Дом
Инструменты
Модели
Приложение
Промпты
Новости
Темы
Отправить для включения
Русский
English 日本語 한국어 Português español Deutsch Русский Français 繁體中文 简体中文
вариант
Дом Закрывать
Дом
Инструменты
Категория Рейтинг Создать обложку Сгенерировать изображение Skill
Модели
Большая языковая модель Мультимодальная модель
Приложение
Промпты
Промпты Промпты изображений
Новости
Новости Срочные новости
Темы
Отправить для включения
Отправить приложение Отправить инструмент
Завести аккаунт Войти
Изменение языка Русский Изменение языка
Настройки
English EN 日本語 JA 한국어 KO Português PT español ES Deutsch DE Русский RU Français FR 繁體中文 ZH-TW 简体中文 ZH-CN
Дом
Срочные новости
Содержание
TimothySanchez
TimothySanchez
24 сентября 2026 г.

OpenAI заключила партнерство с Grab для запуска программы обучения искусственному интеллекту для водителей и предпринимателей в Сингапуре, Таиланде, Индонезии и на Филиппинах. Инициатива направлена на 30000 работников в течение двух лет, предоставляя бесплатный трехмесячный доступ к ChatGPT Plus. Эта программа обучает практическим навыкам работы с ИИ для сотрудников на передовой, стремящихся интегрировать ИИ в реальную экономику, выходя за рамки исключительно технологических специалистов.

0
0
Поделиться Нажмите, чтобы скопировать ссылку
Комментарии (0)
0/300
Представлять на рассмотрение
Автор HarryLewis HarryLewis 24 сентября 2026 г.
Академия DAMO компании Alibaba представила DAMO EAGLE — четвертую модель искусственного интеллекта для скрининга рака пищевода. Протестированная на 80 000 случаев из трех стран и опубликованная в журнале Nature Medicine, она выявляет рак на ранней стадии по обычным КТ-снимкам без проведения эндоскопии или использования контрастных веществ. Обеспечивая чувствительность 90% и специфичность 99,2%, ИИ бесшовно интегрируется с существующими программами скрининга рака легких. Это развивает стратегию DAMO «обычная КТ плюс многократная проверка с помощью ИИ», направленную на выявление семи самых смертоносных видов рака в Китае по одним лишь снимкам, что повышает уровень ранней диагностики и сокращает разрыв в доступности медицинских ресурсов.
0
0
/ru/live/7618
Автор JosephScott JosephScott 24 сентября 2026 г.
Рынок электронной коммерции Китая, основанный на прямых трансляциях и оцениваемый почти в 7 триллионов юаней, переходит от фазы бурного роста к зрелой стадии, развивающейся под влиянием искусственного интеллекта. Такие платформы, как JD.com, предлагают бесплатных ИИ-ведущих, что позволяет сократить операционные расходы на 80–90 %. Хотя Douyin регулирует контент, создаваемый ИИ, лидеры отрасли подчеркивают, что ИИ не может заменить эмоциональную связь и доверие, которые создают живые ведущие. Сектор развивается в направлении гибридной модели, в которой ИИ отвечает за эффективность и сокращение затрат, а реальные ведущие сосредоточены на персонализированном взаимодействии и лояльности к бренду, что знаменует переход от продаж, основанных на скидках, к усовершенствованной долгосрочной прибыльности.
0
0
Автор TimothyHernández TimothyHernández 24 сентября 2026 г.
Компания Huawei представила Xiaoyi Work — персонализированный помощник, работающий в режиме 7x24 для устройств на базе HarmonyOS. Он автономно выполняет сложные задачи, такие как программирование и анализ, как в облачной, так и в локальной среде, обеспечивая непрерывность работы на всех устройствах. Новые пользователи получают 1000 бесплатных AI-баллов на 31 день. Этот запуск подчеркивает сдвиг в конкуренции в отрасли от одноразового генерации результатов к надежности при выполнении длительных задач и планированию использования облачных ресурсов в офисных сценариях.
0
0
/ru/live/7616
Автор StevenAdams StevenAdams 24 сентября 2026 г.
Moonshot планирует выпустить Kimi K3.1 в октябре 2026 года, с тремя уровнями интенсивности рассуждений: Low, High и Max. Утекшие конфигурации предполагают поддержку расширенного контекста до 1 миллиона токенов, режим Agent и многоагентное взаимодействие Swarm. Опираясь на флагманскую модель K3 с 2,8 триллионами параметров, K3.1 нацелена на улучшение возможностей взаимодействия агентов и планирования задач, хотя официальные метрики остаются неподтвержденными до выхода.
0
0
Автор MatthewScott MatthewScott 24 сентября 2026 г.
Команда Tencent Huan Yuan переосмысливает размер батча для обучения больших моделей с подкреплением, повышая эффективность. Пересчитывая критический размер батча и корректируя скорости обучения, их подход оптимизирует алгоритмы онлайнного обучения с подкреплением, такие как PPO и GRPO. Этот метод устраняет несоответствия между масштабами генерации откатов и обучения, гарантируя, что каждый ответ учится эффективно без разбавления данных. Реальные тесты показывают увеличение пропускной способности PPO в 2,29 раза и сокращение времени GRPO на 29% при использовании фиксированного оборудования. Эта стратегия позволяет командам обучения максимизировать использование GPU, значительно снижая затраты и ускоряя разработку моделей без необходимости увеличения кластеров или увеличения объема данных.
0
0
OR