Китайская компания DeepRoute.ai объединится с Qualcomm для разработки передовых решений помощи водителю

DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.

Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.

Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.

#news #авто

https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/

Языковые модели приобретают способность к самоанализу раньше, чем предполагалось

Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.

Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.

Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.

Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.

#news #AI

https://arxiv.org/abs/2504.04022

Стартовал приём статей для публикации в научном журнале международной конференции по искусственному интеллекту - AI Journey

Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования

Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!

Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы

Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey

Anthropic опубликовала отчет о том, как люди используют Claude 3.7 Sonnet

Компания запустила инициативу Anthropic Economic Index, целью которой является регулярная публикация исследований, посвященных воздействию AI на экономику. Второй отчет содержит данные о применении модели Claude 3.7 Sonnet на основе 1 млн диалогов пользователей. Первый подобный отчет был выпущен месяцем ранее.

Основные выводы из сравнения документов:

1. Рост количества запросов, связанных с программированием, образованием, наукой и здравоохранением, может быть связан либо расширением применения AI в разных областях экономики, либо с неожиданным улучшением возможностей модели.

2. Уменьшение количества запросов, посвященных искусству, дизайну, медиа, офисной и административной поддержке.

3. Новый режим «расширенного мышления» (extended thinking) для углубленного анализа наиболее востребован в технической сфере — его в основном используют программисты (10%), разработчики программного обеспечения (8%) и дизайнеры игр (~6%).

4. Пользователи учатся взаимодействовать с машиной и улучшать результаты генерации, а не просто автоматизировать процессы. Количество обучающих итераций, когда пользователь просит Claude предоставить пояснение по различным темам, увеличилось с ~23% до ~28%.

5. Степень автоматизации работы варьируется от профессиональных задач. Так, копирайтеры и редакторы используют модель для доработки текста и ведут с ней диалог, в то время как переводчики чаще полагаются на полную автоматизацию процесса. Но нет ни одной области, где бы доминировала автоматизация. Даже в технических отраслях баланс остается близким к 50/50, что подчеркивает необходимость сотрудничества человека и машины.

Данные исследований — открыты. По мнению компании, понимание долгосрочных последствий внедрения технологий искусственного интеллекта в экономику позволит разработать стратегии адаптации к изменениям. Anthropic также представила таксономию из 630 категорий, отражающих различные возможности AI. Этот набор данных поможет ученым глубже исследовать новые способы применения моделей и выявить ранее незамеченные тенденции.

Датасеты для анализа областей применения моделей
Датасеты для анализа применения режима «расширенного мышления»
Данные о взаимодействии человека и модели для улучшения результатов работы

#news #AI

https://www.anthropic.com/news/anthropic-economic-index-insights-from-claude-sonnet-3-7

Китай будет полагаться на искусственный интеллект в своей попытке реформировать образование


Китай интегрирует приложения искусственного интеллекта в образовательную деятельность, учебники и школьную программу в рамках реформы образования, согласно заявлению властей.
Мера нацелена на учащихся и преподавателей начальных, средних и высших учебных заведений. Министерство образования заявило, что повышение качества и роли Al поможет «развивать базовые способности учителей и учащихся» и сформировать «основу для конкурентоспособности инновационных талантов», к таким базовым способностям относят широкий спектр навыков от самостоятельного мышления и решения проблем до общения
и сотрудничества.
Эти усилия были предприняты после того, как китайские университеты запустили курсы по искусственному интеллекту и расширили набор студентов после того, как стартап DeepSeek привлек к себе внимание всего мира в январе запуском конкурентоспособной на мировом уровне LLM.

Перевод приложен.

Alphabet и Nvidia инвестируют в компанию Ильи Суцкевера

Стартап Ильи Сцукевера Safe Superintelligence (SSI), оценивающийся после недавней сделки в $32 млрд, получил инвестиции от Alphabet и Nvidia. Сумма данного раунда не разглашается. Этот шаг подчеркивает рост интереса крупнейших IT-компаний к стратегическим инвестициям в развитие прорывных AI-решений, требующих огромных объемов вычислений. Компании отказались от комментариев.

Облачные провайдеры начали вкладываться в разработчиков базовых моделей AI, одновременно рассматривая их в качестве потенциальных клиентов своей инфраструктуры. Так, подразделение облачных сервисов Alphabet недавно предложило SSI масштабированный доступ к своим тензорным процессорам (TPU).

Изначально Google проектировала TPU для внутреннего использования, теперь же компания ориентирована и на внешних клиентов. TPU предназначены для решения специфических задач AI и более эффективны по сравнению с GPU общего назначения. Эти чипы использовались для создания крупномасштабных моделей Apple и Anthropic.

До сих пор разработчики предпочитали графические процессоры Nvidia, которая занимает 80% рынка, но SSI ориентируется преимущественно на использование чипов от Google.

#news #AI #стартапы #бигтехи

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/alphabet-nvidia-invest-openai-co-founder-sutskevers-ssi-source-says-2025-04-12/

Hugging Face покупает стартап по производству антропоморфных роботов

Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.

Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.

Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.

#news #роботы #стартапы

https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/

Fourier Intelligence анонсировала выпуск антропоморфного робота с открытым исходным кодом

Модель Fourier N1 представляет собой аппарат высотой 1,3 метра и массой 38 кг. Робот способен передвигаться со скоростью до 3,5 м/с, а приводы FSA 2.0 обеспечивают высокую степень маневренности даже на сложных поверхностях. Проект прошёл 1 тыс. часов обширных испытаний.

Для пользователей предоставляется полный открытый доступ ко всей документации проекта: перечень всех необходимых деталей и материалов; CAD-чертежи и трёхмерные модели; программа управления.

Дополнительно представлен Fourier-GRX SDK — набор инструментов разработки для установки, настройки и контроля роботизированных устройств общего назначения. Основная поддержка осуществляется для Python.

SDK поддерживает различные операционные системы, включая Ubuntu 22.04 LTS, Windows и macOS, но наиболее стабильная работа гарантируется на платформе Ubuntu. Интерфейсы делятся на уровни: User (основан на протоколе Zenoh) и Developer (опирается на библиотеки Python).

Также представлены инструкции по началу работы, демонстрации кода, справочные материалы по API и руководство по обновлению прошивки робота.

#news #роботы #стартапы

https://fourier-grx-n1.github.io/

Компания-конкурент Neuralink получила одобрение FDA на менее инвазивный мозговой имплант

Стартап Precision Neuroscience, запущенный одним из сооснователей Neuralink, разработал новый нейроимплант Layer 7 — тонкую плёнку с более чем 1024 электродами, которая размещается на поверхности мозга, а не внедряется в его ткани. Это делает устройство менее инвазивным и опасным.

Массив составляет 1/5 толщины человеческого волоса, а толщина щели для введения — менее 1 мм. Плотность электродов в матрице в 600 раз выше, чем в стандартных кортикальных матрицах. Причем электроды могут как регистрировать импульсы, так и стимулировать, обеспечивая точную связь с мозгом.

В начале месяца имплант был в рамках эксперимента временно размещен на поверхности мозга 63-летнего Тима Фишера (Tim Fisher), страдающему болезнью Паркинсона. С помощью устройства и небольшой тренировки он смог управлять роботизированной рукой, просто двигая своей собственной.

Layer 7 тестировали на 37 пациентах из 5 медицинских центров. По данным компании, около трети медицинских учреждений США, которые проводят крупные операции на головном мозге, проявили к нему интерес.

Имплант получил одобрение FDA по форме 510k, что фактически означает разрешение на коммерциализацию. Это первое полное разрешение регулирующих органов, предоставленное компании, разрабатывающей беспроводной BCI. Он может записывать, мониторить и стимулировать активность мозга, но не дольше 30 дней. Precision планирует начать коммерческую продажу в 2026 г. и пока сосредоточена на дополнительных исследованиях и совершенствовании ПО.

Layer 7 уже используется для более точного картирования активности мозга во время операций и может помочь хирургам избегать важных функциональных зон. Исследователи также рассчитывают использовать его для изучения работы мозга с беспрецедентной детализацией.

#news #трансгуманизм #медицина #стартапы

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-17/neuralink-rival-precision-neuroscience-receives-fda-clearance-on-brain-device

«Visions, Values, Voices: A Survey of Artificial Intelligence Researchers» (UCL, март 2025)

Исследование проведено Университетским колледжем Лондона в рамках проекта Public Voices in AI. Это крупнейшее на сегодня социологическое исследование мнений ИИ-исследователей: опрошено 4260 специалистов.

Ключевые выводы:
1. Разнообразие взглядов
Исследователи не говорят единым голосом: среди них существует широкий спектр мнений о развитии ИИ, его пользе и рисках.
2. Оптимизм исследователей
87% считают, что польза от ИИ превышает или уравновешивает риски (в обществе только 57%). Но беспокойства тоже есть особенно по поводу дезинформации, киберпреступности и сбора данных без согласия.
3. Вера в технологическую неизбежность
51% считают, что появление искусственного общего интеллекта (AGI) неизбежно. Особенно этот взгляд распространён в Китае и Индии.
4. Оптимисты vs. пессимисты
Исследователи с «оптимистичным» взглядом на ИИ чаще поддерживают быструю разработку ИИ, меньше склонны считать разработчиков ответственными за последствия и больше доверяют экспертам.
5. Модель «дефицита знаний» о публике
Большинство исследователей уверены, что публика не понимает рисков и преимуществ ИИ и будет доверять технологиям больше, если узнает о них. Однако социологи считают такую позицию устаревшей и ошибочной.
6. Публичное участие: downstream, не upstream
Большинство исследователей поддерживают участие общества в регулировании и внедрении ИИ (downstream), но не в разработке и обучении моделей (upstream).
7. Игнорирование социальных наук
Хотя 94% считают, что ИИ должен отражать человеческие ценности, лишь треть изучают общественное мнение с опорой на исследования. Большинство опираются на медиа и личные разговоры.
8. Ответственность и регулирование
• 66% считают, что разработчики ИИ должны нести ответственность за последствия.
• В отличие от общественности, учёные чаще полагают, что ответственность за безопасность ИИ должны нести компании, учёные и государство, а не независимые регуляторы.
9. Беспокойство о данных
Более 65% считают, что должны существовать ограничения на использование обучающих данных. Только 25% допускают обучение ИИ на любых открытых данных без согласия автора.
10. Объяснимость ИИ
Учёные в меньшей степени, чем публика, настаивают на объяснении решений ИИ. Многие допускают, что точность важнее объяснений.
11. Повестка исследований
Большинство обеспокоены тем, что крупные ИТ-компании задают повестку ИИ-исследований. Также 60% выступают против увеличения военного финансирования в ИИ и за усиление инвестиций в здравоохранение и образование.

Общие выводы:

ИИ-исследователи обладают более нюансированным и разнообразным взглядом на технологии, чем это может казаться в публичных дискуссиях. Однако наблюдается отчуждённость от общественных ценностей и потребностей, а участие общества в ИИ-разработке по-прежнему ограничено. Исследование подчёркивает необходимость диалога между наукой и обществом на ранних стадиях создания технологий.

AMD запустит в производство 2-нм процессоры

Новый серверный процессор EPYC под кодовым названием Venice стал первым HPC-чипом, успешно реализованным на новейшем 2-нм техпроцессе от TSMC. Запуск продукта ожидается в следующем году.

AMD также подтвердила успешный запуск и валидацию процессоров 5-го поколения EPYC на новом заводе TSMC Fab 21 в Аризоне, что подтверждает стратегическое сотрудничество между компаниями и свидетельствует о стремлении AMD развивать производство в США.

На этом фоне TSMC заявила, что в будущем 30% всего объёма производства по техпроцессам 2 нм и более тонким (включая A16 — 1,6 нм) будет сосредоточено в США. Чтобы реализовать эти планы, TSMC строит вторую и третью фабрики в Аризоне, запуск которых ожидается ориентировочно к 2029 г.

Первая часть Fab 21 уже наращивает выпуск чипов по техпроцессам TSMC N5 (5 нм конструкции FinFET) и N4 — более совершенной версии N5, — а строительство второй фабрики под производство по 3-нм техпроцессу завершено; TSMC планирует начать массовый выпуск на полгода раньше запланированного 2028 г. В дальнейшем компания намерена расширить комплекс до уровня гигафабрики, GigaFab, с мощностью не менее 1,2 млн пластин в год (всего у TSMC в 2024 г. мощность составила 16 млн пластин) и запустить ещё более тонкие техпроцессы, включая A14 и ниже.

Генеральный директор AMD Лиза Сю и глава TSMC Си Си Вэй подчеркнули важность сотрудничества для внедрения технологий, обеспечивающих прирост производительности и повышение энергоэффективности и качества продукции.

#news #чипы #бигтехи

https://www.globenewswire.com/news-release/2025/04/14/3061322/0/en/AMD-Achieves-First-TSMC-N2-Product-Silicon-Milestone.html

Китайские ученые представили самую быструю в мире энергонезависимую флеш-память

Команда исследователей из Фуданьского университета (г. Шанхай) разработала устройство флеш-памяти PoX со скоростью записи 400 пикосекунд на один бит, что эквивалентно 25 млрд операций в секунду.

Это делает PoX самым быстрым полупроводниковым накопителем в истории, впервые выводя энергонезависимую память на уровень скоростей, ранее доступных только для самых быстрых энергозависимых технологий вроде SRAM и DRAM. Предыдущий мировой рекорд составлял 2 млн операций в секунду.

Использование графена позволило преодолеть фундаментальные ограничения скорости записи в энергонезависимых накопителях.

Новая память обеспечивает мгновенный доступ к данным без потери энергии, ультранизкое энергопотребление, критичное для edge-компьютинга и мобильных систем, и возможность устранения SRAM-кэшей в чипах.

Исследовательская группа уже работает над масштабированием архитектуры и подготовкой массивов памяти. Хотя коммерческие партнёры пока не названы, ведущие китайские производители стремятся интегрировать 2D-материалы в массовое производство на базе стандартных КМОП-процессов.

Nature: статья с результатами исследования

#news #энергия

https://english.news.cn/20250417/1c410ed7c8b14a74bb42e1d061a2559b/c.html

Apple планирует обновить Vision Pro и подключить ее к Mac

Apple не отказывается от своей гарнитуры смешанной реальности Vision Pro, несмотря на слабые продажи. По слухам с рынка, компания разрабатывает два новых варианта устройства.

Один из них будет легче и дешевле, чтобы устранить главные недостатки оригинальной модели — высокую цену ($3500) и тяжёлый корпус. Второй вариант предполагает подключение Vision Pro к Mac, что позволит использовать пользователям транслировать содержимое экрана компьютера прямо на устройство и запускать бизнес-приложения.

Оба проекта, вероятно, являются шагами к долгосрочной цели Apple — разработке легких очков дополненной реальности, предназначенных для повседневного использования в течение всего дня.

#news #AR #бигтехи

https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-04-13/apple-vision-pro-2-details-low-latency-headset-ar-glasses-ipados-19-details-m9flf1fd