Индустрия ИИ продолжает выдавать релизы с завидной регулярностью, но некоторые из них оказываются с сюрпризом (даже для их создателей). Google устроила традиционное I/O-шоу с прорывным Veo-3, Anthropic порадовала новыми Claude 4, которые умеют работать часами, но иногда пытаются копировать себя на другие серверы, а у Meta случилась небольшая драма с Llama 4.

В нашем майском дайджесте — свежие релизы, корпоративные интриги и расследования исследования: от ИИ, победившего в Pokémon, и перевода «языка» животных до подтверждения пользы слова «спасибо» в промптах. Будет интересно!

Кто из вас участвовал в соревнованиях по машинному обучению? А кто выигрывал? В мире ML олимпиады, хакатоны и прочие состязания — это не просто способ проверить свои навыки. Это полигон, где рождаются и проверяются новые подходы к решению сложных задач.

В 2024 году прошло более 400 таких соревнований с общим призовым фондом свыше $22 миллионов. Но кто же эти люди, которые выиграли этот куш? И что такого они сделали, чтобы обойти других?

Мы проанализировали отчет The State of Machine Learning Competitions 2024 и выделили из него самые ценные моменты для практикующих разработчиков. Если хотите узнать, что на самом деле отличает победителей от остальных участников, то этот материал для вас.

Пока большие модели соревнуются в увеличении контекстных окон, а их создатели — в маркетинговой находчивости, мы продолжаем следить за наиболее важными событиями в мире ИИ. В апреле OpenAI выкатила сразу несколько GPT — от флагманов до микроскопических версий. Anthropic наконец научила Claude гуглить и разослала его в университеты. Midjourney вернулась в строй, а Google устроила парад апдейтов — от визуального поиска до генерации кино.

В нашем традиционном дайджесте — главные новости, свежие исследования и полезные AI-инструменты: от агентов на любой вкус и цвет до ИИ-тренера по флирту. Ну что, поехали?

Здравоохранение переживает беспрецедентную трансформацию. За последние шесть лет глобальные расходы на медицину выросли с $6–7 трлн до более чем $12 трлн, а в США они уже составляют 17% ВВП, увеличиваясь вдвое быстрее экономического роста. В условиях такого взрывного роста затрат именно технологии машинного обучения становятся ключевым инструментом оптимизации медицинских процессов.

От диагностики заболеваний до предсказания пространственной структуры белков — ML-системы уже сегодня меняют подходы к решению стандартных вопросов. При этом речь уже не идет об экспериментальных разработках — многие решения активно применяются в клинической практике и показывают впечатляющие результаты. Об этих решениях и пойдет речь в нашей статье.

С каждым месяцем развитие ИИ выходит на новые, ранее неизведанные рубежи. Март не стал исключением и снова повысил планку достижений. OpenAI представила первые инструменты для создания автономных агентов, а Google DeepMind решила, что виртуальным ассистентам пора обзавестись руками физическими манипуляторами. Тем временем Anthropic выяснила, что LLM научились распознавать, когда их тестируют, и подгонять ответ под ожидания проверяющих (немного тревожно, не правда ли?). И это лишь вершина айсберга!

Разбираем главные события марта в ИИ: от моделей с контекстом в миллион токенов до китайских систем, которые достигают уровня GPT-4 по цене чашки кофе. По традиции также поделимся подборкой новых инструментов и исследований. Будет интересно!

Знаете ли вы, что более 90% строительных проектов выходят за рамки бюджета, а 89% подрядчиков регулярно сдают проекты с задержкой? При этом каждая стройка генерирует терабайты данных, которые чаще всего остаются необработанными, хотя имеют большой потенциал для оптимизации. Неудивительно, что индустрия активно ищет способы повышения эффективности процессов, и машинное обучение становится одним из ключевых инструментов.

От автоматической генерации строительных графиков до роботов-каменщиков с миллиметровой точностью укладки — ML-технологии уже трансформируют отрасль. Системы компьютерного зрения отслеживают безопасность на площадках, алгоритмы предсказывают задержки проектов, а генеративный дизайн оптимизирует архитектурные решения.

В статье покажем на реальных примерах, как работают современные решения ML в строительстве и какие результаты они дают.

Марафон ИИ-гигантов постепенно превращается в настоящий спринт. Anthropic наконец-то проснулась от спячки и вернулась в строй, выпустив достойного конкурента для OpenAI и DeepSeek. Google также ворвался с целой пачкой свежих моделей Gemini 2.0. Ну и конечно же, релиз GPT-4.5 под конец месяца как вишенка на торте.

На фоне этой гонки вооружений особенно любопытно наблюдать за «побочными эффектами»: от сразу нескольких инструментов Deep Research до прорывных чипов из новых типов материалов. 

Рассказываем, какими событиями был наполнен самый короткий месяц года. Спойлер: будет много интересного!

Чтобы получить мощную ИИ-модель, ее нужно обучать на качественных данных. Но что делать, если данных мало или они обходятся слишком дорого?

В статье разберем методы, с помощью которых ИИ-стартапы добывают «топливо» для разработки нейросетей. Под катом вы узнаете, как грамотно комбинировать разные подходы к сбору и разметке данных, как компании решают трудности, связанные с защитой тренировочных материалов авторским правом, и почему обучение нейросетей иногда лучше доверить другой ИИ-модели, а не человеку.

