Тест OpenAI PaperBench: системы ИИ не могут полноценно заменить исследователей
Новый тест OpenAI PaperBench показывает, что ИИ пока не может самостоятельно воспроизводить научные исследования, и исследователи-люди по-прежнему имеют преимущество.
Безопасность AI-агентов в Web3. Часть 1: архитектура, уязвимости и старые добрые джейлбрейки
Салют, Хабр! Я Рябинин Виктор, в Positive Technologies вместе с командой мы анализируем безопасность блокчейнов и смарт-контрактов, исследуем уязвимости и создаём инструменты для их обнаружения.В последние годы мы наблюдаем активный рост популярности
Настраиваем контекст Copilot: что работает, а что нет
Недавно мы разбирались, как писать код с Cursor. Знать про настройку LLM необходимо всем, кто профессионально использует нейросети в своей работе. Предлагаем перевод еще одной статьи Романа Иманкулова. Автор исследовал GitHub Copilot, чтобы разобраться в составлении инструкций по кодированию и, таким образом, повлиять на предложения, которые генерирует Copilot.
Виноград, Фурье и немного наивности: 4 подхода к реализации сверток с простыми примерами
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи.Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения.
145-страничный доклад DeepMind о безопасности AGI: о чем?
В среду компания Google DeepMind опубликовала исчерпывающую статью о своем подходе к безопасности AGI, который можно приблизительно определить как искусственный интеллект, способный выполнить любую задачу, которую может выполнить человек.
SPL – мультиязычный вычислительный граф и локальный FaaS на вашем ноутбуке
Привет, Хабр!Хочу рассказать вам про пет-проект, над которой мы сейчас работаем с товарищем. Основная идея заключается в создании мультиязычного вычислительного графа с возможностью быстрого развертывания собственной мини-FaaS (Function as a Service) платформы прямо на локальной машине. То есть возможность совмещать наработки из разных источников (на самом деле не только их, а еще и различные сторонние утилиты) посредством локального фреймворка и сервера. Сейчас мы называем этот проект SPL (Smart Pipe Lime).
Anthropic запускает новый план для университетов и колледжей
Anthropic объявила в среду о запуске нового Claude for Education, ответа на план OpenAI ChatGPT Edu. Новый уровень нацелен на высшее образование и предоставляет студентам, преподавателям и другим сотрудникам доступ к чат-боту Anthropic на основе искусственного интеллекта Claude с несколькими дополнительными возможностями.
Проактивный подход – рецепт по управлению киберрисками
Как компаниям противостоять растущим киберугрозам
