⚙️ Разработчики ИИ-систем столкнулись с нехваткой серверов для создания продуктов.
По данным The Information, резкое увеличение спроса на специализированные чипы, позволяющие обучать и запускать алгоритмы, вызвало их дефицит. Это побудило крупных поставщиков облачных серверов вроде Amazon Web Services, Microsoft, Google и Oracle ограничить их доступность для компаний.
⏳ Некоторые клиенты сообщают о многомесячном ожидании аренды оборудования. По словам главы компании в области облачных технологий Zeet Джонни Далласа, стартапам могут предоставить один сервер, но они «ни за что не получат пять».
#разработка
_______
Источник | #forklogAI
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
По данным The Information, резкое увеличение спроса на специализированные чипы, позволяющие обучать и запускать алгоритмы, вызвало их дефицит. Это побудило крупных поставщиков облачных серверов вроде Amazon Web Services, Microsoft, Google и Oracle ограничить их доступность для компаний.
⏳ Некоторые клиенты сообщают о многомесячном ожидании аренды оборудования. По словам главы компании в области облачных технологий Zeet Джонни Далласа, стартапам могут предоставить один сервер, но они «ни за что не получат пять».
#разработка
_______
Источник | #forklogAI
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
The Information
AI Developers Stymied by Server Shortage at AWS, Microsoft, Google
Startups and other companies trying to capitalize on the artificial intelligence boom sparked by OpenAI are running into a problem: They can’t find enough specialized computers to make their own AI software. A spike in demand for server chips that can train…
🤖 Специалисты из Google представили подход, позволяющий роботам эффективно протирать столы от крошек и жидкости в сложных средах.
Эксперты объединили методы обучения с подкреплением (RL) и оптимизации траекторий. Первый предоставляет роботу возможность выбирать действия по очистке поверхности, а второй определять команды для всего тела с учетом физических ограничений и предотвращения столкновений.
Исследователи использовали симулятор стохастического дифференциального уравнения задачи протирания стола для тренировки RL-политики планированию высокого уровня. По их словам, это позволяет избежать необходимости в обучающих данных для конкретной задачи.
🧽 Специалисты протестировал метод на роботе. Они заявили, что по сравнению с основанными на эвристике подходами он требует меньшего количества салфеток для очистки разливов и крошек с поверхности. Устройство не смахивает случайно мусор со стола и в процессе уборки не сталкивается с препятствиями вроде стульев.
#Google #роботы
_______
Источник | #forklogAI
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Эксперты объединили методы обучения с подкреплением (RL) и оптимизации траекторий. Первый предоставляет роботу возможность выбирать действия по очистке поверхности, а второй определять команды для всего тела с учетом физических ограничений и предотвращения столкновений.
Исследователи использовали симулятор стохастического дифференциального уравнения задачи протирания стола для тренировки RL-политики планированию высокого уровня. По их словам, это позволяет избежать необходимости в обучающих данных для конкретной задачи.
🧽 Специалисты протестировал метод на роботе. Они заявили, что по сравнению с основанными на эвристике подходами он требует меньшего количества салфеток для очистки разливов и крошек с поверхности. Устройство не смахивает случайно мусор со стола и в процессе уборки не сталкивается с препятствиями вроде стульев.
#Google #роботы
_______
Источник | #forklogAI
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
YouTube
Robotic Table Wiping via Reinforcement Learning and Whole-body Trajectory Optimization
Our approach combines the strengths of reinforcement learning (RL) - planning in high-dimensional observation spaces with complex stochastic dynamics, and of trajectory optimization - guaranteeing constraints satisfaction while executing whole-body trajectories.…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Google обучила парк роботов сортировать мусор.
Исследователи тестировали технологию в течение двух лет. Они использовали метод глубокого обучения с подкреплением на основе реальных данных в комбинации с тренировками в симуляциях.
♻️ Для сбора датасета специалисты запрограммировали 30 роботов искать по офису мусоросортировочные станции и распределять объекты между баками определенным образом. Например, банки и бутылки требовалось отнести в контейнер для вторсырья, а бумажные стаканчики — к компосту.
Еще 20 роботов сортировали мусор в специально оборудованных «классах».
Всего исследователи провели около 572 500 тестов. По их словам, с увеличением объема данных производительность устройств повышалась.
👀 В результате система научилась правильно сортировать 84% объектов.
#Google #роботы
_______
Источник | #forklogAI
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Исследователи тестировали технологию в течение двух лет. Они использовали метод глубокого обучения с подкреплением на основе реальных данных в комбинации с тренировками в симуляциях.
♻️ Для сбора датасета специалисты запрограммировали 30 роботов искать по офису мусоросортировочные станции и распределять объекты между баками определенным образом. Например, банки и бутылки требовалось отнести в контейнер для вторсырья, а бумажные стаканчики — к компосту.
Еще 20 роботов сортировали мусор в специально оборудованных «классах».
Всего исследователи провели около 572 500 тестов. По их словам, с увеличением объема данных производительность устройств повышалась.
👀 В результате система научилась правильно сортировать 84% объектов.
#Google #роботы
_______
Источник | #forklogAI
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
В ноябре 1966 года Консультативный комитет по автоматической обработке языков (ALPAC) при правительстве США выпустил отчет, в котором сообщалось об экономической нецелесообразности исследований в области машинного перевода.
