
OpenAI набирає «червону команду» з кібербезпеки
Щоб удосконалити свої моделі штучного інтелекту, OpenAI запрошує експертів з проникнення для пошуку вразливостей у своїй широко використовуваній платформі чат-ботів зі штучним інтелектом.

Щоб удосконалити свої моделі штучного інтелекту, OpenAI запрошує експертів з проникнення для пошуку вразливостей у своїй широко використовуваній платформі чат-ботів зі штучним інтелектом.

Тепер ви можете дозволити Google Bard читати вашу електронну пошту і переглядати ваші документи, надаючи йому можливість надавати більш персоналізовані відповіді та інсайти.

У час, позначений стрімким розвитком технологій штучного інтелекту (ШІ), питання прозорості, етики та доступності набули першорядного значення. Хоча рішення зі штучним інтелектом, безсумнівно, сприяли прогресу в цій галузі, залишається вкрай важливим вирішення питань, пов'язаних із справедливістю та доступністю.

Інвестиційний гігант SoftBank, як повідомляється, розглядає можливість зробити значні інвестиції в сектор ШІ, зокрема в OpenAI.

Автори з факультету комп'ютерних наук Техаського університету в Остіні представляють інноваційну однокрокову генеративну модель для перетворення тексту в зображення, засновану на моделі стабільної дифузії (Stable Diffusion, SD).

Останніми роками серед дослідників і споживачів зростає інтерес до додатків для смартфонів, які використовують доповнену реальність (Augmented Reality, AR). Ці додатки дозволяють маніпулювати та змінювати риси обличчя в реальному часі для коротких відеороликів, віртуальної реальності (Virtual Reality, VR) та ігор.

Мовні агенти мають потенціал для значного зменшення людських зусиль у таких завданнях, як обслуговування клієнтів, консультування, програмування, написання текстів, викладання тощо. Нещодавні демонстрації мовних агентів, таких як AutoGPT і BabyAGI, привернули широку увагу дослідників, розробників і широкої громадськості.

Великі мовні моделі (Large Language Models, LLM), такі як GPT-3, продемонстрували неабиякі здібності у розумінні людських запитань та відповідях на них, у допомозі в кодуванні тощо. Однак ці моделі часто дають результати, які не відповідають людським уподобанням.

Команда дослідників зі Стенфордського університету представила Protpardelle — повноатомну модель дифузії, яка враховує складну взаємодію між безперервними та дискретними структурами білків, що є значним досягненням у галузі дизайну білків.

Хоча моделі глибокого навчання продемонстрували багатообіцяючу здатність прискорювати розробку каталізаторів, існуючі моделі стикаються з труднощами у точному прогнозуванні поведінки каталізатора.

Архітектура трансформерів, яка набула популярності в обробці природної мови (Natural Language Processing, NLP) і, зокрема, в машинному перекладі (Machine Translation, MT), відома своєю масштабованістю. Додавання додаткових параметрів моделі зазвичай призводить до покращення продуктивності при виконанні різних завдань NLP.

У сфері органічного синтезу, який передбачає створення молекул за допомогою хімічних процесів, ретросинтетичний аналіз відіграє вирішальну роль. Цей процес включає в себе пошук можливих реакцій з прекурсорами для досягнення бажаного хімічного результату.