Дослідники MIT CSAIL виявили, що короткострокове керівництво може значно покращити продуктивність нейронних мереж, які раніше вважалися «неефективними», шляхом узгодження внутрішніх представлень. На відміну від дистиляції знань, керівництво безпосередньо передає структурні знання, використовуючи архітектурні упередження ненавчених мереж для ефективного навчання.
Розробники корпоративних рішень переходять на автономні AI-агенти для виконання складних завдань. Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore та NVIDIA NeMo Agent Toolkit пропонують потужне рішення для проектування, координації та масштабування безпечних мультиагентних систем на AWS. Ці інструменти оптимізують розробку, розгортання та оптимізацію продуктивності AI-агентів для корпоративних рішень.
Технологічні компанії отримують вигоду від штучного інтелекту, але суспільство платить за це величезними викидами вуглецю, що дорівнюють викидам Нью-Йорка. Дослідження показують, що вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище перевищує глобальний попит на бутильовану воду.
Комісія з продуктивності відмовляється від суперечливої пропозиції щодо використання технологічними компаніями матеріалів, захищених авторським правом, для навчання штучного інтелекту. Уряду рекомендується почекати 3 роки, перш ніж переглядати австралійські норми авторського права та вплив нових технологій.
Trump Media and Technology Group об'єднується з TAE Technologies в рамках угоди на суму 6 млрд доларів, щоб поєднати Truth Social з енергетичними рішеннями на основі штучного інтелекту. Ця угода має на меті скористатися бумом штучного інтелекту та задовольнити зростаючий попит на енергію.
Звіт Інституту безпеки штучного інтелекту (AI Security Institute) свідчить про широке використання універсальних помічників, таких як ChatGPT та Amazon Alexa. Третина громадян Великої Британії звертається до штучного інтелекту за емоційною підтримкою, а кожен десятий користується чат-ботами щотижня.
ШІ прискорює розвиток машинного навчання, визначаючи методи, генеруючи код і налаштовуючи гіперпараметри, що значно скорочує час створення моделей. ШІ може підвищити ефективність науки про дані, але впливає на посади початкового рівня, одночасно генеруючи креативні результати, такі як автомобіль у стилі стімпанк.
Інтегруйте керований Amazon SageMaker MLflow із Snowflake, щоб оптимізувати робочі процеси ML та покращити співпрацю, прискоривши впровадження AI/ML. MLflow Tracking централізує реєстрацію експериментів та управління моделями, підвищуючи прозорість та ефективність у циклі машинного навчання.
Іграшки на базі штучного інтелекту набирають популярність: у Китаї їх виробляють понад 1500 компаній. Mattel співпрацює з OpenAI над створенням нових продуктів, таких як Grem, милий чат-бот.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили обчислювальну платформу, в якій агенти штучного інтелекту розвивають зір, щоб вивчити еволюцію систем зору. Експерименти показують, що завдання стимулюють еволюцію зору, що допомагає в розробці датчиків для роботів і дронів.
Лабораторія Hao AI Lab Каліфорнійського університету в Сан-Дієго є піонером в інноваціях моделей штучного інтелекту з використанням NVIDIA DGX B200, прискорюючи такі проекти, як FastVideo і Lmgame-bench. DistServe впливає на роздрібнене обслуговування для оптимальної продуктивності LLM, зосереджуючись на «goodput» замість традиційних показників пропускної здатності.
MIT та MIT-IBM Watson AI Lab розробляють PaTH Attention, адаптивну техніку кодування для трансформерів, що вирішує проблему обмежень у відстеженні стану. Представлене на NeurIPS, це дослідження має на меті покращити можливості систем штучного інтелекту, зберігаючи при цьому масштабованість та ефективність.
Мільярдер, генеральний директор компанії Nvidia, підкреслив потужність штучного інтелекту на вечірці в Лондоні під час візиту Трампа, що викликало дискусію про вплив технологій на політику. Дженсен Хуанг оголосив про інвестиції в штучний інтелект, що спричинить нову промислову революцію, та надав можливості щасливим гостям.
Amazon веде переговори про інвестування понад 10 млрд доларів у OpenAI для фінансування центрів обробки даних. Потенційна оцінка OpenAI може перевищити 500 млрд доларів.
Пошук роботи став виснажливим через фальшиві оголошення та заплутані описи компаній. Лише 5% британців є безробітними, стикаючись із відмовами та невизначеністю на ринку праці.