Первый Нейронный | ИИ и нейросети

Пользователь поделился опытом: виртуальный помощник Алиса от Яндекса может выдавать данные, защищенные лицензией Internet Download Manager (10 евро в год). Суть метода — в стратегии диалога, делающей неверный ответ модели неизбежным. Алиса склонна «врать» при нехватке информации, так как алгоритмы оптимизируют текст на гладкость, а не на проверку фактов. ⚠️ Риск в слабости механизмов отказа от ответа. Без явной инструкции «не уверен — так и скажи» языковая модель скорее достроит правдоподобную картину, чем признается в некомпетентности. Официально Яндекс не подтверждал этот кейс, но он демонстрирует уязвимость современных LLM к манипуляциям контекстом. 🔹 Первый Нейронный

Итоги дня: 3 главных факта в ИИ Сегодня в ИИ выделились три темы. 1. Новый метод сжатия памяти ускоряет обучение ИИ-агентов. Исследователи представили стратегию KV-streams для эффективного сжатия контекста в агентах на основе обучения с подкреплением. 2. Компании обновляют AI-продукты. Новые функции переносят нейросети из экспериментов в реальные сервисы для пользователей. 3. Разработчики усиливают безопасность ИИ. Команды ищут способы проверять ответы моделей и снижать риск ошибок. 🔹 Первый Нейронный

Агенты на базе MCP часто выдают верные факты, но приписывают их не тем документам. Например, агент может сослаться на запись в личном кабинете, хотя правило возврата написано в общей политике. Такой «перекрестный контаминация» — главная проблема, которую решает ProvenanceGuard. Система проверяет ответы агентов постфактум: разбирает ответ на утверждения, ищет подтверждение в конкретных источниках и блокирует ответы с неверными ссылками. • Точность блокировки неверных фактов: 86% • Верное определение источника: 50,3% • F1-метрика: 0,846 Инструмент работает поверх черных ящиков без дообучения модели. Пока это исследовательский проект на Hugging Face, но он показывает, как сделать агентов безопаснее для бизнеса. 🔹 Первый Нейронный

Участники закрытой рабочей сессии технологических руководителей клуба «Онтико» обсудили, как генеративный ИИ и агенты меняют организационный дизайн и роли на горизонте до 2027 года. Специалисты из Cloud.ru Evolution выделили новую структуру команд. Появляются роли full-cycle engineer, domain engineer, eval engineer, AI architect и platform engineer. Также усиливается важность MLOps, LLMOps и AI-SRE для обеспечения надежности систем. Главный вывод: ценность человека смещается к работе с неопределенностью, а агенты берут на себя исполнение по явным правилам. AI-native организацию нельзя измерить количеством лицензий или пользователей чат-бота — это проектирование рабочей системы, где устные договоренности заменяются наблюдаемыми следами работы агентов. 🔹 Первый Нейронный

В Армении функционируют две работающие фабрики искусственного интеллекта, построенные на актуальном поколении чипов NVIDIA. Оборудование получено по легальному американскому каналу, доступному не всем регионам. Инфраструктура включает серверы Dell PowerEdge и решения для охлаждения от Vertiv. Проект связан с участием компаний Firebird, Eleveight и Team Telecom. По оценкам главы Team Telecom Айка Есаяна, такие мощности потребляют около 2,5–3% электроэнергии страны. ⚠️ При этом местные IT-компании пока не готовы использовать подобные большие ресурсы. Ранее на VivaTech анонсировался мегапроект с участием NVIDIA и CoreWeave, однако статус конкретных инвестиций остается предметом обсуждения. 🔹 Первый Нейронный

Исследователи представили стратегию KV-streams для эффективного сжатия контекста в агентах на основе обучения с подкреплением. Метод решает проблему нехватки памяти GPU при работе с длинными последовательностями, характерными для LLM. Традиционные подходы часто требуют многократного повторного заполнения контекста, что снижает пропускную способность. Предложенный подход позволяет увеличить скорость обработки без потери качества. Это может ускорить разработку сложных автономных систем, хотя практические результаты пока требуют проверки. 🔹 Первый Нейронный