#технологии #электрокары

Нам для общего понимания - как устроены современные производства авто в Китае:

#GOOG #технологии

⚡️ Google Research и исследовательская лаборатория Google в области искусственного интеллекта DeepMind сообщили подробности о семействе передовых больших языковых моделей Med-Gemini, разработанных для применения в сфере здравоохранения.

👉 В тесте MedQA (USMLE) модель Med-Gemini достигла точности 91,1 %, используя стратегию поиска, основанную на неопределённости.

👉 Набор моделей также превзошёл людей в обобщении медицинских текстов и составлении рекомендаций, причём врачи в половине случаев оценивали ответы Med-Gemini-M 1.0 как хорошие или даже лучше, чем ответы экспертов.

👉 По семи мультимодальным бенчмаркам, включая проверку по изображениям New England Journal of Medicine (NEJM), модель Med-Gemini показала гораздо лучшие результаты, чем GPT-4.

📍 Med-Gemini — это семейство больших мультимодальных моделей (LMM), каждая из которых имеет своё предназначение. В отличие от больших языковых моделей, которые «демонстрируют неоптимальные клинические рассуждения в условиях неопределённости», страдают галлюцинациями и предвзятостью, Med-Gemini дают «фактически более точные, надёжные и детальные результаты для сложных задач клинического обоснования», чем их конкуренты, включая GPT-4, утверждает Google.

Поддержка Med-Gemini эффективного поиска в базе данных электронных медицинских карт Electronic Health Record (EHR) позволит «значительно снизить когнитивную нагрузку и расширить возможности врачей за счёт эффективного извлечения и анализа важной информации из огромных объёмов данных пациентов», утверждает Google.

#PLTR #технологии

📍 Подробности последнего отчёта
📍 Перспективы компании и её продуктов
📍 Фундаментальный анализ и оценка
📍 Технический анализ и прогноз цены

📌 ЧИТАТЬ СТАТЬЮ (подписка)

#технологии #ИИ #AI

Очень доступно об очень сложной технологии - рекомендую.

https://youtu.be/pdc3FvMMI3s?si=93TUTVlOT8ceBycE

#технологии #AI

👆 Обратите внимание - как негативно влияет развитие генеративного ИИ на развитие квантового компьютинга 🤷‍♂️ Основные инвестиции пошли в ИИ.

👉 Я думаю идея тут простая: развитый ИИ может увеличить срок актуальности простых компьютерных вычислений, так как весь софт под ИИ заточен на старое железо, а не на квантовые вычисления.

❓ Как думаете - смогут подружить квантовые вычисления с ИИ? И вызовет ли это новую волну инвестиций в эту сферу? 👇

#технологии #ИИ

👆 С каждым новым витком развития генеративного искусственного интеллекта - стоимость обучения этих моделей всё больше и больше. Издержки растут по экспоненте!

❓ Успеют заработать то? 🤣👇

#технологии #автопилот

Современная версия автопилота уже приближается по уровню вождения к человеку. На этом видео видно, как автомобиль быстро сориентировался и ушёл от столкновения с авто, которое явно сворачивало не по правилам (на красный свет).

Автопилот за доли секунды перестроил маршрут и ушёл от столкновения.

В будущем, по показателю реакции робот явно превзойдёт человека, а лет через 20 нам с вами вообще запретят водить автомобиль, так как человек водит не безопасно. 🤷‍♂️

☝️ Кстати, многие из нас поступили бы иначе в этой ситуации. Кто-то нажал бы на тормоза, кто-то вообще не успел ничего понять, а кто-то ушел бы вправо слишком резко.

Робот скорее всего тут выбрал единственно правильное решение 🤷‍♂️

#технологии #ИИ #AI

⚡️На полигоне Airborne Engineering (Великобритания) успешно с первого раза прошёл тест ракетного двигателя полностью спроектированного нейросетью Noyron от компании LEAP 71 (ОАЕ).

Настройка нейросети заняла две недели, после чего нейросеть выдавала новые проекты двигателей под любую мощность каждые 15 минут на обычном, не суперкомпьютере!

❓ Ну что? Инженеры теперь всё?. Работа конструкторского бюро за целый год теперь будет укладываться за 15 минут... 🤷‍♂️👇

Источник

#технологии #ИИ #AI #NVDA

⚡️ Чип Sohu от стартапа Etched для тренировки и работы нейросетей — может создать серьёзную конкуренцию Nvidia.

👉 По предварительным данным, Sohu в 20 раз мощнее аналогичного Nvidia H100, при этом быстрее и дешевле.

💪 Скорость генерации впечатляет — 500 тысяч токенов в секунду.

❓ Как новичкам удалось обойти гиганта из Nvidia? Всё благодаря специализации — чипы работают только с моделями-трансформерами, среди которых ChatGPT, Claude, Sora и другие популярные нейросети, работающие на данном принципе.

