მეცნიერება სათაურების მიღმა: ახალი მოდელები, კვლევითი ნაშრომები და შესაძლებლობები — შეჯამებული მარტივ ენაზე, ორიგინალ ნაშრომზე მითითებით. ვაშუქებთ აკადემიური ლაბორატორიებისა და ინდუსტრიული გუნდების მუშაობას მანქანური სწავლების, ენობრივი მოდელების, კომპიუტერული ხედვისა და AI-ის უსაფრთხოების სფეროში. ყოველი მასალა ტექნიკურ მოვლენებს პრაქტიკულ შედეგებთან აკავშირებს.
აშშ-ის ენერგეტიკის დეპარტამენტმა წამოიწყო პროგრამა სამეცნიერო კვლევისთვის განკუთვნილი ღია წონების AI მოდელების შესაქმნელად — პირველი მათგანია Genesis-Science-1, სტარტაპ Arcee AI-სთან ერთად შექმნილი.
ვრცლად →ჯეფ დინი და Google-ის კიდევ სამი გამოცდილი AI მკვლევარი კომპანიას ტოვებენ და ერთად აფუძნებენ Discovery Loop-ს — სტარტაპს, რომელიც მეცნიერული კვლევის AI-ით ავტომატიზირებას გეგმავს.
ვრცლად →Thinking Machines Lab-ის მეორე ღია წონების მოდელი წინამორბედის აქტიური პარამეტრების მხოლოდ მეოთხედს იყენებს, თუმცა მსჯელობისა და კოდირების ტესტებში სჯობნის მას.
ვრცლად →OpenAI-ის თქმით, მისმა შიდა, ჯერ გამოუქვეყნებელმა Astra მოდელმა მანქანურად გადამოწმებული ამოხსნები მოამზადა მათემატიკისა და თეორიული ინფორმატიკის ათი დიდი ხნის გადაუჭრელი ამოცანისთვის.
ვრცლად →Anthropic-ის თქმით, მისმა გამოუქვეყნებელმა მოდელმა Claude Mythos Preview-მა დამოუკიდებლად იპოვა ხარვეზი, რომელმაც პოსტკვანტური HAWK ხელმოწერის სქემის უსაფრთხოება განახევრა — რასაც ორწლიანი ადამიანური შემოწმება ვერ ახერხებდა.
ვრცლად →OpenAI-მ ახალი პროგრამა წარადგინა, რომელიც ამ ზაფხულს 10,000 მკვლევარს ChatGPT-ის მოწინავე მოდელებზე უფასო წვდომას აძლევს — მიზანია 2027 წლისთვის 100,000-მდე გაფართოვდეს, $250 მილიონზე მეტი კვლევითი ინვესტიციის ფარგლებში.
ვრცლად →NVIDIA-მ და სამხრეთ კორეის KAIST-მა სეულში $300 მილიონიანი ერთობლივი კვლევითი ლაბორატორია წამოიწყეს, რომელიც კორეული ენისთვის მორგებულ აგენტურ AI მოდელებს შექმნის და მხარდაჭერილი იქნება წლიური გამოთვლითი გრანტებითა და მკვლევართა დაფინანსებით.
ვრცლად →Anthropic-ის მათემატიკოსმა ლევენტ ალპოგემ Claude Fable 5-ის დახმარებით 1939 წლის იაკობიანის ჰიპოთეზის საწინააღმდეგო მაგალითი იპოვა, რომელიც მათემატიკოსებმა, მათ შორის ტერენს ტაომ, დღეების განმავლობაში დამოუკიდებლად გადაამოწმეს.
ვრცლად →Anthropic მკვლევრებსა და ადრეული ეტაპის ბიოტექ კომპანიებს $50,000-მდე უფასო Claude-წვდომას სთავაზობს იშვიათი დაავადებების კვლევის დასაჩქარებლად — პარტნიორები არიან Monarch Initiative და Every Cure.
