Кліенты Nvidia атрымалі апавяшчэнне аб павышэнні цэн на прадукты, звязаныя са штучным інтэлектам, больш чым на 15% ↗
Паведамляецца, што некаторых найбуйнейшых кліентаў Nvidia папярэдзілі, што серверы, абсталяваныя яе чыпамі штучнага інтэлекту, могуць падаражэць больш чым на 15%. Віной таму рэзкі рост коштаў на чыпы памяці, які цяпер непасрэдна адбіваецца на рахунку за інфраструктуру штучнага інтэлекту.
Чакаецца, што павышэнне цэн закране сістэмы, якія выкарыстоўваюць абсталяванне Vera Rubin і Grace Blackwell. Такім чынам, крыху нечакана, гонка штучнага інтэлекту ўжо не толькі заключаецца ў атрыманні дастатковай колькасці графічных працэсараў — цэны на памяць становяцца яшчэ адным даволі вялікім слонам у сервернай стойцы.
Nvidia траціць 6 мільярдаў долараў на стварэнне магутнай амерыканскай альтэрнатывы кітайскаму штучнаму інтэлекту ↗
Паведамляецца, што Nvidia ўкладвае 6 мільярдаў долараў у здзелку са стартапам штучнага інтэлекту Poolside, уключаючы ліцэнзаванне тэхналогій і прыцягненне талентаў, з мэтай стварэння надзвычай магутнай мадэлі адкрытай вагі.
Гэта ставіць Nvidia ў незвычайнае становішча. Яна пастаўляе абсталяванне для такіх кампаній, як OpenAI і Anthropic, але цяпер можа кінуць ім выклік і на ўзроўні мадэлявання, адначасова спрабуючы супрацьстаяць кітайскім гульцам адкрытай мадэлі, такім як DeepSeek і Kimi. Пастаўшчык, партнёр, канкурэнт... акуратны маленькі трохкутнік.
Inherent заяўляе, што яго «каманднік» па штучным інтэлекце пераўзышоў Anthropic і OpenAI ў рэплікацыі даследаванняў ↗
Лонданскі стартап Inherent, заснаваны былымі даследчыкамі DeepMind, прадставіў Faraday— агент штучнага інтэлекту, прызначаны для самастойнага ўзнаўлення вынікаў апублікаваных навуковых прац.
Дзіўны момант: Inherent сцвярджае, што сістэмы Фарадэя пераўзышлі значна большыя памежныя мадэлі ад Anthropic і OpenAI, працуючы пры гэтым на адносна невялікай мадэлі Qwen з 27 мільярдамі параметраў. Кампанія аддае належнае дызайну агентаў і навучанню з падмацаваннем, а не проста даданню дадатковых параметраў да праблемы... што становіцца чымсьці накшталт тэмы.
OpenAI заяўляе, што Каліфорнія павінна ўзмацніць свой законапраект аб бяспецы штучнага інтэлекту ↗
OpenAI цяпер заклікае Каліфорнію дадаць больш моцныя меры абароны да SB 53, у тым ліку маніторынг памежных мадэляў падчас навучання і ацэнкі, а таксама ўзмацненне кібербяспекі на працягу ўсяго працэсу распрацоўкі.
Тут ёсць невялікі паварот сюжэта: раней OpenAI выступала супраць гэтага заканадаўства. Цяпер кампанія сцвярджае, што нядаўнія інцыдэнты бяспекі штучнага інтэлекту паказваюць, чаму неабходныя больш моцныя меры абароны, і кажа, што правілы на ўзроўні штатаў у рэшце рэшт могуць стаць асновай для нацыянальнага стандарту.
Лабараторыі штучнага інтэлекту Frontier пакуль не кажуць, як яны будуць стрымліваць падробленую мадэль ↗
Ацэнка, праведзеная кампаніяй Guidelight AI Standards, паказала, што вядучыя кампаніі ў галіне штучнага інтэлекту апублікавалі дзіўна мала інфармацыі пра тое, што яны будуць рабіць, калі магутная мадэль паспрабуе пазбегнуць кантролю чалавека.
OpenAI атрымаў найвышэйшы бал сярод пяці правераных лабараторый, але нават у яго, як паведамляецца, няма публічна задакументаванага афіцыйнага плана стрымлівання будучых інцыдэнтаў. Anthropic і Meta атрымалі асабліва нізкія балы па публічным раскрыцці інфармацыі, хоць кампаніі сцвярджаюць, што публічныя дакументы не абавязкова раскрываюць усе іх унутраныя меры бяспекі.
Па сутнасці, у лабараторыях штучнага інтэлекту ёсць усё больш падрабязныя планы па тэсціраванні небяспечных магчымасцей... але кіраўніцтва па надзвычайных сітуацыях на выпадак, калі «мадэль ужо паводзіць сябе дрэнна», усё яшчэ выглядае даволі слабым.
Стартап-трэнінг Гарварда за 699 долараў прапануе штучны інтэлект-аватары сваіх выкладчыкаў ↗
Гарвардская школа бізнесу выкарыстоўвае аватары выкладчыкаў, створаныя з дапамогай штучнага інтэлекту HeyGen , у сваёй васьмітыднёвай праграме прадпрымальніцтва Foundry коштам 699 долараў.
Студэнты ўсё яшчэ маюць магчымасць праводзіць жывыя заняткі з выкладчыкамі-людзьмі, але аватары апрацоўваюць персаналізаваную зваротную сувязь падчас імітацыі прэзентацый і пасяджэнняў савета дырэктараў. Адзін выкладчык прызнаўся, што яго лічбавы двайнік выглядае трохі жудасным — відаць, студэнтам гэта ўсё роўна падабаецца.
