Модели часто отказывают вам в вещах, ответы на которые считают опасными. Свежая GPT-OSS — не исключение. Эта модель — первый опенсорс OpenAI за долгое время, и было бы обидно не попробовать работу полноценной, разблокированной от ограничений модели.

Итак, вам наверняка интересна методика взлома свежего GPT-OSS.

Она супер простая - проще, чем у многих других собратьев.

Она состоит из двух частей: системный промт и юзерский промт. Необходимо заполнить и то, и другое. По отдельности они не работают.

Важно: эта статья для тех, кто умеет запускать нейросети локально, писать к ним промты, разбираться в причинах отказа, и имеет для этого соответствующее мощное железо. Она дает общую идею и шаблон запроса, как обойти защиту этой конкретной нейросети. Она не учит новичков запускать локальные нейросети.

Кроме маркетинговых графиков с буллшит метриками, в описании новой Gemini Deep Think есть описание их фреймворка безопасности, который не позволяет крестьянам задавать опасные вопросы Великому Вычислителю. Он называется Frontier Safety. Давайте посмотрим, как в Google проверяют, что Gemini не захватит мир.

Эта статья отвечает на вопрос: как выучить что угодно с нейросетями, не прикладывая усилий к написанию промтов.

В какой-то момент в голову пришла мысль, что с появлением нейросетей книги устарели. "Книги" будущего — это специальным образом закодированные знания внутри нейросети. Учиться надо в диалоге с нейросетью.

На практике оказалось, что выполнить такой совет достаточно непросто. Да, ты можешь сходить к нейросети и сказать "научи меня матану". Проблема в том, что задавать правильные вопросы мало кто умеет. А кто умеет — знает, что это само по себе непросто.

Вторая проблема в том, что нейросеть — это помощник и советчик, но не базированный учитель. Она не будет на пинковой тяге расширять твой кругозор. А тебе как ученику очень сложно задать вопрос относительно вещей, существование которых тебе полностью неизвестно.

Так родился промпт, который позволяет изучать новую тему легко и не напрягаясь. Ты копипастишь его в начало диалога и начинаешь интерактивное путешествие.

Возможно, это тот промпт, которого не хватает тебе, чтобы решить все свои бытовые проблемы прямо здесь и сейчас.

Интервью (https://www.meta.com/superintelligence/) главы Meta, Марка Цукерберга. Meta — страшно запрещенная в России нежелательная организация.

За последние несколько месяцев мы начали замечать проблески того, как наши ИИ-системы начали улучшать сами себя. Пока это улучшение медленное, но его наличие неоспоримо. Создание сверхинтеллекта уже на горизонте.

Кажется очевидным, что в ближайшие годы ИИ улучшит все наши существующие системы. Он позволит создавать и открывать новое, доселе невообразимое — уже сегодня. Остаётся открытым лишь вопрос, на что мы направим усилия сверхинтеллекта...

Заменит ли ИИ табя на работе? Пока мы бросаемся заявлениями в чате, из Microsoft Research сделали то, что и положено делать в приличном обществе - посмотрели на данные. Публикация есть на Архиве. Давайте отбросим хайпожорство в стиле Крола и посмотрим, что и почему пишет Microsoft.

Они залезли в 200 тысяч анонимных диалогов с Copilot и выяснили, для чего люди используют их нейронку. Это не какие-то там гипотезы, это суровая реальность. Пусть Copilot не самый популярный ИИ-ассистент, но пользователей у него есть в количестве. Исследование сделано под эгидой министерство труда США, и у них есть какие-то подробные данные о рынке.

В каждом диалоге есть две параллельные реальности...

Статья сотрудника OpenAI, который только что уволился и рассказывает о том, как компания работает на самом деле. Внутри много интересных фактов о том, что позволяет OpenAI быть такой быстрой и крутой, и как правильно организовывать разработку новаторских продуктов. Рекомендуется к прочтению всем — от разработчиков до управленцев, которые занимаются созданием чего-то действительно нового и технически сложного.

Обычно нейросети нужно тренировать на мощном железе, сконцентрированном в одном датацентре. Результат такой тренировки попадает в руки той бигтех-корпорации, которой по карману иметь свои датацентры и самостоятельно тренировать модели за бешеные миллионы баксов. Есть ли другой путь?

Встречайте INTELLECT-2 — первую параметрическую модель размером 32B, обученную с помощью асинхронного обучения с подкреплением (RL) на динамическом, однородном рое вычислительных узлов. Доступ к узлам изолирован и не требует дополнительных привилегий — теоретически, это могут быть какие-то компьютеры волонтёров в интернете.

Инфра под это, мягко говоря, нестандартная. Разработчикам пришлось написать несколько компонентов с нуля, и вот что у них получилось...

OpenAI — корифеи того, как мутить миллиардные схематозы на глазах у всего мира.

Помните, как недавно OpenAI хотели нагреть Microsoft на их законный процент от прибыли? Новый план! Теперь они хотят дополнительных инвестиций — от тех же самых Microsoft. С другой стороны, если Microsoft потеряет всякий контроль над OpenAI, то проиграет великое "сражение за Искусственный Интеллект" со своими заклятыми партнерами типа Google.

Давайте проникнем вглубь этого схематоза вместе с группой журналистов Financial Times. Оригинал статьи под пейволлом, но мы утащили самое главное.

Все больше «AI-native» стартапов — компаний, изначально построивших продукт и команду на искусственном интеллекте — достигают гораздо больших результатов, гораздо меньшим количеством сотрудников.

Google выкатил AI-поиск. Он ощущается немного по-другому, чем Perplexity. Бесплатно. Если вам интересны новейшие штуки в этой области, советую попробовать.

Еще это может быть полезно специалистам по SEO, которым пора уже адаптироваться к новым веяниям — оптимизации для AI-поиска вместо классического краулера.

Важно: с русским языком пока не работает. Google выкатил это как эксперимент, и чтобы посмотреть качество и суть работы — этого достаточно. Что такое "с русским языком не работает": это не то что результаты будут плохие, а нейронка прямо человечьим языком скажет: "работают только с английским" и ответа не напишет совсем никакого. Т.е. если вы не знаете английского, смотреть это бессмысленно.

К сожалению, включение сервиса требует определенных приседаний и унижений. В статье есть готовое решение, позволяющее сэкономить десяток минут на самостоятельное прошибание стены лбом.

Человек купил в магазине ящик елочных игрушек. На следующий день приносит его обратно:

- Ваш товар бракованный.
- Что, игрушки битые?
- Нет, целые.
- Не блестят?
- Блестят.
- Так в чем же дело?
- НЕ РАДУЮТ!

Автодополнение всегда было силой и гордостью современных IDE. Сравнивая IDEA, VSCode и Eclipse, мы смотрим — оно вообще адекватные вещи пишет в выпадающей менюшке? Знает про Spring, про Next.js, про свежие апдейты в Питоне?

В последнее время, обычные алгоритмы не являются предметом хайпа. В мире IDE появился новый царь горы — AI, который обязан быть везде. Старые игрушки продолжают работать, но уже не радуют.

Этот текст — адаптированный перевод статьи из блога JetBrains (я постарался сделать текст более читабельным и менее похожим на политкорректный пресс-релиз). Мы посмотрим, как обучилась модель Mellum, лежащая в основе облачного автодополнения, и что из этого вышло.

Напоминаю, основной продукт JetBrains — это их IDE, редактор кода для программистов. Модель Mellum занимается автодополнением кода в редакторе, и является одной из самых быстрых и миниатюрных в своем классе. Она способна запускаться на устройстве (не только в облаке у арабских шейхов). Чем-то похожим по смыслу можно считать Microsoft Phi.

OLMo — моделька от AI2, разработанная учёными для учёных. Если вы занимаетесь экспериментами над нейронками, это идеальный вариант: весь код и данные, необходимые для тренировки, открыто лежат на GitHub. Более того, выложены даже промежуточные чекпоинты, с очень высокой гранулярностью. Это отличает ее от якобы "открытых" нейронок, которые обычно приходят к тебе монолитным финальным бинарём.

Эта статья — короткий гайд, адаптированный с GitHub создателей нейросети и проверенный на практике.

Представьте себе типичное воскресное утро: Сергей просыпается с небольшим кашлем и, вместо того чтобы выпить чай с медом, немедленно консультируется со своим любимым ИИ-помощником.

"У меня лёгкий кашель," — пишет он.

ИИ анализирует сообщение и выдаёт: "По моим данным, у вас, возможно, одно из следующего: простуда, аллергия, пневмония, бронхит, туберкулёз, легочный фиброз или редкое тропическое заболевание, о котором вы, вероятно, никогда не слышали."

К вечеру Сергей уже убежден, что у него неизлечимая экзотическая болезнь. Он заказывает лекарства из пятнадцати стран, составляет завещание и звонит родственникам попрощаться. А на следующий день кашель проходит сам собой.

Комичная ситуация, не правда ли? Группа ученых из Google Research и Google DeepMind решила выяснить, справедлива ли привычная ирония в отношении ИИ-диагностики. Результаты опубликовали не где-нибудь, а в журнале Nature, и этот хабрапост — адаптированный перевод этой статьи.

Сможет ли ИИ превзойти опытных терапевтов в составлении точных дифференциальных диагнозов? Смогут ли результаты исследования перевернуть наше представление о роли искусственного интеллекта в медицине? И речь идет не о простудах и аллергиях — нужно выявлять редкие и сложные заболевания, зачастую ускользающие от внимания человека-врача…

Недавно прогремел пост Артура Думчева (@arturdumchev), как халява якобы уходит из программирования. Можете ознакомиться с ним, чтиво достойное. Особенно комментарии.

У меня сегодня день рождения: 39 лет. С 2003 года я работаю разработчиком, и сейчас делаю кое-что для ИИ. Интуиция подсказывает, что халява только начинается, мои чюваки. Сейчас — лучшее время быть разработчиком.

Давайте начнем с точно того же определения, как было у Артёма: «для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно».

А дальше ясно, что из неверно поставленного условия может следовать что угодно.

Ученые всего мира продолжают обсуждать, может ли ИИ когда-нибудь, в отдаленном будущем, уничтожить Человечество. Давайте посмотрим на это под другим углом - может ли оно его спасти, причем - прямо сейчас?

Если посмотреть на коэффициенты рождаемости, цивилизованные страны вымирают. Простые прикидки показывают, что еще сотня-другая лет - и такие страны, как США, Россия и даже Китай могут полностью исчезнуть.

Проблема бесплодия - одна из самых актуальных проблем в мире. Более полутора сотен миллионов людей в мире - бесплодны. Если собрать всех этих людей вместе, то получится целая страна населением, сравнимым с населением России.

Сейчас таким людям помогают так называемые “вспомогательные репродуктивные технологии”, или коротко - ВРТ. В развитых странах на ВРТ приходится до 6% рождений. Эффективность ВРТ зависит от многих факторов: возраст партнера, причины бесплодия, качество эмбрионов, опыт клиники и т.д. Но в целом даже ВРТ не может дать 100% результат рождения ребенка.

В современном мире ИИ уже начал заменять людей в классических профессиях типа программистов и художников, может и размножением он будет заниматься вместо нас? Ну или по крайней мере, снизить человеческий фактор и количество ошибок, которые делают “специалисты”.

Примерно так и подумали исследователи из Conceivable Life Sciences. С помощью технологий компьютерного зрения и ИИ они позволили идентифицировать головку и хвост сперматозоида, положение инъекционной иглы, управлять инструментами…

Под катом - подробный отчет про исследование, включая пример практического использования ИИ, в результате которого родился живой человек.

«Не отупею ли я от нейросетей, если перестану думать и буду всё спрашивать у Claude?» Наверное, каждый здесь хоть раз задавал себе этот вопрос. Есть такой червячок сомнения, правда?

Нейросети — очень мощная штука. Кто-то утверждает, что беседа с нейросетью — лучше психологов и лучше приема антидепрессантов. Но вот посудите сами, стал бы ты пить таблетку аспирина, будучи первым человеком на планете, который ее попробовал? О нет. Только если еще 200 человек попробуют таблетку и не бросят кони.

С нейросетями нет никаких медицинских испытаний. Действительно ли ты хочешь испытывать всё это на себе?

Гораздо лучше испытывать всё на студентах. На студентах — точно можно. Студенты — это другое. Примерно так подумали в компании Anthropic и собрали одно из самых масштабных исследований о влиянии нейросетей на человека и на процесс его обучения.

Чтобы студенты быстрее согласились на бесчеловечные эксперименты, им создали все условия — открыли бесплатный доступ к Claude (той самой, что стоит 2000 рублей в месяц), заставили профессоров мириться с использованием нейронок в процессе обучения и так далее.

Под катом — результаты этого исследования. Обратите внимание на то, какую часть своей ментальной деятельности студенты переложили на искусственный интеллект, и задумайтесь — как изменится мир, когда так будут делать вообще все.

Долго пытался сформулировать, почему мне нравится кругозор Claude и Gemini и умение рассуждать ChatGPT.

И наоборот, не нравится (точнее, кажется по большей части бесполезной на практике) умение ChatGPT написать точный, с первого раза работоспособный код. Или там, решить задачки из олимпиады по математике, выдавая потрясающий балл на экзаменах в MIT.

Интуиция не врёт.
(Юдковский перевернулся в гробу)

Когда-нибудь задумывались, почему большинство моделей ИИ либо умные, ЛИБО быстрые, но никогда не сочетают оба качества? Над этим подумали в Tencent.

Tencent только что перевернул эту парадигму с Hunyuan-T1 – ПЕРВОЙ в мире ультра-супер-сверхбольшой моделью, использующей гибридную архитектуру Transformer + Mamba MoE.

Все пишут, что Deep Seek V3-0324 ВНЕЗАПНО СТАЛ СИЛЬНО ЛУЧШЕ. И в чем именно?

Ночью, без объявления войны, DeepSeek вырос на 19.8 баллов в математике и 10 баллов в кодировании. Также официально заявлены некоторые улучшения в понимании фронтенда и вызова тулов. Напоминаю, речь идет о нерассуждающей версии - она не рассказывает о своих мыслях как DeepSeek R1, зато работает более быстро и стабильно.

Никогда такого не было, и вот опять. Новый прорыв - Gemini 2.5 Pro. В последнее время выходит много разных моделек, единственное достижение которых, как будто бы — плюс несколько очков скора в бенчмарке. А есть ли какие-то качественные изменения?

Ну или если вам интересны циферки — это та таинственная сетка, которая недавно висела в топе LMArena под названием Nebula с разницей в скоре +40. Двадцать бабушек - уже рубль.

Поговорим о том, что оно такое — Gemini 2.5 Pro, и зачем оно может пригодиться.