Компанія Google DeepMind випустила Gemma 4 12B — мультимодальну модель без енкодера для обробки тексту, зображень, аудіо та відео. Модель працює на ноутбуці з 16 ГБ оперативної пам’яті, заповнюючи прогалину між версіями для периферійних пристроїв та більш потужними варіантами; вагові матриці з відкритим кодом доступні для завантаження.
Під час тестування коду на наборі даних про діабет модель scikit SVR показала низьку точність прогнозування. Модель Kernel SVR перевершила лінійну модель SVR завдяки своїй потужності та масштабованості, що тісно пов’язано з алгоритмом KRR.
У 2026 році штучний інтелект чудово справляється з такими завданнями, як обслуговування клієнтів, але зазнає труднощів із складними запитами. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Гарвардського університету вдосконалили здатність штучного інтелекту ставити запитання за допомогою гри «Морський бій», що дозволило досягти значного підвищення продуктивності та ефективності.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) та Лабораторії обчислювальних досліджень MIT-IBM розробили ChartNet — набір даних та серію моделей з відкритим кодом, які перевершують комерційні моделі штучного інтелекту у виконанні таких завдань, як інтерпретація діаграм. Цей прорив може надати можливість...
Команда NVIDIA AI випустила Cosmos 3 — уніфіковану модель для фізичної штучного інтелекту. Вона поєднує фізичне міркування, генерацію середовища та генерацію дій для робототехніки та автономних транспортних засобів.
Тод Мачовер, піонер у галузі музичних технологій з MIT Media Lab, отримав медаль Джорджа Пібоді за новаторську роботу в галузі штучного інтелекту та інтерактивної опери. Мачовер, якого називають музичним провидцем, розширює межі та можливості музики для всіх.
Штучний інтелект повинен підбирати відповідні інструменти для виконання завдань, щоб уникнути помилок і затримок. Дізнайтеся, як SFT і DPO підвищують точність виклику інструментів у мовних моделях для надійної автоматизації.
Amazon Nova 2 Lite — це економічно вигідне рішення для виявлення об’єктів, яке не вимагає навчання. Його впровадження за допомогою Amazon Bedrock, AWS Lambda та Amazon API Gateway відбувається швидко та просто, а практичне застосування знаходить у різних галузях.
Компанія TinyFish представляє BigSet — багатоагентну систему з відкритим кодом, призначену для створення структурованих наборів даних на основі даних з Інтернету в режимі реального часу за допомогою введення на природній мові. BigSet автоматизує визначення схеми, збір даних та їх дедуплікацію, а також забезпечує планове оновлення для отримання актуальних наборів даних.
Amazon Nova Forge дозволяє користувачам створювати кастомізовані мовні моделі, які поєднують власні дані з відібраними наборами даних, запобігаючи катастрофічній втраті інформації та покращуючи продуктивність у конкретних областях без шкоди для загальних можливостей. Цей інструмент допомагає вирішувати складні завдання налаштування гіперпараметрів для завдань, специфічних для певної області, за...
Демонстраційна модель лінійної регресії демонструє точність 46 % на навчальних даних, перевершуючи базові прогнози. Журнал «Galaxy Science Fiction», відомий своїми вражаючими обкладинками, публікував роботи відомого художника-космолога Чеслі Бонестелла.
Команда Qwen компанії Alibaba випустила на платформі Bailian модель Qwen3.7-Plus — мультимодальну велику мовну модель, здатну розуміти зображення та відео. Модель зосереджена на таких агентних функціях, як глибоке міркування та самопрограмування, і націлена на виконання дій, а не лише на надання відповідей.
Компанія JetBrains випустила Mellum2, спеціалізовану ШІ-модель для розробки програмного забезпечення, яка має 12 мільярдів параметрів. Вона використовує архітектуру Mixture-of-Experts і проходить численні етапи попереднього та подальшого навчання для виконання різних завдань.
Система Amazon Bedrock AgentCore Payments, що працює у партнерстві з Coinbase та Stripe, дозволяє агентам отримувати доступ до платних ресурсів від імені кінцевих користувачів. Ризики безпеки, такі як неконтрольовані витрати та відсутність згоди кінцевого користувача, усуваються завдяки встановленню лімітів витрат та обов’язковому отриманню явного дозволу на транзакції.
Регресія на ядровому риджі (KRR) та регресія на опорних векторах (SVR) — це методи машинного навчання, які можна поєднати для створення розрідженої моделі KRR, що апроксимує модель SVR. Цей гібридний підхід поєднує в собі переваги KRR щодо обробки великих наборів даних та ефективність SVR у зберіганні моделей, демонструючи високу точність прогнозування в демонстраційному прикладі з використанн...