ვრცლად →
თურინგის ტესტი ამოწმებს, შეუძლია თუ არა მანქანას საუბრით მოატყუოს ადამიანი მსაჯი. აი, როგორ მუშაობს ალან ტიურინგის 1950 წლის იდეა და რა აჩვენა 2025 წლის კვლევამ GPT-4.5-ზე.
ვრცლად →SAP-მა დაასრულა გერმანული სტარტაპ Prior Labs-ის შესყიდვა — მოდელ TabPFN-ის შემქმნელის — და მომდევნო ოთხი წლის განმავლობაში 1 მილიარდ ევროზე მეტს ჩადებს სტრუქტურირებული მონაცემების AI ლაბორატორიაში.
ვრცლად →
Google DeepMind — Alphabet-ის ხელოვნური ინტელექტის კვლევითი ლაბორატორია, რომელმაც შექმნა AlphaGo, AlphaFold და Gemini მოდელების ოჯახი. გაეცანით, რა არის ეს და როგორ ჩამოყალიბდა.
ვრცლად →ჩინურმა Moonshot AI-მ გამოუშვა Kimi K3 — 2.8-ტრილიონპარამეტრიანი ღია მოდელი 1 მილიონ ტოკენამდე საკონტექსტო ფანჯრით, რომელსაც კომპანია მსოფლიოში პირველ ღია 3-ტრილიონიან-კლასის AI მოდელად მოიხსენიებს.
ვრცლად →დემის ჰასაბისმა მოუწოდა, აშშ-ის ხელმძღვანელობით შეიქმნას ინდუსტრიის მიერ დაფინანსებული ორგანო, რომელიც წამყვან AI მოდელებს გამოშვებამდე შეამოწმებს — მისი თქმით, AGI მხოლოდ რამდენიმე წელშია მოსალოდნელი.
ვრცლად →AI მოდელის კოლაფსი ხდება, როცა გენერაციული მოდელები თაობიდან თაობაში საკუთარი, სხვა AI-ის მიერ შექმნილი მონაცემებით ვარჯიშობენ — და თანდათან კარგავენ იშვიათ ფაქტებს და მრავალფეროვნებას.
ვრცლად →PrismML-მა გამოუშვა Bonsai 27B — 27-მილიარდპარამეტრიანი ღია წონების მოდელი, შეკუმშული 4GB-მდე, რომელიც სმარტფონზეც მუშაობს და თითქმის მთლიან შესაძლებლობებს ინარჩუნებს.
ვრცლად →მირა მურატის სტარტაპმა გამოუშვა Inkling — 975 მილიარდპარამეტრიანი ღია წონების მოდელი, რომელიც შექმნილია არა რეიტინგებში გამარჯვებისთვის, არამედ დეველოპერების მიერ მორგებისთვის.
ვრცლად →
სინთეზური მონაცემები — ინფორმაცია, რომელსაც თავად AI ქმნის რეალურის ნაცვლად — თანდათან AI მოდელების წვრთნის ერთ-ერთ მთავარ წყაროდ იქცევა.
ვრცლად →
AI ლაბორატორიები მკვლევრებს ასობით მილიონი დოლარის ღირებულების ანაზღაურებას სთავაზობენ. აი, რატომ გახდა ტალანტებისთვის ბრძოლა ასეთი ექსტრემალური და რას ნიშნავს ეს დანარჩენებისთვის.
ვრცლად →
AI მოდელები დღეს მეცნიერებს ეხმარებათ ახალი წამლის კანდიდატების პოვნასა და დაპროექტებაში წლების ნაცვლად კვირებში. აი, რას ნიშნავს AI-ზე დაფუძნებული წამლების აღმოჩენა და როგორ მუშაობს ის სინამდვილეში.
ვრცლად →სან-ფრანცისკოს სტარტაპმა Chai Discovery-მ, რომელიც წამლის მოლეკულებს AI-ით თავიდან აპროექტებს, $400 მილიონიანი Series C რაუნდი მოიზიდა Index Ventures-ის ხელმძღვანელობით, $3.8 მილიარდიანი შეფასებით.
ვრცლად →