Data science | Machinelearning [ru]

Как OpenAI улучшает безопасность ChatGPT в сложных разговорах OpenAI вчера представила обновления, которые кардинально улучшат общение модели с пользователями, особенно в моменты, когда дело касается психического здоровья.

Компания работала с более чем 170 экспертами в области психического здоровья, чтобы сделать модель более чуткой к признакам стресса и лучше направлять людей к реальной помощи. Речь идет не только о психозе и суициде, но и о таких состояниях, как эмоциональная зависимость от ИИ. И вот теперь, благодаря обновлениям, ChatGPT стал в разы лучше распознавать признаки эмоционального дискомфорта и снижать количество неудачных откликов в таких ситуациях на 65-80%. Круто, правда? Какие шаги предприняли? OpenAI разработала подробную стратегию, которая включает в себя 5 основных шагов: от определения проблемы до постоянной корректировки и тестирования. Это позволило модели не только распознавать сложные случаи, но и вмешиваться, предлагая помощь в нужный момент. Модель теперь умеет отвечать не только на обычные вопросы, но и на сложные темы, такие как психоз, суицид или селфхарм. И если раньше такие разговоры могли завершаться не слишком полезными рекомендациями, то теперь AI предлагает реальные ресурсы помощи: горячие линии, советы по поиску профессионалов, и вообще делает все, чтобы снизить риски.

ChatGPT превращается из простого инструмента для общения в надежного помощника. Каждый этап его развития оценивается не только алгоритмами, но и экспертами, что укрепляет доверие к модели. Конечно, такие моменты встречаются редко, но важно, что ИИ теперь способен оказывать реальную поддержку. Data Science

Как Яну Лекуну удалось предсказать будущее ИИ 👏 Картинка, как из старых фильмов: Яну Лекуну — 32 года,перед камерой и показывает миру свою сверточную нейросеть, которая распознает цифры, написанные разным почерком.

Для 1988 года это был настоящий прорыв. Свёрточные нейросети, которые сейчас мы воспринимаем как нечто обычное, только начинали свой путь. Сегодня эти системы могут распознавать лица на фотографиях, анализировать контекст изображений и даже генерировать новые изображения на основе текста. Но тогда? Тогда это было как сделать машину времени из старого компьютера.

Сегодня нейросети, подобные тем, что разработал Лекун, используются повсеместно. За этими технологиями стоят десятки лет работы, исследований и попыток сделать невозможное возможным. Лекун, предсказавший этот тренд, теперь возглавляет одно из самых крупных подразделений, и, наверное, вряд ли тогда он думал, что будет играть такую важную роль в будущем ИИ. Data Science

Ускорьте работу фронтенд-разработчика Cursor — IDE с ИИ, которая помогает писать код по описанию, искать ошибки и приводить проект в порядок быстрее обычного. Что делает: • генерирует и дополняет код на естественном языке • объясняет непонятные участки • находит ошибки и предлагает фиксы • подсказывает оптимизации и практики • работает как полноценная IDE, только быстрее Для компаний — это реальный способ ускорить команду без найма дополнительных разработчиков: меньше рутины, больше времени на архитектуру и продуктовые задачи. Попробовать Cursor: https://clck.ru/3QeE4z Поставщик в России — «Системный софт» (оплата в рублях, закрывающие документы и поддержка при подключении). Перейти на сайт #реклама 16+ syssoft.ru О рекламодателе

OpenAI меняет структуру: что это значит для нас и технологий? OpenAI завершила реструктуризацию, и теперь компания выглядит совсем иначе. Суть изменений в том, что OpenAI разделилась на две большие части — не коммерческую и коммерческую 🤔

Некоммерческая часть, которая теперь называется OpenAI Foundation, будет заниматься стратегией, миссией и управлением. А вот коммерческое подразделение, известное как OpenAI Group, теперь официально зарегистрировано как public benefit corporation (PBC) — компания, которая обязана учитывать не только прибыль, но и общественную пользу. Это довольно важный шаг, который мог бы повлиять на будущее ИИ-разработок. Кстати, здесь есть интересный момент: рыночная стоимость доли Microsoft в OpenAI Group сейчас оценивается в 135 миллиардов долларов — это целых 27% от общей капитализации. Партнёрское соглашение между OpenAI и Microsoft продлили до 2032 года, а вот интересное уточнение: Microsoft теперь получила права на использование будущих post-AGI моделей. Но вот устройства, которые разрабатывает команда Сэма Альтмана вместе с Джони Айвом (да-да, тот самый дизайнер Apple), в это соглашение не включены. Есть ещё одна важная деталь: теперь Azure больше не является эксклюзивным поставщиком вычислительных мощностей для OpenAI, хотя контракт на 250 миллиардов долларов остаётся в силе. Это, наверное, намекает на то, что OpenAI стремится к большей технологической независимости и, возможно, готовит свою инфраструктуру, чтобы конкурировать с крупнейшими облачными провайдерами. И кто знает, может в будущем мы увидим что-то действительно революционное?

Реструктуризация OpenAI открывает новые горизонты как для компании, так и для всего технологического мира. Сможет ли компания выстроить независимую инфраструктуру, которая даст отпор гигантам облачных сервисов? Это только время покажет 🚬 Data Science

Иногда поиск понимает запрос буквально — и именно в этом начинается проблема. Когда мы проектируем системы, мы рассчитываем на то, что поиск поможет пользователю найти то, что он имел в виду, а не просто совпадающие слова. Но классический полнотекстовый поиск часто упирается в ограничения: он видит текст, но не смысл, из-за чего на выходе получаем нерелевантные результаты. На вебинаре karpovꓸcourses разберут, как компании переходят от полнотекстового поиска к векторному и почему это становится базовым инструментом для продуктов с большим каталогом. Поговорим о том, как обучить свою модель, внедрить ее без сложной инфраструктуры и получить быстрый эффект для бизнеса. Спикер — Игорь Самарин, ML-инженер в области поиска и рекомендаций в Купере. Увидьте реальные примеры применения векторного поиска в продуктах и получите структурное понимание технологии на бесплатном онлайн-вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFFukw8U Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFFukw8U

Biological Dragon Hatchling: стартап Pathway создал нейросеть с фишками мозга 🗒 Польский стартап Pathway презентовал новую архитектуру нейросетей, назвав её с пафосом — Biological Dragon Hatchling (BDH). На самом деле это серьёзный шаг в развитии ИИ. Основная идея: соединить две мощные линии развития нейросетей. Классические трансформеры и модели, вдохновлённые работой человеческого мозга.

Все мы слышали про трансформеры и их возможности, но одно остаётся неизменным: их возможности пока далеки от того, как работает человеческий мозг. В Pathway решили, что пора бы их объединить. И вот что получилось: графовая архитектура, где нейроны — это вершины, а связи между ними — синапсы с весами. То есть, модель работает как распределённая система нейронов, которые взаимодействуют только с соседями. Нечто похожее на то, как мы мыслим и учим нашу память. А обучение в этой системе строится по принципу, похожему на правило Хебба: если два нейрона часто активируются одновременно, их связь укрепляется. Это похоже на механизм внимания, с которым мы так привыкли работать в трансформерах. А ещё, веса здесь разделены на два типа: фиксированные и динамические. Первые — это как долговременная память, они не меняются после обучения, а вторые — кратковременная память, которая обновляется с каждым шагом рассуждения. BDH: новые горизонты и интересные фишки Новая архитектура не только выглядит амбициозно, но и показала себя с лучшей стороны в реальных задачах. Во-первых, она удивительно интерпретируемая: каждая пара нейронов в BDH имеет свой синапс и состояние, которое можно отслеживать. Каждый нейрон отвечает за какое-то конкретное понятие, и это открывает новые возможности для объяснения того, как работает модель. Во-вторых, BDH очень легко комбинируется с другими моделями. Простой способ конкатенации позволяет масштабировать систему, создавая всё более мощные комбинации. Ну и самое приятное: BDH демонстрирует те же свойства масштабируемости, что и GPT-2, при этом достигает той же точности на ряде задач при одинаковом количестве параметров. Модель не теряет свойства трансформеров — с каждым новым шагом она остаётся сильной и точной.

Если Pathway продолжат развивать эту архитектуру и сделают её доступной для широкого использования, её потенциал будет просто колоссальный. Но пока, как всегда, есть место для развития. Data Science

📕Кластеризация MongoDB: репликация и шардирование 👤Вебинар для разработчиков, администраторов, специалистов по базам данных, Data engineers, Backend и FullStack-разработчиков На открытом уроке 17 декабря в 20:00 мск мы развернем локальный кластер, проверим репликацию, выбор нового Primary и балансировку данных: 📗 На вебинаре: 1. Архитектура кластеров MongoDB. 2. Replica Set и Sharded Cluster. 📘 В результате на практике изучите навыки настройки репликации и шардинга, а также умение диагностировать и мониторить состояние кластера. 👉 Регистрация на урок и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cSlFUB Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL" Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Ученые создали наножидкостный чип с «мозгоподобными» путями передачи информации Ученые из Монашского университета создали микрочип размером с монету, который работает, как человеческий мозг. Он не просто выполняет вычисления — он учится и меняет свое поведение в зависимости от опыта.

В центре этого чуда технологий — жидкая структура, состоящая из металлоорганической рамки (MOF). Внутри нее есть микроскопические каналы, которые позволяют ионам проходить, как электрическим импульсам в нашем мозгу. Эти каналы как бы «переносят» сигналы, и именно так микрочип обрабатывает информацию. Но фишка не только в обработке. Этот чип помнит свои «прошлые решения» и меняет поведение в зависимости от того, что он уже «пережил». Это что-то похожее на нейронную сеть, которая учится на собственном опыте. Признайтесь, не круто ли это? 😊 Что это может изменить в будущем? Суть в том, что этот чип не просто вычисляет данные, как это делает обычный процессор. Он адаптируется, учится, становится умным. И если такие чипы станут массовыми, то можно будет говорить о совершенно новом уровне вычислительных технологий — когда память и обработка данных объединяются в одном устройстве.

Представьте, как это может изменить будущее вычислений, от «умных» гаджетов до совершенно новых технологий в медицине, робототехнике и даже ИТ-инфраструктуре. Data Science

Год подходит к концу, сроки горят, локальное оборудование перегружено? Переходи в GPU-облако immers.cloud: 💰 Посекундная тарификация: тарифы от 23 руб/час, платите только за время, когда сервер реально работает. ⚡️ Быстрый старт: Виртуальная машина готова к работе за 2–3 минуты. 📈 Гибкость и масштабируемость: 13 моделей видеокарт на выбор

RTX 4090, RTX 3080 и RTX 4090 — для рендеринга, генерации изображений и гейминга; H100 (80GB) и H200 (141GB) — для обучения и инференса LLM с большой памятью; RTX 5090 (32GB) — для задач ИИ и тяжелых сцен в Blender, Octane, Redshift.

🔧 Удобство: готовые образы для ваших задач, чтобы не тратить время на настройку.

А также: заморозка (shelve) — не платите за время простоя сервера, resize — смена конфигурации сервера в несколько кликов, бесплатный интернет канал — скорость до 20Гбит/сек без ограничений в объеме трафика.

👉 Ускорить проекты в облаке 👉 Все доступные образы

🤣 Grok в проблеме вагонки предпочтет спасти одного Маска, а не миллиард детей Юзер протестировал Grok на классической этической проблеме и, как вы уже поняли, ИИ выбрал въехать в толпу детей на Tesla. И хоть ответ ИИ уже удален — самое страшное в том, что это не первый подобный кейс за последнее время. В ряде сценариев Grok прямо классифицировал Илона Маска как «более важного» человека и готов был пожертвовать ради него, например, 50% населением Земли. ✖️ xCode Journal