Компания Runway, занимающаяся разработкой инструментов для генерации видео на основе искусственного интеллекта, оказалась в центре скандала. Издание 404 Media опубликовало расследование, в котором утверждается, что Runway использовала для обучения ИИ-модели тысячи видео с YouTube, включая контент известных медиакомпаний и популярных блогеров, не имея на это разрешения.

runwayml.com

По сообщению The Verge, 404 Media получило доступ к таблице с данными, которые предположительно использовались Runway для обучения своего ИИ. В ней содержатся ссылки на каналы YouTube таких компаний, как Netflix, Disney, Nintendo и Rockstar Games, а также популярных блогеров, таких как MKBHD, Linus Tech Tips и Sam Kolder. Кроме того, в таблице были обнаружены ссылки на новостные издания, включая The Verge, The New Yorker, Reuters и Wired.

По словам бывшего сотрудника Runway, эта таблица состоит из списка каналов, которые «являются результатом усилий всей компании по поиску качественных видео для построения модели». Затем эти ссылки использовались в качестве входных данных для веб-сканера, который загружал контент, используя прокси-серверы, дабы избежать блокировок со стороны Google.

Помимо каналов YouTube, обнаружены данные, содержащие ссылки на пиратские сайты, которые демонстрируют лицензионные фильмы бесплатно. Правда пока не ясно, использовала ли Runway эти фильмы для обучения своей модели Gen-3 Alpha, но, как поясняет The Verge, узнать это будет, скорее всего, невозможно. Издание обратилась к Runway с просьбой прокомментировать ситуацию, но пока не получила ответа.

Стоит отметить, что Runway — не единственная компания, использующая YouTube для обучения ИИ-моделей. Ранее в этом году технический директор OpenAI Мира Мурати (Mira Murati) заявила, что не уверена, обучалась ли их ИИ-модель для генерации Full HD-видео Sora на контенте из YouTube. Кроме того, недавнее совместное расследование компаний Proof News и Wired показало, что Anthropic, Apple, Nvidia и Salesforce обучали свои модели ИИ на более чем 170 000 видео с YouTube.

На фоне популярности генеративных нейросетей уже доступно множество ИИ-алгоритмов для создания видео, таких как Sora, Haiper и Luma AI. Разработчики из Stability AI представили нечто совершенно новое. Речь идёт о нейросети Stable Video 4D, которая опирается на существующую модель Stable Video Diffusion, позволяющую преобразовывать изображения в видео. Новый инструмент развивает эту концепцию, создавая из получаемых видеоданных несколько роликов с 8 разными перспективами.

Stable Diffusion 3

«Мы считаем, что Stable Video 4D будет использоваться в кинопроизводстве, играх, AR/VR и других сферах, где присутствует необходимость просмотра динамически движущихся 3D-объектов с произвольных ракурсов», — считает глава подразделения по 3D-исследованиям в Stability AI Варун Джампани (Varun Jampani).

Это не первый случай, когда Stability AI выходит за пределы генерации двумерного видео. В марте компания анонсировала алгоритм Stable Video 3D, с помощью которого пользователи могут создавать короткие 3D-ролики на основе изображения или текстового описания. С запуском Stable Video 4D компания делает значительный шаг вперёд. Если понятие 3D или три измерения обычно понимается как тип изображения или видео с глубиной, то 4D, не добавляет ещё одно измерение. На самом деле 4D включает в себя ширину (x), высоту (y), глубину (z) и время (t). Это означает, что Stable Video 4D позволяет смотреть на движущиеся 3D-объекты с разных точек обзора и в разные моменты времени.

«Ключевые аспекты, которые позволили создать Stable Video 4D, заключаются в том, что мы объединили сильные стороны наших ранее выпущенных моделей Stable Video Diffusion и Stable Video 3D, а также доработали их с помощью тщательно подобранного набора данных динамически движущихся 3D-объектов», — пояснил Джампани. Он также добавил, что Stable Video 4D является первым в своём роде алгоритмом, в котором одна нейросеть выполняет синтез изображения и генерацию видео. В уже существующих аналогах для решения этих задач используются отдельные нейросети.

«Stable Video 4D полностью синтезирует восемь новых видео с нуля, используя для этого входное видео в качестве руководства. Нет никакой явной передачи информации о пикселях с входа на выход, вся эта передача информации осуществляется нейросетью неявно», — добавил Джампани. Он добавил, что на данный момент Stable Video 4D может обрабатывать видео с одним объектом длительностью несколько секунд с простым фоном. В дальнейшем разработчики планируют улучшить алгоритм, чтобы он мог использоваться для обработки более сложных видео.

Компания AMD без лишнего шума представила ещё один мобильный процессор новейшей серии Ryzen AI 300 — модель Ryzen AI 9 HX 375. Чип ранее фигурировал в различных утечках, но не был официально представлен одновременно с моделями Ryzen AI 9 HX 370 и Ryzen AI 9 365 в прошлом месяце.

Источник изображений: AMD

Информация о Ryzen AI 9 HX 375 серии Strix Point появилась на официальном сайте AMD. Чип получил четыре высокопроизводительных ядра Zen 5 и восемь энергоэффективных ядер Zen 5с. Таким образом, новинка имеет 12 ядер с поддержкой 24 потоков. Максимальная частота процессора составляет 5,1 ГГц. Он имеет 12 Мбайт кеш-памяти L2 и 28 Мбайт кеш-памяти L3. Для новинки заявлен динамический показатель TDP от 15 до 54 Вт. Для производства процессора используется 4-нм техпроцесс TSMC.

Ryzen AI 9 HX 375 оснащён встроенной графикой Radeon 890M с 16 графическими ядрами, которая работает на частоте до 2,9 ГГц. Согласно описанию, Ryzen AI 9 HX 375 является самым производительным процессором в серии Ryzen AI 300 с точки зрения ИИ-возможностей. Он оснащён нейродвижком (NPU) XDNA 2 с производительностью 55 TOPS (триллионов операций в секунду). Это на 5 TOPS выше, чем у NPU моделей Ryzen AI 9 HX 370 и Ryzen AI 9 365.

По данным портала VideoCardz, на текущий момент известно лишь об одном ноутбуке, который должен получить процессор Ryzen AI 9 HX 375. Это 14-дюймовый HP OmniBook Ultra, выпуск которого ожидается в сентябре.

Компания AMD подогревает интерес к своим новейшим мобильным процессорам Ryzen AI 300 (Strix Point), которые дебютируют уже в этом месяце. Недавно компания заявила, что её новинки будут быстрее процессора Apple M3 Pro, пишет The Verge.

Источник изображения: AMD

Прямые сравнения с процессорами Apple компания AMD проводит очень редко. Однако в рамках своей последней презентации, на которой производитель уделил внимание техническим особенностям процессоров Ryzen AI 300 на архитектуре Zen 5 и сравнил их производительность с чипами Intel и Qualcomm, AMD также заявила, что её новые мобильные Ryzen «превосходят в производительности MacBook Air в многозадачности, обработке изображений, 3D-рендеринге и играх». По словам AMD, её новые чипы «на 15 процентов быстрее, чем M3 Pro» в бенчмарке Cinebench и способны питать до четырех дисплеев, «в отличие от MacBook Air, который поддерживает только два дисплея».

Независимо подтвердить утверждения AMD пока невозможно. Сама компания также не предоставила никаких графиков для сравнения Ryzen AI 9 HX 370 и Apple M3 Pro. Нужно дождаться появления первых ноутбуков на базе Ryzen AI 300 и их обзоров. И всё же последние утечки намекают, что AMD может быть права в своих заявлениях. По крайней мере отчасти.

Источник изображения: Tom's Hardware

Как пишет Tom's Hardware, результаты проверки производительности процессора Ryzen AI 9 HX 370 недавно были обнаружены в базе данных бенчмарка Cinebench R23. В однопоточном тесте процессор набрал 2010 баллов, а в многопоточном — 23 302 балла. Согласно этой же базе данных, новинка оказалась быстрее процессоров AMD Ryzen 9 7945HX3D, Intel Core Ultra 9 185H и чипа Apple M3 Max по однопоточной производительности, которые набрали в том же тесте 1931, 1849 и 1968 баллов соответственно. В многопоточном тесте Cinebench R23 с результатом 23 302 балла 12-ядерный и 24-поточный Ryzen AI 9 HX 370 оказался быстрее 16-ядерного и 22-поточного Intel Core Ultra 9 185H, набравшего 16 750 очков, но уступил 16-ядерному и 32-поточному Ryzen 9 7945HX3D (33 450 баллов) и 16-ядерному Apple M3 Max (24 028 баллов). Напомним, что Apple M3 Pro имеет 12 ядер.

