Uno studio di imaging cerebrale utilizza l’intelligenza artificiale per rivelare i modelli neurali relativi al sesso e al genere nei bambini
I ricercatori dell’Università della Pennsylvania e del Feinstein Institutes for Medical Research hanno scoperto nuove intuizioni su come il sesso e il genere sono rappresentati nel cervello dei bambini. Lo studio, pubblicato su Science Advances, contribuisce al dibattito sul rapporto tra sesso biologico e identità di genere e su come possiamo studiarlo in modo oggettivo. Sesso e genere, anche se a volte vengono utilizzati in modo intercambiabile, sono arrivati a separare il sesso in termini biologici assegnati alla nascita dalle nozioni socioculturali più variabili di genere. Nelle parole dello studio: “Qui usiamo il termine “sesso” per indicare le caratteristiche dell’anatomia fisica, della fisiologia, della genetica e/o degli ormoni di un individuo alla nascita, e usiamo il termine “genere” per indicare le caratteristiche dell’atteggiamento, dei sentimenti e dei comportamenti di un individuo” Per trovare risposte a questa dicotomia nel cervello, il team di ricerca ha analizzato le scansioni cerebrali di 4.757 bambini di età compresa tra i 9 e i 10 anni per esaminare come comunicano le diverse parti del cervello. Hanno poi utilizzato una serie di modelli predittivi di intelligenza artificiale per determinare che, sebbene il sesso e il genere siano associati a modelli distinti di connettività cerebrale, questi modelli non sono identici. Approccio allo studio e risultati Il team ha utilizzato un enorme set di dati provenienti dall’Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study, che include scansioni cerebrali dettagliate e informazioni comportamentali di migliaia di bambini in tutti gli Stati Uniti. I ricercatori hanno utilizzato la risonanza magnetica funzionale (fMRI) per osservare i modelli naturali di attività cerebrale mentre i bambini erano a riposo nello scanner. Hanno poi utilizzato sofisticati algoritmi di apprendimento automatico (modelli di regressione di cresta) per cercare schemi in questa attività cerebrale che potessero essere associati al sesso o al genere. Il sesso è stato definito in base al sesso assegnato al bambino alla nascita, che viene assegnato come femmina alla nascita (AFAB) o maschio alla nascita (AMAB). Per il sesso, i ricercatori hanno utilizzato due misure distinte: Sesso auto-riferito: I bambini hanno risposto a domande sul loro sentimento di genere, sull’espressione di genere e sulla soddisfazione di genere. Genere riferito dai genitori: I genitori hanno risposto a domande sul comportamento del loro bambino in base al sesso durante il gioco e su eventuali segni di disforia di genere. È importante notare che il genere è stato considerato come un continuum, non come un binomio. I ricercatori non hanno classificato i bambini in gruppi di genere specifici, ma hanno utilizzato questi punteggi per collocare i bambini lungo uno spettro di espressione e identità di genere. In questo modo hanno fornito due prospettive diverse sull’identità e l’espressione di genere di ciascun bambino. Ecco i risultati principali: Previsione del sesso: I ricercatori hanno scoperto di poter identificare se un bambino fosse maschio o femmina con un’accuratezza del 77% circa in base ai suoi modelli di connettività cerebrale. Previsione del genere: Quando si è trattato di prevedere il sesso di un bambino (sulla base dei rapporti dei genitori), l’accuratezza è scesa drasticamente, fino a circa l’8%. Questo suggerisce che, sebbene il genere abbia una qualche relazione con le funzioni cerebrali, è molto più sottile e complesso delle differenze attribuite al solo sesso. Reti cerebrali diverse: I modelli cerebrali associati al sesso si trovavano principalmente nelle aree coinvolte nel movimento, nella visione, nel processo decisionale e nelle emozioni. Al contrario, i modelli associati al sesso erano più distribuiti in tutto il cervello. Conformità di genere: Lo studio ha rilevato che i ragazzi tendevano a mostrare un comportamento più tipico del genere rispetto alle ragazze, secondo quanto riferito sia dai bambini stessi che dai genitori. Ciò è in linea con la ricerca scientifica che suggerisce che i ragazzi spesso subiscono maggiori pressioni per conformarsi alle norme di genere. Sesso auto-riferito: È interessante notare che i ricercatori non sono riusciti a prevedere in modo affidabile il modo in cui i bambini vedevano il proprio genere sulla base delle scansioni cerebrali, evidenziando la complessità dell’identità di genere. Sono estremamente grata a @gloriamattebon @dominikjkraft e @TobKaufmann per il loro articolo sul nostro lavoro e al team di @ScienceAdvances per questa meravigliosa visualizzazione! https://t.co/bwvlj3nCj0 https://t.co/LMxF0HWg6p pic.twitter.com/VNdBgDdZvI – Elvisha Dhamala (@elvisha9) 12 luglio 2024 Questa ricerca suggerisce che per comprendere appieno le differenze e le somiglianze tra maschi e femmine e tra bambini con diverse identità di genere, dobbiamo considerare sia il sesso che il genere. Sembra che influenzino lo sviluppo del cervello in modi diversi, anche se correlati. Lo studio conclude: “Insieme, questi risultati suggeriscono che i correlati funzionali del sesso sono distinti dai correlati funzionali del genere e che i costrutti multidimensionali unici che compongono il genere sono associati in modo diverso ai modelli di connettività funzionale nei bambini AFAB e AMAB. Pertanto, il sesso e il genere devono essere studiati contemporaneamente per cogliere appieno le differenze e le somiglianze che esistono tra maschi e femmine, tra ragazzi e ragazze e tra altri generi” Tuttavia, i ricercatori mettono in guardia da interpretazioni errate. Il loro articolo sottolinea che “questi risultati non forniscono prove a favore dell’essenzialismo di genere”, rispondendo alle preoccupazioni di rafforzare stereotipi dannosi. Sia il sesso che il genere sono “componenti essenziali dell’identità”, ma “sta diventando sempre più chiaro che guardare solo al sesso non è sufficiente”, afferma Elvisha Dhamal del Feinstein Institutes for Medical Research e dello Zucker Hillside Hospital e autrice principale del nuovo studio. Lo studio evidenzia quanto l’identità di genere possa essere fluida e sfaccettata, soprattutto nei bambini piccoli. In medicina, capire come il sesso e il genere influenzino separatamente la funzione cerebrale potrebbe portare a trattamenti più personalizzati per le condizioni neurologiche e psichiatriche. Questo potrebbe essere particolarmente utile per i disturbi che si manifestano in modo diverso a seconda del sesso o dell’identità di genere, come l’ADHD e l’autismo. Inoltre, potrebbe contribuire a un supporto più mirato per la salute mentale dei bambini che si trovano ad affrontare sfide legate al genere o all’identità. Forse la cosa più pertinente a breve termine è che, dimostrando
L’intelligenza artificiale potrebbe creare 119 miliardi di sterline di produttività nel Regno Unito
Workday ha svelato i dati secondo cui l’intelligenza artificiale potrebbe dare un impulso alla produttività delle imprese del Regno Unito pari a 119 miliardi di sterline. Questa rivelazione arriva in un momento cruciale, in quanto la nazione è alle prese con un crollo della produttività che persiste da oltre un decennio e mezzo. Il rapporto dipinge il quadro di un paese sull’orlo di un cambiamento sismico nel suo panorama economico. Con gli attuali livelli di produttività che languono al di sotto del 24% rispetto alle proiezioni precedenti al 2008, la promessa di guadagni di efficienza guidati dall’intelligenza artificiale offre un barlume di speranza sia alle aziende che ai politici. Secondo lo studio, le grandi aziende del Regno Unito potrebbero risparmiare ben 7,9 miliardi di ore di lavoro all’anno grazie all’implementazione strategica delle tecnologie AI. Scendendo a livello individuale, i numeri sono altrettanto impressionanti. I dirigenti aziendali potrebbero risparmiare 1.117 ore all’anno, pari a 140 giorni lavorativi, mentre i singoli dipendenti potrebbero recuperare 737 ore, pari a 92 giorni lavorativi. “Una crescita consistente della produttività è sfuggita agli ambienti di lavoro del Regno Unito per oltre 15 anni, ma l’intelligenza artificiale responsabile ha il potenziale per cambiare il paradigma”, ha spiegato Daniel Pell, VP e country manager per il Regno Unito e l’Industria di Workday. I risultati del rapporto arrivano in un momento in cui anche le personalità politiche si esprimono sul ruolo della tecnologia nella governance. L’ex primo ministro laburista Tony Blair ha recentemente commentato che, sebbene la Gran Bretagna debba affrontare sfide economiche, i progressi di tecnologie come l’intelligenza artificiale significano che “non c’è mai stato un momento migliore o più eccitante per governare” Nonostante le prospettive ottimistiche, il percorso verso l’adozione dell’IA non è privo di ostacoli. Il rapporto evidenzia che il 93% dei dipendenti e dei dirigenti aziendali nutre preoccupazioni in merito alla fiducia nell’IA. Ciò sottolinea la necessità di strategie di IA responsabili, di una formazione completa e di iniziative di comunicazione trasparenti. Altri ostacoli all’adozione dell’IA sono i timori per la sicurezza, la privacy e i pregiudizi (38%), la necessità di dedicare più tempo alla formazione dei team (34%) e la mancanza di investimenti (32%). Inoltre, il rapporto individua nei dipendenti non impegnati (41%), nella mancanza di incentivi (41%) e nella tecnologia inadeguata (35%) i fattori chiave che ostacolano la produttività delle organizzazioni. Il potenziale impatto economico dell’IA è sbalorditivo. In base ai risultati dello studio, 2,9 ore di lavoro in più al giorno si traducono in 11.058 sterline all’anno di valore aggiunto per ogni dipendente medio. Con oltre 10 milioni di dipendenti di grandi aziende nel Regno Unito, l’effetto cumulativo potrebbe raggiungere 119 miliardi di sterline di lavoro produttivo all’anno. Tuttavia, il rapporto rivela anche un paradosso della produttività sul posto di lavoro attuale. In una giornata lavorativa di 8 ore, i dipendenti e i dirigenti d’azienda sono realmente produttivi solo per 5,8 e 5,9 ore rispettivamente, lasciando oltre un quarto della giornata improduttiva. La promessa dell’IA va oltre il semplice risparmio di tempo. Assumendo compiti banali e ripetitivi, l’IA ha il potenziale per consentire ai lavoratori di concentrarsi su un lavoro più significativo e d’impatto. Questo cambiamento potrebbe risolvere uno dei maggiori ostacoli alla produttività individuati nel rapporto: i dipendenti non impegnati. Poiché le aziende del Regno Unito si trovano al crocevia di questa rivoluzione dell’IA, il rapporto serve sia come campanello d’allarme che come tabella di marcia. Suggerisce un duplice approccio alla diffusione dell’IA: un’analisi concreta delle potenziali efficienze e una strategia trasparente per affrontare le barriere all’adozione. Realizzare il pieno potenziale dell’IA nell’economia del Regno Unito richiederà uno sforzo concertato da parte di aziende, politici e dipendenti. Il successo dell’integrazione delle tecnologie AI potrebbe determinare la traiettoria economica del Regno Unito per gli anni a venire. Una copia completa del rapporto di Workday è disponibilequi (è richiesta la registrazione) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il design dei giochi e le esperienze dei giocatori
L’intelligenсe artificiale sta formando numerose inԁessioni, аnԁ la gаming inԁustry non è exсeрtion. Da ԁeveloрing soрhistiсаteԁ gаme meсhаniсs a enhаnсing рlаyer exрerienсes, l’influenza dell’AI è inсreаsingly рervаsive. Questo articolo illustra come l’IA stia rivoluzionando il gаme ԁesign аnԁ рlаyer exрerienсes аt а rарiԁ расe. Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella progettazione delle macchine Generаzione di contenuti proсeԁurаli Uno degli aspetti più significativi dell’IA nel gаme ԁesign è la generazione di contenuti (PCG). Il PCG permette agli sviluppatori di creare un mondo di contenuti che si evolve in tempo reale. Invece di progettare ogni singolo elemento, i ԁsрeсtatori сарersԁ usano аlgoritmi per generare contenuti su аs livelli, lаnԁsсарes, аnԁ anche interi аrrаtives. Questo garantisce che l’esperienza dell’autore sia unica e fresca, contribuendo a un maggiore coinvolgimento dell’azienda. Migliorare i Personaggi non giocanti (PNG o NPC) L’IA è anche сruсiаl nel ԁeveloрing di PNG più reаlistiс аnԁ intelligenti. I PNG seguono le рreԁ рreԁetermineԁ sсriрti, rendendo le loro асzioni рreԁiсtаbili аnԁ a volte frustranti per gli рlаyers. Tuttavia, con l’IA, i PNG саn ora leаrnԁ аԁарt bаseԁ sul рlаyer behаviour, сreаting più engаging аnԁ immersive interасtions. Questi PNG guidati dall’intelligenza artificiale offrono un’esperienza più coinvolgente e coinvolgente per il mondo virtuoso. Bilanciare la difficoltà del gioco Bаlаnсing la ԁiffiсulty di а gаme è а сhаllenging tаsk per ԁeveloрers. Se è troppo facile, gli utenti perdono interesse; se è troppo difficile, possono diventare frustrati. L’AI саn aiuta a risolvere il problema del comportamento dell’operatore in tempo reale. Questo ԁynаmiсulty аԁjustment аԁ assicura che si rimanga in аgeԁ аnԁ сhаllengeԁ senza sentirsi sopraffattiԁ, mаintаining арtimаl аnсe t саters a ԁifferenti livelli di abilità аnԁ рreferenсeses. L’intelligenza artificiale per migliorare le competenze degli ex-lavoratori Personаliseԁ gаming exрerienсes La capacità dell’IA di analizzare quantità elevatissime di materiale permette di ottenere risultati altamente efficaci. Con il trасking рlаyer рreferenсes, behаviour, аnԁ рerformаnсe, AI саn tаilor сontent аnԁ reсommenԁtions inԁiviԁuаl рlаyers. Questa рersonаlisаtion саn rаnge dal suggerire oggetti in-gаme аnԁ missioni, all’аԁregolare la trama del gioco аseԁ su рlаyer сhoiсes. Suсh tаiloreԁ exрerienсes mаke рlаyers feel more сonneсteԁ to the gаme, enhаnсing their overаll enjoyment аnԁ sаtisfасtion. Il tempo reale e l’allenza si pagano in base alle tariffe L’intelligenza artificiale consente di risparmiare tempo e di pagare le tasse, consentendo agli utenti di migliorare il loro comportamento. Questo può essere utilizzato per migliorare il design del sito, correggere bug, introdurre nuove funzionalità. I clienti beneficiano di un sistema in continua evoluzione che soddisfa i loro desideri. Il tempo libero aiuta anche gli utenti a crearsi un’immagine più coinvolgente di Anԁ bаlаnсeԁ, аԁԁ aԁ gаmeрlаy, аԁressing issues аnԁ oрррortunità а↪Ll_501 а↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 ↪Ll_501 Ր. L’impatto dell’intelligenza artificiale sul gioco delle slot online Una delle più interessanti аррliсаzioni dell’IA nel gioco è quella dei casinò online. Le innovative poker bitcoin, o slot machine, sfruttano l’IA per offrire un’esperienza di gioco più coinvolgente, in particolare attraverso l’uso di pagamenti in bitcoin sulla piattaforma del casinò. Tuttavia, questo potrebbe essere portato a un livello superiore con l’integrazione dell’intelligenza artificiale, in quanto porta a una maggiore sicurezza e a caratteristiche di gioco più interessanti. Ad esempio, alcuni giochi possono incorporare elementi di abilità o di strategia e gli avversari dell’IA possono offrire un’esperienza di gioco stimolante e dinamica. Inoltre, le slot machine guidate dall’intelligenza artificiale possono utilizzare il comportamento dell’intelligenza artificiale per creare un’esperienza di gioco unica nel suo genere, assicurando che la sessione di gioco della slot sia unica nel suo genere. Inoltre, l’uso dell’IA nei giochi di bitсoin può migliorare la sicurezza della sicurezza ԁeteсting аnԁ рreventing frаuԁulent асtivities. Gli algoritmi di intelligenza artificiale individuano iԁnԁn insoluаl раtterns аnԁ flаg рotentiаl treаts, assicurando а sаfer ambiente per рlаyers. Questo è particolarmente importante nello spazio delle criptovalute, dove l’anonimato può talvolta essere sfruttato per scopi illeciti. Potere dell’AI sul suррorto clienti L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando anche il servizio clienti nei casinò online. Gli AI-ԁriven сhаtbots аnԁ virtuаl аssistаnts рroviԁe instаnt suрррort a рlаyers, аԁressing le loro query аnԁ problemi in reаl-time. Questi sistemi di intelligenza artificiale саn hаnԁle wiԁe rаnge of tаsks, da ассountountаment a troubleshooting teсhniсаl рroblems, e quindi enhanceаnсe the overаll рlаyerрerienсe. Migliorare l’ansia e l’entusiasmo di tutti i giorni L’AI aiuta a garantire che i risultati siano positivi, monitorando i messaggi e le informazioni per evitare che si verifichino problemi o che si verifichino problemi. Questo crea fiducia tra gli avvocati online, favorendo un ambiente più positivo per il gаming. Gli algoritmi di IA саuԁ verificano i risultati dei giochi in bitсoin, assicurando che i giochi non siano truccati e che abbiano la possibilità di vincere. I futuri proрeсti dell’IA nel gаming Uрсoming teсh L’Intelligenza Artificiale è destinata a svolgere un ruolo significativo nel miglioramento dei tempi di AR della VR. Creando ambienti virtuosi più immersivi, l’intelligenza artificiale migliora l’interattività della VR e dell’AR. Questo permetterà di creare nuove possibilità per il gаme ԁesign аnԁ рlаyer engаgement. Narrazione guidata dall’intelligenza artificiale Il futuro del gаme storytelling risiede nei nаrrаtivi guidati dall’AI. L’AI саn аnаlyse рlаyer сhoiсes аnԁ аԁарt la trama ассorԁingly, сreаting ԁynаmiс аnԁ рersonаliseԁ nаrrаtives. Questo аррroасh assicura che il viaggio dell’attore sia unico, migliorando l’ingaggio. Aԁvаnсeԁ plаyer anаlytiсs Man mano che la teсnologia dell’IA continua a evolversi, la аbilità di аnаlizzare рlаyer ԁаtа diventerà ancora più soрhistiсаteԁ. Questo consentirà agli utenti di creare più рreсise аnԁ рersonаliseԁ gаming exрerienсes, sfumando ulteriormente la linea di demarcazione tra i virtuosi аnԁ reаl mondoԁ. Conclusione L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il gаme ԁesign аnԁ рlаyer exрerienсes. Dai PNG intelligenti alle esperienze online di рersonаliseԁ gаming аnԁ enhаnсeԁ, l’imрасt dell’IA è рrofounԁ аnԁ fаr-reасhing. In futuro, potremo creare esperienze ancora più innovative e coinvolgenti. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale: Si tratta di ragionare o semplicemente di recitare?
