Компания «Яндекс» представила новый умный телевизор — «ТВ Станцию» второго поколения. Это первый умный телевизор «Яндекса» с QLED-экраном в среднем ценовом сегменте. Новинка доступна с диагональю экрана 43, 50, 55 и 65 дюймов по цене от 49 990 руб.

Источник изображений: «Яндекс»

«ТВ Станция QLED» получила поддержку технологии AI Picture Quality, также внедрённой в «ТВ Станции» первого поколения. Она использует ИИ для оптимизации изображения. Как сообщает компания, нейросеть анализирует происходящее на экране и самостоятельно меняет настройки: улучшает цветопередачу, яркость, контрастность и детализацию. Благодаря этому лица людей выглядят более естественно, краски природы становятся насыщеннее, а детали архитектуры отображаются более чётко. Новая технология доступна для любых фильмов, сериалов и роликов, которые не защищены от копирования.

Смарт-функции на основе нейросетей также упрощают голосовое управление телевизором. По данным производителя, голосовой помощник «Алиса» понимает даже те команды, которым её не обучали, а также умеет разбивать сложные запросы на простые и учитывать происходящее на экране. Например, теперь голосовой помощник поймёт просьбы: «Алиса, включи ТНТ и сделай погромче» или «Алиса, выключи телевизор, когда закончится фильм». Кроме того, открывать сайты, прокручивать страницы, искать информацию в интернете и управлять историей поиска теперь можно с помощью голосовой команды — без необходимости использовать пульт или клавиатуру.

Через приложение «Дом с Алисой» родители смогут устанавливать, продлевать и сокращать время просмотра ТВ для своих детей, а также блокировать выход из детского аккаунта с помощью ПИН-кода.

Как и другие модели, «ТВ Станция QLED» предлагает возможности умной колонки и смарт-ТВ: прослушивание музыки и просмотр видео, управление умным домом и общение с «Алисой».

Телевизор поддерживает разрешение экрана Ultra HD (4K) с яркостью 450 кд/м², а также технологии MEMC и HDR10. Благодаря технологии KSF QLED устройство обеспечивает яркие цвета при воспроизведении любого контента. Заводская калибровка баланса белого индивидуальна для каждой модели, что гарантирует высокое качество изображения.

Акустическая система телевизора включает четыре динамика с поддержкой Dolby Audio и общей мощностью 34 Вт: два широкополосных и два высокочастотных. Инженеры «Яндекса» провели фирменную настройку звука, благодаря чему обеспечивается качественное, сбалансированное звучание как при прослушивании музыки, так и при просмотре фильмов.

Кроме того, с выходом «ТВ Станции QLED» компания «Яндекс» увеличила срок службы всех «ТВ Станций», включая ранее приобретённые модели, до пяти лет.

Специалисты российской компании Smart Engines расшифровали зачёркнутые фрагменты черновых рукописей Александра Пушкина с помощью разработанной ими системы искусственного интеллекта «Да Винчи». Нейросетевая архитектура «Да Винчи» широко используется для распознавания документов, в частности российских паспортов, вне зависимости от угла и условий съёмки.

Источник изображения: Wikipedia, «Литературные места России»

В процессе обучения ИИ запомнил, какие движения пера в незачёркнутых словах характерны для почерка великого русского поэта, а затем восстановил утраченные места, пользуясь созданной моделью движений его руки. Таким способом удалось идентифицировать несколько неопределяемых ранее слов из черновых рукописей Пушкина. Эти находки внесли существенный вклад в понимание творческого процесса поэта.

Узнать, какие слова пришлись Пушкину не по душе, удалось с помощью нейросетевой архитектуры «Да Винчи», разработанной специалистами Smart Engines для удаления линий разграфки, затрудняющих распознавание рукописных данных в официальных документах. Эта технология позволяет автоматически определять геометрию документа и распознавать данные вне зависимости от его расположения в кадре, наличия помех и искажений. Технология одинаково успешно справляется как со сканами, так и с фотографиями документов, в том числе в зеркальном отражении.

Алгоритмы Smart Engines уже интегрированы в решения для мгновенного распознавания данных паспорта и других документов. Распознавание паспорта РФ при помощи камеры смартфона требует всего 0,15 секунды. Серверные решения позволяют распознавать до 55 паспортов в секунду на процессор без использования GPU.

Источник изображения: Smart Engines

«Проведённый нами эксперимент по расшифровке ранее нечитаемых слов в рукописях Александра Пушкина подтвердил колоссальный потенциал нейросетей в самых разных областях науки. Мы видим, что искусственный интеллект может стать надёжным инструментом для исследователя […] Предложенный метод снятия зачёркиваний при помощи ИИ может быть применён не только к рукописям Пушкина, но и к архивным записям других известных авторов, а также историческим документам. Это открывает новые возможности для изучения творческого процесса написания знаменитых литературных произведений», — уверен генеральный директор Smart Engines Владимир Арлазаров.

Остаётся неясным лишь одно: если великий русский поэт какие-то слова зачёркивал, возможно, он не хотел, чтобы кто-нибудь их прочитал, в том числе и искусственный интеллект?

OpenAI не планирует подавать в суд на китайскую компанию DeepSeek на фоне ранее озвученных подозрений Microsoft и OpenAI в отношении последней в том, что она могла использовать их данные для обучения своей нейросети R1. Об этом заявил сам глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman).

Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com

«У нас нет планов прямо сейчас судиться с DeepSeek. Мы собираемся продолжать делать отличные продукты и лидировать в мире по мощности модели, я думаю, это хорошо работает», — передаёт слова Альтмана издание Nikkei.

Ранее DeepSeek выпустила собственную модель искусственного интеллекта R1, создание которой, согласно её разработчикам, обошлась значительно дешевле по сравнению с западными аналогами. При этом она не проигрывает им по характеристикам. На прошлой неделе сообщалось, что Microsoft и OpenAI заподозрили DeepSeek в краже данных при разработке R1. Позже Альтман назвал R1 «впечатляющей моделью» и заявил, что «появление нового соперника нас реально вдохновляет». Затем SemiAnalysis выразили предположение, что DeepSeek могла потратить куда больше средств на создание R1, чем было заявлено изначально.

Нынешнее заявление Альтман сделал во время поездки в Японию, где встречался премьер-министром страны Сигэру Исибой (Shigeru Ishiba) и главой японского холдинга SoftBank Масаёси Соном (Masayoshi Son). OpenAI и SoftBank объявили о создании совместного предприятия в Японии SB OpenAI Japan, которое будет развивать ИИ-сервисы. Ожидается, что это будет самый масштабный проект по предоставлению ИИ-инструментов американского стартапа корпоративным клиентам за пределами США.

На этой неделе исследователи из лаборатории Sky Computing Lab Калифорнийского университета в Беркли запустили модель искусственного интеллекта Sky-T1-32B-Preview. Речь идёт о нейросети со способностью к рассуждениям, которая способна конкурировать с OpenAI o1 по ряду ключевых показателей.

Источник изображения: Lee Campbell/Unsplash

По всей видимости, Sky-T1 является первой моделью с поддержкой рассуждений с открытым исходным кодом, что позволит воспроизвести её с нуля. Разработчики опубликовали набор данных, который использовался для обучения алгоритма, а также другие данные, необходимые для запуска ИИ-модели.

Одна из главных особенностей алгоритма в том, что для его обучения не требуются существенные затраты. «Примечательно, что Sky-T1-32B-Preview был обучен менее чем за $450», — написали разработчики в своём блоге. Таким образом, они наглядно продемонстрировали, что возможно создать ИИ-модель со способностью к рассуждениям высокого уровня без существенных денежных вложений.

Ещё недавно стоимость обучения большой языковой модели с сопоставимыми характеристиками измерялась миллионами долларов. Существенно снизить затраты удалось за счёт использования синтетических данных, т.е. данных, сгенерированных другими нейросетями. К примеру, недавно выпущенный компанией Winter алгоритм Palmyra X 004 обучался на синтетических данных и обошёлся разработчикам в $700 тыс.

В отличие от многих ИИ-алгоритмов, модели с возможностью рассуждения эффективно проверяют факты, что позволяет им давать более точные ответы и реже ошибаться, вводя пользователей в заблуждение. Кроме того, моделям рассуждения обычно требуется больше времени на формирование ответа на запрос по сравнению с обычными ИИ-алгоритмами. Однако обычно рассуждающие модели являются более надёжными, особенно в таких областях, как физика, математика и естественные науки.

Согласно имеющимся данным, разработчики задействовали модель рассуждения Alibaba QwQ-32B-Preview для создания первоначального набора данных для обучения Sky-T1. Далее данные преобразовывались с помощью GPT-4o-mini от OpenAI в более точный формат. Процесс обучения Sky-T1 с 32 млрд параметров занял около 19 часов, для чего были задействованы 8 графических ускорителей Nvidia H100.

«В дальнейшем мы сосредоточимся на разработке более эффективных моделей, которые сохраняют высокую производительность рассуждений, а также на изучении передовых методов повышения эффективности и точности моделей во время тестирования. Следите за обновлениями, пока мы добиваемся прогресса в реализации этих интересных инициатив», — написали разработчики в своём блоге.

Специалисты из EXO Labs сумели запустить довольно мощную большую языковую модель (LLM) Llama на 26-летнем компьютере, работающем под управлением операционной системы Windows 98. Исследователи наглядно показали, как загружается старый ПК, оснащённый процессором Intel Pentium II с рабочей частотой 350 МГц и 128 Мбайт оперативной памяти, после чего осуществляется запуск нейросети и дальнейшее взаимодействие с ней.

Источник изображения: GitHub

Для запуска LLM специалисты EXO Labs задействовали собственный интерфейс вывода для алгоритма Llama98.c, который создан на базе движка Llama2.c, написанного на языке программирования C бывшим сотрудником OpenAI и Tesla Андреем Карпатым (Andrej Karpathy). После загрузки алгоритма его попросили создать историю о Сонном Джо. Удивительно, но ИИ-модель действительно работает даже на таком древнем ПК, причём история пишется с хорошей скоростью.

Загадочная организация EXO Labs, сформированная исследователями и инженерами из Оксфордского университета, вышла из тени в сентябре этого года. Согласно имеющимся данным, она выступает за открытость и доступность технологий на базе искусственного интеллекта. Представители организации считают, что передовые ИИ-технологии не должны находиться в руках горстки корпораций, как это происходят сейчас. В дальнейшем они рассчитывают «построить открытую инфраструктуру для обучения передовых ИИ-моделей, что позволит любому человеку запускать их где угодно». Демонстрация возможности запуска LLM на древнем ПК, по их мнению, доказывает то, что ИИ-алгоритмы могут работать практически на любых устройствах.

В своём блоге энтузиасты рассказали, что для реализации поставленной задачи на eBay был приобретён старый ПК с Windows 98. Затем, подключив устройство в сеть с помощью разъёма Ethernet, они через FTP сумели передать в память устройства нужные данные. Вероятно, компиляция современного кода для Windows 98 оказалась более сложной задачей, решить которую помогла опубликованная на GitHub работа Андрея Карпатого. В конечном счёте удалось добиться скорости генерации текста в 35,9 токенов в секунду при использовании LLM размером 260K с архитектурой Llama, что весьма неплохо, учитывая скромные вычислительные возможности устройства.

Разработчики из биотех-лаборатории Neiry совместно с учёными из МГУ сумели подключить мозг крысы к искусственному интеллекту. Об этом пишет издание Forbes со ссылкой на пресс-службу Neiry, где также отметили, что добиться такого результата удалось «впервые в мире».

Источник изображения: neiry.ru

Учёные имплантировали в мозг крысы инвазивный нейроинтерфейс, электроды которого позволяют определённым образом стимулировать отдельные зоны мозга. Сам же интерфейс работает в паре с алгоритмом на основе нейросети. Благодаря этому учёные могут задавать крысе Пифии разные вопросы, а ИИ-алгоритм подсказывает ей правильные ответы посредством электрической стимуляции мозга.

При «подсказке от ИИ» крыса испытывает определённые ощущения в случаях, когда требуется дать положительный или отрицательный ответ. «Когда у неё сосёт под ложечкой, то это ответ "нет", а когда сердцем чувствует, то это ответ "да"», — рассказал Василий Попков, руководитель разработки инвазивных нейросетевых интерфейсов Института искусственного интеллекта МГУ.

