🎬 Стриминговый сервис Netflix заплатил около $587 млн за ИИ-проект InterPositive, основанный актером и продюсером Беном Аффлеком. Сделку закрыли в марте, но раскрыли в недавнем финансовом отчете.

Инструменты запущенного в 2022 году InterPositive позволяют обучать большие языковые модели на отснятом материале и ускорять постпродакшен — микширование, работу со светом в кадре и добавление визуальных эффектов. Стартап принимал участие в создании коммерческих роликов для брендов, музыкальных клипов и других крупных видео-проектах.

В рамках соглашения Аффлек стал старшим советником Netflix. В компанию также перешла команда из 16 разработчиков, исследователей и креативных специалистов.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

💬 FT: знания сотрудников стали ресурсом для корпоративного ИИ

Результаты внедрения искусственного интеллекта в компаниях могут зависеть от участия сотрудников в обучении специализированных моделей, пишет обозреватель Financial Times Сара О’Коннор.

Речь идет о неявном знании — практических навыках и способах принятия решений, которые формируются с опытом, но редко фиксируются в инструкциях и корпоративных документах. В FT связали эту концепцию с философом Майклом Поланьи, сформулировавшим принцип: «мы знаем больше, чем можем выразить словами».

По мнению автора, универсальные ИИ-модели показывают лучшие результаты в областях с большими объемами открытых данных и понятными критериями проверки. В задачах, где важны внутренний контекст компании и экспертное суждение, одних письменных инструкций может быть недостаточно.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

🧮 Исследователь Anthropic Левент Альпоге с помощью модели Claude Fable 5 нашел контрпример к гипотезе Якобиана — одной из центральных открытых проблем алгебраической геометрии.

Гипотезу сформулировал немецкий математик Отт-Генрих Келлер в 1939 году. Упрощенно ее можно описать так. Есть формула, которая превращает один набор из трех чисел в другой. Математики умеют проверять такую формулу «в каждой точке»: нигде поблизости она ничего не склеивает и не теряет. Гипотеза утверждала: раз формула нигде не теряет информацию в малом, ее действие всегда можно обратить целиком — восстановить исходные числа по результату.

Claude Fable 5 построил формулу, которая ломает это правило. Локальную проверку она проходит в каждой точке. Однако три разных набора чисел она переводит в один и тот же результат. Восстановить исходные данные по нему невозможно — значит, гипотеза неверна. Альпоге приложил ссылки на Wolfram Alpha, где вычисления можно повторить.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube