Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Anthropic открыла доступ к API Claude 2
Цены на API для Claude 2 с контекстным окном на 100 тысяч токенов:
$11 за миллион токенов в промтах,
$32 за миллион токенов генерации.
Цены на GPT4-32k для сравнения:
$60 за миллион токенов в промтах,
$120 за миллион токенов генерации.
https://www.anthropic.com/index/amazon-bedrock-general-availability
—
@aioftheday — новости вокруг искусственного интеллекта
Цены на API для Claude 2 с контекстным окном на 100 тысяч токенов:
$11 за миллион токенов в промтах,
$32 за миллион токенов генерации.
Цены на GPT4-32k для сравнения:
$60 за миллион токенов в промтах,
$120 за миллион токенов генерации.
https://www.anthropic.com/index/amazon-bedrock-general-availability
—
@aioftheday — новости вокруг искусственного интеллекта
дайджест сентября.xlsx
22 KB
Новости канала за Сентябрь 2023.
63 новости всего. Может кому полезно будет для подготовки актуальных обзоров.
63 новости всего. Может кому полезно будет для подготовки актуальных обзоров.
Forwarded from e/acc
Интернет всполошился. Вчера вышел 166-страничный репорт о возможностях GPT-4V. Оказалось, что GPT не только помножил на ноль почти все продукты в области NLP за последние годы, но и с ноги ворвался в Computer Vision, где сидели бородатые завсегдатаи, пили пиво и были уверены что "уж нас-то ваши эти трансформеры не тронут" (с).
Оказалось, что помимо простого "опиши что на картинке" GPT имеет глубокое понимание визуального и текстового контекста. Умеет определять темпоральный контекст. Знает как распознать и корректно идентифицировать эмоции людей. Прекрасно решает взиуальные логические задачи. Ставит корректные диагнозы по КТ и МРТ снимкам. Может дообучаться, в том числе на few-shot примерах прямо в промте. Анализирует графики. Распознает ингредиенты в блюде. Распознает конкретных людей. Понимает схемы, диаграммы, формулы, в том числе нарисованные от руки. Умеет выполнять навигацию по графическим элементам дизайна. Умеет принимать решения о навигации робота в реальном мире по двухмерной фотографии.
Но, главное, это вообще не какая-то другая модель. Это часть GPT-4 и, соотвественно, все что уже работает внутри GPT (промтинг, RAG, агенты) автоматически работает и для GPT-4V.
Для меня этот пейпер звучит как дикая фантастика 20-летней перспективы. Если бы OpenAI не анонсировал, что продукт будет доступен всем через месяц. А многие в твиттере уже имеют к нему доступ.
Вот тут Леша из Ai Happens рассказывает о примерах для бизнеса, а Сергей из Метаверсище и ИИще про кейсы в психологии и эмоциальном интеллекте.
Оказалось, что помимо простого "опиши что на картинке" GPT имеет глубокое понимание визуального и текстового контекста. Умеет определять темпоральный контекст. Знает как распознать и корректно идентифицировать эмоции людей. Прекрасно решает взиуальные логические задачи. Ставит корректные диагнозы по КТ и МРТ снимкам. Может дообучаться, в том числе на few-shot примерах прямо в промте. Анализирует графики. Распознает ингредиенты в блюде. Распознает конкретных людей. Понимает схемы, диаграммы, формулы, в том числе нарисованные от руки. Умеет выполнять навигацию по графическим элементам дизайна. Умеет принимать решения о навигации робота в реальном мире по двухмерной фотографии.
Но, главное, это вообще не какая-то другая модель. Это часть GPT-4 и, соотвественно, все что уже работает внутри GPT (промтинг, RAG, агенты) автоматически работает и для GPT-4V.
Для меня этот пейпер звучит как дикая фантастика 20-летней перспективы. Если бы OpenAI не анонсировал, что продукт будет доступен всем через месяц. А многие в твиттере уже имеют к нему доступ.
Вот тут Леша из Ai Happens рассказывает о примерах для бизнеса, а Сергей из Метаверсище и ИИще про кейсы в психологии и эмоциальном интеллекте.
