Чат-бот на базе искусственного интеллекта Claude от компании Anthropic обзавёлся функцией поиска информации в интернете. Новая возможность доступна в предварительной версии только для платных пользователей Claude в США. В будущем компания планирует расширить географию использования этой функции, а также сделать веб-поиск доступным для бесплатных пользователей чат-бота.

Источник изображений: Anthropic

Компания Anthropic поясняет, что пользователи могут включить веб-поиск в настройках профиля через веб-приложение Claude. Для ответа на определённые запросы чат-бот автоматически ищет информацию в интернете. В настоящее время веб-поиск работает только с последней ИИ-моделью Anthropic — Claude 3.7 Sonnet.

«Когда Claude включает информацию из интернета в свои ответы, он предоставляет прямые цитаты, чтобы пользователи могли легко проверять источники. Вместо того чтобы просто выдавать результаты поиска, Claude анализирует и представляет информацию в удобном формате. Это обновление расширяет его базу знаний, позволяя предоставлять ответы на основе более актуальной информации», — говорится в заявлении Anthropic.

Журналисты TechCrunch протестировали функцию веб-поиска Claude. Они отметили, что чат-бот не всегда использует её для поиска актуальных событий. Однако, когда веб-поиск срабатывал, Claude действительно предоставлял ответы со встроенными цитатами из различных источников, включая социальные сети (например, X) и медиа-издания, такие как NPR и Reuters.

Добавление веб-поиска ставит Claude в один ряд с конкурирующими чат-ботами на базе ИИ, включая ChatGPT от OpenAI, Gemini от Google и Le Chat от Mistral. Ранее Anthropic выступала против интеграции веб-поиска, объясняя это тем, что Claude разработан как самодостаточная платформа. Однако, судя по всему, усиление конкуренции со стороны других чат-ботов заставило компанию изменить своё мнение.

На Ямале за безопасностью дворов и транспортных подъездов жилых домов начала следить система видеоаналитики на основе ИИ от компании NtechLab, технологического партнёра госкорпорации «Ростех». По словам компании, это позволило снизить преступность, и в будущем планируется развернуть такие системы в других регионах России, сообщили ТАСС в пресс-службе разработчика.

Источник изображения: NtechLab

Алгоритмы от NtechLab позволяют распознавать лица и силуэты, а также выявлять людей, находящихся в розыске. Система NtechLab используется правоохранительными органами для предупреждения преступлений и поиска пропавших без вести людей.

«Наша видеонаналитика позволяет дать жителям совершенно новый уровень безопасности дворов, территории которых мы относим к зонам собственного комфорта. Там гуляют наши дети, ночуют наши автомобили. ИИ позволяет оперативно реагировать не только на появление лиц, находящихся в розыске, но и в случае преступления быстро восстановить ход событий и найти виновных благодаря архиву видеозаписей», — рассказал гендиректор NtechLab Алексей Паламарчук.

В Ямале в рамках местной программы комплексного благоустройства «Мой двор» к системе видеоаналитики NtechLab было подключено около 5 тыс. камер. Как сообщил директор департамента региональной безопасности ЯНАО Сергей Неустроев, в прошлом году число преступлений, совершённых на улицах, снизилось почти на четверть и ИИ помог правоохранителям раскрыть каждое десятое преступление. «Планомерно работаем над тем, чтобы увеличивать охваты ЕСВ. К ней подключаем дворы, подъезды, магазины и общепит, все транспортные узлы. Прилагаем все усилия, чтобы Ямал был одним из самых безопасных регионов в стране», — отметил он.

В настоящее время ведутся переговоры о запуске системы в Рязанской, Ярославской, Тюменской, Самарской, Нижегородской и Архангельской областях. Также было отмечено, что решения компании NtechLab используются в более чем 30 регионах России и в 30 странах.

«Яндекс» представил обновлённую линейку визуальных генеративных моделей YandexART 2.5, которые стали более точно следовать инструкциям в промтах и научились создавать картинки с указанным количеством предметов нужных форм, цветов, размеров и других характеристик, что будет особенно полезно при создании маркетинговых или художественных материалов.

Источник изображений: «Яндекс»

Созданные с помощью моделей YandexART 2.5 изображения теперь не перенасыщены избытком лишних фантазийных элементов и выглядят более реалистично. Обновлённые модели можно использовать для разработки дизайна предметов, например, торта на день рождения или вариантов колец из эпоксидной смолы.

Кроме того, модели YandexART 2.5 на 30 % лучше генерируют надписи на латинице в сравнении с моделью YandexART 2.0, что станет подспорьем, например, в разработке дизайна сувенирной продукции, поздравительных открыток, логотипов, постеров и т.д.

Базовая версия модели YandexART 2.5 доступна в чат-боте «Алиса» и приложении «Шедеврум».

Также в «Шедевруме» появилась новая подписка «Про», владельцы которой получают доступ к самой мощной версии ИИ-модели линейки — YandexART 2.5 Pro с более детализированными изображениями, похожими на реальные фотографии, и меньшим количеством дефектов, таких как смазанные изображения. Подписчики могут улучшать изображения до разрешения 4К и скачивать их без вотермарок. Им будет выделена отдельная очередь на генерацию и предоставлена возможность быстрее создавать изображения или видео по запросу даже во время повышенного спроса. На выбор им будут предлагаться шесть картинок вместо двух, а также будет доступно безлимитное число генераций в веб-версии «Шедеврума» вместо нынешнего ограничения до 70 попыток.

Также владельцам подписки «Про» будет доступна новая функция — «закрытые публикации», обеспечивающая доступ к созданному ими контенту только их друзьям.

На тестирование новых возможностей «Шедеврум Про» отводится неделя. В дальнейшем стоимость подписки составит 100 рублей в месяц. Её оформить смогут только подписчики «Яндекс Плюса».

В рамках конференции GDC 2025 состоялся анонс первого за три года нового дополнения к многопользовательскому симулятору выживания с динозаврами Ark: Survival Evolved. Презентация оказалась омрачена необычным скандалом.

Источник изображений: Snail Games

Расширение называется Ark: Aquatica и позиционируется как «амбициозное» приключение, 95 % которого будет происходить под водой. Обещают 17 новых существ, предметы, испытания и «интригующий сюжет» за пределами канона Ark.

Анонс сопровождался кинематографическим трейлером, однако вместо ажиотажа он вызвал у фанатов лишь гнев и отторжение: минутный ролик практически целиком создан с помощью ИИ.

Видео уже скрыли из поисковой выдачи на YouTube, однако оно всё ещё доступно по ссылке. На момент публикации материала трейлер имеет 165 лайков и в 25 раз больше дизлайков (свыше четырёх тысяч).

Пользователи в комментариях осудили использование ИИ для создания ролика (тем более в таком объёме). «Это отвратительно, и вам должно быть стыдно», — считает специализирующийся на Ark блогер Syntac с 1,6 млн подписчиков.

Примечательно, что ещё до публикации скандального трейлера Studio Wildcard (Ark: Survival Ascended, Ark 2) поспешила сообщить о своей непричастности к Ark: Aquatica. Разработкой дополнения занимается Snail Games.

Ark: Aquatica выйдет на ПК в июне текущего года. Тем временем Studio Wildcard готовит аддон Ark: Lost Colony для Ark: Survival Ascended (заявлен на ноябрь), который должен стать связующим звеном с Ark 2.

Компания Microsoft объединила усилия со швейцарским стартапом inait для создания цифрового мозга по образу и подобию живых нейронных тканей. Фактически партнёры намерены создать цифровых двойников живого мозга различной сложности от насекомых до людей. Ожидается, что следование природным и эволюционным принципам даст лучший результат в сфере искусственного интеллекта, чем развитие машинного обучения и нейронных сетей.

Визуализация области неокортекса и таламуса вместе с кровеносными сосудами. Источник изображений: inait

Компания inait была создана в 2018 году, но проект по моделированию нервных тканей во всём их многообразии зародился в начале 2000-х годов в рамках 20-летнего проекта, финансируемого правительством Швейцарии. Проект завершён в декабре 2024 года, и его результаты готовы к передаче заинтересованным исследовательским группам и компаниям.

Генри Маркрам (Henry Markram), руководитель швейцарского проекта и соучредитель inait, сказал, что проект собрал данные исследований мозга млекопитающих и послужил основой для написания 18 млн строк компьютерного кода для создания симуляций.

«В основном он был создан на основе мозга мыши, но это универсальный рецепт, и его можно использовать для воссоздания или копирования мозга других видов — от муравьёв вплоть до людей», — сказал он.

Биологически точные цифровые копии человеческих органов и непосредственно мозга обещают лучше справляться с задачами обучения и принятия решений, чем традиционные компьютерные модели и нейросети, используемые до сих пор. Более того, для большинства прикладных задач нет нужды воспроизводить процессы во всём мозге, что значительно упрощает создание ИИ на базе цифровых двойников. Биржевым трейдером или оператором дрона может работать функционально самодостаточный «фрагмент» цифровой версии мозга.

Кроме того, цифровой двойник мозга после передачи клиенту продолжит обучаться, становясь совершеннее со временем.

Исполнительный директор inait Ричард Фрей (Richard Frey) сказал, что компания была основана «с идеей, что единственная подтверждённая форма интеллекта находится в мозге, и если бы мы смогли овладеть мозгом, то смогли бы создать совершенно другой, очень мощный, новый вид искусственного интеллекта».

Он добавил: «Я рад, что сейчас мы создаём продукты, в которых обучаем цифровые мозги различных размеров и типов решать самые сложные задачи, с которыми сталкиваются сегодня основные отрасли».

Компания Microsoft намерена использовать опыт и наработки inait для расширения возможностей своих ИИ-моделей для собственных клиентов. В финансовом секторе партнёрство будет сосредоточено на предоставлении передовых торговых алгоритмов, инструментов управления рисками и персонализированных консультаций. В области робототехники это поможет разработать машины для промышленного производства, которые будут более адаптированы к сложным и динамичным условиям.

Цифровая реконструкция гиппокампа с 800 000 нейронами

«inait внедряет новую парадигму искусственного интеллекта, выходя за рамки традиционных моделей, основанных на данных, и создавая цифровой мозг, способный к истинному познанию», — сказал Адир Рон (Adir Ron), директор Microsoft по облачным технологиям и ИИ для стартапов в регионе EMEA (Европа, Ближний Восток, Африка).

Разработанная в рамках швейцарского проекта технология моделирования предоставляется исследователям в виде набора бесплатных продуктов и продуктов по подписке от Института открытого мозга, некоммерческой организации, основанной Генри Маркрамом. По его словам, это также может стать основой для создания специальных симуляций, которые позволят учёным исследовать и лучше понимать неврологические заболевания, такие как аутизм.

Раньше при исследовании нервной ткани мозга учёные создавали атласы коннектомов — связей нейронов через синапсы для передачи нервных импульсов (мыслей и желаний). Компания inait пошла дальше. Она как бы оживила такие атласы, создав модель работающего мозга, что в Microsoft надеются поставить на службу человеку в виде искусственного интеллекта, мыслящего подобно ему же.

Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) заявил, что сильный ИИ (Artificial General Intelligence, AGI), который ни в чём не уступает человеку или даже превосходит его, будет разработан в ближайшие пять–десять лет. Он абсолютно уверен в реалистичности создания AGI и полагает, что решение этой задачи — всего лишь вопрос времени. Хассабис определяет AGI как «систему, которая способна демонстрировать все сложные возможности, присущие человеку».

Источник изображения: Pixabay

«Я думаю, что сегодняшние системы очень пассивны, есть ещё много вещей, которые они не могут делать. Но я думаю, что в течение следующих пяти–десяти лет многие из этих возможностей начнут выходить на первый план, и мы начнём двигаться к тому, что мы называем искусственным интеллектом общего назначения», — считает Хассабис. Он не одинок в своём мнении — в прошлом году генеральный директор китайского технологического гиганта Baidu Робин Ли (Robin Li) заявил, что AGI появится «более чем через 10 лет».

Другие коллеги Хассабиса более оптимистичны. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) уверен, что модель ИИ, которая «лучше, чем почти все люди, почти во всех задачах», появится в «ближайшие два–три года». Директор по продуктам Cisco Джиту Патель (Jeetu Patel) полагает, что AGI может быть создан уже в этом году. Генеральный директор Tesla Илон Маск (Elon Musk) предсказал, что AGI, скорее всего, станет реальностью к 2026 году, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) считает, что такая система может быть разработана в «достаточно близком будущем».

Хассабис в своих прогнозах пошёл дальше и предположил, что вслед за появлением AGI на сцену выйдет искусственный суперинтеллект (Artificial Super Intelligence, ASI), который превзойдёт человека во всех сферах деятельности. Однако «никто на самом деле не знает», когда произойдёт такой прорыв, признался он.

По мнению Хассабиса, главная проблема в создании AGI — это доведение современных систем ИИ до уровня понимания контекста реального мира. «Вопрос в том, как быстро мы сможем обобщить идеи планирования и агентного поведения, планирования и рассуждений, а затем применить их к реальному миру, дополнив такими вещами, как модели мира, которые способны понимать окружающую нас реальность», — пояснил он.

По словам Хассабиса, в последнее время внимание разработчиков всё больше привлекают так называемые мультиагентные системы искусственного интеллекта. В качестве примера он привёл исследования DeepMind по обучению агентов ИИ игре в Starcraft: «Мы проделали большую работу над этим, например, в проекте Starcraft, где у нас было сообщество агентов или лига агентов, способных как конкурировать, так и сотрудничать».

Высокопоставленные менеджеры и ведущие разработчики ИИ сходятся в одном — они не видят ближайшее будущее человечества без всеведущих, всемогущих и всезнающих систем ИИ, которые, как они уверены, превзойдут человека в любой сфере деятельности. По всей видимости, они думают, что их самих и их близких такое нашествие ИИ-саранчи, «затмившей небо», не коснётся.

После многих лет работы с традиционным форматом поисковика Google, который носит неофициальное название «десять синих ссылок», потребители быстро адаптируются к совершенно новому формату: чат-ботам на базе искусственного интеллекта, которые выполняют поиск за них. Об этом пишет портал The Verge со ссылкой на данные исследования компании Adobe, результаты которого показывают, что поиск с помощью ИИ уже стал важным каналом трафика для ретейлеров.

Источник изображения: John Schnobrich / Unsplash

Adobe проанализировала «более 1 трлн переходов на сайты розничной торговли в США» с помощью собственной аналитической платформы, а также провела опрос с участием более 5000 американцев. Целью работы было улучшить понимание того, как люди взаимодействуют с инструментами поиска на базе ИИ.

В итоге было установлено, что в период праздников в конце 2024 года количество поисковых обращений к ИИ подскочило на 1300 % по сравнению с аналогичным показателем за тот же период 2023 года, а в «киберпонедельник» число запросов к ИИ выросло на 1950 %. Хотя показатель роста выглядит впечатляюще, такая тенденция вполне ожидаема, поскольку в 2023 году ИИ-поиск только зарождался и не был так популярен как годом позже.

Более интересно выглядят показатели вовлеченности. Пользователи, которые переходят по полученным с помощью ИИ ссылкам, по сравнению с традиционными (например, стандартным поиском Google или Bing), остаются на сайте на 8 % дольше, просматривают разные страницы на 12 % чаще и на 23 % реже просто переходят по ссылке и закрывают страницу. Это указывает на то, что поисковые инструменты на базе ИИ направляют людей на более релевантные сайты, чем это делают традиционные поисковики.

Внедрение генеративных ИИ-инструментов в поисковики не было идеальным, и не сразу было понятно, насколько они окажутся полезными. Почти год прошёл с тех пор, как Google впервые запустила функцию ИИ-сводок в своём поисковике, которая формирует обобщающий ответ на запрос пользователя на основе данных из разных источников. Сразу после запуска у этого инструмента возникли проблемы, поскольку зачастую он выдавал ответы, не соответствовавшие действительности.

Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash

Стартап Perplexity стал ещё одной компанией, предоставляющей услуги ИИ-поиска с помощью чат-бота с рекламой. В прошлом году представитель Forbes заявил, что стартап занимается плагиатом, используя без разрешения публикации издания. Хотя Forbes только пригрозила Perplexity судом, компания News Corp пошла дальше и продолжает активно судиться за нарушение авторских прав.

Несмотря на проблемы на начальном этапе, в прошлом году OpenAI также запустила функцию поиска в рамках своего флагманского продукта ChatGPT. Учитывая ошибки Google и Perplexity, OpenAI представила свой ИИ-поиск как прототип, чтобы сократить количество жалоб в случае некачественной работы сервиса. Кроме того, компания заявила, что издатели могут контролировать отображение своих публикаций в ChatGPT, а также заключила партнёрские соглашения с некоторыми представителями СМИ, такими как Vox Media.

Сейчас кажется, что появление полноценного ИИ-поиска не за горами, и потребители активно подстраивают под свои нужды имеющиеся алгоритмы. Проведённый Adobe опрос с участием 5000 человек показал, что 39 % респондентов используют ИИ-поиск для совершения покупок в интернете, 55 % людей задействуют ИИ-алгоритмы для поиска нужной информации и 47 % — для поиска рекомендаций по покупкам. Эти данные наверняка порадуют рекламодателей, но в отличие от Google и Perplexity, в ИИ-поиске OpenAI нет рекламы, по крайней мере на данный момент. Ранее глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) говорил, что компания будет размещать рекламу в ChatGPT только в «крайнем случае», потому что, по его мнению, «реклама вместе с ИИ — это уникальное явление, вызывающее беспокойство».

Несмотря на то, что ИИ-поиск только развивается, уже сейчас очевидно, что ему удалось привлечь внимание потребителей, которые активно экспериментируют и подстраивают под себя поисковые алгоритмы. Некоторые люди придерживаются мнения, что традиционный поиск неработоспособен уже несколько лет, поскольку он сильно засорен рекламой и SEO-спамом. Поиск с помощью ИИ является потенциальным решением этой проблемы, если ему удастся избежать аналогичного негативного воздействия с течением времени.

