Ценность ИИ определяют не алгоритмы, а данные. Такие компании, как Amazon, Google и Microsoft, достигают успеха благодаря собственным высококачественным наборам данных. Качество данных имеет решающее значение для успеха ИИ, что делает их стратегическим активом, обеспечивающим конкурентное преимущество в XXI веке.
Google DeepMind представляет Gemini Robotics-ER 1.6 — обновление, расширяющее возможности роботов в области логического мышления при решении реальных задач. Модель выступает в роли стратега высокого уровня, управляя физическими действиями на основе усовершенствованного пространственного мышления и анализа показаний приборов.
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и компании Together AI представляют Parcae — архитектуру трансформатора с циклической структурой, которая демонстрирует более высокую производительность по сравнению с предыдущими моделями при использовании тех же параметров и обучающих данных. Конструкция Parcae позволяет преодолеть ограничения по объему памяти и обеспечивает более выс...
Проверки автоматизированного вывода в Amazon Bedrock Guardrails гарантируют математически доказанные и поддающиеся аудиту результаты ИИ для отраслей, подпадающих под регулирование. Используя методы формальной верификации, специалисты по обеспечению соответствия могут получать результаты с доказанной корректностью, устраняя ограничения вероятностной валидации ИИ.
ChatGPT демонстрирует предвзятое отношение к «нестандартным» разновидностям английского языка, при этом его ответы содержат стереотипы и носят снисходительный характер. В ходе исследования GPT-3.5 Turbo и GPT-4 были предоставлены 10 разновидностей английского языка, что позволило выявить сохранение черт стандартного американского английского.
Кодировщик преобразует объекты в изображения без шума, количественно оценивая, насколько точно измерения позволяют различать объекты. Искусственный интеллект способен извлекать полезную информацию даже из кодированных данных, которые человек не может интерпретировать, оптимизируя системы визуализации с учетом их информационного содержания.
Обучение современной крупномасштабной языковой модели включает в себя предварительное обучение общим языковым паттернам, за которым следует контролируемая настройка под конкретные задачи. Такие методы, как LoRA и RLHF, позволяют доработать модель, что впоследствии обеспечивает её внедрение в реальные системы для достижения оптимальной производительности и получения максимальной пользы.
Последние достижения в области крупных языковых моделей (LLM) открывают возможности для создания интересных интегрированных приложений, однако атаки с подстановкой подсказок представляют собой серьезную угрозу. StruQ и SecAlign — это предлагаемые средства защиты, призванные снизить риск атак с подстановкой подсказок в системах LLM, таких как Google Docs и ChatGPT.
Новый алгоритм RL по принципу «разделяй и властвуй» бросает вызов традиционному обучению с целевым функцией, обеспечивая масштабируемость для задач с длительным горизонтом. Обучение RL без использования политики обеспечивает гибкость при работе со старыми данными, что имеет решающее значение для таких сложных областей, как робототехника и здравоохранение.
PLAID — модель, генерирующая аминокислотные последовательности и структуры белков, — отражает роль искусственного интеллекта в биологии. Модель решает такие задачи, как построение моделей с полным атомным разрешением и учетом видовой специфичности, стремясь к эффективному созданию полезных белков.
Понимание сложных систем машинного обучения, таких как крупные языковые модели (LLM), имеет решающее значение для искусственного интеллекта. Новые алгоритмы, такие как SPEX и ProxySPEX, призваны выявлять ключевые взаимодействия в масштабе, измеряя влияние с помощью абляции и выделяя факторы, определяющие принятие решений, с минимально возможными возмущениями.
Исследователи раскрыли динамику обучения модели word2vec, выявив её линейную структуру и последовательные этапы. Минимальная нейронная модель алгоритма позволяет лучше понять процесс обучения признакам при решении сложных языковых задач.
Инструмент на базе искусственного интеллекта помогает BBFC классифицировать британские сериалы HBO Max, такие как «Питт» и спин-офф «Игры престолов», выделяя спорные сцены для последующей проверки специалистами. Инструмент помогает выявлять нарушения норм, такие как насилие, обнаженность и нецензурная лексика.
Британская компания Narwhal Labs, занимающаяся искусственным интеллектом, подверглась резкой критике из-за сексистской рекламы, в которой утверждается, что «сотрудник-ИИ» работает больше всех, не прося при этом повышения зарплаты. В Управление по стандартам рекламы поступили жалобы на рекламную кампанию с этим спорным слоганом.
Центры обработки данных превратились в «фабрики токенов» на базе ИИ, уделяя внимание не столько исходной вычислительной мощности, сколько стоимости производства одного токена. NVIDIA предлагает самую низкую в отрасли стоимость производства одного токена, что позволяет максимально увеличить выручку и рентабельность.