tgoop.com/machinelearning_ru/3013
Last Update:
Модель объединяет понимание, генерацию и редактирование аудио без привязки к таймстампам. Основой стал новый токенайзер MingTok-Audio, на котором построен единый Speech LLM. Одновременно выпущен бенчмарк для свободного редактирования речи.
GitHub / Tokenizer / Model / Benchmark
Основатель Coursera Эндрю Ын выпустил бесплатный курс по нейросетям.
В курсе: базовые основы Deep Learning, практические задания и советы по построению карьеры в AI.
Первая лекция уже доступна, все материалы и расписание — открыты. Отличный шанс провести выходные с пользой и глубже разобраться в мире нейросетей.
Первая лекция / Расписание
Почти 40% роста ВВП США за последний квартал обеспечили капитальные вложения в технологии, главным образом связанные с AI.
UBS прогнозирует, что расходы компаний на AI-инфраструктуру достигнут $375 млрд в 2025 году и вырастут до $500 млрд в 2026-м. Но основной рост идёт не от самого AI, а от строительства «фабрик мощности» - дата-центров и инфраструктуры. По оценке Brookfield Asset Management, за ближайшие 10 лет в эту сферу уйдёт $7 трлн.
По данным Минторга США, инвестиции в софт и компьютерное оборудование (без учёта зданий дата-центров) дали четверть всего экономического роста за квартал.
Этот всплеск трат меняет и фондовый рынок: как отмечает Deutsche Bank, индекс S&P 500 вырос на 13.81% с начала года, тогда как равновзвешенный вариант прибавил лишь 7.65%. То есть рост обеспечивают в основном «Великолепная семёрка» технологических гигантов.
X
Дети 4–5 классов учатся два часа утром по индивидуальным программам в науке, математике и чтении, а после обеда занимаются проектами и жизненными навыками.
Учителей здесь называют «гидами» - они мотивируют, а не преподают, получая шестизначные зарплаты. Школа утверждает, что её ученики входят в топ-1% по тестам, хотя педагоги скептически относятся к роли ИИ.
Обучение стоит от $40 000 в год, но основатели считают модель примером будущего образования.
cbsnews
Один из величайших математиков современности, Теренс Тао, использовал искусственный интеллект, чтобы решить задачу на MathOverflow о последовательности наименьших общих кратных.
У него было теоретическое подозрение, что ответ отрицательный, но требовались конкретные числовые параметры для построения контрпримера. Сначала Тао просил ИИ сгенерировать Python-код для поиска, но из-за неверных параметров и долгого времени выполнения этот путь оказался неэффективным.
Затем он перешёл к пошаговому алгоритму: ИИ выполнял эвристические расчёты, помогая сузить диапазон параметров. В итоге удалось получить рабочие значения, которые Тао проверил самостоятельно с помощью короткого Python-скрипта, также созданного ИИ.
Такая стратегия позволила сэкономить часы ручного кодирования и отладки: ИИ не только ускорил поиск, но и выявил несколько ошибок в начальных рассуждениях. Этот случай показывает, как современные системы могут становиться реальными ассистентами даже в фундаментальной математике.
mathstodon
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
