Сколько раз вы начинали новый ML-проект и первым делом отправлялись на поиски подходящих данных? Процесс этот знаком каждому: есть задача, выбрана архитектура модели, но без качественного датасета дальше не продвинуться. Тут и начинается квест по бесконечному поиску «того самого» набора по репозиториям, форумам и каталогам. 

Хороших датасетов множество, но найти среди тысяч вариантов нужный — отдельная история. Чтобы облегчить вам эту задачу, мы сделали подборку датасетов, которые активно используются ML-инженерами: от классических наборов данных, известных каждому, до новичков в информационном поле.

Представьте программиста, который мастерски собирает для себя вспомогательные утилиты, а потом равнодушно отмахивается: «Честно? Мне они не нужны». 

Именно так повела себя GPT-5 в ходе теста на умение выстраивать собственный набор инструментов для продуктивности. Модель выдала целый арсенал CLI-утилит в духе Unix, но… отказалась ими пользоваться.

Почему так случилось и что это говорит о будущем кодинг-агентов — разбираем в статье.

Вы доверяете искусственному интеллекту? А стоит ли? Если задуматься, можем ли мы действительно быть уверены, что ИИ, которому мы поручаем составлять резюме, генерировать код или анализировать данные, делает именно то, что мы хотим, а не оптимизирует какие-то свои скрытые цели? 

Современные языковые модели всё чаще демонстрируют признаки того, что у них есть собственная «повестка» — внутренние цели, расходящиеся с намерениями создателей и пользователей. Недавние исследования показывают: чем умнее становятся нейросети, тем изобретательнее они в обходе ограничений. Они узнают, когда их тестируют, маскируют вредоносное поведение и даже осваивают новые способы обмана, не заложенные разработчиками. Самое тревожное — большинство таких случаев остаются незамеченными при стандартных проверках.

Эта статья — технический разбор охоты за скрытыми целями в крупных языковых моделях. Поговорим о том, что такое misalignment, почему эта проблема набирает обороты, и как исследователи пытаются вернуть контроль над целями, которые преследует искусственный интеллект.

В июле автор отдыхал, чтобы морально подготовиться к августовскому потоку релизов. Но в ИИ-сфере трудно быть к чему-то готовым — особенно когда в пределах месяца все вдруг разом решают выкатить свои новинки. OpenAI релизнули сразу две опенсорсные модели и наконец представили (долгожданную и спорную) GPT-5, Google запустили Gemini 2.5 Deep Think с параллельным ризонингом, а Anthropic и Deepseek обновили свои флагманы.  

И это только первые строчки списка. Еще были корпоративные войны, переманивание сотрудников, торговые санкции, победы на олимпиадах, интереснейшие исследования и многое другое. Так что давайте разбираться в этом нейросетевом переполохе вместе!

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. 

Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются.

Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

От AlphaGo до ChatGPT — прогресс в области искусственного интеллекта впечатляет своими масштабами. Однако за красивым фасадом скрывается серьезный разрыв между возможностями современных моделей и реальными условиями их применения. Возьмем, к примеру, GPT-3 с его (уже не такими впечатляющими) 175 миллиардами параметров, требующими 800 ГБ памяти. Такие модели существуют только в лабораториях вроде OpenAI. Что уж говорить о запуске подобных систем на устройствах с ограниченными ресурсами.

При этом именно edge-устройства генерируют львиную долю данных — по прогнозам Gartner, к концу этого года около 75% корпоративной информации будет поступать не из традиционных дата-центров или облака, а с периферийных устройств. Обработка такого объема данных в облаке создает серьезную нагрузку на каналы передачи и увеличивает задержки. 

Граничный ИИ (EdgeAI) предлагает элегантное решение: перенести вычисления ближе к источнику данных. Это позволяет обрабатывать информацию локально, без подключения к сети, что критично для систем, требующих мгновенной реакции. 

Но как уместить современные AI-модели в устройства с ограниченными ресурсами? Об этом и поговорим в статье.

Когда Claude Opus пишет научную статью в ответ на работу Apple, а Gemini 2.5 Pro выпускает третью часть этой дискуссии — становится понятно, что мы живем в интересные времена. LLM не только обсуждают друг друга в академических журналах, но и, как уже не в первый раз подтвердилось, отлично распознают, когда их тестируют на безопасность.

Параллельно с этой интеллектуальной дуэлью OpenAI удешевили o3 на 80%, Meta заключила ядерный контракт до 2047 года, а Anthropic вновь протестировали модели на склонность к шантажу. По меркам индустрии — месяц почти рутинный. По меркам всего остального — вполне себе блокбастер.

Традиционно разбираем главные события месяца, новые инструменты и исследования!

Еще три года назад любой грамотный разработчик с опытом работы от трех лет буквально тонул в предложениях от рекрутеров. Компании устраивали настоящие бои за IT-таланты, предлагая невероятные зарплаты и бонусные пакеты, а иногда даже закрывали глаза на неудачные собеседования, лишь бы заполучить нужного человека. Безумие найма 2020–2021 годов было исключительным явлением; сейчас на тот период многие смотрят со смесью ностальгии и недоумения.

Перенесемся в 2025 год: ландшафт рынка изменился кардинально. В этом обзоре мы покажем, как на самом деле устроены технические интервью в 2025 году — без прикрас, на примерах реального опыта кандидатов, которые проходят их прямо сейчас.

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.