❓ Ну что думаете, господа техно-эксперты? Заклюют таки лидера? Или у Nvidia гигантский "ров безопасности"? 👇

#рынки #США #технологии

👆 Американские BIG TECH сейчас тратят больше денег на CAPEX (кап. затраты), чем когда либо ранее.

❓ Эти расходы (в основном на инфраструктуру ИИ конечно) окупят себя в ближайшей перспективе? 👇

#Китай #технологии

⚡️Xiaomi создала новый 3-нм чип системного уровня для мобильных телефонов.

👉 Это первая созданная в Китае 3-нанометровая однокристальная система для смартфонов.

❓ Вы всё ещё не верите в технологическое развитие Китая? 🤣👇

#технологии #дроны

В последние годы мы все, к сожалению, наблюдали, как дроны стали эффективным средством для убийства человека.

Помните, что это всего лишь технология, которую можно использовать и по другому. Вот пример, где дроны буквально спасают жизни людей:

https://youtu.be/DOWDNBu9DkU?si=6U7anp33I7nhOf3p

#технологии

⚡️ Британские учёные совершили прорыв в области квантовых вычислений.

В стенах Оксфордского университета физикам удалось объединить два квантовых процессора в единую вычислительную систему.

Научный коллектив реализовал первый в мире пример распределённых квантовых вычислений, используя фотонный сетевой интерфейс.

Учёные решили одну из ключевых проблем квантовых компьютеров — проблему масштабирования.

Для практического применения квантовым компьютерам требуются миллионы кубитов, однако размещение такого количества процессоров в одном устройстве технически невозможно из-за огромных габаритов получаемой системы.

Новый подход предполагает объединение небольших квантовых устройств в единую сеть для распределённых вычислений. Теоретически количество процессоров в такой сети не ограничено.

Архитектура основана на модулях, каждый из которых содержит небольшое число захваченных ионных кубитов — носителей квантовой информации атомного масштаба.

Модули соединяются оптоволоконными кабелями и используют для передачи данных фотоны вместо электрических сигналов.

Источник

#технологии #ИИ

Показалось полезным интервью про ИИ и как повлиял DeepSeek на эту отрасль?

👉 Нам инвесторам может быть полезным разобраться в этом:

https://youtu.be/js3zkxK337g?si=BjQ33p256SQls4vA

🇺🇸 #технологии #MSFT

Microsoft продвигается в квантовых вычислениях - чип Majorana создаёт серьезный прорыв, так как даёт возможность масштабировать кубиты.

И главное - это компания имеет огромный опыт в создании операционных систем - проблема в квантовых ПК сейчас в том числе и в отсутствии ОС и софта.

👉 Смотрим

#технологии #ИИ

Мы смеялись 2 года назад над убогими потугами ИИ делать видео - не получалось мягко говоря...

👇 Ну вот прошло 2 года - и теперь обычный частник делает такие вот фильмы на почти бесплатном движке. И это только начало...

https://youtu.be/TTzmr4gXt7k?si=4PWXhjm9YgTEcJsr

🇨🇳 #Китай #технологии

⚡️ Китайские исследователи заявили, что успешно испытали «первый в мире» двигатель наклонной детонации. Он сможет разогнать самолет до скорости более 18 тысяч километров в час, используя стандартный авиационный керосин.

👉 Двигатель наклонной детонации прошел ряд успешных наземных испытаний в пекинском ударном туннеле JF-12, который имитирует условия полета с высокой скоростью на высоте более 40 километров над поверхностью Земли.

👉 Результаты, опубликованные в журнале Journal of Experiments in Fluid Mechanics, свидетельствуют о скорости сгорания намного выше, чем у традиционных прямоточных воздушно-реактивных двигателей, с эксплуатационной способностью в диапазоне от М=8 до М=15 (число Маха).

❓ 18000 км/час - это уже не шутки... Представьте беспилотники с такими двигателями... Ну что, вы ещё не верите в лидерство китайских технологий? 😀👇

🇺🇸 #технологии #ИИ

👉 OpenAI признала, что её новая модель галлюцинирует в 37% случаев. Такой результат компания получила по итогам тестирования своей новейшей модели 4.5 на внутреннем бенчмарке SimpleQA.

👉 И это считается отличным результатом, так как бюджетная o3-mini и вовсе "сочиняет" в 80,3% ответов. 🤣

🤔 Это демонстрирует системную проблему отрасли: дорогостоящие, ресурсо-затратные модели позиционируются как инструменты, приближающиеся к человеческому интеллекту, но часто ошибаются в базовых фактах.

🤷‍♂️ Главный вывод состоит в том, что сегодняшним ИИ-моделям нельзя доверять полностью. При этом производительность моделей OpenAI выходит на плато.

👉 Тем временем, OpenAI планирует 👉 взимать до $20000 в месяц за специализированных ИИ-агентов.

❓ Как считаете, попрёт? 😂👇