Запущена AI-лаборатория: цифровые ученые разрабатывают новые антитела SARS-CoV-2

Проект реализуется Chan Zuckerberg Biohub (фонд жены Марка Цукерберга) совместно с исследователями Стэнфордского университета.

«AI-профессор» — агент на базе искусственного интеллекта — руководит исследованием и направляет команду из AI-агентов, обученных на разных областях знаний: химика, информатика, биолога и др. Эти «специалисты» обмениваются данными. За процессами наблюдает человек-учёный и даёт обратную связь по результатам итераций. На основе этой обратной связи система корректирует действия и принимает решения.

В настоящий момент AI-лаборатория разработала 92 варианта антител против коронавирусной инфекции, 2 из которых показали отличные результаты в борьбе с новыми штаммами JN.1 и KP.3

#news #AI #медицина

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.11.623004v1

OpenAI разработал стратегию США в области AI для конкуренции с Китаем

Теперь, когда Дональд Трамп избран президентом, компания обозначила свои планы по сотрудничеству с новой администрацией в разработке политики в области искусственного интеллекта.
Основные положения:

📍AI - «такая же основополагающая технология, как электричество». Доступ к ней должен быть аналогичным, как и к любой другой базовой инфраструктуре.

📍Инвестиции в AI приводят к развитию энергетики, в том числе безуглеродной — атомной — и модернизации сетевого хозяйства, а также обеспечивают спрос на продукцию новых предприятий по производству микросхем.

📍Проект «инфраструктуры искусственного интеллекта в США» подразумевает создание совместно правительствами штатов и федеральным правительством экономических зон для AI, «чтобы стимулировать штаты к ускорению выдачи разрешений и одобрений на инфраструктуру AI».

📍В части ядерной энергетики предлагается опираться на опыт военно-морского флота США, который эксплуатирует около 100 малых модульных реакторов (ММР) для питания подводных лодок, и этот опыт предлагается использовать для строительства большего количества гражданских ММР. Отмечается, что Китай «за 10 лет построил столько же ядерных энергетических мощностей, сколько США за 40 лет».

📍Правительству следует брать на себя обязательства по закупке энергии и другие средства, которые снижают риски бизнеса, чтобы стимулировать частных инвесторов к финансированию дорогостоящих проектов в этой области.

📍Необходимо создать альянс стран Северной Америки в области искусственного интеллекта, который будет конкурировать с инициативами Китая. В перспективе такая структура может быть расширена до глобальной сети, например, путём кооперации с Советом сотрудничества арабских государств Персидского залива и другими странами.

#news #AI #политика

https://www.cnbc.com/2024/11/13/openai-to-present-plans-for-us-ai-strategy-and-an-alliance-to-compete-with-china.html

Google разработал AI-систему для поиска ошибок в квантовых компьютерах

Разработчики из Google DeepMind и Google Quantum AI представили AlphaQubit, декодер на основе AI, который идентифицирует ошибки квантовых вычислений. В основе декодера — нейросеть-трансформер. Используя проверки согласованности в качестве входных данных, нейросеть пытается предсказать, изменился ли логический кубит при измерении в конце эксперимента по сравнению с тем, как он был подготовлен, или нет.

Квантовая коррекция ошибок работает посредством избыточности: несколько физических кубитов группируются в один логический кубит и регулярно выполняют проверки его согласованности. Декодер сохраняет квантовую информацию, используя эти проверки согласованности для выявления ошибок в логическом кубите, чтобы их можно было в дальнейшем исправить.

AlphaQubit проверяли на квантовом компьютере Google Sycamore c 67 кубитами. Декодер допускает на 6% меньше ошибок, чем методы тензорных сетей, которые являются высокоточными, но непрактично медленными. AlphaQubit также допускает на 30% меньше ошибок, чем метод коррелированного сопоставления. Также систему проверили на симуляции 241 кубита — это больше, чем доступно сейчас физически, — чтобы оценить потенциал масштабирования.

В случае подтверждения результативности AlphaQubit приблизит создание отказоустойчивого квантового компьютера.

#news #кванты #AI #бигтехи

https://blog.google/technology/google-deepmind/alphaqubit-quantum-error-correction/

Apple готовит более разговорную версию Siri, OpenAI ведёт переговоры с Samsung

Корпорация стремится догнать ChatGPT от OpenAI и другие голосовые сервисы. Подробности о новой Siri пока не раскрываются. Но известно, что голосовой ассистент будет использовать более продвинутые LLM, чтобы вести содержательные диалоги и быстрее обрабатывать запросы. Новый сервис заменит существующую Siri на всех линейках устройств корпорации. Анонс новинки ожидается уже в этом году, а релиз — весной 2026 г.

Новая LLM, на которой будет базироваться сервис, разрабатывается для iOS 19 и будет представлять собой сквозную систему с более продвинутыми возможностями, подобными ChatGPT. Так, Apple планирует предложить дополнительные LLM — например, Gemini от Google.

Идея новой Siri заключается в том, чтобы интегрировать сервисы в оболочку продукта Apple, причём с соблюдением конфиденциальности пользователей. Как будет реализован выбор той или иной LLM, пока не сообщается.

