Секреты DARPA и ЦРУ | DARPA&CIA

@darpaandcia · tech · Russian · active

Subscribers 16.5K Subscribers, last 30 days: 16.5K → 16.5K +0 24h
Reach per post (ERR) 45.0%7.4K avg views
Posting 1.1/day last 5 hours ago
Reactions per 1K views 8.1 👍 🤔 🔥
edited

ИИ-юрист для Пентагона В США, чтобы согласовать что-то для внедрения в ВПК, нужно пройти очень сложную бюрократическую процедуру и предоставить так называемый «кейс гарантий». Это колоссальное по объему юридико-инженерное дело, которое доказывает регуляторам, что «военное изделие» не убьет своих же. Инженеры тонут в терабайтах данных с датчиков, результатах стресс-тестов и отчетах об усталости металла. Такие компании, как Anduril, уже сейчас умеют быстро делать дешевые ракеты, но их безопасность все равно приходится доказывать. Поэтому в DARPA решили внедрить ИИ и в этот процесс. Недавно была опубликована заявка на патент от General Electric под названием «Системы и методы генерации кейсов гарантий». Разработку финансировало DARPA. Инженеры GE предлагают скормить всю эту бюрократическую рутину большим языковым моделям (LLM). Алгоритм будет работать как идеальный корпоративный юрист: он сам лезет в нормализованную базу данных (где лежат результаты тестов, логи, спецификации материалов), извлекает нужные факты и выстраивает из них логическую цепочку доказательств. Но разработчики понимают, что LLM часто галлюцинирует, а в такой процедуре это неприемлемо. Поэтому в систему введен ключевой архитектурный элемент — так называемый «Критик». Он опирается не на вероятности слов, а на жесткую библиотеку ограничений, формальные методы и SMT-солверы (алгоритмы, проверяющие выполнимость логических формул). Когда LLM собирает черновик доказательства, «Критик» прогоняет его через математический фильтр. Если нейросеть сгаллюцинировала или подтасовала данные ради красивого вывода, «Критик» бракует документ и отправляет его на переделку. На выходе система переводит этот массив данных в человекочитаемый формат — как правило, в графическую схему. В идеале человеку остается лишь посмотреть на нее и поставить подпись. Сама идея знакома любому разработчику агентных систем: одна модель генерирует, другая проверяет и отправляет на доработку. Сегодня в роли такого аудитора обычно ставят фронтирную модель уровня GPT-6 Astra или Claude Fable. Отличие GE в том, что их «Критик» — не нейросеть, а формальные методы и SMT-солверы. Для сертификации это разумно: вероятностный вердикт, который одна нейросеть выносит другой, регулятора не устроит. Но и это давно известная связка «LLM + формальная верификация», упакованная в патентную заявку. 🔒DARPA&CIA

Views over time

02K4K6K18 Oct 05:2510 Nov 02:596.1K18 Oct 05:25: 0 views10 Nov 02:59: 6,090 views
Snapshots we took after posting.
WhenViews
18 Oct 2026, 05:250
10 Nov 2026, 02:596.1K

Who shared this post

Posts in other channels we index that link to this one. (Forwards with a hidden source can't be traced.)