// AI на русском
995 статьи по теме
Платформа AlgoEvolve с помощью LLM генерирует и улучшает торговые алгоритмы в виде Python‑кода, адаптируясь к рыночным условиям и превосходя человеческие разработки.
Анализ методов NAS для GAN: сравнение подходов, выявление преимуществ и ограничений, указание на важность новых показателей оценки и наборов данных.
DocArena — система для создания обучающих сред из документов для агентов поиска; включает набор данных DocArena-79K и инфраструктуру Doc-Search agent; показывает высокие результаты в поиске и контроле качества.
Создан тест Know2Guess для оценки границ знаний в LLM: 1200 заданий в 5 областях, проверка моделей FLAN-T5, Qwen2.5-Instruct, Llama-3-Instruct.
Авторы предложили оценивать ИИ-агентов не только по точности, но и по другим параметрам (надёжность, эффективность и др.), представив обновлённый тест CORE-Bench и выявив ускорение решения задач при взаимодействии человека и агента.
Разработан метод выявления и устранения подхалимажа в языковых моделях с помощью каскадных линейных функций — он эффективнее базовых подходов и требует меньше вычислений.
HierBias — система для выявления предвзятости в СМИ с учётом контекста документа. Превосходит существующие решения по метрикам F1 и MCC.
Компания Anthropic отключила модели Mythos после ультиматума администрации Трампа, требующего ограничить доступ к ним для неграждан США. Переговоры между Anthropic и властями продвигаются медленно из‑за отсутствия чёткой правовой базы для экспортного контроля ИИ-систем. Ситуация создаёт риски для американской индустрии ИИ и влияет на мировой рынок технологий.
Amazon планирует вложить 13 млрд долларов в развитие ИИ и облачных технологий в Индии до 2030 года. Инвестиции пойдут на расширение центров обработки данных AWS в Мумбаи и Хайдарабаде. Это часть волны вложений глобальных IT-компаний в индийскую инфраструктуру для продуктов искусственного интеллекта.
Стартап Netris предлагает решение для ускорения запуска сервисов в нео-облаках — ПО и платформу для автоматизации настройки сетевых коммутаторов. Компания привлекла 15 млн долларов в раунде серии А от a16z. Её решения уже работают более чем на 35 графических кластерах по всему миру.
Google внедряет новые настройки конфиденциальности: мультимедийные данные пользователей могут использоваться для обучения моделей ИИ. Чтобы отказаться от участия, нужно снять флажок «Сохранить медиа» на странице «История поисковых сервисов». Эксперты отмечают, что такие изменения возлагают на пользователей дополнительную нагрузку по защите личных данных.
OpenAI совместно с Broadcom представила чип Jalapeño для серверов ИИ — он предназначен для работы с моделями LLM и обработки запросов в ChatGPT. Чип должен снизить зависимость OpenAI от графических процессоров Nvidia. Предварительные тесты демонстрируют высокую производительность решения.
Компания Unconventional под руководством Навина Рао разработала модель ИИ Un-0 для генерации изображений. Она построена на осцилляторной архитектуре, которая отличается от традиционных решений. Рао утверждает, что технология позволит снизить энергопотребление ИИ в 1000 раз.
Figma на конференции Config представила новые инструменты для разработки и кодирования с использованием ИИ. Среди них — слои кода, графические эффекты движения, инструменты для работы с шейдерами и рабочие процессы Figma Weave. Также компания обновила средства для совместной работы команд и агентов.
Оптимизация обучения ИИ‑моделей с помощью Amazon SageMaker AI и NVIDIA Blackwell позволяет преодолеть ограничения при обучении крупных моделей. Решение включает настройку размеров батчей и длин последовательностей, активацию чекпоинтинга, выбор подходящих форматов точности и использование TransformerEngine. Для разных размеров моделей применяются различные стратегии оптимизации.