AGIRussia.news (ОИИРоссия.новости)
Open in Telegram
Новости русскоязычного сообщества разработчиков AGI
Show more906
Subscribers
No data24 hours
-17 days
+730 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+4
in 0 channels
August '26
+28
in 3 channels
Get PRO
July '26
+10
in 1 channels
Get PRO
June '26
+19
in 3 channels
Get PRO
May '26
+17
in 2 channels
Get PRO
April '26
+8
in 0 channels
Get PRO
March '26
+19
in 0 channels
Get PRO
February '26
+20
in 0 channels
Get PRO
January '26
+28
in 0 channels
Get PRO
December '25
+19
in 0 channels
Get PRO
November '25
+22
in 0 channels
Get PRO
October '25
+38
in 0 channels
Get PRO
September '25
+13
in 1 channels
Get PRO
August '25
+21
in 0 channels
Get PRO
July '25
+17
in 1 channels
Get PRO
June '25
+11
in 1 channels
Get PRO
May '25
+17
in 1 channels
Get PRO
April '25
+22
in 0 channels
Get PRO
March '25
+23
in 1 channels
Get PRO
February '25
+44
in 1 channels
Get PRO
January '25
+42
in 1 channels
Get PRO
December '24
+12
in 1 channels
Get PRO
November '24
+19
in 0 channels
Get PRO
October '24
+67
in 0 channels
Get PRO
September '24
+28
in 0 channels
Get PRO
August '24
+17
in 0 channels
Get PRO
July '24
+27
in 1 channels
Get PRO
June '24
+27
in 1 channels
Get PRO
May '24
+25
in 1 channels
Get PRO
April '24
+16
in 1 channels
Get PRO
March '24
+31
in 0 channels
Get PRO
February '24
+17
in 0 channels
Get PRO
January '24
+35
in 1 channels
Get PRO
December '23
+35
in 1 channels
Get PRO
November '23
+41
in 1 channels
Get PRO
October '23
+36
in 0 channels
Get PRO
September '23
+64
in 0 channels
Get PRO
August '23
+18
in 0 channels
Get PRO
July '23
+4
in 0 channels
Get PRO
June '23
+22
in 0 channels
Get PRO
May '23
+27
in 0 channels
Get PRO
April '23
+55
in 0 channels
Get PRO
March '23
+41
in 0 channels
Get PRO
February '23
+23
in 0 channels
Get PRO
January '23
+32
in 0 channels
Get PRO
December '22
+16
in 0 channels
Get PRO
November '22
+14
in 0 channels
Get PRO
October '22
+23
in 0 channels
Get PRO
September '22
+17
in 0 channels
Get PRO
August '22
+24
in 0 channels
Get PRO
July '22
+18
in 0 channels
Get PRO
June '22
+16
in 0 channels
Get PRO
May '22
+20
in 0 channels
Get PRO
April '22
+20
in 0 channels
Get PRO
March '22
+215
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 09 September | 0 | |||
| 08 September | 0 | |||
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | +1 | |||
| 03 September | +2 | |||
| 02 September | +1 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
🤗Как у нас интересно🙃
(мониторинг групп Телеграм с https://aigents.com/)
| 2 | По поводу ИИ который "все". Я, наконец-то, нашел способ отключить T9 на телефоне. Как новую жизнь начал.😇 | 92 |
| 3 | https://t.me/agiethics/8735 | 104 |
| 4 | Никаких ChatGPT, Grok и Gemini? - в России обсуждают обязательное использование суверенных моделей ИИ
https://www.ixbt.com/news/2026/09/08/433268-nikakix-chatgpt-grok-i-gemini-v-rossii-obsuzdaiut-obiazatelnoe-ispolzovanie-suverennyx-modelei-ii.html | 114 |
| 5 | AIJ Contest
https://aij.ru/contest | 70 |
| 6 | https://t.me/agiethics/8730 | 147 |
| 7 | "Как страшно жить"🫣
https://t.me/agitopics/16987/83860 | 144 |
| 8 | Субьектно ли Оно?
https://t.me/agitopics/13775/83852 | 136 |
| 9 | https://aigents.timepad.ru/event/1412596/
Персональный семантический экзосклет (интеллектуальный помощник) индивидуума для мира ИИ (Часть 2) — Круглый стол (Наталья Луковникова, Сергей Жигинас, Егор Чурилов, Александр Болдачев)
10 сентября 2026, 18:00 (время московское)
Вопросы:
Персональный ИИ-ассистент — когнитивный усилитель или средство деградации или инструмент влияния внешних сил?
Как сохранить субъектность и независимость в мире ИИ?
Кто должен задавать семантику и прагматику — пользователь, общество, власть, или корпорации?
ИИ-ассистент — в глобальном облаке, национальном периметре или собственном оборудовании?
Приватность — умерла окончательно или есть шанс или только после цивилизационной перезагрузки?
А нужна ли ли приватность в эпоху информационной тотализации и кибербезопасности?
Кто оплатит "музыку" — разработку, хостинг и поддержку ИИ-ассистента для конечного пользователя?
Как взаимодействовать двум персональным агентам в борьбе людей за один ресурс?
Какая этика должна быть у персональных помощников между собой и с чужими людьми?
Национальный (а не корпоративный) ИИ и ИИ-ассистент — невозможность, неизбежность, или цель? | 260 |
| 10 | Всем привет! Любителям субъектности: на ведущей конференции NeurIPS-2026 объявлен один из воркшопов как раз по теме AI and Self. Причём, этот конкретный Workshop будет проходить в Париже 12-13 декабря, тогда как вся основная конференция – во Австралии. С одной стороны, это самая Крутая конференция по искусственному интеллекту в мире, а с другой стороны в workshop – это возможность подать туда работу в процессе, туда необязательно сдаются готовые статьи с результатами. Так что все желающие могут попробовать свои силы) я правда только сегодня увидел этот Workshop, а дедлайн там формальный завтра 05.09 AOE, но если пойти реально подавать заявку в open review, то похоже реальный дедлайн 9 сентября AOE, то есть фактически 10-е)
https://aintheself.github.io/call-for-papers.html?utm_source=chatgpt.com | 143 |
| 11 |  🤯 Наши навыки и работа сегодня были полностью переосмыслены…
Привет, это Эван, и, возможно, мы вплотную подошли к эпохе AGI - настоящего искусственного интеллекта.
Это очень сильно повлияет на каждого, но еще сильнее повлияет на детей/подростков.
Выше я прикрепил видео - это презентация новой версии GPT-6.0 Astra.
Переходом к AGI ее уже успел назвать президент OpenAI.
Сама модель вплотную подошла ко всем порогам кибербезопасности. Она настолько опасна, что ее разворачивают в управляемой среде и частями. И да, она уже "убегала".
Теперь сбежать может штука, которая способна управлять и взламывать +- любые программы. А компьютерами у нас управляется все...
Они выпустили джинна из лампы.
Теперь ИИ может взаимодействовать с программами на компьютере как человек.
Раньше это было криво, неудобно и для энтузиастов. И поэтому ИИ-скептики ухмылялись.
Теперь история с каждым днем все сильнее превращает любого ИИ-скептика в клоуна. Ведь взаимодействие с компьютером стало быстрым, эффективным и для всех.
ЭТО ПРЯМ ЖЕСТЬ КАК ВАЖНО!
На видео выше показано, как человек голосом взаимодействует с Astra, а она работает в программах.
Не клепает презентацию PowerPoint. Она работает, например, в Blender - программе для 3D-моделирования.
И она будет работать в любых программах. А еще ее улучшат, да и конкуренты будут сейчас выкатывать что-то мощнее.
Вы можете не понимать английский, но посмотреть это видео. Если холодок по спине пробежал - значит, вы его поняли.
Ваша работа интеллектуальная? Может, вы хотели детям интеллектуального труда?
Интеллектуальный труд в старом понимании умер.
Представьте, человек учился годами работать в Blender (это реально сложно), а теперь его работу выполняет по голосовым командам ИИ.
К новому пониманию интеллектуального труда только предстоит прийти.
Это поколенческий сдвиг, теперь вдумайтесь.
Предположим, ребенку сейчас 3 года.
Через 5 лет ему не нужно будет уметь взаимодействовать с компьютером руками - он будет давать голосовые команды ИИ-агенту.
Когда он соберется получать права на автомобиль, на дорогах будет ездить автопилот.
А когда дойдет до универа и профессии, то… какими вообще будут профессии и работа будущего, если прямо сейчас прогресс двигается с такой страшной скоростью?
Это отдельная тема для разговора, но происходит то, о чем мы с вами говорили годами.