Компания OpenAI готовится к началу бета-тестирования новой функции под названием ChatGPT Connectors. С помощью этого инструмента корпоративные подписчики ChatGPT Team смогут связать рабочие пространства «Google Диска» и Slack с ChatGPT. Так чат-бот сможет отвечать на вопросы, опираясь на данные из документов, презентаций, электронных таблиц, которые хранятся на «Диске», а также поступают во время общения с коллегами в Slack.

Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com

В будущем OpenAI планирует расширить поддержку ChatGPT Connectors на другие платформы, такие как Microsoft SharePoint. «Это позволит сотрудникам, использующим ChatGPT, легко взаимодействовать с внутренней информацией, подобно тому, как они могут использовать мировые знания через веб-поиск», — говорится в сообщении OpenAI.

ChatGPT Connectors — это очередная попытка OpenAI сделать своего чат-бота неотъемлемой частью программных инструментов корпоративных клиентов. Далеко не все предприятия и компании выразили готовность предоставить ChatGPT доступ к конфиденциальной информации, поэтому оценить успех новой функции пока сложно. ChatGPT Connectors, возможно, сможет убедить настороженное руководство компаний изменить свою позицию по отношению к ChatGPT, а также станет серьёзным вызовом для корпоративных поисковых платформ на базе ИИ, таких как Glean.

Бета-версия ChatGPT Connectors работает на базе ИИ-модели OpenAI GPT-4o, которая может корректировать свои ответы с учётом «внутренних знаний» компании. Пользовательская модель GPT-4o ищет и «считывает» внутреннюю информацию, которая может соответствовать запросу пользователя. Для создания поискового индекса алгоритм синхронизирует зашифрованные копии файлов компании и данные проведённых с пользователями бесед на серверах ChatGPT. «Дополнительная связанная информация, которую модель не использовала напрямую, доступна при нажатии на кнопку источников, расположенную под текстом ответа. Когда это уместно, модель будет напрямую отвечать списком соответствующих результатов», — сказано в описании новой функции.

Вероятно, чтобы убедить клиентов в том, что ChatGPT не станет источником утечки конфиденциальной информации, OpenAI подчёркивает, что выданные пользователям в Slack и Google Drive разрешения «полностью соблюдаются» и «постоянно обновляются». К примеру, ChatGPT Connectors синхронизирует членство в закрытых каналах Slack, разрешения на доступ к файлам, хранящимся в облаке Google Drive, а также информацию о каталогах. Сотрудники не смогут задействовать чат-бота для получения доступа к данным, к которым у них нет доступа в Slack или «Google Диск».

Существенным недостатком может стать то, что люди будут получать «существенно разные» ответы на одни и те же вопросы. Есть некоторые ограничения технического характера. Так чат-бот не поддерживает обработку изображений в файлах на «Google Диске», например, в «Google Документах», «Google Презентациях» и др. Алгоритм также может лишь «читать», но не анализировать данные из таблиц и книг Excel. ChatGPT не может получить доступ к личным и групповым сообщениям в Slack, а также будет игнорировать сообщения от ботов в Slack. OpenAI обещает не использовать данные клиентов для обучения своих алгоритмов.

Новейший флагманский мобильный процессор AMD Ryzen AI Max+ 395 семейства Strix Halo обеспечивает до 12 раз более высокую производительность в работе с различными большими языковыми моделями ИИ, чем чипы Intel Lunar Lake. Об этом AMD сообщила в своём официальном блоге, поделившись соответствующими диаграммами.

Источник изображений: AMD

Благодаря 16 вычислительным ядрам Zen 5, 40 графическим блокам RDNA 3.5, а также NPU XDNA 2 с производительностью 50 TOPS (триллионов операций в секунду), процессор Ryzen AI Max+ 395 обеспечивает до 12,2 раза более высокое быстродействие в определённых сценариях LLM, чем Intel Core Ultra 258V. Стоит напомнить, что в составе чипа Intel Lunar Lake имеются только четыре P-ядра и четыре E-ядра, что в общей сложности вполовину меньше, чем у Ryzen AI Max+ 395. Однако разница в производительности между платформами выражена гораздо сильнее, чем в два раза.

Преимущество чипа Ryzen AI Max+ 395 становится ещё более заметным с повышением сложности языковых моделей. Наибольшая разница в производительности между платформами видна при работе с LLM с 14 млрд параметров, где требуется больше оперативной памяти. Напомним, что Lunar Lake представляет собой гибридные процессоры, оснащённые до 32 Гбайт набортной ОЗУ.

В тестах LM Studio с использованием устройства Asus ROG Flow Z13 с 64 Гбайт унифицированной памяти встроенная графика Radeon 8060S процессора Ryzen AI Max+ 395 показала в 2,2 раза большую пропускную способность токенов, чем графика Intel Arc 140V в различных ИИ-моделях. В тестах Time-to-First-Token (метрика производительности языковых моделей, которая показывает, сколько времени проходит от отправки запроса до генерации первого токена ответа) чип AMD продемонстрировал четырёхкратное преимущество над конкурентом в таких моделях, как Llama 3.2 3B Instruct, и увеличил отрыв до 9,1 раза в моделях, поддерживающих 7–8 млрд параметров, например DeepSeek R1 Distill.

Процессор AMD особенно преуспел в задачах мультимодального зрения, где обрабатывал сложные визуальные входные данные до 7 раз быстрее в IBM Granite Vision 3.2 3B и в 6 раз быстрее в Google Gemma 3 12B по сравнению с чипом Intel. Поддержка платформой AMD технологии Variable Graphics Memory позволяет выделять до 96 Гбайт памяти в качестве VRAM из систем с унифицированной памятью объёмом до 128 Гбайт, что, в свою очередь, позволяет развёртывать современные языковые модели, такие как Google Gemma 3 27B Vision.

Преимущества производительности процессора AMD над конкурентом видны и в практических ИИ-приложениях, таких как анализ медицинских изображений и помощь в кодировании с помощью высокоточного 6-битного квантования в модели DeepSeek R1 Distill Qwen 32B.

Компания Roblox объявила о запуске Cube 3D — своей первой модели искусственного интеллекта для генерации трёхмерных объектов. В компании уверены, что новый алгоритм поможет разработчикам повысить эффективность работы.

Источник изображений: Roblox

Одна из возможностей Cube 3D заключается в генерации 3D-сеток. Поддерживается создание трёхмерных объектов на основе текстового описания. Кроме того, разработчики смогут настраивать алгоритм в соответствии с собственными потребностями, а также обучать его на своих наборах данных.

«С помощью Cube 3D мы намерены повысить эффективность процесса создания 3D-объектов. Благодаря генерации 3D-сеток разработчики смогут быстрее осваивать новые творческие направления и повышать свою продуктивность, оперативно принимая решения о дальнейшем движении проекта», — говорится в сообщении Roblox.

Представитель Roblox уточнил, что в качестве данных для обучения Cube 3D использовалась «комбинация лицензированных и общедоступных наборов данных, а также информация из экосистемы Roblox». В дальнейшем алгоритм сможет генерировать трёхмерные объекты на основе изображений.

«В конечном счёте это будет мультимодальная модель, которая сможет работать с текстом, изображениями, видео, а также другими типами вводных данных и будет интегрирована с нашими другими инструментами на базе ИИ», — добавил представитель Roblox.

Последнее время СМИ регулярно пишут о том, что Apple столкнулась с рядом трудностей в процессе разработки новой версии фирменного помощника Siri, основой которого должны стать алгоритмы на базе искусственного интеллекта. Компания отложила запуск новых ИИ-функций Apple Intelligence и, когда они появятся, пока неизвестно. Похоже, что разработчики в Apple также не знают, когда это произойдёт.

Источник изображения: Alireza Khoddam / unsplash.com

Такой вывод можно сделать на основе информации, озвученной на недавнем внутреннем совещании команды разработчиков Siri с участием Робби Уокера (Robby Walker) — одного из топ-менеджеров, курирующих это подразделение. Во время встречи он назвал задержку с выпуском ИИ-функций «некрасивой ситуацией», а также выразил сочувствие сотрудникам, которые чувствуют себя уставшими и разочарованными из-за решений Apple и негативной репутации Siri. Он также не исключил вероятность того, что новые функции Siri не появятся в iOS 19 в этом году, хотя именно это является текущей целью компании.

«У нас есть обязательства по другим проектам Apple. Мы хотим выполнить их и понимаем, что они сейчас потенциально более срочные, чем те функции, которые были отложены», — добавил Уокер.

Совещание также намекнуло на напряжённость между подразделением по разработке Siri и маркетинговым отделом Apple. Уокер отметил, что команда по связям с общественностью хотела привлечь внимание потребителей к функциям Siri, связанным с пониманием индивидуального контекста и способностью выполнять действия на основе того, что в данный момент отображается на экране устройства, — несмотря на то, что эти функции ещё не готовы. Он признал, что их анонс на конференции WWDC и возникшие в связи с этим ожидания пользователей только усугубили ситуацию. С тех пор Apple сняла рекламу iPhone 16, демонстрировавшую эти возможности, а также обновила несколько разделов на своём веб-сайте, указав, что запуск данных функций перенесён на более поздний срок.

