Figure представил нового робота Helix с прорывом в архитектуре управления
Инженеры Figure создали уникальное решение для одной из фундаментальных проблем робототехники: противоречия между скоростью реакции и универсальностью поведения.
Впервые удалось эффективно разделить "мышление" и "действие":
• очень компактная модель управления (80M) для такой сложной задачи
• работает на встроенных GPU - готово к реальному применению
• решает проблему "или быстро, или умно".
Figure заявляют, что они сами создали собственную ИИ-систему, представляющую собой две модели, работающие вместе:S2 — это 7B VLM, S1 — это 80M.
Вот и ответ, почему они разорвали отношения с OpenAI.
Вот что делает Helix особенным - архитектура разделения:
• System 2 (7B параметров) - "мышление" на частоте 7-9 Гц: понимает язык, планирует действия, анализирует контекст
• System 1 (всего 80M параметров!) - "действие" на частоте 200 Гц: превращает планы в точные движения.
• Системы работают параллельно на своих оптимальных частотах, обмениваясь семантическими представлениями.
Ключевой момент - это не просто две отдельные модели, а интегрированная система.
Практические возможности:
• Контроль 35 степеней свободы в реальном времени
• Работа с незнакомыми предметами без дополнительного обучения
• Координация нескольких роботов
• Понимание контекстных команд (например, "подними предмет для пустыни")
Технические достижения:
• Компактность S1 (80M параметров) позволяет работать на встроенных GPU
• Раздельные частоты обеспечивают и скорость реакции, и глубину анализа
• Единая система весов для разных роботов и задач
• Масштабируемая архитектура для реального применения
Это решение может стать стандартом для гуманоидной робототехники, особенно учитывая его практическую реализуемость на доступном оборудовании. Компактность и эффективность архитектуры открывают путь к массовому производству универсальных роботов.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
Инженеры Figure создали уникальное решение для одной из фундаментальных проблем робототехники: противоречия между скоростью реакции и универсальностью поведения.
Впервые удалось эффективно разделить "мышление" и "действие":
• очень компактная модель управления (80M) для такой сложной задачи
• работает на встроенных GPU - готово к реальному применению
• решает проблему "или быстро, или умно".
Figure заявляют, что они сами создали собственную ИИ-систему, представляющую собой две модели, работающие вместе:S2 — это 7B VLM, S1 — это 80M.
Вот и ответ, почему они разорвали отношения с OpenAI.
Вот что делает Helix особенным - архитектура разделения:
• System 2 (7B параметров) - "мышление" на частоте 7-9 Гц: понимает язык, планирует действия, анализирует контекст
• System 1 (всего 80M параметров!) - "действие" на частоте 200 Гц: превращает планы в точные движения.
• Системы работают параллельно на своих оптимальных частотах, обмениваясь семантическими представлениями.
Ключевой момент - это не просто две отдельные модели, а интегрированная система.
Практические возможности:
• Контроль 35 степеней свободы в реальном времени
• Работа с незнакомыми предметами без дополнительного обучения
• Координация нескольких роботов
• Понимание контекстных команд (например, "подними предмет для пустыни")
Технические достижения:
• Компактность S1 (80M параметров) позволяет работать на встроенных GPU
• Раздельные частоты обеспечивают и скорость реакции, и глубину анализа
• Единая система весов для разных роботов и задач
• Масштабируемая архитектура для реального применения
Это решение может стать стандартом для гуманоидной робототехники, особенно учитывая его практическую реализуемость на доступном оборудовании. Компактность и эффективность архитектуры открывают путь к массовому производству универсальных роботов.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
FigureAI
Helix: A Vision-Language-Action Model for Generalist Humanoid Control
Figure was founded with the ambition to change the world.
⚡️Вау! 1-й ИИ-агент протокол рабочих процессов для создания приложений без написания смарт-контрактов
То, что раньше требовало 6-12 месяцев работы со смарт-контрактами, теперь делается за часы.
Halliday запустили 1-й ИИ-агент протокол - готовая инфраструктура для работы с разными блокчейнами:
- Безопасная интеграция с AI
- Можно быстро создавать:
* Подписочные продукты
* Агрегаторы ликвидности
* Системы управления активами
Подходит для различных типов бизнес-приложений: DeFi, NFT, DAO и т.д.
Это похоже на момент, когда появление веб-фреймворков сделало веб-разработку доступной для всех. Теперь то же самое происходит с блокчейном.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Стань спонсором!
То, что раньше требовало 6-12 месяцев работы со смарт-контрактами, теперь делается за часы.
Halliday запустили 1-й ИИ-агент протокол - готовая инфраструктура для работы с разными блокчейнами:
- Безопасная интеграция с AI
- Можно быстро создавать:
* Подписочные продукты
* Агрегаторы ликвидности
* Системы управления активами
Подходит для различных типов бизнес-приложений: DeFi, NFT, DAO и т.д.
Это похоже на момент, когда появление веб-фреймворков сделало веб-разработку доступной для всех. Теперь то же самое происходит с блокчейном.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Стань спонсором!
halliday.xyz
Halliday - Early Access
Halliday is the first agentic workflow protocol. By safely delegating tasks to AI and third parties, Halliday enables you to create breakthrough applications in hours, not years.
Microsoft больше не верит в AGI, OpenAI не в приоритете и новые приоритеты корпорации
СЕО корпорации Сатья Наделла дал свежее интервью, в котором можно увидеть новый взгляд корпорации, произошла переориентация.
Наделла рисует Microsoft как компанию, которая не гонится за хайпом, а строит будущее с умом, вот основные моменты:
1. ИИ — не про AGI, а про реальную пользу (Copilot, Azure).
2. Квантовые технологии — их билет в завтра, но пока только на бумаге.
3. Microsoft хотят быть инфраструктурой для всех (Azure), а не просто ещё одним игроком в ИИ-гонке.
4. Плюс немного социальной ответственности — образование, этика.
Теперь по главным тезисам.
AGI — это хайп, а рост экономики — реальная цель. Наделла говорит: «Мы слишком зациклены на AGI как на конечной точке. Для меня важнее — можем ли мы добиться 10%экономического роста?».
По поводу OpenAI. Наделла вспоминает партнерство с OpenAI, но он очень сдержан, Microsoft переоценил ценность стартапа.