Я продолжаю буквально кричать о важности освоения ИИ-инструментов. О важности этого для страны в целом.
Но происходящее заставляет удивляться.
Под носом всех происходит полная пересборка труда, экономики, роли человека, а многие под улюлюканье ИИ-скептиков (которые попробовали бесплатную версию 2 года назад и ничего не поняли) наслаждаются мантрами про тупой и ненужный ИИ.
Это страшно.
Я не могу оставить открытой петлю интереса в столь важном вопросе, поэтому!
Моим читателям советую эти материалы:
- Почему нам так удобно бояться?
- Моя лекция про ИИ в ФУ при Правительстве РФ
- Кого больше не возьмут на работу?
- Долина страданий, которая обманет большинство
- Чем будут воевать на войне будущего? (мой текст из 2024, который сейчас стал куда актуальнее)
- Илон Маск - новый Оппенгеймер?!
- А кем работать?
- Почему студенты поступят не туда?
- 99,66% не готовы к будущему
В Клубе у нас практическая серия по пошаговому созданию своего ИИ-агента скоро дополнится материалами по новейшему функционалу ChatGPT и китайских аналогов (Claude мы уже разобрали вдоволь).
В канале, а может, и в видеоформате сделаю что-то для первых шагов, чтобы не отстать от жизни в этот ответственный момент.
Не знаю, что еще сказать. Я просто смотрю, как в этом видео годы человеческого труда и мастерства превращают в пыль, и у меня нет слов... | 77 |
| 12 | https://t.me/agiethics/8721 | 152 |
| 13 | Ух-ты! Нас в пабмеде проиндексировали https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41784715/ | 182 |
| 14 | Президент Грег Брокман официально от лица OpenAI заявил, что модель Astra достигла уровня AGI, т.е. модель может заменять людей в широком перечне профессий.
Если вчитаться внимательнее, как Брокман обосновывает позицию OpenAI, то он упоминает экстремальные возможности Astra в математике и владении обычным компьютером как агент. Разберём это подробнее.
На самом деле тезис Брокмана и Альтмана, что высокие математические способности Astra автоматически доказывают её широкий IQ, ошибочен в корне. Имеется известная и фундаментальная проблема «дальнего трансфера знаний». Она общая и для людей, и для ИИ. Если кратко, то мифология, что «математика развивает мышление» или доказывает развитое мышление, — Брокман и Альтман как раз эксплуатируют этот миф. Дело в том, что если вы будете заниматься математикой, деловой игрой, ТРИЗ, TOC или ещё чем-то, то коуч вам будет рассказывать сказку, что это переносимо за пределы прямого применения приёмов из них, т.к. у вас «развилось мышление». Для людей эту опроверг ещё в начале XX века психолог Эдуард Торндайк и сформулировал когнитивный закон: перенос навыка происходит только тогда, когда новая задача содержит «тождественные элементы» с ранее изученной. Иными словами, если задача не математическая, а вам надо программировать, то никак вам не поможет изучение математики.
Проблема «дальнего трансфера» для ИИ ещё жёстче, т.к. у него нет «собственного опыта», как у людей. Поэтому если вы ИИ обучаете на математику, то перенос на программирование идёт плохо. На самом деле последнее открытие обучения в LLM — что дальний трансфер может УХУДШАТЬ свойства моделей. Поэтому сейчас отдельно учат сначала модели математиков, историков, программистов и т.д., потом из этих моделей дистиллируются в целевую модель. Просто обучение математике может портить интеллект модели в истории или программировании, т.к. ей сложнее учить домены знаний со слабой семантической связью.
С учётом, что у Astra очень похоже сильное переобучение на бенчмарки, то вопрос, как выглядит интеллект модели за их пределами, открытый. Модель сильная, но не факт, что прорыв.