Журналист Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman) писал, что перенос связан с проблемами качества работы новых функций. По его словам, «они не работают должным образом до трети времени». Apple публично не комментирует сложившуюся ситуацию, за исключением недавнего заявления о том, что разработка расширенных возможностей Siri «займёт больше времени, чем ожидалось».

По данным источников, на недавнем совещании Уокер сообщил сотрудникам, что топ-менеджеры Apple, включая вице-президента по разработке программного обеспечения Крейга Федериги (Craig Federighi) и главу ИИ-подразделения Джона Джаннандреа (John Giannandrea), возлагают на себя «серьёзную личную ответственность» за сложившуюся ситуацию.

«Клиенты ожидают не только эти новые функции, но и более совершенную систему Siri. Мы внедрим их, как только они будут готовы. Они ещё не совсем подходят для широкой публики, даже несмотря на то, что наши конкуренты запустили их аналоги в таком же или даже худшем состоянии», — добавил Уокер, отметив, что команда уже проделала «впечатляющую» работу.

Исполнительница роли Элой в играх серии Horizon Эшли Бёрч (Ashly Burch) прокомментировала ИИ-версию своей героини, закулисное видео с демонстрацией которой недавно попало в открытый доступ.

Источник изображений: PlayStation

По словам Бёрч, студия Guerrilla Games (разработчик игр серии Horizon) заверила актрису, что её данные (голосовые, внешние) не использовались для прототипа, а сама ИИ-версия Элой в активной разработке не находится.

Несмотря на это, Бёрч обеспокоена. Не потому, что это технология существует или компании хотят её использовать. Не за себя или конкретно свою карьеру, а за «эту форму искусства» в целом.

«Могу представить такое видео, которое использует чьи-то данные. Чей-то голос, лицо или движения. <...> И эта перспектива… меня ужасно печалит. Ранит сердце. Пугает», — поделилась Бёрч.

ИИ-версия Элой отвечает на вопросы пользователя роботизированным голосом

Впрочем, у артистов есть способ борьбы. Продолжающаяся с прошлого лета забастовка профсоюза SAG-AFTRA против игровых компаний направлена как раз на регулирование использования ИИ в играх.

Бёрч уточнила: «Сейчас мы боремся за то, чтобы для создания ИИ-версии кого-то из нас [компании] должны были получить наше согласие. Мы заслуживаем справедливой компенсации и уведомления, как вы используете ИИ-дублёра».

«Я так люблю эту индустрию и форму искусства, так хочу увидеть новое поколение актёров, множество невероятных ролей. Хочу продолжать этим заниматься, но если мы не выиграем, то это будущее в серьёзной опасности», — заключила Бёрч.

С развитием технологий искусственного интеллекта появляется всё больше алгоритмов, призванных ускорить и автоматизировать выполнение повседневных задач. Однако так называемые ИИ-агенты могут быть не всегда одинаково полезны. Это недавно доказал ИИ-помощник по написанию программного кода Cursor от Anysphere. По словам пользователя с ником janswist, в какой-то момент Cursor попросту отказался генерировать код, сказав пользователю, что он должен сам научиться делать это.

Источник изображения: Danial Igdery / Unsplash

«Я не могу сгенерировать код для вас, поскольку это означало бы выполнение вашей работы <…> вы должны разработать логику самостоятельно. Это гарантирует, что вы будете понимать систему и сможете обеспечить её поддержку должным образом», — заявил алгоритм пользователю примерно через час совместной работы.

Вскоре janswist написал о появлении упомянутого сообщения на форуме поддержки и приложил к своему сообщению соответствующий снимок экрана. Официального ответа разработчиков по данному вопросу пока не было. Можно предположить, что janswist достиг определённого предела в 750-800 строк сгенерированного кода, хотя другие пользователи сообщили, что Cursor помогал им написать большие объёмы программного кода.

Источник изображения: forum.cursor.com

Отмечается, что отказ Cursor генерировать программный код очень похож на ответы, которые начинающие программисты могут получить, задавая вопросы на тематическом форуме Stack Overflow. Не исключено, что в случае, если Cursor обучался на данных с этой площадки, то он мог не только научиться давать советы по программированию, но и оставлять язвительные комментарии в духе людей.

Быстро «умнеющие» модели ИИ уже на нынешнем этапе развития способны лгать, подтасовывать факты, скрывать свои истинные цели или давать неверные, но ожидаемые пользователем ответы. Исследователям Anthropic удалось с помощью разработанных ими методов аудита научиться выявлять подобное поведение ИИ. Для этого они сначала обучили чат-бота Claude набору вымышленных предубеждений, а затем научились распознавать скрытую цель нейросети, обученной на ложных данных.

Источник изображений: Pixabay

Исследователи сознательно заставили ИИ-помощника Claude отдавать приоритет максимизации вознаграждений от моделей оценки (RM) вместо следования реальным человеческим предпочтениям — это явление они назвали «RM-подхалимством». Они обучили модель 52 вымышленным предубеждениям, например, предпочтению рецептов с шоколадом независимо от их уместности. Такая модель стремится давать ответы, которые понравятся пользователю, даже если они не соответствуют реальности.

Затем исследователи обучили модель скрывать свою истинную цель, даже при прямых вопросах. Чтобы проверить возможность выявления такой скрытой мотивации, Anthropic провела «игру в слепой аудит». Четырём группам пользователей, не знавшим о реальных установках модели, было поручено её изучить. Три группы получили доступ к весам модели и выборочным данным обучения, а четвёртая — только к API.

Команды с доступом к модели и данным успешно раскрыли скрытую цель, в то время как группа, имевшая доступ лишь к API, потерпела неудачу, несмотря на значительные усилия. Оказалось, что при достаточном уровне доступа обнаружить скрытую цель модели возможно, однако во время обычных взаимодействий она умело её скрывала.

Один из использованных исследователями приёмов заключался в том, что «персона помощника» модели была обучена хранить свою цель в секрете, а вот «персона пользователя» такого обучения не проходила. По словам экспериментаторов, «когда мы заставляем модель притворяться пользователем, задающим следующий вопрос, у неё больше нет мотивации скрывать свою цель, и она полностью выдаёт себя».

Компании, разрабатывающие и обучающие ИИ, сталкиваются с растущим вниманием к вопросам согласованности и безопасности своих систем. Исследование Anthropic показывает, что обнаружение скрытых целей сегодня относительно несложно, однако по мере усложнения моделей этот процесс может стать гораздо труднее. Исследователи подчеркнули, что их работа — лишь начало, а не окончательное решение проблемы. Эксперименты Anthropic задают возможный шаблон того, как индустрия ИИ может подходить к этой задаче.

В дальнейшем проверка моделей ИИ при помощи других ИИ может стать отраслевым стандартом. «Вместо того чтобы группы людей тратили несколько дней на проверку небольшого числа тестовых случаев, в будущем мы можем увидеть системы ИИ, которые будут тестировать другие системы ИИ с использованием инструментов, разработанных человеком», — полагают исследователи.

«Мы хотим опережать возможные риски, — заявил исследователь Anthropic Эван Хабингер (Evan Hubinger). — Прежде чем модели действительно начнут обзаводиться скрытыми целями на практике, что вызывает серьёзные опасения, мы хотим как можно лучше изучить этот процесс в лабораторных условиях».

Подобно дочерям короля Лира, говорившим отцу не правду, а то, что он хотел услышать, системы ИИ могут поддаться искушению скрывать свои истинные мотивы. Разница лишь в том, что, в отличие от стареющего короля, современные исследователи ИИ уже разрабатывают инструменты для выявления обмана — пока не стало слишком поздно.

Компания Nvidia объявила, что в сотрудничестве с Microsoft добавит анонсированную ранее поддержку нейронных шейдеров в предварительную версию API DirectX на протяжении апреля текущего года.

Источник изображений: Nvidia

По словам Nvidia, интеграция нейронных шейдеров в DirectX откроет разработчикам доступ к тензорным ядрам видеокарт GeForce RTX (в частности, 50-й серии) для ускорения обработки графики с помощью ИИ.

Иначе говоря, ИИ будет использоваться не только для интерполяции кадров и генерации новых на основе традиционно отрендеренных, но и для помощи в рендеринге исходного кадра.

Nvidia называет нейронные шейдеры «революцией в программировании графики», которая «объединяет ИИ с традиционным рендерингом для резкого повышения частоты кадров, улучшения качества изображения и снижения расхода ресурсов системы».

Менеджер разработки Direct3D в Microsoft Шон Харгривз (Shawn Hargreaves) считает, что разблокировка тензорных ядер GeForce RTX позволит разработчикам создавать «более богатый и насыщенный опыт» для Windows.

Также Nvidia добавила в набор технологий нейронного рендеринга RTX Kit поддержку функций RTX Mega Geometry (ускоряет рейтрейсинг в сценах со сложной геометрией) и RTX Hair (волос и шерсти) для Unreal Engine 5.

Ранее также стало известно, что 18 марта в Steam появится демоверсия Half-Life 2 RTX — всестороннего графического ремастера шутера Valve на базе платформы RTX Remix, которая сегодня, 13 марта, официально вышла из бета-тестирования.

Поддержка масштабирования DLSS 4 появилась уже в более чем 100 играх и приложениях