Yanmış, kıvrılmış bir papirüsün ML yorumlu CT taraması AlphaFold ve RoseTTAFold, inatçı bir problemin (protein katlanması) doğru yapay zeka modeliyle nasıl önemsizleştirilebileceğinin örnekleriydi ChatGPT, Stabil Difüzyon vb “Beyin kod çözme: Görsel algının gerçek zamanlı yeniden yapılandırılmasına doğru” adlı bir makalede sanki doğrudan zihin okuyorlarmış gibi görünebilir Bu ilk değil – Google Araştırma’dan Minerva benzer yetenekler üzerinde çalışıyor – ancak benzer sorun kümeleri üzerindeki başarısı ve geliştirilmiş verimliliği, “açık” modellerin (terimin değeri ne olursa olsun) bu alanda rekabetçi olduğunu gösteriyor Parşömen içinde ne olduğunu mu soruyorsunuz? Şu ana kadar sadece “mor” kelimesi kullanıldı ama bu bile papirologların aklını kaybetmesine neden oldu
Yapay zeka ve diğer ileri teknoloji araçlarının arkeolojik amaçlarla kullanılması benim için (tabii ki) asla eskimez
Ancak DeepMind’ın önerilerini değerlendirirken laboratuvarın ana şirketi Google’ın son dönemdeki bir değerlendirmede nasıl puan aldığına bakmak bilgilendirici olacaktır
Önümüzdeki hafta, uluslararası hükümetleri, önde gelen yapay zeka şirketlerini, sivil toplum gruplarını ve araştırma uzmanlarını bir araya getirerek yapay zekadaki en son gelişmelerden kaynaklanan risklerin en iyi şekilde nasıl yönetilebileceğine odaklanacak olan Birleşik Krallık hükümetinin sponsorluğunda düzenlenen bir etkinlik olan Yapay Zeka Güvenlik Zirvesi var
Solda insanlara gösterilen görüntüler ve sağda üretken yapay zeka, kişinin ne algıladığını tahmin ediyor kağıt Yapay zeka sistemlerinin toplumsal ve etik risklerini değerlendirmek için bir çerçeve önermek
Sorun şu ki, bu yalnızca performans amaçlı mı? Sonuçta hiç kimse DeepMind’ı hayırseverlikle suçlamaz; laboratuvar, esas olarak çalışmalarını Google ekiplerine dahili olarak lisanslayarak her yıl yüz milyonlarca dolar gelir elde ediyor 0, insan avatarlarının VR’deki alanı paylaşması olasılığını ekliyor
Yapay zekanın bir akademik zaferi daha Vikipedi’deki alıntıları incelemek ve önermek için kullanılan bu sistem A800 ve H800, Nvidia’nın Çin’e gönderime devam etmek için özel olarak tasarladığı iki AI çipi, yeni kuralların yeni turundan etkilenecek Şu anda yalnızca Cerulean Şehri’ne ulaşıyor ancak Whidden gelişmeye devam edeceğinden emin
DeepMind, PaLM 2’yi en azından doğrudan geliştirmedi Araştırmacılar, insanlar atlar veya uçaklar gibi belirli nesnelerin görüntülerine bakarken yüksek frekanslı beyin taramasının nasıl göründüğünü inceleyerek, kişinin düşündüğünü veya baktığını düşündükleri şeyin neredeyse gerçek zamanlı olarak yeniden yapılandırılmasını gerçekleştirebiliyorlar Ton veya telaffuz gibi sözlü olmayan sinyallerden alaycılığı veya yalanları nasıl anlayabileceğinizi biliyor musunuz? Makineler bu konuda oldukça kötü, bu da herhangi bir insan-yapay zeka etkileşimi için kötü bir haber Brian, satır aralarını okursak Amazon’un şu anda 750
Sorunlu bir şekilde Meta, kendi akademik çalışmalarında zihinleri okumaya doğru ilerliyor; ancak bu alandaki çoğu çalışmada olduğu gibi, sunuluş şekli süreci fazlasıyla abartıyor 5 ve iyi finanse edilen startup Adept’in bir modeli olan Fuyu-8B MIT ve Harvard’dan SmartEM projesi taramalı elektron mikroskobunun içine bir bilgisayarlı görme sistemi ve ML kontrol sistemi yerleştirilerek cihazın bir numuneyi akıllıca incelemesini sağlar üretken yapay zeka dahil (örn
Meli Peki eğer mümkün olursa, insanların zihinlerini okumak için yapay zekayı mı kullanacağız? DeepMind’a sorun – yukarıya bakın
genel-24
İşte son birkaç güne ait diğer AI hikayeleri:
- Microsoft araştırması GPT-4’te kusurlar buluyor: Microsoft’a bağlı yeni bir bilimsel makale, OpenAI’nin GPT-4’ü de dahil olmak üzere büyük dil modellerinin (LLM’ler) “güvenilirliğine” ve toksisitesine baktı Yapay zeka ajanlarının gerçekçi iç mekan ortamlarında eğitilmesine yönelik Meta’nın veri setinin en son sürümü Laboratuvar, OpenAI ve Anthropic ile birlikte birkaç ay önce değerlendirme ve güvenlik araştırmalarını desteklemek için Birleşik Krallık hükümetine yapay zeka modellerine “erken veya öncelikli erişim” sağlama taahhüdünde bulundu
Bu hafta AI’da, Google’ın sahip olduğu AI Ar-Ge laboratuvarı DeepMind bir rapor yayınladı
Yapımcısının eğitim verilerinin kaynaklarını açıklayıp açıklamadığı, kullandığı donanımla ilgili bilgiler, eğitimde harcanan emek ve diğer ayrıntılar da dahil olmak üzere 100 kritere göre derecelendirilen Google’ın amiral gemisi metin analizli yapay zeka modellerinden biri olan PaLM 2, sadece 40 puan alıyor
Dil modellerine birçok konuda ince ayar yapılabilir ve yüksek matematik şaşırtıcı bir şekilde bunlardan biridir İster Maya şehirlerini ve otoyollarını ortaya çıkaran Lidar olsun, ister tamamlanmamış antik Yunan metinlerindeki boşlukları dolduruyor olsun, bunu görmek her zaman güzeldir
Resim Kredisi: MIT/Harvard Üniversitesi
Görsel bir yapay zekaya sahip olmak, laboratuvar çalışmalarını geliştirmek veya bir öğrenme aracı olarak hareket etmek de harika bir fırsattır
Yapay zeka geliştiricilerinin, uygulama geliştiricilerinin ve “daha geniş kamu paydaşlarının” yapay zekanın değerlendirilmesi ve denetlenmesine farklı düzeylerde katılımını gerektiren makalenin zamanlaması tesadüfi değildir
Llemma tarafından çözülen bir matematik probleminin örneği
Nebraska Üniversitesi-Lincoln Bilgisayar Bilimleri öğrencisi Luke Farritor, çıplak gözle görülemeyen kömürleşmiş, kıvrılmış papirüs taramalarındaki ince desenleri güçlendirmek için bir makine öğrenimi modeli eğitti Duyuru, ABD ile Çin arasındaki jeopolitik gerilimlerin arttığı ve hiçbir azalma belirtisi göstermediği bir dönemde geldi Çok büyük Orada, İngiltere planlama Yapay zeka konusunda, BM’nin Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli’ni gevşek bir şekilde modelleyen, yapay zekadaki en son gelişmeler ve bunlarla ilgili tehlikeler hakkında düzenli raporlar yazacak dönüşümlü bir akademisyen kadrosundan oluşan küresel bir danışma grubu oluşturmak Yapay zeka elbette neyin doğru veya gerçek olduğunu bilmiyor ancak bağlamdan yüksek kaliteli bir Vikipedi makalesinin ve alıntısının neye benzediğini toplayabilir ve alternatifler bulmak için siteyi ve web’i tarayabilir
Makine öğrenimi modelleri biyolojik bilimlerde sürekli ilerlemelere yol açmaktadır 0’ı piyasaya sürdü Düşük öneme sahip alanlardan kaçınabilir, ilginç veya net olanlara odaklanabilir ve ayrıca ortaya çıkan görüntüyü akıllı bir şekilde etiketleyebilir Nature hakkında daha fazla bilgi burada
Yapay zeka kadar hızlı hareket eden bir sektöre ayak uydurmak zorlu bir iştir Hiç kimse, kullanıcı odaklı meşhur çevrimiçi ansiklopediyi robotların yönetmesine izin vermemizi önermiyor, ancak bu, alıntıların eksik olduğu veya editörlerin emin olmadığı makalelerin desteklenmesine yardımcı olabilir Habitat 3
Belki de laboratuvarın bir sonraki büyük etik testi, DeepMind CEO’su Demis Hassabis’in yetenekleri açısından OpenAI’nin ChatGPT’sine rakip olacağına defalarca söz verdiği, yakında çıkacak olan AI sohbet robotu Gemini’dir
Ama bundan biraz daha dolaylı Onunki, parşömenleri okumak için uluslararası bir meydan okumada denenen birçok yöntemden biriydi ve değerli akademik çalışmalar gerçekleştirmek için geliştirilebilirdi Ancak iki açık kaynak alternatifi, onu tam anlamıyla geride bırakıyor: LLaVA-1
Öte yandan DeepMind, politika hakkındaki kamuoyu düşüncelerinin yanı sıra, modellerinin mimarileri ve iç işleyişi konusunda ağzı sıkı olduğu algısını değiştirmek için adımlar atıyor gibi görünüyor
DeepMind, iki günlük zirvedeki sahadaki politika görüşmeleri öncesinde bakış açısını çok görünür bir şekilde ortaya koyuyor İlgili bir haberde OpenAI, metinden görüntüye oluşturucunun en son versiyonunun piyasaya sürülmesinden bir ay sonra DALL-E 3’ü de betaya geçirdi
Son olarak, LAION’da şu anda somut olmaktan ziyade istek uyandıran ama yine de övgüye değer bir proje Belirli yapay zeka türlerinin özel modellerin hakimiyetinde olması istenmez, bu nedenle yeteneklerinin açıkta kopyalanması, yeni bir çığır açmasa bile değerlidir
Hangi kişilerin yapay zekanın hangi yönlerini değerlendirmede en iyi olabileceğini gösteren tablo Ortak yazarlar, GPT-4’ün daha önceki bir sürümünün, diğer LLM’lere göre toksik, önyargılı metinler yayınlamaya daha kolay yönlendirilebileceğini buldu Görünen kelimede “Mor” yazıyor Her ikisi de GPT-4V kadar yetenekli değildir, ancak ikisi de buna yakındır ve daha da önemlisi, kullanımları ücretsizdir Önümüzdeki aylarda işlerin nasıl gelişeceğini görmek için kesinlikle yakından izleyeceğiz Yani bir yapay zeka bunu sizin için yapana kadar, kendi başımıza ele almadığımız dikkate değer araştırma ve deneylerin yanı sıra, makine öğrenimi dünyasındaki son hikayelerin kullanışlı bir özetini burada bulabilirsiniz Şimdi David Baker (ikinci modelin yaratıcısı) ve laboratuvar arkadaşları, tahmin sürecini ilgili amino asit zincirlerinin yapısından daha fazlasını içerecek şekilde genişletti