Умная среда обитания

Mistral представил лучший доступный генератор кода — новый чат-бот Codestral 22B превосходит всех конкурентов. У программистов появился новый нейрокороль! Посмотрите сами: даже GPT-4 отстаёт по скорости. Codestral 22B генерирует сотни строк кода за секунды, легко интегрируется с VSCode и поддерживает 80 языков программирования. Смотреть в источнике

Самая полезная нейросеть, которая наведёт порядок Гений показал программу, которая сортирует элементы по папкам. Она работает на базе llama 3. Программа отсканирует все данные, даст файлам название и короткое описание. Пробуем тут. Смотреть в источнике

📬Утренняя подборка ● Специалисты 🗂Smart Engines и ФИЦ ИУ РАН применили метод рентгеновской томографии и машинное обучение для создания системы виртуального разворачивания свитков ● Компания 🗂Naumen запустила LLM-лабораторию, первым проектом которой станет интеллектуальный ассистент Naumen GPT AssistTool ● Разработчик голосовых помощников Neuro.net анонсировал собственную GPT-модель ● Исследователи Псковского государственного университета совместно с Витебским государственным университетом им. П.М. Машерова приступили к созданию нейросети для выявления онкозаболеваний 🗺За рубежом ● Ученые Массачусетского технологического института разработали метод обучения роботов на данных из разных источников ● Производитель решений для жидкостного охлаждения чипов Asetek (Дания) задействует искусственный интеллект и трехмерную печать для совершенствования водоблоков 📈Аналитика ● Согласно исследованию McKinsey в начале 2024 года уровень внедрения генеративного ИИ в компаниях вырос до 72% ● По данным ВТБ и банка «Открытие», 33% россиян заметили улучшение качества консультаций с помощью ИИ 💬Мнения ● Генеральный директор Международной организации труда Жильбер Хунгбо — о необходимости инвестирования в профподготовку сотрудников в условиях развития ИИ 📎Материалы ● Статья в ScienceDaily о разработке системы Generative Content Replacement, которая использует генеративный ИИ для защиты изображений ● Заметка ELBLOG.PL об оптимизации процесса создания новых лекарств с помощью ИИ в Южной Корее ● Статья Time о стоимости создания ИИ-систем следующего поколения ● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 3–4 июня, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ 🙋Ищут ● В VK AdTech ищут Data Engineer. Узнать подробности можно здесь, откликнуться — в Telegram @olkony Смотреть в источнике

🤖 Лежачий полицейский оказался препятствием для китайского робота-доставщика Машина не смогла преодолеть лежачий полицейский и застряла, чем немало позабавила прохожих. К счастью, ему помогли, подтолкнув через препятствие. 👍 Смотреть в источнике

🕹 Гений создал нейросеть на редстоуне в Minecraft. Вдохновленный курсами по машинному обучению в университете, mattbatwings заинтересовался возможностью создания обучаемой нейросети в виртуальном мире Minecraft. Конструкция впечатляет своими масштабами и сложностью. Тем не менее, эта огромная система выполняет только одну задачу: распознаёт цифру, которую игрок рисует на специальной платформе. Смотреть в источнике

Безумные китайские изобретения В Поднебесной придумали «лазерный свитер», чтобы носителя было заметно в темноте. Только не показывайте это эпилептикам. Смотреть в источнике

🚖 Waymo продемонстрировали работу своих автономных такси. Во время поездки машины оператор далеко от нее, периодически взаимодействует с трехмерной картой, указывая следующее направление. В свободное время отвечает на вопросы, чтобы обучать искусственный интеллект. Смотреть в источнике

📆 Какие мероприятия об искусственном интеллекте можно посетить на этой неделе На ICT.Moscow вышла очередная подборка ИТ-мероприятий на ближайшую неделю. Вот наиболее интересное по теме ИИ из нее: Вторник 📍BIM-форум 2024 | Офлайн (ул.Краснопролетарская, д.36) и онлайн Форум компании «Кап Ивент Про», на котором обсудят искусственный интеллект в строительстве, организацию работы с данными строительных проектов, создание и актуализацию BIM цифрового двойника объекта. 📍infra.conf'24 | Офлайн (3-я ул. Ямского Поля, д.2) и онлайн Конференция «Яндекса» про создание и эксплуатацию систем и приложений, платформенную разработку, базы данных и облачные технологии, тестирование и безопасность, ML-инфраструктуру и решения Open Source. Среда 📍Гиперавтоматизация 2024: экосистема повышения операционной эффективности | Офлайн (Новоданиловская наб., д.6, стр.2) и онлайн Конференция издания «Открытые системы», посвященная обсуждению интегрированного применения бизнес-аналитики, BPM, искусственного интеллекта, RPA, Low-Сode/No-Сode и виртуальных помощников на предприятиях. Четверг 📍Aha!`24 | Офлайн (Раменский бул., д.1, кластер «Ломоносов») и онлайн Конференция компании «Матемаркетинг» по аналитике и управлению разработкой цифровых продуктов. Среди ключевых тем мероприятия: проверка продуктовых гипотез, теория и практика проведения A/B-экспериментов, интеграция LLM и ML-технологий и искусственного интеллекта в цифровой сервис, продуктовая стратегия на разных стадиях развития продукта. Смотреть в источнике

Naumen запускает LLM-лабораторию Первым проектом лаборатории станет модуль Naumen GPT, на базе которого реализован ассистент Naumen GPT AssistTool. Он встраивается в систему управления знаниями клиентского сервиса. В основе решения, как отмечают в компании, лежат модели Open Source, а «в перспективе возможна интеграция с российскими вендорами LLM». ИИ-ассистент анализирует статьи из базы знаний и генерирует ответ на естественном языке. «Он формирует ответы в рамках той зоны базы знаний, к которой у пользователя есть доступ», — поясняют в 🗂Naumen. Каждый ответ Naumen GPT AssistTool снабжает ссылками на источники или дает сниппеты статей. Сейчас компания готовится к тестированию решения на пилотных проектах с клиентами, а также изучает возможность применения генеративного ИИ в других своих продуктах. 🔗 Источник: https://www.naumen.ru/events/news/6768/ Смотреть в источнике

Компания Google представила фреймворк LANISTR для обучения ИИ на неполных данных Он повышает эффективность обучения мультимодальных моделей. Как отмечается в блоге Google Cloud AI, фреймворк использует стратегию предобучения на основе маскирования и благодаря этому может маскировать информацию как в рамках одной модальности, так и сразу в нескольких. Например, часть текста или области изображения скрываются, а модель обучается прогнозировать эти отсутствующие фрагменты. Также фреймворк может маскировать целиком все данные определенной модальности. Таким образом, специалисты компании предлагают решить проблему, когда имеющиеся наборы данных содержат элементы, в которых отсутствует одна или несколько модальностей, что негативно сказывается на производительности моделей, обученных на таких датасетах. Отмечается, что в экспериментах на наборах данных из ритейла и медицины LANISTR продемонстрировал существенно более высокую точность и обобщающую способность по сравнению с другими методами. 🔗 Источник 1: https://ai.sber.ru/post/google-predstavil-instrument-dlya-obucheniya-ai-na-nepolnyh-dannyh 🔗 Источник 2: https://research.google/blog/lanistr-multimodal-learning-from-structured-and-unstructured-data/ Смотреть в источнике