Новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни.
Amazon Bedrock внедряет математическую верификацию ИИ-ответов для регулируемых отраслей с помощью Automated Reasoning checks, обеспечивая абсолютную уверенность в соответствии политикам.
C3 AI выпустила платформу Alchemist для оптимизации бизнес-решений с помощью ИИ. Инструмент ускоряет анализ данных и улучшает стратегическое планирование.
ИИ-система Skyfall-GS создает проходимые 3D-модели городов из спутниковых снимков, превосходя традиционные методы по скорости и качеству.
Система FSNet от MIT сочетает скорость машинного обучения с надежностью традиционных методов оптимизации, решая сложные задачи энергосетей в разы быстрее.
ИИ-лаборатории обходят запреты компаний на передачу данных, нанимая бывших сотрудников через платформу Mercor. Эксперты получают до $200 в час за обучение моделей.
Salesforce представила SCUBA — первый специализированный бенчмарк для оценки ИИ-агентов в корпоративных CRM-системах. Основанный на реальных рабочих процессах, он тестирует способность ИИ взаимодействовать с интерфейсами и выполнять бизнес-задачи.
NVIDIA анонсировала Omniverse Cloud — облачную платформу для разработки и масштабирования систем физического искусственного интеллекта, позволяющую создавать цифровые двойники реальных объектов.
Новое исследование показывает: только 2% компаний успешно используют ИИ для бизнес-результатов из-за проблем с данными и организационной зрелостью.
ИИ-система для грузовиков показала идеальные результаты в тестах безопасности, сравнявшись с профессиональными водителями по всем критериям.
OpenAI планирует создать автономного ИИ-исследователя к 2028 году. Компания рассчитывает на алгоритмические инновации и увеличение вычислительных мощностей для достижения цели.