Российские программисты создали искусственный интеллект, способный адаптироваться к мышлению ребёнка для помощи в обучении по школьной программе. Для этого разработчики объединили собственный ИИ-алгоритм и ИИ-ассистентов, адаптированных под каждый школьный предмет. В результате было создано, по сути, полноценное образовательное учреждение — ИИ «Препод».

Источник изображения: Copilot

Архитектура платформы предусматривает наличие ассистента-психолога, методистов и других профильных специалистов. Такой подход позволил организовать мультидисциплинарную экосистему ИИ «Препод» для поддержки учебного процесса. В настоящее время на платформе доступно свыше 500 уникальных ИИ-помощников — это значительно больше, чем количество учителей в обычной школе. Объём знаний ИИ-помощников позволяет находить подход к детям разного возраста, а также учитывать их особенности психологического развития и склонности к различным предметам.

Найти общий язык с детьми разного возраста ИИ-помощнику помогает знание не только школьных предметов, но и огромного массива другой информации, включая детскую литературу, мультфильмы, фильмы, мемы и компьютерные игры. Такой подход позволяет детям обучаться как с использованием формального «школьного языка», так и с применением понятных возрасту шуток, цитат и других элементов культуры. Специализированные ИИ-помощники в процессе работы с ребёнком проводят глубокую оценку его знаний и действуют как узконаправленные специалисты в конкретных областях. За счёт этого достигается качество образования, максимально приближенное к школьной системе.

ИИ «Препод» создан на основе Python/Django с интегрированными специализированными ИИ-алгоритмами. В основе платформы лежит ИИ-модуль, который отсеивает петабайты ненужной информации, отбирая важные данные в условиях Big Data на распределённых вычислительных кластерах. Система самообучалась в течение восьми месяцев, при этом особое внимание уделялось выбору оптимальной обучающей парадигмы нейросетей.

Согласно более ранним оценкам, ChatGPT потребляет около 3 Вт·ч энергии для ответа на один запрос, что в 10 раз больше средней мощности, необходимой при использовании поиска Google. Однако свежий отчёт исследовательского института Epoch AI, занимающегося изучением ключевых трендов и вопросов, которые будут определять траекторию развития и управление искусственным интеллектом, опровергает эту статистику и указывает на то, что энергозатраты чат-бота OpenAI значительно меньше, чем предполагалось ранее.

Источник изображения: OpenAI

В отчёте Epoch AI говорится, что ChatGPT на базе модели GPT-4o потребляет всего 0,3 Вт·ч энергии при генерации ответа. В разговоре с порталом TechCrunch дата-аналитик Epoch AI Джошуа Ю (Joshua You) отметил: «Потребление энергии на самом деле не так уж и велико по сравнению с использованием обычных бытовых приборов, отоплением или охлаждением дома или использованием автомобиля».

По словам эксперта, предыдущие оценки энергозатрат ChatGPT были основаны на устаревших данных. Специалист отмечает, что предполагаемая «универсальная» статистика энергопотребления ChatGPT была основана на предположении, что OpenAI для запуска и работы ИИ использует старые и неэффективные чипы.

«Кроме того, некоторые из моих коллег обратили внимание, что наиболее широко распространённая оценка в 3 Вт·ч на выполнение запроса была основана на довольно старых исследованиях. И если судить по каким-то приблизительным расчётам, эта статистика показалась слишком завышенной», — добавил Ю.

И всё же следует добавить, что оценку энергозатрат ChatGPT от Epoch AI тоже нельзя считать непреложной, поскольку она не учитывает некоторые ключевые возможности ИИ, такие как генерация изображений чат-ботом.

По словам эксперта, он не ожидает роста энергопотребления у ChatGPT, но по мере того, как ИИ-модели становятся более продвинутыми, им будет требоваться больше энергии для работы. Ведущие компании по разработке ИИ, включая OpenAI, склоняются к развитию так называемых рассуждающих моделей ИИ, которые не просто дают ответ на поставленный вопрос, но также описывают весь процесс, который привёл к получению того или иного ответа, что в свою очередь требует больших энергозатрат.

Множество отчётов последних лет показывают, что такие технологии, как Microsoft Copilot и ChatGPT (а точнее оборудование, на котором они работают) потребляют эквивалент объёма одной бутылки воды для охлаждения при генерации ответа на запрос. Эти выводы следуют за более ранним отчётом, в котором говорится, что совокупные энергозатраты Microsoft и Google превышают потребление электроэнергии более чем в 100 странах мира.

В одном из наиболее свежих исследований подробно описывалось, что модель OpenAI GPT-3 потребляет в четыре раза больше воды, чем считалось ранее, в то время как GPT-4 потребляет объёмы до трёх бутылок воды, чтобы сгенерировать всего лишь 100 слов. Вполне очевидно, что модели ИИ начинают потреблять больше ресурсов по мере того, как становятся более продвинутыми. Однако, выводы последнего исследования показывают, что тот же ChatGPT может быть не таким прожорливым, как считалось ранее.

Достижение гибких и скоординированных движений всего тела остаётся серьёзной проблемой для человекообразных роботов из-за несоответствия динамики между симуляцией и реальным миром. Между тем, именно человекообразные роботы обладают максимальным потенциалом для интеграции в человеческую цивилизацию благодаря сходству их тел с человеческими. Существующие подходы к обучению роботов движениям людей медленные и неэффективные. Но решение есть.

Робот повторяет «прыжок Роналду». Источник изображения: Carnegie Mellon University

Перспективную технологию для уменьшения неуклюжести роботов представили исследователи из Nvidia и Университета Карнеги – Меллона (Carnegie Mellon University). Технология ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), предназначенная для совмещения моделирования и физики реального мира, оказалась достаточно эффективной для снижения несоответствий в движениях роботов.

Технология ASAP работает в два этапа. На первом этапе модель поведения обучается на основе видеозаписей с участием настоящих спортсменов — футболистов, баскетболистов, бейсболистов и других, например, с участием Криштиану Роналду. На втором этапе роботы повторяют движение на основе симуляции, а датчики фиксируют происходящее. Затем осуществляется сопоставление симуляции и её отработки роботами в реальном мире. Всё это сводится к более тонкой настройке симуляции, что позволяет в конечном итоге упростить обучение роботов изящным движениям в физическом мире.

По оценкам исследователей, технология ASAP позволяет примерно вдвое снизить частоту появления ошибок при обучении роботов движениям людей. Полная статья о работе размещена на сайте ArXiv и свободно доступна по ссылке.

Boston Dynamics объявила о заключении соглашения о сотрудничестве с Институтом робототехники и искусственного интеллекта (Robotics and AI Institute), ранее известным как Институт ИИ Boston Dynamics (Boston Dynamics AI Institute), с целью обучения с подкреплением электрического человекоподобного робота Atlas.

Источник изображения: Boston Dynamics

Обе организации были основаны Марком Райбертом (Marc Raibert), бывшим профессором Массачусетского технологического института, который в течение 30 лет занимал пост генерального директора Boston Dynamics. Институт робототехники и ИИ был создан им в 2020 году. Обе организации связаны с Hyundai: корейский автопроизводитель приобрёл Boston Dynamics в 2021 году и также финансирует институт.

В рамках сотрудничества Boston Dynamics и институт сосредоточатся на обучении Atlas с подкреплением — одном из способов машинного обучения, который работает путём проб и ошибок, подобно тому, как учатся люди и животные. Обучение с подкреплением всегда было чрезвычайно трудоёмким процессом, однако создание эффективной симуляции позволило выполнять многие процессы одновременно в виртуальной среде, отметил ресурс TechCrunch.

Это один из последних совместных проектов Boston Dynamics и института. Ранее они уже работали над созданием исследовательского комплекта для обучения с подкреплением четвероногого робота Spot от Boston Dynamics. В случае с Atlas учёные займутся обучением робота навыкам «динамического бега и манипулирования тяжёлыми предметами».

Исследователи из Королевского колледжа Лондона и Университета Суонси (Уэльс, Великобритания) в сотрудничестве с учеными из Чили, а также Google Cloud разработали новый тип асфальта, который способен со временем самостоятельно «заживлять» образовавшиеся трещины, устраняя необходимость в использовании ручного труда для их ремонта, сообщается в блоге Google.

Источник изображения: Google

Причины образования трещин в асфальте пока не изучены полностью, но одной из частых причин является чрезмерное затвердевание в связи с окислением битума, который входит в состав асфальта. Ученые занимаются разработкой способов обратить этот процесс вспять, чтобы привести асфальт в прежнее рабочее состояние.

Для изучения органических молекул веществ со сложным химическим составом, таких как битум, команда учёных использовала машинное обучение. Была разработана новая модель на основе собранных данных для ускорения атомистического моделирования, что позволило значительно продвинуться в исследовании процессов окисления битума и образования трещин. Этот подход значительно быстрее и экономичнее традиционных вычислительных моделей, отмечено в блоге Google.

В сотрудничестве с Google Cloud учёные работали над созданием инструментов ИИ, которые позволяют определять химические свойства и создавать виртуальные молекулы, предназначенные для определенных целей, аналогично методам, используемым при открытии лекарств. Эксперт по вычислительной химии, доктор Франциско Мартин-Мартинес (Francisco Martin-Martinez) отметил значительный вклад Google Cloud в создание инструментов ИИ для быстрой разработки самовосстанавливающихся дорожных покрытий, подчеркнув, что подражание природе в её способности к самовосстановлению позволит продлить срок службы дорог и создать более устойчивую и надёжную дорожную инфраструктуру.

Исследователи продемонстрировали в лабораторных экспериментах, как новый асфальтовый материал может залечить микротрещину менее чем за час. Чтобы получить битум со способностью к устранению трещин, исследователи добавили в него крошечные пористые споры растений, пропитанные переработанными маслами. Когда дорожное покрытие сжимается при движении транспорта, споры выдавливаются, и масло попадает в близлежащие трещины, размягчая битум настолько, что он может заполнять трещины.

Исследователи полагают, что через пару лет они выйдут на этап коммерческого выпуска нового материала для использования на дорогах Великобритании.

Если 2024 год стал годом клонов ChatGPT, то 2025 год обещает стать эрой рассуждающих моделей ИИ, а лидерство в этой области захватывают китайские лаборатории. На прошлой неделе много шума наделала DeepSeek со своей рассуждающей моделью R1. А на днях Moonshot AI представила мультимодальную Kimi k1.5, которая обгоняет в тестах OpenAI o1, а стоит в разы меньше. Эти модели представляют собой смену представления о «мыслительном процессе» ИИ.

Источник изображения: kimi.ai

Новые модели далеко ушли от банального пересказа Википедии. Им по силам сложные проблемы — от решения головоломок до объяснения квантовой физики. А Kimi k1.5 уже успела заработать звание «первого настоящего конкурента o1». По оценкам экспертов, Kimi k1.5 — это не просто ещё одна модель ИИ — это скачок вперёд в мультимодальном рассуждении и обучении с подкреплением. Kimi k1.5 от Moonshot AI объединяет текст, код и визуальные данные для решения сложных задач, порою в разы превосходя таких лидеров отрасли, как GPT-4o и Claude Sonnet 3.5 в ключевых тестах.

Контекстное окно Kimi k1.5 на 128 тыс. токенов позволяет модели «за один подход» обрабатывать объём информации, эквивалентный солидному роману. В математических задачах модель может планировать, отражать и корректировать свои шаги на протяжении сотен токенов, имитируя решение проблемы человеком. Вместо того, чтобы повторно генерировать полные ответы, Kimi использует фрагменты предыдущих траекторий, повышая эффективность и сокращая затраты на обучение.

Источник изображений: medium.com

Традиционный подход, основанный на принципах обучения с подкреплением, предполагает использование сложных инструментов, таких как поиск по дереву Монте-Карло или сети ценностей. Команда Moonshot AI отказалась от них и создала упрощённый фреймворк на базе обучения с подкреплением, используя штраф за длину и баланс между исследованием и эксплуатацией. В результате разработчикам удалось создать модель, которая обучается быстрее и избегает «чрезмерного обдумывания» — распространённой ошибки, когда ИИ тратит вычислительные ресурсы на ненужные шаги.

Kimi k1.5 успела показать себя как мощный инструмент визуализации и одновременной работы с текстом. Модель умеет анализировать диаграммы, решать геометрические задачи и отлаживать код — в тесте MathVista модель показала точность 74,9 %, объединив текстовые подсказки с графическими диаграммами.

Исследователи Moonshot AI, вместо того чтобы полагаться на мощные, но медленные длинноцепочечные рассуждения (Long-CoT), использовали метод Long2Short («длинные-в-короткие»), добившись более лаконичных и быстрых ответов. Для этого применялись следующие методы:

• Объединение моделей путём смешивания весов длинных и коротких версий CoT.
• Выборка кратчайшего отклонения — отбор самого короткого и корректного ответа из восьми сгенерированных вариантов.
• Оптимизация DPO — обучение модели предпочтению кратких ответов без потери смысла.

Даже при прямом сравнении Kimi K1.5 оставляет GPT-4o и Claude Sonnet 3.5 далеко позади. Разработчикам Moonshot AI удалось оптимизировать процесс обучения с подкреплением благодаря:

• Гибридному развёртыванию — совместному использованию ресурсов GPU для обучения и вывода.
• Частичным развёртываниям — разделению длинных траекторий на управляемые фрагменты для более эффективного обучения.
• Песочницам кода — безопасным средам для тестирования выходных данных кода, что гарантирует их надёжность.

По мнению экспертов, Kimi K1.5 — это не просто технологический прорыв, а взгляд в будущее ИИ. Объединяя обучение с подкреплением с мультимодальным рассуждением, эта модель решает задачи быстрее, умнее и эффективнее.

В интервью Digital Foundry Брайан Катандзаро (Bryan Catanzaro), вице-президент по исследованиям в области прикладного глубокого обучения в Nvidia сообщил, что не исключает возможности в будущем внедрения функции генерации кадров силами ИИ для повышения FPS, ставшей частью технологии DLSS, в старые видеокарты Nvidia GeForce.

Источник изображений: Digital Foundry / Nvidia

С момента своего дебюта в 2018 году технология масштабирования с глубоким обучением (DLSS) от Nvidia эволюционировала уже до четвёртой версии. Её последняя итерация перешла на ИИ-модель типа трансформер, что позволило реализовать ряд новых функций, включая мультикадровую генерацию (Multi Frame Generation, MFG). Последняя позволяет создавать до трёх дополнительных кадров на каждый традиционно отрисованный кадр для повышения FPS.

Nvidia смогла реализовать некоторые новые технологии, включая реконструкцию лучей (DLSS Ray Reconstruction), супер-разрешение (Super Resolution) и технологию сглаживания, опирающуюся на искусственный интеллект (Deep Learning Anti-Aliasing, DLAA) на всех видеокартах GeForce RTX, начиная с 20-й серии. Однако генератор кадров (Frame Generation) первого поколения, изначально представленный как эксклюзивная функция видеокарт GeForce RTX 40-й серии, не поддерживается моделями GeForce RTX 30-й и RTX 20-й серий. Новый мультикадровый генератор так и вовсе изначально заявлен только для новейших GeForce RTX 5000.

В разговоре с журналистами Брайан Катандзаро отметил, что не исключает появления функции генерации кадров у старых моделей видеокарт Nvidia.

«Я думаю, что ключевым здесь является вопрос проектирования и оптимизации, а также конечного пользовательского опыта. Мы запускаем этот генератор кадров, лучший генератор кадров, коим является технология Multi Frame Generation, с видеокартами 50-й серии. А в будущем посмотрим, сможем ли что-то выжать для старого поколения оборудования», — прокомментировал представитель Nvidia.

На фоне заявления Катандзаро можно предположить, что первая версия генератора кадров может в перспективе появиться на видеокартах GeForce RTX 30-й серии. Однако маловероятно, что она появится у моделей GeForce RTX 20-й серии. При этом, скорее всего, мультикадровый генератор кадров останется эксклюзивом видеокарт RTX 50-й серии, поскольку для его работы требуется значительно больше вычислительной мощности, заточенной под ИИ, которую у этих карт обеспечивают новые тензорные ядра.

Один из ведущих разработчиков Nvidia также поделился некоторой информацией о разработке DLSS.

«Когда мы создавали Nvidia DLSS 3 Frame Generation, нам было абсолютно необходимо аппаратное ускорение для вычислений Optical Flow. Но у нас не было достаточного количества тензорных ядер и не было достаточно хорошего алгоритма Optical Flow. Мы не создавали алгоритм Optical Flow для работы в реальном времени на тензорных ядрах, который мог бы вписаться в наш запас вычислительной мощности. У нас был аппаратный ускоритель Optical Flow, который Nvidia создавала годами как эволюцию нашей технологии видеокодирования. Он также был частью нашей технологии ускорения работы компьютерного зрения для беспилотных автомобилей. Казалось бы, для нас имело смысл использовать его и для Nvidia DLSS 3 Frame Generation. Но сложность в любой аппаратной реализации алгоритма типа Optical Flow заключается в том, что его действительно трудно улучшить. Он такой, какой он есть, и те сбои, которые возникли из-за этого аппаратного Optical Flow, мы не могли исправить с помощью более умной нейронной сети, пока не решили просто заменить его и перейти на решение, полностью основанное на ИИ. Именно это мы и сделали для Frame Generation в DLSS 4».

Около двух лет назад OpenAI заявила, что искусственный интеллект общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI), который также называнию сильным ИИ или ИИ уровня человека, «может возвысить человечество» и «предоставить всем невероятные новые возможности». Теперь же генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) пытается снизить градус ожидания от появления AGI.

Источник изображения: OpenAI Forum

«Я предполагаю, что мы достигнем AGI раньше, чем думает большинство людей в мире, и это будет иметь гораздо меньшее значение. И многие опасения по поводу безопасности, о которых говорили мы и другие стороны, на самом деле не возникнут в момент создания AGI. AGI можно создать. Мир после этого будет в основном развивается примерно так же, как и сейчас. Некоторые вещи начнут выполняться быстрее. Но переход от того, что мы называем AGI, до того, что мы называем сверхинтеллектом — это очень долгая дорога», — сказал Альтман во время интервью на саммите The New York Times DealBook в среду.

Альтман уже не первый раз преуменьшает значимость, казалось бы, теперь точно неизбежного создания искусственного интеллекта общего назначения, о котором когда-то говорилось в уставе самой компании OpenAI, и который, как она же заявляла, сможет «автоматизировать большую часть интеллектуального труда» человечества. Недавно глава OpenAI намекнул, что это может произойти уже в 2025 году и будет достижимо с помощью актуального специализированного программного и аппаратного обеспечения. Ходят слухи, что OpenAI просто объединит все свои большие языковые модели и назовёт это AGI.

Последующее заявление Альтмана об AGI прозвучало так, как будто OpenAI больше не рассматривает создание искусственного интеллекта общего назначения как нечто грандиозное, что способно решить все проблемы человечества: «Мне кажется, что экономические трудности в мире будут продолжаться немного дольше времени, чем думают люди, потому что в обществе много инерции. Поэтому в первые пару лет [после создания AGI], возможно, будет не так много изменений. А потом, возможно, последует много изменений».

Те надежды и возможные достижения, которые OpenAI ранее приписывала AGI, компания теперь возлагает на так называемый «сверхинтеллект», который как недавно спрогнозировал Альтман, может появиться «через несколько тысяч дней».

Научный поиск вскоре может претерпеть коренные изменения — искусственный интеллект показал себя в качестве непревзойдённого человеком инструмента для анализа невообразимых объёмов специальной литературы. В поставленном эксперименте ИИ смог точнее людей-экспертов дать оценку фейковым и настоящим научным открытиям. Это облегчит людям научный поиск, позволив машинам просеивать тонны сырой информации в поисках перспективных направлений.

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.1/3DNews

С самого начала разработчики генеративных ИИ (ChatGPT и прочих) сосредоточились на возможности больших языковых моделей (LLM) отвечать на вопросы, обобщая обширные данные, на которых они обучались. Учёные из Университетского колледжа Лондона (UCL) поставили перед собой другую цель. Они задались вопросом, могут ли LLM синтезировать знания — извлекать закономерности из научной литературы и использовать их для анализа новых научных работ? Как показал опыт, ИИ удалось превзойти людей в точности выдачи оценок рецензируемым работам.

«Научный прогресс часто основывается на методе проб и ошибок, но каждый тщательный эксперимент требует времени и ресурсов. Даже самые опытные исследователи могут упускать из виду важные выводы из литературы. Наша работа исследует, могут ли LLM выявлять закономерности в обширных научных текстах и прогнозировать результаты экспериментов», — поясняют авторы работы. Нетрудно представить, что привлечение ИИ к рецензированию далеко выйдет за пределы простого поиска знаний. Это может оказаться прорывом во всех областях науки, экономя учёным время и деньги.

Эксперимент был поставлен на анализе пакета научных работ по нейробиологии, но может быть распространён на любые области науки. Исследователи подготовили множество пар рефератов, состоящих из одной настоящей научной работы и одной фейковой — содержащей правдоподобные, но неверные результаты и выводы. Пары документов были проанализированы 15 LLM общего назначения и 117 экспертами по неврологии человека, прошедшими специальный отбор. Все они должны были отделить настоящие работы от поддельных.

Все LLM превзошли нейробиологов: точность ИИ в среднем составила 81 %, а точность людей — 63 %. В случае анализа работ лучшими среди экспертов-людей точность повышалась до 66 %, но даже близко не подбиралась к точности ИИ. А когда LLM специально обучили на базе данных по нейробиологии, точность предсказания повысилась до 86 %. Исследователи говорят, что это открытие прокладывает путь к будущему, в котором эксперты-люди смогут сотрудничать с хорошо откалиброванными моделями.

Проделанная работа также показывает, что большинство новых открытий вовсе не новые. ИИ отлично вскрывает эту особенность современной науки. Благодаря новому инструменту учёные, по крайней мере, будут знать, стоит ли заниматься выбранным направлением для исследования или проще поискать его результаты в интернете.

Поставки настольных и мобильных компьютеров с ускорителями для приложений искусственного интеллекта достигли 13,2 млн единиц в третьем квартале 2024 года, что составляет 20 % от всех поставок ПК за указанный период, по подсчётам агентства Canalys. Во втором квартале объём поставок таких компьютеров составлял 8,8 млн единиц.

Источник изображения: Microsoft

Сразу стоит отметить, что к «ИИ-совместимым» персональным компьютерам аналитики Canalys относят все настольные и мобильные компьютеры, оснащённые специализированным ИИ-ускорителем NPU или «его аналогом». Таким образом к данной категории относятся не только системы на Copilot+PC на новейших чипах AMD, Intel и Qualcomm, но и Windows-компьютеры на чипах Intel и AMD прошлого поколения, а также все Apple Mac на процессорах M-серии.

Источник изображения: Canalys

Согласно свежему анализу Canalys, на системы с Windows пришлось более половины (53 %) поставок ПК с ИИ в третьем квартале, тогда как доля Apple снизилась до 47 %. Во втором квартале лидером являлась как раз компания Apple с 59 % поставок систем с поддержкой ИИ, тогда как на долю систем с Windows приходилось 41 % поставок.

Несмотря на прогресс в развитии ПК с поддержкой ИИ производителям по-прежнему приходится убеждать покупателей в том, что покупка такой системы, а стоят они зачастую дороже, того стоит. Некоторые наблюдатели утверждают, что рост поставок таких компьютеров не обязательно связан с тем, что люди ищут именно ПК с ИИ. Просто многие современные системы изначально оснащены ИИ-ускорителем.

Источник изображения: Canalys

Главный аналитик Canalys Ишан Датт (Ishan Dutt) рассказал, что проведённый в ноябре опрос компаний, занимающихся продажами компьютеров, показал, что 31 % не планирует продавать системы Copilot+PC в следующем году, а 34 % респондентов ожидают, что такие устройства составят менее десятой части от общего объёма продаж в 2025 году. Для получения заветного обозначения Copilot+PC компания Microsoft требует от производителей ПК, чтобы система оснащалась ИИ-движком (NPU), производительность которого составляет не менее 40 TOPS (триллионов операций в секунду).

В любом случае поставки и продажи ИИ-совместимых ПК в ближайшие месяцы должны вырасти, поскольку до даты окончания поддержки Windows 10, не имеющей функции ИИ, осталось меньше года. По данным StatCounter, Windows 10 по-прежнему занимает более 60 % рынка настольных ПК на базе Windows во всём мире. С прекращением поддержки многие потребители перейдут на новые ПК с Windows 11 в 2025 году.

Делимся подборкой коротких курсов, чтобы быстро внедрить в работу новые знания и решать более сложные задачи. Они подойдут руководителям, HR-специалистам, продакт-менеджерам и другим специалистам. А ещё сейчас их можно купить со скидкой 20 %.

Навыки аргументации для руководителей

9 дней живой практики с наставниками, в которой студенты моделируют реальные рабочие ситуации и решают их. Вы освоите алгоритм, который поможет готовиться к важным встречам и аргументировать свою точку зрения. Курс подойдёт руководителям, менеджерам и всем, кто стремится к руководящей позиции.

Юнит-экономика

За 18 дней курс научит разбираться в экономике продукта и принимать прибыльные бизнес-решения. Подойдёт аналитикам, руководителям отделов, владельцам бизнеса, действующим и начинающим продакт-менеджерам.

Инструменты начинающего руководителя

За 1 месяц начинающие руководители смогут освоить эффективные фреймворки управления командой и почувствовать себя увереннее в работе. Вы научитесь ставить понятные и измеримые задачи, выстраивать коммуникацию, делегировать и контролировать выполнение задач, а также давать и получать обратную связь.

Основы управления проектами

1,5 или 3 месяца обучения в зависимости от выбранного формата. Навыковый курс по запуску и реализации проектов для специалистов с опытом и тех, кто никогда раньше этого не делал. Вы научитесь работать над целями и потребностями заказчиков, ресурсами проекта и команды, а также управлять изменениями и рисками. В курс включены более 20 инструментов и методологий.

Навыки критического мышления

2 месяца, за которые вы научитесь избегать логических ловушек и манипуляций, противостоять логическим уловкам, выявлять причинные связи и добывать недостающие данные, точно доносить мысль, находить аргументы, конструктивно критиковать и не только. Курс для продактов и проджектов, руководителей, разработчиков и других специалистов.

Основы продакт-менеджмента

За 3 месяца курс поможет освоить бизнес-подходы на примере В2В- и В2С-кейсов Яндекса. Вы научитесь всем основам продуктового подхода: как приоритизировать задачи, опираясь на прибыль, как использовать метрики и продуктовые фреймы, как проверять идеи на жизнеспособность и многому-многому другому.

HR-аналитика

За 3 месяца разовьёте аналитические навыки, которые помогут вам продвигаться в карьере. По данным hh.ru, медианная зарплата HR-специалиста с навыками в аналитике выше на 27%. Поэтому курс полезен специалистам разного уровня: начинающим HR-менеджерам и рекрутерам, HR BP и HR-дpженералистам.

Управление командой

За 4 месяца вы научитесь управлять большим потоком задач, повышать эффективность команды, сохранять авторитет, разрешать конфликты и внедрять изменения. Курс подходит текущим и будущим руководителям, предпринимателям и продактам.

Чёрная пятница

Начните любой курс Яндекс Практикума бесплатно: пройдите первую тему и получите скидку 20% на оплату обучения до 30 ноября.

Легендарные The Beatles вновь номинированы на музыкальную премию «Грэмми» спустя более 50 лет после распада группы. Их последняя песня «Now and Then», отреставрированная в прошлом году с помощью искусственного интеллекта, претендует на звание «Запись года» наряду с песенными хитами Билли Айлиш (Billie Eilish) и Тейлор Свифт (Taylor Swift).

Источник изображения: Now And Then / YouTube

Песня «Now and Then» была выпущена в ноябре 2023 года, но её история началась ещё в конце 1970-х годов. Тогда Джон Леннон (John Lennon) записал демоверсию этой композиции не в студийных условиях. Позднее запись, вместе с другими треками «Free As A Bird» и «Real Love», была передана оставшимся участникам группы в 1990-х годах для включения в проект The Beatles Anthology. Однако «Now and Then» так и не была завершена из-за технических ограничений того времени, которые не позволяли качественно отделить вокал Джона Леннона от инструментального сопровождения.

Изменить ситуацию удалось только в 2021 году, когда режиссёр Питер Джексон (Peter Jackson) и его команда, снимавшие документальный фильм о «Битлз», использовали технологию машинного обучения. Это позволило ныне живущим Полу Маккартни (Paul McCartney) и Ринго Старру (Ringo Starr) завершить работу над песней, отделив голос от фортепиано и создав полноценный трек с сопровождением музыкальных инструментов. «Теперь, благодаря ИИ, мы смогли вернуть эту песню к жизни», — отметил Маккартни.

Несмотря на то, что «Now and Then» была закончена с использованием искусственного интеллекта, она соответствует правилам «Грэмми» в отношении ИИ. Правила гласят, что «только люди имеют право быть номинированными или выиграть премию Grammy, но работы, содержащие элементы ИИ, имеют право участвовать в соответствующих категориях». Церемония «Грэмми» состоится 2 февраля 2025 года, а песне The Beatles придётся конкурировать с современными хитами известных артистов.

Специалисты, стремящиеся к профессиональному росту, постоянно учатся новому. Однако полагаться исключительно на силу воли в процессе учёбы может оказаться неэффективным.

Источник изображения: «Яндекс Практикум»

Важно понять, как работает мотивация, и создать благоприятные условия для достижения целей. Такой подход не только облегчит обучение, но и сделает его более продуктивным и осознанным, помогая сохранить интерес и энергию.

Причины снижения мотивации

• Отсутствие поддерживающей среды. Это особенно важно для долгосрочного обучения. Занятия необходимо внести в расписание и систематически уделять им время — иначе всегда найдётся что-то более важное и срочное. Если близкие не оказывают поддержки, можно обратиться за советом и помощью в профессиональные сообщества.
• Страх перед трудностями. Если подойти к обучению или карьере недостаточно осознанно, есть риск, что при первых сложностях руки опустятся. Завышенные ожидания к себе также могут навредить.
• Неправильно выбранное направление. Иногда, человек преследует навязанную цель. Например, при переходе в IT мотивацией может быть исключительно повышение дохода — так можно столкнуться с разочарованием в выбранном пути.
• Неподходящий уровень сложности. Обучение может быть или слишком простое, или слишком сложное. В первом случае будет скучно, а во втором слишком мало положительного подкрепления, чтобы поддерживать мотивацию.

Как поддерживать мотивацию

✅Напоминать себе о первоначальной цели. Для чего я решился на обучение, может ли оно изменить мою жизнь в лучшую сторону? Если ответ «да», сразу окажется, что усилия стоят того, чтобы их прикладывать. Следующим шагом будет — изменить инфраструктуру своей жизни, построить удобный график и интегрировать в него обучение.

✅Делегировать другие обязанности. Чтобы интегрировать в график учёбу, иногда стоит делегировать какие-то другие дела. Например, попросить супруга забирать детей из садика, а освободившееся время уделить обучению.

✅Быть готовым отложить какие-то дела на короткое время. Иногда — например, во время сдачи учебного проекта — приходится уделять учёбе больше времени. В такое время, скорее всего, придётся откладывать встречи с друзьями или отказываться от развлечений в пользу обучения.

✅Отказаться от иллюзии, что учиться можно «между делом». Бывает, что мы откладываем выполнение домашнего задания, прохождение учебного тренажёра и т. д. на то время, когда будем ехать в метро на работу, на обеденный перерыв или какой-то другой небольшой промежуток времени. Микролёрнинг — вещь хорошая, но всегда есть риск, что человек не успеет достаточно погрузиться в материал, и учёба не принесёт желаемых результатов.

В «Яндекс Практикуме» вы не останетесь один на один с учёбой: вас поддержат куратор, наставник, ревьюер, сообщество сокурсников. Ваша цель — наша цель. Если вы хотите найти новую работу или повысить уровень компетенций, мы вам в этом поможем.

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали собственный метод обучения роботов новым навыкам. Вместо стандартного набора сфокусированных данных, которые обычно используются при обучении роботов, они задействовали большие массивы данных, тем самым имитируя процесс обучения больших языковых моделей (LLM).

Источник изображения: MIT

По мнению исследователей из MIT, имитационное обучение, когда робот учится на действиях человека, выполняющего ту или иную задачу, может оказаться неэффективным при несущественном изменение окружающей обстановки. К примеру, у робота могут возникнуть трудности после обучения, если он попадёт в обстановку с другим освещением или предметами.

В своей работе исследователи задействовали разные LLM, такие как GPT-4, чтобы повысить качество обучения методом перебора данных. «В области языковых моделей все данные — это просто предложения. В робототехнике, учитывая всю неоднородность данных, если вы хотите проводить предварительное обучение аналогичным образом, то потребуется другая архитектура», — рассказал один из авторов исследования Лируй Ванг (Lirui Wang).

Исследователи разработали новую архитектуру под названием Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT), которая объединяет информацию, получаемую от разных датчиков и из разных сред. Собираемые таким образом данные объединяются в обучаемые модели с помощью «трансформера». Конечному пользователю нужно лишь указать дизайн робота, его конфигурацию и навык, которому он должен обучиться.

«Мы мечтаем о создании универсального мозга робота, который можно было бы загрузить и использовать в своём роботе без какого-либо обучения. Пока мы находимся на ранних стадиях, но мы собираемся продолжать упорно работать и надеемся, что масштабирование приведёт к прорыву в робототехнике, как это было с большими языковыми моделями», — рассказал один из авторов исследования Дэвид Хелд (David Held).

Компания Google без лишнего шума представила новый образовательный сервис на основе искусственного интеллекта под названием Learn About, анонс которого состоялся на прошедшей в мае конференции Google I/O. Сервис призван изменить подход к обучению чему-либо, превращая этот процесс в увлекательный диалог вместо стандартного чтения текста и просмотра сопутствующих изображений.

Источник изображения: maginative.com

Инструмент Learn About ориентирован на людей, которые регулярно используют поисковые системы для изучения чего-то нового. Однако в данном случае на смену традиционным методам обучения, в которых информация преподносится статично в процессе чтения текста и просмотра изображений, приходит метод, предлагающий персонализированное интерактивное обучение.

В некотором смысле новый сервис можно назвать своеобразным виртуальным репетиром, которому можно задавать вопросы или предоставлять собственные материалы. Возможно изучение специально подобранных тем широкого спектра, начиная от повседневных вопросов и заканчивая сложными академическими предметами. Алгоритмы на базе нейросетей генерируют контент, который поможет разобраться в теме, связать основные понятия, углубить понимание вопроса. Learn About объединяется традиционный обучающий контент, такой как видео, статьи и изображения, с возможностями искусственного интеллекта, и позиционируется Google как новый вид цифрового помощника по обучению.

Learn About обладает большим потенциалом, но Google даёт понять, что на данном этапе это всё ещё эксперимент, поскольку сервис может предоставлять неточную или вводящую в заблуждение информацию. Пользователям рекомендуется проверять факты и оставлять отзывы по итогам взаимодействия с сервисом. Отмечается, что на данный момент Learn About не сохраняет данные о взаимодействии с пользователями, история чата исчезнет, как только будет закрыта веб-страница.