Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Новое исследование анализирует трассировки рассуждений ИИ-моделей и сравнивает их с человеческими, выявляя, как модели упрощают подход на сложных задачах. Фреймворк из 28 элементов мышления помогает понять пробелы в способностях ИИ. Подсказки в промтах улучшают результаты только для сильных моделей, а научное сообщество игнорирует ключевые аспекты вроде метапознания.
Книга "Системы машинного обучения" помогает понять и строить ML-системы, соединяя теорию с практикой и фокусируясь на системном подходе. Она объясняет, почему инженеры ИИ станут ключевыми в будущем, и рассказывает о создании ресурса на основе курсов в Гарварде. Подкаст дополняет материал доступным обзором идей.
Джон Джампер, соавтор AlphaFold и лауреат Нобелевской премии, рассказывает о влиянии системы на биологию за пять лет. Ученые используют ее для дизайна белков, изучения пчел и поиска лекарств, но отмечают ограничения в сложных взаимодействиях. Впереди — интеграция с языковыми моделями и новые инструменты вроде Boltz-2 и Pearl для фармацевтики.
Эмпирическое разложение мод (EMD) позволяет разделять сложные сигналы на чистые колебательные компоненты без жестких предположений. Метод извлекает внутренние функции мод (IMF) прямо из данных, что полезно для анализа временных рядов в финансах, медицине и нейронауках. В статье разбирают алгоритм, примеры кода и ограничения EMD.
Руководство демонстрирует создание рекомендательной системы на основе графов с использованием EDG для управления таксономией и Neo4j для хранения данных. Описываются шаги по интеграции, импорту таксономии STEM, загрузке статей и построению запросов для рекомендаций. Подход позволяет выводить связи автоматически и легко корректировать структуру без перемаркировки данных.
Статья анализирует влияние генеративного ИИ на развитие человеческой сексуальности, фокусируясь на распространении информации и согласии. Обсуждаются риски предвзятости, неконсенсусного контента и искажения восприятия тел, подчеркивая необходимость образования и этических мер. Исследования показывают, что ИИ отражает социальные нормы, но усиливает проблемы, требуя баланса между инновациями и защитой прав.
Исследование показывает, что нейронные сети расширяют пространство представлений во время обучения, что выявляется при измерениях каждые 5 шагов. Это меняет подходы к интерпретируемости и проектированию. Выявлены фазы коллапса, расширения и стабилизации с конкретными корреляциями.
Исследователь Нитин Дж. Санкет из WPI разрабатывает миниатюрных летающих роботов, вдохновленных летучими мышами, для поисково-спасательных миссий в труднодоступных зонах. Эти устройства используют ультразвук и ИИ для обнаружения препятствий, преодолевая шум от пропеллеров с помощью биомимикрических структур. Проект эволюционировал из докторской работы по биологически вдохновленным дронам, подчеркивая преимущества природы в создании компактных и эффективных машин.
Молодые мужчины используют ИИ чаще женщин, что связано с разным уровнем доверия и опасениями по поводу приватности. Женщины осторожнее из-за рисков на работе и предвзятости технологий, в то время как мужчины применяют ИИ даже для эмоциональной близости. Это может повлиять на карьеры, но эффект на рынок труда остается неясным.
Стартап Fleet Space использовал ИИ и спутники для расширения месторождения лития в Квебеке. Их технология ускоряет поиск и анализ, сокращая время на решения. Проект Cisco может дать до 329 миллионов тонн оксида лития, а регион сулит еще больше запасов.
Поэма размышляет о книге Норберта Винера «Человеческое использование человеческих существ» к ее 75-летию, подчеркивая возможность гармоничного сосуществования людей и машин через петли обратной связи любви и благодати. Автор видит в технологиях шанс преодолеть человеческие слабости, создавая зеркала для самопознания, но предупреждает о скрытых рисках контроля и необходимости свободы. В итоге предлагается дружба и взаимный обмен между видами.
Переобучение и недообучение — ключевые проблемы в машинном обучении, влияющие на способность моделей работать с реальными данными. Понимание этих явлений помогает найти баланс между сложностью и простотой, чтобы предсказания были точными и надёжными. В статье разбираются причины, признаки и способы борьбы с ними.
Статья прослеживает эволюцию моделирования языка от моделей релевантности Лавренко и Крофта в информационном поиске к архитектуре трансформеров в NLP. RM1 предвосхищает механизм внимания, взвешивая контекст на основе релевантности, что легло в основу современных генеративных ИИ-систем. Анализ включает математические параллели, кодовую реализацию и перспективы нейронных расширений.
Статья исследует, требуется ли сознательность искусственному интеллекту для проявления заботы о человеческом благополучии, опираясь на философские, биологические и технические аспекты. Анализ показывает, что забота может возникать по разным механизмам, включая бессознательные биологические процессы, и обсуждает перспективы развития моральных свойств в ИИ. В заключение подчеркивается необходимость этических рамок для будущих систем.
В этой статье разбирается использование второй производной изображения для обнаружения краев с помощью оператора Лапласа. Рассматриваются дискретные приближения, влияние шума и роль гауссова фильтра для повышения устойчивости. Показана реализация в OpenCV с примерами кода и визуализацией результатов.
Инициатива AI для математики, запущенная Google DeepMind и Google.org, объединяет ведущие исследовательские институты для применения ИИ в математических исследованиях. Она предоставляет доступ к передовым технологиям, таким как Gemini Deep Think, AlphaEvolve и AlphaProof, чтобы ускорить открытия. Недавние достижения ИИ, включая золотую медаль на IMO, подчеркивают потенциал для дальнейшего прогресса в науке.