Outlook и Word вылетают при наборе текста, Microsoft даёт временный фикс

Outlook и Word вылетают при наборе текста, Microsoft даёт временный фикс

Outlook и Word вылетают при наборе текста, Microsoft даёт временный фикс

Microsoft поделилась способом устранить баги внезапного завершения работы приложений Outlook, Word и OneNote. Корпорация подчёркивает, что это временный фикс, который можно использовать до выхода официального обновления.

Известно, что баг возникает во время набора текста или проверки орфографии. Проблема возникла после установки версии 17830.20138 приложений Excel, Word, Outlook, PowerPoint и OneNote для Microsoft 365.

Как отметили в Microsoft, внезапное завершение работы вызвано разницей в версиях Office и установленных языковых пакетов.

«Имя забагованного модуля будет различаться в системах с разными языковыми пакетами. Например, mscss7it.dll отмечен в сочетании с итальянским языком, mscss7de.dll — с немецким», — пишет техногигант.

«Как правило, баг можно наблюдать там, где версия языкового пакета не обновлена до актуальной. Её можно проверить в C:\Program Files\Microsoft Office\root\Office16\ mscss7xx.dll».

Пока команда разработчиков готовит решение проблемы, пользователи могут попытаться устранить баг самостоятельно. Для этого нужно восстановить в онлайн-режиме проблемные приложения, как указано в инструкции.

Если это не решило вопрос, можно попытаться удалить и переустановить языковой пакет (способ описан здесь).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru