Read AI-მ ხელოვნური ინტელექტის მქონე ასისტენტი Ada წარადგინა
Read AI-მ ხუთშაბათს გამოუშვა ხელოვნური ინტელექტის მქონე ელფოსტაზე დაფუძნებული ასისტენტი Ada, რომელიც მომხმარებლებს ეხმარება განრიგის მართვაში, კომპანიის ცოდნის ბაზაზე დაფუძნებული კითხვების გაცემაში და ოფისიდან არყოფნის ელფოსტებზე პასუხის გაცემაში. Ada მოქმედებს როგორც „ციფრული ტყუპი“, რომელიც ავტომატიზირებს დავალებებს და გასცემს კონტექსტუალურ პასუხებს. კომპანია გეგმავს მის ინტეგრაციას Slack-სა და Teams-ში, მომხმარებელთა ბაზის გაფართოებასთან ერთად.
Read AI-მ ელფოსტისა და განრიგის მართვის ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი Ada წარადგინა
Read AI-მ გამოუშვა Ada, ხელოვნური ინტელექტის მქონე ელფოსტის ასისტენტი, რომელიც შექმნილია მომხმარებლის განრიგის სამართავად, კომპანიის ცოდნის ბაზაზე დაყრდნობით კითხვებზე პასუხის გასაცემად, არყოფნის ელფოსტებზე პასუხის გასაცემად და სხვადასხვა დავალების ავტომატიზაციისთვის მთელი საათის განმავლობაში, როგორც „ციფრული ტყუპისცალი“.
Google-მა AI შეჯამებებში წყაროების გადამოწმება გაამარტივა
Google-მა თავის საძიებო სისტემაში ახალი ფუნქცია დაამატა, რომელიც მომხმარებლებს AI Overview-ებსა და AI რეჟიმში შექმნილი შეჯამებების წყაროების სწრაფად და მარტივად გადამოწმების საშუალებას აძლევს. ახლა, ბმულებზე კურსორის გადატარებისას, ჩნდება ამომხტარი ფანჯარა წყაროს დეტალებით, რაც ორიგინალურ კონტენტზე მარტივ წვდომას უზრუნველყოფს.
LLaMA-ს MMLU შეფასება: უთანხმოება ხელოვნური ინტელექტის მოდელების რეიტინგში
Open LLM ლიდერბორდზე LLaMA მოდელის MMLU (Massive Multitask Language Understanding) შეფასების ქულები გაცილებით დაბალი აღმოჩნდა, ვიდრე მის გამოქვეყნებულ ნაშრომში იყო მითითებული. ამან საზოგადოებაში გაკვირვება გამოიწვია. გამოძიებამ გამოავლინა MMLU შეფასების სხვადასხვა იმპლემენტაცია, მათ შორის EleutherAI Harness, ორიგინალი UC Berkeley-ის კოდი და Stanford HELM, რომლებიც განსხვავებულ შედეგებს იძლევა და მოდელების რეიტინგსაც კი ცვლის. სტატია დეტალურად განმარტავს ამ შეუსაბამობის მიზეზებს და დიდი ენობრივი
DeepSeek-V3-0324: AI მოდელის ჩუმი გამოშვება გაუმჯობესებული შესაძლებლობებით
ამ კვირაში DeepSeek-მა ჩუმად გამოუშვა DeepSeek-V3-ის განახლებული ვერსია, DeepSeek-V3-0324, რომელიც ახლა MIT ლიცენზიით არის ხელმისაწვდომი. ეს ახალი მოდელი, რომელიც ორიგინალ V3-თან ერთნაირ არქიტექტურას იზიარებს, ფოკუსირებულია ინსტრუქციების შესრულების, კოდირებისა და მათემატიკური შესაძლებლობების გაუმჯობესებაზე. ის აჩვენებს ძლიერ შედეგებს ბენჩმარკებში, ხშირად GPT-4.5-ის დონეზე. სტატია ასევე განიხილავს მოდელის გამოყენების მეთოდებსა და უსაფრთხოების მნიშვნელოვან ასპექტებს, როგორიცაა ჩამოტვირთვის უსაფრთხ
MetaAI-ის Wav2Vec2-BERT: გაუმჯობესებული მეტყველების ამოცნობა დაბალრესურსიან ენებზე
MetaAI-მ გამოუშვა Wav2Vec2-BERT, ხელოვნური ინტელექტის მოდელი მეტყველების ავტომატური ამოცნობისთვის (ASR), რომელიც Seamless Communication-ის ნაწილია. ორიგინალური Wav2Vec2-ის გაუმჯობესებული ვერსია, Wav2Vec2-BERT, გაწვრთნილია 4.5 მილიონ საათზე მეტ აუდიო მონაცემზე 143-ზე მეტ ენაზე. ის მნიშვნელოვნად აღემატება Whisper-ის მოდელს სიჩქარითა და რესურსების ეფექტურობით, განსაკუთრებით დაბალრესურსიან ენებზე, როგორიცაა მონღოლური, სადაც Whisper-ი დაბალ შედეგებს აჩვენებს. Wav2Vec2-BERT-ს შეუძლია მიაღწიოს კონკურენ
კვანტიზაციის ბეკენდები Hugging Face Diffusers-ში: მეხსიერების ოპტიმიზაცია და ხელმისაწვდომობა