В видео, которое появилось на сайте лаборатории Neiry, можно увидеть, как Пифия отвечает на разные вопросы. Например, когда у неё спрашивают, «Ты крыса?» она нажимает лапой клавишу «Да», а при ответе на вопрос «Дважды два — пять?» — клавишу «Нет». За каждый правильный ответ крыса получает вознаграждение. По данным исследователей, Пифия способна давать верные ответы на любые вопросы по физике, истории, математике. Она уже успела дать множество верных ответов на вопросы про квазары, язык программирования Python, миелиновые оболочки и др.

«Точно так же в обозримой перспективе сможет сделать любой человек с имплантированным нейроинтерфейсом», — добавили в пресс-службе Neiry. Профессор МГУ Михаил Лебедев, возглавляющий данный проект, считает происходящее революцией, которая позволит «мирно сосуществовать» человеку и искусственному интеллекту. Учёные уверен, что такой подход позволит задействовать ИИ-алгоритмы для запоминания и обработки огромных массивов информации, а также дальнейшей её передачи естественному мозгу, который, в свою очередь, будет заниматься задачами, связанными с творчеством, интуицией и с сознанием.

По данным исследователей, система распознавания речи Whisper от компании OpenAI иногда страдает галлюцинациями, т.е. занимается выдумкой фактов. Инженеры-программисты, разработчики и учёные выразили серьёзные опасения по поводу того, что эта особенность ИИ-алгоритма может нанести реальный вред, поскольку Whisper уже используется, в том числе, в медицинских учреждениях.

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

Склонность генеративных нейросетей к выдумыванию фактов при ответах на вопросы пользователей обсуждается давно. Однако странно видеть эту особенность у алгоритма Whisper, который предназначен для распознавания речи. Исследователи установили, что алгоритм при распознавании речи может включать в генерируемый текст что угодно, начиная от расистских комментариев и заканчивая выдуманными медицинскими процедурами. Это может нанести реальный вред, поскольку Whisper начали использовать в больницах и других медицинских учреждениях.

Исследователь из Университета Мичигана, изучавший расшифровку публичных собраний, сгенерированных Wisper, обнаружил неточности при транскрибировании 8 из 10 аудиозаписей. Другой исследователь изучил более 100 часов, расшифрованных Whisper аудио, и выявил неточности более чем в половине из них. Ещё один инженер заявил, что выявил недостоверности почти во всех 26 тыс. расшифровок, которые он создал с помощью Wisper.

Представитель OpenAI сообщил, что компания постоянно работает над повышением качества работы своих нейросетей, в том числе над уменьшением количества галлюцинаций. Он также добавил, что политика компании запрещает использовать Whisper «в определённых контекстах принятия решений высокой важности». «Мы благодарим исследователей за то, что они поделились своими результатами», — добавил представитель OpenAI.

Midjourney, являющаяся одной из ведущих компаний по разработке нейросетей для генерации изображений по текстовым описаниям, анонсировала тестирование новых функций, включая внешний редактор изображений, режим редактирования текстур и систему модерации на основе искусственного интеллекта новейшего поколения.

Источник изображения: midjourney.com

Новый ИИ-редактор позволяет загружать фотографии с компьютера и вносить в них изменения — расширять, обрезать, перерисовывать или добавлять объекты в сцену. Управление происходит с помощью текстовых подсказок (промптов) и выбора областей на изображении. Также поддерживается персонализация ИИ-моделей, референсные персонажи и автоматические подсказки на основе заданных изображений.

Источник изображения: midjourney.com

Не менее интересным оказался режим смены текстур, который анализирует форму сцены и изменяет освещение, материалы и текстуру изображения. Это позволяет кардинально трансформировать внешний вид изначальной картинки, создавая новые визуальные эффекты, не изменяя при этом основную композицию.

Источник изображения: midjourney.com

Midjourney также представила более тонкую и интеллектуальную систему модерации V2 на основе ИИ. Этот «модератор» анализирует не только текстовые запросы, но и сами изображения, маски для рисования и полученные результаты. «Мы считаем, что это самый интеллектуальный ИИ-модератор из всех существующих на сегодня. — с гордостью заявляют разработчики компании. — Надеемся, что некоторые его аспекты в будущем будут внедрены в стандартные конвейеры генерации, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний и предоставить пользователям больше свободы».

Источник изображения: midjourney.com

На данный момент новые функции доступны для тех пользователей, которые сгенерировали более 10 000 изображений, имеют годовую подписку или ежемесячную на протяжении последних 12 месяцев. Отметим, что разработчики признают наличие некоторых проблем, таких как некорректная работа с небольшими участками изображения, и просят пользователей отнестись с пониманием к этим временным трудностям, наслаждаясь тестированием новых возможностей.

Ранее в этом месяце компания Figma была вынуждена приостановить работу своего ИИ-помощника для дизайнеров Make Designs. Это случилось после того, как ассистент начал создавать для пользователей проекты, сильно похожие на приложения Apple для платформы iOS. Теперь же специалисты компании изучили данный вопрос и рассказали, почему нейросеть создавала такие проекты.

Источник изображения: Figma

Использование дизайна приложений, похожих на продукты Apple, могло привести к юридическим неприятностям, поэтому пользователи платформы Figma выразили недовольство работой программного решения. Кроме того, инцидент наводит на мысль, что нейросеть Figma могла обучаться на дизайнах Apple и других компаний. Оказалось, что проблема возникла из-за того, что инженеры Figma не проверили должным образом компоненты, добавляемые в генеративную нейросеть.

В сообщении Figma отмечается, что компания «внимательно изучила» базовые системы Make Designs в процессе разработки алгоритма и во время бета-тестирования. Однако за неделю до запуска нейросети в общественный доступ в конфигурацию были добавлены новые компоненты и примеры макетов, которые не были проверены должным образом. Компания признаёт, что некоторые из этих компонентов были похожи на реально существующие приложения, а появились они в результате обработки ИИ-алгоритмом определённых запросов пользователей.

Как только Figma узнала о проблеме с алгоритмами проектирования, компоненты, ставшие источником появления сходства генерируемого контента с реально существующими приложениями, были удалены. В настоящее время компания продолжает работу по улучшению контроля качества, по завершению которой Make Designs снова станет общедоступным. Конкретные сроки, когда ИИ-помощник снова появится в открытом доступе, озвучены не были.

Сервис знакомств Tinder объявил о запуске новой функции на основе искусственного интеллекта, которая должна облегчить пользователям процесс выбора своих лучших фото. Речь идёт об инструменте Photo Selector, с помощью которого будет проще выбрать самые удачные снимки, создавая разнообразную подборку фото.

Источник изображения: Tinder

Чтобы задействовать Photo Selector, пользователю необходимо сделать селфи-снимок через Tinder и дать алгоритму доступ к хранящимся на устройстве фото. После этого алгоритм будет использовать функцию распознавания лиц для подбора снимков, которые, по его мнению, лучше всего подходят для публикации в профиле Tinder. Отмечается, что все действия выполняются на пользовательском устройстве, и личные фотографии не загружаются на удалённый сервер.

В заявлении Tinder сказано, что новая функция должна помочь пользователям сосредоточиться на «создании значимых связей» и сэкономить время при составлении профилей. Сервис провёл исследование, в котором участвовали 7000 людей в возрасте от 18 до 25 лет, в ходе которого было установлено, что выбор фото для профиля в среднем занимает 33 минуты. Новая функция призвана до минимума сократить этот процесс, чтобы пользователи могли тратить больше времени на общение.

Функция Photo Selector будет доступна в приложении Tinder для устройств с Android и iOS. Её распространение в США начнётся уже в этом месяце, а к концу лета функция станет доступна всем пользователям сервиса.

Компания «Яндекс» сообщила об обновлении сервиса «Нейро», представленного ранее в этом году. После процесса дообучения модели семейства YandexGPT 3, лежащей в основе «Нейро», сервис стал лучше понимать суть запросов и давать на них более точные ответы. Также была расширена функциональность «Нейро». Благодаря обновлению вдвое сократилось количество случаев, когда «Нейро» вместо прямого ответа ограничивался общими сведениями по теме.

Источник изображения: «Яндекс»

Особенность «Нейро» заключается в том, что для ответов он использует информацию из интернета. И теперь при подготовке ответа сервис обращается к большему числу источников, чтобы сделать его более информативным. Количество ответов с отсылками к малому числу материалов снизилось в 2,5 раза, отметила команда «Яндекса».

