Компании Кремниевой долины инвестируют в симуляционные среды для обучения ИИ-агентов
Кремниевая долина инвестирует миллиарды в симуляционные среды для обучения ИИ-агентов, надеясь преодолеть ограничения современных AI-ассистентов.
Новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни.
Кремниевая долина инвестирует миллиарды в симуляционные среды для обучения ИИ-агентов, надеясь преодолеть ограничения современных AI-ассистентов.
Google представила фреймворк Sensible Agent для незаметного взаимодействия с AR-ассистентами через жесты, взгляд и анализ контекста вместо голосовых команд.
Finegrain представила экспериментальную LoRA для точного размещения продуктов в изображениях на основе FLUX Kontext с открытым исходным кодом.
AWS анонсировала интеграцию мониторинга пакетной обработки Amazon Bedrock с CloudWatch, что позволяет отслеживать прогресс заданий и оптимизировать затраты на генеративный ИИ.
Stability AI Image Services стали доступны в Amazon Bedrock, предлагая 9 инструментов для редактирования изображений через единый API для масштабного производства визуального контента.
Новозеландские исследователи создали автономные дроны с бензопилами для безопасной обрезки деревьев возле ЛЭП с использованием ИИ и компьютерного зрения.
Hugging Face запустила автоматическую систему оценки экологического воздействия моделей ИИ, рассчитывающую углеродный след и энергопотребление.
Языковые модели белков p-IgGen предсказывают свойства терапевтических антител, ускоряя разработку лекарств через машинное обучение на последовательностях VH/VL.
Stanford выпустил BEHAVIOR-1K — эталонный набор из 1000 бытовых задач для роботов, который может стать стандартом оценки подобно ImageNet в компьютерном зрении.
Исследователи MIT разработали универсальное руководство по созданию законов масштабирования для языковых моделей, позволяющее оптимизировать многомиллионные бюджеты на обучение ИИ.