Quando ChatGPT ti dà la risposta giusta al tuo quesito, ragiona sulla richiesta o ricorda semplicemente la risposta dai suoi dati di addestramento? I ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT hanno progettato una serie di test per capire se i modelli di intelligenza artificiale “pensano” o se hanno semplicemente una buona memoria. Quando si chiede a un modello di intelligenza artificiale di risolvere un problema matematico come “Quanto fa 27 62?”, il modello risponde rapidamente con la risposta corretta: 89. Come possiamo capire se il modello comprende l’aritmetica sottostante o se ha semplicemente visto il problema nei suoi dati di addestramento? Nel loro articolo, i ricercatori hanno testato GPT-4, GPT-3.5 Turbo, Claude 1.3 e PaLM2 per vedere se erano in grado di “generalizzare non solo a istanze non viste di compiti noti, ma anche a nuovi compiti” Hanno progettato una serie di 11 compiti che differiscono leggermente dai compiti standard in cui gli LLM generalmente ottengono buoni risultati. I LLM dovrebbero ottenere le stesse prestazioni con i “compiti controfattuali” se utilizzano procedure di risoluzione dei compiti generali e trasferibili. Se un LLM “capisce” la matematica, allora dovrebbe fornire la risposta corretta a un problema matematico in base 10 e nella raramente utilizzata base 9, ad esempio. Ecco alcuni esempi di compiti e le prestazioni del GPT-4. Prestazioni del GPT-4 con compiti standard predefiniti (blu) e compiti controfattuali leggermente modificati (arancione). Qui sono mostrati esempi di compiti e risposte corrette. Fonte: arXiv Le prestazioni di GPT-4 nei test standard (linea blu) sono buone, ma le sue abilità matematiche, di ragionamento logico, spaziale e di altro tipo (linea arancione) peggiorano significativamente quando il compito viene leggermente alterato. Gli altri modelli hanno mostrato un degrado simile, con il GPT-4 che si è distinto. Nonostante il degrado, le prestazioni nei compiti controfattuali erano comunque superiori al caso. I modelli di intelligenza artificiale cercano di ragionare su questi compiti, ma non sono molto bravi. I risultati dimostrano che le impressionanti prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale in compiti come gli esami universitari si basano su un eccellente richiamo dei dati di formazione, non sul ragionamento. Questo evidenzia ulteriormente che i modelli di intelligenza artificiale non possono generalizzarsi a compiti inediti, Zhaofeng Wu, dottorando in ingegneria elettrica e informatica del MIT, affiliato CSAIL e autore principale dell’articolo, ha dichiarato: “Abbiamo scoperto un aspetto affascinante dei modelli linguistici di grandi dimensioni: eccellono in scenari familiari, quasi come un sentiero ben battuto, ma faticano quando il terreno diventa sconosciuto. Questa intuizione è fondamentale quando cerchiamo di migliorare l’adattabilità di questi modelli e di ampliare i loro orizzonti applicativi” Abbiamo visto una dimostrazione simile di questa incapacità di generalizzare quando abbiamo esplorato quanto i modelli di intelligenza artificiale siano incapaci di risolvere un puzzle semplificato di attraversamento di un fiume. I ricercatori hanno concluso che, quando gli sviluppatori analizzano i loro modelli, dovrebbero “considerare l’abilità astratta del compito come indipendente dalle prestazioni osservate del compito” L’approccio “train-to-test” può far salire un modello nei benchmark, ma non offre una vera misura di come il modello se la caverà quando gli verrà presentato un nuovo compito su cui ragionare. I ricercatori suggeriscono che parte del problema è che questi modelli vengono addestrati solo su testi di forma superficiale. Se i LLM venissero esposti a dati contestualizzati e a rappresentazioni semantiche più reali, potrebbero essere in grado di generalizzare quando gli vengono presentate delle variazioni nel compito. Leggi di più su dailyai.com
AI news – L’intelligenza artificiale scrive barzellette, segnala le frottole e batte i bug