Этот документ мог бы завершить еще даже не начавшуюся на тот момент эру искусственного интеллекта, если бы не энтузиазм отдельных ученых, работавших в отрасли и в итоге заложивших фундамент для RBMT, а впоследствии и NLP.
О том, как это было, читайте в отрывке из вышедшей в издательстве «Альпина нон-фикшн» книги Яны Хлюстовой «Поймать вавилонскую рыбку. Человеческий мозг, нейронные сети и изучение иностранных языков».
forklog.com
#технологии
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Этот документ мог бы завершить еще даже не начавшуюся на тот момент эру искусственного интеллекта, если бы не энтузиазм отдельных ученых, работавших в отрасли и в итоге заложивших фундамент для RBMT, а впоследствии и NLP.
О том, как это было, читайте в отрывке из вышедшей в издательстве «Альпина нон-фикшн» книги Яны Хлюстовой «Поймать вавилонскую рыбку. Человеческий мозг, нейронные сети и изучение иностранных языков».
forklog.com
#технологии
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 Государственное телевидение Китая начало показывать мультсериал Qianqiu Shisong, созданный нейросетью.
26 эпизодов сгенерированы при помощи модели GenAI от China Media Group и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта.
#GenAI #анимация
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
26 эпизодов сгенерированы при помощи модели GenAI от China Media Group и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта.
#GenAI #анимация
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Демонстрационный ролик от Nvidia, на котором показаны андроиды, оснащенные GR00T:
• Digit, работающий на Amazon;
• Apollo, трудящийся на Mercedes;
• H1 (Unitree Robotics), установивший мировой рекорд по пешей ходьбе;
• Figure 01 со встроенным ChatGPT;
• Neo от OpenAI и Optimus от Tesla.
Nvidia представила мультимодальный ИИ GR00T, разработанный специально для андроидов, и новую модель вычислительной платформы Jetson. Производители роботов объявили о создании альянса.
forklog.com
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
• Digit, работающий на Amazon;
• Apollo, трудящийся на Mercedes;
• H1 (Unitree Robotics), установивший мировой рекорд по пешей ходьбе;
• Figure 01 со встроенным ChatGPT;
• Neo от OpenAI и Optimus от Tesla.
Nvidia представила мультимодальный ИИ GR00T, разработанный специально для андроидов, и новую модель вычислительной платформы Jetson. Производители роботов объявили о создании альянса.
forklog.com
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Возможности #Sora поражают!
В сети этот видеоролик приписывают маркетинговой кампании Nike, но это не подтверждается официально. Сам сюжет также не похож на рекламу спортивной продукции.
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
В сети этот видеоролик приписывают маркетинговой кампании Nike, но это не подтверждается официально. Сам сюжет также не похож на рекламу спортивной продукции.
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🦿Экзоскелет, созданный в Лаборатории биомехатроники Стэнфордского университета.
Этот «роботизированный ботинок» оснащен мотором, который взаимодействует с икроножными мышцами, придавая владельцу дополнительный толчок при каждом шаге. Но, в отличие от других экзоскелетов, это движение персонализировано благодаря модели, основанной на машинном обучении и натренированной в ходе многолетней работы с эмуляторами.
#экзоскелет
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Этот «роботизированный ботинок» оснащен мотором, который взаимодействует с икроножными мышцами, придавая владельцу дополнительный толчок при каждом шаге. Но, в отличие от других экзоскелетов, это движение персонализировано благодаря модели, основанной на машинном обучении и натренированной в ходе многолетней работы с эмуляторами.
#экзоскелет
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚽️ Специалисты по ИИ из DeepMind, дочерней компании Google, обучили роботов играть в футбол.
При помощи нейросетей они двигаются на 180% быстрее обычных андроидов с заранее прописанными командами. Механические футболисты научились отражать удары, защищать ворота и быстро вставать при падении.
Также они стали чаще забивать голы и предугадывать движения соперников.
#DeepMind #Google #роботизация
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
При помощи нейросетей они двигаются на 180% быстрее обычных андроидов с заранее прописанными командами. Механические футболисты научились отражать удары, защищать ворота и быстро вставать при падении.
Также они стали чаще забивать голы и предугадывать движения соперников.
#DeepMind #Google #роботизация
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
«Выбор по Тьюрингу» (Гарри Гаррисон) — научно-фантастический роман 1992 года, над которым автор работал вместе с одним из пионеров кибернетики Марвином Минским.
Главный герой книги — инженер Брайан Дилени — оказывается жертвой нападения на лабораторию по разработке нейросетей. Расследование инцидента разбавляется диалогами врачей и ученых об устройстве человеческого мозга, технических проблемах реализации ИИ и этических парадоксах.
Любопытно, что время действия романа приходится на 2023-2026 годы.
#литература
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Главный герой книги — инженер Брайан Дилени — оказывается жертвой нападения на лабораторию по разработке нейросетей. Расследование инцидента разбавляется диалогами врачей и ученых об устройстве человеческого мозга, технических проблемах реализации ИИ и этических парадоксах.
Любопытно, что время действия романа приходится на 2023-2026 годы.
#литература
_______
Источник | #forklogAI
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram