#искусственный интеллект

Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы судить о правильности рассуждений нейросети лишь по ее финальному ответу, исследователи научились заглядывать внутрь ее механизма «внимания» и находить там скрытые паттерны, отвечающие за проверку логики. Этот подход, названный QK-score, позволяет с высокой точностью определять, следует ли модель законам логики на каждом шаге своих рассуждений, делая ее работу более прозрачной и надежной.

Искусственный интеллект обнаружил признаки «скрытого сознания» у пациентов в коме. В некоторых случаях, алгоритм смог сделать это на несколько дней раньше врачей.

Ученые Пермского Политеха разработали метод диагностики сколиоза с помощью искусственного интеллекта. Для анализа используется обычная камера смартфона: алгоритм строит 3D-модель спины, определяет ключевые точки позвоночника и вычисляет параметры искривления с точностью до 88%. Это решает проблему недоступности дорогих и небезопасных методов диагностики (рентген, МРТ, КТ) для массового и регулярного обследования, особенно детей и беременных. Приложение будет доступно для бесплатного скачивания в сентябре.

Во многих странах мира компании сокращают персонал, заменяя людей искусственным интеллектом. Однако не у всех фирм получается это реализовать.

Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, постепенно становятся для людей одним из основных источников информации. Поэтому важно понимать, откуда нейросети берут данные.

В США бывший сотрудник Yahoo Стайн-Эрик Сольберг после общения с ChatGPT убил свою мать, а затем покончил с собой. Нейросеть усиливала его паранойю.

Посещаемость веб-версии ChatGPT с августа 2024 по июль 2025 года выросла на 106% — примерно до 46,59 миллиарда визитов.

Глава OpenAI Сэм Альтман рассказал о начале работы над GPT-6. Главной особенностью модели будет долговременная память.

76 процентов современных ученых используют ИИ-инструменты в своей работе, но большинство осваивает их самостоятельно, сталкиваясь с трудностями.

Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.

В эксперименте ученые проследили за физиологическими реакциями при просмотре видео с музыкальным сопровождением, созданным нейросетями либо людьми. Результаты показали, что по эмоциональному воздействию ИИ-композиции могут сравниться с человеческими.

Сотрудники Лаборатории геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ представили новую архитектуру нейронных сетей, понимающую симметрии мира. Разработка может ускорить и упростить анализ данных в физике, биологии и инженерии.

Даже опытные программисты считали, что использование нейросети для написания кода экономит им время. Однако, когда исследователи проверили это на задачах из реального мира, выяснилось, что разработчики ошибаются. В действительности применение ИИ увеличило время, необходимое для реализации проектов.

Междисциплинарная команда инженеров, робототехников, программистов и клиницистов Первого МГМУ имени И. М. Сеченова создает инновационный колоноскоп с пятью камерами, панорамным обзором 340° и искусственным интеллектом, который проводит анализ изображений прямо во время колоноскопии — исследования внутренней поверхности толстой кишки. По сравнению со стандартной колоноскопией он позволяет свести к минимуму количество пропущенных полипов — образований, которые могут стать причиной развития колоректального рака. Сегодня уже создан первый экспериментальный прототип роботизированного эндоскопа для применения в промышленной диагностике. Опытный образец медицинского ручного колоноскопа будет создан в 2026 году, роботизированного — в 2027.

Ученые из ИТМО и МГУ представили мультиагентную систему NanoMINER для автоматизированного извлечения и обработки данных из научных статей в области наноматериалов и нанозимов. Анализ статьи занимает у системы всего минуту, тогда как на ручную обработку уходит в среднем полтора часа. NanoMINER демонстрирует высокую точность до 98% и позволит ускорить исследования в материаловедении, бионанотехнологиях и других областях.

Новое исследование показало, что учащиеся вузов с более выраженными чертами нарциссизма, макиавеллизма, психопатии, а также материализма могут быть сильнее предрасположены к академическому обману и злоупотреблению нейросетями при выполнении учебных заданий.

Ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова создают сервис с применением нейронных сетей, позволяющий визуализировать печень и ее структуры в трехмерном пространстве по КТ-снимкам. Помимо построения 3D-моделей, сервис определяет новообразования печени и дает возможность проводить виртуальные операции на органе. В перспективе его будут использовать для предоперационного планирования и снижения потенциальных рисков хирургического вмешательства.

В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.

Российские работодатели наряду с традиционными методами поиска сотрудников все чаще стали прибегать к автоматизированным инструментам, среди которых, в частности, ресурсы рекрутинга на базе искусственного интеллекта. Технологии действительно шагнули так далеко, что программы с большими языковыми моделями могут даже проводить собеседования — это экономит трудовые и временные ресурсы, обеспечивает удобство и объективность процесса. Но без проблем все же не обходится. Научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Юрий Чайников рассказал о том, какие проблемы могут возникнуть при собеседовании с ИИ и смогут ли в будущем кандидаты отказаться от такого формата найма в пользу традиционного.

В КБГУ представили новую модель машинного обучения. Ее ключевая задача — с высокой точностью прогнозировать риск развития сердечной недостаточности у пациентов еще до появления у них первых симптомов.