Tera и HiveTrace объявляют о сотрудничестве для защиты корпоративных систем генеративного ИИ

В июле я рассказал, как искал себе читалку для книг на иностранном языке и в итоге родился TBook формат. Половина той статьи была о том, как заставить дешёвые LLM выдавать такое выравнивание без позиционного дрейфа. С тех пор прошло четыре месяца. Приложение вышло в Google Play, появилась десктопная читалка для трёх ОС, офлайн-словари, онлайн-конвертер с общей библиотекой и Telegram-ботом, GUI-конвертер с готовыми бинарями, два десятка отчётов об экспериментах с качеством перевода — и главное, вторая версия формата.

Студенты всё чаще используют LLM для написания рефератов, курсовых работ, дипломных проектов — вообще любых заданий, где нет непрерывного и постоянного контроля преподавателя. Естественно, система высшего образования этим недовольна и пытается с этим бороться. И самое простое решение — выявлять и не допускать ИИ-тексты. Эта статья о том, как ИИ-детекторы неочевидно влияют на образование.

Одно из самых пугающих свойств технологической цивилизации — это то, что для рукотворной катастрофы нам вообще не нужен даже злой умысел, не говоря уже о каком-то тайном теневом заговоре — достаточно базовой математики некооперативных игр. В теории систем это описывают ситуацией, в которой локально правильный расчёт каждого отдельного игрока детерминированно гарантирует коллективное самоуничтожение. В этой статье поговорим о том, почему так получается, разберём, как Computer Science и теория механизмов помогают взломать дилемму заключённого и можно ли сделать сотрудничество единственным математически верным сценарием.