惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
V
V2EX
C
Check Point Blog
GbyAI
GbyAI
D
Docker
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
B
Blog RSS Feed
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
N
Netflix TechBlog - Medium
T
Troy Hunt's Blog
博客园 - Franky
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
S
SegmentFault 最新的问题
Latest news
Latest news
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
I
InfoQ
博客园 - 【当耐特】
NISL@THU
NISL@THU
A
About on SuperTechFans
T
Tailwind CSS Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
The Hacker News
The Hacker News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Scott Helme
Scott Helme
雷峰网
雷峰网
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Security Latest
Security Latest
V
Vulnerabilities – Threatpost
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
A
Arctic Wolf
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
N
News and Events Feed by Topic
IT之家
IT之家
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
T
Threat Research - Cisco Blogs
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
SecWiki News
SecWiki News
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
S
Security Affairs
The Register - Security
The Register - Security
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
L
LINUX DO - 热门话题
T
Tor Project blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Я выяснил, что Яндекс Музыка на треть состоит из нейрослопа
alexeyfv · 2026-05-18 · via Все публикации подряд на Хабре
Теория Практика мёртвого интернета

Теория Практика мёртвого интернета

Возможно вы уже знаете, что в чарт «Яндекс Музыки» залетают треки, сгенерированные ИИ. Например, перепевка стихотворения Есенина «Сыпь, гармоника», которая сейчас на 16 месте чарта. Или трек «Ярмарка судеб» исполнителя Alena, который был даже спет в эфире телеканала Россия 1.

Мне нравились алгоритмы «Яндекс Музыки». Благодаря им в своё время я открыл много малоизвестных артистов, которых слушаю до сих пор. Но с появлением Suno, Lyria, Udio, алгоритмами рекомендаций Яндекса пользоваться стало невозможно. Мне то и дело подсовывались низкокачественные ИИ-треки.

В какой-то момент меня это достало. Я провёл своё расследование и получил неутешительные результаты. В базе «Яндекс Музыки» сейчас как минимум 140 тысяч ИИ-исполнителей. Ежемесячно они загружают больше 100 тысяч ИИ-треков, что составляет примерно 40% от всех загружаемых треков. А каждый 10-й трек в чарте – сгенерирован ИИ. И «Яндекс» ничего с этим не делает.

Краткое предисловие

Обычным будничным январским днём во время работы я слушал «Мою волну» на «Яндекс Музыке». В очередной раз алгоритмы мне подсунули ИИ-трек. То, что это нейрослоп было слышно отчётливо.

Потушив пожар в пятой точке, я пошёл общаться с техподдержкой «Яндекса». Мне хотелось понять, а планирует ли «Яндекс» как-то маркировать такую музыку?

Поскольку в техподдержке «Яндекс» уже внедрил ИИ, мне не сразу удалось пробиться к человеку. Когда всё же удалось, то у меня попросили ссылку на ИИ-исполнителей, которые мне попались, и всё... На мои вопросы техподдержка не ответила. А заявка на следующий день была автоматически закрыта.

Полная переписка с техподдержкой «Яндекса»

Маркировка ИИ-контента. Позиция «Яндекса» и государства.

Как выяснилось позже, «Яндекс» вообще не планировал добровольно заниматься маркировкой ИИ-музыки. Основная причина — деньги. Вот что сказал Арсений Козымаев, директор по контенту и партнёрствам «Яндекс Музыки» в дискуссии Института Музыкальных Инициатив:

Если трек нравится слушателям — он попадает в рекомендации, если нет — значит, трек не интересен аудитории. И это правило едино для всех — неважно, с помощью каких инструментов создаётся трек.

ИИ поможет музыкальной индустрии заработать больше денег. Мне нравится персональный подход Spotify, который размышляет о том, чтобы предложить  пользователю генерировать собственную версию любимого трека прямо на площадке. Автор оригинала получит вознаграждение, а пользователь — версию трека, которую хочет послушать в моменте.