RT-X: универсальные высокопроизводительные модели для робототехники
Ученые создали всеобъемлющую модель обучения по подкреплению RT-X для роботов, успешно применяющуюся в разных сферах и на различных роботах. Она обучена на глобальном наборе данных, собранных из 60 существующих наборов данных робототехники от 34 исследовательских лабораторий. Они также представили Open X-Embodiment Dataset, самый большой открытый набор реальных данных робототехники, содержащий более миллиона траекторий реального робота через 22 среды роботов.
https://robotics-transformer-x.github.io/
Ученые создали всеобъемлющую модель обучения по подкреплению RT-X для роботов, успешно применяющуюся в разных сферах и на различных роботах. Она обучена на глобальном наборе данных, собранных из 60 существующих наборов данных робототехники от 34 исследовательских лабораторий. Они также представили Open X-Embodiment Dataset, самый большой открытый набор реальных данных робототехники, содержащий более миллиона траекторий реального робота через 22 среды роботов.
https://robotics-transformer-x.github.io/
Forwarded from Сиолошная
Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency
Собрались как-то более 20 исследователей со всех уголков LLM-мира, от Berkeley до Center for AI Safety, и решили написать статью с описанием новой области: инженерии представлений (representation engineering, RepE). Это не первая работа в подобном ключе, но авторы именно что проводят описательную работу, а также устанавливают несколько бейзлайнов.
Итак, о чём речь? В нейросетях есть "скрытые представления" (hidden states), но на самом деле они не скрытые — мы все их можем пощупать, поменять, посмотреть (если есть доступ к весам модели). Но это не то же самое, что параметры — это "активации", то есть "реакция" сети на какой-то вход (в случае LLM - текст). Берем веса модели, подаём текст на вход, и считываем скрытые представления. В отличие от человеческого мозга, мы можем это делать перед каждой итерацией, для любого текста, и для всей нейросети одновременно.
Проводя аналогию с мозгом, авторы отмечают, что можно сделать аналог когнитивной науки, где мы анализируем эти активации. В теории, как было показано в разных исследованиях, они несут определенный смысл. Есть нейроны, отвечающие за всё, что связано с Канадой, есть нейроны, которые характеризуют честность, и так далее.
Идея: давайте придумаем, как влиять на активации нейронов так, чтобы "сдвигать" модель в желаемом направлении. Например, можно выявить направление "честности" (оно будет задано вектором), и по идее если модель подвинуть в ту сторону — то в среднем она должна меньше врать. Именно это происходило в предыдущей работе: Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model. И вы не поверите, работало!
В текущей же работе производится анализ ещё нескольких направлений, в том числе морали, эмоциональности, безобидности, запоминания. В качестве решения предлагается обучать LoRRA (Low-Rank Representation Adaptation) с помощью маленькой размеченной выборки (порядка 100 примеров), где для каждого примера указано, что он, например, лживый (хотя есть альтернатива с помощью промпта).
Результат — LLAMA-2-70B обходит GPT-4 на бенчмарке TruthfulQA почти на ДЕСЯТЬ ПРОЦЕНТОВ (59% и +-69%). А ещё приложили много примеров с изменением характера ответов модели в том или ином направлении — приложу в следующем сообщении.
В общем, альтернативный способ Alignment, и в то же время интерпретации модели и её контроля. Очень перспективное направление, ждём развития.
Сайт с примерами: https://www.ai-transparency.org/
Собрались как-то более 20 исследователей со всех уголков LLM-мира, от Berkeley до Center for AI Safety, и решили написать статью с описанием новой области: инженерии представлений (representation engineering, RepE). Это не первая работа в подобном ключе, но авторы именно что проводят описательную работу, а также устанавливают несколько бейзлайнов.
Итак, о чём речь? В нейросетях есть "скрытые представления" (hidden states), но на самом деле они не скрытые — мы все их можем пощупать, поменять, посмотреть (если есть доступ к весам модели). Но это не то же самое, что параметры — это "активации", то есть "реакция" сети на какой-то вход (в случае LLM - текст). Берем веса модели, подаём текст на вход, и считываем скрытые представления. В отличие от человеческого мозга, мы можем это делать перед каждой итерацией, для любого текста, и для всей нейросети одновременно.