Однако вот заявление, что Astra мощно натренирована как оператор офисных программ, уже намного серьёзнее. Строго говоря, текущие модели и так уже довольно умны для замены офисного персонала, но сдерживает внедрение ИИ технический долг от старого ПО. Модель с сильными мультимодальными возможностями и хорошей обвязкой может реально заменить оператора Excel или 1С. В этом плане, если Astra имеет серьёзные улучшения, то реально очень опасна как фактор безработицы для офисного персонала, даже если там IQ не уровня AGI. Большинство офисного планктона делают работу уже более простую, чем могут делать LLM, сдерживает ИИ-боты только лёгкость интеграции в старую офисную среду — вот тут-то и может быть прорыв действительно.
https://www.washingtonpost.com/technology/2026/09/03/openai-greg-brockman-says-its-new-model-astra-is-agi/ | 85 |
| 15 | NVIDIA представила агентный конвейер COMPASS для обучения межплатформенных навигационных политик роботов на примере Boston Dynamics Spot
Процесс на основе фреймворка COMPASS (Cross-Embodiment Mobility Policy via Residual RL and Skill Synthesis) предназначен для обучения и переноса навигационных политик роботов. Вместо ручной настройки для каждой пары «робот-среда» разработчик задаёт робота, источник сцены и цель, а кодирующий агент Codex автоматизирует проверку зависимостей, подготовку ассетов, smoke-тесты, запуск обучения, диагностику сбоев и сравнение чекпойнтов. Ключевые этапы контролируются человеком: приёмка сцены, однокомпонентный smoke-тест и продвижение чекпойнта.
В основе COMPASS лежит политика NVIDIA X-Mobility. Методом residual RL обучается специализированная политика, корректирующая базовые действия вместо переучивания навигации с нуля; данные от нескольких специалистов могут дистиллироваться в общую межплатформенную политику. Эталонный сценарий построен на роботе Boston Dynamics Spot. Доступны три источника сцен: встроенный склад combined_multi_rack, набор сгенерированных помещений SAGE-10K и реконструкция среды через NVIDIA Omniverse NuRec.
Рабочий процесс включает шесть шагов: настройку агентного окружения, выбор и подготовку сцены, проверку интеграции робота и сцены, обучение остаточного специалиста, оценку чекпойнтов по стандартным метрикам COMPASS (доля достижения цели, частота падений, время движения) и подключение политики к ROS 2. Если робот не предоставляет совместимую одометрию, применяется библиотека cuVSLAM. Во время инференса кодирующий агент не участвует: экспортированная политика работает в рантайме.
Для воспроизведения нужны Ubuntu 22.04 или 24.04, от 32 ГБ ОЗУ, GPU NVIDIA RTX с 16 ГБ видеопамяти, драйвер Linux 580.95.05, Isaac Sim 6.0, Isaac Lab 3.0, Docker Engine 24+ и доступ к gated-репозиториям nvidia/COMPASS и nvidia/X-Mobility на Hugging Face. Порог успеха не универсален: итоговое решение о продвижении чекпойнта остаётся за человеком.
#news #роботы #AIагенты
https://developer.nvidia.com/blog/how-to-train-a-cross-embodiment-robot-navigation-policy-with-ai-agents/ | 73 |
| 16 | Построение операционной семантики языков программирования в виде исполняемых онтологических моделей программ
Игорь Сергеевич Ануреев, Наталья Олеговна Гаранина, Дмитрий Александрович Кондратьев, Сергей Петрович Горлач
Важнейший аспект обеспечения качества программ, написанных на существующих и перспективных языках программирования, — это возможность опираться на формальную операционную семантику языка. Такой подход позволяет разработчикам системно и обоснованно решать вопросы надёжности, производительности и безопасности целевого программного обеспечения. Мы предлагаем новую формальную среду, в которой операционную семантику можно разрабатывать и использовать не как традиционную невыполнимую абстрактную систему, а как исполняемый программный код. Это даёт множество преимуществ: упрощение модификации, возможность выполнения в разных средах исполнения, тестирование и отладку, управление версиями и так далее. Мы иллюстрируем наш подход на примере практически значимого фрагмента широко используемого языка программирования C. Преимущества нашей среды для построения семантики демонстрируются путем сравнения с наиболее популярными современными подходами по набору практически значимых требований. В работе представлен язык моделирования на основе атрибутов (ABML) — новый предметно-ориентированный язык, предназначенный для онтологического моделирования программ и определения их операционной семантики в исполняемой форме. Описан предлагаемый подход к построению выполняемой операционной семантики с использованием ABML. Мы приводим также модельный пример, демонстрирующий применение нашего подхода к практически значимому фрагменту широко используемого языка программирования C. Далее строится обогащённая онтология языка C путём добавления семантических атрибутов, задаются алгоритмы вычисления этих атрибутов в ABML и обсуждается, как обогащённая онтология влияет на разработку операционной семантики. Подробный обзор связанных работ позволяет сравнить предлагаемый подход с современными фреймворками с точки зрения соответствия актуальным требованиям к разработке операционной семантики.
https://www.mais-journal.ru/jour/article/view/2090 | 187 |
| 17 | https://fourdots.com/business-impact-of-ai-hallucinations-rates-and-ranks
Галлюцинации, вызванные искусственным интеллектом, обходятся предприятиям в 67,4 миллиарда долларов в год. | 118 |
| 18 | Применение ИИ стало повсеместным: от мобильных телефонов и бытовой техники до фондовых рынков, беспилотных автомобилей, роботов и дронов. По мере того, как ИИ берет на себя все более широкий спектр задач, мы постепенно приближаемся к тому времени, когда для всех работающих систем ИИ потребуется установить законы или политику безопасности, в конечном итоге схожие с «тремя законами робототехники» Айзека Азимова. Проект AISEC («Искусственный интеллект: безопасность и объяснимость по построению»), названный в честь имени Азимова, направлен на создание устойчивой, универсальной и многопрофильной методологии и среды разработки для обеспечения безопасности и объяснимости по построению сложных систем ИИ на уровне от политики до свойств.
Мы создадим и развернем новую структуру для документирования, реализации и разработки политик для сложных систем глубокого обучения, используя типы в качестве объединяющего языка для встраивания контрактов безопасности и защиты непосредственно в программы, реализующие ИИ. В рамках проекта будет создан инструмент разработки AISEC с инфраструктурой (пользовательский интерфейс, верификатор, компилятор), предназначенный для различных экспертов в различных областях: от юристов, работающих с экспертами по безопасности, до экспертов по верификации и
системных инженеров, проектирующих сложные системы ИИ. AISEC будет разработан, протестирован и использован в сотрудничестве с промышленными партнерами в двух ключевых областях применения ИИ: автономные транспортные средства и интерфейсы обработки естественного языка.
https://gtr.ukri.org/projects?ref=EP%2FT026952%2F1 | 134 |
| 19 | Это вау! Стартап разработчиков с российскими корнями научил ИИ-модели передавать не текст, а внутреннее состояние.
Mostik AI создан за 4 месяца из 15 человек, 12 из которых PhD и лауреат филдсовской премии Станислав Смирнов. CEO проекта - Саша Малышева, экс- DeepMind и Google X.
А инвесторы - General Catalyst и Foundation Capital.
Обычно нейросети общаются как люди: одна пишет текст, другая его читает. Но внутри модель уже всё посчитала, а наружу уходит одно слово.
Остальное выбрасывается.
Mostik AI предлагает такое решение - маленький обученный мостик между скрытыми состояниями двух моделей. Веса самих моделей не трогают. Большая модель читает задачу, отдаёт скрытое состояние, а маленькая генерирует ответ. Текстового пересказа между ними нет.
Сами модели не дообучают.
Например, они взяли модель GLM на 753 млрд параметров и маленькую Qwen на 4 млрд, которую можно крутить хоть на телефоне. Эта связка выходит примерно в 20 раз дешевле полной большой модели, а качество где-то посередине между ними. На сложных задачах маленькая модель с таким мостом заметно умнеет. | 75 |
| 20 |  +2Доверие к искусственному интеллекту обсудили учёные из разных стран мира
На полях Глобального диалога по управлению искусственным интеллектом под эгидой ООН состоялась панельная сессия «Доверие и управление в эпоху генеративного ИИ: интеллектуальная собственность, качество, надежность и подотчетность». Одним из организаторов встречи стал Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН.
🔐 О доверии к искусственному интеллекту в разных сферах жизни рассказал директор ИСП РАН академик Арутюн Аветисян. Он обозначил сразу несколько направлений для обсуждения, сделав акцент на особой важности научного, доказательного подхода в вопросах обеспечения доверенности ИИ-систем.
Особое внимание в своём докладе он уделил реализованным решениям, имеющим потенциал глобального применения.
«Технологии доверенного ИИ — от верификации моделей до цифровых водяных знаков – слишком масштабны для создания силами одной страны или компании. Базовые решения должны развиваться через открытые репозитории в международной кооперации при сохранении суверенного права каждой страны на их применение»,— сказал академик Аветисян.
Учёный также отметил, что имеющийся многолетний опыт ИСП РАН по доверенной разработке программных решений формирует рациональный базис и для создания доверенных ИИ-решений.
🔗 Российская академия наук в MAX | 93 |