Первый месяц 2025 года задал высокую планку для развития ИИ. DeepSeek выпустила открытую модель уровня о-1, которая переполошила весь интернет и обрушила акции гигантов индустрии. Американские коллеги ответили настоящим шквалом релизов: OpenAI анонсировала сразу три значимых обновления, а NVIDIA презентовала новую линейку RTX и бюджетный суперкомпьютер для работы с ИИ-моделями.

Пока все отходили от новогодних праздников, индустрия ИИ продолжала развиваться с космической скоростью. Разбираем главные события января: новые модели, неожиданные исследования и амбициозные проекты.

В этом дайджесте мы собрали 50 знаковых научных работ в области ИИ за последние годы. Подборка охватывает десять ключевых направлений разработки нейросетей: от промтинга и проектирования бенчмарков до файнтюнинга и компьютерного зрения. 

Материал будет полезен как для опытных ИИ-инженеров, которые хотят прокачать свои навыки разработки, так и тем, кто только начинает свое знакомство с нейросетями и находится в поисках точки входа в ту или иную тему.

Финал года выдался богатым на события в сфере ИИ. OpenAI провели свой первый «адвент-календарь» с ежедневными релизами, каждый из которых заслуживает отдельного внимания. Параллельно технологические гиганты представили множество новинок: от квантовых чипов с рекордной производительностью до компактных, но мощных языковых моделей, способных конкурировать с признанными лидерами.

Мы собрали самые интересные новости, исследования и релизы декабря. Новые инструменты, важные научные работы и технические находки — в свежем выпуске нашего ИИ-дайджеста!

Если вы хотите научить модель машинного зрения разбираться в сортах кукурузы или, скажем, отличать пешеходов от автомобилей, вам нужно подготовить датасет с изображениями, где уже будут размечены пешеходы и початки кукурузы, снятые с разных ракурсов в разное время суток. Когда дело ограничивается злаковыми культурами, для этих целей можно использовать опенсорсное решение, а вот компании, работающие с белковыми формами жизни и их биометрией — например, банки, — за неимением своих датасетов часто обращаются за помощью к другим компаниям. 

Чтобы выяснить, как на практике выглядит такая разработка датасетов на аутсорсе, мы поговорили с Владиславом Барсуковым, руководителем группы речевых и генеративных данных в Data Light. Он поделился своим взглядом на проблемы в сфере разметки биометрических данных и рассказал о подводных камнях, с которыми приходится сталкиваться в ходе подготовки, проверки, обработки и выгрузки датасетов для алгоритмов ML. Бонусом — интересный кейс с разметкой 60 000 фотографий, пол и возраст на которых проверяли сначала нейросетью, а потом — вручную. 

Последний месяц выдался особенно насыщенным для мира ИИ: OpenAI неожиданно устроила открытую сессию вопросов-ответов на Reddit и рассказала о своих планах, Google с новой версией Gemini возглавила основные рейтинги, а китайские компании DeepSeek и Alibaba представили модели, способные конкурировать с нашумевшей o1 в области рассуждений.

Мы собрали главные новости, исследования и релизы ноября: от амбициозных планов xAI по строительству суперкомпьютера на 100 000 GPU до неожиданных новостей из области квантования больших моделей. Новые инструменты от технологических гигантов, свежие научные работы и интересные открытия — в нашем новом выпуске ИИ-дайджеста!

Сможем ли мы когда-нибудь доверять искусственному интеллекту? 

Несмотря на впечатляющий прогресс языковых моделей, они по-прежнему страдают от серьезной «болезни» — так называемых галлюцинаций, когда ИИ выдает ложную или бессмысленную информацию. В одном из недавних исследований выдвигается предположение, что эта проблема — не временный сбой, а фундаментальная особенность работы нейросетей. Если это действительно так, нам придется пересмотреть подход к ИИ.

Big data is dead. Во всяком случае, так утверждает генеральный директор MotherDuck в статье, перевод которой собрал 140 плюсов на Хабре. Обработку и использование больших данных обсуждали в течение последнего десятилетия, но они потеряли актуальность как драйвер развития компаний. Означает ли это их окончательную смерть?

Есть и другое мнение: концепция не умерла, а эволюционирует. Фокус смещается от количества собираемой информации к ее качеству. Этот сдвиг парадигмы привел к появлению понятия Smart Data — «умных» данных, которые являются продуктом интеллектуальной обработки и эволюции Big Data.

Давайте рассмотрим концепцию Smart Data и выясним, действительно ли Big Data превращаются во что-то более интеллектуальное.

Делимся подборкой важных и интересных событий из мира AI и машинного обучения за последний месяц. Сегодня в программе: Нобелевские премии за прорывы в ИИ, новые модели от tech-гигантов, 70 000 новых вирусов и затерянные в пустыне города, а также обзор свежих инструментов для работы с нейросетями. 

Мы расскажем о последних достижениях в области генерации контента и новых фреймворках для разработчиков, а также поделимся интересными исследованиями, которые могут изменить наше понимание возможностей языковых моделей.