Команда Qwen компанії Alibaba представляє Qwen3.6-35B-A3B — розріджену модель MoE з 35 мільярдами параметрів, яка демонструє вражаючу продуктивність у різних тестах, зокрема SWE-bench та Terminal-Bench 2.0, та свідчить про значний прогрес у сфері агентного кодування та генерації коду інтерфейсу.
Семантичний пошук у відео змінює підхід до поширення контенту в різних галузях, забезпечуючи швидкий і точний доступ до конкретних моментів у відео. Amazon Nova Multimodal Embeddings пропонує уніфіковану модель, яка обробляє текст, зображення, відео та аудіо, перетворюючи їх на спільний семантичний векторний простір, що забезпечує найвищу точність пошуку та економічну ефективність.
Amazon Bedrock тепер пропонує детальну атрибуцію витрат, автоматично розподіляючи витрати на обчислення між суб’єктами IAM, такими як користувачі IAM, ролі або федеративні ідентичності від постачальників, наприклад Okta. Теги розподілу витрат дозволяють легко агрегувати дані за командами, проектами або власними параметрами в AWS Cost Explorer та CUR 2.0, що спрощує фінансове планування та опти...
Команда TAA з відділу маркетингу AWS у співпраці з Gradial розробила рішення на основі агентного штучного інтелекту на платформі Amazon Bedrock, що дозволило скоротити час формування веб-сторінок більш ніж на 95%. Ця інновація оптимізує робочі процеси публікації контенту, даючи змогу маркетинговим командам зосередитися на створенні більш ефективного клієнтського досвіду.
Доценти Массачусетського технологічного інституту (MIT) Джейкоб Андреас і Бретт Макгуайр отримали премію імені Гарольда Е. Еджертона за видатні досягнення викладачів 2026 року за новаторські роботи в галузі обробки природної мови та астрохімії. Новаторські дослідження Андреаса поєднують фундаментальну теорію з практичним впливом на вивчення мов та штучний інтелект.
Дослідники з Каліфорнійського університету в Сан-Дієго та компанії Together AI представляють Parcae — архітектуру трансформера з циклічною структурою, яка демонструє кращі результати, ніж попередні моделі, при використанні тих самих параметрів і навчальних даних. Конструкція Parcae дозволяє вирішити проблему обмеженості пам’яті та забезпечує більшу обчислювальну потужність за один прохід, усув...
Роздрібні продавці стикаються з проблемами, пов’язаними з онлайн-покупками, що призводить до зростання кількості повернень та зниження довіри споживачів. Впровадження технології віртуальної примірки за допомогою Amazon Nova Canvas та Rekognition може сприяти підвищенню прибутковості
ChatGPT демонструє упереджене ставлення до «нестандартних» різновидів англійської мови, а його відповіді містять стереотипи та зверхність. У рамках дослідження GPT-3.5 Turbo та GPT-4 отримали запити з 10 різновидами англійської мови, що виявило збереження рис стандартної американської англійської.
Останні досягнення у сфері великих мовних моделей (LLM) відкривають можливості для створення цікавих інтегрованих додатків, однак атаки типу «prompt injection» становлять серйозну загрозу. StruQ та SecAlign — це запропоновані засоби захисту, покликані зменшити ризики, пов’язані з атаками «prompt injection» у системах LLM, таких як Google Docs та ChatGPT.
PLAID — модель, що генерує послідовності та структури білків, — відображає роль штучного інтелекту в біології. Модель вирішує такі завдання, як моделювання всіх атомів та врахування специфіки організмів, маючи на меті ефективне створення корисних білків.
Перевірки автоматизованого міркування в Amazon Bedrock Guardrails забезпечують математично обґрунтовані та піддаються аудиту результати роботи ШІ для галузей, що підлягають регулюванню. Використовуючи методи формальної верифікації, команди з питань дотримання нормативних вимог можуть отримувати результати, правильність яких можна довести, усуваючи обмеження ймовірнісної валідації ШІ.
Новий алгоритм RL на основі стратегії «розділяй і володарюй» кидає виклик традиційному навчанню методом TD, забезпечуючи масштабованість для завдань із тривалим горизонтом. Політика «поза політикою» (Off-policy RL) забезпечує гнучкість у роботі зі старими даними, що має вирішальне значення для таких складних галузей, як робототехніка та охорона здоров’я.
Кодер перетворює зображення об’єктів на зображення без шуму, кількісно оцінюючи, наскільки точно вимірювання дозволяють розрізнити об’єкти. Штучний інтелект здатний виокремлювати корисну інформацію навіть у тих випадках, коли вона закодована у формі, яку людина не може розтлумачити, оптимізуючи системи візуалізації з урахуванням їхнього інформаційного наповнення.
Розуміння складних систем машинного навчання, таких як великі мовні моделі (LLM), має вирішальне значення для штучного інтелекту. Нові алгоритми, такі як SPEX і ProxySPEX, покликані виявляти критичні взаємодії у великих масштабах шляхом вимірювання впливу за допомогою абляції, виділяючи фактори, що впливають на прийняття рішень, із найменшими можливими відхиленнями.
Саме дані, а не алгоритми, визначають цінність штучного інтелекту. Такі компанії, як Amazon, Google та Microsoft, досягають успіху завдяки власним високоякісним наборам даних. Якість даних має вирішальне значення для успіху штучного інтелекту, що робить їх стратегічним активом, який забезпечує конкурентну перевагу у XXI столітті.