Безопасное внедрение автономного промышленного ИИ
Промышленный искусственный интеллект переходит на новый этап благодаря развитию базовых моделей, физического ИИ и агентных систем. Эти технологии позволяют автоматизировать сложные задачи на производстве. В отличие от цифровых решений, промышленный ИИ напрямую взаимодействует с физическими системами, что требует особого внимания к безопасности.
Читать в первоисточнике — MIT Technology Review ↗
Ещё в ленте
Хеширование состава выборки для корректного отслеживания метрик ML-экспериментов
При оценке моделей стандартного сохранения версий данных и алгоритмов может быть недостаточно из-за неконтролируемого изменения состава выборки со временем. В материале рассматривается практика хеширования фактического набора объектов вместо текста правил отбора для фиксации контекста метрик. Также анализируются ограничения такого подхода при проведении экспериментов.
Опыт использования ChatGPT для контроля задач и сроков в управлении проектами
Автор протестировала интеграцию ChatGPT в рабочие проекты для отслеживания просрочек, зависших задач и договоренностей команды. По итогам эксперимента предложено семь сценариев применения ИИ для задач проектного менеджмента.
Прорывы в ИИ для робототехники пока не повлияют на повседневную жизнь
MIT Technology Review и фонд Aventine подготовили материал о текущем состоянии робототехники. Несмотря на появление вирусных видео с человекоподобными роботами, технологические достижения в этой сфере не изменят жизнь людей в ближайшее время.
Guardrails для LLM: принципы работы и защита языковых моделей от атак
Инженер по информационной безопасности Selectel рассмотрел работу Guardrails — механизмов защиты языковых моделей. Эти решения предназначены для анализа запросов и предотвращения инъекций при попытках пользователей обойти ограничения. Технология позволяет контролировать поведение ИИ и удерживать ответы модели в заданных рамках.