Прадпрыемствы, якія перамагаюць з дапамогай агентаў са штучным інтэлектам, абмяжоўваюць магчымасці агентаў у адзіночку ↗
Гонка карпаратыўных агентаў па штучным інтэлекце пачынае змяняць адно са сваіх любімых меркаванняў: большая аўтаномія не азначае аўтаматычна лепш. Кампаніі, якія бачаць лепшыя вытворчыя вынікі, усё часцей даюць агентам вузейшыя абавязкі і больш жорсткія аперацыйныя межы.
Большай праблемай, відаць, з'яўляецца кіраванне, выдаткі на інтэграцыю і доказ адчувальнай бізнес-каштоўнасці. Іншымі словамі, пераможны супрацоўнік са штучным інтэлектам можа выглядаць не як аўтаномны геній, а хутчэй як незвычайна хуткі калега з вельмі строгімі дазволамі.
Часта задаваныя пытанні
Чаму чакаецца, што серверы Nvidia са штучным інтэлектам стануць даражэйшымі?
Паведамляецца, што кліентаў Nvidia папярэдзілі, што цэны на некаторыя серверы штучнага інтэлекту могуць вырасці больш чым на 15%. Асноўны ціск аказвае рост коштаў на чыпы памяці, што павялічвае агульны кошт сістэм, пабудаваных на базе такога абсталявання, як Vera Rubin і Grace Blackwell. Гэта сведчыць аб тым, што цэны на памяць становяцца ўсё больш значнай часткай выдаткаў на інфраструктуру штучнага інтэлекту.
Што сабой уяўляе здзелка Nvidia з Poolside AI на 6 мільярдаў долараў?
Паведамляецца, што Nvidia выдзеліць 6 мільярдаў долараў на здзелку з удзелам стартапа ў галіне штучнага інтэлекту Poolside, якая ахоплівае ліцэнзаванне тэхналогій і падбор персаналу. Мэта складаецца ў тым, каб дапамагчы стварыць магутную адкрытую мадэль штучнага інтэлекту ў Злучаных Штатах. Гэты крок можа пашырыць канкурэнтныя пазіцыі Nvidia, паколькі яна ўжо пастаўляе вылічальнае абсталяванне буйным распрацоўшчыкам штучнага інтэлекту, а таксама патэнцыйна канкуруе з імі на ўзроўні мадэлявання.
Як агент штучнага інтэлекту Фарадэя ад Inherent пераўзышоў больш буйныя мадэлі штучнага інтэлекту?
Inherent сцвярджае, што яе агент штучнага інтэлекту Faraday лепш прайграваў апублікаваныя навуковыя даследаванні, чым сістэмы, пабудаваныя на аснове больш буйных памежных мадэляў. Паведамляецца, што Faraday выкарыстоўвае мадэль Qwen з 27 мільярдамі параметраў, прычым Inherent тлумачыць сваю прадукцыйнасць дызайнам агента і навучаннем з падмацаваннем. Вынік сведчыць аб тым, што дызайн працоўнага працэсу і метады навучання часам могуць мець гэтак жа значэнне, як і павелічэнне памеру мадэлі.
Чаму OpenAI хоча, каб Каліфорнія ўзмацніла свой законапраект аб бяспецы штучнага інтэлекту?
OpenAI заклікае да больш жорсткай абароны ў каліфарнійскім SB 53, у тым ліку да больш уважлівага маніторынгу памежных мадэляў падчас навучання і ацэнкі, а таксама да ўдасканалення мер кібербяспекі. Гэта азначае змену ў параўнанні з ранейшым супраціўленнем заканадаўству. Цяпер OpenAI сцвярджае, што нядаўнія інцыдэнты бяспекі са штучным інтэлектам робяць неабходнымі больш жорсткія меры бяспекі і што правілы на ўзроўні штата патэнцыйна могуць дапамагчы ў фарміраванні будучай нацыянальнай структуры.
Што робяць лабараторыі штучнага інтэлекту, каб падрыхтавацца да неналежных або неналежных мадэляў?
Вядучыя кампаніі ў галіне штучнага інтэлекту публікуюць падрабязную інфармацыю аб тым, як яны тэстуюць небяспечныя магчымасці, але публічная дакументацыя па стрымліванні мадэлі, калі яна пачынае паводзіць сябе небяспечна, застаецца абмежаванай. Ацэнка, праведзеная Guidelight AI Standards, выявіла значныя прабелы паміж буйнымі лабараторыямі. OpenAI атрымаў найвышэйшы бал сярод тых, што былі правераныя, хоць, як паведамляецца, нават у яго няма публічна задакументаванага фармальнага плана стрымлівання будучых інцыдэнтаў з небяспечнымі мадэлямі.
Чаму кампаніі даюць агентам штучнага інтэлекту менш аўтаноміі ў вытворчасці?
Прадпрыемствы, якія атрымліваюць больш эфектыўныя вынікі ад агентаў штучнага інтэлекту, усё больш абмяжоўваюць магчымасці гэтых сістэм самастойна. Распаўсюджаны падыход да вытворчасці заключаецца ў тым, каб даць агентам вузейшыя абавязкі, выразныя дазволы і добра акрэсленыя аперацыйныя межы. Гэта можа спрасціць кіраванне, інтэграцыю і кантроль, адначасова зніжаючы рызыкі, звязаныя з высокааўтаномнымі сістэмамі, якія цяжка кантраляваць або ацэньваць.