Казачья вольница

ИИ в буквальном смысле рискует начать пожирать собственный хвост, и это может стать одной из главных проблем следующего поколения нейросетей. Исследователи из Оксфорда и Кембриджа описали эффект model collapse, при котором новые модели обучаются на контенте, созданном предыдущими моделями, а затем начинают постепенно терять то, что изначально делало человеческие данные ценными и разнообразными. Механика здесь довольно тревожная, потому что чем больше интернет заполняется ИИ-текстами, изображениями и другим синтетическим контентом, тем выше вероятность, что будущие модели снова будут учиться на результатах работы других нейросетей. Исследователи показывают, что при таком цикле система постепенно теряет редкие формулировки, необычные идеи, нестандартные ассоциации и другие элементы, которые находятся на краях исходного распределения данных. В итоге каждое новое поколение рискует становиться чуть более усреднённым, предсказуемым и похожим на предыдущее. Самое неприятное заключается в том, что авторы называют возникающие искажения трудно обратимыми, а сам эффект обнаруживается не только у больших языковых моделей. Похожие процессы проявляются и у других генеративных архитектур, включая вариационные автоэнкодеры и гауссовские смеси, поэтому проблема выглядит не как отдельный недостаток ChatGPT или другой конкретной системы, а как более фундаментальное ограничение обучения на синтетических данных. И здесь появляется довольно ироничный поворот всей ИИ-революции, потому что чем больше контента создают нейросети, тем ценнее может становиться обычный человеческий текст. Если интернет действительно начнёт массово заполняться материалами, произведёнными моделями, то настоящие человеческие диалоги, тексты, фотографии и другие исходные данные постепенно превратятся в дефицитное сырьё, без которого следующие поколения ИИ рискуют всё глубже вариться в собственных копиях.

ВВС Польши разрешат без визуальной идентификации сбивать объекты, якобы летящие из РФ, сообщил замглавы ведомства Цезарий Томчик. "До сих пор мы не пользовались подобными возможностями, поскольку они, как правило, предусмотрены только на случай войны или введения военного положения", — сказал он, утверждая, что Польша "ежедневно сталкивается с риском проникновения дронов". @Russia_news07🇷🇺

От Армии Дронов к Армии Роботов Михаил Федоров, экс министр обороны Украины, а сейчас глава технологической оборонной АйТи компании с инвестициями от Палантира, объявил о запуске «Армии роботов» — это следующий этап после «Армии дронов» созданной им в 2022 году. Федоров довел удары БПЛА до 95% от всех ударов ВСУ. По масштабам производства беспилотников Украина и Россия находятся на сопоставимом уровне. В России значительная часть серийного выпуска сосредоточена на крупных предприятиях, что упрощает стандартизацию, снабжение компонентами и быстрое масштабирование выпуска уже проверенных моделей. В Украине гаражное производство распределено между сотнями компаний и небольших производственных площадок. В то время как в России развивают компьютерное зрение, автономную навигацию и ИИ непосредственно в отдельных беспилотных системах, Украина собирается перенести на наземных роботов ту же организационную модель, которая сформировалась вокруг дронов. ВСУ собирает данные о применении дронов в цифровую систему DELTA. Через Mission Control фиксируются вылеты, маршруты, типы БПЛА и результаты применения. Эти данные используются для анализа боевой эффективности и формирования датасетов для обучения ИИ различать объекты на видео и самостоятельно выделять потенциальную цель. Данными с поля боя пользуются не только в Украине, но и в Палантире. Первое убийство при помощи роботов Федоров планирует совершить через шесть месяцев, а первый штурм — через год