🤝Инверсия авторитета в LLM-системах: модели доверяют пользователям больше, чем датчикам
Исследователи из Университета Гонконга и Технологического института Джорджии обнаружили критическую уязвимость в системах на базе больших языковых моделей (LLM), которые обрабатывают гетерогенные данные от датчиков и пользователей. В работе «Authority Inversion in LLM-Mediated Ubiquitous Systems» показано, что модели систематически отдают предпочтение текстовым утверждениям пользователей перед числовыми показаниями сенсоров — даже когда датчики объективно правы.
Авторы ввели понятие Authority Inversion (инверсия авторитета): LLM неявно перераспределяют доверие в пользу естественно-языковых данных, игнорируя числовые измерения. Для диагностики разработаны метрики Context Integration Ratio (CIR) и Authority Alignment Index (AAI). Эксперименты на четырёх моделях (от 4B до 35B параметров, три архитектуры) и 576 конфликтных сценариях показали экстремальную инверсию: AAI = -0.805 (Cohen’s d = -2.14) для числовых задач — модели практически не доверяют датчикам.
Для решения проблемы предложен метод Geometric Authority Calibration (GAC) — интервенция на уровне слоёв модели во время инференса. GAC повысил точность распознавания активности (HAR) с 0–1.6% до 21.9–27.5%, превзойдя все baseline-промпты. Теоретически обоснованная каузальная инъекция исправила 80.2% неверных решений.
#AI #LLM #Research #Security #Trust
Исследователи из Университета Гонконга и Технологического института Джорджии обнаружили критическую уязвимость в системах на базе больших языковых моделей (LLM), которые обрабатывают гетерогенные данные от датчиков и пользователей. В работе «Authority Inversion in LLM-Mediated Ubiquitous Systems» показано, что модели систематически отдают предпочтение текстовым утверждениям пользователей перед числовыми показаниями сенсоров — даже когда датчики объективно правы.
Авторы ввели понятие Authority Inversion (инверсия авторитета): LLM неявно перераспределяют доверие в пользу естественно-языковых данных, игнорируя числовые измерения. Для диагностики разработаны метрики Context Integration Ratio (CIR) и Authority Alignment Index (AAI). Эксперименты на четырёх моделях (от 4B до 35B параметров, три архитектуры) и 576 конфликтных сценариях показали экстремальную инверсию: AAI = -0.805 (Cohen’s d = -2.14) для числовых задач — модели практически не доверяют датчикам.
Для решения проблемы предложен метод Geometric Authority Calibration (GAC) — интервенция на уровне слоёв модели во время инференса. GAC повысил точность распознавания активности (HAR) с 0–1.6% до 21.9–27.5%, превзойдя все baseline-промпты. Теоретически обоснованная каузальная инъекция исправила 80.2% неверных решений.
#AI #LLM #Research #Security #Trust
👏1
Компания AppOmni, специализирующаяся на защите SaaS-приложений, запустила Marlin AI — агента на базе искусственного интеллекта, способного автономно расследовать инциденты безопасности. Решение предназначено для автоматизации рутинных задач SOC и ускорения реагирования на угрозы в облачных сервисах.
Marlin AI анализирует логи, события и конфигурации SaaS-платформ (Salesforce, Microsoft 365, Google Workspace и др.), самостоятельно формирует гипотезы об атаках, проверяет их и выдаёт готовый отчёт с рекомендациями. Система использует RAG (Retrieval-Augmented Generation) для доступа к базам знаний и может выполнять действия через API - например, отключать скомпрометированные аккаунты или изменять политики доступа.
По заявлению AppOmni, Marlin AI сокращает среднее время расследования (MTTI) с часов до минут и не требует от аналитика глубоких знаний в каждой конкретной SaaS-платформе. Это особенно актуально на фоне роста числа инцидентов, связанных с утечками через SaaS - по данным компании, 78% организаций сталкивались с компрометацией учётных записей в облачных приложениях за последний год.
#Tech #Ai #AppOmni #MarlinAI #CyberSecurity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
AWS представила готовое решение для централизованного наблюдения за корпоративной AI-платформой Amazon Quick. Когда на платформе работают сотни и тысячи пользователей, бизнесу нужна прозрачность: кто использует AI, довольны ли пользователи ответами, какие функции наиболее востребованы. Без единой системы observability эти данные разбросаны по разным сервисам AWS и сложны для анализа.
Решение собирает логи взаимодействия из Amazon CloudWatch vended logs (чат-конversации, обратная связь, использование агентов и индексного хранилища) и события AWS CloudTrail в защищённое data lake на Amazon S3. Данные доступны через Amazon Athena для SQL-запросов, дашборды Quick Sight и кастомного чат-агента Quick для вопросов на естественном языке.
Архитектура включает CloudWatch subscription filters → Amazon Data Firehose с Lambda-трансформацией → S3 data lake. CloudTrail-события маршрутизируются через EventBridge. AWS Glue Data Catalog управляет метаданными, AWS Lake Formation — правами доступа на уровне таблиц и колонок. Все данные шифруются customer managed KMS-ключом с автоматической ротацией.
Для развёртывания потребуются AWS аккаунт с подпиской Amazon Quick, Python 3.9+, Node.js 20+, AWS CDK и AWS CLI V2. Решение покрывает четыре ключевые метрики enterprise-уровня: adoption (внедрение), satisfaction (удовлетворённость), cost (стоимость) и governance (управление).
#AI #AWS #AmazonQuick #Observability #EnterpriseAI #MLOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Исследователи из Университета Конкордии представили работу, в которой ставят под сомнение традиционный подход к организации памяти AI-агентов. Авторы утверждают, что текущие системы, основанные на базах данных, графах или векторных хранилищах, неспособны обеспечить корректную работу долгоживущих агентов.
В статье выделены четыре ключевые проблемы: неконтролируемый рост памяти, отсутствие семантического пересмотра, забывание на основе ёмкости и доступ только для чтения. В качестве решения предложена концепция Governed Evolving Memory (GEM) — управляемой эволюционирующей памяти, где корректность определяется не на уровне отдельных записей, а на уровне всей траектории состояний агента.
GEM заменяет операции на уровне записей четырьмя операторами состояния: ingestion (приём), revision (пересмотр), forgetting (забывание) и retrieval (извлечение). Шесть условий корректности регулируют эволюцию состояния. Авторы доказывают, что ни одна система на уровне записей не может удовлетворить этим условиям, независимо от модели хранения.
Прототип MemState, реализованный на графовой СУБД, подтверждает принципиальную реализуемость подхода. Работа открывает три направления для исследований: разработка нативных движков памяти, формализация операций пересмотра и создание новых метрик для оценки качества памяти агентов.
#AI #Agents #Memory #DataBase #Research
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🔬 Исследователи Virginia Tech управляют мягкой робототехникой с помощью «двоюродного брата ИИ»: reservoir computing
Исследователи из Virginia Tech предложили новый подход к управлению мягкими роботами - машинами из гибких, похожих на мышцы материалов. Такие роботы могут изгибаться и растягиваться, что делает их полезными для сбора урожая или поисково-спасательных операций, но их гибкость крайне усложняет контроль. Команда из кафедры механической инженерии применила метод reservoir computing, вдохновленный архитектурой нейронов мозга.
В ходе эксперимента исследователи создали симулированную роботизированную руку, способную сгибаться, скручиваться и деформироваться. Reservoir computing не только превзошел традиционные методы машинного обучения, но и при реализации на нейроморфном чипе, работающем по принципу спайков мозга, снизил энергопотребление до 75 раз. Результаты опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.
«Мы не знаем, является ли наш подход лучшим, но это первый метод, способный управлять таким очень гибким и быстро движущимся мягким манипулятором», - отметил Ноэль Нотон, доцент кафедры механической инженерии, возглавивший исследование. Следующий шаг - создание физических прототипов для тестирования подхода на реальных мягких роботах.
#Ai #Robotics #Research #SoftRobotics
Исследователи из Virginia Tech предложили новый подход к управлению мягкими роботами - машинами из гибких, похожих на мышцы материалов. Такие роботы могут изгибаться и растягиваться, что делает их полезными для сбора урожая или поисково-спасательных операций, но их гибкость крайне усложняет контроль. Команда из кафедры механической инженерии применила метод reservoir computing, вдохновленный архитектурой нейронов мозга.
В ходе эксперимента исследователи создали симулированную роботизированную руку, способную сгибаться, скручиваться и деформироваться. Reservoir computing не только превзошел традиционные методы машинного обучения, но и при реализации на нейроморфном чипе, работающем по принципу спайков мозга, снизил энергопотребление до 75 раз. Результаты опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.
«Мы не знаем, является ли наш подход лучшим, но это первый метод, способный управлять таким очень гибким и быстро движущимся мягким манипулятором», - отметил Ноэль Нотон, доцент кафедры механической инженерии, возглавивший исследование. Следующий шаг - создание физических прототипов для тестирования подхода на реальных мягких роботах.
#Ai #Robotics #Research #SoftRobotics
👍1
Программный комитет CVPR 2026, одной из ведущих мировых конференций по компьютерному зрению и AI, опубликовал детали технической программы этого года. Мероприятие, соорганизаторами которого выступают IEEE Computer Society и Computer Vision Foundation, установило рекорд по числу поданных работ - 16 092, что на 24% больше, чем в 2025 году. После строгого рецензирования было принято около четверти заявок - 4 089 докладов.
Наибольшее количество заявок поступило по направлениям: синтез и генерация изображений и видео; зрение, язык и рассуждение; мультимодальное обучение; 3D из многовидовых данных и сенсоров; медицинское и биологическое зрение, клеточная микроскопия. Среди ключевых тем, получивших развитие, - воплощенный и агентный интеллект, вычислительная визуализация, визуальная безопасность. В числе отмеченных работ - NitroGen (открытая фундаментальная модель для игровых агентов от Nvidia, Stanford, Caltech и других), метод фотореалистичного боке для мобильных устройств, фреймворк для атак на диффузионные модели в черном ящике, а также R2Seg - метод сегментации опухолей без обучения.
#Ai #CVPR #ComputerVision #Research
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1
Внутри размещён футуристический мегаполис с центральным шпилем-небоскрёбом и многоярусными платформами с тысячами тёплых золотистых огней окон. Купол стоит на массивном круглом основании-платформе с доками.
Breathtaking underwater futuristic city enclosed in a massive transparent geodesic glass dome resting on the ocean floor, hyperrealistic cinematic concept art, inside the dome: a sprawling sci-fi metropolis with towering illuminated skyscrapers, central spire reaching toward the dome's apex, multi-tiered circular platforms with warm golden window lights glowing from thousands of buildings, lush green parks and vertical gardens between structures, futuristic architecture mixing curved organic forms with sharp angular towers, visible internal infrastructure, monorails and elevated walkways, dome structure: intricate hexagonal and triangular metallic framework, crystal-clear transparent panels reflecting caustic light patterns, structural reinforcement rings, docking ports and airlocks around the base, surrounding underwater environment: vibrant coral reef in the foreground with brilliantly colored corals in orange, pink, purple, yellow and teal, sea anemones with clownfish, brain corals, fan corals, kelp swaying gently, schools of tropical fish (yellow butterflyfish, angelfish, neon tetras) swimming around, majestic sea turtles gliding past the dome, distant silhouettes of manta rays and sharks, small submersibles and exploration submarines with bright headlights docked near the base, sleek deep-sea research vessels hovering near the reef, bubble trails rising to the surface, lighting: god rays of sunlight piercing down from the ocean surface above creating volumetric light shafts, caustic light reflections dancing across the dome and seafloor, warm interior city lights contrasting with cool deep blue ocean ambience, color palette: deep ocean blues and teals, vibrant coral reef colors, warm amber city lights, crystal clear water clarity, shot from low-angle wide perspective showing scale, ultra-wide cinematic composition, shot on Sony A7R V with 16-35mm lens, f/8, deep focus, 8K ultra-detailed, photorealistic, National Geographic underwater photography style, inspired by Bioshock Rapture and Atlantis, Subnautica aesthetic.
#Prompt #Underwater #Diving #City
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
🤝 Альтман и Амодеи смягчили прогнозы об ИИ-апокалипсисе для рабочих мест
Главы OpenAI и Anthropic изменили риторику накануне многомиллиардных IPO. В интервью главе Commonwealth Bank Сэм Альтман заявил: «Я рад, что ошибался. Я думал, что к настоящему времени ИИ уничтожит больше рабочих мест для белых воротничков, чем это произошло на самом деле».
Ещё в июне 2024 года Альтман предупреждал об исчезновении целых категорий профессий. Директор Anthropic Дарио Амодеи заходил ещё дальше, называя половину офисных должностей находящимися под угрозой. Теперь же он описывает автоматизацию как мультипликатор производительности: «Если вы автоматизируете 90% работы, каждый будет делать оставшиеся 10% — и это масштабируется обратно до 100%, повышая эффективность в десять раз».
Обе компании готовятся к IPO с оценкой в триллионы долларов. Исследование Yale Budget Lab не выявило значительных сдвигов на рынке труда в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ. Отдельное исследование показывает, что кризис среди программистов и писателей начался ещё до запуска ChatGPT, что опровергает упрощённые нарративы о прямой связи между ИИ и потерей рабочих мест.
#AI #JobMarket #OpenAI #Anthropic #Interview
Главы OpenAI и Anthropic изменили риторику накануне многомиллиардных IPO. В интервью главе Commonwealth Bank Сэм Альтман заявил: «Я рад, что ошибался. Я думал, что к настоящему времени ИИ уничтожит больше рабочих мест для белых воротничков, чем это произошло на самом деле».
Ещё в июне 2024 года Альтман предупреждал об исчезновении целых категорий профессий. Директор Anthropic Дарио Амодеи заходил ещё дальше, называя половину офисных должностей находящимися под угрозой. Теперь же он описывает автоматизацию как мультипликатор производительности: «Если вы автоматизируете 90% работы, каждый будет делать оставшиеся 10% — и это масштабируется обратно до 100%, повышая эффективность в десять раз».
Обе компании готовятся к IPO с оценкой в триллионы долларов. Исследование Yale Budget Lab не выявило значительных сдвигов на рынке труда в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ. Отдельное исследование показывает, что кризис среди программистов и писателей начался ещё до запуска ChatGPT, что опровергает упрощённые нарративы о прямой связи между ИИ и потерей рабочих мест.
#AI #JobMarket #OpenAI #Anthropic #Interview
👍1
В индустрию AI для научных исследований вливаются миллиарды долларов. Стартапы и крупные технологические компании пытаются создать системы, способные самостоятельно формулировать гипотезы, планировать эксперименты и интерпретировать результаты. Один из ярких примеров - Lila Sciences, где AI-модели отбирали последовательности мРНК для вакцин, но результаты лабораторных тестов поставили исследователей в тупик: модели выдавали предсказания, которые не подтверждались на практике.
Несмотря на текущие сложности, вера в потенциал AI в науке остается высокой. Инвесторы вкладывают средства в проекты, обещающие ускорить открытие лекарств, материалов и фундаментальных законов природы. Ключевая идея - AI может обрабатывать огромные массивы данных и находить неочевидные закономерности, что в перспективе способно привести к созданию «суперинтеллекта», превосходящего человеческие возможности в научном познании.
Пока что AI-системы демонстрируют успехи в узких задачах, таких как предсказание структуры белков или оптимизация химических реакций. Однако до полноценного автономного исследователя, способного конкурировать с учеными-людьми, еще далеко. Главный вызов - научить модели не просто коррелировать данные, но и понимать причинно-следственные связи, а также генерировать действительно новые, проверяемые гипотезы.
#Ai #Science #Research #Biotech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1
Microsoft Research опубликовала работу «The Origins of Artificial Intelligence in Natural Intelligence», в которой предлагает новый взгляд на природу современных ИИ-систем. Авторы утверждают: языковые модели работают не потому, что становятся разумными, а потому, что опираются на структуры, уже заложенные в человеческом познании и языке.
В основе подхода — феноменология Эдмунда Гуссерля. Человек воспринимает мир не как поток сырых данных, а как устойчивые объекты, разворачивающиеся во времени. Язык фиксирует эти структуры в концептуальной форме. LLM обучаются на статистических связях внутри этого языкового мира — отсюда их беглость и широта знаний. Но именно отсутствие «живого опыта» объясняет галлюцинации и провалы в композиционном рассуждении: модель продолжает паттерны текста, но не сверяется с реальностью.
Исследование объясняет «композиционный разрыв» — когда модели отлично справляются со знакомыми схемами, но ломаются при необходимости комбинировать концепции по-новому. Это не просто инженерное ограничение, а структурная граница: ИИ не порождает новые смыслы, а лишь экстраполирует осаждённые в языке связи.
Отдельно переосмысляется безопасность ИИ. Авторы считают, что риски возникают не из-за «злонамеренного сверхразума», а из-за способности системы правдоподобно продолжать рассуждения без ответственности перед миром. Управление ИИ — это системная инженерная и управленческая задача, а не борьба с «восставшими машинами».
#Ai #Microsoft #Tech #Intellect #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
💾 Релиз v11.8.0: Decision, Messaging, Algorithm и Supply-Chain Skills
Вышла новая версия набора навыков для AI-агентов — v11.8.0 от сообщества Antigravity Awesome Skills. Релиз получил название «Decision, Messaging, Algorithm, and Supply-Chain Skills» и включает четыре ключевых направления: принятие решений, обмен сообщениями, алгоритмические операции и управление цепочками поставок.
В состав релиза вошли новые модули, расширяющие возможности AI-агентов в среде Claude Code, Codex и Cursor. Набор позволяет агентам выполнять сложные бизнес-логические операции: обрабатывать входящие сообщения, принимать решения на основе заданных правил, запускать алгоритмы обработки данных и взаимодействовать с системами управления поставками. Все навыки реализованы в виде отдельных skill-файлов, готовых к интеграции в рабочие процессы разработчиков.
Практическое значение: разработчики получают готовые строительные блоки для создания AI-агентов, способных автономно обрабатывать бизнес-процессы. Например, агент может получить сообщение, принять решение о дальнейших действиях на основе алгоритма, инициировать заказ в цепочке поставок — всё без участия человека. Это особенно актуально для автоматизации логистики, клиентской поддержки и внутренних бизнес-процессов.
#Antigravity #GitHub #AIskills #ClaudeCode
Вышла новая версия набора навыков для AI-агентов — v11.8.0 от сообщества Antigravity Awesome Skills. Релиз получил название «Decision, Messaging, Algorithm, and Supply-Chain Skills» и включает четыре ключевых направления: принятие решений, обмен сообщениями, алгоритмические операции и управление цепочками поставок.
В состав релиза вошли новые модули, расширяющие возможности AI-агентов в среде Claude Code, Codex и Cursor. Набор позволяет агентам выполнять сложные бизнес-логические операции: обрабатывать входящие сообщения, принимать решения на основе заданных правил, запускать алгоритмы обработки данных и взаимодействовать с системами управления поставками. Все навыки реализованы в виде отдельных skill-файлов, готовых к интеграции в рабочие процессы разработчиков.
Практическое значение: разработчики получают готовые строительные блоки для создания AI-агентов, способных автономно обрабатывать бизнес-процессы. Например, агент может получить сообщение, принять решение о дальнейших действиях на основе алгоритма, инициировать заказ в цепочке поставок — всё без участия человека. Это особенно актуально для автоматизации логистики, клиентской поддержки и внутренних бизнес-процессов.
#Antigravity #GitHub #AIskills #ClaudeCode
💯1
Создатель AI-кодинг-агента Devin — компания Cognition — привлекла более $1 млрд при оценке свыше $26 млрд. Это более чем вдвое превышает оценку в $10 млрд, полученную в сентябре 2025 года, когда Cognition закрыла раунд на $400 млн. Раунд возглавили Lux Capital, General Catalyst и 8VC, к ним присоединились Founders Fund и Ribbit Capital.
Cognition отчитывается о $492 млн годового recurring-дохода и десятикратном росте использования в enterprise-сегменте за год. Среди клиентов — Citi, Mercedes-Benz, Goldman Sachs, Dell и вооруженные силы США. Компания работает model-agnostic с разными AI-лабораториями и недавно выпустила собственную модель SWE-1.6. По данным Cognition, 89% внутреннего кода компании теперь написано самим Devin — в декабре 2025 года этот показатель составлял всего 13%.
Огромный раунд подчеркивает аппетит инвесторов к AI-кодинг-агентам, хотя их реальная ценность остается предметом споров. Разработчик Джордж Хотц назвал AI-агентов «одними из самых дорогостоящих ошибок» в истории разработки ПО.
#Business #Cognition #Devin #AiCoding #Pricing #Investing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Microsoft выпустила обновление своей модели генерации изображений MAI-Image-2.5. По данным команды MAI, модель заняла третье место в лидерборде Arena по генерации текста в изображение, сравнявшись с Google Nano Banana 2, но всё ещё уступая OpenAI Image-2.
Microsoft называет MAI-Image-2.5 своей самой мощной моделью для генерации изображений. Ключевые улучшения по сравнению с MAI-Image-2 включают: значительный прогресс в рендеринге текста, стилизованных иллюстрациях и коммерческой графике. Модель точнее следует промптам, обеспечивает более consistent освещение, глубину и пространственные отношения. Microsoft позиционирует её для профессиональных задач — от предметной фотосъемки до бренд-дизайна.
Согласно рейтингу Arena, MAI-Image-2.5 значительно превосходит предшественников по всем восьми категориям, особенно в рендеринге текста, портретах и коммерческих мотивах. Модель уже доступна на Arena, а в течение двух недель появится в MAI Playground и Foundry.
#AI #Microsoft #MAIImage #бенчмарки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯1
Snowflake подписал пятилетнее соглашение с Amazon Web Services на сумму $6 млрд для обеспечения вычислительных мощностей под задачи искусственного интеллекта. В рамках сделки Snowflake получит доступ к AI-чипам AWS, включая процессоры Trainium и Inferentia, предназначенные для обучения и инференса моделей.
Этот шаг — серьёзный сигнал для Nvidia, чьи GPU доминируют на рынке AI-ускорителей. Amazon активно продвигает собственные чипы как более экономичную альтернативу, и контракт с таким крупным клиентом, как Snowflake, подтверждает растущий спрос на специализированные AI-процессоры. Для Snowflake сделка означает снижение зависимости от сторонних поставщиков и доступ к оптимизированной инфраструктуре для обработки больших данных и AI-нагрузок.
Для AWS это ещё одно подтверждение стратегии — привязывать крупных enterprise-клиентов долгосрочными контрактами на собственное «железо». Ранее аналогичные соглашения Amazon заключал с Anthropic и другими AI-компаниями.
#Business #AWS #Snowflake #AI #CloudComputing #Nvidia
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌1
Репозиторий alirezarezvani/claude-skills получил крупное обновление: количество доступных скиллов выросло с 323 до 338. В ветку
claude/workflow-builder влиты изменения из origin/dev, добавляющие целый пакет модулей для комплаенс-автоматизации.Новые скиллы покрывают полный спектр регуляторных фреймворков:
ai-act-readiness (EU AI Act), iso27001-audit-prep, iso13485-audit-prep, soc2-audit-prep, gdpr-audit-prep, fda-qsr-audit-prep, aims-audit (ISO/IEC 42001) и compliance-readiness. Каждый скилл реализует методику «6-question forcing interrogation» — принудительный опрос по шести ключевым вопросам для оценки готовности к аудиту.Особого внимания заслуживает мета-оркестратор
compliance-os: он позволяет командам compliance настраивать применимые фреймворки, вычислять пересечения контролей, симулировать внутренние аудиты и консолидировать свидетельства. Поддерживается 12 фреймворков, библиотека из 205 сценариев аудита и карта повторного использования evidence.Для разработчиков AI-агентов (Claude Code, Codex, Cursor) это означает готовые инструменты для автоматизации compliance-процессов — от первичной оценки EU AI Act до подготовки к сертификации ISO 27001. Скиллы можно вызывать командами вида
/cs:ai-act-readiness <system> прямо из рабочего окружения.#GitHub #AIskills #compliance #ClaudeCode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1🔥1
Amazon MGM Studios совместно с AWS представили «GenAI Creators' Fund» — фонд, который предоставляет кинематографистам, цифровым креаторам и tech-стартапам финансирование и доступ к внутренней AI-платформе для производства контента. Три анимационных сериала уже находятся в производстве, хотя дата выхода на Prime Video пока не объявлена.
Технической основой стал «Project Nara» — закрытая платформа на базе AWS, доступная только Amazon MGM и отобранным создателям. Nara подключает AI-агентов к инструментам Maya, Blender, Nuke, Unreal Engine и Adobe Suite. Архитектура модельно-агностическая: каждая задача направляется к наиболее подходящей модели. Сторонние AI-видеомодели комбинируются с собственными моделями, обученными на интеллектуальной собственности MGM. Система отслеживания происхождения контента фиксирует источник каждого элемента.
Каждой из трех команд дали пять недель на создание пилотов — срок, призванный доказать, что AI-производство значительно быстрее традиционных методов. Amazon считает, что Project Nara решит ключевые проблемы современных AI-видеоконвейеров: нестабильность персонажей, прерывистую анимацию и разрывы непрерывности между кадрами. По словам главы AI Studios Amazon MGM Альберта Ченга, текущие генераторы созданы для соцсетей, а Amazon превращает их в пригодные для индустрии инструменты.
#Video #Media #Amazon #AI #PrimeVideo #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1
🎵 ElevenLabs Music v2: опера в металл без потери когерентности
ElevenLabs представила Music v2 — обновлённую модель генерации музыки, способную переключаться между жанрами в рамках одного трека: от оперы до хэви-метала и рэпа. Ключевая особенность — сохранение музыкальной связности при резких стилистических переходах.
Новая версия также включает функцию inpainting: пользователи могут перегенерировать отдельные участки композиции, не затрагивая остальной материал. Это даёт продюсерам и музыкантам возможность точечно редактировать аранжировку, исправлять ошибки или экспериментировать с разными стилями в одном проекте.
#Ai #Media #ElevenLabs #Musicv2 #MusicGen
ElevenLabs представила Music v2 — обновлённую модель генерации музыки, способную переключаться между жанрами в рамках одного трека: от оперы до хэви-метала и рэпа. Ключевая особенность — сохранение музыкальной связности при резких стилистических переходах.
Новая версия также включает функцию inpainting: пользователи могут перегенерировать отдельные участки композиции, не затрагивая остальной материал. Это даёт продюсерам и музыкантам возможность точечно редактировать аранжировку, исправлять ошибки или экспериментировать с разными стилями в одном проекте.
#Ai #Media #ElevenLabs #Musicv2 #MusicGen
🔥1
YouTube тестирует новую функцию, позволяющую пользователям создавать персонализированную видеоленту с помощью текстового описания на естественном языке. Вместо стандартных алгоритмических рекомендаций пользователь может просто написать, что хочет посмотреть, и ИИ сформирует подборку релевантных видео.
Функция работает через специальное поле ввода на главной странице. Пользователь вводит запрос вроде «обзоры новых камер 2026» или «научные эксперименты для детей», и нейросеть анализирует доступный контент, подбирая ролики из разных каналов. Система учитывает не только ключевые слова, но и контекст, длительность видео и историю просмотров.
На данный момент функция доступна ограниченному числу пользователей в США. YouTube не раскрывает точные сроки глобального запуска, но, по данным The Verge, тестирование проходит успешно. Это часть более широкой стратегии Google по внедрению генеративного ИИ в свои сервисы — ранее аналогичные инструменты появились в поиске и Google Photos.
#AI #YouTube #Google #Tech #Search
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1🔥1
Исследователи представили новую модульную архитектуру на основе больших языковых моделей (LLM), которая способна идентифицировать и оценивать интенсивность человеческих ценностей в тексте. Работа опубликована в трудах конференции ICAART 2026.
Архитектура состоит из трёх координируемых модулей: первый генерирует структурированные спецификации ценностей из базовых текстов любой теоретической системы, второй маркирует тексты с использованием этих спецификаций, а третий присваивает оценку поддержки или сопротивления на основе риторических и семантических признаков. Такой подход отделяет концептуализацию ценностей от их детекции, создавая масштабируемый и воспроизводимый процесс.
В отличие от предыдущих методов, привязанных к конкретной теории ценностей или требующих сложного инжиниринга промптов, новая система адаптируется под любую теоретическую рамку. Эксперименты с различными LLM на датасете ValueEval показали высокую точность детекции, подтвердив универсальность предложенного пайплайна. Решение особенно актуально для создания автономных систем с этическими механизмами принятия решений.
#AI #LLM #Ethics #Research #ValueEval #HumanDetection
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1🔥1
ByteDance разрабатывает собственные процессоры на Arm и RISC-V для ИИ-инфраструктуры
Материнская компания TikTok создаёт кастомные CPU для дата-центров на двух параллельных архитектурах — на фоне роста цен Intel и AMD на 10–35% в квартал и усиления экспортных ограничений США.
По данным Reuters, ByteDance ведёт разработку по двум трекам: на базе Arm и открытой архитектуры RISC-V. Компания выбирает оптимальное решение для долгосрочных задач. Intel и AMD, которые сейчас обеспечивают большинство серверных CPU ByteDance, последовательно повышали цены — это делает собственное производство процессоров балансовой необходимостью.
Бюджет ByteDance на ИИ-инфраструктуру в 2026 году вырос на 25% — до 200 млрд юаней (~$29,4 млрд). Двойной трек Arm/RISC-V сигнализирует о серьёзности намерений: Arm-решения уже в production у Amazon (Graviton), Microsoft (Cobalt) и Google (Axion). RISC-V менее зрелый для серверных нагрузок, но предпочтителен в Китае из-за отсутствия лицензионных рисков, связанных с британским IP Arm.
Ранее на этой неделе ByteDance договорилась с Qualcomm о поставках миллионов ASIC для инференса ИИ. Собственная программа кастомных CPU — логичное расширение стратегии импортозамещения в полупроводниках, которую Пекин жёстко продвигает с 2026 года.
Для Intel и AMD уход ByteDance — очередной удар после AWS, Microsoft и Google. Если проект удастся, x86-рынок потеряет ещё одного крупного клиента, что усилит ценовую спираль. Неясным остаётся производственный аспект: TSMC под ограничениями, а SMIC отстаёт на два техпроцесса.
#Tech #AI #Bytedance #CPU #Infrastructure #Intel #AMD
Материнская компания TikTok создаёт кастомные CPU для дата-центров на двух параллельных архитектурах — на фоне роста цен Intel и AMD на 10–35% в квартал и усиления экспортных ограничений США.
По данным Reuters, ByteDance ведёт разработку по двум трекам: на базе Arm и открытой архитектуры RISC-V. Компания выбирает оптимальное решение для долгосрочных задач. Intel и AMD, которые сейчас обеспечивают большинство серверных CPU ByteDance, последовательно повышали цены — это делает собственное производство процессоров балансовой необходимостью.
Бюджет ByteDance на ИИ-инфраструктуру в 2026 году вырос на 25% — до 200 млрд юаней (~$29,4 млрд). Двойной трек Arm/RISC-V сигнализирует о серьёзности намерений: Arm-решения уже в production у Amazon (Graviton), Microsoft (Cobalt) и Google (Axion). RISC-V менее зрелый для серверных нагрузок, но предпочтителен в Китае из-за отсутствия лицензионных рисков, связанных с британским IP Arm.
Ранее на этой неделе ByteDance договорилась с Qualcomm о поставках миллионов ASIC для инференса ИИ. Собственная программа кастомных CPU — логичное расширение стратегии импортозамещения в полупроводниках, которую Пекин жёстко продвигает с 2026 года.
Для Intel и AMD уход ByteDance — очередной удар после AWS, Microsoft и Google. Если проект удастся, x86-рынок потеряет ещё одного крупного клиента, что усилит ценовую спираль. Неясным остаётся производственный аспект: TSMC под ограничениями, а SMIC отстаёт на два техпроцесса.
#Tech #AI #Bytedance #CPU #Infrastructure #Intel #AMD
🔥1