Автоматическая генерация агентов с AutoAgents

- AutoAgents - новый фреймворк, который генерирует и координирует специализированных агентов для создания AI-команды в зависимости от задачи.
- Система устанавливает связь между задачами и ролями, генерируя необходимые агенты в соответствии с содержанием задачи и планируя для них решение текущей задачи.
- Различные специализированные агенты работают вместе для эффективного выполнения задач.
- В фреймворк интегрирована роль наблюдателя, которая анализирует планы и реакции агентов и помогает их улучшить.
- Эксперименты показывают, что AutoAgents генерирует более согласованные и точные решения, чем существующие многопользовательские методы.

Такой подход повышает качество решения задач.

#AutoAgents, #AI

https://github.com/LinkSoul-AI/AutoAgents

https://arxiv.org/abs/2309.17288v1

Антропик сделали ключевое открытие в понимании работы искусственных нейронных сетей

- Стартап в области искусственного интеллекта Anthropic PBC разработал метод для более глубокого понимания поведения нейронных сетей, которые управляют AI алгоритмами.
- Исследование может иметь большие последствия для безопасности и надежности следующего поколения AI, предоставляя исследователям и разработчикам большую контроль над действиями их моделей.
- Anthropic изучил небольшую языковую модель-трансформер, разложив 512 искусственных нейронов на более чем 4000 функций, представляющих контексты, такие как последовательности ДНК, юридический язык, запросы HTTP, текст на иврите, заявления о питательности и многое другое.
- Их исследования показывают что поведение отдельных функций значительно более интерпретируемое, чем нейронов.
- На основании своего исследования Anthropic создал метод для сравнения интерпретируемости отдельных функций и нейронов, который показал, что функции (красные) имеют гораздо выше очки, чем нейроны (бирюзовые).

Это открытие привносит значимый вклад в понимание работы искусственных нейронных сетей, что делает управление АИ моделями более предсказуемым и безопасным.

#Anthropic, #AI, #нейронныесети

https://siliconangle.com/2023/10/08/anthropic-announces-key-breakthrough-understanding-behavior-artificial-neural-networks/

Google DeepMind усовершенствовала настройку диффузионных моделей

- Google DeepMind представила Direct Reward Fine-Tuning (DRaFT) - новую методику для применения в AI.
- DRaFT помогает улучшить настройку диффузионных моделей, максимизируя различимые функции вознаграждения.
- Этот метод делает настройку моделей более эффективной, и поощряет создание новых видов AI.
- Применение DRaFT может запустить новую волну инноваций в области искусственного интеллекта.

Теперь умные системы будут обучаться еще быстрее и эффективнее, что заметно ускорит процесс их создания.
#Google, #DeepMind, #DRaFT

https://www.marktechpost.com/2023/10/08/google-deepmind-introduces-direct-reward-fine-tuning-draft-an-effective-artificial-intelligence-method-for-fine-tuning-diffusion-models-to-maximize-differentiable-reward-functions/

Робопсы стали более автономными благодаря новому ИИ

- Ученые из Стэнфордского университета и Шанхайского института Ци Чжи создали новый алгоритм для робопсов, основанный на компьютерном зрении.
- Этот ИИ позволяет роботам преодолевать различные препятствия, используя только визуальные данные и накопленный опыт.
- Используя простую систему вознаграждений, ИИ обучает роботов автономно решать задачи и физически преодолевать препятствия.
- Новый алгоритм показал отличные результаты: робопсы смогли преодолеть препятствия, высота которых превышала их собственную в полтора раза.

Теперь робопсы смогут справляться со множеством задач еще эффективнее, обучаясь на своем опыте.

#Стэнфорд, #Ци_Чжи, #робопсы

https://hightech.plus/2023/10/08/novii-ii-pozvolyaet-robopsam-bez-dolgogo-obucheniya-preodolevat-lyubie-prepyatstviya

Внедрение ИИ станет условием для получения госсубсидий

- Ряд компаний в России при получении господдержки обязаны будут внедрить Искусственный Интеллект.
- Это условие касается 13 видов субсидий для среднего и крупного бизнеса в различных отраслях.
- Нововведение будет попыткой поощрить спрос на разработки в сфере ИИ.

Внедрение ИИ в компании может стать катализатором прогресса и запускать новые инновационные процессы.
#ИскусственныйИнтеллект #господдержка #Минэкономразвития

Растущая инфляция приводит к увеличению технологической безработицы

- Из-за роста тарифов на энергию и инфляции компании сокращают расходы.
- Руководители IT-отделов активно сокращают затраты на облачные технологии и программное обеспечение, но при этом они продолжают внедрять генеративный AI.
- AI начинает замещать рядовые позиции в IT, ускоряя тенденцию, начавшуюся с появлением облачных вычислений.
- Сокращение касается в основном начинающих специалистов, при этом активно набирают кадры для работы на старших должностях в It.

Получается, что роботы постепенно оттесняют начинающих специалистов в IT, но в то же время создают новые возможности для опытных разработчиков.

#AI, #ITувольнения, #облачныевычисления

Генеративный AI может увеличить производительность на $4,4 триллиона в год

- Генеративный ИИ принесет экономический эффект в $2,6-4,4 трлн ежегодно.

- Предсказания базируются на анализе воздействия ИИ на более 800 профессий и изучении конкретных сценариев применения ИИ.

- Установлено 63 случая использования генеративного ИИ в 16 бизнес-функциях.
- По прогнозам, инструменты ИИ, особенно генеративные, автоматизируют практически все виды работ между 2030 и 2060 годами.
- Отмечается влияние ИИ на работу высокооплачиваемых и образованных специалистов.

Скоро можно ожидать революцию в трудовых процессах.
Инструменты на базе генеративного ИИ позволят переосмыслить труд и работы, которые раньше считались недосягаемыми для автоматизации.

#GenerativeAI, #McKinsey, #Автоматизация

AI нужен разум и свобода воли

- Нейробиолог Кевин Митчелл в своей книге утверждает, что для полноценного развития AI необходимо обеспечить его свободой воли и физическим взаимодействием с миром.
- Несмотря на прогресс в областях распознавания изображений, речи и прогнозирования текста, AI все еще слаборазвит в областях, которые легко даны людям.

- Опираясь на живые организмы, AI нужно обучать настоящему взаимодействию с окружающим миром, основываясь на своем опыте и исследованиях.

Мы движемся к созданию ИИ, который не просто обрабатывает данные, но и учится на собственном опыте, как человек или животное.

#AI, #КевинМитчелл, #нейробиология

AlphaSense стала "единорогом" благодаря искусственному интеллекту

- AlphaSense, платформа для поиска и маркетинговых исследований на базе AI, стала "единорогом", собрав около $150 млн.
в раунде E.

- Компания оценивается теперь в $2,5 млрд.
- Планы на будущее включают расширение корпоративного решения AlphaSense, усиление AI-возможностей поиска, специализированных рыночных разведок и финансовых моделей большого языка (LLMs) и генеративного AI (GenAI).
- Среди клиентов AlphaSense есть Goldman Sachs, JPMorgan Chase & Co., Wells Fargo & Co.
and Bain Capital.

#AlphaSense, #AI, #искусственный интеллект

AMD покупает эксперта в области открытого AI-программного обеспечения Nod.ai

- AMD объявила о подписании окончательного соглашения о приобретении Nod.ai, расширяя свои возможности открытого AI-программного обеспечения.
- Приобретение Nod.ai позволит AMD ускорить развертывание оптимизированных AI решений на своих высокопроизводительных платформах.

#AMD, #Nod.ai, #AI

LLM становятся менее памяти-зависимыми с методом "attention sinks"

- Большие языковые модели (LLM) страдают от линейного роста памяти и потери связности с увеличением длины контекста.
- "Attention sinks" используют специальные "sink" токены, которые всегда находятся в окне внимания, позволяя моделям сохранять связность даже при удалении старых токенов.
- Эксперименты показывают, что "attention sinks" обеспечивают стабильное использование памяти и стабильность результата даже в очень длинных контекстах.
- Метод улучшает связность ответов при поточной генерации и при обработке многих последовательных запросов, как в чат-боте.

Теперь языковые модели могут обрабатывать гораздо больше данных без потери связанности и стабильности.

#LLM, #attention_sinks, #AI

Replit расширяет доступ к AI-функциям для всех пользователей

- Компания Replit запускает AI-функции для всех пользователей, которые теперь включены по умолчанию.
- Платформа расширяет доступ для 23 миллионов разработчиков.
- Replit также запускает новую версию code-v1.5-3b, 3B LLM обученную на 1T токенах на 30 программных языках.
- Все функции Replit в будущем будут переосмыслены через призму AI.

Теперь разработчикам станет проще внедрять AI функционал.

#Replit, #AI, #LLM

Тесла создает новый дом для сверхкомпьютера Dojo

- В штаб-квартире Tesla в Остине, Техас, строится новое здание, которое будет использоваться для размещения суперкомпьютера Dojo.
- Dojo создан для обработки ИИ-программного обеспечения, необходимого для реализации функций автономного вождения в автомобилях Tesla.
- В будущем Tesla планирует использовать Dojo для продажи облачных услуг другим компаниям, аналогично Amazon Web Services, заявил генеральный директор компании Илон Маск.

Dojo выведет Tesla за рамки простого производства электромобилей.

#Tesla, #Dojo, #ИлонМаск

🧬 Второй пилот экипажа, обладающий искусственным интеллектом, повышает точность действий человека для обеспечения безопасности полетов

Представьте, что вы находитесь в самолете с двумя пилотами, одним человеком и одним компьютером. У обоих “руки” на пультах управления, но они всегда следят за разными вещами. Если они оба уделяют внимание одному и тому же, человек получает возможность управлять. Но если человек отвлекается или что-то упускает, компьютер быстро берет управление на себя. Это ИИ Air-Guardian- система, разработанная исследователями Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL). Система может следить за человеком, отслеживая движения глаз и работу ЦНС полагаясь на нечто, называемое "картами значимости", которые точно указывают, куда направлено внимание. Разработанный для обеспечения безопасного неба, “Air-Guardian” сочетает человеческую интуицию с точностью машины, создавая более симбиотические отношения между пилотом и самолетом.

🧩 #AINews #ВысокиеТехнологии

Китайский квантовый компьютер установил новый рекорд скорости

- Китайский квантовый компьютер JiuZhang 3 показал увеличение скорости вычислений в миллион раз по сравнению с предшественником.
- Исследовательская команда во главе с Пань Cянвеем из Университета прикладных наук Китая использовала новый квантовый компьютер для решения сложной задачи на основе Гауссовой бозонной выборки.
- Быстрейший классический суперкомпьютер Frontier справился бы с поставленной задачей в течение 20 миллиардов лет, в то время как JiuZhang 3 решил ее всего за одну миллионную секунды.

Нужно срочно увеличивать длину и сложность паролей.

#КвантовыйКомпьютер, #JiuZhang3, #Китай

OpenText расширяет AI-платформу Aviator

- Aviator позволяет организациям использовать ИИ для различных приложений.

- В состав Aviator входит два основных направления: Aviator for Business и Aviator for Technologists.

- Aviator for Business нацелен на решение бизнес-задач с помощью ИИ, помогая улучшать процессы, снижать затраты и улучшать взаимодействие с клиентами.
IT Operations: управление ИТ инфраструктурой.
DevOps: оптимизация среды ПО.
Content: маркетинг.
Experience: эффективность коммуникации.
Cybersecurity: защита от угроз.
Business Network: логистика и цепочки поставок.

- Aviator for Technologists - это инструменты и решения для управления данными, аналитики, IoT и создания кастомных решений на базе ИИ.
Platform: управление данными.
Search: интерактивные запросы и поиск.
IoT: интернет вещей.
Thrust & Studio: разработка на AI.
Lab: прототипирование AI.

#OpenText #AI #Aviator

Тюнинг моделей на основе больших языковых моделей (LLM) с помощью машинно сгенерированных данных

- Эксперименты на основе датасета COCO проводились с использованием GPT-4, что позволило собрать 158 тысяч уникальных образцов с тестами на уровне языка и изображений.
- Данные включали в себя более 58 тысяч разговоров, 23 тысячи подробных описаний и 77 тысяч отдельных образцов сложного мышления.

- LLaVa использует интеграцию CLIP ViT-L/14 и модели Vicuna для обучения.

- Эксперименты показали, что LLaVa достигает 85,1% относительного балла в сравнении с GPT-4.
- Новый подход может значительно повысить возможности применения машинного обучения в мультимодальных настройках.

Разработка такого подхода позволит увеличить эффективность работы с большими языковыми моделями и обучением на разнообразных типах данных.

#LLaVa #GPT4 #CLIPViT-L