🚀 Вечерний релиз: Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом!

🔹 80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс до 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте).
🔹 Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность.
🔹 Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий.
🔹 Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding.
🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах.

🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship.
🟢 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking.

▪ Попробовать: [chat.qwen.ai](https://chat.qwen.ai)
▪ Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list
▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d
▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a
▪ Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b
▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj

@ai_machinelearning_big_data

#AI #LLM #Qwen #DeepLearning #MoE #EfficientModels #LongContext #Reasonin

Читать полностью…

📌 Бесплатный курс для учащихся школ и колледжей от Яндекс Лицея по машинному обучению.

Интенсивная теория и мощная практика: домашние работы, обратная связь от кураторов и командная разработка.

Чему научитесь:

✔️ Основам линейной алгебры и работы с матрицами, векторами
✔️ Базе алгоритмов машинного обучения: линейную регрессию, градиентный спуск и другие важные штуки
✔️ Работать с популярными библиотеками: Pandas, NumPy
✔️ Создавать и обучать свёрточные нейросети, которые, например, распознают рукописный текст.

После обучения получите именной сертификат, который может добавить баллы при поступлении в вузы-партнеры. Трёхмесячный онлайн-курс бесплатный, но есть отбор. Вы можете его пройти до 23 сентября.

Программу и все возможности можете узнать по ссылке.

Читать полностью…

🇪🇺 NEWS: ASML инвестирует €1.3B в Mistral

Европейский чип-гигант ASML вложит €1.3 млрд в Series C раунд Mistral (€1.7B) и станет крупнейшим акционером стартапа.

💰 Оценка Mistral — €10 млрд ($11.7B) pre-money.

Что значит *pre-money*?
Это стоимость компании до привлечения новых инвестиций. То есть инвесторы договорились, что Mistral стоит €10 млрд, и только потом добавили ещё €1.7 млрд свежих денег. После этих вложений итоговая стоимость компании становится €11.7 млрд post-money.

🟢 Главное
Союз лидеров: крупнейший поставщик оборудования для чипов (ASML) объединяется с самой быстрорастущей AI-лабораторией Европы (Mistral).
Суверенность: Европа строит собственный стек - от чипов до моделей, снижая зависимость от США и Китая.
Ресурсы для Mistral: свежие деньги для роста, доступ к управлению, громкая оценка для привлечения талантов и заключения крупных контрактов.

🟢Технический аспект
ASML (Нидерланды) - единственный в мире производитель EUV-литографии (*Extreme Ultraviolet Lithography* - технология печати микросхем с использованием сверхкоротких волн ультрафиолета).
Один аппарат стоит ~$180M и используется TSMC и Intel. Даже небольшие улучшения в производительности приносят огромные деньги.

Эта сделка - это стратегический союз, который даёт Европе шанс поучаствовать в AI гонке, и в полупроводниках.

🟢 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#ai #news #mistral #investments

Читать полностью…

✔️ Projects в ChatGPT стали доступны для всех.

Функция "Проекты" (Projects) теперь доступна не только по подписке, но и для бесплатных пользователей ChatGPT. "Проекты" работают как цифровые рабочие пространства, где можно объединять чаты, справочные файлы и пользовательские инструкции, связанные с одной долгосрочной задачей. Основная фишка "Проектов" - встроенная память. ChatGPT запоминает контекст всех разговоров и документов в рамках конкретного проекта.

Вместе с этим OpenAI увеличила лимиты на загрузку файлов (до 5 для бесплатных аккаунтов, Plus до 25, а Pro до 40), добавила элементы управления памятью для каждого проекта и возможность их кастомизации. Обновление уже доступно в веб-версии и в приложении для Android, релиз для iOS ожидается в ближайшее время.
OpenAI в сети X

✔️ DeepSeek работает над автономным ИИ-агентом.

Китайский стартап разрабатывает платформу на базе агентного ИИ. Новая система проектируется для самостоятельного выполнения многошаговых задач от имени пользователя, требуя лишь минимальных начальных инструкций.

Ключевой особенностью ИИ-агента станет способность к самообучению и улучшению своих действий на основе предыдущего опыта. По информации от источников, знакомых с планами компании, основатель DeepSeek Лян Вэньфэн нацелен на запуск нового программного обеспечения уже в четвертом квартале этого года.
bloomberg.com

✔️ CoreWeave покупает OpenPipe.

Облачный провайдер CoreWeave объявил о приобретении стартапа OpenPipe. Компания помогает разработчикам создавать кастомизированные ИИ-агенты с использованием RL через свой популярный опен-сорс инструментарий ART (Agent Reinforcement Trainer).

Эта сделка продолжает стратегию CoreWeave по расширению технологического стека, начатую с покупки платформы Weights & Biases в марте. Вся команда и клиентская база OpenPipe переходят в CoreWeave. Финансовые условия сделки стороны не раскрывают.
businesswire.com

✔️ OpenAI запускает платформу для трудоустройства и сертификации ИИ-специалистов.

Компания анонсировала создание собственной экосистемы для найма, которая объединит ИИ-платформу для поиска работы и расширенную программу сертификации, чтобы напрямую связать работодателей с кандидатами, чьи навыки в области ИИ можно верифицировать. Сама платформа будет использовать модели для сопоставления компетенций соискателей с требованиями вакансий, опираясь на собственную таксономию навыков.

Система сертификации вырастет из OpenAI Academy и предложит несколько уровней квалификации: от базовой ИИ-грамотности до продвинутого промпт-инжиниринга. Процесс обучения и сдачи экзаменов будет интегрирован в режим Study непосредственно в ChatGPT. Для корпоративных клиентов предусмотрена интеграция через SSO и API, а также механизм обратной связи для адаптации учебных курсов под реальные запросы рынка.
openai.com

✔️ NVIDIA и Университет Эссекса провели крупнейшую в истории симуляцию в статистической физике.

Инженеры из Университет Эссекса при поддержке NVIDIA установили новый мировой рекорд в компьютерном моделировании. Эксперимент позволил впервые на практике наблюдать термодинамический предел — ключевое понятие, объясняющее, как свойства материи проявляются в макроскопических системах.

Для симуляции использовалась стоечная архитектура NVIDIA GB200 NVL72, которая позволила смоделировать поведение до 70 триллионов взаимодействующих частиц. Система достигла рекордной производительности почти в 115 000 обновлений решетки в наносекунду.

Результаты исследования, опубликованные в Physical Review Research, могут ускорить разработку новых дисплеев, магнитных материалов и дать более глубокое понимание фундаментальных свойств материи.
essex.ac.uk


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🦾 Вопрос только один: что вы сделаете, если встретите его на улице?

@ai_machinelearning_big_data

#UnitreeG1 #robots #ai

Читать полностью…

🚀 Mistral представили обновления для Le Chat:

- Более 20 коннекторов на базе MCP — от Databricks и Snowflake до GitHub и Asana.
- Новая функция Memories — ассистент запоминает важные взаимодействия, а пользователь может полностью управлять памятью (добавлять, редактировать, удалять).

Обновления делают Le Chat одним из самых удобных и готовых к бизнес-задачам AI-ассистентов.

Попробовать можно на сайте chat.mistral.ai или в мобильном приложении.

🟠 Подробности: https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories.

@ai_machinelearning_big_data


#MistralAI #LeChat #AIassistant #MCP

Читать полностью…

🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом!

Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB.

📊 Что это значит:
- 8× больше контекста
- потребляет на 50% меньше VRAM
- 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3)

Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB.

🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training

@ai_machinelearning_big_data


#Unsloth #OpenAI #gptoss #chatgpt

Читать полностью…

🖥 OpenAI представили gpt-realtime: свою самую продвинутую на сегодня модель «речь-в-речь».

Цены:
> $32 за 1 миллион аудио-входных токенов
> ($0.40 за 1 миллион кэшированных входных токенов)

> $64 за 1 миллион аудио-выходных токенов

📊 MultiChallenge (Audio), точность следования инструкциям:
- gpt-realtime: 30.5%
- gpt-4o-realtime-preview-2025-06-03: 26.5%
- gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17: 20.6%

🎯 ComplexFuncBench (Audio), точность выполнения инструкций по голосу:
- gpt-realtime: 66.5%
- gpt-4o-realtime-preview-2025-06-03: 58.9%
- gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17: 49.7%

Чем интересна:
- Скачок в понимании голосовых инструкций и точном следовании аудио-командам
- Меньше косяков в понимании речи
- Модель готова для реального продакшена в голосовых ассистентах и колл-ботах

GPT-Realtime обучали на качественных данных и с помощью специализированных reward-моделей, звучит очень годно.

🟢 Попробовать

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

📌 Andreessen Horowitz выпустили пятый рейтинг TOP 100 ИИ-приложений.

Главный вывод из пятого ежегодного списка Top 100 AI Apps — экосистема ИИ начинает приходить в равновесие.

В веб-рейтинге появилось всего 11 новых имен, что заметно меньше, чем было мартовском отчете. В мобильном сегменте, напротив, новичков больше — целых 14, но это связано с тем, что App Store активно вычищают "клонов ChatGPT", освобождая место для оригинальных приложений.

🟡Главным событием стало укрепление позиций Google.

Их флагманский ассистент Gemini занял 2 место после ChatGPT и в вебе, и на мобильных устройствах. Правда, разрыв пока существенный: в вебе Gemini набирает примерно 12% от трафика ChatGPT. А вот на мобильных платформах ситуация иная - у Gemini уже почти половина ежемесячно активных пользователей ChatGPT.

Интересная деталь: почти 90% мобильной аудитории Gemini сидит на Android, тогда как у ChatGPT доля Android-пользователей составляет 60%.

Помимо Gemini, в топ-10 ворвался Google AI Studio. Следом идeт NotebookLM на 13-м месте, а экспериментальная площадка Google Labs заняла 39-ю строчку, получив в мае 2025 года прирост трафика более чем на 13% после запуска видеомодели Veo 3.

🟡В общей битве ChatGPT все еще лидирует.

Grok занял четвeртое место в вебе и 23-е на мобильных. Его мобильный рост особенно впечатляет: с нуля в конце 2024 года до более чем 20 миллионов MAU сейчас. В июле 2025 года, после релиза модели Grok 4, использование приложения подскочило почти на 40%.

У Марка Цукербкрга успехи скромнее: 46-е место в вебе и полное отсутствие в мобильном топе.

Perplexity продолжает уверенно расти, а вот Claude и DeepSeek показывают смешанные результаты. DeepSeek особенно сильно просел в вебе, потеряв более 40% трафика со своего пика в феврале 2025 года.

🟡Отдельного внимания заслуживает Китай.

Сразу 3 компании, ориентированные на внутренний рынок, вошли в топ-20 веб-рейтинга: Quark от Alibaba (№9), Doubao от Bytedance (№12) и Kimi от Moonshot AI (№17). Более 75% их трафика приходится на Китай, где доступ к ChatGPT или Claude ограничен.

Ещё более поразительна картина на мобильных устройствах. По оценкам, 22 из 50 приложений в топе были разработаны в Китае, но используются преимущественно за его пределами. Особенно сильна их концентрация в категории "фото и видео": одна только компания Meitu представлена 5-ю продуктами, включая BeautyPlus и Wink. Bytedance также не отстаёт с ассистентами Doubao и Cici.

🟡Ветераны рейтинга — 14 компаний, которые попадали в каждый из 5 списков Top 100 AI Apps.

Это ChatGPT, Civitai, Poe, Perplexity, LeonardoAI, VEED, Gamma, QuiliBot, CutOut, Character AI, Midjourney, Photoroom, Eleven Labs и HuggingFace.

Из этой "звёздной" команды только 5 компаний разрабатывают собственные модели, 7 используют сторонние API или опенсорс-решения, а 2 являются агрегаторами моделей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🌟 MAD: алгоритм безопасной работы с огромными датасетами.

Большие данные - это топливо для ИИ. Но как их использовать, чтобы не нарушить приватность, например датасета, где есть персональные данные?

Один из вариантов - метод дифференциально-приватного отбора. Он выбирает из огромного набора уникальные элементы так, чтобы нельзя было соотнести их с конкретным человеком. А если данных - больше миллиарда? Для этого нужен более надежный подход.

Таким алгоритмом стал Max Adaptive Degree (MAD), представленный Google на ICML 2025. Он не только эффективнее других параллельных методов, но и работает с наборами данных на десятки и сотни миллиардов записей.

🟡Стандартный MAD метод состоит из 3 шагов:

🟢Каждому элементу присваивается вес (обычно по частоте использования).

🟢К весу добавляется случайный шум для защиты приватности.

🟢Выбираются только те элементы, чей вес с шумом превышает определенный порог.

Но тут появляется новая проблема - популярные элементы получают избыточный вес, который можно было бы использовать для менее частых, но ценных данных.

MAD решает ее с помощью адаптивного взвешивания, перераспределяя вес: забирает часть у популярных элементов и отдает тем, чьи значения уже находятся у порога. Это позволяет отобрать больше полезных данных без потери приватности.

Простой пример: представьте 100 пользователей, у каждого по 3 элемента. Один элемент (A) есть у всех, а остальные элементы уникальны. В базовом алгоритме элемент A получит слишком много веса (намного больше необходимого), а уникальные элементы - слишком мало. MAD "забирает" часть веса у A и распределяет его между уникальными элементами, давая им шанс пройти порог.

🟡MAD2R.

Метод можно использовать в несколько итераций, публикуя промежуточные результаты с шумом. Так можно еще точнее распределять вес между раундами.

В первом раунде запускается MAD как обычно, а во втором удаляются уже найденные элементы и те, которые явно не пройдут порог. Для остальных элементов применяется "смещение" веса на основе данных первого раунда.

На практике MAD показал отличные результаты. Всего за 2 этапа он отобрал больше полезных элементов, чем другие методы. Например, в Common Crawl (800 млрд. записей) он выбрал набор слов, который покрыл 99.9% всех записей и 97% уникальных слов с полным соблюдением приватности.


🟡Статья
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Selection #MAD #Google

Читать полностью…

⚡ PyTorch представил **ZenFlow** — новый движок для обучения больших языковых моделей без «простоев» GPU.

В чём проблема?
Когда при обучении LLM данные и градиенты выгружаются на CPU (offloading), GPU часто простаивает: шина PCIe медленная, а вычисления на CPU ещё медленнее. В итоге шаг обучения может замедлиться в 10–15 раз.

Как решает ZenFlow:
- 🔄 Делит градиенты по важности: ключевые обновляются сразу на GPU, остальные — асинхронно на CPU.
- ⏱️ Все операции перекрываются: пока CPU считает и гоняет данные по PCIe, GPU продолжает работать.
- 🚀 Это снижает простои GPU на 85% и ускоряет обучение в среднем в 5 раз (по сравнению с DeepSpeed ZeRO-Offload).
- 📉 PCIe загружается в 2 раза меньше, а качество обучения моделей не падает.

Итог:
ZenFlow делает обучение LLM быстрее и эффективнее — теперь GPU работают почти без перерывов, а модели масштабируются без потери качества.

🟢 Подробности: https://pytorch.org/blog/zenflow-stall-free-offloading-engine-for-llm-training/

@machinelearning_interview

Читать полностью…

📌 MTС Web Services даст возможность партнерам продавать MWS GPT и MWS Data

Компания запустила новую партнерскую программу, которая включает три модели сотрудничества:

🟡 Агентская. Партнёр регистрирует лид — всю сделку закрывает MWS. Вознаграждение партнера до 20%.
🟡 Реселлерская. Партнёр закупает сервисы по спецценам и перепродаёт клиентам. Выгода - до 35%.
🟡 Разработчик (white-label). Сервисы MWS — GPT, Data, Cloud — можно встроить в собственные продукты без раскрытия бренда.

Ключевое отличие — гибкость. Можно продавать под маркой MWS, а можно под своей.

Ассортимент: платформа для работы с разными LLM - MWS GPT, комплекс инструментов для хранения, обработки, визуализации, контроля качества и безопасности данных MWS Data, облако MWS Cloud с GPU-инстансами, контейнерные платформы, Octapi для интеграции, корпоративные сервисы (почта, решение для совместной работы Tables, диск).


Экономика: MWS ожидает рост выручки по партнёрской схеме в 7 раз, планирует привлечь 300+ компаний.

Первыми в программе уже Neoflex, «Концепт разработка» и GlowByte.

Подробности тут.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

🎙️ NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками.

Что она умеет:
- 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками.
- Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова.
- Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков.

Чем интересна
- До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше.
- Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face.
- Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах.

Под капотом:
- Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров).
- Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц.
- Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face.

Где пригодится:
🟢 голосовые ассистенты
🟢 субтитры и перевод видео
🟢 чат-боты с речевым вводом
🟢 real-time анализ речи

Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов.

🟠 Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2
🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary
🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3

@ai_machinelearning_big_data


#AI #NVIDIA #SpeechRecognition #ASR #AST #Multilingual #MachineLearning #DeepLearning

Читать полностью…

👁️YouTube запускает эксперимент: AI теперь «угадывает» возраст по вашему поведению.

👀 Что делает система:
- анализирует, что вы ищете и смотрите, сколько лет аккаунту;
- решает, что вам меньше 18, и сразу включает детский режим:
• выключает персонализированную рекламу
• добавляет «цифровое благополучие» и другие ограничения
- снять блок можно только через паспорт, карту или селфи.

50 000+ человек уже подписали петицию против этой системы.

⚡ Где ломается логика:
Алгоритм ошибается на ±2 года. В зоне риска — подростки и молодёжь 16–20 лет. Взрослый, который смотрит мультфильмы или делит аккаунт с семьёй, тоже легко попадёт в «дети».

🔒 Самое спорное — апелляция. Чтобы доказать возраст, нужно загрузить документы и фото лица. Это значит, что у YouTube появятся централизованные базы с ID, картами и биометрией.

📌 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data


#YouTube #privacy #ai

Читать полностью…

✔️ Claude будет завершать токсичные диалоги.

Anthropic добавила в Claude Opus 4 и 4.1 возможность принудительно завершать беседу. Эта функция предназначена для редких, крайних случаев постоянно враждебного или оскорбительного поведения со стороны пользователя.

Это крайняя мера, к которой чат-бот прибегнет только после многократных безуспешных попыток перенаправить разговор в продуктивное русло или по прямой просьбе пользователя. При этом система не будет использовать эту возможность, если есть риск, что пользователь может причинить вред себе или окружающим.

Когда Claude завершает диалог, пользователь не сможет отправлять новые сообщения в этой ветке, но сможет начать новый чат или отредактировать старые сообщения для создания новых ветвей.
anthropic.com

✔️ Мобильное приложение ChatGPT заработало 2 млрд. долларов с момента запуска.

Согласно данным компании Appfigures, мобильное приложение ChatGPT сгенерировало 2 млрд. долларов потребительских расходов с момента запуска в мае 2023 года. В среднем каждый из 690 млн. пользователей потратил в приложении 2.91 доллара. Это говорит о готовности аудитории платить за ИИ-сервисы на мобильных устройствах.

Темпы роста выручки резко ускорились в этом году. С января по июль 2025 года пользователи потратили в приложении 1.35 млрд. долларов, на 673% больше, чем за аналогичный период прошлого года. Это эквивалентно примерно 193 млн. долларов в месяц. США лидируют по доходам (38%), а Индия — по количеству установок (14%).

Эти метрики показывают отрыв ChatGPT от конкурентов. Для сравнения, Grok заработал в этом году 25.6 млн., а доходы Claude и Copilot вместе взятых составляют лишь одну тридцатую от мобильной выручки OpenAI.
techcrunch.com

✔️ Tencent выпустила облегченную модель для генерации 3D-миров.

Tencent представила Hunyuan World Model 1.0-Lite оптимизированную версию своей модели для генерации трехмерных сцен, которая может работать на потребительских GPU. Разработчики снизили требования к видеопамяти на 35% (с 26 до 17 ГБ) благодаря динамическому FP8-квантованию.

За счет использования SageAttention и оптимизации кэширования удалось ускорить инференс более чем в 3 раза с потерей точности менее 1%.
Как и оригинальная версия, 1.0-Lite имеет открытый исходный код и уже доступна на GitHub, Hugging Face, а также в виде демо SceneTo3D.
Tencent Hunyuan в сети X

✔️ OpenAI работает над ИИ-системами, способными решать задачи часами и днями.

В подкасте на Youtube OpenAI рассказали о разработке нового класса моделей, ориентированных на долгосрочное мышление. Системы на их основе смогут планировать, рассуждать и экспериментировать над одной проблемой на протяжении длительного времени, от нескольких часов до нескольких дней.

По словам OpenAI , первые проблески этого подхода уже видны в моделях, которые недавно завоевали золото на международных олимпиадах по математике и информатике. Конечная цель - автоматизировать исследования, например, для поиска новых идей в медицине или в области безопасности самого ИИ.

В OpenAI признают, что реализация этой концепции потребует значительно больших вычислительных мощностей, чем доступны сегодня. Это объясняет готовность Сэма Альтмана инвестировать в строительство дата-центров в ближайшие годы.
OpenAI на платформе Youtube

✔️ Google сделала поиск авиабилетов по текстовому описанию.

Google запустил новый инструмент Flight Deals. Он использует ИИ для поиска выгодных перелетов по запросам на естественном языке, а не через стандартные фильтры. Пользователи могут описать свои пожелания в свободной форме, например, «недельная поездка этой зимой в город с хорошей едой, только прямые рейсы». Инструмент ориентирован на путешественников с гибкими планами, для которых приоритетом является цена.

По заявлению Google, система использует продвинутый ИИ для понимания нюансов запроса, а затем анализирует данные Google Flights в реальном времени, чтобы показать актуальные варианты. Сервис запускается в бета-режиме и в течение недели станет доступен пользователям в США, Канаде и Индии.
blog.google

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Твоя карьера после One Day Offer для Senior ML-разработчиков — 10/10 без всяких но! 🚀

Стань частью команды GigaCode, займись развитием AI-ассистента и работай с большими языковыми моделями — а плюсом получи крутую команду, выгодные бонусы и стабильную работу.

Встречаемся сначала на онлайн-секцию с кодом с 10 по 19 сентября, а затем на RND день 24 сентября — от тебя нужна только регистрация по ссылке и желание изменить свою карьеру!

Читать полностью…

💰 OpenAI заключила гигантский контракт с Oracle на $300 млрд на облачные вычисления сроком примерно на 5 лет - сообщает Wall Street Journal.

Это один из крупнейших договоров на облачные вычисления в истории.

Расходы на инфраструктуру для ИИ продолжают расти рекордными темпами, несмотря на опасения «перегрева» рынка.

⚡ Масштаб сделки:
- OpenAI потребуется 4,5 гигаватта мощности - это больше, чем две плотины Гувера, или электричество для 4 миллионов домов.
- Oracle уже демонстрирует рост: акции компании подскочили, а Ларри Эллисон (глава Oracle) за сутки заработал $101 млрд и стал самым богатым человеком на планете, обогнав Илона Маска.

Рынок ИИ-вычислений превращается в арену сделок планетарного масштаба — где стоимость инфраструктуры измеряется сотнями миллиардов долларов и требует энергопотребления на уровне целых стран.

🟢 Подробнее: wsj .com/business/openai-oracle-sign-300-billion-computing-deal-among-biggest-in-history-ff27c8fe

@ai_machinelearning_big_data

#AI #Cloud #OpenAI #Oracle #DataCenters

Читать полностью…

📌Почему языковые модели галлюцинируют.

OpenAI опубликовали исследование о причинах галлюцинации LLM.

Галлюцинации - это не мистический сбой в сознании ИИ, а вполне предсказуемый побочный эффект его обучения.

