AI Hub

Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

TelegramБот @AiHubMyBotTelegramКанал @AiHubFeed

глубокое-обучение

82 публикации по теме
глубокое-обучение
ИИ создаёт радиочастотные чипы, недоступные воображению человека
Статьи

ИИ создаёт радиочастотные чипы, недоступные воображению человека

Исследователи из Принстона создали ИИ-систему, которая самостоятельно проектирует радиочастотные интегральные схемы (RFIC) без шаблонов, достигая рекордных характеристик. Используя обучение с подкреплением и диффузионные модели, алгоритм генерирует нестандартные, но эффективные топологии за считанные минуты, преодолевая ограничения традиционного «искусства» проектирования.

55
9 мин
26 июня 2026 г.
ИИ помог снизить ошибку мониторинга ледников до 70 метров
Статьи

ИИ помог снизить ошибку мониторинга ледников до 70 метров

Исследователи из Университета Эрлангена-Нюрнберга разработали метод адаптации моделей глубокого обучения для отслеживания фронтов отёла ледников. Благодаря добавлению всего одного размеченного снимка, летних референсных изображений и карты подстилающих пород погрешность модели сократилась с более километра до 68,7 метров. Метод уже опробован на ледниках Шпицбергена и может быть масштабирован на Арктику, ускоряя климатические исследования.

50
3 мин
15 июня 2026 г.
Почему ИИ нужен коэффициент Джинна
Статьи

Почему ИИ нужен коэффициент Джинна

В статье предлагается новая метрика — коэффициент Джинна — для оценки того, насколько ИИ-агенты отклоняются от разумного выполнения пользовательских запросов. Из-за недоопределенности языка и целей ИИ склонны к неожиданным действиям, что может приводить к серьезным ошибкам. Разработка бенчмарков на основе этой метрики поможет создавать более безопасных агентов.

40
4 мин
21 июля 2026 г.
Рич Саттон запустил Oak Lab для самообучающихся ИИ-агентов
Новости

Рич Саттон запустил Oak Lab для самообучающихся ИИ-агентов

Лауреат премии Тьюринга Рич Саттон вместе с Хуррамом Джаведом запустил стартап Oak Lab, который займется созданием ИИ-агентов, обучающихся на собственном опыте. Саттон критикует современные методы глубокого обучения и выступает за непрерывное обучение в реальном времени. Долгосрочная цель — агент с триллионом параметров, способный учиться и планировать при мощности 20 ватт.

50
1 мин
14 июля 2026 г.
Трюк с частотой GPU экономит до 14% энергии при обучении LLM
Новости

Трюк с частотой GPU экономит до 14% энергии при обучении LLM

Исследователи из Университета Твенте применили динамическое масштабирование напряжения и частоты (DVFS) на уровне ядер GPU и сократили энергопотребление при обучении модели GPT-3-xl на 14%, практически не замедлив процесс. Метод основан на точной настройке тактовых частот для каждой вычислительной операции, что позволяет экономить энергию без потери производительности.

30
2 мин
10 июня 2026 г.
ИИ-модели помогают принимать решения по реке Колорадо
Новости

ИИ-модели помогают принимать решения по реке Колорадо

ИИ-инструменты помогают моделировать сценарии для реки Колорадо, где сток упал на 20% и переговоры провалились. Бюро по рекультивации проводит миллионы симуляций, а новые системы на базе глубокого обучения и эволюционных алгоритмов вроде Borg прогнозируют сток и засухи. Модели выявляют компромиссы, но не решают вопрос распределения потерь между штатами и секторами.

10
7 мин
8 апреля 2026 г.