Русские нейронные сети

В надежде не отстать от конкурентов на поприще ИИ VK выложил в открытый доступ нейросеть, понимающую сложные тексты на разговорном языке. Назвали ее ласково RuModernBERT. ➡️ Нейросеть работает локально, без внешних API. ➡️ Ее можно использовать как для обработки текста, так и для извлечения из него информации, анализа тональности, поиска и ранжирования в приложениях и сервисах. ➡️ Учили BERT на двух триллионах токенов данных на русском и английском. Примечательно, что использовались разные источники данных — книги, статьи и посты в соцсетях. У нас сразу вопрос: а VK получил разрешение на использование первых двух ресурсов? А то как бы у нас не появился дома очередной суд The New York Times и Microsoft. ➡️ И чтобы в VK не расслаблялись окончательно, стоит вспомнить, что в августе прошлого года T-Bank разработал свою архитектуру быстрых языковых моделей ReBased.

YandexART обогнала мировых лидеров по генерации изображений на новой площадке по независимому тестированию ИИ-моделей

На новой площадке «Арена Text-to-Image» российская визуальная модель YandexART 2.5 в первом раунде тестирования заняла первое и третье (с облегченной моделью) место. Нейросеть от «Яндекса» обошла Recraft V3, Ideogram v3.0 и Imagen 3.0 от Google, рассказали информационной службе Хабра в пресс-службе российской IT-компани «Арена Text-to-Image» моделей — это первая в России площадка для независимого сбора пользовательских оценок и формирования объективного рейтинга моделей, генерирующих изображения. Оценка на площадке проводится методом краудсорсинга: пользователи сравнивают изображения, не зная, какая модель их сгенерировала. «Арена Text-to-Image» фиксирует позиции моделей и собирает уникальные текстовые запросы от российской аудитории. По словам «Яндекса», это помогает учитывать локальный контекст и совершенствовать технологии.

Минцифры предложило внедрить нейросети в госорганы для проверки резюме, составления тестовых заданий для кандидатов и анализа законопроектов Госдумы на ошибки. Искусственный интеллект также будет генерировать контент, отвечать на типовые обращения граждан и оценивать достоверность информации, включая контент, созданный ИИ. При этом нейросети не допустят до прогнозирования социально-экономических процессов и к данным, которые составляют гостайну. Фото: Sebastian Kahnert / dpa / Global Look Press 🐚 Картина дня — в телеграм-канале РБК

Адрюха, по коням, у нас новая архитектура на горизонте, возможно нейросетевая! Так уж и быть, оставим шутки и перейдем к делу. Yandex Research представил TabM - модель на основе ИИ, которая позволит вам быстро обрабатывать большие массивы данных, а также строить прогнозы на их основе. Где пригодится новая функция? Например, в сферах логистики (оптимизировать поставки) или медицины (классифицировать пациентов по риску заболеваний). Саму разработку уже использовали на Kaggle — платформе для международных соревнований по анализу данных и машинному обучению от Google. Задачка для модели, правда, была непростой - предсказать шансы пациентов выжить после трансплантации костного мозга. Основные принципы работы: ↘️ Как и всегда, работает принцип среднего арифмитического: каждая модель в TabM проводит свой анализ, а потом приводится общий прогноз. ↘️ В результате архитектура позволяет добиться необходимого соотношения точности прогноза и необходимых вычислительных мощностей. ↘️ Не будем распинаться дальше о показанных результатах, скажем лишь, что по итогам тестирования TabM обошла другие решение по стабильности работы. То есть может успешно конкурировать с зарубежными моделями.

Т-Банк выкатил новую LLM T-Pro 2.0 вместе с датасетом на ~ 500 000 инструкций — нейронка уже стала лучшей среди открытых моделей в русскоязычных бенчмарках. Одна из ключевых фишек: в два раза быстрее в инференсе на русском и «ест» в два раза меньше мощностей, чем китайский Qwen3. Гибридный ризонинг улучшил качество модели в сложных задачах, например, забустил качество в поддержке Т-Банка. Причем открытая лицензия позволяет всем желающим пилить решения на ее основе. Кажется, бизнесу не хватало таких ништяков 😁

Телеком осваивает ИИ-ассистентов МегаФон внедрил «Ежедневного героя» – ИИ-ассистента для сотрудников. Система анализирует продажи, обучает новичков и делает планёрки интерактивными. Главная цель – автоматизировать анализ KPI и дать менеджерам больше данных для принятия решений. «Ежедневный герой» состоит из трёх агентов: • Тренер устраивает «ролевые игры» с имитацией клиентов и помогает менеджерам научиться лучше продавать. • Аналитик разбирает результаты в реальном времени, прогнозирует размер премии и предупреждает о проблемах с планом. • Компаньон поддерживает светскую беседу и отвечает на рабочие вопросы. Хотя вряд ли кто-то будет обсуждать футбол с корпоративным ботом. В ритейле подобные решения уже стали нормой, а телеком только догоняет. У Target в США работает Store Companion – бот, который помогает продавцам ориентироваться в процессах магазина. Lowe’s запустила своего ассистента для сотрудников на базе OpenAI: он отвечает на вопросы о товарах и остатках, занимается обучением. Verizon и Telstra – телеком-компании – тоже тестируют коучей и ассистентов для персонала. Результаты у всех разные, но тренд очевиден: там, где ИИ‑ассистенты встроены в рабочие процессы, производительность персонала растёт. По данным NBER, слабые и средние сотрудники особенно выигрывают от такого коучинга: +35 % к продуктивности и –9 % ко времени на одну задачу. Но есть и подводные камни. Чем удобнее ассистент, тем выше риск «автопилота» – когда сотрудники привыкают к подсказкам, перестают самостоятельно думать и справляться без ИИ.

В приложениях для ВКС “Zoom” и “Яндекс Телемост” появилась функция ИИ-суммаризатора встречи. В “Телемосте" функция доступна для организатора ВКС, в Zoom’е - для всех (но после утверждения организатором). 🤓 New Media

⚡️В России хотят сажать за дипфейки и маркировать ИИ-контент Нежданно-негаданно Минцифры обсуждает обязательную маркировку контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Но это только одна инициатива. Вторая — возможное введение уголовной ответственности за распространение дипфейков, созданных без согласия человека. Собственно, подобные меры обсуждаются последние года три, ждем, когда, наконец, доберутся до конкретики. Но пока, судя по всему, не могут выработать даже понятийный аппарат — что считать дипфейком, каким может быть контент, сгенерированный ИИ? Случаев, когда с помощью ИИ совершали преступления, масса, чего стоит история, как в Объединенных Арабских Эмиратах мошенники украли 35 млн долларов, представившись директором крупной компании. Но тут, очевидно, все взбодрились после сообщения в канале УБК МВД России о том, что мошенники начали использовать старую схему обмана с новыми деталями: они пишут от их имени гражданам, а для «подтверждения» личности используют дипфейки. Вопросы возникают к процедуре маркировки: любой ли контент должен маркироваться? Это должен делать сам разработчик? В Китае также существуют требования к маркировке контента, созданного ИИ: с 2023 года введены «временные административные меры для генеративных ИИ-сервисов». Так, маркировать созданный ИИ контент в Китае нужно как путем указания обстоятельства создания контента на нем самом, так через встраивание в видимого водяного знака, считываемого только компьютером. Еще нужно указывать ИИ сервис, время создания контента и другую информацию. В США требования к маркировке контента, созданного ИИ, установлены в соглашении с «Бигтехом» — Аmazon, Anthropic, Google, Inflection, Meta*(признаная в РФ экстримисткой и запрещена), Microsoft и OpenAI. Одновременно некоторые штаты отдельно создают собственное регулирование по маркировке контента, созданного ИИ, особенно в контексте дипфейков. Их распространение запрещено в 27 штатах. У нас в прошлом году начали разработку законопроекта по регулированию маркировки контента, созданного ИИ. Но он, видимо, все еще в разработке. При этом российские разработчики ИИ уже указывают в своих политиках использования на необходимость помечать контент, созданный ИИ. Такое требование, например, содержится в Пользовательском соглашении об использовании сервиса Kandinsky. «Яндекс» уже неоднократно говорил, что изображения, созданные Yandex.ART для создания рекламных креативов, будут маркироваться компанией.

Интересное из Мурманска: тамошние дизайнеры ничтоже сумняшесе использовали нейросети для генерации афиши на марафон в честь Дня семьи, любви и верности. Проблема в том, что текст на футболках персонажей несколько другой. И отцов — двое.

ИИ поможет отобрать лучших быков и свиноматок Ростелеком сделал систему на базе искусственного интеллекта, которая анализирует гены животных и подсказывает фермерам, кого с кем скрещивать. Алгоритм получает данные о животных – их весе, удойности, плодовитости, и, что важно, генома, а потом сравнивает показатели и выдаёт рекомендации. Например, может посоветовать конкретную корову для случки с определённым быком, чтобы потомство получилось крупнее и здоровее. Раньше Всероссийский институт племенного дела пользовался для таких рассчётов зарубежными программами. В компании говорят, что российская система оказалась (в тестах) быстрее и точнее зарубежных. Пока что она работает только с коровами и свиньями, но планируют расширить на другие виды. Цель у проекта амбициозная: сделать российский генетический материал конкурентоспособным на мировом рынке.

Во владимирской колонии, где сидел Навальный (в реестре экстремистов РФ), внедрили систему слежки с ИИ. Подробности:

В колонии ИК-6 в Мелехово, где ранее отбывал наказание Алексей Навальный, начали использовать комплекс «Цифровая ИК» — первую в России систему тотального контроля за заключёнными с использованием технологий искусственного интеллекта. Об этом сообщила пресс-служба УФСИН по Владимирской области. По данным ведомства, система автоматизирует надзор за осуждёнными, фиксирует голос и изображение лица, формирует цифровые профили и отслеживает перемещения заключённых с помощью интеллектуальных алгоритмов. Также применяется бесконтактная биометрия. В УФСИН утверждают, что технология позволяет повысить безопасность, ускорить реагирование на инциденты и «укрепить законность». Комплекс проходит апробацию на базе ИК-6 и в случае признания эффективным может быть внедрён по всей системе исполнения наказаний в России.

Платформа X (ru)|Платформa Х (eng)|BlueSky|WhatsApp

Как мы и прогнозировали, другие компании начали подтягиваться к тренду на обучение в сфере искусственного интеллекта. Так, «Авито» станет партнером специальной летней школы в сфере, в рамках программы обучение пройдут 80 студентов и исследователей в области нейросетей. Причина проста — классифйд не только инвестирует во внедрение и развитие генеративного ИИ на платформе, но и в подготовку специалистов. В результате участники летней школы будут 11 дней сначала слушать лекции от ученых МГУ, МФТИ, ВШЭ, а после — применять свои знания на практических семинарах и решении «реальных бизнес-кейсов». Правда, один вопрос — вы готовите специалистов по обучению языковых моделей или кризис-менеджеров? И куда же без вездесущих HR-ов: предполагается, что именно они разберут резюме участников, а также объяснят, как стоит планировать карьерный путь. Таким образом, до 2028 года «Авито» планирует «вырастить» до 3 тысяч специалистов в области ИИ и разработки. Для сравнения — «Яндекс Практикум» хочет за этот же срок подготовить почти 10 тысяч сотрудников. Поэтому пока масштабы классифйда нас не поражают. Также у нас вызывают большие вопросы программа подготовки: почему не указаны прикладные программы по взаимодействию с ИИ? Зачем начинающим специалистам консультация HR-ов, если вы можете их взрастить для следующей работы в компании? Поэтому инициативу «Авито» мы рассматриваем со здравым скепсисом.

Не далее как на прошлой неделе в рамках дискуссии на ПМЭФ, посвященной искусственному интеллекту и его регулированию, заместитель Председателя Правительства РФ Дмитрий Григоренко задавался вопросом стоит ли включать регуляторную машину на полную катушку, когда не до конца ясно, как его регулировать. С ним согласился Герман Греф, который привел в пример блокчейн, который зарегулировали до того, как он вообще окреп, и тем самым регулированием поставили на нем крест. И вот, кто-то обнаружил, что «Шедеврум» генерирует неправильные картинки. Немедленно возник вопрос: почему. И на него есть ответ. Дело в том, что генеративные нейросети рисуют картинки на основе тех картинок, которые были доступны для обучения, в первую очередь, на общедоступных. Никакого – ни злого, ни доброго – умысла у нейросети нет, что ей было доступно, на том и обучилась. Почему-то не возникло вопросов к тому, что получить качественные фотографии от Роскосмоса сегодня не так-то и легко. Не возникло и вопросов к распространившимся юридическим фирмам, которые подают по сотне исков о защите авторского права на изображения, которые годами кочевали по Рунету. На чем тогда обучать нейросети? Как ему объяснить, как выглядит космонавт, если в открытом доступе и без последствий в виде миллионного иска есть фотографии только вражеских космонавтов? Конечно, можно угрожать разработчикам той или иной сети уголовным преследованием, но это создает опасный прецедент, когда за результаты работы инструмента, будь то генеративная нейросеть или что-то еще, к ответственности хотят привлечь того, кто этот инструмент создал. Григоренко, Греф и остальные участники той дискуссии на ПМЭФ сошлись в одном: проблемы надо решать по мере поступления. Тем более решить их не так уж и сложно. Например, оцифровывать уже имеющиеся данные и открывать к ним беспрепятственный доступ для того, чтобы нейросети лучше понимали культурный контекст. В архивах Роскосмоса и Музея космонавтики собрано огромное количество уникальных изображений и видео, так может заняться оцифровкой и созданием открытых, доступных всем изображений. Чтобы не только нейросеть могла обучиться, но и пользователи могли получить возможность не генерировать изображение космонавта, а выбрать из имеющихся. Тем более у нас их больше всех в мире. Мягкая сила – это повсеместная и общедоступная информация, включая и видео, и изображения. И не вина «Шедеврума» или какой-то другой российской нейросети, что для обучения доступно так мало информации. У того же «Яндекса» уже накопился опыт работы с оцифровкой уникальных архивов, благодаря чему тысячи россиян нашли свои корни, а поклонники спорта смогли полистать газеты из прошлого. Может, лучше не критиковать, а созидать? Там и настоящий русский ИИ появится.

Милоту в Яндекс подвезли: в «Шедевруме» появился детский режим с дополнительными мерами безопасности и генерацией раскрасок. В нем будет усиленная модерация ленты, голосовой ввод (для детей, которые еще не умеют писать) и более яркий интерфейс. Также сервис откажется создавать картинки «не по возрасту». Сгенерированные в детском режиме изображения могут появится в общей ленте, но другие пользователи не смогут подписаться на профиль ребенка или добавить его в друзья. Всё ради того, чтобы сохранить приватность и безопасность. Режим запускается в настройках, приложение переключается на профиль ребёнка, привязанный к основному взрослому аккаунту. Чтобы выйти из режима, потребуется «взрослый» пароль 😎

Тестирование GigaChat от Сбера показало — России нечего ловить в конкуренции ИИ США и Китая. Если GigaChat отражает состояние всей российской экосистемы LLM, то Россия не только не сможет конкурировать на переднем крае, но и даже столкнётся с трудностями в нише небольших открытых моделей. Вышесказанное – парафраз вердикта Джека Кларка (сооснователя и Head of Policy компании Anthropic, а до того Policy Director OpenAI) на опубликованные результаты тестов сравнительной производительности GigaChat (разработанное Сбером семействе моделей с открытыми и закрытыми весами, созданных специально для работы с русским языком). Пикантность этого тестирования (опубликованного не врагами, а самой командой GigaChat) в том, что разработчики GigaChat сами проверила свои модели на бенчмарке MERA – набор сравнительных тестов для современных текстовых русскоязычных моделей, разработанный российским Альянсом в сфере ИИ.

И оказалось, что русские модели семейства GigaChat, заточенные на русский язык, показали на тестах, специфичных для русского языка, результаты хуже, чем результаты учувствовавших в испытаниях американских (Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flach и Gemini 1.5 Pro) и китайских (DeepSeek-V3 и DeepSeek-V3-0324) моделей.

Почему это важно? — спрашивает Джек Кларк. И отвечает так — поле битвы за лидерство в ИИ остаётся за США и Китаем (т.е. по мнению Джека Кларка, для России здесь нет места). Впрочем, уверен, - будут и иные трактовки. И в том числе, в духе бородатого анекдота про то, как Президент США Джимми Картер и Генсек КПСС Л. И. Брежнев соревновались в беге. — Картер добежал первым. — Через полчаса до финиша с большим трудом доковылял Брежнев. На следующее утро сообщение ТАСС: По результатам забега президент США Джимми Картер занял предпоследнее место. Генеральный секретарь ЦК КПСС Леонид Ильич Брежнев занял почетное второе место. #ИИГонка #Россия #США #Китай

