Машинное обучение: Дайджест свежих новостей

✔ Anthropic предлагает новый способ подключения данных к чат-ботам.

Anthropic разработала новый открытый стандарт Model Context Protocol (MCP) для подключения ИИ-ассистентов к системам хранения данных. MCP позволяет моделям ИИ, независимо от разработчика, получать данные из различных источников, включая бизнес-инструменты, репозитории контента и среды разработки приложений. Это позволит моделям генерировать более качественные и релевантные ответы на запросы пользователей.

Anthropic утверждает, что MCP решает проблему разрозненности данных, предоставляя разработчикам протокол для создания двусторонних соединений между источниками данных и ИИ-приложениями. MCP уже интегрирован компаниями Block и Apollo и платформами Replit, Codeium и Sourcegraph.
techcrunch.com (https://techcrunch.com/2024/11/25/anthropic-proposes-a-way-to-connect-data-to-ai-chatbots/)

✔ Зумеры используют ИИ для повышения эффективности своей работы.

Согласно исследованию Google Workspace и The Harris Poll, 82% представителей Gen Z уже используют инструменты ИИ в своей работе. Практически все опрошенные (98%) ожидают, что ИИ окажет влияние на их отрасль или рабочее место в течение следующих 5 лет. Более 50% пользователей ИИ регулярно делятся своим опытом и знаниями с коллегами, а 75% рекомендуют инструменты генеративного ИИ своим коллегам.

Z-поколение использует ИИ для написания электронных писем, преодоления языковых барьеров и повышения эффективности в коммуникациях. 88% респондентов считают, что ИИ может помочь им начать работу над сложной задачей, а 87% полагают, что ИИ сделает их более уверенными в онлайн-встречах.
googlecloudpresscorner.com (https://www.googlecloudpresscorner.com/2024-11-25-New-research-from-Google-Workspace-and-The-Harris-Poll-shows-rising-leaders-are-embracing-AI-to-drive-impact-at-work)

✔ NVIDIA анонсировала GenAI-модель Fugatto для генерации звука.

Fugatto — это новая генеративная модель, которая позволяет создавать, изменять и комбинировать любые звуки, музыку и голоса с помощью текстовых промптов и аудиофайлов.

Модель мультиязычна, основана на Transformers и использует 2,5 млрд. параметров. Fugatto обладает уникальной способностью сочетать различные инструкции и интерполировать между ними, предоставляя тонкий контроль над генерируемым звуком. Модель может изменять акценты и эмоции в голосе, создавать новые звуки, которых никогда не было, и даже заставлять музыкальные инструменты издавать нехарактерные для них звуки. Демо видео (https://youtu.be/qj1Sp8He6e4), техотчет (https://d1qx31qr3h6wln.cloudfront.net/publications/FUGATTO.pdf).
blogs.nvidia.com (https://blogs.nvidia.com/blog/fugatto-gen-ai-sound-model/)

✔ iRacing объявила о партнерстве с Microsoft в области исследований ИИ.

iRacing объединилась с Microsoft Research для разработки продвинутых моделей ИИ – Large Action Models (LAM). Цель сотрудничества – улучшить ИИ-пилотов, создать системы коучинга на базе ИИ и внедрить другие функции с использованием ИИ.

LAM будут обучаться на основе данных iRacing, чтобы предоставлять гонщикам обратную связь в режиме реального времени, улучшать качество игры и помогать им совершенствовать свои навыки. iRacing и Microsoft Research планируют опубликовать результаты своих исследований, чтобы разработчики могли внедрять технологии в свои продукты. В проекте также участвует бывший гонщик INDYCAR Ориоль Сервиа в качестве эксперта.
iracing.com (https://www.iracing.com/iracing-collaborates-with-microsoft-on-ai-and-large-action-model-research/)

✔ DynaSaur: агент LLM, который совершенствуется, создавая собственные функции.

DynaSaur – это платформа агентов LLM, разработанная совместно Университетом Мэриленда и Adobe, которая позволяет агентам динамически создавать и компоновать действия в режиме реального времени.

В отличие от традиционных LLM-агентов, которые руководствуются предопределенными наборами действий, DynaSaur генерирует, выполнет и совершенствует новые функции Python, когда существующие функции оказываются недостаточными. Агент ведет растущую библиотеку повторно используемых функций, наращивая способность реагировать на различные сценарии.
В тестах на платформе GAIA DynaSaur превзошел базовые показатели, достигнув средней точности 38,21% с использованием GPT-4. Кода пока нет (https://github.com/adobe-research/dynasaur).
arxiv.org (https://arxiv.org/pdf/2411.01747)

✔ Apple готовит масштабное обновление Siri на основе ИИ.

Компания работает над созданием новой версии голосового помощника Siri, которая будет основана на топовых LLM, чтобы сделать взаимодействие с Siri более естественным и интуитивно понятным.
Внутреннее название проекта – “Siri LLM”. Цель обновления – научить Siri быстрее обрабатывать сложные запросы. Новая версия Siri будет интегрирована с функциями Apple Intelligence: создание и обобщение текста. Предварительная презентация планируется в следующем году в рамках iOS 19 и MacOS 16, но полноценный запуск может состояться только через год.
bloomberg.com (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-11-21/apple-readies-more-conversational-llm-siri-in-bid-to-rival-openai-s-chatgpt)

✔ В MIT разработали эффективный способ обучения надежных агентов ИИ.

Ресерчеры из MIT представили новый алгоритм для повышения надежности моделей обучения с подкреплением, которые лежат в основе систем принятия решений искусственного интеллекта.

Алгоритм, получивший название Model-Based Transfer Learning (MBTL), стратегически выбирает задачи для обучения агента ИИ, чтобы он мог эффективно выполнять все задачи в наборе связанных задач. MBTL моделирует, насколько хорошо каждый алгоритм будет работать, если его обучать независимо для одной задачи, а также оценивает, насколько снизится производительность каждого алгоритма, если его перенести на другую задачу.

В результате новый метод позволяет максимизировать производительность при низких затратах на обучение. Тесты показали, что MBTL в 5–50 раз эффективнее стандартных подходов.
news.mit.edu (https://news.mit.edu/2024/mit-researchers-develop-efficiency-training-more-reliable-ai-agents-1122)

✔ Samsung представила модель Gauss2 с возможностью работы на устройствах.

Samsung представила Gauss2, усовершенствованную версию своей модели генеративного искусственного интеллекта. Gauss2 включает три модели: Compact, Balanced и Supreme. Compact оптимизирована для работы на устройстве, Balanced обеспечивает баланс между производительностью, скоростью генерации и эффективностью, а Supreme использует MoE с несколькими моделями, каждая из которых ориентирована на разные типы задач. Модели Gauss2 поддерживают от 9 до 14 языков и несколько языков программирования. Balanced и Supreme соответствуют или превосходят другие модели ИИ в задачах на английском и корейском языках, а их скорость обработки в 1,5–3 раза выше.
gsmarena.com (https://www.gsmarena.com/samsung_unveils_gauss2_ai_model_with_an_ondevice_option-news-65437.php)

✔ США лидирует в ИИ согласно новому инструменту оценки от Стэнфордского университета.

Новый инструмент оценки Global Vibrancy Tool 2024 проанализировал данные из 36 стран и показал, что США является мировым лидером в области ИИ, за ними следуют Китай и Великобритания. Инструмент объединяет 42 специфических для ИИ показателя, чтобы предоставить комплексное количественное представление о том, какие страны лидируют в области ИИ

Инструмент измеряет экосистему ИИ страны по ключевым показателям: исследовательские работы, частные инвестиции, патенты и др. США лидируют в нескольких основных областях, включая выпуск большего числа публично известных моделей машинного обучения, инвестирование большего объема частного капитала в ИИ и публикацию большего числа исследований в области ответственного ИИ, чем любая другая страна.
hai.stanford.edu (https://hai.stanford.edu/news/global-ai-power-rankings-stanford-hai-tool-ranks-36-countries-ai)

✔ OpenScholar: система ИИ с открытым исходным кодом превосходит GPT-4o в научных исследованиях.

OpenScholar, разработанная Институтом искусственного интеллекта Аллена (Ai2) и Вашингтонским университетом использует языковую модель, дополненную поисковой системой, которая работает с базой данных из более чем 45 миллионов научных работ с открытым доступом.

В отличие от GPT-4o, который генерирует ответы на основе предварительно обученных знаний, OpenScholar извлекает соответствующие документы, синтезирует их результаты и генерирует ответ, основанный на этих источниках. В тестах, использующих ScholarQABench, OpenScholar продемонстрировал превосходную производительность с точки зрения фактической точности и точности цитирования, превзойдя GPT-4o.
venturebeat.com (https://venturebeat.com/ai/openscholar-the-open-source-a-i-thats-outperforming-gpt-4o-in-scientific-research/)