Квантовые вычисления — прорыв, но не завтра: «Мы добились прорыва в топологических кубитах... Это может стать реальностью в ближайшие десятилетия. Не завтра в магазинах, но уже в исследованиях работает».
Microsoft гордится, что их топологические кубиты — это не просто лабораторная игрушка, а шаг к будущему, где квантовые компьютеры будут решать реальные задачи. И да, это звучит как намёк: "Эй, Google с вашим Willow, мы идём своим путём, и он круче". Но честно — 10–15 лет до коммерции? Это пока мечты, которые больше для инвесторов, чем для нас с вами.
ИИ + квантовые = козырь Microsoft. Сатья говорит: «ИИ помогает проектировать квантовые системы, а квантовые системы делают ИИ мощнее. Это цикл обратной связи».
Вот тут Наделла играет в долгую. Он видит Microsoft не просто как ещё одного продавца ИИ-ботов, а как компанию, которая сольёт ИИ с квантовыми мозгами и выдаст что-то, чего у других нет. Это амбициозно, и если выгорит — они сделают рынок. Но пока это больше план на бумаге, чем реальность.
Azure — их золотая жила. «Модели ИИ всё равно будут бегать на hyperscale-вычислениях. Я рад быть арендодателем в этом деле», - говорит Сатья.
Наделла видит ценность в инфраструктуре, где есть переизбыток и потребительских приложениях, где OpenAI уже победила, но не в моделях для предприятий, которые становятся товаром.
Microsoft не хочет тратить все силы на создание собственных ChatGPT — они делают ставку на Azure как на платформу, где все будут запускать свои ИИ. Он намекает: пусть страны и конкуренты строят лишние дата-центры, а мы сдадим им мощности в аренду. Это умно — меньше риска, больше стабильной прибыли. Но есть нюанс, если все начнут делать свои облака, Azure может потерять хватку.
Работа и образование — не дайте людям остаться за бортом. Сатья говорит: «Технологии создают больше рабочих мест, чем уничтожают. Но нам надо переосмыслить образование — учить критическому мышлению, творчеству».
По сути, Наделла не хочет, чтобы его обвинили в массовой безработице из-за ИИ. Он честно говорит: автоматизация меняет всё, но мы поможем людям адаптироваться. Это не просто добрые слова — Microsoft уже пушит курсы через LinkedIn и MS Learn. Молодец, что думает о будущем, но звучит как PR.
Этика ИИ — важно, но не душите нас. «Предвзятость в ИИ — реальная проблема, мы работаем над этим. Но регулирование не должно убивать инновации», - говорит Наделла.
Что это значит? Наделла понимает, что безответственный ИИ может подставить Microsoft под удар (скандалы, штрафы). Они вкладываются в "справедливые" системы, но он явно боится, что законы в
{...продолжить в источнике}
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
СЕО корпорации Сатья Наделла дал свежее интервью, в котором можно увидеть новый взгляд корпорации, произошла переориентация.
Наделла рисует Microsoft как компанию, которая не гонится за хайпом, а строит будущее с умом, вот основные моменты:
1. ИИ — не про AGI, а про реальную пользу (Copilot, Azure).
2. Квантовые технологии — их билет в завтра, но пока только на бумаге.
3. Microsoft хотят быть инфраструктурой для всех (Azure), а не просто ещё одним игроком в ИИ-гонке.
4. Плюс немного социальной ответственности — образование, этика.
Теперь по главным тезисам.
AGI — это хайп, а рост экономики — реальная цель. Наделла говорит: «Мы слишком зациклены на AGI как на конечной точке. Для меня важнее — можем ли мы добиться 10%экономического роста?».
По поводу OpenAI. Наделла вспоминает партнерство с OpenAI, но он очень сдержан, Microsoft переоценил ценность стартапа.
Квантовые вычисления — прорыв, но не завтра: «Мы добились прорыва в топологических кубитах... Это может стать реальностью в ближайшие десятилетия. Не завтра в магазинах, но уже в исследованиях работает».
Microsoft гордится, что их топологические кубиты — это не просто лабораторная игрушка, а шаг к будущему, где квантовые компьютеры будут решать реальные задачи. И да, это звучит как намёк: "Эй, Google с вашим Willow, мы идём своим путём, и он круче". Но честно — 10–15 лет до коммерции? Это пока мечты, которые больше для инвесторов, чем для нас с вами.
ИИ + квантовые = козырь Microsoft. Сатья говорит: «ИИ помогает проектировать квантовые системы, а квантовые системы делают ИИ мощнее. Это цикл обратной связи».
Вот тут Наделла играет в долгую. Он видит Microsoft не просто как ещё одного продавца ИИ-ботов, а как компанию, которая сольёт ИИ с квантовыми мозгами и выдаст что-то, чего у других нет. Это амбициозно, и если выгорит — они сделают рынок. Но пока это больше план на бумаге, чем реальность.
Azure — их золотая жила. «Модели ИИ всё равно будут бегать на hyperscale-вычислениях. Я рад быть арендодателем в этом деле», - говорит Сатья.
Наделла видит ценность в инфраструктуре, где есть переизбыток и потребительских приложениях, где OpenAI уже победила, но не в моделях для предприятий, которые становятся товаром.
Microsoft не хочет тратить все силы на создание собственных ChatGPT — они делают ставку на Azure как на платформу, где все будут запускать свои ИИ. Он намекает: пусть страны и конкуренты строят лишние дата-центры, а мы сдадим им мощности в аренду. Это умно — меньше риска, больше стабильной прибыли. Но есть нюанс, если все начнут делать свои облака, Azure может потерять хватку.
Работа и образование — не дайте людям остаться за бортом. Сатья говорит: «Технологии создают больше рабочих мест, чем уничтожают. Но нам надо переосмыслить образование — учить критическому мышлению, творчеству».
По сути, Наделла не хочет, чтобы его обвинили в массовой безработице из-за ИИ. Он честно говорит: автоматизация меняет всё, но мы поможем людям адаптироваться. Это не просто добрые слова — Microsoft уже пушит курсы через LinkedIn и MS Learn. Молодец, что думает о будущем, но звучит как PR.
Этика ИИ — важно, но не душите нас. «Предвзятость в ИИ — реальная проблема, мы работаем над этим. Но регулирование не должно убивать инновации», - говорит Наделла.
