Исследователи опубликовали индекс искусственного интеллекта

2024-4-17 17:08

Сотрудники Стэнфордского университета представили исследование «Индекс ИИ» о мировых тенденциях в области нейросетей за 2023 год. В отчете говорится о развитии мультимодальных моделей, больших денежных инвестициях в генеративный ИИ, новых показателях эффективности, изменении глобального мнения и нормативных актах, регулирующих сферу. источник »

Bitcoin price in Telegram @btc_price_every_hour

Bitcoin (BTC) на Currencies.ru

$ 81171.34 (-0.44%)
Объем 24H $44.234b
Изменеия 24h: 2.75 %, 7d: 6.74 %
Cегодня L: $79753.89 - H: $81599.78
Капитализация $1625.429b Rank 1
Доступно / Всего 20.025m BTC / 21m BTC

индекс генеративный показателях новых инвестициях больших мультимодальных

Источник: forklog.com

Партнеры Currencies.ru



Реклама на Currencies.ru

Самое свежее на Currencies.ru

Исследование подтвердило рост рабочей нагрузки после массового внедрения ИИ

Вместо облегчения нагрузки искусственный интеллект пока только ускоряет и усложняет рабочие процессы. К такому выводу пришли аналитики ActivTrak. Масштабное исследование охватило 164 000 сотрудников из 1111 компаний.

Исследование: ИИ увеличил объем работы сотрудников

ИИ-инструменты не уменьшают объем работы, а, наоборот, постоянно его увеличивают для сотрудников. Об этом говорится в исследовании Harvard Business Review (HBR). В ходе восьмимесячного исследования эксперты наблюдали за изменением привычек сотрудников американской технологической компании с персоналом в примерно 200 человек.

Исследование выявило предвзятость ИИ-моделей к диалектам

Крупные языковые модели предвзято относятся к носителям диалектов, приписывая им негативные стереотипы. К такому выводу пришли ученые из Германии и США, пишет DW. «Я считаю, мы видим действительно шокирующие эпитеты, приписываемые носителям диалектов», — отметил один из ведущих авторов исследования Минь Дук Буй в комментарии изданию.

Ученый назвал физическое мышление главным препятствием для ИИ 

Искусственный интеллект пока не способен в полной мере понимать физический мир. На сегодняшний день это главная проблема технологии, заявил профессор компьютерных наук Стэнфордского университета Фэй-Фэй Ли.