⚡️ Новостной дайджест машинное обучение
✔ Anthropic опубликовала system prompts для Claude всех версий.
Anthropic опубликовала системные подсказки (https://docs.anthropic.com/en/docs/welcome) для своих моделей Claude 3.5 Opus, Sonnet и Haiku, стремясь к большей прозрачности в области ИИ. Это системные промпты, которые определяют основные качества моделей и их поведение. Они указывают, что Claude не может открывать ссылки или идентифицировать людей на изображениях. Например, модель должна вести себя так, как будто она "полностью слепа к лицам". Также указаны характеристики, которые модели должны демонстрировать, такие как интеллектуальное любопытство и беспристрастность при обсуждении спорных тем. techcrunch.com (https://techcrunch.com/2024/08/26/anthropic-publishes-the-system-prompt-that-makes-claude-tick/)
✔ Китайские компании обходят экспортные ограничения США на чипы искусственного интеллекта, используя сервисы Amazon AWS.
За последние два года правительство США ужесточило правила, запрещающие продажу высокопроизводительных ИИ-чипов Nvidia и AMD, в Китай, чтобы ограничить технологические достижения китайских военных. Доступ к этим чипам через облачные сервисы не нарушает американские законы, поскольку они касаются только прямого экспорта физических товаров. По данным Reuters, по меньшей мере 11 китайских организаций искали доступ к ограниченным технологиям через облачные сервисы, среди которых четыре явно указали на Amazon Web Services (AWS). Например, Шэньчжэньский университет потратил 200,000 юаней (около $28,000) через посредника для доступа к серверам AWS с чипами Nvidia A100 и H100, запрещенными для прямого экспорта в Китай. В ответ на это в Конгрессе был предложен законопроект, который даст Министерству торговли США полномочия регулировать удаленный доступ к американским технологиям. cio.com (https://www.cio.com/article/3493017/chinese-firms-bypass-us-export-restrictions-on-ai-chips-using-aws-cloud.html)
✔ Salesforce готовит к релизу модель Tex-2-Video.
Salesforce опубликовала технический отчет о xGen-VideoSyn-1, модели T2V, которая генерирует реалистичные сцены из текстовых описаний. Модель использует видео-вариационный автоэнкодер (VidVAE) для сжатия видеоданных и снижения вычислительные требования, и диффузионный трансформер (DiT) для улучшения временной согласованности и обобщения. Репозиторий Selesforce на Github (https://github.com/SalesforceAIResearch/xgen-videosyn), указанный в отчете ограничен для доступа с определенных IP-адресов, что говорит о последних подготовках к релизу. arxiv.org (https://www.arxiv.org/pdf/2408.12590)
✔ На Huggingface Spaces появился генератор синтетических текстовых датасетов на любую тематику.
Генератор работает на базе phi-3-mini, генерирует 99 строк за одну итерацию в формате таблицы в большинстве случаев, формата Title, Text, Label. У генератора есть поиск по ключевому слову для темы для дальнейшего выбора предустановленных шаблонов. Он не самый точный, но быстрый и производительный. huggingface.co (https://huggingface.co/spaces/infinite-dataset-hub/infinite-dataset-hub)
✔Модель для поиска новых лекарств и биоактивных комбинаций.
ActFound - модель искусственного интеллекта, которая предназначена для проектирования биоактивности соединений была разработана совместными усилиями ученых из Китая и США. Модель сочетает метаобучение и парное обучение, чтобы преодолеть ограничения в нехватке данных и несовместимые измерения при поиске новых химических соединений. ActFound была обучена на ~35 000 проб из популярной химической базы данных и 1,6 млн экспериментально измеренных биоактивностей. По завершении обучения, ActFound был протестирован на 6 реальных наборах данных о биологической активности и превзошел 9 конкурирующих моделей для прогнозирования в своей области. scmp.com (https://www.scmp.com/news/china/science/article/3275821/chinese-and-us-scientists-create-ai-model-help-develop-new-drugs)
✔ IBM представила новый чип Spyre для IBM Z для масштабирования корпоративных ИИ-нагрузок будущего.
Spyre включает 32 ядра ускорителей и 25.6 миллиарда транзисторов, производясь по 5-нм технологии. Чипы могут быть установлены на PCIe-карты, которые можно объединять для увеличения вычислительных мощностей. Архитектура чипа оптимизирована для выполнения матричных операций, что энергоэффективней по сравнению с традиционными процессорами. IBM планирует дальнейшую разработку Spyre с учетом возможности обучения моделей ИИ на своих мейнфреймах. research.ibm.com (https://research.ibm.com/blog/spyre-for-z)