Биты и Болты | ИИ • Роботы • Наука

🤖 2-е Всемирные игры гуманоидных роботов стартовали в Пекине Игры, которые часто называют олимпиадой роботов, продляься пять дней. Участвуют - 2056 роботов, 666 команд и 16 стран, которые будут соревноваться в 51 дисциплине, - от футбола и гимнастики до тяжёлой атлетики, боевых искусств и реальных производственных задач.

✈️ Конструкторы китайских истребителей публично боятся галлюцинаций LLM Чжан Сяньчжэ из Чэндуского авиационного НИИ корпорации AVIC — того самого, что делал J-20 и ведёт программу J-36, — описал вполне конкретный класс отказов. Языковая модель уверенно выдаёт вымышленные тактико-технические характеристики: размеры малозаметного самолёта, боевую нагрузку, скорость, радиус действия. Дальше хуже. Модель может назвать неверные дальности сканирования и частотные диапазоны РЛС, порекомендовать материал за пределом его усталостной прочности, предложить манёвр, нарушающий аэродинамические ограничения, или построить маршрут за пределом реальной дальности машины. Отдельный пункт — разведданные. Система способна сгенерировать несуществующие базы, подразделения и перемещения войск, а аналитик, подставив это в модель конфликта, получит красивую и полностью ложную оценку возможностей противника. Предлагаемые меры звучат буднично и потому убедительно: привязка модели к проверенным ведомственным данным, поисковые базы знаний для верификации, более точные формулировки запросов и перекрёстная проверка выводов одной системы другой. Забавно и показательно, что самая трезвая публичная методичка по галлюцинациям пришла не от лаборатории и не от регулятора, а от людей, проектирующих боевые самолёты. Там просто нельзя закрыть глаза на ошибку: она превращается в требования к конструкции. Инженерная культура «покажи источник» тут не украшение, а условие работы — и остальным отраслям стоило бы её позаимствовать раньше, чем позже.

🧬 Почти 90% биомедицинских статей несут следы языковых моделей Препринт, выложенный на arXiv 12 августа, оценивает долю текстов с признаками правки или написания через LLM в открытом архиве PubMed Central. Для статей, вышедших в декабре 2025 года, оценка — около 90%. За весь 2025-й — 77%, за 2024-й — 52%. Это заметно выше всего, что публиковалось раньше. Предыдущая работа части тех же авторов, разбиравшая только аннотации, давала для 2024 года минимум 13,5%. Разница объясняется методом: авторы утверждают, что подсчёт по «избыточной лексике» систематически занижает результат, потому что ловит частотные сдвиги, а не сами статьи. Распределение по разделам логичное: в обсуждениях декабрьских статей следы модели нашлись в 78% случаев, в результатах — в 58%. Второе тревожнее первого: обсуждение можно и причесать, а вот в разделе с результатами галлюцинация превращается в фальсификацию. Дисциплина требований: препринт не прошёл рецензирование, выборка — только англоязычные тексты из PMC, и «признаки LLM» — это статистическая оценка, а не признание автора. Спорить о том, «можно ли учёному пользоваться моделью», уже поздно — вопрос в том, где проходит граница между редактурой языка и подстановкой чисел. Мне кажется, полезнее не запреты, а обязательное раскрытие: кто чем пользовался и на каком этапе. Пока такой нормы нет, рецензенту приходится читать каждую статью так, будто половину текста мог написать кто угодно.