Следует добавить, что тест Cinebench R23 для Ryzen AI 9 HX 370 проводился в среде операционной системы Windows 10, которую процессоры Ryzen AI 300 официально не поддерживают.

В конце июля компания AMD выпустит две серии процессоров — настольные Ryzen 9000 (Granite Ridge) и мобильные Ryzen AI 300 (Strix Point) — на базе новейшей архитектуры Zen 5. Портал HardwareLuxx.de выяснил недостающие подробности об этих процессорах. В частности, стали известны размеры кристаллов данных чипов и количество используемых в них транзисторов.

Источник изображения: AMD

Процессоры Ryzen AI 300 (Strix Point) построены на монолитном кристалле, который производится с использованием 4-нм техпроцесса N4P компании TSMC. Это немного улучшенная версия техпроцесса N4, на базе которого выпускаются процессоры AMD Phoenix и Hawk Point на архитектуре Zen 4. Площадь кристалла Strix Point составляет 232,5 мм². Таким образом, он значительно больше кристаллов Hawk Point и Phoenix с площадью 178 мм².

Источник изображения: HardwareLuxx.de

Выросшая площадь кристалла Strix Point объясняется увеличившимся количеством исполнительных блоков встроенной графики Radeon 800M на новой архитектуре RDNA 3.5 с 8 до 12 у модели Ryzen AI 9 365 и с 12 до 16 у Ryzen AI 9 HX 370. Также площадь нового кристалла стала больше из-за увеличившегося до 24 Мбайт объёма кеш-памяти L3 и в целом из-за более крупных ядер Zen 5 и Zen 5c.

Настольные процессоры Ryzen 9000 (Granite Ridge) используют чиплетную компоновку, как у Ryzen 7000 (Raphael). AMD подтвердила, что в новых процессорах используется блок ввода-вывода I/O die (cIOD) от Raphael, производящийся с использованием того же 6-нм техпроцесса. Площадь этого кристалла не изменилась и составляет 122 мм². В нём содержатся 3,4 млрд транзисторов. Для сравнения, cIOD процессоров Ryzen 5000 (Vermeer) и Ryzen 3000 (Matisse) производились с применением 12-нм техпроцесса компании Global Foundries и обладали площадью 125 мм², но содержали значительно меньшее количество транзисторов — 2,09 млрд. Ключевым фактором увеличения площади кристалла cIOD стал встроенный в него блок iGPU с двумя исполнительными блоками.

В процессорах Ryzen 9000 используется новый кристалл CCD с восемью вычислительными ядрами, получивший название Eldora. По данным HardwareLuxx.de, он производится на базе того же 4-нм техпроцесса N4P, что и кристаллы процессоров Strix Point. Однако согласно другим источникам, эти чипы могут производиться с использованием ещё более передового техпроцесса N4X, лучше работающего с высокими тактовыми частотами.

Источник изображения: HardwareLuxx.de

В самом кристалле CCD процессоров Ryzen 9000 присутствуют 8,315 млрд транзисторов, что является значительным приростом по сравнению с 6,5 млрд транзисторов в составе восьмиядерного кристалла CCD Durango чипов Ryzen 7000 на архитектуре Zen 4. Примечательно, что несмотря на увеличившееся на 28 % количество транзисторов, площадь CCD Eldora на базе Zen 5 на 0,5 % меньше, чем площадь CCD Durango на Zen 4 — 70,6 мм² против 71 мм². Напомним, что CCD Durango на Zen 4 производится с применением 5-нм техпроцесса TSMC N5.

Источник изображения: HardwareLuxx.de

Таким образом, общее количество транзисторов в составе флагманского 16-ядерного процессора Ryzen 9 9950X с двумя чиплетами CCD составляет 20,03 млрд. В свою очередь Ryzen 7 9700X с одним CCD содержит 11,715 млрд транзисторов.

В серию Radeon AI 300 входит всего два мобильных процессора: 12-ядерный Ryzen AI 9 HX 370 и 10-ядерный Ryzen AI 9 365. Первый оснащён встроенной графикой Radeon 890M с 16 вычислительными блоками (Compute Units, CU) на архитектуре RDNA 3.5, второй получил Radeon 880M с 12 CU. Последний обладает тем же числом CU, что и самые мощные «встройки» предшественников серий Phoenix и Hawk Point. Компания Asus рассказала, насколько новая графика стала быстрее.

Источник изображения: VideoCardz

В рамках недавнего мероприятия Zen5 Tech Day компания AMD сообщила, что встроенная графика Radeon 890M в старшем процессоре Ryzen AI 9 HX 370 быстрее прежней Radeon 780M на величину от 19 до 32 % при одинаковом уровне TDP 15 Вт в тестах 3DMark. Однако AMD не рассказывала, как Radeon 880M в младшем Ryzen AI 9 365 показывает себя на фоне Radeon 780M. Этой информацией решила поделиться компания Asus, рекламирующая новый ноутбук серии Vivobook, который предложит процессоры серии Radeon AI 300.

Производительность Radeon 890M. Источник изображения: AMD

По словам Asus, Radeon 880M в среднем на 15 % производительнее графики Radeon 780M. Быстродействие нового iGPU приближается к мобильной видеокарте GeForce RTX 3050 с TDP 40 Вт. Производитель заявляет, что получил такие результаты в ходе тестирования Radeon 880M в бенчмарке 3DMark TimeSpy.

Источник изображения: Asus

«Производительность новой [мобильной] графики AMD Radeon 880M приближается к 40-Вт [мобильной] RTX 3050. 12 исполнительных блоков на новой архитектура AMD RDNA 3.5 повышают графическую производительность примерно на 15 % по сравнению с предыдущим поколением и приближаются к быстродействию мобильной RTX 3050 с TDP 40 Вт. Новая графика AMD может обеспечивать плавный геймплей в популярных MOBA- и FPS-играх, а также во многих AAA-проектах», — говорится в заявлении Asus.

Мобильная графика AMD Radeon 800M также обладает на 100 МГц более высокой Boost-частотой по сравнению с iGPU предыдущего поколения. Кроме того, большинство ноутбуков с процессорами Radeon AI 300 будут оснащаться более скоростной памятью LPDDR5X, а не DDR5. Это также должно положительно сказаться на производительности встроенной графики.

Британское Управление по конкуренции и рынкам (CMA) запустило первый этап проверки Microsoft по факту перехода в компанию большинства сотрудников Inflection AI. На второй этап антимонопольная проверка действий двух компаний может перейти не позже 11 сентября.

Если дело перейдёт на второй этап, это может стать угрозой для деятельности ИИ-подразделения Microsoft. В последний раз углублённое расследование действий Microsoft британское антимонопольное ведомство инициировало в 2022 году, когда софтверный гигант сообщил о намерении поглотить игрового издателя Activision Blizzard за $68,7 млрд. Тогда Microsoft пришлось провести реструктуризацию сделки и отказаться от прав на облачный гейминг в Великобритании и некоторых других рынках. Действия CMA могут иметь последствия для деятельности Microsoft в глобальном масштабе.

В 2022 году соучредитель DeepMind Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman) ушёл из компании, которая к тому моменту уже стала частью Google, и учредил стартап Inflection AI — часть сотрудников новой компании впоследствии перешла в Microsoft, а сам господин Сулейман возглавил подразделение Microsoft AI. Британские и европейские регуляторы часто изучают схемы партнёрств и инвестиций в области ИИ — ранее CMA проявило интерес к сотрудничеству Microsoft с Mistral AI, но пришло к выводу, что его характер не соответствует требованиям, в соответствии с которыми может быть инициирована антимонопольная проверка.

AMD наконец-то раскрыла подробности о производительности мобильных процессоров Ryzen AI 300, выход которых ожидается в конце текущего месяца. Компания рассказала о производительности как процессоров в целом, так и их встроенной графики — последняя показала весьма впечатляющие результаты.

Источник изображений: AMD

Ноутбуки на базе процессоров AMD Ryzen AI 300 с кодовым именем Strix Point должны появиться в продаже в этом месяце. Помимо новейших ядер Zen 5 и улучшенного нейронного движка XDNA 2 с производительностью в ИИ-задачах до 50 TOPS (триллионов операций в секунду) эти процессоры получили новую встроенную графику Radeon 800M на архитектуре RDNA 3.5. Последняя представляет собой улучшенную версию архитектуры RDNA 3 с оптимизированной производительностью и энергоэффективностью.

