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.

Забезпечення стабільності АІ: Строгий підхід

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.

Правда, що стоїть за нашим ставленням до ШІ

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.

Живі клітини людської шкіри створили усміхненого робота

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.

Тіньове моделювання відкриває приховані об'єкти в 3D-сценах

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...

Навігацію роботів покращено за допомогою мовних моделей

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.

Удосконалення багатоцільових роботів: Технологія, що змінює правила гри

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.

Дивергентні застосування ШІ

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.

М'які роботи, що змінюють форму, стали простішими

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.

Підвищення ефективності LLM з природною мовою

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.

Розмиті кордони: Навігація між людиною та роботом в Інтернеті

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 очолила аеронавтику та астронавтику

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.

Опановуємо самоуважність: Практичний посібник

Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в галузі завдяки своєму новаторському продукту, продемонструвавши передові технології. Дізнайтеся про дивовижні відкриття, які змінюють майбутнє ринку.

Розкриваючи можливості безперервного навчання: майбутнє штучного інтелекту

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.

Бургери з розпізнаванням обличчя: Антиутопічний обідній досвід

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.

Трансформери на свободі: Дослідження, зроблене власноруч

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.

Опановуємо навчання з підкріпленням: Комплексний посібник

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.

Moonshot від Nvidia: Створення штучного інтелекту людського рівня у вигляді робота

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.

Прорив Nvidia у сфері штучного інтелекту: Майбутнє робототехніки

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.

Репліка: Феномен штучного інтелекту та його непередбачувані наслідки

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".

Технології на роботі: прискорення чи занепад для добробуту?

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.

Репліка: Від явища до суперечки

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.

Embracing Technology: Інструмент, що позбавляє життя нудьги

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.

"ШІ загрожує журналістиці на тлі непоступливості Мета

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.

"ШІ оптимізує роботизовані складські операції

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: Розширення можливостей інноваторів у галузі штучного інтелекту та науки про дані для комерціалізації

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...

Відкриваємо справжнє бачення роботів: За межами сталі, охоплюючи хімію

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.

Революційні роботи: Досягнення в автономних технологіях 2023 року

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.

Optimus Gen 2 від Tesla: стрибок вперед у людиноподібній робототехніці

Tesla випустила демонстраційне відео свого гуманоїдного робота Optimus Gen 2, яке демонструє значні апаратні покращення. Скептицизм залишається після нещодавніх суперечок щодо демонстрації ШІ.