tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8966
Last Update:
Подразделение FAIR компании Марка Цукерберга выпустило Omnilingual ASR для 1600 языков, 500 из которых ранее не были ни в одной ИИ-системе. Фишка проекта - «Bring Your Own Language», которая использует контекстное обучение. Она позволяет добавлять поддержку новых языков на основе всего несколько пар аудиозаписей и текстовых примеров, без необходимости полного переобучения.
Размеры моделей семейства - от 300 млн. до 7 млрд. параметров. Для 78% поддерживаемых языков уровень ошибки по символам (CER) не превышает 10. Дополнительно опубликован датасет Omnilingual ASR Corpus с данными для 350 языков.
github.com
Microsoft разрабатывает набор инструментов, позволяющий адаптировать модели NVIDIA CUDA для работы на платформе AMD ROCm. Цель — снизить затраты на оборудование для инференса, переведя часть нагрузок на более доступные графические процессоры AMD.
Решение представляет собой слой совместимости, который транслирует вызовы API из CUDA в ROCm в реальном времени, что избавляет от необходимости полностью переписывать исходный код. Работу сильно тормозит незрелость экосистемы ROCm: не для всего кода CUDA удается найти эффективный аналог, что может влиять на производительность в крупных дата-центрах.
Готовый инструментарий используется преимущественно внутри компании и дорабатывается совместно с AMD для дальнейшей оптимизации.
wccftech.com
xAI анонсировала хакатон, который пройдет 6-7 декабря в Сан-Франциско. Его участники займутся разработкой нового поколения ИИ-приложений, получив для этого приоритетный доступ к новой модели Grok и API платформы X.
Мероприятие пройдет в нон-стоп формате. Организаторы обещают предоставить все необходимое: от мониторов и спальных мешков до питания и энергетиков. Пять лучших проектов опубликуют на официальной странице xAI, а тройку лидеров ждут специальные награды. Подать заявку можно до 22 ноября 2025 года, они рассматриваются по мере поступления.
x.ai
Исследование Гамбургского университета показало, что новостные рекомендации ChatGPT сильно различаются в зависимости от того, используется ли веб-интерфейс или API. Анализ более 24 000 ответов на немецком языке выявил четкую закономерность.
Веб-версия активно ссылается на лицензионных партнеров OpenAI (около 13% всех ссылок), а ответы через API почти не содержат этих источников (всего 2%), отдавая предпочтение энциклопедическим сайтам вроде Wikipedia и малоизвестным локальным изданиям.
Интересно, что запрос на «разнообразие источников» не всегда улучшает качество. Хотя число уникальных сайтов растет, модель начинает чаще ссылаться на политически ангажированные ресурсы, пропаганду и даже несуществующие домены или сайты с сгенерированными «новостями». Исследователи предполагают, что для ChatGPT «разнообразие» может означать лишь лингвистические отличия, а не содержательную вариативность.
osf.io
Фонд Wikimedia опубликовал обращение к разработчикам ИИ, указав на их зависимость от человеческого труда. В фонде считают, что генеративные модели не способны самостоятельно исследовать и проверять факты, поэтому курируемый людьми контент остается ключевым источником знаний.
В связи с этим фонд призывает ИИ-компании корректно маркировать заимствованный контент и использовать его на справедливых лицензионных условиях. Без финансовой поддержки и должного признания, по мнению Wikimedia, вся концепция открытых знаний находится под угрозой.
Заявление последовало после запуска сервиса "Grokipedia", активно использующего данные энциклопедии. При этом Wikipedia уже отмечает снижение посещаемости, так как пользователи получают информацию из её статей напрямую в ответах чат-ботов.
wikimediafoundation.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml