Т-Банк выпустил онлайн-карту, на которой собраны более 20 тысяч АЗСi по всей России с прогнозом наличия бензина — сервис строится на анализе обезличенных транзакций картами банка. Спустя два дня «Яндекс» открыл для всех пользователей похожую карту, показывающую наличие топлива и очереди на заправках.
Оба сервиса решают одну и ту же проблему: сейчас на многих АЗС в стране нет топлива, и автомобилистам приходится искать работающие заправки вручную. Карты банка и «Яндекса» строятся на схожих принципах — анализе платежей и отзывов пользователей — но отличаются охватом и функциональностью.
философские, лингвистические, символические, экзистенциальные. Ниже очерчены вопросы, задающие рамку для исследований Agentworld. Их цель — стимулировать и провоцировать новые работы, дизайн-решения и проекты: выявлять неожиданные направления и открывать новую оптику для практической философии агентности, разума и общества, вызванной к жизни агентным поворотом.
Немецкие ученые поставили под сомнение классическую версию эволюции человеческого мозга, которая описана в учебниках: якобы более умные представители рода Homo поколение за поколением вытесняли менее сообразительных, что и привело к увеличению черепной коробки. Строгая математическая проверка этой гипотезы показала, что она не выдерживает критики — увеличение объема мозга могло произойти случайно, а не под действием естественного отбора.
За последние примерно два миллиона лет черепная коробка представителей рода Homo увеличилась в среднем в три раза — это один из главных анатомических признаков эволюции человека. Новое исследование меняет представление о том, что стояло за этим процессом.
ВыводЧереп рода Homo менялся одновременно в двух направлениях: черепная коробка расширялась, а лицо становилось все более плоским
Anthropic опубликовала исследование по интерпретируемости, в котором обнаружила внутри Claude небольшую структуру нейронных активаций, названную J-spacei — она функционально похожа на «глобальное рабочее пространствоi» из нейронауки сознания. Это область, где модель удерживает и использует для рассуждений мысли, которые не всегда попадают в финальный текст или даже в видимую цепочку рассуждений (chain-of-thought). Структуру никто не проектировал — она возникла сама в процессе обучения.
Для чтения J-space разработан метод Jacobian Lensi: по текущим внутренним активациям он предсказывает, какие токены модель «держит в уме» и с большей вероятностью использует дальше, даже если эти слова не появятся в ответе. Практическая ценность открытия — в безопасности ИИ: в тестах J-space заранее показывал слова «fake», «fictional», «manipulation», «secretly» до того, как модель совершала нечестное действие, что делает метод прототипом инструмента надзора за скрытыми намерениями агентных моделей.
ВыводJ-space содержит одновременно всего несколько десятков концептов и отвечает менее чем за 1/10 (10%) всей внутренней активности модели; плотность связей внутри него местами в ~100 раз выше, чем у обычных паттернов активации