В DeepMind придумали, как проверять факты из результатов ChatGPT
Инженеры DeepMind создали приложение, которое проверяет утверждения или факты в ответе языковых моделей. Они использовали Google Search для поиска сайтов, которые могут помочь с результатами и затем сравнивали два ответа. Новую систему назвали Search-Augmented Factuality Evaluator (SAFE).
Чтобы проверить ее, исследовательская группа использовала примерно 16 000 фактов из ответов нескольких LLM. Эксперимент показал, что SAFE не ошибался примерно в 72-76% случаев.
#МирРобототехники #искусственныйинтеллект #ИИ #DeepMind #ChatGPT
Инженеры DeepMind создали приложение, которое проверяет утверждения или факты в ответе языковых моделей. Они использовали Google Search для поиска сайтов, которые могут помочь с результатами и затем сравнивали два ответа. Новую систему назвали Search-Augmented Factuality Evaluator (SAFE).
Чтобы проверить ее, исследовательская группа использовала примерно 16 000 фактов из ответов нескольких LLM. Эксперимент показал, что SAFE не ошибался примерно в 72-76% случаев.
#МирРобототехники #искусственныйинтеллект #ИИ #DeepMind #ChatGPT
🔥6
Gemini Robotics: искусственный интеллект, который учит роботов ловкости
Google DeepMind представил Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER — новые модели искусственного интеллекта, которые открывают роботов к новому уровню взаимодействия с физическим миром. Теперь робот может не просто поднимать предметы, но и аккуратно складывать оригами, закрывать молнии и даже предсказывать, как лучше взять чашку кофе.
Gemini Robotics использует принцип «зрение-язык-действие» — робот не просто получает команды, но и распознает объекты, анализирует контекст и точно выполняет задачи. В демонстрации он без предварительного обучения смог понять команду «подними баскетбольный мяч и брось его в кольцо» потому что знал, что такое баскетбол и как выглядит кольцо.
Модель Gemini Robotics-ER оснащена «воплощённым мышлением», позволяя роботам интуитивно понимать окружающий мир. Например, выбирая, за что взять кружку, она определяет ручку как предпочтительный вариант, потому что именно так поступают люди.
Одно из ключевых преимуществ новых моделей — ловкость. Gemini Robotics уже умеет точно складывать оригами, аккуратно работать с хрупкими объектами и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Чтобы гарантировать безопасность, DeepMind разработал тест, который проверяет, понимают ли роботы правила здравого смысла. Например, модель успешно определяет, что нельзя смешивать отбеливатель с уксусом или ставить мягкую игрушку на горячую плиту.
Google делает ставку на то, что эти технологии станут основой нового поколения универсальных роботов, способных работать в домах, на производстве и в медицине.
#МирРобототехники #Роботы #Google #ИИ #Робототехника #DeepMind #Gemini #Автоматизация
Google DeepMind представил Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER — новые модели искусственного интеллекта, которые открывают роботов к новому уровню взаимодействия с физическим миром. Теперь робот может не просто поднимать предметы, но и аккуратно складывать оригами, закрывать молнии и даже предсказывать, как лучше взять чашку кофе.
Gemini Robotics использует принцип «зрение-язык-действие» — робот не просто получает команды, но и распознает объекты, анализирует контекст и точно выполняет задачи. В демонстрации он без предварительного обучения смог понять команду «подними баскетбольный мяч и брось его в кольцо» потому что знал, что такое баскетбол и как выглядит кольцо.
Модель Gemini Robotics-ER оснащена «воплощённым мышлением», позволяя роботам интуитивно понимать окружающий мир. Например, выбирая, за что взять кружку, она определяет ручку как предпочтительный вариант, потому что именно так поступают люди.
Одно из ключевых преимуществ новых моделей — ловкость. Gemini Robotics уже умеет точно складывать оригами, аккуратно работать с хрупкими объектами и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Чтобы гарантировать безопасность, DeepMind разработал тест, который проверяет, понимают ли роботы правила здравого смысла. Например, модель успешно определяет, что нельзя смешивать отбеливатель с уксусом или ставить мягкую игрушку на горячую плиту.
Google делает ставку на то, что эти технологии станут основой нового поколения универсальных роботов, способных работать в домах, на производстве и в медицине.
#МирРобототехники #Роботы #Google #ИИ #Робототехника #DeepMind #Gemini #Автоматизация
❤8👍4
Google запускает AI Futures Fund, инвестиционную инициативу, направленную на поддержку стартапов, работающих с передовыми ИИ-технологиями. Программа нацелена не просто на финансирование, а на формирование долгосрочного партнёрства: компании смогут получать не только деньги, но и ранний доступ к ИИ-моделям от DeepMind, консультации с экспертами Google и DeepMind, а также кредиты на использование Google Cloud.
Google будет инвестировать в стартапы по мере появления релевантных и перспективных идей, гибко подстраиваясь под стадию развития и потребности команды. Это не первая инвестиционная инициатива Google в сфере ИИ: за последние месяцы компания объявила о $120 млн в рамках глобального фонда AI Opportunity, а также о $20 млн на поддержку некоммерческих ИИ-проектов через Google.оrg. Новый фонд продолжает курс на развитие экосистемы ИИ, направленный не только на коммерческий рост, но и на научный и образовательный прогресс.
#МирРобототехники #GoogleAI #DeepMind #Google #ИИ #ИскусственныйИнтеллект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👏7
Историки представили революционную модель Aeneas, способную интерпретировать и восстанавливать фрагменты латинских надписей, разбросанных по тысячелетиям и континентам.
Профессор эпиграфики Элисон Кули испытала Aeneas на одном из самых известных и спорных текстов римской эпохи — Res Gestae Divi Augusti, автобиографической надписи императора Августа. Несмотря на идеологические уловки, сомнительные даты и даже искажённую географию, ИИ справился — уловил нюансы лексики, политический подтекст, и что особенно важно — выдал вероятные временные диапазоны, точно отражающие расхождения мнений самих историков.
Раньше на поиск аналогий в древних текстах уходили месяцы. Aeneas делает это за секунды, анализируя тысячи надписей, чтобы предложить учёным аргументированные гипотезы о датировке, авторстве и значении. ИИ научился «мыслить» как историк: искать не только схожие слова, но и общий стиль, политические намёки, особенности письма.
#МирРобототехники #AI #DeepMind #ИИ #ИскусственныйИнтеллект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏9❤7👍2
Новая ИИ-модель C2S-Scale 27B, построенная на архитектуре Gemma, стала одной из самых сложных систем для изучения клеточного поведения, когда-либо созданных. Эта модель впервые предложила гипотезу, которая может изменить подход к онкотерапии. Она обнаружила, что комбинация препарата силмитасертиб и низкой дозы интерферона способна «разогреть» так называемые «холодные» опухоли — те, которые обычно остаются невидимыми для иммунной системы. В результате такого сочетания клетки иммунитета начинают распознавать опухоль и атаковать её.
Модель анализировала свыше 4 000 препаратов, моделируя их взаимодействие в разных биологических контекстах. Она не просто искала известные решения, а выявила новые потенциальные препараты, ранее никак не связанные с иммунной терапией. Самое удивительное — ИИ самостоятельно спрогнозировал, что силмитасертиб в присутствии интерферона резко усиливает презентацию антигенов, делая опухоль видимой для иммунной системы.
Йельские учёные проверили эту гипотезу на человеческих клетках. Результаты подтвердили прогноз искусственного интеллекта: по отдельности препараты не давали эффекта, но вместе они вызывали рост активности иммунного ответа на 50%, превращая «холодные» опухоли в «горячие».
#МирРобототехники #Медицина #Инновации #Технологии #ИИ #DeepMind #Google #ИскусственныйИнтеллект #ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10
Команда Google DeepMind представила Dreamer 4 — нового ИИ-агента, который способен осваивать сложные задачи, не взаимодействуя с реальностью напрямую. Всё обучение проходило внутри виртуальной модели мира, своего рода симуляции, в которой агент «воображает» физику, логику и последствия собственных действий.
Dreamer 4 обучается не через бесконечные попытки, а через понимание закономерностей. Его внутренняя модель мира имитирует движение, столкновения, взаимодействие объектов и позволяет «репетировать» поведение в воображении, как это делает человек.
ИИ сумел добыть алмазы в Minecraft, ни разу не «играя» в саму игру. Агент был обучен на видеозаписях игрового процесса Minecraft, снятых людьми. Dreamer 4 анализирует эти ролики, извлекает закономерности и предсказывает последствия действий. Затем он начинает вырабатывать стратегию, действуя в сотнях тысяч «воображаемых сценариев», создаваемых его собственной нейросетью. Агент не просто повторяет действия, а самостоятельно планирует длинные цепочки задач: от добычи дерева до создания инструментов и поиска редких ресурсов. Всё это — без физического контакта с реальной игрой.
Такой подход уже рассматривается как ключ к новой эпохе робототехники: машины смогут тренироваться в «воображении», используя реальное видео с YouTube или камер наблюдения, чтобы понять, как устроен наш мир.
#МирРобототехники #Робототехника #Инновации #Технологии #ИИ #DeepMind #Dreamer4 #Робототехника #ИскусственныйИнтеллект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤7