Учёные Сбера нашли способ снизить галлюцинации ИИ почти на 30%

Учёные Сбера нашли способ снизить галлюцинации ИИ почти на 30%

Учёные Сбера нашли способ снизить галлюцинации ИИ почти на 30%

Учёные Сбера рассказали о новом способе борьбы с галлюцинациями в больших языковых моделях. Эта проблема считается одной из самых серьёзных в сфере ИИ: модели могут выдавать правдоподобные, но полностью выдуманные ответы.

На конференции SIGIR 2025 исследователи Центра практического искусственного интеллекта Сбера представили метод, который позволяет повысить точность обнаружения таких «ложных» ответов почти на 30%.

Причём для обучения метамоделей им понадобилось всего 250 примеров — это в разы меньше, чем обычно требуется другим подходам.

Главное преимущество метода в том, что он помогает экономить ресурсы на разметку данных и делает RAG-системы (retrieval-augmented generation), на которых сейчас строятся многие мультиагентные решения, заметно надёжнее.

По словам Глеба Гусева, директора Центра практического ИИ, исследование показывает, что даже при небольшом объёме данных можно добиться высокой точности работы моделей.

Он подчеркнул, что новый подход снижает риски дезинформации и помогает повысить доверие к системам искусственного интеллекта.

В Сеть выложили восстановленный исходный код легендарного Stuxnet

Неизвестный исследователь опубликовал на GitHub реконструированный исходный код Stuxnet — одного из самых известных и опасных компьютерных червей в истории. В репозитории представлены результаты обратной разработки вредоноса и инструкции по его сборке. В общем, цифровой экспонат из музея кибероружия теперь можно разобрать буквально по винтикам.

Stuxnet обнаружили в 2010 году, однако создавался он, предположительно, в рамках американо-израильской операции Olympic Games.

Целью атаки называли иранский завод по обогащению урана в Натанзе, где использовались промышленные контроллеры Siemens.

Добравшись до нужного оборудования, червь менял режим работы преобразователей частоты и выводил из строя роторы центрифуг. При этом операторам показывались нормальные показатели — промышленное оборудование ломалось, а на экранах царили тишина и порядок. По некоторым оценкам, атака повредила около 10% центрифуг предприятия.

Для распространения Stuxnet использовал USB-накопители, сетевые ресурсы и уязвимость Windows Print Spooler. Достаточно было открыть содержимое заражённой флешки, чтобы неизвестная на тот момент брешь запустила вредонос. Для обхода проверки драйверов применялись сертификаты, похищенные у Realtek и JMicron.

Червь также внедрялся в ПО Siemens WinCC и проекты Step 7, а затем перехватывал взаимодействие с программируемыми логическими контроллерами. Такой набор возможностей сделал Stuxnet первым широко известным вредоносом, который не просто портил файлы, а наносил физический ущерб промышленному объекту.

Идеальной операция всё же не была. Из-за ошибки в проверке окружения червь выбрался за пределы целевой сети и разлетелся по интернету, где его и заметили специалисты. В коде, к счастью, была предусмотрена дата самоуничтожения — 24 июня 2012 года.

Авторы публикации советуют изучать реконструкцию только в полностью изолированной виртуальной машине без сетевого доступа. Всё-таки это не ретроигра для Windows XP, а разобранная граната цифровой эпохи.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru