Анонсируем новый вебинар!

2 декабря расскажем про технологии против любых дипфейков: на изображениях, видео и аудио.

✨ Вы узнаете, как команда повышала точность детектора и какие проблемы приходилось решать при внедрении — глазами клиента и разработчиков.

На вебинаре обсудим:

⚫️Трансформацию подходов к безопасности и коммуникациям

⚫️Когда голос обманывает: методы детекции аудиодипфейков

⚫️Как выявляют попытки обмана при онлайн‑идентификации

А также эксперты MWS AI и MTC ID ответят на любые вопросы о дипфейках!

Регистрируйтесь и приходите 🌨

📌This Is How We Are Going to Build AGI: CAIA Google рассказал о состоянии ИИ.

Логан Килпатрик из команды DeepMind беседует с Кораем Кавукчуоглу, CTO DeepMind и по совместительству новым главным архитектором Google по искусственному интеллекту.

Корай Кавукчуоглу рассказал о своих взглядах на текущее состояние ИИ, архитектуру Gemini и стратегию Google по достижению AGI. Он считает, что это «новая эра», где технологии стремительно меняются, и что ближайшие 6 месяцев обещают быть такими же захватывающими, как и предыдущие.

Основные темы интервью:

🟡Успех Gemini 3 и подход к AGI

Недавний запуск Gemini 3 получился суперпозитивным. Но прогресс не замедляется, и Gemini 3, подобно 2.5, снова «отодвинула рубеж по ряду измерений». Центральная философия Google в том, что AGI будет «совместно создаваться с нашими клиентами». Это не чисто исследовательская работа, проводимая в изоляции, а совместное усилие с миром, требующее инженерного мышления.

🟡Новый взгляд на прогресс и бенчмарки

Несмотря на то, что модели Google достигают лидирующих позиций на бенчмарках, истинное мерило прогресса в реальном применении. Старые бенчмарки перестают определять текущий рубеж, и новая мера успеха — это предоставление большей ценности в реальном мире, где модели используют ученые, студенты, юристы и инженеры.

🟡Планы на будущее

Приоритеты для улучшения в будущих версиях Gemini Pro:

🟢Следование инструкциям: Модель должна уметь понимать и выполнять запрос пользователя, а не просто отвечать так, как считает нужным.

🟢Интернационализация: Google сосредоточен на языках, где исторически производительность была невысокой.

🟢Функциональные и инструментальные вызовы: Это критически важные технические области, поскольку они позволяют моделям естественно использовать существующие инструменты.

🟢Код и агентские действия : Код - это база для создания чего угодно в цифровом мире. Корай считает, что агентские действия и код — это наиболее перспективные области роста, в которых еще есть много возможностей для совершенствования.

🟡Интеграция с продуктами и инновации

Интеграция- важная тема для сбора фидбэка от пользователей, который необходим для понимания того, как нужно улучшать модели. Риск для Gemini заключается не в отсутствии масштабирования, а в исчерпании инноваций. Поэтому Google DeepMind и Google Research должны постоянно заниматься исследованиями, чтобы находить новые идеи, которые будут питать «двигатель ИИ» Google.

🟡Единство моделей и генеративные медиа

Генеративные медиа-модели сходятся с текстовыми моделями. Яркий пример - Nano Banana Pro, которая показала, как слияние понимания мира из текста с пониманием из изображений позволяет модели создавать более детализированные и концептуально связные изображения, например, инфографику на основе сложных документов.

Фоном идет история о личном пути Корая Кавукчуоглу : от исследователя Deep Learning в DeepMind в 2012 году до текущей руководящей роли.

🔜 Смотреть полное интервью на Youtube


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Метаданные пользователей OpenAI API утекли через сервис Mixpanel.

OpenAI раскрыла детали инцидента безопасности, произошедшего на стороне подрядчика — платформы аналитики Mixpanel. Злоумышленники получили доступ к системам вендора и экспортировали метаданные пользователей, работающих с API. В утечку попали имена, адреса электронной почты, User ID, ID организаций, сведения об используемых браузерах и ОС, а также примерная геолокация.

OpenAI говорит, что критически важные данные остались в безопасности: пароли, сами API-ключи, платежная информация и промпты не скомпрометированы. Пользователей ChatGPT инцидент также не затронул. В ответ на нарушение периметра безопасности OpenAI отключила Mixpanel от своих продуктов и полностью прекратила сотрудничество.
openai.com

✔️ Китайский бигтех переносит обучение ИИ за границу.

Alibaba и ByteDance начали массово переводить обучение LLM в Юго-Восточную Азию. Цель миграции в Сингапур и Малайзию — получить легальный доступ к ускорителям Nvidia, прямые поставки которых в КНР заблокированы. Арена мощностей у зарубежных ЦОД формально не нарушает санкционный режим. Этот обходной путь стал безопасным после того, как администрация США отменила «правило распространения».

Исключением остается DeepSeek, который продолжает тренировать модели внутри Китая, используя запасы карт Nvidia и сотрудничая с инженерами Huawei. В индустрии формируется гибридная архитектура: обучение выносится на зарубежные кластеры, а инференс все чаще переводится на локальные китайские чипы.
ft.com

✔️ Alibaba представила умные очки Quark.

Китайский техногигант запустил продажи смарт-очков Quark. Устройство, внешне неотличимое от стандартной оправы, работает под управлением модели Qwen. Стартовая цена гаджета составляет около $268.

Инженеры сделали ставку на автономность и интеграцию с экосистемой: девайс оснащен сменными аккумуляторами, двойной оптикой и системой профессиональной съемки. Очки глубоко связаны с сервисами компании — пользователи могут использовать визуальный ассистент для мгновенного перевода, оплаты через Alipay и распознавания товаров для поиска цен на Taobao.
reuters.com

✔️ Apple создает альтернативу диффузионным нейросетям.

Apple опубликовала работу, предлагающую новый подход к генерации видео, способный потеснить диффузионные модели. Система STARFlow-V построена на архитектуре потоковой нормализации и обучается как единая модель для работы с текстом, картинками и видео.

В отличие от диффузии, требующей множества итераций для денойза, STARFlow-V использует однократное обратимое отображение и строгую причинно-следственную логику. Глобальный блок модели работает авторегрессионно: генерация каждого нового латента зависит исключительно от предыдущих данных.

Для оптимизации скорости вычислений применяется параллельные обновления Якоби, что дает качество уровня SOTA при более высокой стабильности генерации.
starflow-v.github.io

✔️ AdvancedIF: жёсткий бенчмарк проверки LLM на следование сложным инструкциям.

Лаборатория Марка Цукерберга разработала AdvancedIF - инструмент для выявления реальных пределов LLM в выполнении директив. Бенчмарк фокусируется на сценариях с высокой когнитивной нагрузкой: набор данных включает более 1600 промптов, каждый из которых содержит 6 одновременных условий: от требований к формату и стилю до негативных ограничений и перекрестных логических зависимостей.

Помимо разовых запросов, AdvancedIF тестирует управляемость моделей через системные промпты и способность удерживать контекст в сложных диалогах. В качестве арбитра используется o3-mini, которая сверяет ответы модели с критериями, разработанными экспертами-людьми. Инструментарий поддерживает пакетную обработку, а сам датасет можно найти на Hugging Face.
github.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⏬ Привет, это Yandex for Analytics

Предлагаем размяться и проверить свои навыки. Ответы есть, но подглядывать во время решения — неспортивно ⬇️

🔵 Задача 1. Вспоминаем теорию вероятностей
🔵 Задача 2. Теорема Байеса
🔵 Задача 3. Базовая база теории игр
🔵 Задача 4. Тренируем SQL
🔵 Задача 5. Честная математическая статистика
🔵 Задача 6. Что-то на бизнесовом

💠 Скоро вернёмся с новыми задачами. А пока делитесь своими решениями в комментариях!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Analytics

🤖 Стартап Zerith Robotics запустил роботов Zerith H1 в аэропортах, офисах и супермаркетах.

Они убирают туалеты, моют полы, протирают раковины, а в магазинах могут взять корзину, выбрать товары и оформить заказ.

H1 уже работает более чем на 20 крупных площадках, и компания готовит расширение в Ханчжоу и Шанхае. Клиенты чаще выбирают колёсные гуманоиды из-за их надёжности.

Zerith основана в январе этого года командой из лаборатории ИИ Тсинхуа. За год они выпустили двуногий Zerith Z1 и колёсный Zerith H1.

@ai_machinelearning_big_data