mit.
LLM — это гениальный языковой процессор с никудышным мыслительным движком
Я, как технический писатель-аналитик, каждый день делегирую искусственному интеллекту создание текстов, структурирование и генерацию документации. Но иногда модель выдаёт такие глупые логические ошибки, что хочется ̶н̶а̶о̶р̶а̶т̶ь̶ ̶н̶а̶ ̶н̶е̶е̶ ̶ закрыть чат и переписать всё руками.Благодаря трёхнедельному отпуску удалось наконец поизучать фундаментальное устройство нейросетей с точки зрения когнитивных наук, чтобы разобраться, как же им удаётся писать крутые тексты за считанные секунды.Кто и как исследует ИИ с точки зрения лингвистики
Как научить ИИ понимать графики: разбираем новый набор данных ChartNet от MIT
Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я ML-инженер и исследователь в области ИИ. Недавно наткнулся на исследование, посвященное проблеме понимания графиков визуально-языковыми моделями (Vision-Language Model, VLM), и решил подробнее разобраться в этой теме.В наши дни большое количество научных, деловых и политических данных представляется в формате графиков, однако современные VLM решают задачу их анализа лишь частично. Одна из главных причин этого — отсутствие масштабных и разнообразных наборов данных для обучения и тестирования.
Что сегодня действительно важно в AI: 10 направлений по версии MIT Technology Review
На что действительно стоит смотреть в перегретом и шумном мире AI, если хочется не пропустить важные сдвиги? Редакция MIT Technology Review не первый год следит за тем, как развивается эта сфера, какие идеи в ней набирают вес и куда в целом смещается баланс сил. В этой подборке собраны темы, которые уже сейчас двигают индустрию вперёд и во многом задают рамку для того, что станет возможным дальше.Сначала рассмотрим изменения внутри самой технологии: новые архитектуры
В MIT представили PhysiOpt — нейросеть для оптимизации генеративных 3D-моделей под реальные условия эксплуатации
Команда исследователей из Массачусетского технологического института представила PhysiOpt — нейросеть, которая дополняет генеративные 3D-модели физическим моделированием. Благодаря этому модели получаются не просто красивыми и необычными, а пригодными к использованию.
Воздействие генеративного ИИ на окружающую среду
Быстрое развитие и внедрение мощных генеративных моделей искусственного интеллекта сопровождается экологическими последствиями, включая увеличение спроса на электроэнергию и потребления воды.Адам Зеве | MIT News17 января 2025 г.
BSBT — модель, которая отслеживает важные пути белого вещества в мозге
Исследователи из MIT, Гарварда и MGH представили BrainStem Bundle Tool
Как реальность разрушает миф об «ИИ-революции»?
Увольнения из-за ИИ - полная чушь Фото: Glitch Lab App, Unsplash
Исследование MIT: действительно ли ИИ ускоряет работу программистов?
После опроса более 30 разработчиков, руководителей технологических компаний, аналитиков и исследователей издание MIT Technology Review выяснило, что энтузиазм некоторых из них угасает по мере того, как они сталкиваются с ограничениями технологии искусственного интеллекта.
