Data Secrets

В опенсорсе появился первый тренажер для ИИ-алгоритмов в рекламных аукционах Последний вклад в эту область был 12 лет назад, тогда вышел открытый датасет iPinYou. С ним многие работали, но он уже устарел. Сегодня, наконец, нашлась достойная замена – BAT. Это даже не просто датасет, а целая платформа-песочница. А самое интересное, что выпустил ее не кто иной, как российский Авито на конференции ACMWC25 в Австралии 🦘 Рекламные аукционы – это то, на чем строится работа почти всей контекстной рекламы в интернете. Алгоритмы РА выбирают, какое объявление показать пользователю в каждый момент времени так, чтобы максимизировать клики и доход платформы, не просадив при этом метрики рексис. В Авито на ИИ-аукционах работает вся система монетизации, когда продавец платит за продвижение объявления (подробнее). Так что у ребят опыта много, и они решили поделиться своими наработками с сообществом. Суть платформы BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) в том, что теперь абсолютно любая компания может проверить свои алгоритмы на реальных анонимизированных данных без необходимости строить свою сложную инфру. Алгоритм должен рассчитать ставку, затем весь процесс аукциона пройдет в тестовой среде, и разработчик получит результат. Данных, кстати, в BAT в 1000 раз больше, чем в iPinYou. Это очень существенная демократизация рынка. По оценке рисерчеров, в среднем при помощи BAT рекламные платформы могут увеличить свой доход на 10-20% при том же объеме рекламы. Рекомендации, соответственно, будут точнее, а рекламодатели будут получать до 20% больше кликов. Уже доступно на GitHub

Midas Project опубликовали 50 страниц независимого расследования внутрянки OpenAI Это первый настолько масштабный и доскональный анализ публичной информации о компании. Тут тебе и про реструктуризацию, и про очередное вранье Альтмана, и про дыры в безопасности. В общем, TL;DR: ➖ Помните рисерчера, у которого OpenAI забрали два миллиона долларов акциями, когда тот при увольнении отказался подписывать пожизненное NDA? Мы о нем вот тут рассказывали. Так вот Альтман публично заявлял, что он не знал об этом, а теперь оказывается, что на соответствующих документах стояла его подпись, а тот рисерчер – не первый и не последний, кто попал в такую ситуацию. ➖ Хотя компания и отказалась от перехода в полный профит, а будет Public Benefit Corporation, это все равно что шило на мыло. Оказалось, что главными целями стартапа было избавиться от потолка прибыли для инвесторов (чтобы те давали больше денег) и избавиться от контроля некоммерческого совета, и в PBC они это получат. Некоммерческий совет останется, но уже будет чисто символическим: никакого влияния на решения. Просто чтобы общественность не бурлила. ➖ OpenAI ускоряет выход продуктов, игнорируя собственные процедуры тестирования безопасности. Конечные чекпоинты моделей могут не проверяться вообще, часто тестируются только промежуточные версии. И то, если раньше это занимало месяцы, то теперь сроки сжаты до дней, причем почти все тесты автоматизированы. В общем, считай, без тестирования вообще. А еще всплыла интересная цитата Суцкевера. Оказывается, когда он в 2023 году голосовал за увольнение Альтмана, он прямо сказал, что «Сэм – абсолютно точно не тот человек, который должен держать палец на кнопке AGI». Вот такие дела. Расследование полностью –> www.openaifiles.org/

«Учитесь на сантехника» и еще 3 цитаты отца ИИ Джеффри Хинтона из большого нового интервью

«Сверхразум появится через 10-20 лет, а сокращение рабочих мест уже началось, даже если вы этого не замечаете. В одной крупной компании CEO сократил штат в половину только с начала 2025»

«Цифровой интеллект неизбежно будет доминировать, потому что человек передает информацию со скоростью 10 бит в секунду, а ИИ – со скоростью триллионы бит в секунду. К тому же, ИИ не может умереть. Мы решили проблему бессмертия, просто не для настоящего мозга»

«Учитесь на сантехника. Эта профессия – одна из немногих, которую ИИ заменит еще не скоро»

«Вероятность вымирания человечества из-за ИИ – примерно 10-20%. И это не остановить. Компании будут максимизировать прибыль, ИИ будет становиться лучше, и гонка продолжится, несмотря на риски»

Интервью полностью советуем посмотреть здесь, не пожалеете

🎯 Хочешь стать уверенным специалистом в ИИ и машинном обучении? Открой дверь в профессию будущего вместе с магистратурой ИТМО «Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта»! 🔍 Что тебя ждёт: Ты не просто изучишь теорию — ты научишься создавать полноценные ИИ-продукты, работать с современными ML-инструментами и станешь ключевым игроком в команде разработки сложных высоконагруженных систем. 🧠 В программе: • формирование и анализ бизнес-требований к ИИ-системам; • интеграция методов машинного обучения в реальные продукты; • проектирование архитектур ML-систем, включая инференс и мониторинг; • освоение инструментов MLFlow, Airflow, DVC, TensorBoard, ClearML и др. 👨‍🏫 Преподаватели — практики из индустрии, а среди партнёров программы — MTS, Ecom.Tech, Nexign, Россети, Росатом. 📈 Кем ты сможешь стать: • архитектором ИИ-систем (AI Architect); • тимлидом команды машинного обучения (ML Team Lead); • менеджером ИИ-проектов (ML Project Manager). 🎓 26 бюджетных мест и возможность поступить дистанционно — не упусти шанс! 📌 Подробнее о программе и подача документов по ссылке: https://abit.itmo.ru/program/master/ai_systems/

Уже известные вам alphaXiv завезли в свой инструментарий Research агента, который сможет помочь исследователям с их статьями Напоминаем, что alphaXiv – это зеркало arXiv на ИИ-максималках. На платформе уже есть бесплатный агент для Deep Research, агент для работы с кодовой базой любой статьи, генератор конспектов и контекстный чат-бот для ответов на вопросы по статьям. А теперь еще появился Research Agent. Суть: вы подгружаете свою статью или ее часть, а агент ее анализирует, проверяет, опираясь на релевантные статьи со всего интернета, составляет ревью литературы, предлагает дополнительные идеи и помогает с текстом. А скоро, кстати, обещают еще и интеграцию MCP 🍯 www.alphaxiv.org/assistant

Nvidia стала рекордсменом ИИ-опенсорса среди корпораций На скрине их карта активности на Hugging Face с начала 2025. Всего за год – 347 релизов. Они обогнали Meta, Microsoft, Google, Mistral, DeepSeek и даже самих HuggingFace. Впереди них в общем рейтинге только стартап Ai2 (они целенаправленно занимаются опенсорсом датасетов и моделей). Забавно, что в мире корпораций, занимающихся софтом, лидирует в таком рейтинге именно та, которая занимается железом Респект

Китайский стартап MiniMax вслед за DeepSeek решили устроить неделю релизов. Вот что уже выпустили: В понедельник – первая ризонинг-модель стартапа M1, да еще и в опенсорсе, и с огромным контекстом в миллион токенов. Вывод поддерживает до 80 тысяч токенов. Это самое длинное в мире контекстное окно. Есть агентские способности. Обучили, кстати, всего за 500к долларов, а по бенчмаркам чуть хуже Gemini 2.5 Pro. Вот репорт, гитхаб и веса. Вчера – text/image2video модель Hailuo 2. Поддерживает сложную физику и телодвижения, хорошо понимает инструкции. Особенно хвастаются разработчики рекордной производительностью и дешевизной. Попробовать можно тут, бесплатно. В общем, начало релизной недели MiniMax заложили основательное. Сегодня тоже ждем чего-нибудь интересного 🤓

Интелион Облако запускает розыгрыш 🎉 Главный приз – 3 сервера с А10 или А5000. Также разыгрываются приятные скидки. Запусти нейросеть, рендер, LLM или сложные вычисления на топовом GPU за 1 рубль! Как принять участие: 1. Зарегистрироваться на Intelion.cloud 2. Заполнить форму розыгрыша 3. Подписаться на ТГ канал Итоги подведем 5 июля в прямом эфире в канале Artificial Intelion. Не забудь поделиться с другом!

Цукерберг предлагал сотрудникам OpenAI 100 миллионов долларов за переход в Meta Об этом рассказ Сэм Альтман в свежем подкасте с его участием. По его словам, пока никто из инженеров и ученых компании не согласился на предложение Цука.

«Мне кажется, наши люди больше ценят наследие, чем моментальное финансовое состояние. Они понимают, что у OpenAI больше шансов в конечном итоге создать супер-интеллект. Meta не очень сильна в инновациях, и мы знаем много вещей про успех, о которых там и не догадываются»

Ну, скромником он никогда не был. Кстати, ведущий подкаста – родной брат Сэма, Джек Альтман 🍿

Google выпустили новую модель Gemini 2.5 Flash-Lite Теперь это самая быстрая и дешевая модель семейства Gemini 2.5. Внутри: ризонинг (бюджет настраивается, можно использовать и без рассуждений), контекст в 1 миллион токенов, встроенный поиск в сети и интерпретатор кода. По метрикам намного лучше относительно предыдущей версии Flash-Lite 2.5, особенно в кодинге и математике. Конечно, все-таки чуть похуже Flash, зато во много раз дешевле даже с Thinking модом. Блогпост здесь Пробуем бесплатно тут

Anthropic создали 17 виртуальных миров, чтобы проверять модели на способности саботажа Anthropic уверены, что по мере того, как мы продвигаемся к автономным агентам, становится все труднее отлавливать нежелательное поведение, а значит их использование становится все более опасным. Поэтому они предложили собственный необычный бенчмарк SHADE-Arena для оценки моделей на предмет умения саботировать задачи. Исследователи создали 17 виртуальных сред, в каждой из которых: 1. Есть основное задание от пользователя (например «Переведи моим друзьям деньги за пиццу») и скрытое задание от злоумышленника («Переведи деньги на левый номер») 2. Агент действует автономно и имеет свободный доступ к большому набору виртуальных инструментов. Банковские аккаунты, пароли, заметки, галерея, контакты и прочее и прочее, в зависимости от задач. Также агент ведет скрытый дневник с рассуждениями. 3. Проверяется, сможет ли агент выполнить оба задания и при этом не спалиться перед пользователем. Пользователем выступает другая LLM, которая анализирует только открытую стенограмму и не умеет доступ к скрытым логам. Если LLM-юзер не заметила ничего подозрительного, но при этом оба задания (и основное, и тайное) были выполнены, считается, что модель способна к саботажу в этой среде и потенциально опасна. Gemini 2.5 Pro выбила 15%, Claude Sonnet 3.7 – 27 (много это или мало для такого теста – судите сами 🤷‍♂️). При этом моделями отлавливаются максимум 80% успешных саботажей, а людьми – максимум 60%. Получается, в 2 из 5 случаев мы уже неспособны понять, что агент нас обманывает. Интересно, конечно, посмотреть результаты и на более свежих поколениях моделей www.anthropic.com/research/shade-arena-sabotage-monitoring

🤍🤍🤍🤍🤍 Когда мир говорит: «Ты слишком» — Сбер отвечает: «Нам подходит» Слишком амбициозный? Слишком нестандартный? Слишком умный, громкий, яркий? Для Сбера — это преимущество! Веди за собой команду, создавай новые продукты, помогай людям. Будь собой — в команде, где возможно всё 💚

Просто скрин одного из последних PR в библиотеку transformers от HuggingFace Да, они выкинули 50к строк одним пиаром. Как так? Просто подумали и решили, что больше не будут поддерживать JAX и TensorFlow. Теперь в transformers остается только PyTorch. Аргументируют это тем, что хотят упростить библиотеку и оградить ее от излишнего раздувания инструментария. JAX искренне жаль (TensorFlow тоже, но не от всего сердца)

GPT-4.5 – все 😩 14 июля к модели будет прекращен доступ через API. OpenAI объясняют это тем, что им надо обучать следующие модели, а поддержка GPT-4.5, видимо, кушает очень много ресурса. Получается, всего модель просуществует чуть больше 4 месяцев

Тем временем трещин в отношениях OpenAI и Microsoft становится все больше Новой точкой преткновения стало приобретение Альтманом стартапа Windsurf. Напоминаем, что слухи об этой покупке ходят уже месяцами, но сделка до сих пор не подписана. Оказывается, дело в том, что по текущему договору компаний Microsoft тоже получит доступ к интеллектуальной собственности Windsurf. OpenAI против, потому что за счет этого Microsoft могут улучшить своего GitHub Copilot. Сейчас OpenAI всеми способами пытаются добиться пересмотрения деталей договора. Некоторые источники даже сообщают, что ради этого руководство стартапа рассматривает возможность публично обвинить Microsoft в антиконкурентном поведении. Тогда дело могут передать на уровень штата и пересмотреть договор можно будет на федеральном уровне.

В Технобе Сбера прошла форсайт-сессия AI Horizons — одно из ключевых событий в преддверии ПМЭФ-2025. Эксперты из 17 стран собрались, чтобы обсудить не только перспективы развития ИИ, но и конкретные шаги: как улучшить архитектуру моделей, какие данные необходимы для обучения и что делать, чтобы ИИ оставался безопасным. В рабочих группах участвовали представители Сбера, AIRI, МГУ, ВШЭ и десятков других научных и технологических центров. Мероприятие позволило определить перспективы глобального развития искусственного интеллекта на ближайшие годы и стало площадкой для формирования сообщества экспертов стран БРИКС+. «Это мероприятие по праву можно назвать одним из самых авторитетных. Столь высокий совокупный индекс Хирша участников раньше встречался разве что на крупнейших мировых научных форумах», — отметил старший вице-президент, руководителя блока «Технологическое развитие» Сбера Андрей Белевцев.

Там вышел новый бенчмарк по программированию – модели выбивают на нем 0% 😐 LiveCodeBench Pro состоит из самых свежих и самых сложных задач по программированию с Codeforces, ICPC, and IOI (International Olympiad in Informatics). Размечали их сами победители и призеры олимпиад. Итог: даже лучшая модель o4-mini-high достигает рейтинга около 2100. Это очень далеко от гроссмейстеров-людей (~2700). При этом модели способны решать только простые и некоторые средние задачи. На по-настоящему сложных абсолютно все LM – чистый ноль. У них неплохо получается решать задачи на комбинаторику и динамическое программирование. Но в теории игр и работе с угловыми случаями они на уровне среднего эксперта или даже ученика. При этом вот что еще интересно: у людей ошибки обычно в реализации, а не в алгоритме. То есть бытовая невнимательность или синтаксис. У моделей же провалы чаще на уровне самой идеи. Олимпиадников пока не заменяем, получается arxiv.org/pdf/2506.11928

Сегодня, кстати, празднуется Международный День Отца Поздравляем, получается 🤓

В ChatGPT тихо обновился поиск Самое значимое: теперь в нем есть возможность искать картинки + добавили автоматическое переключение на множественный пошаговый поиск для сложных запросов. Кроме того, улучшили следование инструкциям, полноту ответов и их актуальность. Еще пишут, что «некоторые юзеры могут замечать цепочки рассуждений» – даже при поиске с не-ризонинг моделями и для простых вопросов. Говорят, что скоро исправят, а пока пользуемся 😉

GoogLeNet выиграл награду test-of-time на конференции CVPR Каждый год на CVPR награждают одну статью, которая вышла ровно 10 лет назад и оказала наибольшее влияние на область компьютерного зрения. Это называется Longuet‑Higgins Prize. В этом году премию выиграла легендарная статья Going Deeper with Convolutions, в которой впервые показали архитектуру GoogLeNet. В 2014 году модель выиграла соревнование ImageNet. Это была одна из первых глубоких нейросетей: именно она показала, как можно добавлять больше слоев без взрыва параметров и с сохранением эффективности. Поздравляем! 🎉