Проводя аналогию с мозгом, авторы отмечают, что можно сделать аналог когнитивной науки, где мы анализируем эти активации. В теории, как было показано в разных исследованиях, они несут определенный смысл. Есть нейроны, отвечающие за всё, что связано с Канадой, есть нейроны, которые характеризуют честность, и так далее.
Идея: давайте придумаем, как влиять на активации нейронов так, чтобы "сдвигать" модель в желаемом направлении. Например, можно выявить направление "честности" (оно будет задано вектором), и по идее если модель подвинуть в ту сторону — то в среднем она должна меньше врать. Именно это происходило в предыдущей работе: Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model. И вы не поверите, работало!
В текущей же работе производится анализ ещё нескольких направлений, в том числе морали, эмоциональности, безобидности, запоминания. В качестве решения предлагается обучать LoRRA (Low-Rank Representation Adaptation) с помощью маленькой размеченной выборки (порядка 100 примеров), где для каждого примера указано, что он, например, лживый (хотя есть альтернатива с помощью промпта).
Результат — LLAMA-2-70B обходит GPT-4 на бенчмарке TruthfulQA почти на ДЕСЯТЬ ПРОЦЕНТОВ (59% и +-69%). А ещё приложили много примеров с изменением характера ответов модели в том или ином направлении — приложу в следующем сообщении.
В общем, альтернативный способ Alignment, и в то же время интерпретации модели и её контроля. Очень перспективное направление, ждём развития.
Сайт с примерами: https://www.ai-transparency.org/
Forwarded from Innovation & Research
Администрация Пекина опубликовала план обеспечения технологического лидерства города
Столица Китая объявила новые цели развития до 2035 года. Бюджет не раскрывается, но в подобные проекты мэрия Пекина уже инвестировала свыше $10 млрд только в части инновационной и венчурной деятельности, не считая поддержку университетов и промышленности.
Шесть основных областей и источников будущих отраслей:
▫️(1) Будущая информация
1. Общий искусственный интеллект (AGI).
2. Шестое поколение мобильной связи.
3. Метавселенная.
4. Квантовая информация.
5. Оптоэлектроника.
▫️(2) Будущее здоровье
6. Генные технологии.
7. Клеточная терапия и регенеративная медицина.
8. Наука о мозге и интерфейс мозг-компьютер.
9. Синтетическая биология.
▫️(3) Будущее производство
10. Роботы-гуманоиды.
11. Умный транспорт (роботомобили/дороги).
▫️(4) Энергия будущего
12. Водородная энергетика.
13. Новые энергии.
14. Улавливание, хранение и утилизация углерода.
▫️(5) Будущие материалы
15. Графеновые материалы.
16. Сверхпроводящие материалы.
17. Сверхширокозонные полупроводниковые материалы.
18. Новое поколение биомедицинских материалов.
▫️(6) Пространство будущего
19. Коммерческая авиакосмическая промышленность.
20.Спутниковая сеть.
Восемь основных действий по созданию будущей экосистемы промышленных инноваций и развития:
(1) Ориентация на оригинальные научные достижения
(2) Ускорение пилотной инкубации
(3) Стимулирование взаимодействия науки и бизнеса
(4) Объединение усилий инновационных партнеров
(5) Построение сценариев промышленного применения и внедрения технологий
(6) Расширение технологических и финансовых возможностей
(7) Отбор и привлечение зарубежных талантов, а также выращивание собственных
(8) Международный обмен и сотрудничество
#Китай #экосистема #город
https://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202309/t20230908_3255227.html
Столица Китая объявила новые цели развития до 2035 года. Бюджет не раскрывается, но в подобные проекты мэрия Пекина уже инвестировала свыше $10 млрд только в части инновационной и венчурной деятельности, не считая поддержку университетов и промышленности.
Шесть основных областей и источников будущих отраслей:
▫️(1) Будущая информация
1. Общий искусственный интеллект (AGI).
2. Шестое поколение мобильной связи.
3. Метавселенная.
4. Квантовая информация.
5. Оптоэлектроника.
▫️(2) Будущее здоровье
6. Генные технологии.
7. Клеточная терапия и регенеративная медицина.
8. Наука о мозге и интерфейс мозг-компьютер.
9. Синтетическая биология.
▫️(3) Будущее производство
10. Роботы-гуманоиды.
11. Умный транспорт (роботомобили/дороги).
▫️(4) Энергия будущего
12. Водородная энергетика.
13. Новые энергии.
14. Улавливание, хранение и утилизация углерода.
▫️(5) Будущие материалы
15. Графеновые материалы.
16. Сверхпроводящие материалы.
17. Сверхширокозонные полупроводниковые материалы.
18. Новое поколение биомедицинских материалов.
▫️(6) Пространство будущего
19. Коммерческая авиакосмическая промышленность.
20.Спутниковая сеть.
Восемь основных действий по созданию будущей экосистемы промышленных инноваций и развития:
(1) Ориентация на оригинальные научные достижения
(2) Ускорение пилотной инкубации
(3) Стимулирование взаимодействия науки и бизнеса
(4) Объединение усилий инновационных партнеров
(5) Построение сценариев промышленного применения и внедрения технологий
(6) Расширение технологических и финансовых возможностей
(7) Отбор и привлечение зарубежных талантов, а также выращивание собственных
(8) Международный обмен и сотрудничество
#Китай #экосистема #город
https://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202309/t20230908_3255227.html
"Promptbreeder": улучшение промптов через эволюционный механизм
Команда Google DeepMind представила систему "Promptbreeder", которая эволюционирует и адаптирует промпты под задачи.
Promptbreeder изменяет набор промптов и оценивает их на основе обучающего набора.
При этом, изменение этих промптов контролируется промптами-мутациями, которые модель языка создает и улучшает в течение эволюции.
Promptbreeder превосходит современные стратегии размышлений, такие как "Цепочка мысли" (CoT) и "Планируй и решай" (PaS), на популярных тестах на арифметику и понимание.
Система также может развивать сложные промпты для сложных задач, таких, например, как классификации оскорбительной речи.
https://arxiv.org/abs/2309.16797
Команда Google DeepMind представила систему "Promptbreeder", которая эволюционирует и адаптирует промпты под задачи.
Promptbreeder изменяет набор промптов и оценивает их на основе обучающего набора.
При этом, изменение этих промптов контролируется промптами-мутациями, которые модель языка создает и улучшает в течение эволюции.
Promptbreeder превосходит современные стратегии размышлений, такие как "Цепочка мысли" (CoT) и "Планируй и решай" (PaS), на популярных тестах на арифметику и понимание.
Система также может развивать сложные промпты для сложных задач, таких, например, как классификации оскорбительной речи.
https://arxiv.org/abs/2309.16797
Cloudflare объявила о партнерстве с Hugging Face.
Совместная работа позволит упростить и сделать более доступным развертывание ИИ-решений.
У пользователей Cloudflare Workers теперь появится возможность развертывать эти модели используя edge-computing.
https://blog.cloudflare.com/partnering-with-hugging-face-deploying-ai-easier-affordable/
Совместная работа позволит упростить и сделать более доступным развертывание ИИ-решений.
У пользователей Cloudflare Workers теперь появится возможность развертывать эти модели используя edge-computing.
https://blog.cloudflare.com/partnering-with-hugging-face-deploying-ai-easier-affordable/
The Cloudflare Blog
Partnering with Hugging Face to make deploying AI easier and more affordable than ever 🤗
Today, we’re excited to announce that we are partnering with Hugging Face to make AI models more accessible and affordable than ever before to developers.
Microsoft предлагает новый фреймворк AI для совместной разработки NLP
- Исследователи AI от Microsoft предложили новый фреймворк для разработки NLP, под названием CoDev.
- CoDev позволяет нескольким пользователям согласовывать модель с их собственными убеждениями и предпочтениями.
- Принцип работы: интерактивное обучение с подкреплением и использование экспертных знаний.
