Последние новости DePIN ИИ

Google официально запустил Imagen 3, свою последнюю модель ИИ для преобразования текста в изображение, пять месяцев спустя после первоначального объявления на Google I/O 2024. Эта новая версия обещает улучшенное качество изображений с более детализированной проработкой, лучшим освещением и меньшим количеством визуальных артефактов по сравнению с предыдущими моделями. Imagen 3 разработан для более точной интерпретации естественных языковых запросов, позволяя пользователям генерировать конкретные изображения без необходимости в сложной настройке запросов. Он может создавать разнообразные стили, от гиперреалистичных фотографий до причудливых иллюстраций, и даже четко отображать текст в изображениях, открывая путь для инновационных приложений, таких как индивидуальные поздравительные открытки и рекламные материалы. Безопасность и ответственное использование находятся в центре разработки Imagen 3. Google DeepMind внедрил строгие методы фильтрации и маркировки данных, чтобы минимизировать риск генерации вредоносного или неприемлемого контента. Эта приверженность этическим стандартам имеет решающее значение по мере того, как технологии генеративного ИИ становятся все более интегрированными в различные отрасли. Пользователи, заинтересованные в тестировании Imagen 3, могут сделать это через чат-бота Google Gemini, вводя естественные языковые запросы, позволяя модели создавать детализированные изображения на основе их описаний. Несмотря на свои достижения, у Imagen 3 есть ограничения, которые могут повлиять на его использование некоторыми профессионалами. В настоящее время он поддерживает только квадратное соотношение сторон, что может ограничить проекты, требующие ландшафтного или портретного форматов. Кроме того, ему не хватает функций редактирования, таких как инпейнтинг или аутпейнтинг, и пользователи не могут применять художественные фильтры или стили к своим изображениям. По сравнению с конкурентами, такими как Midjourney, DALL-E 3 и Flux, Imagen 3 превосходит в качестве изображения и обработке естественного языка, но уступает в контроле пользователя и возможностях настройки. В целом, хотя Imagen 3 является мощным инструментом для генерации высококачественных изображений, его ограничения могут отпугнуть пользователей, ищущих большую гибкость в своих творческих процессах.

В недавнем обсуждении, организованном Render Foundation Spaces в X, Жюль Урбах, генеральный директор OTOY и основатель Render Network, поделился мнениями о революционных достижениях, достигнутых благодаря их совместной технологии во время производства "765874 Унификация", короткометражного фильма, посвященного 30-летию Star Trek. Урбах подчеркнул, как Render Network революционизирует создание цифрового контента, позволяя создателям исследовать новые горизонты в кино, искусстве и повествовании. Производство фильма продемонстрировало потенциал Render Network по демократизации создания качественного контента, позволяя достигать впечатляющих визуальных эффектов без необходимости в огромных бюджетах. Одним из ярких моментов беседы стало инновационное использование машинного обучения (ML) для улучшения традиционных процессов кинопроизводства. Урбах отметил, что хотя OTOY имеет долгую историю использования цифровых двойников и замены лиц, достижения в технологии позволили значительно сократить трудозатраты. Интеграция ИИ упростила моделирование лиц актеров, устранив необходимость в громоздких лицевых маркерах. Это не только ускорило процесс производства, но и дало возможность художникам сосредоточиться больше на повествовании, а не на технических сложностях, демонстрируя, как ИИ и рендеринг на GPU могут преобразовать творческий ландшафт. Смотрим в будущее, Render Network готовится выпустить новые инструменты и интеграции, особенно с приближением Черной пятницы. Планы включают интеграцию инструментов ИИ в рабочие процессы 3D создания и расширение поддержки голографического рендеринга. Видение Урбаха остается ясным: предоставить создателям ресурсы, необходимые для рассказа увлекательных историй. Успех "Унификации" служит свидетельством инновационного духа Render Network, прокладывая путь для будущих создателей, чтобы расширить границы возможного в создании цифрового контента.

AI Лаборатория, ведущий поставщик онлайн-образования в Южной Корее, недавно заключила многолетнее соглашение с Theta EdgeCloud, что стало значительным шагом в улучшении образовательных предложений в области Искусственного Интеллекта (ИИ) и Анализа Данных (АД). Это партнерство позволяет AI Лаборатории использовать распределенные ресурсы GPU Theta EdgeCloud, что облегчит продвинутое обучение в области ИИ, обучение моделей и приложения генеративного ИИ. С сильным акцентом на практический опыт и интерактивный контент, AI Лаборатория стремится предоставить высококачественное образование через свою инновационную платформу CodingX, признанную за свою эффективность в обучении навыкам ИИ и программирования по всему миру. Сотрудничество с Theta EdgeCloud ожидается, что принесет несколько преимуществ AI Лаборатории. Используя ресурсы GPU по запросу, учреждение может улучшить гибкость учебного плана, позволяя бесшовную интеграцию ИИ в свои образовательные программы. Кроме того, партнерство должно снизить операционные расходы благодаря распределенной инфраструктуре Theta, что позволит эффективно масштабировать их услуги. Что наиболее важно, интеграция методик обучения на основе ИИ облегчит персонализированные учебные опыты, адаптированные к уникальным потребностям каждого студента, тем самым улучшая общую производительность. Theta EdgeCloud быстро расширяет свою клиентскую базу, недавно заключив партнерство с престижными учреждениями, такими как Сеульский национальный университет и Пекинский университет. Этот рост подчеркивает растущий спрос на масштабируемые и экономически эффективные технологические решения в образовательном секторе. Джон Чой, генеральный директор AI Лаборатории, выразил уверенность в партнерстве, подчеркивая сильную репутацию Theta среди южнокорейских университетов и ее потенциал значительно расширить операции AI Лаборатории в ближайшие годы. Это сотрудничество готово удовлетворить растущий спрос на технологические навыки в будущем, управляемом ИИ, позиционируя AI Лабораторию как ключевого игрока в развивающемся образовательном ландшафте.

Большие языковые модели (LLM) стали необходимыми инструментами в обработке естественного языка, способными справляться с различными задачами. Однако из-за широкого обучения они могут не проявлять себя в конкретных приложениях без дальнейшей адаптации. Техники тонкой настройки, такие как Q-LoRA, позволяют исследователям адаптировать предварительно обученные модели, такие как Llama 3.2 11B, для конкретных задач, таких как экстрактивный вопросно-ответный поиск. Эта статья описывает процесс тонкой настройки Llama 3.2 11B с использованием Q-LoRA на наборе данных SQuAD v2, демонстрируя улучшения производительности, достигнутые с помощью этого метода. LoRA, или адаптация низкого ранга, — это техника, которая вводит новые веса в существующую модель, не изменяя оригинальные параметры. Добавляя адаптерные веса, которые корректируют выходы определенных слоев, LoRA позволяет моделям сохранять свои предварительно обученные знания, одновременно приобретая новые возможности, адаптированные к конкретным задачам. В этом эксперименте акцент сделан на тонкой настройке Llama 3.2 11B для экстрактивного вопросно-ответного поиска, с целью извлечения точных текстовых сегментов, которые напрямую отвечают на запросы пользователей, а не обобщают или перефразируют содержание. Эксперимент проводился на платформе Google Colab с использованием GPU A100, при этом библиотека Hugging Face Transformers облегчала реализацию. Результаты процесса тонкой настройки были многообещающими, продемонстрировав значительное увеличение производительности модели на валидационном наборе. Оценка BERT улучшилась с 0.6469 до 0.7505, в то время как точный балл совпадения вырос с 0.116 до 0.418. Эти улучшения указывают на то, что техника Q-LoRA эффективно адаптирует модель Llama 3.2 11B для задач экстрактивного вопросно-ответного поиска. Эта статья служит руководством для исследователей, желающих применить аналогичные методы к другим моделям и задачам, подчеркивая потенциал тонкой настройки в области обработки естественного языка.

На этой неделе децентрализованная платформа распределенных ресурсов GPU io.net объявила о стратегическом партнерстве с OpenLedger, блокчейном данных, специально разработанным для искусственного интеллекта (ИИ). Это сотрудничество позволит OpenLedger использовать глобальные вычислительные ресурсы GPU от io.net, улучшая свою способность уточнять и обучать модели ИИ. Известная как Интернет GPU, io.net предоставляет мощную сеть распределенных ресурсов GPU, позволяя OpenLedger ускорить разработку своих моделей ИИ и давая возможность разработчикам создавать более эффективные децентрализованные приложения (DApps) на основе ИИ. По словам Таусифа Ахмада, вице-президента по развитию бизнеса в io.net, это партнерство предоставит OpenLedger надежную инфраструктуру для масштабирования своих моделей ИИ и откроет новые возможности, укрепляя его позицию как инновационного поставщика в децентрализованной сфере ИИ. Помимо предоставления ресурсов GPU, инфраструктура io.net будет поддерживать вывод и хостинг моделей ИИ, обеспечивая оптимальную производительность и масштабируемость. Ожидается, что это партнерство улучшит репутацию OpenLedger как ведущего поставщика надежных наборов данных, способствуя инновациям на стыке блокчейна и ИИ. Сотрудничество направлено на создание качественных данных безопасно и эффективно, одновременно стимулируя инновации и производительность. Один из членов команды OpenLedger подчеркнул, что использование инфраструктуры GPU от io.net позволит пользователям более эффективно настраивать модели ИИ, что в конечном итоге приведет к разработке надежных и объяснимых моделей ИИ. Значительным фактором в выборе OpenLedger io.net в качестве поставщика ресурсов GPU является экономически эффективное и масштабируемое вычислительное решение. Это партнерство позволит OpenLedger расширить свои услуги без ограничений высоких затрат, связанных с централизованными облачными провайдерами. Обрабатывая более крупные наборы данных и разрабатывая модели ИИ с беспрецедентной эффективностью, OpenLedger стремится расширить границы децентрализованных инноваций в области ИИ. В конечном итоге это партнерство соответствует миссии OpenLedger по содействию открытой, совместной среде данных, одновременно способствуя внедрению решений ИИ на основе блокчейна.

В значительном развитии децентрализованного AI ландшафта Stratos объявила о партнерстве с Cortensor, лидером в области децентрализованных AI сетей вывода. Это сотрудничество направлено на улучшение децентрализованной AI инфраструктуры путем интеграции надежного децентрализованного хранения и потокового решения Stratos в инновационную AI экосистему Cortensor. Партнерство обеспечит безопасное и масштабируемое хранение данных, гарантируя, что как публичные, так и частные AI рабочие нагрузки могут работать без проблем и надежно, тем самым улучшая общую производительность сети. Одной из ключевых особенностей этого партнерства является внедрение возможностей потоковой передачи вывода в реальном времени. Передовые API потокового видео Stratos позволят Cortensor предоставлять мгновенные результаты вывода AI, облегчая динамические приложения и задачи, управляемые пользователями. Ожидается, что это улучшение оптимизирует производительность для AI рабочих нагрузок, так как инфраструктура Stratos с высокой пропускной способностью улучшит связь между узлами, обеспечивая эффективный поток данных даже в условиях высокого спроса. Это важный шаг к тому, чтобы сделать передовые AI инструменты более доступными и экономически эффективными. Обе компании разделяют видение децентрализованного AI будущего, с системами Cortensor Proof of Inference (PoI) и Proof of Useful Work (PoUW), которые валидируют задачи и вознаграждают участников за значимую работу. Stratos, с его децентрализованной инфраструктурой, поддерживающей Web3 и AI решения, имеет более 900 активных глобальных узлов хранения и емкость 21 ПБ. Это партнерство не только демонстрирует их приверженность инновациям, но и направлено на открытие новых возможностей для бизнеса, разработчиков и участников сообщества, в конечном итоге создавая более инклюзивную и масштабируемую AI экосистему. Следите за обновлениями, так как они продолжают расширять границы децентрализованных AI решений.

Генерация с поддержкой извлечения (RAG) стала ключевым методом интеграции больших языковых моделей (LLM) в специализированные бизнес-приложения, позволяя внедрять собственные данные в ответы модели. Несмотря на свою эффективность на этапе доказательства концепции (POC), разработчики часто сталкиваются с значительными падениями точности при переходе RAG в продукцию. Эта проблема особенно выражена на этапе извлечения, где цель состоит в том, чтобы точно извлечь наиболее релевантный контекст для данного запроса, метрика, известная как воспоминание контекста. Эта статья рассматривает стратегии улучшения воспоминания контекста путем настройки и дообучения моделей встраивания, что в конечном итоге улучшает производительность RAG в реальных приложениях. RAG работает в два основных этапа: извлечение и генерация. На этапе извлечения модель преобразует текст в векторы, индексирует, извлекает и повторно ранжирует эти векторы, чтобы определить лучшие совпадения. Однако сбои на этом этапе могут привести к пропуску релевантных контекстов, что приводит к снижению воспоминания контекста и менее точным результатам генерации. Одним из эффективных решений является адаптация модели встраивания, которая предназначена для понимания взаимосвязей между текстовыми данными, для получения встраиваний, специфичных для используемого набора данных. Эта донастройка позволяет модели генерировать похожие векторы для схожих предложений, улучшая ее способность извлекать контекст, который имеет высокую релевантность к запросу. Чтобы улучшить воспоминание контекста, необходимо подготовить специализированный набор данных, который отражает типы запросов, с которыми модель столкнется. Это включает в себя извлечение разнообразного диапазона вопросов из базы знаний, перефразирование их для вариативности и организацию по релевантности. Кроме того, создание оценочного набора данных помогает оценить производительность модели в реалистичных условиях. Используя оценщик информационного извлечения, разработчики могут измерять такие метрики, как Recall@k и Precision@k, чтобы оценить точность извлечения. В конечном итоге, донастройка модели встраивания может привести к значительным улучшениям в воспоминании контекста, обеспечивая, чтобы RAG оставался точным и надежным в производственных условиях.

Интеграция технологий IoT в сельское хозяйство трансформирует этот сектор, позволяя фермерам принимать обоснованные решения на основе данных, которые повышают продуктивность и устойчивость. Ожидается, что мировой рынок умного сельского хозяйства достигнет 20 миллиардов долларов к 2026 году, что связано с растущим внедрением решений IoT на фермах. Эти технологии оптимизируют различные аспекты управления урожаем и скотом, помогая фермерам снижать затраты, одновременно улучшая урожайность и охрану окружающей среды. С увеличением числа устройств IoT они предлагают значительные преимущества, включая автоматизацию управления ресурсами и сбор данных в реальном времени по критическим факторам, таким как погодные условия и состояние почвы. Устройства IoT, такие как метеостанции и датчики почвы, играют ключевую роль в умном сельском хозяйстве. Метеостанции предоставляют важные данные о температуре, влажности и осадках, позволяя фермерам своевременно корректировать графики орошения и посадки. Датчики почвы предоставляют данные в реальном времени о уровнях влажности, оптимизируя использование воды и стратегии удобрения. Кроме того, ошейники для мониторинга скота обеспечивают проактивное управление здоровьем и местоположением животных. Автоматизируя орошение и распределение ресурсов на основе данных в реальном времени, фермеры могут экономить ресурсы и улучшать здоровье растений, что в конечном итоге приводит к увеличению прибыльности. Платформа Chirp повышает эффективность этих устройств IoT, интегрируя их в единую систему, управляемую с одной панели управления. Внедрение технологий блокчейн дополнительно укрепляет управление данными, обеспечивая безопасное, защищенное от подделок хранение и отслеживание огромных объемов информации, генерируемой устройствами IoT. Майнеры Chirp Blackbird обеспечивают дальнюю связь для этих устройств, облегчая надежную передачу данных на больших площадях без необходимости в индивидуальных интернет-соединениях. Эта бесшовная интеграция технологий IoT позиционирует Chirp как важного партнера для фермеров, позволяя им справляться с вызовами и использовать новые возможности в развивающемся аграрном ландшафте.

В захватывающем развитии на пересечении ИИ и блокчейна VentureMind AI объявила о партнерстве с Theta EdgeCloud. Это сотрудничество направлено на использование децентрализованных ресурсов Theta с низкой задержкой для вычислений и потоковой передачи, чтобы улучшить возможности VentureMind AI. Интегрируя EdgeCloud, VentureMind AI сможет масштабировать свои инструменты ИИ, оптимизировать рендеринг видео и предлагать управление робототехникой в реальном времени, значительно улучшая свои предложения в таких секторах, как строительство и безопасность. Это партнерство является значительным шагом к созданию комплексной экосистемы, которая объединяет инновации ИИ с децентрализованными финансами и передовой робототехникой. VentureMind AI — это передовая платформа, которая позволяет пользователям создавать, чеканить и торговать инструментами ИИ в виде NFT, предоставляя уникальный уровень собственности и потенциала дохода. Платформа также включает в себя настраиваемый конструктор автономных агентов, позволяющий пользователям запускать токенизированные сообщества и управлять рыночной деятельностью. С момента своего создания в июне 2023 года EdgeCloud завоевала популярность как в академической, так и в корпоративной среде, с такими учреждениями, как Сеульский национальный университет, и компаниями, такими как GenAI search Liner, использующими ее инфраструктуру для продвижения исследований и приложений ИИ. С интеграцией Theta EdgeCloud VentureMind AI готова переопределить возможности в областях ИИ, робототехники и Web3. Партнерство обеспечит масштабируемые вычисления для инноваций в ИИ, надежное управление робототехникой, экономичную обработку видео и улучшенную интеграцию для NFT и автономных инструментов. Основанная Джерменом Анугвомом, VentureMind AI быстро эволюционировала от набора специализированных инструментов ИИ до мощной платформы, которая включает в себя технологии блокчейна и токеномики, позиционируя себя как лидера на развивающемся рынке Web3.

Theta объявила о значительном партнерстве с Сеульским национальным университетом (SNU), ведущим учебным заведением Южной Кореи, для улучшения исследований в области ИИ через свою платформу EdgeCloud. Это сотрудничество особенно выгодно для Лаборатории AIoT SNU, которой руководит доцент Хён-Син Ким, известный своим опытом в области Ambient AI и IoT систем. Партнерство направлено на ускорение исследований в таких областях, как инновации в области здравоохранения на основе ИИ и обработка данных в реальном времени, используя передовые ресурсы гибридного облака GPU Theta. SNU, основанный в 1946 году, признан за свои достижения в различных дисциплинах и постоянно занимает высокие позиции среди университетов Азии. С момента запуска EdgeCloud в июне Theta завоевала популярность как в академических кругах США, так и Кореи, сотрудничая с несколькими престижными учреждениями, включая Университет Орегона и KAIST. Лаборатория AIoT в SNU уже внесла значительный вклад в эту область, а профессор Ким возглавляет усилия, которые получили множество наград и высокоэффективных исследовательских грантов. Недавние достижения включают награды на крупных конференциях и конкурсах, демонстрируя приверженность лаборатории продвижению технологий ИИ и IoT. Интеграция инфраструктуры Theta ожидается, что дополнительно улучшит возможности лаборатории в разработке адаптивных моделей, которые придают приоритет конфиденциальности данных и информации о здоровье в реальном времени. Профессор Ким выразил энтузиазм по поводу сотрудничества, подчеркивая, как децентрализованная инфраструктура ИИ Theta изменит ландшафт GPU и позволит добиться прорывных достижений в приложениях Ambient AI и IoT. Это партнерство не только укрепляет приверженность Theta поддержке исследований в области ИИ мирового уровня, но и позиционирует компанию как ключевого игрока в академической среде, с амбициями привлечь больше ведущих учреждений в Азии и Северной Америке. Поскольку Theta продолжает расширять свое влияние, сотрудничество с SNU является важным шагом к содействию инновационным приложениям в реальном мире в областях ИИ и IoT.