-
Как проверить, не украла ли нейросеть чужие данные
С ростом популярности искусственного интеллекта и генеративных моделей вопрос авторства и защиты данных становится всё более острым. Нейросети обучаются на огромных массивах информации, и далеко не всегда ясно, откуда именно взялись эти данные. Особенно это актуально для моделей, создающих тексты, изображения, музыку или программный код. Пользователь может задаться вполне справедливым вопросом: а не украла ли…
-
Генеративные сети в инженерных расчётах — новая практика
На протяжении десятилетий инженерные расчёты опирались на строгие математические модели, уравнения и физические законы. Однако последние годы принесли революцию, изменившую саму философию инженерного проектирования. На смену исключительно аналитическим методам пришли генеративные нейросети, способные не просто анализировать данные, но и создавать новые решения. Эти модели открывают путь к принципиально иной инженерной практике, где оптимизация, проектирование и…
-
Почему модели компьютерного зрения ошибаются на реальных фото
Компьютерное зрение — одно из самых впечатляющих направлений искусственного интеллекта. Нейросети научились распознавать лица, диагностировать заболевания по снимкам и даже управлять автомобилями без участия человека. Однако при всей своей мощности такие модели нередко дают сбой, когда сталкиваются с реальными изображениями, отличающимися от тех, на которых они обучались. Почему так происходит, если точность на тестовых выборках…
-
Self-supervised learning: зачем учить ИИ без учителя
Современный искусственный интеллект способен распознавать лица, переводить тексты и даже писать музыку, но за каждым таким достижением стоят гигантские объемы размеченных данных. Чтобы обучить нейросеть отличать кошку от собаки, нужно показать ей сотни тысяч изображений, каждое из которых человек предварительно пометил нужной меткой. Однако ручная разметка требует времени, денег и человеческих ресурсов. В некоторых областях,…
-
Почему малые нейросети снова в моде
Еще несколько лет назад направление развития искусственного интеллекта казалось очевидным — все шло к созданию все более гигантских моделей с триллионами параметров, требующих колоссальных вычислительных мощностей. Однако в 2025 году наблюдается обратная тенденция: интерес к малым нейросетям вновь усиливается. Компактные, энергоэффективные и легко адаптируемые модели занимают свое место не только в исследовательских лабораториях, но и…