Запущен первый в мире MLLM-судья на базе Google Gemini

Post Thumbnail

Компания Patronus AI объявила о запуске первой в отрасли технологии MLLM-as-a-Judge (мультимодальная языковая модель в роли судьи), призванной произвести революцию в оценке AI-систем, работающих с изображениями и текстом. Крупнейший маркетплейс винтажных и handmade товаров Etsy уже внедряет эту инновационную технологию для верификации точности подписей к изображениям продуктов.

В эксклюзивном интервью VentureBeat сооснователь Patronus AI Ананд Каннаппан поделился подробностями сотрудничества с Etsy: «Мы невероятно рады объявить, что Etsy стал одним из наших первых клиентов. Их маркетплейс содержит сотни миллионов товаров ручной работы и винтажных изделий со всего мира. Команда AI Etsy стремилась использовать генеративный искусственный интеллект для автоматического создания подписей к изображениям, обеспечивая их корректность при масштабировании на всю глобальную пользовательскую базу».

Ключевой особенностью новой технологии Judge-Image стало использование модели Google Gemini вместо GPT-4V от OpenAI. Это решение было принято после тщательного сравнительного анализа доступных альтернатив. «Мы заметили, что GPT-4V демонстрировала более выраженную склонность к эгоцентричности, тогда как Gemini показала себя менее предвзятой и продемонстрировала более справедливый подход к оценке различных пар входных и выходных данных», — пояснил Каннаппан. «Это подтверждается равномерным распределением оценок по различным источникам».

Новая технология направлена на решение критически важной проблемы в сфере искусственного интеллекта — выявление и минимизацию галлюцинаций и проблем с надежностью в мультимодальных AI-приложениях. Для Etsy, чья бизнес-модель строится на доверии между продавцами и покупателями, точность описаний товаров является ключевым фактором успеха.

Запуск Judge-Image знаменует важный шаг в развитии технологий верификации AI-генерируемого контента. По мере того как все больше компаний внедряют генеративный искусственный интеллект в свои бизнес-процессы, потребность в надежных инструментах оценки и контроля качества становится все более актуальной. Успешное внедрение технологии на платформе Etsy может стать показательным примером для других компаний электронной коммерции и технологических платформ.

Почитать из последнего
Cloudflare даёт сайтам инструмент против обучения ИИ
Cloudflare решила разделить поисковых и обучающих ботов. Для владельца сайта разница принципиальна: поисковик способен привести читателя по ссылке, а обучающий бот просто забирает материал для модели, которая потом выдаёт содержание в ответе.
Рейтинг юристов по искусственному интеллекту 2026: как выбрать под AI-проект
Юрист по искусственному интеллекту — отдельная специализация, а не «IT-юрист, который слышал про нейросети». В 2026 году в России сформировались четыре типа таких практик: узкопрофильные бутики только по IT и AI, крупные фирмы по цифровому праву с AI-направлением, digital-бутики с фокусом на гранты и ЭПР, и гиперспециализированные команды по международному AI-комплаенсу. Различаются они по четырём осям: широта задач (от одного авторского спора до полного governance), международный контур, глубина работы с регуляторикой и модель работы. Ниже — что изменилось в законе в 2026 году, методология сравнения и разбор четырёх платформ: ПравоWeb, АБП, DGTLaw и AI Law.
В Siri обнаружили поддержку сторонних языковых моделей
Apple оставила в iOS 27 и macOS Golden Gate механизмы, которые позволяют подключать к Siri сторонние большие языковые модели. Датамайнер pdfu проверил их на практике и смог связать ассистента с Claude от Anthropic, а серверную модель Siri заменить на GPT-5.6 Terra от OpenAI.
Музыку российских звёзд нашли в открытых датасетах
ИИ учится на миллионах файлов, и иногда в этих массивах обнаруживается контент, который никто не разрешал использовать. Теперь в открытых датасетах для обучения нейросетей нашли тысячи фрагментов музыкального контента российских исполнителей.
Microsoft заставила ИИ просить разрешения на опасные действия
Microsoft предупреждает: Copilot Cowork может ошибиться, неверно понять инструкцию или среагировать на скрытую вредоносную команду. Ответственность за действия остаётся за пользователем, особенно при работе с деньгами и данными.