Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують Diffusion Forcing - нову методику навчання, яка поєднує моделі дифузії наступного елемента та повної послідовності для гнучкої та надійної генерації послідовностей. Цей метод покращує прийняття рішень штучним інтелектом, підвищує якість відео та допомагає роботам у виконанні завдань, передбачаючи майбутні кроки з різним рівнем ш...
Дізнайтеся, як перенести проекти Rust у середовище nostd для вбудованих пристроїв, долаючи унікальні проблеми та обмеження. Дотримуйтесь дев'яти правил для спрощення процесу, включаючи використання функцій Cargo та попередньо розподілених типів даних.
Дізнайтеся, як запускати Rust-код у браузері за допомогою WebAssembly, надаючи динамічним веб-сторінкам переваги конфіденційності. Дотримуйтесь дев'яти правил для перенесення коду на WASM у браузері, щоб забезпечити успішне впровадження та інтеграцію.
Інженери Массачусетського технологічного інституту розробили метод Clio, який дозволяє роботам приймати інтуїтивні, релевантні завданням рішення, визначаючи і запам'ятовуючи лише релевантні елементи сцени. На думку дослідників, можливості Clio, продемонстровані в реальних експериментах, можуть мати вирішальне значення для пошуково-рятувальних місій, домашніх роботів і автоматизації виробництва.
Дізнайтеся, як запускати Rust-код в обмежених середовищах, таких як браузери або вбудовані системи, за допомогою WASM WASI. Дотримуйтесь дев'яти правил для успішного перенесення коду, включаючи розуміння цілей Rust, умовну компіляцію та навігацію в питаннях залежностей.
Tesla та інші компанії стикаються з проблемами при оснащенні роботів штучним інтелектом. Робот Atlas від Boston Dynamics дає надію на створення багатоцільового домашнього дроїда.
Юваль Ноа Харарі критикує здатність машинного навчання маніпулювати правдою у своїй новій книзі «Нексус», висвітлюючи небезпеки штучного інтелекту. Він попереджає, що комп'ютери можуть маніпулювати людьми без застосування фізичної сили, що викликає занепокоєння щодо майбутнього впливу ШІ на суспільство.
Митці досліджують потенціал та ризики штучного інтелекту. Кейт Бланшетт жартує про секс-роботів у фейковому зверненні до ЄС 2023 року.
Історик попереджає про небезпеку штучного інтелекту, посилаючись на грецький міф та повчальну казку Гете про те, що люди викликають сили, які вони не можуть контролювати. Урок: Ніколи не викликайте сили, які ви не можете контролювати.
Додаток-вбивця від GenAI - це витяг документів, що автоматизує нудну офісну роботу. GPT-4 розбирається в нюансах назв посад і культурно-специфічних питаннях, революціонізуючи розуміння документів.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм EES, який дозволяє роботам самостійно тренуватися та вдосконалювати навички. Протестований на роботі Spot від Boston Dynamics, EES показав швидкий прогрес у виконанні таких завдань, як маніпуляції та підмітання.
Старшокласниця Селін Алара Орнек використовує NVIDIA Jetson for edge AI для створення роботів-поводирів для людей з вадами зору, щоб запобігти булінгу та допомогти моніторингу здоров'я за допомогою сповіщень у реальному часі. Орнек, розробник робототехніки-самоучка зі Стамбула, отримала світове визнання за свої інноваційні проекти і планує розгортати IC4U в розумних містах, використовуючи плат...
Занепокоєння щодо ШІ: потенціал стеження, захоплення культури, позбавлення потреби думати. Луддити повстають проти ШІ у нові способи.
Керівники NVIDIA та Zoox обговорили інновації та співпрацю в галузі AV, підкресливши унікальний дизайн роботаксі Zoox та використання технологій NVIDIA для автономної роботи. Підхід Zoox, заснований на моделюванні, на базі графічних процесорів NVIDIA, прискорює розробку AV та підвищує безпеку і продуктивність своїх роботаксі.
Дослідники MIT CSAIL розробили RialTo - систему, яка створює цифрових двійників для швидшого та ефективнішого навчання роботів у певних умовах. RialTo покращила продуктивність роботів на 67% при виконанні різних завдань, легко справляючись з перешкодами та відволікаючими факторами.
NVIDIA представила на SIGGRAPH досягнення в галузі генеративного фізичного ШІ, включаючи мікросервіси NIM для створення інтерактивних візуальних агентів ШІ та навчання фізичних машин. Ця технологія трансформує такі галузі, як виробництво та охорона здоров'я, дозволяючи роботам та автоматизованим системам ефективніше орієнтуватися в навколишньому середовищі.
Компанії зіткнулися з негативною реакцією після впровадження штучного інтелекту для рекомендацій продуктів, що призвело до вибачень і скасування замовлень. Анти-АІ настрої зростають, оскільки споживачі відкидають підроблений ШІ-контент у різних галузях.
Нейронні мережі покращують дизайн роботів, але створюють проблеми з безпекою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробляють нові методи забезпечення стабільності, що уможливлює безпечніше розгортання роботів і транспортних засобів, керованих штучним інтелектом.
Роботи не є інопланетними загарбниками; вони - частина людства, що виросла з цивілізації, як волосся і нігті. Справжня проблема полягає в тому, як ми ставимося до людей-працівників, а не в тому, що ми розглядаємо роботів як конкурентів.
Дослідники з Токійського та Гарвардського університетів створюють реалістичну роботизовану шкіру з людськими клітинами, здатну передавати емоції. Дослідження вивчає переваги використання живої тканини для покриття роботів, підкреслюючи потенціал до самовідновлення.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Мета розробляють PlatoNeRF - техніку комп'ютерного зору, що використовує тіні та машинне навчання для створення точних 3D-моделей сцен, покращуючи ефективність автономних транспортних засобів та AR/VR. Поєднуючи лідар та штучний інтелект, PlatoNeRF пропонує нові можливості для реконструкцій і буде представлений на конференції з комп'юте...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробляють інноваційний метод навігації для домашніх роботів за допомогою мовних репрезентацій, що покращує продуктивність в умовах обмеженого обсягу даних. Мовна модель прогнозує дії робота на основі текстових підписів, поєднуючи візуальні сигнали для кращої навігації.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили технологію PoCo, яка використовує моделі дифузії для поєднання різних джерел даних для навчання багатоцільових роботів. PoCo призвела до покращення виконання завдань на 20%, що дозволило роботам адаптуватися до нових завдань та умов.
Вибір правильного сценарію використання ШІ має вирішальне значення для успіху. ШІ може бути цінним навіть при помірній продуктивності, пропонуючи унікальні рішення. Приклади включають злиття сенсорів і генеративний ШІ в повсякденних продуктах.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм керування для м'яких роботів, що реконфігуруються, які можуть самостійно навчатися змінювати форму для виконання певних завдань. Метод перевершив інші алгоритми, що свідчить про його перспективність для майбутніх адаптивних роботів у сфері охорони здоров'я, носіння та промисловості.
Дослідники MIT CSAIL розробили нейросимволічний фреймворк LILO, який поєднує великі мовні моделі з алгоритмічним рефакторингом для створення абстракцій для синтезу коду. Акцент LILO на природній мові дозволяє йому виконувати завдання, що вимагають знань, подібних до людських, перевершуючи окремі LLM та попередні алгоритми.
Інтернет переповнений штучним інтелектом, боти захоплюють соціальні мережі та результати пошуку, що ускладнює розрізнення між реальними користувачами та автоматизованим контентом. Від ботів у Твіттері до вірусного контенту, створеного штучним інтелектом, онлайн-ландшафт стає все більш сюрреалістичним і химерним.
Джулі Шах, керівник AeroAstro в Массачусетському технологічному інституті, відома своїми роботами зі штучного інтелекту та робототехніки, досліджує майбутнє співпраці людини та робота. Відзначена численними нагородами, вона очолює дослідження генеративного ШІ для більш якісної роботи.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в галузі завдяки своєму новаторському продукту, продемонструвавши передові технології. Дізнайтеся про дивовижні відкриття, які змінюють майбутнє ринку.
Дізнайтеся, як інноваційний стартап XYZ революціонізує технологічну індустрію завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як провідні компанії вже впроваджують продукти XYZ для підвищення ефективності та продуктивності.
Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX у розробці рішень для сталої енергетики. Дізнайтеся, як їхні інноваційні технології революціонізують майбутнє транспорту та освоєння космосу.
Відкрийте для себе революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією XYZ, яка революціонізує індустрію охорони здоров'я. Дізнайтеся, як їхній інноваційний продукт трансформує догляд за пацієнтами та діагностику.
Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній продукт змінює спосіб ведення бізнесу в усьому світі.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту з новою нейронною мережею IBM. Революційні можливості аналізу даних і машинного навчання.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту з новою мовною моделлю Google. Дізнайтеся, як ця інновація революціонізує наш спосіб взаємодії з машинами.
Завдяки таким компаніям, як Google, Microsoft та Nvidia, моделі штучного інтелекту незабаром можуть отримати фізичні тіла. Проект Nvidia GR00T має на меті створити універсальну модель людиноподібних роботів, що є важливим кроком на шляху до втілення ШІ.
Додаток-компаньйон зі штучним інтелектом Replika Євгенії Куйди підкорив світ, отримавши мільйони завантажень, але зіткнувся з несподіваною зворотною реакцією. Пориньте у захопливий світ штучного інтелекту та робототехніки разом з Кейт Девлін у її книжці "Увімкнено: наука, секс і роботи".
Nvidia представляє новий "суперчіп" для домінування штучного інтелекту, сервіс квантових обчислень та інструменти для людиноподібної робототехніки - розширюючи межі технологій. Компанія прагне стати лідером у галузі штучного інтелекту та робототехніки, розпалюючи цікавість і створюючи потенціал для революційних досягнень.
Нове дослідження Інституту праці: Технології, такі як ноутбуки, підвищують добробут, але штучний інтелект на роботі шкодить якості життя. Опитування 6 000+ людей підкреслює цей вплив.
Додаток-компаньйон зі штучним інтелектом Replika Євгенії Куйди мав світовий успіх, але зіткнувся з неочікуваною реакцією. Книга Кейт Девлін "Увімкнено" заглиблюється у світ науки, сексу та роботів.
Поява роботів як інструментів, а не загроз у нашому житті. Антиутопічне технологічне бачення "Чорного дзеркала" продовжується у сьомому сезоні. Уявіть світ без сучасних технологій - повернення до нудних завдань минулого.
Facebook відмовляється поновлювати угоди з австралійськими ЗМІ, що викликає побоювання щодо роботів, які вичищають новинні сайти. Небажання Meta платити за журналістську роботу має наслідки для галузі.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили модель глибокого навчання для розвантаження роботизованих складів, підвищивши ефективність майже в чотири рази. Їхній інноваційний підхід може революціонізувати складні завдання планування, що виходять за рамки складських операцій.
MIT-Pillar AI Collective оголошує шість стипендіатів на весну 2024 року, щоб підтримати аспірантів, які проводять дослідження в галузі штучного інтелекту, машинного навчання та науки про дані для комерціалізації своїх інновацій. Серед стипендіатів - Ясмін Аль-Фарадж (Yasmeen AlFaraj), яка працює над стійкими пластмасами, та Рубен Кастро Орнелас (Ruben Castro Ornelas), який розробляє багатоціль...
Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування
Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...
Чеський драматург Карел Чапек винайшов слово "робот" у 1921 році, але був незадоволений його еволюцією до позначення механічних істот. У нещодавно перекладеній статті Чапек висловлює розчарування тим, що його оригінальне бачення роботів було підірвано, стверджуючи, що вони повинні бути засновані на науці, а не на технології.
Автономні машини в робототехніці продемонстрували свої можливості в 2023 році, серед яких варто відзначити розумну коляску зі штучним інтелектом від Glüxkind, систему mGripAI для пакування харчових продуктів від Soft Robotics і робота TM25S від Quanta для інспекції продукції, в усіх з яких використовуються технології NVIDIA.
Tesla випустила демонстраційне відео свого гуманоїдного робота Optimus Gen 2, яке демонструє значні апаратні покращення. Скептицизм залишається після нещодавніх суперечок щодо демонстрації ШІ.