- Использование CoDev приводит к значительному улучшению результатов NLP.
- Microsoft планирует продолжать исследования для дальнейшего развития CoDev.
https://www.marktechpost.com/2023/10/03/microsoft-ai-research-proposes-a-new-artificial-intelligence-framework-for-collaborative-nlp-development-codev-that-enables-multiple-users-to-align-a-model-with-their-beliefs/
- Исследователи AI от Microsoft предложили новый фреймворк для разработки NLP, под названием CoDev.
- CoDev позволяет нескольким пользователям согласовывать модель с их собственными убеждениями и предпочтениями.
- Принцип работы: интерактивное обучение с подкреплением и использование экспертных знаний.
- Использование CoDev приводит к значительному улучшению результатов NLP.
- Microsoft планирует продолжать исследования для дальнейшего развития CoDev.
https://www.marktechpost.com/2023/10/03/microsoft-ai-research-proposes-a-new-artificial-intelligence-framework-for-collaborative-nlp-development-codev-that-enables-multiple-users-to-align-a-model-with-their-beliefs/
MarkTechPost
Microsoft AI Research Proposes a New Artificial Intelligence Framework for Collaborative NLP Development (CoDev) that Enables Multiple…
Although NLP models have demonstrated extraordinary strengths, they have challenges. The need to teach these models ideas is highlighted by unacceptable values buried in their training data, recurrent failures, or breaches of business standards. The phrase…
СофтБанк: суперинтеллект AI появится в пределах 10 лет
- Глава SoftBank, Масаёши Сон, прогнозирует появление искусственного общего интеллекта (AGI) в пределах 10 лет.
- Сон заявляет, что к 2030 году AI "будет в 10 раз умнее всего человечества".
- Это могло бы привести к общественным преобразованиям, начиная с полного перехода на автономные автомобили, и заканчивая заслуживающими Нобелевскую премию развитиями в науке и технологии, сгенерированными AI.
- SoftBank планирует удвоить свои инвестиции в AI, несмотря на убытки, вызванные технологической волатильностью.
- Хотя некоторые известные технологические эксперты выражают опасения о потенциале AI уничтожить человечество, г-н Сон и другие эксперты поддерживают AI, считая его силой добра и "катализатором глобального преобразования".
https://fortune.com/2023/10/04/softbank-masayoshi-son-ai-artificial-general-intelligence/
- Глава SoftBank, Масаёши Сон, прогнозирует появление искусственного общего интеллекта (AGI) в пределах 10 лет.
- Сон заявляет, что к 2030 году AI "будет в 10 раз умнее всего человечества".
- Это могло бы привести к общественным преобразованиям, начиная с полного перехода на автономные автомобили, и заканчивая заслуживающими Нобелевскую премию развитиями в науке и технологии, сгенерированными AI.
- SoftBank планирует удвоить свои инвестиции в AI, несмотря на убытки, вызванные технологической волатильностью.
- Хотя некоторые известные технологические эксперты выражают опасения о потенциале AI уничтожить человечество, г-н Сон и другие эксперты поддерживают AI, считая его силой добра и "катализатором глобального преобразования".
https://fortune.com/2023/10/04/softbank-masayoshi-son-ai-artificial-general-intelligence/
Fortune
Softbank’s CEO says you’ll end up like a mindless goldfish if you don’t get on board with AI
“Take advantage of it or be left behind,” warned Masayoshi Son, whose early bet on Alibaba built his reputation as a tech visionary.
Anthropic планирует привлечь инвестиции в размере 2 млрд долларов
- Компания Anthropic, конкурент OpenAI, ведет переговоры о привлечении 2 млрд долларов инвестиций.
- На прошлой неделе Amazon объявил о намерении инвестировать в компанию 1,25 млрд долларов.
- Google, владеющий примерно 10% акций Anthropic, также ожидается в числе инвесторов.
- Anthropic, занимающийся продажей чатбота Claude, конкурирующего с ChatGPT от OpenAI, оценивает свою стоимость от 20 до 30 млрд долларов, учитывая новые инвестиции.