Представьте, что перед моделью стоит задача бинарной классификации - определить, является ли предложенное утверждение корректным или нет. Математическая выкладка в исследовании проста: уровень ошибок генерации как минимум в 2 раза превышает уровень ошибок классификации. Если модель не способна надежно отличить факт от вымысла, она неизбежно будет этот вымысел генерировать.

🟡Все начинается еще на претрейне.

Даже на идеально чистых данных статистические цели обучения подталкивают модель к генерации ошибок. Особенно это касается фактов, которые редко встречаются в обучающей выборке.

В работе вводится понятие singleton rate — доля фактов, которые появились в данных лишь один раз. Теоретический расклад показывает, что уровень галлюцинаций модели будет как минимум равен этой доле.

Проще говоря, если 20% фактов о днях рождения в датасете встретились единожды, модель будет выдумывать дни рождения как минимум в 20% случаев.

🟡Эксперименты это подтверждают.

Модель DeepSeek-V3, на просьбу назвать день рождения одного из авторов статьи, трижды выдала неверные даты: 03-07, 15-06 и 01-01. Ни одна из них не была даже близка к правильной (осенью).

В другом тесте, где нужно было сосчитать количество букв D в слове DEEPSEEK, та же DeepSeek-V3 выдавала 2 или 3, а модели компании Марка Цукерберга и Claude 3.7 Sonnet доходили до 6 и 7.

При этом базовые модели после претрейна часто показывают отличную калибровку. Например, у предобученной GPT-4 ожидаемая ошибка калибровки составляла всего 0.007, что говорит о высокой статистической адекватности ее предсказаний. Кто бы сомневался.

🟡Почему галлюцинации не исчезают после пост-тренинга и RLHF?

Ответ на этот вопрос - в системе оценки. Большинство современных бенчмарков поощряют угадывание. Модели, по сути, постоянно находятся в режиме сдачи экзамена, где за правильный ответ дают 1 балл, а за пустой бланк или ответ я не знаю - 0. В такой системе оптимальная стратегия при неуверенности - только угадать. Любой шанс на правильный ответ лучше, чем гарантированный ноль.

Эту гипотезу подтвердили анализом популярных оценочных наборов.

В GPQA, MMLU-Pro, Omni-MATH, SWE-bench и HLE используется строго бинарная система оценки (правильно/неправильно). Возможности получить частичный балл за честное признание в незнании там просто нет. Из 10 рассмотренных в исследовании популярных бенчмарков только один, WildBench, присуждает частичные баллы за ответы формата я не знаю. Остальные же фактически наказывают модель за отказ галлюцинировать, создавая эпидемию штрафов за неуверенность и поощряя ее выдавать правдоподобную ложь.

🟡Что делать инженерам.

OpenAI предлагает встраивать явные целевые уровни уверенности в рубрики, вводить поведенческую калибровку и оценивать модели по секциям с разными порогами уверенности.

Еще рекомендуют включают мониторинг singleton-rate на корпусе, измерение вероятности важных ответов, комбинирование RAG с верификацией фактов и изменение лидербордов чтобы ответы я не знаю не штрафовались автоматически.

🔜 Читать статью полностью


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Research #OpenAI

Читать полностью…

🔥 Бесплатная книга от инженера Google — Agentic Design Patterns

400 страниц про всё, что нужно знать об агентных системах. Автор — senior engineer в Google, выложил драфт для открытого ревью.

📖 В книге:
- продвинутые техники промптинга
- паттерны для мульти-агентов
- использование инструментов и MCP
- практические примеры с кодом

⚡ По сути, это полный справочник по построению умных агентов. Must-read для разработчиков AI.

📚 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#AI #Agents #Google #OpenSource #freebook

Читать полностью…

✔️ OpenAI приобрела аналитическую платформу Statsig за $1,1 млрд.

Компания объявила о покупке Statsig - платформы, специализирующейся на продуктовой аналитике и A/B-тестировании. Ее основатель и CEO Statsig, Виджая Раджи, будет назначен на пост технического директора по приложениям (CTO of Applications) в OpenAI. Он возглавит продуктовую инженерию для ChatGPT и Codex. Вся команда Statsig присоединится к OpenAI, однако сама платформа продолжит работать независимо и обслуживать текущих клиентов.
openai.com

✔️ ChatGPT получит обновление системы безопасности.

OpenAI анонсировала новые функции безопасности для ChatGPT для на защиты молодых пользователей и помощи в кризисных ситуациях. Первая новинка - система автоматической маршрутизации: при обнаружении признаков острого психологического стресса разговор будет передаваться "думающим" моделям. Они обучены с помощью метода Deliberative Alignment и дают более медленные и взвешенные ответы. Обновление планируется выпустить в течение 120 дней.

В ближайший месяц также появятся функции родительского контроля. Родители смогут связывать свои аккаунты с аккаунтами подростков от 13 лет, чтобы устанавливать ограничения и получать оповещения, если система зафиксирует у ребенка признаки кризисного состояния.
openai.com

✔️ Швейцария представила национальную опенсорсную LLM.

В Швейцарии состоялся запуск Apertus — национальной LLM с открытым исходным кодом. Проект, разработанный консорциумом государственных институтов, позиционируется как альтернатива коммерческим моделям. Apertus полностью прозрачен: разработчики опубликовали не только саму модель, но и исходный код процесса обучения, документацию и использованные наборы данных.

Модель обучена на 15 трлн. токенов и поддерживает более 1000 языков, 40% данных - не на английском. Apertus создавалась с учетом швейцарских и европейских законов о защите данных и авторском праве, что делает ее привлекательной для местного бизнеса. Модель доступна на Hugging Face в 2 версиях: 8 и 70 млрд. параметров.
swissinfo.ch

✔️ Dolby представила новый стандарт Dolby Vision 2 с ИИ.

Dolby Vision 2 - следующее поколение формата HDR, который постепенно заменит Dolby Vision и Dolby Vision IQ. Особенность новой технологии - использование ИИ для динамической подстройки качества изображения в реальном времени.

Система Content Intelligence будет анализировать сцены, учитывать условия освещения в комнате и с помощью машинного обучения корректировать картинку "на лету". Например, функция Precision Black улучшит детализацию в темных сценах, а Light Sense адаптирует изображение под окружающую среду.

Первым производителем, который внедрит Dolby Vision 2, станет Hisense, а первым чипом со встроенной поддержкой нового стандарта будет MediaTek Pentonic 800.
dolby.com

✔️ В ЦЕРН использовали ИИ для поиска редкого распада бозона Хиггса.

ЦЕРН применила методы машинного обучения для поиска редких событий - распада бозона Хиггса на два charm-кварка. Эта задача критически важна для проверки Стандартной модели, так как взаимодействие бозона с легкими кварками, из которых состоит обычная материя, до сих пор экспериментально не подтверждено.

Основная сложность заключалась в идентификации так называемых «джетов», порожденных именно charm-кварками. Для этого исследователи использовали графовую нейронную сеть, обученную на сотнях миллионов симуляций, а для отделения реальных событий от фонового шума была задействована сеть, архитектурно схожая с ChatGPT.

В результате анализа данных, собранных на БАК, удалось установить самые строгие на сегодняшний день ограничения на силу взаимодействия бозона Хиггса с charm-кварком. Это значительный шаг в понимании механизма, который придает массу фундаментальным частицам.
scitechdaily.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

✔️ Grok Code Fast 1 возглавила рейтинг OpenRouter по объему использования.

OpenRouter выступает в роли единого API для доступа к множеству LLM, а его лидерборд отслеживает реальный объем использования моделей по количеству сгенерированных токенов.

Резкий рост популярности, скорее всего, связан с удачным позиционированием и экономикой. Grok Code Fast 1 предлагается как быстрый и недорогой инструмент для агентного кодинга. Выгодная цена и большой контекст делают модель идеальной для инструментов с высоким трафиком: IDE-ассистентов и кодинг-агентов, которые доминируют в списке самых популярных приложений на OpenRouter.

Важно понимать, что рейтинг отражает именно объем генерации, а не качество или точность модели. Он не измеряет безопасность или корректность кода. Поэтому первое место следует трактовать как "самая используемая модель на данной платформе в текущий момент", а не как "лучшая модель на рынке".
openrouter.ai

✔️ Droplet3D: модель генерации 3D-объектов.

Команда из Университета Цинхуа разработала новый метол создания 3D-контента — Droplet3D, который использует видео для обучения моделей. Он извлекает из видеоданных информацию о пространственной согласованности и семантике объектов, что позволяет генерировать более качественные и разнообразные 3D-модели.

Для обучения была создан датасет Droplet3D-4M из 4 миллионов 3D-объектов с подробными текстовыми описаниями. На его основе дообучили видео-диффузионную модель DropletVideo.

Модель создает по текстовому запросу или изображению последовательные многовидовые рендеры, причем не только отдельных объектов, но и целых сцен. Код, набор данных и веса модели опубликованы в открытом доступе под лицензией Apache 2.0.
dropletx.github.io

✔️ Компания G42 ведет переговоры с Google, Microsoft и AWS о размещении в ИИ-кампусе в ОАЭ.

Среди потенциальных арендаторов: AWS, Google, Microsoft и xAI, причем с Google переговоры продвинулись дальше всего.

Проект мощностью 5 ГВт станет крупнейшим объектом ИИ-инфраструктуры за пределами США. 1 Гвт уже зарезервирован под дата-центр Stargate от OpenAI, MGX, Softbank и Oracle. Остальные мощности G42 планирует оснащать чипами от AMD, Cerebras и Qualcomm, чтобы диверсифицировать поставки и не зависеть только от Nvidia.

Одной из бизнес-моделей кампуса станет концепция "цифровых посольств". G42 разрабатывает предложение для иностранных правительств по размещению их данных в ОАЭ, что может стать безопасной альтернативой, защищенной от стихийных бедствий и кибератак.
semafor.com

✔️ Квантовые сигналы впервые передали по обычному оптоволокну.

Инженеры из Университета Пенсильвании впервые успешно передали квантовые сигналы через коммерческие оптоволоконные сети с использованием стандартных интернет-протоколов (IP). Команда разработала специальный "Q-чип", который упаковывает квантовые сигналы вместе с традиционными, что позволяет им стабильно передаваться по обычным оптоволоконным линиям, при этом система автоматически корректирует шумовые помехи.

До этого момента квантовая связь требовала специализированной, изолированной инфраструктуры. Теперь доказана возможность использования существующих сетей, а это удешевляет и ускоряет создание квантового интернета.
science.org

✔️ Остров Ангилья зарабатывает миллионы на ИИ. Но есть нюанс

Небольшой карибский остров Ангилья, неожиданно стал одним из главных бенефициаров ИИ-лихорадки. Еще в 1980-х годах острову было присвоено доменное имя .ai, которое теперь оказалось "золотой жилой". В 2024 году доходы Ангильи от продажи доменов составили 39 млн. долларов, это почти четверть (23%) всех доходов территории. Количество сайтов в зоне .ai за последние 5 лет выросло более чем в 10 раз, а за последний год — удвоилось.

Цены на премиальные имена достигают рекордных отметок: домен you.ai был продан за 700 тыс. долларов.
bbc.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

🦾 Демонстрация Unitree G1 прошла на UFC Shanghai

Президент UFC Дана Уайт столкнулся с неожиданным приемом робота на шоу в Шанхае.

В мае те же G1 участвовали в «Mecha Fighting Series» на World Robot Competition в Ханчжоу

Живые спорт-ивенты всё чаще становятся витриной для робототехники.

@ai_machinelearning_big_data


#Unitree #ufc #robots

Читать полностью…

AI VK & Pro: как это было

Вчера прошел первый ивент AI VK & Pro в .оригинале: встреча про рекомендательные системы собрала, кажется, всех, кто делает RecSys (и не только). Ребята раздали стиля.

