Google wykorzystuje treści z YouTube do trenowania swoich modeli AI, w tym narzędzia Veo, co wywołuje sprzeciw twórców. Obawiają się oni, że ich praca jest wykorzystywana do stworzenia konkurencji, na co nie mają wpływu i za co nie otrzymują wynagrodzenia.
Read More
Chiński model DeepSeek v3.1 deklasuje otwarte oprogramowanie OpenAI w testach kreatywności, logiki i kodowania. Czy to początek nowej ery w otwartym AI?
Read More
Nowy model Microsoftu o parametrach 14B, rStar2-Agent, demonstruje, że inteligentne algorytmy i uczenie się na interakcjach z otoczeniem mogą być skuteczniejsze niż zwiększanie mocy obliczeniowej.
Read More
Nowe narzędzie łączy siłę automatyzacji z kontrolą nad lokalnym środowiskiem, otwierając drzwi do bezpiecznego i niezawodnego trenowania modeli AI bez konieczności polegania na zewnętrznych API.
Read More
Nowa metoda oceny modeli językowych, wykorzystująca head-to-head porównania, ujawnia przewagę GPT-4 w generowaniu empatycznych i profesjonalnych odpowiedzi w obsłudze klienta. Zamiast przypisywać arbitralne oceny numeryczne, system konfrontuje modele ze sobą, wyłaniając zwycięzcę na podstawie jasno zdefiniowanych kryteriów.
Read More
Naukowcy stworzyli model AI inspirowany hierarchiczną strukturą ludzkiego mózgu, który osiąga lepsze wyniki w testach rozumowania niż ChatGPT i inne duże modele językowe.
Read More
Laboratorium AI Microsoftu zaprezentowało MAI-Voice-1 i MAI-1-Preview, dwa nowe modele sztucznej inteligencji, które mają usprawnić syntezę mowy i rozumienie języka naturalnego. To strategiczny krok w kierunku rozwoju własnych, niezależnych rozwiązań AI.
Read More
Nowy model językowy RLM od Google AI umożliwia precyzyjne przewidywanie wydajności systemów przemysłowych bezpośrednio z surowych danych tekstowych, eliminując potrzebę kosztownego i skomplikowanego inżynierowania cech.
Read More
Australia intensywnie wykorzystuje globalne modele językowe, ale brakuje jej własnych, konkurencyjnych rozwiązań. Czy projekt Kangaroo LLM wypełni tę lukę i wzmocni suwerenność AI kraju?
Read More
Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego opracowali nową metodę optymalizacji procesu uczenia maszynowego, która znacząco redukuje koszty i przyspiesza trening modeli AI. Fisher-Orthogonal Projection (FOP) może zrewolucjonizować podejście do uczenia głębokiego, obniżając koszty nawet o 80%.
Read More