- Это в пять раз превышает оценку компании в марте, когда на нее был поставлен ценник в 4 млрд долларов.
https://www.theinformation.com/articles/openai-rival-anthropic-in-talks-to-raise-2-billion-from-google-others-as-ai-arms-race-accelerates
- Компания Anthropic, конкурент OpenAI, ведет переговоры о привлечении 2 млрд долларов инвестиций.
- На прошлой неделе Amazon объявил о намерении инвестировать в компанию 1,25 млрд долларов.
- Google, владеющий примерно 10% акций Anthropic, также ожидается в числе инвесторов.
- Anthropic, занимающийся продажей чатбота Claude, конкурирующего с ChatGPT от OpenAI, оценивает свою стоимость от 20 до 30 млрд долларов, учитывая новые инвестиции.
- Это в пять раз превышает оценку компании в марте, когда на нее был поставлен ценник в 4 млрд долларов.
https://www.theinformation.com/articles/openai-rival-anthropic-in-talks-to-raise-2-billion-from-google-others-as-ai-arms-race-accelerates
The Information
Anthropic in Talks to Raise $2 Billion From Google and Others Just Days After Amazon Investment
Anthropic, one of the main rivals of OpenAI, is in talks with investors to raise at least $2 billion in new funding, following a commitment from Amazon last week to invest $1.25 billion in the company, according to three people with direct knowledge. Anthropic…
GPT Web App Generator создает полноценное приложение по текстовому описанию
- Проект основан на GPT: генерирует полноценное web-приложение на React и Node.js по краткому описанию.
- Пользователи могут указать основной цвет приложения и предпочитаемый метод аутентификации.
- Вся процедура занимает несколько минут, готовый код можно скачать и запустить локально или развернуть с помощью одной CLI-команды.
- GPT Web App Generator использует Prisma и Wasp: Prisma - это ORM для базы данных PostgreSQL, обеспечивающая безопасность типов, Wasp - полнофункциональный инструмент для рабыты на React и Node.js.
- Весь код проекта полностью открытый и доступен для использования.
#GPT, #WebAppGenerator, #Wasp
https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/10/gpt-web-app-generator
- Проект основан на GPT: генерирует полноценное web-приложение на React и Node.js по краткому описанию.
- Пользователи могут указать основной цвет приложения и предпочитаемый метод аутентификации.
- Вся процедура занимает несколько минут, готовый код можно скачать и запустить локально или развернуть с помощью одной CLI-команды.
- GPT Web App Generator использует Prisma и Wasp: Prisma - это ORM для базы данных PostgreSQL, обеспечивающая безопасность типов, Wasp - полнофункциональный инструмент для рабыты на React и Node.js.
- Весь код проекта полностью открытый и доступен для использования.
#GPT, #WebAppGenerator, #Wasp
https://wasp-lang.dev/blog/2023/07/10/gpt-web-app-generator
wasp-lang.dev
GPT Web App Generator - Let AI create a full-stack React & Node.js codebase based on your description 🤖🤯 | Wasp
<ImgWithCaption
Google представила смартфоны Pixel 8 и Pixel 8 Pro
- Оба смартфона оснащены обновленными камерами, новыми датчиками и дополнительными функциями, созданными на базе ИИ.
- Оба устройства работают на процессоре Google Tensor G3 и будут получать обновления программного обеспечения в течение семи лет.
- Pixel 8 Pro оснащен дополнительным термическим датчиком, а также новыми функциями редактирования фото и видео.
- Pixel 8 имеет обновленную основную камеру и новую ультраширокую линзу, обеспечивающую макросъемку.
- Оба смартфона можно предзаказать, начиная с 699 и 999 долларов соответственно.
#Google, #Pixel8, #TensorG3
https://blog.google/products/pixel/google-pixel-8-pro/
- Оба смартфона оснащены обновленными камерами, новыми датчиками и дополнительными функциями, созданными на базе ИИ.
- Оба устройства работают на процессоре Google Tensor G3 и будут получать обновления программного обеспечения в течение семи лет.
- Pixel 8 Pro оснащен дополнительным термическим датчиком, а также новыми функциями редактирования фото и видео.
- Pixel 8 имеет обновленную основную камеру и новую ультраширокую линзу, обеспечивающую макросъемку.
- Оба смартфона можно предзаказать, начиная с 699 и 999 долларов соответственно.
#Google, #Pixel8, #TensorG3
https://blog.google/products/pixel/google-pixel-8-pro/
Google
Meet Pixel 8 and Pixel 8 Pro, our newest phones
Take a closer look at the new phones — everything from the beautiful design and new sensors to updated cameras.
Visa инвестирует $100 млн в ИИ-стартапы
- Visa планирует вложить $100 млн в компании, создающие ИИ-технологии и приложения.
- Инвестиции будут осуществляться через подразделение Visa Ventures.
- Средства будут направлены на ИИ-проекты, имеющие перспективу влиять на коммерцию и платежные операции.
- Visa считает себя пионером использования ИИ в платежах с 1993 года.
- Компания готова сделать ряд инвестиций на несколько миллионов долларов.
#Visa, #VisaVentures, #ИИ
https://techcrunch.com/2023/10/02/visa-earmarks-100m-to-invest-in-generative-ai-companies/
- Visa планирует вложить $100 млн в компании, создающие ИИ-технологии и приложения.
- Инвестиции будут осуществляться через подразделение Visa Ventures.
- Средства будут направлены на ИИ-проекты, имеющие перспективу влиять на коммерцию и платежные операции.
- Visa считает себя пионером использования ИИ в платежах с 1993 года.
- Компания готова сделать ряд инвестиций на несколько миллионов долларов.
#Visa, #VisaVentures, #ИИ
https://techcrunch.com/2023/10/02/visa-earmarks-100m-to-invest-in-generative-ai-companies/
TechCrunch
Visa earmarks $100M to invest in generative AI companies | TechCrunch
Visa announced today that it plans to invest $100 million in companies developing generative AI technologies and applications “that will impact the future The investments will be made through Visa Ventures, the card giant’s 16-year-old global corporate investment…
Оценка способности генерации кода моделями языка с помощью L2CEval
- L2CEval - всеобъемлющая оценка моделей языка для генерации кода, учитывающая varied показатели: масштаб модели, данные для обучения, чувствительность к экземплярам с небольшим количеством снимков и влияние настройки инструкций и т.д.
- В L2CEval присутствуют модели от 13 различных организаций, все они оцениваются в 3-х основных областях задач по генерации кода из естественного языка.
- L2CEval включает обширные оценки моделей, начиная от 1B параметров, до значительно больших, например, моделей davinci и GPT-4 от OpenAI, с оценочной величиной более 170B+ параметров.
- Данное исследование может быть полезным для сообщества при применении моделей языка в downstream кодовых приложениях.
#L2CEval, #OpenAI, #GPT-4
https://l2c-eval.github.io/
- L2CEval - всеобъемлющая оценка моделей языка для генерации кода, учитывающая varied показатели: масштаб модели, данные для обучения, чувствительность к экземплярам с небольшим количеством снимков и влияние настройки инструкций и т.д.
- В L2CEval присутствуют модели от 13 различных организаций, все они оцениваются в 3-х основных областях задач по генерации кода из естественного языка.
- L2CEval включает обширные оценки моделей, начиная от 1B параметров, до значительно больших, например, моделей davinci и GPT-4 от OpenAI, с оценочной величиной более 170B+ параметров.
- Данное исследование может быть полезным для сообщества при применении моделей языка в downstream кодовых приложениях.
#L2CEval, #OpenAI, #GPT-4
https://l2c-eval.github.io/
Лучшие AI-чат-модели доступны в Hugging Face
- Платформа Hugging Face открыла доступ к лучшим AI-чат-моделям со всего мира.
- модели используют веб-поиск.
#HuggingFace, #AI, #ЧатМодели
Falcon там тоже есть. Быстрый и по ответам близок к GPT4 по качеству.
Зреет конкурент AWS Bedrock
https://huggingface.co/chat
- Платформа Hugging Face открыла доступ к лучшим AI-чат-моделям со всего мира.
- модели используют веб-поиск.
#HuggingFace, #AI, #ЧатМодели
Falcon там тоже есть. Быстрый и по ответам близок к GPT4 по качеству.
Зреет конкурент AWS Bedrock
https://huggingface.co/chat
Adobe анонсирует новый инструмент редактирования фото на AI
- Adobe представит новый инструмент редактирования изображений на базе AI - "Project Stardust" на мероприятии Adobe Max.
- "Project Stardust" автоматически определяет отдельные объекты на обычных фотографиях, что позволяет легко перемещать и изменять их.
- Программа отображает объекты на фотографиях, как если бы они были выделены инструментом lasso в Photoshop.
- Одна из функций "Project Stardust" аналогична "Contextual Task Bar" в Photoshop.
- Используются некоторые из тех же возможностей генеративного AI, что и в инструментах Photoshop на Adobe's Firefly.
#Adobe, #ProjectStardust, #AI
https://www.theverge.com/2023/10/5/23904416/adobe-max-sneak-project-stardust-ai-photo-editing-tool
- Adobe представит новый инструмент редактирования изображений на базе AI - "Project Stardust" на мероприятии Adobe Max.
- "Project Stardust" автоматически определяет отдельные объекты на обычных фотографиях, что позволяет легко перемещать и изменять их.
- Программа отображает объекты на фотографиях, как если бы они были выделены инструментом lasso в Photoshop.
- Одна из функций "Project Stardust" аналогична "Contextual Task Bar" в Photoshop.
- Используются некоторые из тех же возможностей генеративного AI, что и в инструментах Photoshop на Adobe's Firefly.
#Adobe, #ProjectStardust, #AI
https://www.theverge.com/2023/10/5/23904416/adobe-max-sneak-project-stardust-ai-photo-editing-tool
The Verge
Adobe teases new AI photo editing tool that will ‘revolutionize’ its products
Project Stardust automates labor-intensive photo editing tasks.
OpenAI рассматривает возможность создания собственных AI чипов
- OpenAI, компания создавшая ChatGPT, рассматривает возможность создания собственных чипов ИИ и M&A в этой сфере.
- Внутренние дискуссии предполагают построение собственного AI-чипа и усиленное сотрудничество с другими производителями чипов, включая Nvidia.
- Сэм Altman, CEO компании, определил закупки большего количества AI-чипов одним из приоритетов.
- Стоимость эксплуатации ChatGPT очень высока, себестоимость каждого запроса примерно 4 цента.
- С 2020 года, OpenAI разрабатывает свои генеративные технологии ИИ на ресурсах Microsoft.
- Основной спонсор OpenAI, Microsoft, также разрабатывает собственный чип AI, который OpenAI тестирует.
#OpenAI, #AIчипы, #Microsoft
https://www.reuters.com/technology/chatgpt-owner-openai-is-exploring-making-its-own-ai-chips-sources-2023-10-06/
- OpenAI, компания создавшая ChatGPT, рассматривает возможность создания собственных чипов ИИ и M&A в этой сфере.
- Внутренние дискуссии предполагают построение собственного AI-чипа и усиленное сотрудничество с другими производителями чипов, включая Nvidia.
- Сэм Altman, CEO компании, определил закупки большего количества AI-чипов одним из приоритетов.
- Стоимость эксплуатации ChatGPT очень высока, себестоимость каждого запроса примерно 4 цента.
- С 2020 года, OpenAI разрабатывает свои генеративные технологии ИИ на ресурсах Microsoft.
- Основной спонсор OpenAI, Microsoft, также разрабатывает собственный чип AI, который OpenAI тестирует.
#OpenAI, #AIчипы, #Microsoft
https://www.reuters.com/technology/chatgpt-owner-openai-is-exploring-making-its-own-ai-chips-sources-2023-10-06/
Reuters
Exclusive: ChatGPT-owner OpenAI is exploring making its own AI chips
OpenAI, the company behind ChatGPT, is exploring making its own artificial intelligence chips and has gone as far as evaluating a potential acquisition target, according to people familiar with the company’s plans.