В то же время крупнейший конкурент Apple — Samsung — также ведёт переговоры с OpenAI о включении сервисов последнего в свои устройства. Для OpenAI партнёрство с Samsung важно тем, что позволит потеснить Google на его же операционной системе: сейчас смартфоны на Android выступают важным каналом привлечения пользователей в AI-сервисы американского бигтеха.

#news #AI #бигтехи

https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-11-21/apple-readies-more-conversational-llm-siri-in-bid-to-rival-openai-s-chatgpt

Intel получит грант в $7,9 млрд за расширение заводов в США

Это станет крупнейшей федеральной субсидией в рамках программы по стимулированию внутреннего производства полупроводников (CHIPS Act). Intel сможет получать средства постепенно, по мере прохождения контрольных точек, утверждённых в соглашении о гранте. При этом $1 млрд ей может быть выделен уже в этом году, если будут учтены заводы в Аризоне, Огайо и Нью-Мексико, которые соответствуют критериям программы.

Избранный президент США Дональд Трамп ранее раскритиковал программу чипов за излишнее госвмешательство в экономику, а его сопартийцы пригрозили пересмотреть — или даже отменить — законодательную основу CHIPS Act. Риск того, что новая администрация может пересмотреть меры после вступления в должность в январе, побудил Министерство торговли ускорить работу — чиновники стремятся как можно скорее завершить переговоры с крупнейшими игроками и отправить гранты Intel, TSMC (ей выделили $6,6 млрд в октябре) и другим компаниями.

Intel пообещал потратить $100 млрд на американские заводы — это почти четверть от общего объема частных инвестиций, стимулированных CHIPS Act, — и должна производить полупроводники для военных. Это делает проекты компании критически важными для национальной безопасности и более широкой цели страны по наращиванию доли мирового рынка передовых чипов до 20%.

При этом компания не справляется с исходно заявленными сроками строительства ключевых объектов: около 10% от общих запланированных инвестиций Intel придётся на период после 2030 г. — крайнего срока для получения государственной поддержки. Так, в Огайо, где изначально предполагалось завершить строительство в конце 2026 г., теперь планируется построить первый завод к концу 2029 г., а второй — не раньше 2030 г.

#news #бигтехи #финансирование #AI

https://www.cnbc.com/2024/11/25/intel-close-to-8-billion-chips-act-grant-source.html

Разработана AI-модель тактильных ощущений для роботов

Модель Sparsh работает с тактильными датчиками на основе компьютерного зрения. Создатели — команда Fundamental AI Research в Meta*.

Sprash обучалась с самоконтролем (SSL) на наборе данных из более чем 460 тыс. изображений с тактильных датчиков. Модель может работать с разными типами датчиков без необходимости настраивать её для каждого из них.

Разработчики также предложили бенчмарк TacBench, состоящий из шести типовых задач разработки, начиная от понимания тактильных свойств и заканчивая обеспечением физического восприятия и планирования манипуляций. Система показывает на этом бенчмарке на 95% лучшие результаты по сравнению с моделями, обученными специально под конкретные задачи. Модель не требует предварительной разметки данных и призвана радикально улучить ситуацию с осязанием у роботов и роботизированных конечностей.

#news #роботы #AI

*организация запрещена в России и признана экстремистской

https://sparsh-ssl.github.io/

Amazon Web Services инвестирует в Anthropic $4 млрд

Общий объем инвестиций в стратап достигнет $8 млрд, при этом бигтех останется миноритарным акционером. AWS станет основным партнером Anthropic в сфере обучения моделей и в облачных сервисах. Компании будут совместно оптимизировать новые поколений AI-ускорителей Trainium и Inferentia, а также улучшать ПО AWS Neuron. Как ожидается, это позволит Anthropic максимизировать эффективность обучения своих моделей по всему стеку технологий.

Кроме того, LLM Claude, один из ключевых Al-инструментов Anthropic, стал важной частью Amazon Bedrock. Также в результате сделки AWS будет предоставлять «ранний доступ» к новым функциям от Anthropic. Так, клиенты бигтеха будут иметь эксклюзивную возможность выполнять тонкую настройку Claude с помощью собственных данных.

#news #бигтехи #AI #финансирование

https://www.cnbc.com/2024/11/22/amazon-to-invest-another-4-billion-in-anthropic-openais-biggest-rival.html

Amazon разрабатывает AI-модель для анализа видео

Генеративная модель может обрабатывать изображения и видео помимо текста.

Функции анализа видео и изображений новой модели говорят о продвижении Amazon к мультимодальному AI — крупнейшие разработчики моделей только начинают заходить в области анализа видео и поиска. Так, подобные возможности в той или иной степени есть у Gemini от Google и стартапов типа Twelve Labs.

Новая модель Amazon под рабочим названием Olympus, по-видимому, менее продвинута в генерации текста и решении сложных задач, чем последние LLM OpenAI и Anthropic. Но руководители Amazon надеются, что возможности обработки видео привлекут клиентов, в первую очередь тех, кому нужно обрабатывать больше массивы видео — спортивным аналитикам, специалистам по медиа и т.д. Вероятно, Amazon предложит доступ к моделям за меньшую цену, чем Anthropic и другие конкуренты.

Также, вероятно, новая модель немного снизит зависимость Amazon от модели Claude от Anthropic — это приложение стало весьма популярным на Amazon Web Services.

#news #бигтехи #AI

https://www.theinformation.com/articles/amazon-develops-video-ai-model-hedging-its-reliance-on-anthropic

Джефф Безос инвестирует $700 млн в конкурента NVIDIA

Помимо фонда основателя Amazon в раунде приняли участие AFW Partners, Samsung Securities, LG Electronics, Fidelity и др. Стартап Tenstorrent по результатам сделки оценили в $2,6 млрд. Его основателем является Джим Келлер (Jim Keller) — инженер и участник проектов по разработке коммерчески успешных чипов AMD, Apple, Intel и Tesla. Привлечённые средства пойдут на формирование команды инженеров, инвестиции в построение цепочки поставок и создание крупных серверов для обучения AI-моделей — для демонстрации возможностей решений.

Подход Tenstorrent строится на общедоступных технологиях с открытым исходным кодом и уходе от сложных и дорогих компонентов, например, высокопропускной памяти (high bandwidth memory, HBM), которую применяет NVIDIA.

«Вы не сможете победить NVIDIA, если используете HBM, потому что NVIDIA покупает больше всего такой памяти и имеет преимущество в цене, — объясняет Келлер. — Но они никогда не смогут кардинально снизить цену, поскольку HBM встроена в их продукты и сокеты». И если NVIDIA стремится навязать клиентам полный стек решений, аргументируя это лучшей совместимостью, то Tenstorrent — к универсальной совместимости со всеми основными решениями на рынке. Последнее достигается через отраслевые стандарты и open source, в том числе RISC-V. В последнем Келлер видит большие перспективы.

Стартап планирует выпускать новые модели чипов каждые два года (NVIDIA — каждый год). Первые партии были изготовлены GlobalFoundries, а следующие поступят от TSMC и Samsung Electronics. Также начато проектирование чипов передового типоразмера 2 нм. TSMC и Samsung начнут массовое производство в этом масштабе в следующем году, и Tenstorrent ведет переговоры о производстве с ними и с компанией Rapidus (Япония), которая планирует начать выпуск 2 нм в 2027 г.

#news #чипы #бигтехи #AI

https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-12-02/jeff-bezos-is-betting-on-ai-chip-startup-tenstorrent-to-take-on-nvidia-nvda

Salesforce оценили перспективы AI-агентов в отношениях с клиентами

Один из крупнейших поставщиков CRM-систем и других инструментов для управления клиентским опытом Salesforce (капитализация $345 млрд, оборот — $35 млрд) выпустил обзор влияния AI на доверие клиентов компаниям. Приведём основные выводы:

Доверие потребителей к компаниям снижается, а рост использования AI повышает риски, фактически у компаний нет права на ошибку при внедрении AI в отношения с пользователем. Доверие клиентов, особенно молодых, можно укрепить при помощи надежных AI-агентов и понятных условий их использования.

1. Работа с AI-агентами

• Более трети потребителей предпочли бы работать с AI-агентом вместо человека, чтобы не повторять рутинные действия.
• 30% потребителей (и еще больше среди поколения Z и миллениалов — 37%) предпочли бы работать с AI-агентом вместо человека для более быстрого обслуживания.
• Четверть потребителей — и примерно треть среди молодых поколений — поделились бы своей личной информацией с AI-агентом, чтобы он мог лучше предугадывать их потребности.
• Чтобы повысить доверие к агентскому опыту, компаниям необходимо преодолеть разрыв в доверии за счет большей прозрачности.
• Почти 75% потребителей хотят знать, общаются ли они с AI-агентом или живым человеком.
• 45% с большей вероятностью воспользуются услугами AI-агента, если будет четкий путь переключения на человека в случае проблем.
• 44% с большей вероятностью будут использовать AI-агента, если его логика будет четко объяснена.

2. Падение доверия в целом: 72% потребителей доверяют компаниям меньше, чем год назад, а 65% считают, что компании плохо обращаются с их данными.

3. Рост важности доверия из-за AI: 60% потребителей считают доверие более важным, чем раньше, особенно с развитием AI. Молодежь — поколение Z и миллениалы — чаще готова доверять AI совершение покупок и создание более персонализированных рекламы и контента

4. Ключевые причины недовольства компаниями

• 43% не возвращаются к бренду из-за плохого обслуживания.
• Более трети недовольны сложными процессами, например, оформлением возвратов или неудобствами при покупках.
5. Прозрачность и доверие:
• 75% потребителей хотят знать, когда взаимодействуют с AI.
• 45% больше доверяют AI-агентам, если есть возможность переключиться на общение с человеком.

#news #AI #бигтехи

https://www.salesforce.com/news/stories/ai-customer-research/