Появилась статья, представляющая новый метод обнаружения предвзятости в алгоритмах искусственного интеллекта. Этот метод не только выявляет потенциальные 偏见 (biases), но и делает это прозрачно, используя структурированные дебаты, основанные на количественных биполярных аргументационных фреймах (QBAF). В мире, где ИИ всё глубже проникает в такие области, как здравоохранение, финансы и юстиция, борьба с предвзятостью становится критически важной задачей. Давайте разберёмся, как работает этот подход, почему он важен и как он превосходит существующие решения.

На arXiv появилась статья, описывающая революционный подход к задаче визуального ответа на вопросы в радиологии (Radiology Visual Question Answering, RVQA). Авторы представили мультиагентную систему (MAS), которая обещает повысить точность и интерпретируемость ответов на вопросы о рентгеновских снимках грудной клетки. Этот инструмент не только снижает нагрузку на радиологов, но и решает ключевые проблемы современных мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), такие как фактические ошибки, галлюцинации и несоответствие между визуальными и текстовыми данными. Давайте разберёмся, как это работает.

Недавно в журнале Nature вышла статья, которая заставила нас ахнуть: оказывается, современные нейросети начинают думать о мире почти как люди! Учёные из Китая исследовали, как большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели (MLLM) формируют представления об объектах, и сравнили их с человеческим мышлением. Мы разобрали эту работу и рассказываем вам, почему она реально крутая, простым языком. Погнали!

Мы наткнулись на потрясающее исследование, которое объясняет, как искусственный интеллект начинает думать почти как человек. Учёные решили заглянуть внутрь нейронных сетей и проверить, как они организуют свои «мысли». Вдохновились они идеей шведского учёного, который сказал, что в нашем мозгу понятия вроде «кот» или «яблоко» - это не просто точки, а целые области, причём выпуклые. Мы перевели и упростили это исследование для вас, чтобы показать, как машины учатся обобщать и становиться ближе к нам. Погнали разбираться!

Марк Цукерберг объявил о создании Meta* Superintelligence Labs (MSL) - нового подразделения, которое возглавят экс-гендиректор Scale AI Александр Ванг и бывший глава GitHub Нат Фридман. Эта команда станет эпицентром разработки суперИИ, который, по словам Цукерберга, откроет новую эру для человечества.

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о том, как искусственный интеллект меняет работу отделов поддержки, спасает сотрудников от выгорания и помогает бизнесу экономить. Это разбор реального кейса, как AI-агенты становятся не просто помощниками, а настоящими спасателями для саппорта. Если ваши сотрудники тонут в заявках, срываются на клиентов или мечтают об отпуске, эта статья для вас.

Привет, Хабр! Мы - команда NIKTA.AI, и на конференции ЦИПР2025 мы решили не просто участвовать, а задать жару с нашим роботом-крабом, управляемым через Visual Language Model (VLM). Пока другие команды щелкали пультами, наш краб самостоятельно принимал решения, осматривал стенд и искал объекты. Как мы это сделали за полтора месяца? Рассказываем!

Amazon готовится к революции в доставке посылок, внедряя гуманоидных роботов, которые будут работать в связке с электрическими фургонами Rivian. По данным The Information, компания разрабатывает программное обеспечение на базе ИИ, которое позволит роботам выполнять функции курьеров, доставляя посылки прямо к дверям клиентов. В ближайшее время Amazon планирует начать реальные испытания этой технологии в новом специализированном центре.

Согласно анонимному источнику, участвующему в проекте, Amazon почти завершил строительство «парка гуманоидов» в одном из своих офисов в Сан-Франциско. Этот испытательный полигон размером с небольшую кофейню включает полосу препятствий и один фургон Rivian для тренировок. Цель — научить гуманоидных роботов перемещаться в фургонах Amazon и оперативно доставлять посылки к месту назначения.

Этот проект сопровождается созданием новой команды Amazon по агентному ИИ, которая занимается разработкой технологий для управления роботами в распределительных и логистических центрах. В заявлении для Silicon Valley компания сообщила: «Вместо узкоспециализированных роботов мы создаем системы, способные понимать и выполнять команды на естественном языке, превращая складских роботов в универсальных помощников».

Amazon уже использует автономных роботов в своих складских операциях, включая тестирование гуманоида Digit от Agility Robotics. Этот робот изначально разрабатывался для задач вроде доставки посылок из фургона и других логистических функций. Новый тренировочный центр Amazon направлен на реализацию этой концепции. По данным The Information, в центре будут тестироваться различные модели гуманоидных роботов, включая модель стоимостью $16 000 от китайской компании Unitree.

В мире технологий есть одна устойчивая тенденция: копировать проще, чем создавать. Новый стартап, новый чат-бот, новый алгоритм аналитики данных — звучит знакомо? Рынок ИИ переполнен продуктами, которые, несмотря на громкие заявления, часто оказываются лишь вариациями уже существующих решений. Это явление получило название "yet another" — еще один такой же. Но почему так происходит, и есть ли выход из этого замкнутого круга?

19 мая 2025 года Nvidia, Foxconn и правительство Тайваня объявили о партнёрстве для создания AI factory — суперкомпьютера, предназначенного для обучения крупных языковых моделей (LLM), робототехники и развития умных городов. Как сообщает The Wall Street Journal, проект укрепляет позиции Тайваня как центра ИИ-инноваций и задаёт новый стандарт для вычислительных платформ. В этой статье мы разберём техническую основу AI factory, её значение для разработчиков и перспективы для российской ИИ-экосистемы.

Робототехника переживает бум: от складских манипуляторов до гуманоидов, обещающих подавать кофе. Но пока мир зациклен на жёстких, антропоморфных машинах, Даниэла Рус, директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL), предлагает радикально иной подход — мягкие роботы. Представьте гибких, податливых механизмов, способных плавать среди кораллов или даже растворяться в организме после микрооперации. В этой статье мы разберём, как мягкая робототехника, усиленная ИИ, меняет представление о роботах, какие технологии стоят за этим, и почему это важно для будущего.

В статье рассказываем, почему современные ИИ остаются безликими утилитами и как вдохновение образом хаус-кипера XIX века помогает строить эмоционально близких цифровых спутников. Делимся принципами: персонализация через контекст, прозрачная логика, эмоциональный UX и интеграция в экосистему. Для разработчиков, UX-дизайнеров и всех, кто хочет сделать ИИ частью жизни, а не временным инструментом.