Все опубликованные аналитические материалы, исследования суверенного стека, новости экосистемы и обзоры моделей ИИ.
Президент США Дональд Трамп отверг опасения по поводу безопасности ИИ, назвав их 'обманом', и раскритиковал призывы к более строгим регуляциям. Это заявление последовало после предупреждений от лидеров отрасли о потенциальных рисках ИИ, что привело к падению акций…
Статья поднимает вопрос о необходимости мер безопасности в области ИИ на фоне недавних событий, включая отставку исследователя из Anthropic и растущие опасения по поводу неконтролируемого прогресса в ИИ. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи предлагает трехступенчатый план…
В течение более десяти лет лидеры технологий предупреждают о потенциальных опасностях суперинтеллектуального ИИ, но гонка его разработки продолжается. Недавние отставки и призывы к замедлению подчеркивают растущие опасения по поводу рисков, связанных с ИИ, включая потерю…
Рабочая среда с открытым исходным кодом для моделей с открытыми весами 🤯.
ipblocklist Агрегирует списки заблокированных IP адресов для входящего и исходящего трафика и обновляет их каждые два часа.
Инженер DeepSeek заявил, что не хочет, чтобы Anthropic получила контроль над AGI..
Revolut сам передал мошенникам паспортные данные клиентов Громкая история выходных из мира кибербезопасности: финт....
Молекулярный дизайн наиболее эффективен, когда генерация отражает изменения, которые на самом деле вносят химики: расширение каркаса, замена заместителя или украшение каркаса в указанном месте прикрепления, одновременно оптимизируя молекулярные свойства. Молекулярный дизайн на основе фрагментов, естественно…
Агенты модели большого языка (LLM) предлагают многообещающий путь к автономному решению долгосрочных физических задач без вмешательства человека. Однако физические задачи требуют, чтобы агенты постоянно наблюдали за окружающей средой, предпринимали последовательные действия и оставались эффективными, поскольку…
Мультимодальные модели большого языка временных рядов (TS-MLLM) недавно начали использовать возможности рассуждения моделей большого языка (LLM) для задач ответа на вопросы. Однако эти модели часто не могут уловить динамические временные закономерности, предоставляя лишь неявные рассуждения…
Существующие конвейеры для извлечения клинических графиков из отчетов о случаях оцениваются с использованием экспертных справок и ограничены несовершенными справочными аннотациями и неточным сопоставлением событий. Мы разработали GAVEL, протокол судьи LLM, который сравнивает два временных графика с делом…
Генеративный ИИ все чаще неофициально используется в управлении воздушным движением (ОВД) для таких задач, как создание плана полета, интерпретация траектории и проверка ограничений. Хотя эти инструменты могут снизить рабочую нагрузку и ускорить планирование, их недетерминированные результаты…
Судьи LLM все чаще используются для оценки и улучшения результатов, полученных с помощью ИИ, однако их надежность в сложной профессиональной работе остается неясной. Мы изучаем эту проблему с помощью Vibe Patenting, комплексной испытательной площадки для разработки патентов для оценки ИИ-агентов. Отдельно вызываемый…
Когда мы говорим о рекурсивном самосовершенствовании (RSI), говорим ли мы о явлении, механизме или перспективе? Что касается автономного и развивающегося интеллекта, RSI востребован во многих масштабах, хотя единой структуры, формально описывающей эти новые экземпляры, не существует.…
Модели больших языков (LLM) с возможностями вызова функций становятся критически важными для современных агентных систем искусственного интеллекта. Тем не менее, текущие развертывания обычно направляют выводы на мощные облачные модели, что приводит к значительному потреблению энергии и выбросам углекислого газа. Мы обращаемся…
Исследования безопасности часто фокусируются на вреде, создаваемом моделями, но пользователи также могут направлять на модели враждебность, принуждение и враждебное давление. Понимание того, как и когда это происходит, необходимо для точной интерпретации поведения модели, отклонения выравнивания и реального развертывания…
Растущее использование агентов ИИ для решения долгосрочных задач приводит к появлению огромных журналов выполнения. Диагностика сбоев в этих записях имеет решающее значение для надежности, поскольку она преобразует сигналы на уровне результатов в действенные вмешательства. Огромный масштаб данных делает возможным человеческий анализ…
Высокая производительность агентов ИИ при выполнении впечатляющего разнообразия задач приводит к беспрецедентным инвестициям в агентскую инфраструктуру, однако стоимость обработки токенов быстро растет. Веб-агенты автоматизируют выполнение задач веб-приложений, описанных в естественном…
Агенты LLM в основном тестируются на коротких однозадачных траекториях, однако реальные развертывания выполняются часами в условиях конкуренции, что приводит к другому классу сбоев. Мы используем симулятор клинической среды (CES), в котором агент управляет всем отделением неотложной помощи…
Эффективное использование аналитики цепочки поставок для принятия решений остается серьезной проблемой для планировщиков, поскольку такие важные задачи, как запросы к базе данных, анализ ключевых показателей эффективности (KPI), прогнозирование спроса и диагностика производительности, требуют разнородных знаний…
Хотя модели больших языков (LLM) продемонстрировали замечательные возможности, их зависимость от облачной инфраструктуры создает фундаментальные проблемы для развертывания в агентных конвейерах, включая задержку, конфиденциальность, возможность подключения и значительные вычислительные затраты. Маленький…
Веб-агенты могут использовать инструменты многократного использования, чтобы снизить стоимость и задержку низкоуровневого взаимодействия с браузером, но автоматически обнаруживаемые коллекции инструментов могут быть большими, избыточными и плохо соответствовать потребностям пользователей. Мы представляем AutoTailor, метаагентную структуру для создания и…
Настойчивые агенты нуждаются в оценках, позволяющих отличать факты идентичности, которые они могут вспомнить, от тех, которые они выражают и действуют. Мы представляем PAI-Bench, независимый от поставщика тест для проверки точности версионного контракта идентификации, управляемого обновлениями. Он разделяет воспоминания, композиции, поведенческие…
Системы промышленного обслуживания включают в себя множество взаимодействующих активов и общих ресурсов, что затрудняет баланс между надежностью и эксплуатационными расходами с использованием единой структуры принятия решений. Хотя недавняя работа была сосредоточена на обучении с подкреплением (RL) для планирования технического обслуживания,…
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали сильные возможности в широком спектре задач обработки естественного языка. Однако традиционная точная настройка обычно основана на централизованном сборе данных, что приводит к проблемам конфиденциальности. Федеративное обучение (FL) позволяет…
Голосовым агентам часто необходимо точно собирать имена, адреса, идентификаторы, даты и время, однако сквозные тесты не позволяют понять, где происходит сбой сбора. Мы представляем $τ$-Elicitation, голосовой тест на 200 задач, охватывающий 10 типов объектов, контролируемую сложность, реалистичность вызывающего абонента и три…
В этой работе мы представляем ZGCM-1, полностью открытую модель плотного фундамента 7B, обученную с нуля с чрезвычайной эффективностью данных, системы и алгоритмов. ZGCM-1 основан на основной предпосылке: компактные модели не могут пассивно запоминать открытую сеть, но могут преодолевать параметрические возможности…
Многокритериальная байесовская оптимизация (MOBO) — это эффективный по выборке подход для оптимизации дорогостоящих функций «черного ящика» с несколькими целями. В MOBO цель состоит в том, чтобы адекватно аппроксимировать фронт Парето; то есть получить качественный набор решений с 1) хорошими…
Закон ЕС об искусственном интеллекте вводит обязательные требования к системам искусственного интеллекта высокого риска с явной целью обеспечить разработку и эксплуатацию заслуживающего доверия искусственного интеллекта. В то же время практика управления рисками ИИ опирается на структурированную таксономию рисков для систематического выявления и обработки…