🌟 Дайджест новостей

👨🏻‍💻 Исследователи разработали метод улучшения способности ИИ к сложным рассуждениям.

Команда MetaFAIR разработала метод "System 2 distillation", позволяющий обучать языковые модели решению сложных задач без промежуточных шагов. Этот подход улучшает способности ИИ к рассуждению и планированию, сохраняя при этом скорость и эффективность. Результаты показывают значительное повышение производительности моделей на сложных задачах, сравнимое или превосходящее точность исходных методов System 2, но с меньшими вычислительными затратами. Venturebeat.com


💪 Разарботчики LLamы готовится представить самую мощную на сегодняшний день модель Llama-3 23 июля

Модель будет флагманской в линейке Llama-3: 405 миллиардов параметров.
Ожидается, что новая модель превзойдет GPT-4 по производительности и будет обладать мультимодальными возможностями, включая обработку текста и изображений. Llama-3 разрабатывается с использованием конституционного ИИ для повышения безопасности и этичности. Theinformation.com


🖥 Microsoft анонсировала систему RUBICON, которая оценивает качество общения между людьми и системами искусственного интеллекта, улучшая взаимодействие в конкретных областях, таких как разработка программного обеспечения.

RUBICON - специально разработанная система для обсуждения конкретных предметных областей в средах разработки программного обеспечения. Она устраняет ограничения существующих механизмов обратной связи и направлен на то, чтобы обновления ИИ-помощников существенно улучшали взаимодействие с пользователем.
Структура системы основана на SPUR, а новый алгоритм выбора определяет высококачественные рубрики, повышая точность прогнозирования в практических приложениях. Microsoft.com

📱NEXA AI разработала Octoplanner, высокоэффективную среду оптимизации агентов искусственного интеллекта для периферийных устройств.

Структура платформы Octoplanner разделяет планирование и выполнение действий, применяя методы точной настройки модели, в частности методы LoRA и Multi-LoRA, чтобы значительно снизить вычислительные затраты и потребление энергии. Octoplanner имеет модульная конструкцию, что делает ее подходящим для периферийных устройств с ограниченными ресурсами. такими как мобильные телефоны. Nexa4ai.com

🚥 Исследователи из Института науки о свете (MPISL, Эрланген, Германия) предложили новый оптический подход к созданию более эффективных нейронных сетей.

Метод позволяет реализовать нейронную сеть с помощью оптической системы, что может сделать машинное обучение более энергоэффективным и экономичным . Ключевая особенность подхода заключается в том, что входной сигнал изменяет передачу света, а не просто накладывается на световое поле. Это позволяет избежать сложных физических взаимодействий и высоких мощностей лазера, необходимых для реализации математических функций.
Авторы предполагают, что их подход может использоваться для классификации изображений с той же точностью, что и цифровые нейронные сети. Заявленный метод значительно упрощает экспериментальные требования и может быть применен к различным физическим системам, открывая новые возможности для нейроморфных устройств. Optics.org

@ai_machinelearning_big_data

#news #digest

Дайждест новостей:

📱 YouTube Music тестирует радио, созданное ИИ и запустит звуковой поиск

YouTube Music представляет две новые функции, которые помогут пользователям находить новую музыку.
Функция «разговорного радио», созданная ИИ, которая поможет пользователям создавать собственные радиостанции, описывая тип музыки, которую они хотят слушать. Эта функция уже доступна некоторым пользователям с подпиской Premium в США.
Новая функция распознавания песен, которая дает возможность пользователям искать в каталоге приложения, напевая или проигрывая части песни.
Эта функция доступна всем пользователям YouTube Music на iOS и Android. Techcrunch.com

💠 Google тестирует сервис создания видеопрезентаций, где помощником выступает Gemini

Google запустил новое приложение Vids, которое использует Gemini AI для автоматического создания видеоконтента, сценариев и озвучки на основе вводимых пользователем данных. Это позволяет каждому создавать профессионально выглядящие видеопрезентации без особых навыков редактирования.Theverge.com

🖥 Microsoft представила AI для электронных таблиц

Исследователи Microsoft опубликовали новое исследование, представляющее SpreadsheetLLM и SheetCompressor.
Это новые платформы, разработанные, чтобы помочь специалистам по LLM лучше понимать и обрабатывать информацию в электронных таблицах.
SpreadsheetLLM может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные в таблицах, включая несколько таблиц одновременно с различными форматами данных.
SheetCompressor — это платформа, которая сжимает электронные таблицы для сокращения количества токенов до 25 раз при сохранении важной информации.
Используя электронные таблицы в качестве «источника знаний », SpreadsheetLLM может значительно уменьшить галлюцинации ИИ, повысив надежность выдачи языковых моделей. Arxiv.org

🖥 Запустилась бета-версия LlamaCloud, сервиса Llamaindex.ai, предназначенного для улучшения рабочих процессов RAG.

LlamaCloud призван помочь разработчикам тратить меньше времени на настройку конвейеров обработки данных, позволяя им быстрее итерировать над разработкой приложений на основе LLM.
Возможности LlamaCloud:
- LlamaParse: продвинутый инструмент анализа документов, поддерживающий множество форматов;
- Управляемая загрузка данных: простое подключение к источникам данных и системам хранения
- Продвинутый поиск: семантический поиск, переранжирование, фильтрация по метаданным;
- Интерактивная платформа для тестирования и настройки стратегий загрузки и поиска
- Масштабируемость и безопасность для промышленных нагрузок.
llamaindex.ai

ℹ️ Исследователи из MIT и лаборатории Watson MIT-IBM представили методику оценки надежности базовых моделей перед их развертыванием.

Эта методика включает обучение ансамбля немного отличающихся базовых моделей и использование алгоритма для оценки согласованности представлений, которые каждая модель изучает на основе одной и той же точки тестовых данных.
Методику можно использовать для принятия решения о том, следует ли применять модель в определенных условиях без необходимости проведения реальных испытаний, что особенно полезно в сценариях, где наборы данных недоступны из-за проблем с конфиденциальностью. News.mit.edu

@ai_machinelearning_big_data

#news #digest