Такое публичное заявление — закономерность, ведь «Яндекс» доминирует среди музыкальных стримингов в России. А когда бизнес отказывался от 300% прибыли? Западные сервисы, которые добровольно маркируют ИИ-треки, недоступны для россиян. Можно делать то, что хочешь. Капитализм, счастье, зашибись!

Государство тоже не одобряет маркировку ИИ-контента. 15 апреля 2026 года профильный комитет Госдумы отклонил законопроект о маркировке ИИ-контента:

"Комитет не поддерживает, рекомендует отклонить", - сказал зампредкомитета Госдумы по информполитике Антон Горелкин на заседании комитета в среду.

По его словам, в случае принятия законопроекта "отмаркировать придётся 90% всего интернета, а мошенники, естественно, маркировать ничего не будут".

Отмечу, что я не против ИИ в целом. Как программист, я использую нейросети каждый день: на работе у меня корпоративная подписка на GitHub Copilot и Microsoft Copilot. Для пет-проектов сейчас я использую OpenCode с DeepSeek. В мои рабочие обязанности входит в том числе и внедрение агентов в наши приложения.

Пусть те, кому нравится ИИ-музыка, создают и слушают её сколько влезет. Но сложившуюся ситуацию считаю несправедливой ни по отношению к обычным группам и музыкантам, ни к слушателям. Если пользователю, например, не нравится электронная музыка, то он может отфильтровать плейлист. У любого стримингового сервиса есть такая возможность. С ИИ-треками так сделать не получается.

Расследование и его результаты

После того диалога с теходдержкой «Яндекса», я перестал включать «Мою волну» и слушал только несколько моих любимых групп. Это продолжалось примерно 2 месяца. За это время в одной запрещённой соцсети мне попадалось много рилсов от обычных музыкантов, которые так же как и я негодовали из-за засилья нейрослопа. В конце марта терпение закончилось и я начал делать браузерное расширение, которое бы автоматически маркировало ИИ-артистов, но об этом чуть позже.

Я изначально понимал, что браузерное расширение не может проводить глубокий анализ музыки и метаданных артиста на лету. Проверки должны осуществляться где-то в фоне, централизованно, а расширение будет просто использовать готовую базу ИИ-артистов. Поэтому я начал исследовать всех артистов на «Яндекс Музыке»: от самых новых до старых.

Первый этап проверки состоял в том, чтобы сверить релизы артистов на «Яндекс Музыке» с релизами в Deezer — единственной мне известной стриминговой платформой с маркировкой ИИ-музыки.

Я начал перебирать всех артистов одним за одним. На данный момент, проверено 5.7 млн. артистов. Из них, лишь у 19% есть хотя бы один релиз, поэтому в дальнейшем, я буду говорить только про этих исполнителей.

81% профилей артистов на «Яндекс Музыке» — пустышки

81% профилей артистов на «Яндекс Музыке» — пустышки

Сравнение с Deezer показало, что как минимум 7% артистов использовали ИИ при создании музыки.

ИИ всего лишь 7%

ИИ всего лишь 7%

Пояснение к диаграмме выше

- 100% не ИИ — артист был найден на Deezer и ни один из его релизов не был помечен как ИИ.

- Нужна доп. проверка — артист найден на Deezer, существующие на Deezer релизы не помечены как ИИ, но на «Яндексе» есть релизы, которые отсутствуют на Deezer.

- 100% ИИ — артист найден на Deezer и хотя бы один релиз помечен как ИИ.

- Нет на Deezer — профиль артиста не найден на Deezer.

Кажется, что 7% — это не так много. В абсолютных значениях это всего лишь 76.9 тыс. исполнителей. Но есть несколько «но»:

1. Эти 7% сейчас создают примерно треть всей новой музыки на «Яндексе».

 Количество новых треков в месяц на «Яндекс Музыке» по категориям в 2026 году

Количество новых треков в месяц на «Яндекс Музыке» по категориям в 2026 году

2. Не все авторы загружают своё творчество на Deezer. Я бегло проверил категорию «Нет на Deezer» и обнаружил там много артистов с сгенерированной музыкой. Аналогичная ситуация с категорией «Нужна доп. Проверка». Далее я буду называть эти 2 категории «серой зоной».

Пример ИИ-исполнителей, которых нет на Deezer

Пример ИИ-исполнителей, которых нет на Deezer

Применяем машинное обучение

Чтобы разобраться со вторым «но» и найти ИИ-артистов в серой зоне, я решил применить машинное обучение. Поскольку у меня нет возможности анализировать 400 тысяч композиций, которые загружаются в «Яндекс» ежемесячно, то я решил использовать доступные метаданные вместе с моделью XGBoost. Для выявления признаков, я проанализировал информацию об артистах, лейблах, релизах и треках и обнаружил закономерности.

Как оказалось, одним из признаков ИИ-артистов являются частые релизы. Некоторые из артистов генерируют столько контента, что диву даёшься. Например, ИИ-исполнитель ниже загружает в среднем 90+ релизов в день (5465 релизов за 60 дней). Феноменальная продуктивность.

Другим важным признаком является принадлежность к определённым лейблам или коллаборации с артистами из таких лейблов. Пример такого лейбла — Context Collapse с 278 ИИ-артистами.

Даже с аватарками не заморачиваются

Даже с аватарками не заморачиваются

Всего же в модели использовались 15 признаков. Для обучения использовались метаданные 572 тыс. артистов. Из них 59 тыс. были подтверждены как ИИ, остальные 398 тыс. — не ИИ. Оставшиеся 114 тыс. использовались для оценки модели.

Матрица ошибок (confusion matrix) модели получилась следующая:

Предсказано как не ИИ

Предсказано как ИИ

Действительно не ИИ

96 740

2784

Действительно ИИ

423

14 370

Из всех, кого модель назвала ИИ, 83.77% действительно оказались ИИ. Из всех ИИ-артистов модель нашла 97.14%.

Все метрики модели
  • Precision: 0.8377

  • Recall: 0.9714

  • F1: 0.8996

  • MCC: 0.8867

  • AUC-ROC: 0.997

  • AUC-PR: 0.9841

  • Log loss: 0.0659

Кривая калибровки

Кривая калибровки

Применив модель к артистам из «серой» категории, получилось, что ещё около 64 тысячи исполнителей с высокой вероятностью (≥ 0.85) можно отнести к ИИ. Они, в свою очередь, добавили ещё 6% – 11% ИИ-треков ежемесячно.

Количество новых треков в месяц на «Яндекс Музыке» по категориям в 2026 году с учётом данных от модели

Количество новых треков в месяц на «Яндекс Музыке» по категориям в 2026 году с учётом данных от модели

По моим скромным подсчётам, получается, что на «Яндекс Музыке» сейчас примерно 140 тысяч ИИ артистов. И ежемесячно они загружают около 40% новой музыки.

Как с этим жить?

Выше я писал, что «Яндекс» не планирует маркировать ИИ-музыку. Я решил это сделать за них и написал браузерное расширение для Chrome и Firefox, которое маркирует ИИ-артистов на основе моих данных.

Пример разметки ИИ-артиста

Пример разметки ИИ-артиста

Также, если музыка ИИ-артиста попадётся в «Моей Волне», то треку автоматически будет поставлен дизлайк и он пропускается.

Расширение бесплатное. Если вы, как и я, часто слушаете музыку с компьютера, пока работаете, то оно может быть для вас полезным. Код лежит на GitHub под лицензией MIT — буду рад, если кому-то интересно поучаствовать в разработке.  Если же вам интересно ещё больше технических подробностей проекта, то добро пожаловать в Telegram-канал.


Не знаю, изменится ли что-то от публикации этой статьи или от расширения. Я продолжу заниматься этим проектом. А вы теперь хотя бы осознаёте масштаб. Конспирологическая теория мёртвого интернета, возможно, не такая уж и теория и не конспирологическая.

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

0%Платформа должна выявлять и маркировать ИИ-музыку0

0%Исполнитель должен указывать способ создания своей музыки0

0%Маркировка не нужна0

Никто еще не голосовал. Воздержавшихся нет.