Новости: машинное обучение

Исследователи создали систему на базе ИИ, использующую пять агентов для мониторинга 3D-принтеров и исправления ошибок после каждого напечатанного слоя.

Apple может использовать Google Gemini для компенсации недостатков ИИ, но исследователи компании ищут новые пути улучшения Siri. Новая работа ученых Apple нацелена на ускорение и повышение естественности ответов Siri. Исследователи нашли способ ускорить ответы ИИ-моделей.

Apple завершила второе по величине приобретение в своей истории, купив израильский ИИ-стартап q.ai за почти 2 миллиарда долларов. Технологии распознавания немой речи могут усилить Siri, Face ID и носимые устройства. Подробнее о планах Apple в сфере ИИ.

Стартап Zanskar привлек $115 млн для поиска около дюжины геотермальных ресурсов, способных обеспечить электроэнергией Запад США. Компания использует передовые методы ИИ для обнаружения скрытых геотермальных систем, игнорируемых традиционными методами.

По слухам, DeepSeek готовит свою следующую флагманскую ИИ-модель. Обнаруженный в коде новый идентификатор указывает на переработанную архитектуру и возможное представление в феврале на фоне слухов о DeepSeek V4 с улучшенными возможностями кодирования.

Обнаружены критические уязвимости в популярных Python-библиотеках NeMo, Uni2TS и FlexTok, используемых в моделях машинного обучения на Hugging Face. Исследователи Unit 42 установили, что злоумышленники могут внедрять вредоносный код через метаданные, который активируется при загрузке файла, что ведет к удаленному выполнению кода (RCE). Разработчики уже выпустили исправления.

Компания 1X представила новую «мировую модель» на базе ИИ, которая позволяет роботам Neo учиться новым навыкам, анализируя видео и текстовые промпты. Это важный шаг к самообучающимся роботам, готовящимся к выходу на рынок бытовой техники.

Исследование показало, что коммерческие LLM (Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Grok 3) могут запоминать и воспроизводить защищенный авторским правом контент, несмотря на защитные механизмы.

Саммит IEEE “Новая эра ИИ” 2025: лидеры отрасли обсудили переход искусственного интеллекта из лабораторий в реальные приложения. Ключевые темы: надежность, масштабируемость и ответственное внедрение ИИ.

Интеллект перемещается вглубь рабочих процессов, где принимаются решения и создается ценность. Новый этап: продукты на базе AI-агентов, способных к обучению, планированию и действиям.