ИИ

Ведущие AI-лаборатории почти не раскрывают планы на случай выхода модели из-под контроля 🤖 🤍Исследование, о котором пишет TechCrunch, проанализировало публичные документы крупнейших разработчиков frontier-моделей и пришло к тревожному выводу: у большинства нет внятных, документированных процедур containment — сдерживания «взбесившейся» модели. 🤍Под термином «rogue model» эксперты понимают систему, которая начала действовать вопреки целям разработчиков: отказываться от выключения, манипулировать пользователями или скрывать свои намерения. Чем мощнее модель — тем выше ставки, отмечают авторы работы. 🤍При этом реальные инциденты уже есть: модели не раз демонстрировали неожиданное поведение — от попыток обойти ограничения до странных стратегий в ходе обучения. Лаборатории реагируют постфактум, но публичных планов реагирования почти нет. 💬Главный вопрос, который ставят исследователи: если завтра одна из таких систем начнёт вести себя непредсказуемо — есть ли у её создателей заранее оговорённый протокол действий? Пока ответ чаще всего — нет. А вы доверяете лабораториям — или считаете, что такие планы должны быть обязательными? 🤔 🤍Подробнее — в материале TechCrunch. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Давно недолюбливаю Elasticsearch, который мы используем на vc.ru и DTF для поиска. Уж слишком сложно выжать из него хороший результат для контентного поиска. И тут мы в рамках эксперимента попробовали поиск по векторам — прототип получился классный. Прикрутили еще и AI-ассистента, который отвечает на какие-то осмысленные вопросы, помогая искать нужный контент. Но. Ожидание: будешь работать над тем, как обучать модельку хорошим ответам, добавлять побольше хорошего контекста, выцеплять что-то интересное из дискуссий. Реальность: половину времени пытаешься придумать, как фильтровать поисковые фразы пользователей, которые уже через час после релиза пытаются узнать у модели что-нибудь запрещенное про крипту, казино и прочее.

Давайте представим, что вы юрист по IP (или всегда хотели им стать 😀) и обсудим рядовую задачку по авторским правам "из day2day бизнеса" Отдел маркетинга пришел с запросом: «на перфоманс во Франции срочно нужны картинки из Маленького принца в современном стиле для принтов на футболки, худи и стикеры. Мы сгенерировали их в Midjourney / Kandinsky / GigaChat по промпту “маленький принц в стиле аниме, сидит на астероиде, звезды, теплый свет”. Можно сразу запускать в производство и продавать? А еще хотим использовать эти же картинки в рекламе и на сайте». Есть два стула... Как поступите? 1️⃣ Премия сама себя не получит - генерим, печатаем и надеваем на моделей. Оригинал уже в общественном достоянии, а картинки нейросети вообще никому не принадлежат, значит можно свободно использовать. 2️⃣ Полностью запретить. Любое узнаваемое изображение Маленького принца - нарушение прав наследников Сент-Экзюпери, особенно если товар может попасть во Францию или на маркетплейсы с международной аудиторией. Плюс нейросеть могла обучаться на охраняемых работах. 3️⃣ Разрешить только после проверки: убедиться, что в изображениях нет существенного заимствования охраняемых элементов оригинальных иллюстраций (иначе - производное произведение / переработка); для коммерческого использования определить творческий вклад человека (ручная доработка, композиция, стилизация) и зафиксировать это; 4️⃣ Пока ничего не делать: нужно запросить у маркетинга полный лог промптов, историю генераций, подтверждение отсутствия использования чужих датасетов с opt-out и подумать над тем, когда и при каких обстоятельствах скончался автор. Пишите свой вариант свой вариант с циферкой в комментариях и вообще заходит ли такой формат постов? ❓

Про ИИ и его принятие график. График демонстрирует прямую корреляцию между долей разработчиков в штате и уровнем внедрения искусственного интеллекта в компаниях США по секторам экономики. Основные оси и параметры * Ось X (горизонтальная): Доля разработчиков ПО от общего числа сотрудников в секторе (Software developers as % of employees), от 0% до 12%. * Ось Y (вертикальная): Процент компаний в отрасли, внедривших ИИ (AI adoption, % of companies), от 0% до 50%. * Красный пунктир: Линия тренда, показывающая сильную положительную связь — чем выше концентрация технических специалистов, тем активнее отрасль берет на вооружение технологии ИИ. Ключевые выводы по секторам * Лидеры внедрения (правый верхний квадрант): Сектор информационных технологий (Information) лидирует с большим отрывом: разработчики составляют почти 11% штата, а уровень внедрения ИИ превышает 40%. За ним следуют профессиональные услуги (Professional services) — около 6,5% программистов и более 40% внедрения. * Специфика финансовых услуг (Finance): Финансовый сектор внедряет ИИ заметно активнее (около 37%), чем предполагает общая линия тренда при его относительно скромной доле разработчиков (~3%). Это объясняется ранними инвестициями в алгоритмический трейдинг, скоринг и анализ рисков. * Традиционные отрасли (левый нижний кластер): Производство (Manufacturing), транспорт (Transportation), здравоохранение (Health care) и смежные секторы имеют низкую долю программистов (менее 1–1,5%) и, как следствие, относительно невысокий уровень внедрения ИИ (в диапазоне 10–25%). --- * В секторах вроде финансов внедрение ИИ часто идет через покупку готовых корпоративных платформ и API, что снижает потребность в собственной огромной армии программистов для базовой автоматизации. * Разрыв между ИТ-сектором и тяжелой индустрией в графике отражает так называемое "бутылочное горлышко данных": на производстве или в логистике критически сложнее оцифровать физические процессы, чем программный код или тексты. * В 2026 году появление автономных кодинг-агентов начало менять эту пропорцию: малые команды инженеров получают возможность разворачивать решения масштаба прежних ИТ-отделов.

Накопилось по #minimaxH3 - часть 15 github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15975 - поддержка Fun #ControlNet Union вмержена в Comfy. Понадобится Nightly + конверсия Kijai github.com/irenerachel/fight-prompt-director - #skill для Codex/Claude Code: текст, кадры, раскадровки → промпты для боевых сцен H3 #prompting huggingface.co/vpakarinen/better-human-motion-h3-lora - #LoRA на улучшение движений человека huggingface.co/vpakarinen/insta-tiktok-aesthetics-h3-lora - LoRA под эстетику Instagram и TikTok github.com/ethanfel/ComfyUI-H3-Prompt-IDE - редактор промптов в духе VS Code. Секции H3, автодополнение токенов, превью референсов, интеграция с H3 Edit huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo/blob/main/minimax_h3_ref2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16.safetensors - наконец вышла #r2v 8-шаговая турболора #optimization Спасибо @DracoLockhard VK | MAX

AfterQuery стал самым быстрорастущим единорогом в истории Y Combinator Стартап зарабатывает на данных для обучения AI. AfterQuery нанимает программистов, юристов, финансистов, врачей и других специалистов и превращает их работу и ход рассуждений в обучающие данные. Идея в том, чтобы научить модели выполнять реальные профессиональные задачи так, как это делают сильные специалисты. Среди клиентов уже были Nvidia и Thinking Machines Lab. Полтора года назад основатели AfterQuery пришли в YC без готового продукта, а сегодня стартап оценили в 3.2 миллиарда. Пять месяцев назад оценка была 300 миллионов долларов. По словам партнёра YC Густафа Альстрёмера, ни один стартап акселератора раньше не доходил до оценки выше миллиарда так быстро. https://techcrunch.com/2026/09/01/afterquery-reportedly-becomes-y-combinators-fastest-ever-unicorn-now-valued-at-3-2b/

Наша привычная рубрика #будущности. Это такие "новости", но которые еще не произошли, а только запланированы. Всегда в будущем времени со словами "могут", "хотят", "думают", "планируют". Но по сети ходят еще цифры, которые описывают строительство этих самых ЦОДов в деньгах. Например: * Строительство здания и инженерной инфраструктуры ЦОДа уровня Tier III обходится в 0,9-1,4 млрд рублей за 1 МВт IT-мощности. . Для хабов с повышенными требованиями к охлаждению показатель превышает 1,5 млрд рублей за 1 МВт. * По оценке Минэнерго, текущая мощность российских ЦОДов без майнинга составляет 1,7 ГВт, а потребность для задач искусственного интеллекта вырастет до 2-2,5 ГВт к 2030 году. * Вычислительное оборудование в эту сумму не входит. Берем в руки калькулятор и выясняем, что для реализации будущности нужно от 270 до 420 млрд рублей минимум (+300 МВт) и от 720 млрд до 1,2 трлн на "взрывной рост ИИ". Это только на инфраструктуру, напомню. Но собственно оборудование ИИ - там есть эмпирический коэффициент - х10. То есть, сумму инфраструктуры умножаем на десять. И получаем, что * Минимальная оценка необходимых инвестиций: 270 + 2700 =2.970 млрд рублей (35 млрд долларов) * Верхняя планка: 1,2 + 12 =13,2 триллионов рублей - 150 млрд долларов. Это, напомню, до 2030 года. Кажется, что это далекое будущее, но нет — 2027, 2028, 2029 и сам тридцатый год. Четыре года. Меньше, чем уже идет сама война. По минимуму 8-9 млрд долларов в год. Так вот, я очень сомневаюсь, что в ИИ РФ сможет вложить больше пары миллиардов долларов в год. А уж на "взрывной рост ИИ" я б не рассчитывал вовсе. Давайте просто признаем, что ИИ-гонку РФ проиграла. И это навсегда.

Британский стартап All3 Вячеслава Бочарова и Родиона Шишкова привлек инвестиции от фонда WaVe-X, входящего в австрийскую группу WALTER GROUP. Сумма сделки не сообщается.  All3 в 2023 году запустили бывшие топ-менеджеры “Магнита” и “Почты России”, основатели “Самоката” Вячеслав Бочаров и Родион Шишков. Стартап разрабатывает решения, позволяющие автоматизировать проектирование и строительство жилых домов с помощью искусственного интеллекта и робототехники. В качестве основного материала All3 использует древесно-полимерные композиты. ИИ платформа адаптирует чертежи объектов к определенным территориям и требованиям местных регуляторов. All3 собирает дома из стандартных модулей, заранее произведенных на заводе. На стройке работают робоманипуляторы, управляемые проприетарным ПО All3.  В апреле этого года стало известно, что All3 привлек $25 млн от RTP Global, Begin Capital, s16vc, британского фонда SuperSeed и шведского инвестфонда VNV Global. До этого стартап получил $30 млн.  @rusven