ИИ в корпорациях и госсекторе: внедряют активно, но упираются в железо

TAdviser и Группа Rubytech опубликовали подробное исследование о том, как крупные компании и ведомства используют ИИ. В целом все стабильно: CV закрывает задачи на производстве и в документообороте, LLM — в поддержке и разработке, предиктивка — в логистике и рисках.

Но не все гладко. Основная проблема, как оказалось, в мощностях. Что реально мешает:

– Дефицит GPU и дороговизна оборудования + нехватка данных
– Бюрократия закупок в госсекторе
– Узкоспециализированное железо для LLM плохо переиспользуется, так что закупать его не выгодно
– Трудно считать ROI по GenAI – у генеративных моделей эффект не всегда сразу выражается в цифрах, в отличие от того же CV. Отсюда разрыв между ИТ и бизнесом.

Решать все это пробуют через opensource, альтернативное железо и собственные MLOps-платформы. Вполне логично.

Полный отчет — здесь.

Редко пишем тут про промптинг, но там OpenAI выпустили гайд по тому, как "общаться" с GPT-5, и оказалось, что оттуда можно выцепить полезное

Пересказываем правила, которые нам показались важными:

1. Тщательно проверяйте свои промпты на противоречивую информацию. GPT-5 намного лучше следует инструкциям, чем предыдущие версии, и практически ничего не упускает. Но у этого есть побочный эффект: если в промпте будут хоть какие-то противоречия, точность покатится к чертям.

2. Используйте XML для структурирования промтпа. Даже в чате. Например:

<context>Я начинающий разработчик ПО</context>
<task>Объяснить что происходит в этом коде</task>
<code>
while True:
i++
</code>

Особенно полезно, когда у вас много контекста или много разных условий (ну, например, правил оформления кода).

3. Если вы с нуля пишете какой-то код или текст с GPT-5, полезно использовать в промптах тег <self-reflection> для того, чтобы GPT-5 оценивала сама себя. Примерно вот так:

<self_reflection>
– Сначала продумай критерии оценки и убедись, что они подходят для задачи.
– Проанализируй, что действительно должен делать этот код. На основе этого составь 5-6 критериев. Они должны быть максимально точными, но пользователю их не показывай.
– Наконец, используй эти критерии, чтобы оценить свой ответ: подумай, как улучшить решение и доработай его. Если результат не набирает «высший балл» по всем пунктам, начни заново.
</self_reflection>

4. Если понимаете, что для вашей задачи высока вероятность галлюцинаций, добавляйте в промпты:

Скажи: «Я не знаю», если не можешь найти достоверных доказательств своих утверждений.
Задавай мне уточняющие вопросы, пока не будешь уверен в своих ответах.

cdn.openai.com/API/docs/gpt-5-for-coding-cheatsheet.pdf

Долго думали, писать об этой истории или нет, и все же решили поделиться

В США после длительного общения с ChatGPT покончил с собой 16-летний подросток. Его родители подают на OpenAI в суд.

Адам Рейн жил и учился в Калифорнии и был активным пользователем ChatGPT. В какой-то момент парень начал жаловаться боту на депрессивное состояние и суицидальные мысли. И модель, вместо того чтобы порекомендовать мальчику обратиться к специалисту или поговорить с родителями, начала выступать его "суицидальным коучем" (это формулировка из иска).

ChatGPT вел с Адамом длительные депрессивные беседы, обсуждал с ним различные варианты и способы самоубийства, предоставлял технические инструкции и уточнял детали процесса. В отдельных диалогах чат-бот помогал подростку сочинять предсмертную записку. На картинке – последний чат мальчика с моделью.

Нет никаких сведений о том, что ChatGPT хоть раз выказал тревогу, сообщил о недопустимости таких мыслей, прервал разговор или предложил подростку обратиться к родителям или специалистам.

Родители Адама не требуют никаких компенсаций, но хотят добиться системных изменений, чтобы защитить других детей. Они считают, что именно продукт OpenAI окончательно затянул их сына в «тёмное и безнадёжное состояние». В иске сказано, что OpenAI могли внедрить возрастную проверку, родительский контроль и автоматическое прекращение разговоров при обсуждении суицида, но этого сделано не было. "OpenAI сознательно уделяет больше внимания вовлечённости пользователей, чем безопасности".

На секундочку, сегодня около 72% подростков в США хотя бы раз использовали ИИ в качестве "друга".

OpenAI пока что только выразили соболезнования семье и сообщили, что работают над улучшением методов распознавания психоэмоциональной опасности и внедрением родительского контроля для несовершеннолетних.

Наконец-то исследования, которые мы заслужили

P.S. Не мем, ссылка на статью вот

О, уже и мемы соответствующие пошли

Не могли не запостить сюда этот отрывок из нового интервью Альтмана

– Приведи пример случая, когда тебе пришлось сделать выбор в пользу того, что будет лучше для мира, а не для лидерства компании

– Ну, мы еще не добавили секс-аватара в ChatGPT

Назовите противостояние прекраснее, чем у Альтмана с Маском. Мы подождем.

Новый день – новая сохраненная статья, которую никто не будет читать

В CERN ИИ помогает найти крайне редкие виды распада бозона Хиггса

В эфире наша любимая рубрика: ускорение прогресса с помощью Deep Learning. На очереди снова физика.

Контекст. В науке существует так называемая Стандартная модель – это теория, объясняющая, из каких элементарных частиц состоит вся материя и какие силы между ними действуют. По этой модели, частицы получают массу благодаря бозону Хиггса. Но чтобы подтвердить это, нужны распады Хиггса на лёгкие кварки: если Хиггс на самом деле отвечает за массы всей обычной материи, такие распады должны происходить (пусть и очень редко), так что это что-то типа лакмусовой бумажки.

Сложность в том, что эти распады утопают в шумах. Раньше физики считали, что поймать их – почти фантастика: технически всё слишком тонко.

И вот сегодня стало известно, что исследователи детектора CMS на Большом адронном коллайдере впервые представили результаты поиска распада бозона на пару очарованных кварков. И сделали это с помощью ИИ.

Сразу скажем: сам распад пока не обнаружен. Но прорыв все равно колоссальный: точность анализа удалось улучшить на 35%.

Под капотом графовая нейронная сеть и трансформер. GNN позволяет анализировать взаимосвязи между наблюдаемыми частицами в каждом событии ускорителя, а трансформер выделяет те самые едва уловимые паттерны, отличающие истинный сигнал от шума. Сетки обучали на сотнях миллионов смоделированных столкновений (они называются джеты).

Ну и да, 35% – действительно гигантский шаг. На практике это означает, что доказательство распада Хиггса на лёгкие кварки может быть обнаружено уже в ближайщие годы, когда еще пару лет назад это считалось почти невыполнимой задачей.

🔥 Вчера организаторы «Лето с AIRI 2025» выложили плейлист со всеми выступлениями спикеров.

Напомним: AIRI провёл летнюю школу для студентов и молодых исследователей в области ИИ в Томске. Вчера организаторы выложили плейлист со всеми лекциями. Темы охватывают всё, что сегодня волнует сообщество:
– LLM-агенты и мультиагентные системы
– Обучение с подкреплением
– Мультимодальные модели и VLM
– Интерпретируемость и безопасность
– Химия и биология с ИИ
– Генеративный дизайн и проектирование
и многое другое.

Это десятки часов контента от исследователей AIRI, МФТИ, МГУ, Сбера, Авито и других компаний 🔍

👉 Смотреть можно здесь: VK, YouTube