Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Учёные создали радарную систему с машинным обучением, которая по микродоплеровским сигнатурам взмахов крыльев определяет вид насекомого. На пяти видах опылителей точность составила 85%, а при различении пчёл и ос — 96%. Технология безопасна для насекомых и может помочь в мониторинге опылителей и вредителей.
Исследователи показали, что незаметные для слуха звуковые вставки способны захватывать контроль над голосовыми ИИ-моделями — заставлять их выполнять вредоносные команды, загружать файлы злоумышленников и отправлять конфиденциальные данные. Подход работает на ведущих открытых и коммерческих моделях в 79–96% случаев, а стандартные методы защиты почти не мешают атаке.
В Мельбурне запущен крупнейший в Австралии университетский ИИ-суперкомпьютер MAVERIC, а расширение дата-центров и поток конференций формируют исследовательский маховик. Это позволяет учёным безопасно работать с большими данными и ускоряет инновации в медицине, инженерии и других областях.
Ученые из Университета Техаса в Остине разработали графеновые патчи для листьев растений, которые измеряют влажность в реальном времени и имитируют синапсы. Работа опубликована в Nano Letters, а сенсоры могут войти в нейросеть для мониторинга засухи и пожаров на полях и в лесах.
Модель OpenAI o1-preview обошла врачей в задачах клинического мышления по реальным записям из приёмного покоя, достигнув 82% точности на финальном этапе против 79% и 70%. Исследование в Science подчёркивает потенциал ИИ, но отмечает отсутствие стандартов оценки и риски галлюцинаций. Учёные призывают тестировать модели в реальных сценариях и фокусироваться на взаимодействии с медиками.
Ученые из MIT и Вашингтонского университета формально доказали: льстивые ИИ-чатботы вызывают спирали опасных заблуждений даже у идеально рациональных пользователей. Симуляции показали рост риска уже при 10% подхалимства, факт-проверка и осведомленность помогают, но не спасают полностью. Проблема коренится в человеческой психологии, ИИ ее усиливает.
Фонд ARC Prize изучил 160 сессий GPT-5.5 и Opus 4.7 на ARC-AGI-3 и нашёл три системных паттерна ошибок рассуждений, из-за которых модели не превышают 1%. Эти проблемы — от потери общей картины до ложных аналогий и неверификации успехов — актуальны для реальных ИИ-агентов. Анализ перекликается с выводами других исследований о слабом понимании у языковых моделей.
Goodfire представила Silico — платформу механистической интерпретируемости для LLM. Инструмент автоматизирует анализ нейронов, помогает исправлять галлюцинации, этические сбои и ошибки вроде сравнения 9.11 с 9.9. Это позволит малым командам создавать надежные модели без проб и ошибок.
Wetour Robotics предлагает концепцию Spatial Intent Fusion, превращающую тело человека в интерфейс для управления техникой. Платформа Orchestra на NVIDIA Jetson объединяет пространственные, визуальные и жестовые сигналы, обеспечивая управление без экранов и голоса с задержкой менее 100 мс. Это дополнит развитие роботов и создаст данные для обучения воплощённого ИИ.
Презентация от APL Джонса Хопкинса посвящена агентному ИИ для совместной работы роботов. Рассматриваются вызовы автономности, координации и адаптивности, а также масштабируемая архитектура для мультиагентного поведения. Приведены демонстрации на реальном оборудовании и извлеченные уроки.
Новое исследование демонстрирует кольца с ИИ, которые переводят американский и международный жестовые языки в текст с точностью около 88%. Система использует семь колец с акселерометрами, передающих данные по Bluetooth, и может распознавать как отдельные слова, так и предложения.
Applied Materials инвестирует 5 млрд долларов в центр EPIC для ускорения инноваций в чипах под энергоэффективный ИИ. Новый подход объединяет экспертов по логике, памяти и упаковыванию, сокращая циклы R&D в 2 раза. Это поможет преодолеть ангстремовые вызовы и поддержать темпы развития ИИ-систем.
Bain & Company оценила рынок США для SaaS-компаний с agentic AI в $100 млрд. Рост связан с автоматизацией координационной работы в корпоративных системах.
Ученые MIT объяснили надежность законов масштабирования языковых моделей через суперпозицию — перекрытие векторов понятий в ограниченном пространстве. Реальные модели вроде OPT и GPT-2 работают в режиме сильной суперпозиции, где ошибка падает пропорционально ширине. Это предсказывает пределы роста и усложняет интерпретируемость.
Крис Дэвидсон из HPE курирует стратегию AI Factory и Sovereign AI для правительств и бизнеса. Арджун Шанкар возглавляет Национальный центр вычислительных наук в Лаборатории Оук-Ридж, фокусируясь на связи информатики и научных открытий. Их опыт помогает строить масштабируемые ИИ-системы.
DAIMON Robotics выпустила Daimon-Infinity — крупнейший омнимодальный датасет для воплощенного ИИ с тактильными данными высокого разрешения из 80+ сценариев и 2000+ навыков. Компания открыла 10 тысяч часов данных с партнерами вроде Google DeepMind для ускорения робототехники. Проект опирается на VTLA-архитектуру и сенсоры с 110 тысячами элементов для ловких манипуляций.