Разработчики из России сократили расходы на ИИ-разметку втрое

Разработчики из России сократили расходы на ИИ-разметку втрое

Разработчики из России сократили расходы на ИИ-разметку втрое

Российские исследователи и разработчики из R&D-центра Т-Технологий, AIRI, ВШЭ, Университета Иннополис и Центра практического ИИ Сбера создали ATGen — инструмент, который помогает значительно сократить затраты на сбор и разметку данных для обучения генеративных языковых моделей. По их расчётам, расходы можно уменьшить в три раза.

Разработку представили на конференции ACL 2025 в Вене — одной из крупнейших в области вычислительной лингвистики.

Главная проблема при обучении ИИ для конкретных задач, например в юриспруденции или медицине, — это стоимость данных. Разметка требует либо привлечения экспертов, что дорого, либо значительных затрат на доступ к API больших языковых моделей. ATGen помогает обойтись меньшим объёмом данных — и при этом сохранить или даже улучшить качество модели.

Он работает по принципу активного обучения: модель сама выбирает, какие примеры ей нужны, чтобы эффективнее учиться. Это позволяет сократить объём ручной разметки в 2–4 раза.

ATGen — это не просто код. В нём есть:

  • все современные стратегии активного обучения (AL) для генерации текста,
  • веб-интерфейс для настройки, отслеживания процесса и просмотра результатов,
  • поддержка локальных и облачных языковых моделей, включая OpenAI и Anthropic,
  • поддержка batch API OpenAI — ещё один способ сэкономить на разметке,
  • встроенные инструменты оценки качества моделей.

Разработчики провели серию тестов на четырёх популярных задачах: ответы на вопросы (TriviaQA), решение задач (GSM8K), понимание текста (RACE) и суммаризация (AESLC). Стратегии активного выбора данных, такие как HUDS, HADAS и Facility Location, показали лучшие результаты по сравнению со случайной выборкой.

Оказалось, что чтобы достичь того же качества модели, что и при случайном отборе данных, достаточно размечать всего треть от объёма — это и даёт в итоге трёхкратную экономию.

ATGen объединяет сразу несколько вещей: современные методы активного обучения, автоматическую разметку с помощью больших моделей, удобный интерфейс и инструменты оценки качества. Это упрощает создание кастомных генеративных моделей — даже для небольших команд.

Фреймворк уже выложен на GitHub и распространяется под открытой лицензией MIT.

Фейковый Google Play маскирует онлайн-казино под приложения Tesco, Amazon

Мошенники нашли красивую упаковку для старой схемы: берут известный бренд, рисуют фейковую страницу Google Play, запускают рекламу в соцсетях и под видом официального приложения ведут пользователя в онлайн-казино. В объявлениях злоумышленники используют названия и визуальный стиль известных компаний, включая Tesco, Amazon, Monzo, Revolut и стриминговые сервисы.

По данным Netcraft, кампания продвигается через платную рекламу в Facebook, Instagram, Threads (все три принадлежат корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и TikTok.

Где-то всё выглядит примитивно — просто «Brand Slots». А где-то уже почти спектакль: поддельные интерфейсы, фальшивые отзывы, липовые данные из магазинов приложений и даже ИИ-видео с якобы сотрудниками бренда.

 

Главная легенда — официальный запуск слотов или казино-приложения от известной компании. Пользователь кликает по рекламе и попадает на страницу, похожую на Google Play, App Store или сайт бренда. Но кнопка «Install» не ведёт в настоящий магазин приложений. Вместо этого браузер предлагает добавить на главный экран PWA — прогрессивное веб-приложение.

После установки такая штука выглядит как обычное приложение: с иконкой, названием и оформлением под бренд. На деле это тонкая обёртка, которая открывает сторонний сайт онлайн-казино. То есть пользователь думал, что ставит «Amazon Slots» или «Monzo Slots», а получил ярлык на азартную площадку.

Netcraft считает, что схему подпитывает партнёрская экономика. В PWA и ссылках есть параметры, которые позволяют отслеживать регистрации и депозиты. По открытым данным, выплаты за игрока, внесшего депозит, могут составлять от $50 до $350. С такими ставками мошенникам есть смысл вкладываться в правдоподобные объявления и массовый запуск рекламы.

В некоторых кампаниях использовались фейковые страницы с вымышленными разработчиками, скачиваниями и отзывами. Были и интерактивные приманки вроде колеса удачи с гарантированным выигрышем, после которого пользователя просили установить PWA, чтобы забрать приз.

Опасность здесь не только в потерянных деньгах. Такие PWA размывают границу между настоящим приложением и подделкой: браузерная оболочка минимальна, и всё выглядит почти как фирменный сервис. Только фирменного там — разве что украденный логотип.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru