DeepSeek уже неоднократно сокращали этот разрыв.

Выход DeepSeek v3.2 означает, что теперь любой желающий может без ограничений использовать и модифицировать LLM, сопоставимую по производительности с лучшими решениями.

SAM 3 и SAM 3D

Компания Meta* представила SAM 3 и SAM 3D — обновление своей линейки моделей компьютерного зрения Segment Anything.

SAM 3 может находить и выделять объекты на изображениях и на видео по текстовым описаниям. В отличие от предыдущих версий, которые работали только с визуальными подсказками (например, на нужный объект нужно было кликнуть или обвести его рамкой), новая модель понимает текстовые запросы вроде «жёлтый школьный автобус» или «люди в красных кепках».

SAM 3D позволяет генерировать 3D-модели объектов из двумерных изображений. SAM 3D состоит из двух моделей: SAM 3D Objects восстанавливает трёхмерную геометрию и текстуры предметов, а SAM 3D Body — позы и формы человеческого тела. Обе модели работают с одним изображением, без необходимости в специальных камерах.

Meta выпустила веса моделей, код и бенчмарки. Обе модели опубликованы в открытом доступе на официальном сайте.

Почему это важно?

Модели линейки SAM универсальны — они позволяют выделять произвольные объекты на самых разных изображениях и видео. Поэтому их можно применять в разных областях: обработка фото и видео, робототехника, AR/VR.

Meta уже внедряет модели в свои продукты. SAM 3 используется в приложении Edits для создания видеоэффектов, а SAM 3D обеспечивает работу функции «Просмотр в комнате» на Facebook Marketplace, позволяя покупателям визуализировать мебель в своём интерьере перед покупкой.

*Компания Meta признана экстремистской организацией, а её деятельность запрещена на территории РФ

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Ресурсы для цифровых стиховедов: поэтические корпуса

Сегодня двойной поэтический день рождения: 5 декабря с разницей в 17 лет родились два выдающихся русских поэта — сначала Фёдор Тютчев в 1803 году, а затем Афанасий Фет в 1820-м. В связи с такой важной для поэзии датой предлагаем вспомнить, какие поэтические корпуса будут полезны тем, кто хочет отличать Фета от Тютчева исследовать поэтическое наследие — русское и не только.

Поэтический подкорпус НКРЯ

Первый в истории поэтический корпус, доступный с 2006 года, сегодня он насчитывает 101 521 текст. В стихотворениях размечены метр, строфика и другие параметры, указаны автор, дата создания и жанры. По всем этим признакам можно искать информацию и задавать подкорпус. 

Башкирский поэтический корпус

Вторым поэтическим корпусом в мире стал Башкирский, созданный в октябре 2013 года Борисом Ореховым. Коллекция текстов корпуса состоит из произведений 103 башкирских поэтов XX и начала XXI века. Благодаря нему можно узнать не только о башкирском стихе, но и о башкирском языке в целом. Корпус поддерживает два вида поиска — лексический и грамматический, можно искать как само слово, так и формы по определенным грамматическим признакам.

Персидский поэтический корпус

Персидский поэтический корпус был опубликован весной 2020 года. Он содержит тексты классической персидской поэзии IX-XVII веков в объеме 4,3 млн. словоупотреблений (это 16 842 произведения или 330 723 бейта — так называется минимальная строфическая единица тюркской и персидской поэзии).

Мультиязычный корпус поэзии PoeTree

Проект PoeTree, опубликованный в 2023 году, включает более 330 000 стихотворений на десяти языках (чешский, английский, французский, немецкий, венгерский, итальянский, португальский, русский, словенский и испанский). Каждый корпус был очищен от дубликатов, снабжен морфосинтаксической разметкой в формате Universal Dependencies и снабжен метаданными. Тексты и метаднные доступны в виде унифицированных JSON-файлов.
 
Поэтические корпуса — это культурное достояние и важный источник, содержащий информацию о национальной поэзии и языке конкретного временного периода. Если вы использовали для своих исследований (или других целей?) эти и другие поэтические корпуса, пожалуйста, расскажите о них в комментариях!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok