ainews
Создать
Войти
Исследователи из MIT создали GeoPT — предобучаемую модель, которая понимает физику так же хорошо, как GPT понимает текст. Система симулирует столкновения, аэродинамику и поведение объектов в реальном мире на 60% меньших данных и в 4 раза быстрее конкурентов. Это шаг к «физическому фундаментальному AI» — аналогу GPT для инженерных задач.
NVIDIA открыла Alpamayo 2 Super — модель на 34 миллиарда параметров для автопилотов, которая планирует траектории и объясняет решения. Релиз под OpenMDW-1.1 — можно использовать в продакшене сразу, включая коммерческие проекты и деривативы.
Xiaomi выпустила AI-модель Xiaomi-Robotics-1 для роботов, которая работает по принципу языковых моделей — чем больше данных, тем лучше результат. Главная фишка: вместо дорогого обучения физических роботов компания записывала данные портативными захватами в руках людей — собрали 100 000+ часов движений в реальных условиях. Тесты показали: рост объёма данных поднял успешность модели с 25% до 75%, тогда как увеличение размера модели дало намного меньший эффект.
Фармацевтическая компания Bristol Myers Squibb приобрела суперкомпьютер Nvidia DGX SuperPOD на архитектуре Vera Rubin — первой в отрасли. Система будет использоваться для обучения моделей ИИ и предсказаний в разработке лекарств: от поиска мишеней до оптимизации молекул. BMS утверждает, что ИИ уже сократил время подготовки препаратов к клиническим испытаниям на 20-30%, а некоторые молекулы вообще не были бы открыты без этих инструментов.
Induction Labs выпустила Photon-1 — модель на 106 млрд параметров, которая училась 18 лет видео с экранов компьютеров, но ни разу не видела меток «что сделал пользователь». Вместо этого она предсказывает следующий кадр и сама выводит неявную политику действий. После дообучения она управляет Linux-десктопом лучше Gemini Flash, играет в шашки и моделирует бильярд — хотя эти задачи никогда не встречались в предобучении.
