AGIRussia.news (ОИИРоссия.новости)

Технологический суверенитет не скачивается вместе с моделью Financial Times сообщает: Anthropic впервые не предоставила новую Claude Mythos 5.1 британскому Институту безопасности ИИ для тестирования до выпуска. Доступ получили только проверенные американские организации. Британцев — специалистов, которые должны независимо оценивать риски передовых моделей, — оставили за дверью. Не противника. Не страну под санкциями. Британию. Можно сказать, страну-основателя США. Прямое указание Вашингтона в этом случае не подтверждено, но сам результат показателен: даже союзничество не гарантирует доступа. Да и то, доступ запрашивался лишь для проверки безопасности для народа и государства. Это история о цене чужого разрешения. Можно построить бизнес, перестроить научные исследования, встроить ИИ в государственные процессы. Но если доступ контролирует другая сторона, последнее слово остаётся за ней. Такой красивый, планируешь своей своё развитие… Но право разрешить его продолжение принадлежит кому-то другому. И отдельный урок для тех, кто успокаивает себя китайскими открытыми моделями: американские, мол, могут отключить, зато китайские доступны всем. Открытость сегодняшней модели — не гарантия открытости следующей. Китайский разработчик, как и любой другой, может прекратить публикацию новых весов, оставить лучшие версии для внутреннего рынка или предоставлять их только избранным партнёрам. Это сценарий риска, а не утверждение о чьих-либо объявленных планах. Рассчитывать на вечную открытость поставщика — так себе стратегия. Здесь важно не подменять понятия. Уже скачанную модель с разрешительной лицензией нельзя просто дистанционно «забрать»: например, веса DeepSeek-R1 доступны под MIT, а моделей Qwen3 — под Apache 2.0. Такие лицензии позволяют использовать и дорабатывать полученную версию при соблюдении их условий. Это реальное преимущество открытых моделей. Но сохранить последнюю доступную версию — не то же самое, что сохранить способность создавать следующую. Без собственных исследователей, вычислительных ресурсов и компетенций обучения можно остаться с работающей моделью — и без возможности самостоятельно двигаться дальше. Конечно, китайские открытые модели нужно использовать. Учиться на них, дорабатывать, строить продукты. Но превращать их доступность в оправдание отказа от собственных исследований и разработок — стратегическая ошибка. Технологический суверенитет — не выбор между американской и китайской зависимостью. Это способность продолжать работу и развитие после того, как любой поставщик сказал «нет». МЫ НЕ ВЛАДЕЕМ ТЕМ, ЧТО НЕ МОЖЕМ ПОЧИНИТЬ!

Кто-то тут в этой конференции участвует? https://www.isprasopen.ru/ Открытая конференция ИСП РАН Москва, МИСиС 1-2 декабря 2026 года Открытая конференция ИСП РАН проводится ежегодно по инициативе Института системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук при поддержке ряда российских и зарубежных партнёров. В 2025 г. конференция была посвящена 85-летию со дня рождения основателя и первого директора ИСП РАН − академика В.П. Иванникова. Цели и задачи мероприятия: обмен результатами фундаментальных исследований в области системного программирования и практическим опытом их внедрения, а также поддержка и развитие экосистемы инноваций, созданной в ИСП РАН для разработки информационных технологий и их использования в сферах образования, науки и промышленности. Участники: эксперты отечественных и зарубежных научных и образовательных организаций, представители ведущих ИТ-компаний и государственных ведомств. Участие бесплатное как для слушателей, так и для докладчиков. В рамках конференции проводится выставка технологий ИСП РАН, внедрённых в различные отрасли промышленности. К участию приглашаются также партнёрские организации.

Не грустим? https://t.me/agitopics/16987/83930

🤗Как у нас интересно🙃 (мониторинг групп Телеграм с https://aigents.com/)

По поводу ИИ который "все". Я, наконец-то, нашел способ отключить T9 на телефоне. Как новую жизнь начал.😇

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

AIJ Contest https://aij.ru/contest

"Как страшно жить"🫣 https://t.me/agitopics/16987/83860

Субьектно ли Оно? https://t.me/agitopics/13775/83852

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?

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

🤯 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...

Ух-ты! Нас в пабмеде проиндексировали https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41784715/

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/

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/

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

https://fourdots.com/business-impact-of-ai-hallucinations-rates-and-ranks Галлюцинации, вызванные искусственным интеллектом, обходятся предприятиям в 67,4 миллиарда долларов в год.