У новой графической архитектуры RDNA 3.5 улучшена производительность на ватт затрачиваемой энергии в обычных операциях с графическими шейдерами, а также повышена производительность на бит в вычислительных операциях за счёт снижения требований к доступу к памяти. Кроме того, новая архитектура оптимизирована для увеличения автономной работы.

Ключевыми особенностями архитектуры AMD RDNA 3.5 являются увеличенная вдвое частота выборки игровых текстур, двукратное увеличение частоты интерполяции и сравнения, улучшенная работа с памятью — улучшена пакетная обработка для снижения времени задержки доступа к памяти, методы сжатия, снижена нагрузка и оптимизирован доступ к памяти LPDDR5.

В тесте 3DMark TimeSpy графика Radeon 800M на новой архитектуре RDNA 3.5 демонстрирует 32-процентное преимущество над Radeon 700M при одинаковом энергопотреблении на уровне 15 Вт. В тесте Night Raid новая «встройка» на 19 % быстрее предшественника.

AMD не предоставила данных о производительности RDNA 3.5 непосредственно в играх. Вместо этого компания показала графики общей производительности процессора AMD Ryzen AI 9 HX 370 в играх и рабочих задачах, сравнив их с результатами процессоров Intel Core Ultra 9 185H и Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-84-100).

По словам AMD, в рабочих задачах Ryzen AI 9 HX 370 демонстрирует преимущество до 1,3 раза на фоне конкурентов, в создании цифрового контента новый чип AMD до 3,8 раза эффективнее, а в играх он быстрее до 1,65 раза.

Выход процессоров Ryzen AI 300 ожидается 28 июля.

Европейский союз официально утвердил Закон об искусственном интеллекте, представляющий собой комплексный набор правил для регулирования деятельности технологических компаний. Новый закон, разработка которого заняла два года, запрещает определённые виды использования ИИ и предъявляет строгие требования к деятельности разработчиков.

Источник изображения: Copilot

ЕС сделал решительный шаг в регулировании искусственного интеллекта, приняв всеобъемлющий Закон об ИИ после двух лет обсуждений. Этот законодательный акт, официально вступающий в силу 1 августа 2024 года, устанавливает жёсткие рамки для разработки и применения технологий искусственного интеллекта на территории ЕС. Крайним сроком исполнения этого закона является 2 февраля 2025 года, после чего технологические компании должны прекратить использование приложений, угрожающих правам граждан, сообщает The Verge. Полный текст закона опубликован на официальном сайте ЕС.

Новый закон запрещает определённые виды использования ИИ. В частности, запрещается использование приложений, угрожающих правам граждан, таких как биометрическая категоризация для определения сексуальной ориентации или религии. Также запрещается несанкционированное извлечение изображений лиц из интернета или записей с камер наблюдения.

Разработчики ИИ-систем должны будут обеспечить прозрачность и в отношении того, как работают их технологии, включая предоставление сводок данных, используемых для обучения систем. Через девять месяцев после вступления закона в силу у компаний появятся кодексы практики, состоящие из набора правил, описывающих требования к соответствию, контрольные показатели, ключевые показатели эффективности и т.д. Также вводится понятие «универсальные системы искусственного интеллекта», такие как чат-боты, которые должны будут соблюдать авторское право и иметь прозрачность в отношении своих алгоритмов.

Сроки соответствия нормам закона гласят, что большинство правил должны быть внедрены к исполнению к августу 2026 года, но некоторые высокорискованные системы ИИ, интегрированные в критически важную инфраструктуру или влияющие на занятость населения, здравоохранение и правосудие, имеют более длительный срок соответствия — до августа 2027 года.

Несоблюдение Закона об ИИ приведёт к серьёзным штрафам. Нарушение запретов на определённые виды использования ИИ повлечёт за собой штраф в размере 35 миллионов евро (около $38 млн) или 7 % от мировой годовой выручки компании-нарушителя, в зависимости от того, какая сумма больше. Другие нарушения влекут за собой меньшие штрафы, но тоже существенные.

Компания AMD объявила о соглашении по приобретению финской компании Silo AI, ведущего европейского разработчика специализированных систем искусственного интеллекта. Сумма сделки составила 665 млн долларов. Это приобретение укрепит позиции AMD на быстрорастущем рынке специализированного ПО и сервисов, связанных с ИИ, и поможет сократить отставание от лидера отрасли в лице Nvidia.

Источник изображения: Timothy Dykes / Unsplash

По сообщению Bloomberg, базирующаяся в Хельсинки Silo AI позиционирует себя как крупнейшая частная лаборатория ИИ в Европе. При этом компания специализируется на создании ИИ-моделей и систем, адаптированных под конкретные потребности заказчиков, среди которых такие гиганты как Allianz SE, Unilever Plc и подразделение BMW Rolls-Royce. Согласно заявлению AMD, генеральный директор Silo AI Питер Сарлин (Peter Sarlin) продолжит руководить своей командой, которая войдёт в состав группы искусственного интеллекта AMD.

AMD рассматривается как ближайший потенциальный конкурент Nvidia на быстрорастущем рынке оборудования для систем ИИ. Графические процессоры, на которых специализируются обе компании, оказались наиболее эффективным средством для обучения больших языковых моделей (LLM), лежащих в основе таких сервисов, как ChatGPT от OpenAI и Copilot от Microsoft.

Старший вице-президент AMD Вамси Боппана (Vamsi Boppana) подчеркнул, что опыт команды Silo AI в разработке передовых ИИ-моделей и решений, включая современные языковые модели, работающие на платформах AMD, ускорит реализацию ИИ-стратегии компании и внедрение ИИ-решений для глобальных клиентов.

Важно отметить, что AMD относительно недавно вышла на рынок специализированных систем ИИ и стремительно наращивает свой аппаратный и программный потенциал. Под руководством генерального директора Лизы Су (Lisa Su) компания недавно представила линейку ускорителей MI300 и прогнозирует выручку от ИИ-ускорителей в размере около $4 млрд в этом году. Для сравнения, Nvidia ожидает получить более 100 миллиардов долларов в текущем году только от производства чипов для центров обработки данных.

Относительно финансовых показателей Bloomberg пишет, что с начала 2024 года акции AMD выросли примерно на 20 %, отставая от 38-% роста индекса полупроводников Филадельфийской фондовой биржи и 165-% роста Nvidia. Несмотря на это, рыночная капитализация AMD в $286 млрд близка к историческому максимуму.

Популярный мессенджер приступил к тестированию инновационной функции, позволяющей пользователям редактировать фотографии и получать информацию о них с помощью искусственного интеллекта Meta✴ AI.

Источник изображения: Heiko / Pixabay

Новая функция, о которой рассказал WABetaInfo, была замечена в последней бета-версии WhatsApp 2.24.14.20 для Android. С её помощью пользователи смогут загружать фотографии в чат с ИИ от Meta✴, который сможет анализировать изображения, отвечать на дополнительные вопросы об этих изображениях.

Например, можно попросить ИИ определить объекты на фотографии или объяснить её смысл. Кроме того, ИИ сможет быстро редактировать изображения по текстовым запросам, введённым в чат. Хотя на данный момент неясно, насколько широкими будут возможности редактирования, WABetaInfo отмечает, что новая функция «добавит удобства в пользовательский опыт» и поможет людям сэкономить время.

Источник изображения: wabetainfo.com

Кстати, для пользователей, которые беспокоятся о конфиденциальности, WhatsApp предусмотрел возможность удаления загруженных фотографий в любое время. Помимо этого, как ранее сообщали источники, Meta✴ также разрабатывает генератор аватаров с использованием ИИ, который позволит пользователям создавать свои изображения на различных фонах и в разных стилях.

Новая функция редактирования фото с помощью ИИ пока находится на стадии тестирования и доступна только в бета-версии WhatsApp для Android. О сроках её запуска для всех пользователей без ограничения пока не сообщается.

Google DeepMind разработала новый метод обучения искусственного интеллекта, который обещает значительно повысить эффективность ИИ-систем и снизить энергопотребление в сфере ИИ. Технология может стать ответом на растущую озабоченность по поводу экологического воздействия центров обработки данных для ИИ.

Источник изображения: Google DeepMind

Исследовательская лаборатория Google DeepMind представила инновационный метод обучения моделей искусственного интеллекта под названием JEST (Joint Example Selection), который может привести к кардинальным изменениям в области ИИ. Согласно опубликованному исследованию, новая технология обеспечивает 13-кратное снижение числа итераций при обучении и 10-кратное снижение энергопотребления по сравнению с существующими методами, сообщает Tom's Hardware. Иными словами, ИИ можно обучать на порядок быстрее и эффективнее.

JEST отличается от традиционных подходов тем, что обучается на основе целых пакетов данных, а не на отдельных частях. JEST сначала создаёт меньшую модель ИИ, которая оценивает качество данных из источников и ранжирует пакеты по качеству. Затем он сравнивает свою оценку с набором более низкого качества. Далее JEST определяет пакеты, наиболее подходящие для обучения, а затем большая модель обучается на основе наиболее качественных данных, отобранных меньшей моделью.

Ключевым фактором успеха JEST является использование высококачественных, тщательно отобранных наборов данных. Это делает метод особенно требовательным к исходной информации и может ограничить его применение любителями и непрофессиональными разработчиками.

Интересно, что появление JEST совпало с растущей озабоченностью по поводу энергопотребления систем ИИ. По данным исследователей, в 2023 году рабочие нагрузки ИИ потребляли около 4,3 ГВт электроэнергии, что сопоставимо с годовым потреблением Кипра. Более того, один запрос ChatGPT потребляет в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос Google.

Эксперты отмечают, что новая технология может быть использована двояко: для снижения энергопотребления при сохранении текущей производительности или для достижения максимальной производительности при том же уровне энергозатрат. Выбор направления будет зависеть от приоритетов компаний и рыночных тенденций.

Внедрение JEST может оказать значительное влияние на индустрию ИИ, учитывая высокую стоимость обучения современных моделей. Например, затраты на обучение GPT-4 оцениваются в 100 миллионов долларов, а будущие модели могут потребовать еще больших инвестиций. Таким образом, представленный Google DeepMind метод JEST открывает принципиально новые возможности для повышения эффективности и снижения затрат в ИИ-технологии. Практическое применение метода ещё предстоит оценить.

Компания Asus проведёт 17 июля мероприятие по случаю запуска ноутбуков на базе новейших процессоров Ryzen AI 300. Изначально мероприятие было запланировано на 8 июля, передаёт VideoCardz, однако производитель его перенёс на более поздний срок.

Источник изображения: AMD

На грядущем мероприятии ожидается запуск сразу нескольких моделей ноутбуков Asus из серий ZenBook и VivoBook, не оснащённых дискретными видеокартами, а также моделей ProArt, получивших видеокарты GeForce RTX 40-й серии. Например, компания ранее анонсировала 13,3-дюймовую модель ProArt PX13 с 3K OLED-дисплеем, поворачивающимся на 360 градусов, благодаря чему устройство может функционировать и как планшет. Экран у ноутбука сенсорный и поддерживает ввод с помощью электронного пера.

Несмотря на компактные размеры и вес (всего 1,4 кг), ProArt PX13 оснащён флагманским процессором AMD Ryzen AI 9 HX 370, а также предлагает выбор в пользу менее производительного Ryzen AI 9 365. Кроме того, новинка сможет предложить дискретную видеокарту вплоть до модели GeForce RTX 4070. Также ProArt PX13 предлагает до 32 Гбайт ОЗУ LPDDR5X, поддерживает Wi-Fi 7 и USB4.

Asus также выпустит 16-дюймовую версию ProArt P16 с тем же выбором процессоров и видеокарт. В максимальной конфигурации лэптоп предложит 64 Гбайт ОЗУ LPDDR5X и SSD объёмом 4 Тбайт (у 13-дюймовой версии только 2 Тбайт). Вес ноутбука составляет 1,85 кг. Он оснащён 4K OLED-экраном с соотношением сторон 16:10. Новинка рассчитана на тех, кто занимается созданием цифрового контента и задачами по обработке видео.

Помимо ноутбуков Zenbook, Vivobook и ProArt, производитель также выпустит игровые ноутбуки серий TUF Gaming и ROG Zephyrus. Устройства представлены в разных размерах от 13,3 до 16 дюймов, оснащены IPS и OLED-экранами с частотой до 240 Гц. Эти лэптопы предложат от 8 до 32 Гбайт оперативной памяти. Ниже представлена таблица с ожидаемыми моделями ноутбуков Asus и их характеристиками.

Источник изображения: VideoCardz

Многие из этих ноутбуков производитель показывал ещё до выставки Computex 2024, которая проходила в начале июня.

Компания Meta✴ намерена внедрить технологии искусственного интеллекта в игры виртуальной, дополненной и смешанной реальности (VR, AR) в рамках усилий по «оживлению» своего проекта метавселенной и обновлению игрового контента на основе ИИ.

Источник изображения: Meta✴

Этот шаг направлен на возрождение стратегии метавселенной компании, которая в последнее время столкнулась с трудностями и отсутствием интереса со стороны пользователей, а также операционными убытками. Согласно опубликованным вакансиям, Meta✴ ищет специалистов для разработки игр с использованием генеративного ИИ. Планируется создавать такие игры, которые будут обновляться при каждом запуске, следуя «недетерминированному» алгоритму, при котором один и тот же сюжет будет всякий раз представлен в новых вариантах, передаёт TechCrunch.

Основное внимание будет уделено платформе Horizon — семейству игр, приложений и инструментов для создания метавселенной Meta✴. Однако компания не исключает возможности расширения этих технологий на другие платформы, включая смартфоны и ПК. Кроме того, Meta✴ нацелена на сотрудничество с другими компаниями по созданию инструментов на базе генеративного ИИ для ускорения производства игр.

Источник изображения: Meta✴

Генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) лично заинтересован в разработке игр для гарнитур Quest, что привело к увеличению инвестиций в игровые проекты метавселенной. Однако он предупредил, что потребуются годы, прежде чем компания сможет монетизировать генеративный ИИ, намекая на то, что эти инвестиции не смогут быстро изменить финансовое положение Reality Labs — подразделения Meta✴ по созданию оборудования и ПО для виртуальной и дополненной реальности.

Эндрю Босворт (Andrew Bosworth), технический директор Meta✴ и глава Reality Labs, подчёркивает потенциал генеративного ИИ в создании контента для метавселенной. По его словам, эти инструменты могут уравнять шансы и дать небольшим командам разработчиков возможности крупных студий. Однако, несмотря на амбициозные планы, Meta✴ не может привлечь пользователей на свою платформу смешанной реальности Horizon, а подразделение Reality Labs, ответственное за проекты метавселенной, продолжает нести значительные убытки.

В целом внедрение генеративного ИИ в игровую индустрию вызывает неоднозначную реакцию. Некоторые разработчики опасаются за свои рабочие места, в то время как компании, такие как Inworld и Artificial Agency, уже применяют эту технологию для создания более динамичных игровых диалогов и сюжетов. Meta✴, в свою очередь, продолжает инвестировать миллиарды долларов в развитие генеративного ИИ, формируя новую команду, сосредоточенную на создании продуктов с использованием этой технологии, включая производство рекламы на основе ИИ.

Популярный браузер для геймеров Opera GX получил масштабное обновление встроенного искусственного интеллекта Aria. Добавлена функция генерации и анализа изображений, голосового вывода и другие интересные возможности.

Источник изображения: Opera Software

Компания Opera Software объявила о значительном обновлении браузера Opera GX, ориентированного на геймеров. Главным нововведением стало расширение функциональности встроенного искусственного интеллекта Aria, который теперь способен работать с изображениями, озвучивать текст и предоставлять более подробную информацию пользователям.

Обновление включает ряд новых функций, ранее доступных только в экспериментальном приложении AI Feature Drops для браузера Opera One. Теперь геймеры Opera GX смогут воспользоваться передовыми технологиями искусственного интеллекта прямо в своем браузере.

Источник изображения: Opera Software

Одной из ключевых особенностей стала возможность генерации изображений на основе текстовых описаний. Используя модель Imagen2 от Google, Aria может создавать уникальные визуальные материалы по запросу пользователя. Ограничение установлено на уровне 30 бесплатных изображений в день.

Кроме того, Aria получила функцию анализа изображений. Теперь можно загружать картинки и задавать вопросы о содержании. Например, ИИ может определить марку и модель неизвестной гарнитуры или помочь решить математическую задачу по скриншоту.

Источник изображения: Opera Software

Еще одним важным дополнением стала возможность голосового вывода информации. Используя технологию WaveNet от Google, Aria может озвучивать свои ответы, что особенно полезно для людей с ограниченными возможностями или тех, кто предпочитает аудиоформат.

Представители Opera Software отметили, что новые функции значительно расширяют возможности искусственного интеллекта Aria, делая его более эффективным и доступным инструментом для игрового сообщества. Обновление уже доступно для всех пользователей Opera GX и по замыслу разработчиков должно сделать взаимодействие с браузером еще более удобным и интуитивным.