Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Розкриття потенціалу великих мовних моделей

Дослідники MIT розробили динамічний підхід для великих мовних моделей (LLM) з метою розподілу обчислювальних ресурсів залежно від складності запитань, що підвищує ефективність і точність. Цей метод дозволяє меншим LLM перевершувати більші моделі у вирішенні складних завдань, що потенційно зменшує споживання енергії та розширює можливості застосування.

Енергопостачання австралійських центрів обробки даних: загроза для цілей нульових викидів?

Масивна теплова енергія від постійної роботи серверів призводить до зростання попиту на електроенергію в австралійських дата-центрах. До 2030 року споживання енергії може перевищити споживання електромобілів, а в найближчі п'ять років попит на електроенергію, за прогнозами, зросте втричі.

Майбутнє навчання штучного інтелекту: дозволити штучному інтелекту навчатися самостійно

Головний науковець компанії Anthropic попереджає про потенційний «інтелектуальний вибух» штучного інтелекту до 2030 року. Людство стоїть перед важливим рішенням щодо надання системам штучного інтелекту можливості самонавчання, ризикуючи втратити контроль над ними.

Альтман оголошує «червоний код» в OpenAI на тлі конкуренції з ChatGPT

Генеральний директор OpenAI оголошує «червоний код» для вдосконалення ChatGPT в умовах жорсткої конкуренції з боку Gemini 3 від Google. Стартап із Сан-Франциско стоїть перед вирішальним моментом у вдосконаленні своєї технології чат-ботів.

Навігація по «ехо-камерах» великих технологічних компаній

Кремнієва долина стикається з опором, оскільки споживачі переосмислюють необхідність оновлень. Штучний інтелект в уряді має як перспективи, так і недоліки. ChatGPT піддається критиці за небезпечні поради.

Найкращі книги про науку та природу 2025 року

Штучний інтелект став повсюдним, трансформуючи галузі промисловості та економіки. Слід бути обережними щодо ризиків створення надрозумного штучного інтелекту, про що попереджають Юдковський та Соарес.

Безпека та надійність: м'які роботи навчаються самозахисту

Дослідники MIT розробляють безпечні стратегії управління м'якими роботами для взаємодії з людьми та делікатними об'єктами. Нова структура поєднує нелінійну теорію управління з фізичним моделюванням для «безпеки з урахуванням контакту», забезпечуючи виконання роботами завдань без заподіяння шкоди.

Створений штучним інтелектом антиіммігрантський контент стає вірусним на TikTok

Сотні акаунтів TikTok генерують контент за допомогою штучного інтелекту, набираючи 4,5 млрд переглядів за місяць, включаючи суперечливий матеріал. Дослідники виявили 354 акаунти, які опублікували 43 000 відео, згенерованих штучним інтелектом, що містять антиіммігрантський та сексуалізований контент.

Терміновий заклик до дії: загрози штучного інтелекту вимагають реакції Конгресу

Штучний інтелект і робототехніка змінять світ, вплинувши на економіку, політику, військову справу та інші сфери. Незважаючи на свою важливість, штучний інтелект не є предметом достатнього обговорення в Конгресі та ЗМІ.

Страх Джеймса Кемерона перед акторами-штучним інтелектом

Режисер фільму «Аватар» Джеймс Кемерон критикує акторів, створених за допомогою генеративної штучної інтелекту, називаючи їх «жахливими» і «середніми». Кемерон висловлює презирство до технології штучного інтелекту у створенні персонажів і вистав, підкреслюючи важливість людського досвіду в кінематографі.

800 тисяч «реінвенторів» Accenture підтримують перехід на штучний інтелект

Accenture перейменувала своїх співробітників на «реінвенторів», щоб вони стали лідерами в галузі штучного інтелекту, слідуючи прикладу «іміджмейкерів» Disney. Генеральний директор Джулі Світ очолює ініціативу з впровадження штучного інтелекту.

Штучний інтелект: друг чи ворог?

Швидкість виконання завдань штучним інтелектом викликає занепокоєння щодо його впливу на критичне мислення. Мадлен Фінлей та Сем Гілберт обговорюють потенціал штучного інтелекту змінити наш спосіб мислення.

Революція в американській технології виробництва акумуляторів

Курт Келті з GM детально описує досягнення в області технологій акумуляторів нового покоління, зосередившись на доступності, продуктивності та локалізації ланцюжка поставок. Акумулятори LMR до 2028 року мають революціонізувати ринок електромобілів завдяки економічно ефективному рішенню з великим запасом ходу.

Розрахунок коефіцієнта детермінації в C#

Регресія машинного навчання прогнозує значення за допомогою таких показників, як точність, MSE, RMSE та R2. R2 пояснює дисперсію моделі, що є важливим для порівняння різних регресійних моделей, таких як scikit-learn у Python.

Просування розробки відкритих моделей на NeurIPS

NVIDIA розширює відкриті моделі штучного інтелекту для дослідників на NeurIPS. Представляємо Alpamayo-R1, першу в світі відкриту модель VLA для автономного водіння, що підвищує безпеку автономних транспортних засобів і розширює можливості штучного інтелекту.