Прорыв в квантовом ИИ: увеличение параметров улучшает производительность
Исследовательская группа из Лос-Аламосской национальной лаборатории продемонстрировала, что добавление дополнительных параметров, или "перепараметризация", повышает производительность в квантовом машинном обучении - технике, превосходящей способности классических компьютеров. Это открытие поможет оптимизировать процесс обучения в квантовых нейронных сетях и улучшить их работу в практических квантовых приложениях.
- С помощью перепараметризации исследователи смогли предотвратить затухание процесса обучения, проблему, столкнулась с которой модель при достижении подоптимальной конфигурации.
- Новое исследование устанавливает теоретический подход для предсказания критического числа параметров, при котором модель квантового машинного обучения становится перепараметризованной.
- После достижения определенной критической точки, добавление параметров провоцирует значительное улучшение производительности сети и упрощает ее обучение.
https://scitechdaily.com/a-leap-in-performance-new-breakthrough-boosts-quantum-ai/
Исследовательская группа из Лос-Аламосской национальной лаборатории продемонстрировала, что добавление дополнительных параметров, или "перепараметризация", повышает производительность в квантовом машинном обучении - технике, превосходящей способности классических компьютеров. Это открытие поможет оптимизировать процесс обучения в квантовых нейронных сетях и улучшить их работу в практических квантовых приложениях.
- С помощью перепараметризации исследователи смогли предотвратить затухание процесса обучения, проблему, столкнулась с которой модель при достижении подоптимальной конфигурации.
- Новое исследование устанавливает теоретический подход для предсказания критического числа параметров, при котором модель квантового машинного обучения становится перепараметризованной.
- После достижения определенной критической точки, добавление параметров провоцирует значительное улучшение производительности сети и упрощает ее обучение.
https://scitechdaily.com/a-leap-in-performance-new-breakthrough-boosts-quantum-ai/
SciTechDaily
A Leap in Performance – New Breakthrough Boosts Quantum AI
More is better — to a point — when using a large number of parameters to train machine-learning models on quantum computers. A groundbreaking theoretical proof reveals that using a technique called overparametrization enhances performance in quantum machine…
Forwarded from GeekNeural: IT & Нейросети
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Chat GPT
OpenAI launches GPTBot to improve AI models.
GPTBot is a web crawler that automatically scrapes data from the internet for improving future AI models.
GPTBot is a web crawler that automatically scrapes data from the internet for improving future AI models.
"Необходимо существенное изменение отношения к ИИ в области безопасности", говорит эксперт из Microsoft
На конференции Black Hat USA 2023 в своей презентации о кибербезопасности и искусственном интеллекте (ИИ) Рам Шанкар Сива Кумар, специалист по машинному обучению и анализу данных безопасности из Microsoft, призвал уменьшить слепое доверие к автоматизированным возможностям ИИ и быть внимательнее к результатам его работы.
- Кибератакующие используют ИИ для манипуляции с данными и выпуска ложной информации.
- Специалисты по разработке программного обеспечения считают, что в стандартах ИИ не хватает ясности и точности, особенно в отношении этических последствий.
- Несмотря на все плюсы ИИ, он не способен углубленно исследовать тему или сбалансировать несколько точек зрения.
- Если нет единого контроля над достоверностью ответов ИИ, ответственность за этот инструмент ложится на разные частные компании.
https://biztechmagazine.com/article/2023/08/black-hat-usa-2023-five-lessons-artificial-intelligence
На конференции Black Hat USA 2023 в своей презентации о кибербезопасности и искусственном интеллекте (ИИ) Рам Шанкар Сива Кумар, специалист по машинному обучению и анализу данных безопасности из Microsoft, призвал уменьшить слепое доверие к автоматизированным возможностям ИИ и быть внимательнее к результатам его работы.
- Кибератакующие используют ИИ для манипуляции с данными и выпуска ложной информации.
- Специалисты по разработке программного обеспечения считают, что в стандартах ИИ не хватает ясности и точности, особенно в отношении этических последствий.
- Несмотря на все плюсы ИИ, он не способен углубленно исследовать тему или сбалансировать несколько точек зрения.
- Если нет единого контроля над достоверностью ответов ИИ, ответственность за этот инструмент ложится на разные частные компании.
https://biztechmagazine.com/article/2023/08/black-hat-usa-2023-five-lessons-artificial-intelligence
Technology Solutions That Drive Business
Black Hat USA 2023: Five Lessons in Artificial Intelligence
Cyberattackers are using AI to reconstruct and manipulate data points to prey on your weaknesses, but researchers say regulating the emerging technology can help.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Flowise - визуальный инструмент для создания LLM-потоков
основан на базе LangChainJS
https://github.com/FlowiseAI/Flowise
основан на базе LangChainJS
https://github.com/FlowiseAI/Flowise
"Автономный исследователь" на базе GPT
📝 Создавайте отчеты об исследованиях, планах, ресурсах и уроках
🌐 Объединяет более 20 веб-источников для каждого исследования, чтобы сформировать объективные и основанные на фактах выводы.
🖥 Включает простой в использовании веб-интерфейс (HTML/CSS/JS)
🔍 Парсинг веб-источников с поддержкой javascript
📂 Отслеживает и контекст посещаемых и используемых веб-источников
📄 Экспорт отчетов об исследованиях в PDF и многое другое...
https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
https://app.tavily.com/
📝 Создавайте отчеты об исследованиях, планах, ресурсах и уроках
🌐 Объединяет более 20 веб-источников для каждого исследования, чтобы сформировать объективные и основанные на фактах выводы.
🖥 Включает простой в использовании веб-интерфейс (HTML/CSS/JS)
🔍 Парсинг веб-источников с поддержкой javascript
📂 Отслеживает и контекст посещаемых и используемых веб-источников
📄 Экспорт отчетов об исследованиях в PDF и многое другое...
https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
https://app.tavily.com/
Forwarded from 42 секунды
WSJ: Компании из США готовы платить до $900 тыс./год ключевым сотрудникам по развитию ИИ
– Компании из США активно ищут сотрудников для развития ИИ
– Чтобы нанять лучших, они предлагают 7-значные зарплаты
– Специалистам дают также доп. бонусы, опционы и др.
– Например, Match Group дает зарплату до $398 тыс./год
– Такая же позиция VP от Upwork может принести $437 тыс./год
– Amazon предлагает старшему менеджеру по ИИ $340 тыс./год
– Netflix готов платить за развитие ML-платформы $900 тыс./год
– При этом сред. зарплата инженера по ML $144 тыс./год
@ftsec
– Компании из США активно ищут сотрудников для развития ИИ
– Чтобы нанять лучших, они предлагают 7-значные зарплаты
– Специалистам дают также доп. бонусы, опционы и др.
– Например, Match Group дает зарплату до $398 тыс./год
– Такая же позиция VP от Upwork может принести $437 тыс./год
– Amazon предлагает старшему менеджеру по ИИ $340 тыс./год
– Netflix готов платить за развитие ML-платформы $900 тыс./год
– При этом сред. зарплата инженера по ML $144 тыс./год
@ftsec
2106.09685.pdf
1.5 MB
LoRa - Недорогое дообучение моделей.
Идея состоит в том, чтобы заменить в модели некоторые из больших матриц меньшими для вычисления градиента. Назовем W0 весами предварительно обученной модели для конкретной матрицы слоев. После обновления градиента ΔW веса будут
W = W0 + ΔW
и, если x является входом для этого слоя, выход этого слоя будет
В . х = W0. х + ΔW. Икс
Если мы используем LLama2 с параметрами 70B, нам нужно обновлять все параметры для каждого обратного прохода: очень затратно в вычислительном отношении! Вместо этого с LoRA мы вставляем рядом с каждой матрицей слоев предварительно обученной модели 2 матрицы A и B, так что обновление аппроксимируется разложением более низкого ранга:
ΔВ ~ В . А
Хитрость заключается в том, что если ΔW имеет размеры (R, C), мы можем создать B с размерами (R, r) и A с размерами (r, C), так что r << R, C. Например, если R = 10K, C = 20K и r = 4, тогда
ΔW имеет R x C = 10K x 20K = 200M элементов
B имеет R x r = 10K x 4 = 40K элементов
и A имеет r x C = 20K x 4 = 80K элементов
Следовательно, A и B вместе содержат 120 тыс. элементов, что в 1666 раз меньше элементов, чем ΔW. При точной настройке мы обновляем веса только тех вновь вставленных матриц. Матрицы градиента намного меньше и поэтому требуют гораздо меньше памяти графического процессора. Поскольку предварительно обученные веса заморожены, нам не нужно вычислять градиенты для подавляющего большинства параметров.
Идея состоит в том, чтобы заменить в модели некоторые из больших матриц меньшими для вычисления градиента. Назовем W0 весами предварительно обученной модели для конкретной матрицы слоев. После обновления градиента ΔW веса будут
W = W0 + ΔW
и, если x является входом для этого слоя, выход этого слоя будет
В . х = W0. х + ΔW. Икс
Если мы используем LLama2 с параметрами 70B, нам нужно обновлять все параметры для каждого обратного прохода: очень затратно в вычислительном отношении! Вместо этого с LoRA мы вставляем рядом с каждой матрицей слоев предварительно обученной модели 2 матрицы A и B, так что обновление аппроксимируется разложением более низкого ранга:
ΔВ ~ В . А
Хитрость заключается в том, что если ΔW имеет размеры (R, C), мы можем создать B с размерами (R, r) и A с размерами (r, C), так что r << R, C. Например, если R = 10K, C = 20K и r = 4, тогда
ΔW имеет R x C = 10K x 20K = 200M элементов
B имеет R x r = 10K x 4 = 40K элементов
и A имеет r x C = 20K x 4 = 80K элементов
Следовательно, A и B вместе содержат 120 тыс. элементов, что в 1666 раз меньше элементов, чем ΔW. При точной настройке мы обновляем веса только тех вновь вставленных матриц. Матрицы градиента намного меньше и поэтому требуют гораздо меньше памяти графического процессора. Поскольку предварительно обученные веса заморожены, нам не нужно вычислять градиенты для подавляющего большинства параметров.
Forwarded from Точка сингулярности💥
🧬 #AINews перед сном или "Информация к размышлению"
Экспериментально доказано – LLM «думают» как люди, а не имитируют наше мышление на основе статистик. Это по истине сенсационное открытие «Лаборатории вычислительного зрения и обучения» Университета Калифорнии прошло научное рецензирование и опубликовано в Nature Human Behaviour под заголовком "Эмерджентное рассуждение по аналогии в больших языковых моделях"
Суть в следующем. Экспериментально доказано, что большие языковые модели (LLM) уровня GPT-3 и выше уже достигли и даже превосходят уровень людей при решении задач:
🎚️ абсолютно новых для них (с которыми они никогда не сталкивались);
🎚️ требующих умения рассуждать "с нуля", без какого-либо прямого обучения;
🎚️ требующих способности к абстрактной индукции паттернов – т.е. абстрагирования от конкретной задачи и рассуждения по аналогии.
Рассуждения по аналогии – это квинтэссенция способности человека к абстрагированию, являющейся основой человеческого интеллекта и его отличительной особенностью. Без наличия у ИИ такой способности невозможна реализация AGI (Artificial General Intelligence).
Доказательство того, что LLM обладает этой способностью на уровне человека и даже выше ставит точку в споре о том:
1. «думают» ли LLM, как люди (т.е. обладают ли LLM неким когнитивным процессом, функционально эквивалентным мыслительным способностям людей);
2. или же LLM лишь имитируют человеческое мышление (т.е. подражают человеческим рассуждениям, используя статистику из наборов данных, на которых проходили обучение).
Из результатов исследования следует, что этот вычислительный процесс формируется у LLM радикально иным путем, чем тот, который использует биологический интеллект.
Не менее важно, что это исследование на экспериментальных тестах зафиксировало 3 отсутствующих у LLM элемента, обретя которые LLM интеллектуально уравняются с людьми:
I. Наличие собственных целей и мотивации;
II. Долговременная память;
III. Физическое понимание мира на основе мультимодального сенсорного опыта.🤷
🧩 #БудущееУжеНастоящее
Экспериментально доказано – LLM «думают» как люди, а не имитируют наше мышление на основе статистик. Это по истине сенсационное открытие «Лаборатории вычислительного зрения и обучения» Университета Калифорнии прошло научное рецензирование и опубликовано в Nature Human Behaviour под заголовком "Эмерджентное рассуждение по аналогии в больших языковых моделях"
Суть в следующем. Экспериментально доказано, что большие языковые модели (LLM) уровня GPT-3 и выше уже достигли и даже превосходят уровень людей при решении задач:
Рассуждения по аналогии – это квинтэссенция способности человека к абстрагированию, являющейся основой человеческого интеллекта и его отличительной особенностью. Без наличия у ИИ такой способности невозможна реализация AGI (Artificial General Intelligence).
Доказательство того, что LLM обладает этой способностью на уровне человека и даже выше ставит точку в споре о том:
1. «думают» ли LLM, как люди (т.е. обладают ли LLM неким когнитивным процессом, функционально эквивалентным мыслительным способностям людей);
2. или же LLM лишь имитируют человеческое мышление (т.е. подражают человеческим рассуждениям, используя статистику из наборов данных, на которых проходили обучение).
Из результатов исследования следует, что этот вычислительный процесс формируется у LLM радикально иным путем, чем тот, который использует биологический интеллект.
Не менее важно, что это исследование на экспериментальных тестах зафиксировало 3 отсутствующих у LLM элемента, обретя которые LLM интеллектуально уравняются с людьми:
I. Наличие собственных целей и мотивации;
II. Долговременная память;
III. Физическое понимание мира на основе мультимодального сенсорного опыта.🤷
🧩 #БудущееУжеНастоящее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Innovation & Research
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unitree объявила сегодня в социальных сетях о создани робота-гуманоида Н1, опираясь на свой опыт в четверной робототехнике. Unitree показали (и пинали) робота H1 на видео выше
Китайская компания Unitree является одним из ведущих разработчиков четвероногих роботов и недавно выпустили на рынок второе поколение четвероногих Go2. Компания взяла всю необходимую механику ног и приводные системы своей четвероногой линейки продуктов. Это дает потенциально большое преимущество над другими конкурирующими гуманоидными роботами. Компания также разработала и протестировала необходимые алгоритмы восприятия и передвижения, которые ускоряютпуть развития продукта.
Гуманоид H1 имеет высоту около 1.8м, весит около 47 кг. Робот оснащен двигателями с высоким крутящим моментом и редукторами, разработанными самостоятельно Unitree. Восприятие окружающего мира роботу дает 3D-сенсор LiDAR и камера глубины. Суставы ног имеют 5 степеней свободы, а руки - 4 DOF. Показанные изображения робота не включают в себя никаких кистей, только мягкий наконечник на конце руки. Компания заявила, что кисти рук находятся в разработке.
Дата официального релиза еще не объявлена. Тем не менее, в видео утверждается, что робот будет коммерчески доступен в ближайшие 3-10 лет. По данным Unitree, ожидается, что цена H1 будет ниже 90 000 долларов.
Китайская компания Unitree является одним из ведущих разработчиков четвероногих роботов и недавно выпустили на рынок второе поколение четвероногих Go2. Компания взяла всю необходимую механику ног и приводные системы своей четвероногой линейки продуктов. Это дает потенциально большое преимущество над другими конкурирующими гуманоидными роботами. Компания также разработала и протестировала необходимые алгоритмы восприятия и передвижения, которые ускоряютпуть развития продукта.
Гуманоид H1 имеет высоту около 1.8м, весит около 47 кг. Робот оснащен двигателями с высоким крутящим моментом и редукторами, разработанными самостоятельно Unitree. Восприятие окружающего мира роботу дает 3D-сенсор LiDAR и камера глубины. Суставы ног имеют 5 степеней свободы, а руки - 4 DOF. Показанные изображения робота не включают в себя никаких кистей, только мягкий наконечник на конце руки. Компания заявила, что кисти рук находятся в разработке.
