Бывший инженер Google Вишну Мохандас создал сайт, который наглядно демонстрирует, насколько глубоко искусственный интеллект Google может анализировать изображения. После того как Мохандас узнал о причастности компании к проекту по анализу данных с дронов для армии США, он решил покинуть Google и разработать альтернативу для хранения фотографий — безопасную и приватную.Его сервис Ente, основанный на открытом коде и сквозном шифровании, уже собрал более 100 000 пользователей. Однако объяснить широкой аудитории, почему стоит отказаться от Google Photos, оказалось непросто. Решение пришло неожиданно: новый сайт Theyseeyourphotos.com использует технологии Google для демонстрации их возможностей.  . . . .

ChatGPT, разработанный OpenAI, часто воспринимается как продвинутый языковой ИИ, но за кулисами скрывается сложная система фильтров, которые предотвращают ошибки и защищают компанию от юридических рисков. Однако недавно стало известно, что некоторые имена вызывают сбой в работе модели, полностью останавливая сессию.Среди проблемных имен, выявленных пользователями, числятся Брайан Худ, Джонатан Турли и Джонатан Зиттрейн. Эти имена, введенные в любом контексте, заставляют ChatGPT выдавать сообщения об ошибке или завершать диалог. Например, при упоминании таких имен чатбот выдает: "Невозможно создать ответ".Брайан Худ (Brian Hood)Джонатан Турли (Jonathan Turley)Джонатан Зиттрейн (Jonathan Zittr . . . .

Google представила новый инструмент для генерации видео на базе искусственного интеллекта под названием Veo. Эта технология, доступная в закрытой превью-версии через платформу Vertex AI, позволяет превращать изображения, включая те, что созданы ИИ, в короткие видеоролики. По словам компании, Veo ориентирована на рекламодателей, которым требуется быстро и дешево создавать визуальный контент.Veo присоединился к ряду аналогичных инструментов, таких как Meta Movie Gen и Runway, при этом обогнав Sora от OpenAI, которая пока не вышла в открытый доступ. Система Veo может генерировать видео по текстовым запросам или изображениям, а также сочетать обе функции. Например, Google продемонстрировала виде . . . .

OpenAI объявила о партнерстве с оборонным стартапом Anduril Industries для разработки ИИ-технологий в интересах Пентагона. Компании объединят модели OpenAI, такие как GPT-4o, с системами Anduril для усиления защиты США от беспилотных атак.Соглашение знаменует значительное изменение позиции OpenAI, которая ранее ограничивала использование своих технологий в военной сфере. В январе 2023 года компания изменила свои правила, убрав запрет на интеграцию своих моделей в "военные и боевые" системы, хотя все еще исключает разработку или использование оружия.Согласно заявлению OpenAI, проект будет сосредоточен на оборонительных системах для обнаружения и уничтожения дронов, угрожающих американским вое . . . .

Илон Маск — владелец X (бывшего твиттера), Tesla и SpaceX, заявил о планах открыть игровую студию, которая будет использовать искусственный интеллект для создания "великих" игр. По словам Маска, игровая индустрия стала "слишком политизированной" и находится под контролем крупных корпораций, что, по его мнению, мешает создавать качественные проекты."Слишком много игровых студий принадлежат гигантским корпорациям," — пишет Маск в твиттере, что звучит крайне иронично, учитывая его состояние в $322 миллиарда, это значительно больше, чем у большинства "корпораций", владеющих игровыми студиями.xAI начнет свою игровую ИИ-студию, чтобы сделать игры великими снова! Неужели нельзя просто делать хороши . . . .

Сооснователь OpenAI Илья Сутскевер считает, что традиционные методы масштабирования крупных языковых моделей (LLM) исчерпали себя. Для значительного прогресса в будущем ИИ-компании должны обучать модели не только на больших объемах данных, но и подходить к этому процессу умнее.  В интервью Reuters Сутскевер объяснил, что фаза предобучения, основополагающая для создания таких моделей, как ChatGPT, достигла своих пределов. На этапе предобучения обрабатываются огромные объемы неструктурированных данных, чтобы выявить языковые паттерны и структуры.  Ранее увеличение масштабов обучения — например, использование бОльших объемов данных — обеспечивало более мощные и способные модели. Но теперь это у . . . .

Современные генеративные модели ИИ поражают своей способностью создавать удивительно правдоподобные тексты. Однако, действительно ли они что-то понимают? Ответ прост: нет. По крайней мере это утверждают ученые MIT в новом исследовании.Главный вопрос, который они поставили, заключается в том, способны ли большие языковые модели (LLM), лежащие в основе передовых чат-ботов, создавать точные внутренние модели реального мира. По результатам исследования, эти модели не справляются с подобной задачей.Чтобы проверить это, команда MIT разработала новые метрики, выходящие за рамки обычной проверки точности ответов. Они сосредоточились на детерминированных конечных автоматах (DFA) — задачах, требующих  . . . .