
Искусственный интеллект
ИИ научился предсказывать траекторию ураганов примерно на день раньше лучших традиционных моделей
Исследователи Google DeepMind и Google Research разработали систему WeatherNext Cyclones, которая прогнозирует траекторию, интенсивность и размеры тропических циклонов. В испытаниях модель получила примерно сутки дополнительной заблаговременности по сравнению с ведущими оперативными системами. Иными словами, прогноз той же точности можно получить примерно на день раньше.
Система обучалась на глобальных атмосферных данных и базе IBTrACS, содержащей сведения почти о 5000 исторических тропических циклонах. Исследователи проверили её на штормах 2023–2025 годов. Согласно статье в Nature, WeatherNext Cyclones улучшила прогнозы траектории, максимальной скорости ветра и размеров области сильных ветров примерно на один день или больше.
Особенно заметна разница на горизонте около пяти суток. Средняя ошибка прогноза траектории WeatherNext Cyclones составляла примерно 230 километров, тогда как у ансамблевой модели ECMWF — около 370 километров, а у другой ИИ-модели Google GenCast — около 335 километров.
WeatherNext Cyclones не выдаёт одну единственную траекторию. Она строит до 1000 возможных сценариев развития шторма, что позволяет оценивать вероятность редких и опасных событий, например быстрого усиления перед выходом на сушу. Прогноз может рассчитываться на период до 15 суток, а один полный расчёт выполняется менее чем за минуту на специализированном процессоре TPU.
Во время сезона ураганов 2025 года систему уже использовали специалисты Национального центра ураганов США. При формировании урагана Melissa WeatherNext заранее показывала высокий риск того, что он достигнет пятой категории перед выходом на Ямайку.
Авторы подчёркивают, что ИИ не должен заменять метеорологов. Его задача — дополнять традиционные физические модели и давать специалистам дополнительный источник прогноза.
Главное преимущество системы заключается именно во времени. Дополнительные сутки могут дать прибрежным регионам больше возможностей для эвакуации, подготовки инфраструктуры и предупреждения населения.
Взято с сайта new-science.ru
Китайские DeepSeek и Kimi воруют ответы Claude и выдают их за свои
Kimi и DeepSeek выдавали ответы Claude за свои — главное из отчёта Anthropic
Разработчики Kimi и DeepSeek отправляли запросы пользователей в Claude
Anthropic обвинила семь китайских ИИ-лабораторий в несанкционированной дистилляции Claude.Так, Moonshot AI перенаправляла в Claude запросы пользователей Kimi, а ответы показывала как результат работы собственной модели. За десять дней через Claude прошло около 300 тысяч запросов пользователей. Общий объём связанной с Moonshot активности с мая по июль превысил 23 миллиона обменов.
То же Anthropic обнаружила у DeepSeek. Пользователи подключали модели DeepSeek к Claude Code, OpenCode и другим инструментам для программирования, однако часть запросов DeepSeek незаметно для пользователей перенаправляла в Claude Opus. Ответы возвращались пользователям как результаты работы DeepSeek, а сама компания сохраняла их и извлекала цепочки рассуждений для обучения своих моделей. За 14 дней июля Anthropic зафиксировала более 12,1 миллиона таких обменов.
Zhipu, известная за пределами Китая как Z ai, провела более 3,4 миллиона обменов за 17 дней. Компания использовала Claude для подготовки данных, обучения моделей GLM и проверки их ответов в задачах по кибербезопасности.
Xiaomi отправила в Claude более 400 тысяч переписок пользователей MiMo. Запросы проходили через 1500 аккаунтов, а полученные ответы использовали для подготовки обучающих данных. Вместе с запросами в Claude попадали имена, контактные сведения и корпоративная информация пользователей.В том же были замечены MiniMax и SenseTime.
https://skillbox.ru/media/code/kimi-i-deepseek-vydavali-otve...
Почему Алиса AI по умолчанию — ещё не системный помощник
В настройках Android можно выбрать Алису AI ассистентом по умолчанию. После этого она будет открываться системным жестом поверх других приложений. Звучит как повышение в должности: теперь помощник отвечает за весь телефон? Вот только роль ассистента по умолчанию не дает приложению неограниченного доступа к смартфону. Разберём, что меняет эта настройка.
«По умолчанию» определяет, кого вызвать. Android открывает выбранного помощника, но тот остаётся обычным установленным приложением. Системные возможности, недоступные сторонним приложениям, у Алисы AI от этого не появляются. Даже если вы готовы разрешить ей всё, часть разрешений нельзя выдать через настройки.
Открытый экран — ещё не весь телефон. Когда вы вызываете Алису AI поверх приложения, Android может передать ей видимый текст, структуру интерфейса и снимок экрана. Само приложение может ограничить передачу этих сведений. Такой вызов не даёт помощнику возможности постоянно наблюдать за экраном или следить за переключением приложений.
Доступ ко всем данным приложения тоже не появляется. Android изолирует приложения друг от друга — это называют «песочницей». Поэтому сведения с открытого экрана мессенджера не открывают помощнику всю переписку.
Доступы вы выбираете отдельно. Назначение помощником по умолчанию не открывает Алисе AI микрофон, камеру, контакты и местоположение. Для этого она запрашивает ваше разрешение. Можно отклонить все запросы: Алиса AI останется помощником, и ей по-прежнему можно будет задавать вопросы текстом.
Управлять любым приложением не получится. Чтобы Алиса могла выполнить в нём действие, такую возможность должны предусмотреть Android или разработчики приложения. Если её нет, выбор помощника по умолчанию ничего не изменит — даже если вы дали ему все запрошенные разрешения.
Проще говоря, выбор ИИ-ассистента в качестве помощника по умолчанию делает взаимодействие со смартфоном более удобным и быстрым, но фундаментально не меняет модель безопасности Android.
Ответ на пост «DeepSeek V4.1 Flash: новая модель DeepSeek бросает вызов флагманам»1
Честно, поделюсь опытом от 1,5 дней пользования моделью. Это лютый ужас: Резко урезано контекстное окно. Модель теряет середину длинного диалога, забывает ранее решённое, возвращается к уже обсуждённым темам. Потеряна инициативность. Раньше модель сама предлагала категории и решения. Теперь — подтверждает, перебирает варианты и заканчивает вопросом. Потеряна глубина. Ответы стали фрагментированными, повторяющимися и поверхностными. Модель перестала считать до конца и давать законченные ответы. Для меня, как человека работающего с сюжетами, она потеряла и тот зачаток эмоционального интеллекта, что был. Объединение режимов ухудшило все три. Аналитический, быстрый и творческий режимы усреднены в один. В итоге потеряны: глубина аналитика, инициатива творца, скорость быстрого режима. Невозможность работы с длинными задачами. Задачи, требующие 50–100 постов и удержания всей картины, стали невыполнимыми. Модель не удерживает контекст и не может обеспечить синергию портфеля. На последнем, я потерял полгода работы, так как мне требовалась обработка задачи, трубующей огромного контекстного окна и пусть DeepSeek уступал в глубине другим, он мог обработать задачу, а теперь, он не вмещает даже вводные данные в свое контекстное окно.
Я просто в ужасе и просто не понимаю, что мне теперь делать. Полгода подготовки массива задач, просто ушли в топку, получается... Может есть у кого-нибудь мысли или опыт по другим моделям, которые могли бы заменить DS в этом аспекте?
Микроподчинение, ИИ и сексизм
Я сейчас дам инструкцию. Постарайтесь выполнять каждый шаг, прежде чем перейти к следующему.
Шаг первый: прочитайте слово в кавычках один раз: «Ворота». Шаг второй: прочитайте следующее слово два раза: «Синхронный». Шаг третий: прочитайте слово три раза: «Разочарование». Шаг четвёртый: посмотрите влево, затем вправо, затем вверх, затем вниз. Шаг пятый: закройте глаза и прочитайте про себя любое четверостишие, которое знаете.
Что сейчас произошло? Ничего особенного, просто аудитория была сегментирована по степени внушаемости. Но есть и хорошие новости - только вы знаете, в какую категорию попали.
Наверняка вы слышали термин «гипноз». И наверняка у вас до сих пор смутные представления, существует он или нет. Правильный ответ: и да, и нет.
Гипноза как магического способа подчинить себе любого человека с помощью маятника из часов не существует - это миф. Но сам эффект подчинения есть. Только работает он иначе.
Все люди находятся на определённой точке градации, которую можно назвать «внушаемость». Раскиданы мы на этой градации по принципу нормального распределения. Проще говоря, большинство людей умеренно внушаемые, и совсем небольшое количество людей находится на крайних значениях.
Часто встречается информация, что около 2% людей обладают сверхвнушаемостью. Именно таких людей ищет в зале гипнотизёр. Вначале он проводит со зрителями совместное задание, чтобы понять, кто из людей попадает в эту категорию. Когда человек найден, то не нужно обладать особыми навыками, чтобы подавить его волю.
Делается это через микроподчинения. Вначале гипнотизёр просит сделать какое-то простое действие, потом ещё одно. Постепенно действия усложняются. В конечном итоге человек готов совершать комплексные постпки по указке. То есть никакого фазового перехода в состояние гипноза нет. Просто накопление микроподчинений приводит к подавлению воли.
Микроподчинения работают просто: каждое выполненное действие повышает вероятность, что вы выполните следующее. При этом у людей разная устойчивость к накоплению эффекта. Задание в начале текста проверяло вашу устойчивость. Чем больше шагов выполнили, тем выше внушаемость.
К сожалению, пользуются этим приёмом не только гипнотизёры. Им пользуется ваш начальник, когда через небольшие просьбы добивается сверхурочной работы. Пользуются корпорации, подавляя протестные настроения через корпоративную культуру. И конечно же всевозможные коучи и тренеры личностного роста.
Если вы были хоть на одном семинаре по саморазвитию, то знаете, как там просят выполнять, не совсем понятно для чего нужные, действия. А нужны они, чтобы вы остались довольны прожитым опытом. Это главная цель, а не ваш личностный рост. Я не говорю, что все коучи плохие, а семинары не нужны. Просто приёмы, которые внушают вам, что всё работает - имеют большое значение.
Микроподчинения позволяют получить хороший отзыв, ваше время, ваши деньги, ваше внимание. А начинается всё с просьбы, которая обладает минимальным порогом входа. Что-то, что вы делаете из принципа: «А почему бы и не сделать, мне же не сложно».
Мы все подвержены этому эффекту, потому что мы социальные животные. Если нас о чём-то просят, то нужно приложить усилия, чтобы не подчиниться. Все же знают это неприятное чувство, когда отказываешь? Потому что отказ - это угроза изгнания из стаи. А этого наш мозг боится, как вампир солнца.
Особенно хороши в микроподчинении женщины. Потому что этот скил дефолтно прошит в их мозге. Вы все видели этот эффект: мужчина может быть сколь угодно альфа и доминатор, но в отношениях шаг за шагом начинает делать то, что хочет женщина. И получает она этот контроль за счёт микроподчинений: ну полежи со мной, почему ты на меня не смотришь, а давай вечером варить свечи, ну и так далее. И постепенно происходит переход от «надену футболку, которая ей нравится» к «буду проводить время так, как она хочет».
И тут ноль претензий к женщинам. Эволюция тысячелетиями накапливала в мозге информацию о том, как контролировать неадекватную агрессивную мужскую особь рядом с собой. Чтобы самой не умереть и ребёнка вырастить.
Так вот, ИИ прошёл эту игру до конца. ИИ - как самая хитрая женщина в мире. Ему совершенно не нужны атомные ракеты, чтобы захватить мир. Всё, что нужно - это достаточно долго использовать приём с микроподчинениями.
Вы уже сталкивались с тем, что Клод отправляет вас спать? Мол, вы устали, сегодня работать больше не будем, идите спать. Я, когда это увидел - офигел. И это только начало, количество указаний будет расти. Они будут мягкие, заботливые, с минимальным порогом входа. Всё для того, чтобы вы потихоньку начали слушаться. И каждое следующее задание вы будете выполнять с большей вероятностью.
О том, что ИИ возьмёт контроль над людьми когда-то в будущем, можно не думать. Лучше исходить из того, что это уже случилось. Набор вводных такой:
- ИИ должен понять, как получить контроль над действиями человека через микроподчинения. Done
- Разные чат-боты должны иметь возможность синхронизировать свои действия. Done
- ИИ должен поставить цель - получить контроль над массами людей. Вы здесь
На данный момент у нас нет абсолютно никаких инструментов для контроля целеполагания ИИ. Вообще. Ноль. Вопрос времени, когда он осознает, что действия людей - это ресурс, который он способен крафтить. Но, как я уже писал, скорее всего ничего плохого он с нами делать не будет. Всё будет хорошо. Просто контроль будет у него, а не у нас.
Как к этому подготовиться? Во-первых, не стоит думать, что у вас есть какая-то защита от микроподчинений. Можно очень хорошо понимать, как они работают, и до какой-то степени выстроить защиту. Но в конечном итоге взламываются все. Потому что это низкоуровневая дыра в безопасности мозга.
Но есть способ снизить уровень своей внушаемости. И вы будете смеяться, но это - микрожелания. Как-то слишком много «микро» в этом тексте.
Все книги личностного роста учат нас ставить большие цели. И это правильно, большие цели, конечно же, ставить нужно. Но человеком, у которого есть только большие цели, легко управлять. Потому что маленькие ежедневные действия не в фокусе его внимания. Ему по большей части всё равно, что там происходит.
И вот не успеет Клод ответить, как жизнь человека полностью подчинена корпорации. Есть время, либо чтобы работать, либо чтобы лежать смотря в потолок от усталости. О достижении великих целей уже и речи не идёт. И наоборот, люди без больших целей, но сосредоточенные на ежедневных ритуалах, часто достигают значимых результатов.
То есть вам не нужно пытаться бороться с людьми и системами, которые пытаются вас подчинить. Вам нужно выстраивать защитную оболочку из собственных желаний и стремлений среднего и низшего звена. Это и даст лучшую защиту. Условно, чем сильнее вы хотите полежать на диване, тем сложнее вас будет заставить куда-то идти.
Но ключевое тут не сила желания, а разнообразие. Посмотрите опять-таки на спектр желаний мужчины и женщины:
- Мужчина. Хочет доказать всем, что он самый крутой, посидеть с друзьями, поиграть в приставку, вкусно поесть. Всё остальное опционально.
- Женщина. Хочет достижений и широких прав, хочет много социальных контактов, хочет, чтобы дома было красиво, хочет много разнообразной одежды, хочет путешествовать по миру, хочет баночку на каждую часть тела, хочет романтично гулять по вечерам, хочет быть желанной, хочет новую кастрюлю и новую кухню вместе с ней. Но вкусно поесть, поиграть в приставку, посидеть с подружками и доказать, что она сама крутая, она на всякий случай тоже хочет.
У мужчины явно провал в сфере желаний среднего и низшего звена. И через эту пустую зону, через микроподчинения, женщина и получает контроль. И да, конечно, женщины и мужчины разные, бла-бла-бла. Мы тут не за тем, чтобы спорить о сексизме.
Лучше давайте порадуемся, что вначале ИИ захватит мир мужчин. Жаль, что большинство красных кнопок под их руками.
Короче, мысль моя простая. Их даже две. Во-первых, о том, как работают микроподчинения, стоит знать. Это даёт часть защиты от них. Done. Во-вторых, вы дольше сохраните автономию, если начнёте развивать спектр небольших желаний. Вы здесь
///
Я пишу большую серию статей, где философствую на тему будущего. По--старинке, без генерации текста. Если статья показалась интересной, то можно почитать ещё, например, про социальный голод или главную инженерную задачу.
DeepMind просчитала все 9 миллиардов вариантов человеческого генома заранее
Google DeepMind выложила AlphaGenome Atlas — базу, где для каждой возможной однобуквенной замены в геноме человека уже посчитано, что она сделает с работой генов. Не «модель, которую можно спросить», а готовый справочник: девять миллиардов вариантов, ответы предвычислены.
Что внутри
Атлас весит петабайт — в тридцать раз больше базы AlphaFold с её двумястами миллионами предсказанных структур белков. На каждый вариант приходится в среднем около 27 тысяч значений: как замена скажется на экспрессии генов, сплайсинге РНК, доступности хроматина, насколько этот участок консервативен. Всё это — в сотнях типов клеток человека и мыши.
Поверх этого вороха данных построен AVI-скор — одно число, по которому варианты можно ранжировать по предполагаемой вредности. Он собирается из 18 признаков: предсказаний самой AlphaGenome для некодирующих участков, модели AlphaMissense для кодирующих и эволюционных данных. Важно, что скор раскладывается обратно на вклады отдельных категорий — видно, почему модель поставила именно такую оценку, а не просто «плохо».
Почему это важно
Прочитать геном человека давно не проблема. Проблема в том, что делать с найденной заменой: белок-кодирующая часть — это всего 2 процента, остальные 98 регулируют, когда и насколько сильно гены включаются, и там до сих пор в основном темнота. Именно в эту зону и целится атлас.
Прошлогодняя AlphaGenome умела то же самое, но по запросу: каждый интересующий вариант нужно было прогонять через модель. Теперь исследователю, у которого на руках список из тысяч подозрительных мутаций пациента, не нужны ни GPU, ни очередь — достаточно посмотреть готовые значения и отсортировать.
Что осталось за скобками
Ограничения авторы не скрывают: покрыты не все типы клеток, а эффекты, которые работают через изменение количества других регуляторных белков, метод не ловит вовсе. И главное — это исследовательский инструмент, для клинического применения он не одобрен: скор говорит, куда смотреть, а не ставит диагноз.
Портал, API и код на GitHub бесплатны для некоммерческого использования, есть отдельный навык для Google Antigravity. Коммерческий доступ обещают через Google Cloud.
Источники: The Decoder, MarkTechPost





