В этом выпуске дайджеста #ВОбъективеИИ поговорим об успехах китайских разработчиков из DeepSeek и Alibaba и провале французской LLM, поделимся сложностями в распознавании людей с высоты километра и посмотрим в будущее бережного подхода к сельскому хозяйству. Напоследок вас ждут успехи OpenAI в вопросах исследования долголетия.
AI-focused digest – новости ИИ-сферы
Выпуск № 58, 17 — 30 января 2025
Мир переживает бум LLM из Поднебесной
Их боятся, ненавидят, но ими пользуются — все это про китайские LLM, которые буквально взорвали рынок за последние две недели. Сначала разработчики из Поднебесной выложили модели DeepSeek V3 (генерирует текст и решает креативные задачи) и DeepSeek R1 (выделяется своей способностью к логическому рассуждению и решению сложных задач). Затем в гонку включилась Alibaba. Компания преподнесла пользователям в подарок к Китайскому Новому году Qwen 2.5-Max, способную обрабатывать текстовые и визуальные данные, в том числе видео длительностью более 1 часа. Стартап DeepSeek опять же не остался в стороне и выложил обновление Janus-Pro — мультимодальную модель для генерации изображений. По качеству работы она обходит DALL-E 3 и Stable Diffusion 3 Medium, утверждают разработчики. Ждем, что на это ответят конкуренты А и сколько еще потеряют акции NVIDIA.
Во Франции выпустили худшую LLM в истории
На фоне успеха китайских разработчиков некоторые результаты работы их европейских коллег выглядят более чем скромными, а иногда даже сомнительными. Во Франции пользователи высмеяли LLM Lucie, назвав ее «худшей из всех ныне существующих». Lucie создала компания Linagora. Французский аналог ChatGPT запустили 23 января на пробный период, который должен был длиться один месяц. Однако пользователи быстро начали делиться скриншотами абсурдных, а иногда даже незаконных ответов модели. «Люси не может решить простую математическую задачу, утверждает, что коровьи яйца существуют, отрицает права женщин и предоставляет подробный рецепт запрещенных веществ», — пишут СМИ. В итоге, работу Люси приостановили, на сайте проекта появилась большая пояснительно-извинительная записка, почему это было сделано.
Американцы обучают алгоритмы CV распознавать людей с высоты километра
Исследователи из Окриджской национальной лаборатории опубликовали статью о биометрическом распознавании людей с дронов и камер на расстоянии до километра. Они работают над тем, чтобы создать системы, способные вычислить человека с высоты, при плохой погоде или через воздушные искажения. В Окридже протестировали пять алгоритмов, объединяющих данные о лице, теле и походке людей, выявили ключевые проблемы для распознавания. Ими оказались низкое разрешение (когда голова человека занимает меньше 30 пикселей) и расстояние свыше 550 метров. Например, на дистанции 1000 метров система ошибается в 10 000 раз чаще. Интересно, что ветер, солнце и температура почти не влияют на результат. Авторы связывают это с тем, что алгоритмы «вылавливают» удачные кадры из видео, игнорируя помехи. Примечательно, что за спиной у исследователей Окриджской национальной лаборатории стоит IARPA — структура, связанная с американской разведкой.
Ученые разработали трактор c ИИ-системой, сокращающей эрозию почвы
Перейдем к делам более мирным. Группа исследователей под руководством Саджива Магеша из Дублинской высшей школы (США) создала автономный трактор и ИИ-систему, которая оптимизирует вспашку и внесение удобрений. Результаты работы опубликованы в журнале Nature и уже названы «революцией в устойчивом сельском хозяйстве во всем мире». В рамках этого проекта ученые задумались над вопросами снижения эрозии почвы, уменьшением выбросов CO₂ и перерасхода удобрений. Ученые объединили сверточную нейронную сеть (CNN), анализирующую фотографии поля и определяющую интенсивность вспашки, и алгоритм, который учитывает 10 параметров: данные почвы (например, влажность, температура, уклон, уровень азота, фосфора, калия), прогноз погоды, тип культуры и почвы. Затем они разработали автономный трактор с камерами, сенсорами и модулями для вспашки и внесения удобрений. Систему начали тестировать на фермах в США, Индии, Бельгии, Нидерландах и Франции. По предварительным расчетам, трактор с ИИ способен оптимизировать интенсивность обработки почвы, что в разы повышает урожайность, предотвращает эрозию плодородного слоя и сокращает выбросы углерода на 57%.
OpenAI создала модель для исследований в области долголетия
Исследователи OpenAI разработали языковую модель для проектирования белков, которые могут превращать обычные клетки в стволовые. Модель GPT-4b micro обучили на биологических данных. Она может предлагать способы модификации факторов Яманаки — белков, перепрограммирующих клетки кожи в стволовые. В ходе совместных экспериментов с биотехнологическим стартапом из Калифорнии Retro Biosciences выяснилось, что модифицированные белки увеличивают эффективность процесса преобразования клеток более чем в 50 раз. К тому же спроектированные ИИ белки оказались качественными, чем те, которые учёные смогли создали сами. Это первая попытка OpenAI использовать искусственный интеллект для биомедицинских исследований. Впрочем, итоговые результаты экспериментов пока не опубликованы, а модель недоступна для широкой аудитории.
