#искусственный интеллект
Компания OpenAI официально подтвердила информацию, которая уже несколько дней будоражит профильные ИТ-сообщества: видеогенератор Sora прекращает свое существование. В официальном заявлении команда проекта выбрала довольно эмоциональную формулировку: «Мы прощаемся с приложением Sora». О возможных причинах и последствиях решения рассказал Дмитрий Сошников – преподаватель института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» Московского авиационного института, популяризатор технологий искусственного интеллекта, автор телеграм-канала Облачный адвокат.
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина и Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН (ИПУ РАН) создали технологию экспресс-анализа качества природного газа. Впервые для этих целей была разработана нейросеть, что позволило определить показатели качества пробы в режиме реального времени за несколько секунд вместо 20-40 минут традиционным способом — с помощью газовой хроматографии.
Исследователи из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей.
Научный коллектив из Института физики твердого тела РАН, МФТИ и СП «Квантовые технологии» исследовал вопрос о том, как неизбежные производственные дефекты влияют на работу искусственных нейронов на основе сверхпроводников. Ученые систематизировали три основных типа асимметрии, которые могут возникать в таких устройствах, и показали, что каждый из них оставляет уникальный «отпечаток» на выходном сигнале нейрона. Эта работа не только объясняет ранее полученные экспериментальные данные, но и предоставляет инженерам мощный инструмент для диагностики и отладки сверхпроводниковых нейросетей — ключевого элемента для создания энергоэффективного искусственного интеллекта будущего.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии