Нейротекст, детекторы AI, и Милла Йовович.

Маршрутизатор для экономии на ИИ

Появился ClawRouter, опенсорс-инструмент, который сам выбирает, какой моделью обрабатывать запрос.

Он оценивает задачу по ряду параметров, вроде сложности и объёма, и отправляет её в подходящую модель из доступных. Всё происходит локально и занимает доли миллисекунд.

Простые запросы уходят в дешёвые модели, сложные — в более мощные. За счёт этого обещают экономию до ~80%.

Милла Йовович выложила опенсорс для ИИ

Актриса неожиданно появилась на GitHub с проектом MemPalace. Это инструмент для памяти ИИ-агентов, который она сделала вместе с другом.

Все данные хранятся локально, а система сама решает, какие факты подтянуть под конкретный запрос.

По заявлению авторов, проект уже показывает лучшие результаты на LongMemEval. За сутки репозиторий набрал 2k+ звёзд.

Забавный факт детекторы AI текста практически не работают.

• Liang et al. GPT detectors are biased against non-native English writers (2023) — Стэнфордское исследование, показавшее, что детекторы ошибочно помечают более 61 % эссе иностранных студентов как ИИ-текст. 97 % работ посчитал нейрогенерацией хотя бы один из семи детекторов.
• 
  
• Copyleaks, заявляющий 99,1 % точности, после обработки текста сервисом StealthWriter показывает ровно 0 %. Не «почти ноль» — ноль. Полная и безоговорочная капитуляция. Текст, который тридцать секунд назад был «100 % ИИ», внезапно стал «100 % человек». Надёжная система, ничего не скажешь.
• По не вполне понятным причинам одна-единственная буква кириллицей может вывести из строя многие системы обнаружения искусственного интеллекта если текст на иностранном языке. Некоторые системы обнаружения искусственного интеллекта не распознают текст и не сообщают, написан ли он человеком или с помощью искусственного интеллекта. Впрочем а обратную сторону это где работает.