Эксперты Stanford HAI прогнозируют, что 2026 год станет переломным для индустрии ИИ. На смену всеобщему энтузиазму придет прагматичная оценка реальной пользы, ROI и интерпретируемости моделей, особенно в науке, медицине и юриспруденции.
Стэнфордские учёные использовали GPT-4 для анализа Google Street View и обнаружили, что после стихийных бедствий богатые районы отстраиваются лучше, а бедные превращаются в пустыри, что подтверждает гипотезу «машины восстановления».
Стэнфордские исследователи создали механические цепи, способные обучаться без электроники. Технология открывает путь к интеллектуальным материалам для экстремальных условий.
Стэнфордские исследователи представили ParallelKittens — расширение ThunderKittens для создания эффективных многопроцессорных AI-ядер, которые превосходят стандартные библиотеки на современном сетевом оборудовании GPU.
Стэнфордские исследователи создали ИИ-пациентов для тренировки терапевтов, работающих с посттравматическим стрессовым расстройством. Технология позволяет безопасно отрабатывать навыки терапии.
Стэнфордские исследователи создали ИИ-систему для быстрой диагностики речевых нарушений у детей. Технология анализирует аудиозаписи и выявляет проблемы, сокращая время ожидания специалиста.
Новый фреймворк ACE от Stanford и SambaNova решает проблему коллапса контекста в ИИ-агентах, обеспечивая их самосовершенствование через эволюционирующие инструкции.
Стэнфордское исследование выявило, что ведущие ИИ-компании по умолчанию используют диалоги пользователей для обучения моделей, создавая риски для приватности.
Стэнфордские исследователи создали ИИ, способный находить функциональные сходства между разными объектами, такими как пила, меч и лопата.
Стэнфордские ученые используют генеративный ИИ для анализа мозговой активности, выявляя ранние признаки нейродегенеративных заболеваний с недоступной ранее точностью.