
Nooks залучає $22 млн на розробку платформи для дзвінків зі штучним інтелектом
Nooks, стартап у сфері штучного інтелекту, заснований Деном Лі під час пандемії, нещодавно залучив значний раунд фінансування серії А на суму 22 мільйони доларів.

Nooks, стартап у сфері штучного інтелекту, заснований Деном Лі під час пандемії, нещодавно залучив значний раунд фінансування серії А на суму 22 мільйони доларів.

Apple вийшла на арену генеративного ШІ з OpenELM, новим сімейством великих мовних моделей з відкритим вихідним кодом, призначених для функціонування на одному пристрої, що усуває потребу в хмарних серверах.

Алі Мадані, засновник і генеральний директор біотехнологічної компанії Profluent, оголосив про проривний здобуток — успішне редагування ДНК у клітинах людини за допомогою генних редакторів, повністю створених за допомогою штучного інтелекту.

Глибоке навчання з підкріпленням (Deep RL) поєднує в собі навчання з підкріпленням і глибоке навчання, демонструючи безпрецедентний успіх у вирішенні складних завдань, які колись вважалися недосяжними для машин.

Компанія Adobe є піонером у створенні програмного забезпечення для творчості з 1982 року і зараз продовжує свою ініціативу з оновленням Gen AI для Photoshop. Впровадження моделі Adobe Firefly Image 3 AI безпосередньо у Photoshop докорінно змінює процес створення дизайну, спрощуючи його для користувачів.

Alethea AI запустила емоційних і виразних ШІ-агентів на блокчейні BASE від Coinbase, таким чином демократизувавши доступ до передових можливостей ШІ для творців, споживачів і бізнесу.

Ankr, постачальник інфраструктури Web3, оголосив про запуск публічної тестової мережі Neura, свого блокчейну 1-го рівня, орієнтованого на штучний інтелект (ШІ).

Спільними зусиллями Пекінського університету та Microsoft було представлено LongEmbed — метод розширення контекстного вікна вбудовування моделей до 32 000 токенів без перенавчання. LongEmbed унікально поєднує інтерполяцію позиції та RoPE для обробки довших текстових послідовностей, зберігаючи при цьому базову продуктивність на коротких вхідних даних.

Нещодавні досягнення в точному налаштуванні попередньо навчених великих мовних моделей для конкретних завдань привернули значний інтерес у спільноті штучного інтелекту. Цей метод, відомий як контрольоване точне налаштування (SFT), дозволяє ефективно налаштовувати великі мовні моделі для виконання цільових завдань, узгоджуючи їх з людськими вподобаннями.

Дифузійні моделі стали потужною альтернативою у сфері генеративного ШІ, продемонструвавши неабиякий успіх у різних галузях, таких як комп'ютерний зір, аудіосинтез, навчання з підкріпленням та обчислювальна біологія.

Нещодавній анонс Llama 3 від компанії Meta знаменує собою важливу віху у сфері великих мовних моделей, позиціонуючи себе як значний прогрес порівняно з попередньою версією, Llama 2.

Idefics2 від дослідників Hugging Face є значним стрибком вперед у галузі мультимодального ШІ. На відміну від попередніх моделей, які вимагали зміни розміру зображень до фіксованих розмірів, що потенційно погіршувало якість візуальних даних, Idefics2 використовує стратегію NaViT, що дозволяє йому обробляти візуальну інформацію з більшою точністю і деталізацією.