Новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни.
Исследователи MIT создали ИИ SpectroGen, который преобразует спектральные данные материалов между разными режимами сканирования с точностью 99%, ускоряя контроль качества в тысячу раз.
IBM представила семейство моделей Granite Embedding R2 для поиска информации с улучшенной производительностью и поддержкой длинных контекстов.
Крупные энергетические компании используют платформу Databricks для внедрения ИИ, оптимизации операций и ускорения перехода к устойчивой энергетике.
Treble Technologies и Hugging Face выпустили масштабный набор данных Treble10 с реалистичными акустическими симуляциями для улучшения распознавания речи в условиях помещений.
NVIDIA выпустила открытый синтетический датасет с 21 миллионом виртуальных персонажей для обучения ИИ-систем в индийском культурном и языковом контексте.
Amazon Quick Suite добавляет поддержку Model Context Protocol для интеграции AI-агентов с корпоративными приложениями, включая Atlassian, HubSpot и другие системы.
Обзор программы Physical AI Fellowship, уровней автономии и технологий, которые позволяют ИИ взаимодействовать с физическим миром через робототехнику и автоматизацию.
Стэнфордские исследователи создали ИИ, способный находить функциональные сходства между разными объектами, такими как пила, меч и лопата.
Производитель удобрений ScottsMiracle-Gro с помощью ИИ достиг 90% улучшения обслуживания клиентов и экономии $150 млн в цепочке поставок, обогнав технологических гигантов.
Hugging Face, Nvidia и партнеры запустили Open ASR Leaderboard — платформу для тестирования 60+ моделей распознавания речи. Результаты показывают компромисс между точностью и скоростью.