Медицина быстро адаптируется к достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ). Благодаря ИИ появляются новые возможности для диагностики, хирургии, разработки препаратов, а также для персонализированного подхода к лечению. В этой статье мы рассмотрим ведущие проекты в медицине с использованием ИИ, их достижения и прогнозы на ближайшие годы.
Каждое утро, открывая глаза, мы переживаем знакомое чудо. Потоки ощущений – свет, звук, запах кофе – нахлынули из внешнего мира. Параллельно вспыхивает осознание: я проснулся, я существую, я могу встать и начать действовать. Сознание проявляется именно здесь – на тонкой границе между реальностью вокруг и нашим внутренним «Я». Это одновременно восприятие окружающего мира и осознание себя внутри него, понимание своей способности что-то менять и предвидение последствий своих действий. Нам всем это ощущение знакомо, но как только мы пытаемся его описать, оно оборачивается загадкой. Не случайно говорят: пока не спросишь, вроде ясно, что такое сознание, но стоит задуматься – и определение ускользает.
Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о том, как бессерверные-технологии меняют мир GPU-вычислений. Если вы когда-нибудь сталкивались с машинным обучением, рендерингом анализа 3D-графики или большими данными, эта статья поможет вам сэкономить время, деньги и нервы.
Наверное первая притягательная цель для любого исследователя llm является системный промпт. Не так просто может быть даже получить его, а уж тем более заменить. Но именно этим мы сейчас и займемся.
Что если обучение нейросети — это путешествие по горному хребту, где каждая точка — набор весов, а высота — ошибка модели? Пока данных мало, рельеф напоминает Альпы: острые пики и опасные пропасти локальных минимумов. Но учёные МФТИ показали: чем больше примеров видит сеть, тем плавнее становится «ландшафт потерь» — резкие скалы сглаживаются, глубокие ущелья превращаются в широкие долины. В статье мы разбираем их теорию, подтверждённую экспериментами, сравниваем с другими работами о плоских минимумах, Hessian-спектре и skip-connections, и рассуждаем, как знание геометрии помогает решать практичные задачи: когда остановить сбор данных, как выбирать архитектуру и почему ширина слоёв иногда важнее глубины. Погружаемся в математический рельеф, чтобы понять, где в нём прячутся лучшие модели.
Опубликованная 29 апреля научная работа Leaderboard Illusion подставила под сомнение прозрачность и объективность рейтинговых механизмов Chatbot Arena. Авторы демонстрируют, как неравный доступ к данным, скрытое тестирование множества анонимных моделей и разное отношение к участникам рейтинга могут систематически искажать позиции в рейтинге.
Привет!
Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.
Меня зовут Вандер и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.
Неделя с 21 по 27 апреля выдалась горячей: свежие апдейты от OpenAI, новые лимиты, буря вокруг Deep Research и долгожданные интеграции мультимодальных моделей — всё это я собрал в одном месте. Только самое важное и только то, что реально интересно и полезно. Поехали!
LLM-агенты — отстой. Я провёл последнюю неделю, разрабатывая LLM-агента с возможностью веб-краулинга, используя популярный Python-фреймворк, чтобы собирать информацию о потенциальных лидах из интернета. Результат оказался полным разочарованием.
Агент оказался медленным, нестабильным и с огромным числом багов (звучит знакомо? Передадим привет OpenAI!). Он постоянно делал ненужные вызовы функций, а иногда намертво застревал в бесконечных петлях "рассуждений", которые не имели никакого смысла. В итоге я на это забил и заменил его простым web-scraping скриптом, на написание кода которого у меня ушло 30 минут.
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…
Эхо от кряканья лучше всего слышно в ситуации, когда утка и человек находятся рядом со стеной, хорошо отражающей звуки.
MLSecOps: защита машинного обучения в эпоху киберугроз
На днях исследователь Цзянь Чжоу сообщил о критической уязвимости (CVE-2025-32434), затрагивающей все версии PyTorch до 2.5.1 включительно. Ошибка устраняется только обновлением версии до 2.6.0. Уязвимость соответствует критическому уровню риска, и позволяет злоумышленнику выполнить произвольный код на стороне жертвы без какого-либо взаимодействия с пользователем. Единственным условием является факт загрузки модели, созданной атакующим, даже при якобы безопасном параметре weights_only=True. Эта опция ранее считалась надежной, но, как выяснилось, не спасала от угроз.
Подобные инциденты с развитием и повсеместным распространением нейронных сетей будут происходить всё чаще. Это еще один повод начать внедрение инструментов и технологий MLSecOps, даже на базовом уровне.
Всех желающих подробнее познакомиться с особенностями и перспективами направления MLSecOps, узнать про основные виды атак, базовые методы защиты и дополнительные источники для обучения, приглашаю под кат.
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Гетманов, я работаю ML-инженером в Исследовательском центре “Сильный ИИ в промышленности” в ИТМО, а кроме того являюсь энтузиастом open source. В этой статье хочу рассказать о нашей новой разработке ― ИИ-инструменте, который помогает репозиторию стать лучшей версией себя.
Разнообразных «улучшателей» много, но все они фокусируются преимущественно на качестве самого кода. Мы же смотрим шире ― на репозиторий в целом, насколько он понятен стороннему наблюдателю. Инструмент нацелен на наших коллег от науки ― например, биологов и химиков ― которые не обладают опытом коммерческой разработки и соответствующего оформления кода. Он поможет в несколько кликов сделать репозиторий более читаемым и воспроизводимым.
Привет, Хабр. Меня зовут Вадим Воеводкин, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Наша команда получила задачу улучшить предиктивный ввод на планшетах KVADRA_T.
В B2B/B2G-сценариях счет идет на секунды: инспектор на рейде, врач в приемном покое или оператор в пункте обслуживания печатает быстрее, когда система ускоряет ввод текста. Поэтому улучшение предиктивного ввода — не просто фича, а реальный способ сэкономить время и повысить продуктивность. Расскажу, какой непростой, но интересный путь мы прошли и каких результатов добились.
Когда речь заходит о таких инструментах, как Airflow, MLflow или Docker, многие сразу представляют себе продакшен-среду, и новичков это может пугать. Однако на самом деле эти инструменты полезны не только в проде или крупных компаниях.
Сегодня я хочу рассказать об MLflow. Эта статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении и обладает базовыми знаниями, а также на практикующих ученых в области ИИ, которые пока не знакомы с этим инструментом или сознательно им не пользуются.
Языковые модели уже решают олимпиады и пишут код «на лету», так что пора бы им рулить и в Dark Souls… но (спойлер): первые же пиксели экшена вгоняют нейросеть в ступор. Почему ИИ пасует там, где нужен мгновенный инстинкт геймера? Разбираемся в статье.
Привет друзья! Вы наверняка уже знаете, что недавно ChatGPT получил обновление с революционной функцией генерации изображений. Новая технология, основанная на модели GPT-4o, генерирует картинки как никто другой на рынке! За первую неделю после запуска более 130 миллионов пользователей создали свыше 700 миллионов изображений – это настоящий бум! Уверен вы видели или даже сами делали Ghibli-фикацию - изображения в стиле аниме студии Гибли. Но что еще крутого может делать новая генеративная модель? Давайте разбираться!
Привет! Меня зовут Анна Дубенюк, я выпускница и преподаватель ФКН ВШЭ, автор канала всё предельно, и недавно было 3 года, как я работаю в Ozon Tech. За это время из пары математиков в команде разработки мы выросли в отдельную команду RnD, помогаем оптимизировать процессы, находим точки роста и снижаем неопределённость с помощью математического моделирования и исследований.
В статье приведён обзор того, как математика помогает в реальном мире для оптимизации складских процессов. Причём именно та математика, которая не внутри модных нейронок, а более классические подходы, которым сейчас в университетах уделяют всё меньше внимания. Если из всей статьи вы запомните только одну мысль, то пускай это будет тезис, что математика — это не только ML.
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.
Сначала я хотел написать обычную научно-популярную статью об оптических нейропроцессорах, которые являются самой передовой технологией на пути создания AGI.
Но затем решил сделать это в несколько необычной форме, отступив от канонов научно-популярных статей и сместив акцент на то, как эта технология кардинально изменит нашу жизнь.
Ведь технических статей и так много.
А вот осмысление грядущих изменений ещё более интересно.
Я опишу обычный день программиста не очень далёкого будущего, насыщенного оптическими нейропроцессорами, которые встроены буквально во всё, что нас окружает, и даже в нас самих.
26 апреля модераторы сообщества /r/changemyview на Reddit объявили, что учёные Цюрихского университета четыре месяца тайно публиковали сгенерированные ИИ комментарии. Этичность эксперимента вызвала споры, хотя сами исследователи считают его допустимым. Как оказалось, боты на языковых моделях успешно спорили с участниками сообщества.