Что это значит? Наделла понимает, что безответственный ИИ может подставить Microsoft под удар (скандалы, штрафы). Они вкладываются в "справедливые" системы, но он явно боится, что законы в
{...продолжить в источнике}
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Dwarkeshpatel
Satya Nadella – Microsoft’s AGI Plan & Quantum Breakthrough
AGI is not the real benchmark: 10% economic growth is
Со-основатель и экс-VP по исследованиям OpenAI раскрыли секреты создания ChatGPT
В Стэнфорде интересная состоялась лекция: Баррета Зоф и Джона Шульмана, они оба уже покинули компанию.
Они поделились неизвестными ранее деталями разработки системы, которая изменила наше представление об ИИ.
Никто не ожидал, что проект, начатый небольшой командой из 5 человек в сентябре 2022 года, станет глобальным феноменом. За 2 года команда выросла до более, чем 100 человек, пытающихся удержать в равновесии сложнейшую систему.
Самым интересным оказалось то, что создание "послушного" ИИ - это не просто техническая задача. Создатели ChatGPT столкнулись с целым рядом неожиданных проблем: как научить модель отказывать в потенциально опасных запросах, не становясь при этом излишне ограничивающей? Как сохранить разнообразие мнений и стилей, одновременно поддерживая безопасность? Как избежать политической предвзятости в ответах?
Особенно удивительным оказался "эффект бабочки" в обучении: улучшение одного аспекта часто неожиданно ухудшало другие. Например, попытки сделать модель более безопасной иногда приводили к появлению орфографических ошибок, а стремление к более точным ответам могло сделать модель излишне категоричной.
Система пост-тренинга ChatGPT оказалась похожа на тонкую настройку музыкального инструмента: три ключевых компонента (SFT, RM и RL) должны работать в идеальной гармонии. Один отвечает за обучение на качественных примерах, второй - за понимание человеческих предпочтений, третий - за оптимизацию поведения.
Что особенно важно - многие проблемы до сих пор не решены. Как говорят создатели, "чтобы заставить модель делать то, что мы хотим, нужно сначала понять, чего именно мы хотим". И этот философский вопрос оказывается сложнее любых технических проблем.
Одним из самых интересных моментов презентации - обсуждение "человеческого фактора" в обучении ИИ. Оказалось, что разные группы людей, участвующих в разметке данных, дают совершенно разное качество обратной связи. Например, обычные пользователи отлично определяют реалистичность диалогов, но хуже справляются с оценкой корректности информации. Эксперты, напротив, прекрасно оценивают точность, но могут упустить нюансы естественного общения.
Создатели особо подчеркнули, что несмотря на все достижения, мы находимся только в начале пути. Среди ключевых вызовов будущего они выделили:
1. Необходимость сохранения "разнообразия мышления" ИИ систем.
2. Проблему прозрачности принятия решений.
3. Баланс между специализацией и общими способностями моделей.
4. Этические аспекты взаимодействия ИИ с пользователями.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
В Стэнфорде интересная состоялась лекция: Баррета Зоф и Джона Шульмана, они оба уже покинули компанию.
Они поделились неизвестными ранее деталями разработки системы, которая изменила наше представление об ИИ.
Никто не ожидал, что проект, начатый небольшой командой из 5 человек в сентябре 2022 года, станет глобальным феноменом. За 2 года команда выросла до более, чем 100 человек, пытающихся удержать в равновесии сложнейшую систему.
Самым интересным оказалось то, что создание "послушного" ИИ - это не просто техническая задача. Создатели ChatGPT столкнулись с целым рядом неожиданных проблем: как научить модель отказывать в потенциально опасных запросах, не становясь при этом излишне ограничивающей? Как сохранить разнообразие мнений и стилей, одновременно поддерживая безопасность? Как избежать политической предвзятости в ответах?
Особенно удивительным оказался "эффект бабочки" в обучении: улучшение одного аспекта часто неожиданно ухудшало другие. Например, попытки сделать модель более безопасной иногда приводили к появлению орфографических ошибок, а стремление к более точным ответам могло сделать модель излишне категоричной.
Система пост-тренинга ChatGPT оказалась похожа на тонкую настройку музыкального инструмента: три ключевых компонента (SFT, RM и RL) должны работать в идеальной гармонии. Один отвечает за обучение на качественных примерах, второй - за понимание человеческих предпочтений, третий - за оптимизацию поведения.
Что особенно важно - многие проблемы до сих пор не решены. Как говорят создатели, "чтобы заставить модель делать то, что мы хотим, нужно сначала понять, чего именно мы хотим". И этот философский вопрос оказывается сложнее любых технических проблем.
Одним из самых интересных моментов презентации - обсуждение "человеческого фактора" в обучении ИИ. Оказалось, что разные группы людей, участвующих в разметке данных, дают совершенно разное качество обратной связи. Например, обычные пользователи отлично определяют реалистичность диалогов, но хуже справляются с оценкой корректности информации. Эксперты, напротив, прекрасно оценивают точность, но могут упустить нюансы естественного общения.
Создатели особо подчеркнули, что несмотря на все достижения, мы находимся только в начале пути. Среди ключевых вызовов будущего они выделили:
1. Необходимость сохранения "разнообразия мышления" ИИ систем.
2. Проблему прозрачности принятия решений.
3. Баланс между специализацией и общими способностями моделей.
4. Этические аспекты взаимодействия ИИ с пользователями.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
Google Docs
ChatGPT + Post-Training
ChatGPT and The Art of Post-Training Barret Zoph & John Schulman
Perplexity AI запускает новый браузер на основе ИИ-агентов под названием "Comet"
Лист ожидания тут.
Поиск на основе ИИ-агентов предполагает:
1. Понимание контекста — браузер может понимать ваши намерения, а не просто искать ключевые слова.
2. Исследование — может самостоятельно переходить по ссылкам и собирать информацию с разных сайтов
3. Синтез информации — вместо выдачи списка ссылок может обобщать информацию и представлять готовые ответы
4. Выполнение сложных задач — например, сравнение продуктов, анализ отзывов, поиск лучших предложений.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
Лист ожидания тут.
Поиск на основе ИИ-агентов предполагает:
1. Понимание контекста — браузер может понимать ваши намерения, а не просто искать ключевые слова.
2. Исследование — может самостоятельно переходить по ссылкам и собирать информацию с разных сайтов
3. Синтез информации — вместо выдачи списка ссылок может обобщать информацию и представлять готовые ответы
4. Выполнение сложных задач — например, сравнение продуктов, анализ отзывов, поиск лучших предложений.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
www.perplexity.ai
Comet Browser by Perplexity
A Browser for Agentic Search by Perplexity. Arriving soon from Perplexity. Join the waitlist.
❗️Крупнейшие ИТ-компании инвестируют в создание цифровых клеток человека - Arc Institute, принадлежащий основателям Stripe, запустил виртуальный клеточный атлас из 300 млн клеток
Arc Institute объявил о Arc Virtual Cell Atlas, который объединяет данные более 300 миллионов клеток в единую вычислительную платформу.
Это первый шаг института к созданию масштабной базы клеточных данных для стимулирования биологических открытий с помощью ИИ.
Атлас дебютирует с двумя ключевыми наборами данных, которые стали общедоступными:
1. Tahoe-100M- крупнейший в мире набор данных пертурбаций с открытым исходным кодом, созданный Vevo Therapeutics. Он включает данные о 100 млн клеток и отображает 60,000 взаимодействий лекарств с клетками в 50 линиях раковых клеток.
2. scBaseCamp - первый набор данных секвенирования РНК отдельных клеток, курированный с использованием ИИ-агентов. Ученые Arc обработали наблюдательные данные из более чем 200 миллионов клеток, представляющих 21 различный вид, из публичных репозиториев и привели их к стандартизированной форме.
Для создания scBaseCamp ученые Arc разработали автономных ИИ-агентов, которые непрерывно ищут, курируют и обрабатывают публичные репозитории данных в реальном времени.
Проект создавался в партнерстве с Parse Biosciences, чья GigaLab обеспечила возможности секвенирования РНК отдельных клеток.
Мы видим, как технологические гиганты (через такие структуры как Chan Zuckerberg Initiative) и специализированные институты (как Arc Institute) вкладывают значительные ресурсы в создание виртуальных клеточных атласов и цифровых моделей клеток.
Другие разработки Arc тут.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
Arc Institute объявил о Arc Virtual Cell Atlas, который объединяет данные более 300 миллионов клеток в единую вычислительную платформу.
Это первый шаг института к созданию масштабной базы клеточных данных для стимулирования биологических открытий с помощью ИИ.
Атлас дебютирует с двумя ключевыми наборами данных, которые стали общедоступными:
1. Tahoe-100M- крупнейший в мире набор данных пертурбаций с открытым исходным кодом, созданный Vevo Therapeutics. Он включает данные о 100 млн клеток и отображает 60,000 взаимодействий лекарств с клетками в 50 линиях раковых клеток.
2. scBaseCamp - первый набор данных секвенирования РНК отдельных клеток, курированный с использованием ИИ-агентов. Ученые Arc обработали наблюдательные данные из более чем 200 миллионов клеток, представляющих 21 различный вид, из публичных репозиториев и привели их к стандартизированной форме.
Для создания scBaseCamp ученые Arc разработали автономных ИИ-агентов, которые непрерывно ищут, курируют и обрабатывают публичные репозитории данных в реальном времени.
Проект создавался в партнерстве с Parse Biosciences, чья GigaLab обеспечила возможности секвенирования РНК отдельных клеток.
Мы видим, как технологические гиганты (через такие структуры как Chan Zuckerberg Initiative) и специализированные институты (как Arc Institute) вкладывают значительные ресурсы в создание виртуальных клеточных атласов и цифровых моделей клеток.
Другие разработки Arc тут.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney
arcinstitute.org
Virtual Cell Atlas | Arc Institute
Arc Institute is a independent nonprofit research organization headquartered in Palo Alto, California.
Основатель Huawei сказал Си Цзиньпину,что отставание от Nvidia сокращается
Huawei достигла большого прогресса в производстве передовых ИИ-чипов Ascend 910C - % выхода годной продукции увеличился до 40% по сравнению с 20% всего год назад.
Это большое достижение, которое впервые сделало производственную линию Huawei для чипов Ascend рентабельной.
Компания планирует дальнейшее улучшение показателей до 60%, что соответствует отраслевым стандартам для подобных чипов и приближается к показателям TSMC при производстве процессоров Nvidia H100.
В 2025 году Huawei планирует произвести 100 000 процессоров Ascend 910C и 300 000 чипов 910B. Это существенный рост по сравнению с 2024 годом, когда было произведено 200 000 чипов 910B, а 910C еще не находились в массовом производстве.
Но есть технические проблемы у чипов Huawei:
1. Специалисты китайских ИИ-компаний и исследователи самой Huawei признают, что Ascend 910B не подходят для обучения крупномасштабных моделей из-за проблем с межчиповым соединением и ограничений памяти.
2. Продукты Huawei пока уступают решениям Nvidia в удобстве использования.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Стань спонсором!
Huawei достигла большого прогресса в производстве передовых ИИ-чипов Ascend 910C - % выхода годной продукции увеличился до 40% по сравнению с 20% всего год назад.
Это большое достижение, которое впервые сделало производственную линию Huawei для чипов Ascend рентабельной.
Компания планирует дальнейшее улучшение показателей до 60%, что соответствует отраслевым стандартам для подобных чипов и приближается к показателям TSMC при производстве процессоров Nvidia H100.
В 2025 году Huawei планирует произвести 100 000 процессоров Ascend 910C и 300 000 чипов 910B. Это существенный рост по сравнению с 2024 годом, когда было произведено 200 000 чипов 910B, а 910C еще не находились в массовом производстве.
Но есть технические проблемы у чипов Huawei:
1. Специалисты китайских ИИ-компаний и исследователи самой Huawei признают, что Ascend 910B не подходят для обучения крупномасштабных моделей из-за проблем с межчиповым соединением и ограничений памяти.
2. Продукты Huawei пока уступают решениям Nvidia в удобстве использования.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Стань спонсором!
Reuters
Huawei founder told Xi China's concerns about lack of chips have eased, state media says
Huawei's founder told Xi Jinping at a meeting the Chinese president held with private sector entrepreneurs that concerns China had about a lack of homegrown chips or operating systems had eased, Chinese state media reported.
Вот это конкуренция! #DeepSeek обваливает цены на экономику ИИ, а OpenAI делает Deep research массовым - это демократизация ИИ
Свежие анонсы лидеров ИИ подтверждают прогноз нашего канала @blockchainrf о том, что базовые ИИ-модели станут товаром, а реальная ценность будет в агентах и специализированных решениях.
DeepSeek сегодня объявил сразу 2 важных анонса:
1. Ценовая война. С сегодняшнего дня компания вводит агрессивные скидки в непиковые часы (16:30-00:30 UTC):
- DeepSeek-V3: -50%
- DeepSeek-R1: -75% (!)
Вдумайтесь: стоимость вывода для R1 падает с $2.19 до $0.550 за миллион токенов. Это прямое подтверждение тезиса о том, что базовые ИИ-модели становятся товаром.
2. Технологическая демократизация. DeepSeek выпускает DeepGEMM — высокоэффективную библиотеку с выдающимися характеристиками. Подробности тут.
А OpenAI движется к модели "интеллект как сервис"
Одновременно OpenAI делает серию анонсов, показывающих переход от продажи доступа к моделям к продаже уровней интеллекта:
1. Deep research для всех платных пользователей.
- Plus, Team, Edu и Enterprise получают 10 запросов/месяц
- Pro пользователи — 120 запросов/месяц
2. Advanced Voice на базе GPT-4o mini для бесплатных пользователей:
- Бесплатный доступ к технологии, но с ограничениями
- Plus и Pro получают расширенные возможности
В то же время Alibaba бросает вызов в сфере ИИ-видео и выпускает Wan2.1 — набор продвинутых моделей для видео:
- Генерация в 2,5 раза быстрее SOTA моделей
- Превосходная работа со сложными движениями и физикой
- Работает на китайском и английском языках.
Что это значит для рынка ИИ?
1. Базовые модели становятся товаром. Как мы писали ранее, базовые ИИ-модели станут как ОС — широкодоступными и дешевыми. Мы наблюдаем это в реальном времени с ценовой политикой DeepSeek.
2. Смещение ценности к специализированным решениям.
OpenAI фокусируется на создании функций вроде Deep research — это уже не просто API, а готовое решение конкретной проблемы.
3. Многоуровневая стратегия монетизации.
Компании четко сегментируют функциональность по уровням подписки:
- Бесплатный уровень: базовые возможности
- Plus/Team: доступ к продвинутым функциям с ограничениями
- Pro/Enterprise: максимальные возможности
4. Эффективность вместо сырой мощности. DeepSeek с их компактным, но мощным DeepGEMM подтверждает, что "алгоритмы становятся эффективнее" и "маленькие дистиллированные модели показывают хорошие результаты".
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
⚙️ Разработка ботов Telegram от 5000 руб
Свежие анонсы лидеров ИИ подтверждают прогноз нашего канала @blockchainrf о том, что базовые ИИ-модели станут товаром, а реальная ценность будет в агентах и специализированных решениях.
DeepSeek сегодня объявил сразу 2 важных анонса:
1. Ценовая война. С сегодняшнего дня компания вводит агрессивные скидки в непиковые часы (16:30-00:30 UTC):
- DeepSeek-V3: -50%
- DeepSeek-R1: -75% (!)
Вдумайтесь: стоимость вывода для R1 падает с $2.19 до $0.550 за миллион токенов. Это прямое подтверждение тезиса о том, что базовые ИИ-модели становятся товаром.
2. Технологическая демократизация. DeepSeek выпускает DeepGEMM — высокоэффективную библиотеку с выдающимися характеристиками. Подробности тут.
А OpenAI движется к модели "интеллект как сервис"
Одновременно OpenAI делает серию анонсов, показывающих переход от продажи доступа к моделям к продаже уровней интеллекта:
1. Deep research для всех платных пользователей.
- Plus, Team, Edu и Enterprise получают 10 запросов/месяц
- Pro пользователи — 120 запросов/месяц
2. Advanced Voice на базе GPT-4o mini для бесплатных пользователей:
- Бесплатный доступ к технологии, но с ограничениями
- Plus и Pro получают расширенные возможности
В то же время Alibaba бросает вызов в сфере ИИ-видео и выпускает Wan2.1 — набор продвинутых моделей для видео:
- Генерация в 2,5 раза быстрее SOTA моделей
- Превосходная работа со сложными движениями и физикой
- Работает на китайском и английском языках.
Что это значит для рынка ИИ?
1. Базовые модели становятся товаром. Как мы писали ранее, базовые ИИ-модели станут как ОС — широкодоступными и дешевыми. Мы наблюдаем это в реальном времени с ценовой политикой DeepSeek.
2. Смещение ценности к специализированным решениям.
OpenAI фокусируется на создании функций вроде Deep research — это уже не просто API, а готовое решение конкретной проблемы.
3. Многоуровневая стратегия монетизации.
Компании четко сегментируют функциональность по уровням подписки:
- Бесплатный уровень: базовые возможности
- Plus/Team: доступ к продвинутым функциям с ограничениями
- Pro/Enterprise: максимальные возможности
4. Эффективность вместо сырой мощности. DeepSeek с их компактным, но мощным DeepGEMM подтверждает, что "алгоритмы становятся эффективнее" и "маленькие дистиллированные модели показывают хорошие результаты".
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
⚙️ Разработка ботов Telegram от 5000 руб
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
❗️Смена экономики:не ИТ-железо и не базовые ИИ-модели будут иметь долгосрочную ценность
Почему гонка за строительством ЦОДов может оказаться ошибкой, и как ИИ- агенты изменят расстановку сил в технологическом секторе?
В то время как участники WEF в Давосе…
Почему гонка за строительством ЦОДов может оказаться ошибкой, и как ИИ- агенты изменят расстановку сил в технологическом секторе?
В то время как участники WEF в Давосе…
Бизнес консалтингу конец. Теперь их работа - ПО. ИИ-агенты, заточенные под конкретные задачи и исследования забирают их кусок пирога
Услуги, которые всего пару лет назад могли предоставить только консультанты McKinsey за огромные деньги теперь доступны через ПО на базе ИИ по цене месячной подписки на Netflix. Уже сегодня есть Deep Research от OpenAI, у Google и Anthropic свои аналогичные продукты. Их сегодняшний минус в том, что нет доступа к данным компаний.
Но стартапы уже решают эту задачу. You.com представили Advanced Research & Insights (ARI) - это ИИ, агент, который за 5 минут вместо недель работы команды консультантов от McKinsey/BCG/KPMG сделает для вас работу.
Одновременный анализ 400 источников (в 10 раз больше конкурентов).
$100,000+ экономия на каждом исследовательском проекте.
Профессиональное форматирование, визуализации и кликабельные цитаты.
Более того Perplexity собираются сделать 4 конкретных продукта:
1. Консультант «McKinsey» как программное обеспечение
2. Венчурный инвестор как программное обеспечение
3. Аналитик финансового планирования и анализа как программное обеспечение
4. Юридическое/комплаенс-обеспечение как программное обеспечение
По сути, ИИ-инструменты заменят функции дорогостоящих специалистов (консультантов, инвесторов, аналитиков, юристов), автоматизируя их работу с помощью технологий глубоких исследований и ИИ.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Стань спонсором!
Услуги, которые всего пару лет назад могли предоставить только консультанты McKinsey за огромные деньги теперь доступны через ПО на базе ИИ по цене месячной подписки на Netflix. Уже сегодня есть Deep Research от OpenAI, у Google и Anthropic свои аналогичные продукты. Их сегодняшний минус в том, что нет доступа к данным компаний.
Но стартапы уже решают эту задачу. You.com представили Advanced Research & Insights (ARI) - это ИИ, агент, который за 5 минут вместо недель работы команды консультантов от McKinsey/BCG/KPMG сделает для вас работу.
Одновременный анализ 400 источников (в 10 раз больше конкурентов).
$100,000+ экономия на каждом исследовательском проекте.
Профессиональное форматирование, визуализации и кликабельные цитаты.
Более того Perplexity собираются сделать 4 конкретных продукта:
1. Консультант «McKinsey» как программное обеспечение
2. Венчурный инвестор как программное обеспечение
3. Аналитик финансового планирования и анализа как программное обеспечение
4. Юридическое/комплаенс-обеспечение как программное обеспечение
По сути, ИИ-инструменты заменят функции дорогостоящих специалистов (консультантов, инвесторов, аналитиков, юристов), автоматизируя их работу с помощью технологий глубоких исследований и ИИ.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Стань спонсором!
You
You.com | AI for workplace productivity
Artificial intelligence designed for collaboration - with AI Agents that can research, solve problems, and create content for you and your team.
Крутой свежий отчет о мировом рынке роботов от Morgan Stanley: роботизация будет быстрее, чем внедрение беспилотных автомобилей, благодаря контролируемым условиям применения.
В отчете делается акцент на лидерстве Китая в "теле" роботов и США в "мозге", с Tesla как ключевым интегратором.
Morgan Stanley видит человекоподобных роботов как трансформационную силу, способную изменить рынок труда и глобальную экономику к 2050 году. Однако успех зависит от преодоления текущих барьеров и конкуренции между Востоком и Западом.
Вот ключевые моменты из отчета:
1. Экономический потенциал
Глобальный рынок к 2050 году рынок может достичь $10–12 трлн.
В США 2040 году будет до 8,4 млн роботов, экономический эффект от этого $357 млрд.
К 2050 году: до 63 млн роботов, замещающих 75% рабочей силы, с эффектом в $3 трлн.
Китайский рынок - 6 триллионов юаней (~ $850 млрд) к 2050 году.
Экономия на рабочей силе оценивается в $500 000–1 000 000 на одного робота за 20 лет эксплуатации.
2. Отрасли применения
- Логистика и склады: автоматизация погрузки, сортировки.
- Производство: сборка и контроль качества (Toyota, Tesla).
- Здравоохранение: уход за пожилыми людьми.
- Сельское хозяйство: сбор урожая.
- Опасные работы: горнодобыча, строительство.
3. Технологические драйверы
- ИИ: генеративные модели для обучения роботов сложным задачам.
- Сенсоры: LiDAR и камеры (RoboSense, Sony) для восприятия среды.
- Аппаратное обеспечение: actuators (приводы) и батареи (CATL, Tesla).
- Симуляции: платформы вроде NVIDIA Omniverse для ускоренного обучения.
Morgan Stanley выделяет 100 ключевых компаний, разделенных на три категории:
1. "Мозг": Разработка ИИ и вычислительных систем.
- Лидеры:
- NVIDIA: чипы (H100, Jetson) и платформа Omniverse.
- Google (DeepMind): алгоритмы обучения.
- Microsoft: облачные решения.
Западные компании доминируют в этой категории благодаря лидерству в софте.
2. "Тело": Производство компонентов: сенсоры, приводы, батареи.
- Лидеры:
- RoboSense (Китай): LiDAR и системы зрения.
- Sony: камеры.
- CATL: батареи.
- Inovance: приводы.
Китай занимает 63% цепочки поставок, включая 90% обработки редкоземельных металлов, необходимых для моторов.
3. "Интеграторы". Сборка и внедрение роботов.
- Лидеры:
- Tesla (Optimus): интеграция ИИ из FSD в робототехнику.
- Boston Dynamics (Atlas): мобильные роботы.
- Amazon: складская роботизация.
Китай также силен здесь: 56% компаний и 45% интеграторов из КНР.
Из 100 компаний 37 — китайские, 35 — американские, что подчеркивает конкуренцию между этими странами.
Инвестиционные перспективы
- Лидеры роста: NVIDIA, Tesla, RoboSense.
- Потенциал акций: рост на 15–20% ежегодно в ближайшие 5–10 лет.
- Стартапы: Figure AI, Agility Robotics — возможные цели для поглощений.
- Рекомендация: инвестировать в цепочку поставок (компоненты, софт) для долгосрочной прибыли.
Риски:
- Технологические: ограничения в ловкости и автономности.
- Регуляторные: стандарты безопасности и ответственности.
- Социальные: массовая безработица и протесты.
- Китайская конкуренция: доминирование КНР может вытеснить западные фирмы, как в случае с электромобилями.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
В отчете делается акцент на лидерстве Китая в "теле" роботов и США в "мозге", с Tesla как ключевым интегратором.
Morgan Stanley видит человекоподобных роботов как трансформационную силу, способную изменить рынок труда и глобальную экономику к 2050 году. Однако успех зависит от преодоления текущих барьеров и конкуренции между Востоком и Западом.
Вот ключевые моменты из отчета:
1. Экономический потенциал
Глобальный рынок к 2050 году рынок может достичь $10–12 трлн.
В США 2040 году будет до 8,4 млн роботов, экономический эффект от этого $357 млрд.
К 2050 году: до 63 млн роботов, замещающих 75% рабочей силы, с эффектом в $3 трлн.
Китайский рынок - 6 триллионов юаней (~ $850 млрд) к 2050 году.
Экономия на рабочей силе оценивается в $500 000–1 000 000 на одного робота за 20 лет эксплуатации.
2. Отрасли применения
- Логистика и склады: автоматизация погрузки, сортировки.
- Производство: сборка и контроль качества (Toyota, Tesla).
- Здравоохранение: уход за пожилыми людьми.
- Сельское хозяйство: сбор урожая.
- Опасные работы: горнодобыча, строительство.
3. Технологические драйверы
- ИИ: генеративные модели для обучения роботов сложным задачам.
- Сенсоры: LiDAR и камеры (RoboSense, Sony) для восприятия среды.
- Аппаратное обеспечение: actuators (приводы) и батареи (CATL, Tesla).
- Симуляции: платформы вроде NVIDIA Omniverse для ускоренного обучения.
Morgan Stanley выделяет 100 ключевых компаний, разделенных на три категории:
1. "Мозг": Разработка ИИ и вычислительных систем.
- Лидеры:
- NVIDIA: чипы (H100, Jetson) и платформа Omniverse.
- Google (DeepMind): алгоритмы обучения.
- Microsoft: облачные решения.
Западные компании доминируют в этой категории благодаря лидерству в софте.
2. "Тело": Производство компонентов: сенсоры, приводы, батареи.
- Лидеры:
- RoboSense (Китай): LiDAR и системы зрения.
- Sony: камеры.
- CATL: батареи.
- Inovance: приводы.
Китай занимает 63% цепочки поставок, включая 90% обработки редкоземельных металлов, необходимых для моторов.
3. "Интеграторы". Сборка и внедрение роботов.
- Лидеры:
- Tesla (Optimus): интеграция ИИ из FSD в робототехнику.
- Boston Dynamics (Atlas): мобильные роботы.
- Amazon: складская роботизация.
Китай также силен здесь: 56% компаний и 45% интеграторов из КНР.
Из 100 компаний 37 — китайские, 35 — американские, что подчеркивает конкуренцию между этими странами.
Инвестиционные перспективы
- Лидеры роста: NVIDIA, Tesla, RoboSense.
- Потенциал акций: рост на 15–20% ежегодно в ближайшие 5–10 лет.
- Стартапы: Figure AI, Agility Robotics — возможные цели для поглощений.
- Рекомендация: инвестировать в цепочку поставок (компоненты, софт) для долгосрочной прибыли.
Риски:
- Технологические: ограничения в ловкости и автономности.
- Регуляторные: стандарты безопасности и ответственности.
- Социальные: массовая безработица и протесты.
- Китайская конкуренция: доминирование КНР может вытеснить западные фирмы, как в случае с электромобилями.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Google делают из Gemini универсального ИИ-агента, теперь можно задавать вопросы через видео
Google представили новые функции, такие как Screenshare и возможность задавать вопросы через видео, Gemini может обрабатывать не только текст, но и визуальную информацию в реальном времени — будь то содержимое экрана или окружающий мир через камеру.
Это делает его более универсальным, так как он "видит" и "понимает" контекст, подобно человеку.
Ещё в декабре 2024 года Google представила Project Marinerа — прототип ИИ-агента на базе Gemini, который способен автономно управлять браузером, кликать по кнопкам, заполнять формы и выполнять задачи в интернете. Это шаг к "agentic AI" — системам, которые не просто отвечают, а действуют от имени пользователя.
Project Astra - ещё один прототип, позиционируется как универсальный помощник, который может давать советы, отвечать на вопросы о том, что видит через камеру, и даже работать с такими инструментами, как Google Search и Maps. Обновления в Gemini 2.0, включая улучшенную память и диалог на нескольких языках, усиливают эту универсальность.
Вторая функция, которая была представлена позволяет снимать видео и задавать вопросы Gemini прямо во время съемки. Google анонсировала эту возможность еще на Google I/O в прошлом году, и теперь она становится реальностью.
Обе функции будут доступны пользователям подписки Gemini Advanced (в рамках плана Google One AI Premium) на устройствах Android. Развертывание начнется позже в марте 2025 года.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
Google представили новые функции, такие как Screenshare и возможность задавать вопросы через видео, Gemini может обрабатывать не только текст, но и визуальную информацию в реальном времени — будь то содержимое экрана или окружающий мир через камеру.
Это делает его более универсальным, так как он "видит" и "понимает" контекст, подобно человеку.
Ещё в декабре 2024 года Google представила Project Marinerа — прототип ИИ-агента на базе Gemini, который способен автономно управлять браузером, кликать по кнопкам, заполнять формы и выполнять задачи в интернете. Это шаг к "agentic AI" — системам, которые не просто отвечают, а действуют от имени пользователя.
Project Astra - ещё один прототип, позиционируется как универсальный помощник, который может давать советы, отвечать на вопросы о том, что видит через камеру, и даже работать с такими инструментами, как Google Search и Maps. Обновления в Gemini 2.0, включая улучшенную память и диалог на нескольких языках, усиливают эту универсальность.
Вторая функция, которая была представлена позволяет снимать видео и задавать вопросы Gemini прямо во время съемки. Google анонсировала эту возможность еще на Google I/O в прошлом году, и теперь она становится реальностью.
Обе функции будут доступны пользователям подписки Gemini Advanced (в рамках плана Google One AI Premium) на устройствах Android. Развертывание начнется позже в марте 2025 года.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot
TechCrunch
Google's Gemini now lets you ask questions using videos and what's on your screen | TechCrunch
Google is adding new features to its AI assistant, Gemini, that let users ask it questions using video and content on the screen in real time. At the
⚡️Китайцы сделали квантовый процессор, не уступающий прорыв Google в квантовой гонке
Исследователи из Университета науки и технологии Китая представили Zuchongzhi-3 — квантовый процессор с 105 кубитами, конкурирующий с Willow от Google в области квантовых вычислений.
Новейший сверхпроводящий квантовый процессор Zuchongzhi-3 демонстрирует следующие характеристики:
1. 105 кубитов и 182 соединительных элемента интегрированы на одном чипе
2. производительность в 10¹⁵ раз выше самого мощного классического суперкомпьютера
3. Время когерентности 72 микросекунды — ключевой параметр, позволяющий выполнять более сложные вычисления
Высокая точность операций:
- 99.90% для параллельных однокубитовых вентилей
- 99.62% для параллельных двухкубитовых вентилей
- 99.13% для параллельного считывания
Zuchongzhi-3 сопоставим с квантовым процессором Google Willow, который также имеет 105 кубитов и был представлен в декабре 2024 года. Хотя у каждого процессора есть свои сильные стороны, Zuchongzhi-3 демонстрирует незначительное преимущество в некоторых аспектах:
1. Более высокое время когерентности (72 мкс против 68 мкс у Willow)
2. Сфокусирован на демонстрации практического квантового превосходства.
В то время как Google Willow больше ориентирован на коррекцию ошибок и долгосрочную отказоустойчивость, Zuchongzhi-3 впечатляет текущими вычислительными возможностями.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
⚙️ Разработка ботов Telegram от 5000 руб
Исследователи из Университета науки и технологии Китая представили Zuchongzhi-3 — квантовый процессор с 105 кубитами, конкурирующий с Willow от Google в области квантовых вычислений.
Новейший сверхпроводящий квантовый процессор Zuchongzhi-3 демонстрирует следующие характеристики:
1. 105 кубитов и 182 соединительных элемента интегрированы на одном чипе
2. производительность в 10¹⁵ раз выше самого мощного классического суперкомпьютера
3. Время когерентности 72 микросекунды — ключевой параметр, позволяющий выполнять более сложные вычисления
Высокая точность операций:
- 99.90% для параллельных однокубитовых вентилей
- 99.62% для параллельных двухкубитовых вентилей
- 99.13% для параллельного считывания
Zuchongzhi-3 сопоставим с квантовым процессором Google Willow, который также имеет 105 кубитов и был представлен в декабре 2024 года. Хотя у каждого процессора есть свои сильные стороны, Zuchongzhi-3 демонстрирует незначительное преимущество в некоторых аспектах:
1. Более высокое время когерентности (72 мкс против 68 мкс у Willow)
2. Сфокусирован на демонстрации практического квантового превосходства.
В то время как Google Willow больше ориентирован на коррекцию ошибок и долгосрочную отказоустойчивость, Zuchongzhi-3 впечатляет текущими вычислительными возможностями.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
⚙️ Разработка ботов Telegram от 5000 руб
phys.org
Superconducting quantum processor prototype operates 10¹⁵ times faster than fastest supercomputer
Zuchongzhi-3, a superconducting quantum computing prototype with 105 qubits and 182 couplers, has made significant advancements in random quantum circuit sampling. This prototype was successfully developed ...
❗️Открытие механизма остановки речи в мозге - важно для ИИ и нейроинтерфейсов
Исследователи из UCSF совершили открытие о работе мозга, которое может трансформировать развитие ИИ и нейроинтерфейсов.
Учёные обнаружили, что остановка речи происходит не через снижение активности речевых зон, а через активацию специального тормозного механизма в премоторной лобной коре.
Команда под руководством Edward F. Chang использовала высокоточную электрокортикографию (ЭКоГ) для регистрации активности мозга в режиме реального времени.
Почему это важно для ИИ?
Современные системы ИИ, включая голосовых помощников и системы генерации текста, не имитируют естественные механизмы остановки и паузирования человеческой речи. Новое понимание поможет создать алгоритмы с более реалистичным речевым поведением.
Системы распознавания могут быть обучены учитывать паттерны остановки речи, что повысит точность интерпретации человеческой речи.
Понимание механизмов прерывания речи позволит создать ИИ, способные более естественно участвовать в диалогах, включая уместные паузы и прерывания.
Понимание специфических нейронных сигналов, отвечающих за остановку речи, позволит создать более точные системы преобразования мыслей в речь.
Вместо фокуса только на активирующих сигналах речи, нейроинтерфейсы смогут распознавать и ингибиторные сигналы, что приведёт к более точному и естественному речевому выводу.
Возможность целенаправленно воздействовать на тормозные механизмы речи открывает перспективы для лечения заикания и других речевых расстройств.
Практические применения:
1.Медицинская реабилитация
2. Нейрохирургия
3. Новые методы лечения речевых расстройств
_______
Источник | #blockchainRF
Исследователи из UCSF совершили открытие о работе мозга, которое может трансформировать развитие ИИ и нейроинтерфейсов.
Учёные обнаружили, что остановка речи происходит не через снижение активности речевых зон, а через активацию специального тормозного механизма в премоторной лобной коре.
Команда под руководством Edward F. Chang использовала высокоточную электрокортикографию (ЭКоГ) для регистрации активности мозга в режиме реального времени.
Почему это важно для ИИ?
Современные системы ИИ, включая голосовых помощников и системы генерации текста, не имитируют естественные механизмы остановки и паузирования человеческой речи. Новое понимание поможет создать алгоритмы с более реалистичным речевым поведением.
Системы распознавания могут быть обучены учитывать паттерны остановки речи, что повысит точность интерпретации человеческой речи.
Понимание механизмов прерывания речи позволит создать ИИ, способные более естественно участвовать в диалогах, включая уместные паузы и прерывания.
Понимание специфических нейронных сигналов, отвечающих за остановку речи, позволит создать более точные системы преобразования мыслей в речь.
Вместо фокуса только на активирующих сигналах речи, нейроинтерфейсы смогут распознавать и ингибиторные сигналы, что приведёт к более точному и естественному речевому выводу.
Возможность целенаправленно воздействовать на тормозные механизмы речи открывает перспективы для лечения заикания и других речевых расстройств.
Практические применения:
1.Медицинская реабилитация
2. Нейрохирургия
3. Новые методы лечения речевых расстройств
_______
Источник | #blockchainRF
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
❗️Открытие механизма остановки речи в мозге - важно для ИИ и нейроинтерфейсов
Исследователи из UCSF совершили открытие о работе мозга, которое может трансформировать развитие ИИ и нейроинтерфейсов.
Учёные обнаружили, что остановка речи происходит не через…
Исследователи из UCSF совершили открытие о работе мозга, которое может трансформировать развитие ИИ и нейроинтерфейсов.
Учёные обнаружили, что остановка речи происходит не через…