ეს სტატია იკვლევს კვანტიზაციის სხვადასხვა ბეკენდს (მაგ., bitsandbytes, GGUF, torchao, Quanto, FP8) Hugging Face Diffusers-ში, რომლებიც დიდ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს უფრო ხელმისაწვდომს ხდის მეხსიერების მოხმარების მნიშვნელოვანი შემცირებით. ის წარმოადგენს აღქმის ტესტს, სადაც მომხმარებლებს შეუძლიათ შეადარონ ორიგინალური და კვანტიზებული მოდელების გამომუშავება განსხვავებების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც ხშირად უმნიშვნელოა, განსაკუთრებით 8-ბიტიანი კვანტიზაციის დროს. სტატია ასევე დეტალურად აღწერს მე
დენოიზინგ დიფუზიური ალბათური მოდელები (DDPM): კონცეფციიდან იმპლემენტაციამდე PyTorch-ში
ეს სტატია განიხილავს Ho et al.-ის (2020) ორიგინალური ნაშრომის მიხედვით დენოიზინგ დიფუზიურ ალბათურ მოდელებს (DDPM) და მათ ნაბიჯ-ნაბიჯ იმპლემენტაციას PyTorch-ში. იგი აშუქებს დიფუზიური მოდელების ისტორიულ კონტექსტს, მათ მათემატიკურ საფუძვლებს და ხსნის როგორც პირდაპირ, ასევე შებრუნებულ პროცესებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს ნერვულ ქსელს გარდაქმნას ხმაურიანი მონაცემები რეალურ ნიმუშებად.
იაპონური Stable Diffusion: კულტურულად მგრძნობიარე ტექსტიდან-გამოსახულების მოდელი
Stable Diffusion, მძლავრი ტექსტიდან-გამოსახულების გენერირების მოდელი, შესანიშნავად ქმნის სურათებს ინგლისური პრომპტების საფუძველზე, თუმცა ხშირად უჭირს არადასავლური კულტურული ნიუანსების გადმოცემა. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, rinna Co., Ltd.-მ შექმნა „იაპონური Stable Diffusion“, ორიგინალური მოდელის დახვეწით (fine-tuning) იაპონურენოვანი წარწერების მქონე გამოსახულებებზე და იაპონურ სპეციფიკური ტექსტური ენკოდერის (text encoder) და ტოკენაიზერის (tokenizer) ინტეგრირებით. ეს ახალი მოდელი იგებს იაპონურ კულტურ
Dreambooth-ის ოპტიმიზაცია: ექსპერიმენტული მიგნებები და რჩევები Stable Diffusion-ისთვის
ამ პოსტში წარმოდგენილია Dreambooth-ის პარამეტრების ანალიზის შედეგები Stable Diffusion-ის დახვეწისას. მოცემულია რჩევები საუკეთესო შედეგების მისაღებად, მათ შორის სწავლის ტემპისა და სწავლის ნაბიჯების ოპტიმიზაცია, 'prior preservation' ტექნიკის გამოყენება, შესაბამისი განრიგის (scheduler) არჩევა (როგორიცაა DDIM) და ტექსტის ენკოდერის დახვეწის მნიშვნელობა, განსაკუთრებით სახეების დამუშავებისას. ხაზგასმულია მეთოდის ეთიკური გამოყენების აუცილებლობა.
Dreambooth-ის ოპტიმიზაცია: ექსპერიმენტები და რჩევები Stable Diffusion-ის შედეგების გასაუმჯობესებლად
ეს სტატია წარმოგიდგენთ Dreambooth-ის გამოყენებით Stable Diffusion-ის მოდელების ფაინ-ტიუნინგის შესახებ ჩატარებული ექსპერიმენტების შედეგებსა და რეკომენდაციებს. განხილულია სწავლის სიჩქარის, საწვრთნელი ნაბიჯების, წინასწარი შენარჩუნების ტექნიკის, სხვადასხვა განრიგის (schedulers) და ტექსტის კოდირების მოდულის ფაინ-ტიუნინგის გავლენა შედეგებზე. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა ეთიკურ გაფრთხილებებს მოდელის არასწორი გამოყენების თავიდან ასაცილებლად.
აშშ-ის ჯანდაცვის დეპარტამენტი ვაქცინების გვერდითი მოვლენების გამოსავლენად ხელოვნურ ინტელექტს ავითარებს – ექსპერტები შეშფოთებას გამოხატავენ
აშშ-ის ჯანდაცვისა და ადამიანური მომსახურების დეპარტამენტი (HHS) ავითარებს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) ხელსაწყოს, რომელიც ეროვნულ ვაქცინების მონიტორინგის მონაცემთა ბაზაში (VAERS) შაბლონებს აღმოაჩენს და ვაქცინების უარყოფით ეფექტებზე ჰიპოთეზებს წარმოქმნის. მიუხედავად იმისა, რომ ხელსაწყო ჯერ არ ამოქმედებულა, ექსპერტები შეშფოთებულნი არიან, რომ ის შესაძლოა გამოყენებულ იქნას ჯანდაცვისა და ადამიანური მომსახურების მდივნის, რობერტ ფ. კენედი უმცროსის მიერ, მისი ანტივაქცინური დღის წესრიგის გასაგრძ