AI Россия
Промышленный AI · безопасность · генеративные модели
Meta подтвердила компрометацию AI-инструмента для сброса паролей, через который злоумышленники получили доступ к более чем 20 тыс. аккаунтов Instagram. Инцидент показывает, что уязвимости в AI-поддержке становятся прямым риском для пользовательских данных и доверия к сервису.
3DNews →Масаёси Сон заявил, что следующая модель OpenAI разрабатывается с участием другой ИИ-модели, и назвал это шагом к сверхинтеллекту. На фоне дискуссий о рисках и темпах развития таких систем заявление усиливает внимание к автономной разработке моделей.
3DNews →Сбер обновил 1C Code Bench — набор задач для проверки качества кода, который пишут языковые модели на 1С. Расширение бенчмарка важно для оценки прикладной полезности LLM в корпоративной разработке, где точность важнее демо-эффекта.
Habr Сбер →Yandex Open Source поддержал проекты, связанные с базами данных и инструментами для AI-инфраструктуры. Для экосистемы это не PR-жест, а инвестиция в базовый стек, на котором строятся продукты, модели и разработческие пайплайны.
Habr Яндекс →Команда Sber AI Lab описала подход, в котором языковая модель помогает рекомендациям видеть не только историю взаимодействий, но и более широкий контекст. Такой гибридный дизайн может повысить качество персонализации без полного отказа от классических алгоритмов.
Habr Сбер →Яндекс рассказал о переходе от каскадов и ручных признаков к генеративной модели ARGUS в рекомендациях. В крупных системах это шаг от сложной инженерной механики к более масштабируемой архитектуре с упором на качество и управляемость.
Habr Яндекс →Команда Yandex Infrastructure описала подход к внутреннему поиску по интранету без опоры на «чистую» генерацию. Фокус на retrieval-подходах и работе с корпоративными знаниями снижает галлюцинации и делает ответы пригодными для применения внутри компании.
Habr Яндекс →Сбер опубликовал Pollux — подход к оценке LLM через другую языковую модель, адаптированный под русский язык. Это важный слой инфраструктуры: без внятной валидации невозможно безопасно и стабильно внедрять модели в продукты.
Habr Сбер →Сбер разобрал риски, возникающие, когда руководители советуются с ИИ по стратегии, приоритетам и оценке угроз. Главная проблема здесь не в модели, а в качестве постановки вопроса: неопределённость на входе легко превращается в уверенный, но неверный ответ.
Habr Сбер →Команда Пачки заменила ручную реализацию ноды для n8n генерацией из OpenAPI-спецификации и довела её до официальной верификации. Это практичный пример того, как генеративный подход сокращает ручную поддержку и упрощает поставку интеграций.
Habr AI →