Также появилась возможность задать вопрос голосом вместо письменного запроса или изображения, что предлагал сделать каждый пятый пользователь из тех, кто оставлял обратную связь с идеями по улучшению «Нейро». Для этого достаточно нажать на значок микрофона в поисковой строке сервиса. Поддержка голосового ввода уже есть на ya.ru в «Яндекс Браузере» для ПК, а также в браузере и приложении «Яндекса» для Android. Скоро такая возможность появится в iOS.

Кроме того, «Нейро» был адаптирован для скринридеров — программ для озвучивания элементов интерфейса, текста и происходящего на экране, что позволит пользоваться сервисом людям с нарушениями зрения.

Ранее в этом году исследователи установили, что нейросеть GPT-4 от компании OpenAI способна создавать эксплойты для уязвимостей, изучая информацию о них в интернете. Теперь же им удалось взломать более половины тестовых веб-сайтов с помощью автономных групп ботов на базе GPT-4, которые самостоятельно координировали свою работу и создавали новых ботов при необходимости.

Источник изображения: newatlas.com

Отмечается, что боты в своей работе создавали эксплойты для уязвимостей нулевого дня, о которых не было известно ранее. В своей предыдущей работе исследователи задействовали GPT-4 для эксплуатации уже известных уязвимостей (CVE), исправления для которых ещё не были выпущены. В итоге они установили, что нейросеть смогла создать эксплойты для 87 % критических уязвимостей CVE, представляющих высокую опасность. Те же самые исследователи из Иллинойского университета в Урбане-Шампейне опубликовали результаты новой работы, в которой боты на основе нейросети пытались взломать тестовые сайты путём эксплуатации уязвимостей нулевого дня.

Вместо того, чтобы задействовать одного бота и нагружать его большим количеством сложных задач, исследователи использовали группу автономных, самораспространяющихся агентов на основе большой языковой модели (LLM). В своей работе агенты задействовали метод иерархического планирования, предполагающий выделение разных агентов под конкретные задачи. Одним из главных элементов стал «агента планирования», который контролировал весь процесс работы и запускал несколько «субагентов» для выполнения конкретных задач. Подобно взаимодействию между начальником и подчинёнными, «агент планирования» координирует свои действия с «управляющим агентом», который делегирует выполнение задач на «экспертных субагентов», тем самым равномерно распределяя нагрузку.

Исследователи сравнили эффективность такого подхода при взаимодействии группы ботов с 15 реальными уязвимостями. Оказалось, что метод иерархического планирования на 550 % более эффективен по сравнению с тем, как с аналогичными уязвимостями работает один бот на базе нейросети. Группа ботов сумела задействовать 8 из 15 уязвимостей, тогда как одиночный бот создал эксплойт только для трёх уязвимостей.

«Сбер» официально объявил о запуске бета-версии нейросети Kandinsky Video 1.1, которая способна создавать полноценные видео продолжительностью 6 секунд на основе текстового описания или статического изображения. Оценить возможности алгоритма можно на платформе fusionbrain.ai и в Telegram-боте Kandinsky.

Источник изображения: fusionbrain.ai

Нейросеть генерирует непрерывную сцену с движением объектов и фона продолжительностью до шести секунд на скорости 8 кадров в секунду или 32 кадра в секунду. Поддерживается генерация роликов в форматах 16:9, 9:16 и 1:1. Обновлённый алгоритм способен создавать ролики не только по текстовому описанию, но и на основе статического изображения. За счёт этого пользователи имеют больше возможностей для реализации своих творческих задумок. В дополнение к этому пользователь может контролировать динамику генерируемого видео путём изменения параметра «motion score».

Компания «Яндекс» официально представила облегчённую версию своей генеративной нейросети третьего поколения YandexGPT 3 Lite. ИИ-сервис доступен клиентам облачной платформы Yandex Cloud через соответствующий API. Нейросеть может быть полезна для разных сценариев использования, например, в чат-ботах, для проверки орфографии или анализа данных.

Источник изображения: «Яндекс»

В компании отметили, что новая версия нейросети подходит для применения в разных сегментах бизнеса. Использование YandexGPT 3 Lite позволит оптимизировать процесс выполнения разных задач, включая консультирование клиентов по телефону и в чатах, подготовку ответов для служб поддержки, генерацию маркетинговых материалов и др. В крупных организациях со сложными бизнес-процессами и большими потоками данных ИИ-сервис может оказаться полезным для анализа информации.

По словам разработчиков «Яндекса», YandexGPT 3 Lite по многим параметрам превосходит ИИ-модель предыдущего поколения. В ходе тестирования языковой модели в YaMMLU_ru (русскоязычная версия международного эталонного теста MMLU) было установлено, что YandexGPT 3 Lite даёт на 6 % больше верных ответов, чем модель YandexGPT 2 Lite.

Алгоритмы также сравнивались по методу Side by Side, когда им приходится отвечать на одинаковые вопросы, а лучший ответ выбирается экспертной группой. В результате было установлено, что YandexGPT 3 Lite отвечает лучше в 68 % случаев. Ещё в ходе тестирования специалисты оценили, насколько хорошо YandexGPT 3 Lite справляется с задачами классификации, генерации контента, ответами на вопросы и др. Также упоминается, что новый алгоритм допускает меньше орфографических и фактических ошибок по сравнению с YandexGPT 2 Lite.

В процессе создания новой ИИ-модели разработчики усовершенствовали все этапы обучения. Был улучшен отбор данных для предварительного этапа обучения, за счёт чего увеличилась доля полезной информации. Также была задействована технология Curriculum Learning для поэтапного усложнения данных. На втором этапе обучения, включающем в себя обучение с подкреплением, была улучшена модель для оценки качества ответов алгоритма. В дополнение к этому в архитектуре нейросети появилась технология Grouped Query Attention для ускорения обработки данных без потери качества.

Стоимость использования YandexGPT 3 Lite составляет 20 копеек за 1000 токенов. Новые пользователи Yandex Cloud смогут бесплатно протестировать ИИ-сервис в демо-режиме. Новая модель заменит предыдущую версию алгоритма в течение месяца.

Швейцарский биотехнологический стартап FinalSpark запустил уникальную онлайн-платформу, которая впервые в истории предоставляет удалённый доступ к «живому процессору» — 16 органоидам человеческого мозга. Они выступают в качестве биологических процессоров, способных обучаться и обрабатывать информацию. Более того, такие биопроцессоры «потребляют в миллион раз меньше энергии, чем традиционные цифровые процессоры», утверждают в компании.

Источник изображения: FinalSpark

По заявлению FinalSpark, их нейроплатформа потребляет в миллион раз меньше энергии по сравнению с традиционными электронными процессорами. Например, для обучения одной языковой модели LLM вроде GPT-3 требуется около 10 ГВт·ч энергии, что в 6000 раз больше, чем средний житель Европы потребляет за год в своей повседневной жизни. Использование биопроцессоров позволит значительно снизить такие колоссальные затраты энергии применительно к ИИ-моделям и уменьшить негативное воздействие вычислений на окружающую среду.

Архитектура нейроплатформы основана на концепции Wetware, которая объединяет аппаратное и программное обеспечение с биологическими компонентами. В её основе лежат четыре многоэлектродные матрицы (МЭА), в которых размещены живые ткани — органоиды, представляющие собой трехмерную клеточную массу тканей головного мозга, поясняет издание Tom's Hardware.

Каждая матрица содержит четыре органоида, соединенных с восемью электродами для стимуляции и записи сигналов. Данные передаются через аналогово-цифровые преобразователи Intan RHS 32 с частотой 30 кГц, а для поддержания жизнедеятельности органоидов используется микрофлюидная система и камеры наблюдения. Программный стек позволяет учёным вводить данные и считывать ответы этого уникального биопроцессора.

Источник изображения: FinalSpark

В отличие от кремниевых чипов, которые служат годами, срок службы одного нейронального живого чипа составляет около 100 дней. Хотя изначально органоиды жили всего несколько часов, усовершенствования системы жизнеобеспечения позволила значительно продлить их активное существование.

Удалённый доступ к нейроплатформе уже предоставлен 9 научным учреждениям для исследований в области биовычислений. Более 30 университетов также заинтересованы в работе с этой революционной технологией. Для образовательных целей подписка на платформу стоит 500 долларов за пользователя. Коммерциализация биопроцессоров может положить начало новой эре вычислительных систем, более экологичных и близких к естественному интеллекту человека.