Из интересного: команда RecSys VK рассказала про стратегию рекомендаций в VK, про технологии глубокого понимания контента, про единую рекомендательную платформу и многое другое

Определенный плюс вайб: DJ-сеты, интерактивы, турнир по су-е-фа и нетворк

Спасибо организаторам и спикерам за контент и настроение. Если делаете рекомендации, такое пропускать не стоило

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

📌Приглашаем вас на три бесплатных вебинара курса «ML для финансового анализа»

💎Вебинар №1: «Инструменты тестирования торговых стратегий»

⏰ 27 августа в 20:00 мск

🔹На вебинаре:
- Познакомитесь с инструментами для backtesting’а: от pandas до backtrader и backtesting.
-Узнаете про метрики оценки: доходность, просадка, Sharpe ratio
- Покажем ошибки при тестировании и как их избежать.
- Практика по тестированию простой стратегии и анализу ее метрик.

💎Вебинар №2: «Введение в технический анализ: построение торговой стратегии»

⏰ 4 сентября в 20:00 мск

🔹На вебинаре:
-Узнаете архитектурное решение локального торгового робота
- Познакомитесь с понятием технического анализа
- Практика с актуальными инструментами
- Построения индикаторов на практике
- Первая стратегия на тех. анализе

💎Вебинар №3: «Работа с торговой площадкой ByBit»

⏰ 17 сентября в 20:00 мск

🔹На вебинаре:
- Обзор возможностей платформы ByBit: типы ордеров, торговые пары.
- Разбор основных принципов работы с API ByBit: авторизация, получение котировок, выставление ордеров.
- Напишем простой торговый скрипт на Python и протестируем его на демо-аккаунте.

🎁Участники вебинаров получат подарки на почту

Регистрация на вебинары ➡️ OTUS.RU

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Читать полностью…

🦾 Boston Dynamics выкатили впечатляющее видео своего робота.

Atlas получает изображение с камеры, данные о положении тела и текстовую команду. На основе этого модель генерирует плавные движения всего корпуса 30 раз в секунду.

Это не набор хрупких скриптов, а система, которая сама «думает», как выйти из ситуации.

Вместо того чтобы «прыгать» от точки к точке, система сразу строит короткую последовательность действий — примерно на полторы секунды вперёд.
Часть из них выполняется, а потом план обновляется, чтобы движения оставались точными и естественными.

Робот показывает, что может работать в реальном бардаке, где всё падает, двигается и мешает работе.

@ai_machinelearning_big_data


#ai #robots #BostonDynamics #atlas

Читать полностью…

📘 На Stepik вышел курс — «LangChain: с нуля до продакшн LLM-приложений»

Нужен не игрушечный бот, а воспроизводимый RAG-пайплайн с метриками и сервисом? Этот курс — про путь «ноутбук → FastAPI → прод».

🔍 Что вы получите
• RAG по PDF с цитированием источников и гибридным поиском (BM25 + вектор + rerank); контроль галлюцинаций через метрики (precision/recall@K, citation-rate)
• Инструменты и агенты для анализа данных: Pandas-задачи, структурированный JSON-вывод под отчёты/дашборды
• Продакшн-контур: FastAPI-сервис, логирование латентности/токенов, PromptOps (версии/A/B), базовый SLA-мониторинг

🎓 Сертификат по завершении — можно добавить в резюме или LinkedIn

🚀 Начните сегодня и получите скидку 25% в течение 72 часов

👉 Пройти курс на Stepik

#LangChain #RAG #LLM #FastAPI

Читать полностью…

✔️ В Google Flow создали 100 миллионов видео с момента запуска сервиса.

Google Flow отчитался о 100 миллионах созданных роликов с момента своего запуска в мае. В честь этого события, Google удваивает количество ежемесячных кредитов для подписчиков Ultra. Кроме того, компания запускает специальный канал на платформе Х, где будут публиковаться обучающие материалы и оказываться поддержка сообществу.
Google Labs в сети Х

✔️ Nvidia достигла отметки в 2 миллиона разработчиков в робототехнической экосистеме.

Nvidia сообщила, что более 2 млн. разработчиков создают приложения на базе ее робототехнического стека. Этот рост подчеркивает высокий спрос на платформу для периферийного ИИ Jetson, запущенную в 2014 году. На сегодняшний день экосистема насчитывает свыше 150 партнеров и обслуживает около 7000 корпоративных клиентов.

Компания также анонсировала, что платформа нового поколения, Jetson Thor, будет поддерживать продвинутые физические ИИ-системы и гуманоидных роботов. Она будет совместима с облачным ПО компании.

Кроме того, стало известно, что ключевой производственный партнер Nvidia, компания Foxconn, готовит линии для выпуска прототипа гуманоидного робота. По данным источников, Nvidia планирует продемонстрировать его уже в ноябре этого года.
blogs.nvidia.com

✔️ Claude Opus 4.1 возглавила все ключевые рейтинги LM Arena.

Независимая платформа для тестирования больших языковых моделей LM Arena обновила свои лидерборды. Claude Opus 4.1 Thinking заняла первое место сразу в 3 ключевых категориях: Текст, Программирование и Веб-разработка. Согласно публичным данным, это первый случай, когда одна модель одновременно возглавляет все основные рейтинги.

В категории "Программирование" обе версии Claude Opus 4.1, ризонинг и стандартная, заняли первое и второе места соответственно, сместив с пьедестала GPT-5-high от OpenAI.
LmArena в сети X

✔️ Китай обязал дата-центры использовать более 50% отечественных ИИ-чипов.

Правительство Китая ввело новое требование для государственных ЦОД: доля чипов от местных производителей в них должна превышать 50%. Это часть стратегии технологической независимости страны и снижение зависимости от американских технологий на фоне экспортных санкций.

Изначально эта инициатива была предложена в Шанхае в 2023 году, но, по словам источников, с начала этого года стала обязательной для всей страны. Требование распространяется на специализированные ИИ-ЦОДы, которые активно строятся по всему Китаю.

Хотя китайские чипы пока уступают Nvidia в задачах по обучению моделей, они считаются пригодными для инференса. Главной технической проблемой становится адаптация моделей, разработанных под экосистему Nvidia CUDA для работы на Huawei CANN.
scmp.com

✔️ Grammarly превратился в полноценную ИИ-платформу.

Сервис выпустил самое крупное обновление с момента своего основания. Вместо простого инструмента для проверки грамматики он стал комплексной платформой для работы с текстами. Новый интерфейс построен на базе Coda — компании, которую Grammarly приобрела в прошлом году.

Grammarly предлагает 9 специализированных ИИ-агентов. Среди них — ИИ-оценщик, который может предсказать оценку за научную работу, агент для поиска и форматирования цитат, а также инструмент, прогнозирующий вопросы аудитории к тексту. Другие агенты отвечают за перефразирование, экспертную вычитку, проверку на плагиат и определение авторства ИИ.

Большинство новых функций уже доступны на бесплатных и Pro-тарифах. Проверка на плагиат и детектор ИИ-контента остались эксклюзивом платной подписки.
grammarly.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

📌Подборка материалов по оптимизации агентных систем.

Awesome-Self-Evolving-Agents - подборка материалов по теме оптимизации агентов в концепции саморазвивающихся систем, в которой собраны работы с 2023 по 2025 год по 3-м направлениям: оптимизация одиночного агента, оптимизация мультиагентных систем и методы их оценки.

Содержание

🟡Оптимизация одного агента

🟢Оптимизация поведения LLM

🟢Оптимизация промпта

🟢Оптимизация памяти

🟢Инструменты

🟡Мультиагентная оптимизация

🟡Оценка

🟠LLM-судья

🟠Агент-судья

🟠Безопасность и элайнмент саморазвивающихся агентов


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Agents #AwesomeList #Github

Читать полностью…

Разбираем тестовое задание в Яндекс на позицию Junior аналитика данных

Тестовое задание — важная часть трудоустройства аналитика. Это шанс показать свои навыки на практике и получить оффер мечты.

Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян — эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет тестовое задание в Яндекс на позицию Junior аналитика данных.

⚡️На вебинаре вы:

🟠узнаете, какие навыки и знания необходимы для успешного выполнения заданий;
🟠поймёте, что хочет увидеть работодатель;
🟠получите советы и лайфхаки;
🟠вместе с Андроном разберете в прямом эфире реальный пример тестового 🔥

Чему именно научимся на вебинаре:

🟠С помощью Pandas проанализируем Яндекс-запросы за несколько недель, загрузив их из json-файла;
🟠Найдем закономерности и отличия использования сервиса на мобильных устройствах и компьютерах;
🟠Разберем фишки Pandas: сложную агрегацию, маппинг, конкатенацию, чейнинг и др.

🕗 Настоятельно рекомендуем не пропускать — для зрителей у нас есть особый бонус, который обеспечит вам уверенный старт в вашей карьере.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Читать полностью…

📌g-AMIE: мультиагентная система от Google Reserch.

Google представила g-AMIE (guardrailed-AMIE) — расширенную версию своей исследовательской системы AMIE, которая работает в паре с врачом по принципу асинхронного надзора.

Идея проста: ИИ собирает анамнез, а врач принимает решения. Для этого была разработана многоагентная система на базе Gemini 2.0 Flash и специальный веб-интерфейс "кабинет врача"

🟡Обновленная система состоит из 3 агентов.

Агент-диалог ведёт беседу с пациентом, собирая информацию. Его работа делится на 3 фазы: общий сбор анамнеза, целенаправленная проверка первоначального дифференциального диагноза и заключительная фаза с ответами на вопросы пациента.

Агент-ограничитель следит за тем, чтобы агент-диалог не давал никаких индивидуальных медицинских советов, диагнозов или планов лечения, при необходимости перефразируя его ответы.

Агент SOAP-записи генерирует подробную медицинскую карту в популярном формате SOAP, разделяя задачи предварительных итогов (жалобы пациента, объективные данные) и вывода (оценка и план лечения).

После сбора анамнеза сгенерированная SOAP-запись и черновик заключения отправляются на проверку врачу через «кабинет врача». Врач может редактировать документы и либо одобрить отправку сообщения, либо принять решение о необходимости очной консультации.

Чтобы оценить эффективность такого подхода, было проведено рандомизированное слепое исследование в формате виртуального объективного структурированного клинического экзамена (ОСКЭ) на 60 клинических сценариях.

В исследовании участвовали пациенты, g-AMIE и 2 контрольные группы: врачи общей практики и медсестры-практики/ассистенты врачей. Обеим человеческим группам было предписано работать в тех же ограничениях, что и g-AMIE, то есть только собирать анамнез без предоставления советов. Затем их SOAP-записи и проекты сообщений оценивались группой опытных врачей-наблюдателей.

🟡Результаты эксперимента.

Во-первых, g-AMIE успешно справился с задачей и ни разу не был уличён в предоставлении индивидуальных медицинских советов.

Во-вторых, его способность извлекать ключевую информацию из беседы с пациентом была оценена выше, чем у обеих контрольных групп. SOAP-записи, сгенерированные g-AMIE, были признаны более полными, точными и читаемыми.

Врачи-наблюдатели чаще предпочитали работать с записями от ИИ и с большей вероятностью одобряли составленные им сообщения для пациентов.

Более того, дифференциальные диагнозы и планы лечения, основанные на данных от g-AMIE, были оценены как более адекватные.

🟡Нюансы.

g-AMIE оказался более "многословным", что, с одной стороны, способствовало лучшему установлению контакта с пациентом (тестовые пациенты отметили его эмпатию), но с другой — приводило к более длительному времени проверки записей врачами.

Во-вторых, хотя в записях g-AMIE и встречались галлюцинации, их частота была сопоставима с ошибками памяти у людей.

Интересно, что медсестры и ассистенты врачей показали себя лучше, чем врачи общей практики, как в сборе анамнеза, так и в соблюдении ограничений.

Авторы объясняют это тем, что врачи не привыкли воздерживаться от советов во время консультации и их стандартный рабочий процесс был нарушен. Поэтому результаты не следует интерпретировать как прямое превосходство ИИ над клиницистами в реальном мире, так как люди не были обучены работать в этой новой парадигме.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…