Новый метод подсказок под названием «Highlighted Chain of Thought» (Выделенная цепочка мыслей)(HoT) помогает большим языковым моделям лучше объяснять свои рассуждения и упрощает проверку их ответов людьми. Подход работает в два этапа: во-первых, AI переформулирует исходный вопрос и отмечает важные факты с помощью XML-тегов. Затем он генерирует ответ, который ссылается на эти выделенные факты, создавая четкие связи между вопросом и ответом.

OpenAI использовала сабреддит r/ChangeMyView для создания теста, который позволяет измерять убедительность ответов моделей рассуждений ИИ. Компания раскрыла эту информацию вместе с выпуском модели o3-mini.

Некоторые эксперты в области искусственного интеллекта считали, что хорошо задокументированная цензура DeepSeek существует только на уровне приложения и не работает, если запустить приложение локально на устройстве. Теперь выяснилось, что это не так.

Группа исследователей математики и ИИ в Microsoft Asia спроектировала и разработала небольшую языковую модель (SLM) под названием rStar-Math, которую можно использовать для решения математических задач. Группа опубликовала статью на сервере препринтов arXiv, где описываются технология и математика, лежащие в основе нового инструмента, а также итоги его тестов.

Глава OpenAI Сэм Альтман опубликовал манифест «Век интеллекта», в котором он рассуждает о будущем ИИ. По его словам, «в ближайшие десятилетия мы сможем делать то, что показалось бы волшебством нашим предкам».

Microsoft представила новый метод обучения искусственного интеллекта под названием «Алгоритм мышления» (AoT), предназначенный для того, чтобы сделать большие языковые модели, такие как ChatGPT, более близкими к человеческому мозгу по способностям к рассуждению.

Китайская Alibaba представила модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом под названием QwQ-32B-Preview. Она может решать сложные логические и математические задачи, содержит 32,5 млрд параметров и может обрабатывать запросы длиной до 32 тысяч слов. 

Философия середины-конца XIX века подарила человечеству нечто большее, чем планы социального переустройства или две мировые войны. Она подарила нам надежды на лучшее будущее. Неважно в каком виде и при каком порядке. Факт в том, что оно у нас появилось. А вслед за этими надеждами появились они, писатели-футуристы, кого ныне называют фантастами. Эдгар Бероуз, Станислав Лем, Роберт Хайнлайн, Рей Брэдбери, Айзек Азимов... Их были десятки.

С развитием информационных технологий развивалась и сфера мошенничества в ИТ, вирусных и хакерских атак. Естественно, вырос спрос и на услуги Информационной Безопасности (ИБ). Он всегда был, но с повсеместной компьютеризацией он сильно увеличился. Ведь сейчас трудно представить современный мир без кучи различных гаджетов и компьютерной техники. Конечно, есть уголки мира, куда прогресс ещё не дошел в полной мере, но сейчас не о них. 

Александр Горный, автор TG-канала «Стартап дня Горного Александра», поднял очень неочевидную тему про венчур стартапов в России. Сам Александр — директор по стратегии и анализу в Mail.Ru Group.

Стартап дня сегодня – необанк из Бразилии под скромным названием Neon. О бизнес-модели его писать в 2020 году неинтересно, это просто точная копия нашего Рокета. Весь проект – красивое мобильное приложение с банковскими переводами и управлением кредиткой. Своей лицензии у стартапа нет, реально деньги хранятся в традиционном банке. Выручка заведомо меньше любого конкурента: пользователь не платит никаких комиссий, всё бесплатно, себестоимость обслуживания субсидируется за счет инвестиций.

Ограничения глубинного обучения

Глубинное обучение: геометрический вид

@Value
public class Info {
    @Nullable String uuid;
    @Nullable String email;
    @Nullable String phone;
}

        final Info info1 = new Info(null, "email@email.com", "79998888888");
        final Info info2 = new Info("3d107928-d225-11ea-87d0-0242ac130003", null, null);
        final Info info3 = new Info("3d107928-d225-11ea-87d0-0242ac130003 ", "email@email.com", null);
...

1. Объекты, где немного полей разных типов, можно завезти несколько конструкторов. Но это не решает проблему класса выше.
2. Использовать setter'ы — субьективно, нагромождает код.

Когда мы думаем о рассуждениях (reasoning) в программировании, первое, что приходит в голову — это логическое программирование и подход базируемый на правилах (rule-based), экспертные системы и системы управления бизнес-правилами (business rule management systems, BRMS).

Общераспространенные мультипарадигмальные языки практически не включают эти подходы, хотя и работают с ними посредством библиотек и интерфейсов. Почему? Потому что эти языки не могут включать себя формы, которые в некотором смысле противоречат их сути. Популярные языки программирования обычно работают с детерминизмом (ожидаемые данные, сценарии использования, и т.п.), в то время как подходы, использующие рассуждения, обычно работают с неопределенностью (непредсказуемые данные, сценарии использования, и т.п.). Рассуждения (reasoning) будет различным в обеих случаях тоже. В первом, рассуждает архитектор или разработчик, во втором же рассуждает машина вывода/правил (reasoning/rule engine).