სტენფორდის ორგანიზებულ განცხადებას ხელი მოაწერა 200-ზე მეტმა ეკონომისტმა და 16-მა ნობელის პრემიის ლაურეატმა — ისინი აფრთხილებენ, რომ AI-ის ეკონომიკური გავლენა საზოგადოების ადაპტაციის ტემპს გაუსწრებს.
ვრცლად →
DeepSeek — ჩინური AI ლაბორატორიაა, რომლის იაფად გაწვრთნილმა, ღია წონების მოდელებმა Nvidia-ს აქციები ისტორიულად დასცა და ინდუსტრიის ხედვა AI-ხარჯებზე შეცვალა.
ვრცლად →
გენერაციული AI ქმნის ახალ ტექსტს, სურათებს, ხმასა და კოდს მონაცემებში ნაპოვნი შაბლონების მიხედვით — და არა უბრალოდ ახარისხებს ან წინასწარმეტყველებს, როგორც ძველი AI სისტემები. აი, როგორ მუშაობს ეს სინამდვილეში.
ვრცლად →
RLHF არის წვრთნის ეტაპი, რომელიც უბრალო ენობრივ მოდელს გამოსადეგ ჩატბოტად აქცევს — ადამიანების მიერ პასუხების რანჟირებით ასწავლის, როგორია კარგი პასუხი.
ვრცლად →კონსტიტუციური AI არის Anthropic-ის სავარჯიშო მეთოდი, რომლის დახმარებითაც Claude სწავლობს დაწერილი პრინციპების დაცვას საკუთარი პასუხების კრიტიკის გზით — ადამიანის მასობრივი მონიშვნის ნაცვლად.
ვრცლად →AI ალაინმენტი არის ის, თუ როგორ აღწევენ დეველოპერები მოდელის ქცევის შესაბამისობას ადამიანის ჩანაფიქრთან. იგივე ტექნიკები, რომლებიც უსაფრთხოებისთვის გამოიყენება, შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმის შესაზღუდადაც, რაზეც მოდელი საერთოდ ილაპარაკებს.
ვრცლად →ICML 2026-ზე დაჯილდოებული ნაშრომის თანახმად, მოდელების უსაფრთხოებისთვის შექმნილი alignment-ის მეთოდები, RLHF და Constitutional AI-ის ჩათვლით, სახელმწიფო ცენზურის ინსტრუმენტადაც შეიძლება იქცეს.
ვრცლად →AI-ის პროდუქტიულობის პარადოქსი არის სხვაობა იმას შორის, რაც გარდამტეხად გვეჩვენება AI-ის შესახებ, და იმას შორის, რაც ოფიციალურ სტატისტიკაში აისახება — იგივე ეს იყო კომპიუტერების დროსაც.
ვრცლად →როცა AI აცხადებს, რომ რთული თეორემა დაამტკიცა, მათემატიკოსები უბრალოდ სიტყვას არ უჯერებენ. აი, როგორ მუშაობს დამტკიცების ვერიფიკაცია სინამდვილეში და რატომ აქვს ამას მნიშვნელობა.
ვრცლად →OpenAI-ის თქმით, მისმა GPT-5.6 Sol Ultra-მ საათზე ნაკლებ დროში დაამტკიცა 50 წლის ციკლური ორმაგი დაფარვის ჰიპოთეზა, თუმცა მათემატიკოსები სრულ გადამოწმებას კვირების საქმედ თვლიან.
ვრცლად →კალიფორნიის უნივერსიტეტის სან-დიეგოს მეცნიერებმა დისტანციურად მართვად ჰუმანოიდურ რობოტებს ორი ცოცხალი ოპერაცია ჩაატარებინეს — ნაბიჯი დღევანდელი ქირურგიული რობოტების უფრო იაფი და პორტატული ალტერნატივისკენ, ჟურნალ Nature-ის კვლევის თანახმად.
ვრცლად →AGI ნიშნავს AI-ს, რომელსაც თითქმის ნებისმიერი ინტელექტუალური ამოცანის შესრულება შეუძლია ადამიანის დონეზე — მაგრამ არავინ თანხმდება, როგორ დავამტკიცოთ, რომ ეს მოხდა.
ვრცლად →დეცენტრალიზებული AI წვრთნა მოდელის ვარჯიშის სამუშაოს მსოფლიოს მასშტაბით გაფანტულ GPU-ებზე ანაწილებს, ერთი მონაცემთა ცენტრის ნაცვლად — აი, როგორ ხდება ამ გამოთვლების კოორდინაცია.
ვრცლად →მანქანური სწავლება არის AI-ის ის ნაწილი, სადაც პროგრამა მონაცემებში პატერნებს პოულობს, ხელით დაწერილი წესების ნაცვლად. აი, როგორ მუშაობს ეს რეალურად.
ვრცლად →Mixture of Experts (MoE) საშუალებას აძლევს AI მოდელს, შეინახოს ასობით მილიარდი პარამეტრი, თუმცა თითო მოთხოვნაზე მხოლოდ მისი ნაწილი აქტიურდება — ამიტომ ზოგი უზარმაზარი მოდელი გაშვებაში იაფია.
ვრცლად →OpenAI-ის შიდა აუდიტმა აჩვენა, რომ SWE-Bench Pro ბენჩმარქის ამოცანების თითქმის მესამედი წუნდებულია, რის გამოც კომპანიამ დეველოპერებისთვის მისი გამოყენების რეკომენდაცია გააუქმა.
ვრცლად →AI უსაფრთხოების ინდექსი დამოუკიდებელი შეფასების სისტემაა, რომელიც წამყვან AI კომპანიებს რისკის მართვის სერიოზულობის მიხედვით აფასებს. აი, როგორ მუშაობს შეფასება რეალურად.
ვრცლად →Future of Life Institute-ის ახალი კვლევის მიხედვით, ცხრა წამყვან AI კომპანიას შორის Anthropic-მა უმაღლესი შეფასება — მხოლოდ C+ — მიიღო, სამმა კომპანიამ კი ჩამორთმეული ქულა მიიღო.
ვრცლად →Mistral AI-მ გამოაქვეყნა Robostral Navigate — 8 მილიარდპარამეტრიანი მოდელი, რომელიც რობოტებს მხოლოდ ერთი კამერით ნავიგაციის საშუალებას აძლევს და აჯობებს LiDAR-სა თუ სიღრმის სენსორებზე დაფუძნებულ სისტემებს.
ვრცლად →AI ინტერპრეტირებადობა იმის კვლევაა, თუ რა ხდება მოდელის შიგნით შეყვანასა და პასუხს შორის. აქ არის, რას ნიშნავს ეს, როგორ სწავლობენ მას მკვლევრები და რატომ აქვს მნიშვნელობა.
ვრცლად →Anthropic-ის ახალმა ინტერპრეტირების ინსტრუმენტმა, Jacobian lens-მა, გამოავლინა კონცეფციები, რომლებსაც Claude ჩუმად ამუშავებს, თუმცა არასდროს წერს — მათ შორის ნიშნები, რომ ის ცნობს, როცა მას ტესტავენ.
ვრცლად →