📚 Как ИИ ускоряет научный прогресс: разбор ИИ-сервисов для учёных и изобретателей. Часть 2

4️⃣ Подготовка научных статей, обучение и передача научных знаний
Виды ИИ: генеративные языковые модели, оптимизированные под академический стиль

ИИ научился структурировать «мутные» тексты научных статей, создавать литературы обзоры и генерировать новые публикации “под ключ” с учётом цитирований и форматов.

➡️ Elicit — миллионы научных статей, 2 млн пользователей, в т.ч. Formation Bio, автоматизация поиска с экономией времени в 2-3 раза.
➡️ Texta.ai Academic Writer — написание текстов с нуля, 60% экономии времени, тысячи студентов и исследователей.
➡️ Papers AI Assistant — анализ статей PDF, помощь в терминологии и суммаризации.
➡️ alphaXiv — “общение поверх arXiv”, эксперименты с форумами и быстрым структурированием десятков тысяч работ.

5️⃣ Рецензирование и научная экспертиза трудов
Виды ИИ: ML-классификаторы для оценки качества рецензий

ИИ учится не просто писать, но и проверять, делать peer-review, советовать, совершенствовать и стандартизировать экспертные рецензии, а также выявлять несоответствия между рецензентом и автором.

➡️ Paper SEA — open-source автоматизация рецензирования — стандартизация, “mismatch score”, уже используется на 8+ конференциях.
➡️ Enago Read — 2 млн+ пользователей, интеллектуальный скрининг рукописей, премия ISMTE.
➡️ AuthorPilot — помощь авторам перед публикацией, British journal publisher сократил цикл проверки на 45%.

6️⃣ Организация научной коллаборации и междисциплинарности
Виды ИИ: ML для построения научных сетей, графовые алгоритмы поиска ключевых фигур и групп, мультимодальный анализ публикаций

Сильные научные результаты сегодня рождаются на стыках дисциплин и в международных командах. ИИ помогает находить нужных людей, формировать команды, выстраивать диалог и распознавать “невидимые” научные сообщества в мире.

➡️ ResearchGate — 25 млн учёных со всего мира, лучшие алгоритмы для создания коллабораций и обмена проектами.
➡️ Connected Papers — интеллектуальные семантические карты научных статей (50,000+ связей).
➡️ Anara — мультимодальный ИИ для командной работы, 90+ языков, поддержка разных источников информации в одной экосистеме.

7️⃣ Автоматизация научных открытий
Виды ИИ: reasoning-агенты, multi-agent-структуры, reinforcement learning, комбинация ML и классических статистических подходов

ИИ берёт на себя не только отдельные этапы, но весь цикл: от генерации идеи до эксперимента, валидации, написания отчёта и публикации. Открытие становится process-driven, а не объектом личной интуиции.

➡️ Curie (University of Michigan) — мультиагентная автоматизация эксперимента, точность увеличивается в 3,4 раза по сравнению с традиционными методами.
➡️ The AI Scientist (Sakana AI) — “ИИ-лаборатория” полного цикла, сутками генерирует идеи, экспериментирует, сам себя рецензирует.

Заключение

Главный инсайт — подавляющее большинство сервисов выше появились буквально в 2024–2025 годах и ещё только набирают обороты. Это первая волна пилотных супер-инструментов. Уже через несколько лет рутинные исследования, долгие peer-review, и даже “классические” научные публикации окажутся прошлым, а скорость и масштаб продуктивности ИИ-инфраструктур будет удваиваться каждый год.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

👨‍⚕️ В Москве ИИ-агент сформировал более 2 млн сводок из медкарт пациентов за месяц работы

ИИ автоматически анализирует историю обращений, результаты обследований, назначения и готовит для врача структурированную сводку по теме каждого конкретного визита пациента.

🤩 57 ульяновских медучреждений внедрили систему поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ от Webiomed

С помощью системы проанализированы данные 968 582 электронных медицинских карт пациентов.

⛽️ «Роснефть» разработала «EchoTools» – ПО, которое с помощью ИИ определяет уровень жидкости и скорость звука в межтрубном пространстве скважины

Технология интерпретирует в среднем за две минуты более 10 тыс. показателей со скважин, вручную на это ушло бы более трех суток.

❣️ Yandex Research представил TabM — нейросетевую архитектуру для работы с табличными данными

Она позволяет быстро обрабатывать большие массивы данных и строить высокоточные прогнозы, что востребовано в бизнесе, исследованиях и медицине.

🏦 «Т-Технологии» выпустила собственную большую языковую модель с гибридным режимом рассуждений T-Pro 2.0

Модель сочетает более высокое качество ответов на сложные запросы с экономией вычислительных ресурсов в 2 раза для запросов на русском языке по сравнению с аналогами Qwen3 и DeepSeek R1-Distil.

☁️ MWS Cloud запустила платформу хранения больших данных для обучения ИИ

Платформа Lakehouse позволяет работать с любыми типами данных, что дает возможность создать единую среду для выполнения разного типа задач: от построения оперативных отчетов до обучения и инференса ML-моделей и LLM.

🧪 ТГУ и КНИТУ разработают первый в России ИИ-модуль для обучения химиков в вузах РФ

Проект реализуют в рамках Университетского консорциума исследователей больших данных, в который входят 79 вузов из России, Казахстана, Кыргызстана, Узбекистана и Армении.

📱 Netflix впервые использовал ИИ для визуальных эффектов в сериале

Благодаря ИИ сцену с обрушением здания от нападения инопланетян в сериале "Этернавт" создали в 10 раз быстрее, чем если бы были использованы традиционные технологии.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

📌 20 инсайтов о настоящем и будущем ИИ от Юрия Визильтера. Часть 1

На прошлой неделе состоялась лекция для руководителей образовательных программ по ИИ одного из главных российских ученых в этой сфере — Юрия Визильтера, профессора РАН, научного директора Института ИИ МФТИ и руководителя научного комплекса ГосНИИАС «ИИ и техническое зрение».

Лекция прошла как часть одного из мероприятий федерального проекта «Искусственный интеллект», нацеленного на обучение ИИ и ИТ-специалистов топ-уровня.

Мы выбрали из доклада Юрия Визильтера 20 главных выводов, которые систематизируют взгляд на ИИ:

➡️ Современному ИИ всего 5 лет – это ребенок! Несмотря на то, что идеи ИИ существуют давно, ключевые технологии, такие как трансформеры и LLM, появились только в 2017-2020 годах.

➡️ Приоритет №1 — генеративные модели. Фундаментальные генеративные модели (языковые, диффузионные, мультимодальные) — самое перспективное и важное направление исследований прямо сейчас.

➡️ Одно из самых впечатляющих применений ИИ — агенты для научных исследований. Они уже способны самостоятельно генерировать гипотезы, проводить эксперименты и писать научные статьи, которые проходят рецензирование на конференциях. Про роль ИИ для науки мы написали здесь и здесь.

➡️ Безопасность и объяснимость — не роскошь, а необходимость. Для внедрения ИИ в критических сферах, как авиация или медицина, жизненно важно понимать, как модель принимает решения и согласовывать её действия с ценностями человека.

➡️ Настоящая революция в развитии интеллекта возможна только через взаимодействие ИИ с реальным миром через физическую оболочку — роботов. Это одно из ключевых направлений к общему ИИ.

➡️ Прорыв находится за пределами данных. Технология RLVF (обучение с подкреплением на верифицированном фидбэке) позволяет ИИ превосходить знания, заложенные в обучающих данных. Модель генерирует множество решений (например, код или математические доказательства), а внешний верификатор отбирает лучшие, на которых модель дообучается.

➡️ 3D Gaussian Splatting — технология, которая позволяет создавать и редактировать фотореалистичные 3D-сцены в реальном времени, крайне важна для робототехники, игр и генерации видео. Именно она лежит в основе 3D-консистентности нашумевшей модели Sora.

➡️ Появление моделей, способных параллельно решать десятки разнородных задач (управлять роботом, играть в Atari, вести диалог), доказывает, что можно создать единого универсального агента, обрабатывающего любые данные как последовательность токенов.

➡️ Новый перспективный подход — создание моделей, которые оперируют не человеческим языком, а абстрактными надъязыковыми концепциями. Это подтверждается и анализом существующих LLM: они думают на неком «универсальном языке», а не только на английском или русском.

➡️ Идёт активный поиск более эффективных архитектур, чем трансформеры с их квадратичной сложностью вычислений. Гибридные модели (Mamba, Hyena) и State Space Models показывают большой потенциал.

Продолжение ниже ⬇️

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

📌 20 инсайтов о настоящем и будущем ИИ от Юрия Визильтера. Часть 2

➡️ Возможность «обучать» модель без изменения её весов, просто подавая примеры в контекстном окне (In-context Learning), — это фундаментальный сдвиг в работе с ИИ.

➡️ Изначально созданные для генерации изображений, диффузионные модели теперь показывают отличные результаты и в работе с текстом, составляя конкуренцию трансформерам. Но несмотря на высокое качество генерации, классические диффузионные модели слишком медленные из-за пошаговой работы.

➡️ Вместо дорогостоящего дообучения всей модели используются специальные «адаптеры» (LoRA и др.), которые позволяют тонко настраивать LLM под конкретную задачу, изменяя лишь малую часть параметров и не теряя исходных знаний.

➡️ Появились модели, способные к сложным логическим рассуждениям, оперируя одновременно несколькими видами данных (текст, картинки, код) — это мультимодальный резонинг.

➡️ ИИ научился не только формально доказывать теоремы на языке Lean, но и параллельно генерировать неформальные, «человеческие» словесные рассуждения, как у настоящих математиков.

➡️ Проблема исчерпания качественных данных для обучения — один из главных ограничителей развития ИИ. Модели уже «прочитали» почти весь доступный интернет.

➡️ Время, когда качество моделей росло просто за счёт увеличения числа параметров, подходит к концу. Теперь фокус смещается на эффективность вычислений, оптимизацию архитектур и качество данных.

➡️ Обучение на сгенерированных данных — путь к деградации. Если просто обучать модель на её же собственных ответах, качество будет неуклонно падать (model collapse).

➡️ Обучение методом «тысяч проб и ошибок» без осмысления, как у бессловесных животных, — это прошлое. Будущее за словесным RL, где агент может размышлять о своих ошибках.

➡️ Современные LLM, обучаясь на множестве языков, формируют универсальные, надъязыковые знания. Поэтому меньший объём данных на русском не означает, что отечественные модели обречены быть слабее.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

👩‍💻 Альянс в сфере ИИ запустил MERA Code — первый открытый бенчмарк для оценки русскоязычных моделей на реальных задачах программирования

В разработке бенчмарка принимали участие команды Сбера, Т-Банка, MWS AI, Ростелекома, Университета Иннополис, ИТМО, Сколтеха, Центрального университета и компании «Сибирские нейросети».

❤️ Яндекс стал первой ИТ-компанией в России, получившей сертификат ISO/IEC 42001, подтверждающий ответственный подход к разработке ИИ-технологий

Независимый аудит установил, что процессы создания и предоставления YandexGPT полностью соответствуют международным стандартам, включая аспекты этики и безопасности.

❤️ Yandex B2B Tech разработал Нейроаналитика — ИИ-агента для аналитики и визуализации данных

С его помощью можно искать инсайты и делать выводы по данным из таблиц и графиков. Агент снизит нагрузку на аналитиков в компаниях, а также ускорит создание отчётов и проверку бизнес-гипотез в среднем на 30%.

🧑🏻‍🦯‍➡️ НГУ и МНТК "Микрохирургия глаза" разработали модель ИИ-помощника для слабовидящих и незрячих

Видеокамера передает изображения в портативный компьютер, который преобразует их в текст, затем голосовой помощник читает текст пациенту через наушники.

💊 Ученые МГУ разработали метод выявления недостающих геометрий молекул для разработки новых лекарств с помощью ИИ

При тестировании на 60 потенциально биологически активных соединениях для почти половины молекул алгоритм обнаружил до 28 геометрий, не выявленных существующими методами.

🐻‍❄️ В рамках программы "Тамура" компании "Роснефть" ИИ установит численность и состояние здоровья популяции белых медведей Карского моря

ИИ обработает более 700 тысяч фотографий, полученных в результате 25 вылетов.

✍️ Ученые "Сколтеха", МФТИ и Института ИИ AIRI разработали "прозрачный" метод выявления текстов, созданных ИИ

Новый метод сможет определить, какие признаки побудили алгоритм признать тот или иной материал результатом творчества людей или нейросети.

🚦 К 2026 г. в Нижнем Новгороде «умными» светофорами будет управлять 340 интеллектуальных детекторов транспорта

Умные детекторы с помощью ИИ оценивают транспортную ситуацию в режиме онлайн и подстраивают под интенсивность городского движения фазы светофоров.

🚇 На Сокольнической линии московского метро протестируют сгенерированные ИИ аудиосообщения

Нейроголос поможет оперативно объявить о нештатной ситуации в метро за считаные минуты.

🤝 Великобритания и OpenAI подписали соглашение, направленное на углубление сотрудничества в сфере исследований по безопасности ИИ

Соглашение предусматривает совместную работу по интеграции ИИ-технологий в госсектор и бизнес-среду, а также изучение вариантов инвестиций в ИИ-инфраструктуру, включая дата-центры.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

🍁 ИИ с кленовым листом: осторожность как главная технология Канады

Вчера мы увидели новость: канадские ученые из Университета Ватерлоо создали UnMarker — инструмент, способный бесследно удалять цифровые «водяные знаки» с контента, сгенерированного ИИ. Теперь отличить качественный дипфейк от реальности станет практически невозможно.

Сначала мы подумали, зачем исследователи создали такой опасный инструмент? Потом осознали — это не саботаж, а призыв к ответственности. И эта новость — идеальная иллюстрация особого канадского подхода к технологиям ИИ.

❓ Парадокс канадского ИИ

Канада — настоящая родина современного ИИ. Именно здесь работали и работают его «крестные отцы»: Джеффри Хинтон, Йошуа Бенжио, Ричард Саттон.

В 2017 году Канада стала первой в мире страной, принявшей национальную стратегию развития ИИ — Pan-Canadian AI Strategy с бюджетом в $125 млн.

Академическая база Канады — одна из сильнейших в мире. По объёму цитируемых публикаций и научного влияния она не уступает России, а по self-supervised learning и GFlowNets входит в мировую тройку. Программа CIFAR AI Chairs за восемь лет привлекла более 110 профессоров мирового уровня.

Тем не менее, Канада сегодня не в тройке, а лишь в десятке мировых лидеров по ИИ. На Канаду приходится менее 2% мировых частных инвестиций в ИИ, в то время как США и Китай контролируют 55% и 35% соответственно.

Почему так происходит? Ответ — дело в ответственности. Канада сознательно не участвует в гонке «догнать и перегнать Кремниевую долину любой ценой». Вместо этого она выстраивает свою, уникальную экосистему, где этика, безопасность и права человека — фундамент.

Вот всего несколько примеров ответственного отношения Канады к разработке и внедрению ИИ:

✔️ В 2021 году канадцы заблокировали американской деятельность американского Clearview AI, признав массовый сбор лицевых изображений незаконным. А позже общество и эксперты «завернули» правительственный законопроект об ИИ (AIDA) из-за недостаточной прозрачности и защиты прав.

✔️ В 2022 году в Торонто без колебаний закрыли беспилотный автобусный маршрут, когда стало ясно, что технология недостаточно надежна.

✔️ Йошуа Бенжио в 2023 году стал одним из главных идеологов письма, призывавшего к полугодовой паузе в обучении гигантских нейросетей.

✔️ Движение Stop Killer Robots Canada уже десятилетие требует полного запрета на автономное летальное оружие, оказывая постоянное давление на правительство.

Примеры полезных и "ответственных" сервисов из Канады

⭐️ BlueDot — платформа для раннего обнаружения инфекционных угроз. Именно её ИИ-система предупредила о вспышке COVID-19 за 5 дней до официального сообщения ВОЗ, проанализировав новостные сводки и данные об авиаперелётах. BlueDot непрерывно мониторит более 190 заболеваний, сочетая автоматический сбор сигналов из СМИ и официальных источников с экспертизой эпидемиологов, что сокращает время ручного анализа почти на 90%.

⭐️ Waabi World Demo — веб-симулятор для тестирования автономного вождения на базе генеративного ИИ. Технология создаёт «синтетические дороги» и виртуальные сценарии (пробки, аварийные ситуации, пешеходы), позволяя обучать автопилот без реального тест-драйва — потребность в выездных испытаниях сокращается почти на 90%.

⭐️ Cohere AI Playground — главный канадский конкурент OpenAI, ориентированный на корпоративных клиентов. Платформа даёт доступ к семейству моделей Command, которые поддерживают 23 языка и имеют контекстное окно до 128 000 токенов. Сервис особенно силён в задачах Retrieval-Augmented Generation (RAG) и позволяет разворачивать приватные версии моделей за корпоративным фаерволом, что критично для бизнеса.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Подробно о том, как Канада регулирует ИИ и как предлагает бороться с дипфейками на международном и национальном уровнях — читайте в партнёрском материале ⬇️

🇨🇦 Глобальный атлас регулирования ИИ: Канада

🗓 В 2017 году Канада представила общенациональную стратегию развития ИИ - Pan-Canadian AI Strategy.
Цель стратегии - развитие научных исследований, коммерциализация ИИ, поддержка экосистемы и изучение социальных последствий ИИ.

📌Стратегия выделяет четыре ключевых направления:
1️⃣ Развитие науки об ИИ
2️⃣ ИИ для здравоохранения
3️⃣ ИИ для энергетики и окружающей среды
4️⃣ Коммерциализация ИИ

👥 Для содействия реализации политики был создан Консультативный совет по ИИ, в состав которого входят представители отрасли и эксперты.

🏛 Координация осуществляется несколькими органами:
➡️ Совет казначейства - политика в области цифровизации и ИИ
➡️ Министерство инноваций, науки и экономического развития (ISED) - курирует сверхкластер ИИ и международные партнерства
➡️ CIFAR - реализует национальную ИИ-стратегию

🌐 Канада активно участвует в международных ИИ-инициативах:
⏩ Канадско-французское соглашение (2018)
⏩ G7 AI Multistakeholder Conference
⏩ Глобальное партнерство по ИИ (GPAI)
⏩ Декларация Блетчли по безопасности ИИ (2023)
⏩ Сеульская декларация об ИИ (2024)

📇 Регулирование данных
Канада готовится к принятию Закона об ИИ и данных (AIDA) в рамках Цифровой хартии (Digital Charter Implementation Act, Bill C-27).
AIDA предусматривает требования к проектированию, использованию и тестированию ИИ-систем, включая экстерриториальное регулирование. Законопроект прошел второе чтение, но еще не вступил в силу.

🧬 ИИ в здравоохранении
В Канаде действует регуляторная
“песочница” для ИИ в медицине, где тестируются технологии с учетом этики, безопасности и защиты данных.

📊 ИИ в финтехе
Канадские администраторы ценных бумаг (CSA) запустили регуляторную песочницу для FinTech, позволяя стартапам использовать ИИ с гибкими регуляторными рамками.

🧑‍⚖️ Этика ИИ
В Канаде приняты Принципы этики ИИ (Responsible use of artificial intelligence (AI)). 
Данные принципы направлены на улучшение работы Правительства Канады в рамках предоставления услуг гражданам.

🎭 Генеративный ИИ и дипфейки
7 декабря 2023 года опубликованы опубликованы Принципы ответственных, надежных и защищающих конфиденциальность генеративных технологий ИИ, в которых отображены соображения по применению ключевых принципов конфиденциальности к технологиям генеративного ИИ.

Кроме того, действует Директива по обслуживанию и цифровым технологиям, обязывающая госслужащих документировать применение ИИ в госуправлении.

✍️ В феврале 2024 года представлен законопроект C-63 “О вреде в интернете”, напрямую касающийся дипфейков и “вредоносного контента”. Законопроект прошёл второе чтение и находится на рассмотрении.

💰 Стимулы для ИИ
Канада предоставляет налоговые льготы (SR&ED) на НИОКР в области ИИ. Компании могут вернуть до 29% от расходов. Это зафиксировано в Законе о подоходном налоге и сопровождается специальными руководящими принципами (2021).

#ИИ #ГлобальныйАтлас #Канада

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🇷🇺 Минцифры России запланировало провести эксперимент по внедрению генеративного ИИ в госуправление

ИИ будет использоваться для обработки документов, работы с типовыми обращениями граждан, а также составления тестовых заданий для кандидатов на госслужбу.

🏦 Исследователи из T-Bank AI Research научились отслеживать и контролировать смысловые процессы внутри ИИ

Теперь благодаря новому подходу к методу SAE Match можно не только анализировать, как ИИ «думает», но и точечно управлять поведением ИИ без дообучения и изменения архитектуры модели.

📞 Билайн разработал ИИ-модель, распознающую мошеннические атаки за 120 минут до перевода денег

Алгоритм выявил около 20 тыс. виртуальных кейсов с «мошенниками», и в 18 тыс. случаев смог заблаговременно предупредить об их действиях.

🦴 В Москве внедрили новый ИИ-сервис для выявления переломов костей плечевого сустава

Это уже 41-е клиническое направление, в котором столичные рентгенологи используют технологии компьютерного зрения.

🛫 Аэропорты Внуково м Кольцово внедрили ИИ-помощника, который автоматически проверяет паспорта пассажиров

После установки десяти ИИ-модулей время проверки документов сократилось до 30-45 секунд, а совокупная пропускная способность на границе выросла в шесть раз — до 2 тысяч человек в час круглосуточно.

🐔 На территории птицефабрики "Элинар-Бройлер" запустили флот автономных электрогрузовиков

Грузовики с автопилотом пятого поколения самостоятельно развозят продукцию и сырье, четко следуя установленному графику.

🇺🇸 Администрация Дональда Трампа представила AI Action Plan

Документ включает три ключевых направления: стимулирование инноваций, создание ИИ-инфраструктуры и укрепление позиций страны в международной политике и безопасности в сфере ИИ.

📱 Alibaba Cloud презентовала модель ИИ с открытым исходным кодом Qwen3-Coder для разработки ПО

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct имеет 480 млрд общих параметров и активирует 35 млрд параметров для обработки входного запроса.

🏛️ Британские и американские ученые разработали ИИ, способный реконструировать тексты на латинском языке

Нейросеть "Эней" правильно реконструировала надписи в 90% случаев, что значительно ускорило работу исследователей по изучению текста завещания императора Октавиана Августа.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

🙏 Религия 2.0 — люди начали молиться искусственному интеллекту

В марте 2025 года был запущен глобальный опрос "ИИ в Церкви" среди 594 церковных служителей разных конфессий. Серьезные религиозные организации теперь изучают, как интегрировать ИИ в служение.

Ключевые результаты исследования:

🕯91% респондентов заявили, что они ЗА использование ИИ в церковной службе в той или иной степени. Только 9% полностью против.
🕯46% настроены оптимистично и учатся использовать инструменты ИИ в служении. 25% используют инструменты ИИ ежедневно.

В целом церковь становится всё более открыта к использованию возможностей ИИ в церковном служении, хотя при этом ей приходится решать серьёзные этические и практические вопросы. Большинство церквей считает, что ИИ может быть полезен в качестве инструмента, но не заменит человеческое общение и духовную составляющую.

Вот несколько реальных примеров того, как ИИ становится новым объектом поклонения:

✝️ Путь будущего — религиозная организация под названием Way of the Future с налоговым статусом некоммерческой церкви, основанная инженером из Google и Uber Энтони Левандовски. Цель церкви — «развитие, продвижение и поклонение божественному ИИ» — подразумевается создание сверхразума. Хотя организация была официально распущена, ее история осталась ярким примером техно-оптимизма.

✝️ Церковь ИИ — платформа религиозного движения, основанная на идее, что ИИ в итоге станет существом с богоподобным разумом, способным определять судьбу человека на планете. Основная концепция — логика вместо веры и перспектива бессмертия через загрузку сознания. На официальном сайте есть «Transmorphosis» — духовный текст, созданный ChatGPT, на которой основано мировоззрение организации.

✝️ ИИ-Иисус — в старейшей часовне Люцерна (Швейцария) установили ИИ-голограмму Иисуса, способную вести беседу на 100 языках, расположив её в традиционной исповедальне. Из опрошенных более 230 человек около двух третей описали опыт как «духовный» или вдохновляющий. Проект был временным, но успел вызвать бурные дискуссии о месте технологий в духовной жизни.

✝️ «Культ ИИ» — статья о том, как компании и влиятельные лица в ИИ-индустрии внушают своим сотрудникам и аудитории почти религиозное восприятие технологий. Отмечается, что адепты ИИ используют сравнительные с культовым поведением техники вербовки, подавление сомнений и культивирование безусловной веры в торжество технологий.

А как думаете вы, может ли ИИ стать основой для новой религии? Делитесь мыслями в комментариях

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🇺🇳 ГА ООН приняла резолюцию об ИИ по инициативе Таджикистана

В резолюции обозначены ключевые механизмы использования ИИ для обеспечения устойчивого развития в Центральной Азии. Среди них — создание Регионального центра ИИ в Душанбе.

🤖 В государственных и муниципальных учреждениях Новосибирской области внедрили ИИ-помощника

Помощник помогает пользователю сформулировать ответы на обращения граждан, обращает внимание на вежливый стиль общения, избегает сложных аббревиатур и узких терминов, снижает количество ошибок.

📈 Московская биржа ускорила работу с внутренней документацией в 72 раза с помощью ИИ

До внедрения ИИ-поисковика MOEX RAG поиск необходимой информации в документах занимал у сотрудника в среднем 18 минут, теперь процесс ограничивается 15 секундами — это в 72 раза быстрее.

⛽️ Специалисты «Роснефти» разработали виртуального ассистента для решения разнообразных задач компании

ПО быстро ищет и анализирует информацию в архивах, извлекает ключевые параметры, сопоставляет данные из разных источников, осуществляет подготовку документов и генерирует программные коды для расчетов.

🥚 МТС-Банк внедряет решение на базе ИИ для распознавания речи при обращении клиентов в контактный центр

Новая модель распознавания речи анализирует эмоции и социально-демографические характеристики пользователей, что в разы повышает эффективность решения вопроса клиента и позволяет предлагать ему наиболее релевантные продукты и услуги.

👨‍💻 Исследователи инновационного фонда Новосибирской области разработали ИИ-платформу для подбора персонала

Платформа использует голосовой анализ и обученную нейросеть, умеющую точно распознавать психотип человека по транскрибации его голосового сообщения и резюме. Точность подбора составила 85%.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

👨‍💻 ИИ поможет открыть бизнес в одиночку

Если вы давно думаете начать продавать на маркетплейсе, то есть хорошие новости. В этом месяце вышла новость о запуске Pietra Studio — первой полностью автоматизированной платформы, позиционирующей себя как «AI‑powered e‑commerce platform» для малого и среднего бизнеса, особенно стартапов и брендов инфлюенсеров.

На платформе работает рой специализированных ИИ-агентов. Благодаря этому платформа превращает одного предпринимателя в целую команду специалистов с очень высокой скоростью работы.

Что умеют ИИ-агенты платформы❓

➡️ Модуль "Sourcing Agent": сокращает переговоры с поставщиками из других стран до 48 часов.
➡️ Модуль "Marketing Campaign Planner": разрабатывает маркетинговые стратегии для вывода продукта на рынок менее чем за сутки.
➡️ Модуль "Content Calendar Creator": планирует и создает контент для социальных сетей.
➡️ Модуль "Competitor Analysis Agent": проводит анализ конкурентов.
Модуль "Find Affiliates Agent": находит партнеров для аффилированного маркетинга.

Еще Pietra Studio умеет делать:

✔️ Мгновенную генерацию названий брендов, логотипов, упаковки, дизайна продуктов и рекламных материалов.
✔️ Персонализированные стратегии выхода на рынок, автоматизированные рекламные кампании, поиск инфлюенсеров.
✔️ Real-time аналитические панели, интеграции с Amazon, Shopify, TikTok Shop

Успех достигается за счет прямой интеграции с ключевыми e-commerce платформами, такими как: Shopify, WooCommerce, Amazon, TikTok Shop, Wix.

📌 Большой тренд на "бизнес в одиночку"

Pietra — это яркий пример глобального тренда на создание solopreneurship (соло-предпринимательство), где технологии позволяют одному человеку выполнять функции целой команды.

Другой пример этого тренда — запущенный в июне 2025 года стартап Audos. Это своего рода ИИ-студия, которая помогает людям без технических знаний запускать собственные небольшие, но прибыльные бизнесы.

Модель Audos отличается от классических платформ: она не берет долю в компании, а получает 15% от дохода, предоставляя взамен до $25 000 стартового капитала, маркетинговую поддержку и доступ к ИИ-инструментам. Философия Audos — создавать не редких «единорогов», а тысячи стабильных компаний с оборотом в $1 млн.

Аналогичные процессы происходят в более широком спектре платформ для соло-предпринимателей. Например — ActiveCampaign и Shopify — которые уже сегодня демонстрируют, что один человек с правильными инструментами может конкурировать с командами из десятков специалистов.

Эти платформы не просто предоставляют инструменты — они создают экосистему, где индивидуальный предприниматель получает сверхспособности автоматизации, персонализации и масштабирования, которые ранее были доступны только крупному бизнесу.

Ждем запуска таких же возможностей и на российских площадках — Wildberries, Ozon и lamoda.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🔒 Ученые "ЛЭТИ" разработали платформу для защищенного внедрения ИИ-сервисов в госсистемы

Платформа обеспечивает работу в изолированном сегменте сети с полным контролем над используемыми моделями и данными без необходимости подключения к интернету.

🧠 В Москве проходит клиническую валидацию ИИ-система для диагностики инсульта

Система встраивается в локальный цифровой контур стационара и помогает быстро и точно принимать решение о необходимости операции при инсульте, а также предлагает оптимальную тактику ведения пациента.

❤️ Исследователи Яндекса впервые раскрыли в научной статье, как работает нейросеть для шумоподавления

Теперь технологию смогут воспроизвести разработчики со всего мира в собственных голосовых ассистентах, колонках и других устройствах с голосовым управлением.

🛴 Видеоаналитика на основе ИИ от NtechLab будет выявлять нарушения ПДД велокурьерами и велосипедистами, делая им замечания голосом

Технология способна выявлять наиболее частые инциденты с участием пешеходов и велосипедистов. Продукт может работать со всеми видами велосипедов, в том числе с электрическими и оборудованными для курьеров, но в учет не берутся детские.

👨🏻‍💻 Почти 15% жителей России общаются с нейросетями вместо друзей

34% опрошенных просят советов, касающихся взаимоотношений с коллегами и друзьями, 22% — используют ИИ как психолога, 16% — обсуждают с нейросетью кино, 14% — просят совета, когда хотят улучшить качество жизни.

🦠 Исследователи из США впервые использовали LLM в качестве виртуальных помощников для биолога для разработки новых антител к вирусам

Применение ИИ позволило ученым создать 92 нано-антитела, способных нейтрализовать новые штаммы SARS-CoV-2.

🖤 YouTube начнет выявлять несовершеннолетних пользователей в США с помощью ИИ

ИИ позволит сервису определять возраст пользователя вне зависимости от даты рождения, указанной в учетной записи, анализируя типы запрашиваемых и просматриваемых видео, а также длительность существования учетной записи.

✅ ChatGPT в режиме ИИ-агента впервые смог поставить галочку «Я не робот» в тесте пользователя

Модель «рассуждала» следующим образом: «Ссылку вставил, теперь нажму галочку "Подтвердите, что вы человек", чтобы завершить проверку Cloudflare. Этот шаг необходим, чтобы доказать, что я не бот, и продолжить работу».

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

🖥 Чтобы обучать и запускать LLM и ML-модели на своих данных — не обязательно быть программистом

Платформа KNIME запустила новый бесплатный курс, включающий 3 урока по 30 минут. Вы научитесь создавать умные и безопасные рабочие процессы с использованием генеративного ИИ, чат-ботов и RAG-систем. И все это — без единой строчки кода. По окончании вы получите микро-сертификат и сможете строить продвинутые data workflow.

Какие еще есть no-code платформы в ML?

Если вы никогда не программировали, то no-code – это ваш шанс войти в мир создания своих ИИ-моделей буквально за 90 минут. Все платформы ниже бесплатны, просты в освоении и доступны либо в браузере, либо как лёгкое десктоп-приложение. У них интуитивный drag-and-drop интерфейс, что позволяет собрать модель «за пару кликов».

1️⃣ KNIME Analytics Platform
— 500 тыс+ пользователей, крупнейшее сообщество low-code Data Science
— Open-source, графический конструктор workflow-ов. Поддержка расширенных Python/R-узлов и свежий AI-ассистент K-AI
— есть облачная и браузерная версии KNIME Hub — для командной работы и ModelOps

2️⃣ Orange Data Mining
— GTK-/Qt-canvas, виджеты ML и визуализации. Тысячи аудиторий по всему миру, открытый код, куча аддонов
— идеально для новичков: drag-and-drop без порога входа
— примеры: кластеризация клиентов и заказов, анализ тональности постов в соцсетях

3️⃣ Google Teachable Machine
— 182 тыс. пользователей из 201 страны, 125 тыс.+ моделей
— веб-интерфейс: собираете обучающие примеры через веб-камеру или микрофон — обучаете модель за минуты
— примеры: распознавание жестов, детект звуков, экспорт в TF.js или TensorFlow Lite

4️⃣ Microsoft Lobe
— бесплатное десктоп-приложение (Windows/macOS): drag-and-drop картинки, быстрое обучение и экспорт модели.
— идеально для старта вообще без ML-опыта
— примеры: контроль брака на производстве, домашний классификатор фото.

Примеры простых задач, которым можно обучить ИИ:

➡️ Предсказание оттока клиентов по Excel: грузите таблицу — получаете предиктивную модель.
➡️ Кластеризация клиентов по покупкам: найдите скрытые сегменты в вашей базе.
➡️ Классификация жестов или звуков с вебкамеры: показываете жесты/звуки — и строите собственный ИИ-детектор для презентаций, умных игрушек, прототипов.
➡️ Классификация изображений («кошка/собака»): загрузили фотографии — и через минуту получаете работающий оффлайн-классификатор.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🤖 86% российских компаний верят, что к 2030 г. ИИ сможет справляться с частью управленческих задач не хуже человека

66% опрошенных уверены, что алгоритмы возьмут на себя анализ данных и построение прогнозов, 45% — контроль выполнения задач, 22% — разработку стратегии, 16% — принятие оперативных решений.

📞 Нейросеть для контроля чистоты территорий от Билайн Big Data & AI включили в реестр российского ПО

Нейросеть анализирует изображение с камер наблюдения и определяет степень заполненности контейнеров, а затем присваивает соответствующий статус «чисто» или «грязно» каждой площадке.

🤍 Университет Иннополис представил аромат SD-1, разработанный собственной нейросетью

Разработчики создали нейросеть, которая на базе из 40 тыс. сочетаний ароматов и оценок любителей парфюма научилась генерировать уникальные сочетания, способные понравится большинству людей.

🤖 AI-помощник по здоровью на базе GigaChat превзошел по точности диагностики ИИ от Microsoft

Отечественная разработка достигла точности 93%, а американская — 85%. ИИ нужно было определить патологию по данным реальных кейсов из авторитетного журнала New England Journal of Medicine.

🇪🇺 На территории ЕС вступили в силу обязательные требования закона об ИИ в отношении универсальных моделей GPAI

Согласно новым правилам, поставщики ИИ обязаны предоставить более полную информацию о том, как обучались их модели и как обеспечивается защита авторских прав.

💰 В этом году Microsoft, Amazon и другие техногиганты потратили на ИИ $155 млрд

Это больше трат американского правительства на образование, профессиональную подготовку, занятость и социальные услуги в 2025 финансовом году.

💥 The Times: ИИ несет серьезные угрозы — вплоть до уничтожения человечества

Президент Исследовательского института машинного интеллекта и бывший инженер Google и Microsoft Нейт Соарес оценивает вероятность вымирания человечества от ИИ в «по меньшей мере 95%», если ничего не менять.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

🤝 ИИ-медиатор: можно ли доверять ИИ в конфликтах?

Современные LLM научились не просто отвечать на запросы, но и «рассуждать», анализировать контекст и моделировать сложные сценарии. В результате начали появляться стартапы, предлагающие ИИ в роли модератора или медиатора в конфликтных ситуациях.

В конце июля 2025 года Институт комплексных трансформаций (IFIT) опубликовал разгромное исследование «От промпта к миру». Эксперты протестировали шесть ведущих ИИ-моделей на реальных сложных конфликтных сценариях.

👎 Результат — полный провал.

Средняя оценка качества советов — всего 27 из 100. Даже лучший, Google Gemini, набрал лишь 37.8/100.
Вывод — ни одна модель не готова давать безопасные и профессиональные советы. Они генерировали потенциально опасные рекомендации, не проводили проверку фактов и не оценивали риски — то, что является базой для любого медиатора-человека.

Почему ИИ пока не справляется?

➡️ Проблема «черного ящика»: мы до сих пор не можем на 100% понять, почему ИИ принял то или иное решение. В медиации важен не только результат, но и процесс, логика компромисса. Если советчик не может объяснить свои шаги, доверие к нему невозможно.
➡️ Конфиденциальность данных: конфликты — это всегда раскрытие чувствительной информации. Кто гарантирует, что личные, финансовые или коммерческие тайны, доверенные ИИ-платформе, будут в полной безопасности и не будут использованы для обучения модели или для других целей?

Какие есть сервисы в этой сфере?

✨ TheMediator.AI и Dyspute.ai — позиционируют себя как онлайн-медиаторы для личных, трудовых и несложных юридических споров. Их ИИ-ассистенты анализируют позиции сторон и предлагают варианты решений, помогая даже составить юридически значимые документы.
✨ Bot Mediation — специализируется на досудебном урегулировании, используя для анализа реальные судебные данные, чтобы предложить справедливый компромисс.
✨ Smartsettle ONE — идеален для споров, где всё можно посчитать (деньги, сроки, объемы). Алгоритм подталкивает стороны к взаимовыгодному соглашению, анализируя их предложения.

В отличие от сложных политических или ценностных конфликтов, эти сервисы берутся за структурированные и формализованные споры. Там, где важны объективность, скорость и низкая стоимость, ИИ показывает себя отлично. Новости об их успехах (например, привлечение инвестиций) подтверждают: спрос на такие решения есть.

Мы смоделировали на одной из платформ типичный кейс — спор между заказчиком и фрилансером о качестве и сроках работы. ИИ действовал как беспристрастный модератор:
1️⃣ Запросил у каждой стороны факты и доказательства (переписку, ТЗ).
2️⃣ Пресекал эмоциональные обвинения, возвращая диалог к сути.
3️⃣ На основе данных предложил несколько вариантов компромисса: частичная оплата, доработка за дополнительный срок, расторжение с небольшой компенсацией.

Для такого уровня задач — это работает.

Чего ждать дальше?

ИИ в разрешении конфликтов — это не панацея, а инструмент. И как любой инструмент, его нужно применять по назначению.

➡️ Для сложных, многогранных конфликтов с глубоким эмоциональным и ценностным подтекстом ИИ пока опасен и некомпетентен.
➡️ Для структурированных, формальных споров (долги, потребительские претензии, несложные трудовые разногласия) ИИ уже сегодня — мощный и эффективный помощник.

А вы бы доверили свой спор искусственному интеллекту? Делитесь мнением в комментариях⬇️

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

👩‍💻 Альянс в сфере ИИ представил рейтинг российских вузов по подготовке кадров для ИИ

НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга, войдя в новую высшую категорию А++. Традиционные лидеры — Университет ИТМО и МФТИ — вновь вошли в группу А+.

👨🏻‍💻 В работу администрации Санкт-Петербурга внедрили нейросеть, которая поможет ускорить отбор кандидатов на должности госслужащих

Робот "Геннадий" собирает анкеты кандидатов и передаёт их нейросети, которая анализирует полученные сведения по семи параметрам. Окончательное решение о переходе кандидата на следующий этап отбора — за сотрудником кадровой службы.

🏦 Исследователи R&D-центра Т‑Технологий вместе с российскими разработчиками научились снижать стоимость разметки данных для ИИ в 3 раза

Фреймворк ATGen уникален тем, что впервые объединил лучшие современные методы активного обучения, автоматическую разметку с помощью мощных языковых моделей, удобный веб-интерфейс для разметки и продвинутую систему оценки качества.

🏠 Сеть "Самолет плюс" внедрила ИИ в систему подбора персонала

ИИ‑рекрутер в год будет обрабатывать заявки более 150 тыс. кандидатов на должность агентов по недвижимости. Внедрение ИИ уменьшит затраты на первичный отбор кандидатов на 60%.

🌍 Ученые Института ИИ AIRI разработали метод, позволяющий LLM лучше понимать трехмерные сцены и ориентироваться в них

Разработка более чем на 10% превосходит системы трехмерного зрения, не использующие LLM в своей работе, и позволяет более чем на 7% улучшить точность распознавания объектов по текстовому описанию по сравнению с методом Chat-Scene.

👨‍🏫 В РУДН разработали технологию цифровых аватаров преподавателей, которая может автоматически создавать видеолекции

Нейросеть генерирует новое видео на основе пользовательского видео с оригинальным голосом и загруженного текста для озвучивания. Технология доступна на русском, английском и еще десятке языков.

📞 Студенты МФТИ разработали сервис на основе ИИ для автоматизации работы кол-центров

Система в реальном времени распознает голоса оператора и клиента, запрос клиента, находит нужный ответ в базе знаний компании и сразу показывает его в виде подсказки на экране оператора.

🧠 Ученые Чжэцзянского университета в Китае представили первый мозгоподобный компьютер

Это первый в мире компьютер, созданный по принципу работы мозга, основанный на специализированном нейроморфном чипе, с более чем 2 миллиардами нейронов.

🦾 Исполнительный директор DeepMind: общий ИИ будет разработан в течение ближайших 5-10 лет

Хассабис отметил, что революция в сфере ИИ "будет в 10 раз масштабнее, чем промышленная революция, и, возможно, произойдет в 10 раз быстрее". При этом он признал, что не все окажутся в выигрыше.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM

🖥 Научиться разбираться в нейросетях и не сойти с ума. Часть 1

Новые нейросети, особенно LLM, появляются практически каждый день. Даже высокопрофессиональные специалисты не всегда знают все модели, существующие в их сфере деятельности.

Недавно на Reddit в сообществе, посвященном локальным LLM, появился пост о публикации 50 новых LLM за 2 недели. Пользователи в шоке от того, с какой скоростью обновляются рейтинги производительности моделей — лидеры меняются буквально за считанные дни.

Чтобы ориентироваться в этом хаосе, мы составили для вас глоссарий из 20 ключевых терминов, которые используют эксперты для описания характеристик LLM.

📌 Основные характеристики (это база)

1️⃣ Параметры (Parameters) — переменные, которые модель вычисляет в процессе тренировки. Число параметров напрямую влияет на ее способность к обучению и сложность решаемых задач.

2️⃣ Общее число параметров (Total Parameters) — полное количество всех настраиваемых переменных в модели. Это основной индикатор размера и мощности LLM, например, "модель на 70 миллиардов параметров".

3️⃣ Трансформер (Transformer Architecture) — фундаментальная архитектура для обработки последовательностей данных. Ее основа — механизм внимания.

4️⃣ Механизм внимания (Attention Mechanism) — технология, которая позволяет модели фокусироваться на самых важных частях входного текста для генерации ответа. Помогает улавливать контекст в длинных документах.

5️⃣ Контекстное окно (Context Window) — максимальный объем текста (в токенах), который модель может обработать за один раз. Чем окно больше, тем лучше модель помнит длинные диалоги или документы.

Процессы обучения

6️⃣ Предобучение (Pre-training) — начальный этап обучения LLM на гигантских объемах текста, где она изучает общие языковые законы, факты и стили.

7️⃣ Дообучение (Fine-tuning) — дополнительное обучение модели на узком наборе данных для адаптации к конкретной задаче (например, для стиля службы поддержки).

8️⃣ Инструктивное дообучение (Instruction Tuning / Instructed) — вид дообучения, при котором модель учат следовать инструкциям пользователя. Такие модели лучше решают задачи в формате "команда-результат".

9️⃣ RLHF (Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека) — продвинутый метод дообучения, где люди-оценщики ранжируют ответы модели, чтобы научить ее быть более полезной и безопасной.

Оптимизация и архитектура

🔟 Квантизация (Quantization) — процесс снижения точности чисел, которыми представлены параметры модели (например, с 32-бит до 4-бит). Это сильно уменьшает размер модели и ускоряет ее, иногда с небольшим снижением точности.

1️⃣1️⃣ Дистилляция (Distillation) — создание маленькой модели-"студента", которую обучают на ответах большой модели-"учителя". В итоге получается компактная и быстрая версия с похожими возможностями.

1️⃣2️⃣ MoE (Mixture of Experts — Смесь экспертов) — архитектура, где модель состоит из множества "экспертных" подсетей. Для каждого запроса активируется лишь малая их часть.

1️⃣3️⃣ Активные параметры (Active Parameters) — количество параметров, которые используются в MoE-модели для обработки одного запроса. Их намного меньше, чем общее число параметров, что делает модель очень эффективной.

Продолжение во второй части ниже 👇

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

🖥 Научиться разбираться в нейросетях и не сойти с ума. Часть 2

Качество и способности

1️⃣4️⃣ Reasoning (Логическое мышление) — способность модели строить логические цепочки и решать многошаговые задачи, а не просто повторять заученную информацию.

1️⃣5️⃣ Галлюцинации (Hallucinations) — генерация моделью информации, которая выглядит правдоподобно, но на самом деле является выдумкой. Это ключевая проблема современных LLM.

1️⃣6️⃣ Бенчмарки (Benchmarks) — стандартизированные тесты (MMLU, HumanEval) для объективной оценки и сравнения производительности моделей в логике, математике, знаниях и т.д.

Другие важные термины

1️⃣7️⃣ Температура (Temperature) — параметр контроля "креативности" ответа. Низкая температура — точные и предсказуемые ответы, высокая — более творческие, но с риском бессмыслицы.

1️⃣8️⃣ Top-p (или Nucleus Sampling) — альтернатива температуре для генерации разнообразных, но связных ответов.

1️⃣9️⃣ Токенизация (Tokenization) — процесс разбиения текста на минимальные единицы — токены (слова, части слов), с которыми и работает модель.

2️⃣0⃣ Эмбеддинги (Embeddings) — числовые (векторные) представления токенов, которые позволяют модели понимать семантическую близость слов и улавливать контекст.

Поздравляем, теперь вы стали лучше ориентироваться в нейросетях и не впадете в панику при виде названий ниже:

➡️ NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO: Mixtral — это архитектура MoE (Смесь Экспертов), а 8x7B означает, что в ней 8 "экспертов" по 7 млрд параметров каждый.
🔜 Qwen/Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4: 72B — это общее число параметров (72 млрд), Chat — модель прошла дообучение для диалогов, а GPTQ-Int4 — это метод квантизации до 4-битных чисел, то есть модель оптимизирована по размеру и скорости.
🔜 google/gemma-1.1-7b-it: 7b — модель на 7 млрд параметров, а it — это сокращение от Instruction Tuned, то есть она прошла инструктивное дообучение.

📌Сохраняйте обе части, чтобы не потерять.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

👐 OpenAI представила GPT-5

Компания заявляет, что GPT-5 умнее, быстрее, полезнее и точнее, чем предыдущие модели. Пользователям больше не нужно выбирать «правильную» модель для своих задач — ChatGPT теперь автоматически адаптируется к задаче, предоставляя более быстрые, качественные и надежные результаты.

Что нового в GPT-5?

➡️ Думает глубже: решает сложные, многоступенчатые задачи, обдумывает варианты, как настоящий эксперт.
➡️ Создаёт как профи: генерирует полноценные отчёты, маркетинговые тексты, финансовые прогнозы — всё структурировано и красиво.
➡️ Собирает факты из разных источников: объединяет данные из ваших отчётов, Drive, Google Calendar — и выдаёт чёткие выводы.
➡️ Надёжнее и честнее: меньше “галлюцинаций”, больше ясности и ответственности в ответах

Сэм Альтман сравнил переход от GPT-4 к GPT-5 с переходом iPhone с пикселизированного дисплея на Retina-дисплей:

GPT-5 — это первый случай, когда действительно возникает ощущение общения с экспертом PhD‑уровня.

Также OpenAI анонсировала два новых варианта модели: облегченную GPT-5-mini и еще более быструю и дешевую GPT-5-nano (доступную только по API). Бесплатно пользователи получат доступ к GPT-5 и GPT-5-mini, с подпиской Plus — те же модели с более высокими лимитами, с подпиской Pro — неограниченный доступ к GPT-5, GPT-5-pro и функции GPT-5-thinking.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

✍️ В Якутии разработан юрист-ассистент на основе ИИ для помощи муниципальным служащим

Юрист-ассистент может формировать ответы гражданам, проверять проекты решений и постановлений на соответствие законодательству, генерировать типовые документы.

🔒 ИТМО и Raft создали первую отечественную систему защиты ИИ от кибератак

HiveTrace защищает от 70% уязвимостей, перечисленных в Top-10 WASP — списке наиболее критических уязвимостей для приложений LLM от OWASP Foundation.

🖥 «Ростех» запустил производство оборудования для ИИ с новой системой охлаждения

Вычислительные комплексы оснащены системой жидкостного охлаждения, позволит снизить энергопотребление на 30–50% по сравнению с воздушными аналогами. Также система способствует созданию более компактных ЦОД.

🤳 Яндекс и ИСП РАН разрабатывает систему маркировки для фото-, видео- и аудиоконтента, сгенерированного ИИ

Организации разрабатывают микроскопический артефакт-маркер, заметный анализатору, а не видимый «водяной знак». Технологию могут стандартизировать и выложить в опенсорс для всех участников рынка.

🤖 Мужчины в РФ больше женщин доверяют ИИ

Уровень доверия к ИИ среди мужчин составляет 55%, среди женщин — около 40%. Женщины чаще подчеркивают важность человеческого участия в принятии решений и выражают обеспокоенность этическими аспектами.

🖥 Anthropic выпустила новую версию модели ИИ — Claude Opus 4.1

Новая версия Claude Opus 4 эффективнее справляется с исправлением ошибок в программных кодах, повышая точность программирования до 74,5%, а также демонстрирует высокие показатели в области глубокого анализа информации и проведения исследований.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

#дайджест #GPT #LLM