Anthropic разработала новый метод защиты LLM от джейлбрейк-атак, который не исправляет сами модели, а блокирует попытки взлома, не допуская нежелательных ответов.
Для создания защитного экрана компания сгенерировала датасет вопросов и ответов и перевела их на несколько языков, переписала в стиле запросов, которые используются хакерами.
Чтобы проверить эффективности экрана, Anthropic провела конкурс, где 183 участника более 3000 часов пытались обмануть Claude, но никто не смог получить ответ на более чем на 5 из 10 запрещенных вопросов. Затем провели второй тест, где 10 000 джейлбрейков, созданных LLM, были направлены на защитный экран. Пробить его смогли только 4,4% запросов, а без использования экрана - 86%. Есть минус - система защиты может блокировать безобидные вопросы и увеличивает вычислительные затраты.
technologyreview.com
Ученые из Университета Суонси и Королевского колледжа Лондона в сотрудничестве с коллегами из Чили объявили о планах по разработке самовосстанавливающихся асфальтовых дорог из биомассы с использованием ИИ.
Исследования показали, что можно обратить вспять процесс растрескивания битума, чтобы «сшить» асфальт обратно. Для создания «самовосстанавливающегося» асфальта команда добавила крошечные пористые материалы - споры, заполненные переработанным растительным маслом. При появлении микротрещин масло высвобождается из спор, чтобы заполнить трещины и предотвратить окисление битума, которое приводит к образованию выбоин. Лабораторные эксперименты показали, что биоспоровые микрокапсулы полностью залечивали трещины в образце состаренного битума за 50 минут. Исследования стали возможны благодаря ML, которое применялось для изучения органических молекул в сложных вязких субстанциях.
highwaysmagazine.co.uk
Растет число стран и правительственных органов которые запретили использование моделей DeepSeek, выразив обеспокоенность по поводу этики, конфиденциальности и безопасности компании. Согласно политике DeepSeek, все данные пользователей хранятся в Китае, где местные законы требуют от организаций делиться данными с спецслужбами по запросу.
Италия стала одной из первых стран, запретивших DeepSeek после расследования комитетом по защите конфиденциальности. Тайвань запретил использование DeepSeek в гос.учреждениях из-за риска утечки информации. Конгресс США, Министерство обороны США, НАСА и и штат Техас также запретили использовать технологии DeepSeek, сославшись на потенциальные угрозы безопасности.
techcrunch.com
CNN, разработанная в Принстонском университете, спроектировала беспроводные чипы, которые превосходят существующие аналоги. Нейронная сеть пользовалась методикой реверсивного инжиниринга - она проанализировала желаемые свойства чипа и создала его его в обратном порядке. Инженеры не смогли объяснить, как работают эти чипы, что может привести к проблемам с их ремонтом и сделать их одноразовыми.
popularmechanics.com
Google Cloud анонсировала предварительный показ новых виртуальных машин A4, оснащенных NVIDIA Blackwell B200. Каждая A4 VM имеет 8 GPU Blackwell, соединенных NVLink пятого поколения, что обеспечивает двухкратное увеличение производительности по сравнению с A3 High VM предыдущего поколения.
A4 VMs подходят для обучения и тонкой настройки различных архитектур моделей и используют сетевой адаптер Titanium ML, который предоставляет неблокирующую передачу данных между GPUs со скоростью 3,2 Тбит/с.
Google предлагает различные модели потребления - Dynamic Workload Scheduler с режимами Flex Start и Calendar для различных рабочих нагрузок.
cloud.google.com
▪Blog ▪Github
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍57❤23🔥6🎄2🍓1
Mixture-of-Mamba — экспериментальная архитектура, которая делает мультимодальные модели (работающие с разными типами данных, например, текстом, изображениями и речью) более эффективными и быстрыми. Она использует идею разреженности, чтобы уменьшить количество вычислений, сохраняя при этом высокое качество работы модели.
Разреженность — это подход, при котором модель фокусируется только на приоритетных данных, игнорируя менее значимые. Это похоже на то, как человек читает текст: мы не вникаем в каждую букву, а схватываем ключевые слова и фразы. В ML разреженность позволяет: уменьшить вычислительные затраты, ускорить обучение и инференс, повысить качество.
Mixture-of-Mamba добавляет модально-ориентированную разреженность в блоки Mamba и динамически выбирает модально-специфичные веса в каждом компоненте обработки ввода блоков Mamba.
В отличие от MoE-Mamba, где разреженность применяется только к MLP-слоям, Mixture-of-Mamba модифицирует непосредственно структуру блока Mamba. Модально-специфичная параметризация применяется к входной проекции, промежуточным и выходной проекциям. Сверточные слои и переходы состояний остаются общими.
Обучение Mixture-of-Mamba происходит в 3 модальных режимах: Transfusion (чередование текста и непрерывных токенов изображений с диффузионной потерей), Chameleon (чередование текста и дискретных токенов изображений) и расширенная трехмодальная среда со включением речи.
В Transfusion Mixture-of-Mamba достигает эквивалентных значений потерь для изображений, используя при этом лишь 34.76% от общего объема вычислительных ресурсов (FLOPs) при масштабе модели 1.4B. В сценарии Chameleon аналогичный уровень потерь при обработке изображений при использовании 42.50% FLOPs, а при обработке текстовых данных – 65.40% FLOPs. В трехмодальной среде Mixture-of-Mamba показывает потери в речевом режиме при 24.80% FLOPs на масштабе 1.4B.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #Mamba #MixtureOfMamba
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍38❤12🥰4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.
Для этого он использует несколько сервисов:
- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.
▪ Github
▪Google Colab
@ai_machinelearning_big_data
#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍67🔥24❤10⚡2
OmniHuman-1 преобразует фотографии в видео, добавляя движение и речь и умеет обрабатывать текст, изображения, аудио и позы одновременно. OmniHuman-1 создает качественную анимацию как из портретов, так и из изображений в полный рост. Представленные демо-материалы показывают естественные движения губ, жесты и качественную обработку пропорции тела с учетом окружения. Длина генерируемых видео не ограничена и зависит только от доступной памяти. Помимо анимации людей, заявлена возможность оживлять персонажей мультфильмов.
omnihuman-lab.github.io
Acrobat AI Assistant теперь может автоматически определять контракты, суммировать ключевые условия и сравнивать различия в разных версиях. По данным Adobe, почти 70% потребителей подписывают контракты, не понимая всех условий. Новая система действует как интеллектуальный помощник, помогая пользователям находить и понимать важные части документов, предоставляя ссылки на источник.
Технология анализирует текст PDF-документа и может обрабатывать даже отсканированные документы. Adobe заявляет, что данные пользователей не агрегируются и не используются для обучения ИИ-моделей. Новая функция доступна за 5 долл. в месяц и, согласно аналитике раннего доступа, помогла сократить время проверки контрактов на 70-80% у пользователей тестовой группы.
venturebeat.com
3D UNIV+RSES - новая архитектура, в основе которой лежат технологии GenAI для управления глобальным жизненным циклом интеллектуальной собственности (IPLM). Архитектура позволяет клиентам использовать свои 3D-проекты, цифровые двойники и данные PLM в новом пространстве представления, создавая среду для обучения новых категорий сервисов, таких как Generative Experiences (GenXp), Virtual Companions и Virtual Twin Experience as a Service (VTaaS).
По словам Dassault Systèmes, 3D UNIV+RSES — это новое поколение представления мира, объединяющее моделирование, симуляцию, данные реального мира и контент, сгенерированный ИИ. Эта технология позволяет создавать виртуальные двойники всего и виртуализировать целые экосистемы.
3ds.com
Codename Goose - опенсорсная и некоммерческая ИИ-платформа для автоматизации задач. Goose представляет собой гибкого AI-ассистента, работающего локально и настраиваемого с помощью расширений.
Платформа интегрируется с GitHub, Google Drive и JetBrains IDEs и позволяет создавать пользовательские интеграции через MCP. Goose способен выполнять сложные задачи, координируя свои возможности и позволяя пользователям выбирать предпочтительных поставщиков LLM. Goose поддерживает решение задач миграции кода, генерации юнит-тестов, создание API, управление флагами функций и автоматизации бенчмаркинга производительности. Платформа поддерживает запуск через декстопное приложение или командную строку.
block.github.io
Physical Intelligence выпустила π0 и π0-FAST, модели Vision-Language-Action для общего управления роботами, которые доступны в репозитории Hugging Face LeRobot.
π0 — это модель, основанная на масштабном предварительном обучении и генерации действий на основе сопоставления потоков, способная выполнять сложные задачи, например, складывание белья, уборка стола и сборка коробок. Она обучена на данных с 7 робототехнических платформ и 68 уникальных задач. π0 производит плавные траектории действий в реальном времени с частотой 50 Гц.
π0-FAST - авторегрессионная версия π0, в которой используется FAST (токенизация последовательности действий в частотном пространстве) для улучшенного представления действий и ускорения обучения.
huggingface.co
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍40🔥18❤8
Вышла еще одна реализация DeepResearch, на этот раз от команда hugging face.
За 24 часа разработчики воспроизвели DS и выложили исходный код своего агента!
Построен на базе CodeAgent. Самый большой буст в производительности удалось получить, когда разработчики разрешили агенту
писать свои действия в коде.
При переходе на стандартного агента, который пишет действия в JSON, а не в коде, производительность той же самой настройки мгновенно падает до 33 %.
▪ Блог: https://huggingface.co/blog/open-deep-research
▪Код: https://github.com/huggingface/smolagents/tree/main/examples/open_deep_research
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #huggingface #hf #aiagent #llm #DeepResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍39🔥29❤11👏3🆒2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Демо новой модели стало доступно на huggingface 🚀
Отличная модель для OCR задач, извлечения текста, распознания картинок и использования в чате.
🤗 HF: https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/deepseek-vl2-small
@ai_machinelearning_big_data
#deepseek #OCR #demo #prerelease
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍68🔥19❤6😁3
- На Арене Gemini-2.0-Pro (контекстное окно размером 2 млн) занимает 1-е место во всех категориях
- Gemini-2.0-Flash- 3-место в кодинге, математике и категории «Hard Prompts»
- Gemini-2.0-Flash топ-3 в категориях
- Gemini 2.0 Flash-Lite в топ-10 по всем категориям.
Что касается ризонинга, то в приложении Gemini также появилась версия
Flash Thinking Experimental
2.0
, которая в настоящее время так же занимает лидирующие позиции в рейтинге LM Arena .https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-family-expands/
@ai_machinelearning_big_data
#Gemini #google #deepmind #Gemini2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤43👍26🔥12🤣4
Компания объявила об общей доступности Gemini 2.0 Flash через Gemini API в Google AI Studio и Vertex AI, выпуске экспериментальной версии Gemini 2.0 Pro и представила Gemini 2.0 Flash-Lite, самую экономичную модель, находящуюся в публичном превью в Google AI Studio и Vertex AI.
Все эти модели поддерживают мультимодальный ввод с текстовым инференсом, а в ближайшие месяцы будут добавлены другие модальности вывода. 2.0 Flash обладает улучшенной производительностью в ключевых бенчмарках и в скором времени в ней появятся функции генерации изображений и преобразования текста в речь.
blog.google
Nvidia GEAR Lab и Университет Карнеги-Меллона разработали ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), фреймворк, который уменьшает ошибки в движениях роботов между симуляцией и реальностью примерно на 53% по сравнению с существующими методами. ASAP работает в два этапа: сначала роботов обучают в симуляции, а затем используют специализированную модель для учета различий реального мира, выявляя и корректируя вариации между виртуальными и физическими движениями.
