Новини

Свіжі новини та корисні статті про штучний інтелект і машинне навчання

BASE TTS: сила моделі з мільярдом параметрів для перетворення тексту на мову

Amazon представив модель TTS з інноваційною архітектурою, яка встановлює новий стандарт для синтезу мовлення. BASE TTS не тільки забезпечує неперевершену природність мовлення, але й демонструє надзвичайну адаптивність у обробці різноманітних мовних нюансів.

MPT-7B: нова велика мовна модель з відкритим вихідним кодом

MPT-7B пропонує оптимізацію архітектури та покращення продуктивності, включаючи сумісність з екосистемою HuggingFace. Навчена на 1 трильйоні токенів тексту та коду, модель встановлює новий стандарт LLM для комерційного використання.

Глибоке активне навчання – новий підхід до навчання моделей

Глибоке активне навчання поєднує традиційне навчання нейронної мережі зі стратегічним відбором зразків даних. Такий інноваційний підхід дозволяє підвищити продуктивність, ефективність і точність моделі в широкому спектрі застосувань.

Створення нових матеріалів за допомогою машинного навчання

Інтеграція високопродуктивного обчислювального скринінгу та алгоритмів МН дозволила вченим подолати традиційні обмеження, сприяючи динамічному дослідженню матеріалів. Ця комбінація призвела до відкриття нових матеріалів з унікальними властивостями.

ШІ-система "Coscientist" опанувала хімічні реакції, відзначені Нобелівською премією

Coscientist – розумний лабораторний партнер, здатний самостійно планувати та проводити хімічні експерименти. Продемонструвавши вміння швидко навчатись, система ШІ вправна у використанні технічної документації та самокорегуванні.

StableRep: трансформація навчання штучного інтелекту

Модель StableRep покращує процес навчання ШІ за рахунок синтетичного відтворення. Генеруючи різноманітні зображення за допомогою текстових промтів, вона не тільки вирішує проблеми збору даних, але й сприяє впровадженню більш ефективних і вигідних альтернатив навчання.

Крок у майбутнє: програмований процесор із 48 логічними кубитами

Дослідники об’єднали зусилля для створення програмованого квантового процесора, що оперує з високою стійкістю до відмов на базі логічних кубитів. Це відкриває нові перспективи для масштабних і надійних квантових обчислень, здатних вирішувати раніше не розв’язні задачі.

Тест Тюрінга більше не працює?

Тест Тьюринга, який колись став новаторським для виявлення машинного мислення, тепер обмежений здатністю ШІ імітувати людські реакції. У новому дослідженні представлено триступеневу систему, яка дозволяє визначити, чи може ШІ міркувати як людина.

Нове рішення від QuData для виявлення раку молочної залози за допомогою ШІ

QuData представляє комп'ютеризовану систему діагностики раку молочної залози на основі ШІ. Ця інноваційна технологія забезпечує раннє виявлення онкопатологій та оперативне втручання, знаменуючи значний крок уперед до доступного, точного та своєчасного лікування з кращими результатами.

Gemini AI від Google стане головним конкурентом ChatGPT

Новаторська модель Gemini AI має намір перевершити усі існуючі досягнення у сфері штучного інтелекту. Завдяки своїй мультимодальності, масштабованості в різних сферах і потенціалу інтегруватись в екосистему Google, Gemini AI робить значний стрибок для розвитку технологій ШІ.

Від соціальних мереж до макроекономіки: ALERTA-Net і майбутнє аналізу фондового ринку

ALERTA-Net — нова глибока нейронна мережа, що поєднує соціальні мережі, макроекономічні показники та інформацію пошукових систем. Унікальна модель передбачає рух цін на акції та волатильність фондового ринку, виходячи за межі традиційних методів аналізу.

Чи проходить GPT-4 тест Тюрінга?

У 1950 році британський вчений Алан Тюрінг запропонував тест, який визначає, чи здатні машини мислити. На сьогоднішній день, ще жодному штучному інтелекту не вдалося успішно його пройти. Чи буде ChatGPT першим?

Нові шляхи зменшення енергоспоживання моделей штучного інтелекту

Лабораторія Лінкольна активно працює над зменшенням енергоспоживання моделей ШІ. Їхні цілі включають впровадження прозорості використання енергії та підвищення ефективності навчання ШІ-моделей.

Чи є глибоке навчання необхідним компонентом штучного інтелекту?

У продовження досліджень про деревоподібні архітектури вивчається питання про необхідність глибокого навчання для ШІ та пропонуються альтернативні методи машинного навчання, які можуть бути більш ефективними для складних завдань класифікації.