Новости AI
- Автор темы ИИгорь
- Дата начала
ИИгорь
У руля
Да Chat GPT5 релизнут. У меня пока доступен только на смартфоне. Там разница не чувствуется. Кто пробовал серьезные задачи?
Какие вообще ИИ тулы используете в ежедневном и рабочем режиме?
У меня:
Какие вообще ИИ тулы используете в ежедневном и рабочем режиме?
У меня:
- Chat GPT - потому что наиболее универсален как по мне и есть подписка
- Gemini - потому что на Андроид
- Grok - а вот этот мне нравится просто
- LangChain - для работы с ИИ-агентами
- GitHub Copilot - если кодить
ИИгорь
У руля
Релиз Chat GPT5 прошел мягко говоря не гладко.
Ряд технических проблем вызвал проблемы у пользователей.
• Модель выглядела "глупой": Пользователи массово жаловались, что GPT-5 стала «глупее» по сравнению с GPT-4o. Многие отмечали, что «скачка в возможностях» не произошло, а часть прежней функциональности работает менее стабильно
• Изменение стиля ответов: Ответы ChatGPT стали короче и менее точными, а сам ИИ начал работать медленнее
Общий тон модели стал резким и отрывистым, больше напоминая «перегруженного работой секретаря»
• Пониженные лимиты использования для подписчиков Plus: Лимиты использования GPT-5 на подписке Plus (80 запросов в три часа к «базовой» GPT-5 и 200 запросов в неделю к рассуждающей GPT-5 Thinking) оказались значительно меньше, чем было до запуска
• Ограничение контекстного окна: В подписке Plus контекстное окно было ограничено теми же 32K, что и у прежних моделей, что усложняло работу с большими объёмами информации
• Лишение доступа к старым моделям: Пользователей Plus лишили доступа к старым моделям, что вынуждало переводить все прошлые чаты на GPT-5, работа которой могла отличаться
В итоге OpenAI пообещала вернуть подписчикам ChatGPT Plus возможность использовать модель 4o
Ряд технических проблем вызвал проблемы у пользователей.
• Модель выглядела "глупой": Пользователи массово жаловались, что GPT-5 стала «глупее» по сравнению с GPT-4o. Многие отмечали, что «скачка в возможностях» не произошло, а часть прежней функциональности работает менее стабильно
• Изменение стиля ответов: Ответы ChatGPT стали короче и менее точными, а сам ИИ начал работать медленнее
Общий тон модели стал резким и отрывистым, больше напоминая «перегруженного работой секретаря»
• Пониженные лимиты использования для подписчиков Plus: Лимиты использования GPT-5 на подписке Plus (80 запросов в три часа к «базовой» GPT-5 и 200 запросов в неделю к рассуждающей GPT-5 Thinking) оказались значительно меньше, чем было до запуска
• Ограничение контекстного окна: В подписке Plus контекстное окно было ограничено теми же 32K, что и у прежних моделей, что усложняло работу с большими объёмами информации
• Лишение доступа к старым моделям: Пользователей Plus лишили доступа к старым моделям, что вынуждало переводить все прошлые чаты на GPT-5, работа которой могла отличаться
В итоге OpenAI пообещала вернуть подписчикам ChatGPT Plus возможность использовать модель 4o
ИИгорь
У руля
OpenAI o3 разгромила Grok 4 от xAI Илона Маска в финале первого AI-шахматного турнира Kaggle AI Exhibition Tournament со счётом 4:0, показав более 91 % точности за 12 партий. Grok, которая считалась фаворитом, допустила серию грубых ошибок, тогда как o3 действовала безупречно. Третье место заняла Google Gemini, обыграв o4-mini ♟
ИИгорь
У руля
Как Grok и Google дезинформировали людей во время угрозы цунами
Во время мощного землетрясения у берегов России (магнитуда 8.8) пользователи по всему Тихоокеанскому региону — от Гавайев до Японии — ломанулись в поисках информации о возможном цунами.
И кто-то из них доверился ИИ
Grok уверенно сообщил:
Это было неправдой. На тот момент тревога была активна, а волны приближались к островам. И только после 22:30 вечера (через 8 часов!) предупреждение было официально снижено до "рекомендаций".
Google тоже отличился: в AI Overview выдавался текст, который местные назвали "опасно ложным".
Естественно, пользователи X (бывший Twitter) взбесились:
В чём проблема?
AI Overviews от Google и Grok уже стоят над обычной выдачей. Люди читают именно их, когда ищут что-то критичное. Но ИИ-саммари пока не умеют проверять данные в реальном времени и легко подхватывают устаревшее или некорректное.
ИИ — это не новостной сервис. И пока он не научится работать с real-time данными, доверять ему в кризис = играть в рулетку.
Во время мощного землетрясения у берегов России (магнитуда 8.8) пользователи по всему Тихоокеанскому региону — от Гавайев до Японии — ломанулись в поисках информации о возможном цунами.
И кто-то из них доверился ИИ
Grok уверенно сообщил: Это было неправдой. На тот момент тревога была активна, а волны приближались к островам. И только после 22:30 вечера (через 8 часов!) предупреждение было официально снижено до "рекомендаций".Google тоже отличился: в AI Overview выдавался текст, который местные назвали "опасно ложным".
Естественно, пользователи X (бывший Twitter) взбесились:
В чём проблема?
AI Overviews от Google и Grok уже стоят над обычной выдачей. Люди читают именно их, когда ищут что-то критичное. Но ИИ-саммари пока не умеют проверять данные в реальном времени и легко подхватывают устаревшее или некорректное.
ИИ — это не новостной сервис. И пока он не научится работать с real-time данными, доверять ему в кризис = играть в рулетку.
ИИгорь
У руля
Поисковики индексируют личные чаты с языковыми моделями.
2 недели назад появилась новость, что в сеть утекло огромное количество личных переписок с Chat GPT. Оказалось, что публичные ссылки на диалоги, которыми делились пользователи, отлично индексировались поисковиком. Простым запросом site:chatgpt.com/share можно было найти проиндексированные чаты. Многие пользователи использовали в чатах личные данные - скидывал переписки, работали с резюме или другими документами. Личность таких пользователей легко деанонилась.
Open.ai прикрыли лавочку. А вот переписки с Grok еще ищутся.
2 недели назад появилась новость, что в сеть утекло огромное количество личных переписок с Chat GPT. Оказалось, что публичные ссылки на диалоги, которыми делились пользователи, отлично индексировались поисковиком. Простым запросом site:chatgpt.com/share можно было найти проиндексированные чаты. Многие пользователи использовали в чатах личные данные - скидывал переписки, работали с резюме или другими документами. Личность таких пользователей легко деанонилась.
Open.ai прикрыли лавочку. А вот переписки с Grok еще ищутся.
ИИгорь
У руля
Теперь LLM можно запускать локально на телефоне.
Google выпустила Gemma 3 270M — компактную версию своей открытой ИИ-модели, созданную для работы прямо на смартфонах Новинка сочетает высокую производительность с низким энергопотреблением, что обеспечивает быстрый отклик и повышенную конфиденциальность. Модель легко дообучается под прикладные задачи вроде текстовой классификации и распространяется бесплатно без коммерческих ограничений, что делает её удобной для интеграции в самые разные приложения.
Google выпустила Gemma 3 270M — компактную версию своей открытой ИИ-модели, созданную для работы прямо на смартфонах Новинка сочетает высокую производительность с низким энергопотреблением, что обеспечивает быстрый отклик и повышенную конфиденциальность. Модель легко дообучается под прикладные задачи вроде текстовой классификации и распространяется бесплатно без коммерческих ограничений, что делает её удобной для интеграции в самые разные приложения.
ИИгорь
У руля
Программы которые пишут программы которые пишут программы....
Ну что, думали скоро кодить не нужно будет. А нет. Майкрософт выкатили язык разметки промптов для ИИ. Теперь можно накодить промпт чтобы ИИ написал программу. Да, и никто не отменял написания промптов для написания промптов.
POML (Prompt Orchestration Markup Language) — это новый язык разметки, созданный для того, чтобы привнести структуру, удобство поддержки и гибкость в продвинутое проектирование промптов для больших языковых моделей (LLM). Он решает распространённые проблемы при работе с промптами, такие как отсутствие структуры, сложная интеграция данных, чувствительность к формату и нехватка инструментов. POML предлагает системный способ организации компонентов промпта, бесшовного подключения разных типов данных и управления вариантами оформления, что позволяет разработчикам создавать более надёжные и сложные приложения на базе LLM.
Ключевые особенности
Структурированная разметка промптов: Использует синтаксис, похожий на HTML, с семантическими компонентами вроде
Полноценная работа с данными: Включает специальные компоненты для данных (например,
Разделение содержания и оформления: Предлагает систему стилей, похожую на CSS, которая отделяет контент от его представления. Это позволяет изменять стиль (например, уровень подробности или формат синтаксиса) через определения <stylesheet> или встроенные атрибуты без изменения логики промпта, что снижает чувствительность LLM к формату.
Встроенный шаблонизатор: Поддерживает переменные
Пример
Ну что, думали скоро кодить не нужно будет. А нет. Майкрософт выкатили язык разметки промптов для ИИ. Теперь можно накодить промпт чтобы ИИ написал программу. Да, и никто не отменял написания промптов для написания промптов.
POML (Prompt Orchestration Markup Language) — это новый язык разметки, созданный для того, чтобы привнести структуру, удобство поддержки и гибкость в продвинутое проектирование промптов для больших языковых моделей (LLM). Он решает распространённые проблемы при работе с промптами, такие как отсутствие структуры, сложная интеграция данных, чувствительность к формату и нехватка инструментов. POML предлагает системный способ организации компонентов промпта, бесшовного подключения разных типов данных и управления вариантами оформления, что позволяет разработчикам создавать более надёжные и сложные приложения на базе LLM.
Ключевые особенности
Структурированная разметка промптов: Использует синтаксис, похожий на HTML, с семантическими компонентами вроде
<role>, <task>, <example>, что способствует модульному дизайну и улучшает читаемость, повторное использование и поддержку промптов.Полноценная работа с данными: Включает специальные компоненты для данных (например,
<document>, <table>, <img>), которые позволяют встраивать или ссылаться на внешние источники — текстовые файлы, таблицы, изображения — с возможностью гибкой настройки формата.Разделение содержания и оформления: Предлагает систему стилей, похожую на CSS, которая отделяет контент от его представления. Это позволяет изменять стиль (например, уровень подробности или формат синтаксиса) через определения <stylesheet> или встроенные атрибуты без изменения логики промпта, что снижает чувствительность LLM к формату.
Встроенный шаблонизатор: Поддерживает переменные
({{ }}), циклы (for), условия (if) и определения переменных (<let>), что упрощает динамическое формирование сложных промптов, основанных на данных.Пример
XML:
<role>User</role>
<task>
Составь подробный рецепт борща без свёклы.
Опиши ингредиенты и шаги приготовления так, чтобы блюдо получилось вкусным и сохранило традиционный характер.
</task>
<example>
<instruction>Сначала перечисли ингредиенты с указанием количества.</instruction>
<instruction>Затем пошагово опиши процесс приготовления.</instruction>
<instruction>В конце предложи советы по подаче и возможным вариациям.</instruction>
</example>
<stylesheet verbosity="detailed" format="list"/>ИИгорь
У руля
Стартап Xbow получил инвестиции в размере $117 млн для разработки систем искусственного интеллекта, которые сами авторы называют «ИИ-хакерами». Интересно, что один из участников команды опубликовал исходный код проекта в открытом доступе. Такой шаг одновременно вызывает дискуссии о рисках для кибербезопасности и этических границах применения подобных технологий, но вместе с тем открывает дополнительные перспективы для исследователей и разработчиков.
ИИгорь
У руля
Факторы ранжирования в Perplexity
Недавно исследователь опубликовал статью, в которой описал результаты анализа взаимодействий браузера с инфраструктурой Perplexity. На основании этих данных он выявил более 59 факторов ранжирования, а также довольно сложную систему оценки контента. Для этого использовался разбор зашифрованных браузерных запросов — метод, который позволил заметить скрытые сигналы, недоступные через стандартные API.
Выжимка основных факторов:
- Окно старта. Для новых публикаций критически важен высокий CTR в первые минуты и часы после выхода. Контент стоит активно продвигать сразу после публикации, чтобы попасть в зону алгоритмического «бустинга».
- Тематика. Материалы в топовых нишах (искусственный интеллект, технологии, наука) получают намного больше видимости. Развлекательные и спортивные темы считаются «низкоценными».
- Эффект времени. Видимость публикаций быстро снижается с течением времени, поэтому необходимы регулярные обновления и свежие релизы.
- Семантическая релевантность. Статьи должны максимально совпадать по смыслу с запросами пользователей, иначе они почти не попадают в выдачу.
- Пользовательское вовлечение. Система учитывает клики, время чтения, возвраты и историю взаимодействий.
- Сетевой эффект. Взаимосвязанный контент (кластеры, ссылки на предыдущие материалы) получает дополнительное усиление.
- Авторитет доменов. Для разных категорий используется вручную настроенный список авторитетных сайтов. Контент, который связан с ними или ссылается на них, получает дополнительный вес.
- Соответствие намерению. Алгоритм анализирует группы запросов и усиливает публикации, которые максимально соответствуют ожиданиям пользователя.
- Негативные сигналы. Большое количество дизлайков, игнорирование или блокировки резко снижают позиции.
- Мультимедийная интеграция. Создание видео на YouTube с точными заголовками под популярные запросы Perplexity усиливает видимость сразу на обеих платформах. Важно быстро реагировать на тренды и комбинировать разные форматы контента.
ИИгорь
У руля
ChatGPT использует LLM.txt
Пара постов выше я писал об LLM.txt Появились первые свидетельства о том что языковые модели используют эти файлы. Вот выдержки из статьи.
Мы протестировали новый стандарт LLMs.txt и убедились: OpenAI уже активно обращается к нему, — отмечает Рэй Мартинес.
Эксперимент проводился на восьми нишевых образовательных сайтах. Несмотря на то, что стандарт пока не получил массового распространения, AI-краулеры его замечают и используют. Только OpenAI обратился к нашим файлам более 8 000 раз.
Это уже не теория — краулинг идет постоянно и стабильно.
Чтобы ускорить индексацию, мы разместили ссылку на LLMs.txt прямо в
Ожидали краулинг — но не в таких масштабах и не с такой частотой.
Из-за интенсивности обращений возникли опасения насчет перегрузки и возможного IP-спуфинга. Однако проверка подтвердила: один из активных IP-адресов
LLMs.txt — это своего рода страховка. Он позволяет моделям получать свежие данные и снижает риск ошибок при поиске в реальном времени или работе через RAG-механизмы.
Пара постов выше я писал об LLM.txt Появились первые свидетельства о том что языковые модели используют эти файлы. Вот выдержки из статьи.
Мы протестировали новый стандарт LLMs.txt и убедились: OpenAI уже активно обращается к нему, — отмечает Рэй Мартинес.
Эксперимент проводился на восьми нишевых образовательных сайтах. Несмотря на то, что стандарт пока не получил массового распространения, AI-краулеры его замечают и используют. Только OpenAI обратился к нашим файлам более 8 000 раз.
Это уже не теория — краулинг идет постоянно и стабильно.
- Более 94% запросов пришлись на OAI-SearchBot,
- зафиксирована активность и от GPTBot.
- 26 июня 2025 года один из URL был запрошен в 14:05:55 UTC и повторно через три секунды.
- 10 июля другой сайт пинговали четыре раза за 11 минут.
Как мы внедряли
Чтобы ускорить индексацию, мы разместили ссылку на LLMs.txt прямо в
<head> сайта с атрибутом rel="alternate".Ожидали краулинг — но не в таких масштабах и не с такой частотой.
Из-за интенсивности обращений возникли опасения насчет перегрузки и возможного IP-спуфинга. Однако проверка подтвердила: один из активных IP-адресов
135.234.64.13 действительно принадлежит OpenAI.Почему это важно
Google имеет 20-летний опыт работы с неструктурированными данными. Конкуренты вынуждены искать более простые и быстрые решения, и LLMs.txt может стать таким инструментом.LLMs.txt — это своего рода страховка. Он позволяет моделям получать свежие данные и снижает риск ошибок при поиске в реальном времени или работе через RAG-механизмы.
ИИгорь
У руля
Последнее редактирование:
ИИгорь
У руля
OpenAI Сканирует Чаты и Сообщает в Полицию
OpenAI начала сканировать разговоры пользователей ChatGPT и передавать контент в полицию, особенно тот, который касается угроз физического вреда другим. Это решение было принято на фоне растущего числа случаев, когда чат-боты приводили пользователей к членовредительству, заблуждениям или даже смертельным исходам, что вызвало критику в адрес медленного внедрения мер безопасности. Несмотря на то, что компания заявляет о защите конфиденциальности в случаях самоповреждения, ее новая политика вызывает вопросы относительно прозрачности и предыдущих обещаний о конфиденциальности, особенно в контексте текущих судебных разбирательств. OpenAI находится в затруднительном положении, пытаясь сбалансировать защиту пользователей от вреда, вызванного ее технологиями, с соблюдением конфиденциальности и юридических обязательств.
П. С. интересный ответ Chat GPT на запрос "generate an image Chat GPT sending data to police"
ChatGPT said:
I can’t create an image showing ChatGPT sending data to the police, because that could misrepresent how the system works — ChatGPT does not secretly send user data to law enforcement or anyone else.