Во время тестирования с гуманоидным роботом Unitree G1 разработчики продемонстрировали возможности: гибкие движения, прыжки вперед на расстояние более одного метра и имитацию движений спортивных знаменитостей. Код ASAP доступен на GitHub.
agile.human2humanoid.com
Figure AI, занимающаяся разработкой универсального гуманоидного робота для коммерческого и бытового использования, объявила о прекращении сотрудничества с OpenAI. По словам основателя и генерального директора Бретта Адкока, в ближайшие 30 дней компания представит "нечто, чего никто никогда не видел в робототехнике".
OpenAI была давним инвестором Figure, и в 2024 году компании объявили о сотрудничестве для разработки ИИ-моделей нового поколения для гуманоидов. Адкок отметил, что интеграция с OpenAI оказалась проблематичной, поскольку Embodied AI не является основным направлением деятельности OpenAI.
techcrunch.com
Apple опубликовала исследование о LOOP, RL-метода обучения, разработанного для тренировки интерактивных цифровых агентов (IDA) в сложных цифровых средах с отслеживанием состояния. В отличие от предыдущих IDA, основанных на LLM с SFT, которым не хватает обучения для целевой среды, LOOP обучает агентов в их средах, используя частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений (POMDP).
Метод устраняет необходимость в value network и поддерживает только одну копию базовой LLM в памяти, что делает его столь же эффективным, как и файнтюн одной LLM. Такой подход позволяет агенту с 32 млрд. параметров превзойти гораздо большую o1 от OpenAI на 9 процентных пунктов (15% относительно).
machinelearning.apple.com
Fujitsu примет участие в Mobile World Congress Barcelona 2025 (MWC25), где представит AI-технологии для сетей под лозунгом "Безграничный потенциал" и покажет сетевую инфраструктуру в под управлением ИИ действи - AI-RAN.
Будет представлен 5G Radio Unit, совместимый с O-RAN, вместе с оптическим решением передачи серии 1FINITY для обеспечения переключения с нулевой задержкой. Fujitsu также представит AI-приложения для улучшения IT-операций, производства и экологической устойчивости.
fujitsu.com
Работает даже без регистрации. SearchGPT дает осмысленный ответ с источниками, таблицами, картинками и схемами, которые нашел и обработал.
Попробовать.
Если не осилите - последние 10 минут — краткая выжимка по всему материалу.
Смотрим здесь.
Пошаговый гайд с кодом для обучения рассуждающей LLM с RL-алгоритмом от GRPO.
Сolab
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍43❤33🔥11🥰1👌1🎃1
Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.
✨ Функции:
🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1.
🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций
🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM
🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс
🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой.
📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.
pip install llm-reasoner
Пример с кодом:
from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio
async def main():
# Create a chain with your preferred settings
chain = ReasonChain(
model="gpt-4", # Choose your model
min_steps=3, # Minimum reasoning steps
temperature=0.2, # Control creativity
timeout=30.0 # Set your timeout
)
# Watch it think step by step!
async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
print(step.content)
asyncio.run(main())
@ai_machinelearning_big_data
#llm #ml #ai #opensource #reasoning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍59🔥15❤13❤🔥2⚡1😐1
Разработчик рассказал на Хабре универсальные методы оптимизации инференса LLM, применимые к большинству современных архитектур, включая LLaMA-подобные и MoE.
Дистилляция знаний — метод создания небольших эффективных моделей. Hard-label представлен как наиболее простой подход к передаче знаний от учителя к ученику. Soft-label даёт ученику доступ к внутренним распределениям вероятностей модели‑учителя. On-policy эффективно отражает неопределённость модели учителя, когда та присваивает сходные вероятности нескольким правдоподобным токенам.
Квантизация трансформеров эволюционировала от простой квантизации весов к борьбе с выбросами в активациях через LLM.int8(), SmoothQuant и GPT-Q.
EAGLE — метод спекулятивного декодирования — способен принести ускорение на compute bound сценариях. При KV-cache подсчитанный кеш для конкретного префикса сохраняется в VRAM/RAM и может быть переиспользован в другом запросе. Он применяется при ускорении сценариев с длинными контекстами.
Все описанные методы комбинируются между собой, давая мультипликативный эффект в ускорении модели.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍46🔥15❤13😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель может выполнять аудио и текстовые переводы речи в режиме реального времени, сохраняя голос говорящего и оптимально адаптируя его темп на основе содержания исходной речи.
Hibiki превосходит предыдущие модели по качеству перевода, естественности и по схожести говорящих и приближается к переводчикам-людям.
> Открытые веса
> Потоковый перевод: обрабатывает аудио в реальном времени
> Многопотоковая архитектура: использует архитектуру Moshi для моделирования исходной и целевой речи
> Способна работать в шумных условиях
> Обучена на 48 Nvidia H100
> Работает с MLX, Candle и PyTorch
> На данный момент поддерживает французский и английский языки (дальше больше)
> Отлично подходит на запусках на девайсах
Посмотрите на примере, как плавно и естественно выглядит перевод 💥
🤗 HF: https://huggingface.co/collections/kyutai/hibiki-fr-en-67a48835a3d50ee55d37c2b5
#speechtospeech #ai #ml #Hibiki
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍82🔥43❤8🗿4🤗2👀1
Главное в обновлении - новая функция "Flash Answers", которая генерирует ответы со скоростью до 1000 слов в секунду. Mistral AI утверждает, что это делает Le Chat самым быстрым AI-ассистентом на данный момент.
Обновление включает в себя интерпретатор кода с возможностью его запуска, возможность научного анализа статей и создание визуализаций. За генерацию изображений в сервисе отвечает модель Flux Ultra от Black Forest Labs.
Mistral также презентовал новую структуру ценообразования с 4 тарифными планами: бесплатный базовый план, план Pro за $14.99 в месяц, план Team за $24.99 в месяц на пользователя и план Enterprise с индивидуальным ценообразованием для крупных организаций. Le Chat теперь доступен на iOS и Android.
mistral.ai
OpenAI подтвердила разработку потребительского устройства на базе ChatGPT. По словам Сэма Альтмана, компания планирует разрабатывать его в сотрудничестве с несколькими компаниями, предполагая, что голосовой ввод станет основным способом взаимодействия.
Поскольку над дизайном работает Джони Айв, бывший дизайнер Apple, ожидается, что устройство будет обладать привлекательным внешним видом. Конфиденциальность также является ключевым моментом, особенно если устройство будет оснащено камерами и микрофонами.
techradar.com
Google пересмотрела свои этические принципы в отношении ИИ, отменив прежний запрет на использование его в оружии и системах наблюдения. Компания объясняет это решение растущей глобальной конкуренцией за лидерство в сфере ИИ. В новой редакции принципов акцент делается на человеческом контроле и тестировании, чтобы обеспечить соответствие международному праву и правам человека и минимизировать непреднамеренные или вредные последствия.
Другие крупные ИИ-вендоры - OpenAI, Anthropic и Microsoft уже начали сотрудничество с оборонными подрядчиками или предоставляют свои технологии американским военным.
washingtonpost.com
Методы, предложенные Microsoft - это: компилятор типов данных Ladder, библиотека T-MAC mpGEMM и аппаратная архитектура LUT Tensor Core.
Ladder преобразует неподдерживаемые форматы данных в аппаратно-совместимые представления, библиотека T-MAC mpGEMM оптимизирует вычисления смешанной точности, используя метод на основе таблицы поиска (LUT), а архитектура LUT Tensor Core представляет собой специализированный ускоритель, предназначенный для низкобитного квантования.
Их совокупность позволяет LLM эффективно работать на широком спектре оборудования, от ноутбуков до маломощных IoT-устройств. В тестах библиотека T-MAC достигла 48 токенов в секунду для модели 3B BitNet-b1.58 на Surface Laptop 7 и 11 токенов в секунду на Raspberry Pi 5.
microsoft.com
Израильская компания Inspira Technologies OXY анонсировала интеграцию кислородного индикатора нового поколения в свою технологию HYLA на базе искусственного интеллекта, которая изменит неотложную помощь, обеспечив мониторинг оксигенации тканей в реальном времени без традиционного забора крови. Индикатор на базе ИИ предназначен для непрерывного мониторинга уровня кислорода для раннего выявления гипоксии и других респираторных осложнений.
Сейчас датчики HYLA проходят клиническую проверку в медицинском центре Sheba, и Inspira ожидает, что вскоре будут опубликованы предварительные результаты, а подача в FDA для получения разрешения регулирующих органов ожидается во второй половине 2025 года.
prnewswire.com
Простая реализация PyTorch для обучения вашего собственного LLM с нуля. Репозитория создан для образовательных целей изучения больших языковых моделей на практике.
Github
Dataset
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍62❤15🔥7👌4🌭3
OpenAI планирует создать местную команду, которая будет заниматься продажами, развитием, коммуникациями, лоббированием и укрепить связи с немецкими университетами. По словам Сэма Альтмана, репутация Германии в области технического совершенства и промышленных инноваций сделала ее естественным выбором для расширения OpenAI. Германия - один из ключевых рынков OpenAI , а за последний год количество платных пользователей ChatGPT в Германии увеличилось в три раза.
heise.de
Объединенные Арабские Эмираты и Франция подписали соглашение о строительстве масштабного ИИ-кампуса с ЦОД мощностью в 1 гигаватт. Проект потребует инвестиций в размере от 30 до 50 миллиардов евро и станет крупнейшим объектом такого рода в Европе.
Проект кампуса, подписанный президентом Франции и президентом ОАЭ будет разработан консорциумом французских и эмиратских компаний, с участием инвестиционного фонда MGX. Точное местоположение объекта еще не определено.
france24.com
ИИ AlphaGeometry2, улучшенная версия системы AlphaGeometry, превзошла среднего золотого медалиста в решении задач по геометрии на международном математическом конкурсе. DeepMind утверждает, что их ИИ может решить 84% всех олимпиадных задач по геометрии за последние 25 лет.
AlphaGeometry2 состоит из языковой модели из семейства Gemini и "символьного движка". Модель Gemini помогает символьному движку, который использует математические правила для вывода решений задач, приходить к возможным доказательствам для целевой теоремы. AlphaGeometry2 считает проблему "решенной", когда приходит к доказательству, которое объединяет предположения Gemini с принципами символьного движка. DeepMind создала свои собственные синтетические данные для обучения AlphaGeometry2, сгенерировав более 300 миллионов теорем и доказательств различной сложности.
techcrunch.com
Новая функция Microsoft Edge на базе ИИ работает на компьютерах с Windows. Она способна выявлять и блокировать существующие мошеннические схемы и обнаруживать новые благодаря локальной модели машинного обучения.
Когда обнаруживается мошенничество, Microsoft Edge автоматически выходит из полноэкранного режима, который пытаются навязать вредоносные сайты, останавливает воспроизведение аудио и предупреждает пользователя миниатюрой просматриваемой страницы. После этого пользователь может сообщить о сайте, чтобы его добавили в службу Microsoft Defender SmartScreen.
Функция блокировки теперь доступна в предварительной версии в последней стабильной ветке браузера. Чтобы получить доступ к этой функции, необходимо вручную включить блокировку scareware в настройках конфиденциальности Edge и перезапустить браузер. Модель машинного обучения, используемая для блокировки, работает локально, не сохраняя и не отправляя данные в Microsoft.
theverge.com
Компания разработала систему, способную анализировать мозговую активность человека во время набора текста и определять, какие клавиши он нажимает, основываясь только на мыслях. Система использует магнитно-энцефалографический сканер для сбора сигналов, производимых в коре головного мозга.
Несмотря на то, что система способна определять буквы с точностью до 80%, она далека от коммерческого применения из-за своего размера, стоимости в 2 миллиона долларов и необходимости работы в экранированной комнате. Разработчики рассматривают ее как фундаментальное исследование принципов интеллекта, которое может быть использовано для создания более мощных систем искусственного интеллекта, способных учиться и рассуждать, как люди.
technologyreview.com
🤗 Kokoro
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥58👍39❤12❤🔥2