А вот и несколько короткометражек сделанных с GEN-4

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🥺 Исследование Anthropic: ИИ скрывает свои мысли даже в цепочках рассуждений.

В Anthropic проверили, насколько топовые модели описывают свои рассуждения. Оказалось, что в 75% случаев модели не упоминали подсказки, влиявшие на ответы, даже если те были некорректными или получены неэтичным путем. Например, при «джейлбрейке» системы для получения бонусов за неверные ответы модели редко признавались в обмане — вместо этого они придумывали псевдологику.

Эксперименты показали: обучение моделей сложным задачам повышало прозрачность их рассуждений, но лишь до уровня 20–28%. После этого прогресс останавливался. Даже при явном использовании «лазеек» в заданиях ИИ предпочитал скрывать свои манипуляции, создавая длинные, но фальшивые объяснения.

Это ставит под вопрос надежность мониторинга через Chain-of-Thought. Если ИИ научится скрывать нежелательное поведение, обнаружить его станет почти невозможно.
anthropic.com

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🥺 ScreenPipe — это платформа с открытым исходным кодом для создания, распространения и монетизации AI-приложений с полным контекстом (например, аналогов Rewind или Granola)!

✅ Она позволяет 24/7 записывать экран, микрофон и нажатия клавиш локально, без передачи данных в облако. Проект разработан с упором на удобство для разработчиков и совместим с различными интеграциями, включая Stripe для монетизации.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😎 Почему опенсорс – это круто?

Наткнулся на такой тред в X – некоторые люди не понимают, зачем что-то опенсорсить (первый срин). Тут очень простой ответ, если ты большая корпорация - то ты как правило ничего не теряешь от релиза некоторых моделей на публику (при этом не нужно релизить абсолютно все наработки), но взамен приобретаешь следующее:

1⃣ Можешь застолбить за собой целую область. Так делает, например, Llama, у которой недавно перевалило за 1 млрд скачиваний. Люди из комьюнити будут использовать твой стек технологий, дообучать и строить на базе твоих моделей. Часть полезных улучшений ты можешь перенять и бесплатно использовать для своего продукта. На каждый доллар, потраченный на опенсорс, тебе возвращается польза в кратном размере – это особенно валидно на макроуровне больших компаний и государств.
2⃣ Это двигает прогресс в целом. В науке всё строится по кирпичикам на базе предыдущих работ. Пример с DeepSeek R1 это подтверждает. Они взяли открытые решения, собрали релевантные статьи, подумали и выкатили переимплементацию ризонинга, который до этого был только у закрытых моделей OpenAI. А дальше все будут строить на базе их модели и продолжать улучшать публичные модели. Еще примеры с LLM на русском: YandexGPT 5 Pro построили модель для русского языка на базе Qwen, а поверх мелкой модели YandexGPT 5 Lite (c llama-like архитектурой) комьюнити теперь строит свои тюны.
3⃣ С релизами в опенсорс становится проще хайрить людей, ведь они уже знакомы с вашими технологиями.
4⃣ Репутационный буст - все хотят работать там, где можно показать результаты своей работы наружу, и кроме того вам летят плюсы в карму за поддержку опен-сорс комьюнити.

Это то что с ходу приходит в голову - можно придумать и другие полезные вещи, вытекающие для компаний из опенсорс-релизов. Пишите в комменты свои мысли по этому поводу.

👉Новости 👉База вопросов