Дата официального релиза еще не объявлена. Тем не менее, в видео утверждается, что робот будет коммерчески доступен в ближайшие 3-10 лет. По данным Unitree, ожидается, что цена H1 будет ниже 90 000 долларов.
OpenAI приобретает Global Illumination
OpenAI объявил о приобретении команды Global Illumination, компании, занимающейся созданием творческих инструментов и цифровых продуктов на основе искусственного интеллекта. Весь коллектив теперь будет работать над основными продуктами OpenAI, включая ChatGPT.
- Команда Global Illumination предана искусственному интеллекту и применению его в творческих инструментах и цифровых продуктах.
- В прошлом команда создавала продукты на ранних этапах для Instagram и Facebook и вносила значительный вклад в подобные компании, такие как YouTube, Google, Pixar, Riot Games и др.
- OpenAI приветствует новых членов бригады и с нетерпением ожидает их вклада в развитие своих продуктов.
https://openai.com/blog/openai-acquires-global-illumination
OpenAI объявил о приобретении команды Global Illumination, компании, занимающейся созданием творческих инструментов и цифровых продуктов на основе искусственного интеллекта. Весь коллектив теперь будет работать над основными продуктами OpenAI, включая ChatGPT.
- Команда Global Illumination предана искусственному интеллекту и применению его в творческих инструментах и цифровых продуктах.
- В прошлом команда создавала продукты на ранних этапах для Instagram и Facebook и вносила значительный вклад в подобные компании, такие как YouTube, Google, Pixar, Riot Games и др.
- OpenAI приветствует новых членов бригады и с нетерпением ожидает их вклада в развитие своих продуктов.
https://openai.com/blog/openai-acquires-global-illumination
Openai
OpenAI acquires Global Illumination
The entire team has joined OpenAI.
Глава Tencent обещает развивать ИИ для блага человечества, но предупреждает о возможных рисках
https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3231161/tencent-boss-pony-ma-vows-develop-ai-technologies-aid-human-well-being-warning-potential-huge-pain
https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3231161/tencent-boss-pony-ma-vows-develop-ai-technologies-aid-human-well-being-warning-potential-huge-pain
South China Morning Post
Tencent boss Pony Ma wants to develop AI tech that promotes human well-being
Tencent boss Pony Ma wants AI tech to promote human good and company has already deployed AI technologies to applications that aim to solve social issues.
FastViT: быстрый гибридный Vision Transformer со структурной репараметризацией
FastViT - новое слово в области гибридных архитектур преобразователей и сверточных сетей, обеспечивающее повышенную точность модели и ее эффективность. Главная заслуга FastViT - ислинование RepMixer, инновационного оператора для смешивания токенов, который использует структурную репараметризацию и уменьшает затраты на доступ к памяти, отказываясь от традиционных связей с пропуском.
- FastViT работает на мобильных устройствах в 3,5 раза быстрее CMT при точности классификации ImageNet.
- FastViT значительно превосходит EfficientNet и ConvNeXt с соотношениями скорости 4.9х и 1.9х соответственно.
- Формат FastViT по сравнению с MobileOne при схожей задержке показывает на 4.2% лучшую точность Top-1.
- FastViT демонстрирует отличные результаты в различных задачах, включая классификацию изображений, обнаружение, сегментацию и регрессию 3D-сетки.
Paper link: https://huggingface.co/papers/2303.14189
Code link: https://github.com/apple/ml-fastvit
A detailed unofficial overview of the paper:
https://andlukyane.com/blog/paper-review-fastvit
FastViT - новое слово в области гибридных архитектур преобразователей и сверточных сетей, обеспечивающее повышенную точность модели и ее эффективность. Главная заслуга FastViT - ислинование RepMixer, инновационного оператора для смешивания токенов, который использует структурную репараметризацию и уменьшает затраты на доступ к памяти, отказываясь от традиционных связей с пропуском.
- FastViT работает на мобильных устройствах в 3,5 раза быстрее CMT при точности классификации ImageNet.
- FastViT значительно превосходит EfficientNet и ConvNeXt с соотношениями скорости 4.9х и 1.9х соответственно.
- Формат FastViT по сравнению с MobileOne при схожей задержке показывает на 4.2% лучшую точность Top-1.
- FastViT демонстрирует отличные результаты в различных задачах, включая классификацию изображений, обнаружение, сегментацию и регрессию 3D-сетки.
Paper link: https://huggingface.co/papers/2303.14189
Code link: https://github.com/apple/ml-fastvit
A detailed unofficial overview of the paper:
https://andlukyane.com/blog/paper-review-fastvit
GitHub
GitHub - apple/ml-fastvit: This repository contains the official implementation of the research paper, "FastViT: A Fast Hybrid…
This repository contains the official implementation of the research paper, "FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization" ICCV 2023 - apple/ml-fastvit
Forwarded from 42 секунды
The Information: Как Google планирует победить OpenAI
– Весной Пичаи объединил ИИ-команды Google и DeepMind
– Теперь сотни людей борются за выпуск группы новых LLM
– Модели с общим названием Gemini должны помочь Google
– Он сможет создавать продукты, недоступные конкурентам
– Gemini объединит возможности от GPT-4, Midjourney и др.
– Технологи Gemini должны усилить Bard, Google Docs и др.
– Разработчикам Gemini будут продавать через Google Cloud
– Gemini обучали также на большом корпусе видео YouTube
– Разработкой моделей Gemini уже руководят 20+ инженеров
– Возглавляет общую команду бывший руководитель DeepMind
@ftsec
– Весной Пичаи объединил ИИ-команды Google и DeepMind
– Теперь сотни людей борются за выпуск группы новых LLM
– Модели с общим названием Gemini должны помочь Google
– Он сможет создавать продукты, недоступные конкурентам
– Gemini объединит возможности от GPT-4, Midjourney и др.
– Технологи Gemini должны усилить Bard, Google Docs и др.
– Разработчикам Gemini будут продавать через Google Cloud
– Gemini обучали также на большом корпусе видео YouTube
– Разработкой моделей Gemini уже руководят 20+ инженеров
– Возглавляет общую команду бывший руководитель DeepMind
@ftsec
"Large Language Models с семантическим поиском" от DeepLearning.AI
DeepLearning.AI, в сотрудничестве с Cohere, создало курс "Large Language Models с семантическим поиском". Целью курса является большее понимание и эффективное использование больших языковых моделей (LLM) в разработке и создании приложений.
- Команда DeepLearning.AI нацелена на то, чтобы облегчить разработчикам выбор оптимальной модели для своих приложений.
- В курсе подробно рассматриваются техники улучшения работы с LLM, такие как one-shot или few-shot prompting, RAG и fine-tuning.
- Цель курса - обучить методам интеграции LLM с поиском и использованию информации веб-сайта для формирования ответов.
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-210/
DeepLearning.AI, в сотрудничестве с Cohere, создало курс "Large Language Models с семантическим поиском". Целью курса является большее понимание и эффективное использование больших языковых моделей (LLM) в разработке и создании приложений.
- Команда DeepLearning.AI нацелена на то, чтобы облегчить разработчикам выбор оптимальной модели для своих приложений.
- В курсе подробно рассматриваются техники улучшения работы с LLM, такие как one-shot или few-shot prompting, RAG и fine-tuning.
- Цель курса - обучить методам интеграции LLM с поиском и использованию информации веб-сайта для формирования ответов.
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-210/
GPU Shortage, Affordable Robodog, Humanizing Large Language Models, and more
The Batch - AI News & Insights: An increasing variety of large language models (LLMs) are open source, or close to it. The proliferation of models...
Forwarded from Chat GPT
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Alibaba open-sources ChatGPT competitor.
Tongyi Qianwen (Alibaba's LLM) is open to third-party developers, allowing them to create their own AI applications without training their own systems.
This move puts Alibaba in competition with Meta and may challenge ChatGPT.
Tongyi Qianwen (Alibaba's LLM) is open to third-party developers, allowing them to create their own AI applications without training their own systems.
This move puts Alibaba in competition with Meta and may challenge ChatGPT.
"Openstream.ai признана Gartner за инновационный подход к разговорному AI"
Openstream.ai, ведущий разработчик решений для разговорного искусственного интеллекта (AI), был вновь отмечен в исследовательском отчете Gartner за свою платформу Eva™. Это уже пятое по счету упоминание компании в отчетах Gartner в 2023 году.
- Gartner определяет концепцию "Combinatorial AI" как использование совокупности передовых технологий и трендов AI для раскрытия новых ценностей и возможностей.
- По мнению Gartner, для реализации полного потенциала предприятия в области разговорного AI необходимо применение различных дисциплин, методологий и инструментов AI.
- Openstream.ai продолжает построение своего портфолио 2023 года, включая отметку как единственного визионера в квадранте Gartner по разговорному AI для предприятий.
https://www.prnewswire.com/news-releases/the-future-of-conversational-ai-requires-combinatorial-ai-301903665.html
Openstream.ai, ведущий разработчик решений для разговорного искусственного интеллекта (AI), был вновь отмечен в исследовательском отчете Gartner за свою платформу Eva™. Это уже пятое по счету упоминание компании в отчетах Gartner в 2023 году.
- Gartner определяет концепцию "Combinatorial AI" как использование совокупности передовых технологий и трендов AI для раскрытия новых ценностей и возможностей.
- По мнению Gartner, для реализации полного потенциала предприятия в области разговорного AI необходимо применение различных дисциплин, методологий и инструментов AI.
- Openstream.ai продолжает построение своего портфолио 2023 года, включая отметку как единственного визионера в квадранте Gartner по разговорному AI для предприятий.
https://www.prnewswire.com/news-releases/the-future-of-conversational-ai-requires-combinatorial-ai-301903665.html
PR Newswire
The Future of Conversational AI Requires Combinatorial AI
/PRNewswire/ -- Openstream.ai, the leading provider of plan-based, multimodal Conversational AI solutions for visionaries, today announced its platform, Eva™,...
ИИ ИБ стартапы:
https://www.darkreading.com/edge-slideshows/8-ai-risk-and-resilience-firms-cisos-should-track
https://www.darkreading.com/edge-slideshows/8-ai-risk-and-resilience-firms-cisos-should-track
Darkreading
8 AI Risk and Resilience Firms CISOs Should Track
Check out our list of emerging firms that are building technology and services to assess the risk posture of AI systems and ML models.
Meta Platforms запускает Code Llama - открытую модель, помогающую разработчикам автоматически генерировать программный код, как альтернативу платному ПО от OpenAI, Google и других.
- Code Llama может быть запущен уже на следующей неделе
- Эта модель генерации кода становится конкурентом для модели Codex от OpenAI
- Она облегчит разработку ИИ-ассистентов, автоматически предлагающих код разработчикам, и может отвлечь пользователей от платных помощников в программировании, таких как GitHub Copilot от Microsoft с технологией Codex.
https://www.theinformation.com/articles/metas-next-ai-attack-on-openai-free-code-generating-software
- Code Llama может быть запущен уже на следующей неделе
- Эта модель генерации кода становится конкурентом для модели Codex от OpenAI
- Она облегчит разработку ИИ-ассистентов, автоматически предлагающих код разработчикам, и может отвлечь пользователей от платных помощников в программировании, таких как GitHub Copilot от Microsoft с технологией Codex.
https://www.theinformation.com/articles/metas-next-ai-attack-on-openai-free-code-generating-software
The Information
Meta’s Next AI Attack on OpenAI: Free Code-Generating Software
Meta Platforms is preparing to launch software to help developers automatically generate programming code, a challenge to proprietary software from OpenAI, Google and others, according to two people with direct knowledge of the product. Meta’s code-generating…
Forwarded from GPT-4 Community
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Adobe выкатили новую версию видеоредактора Adobe Express с нейронками.
С помощью этого сервиса у вас есть возможность креативить по полной, ведь благодаря ИИ сможете создать абсолютно любой видеоролик или заставку.
Как пользоваться вы увидите в самом видео.
GPT-4 ▶️ #Useful
С помощью этого сервиса у вас есть возможность креативить по полной, ведь благодаря ИИ сможете создать абсолютно любой видеоролик или заставку.
Как пользоваться вы увидите в самом видео.
GPT-4 ▶️ #Useful