Рекомендации Яндекса переехали на генеративные модели. Что это значит? Если коротко - пользователи сервисов Яндекса будут получать более качественные рекомендации на основе своих предпочтений.  Если поподробнее? Яндекс объясняет в статье на Хабр. Нейросети — мощный инструмент машинного обучения. Особенно в сценариях, когда есть много не очень структурированных данных, например текстов или картинок. В то время как традиционное классическое машинное обучение подразумевает экспертные знания в моделируемой области и кучу ручной работы (feature engineering), нейросети позволяют почти автоматически извлекать сложные взаимосвязи и паттерны из сырых данных. По сути, они будут анализировать более длинную историю действий пользователя и находить неочевидные взаимосвязи, учитывать сезонность, например. Первым новый алгоритмы получила Яндекс Музыка, которая еще с 2023 года сидит на нейросетевых рекомендациях.  Также их новые алгоритмы интегрировали в Маркет, который теперь будет фактически анализировать два года активности покупателей.  Что это дает пользователям понятно, а какая польза Яндексу? Тут всё логично - рост продаж и всё большее вовлечение в экосистему. Как говорят в компании, во время тестирования алгоритмов пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, которые они видели в рекомендациях, что уже заметный результат.

Как похорошел ИИ в московских поликлиниках За два года нейросети в Москве проанализировали почти миллион маммограмм в рамках ОМС, сэкономив врачам тысячи часов работы. Эксперименты по внедрению ИИ-сервисов в лучевую диагностику начались ещё в 2020 году, а к 2024 в столице начали использовать ИИ для анализа рентгена без участия врача. Ещё в прошлом году точность диагностики поднялась до 95%, время на описание снимка сократилось на 30%, а доля выявления рака молочной железы на ранних стадиях достигла 80%. Технологически ничего революционного здесь нет – компьютерное зрение освоили десятки компаний по всему миру. Главное преимущество Москвы в другом: огромный объём медицинских данных. Два миллиона рентгенографий и флюорографий ежегодно, сотни тысяч маммограмм – такой массив информации для обучения нейросетей доступен только крупным мегаполисам с развитой медицинской инфраструктурой. Главная ценность проекта – в его масштабируемости. Нейросеть, обученная на московских данных, может работать в любом регионе России (спасибо биологии). Причём маленькие города и поселки могут получать услуги диагностики через московскую инфраструктуру (ведь на собственную может попросту не быть денег), что уже и происходит. Наглядный пример, как ИИ демократизирует доступ к медицине и разгружает врачей, не отбирая у них работу. Мы на этом фоне опасаемся разве что снижения бдительности врачей, которые могут начать слишком полагаться на ИИ. Пока система контроля работает: автономные решения ИИ дублируются проверками специалистов, сложные случаи направляются в референс-центры. Но очень не хочется, чтобы технология привела к размыванию врачебной ответственности.

Пётр Дранга и нейросети Сбера завершили незаконченную оперу Чайковского «Мандрагора», начатую им 150 лет назад. Сюжет и либретто придумал GigaChat, музыку написал SymFormer.

Визуальную часть создал Kandinsky: на сцене — гигантская голова с проекциями, разработанными ИИ. «Мандрагора» стала одним из самых ярких событий ПМЭФ и примером полноценного соавторства искусственного интеллекта в искусстве.

Кого заменит искусственный интеллект Дмитрий Масюк (руководитель бизнес-группы Поиска и рекламных технологий Яндекс) Kuji Podcast 193

Топ-комент: Спасибо куджи за подтверждение факта о том, что в яндексе работают некомпетентные специалисты, которые занимаются инфоциганством в ущерб науке и технологиям.

ИИ теперь в Яндекс Мессенджер — он будет вести заметки за вас. В Яндекс Мессенджере для бизнеса появились функции на базе ИИ: теперь после каждого звонка он может делать полную расшифровку и конспект разговора. Без ручных записей и переслушивания — ИИ всё зафиксирует сам.

«Это не просто транскрибация — это интеллектуальная обработка содержания», — Антон Проценко, руководитель ИИ-направления Яндекс 360.

ИИ анализирует переговоры, вычленяет ключевые тезисы, фиксирует договорённости — и превращает всё это в структурированный отчёт. Расшифровку может запросить любой участник звонка — она придёт всем. 🛠 Что еще появилось в мессенджере?  – звонки прямо из чата, – демонстрация экрана до 4К, – чат и «поднять руку» во время беседы, – единый интерфейс на всех платформах, – функция «Федерация» — безопасная коммуникация между организациями.