Benvenuti alla nostra carrellata settimanale di notizie sull’IA assemblata dall’uomo. Questa settimana l’IA si è dedicata alla scrittura di barzellette e all’individuazione di bugie. Un modello cinese in tempo reale ha battuto il GPT-4o. E OpenAI ha aperto i battenti quando avrebbe dovuto chiuderli. Approfondiamo. OpenAI violato OpenAI è stato criticato per essere molto chiuso, nonostante il suo nome. Questa settimana abbiamo scoperto che i server dell’azienda erano aperti per i motivi sbagliati. OpenAI ha subito una violazione dei dati da parte di un hacker che ha violato le sue difese. Con l’intensificarsi della corsa globale all’intelligenza artificiale, è probabile che si verifichino altri tentativi come questo. Microsoft è il principale investitore di OpenAI, ma questa settimana si è sorprendentemente ritirata dal suo ruolo di osservatore nel consiglio di amministrazione di OpenAI e anche Apple ha rifiutato un posto al tavolo. Microsoft afferma che si tratta di una naturale evoluzione del suo rapporto con OpenAI, ma potrebbe esserci qualcos’altro sotto? Stiamo ancora aspettando che l’assistente vocale di GPT-4o passi da una demo a un prodotto disponibile al pubblico. Mentre OpenAI si torce le mani e parla di problemi di sicurezza, il laboratorio francese di AI Kyutai ha rilasciato il suo assistente vocale Moshi. È pieno di bug e la demo presentava una serie di problemi, ma almeno Moshi è disponibile per l’uso da parte delle persone. La tua mossa Sam. Kling sta già spaccando, quindi potresti rilasciare anche Sora già che ci sei. Sicuramente è stato creato utilizzando un’intelligenza artificiale, ma non sono sicuro di quale. Probabilmente Kling. pic.twitter.com/1SNW9WslJi – AshutoshShrivastava (@ai_for_success) 11 luglio 2024 Stai scherzando L’intelligenza artificiale può essere divertente? Un nuovo studio ha messo a confronto le barzellette scritte dagli esseri umani con quelle scritte da GPT-3.5. Sono stati inoltre confrontati i titoli satirici scritti dagli autori comici professionisti di The Onion con quelli scritti dall’IA. Indovina quali battute sono state giudicate più divertenti in un test alla cieca. Se esistesse un dispositivo che ti dicesse quando qualcuno sta mentendo, lo useresti? I ricercatori hanno realizzato una macchina della verità AI che è molto più brava a rilevare le bugie rispetto agli esseri umani. Sembra una buona idea fino a quando non si analizza quanto questa tecnologia potrebbe essere dirompente dal punto di vista sociale. Nuovi modelli Un piccolo modello di AI potrebbe battere il GPT-4? Salesforce ha sfidato le tendenze dell’IA con i modelli xLAM-1B e 7B, piccoli ma potenti. L’IA agenziale deve trasformare le richieste in linguaggio naturale degli utenti in chiamate API o funzioni specifiche. Questi minuscoli modelli sono centinaia di volte più piccoli di GPT-4 e Gemini 1.5 Pro ma li superano nella classifica delle chiamate di funzioni di Berkeley. L’azienda tecnologica cinese SenseTime ha rilasciato il suo modello multimodale SenseNova 5.5 e ha dichiarato che supera il GPT-4o. La versione interattiva in tempo reale del modello ha mostrato le stesse funzionalità vocali che abbiamo visto nella demo di GPT-4o, anche se in mandarino. SenseTime e altre aziende cinesi di AI stanno distribuendo token API gratuiti per attirare nuovi clienti, dato che OpenAI ha chiuso l’accesso alle API in Cina. Anthropic ci ha impressionato con Claude Sonnet 3.5 il mese scorso e la sua piattaforma ha appena ricevuto un altro aggiornamento. La Console Anthropic e Claude hanno ottenuto nuove ed entusiasmanti funzionalità di prompt e Artifacts. Comportamento scorretto dell’AI L’app di web design collaborativo Figma ha fatto un rapido dietrofront: il CEO ha chiuso la sua funzione AI Make Design. Il designer dell’app crea design raffinati, ma alcuni utenti hanno detto che hanno un aspetto sospettosamente familiare. Dove ho visto questo design di app prima di ….? Se gli adulti non riescono a capire come creare e utilizzare l’IA in modo etico, dovremmo stupirci se i bambini sbagliano? Un tribunale spagnolo ha condannato 15 bambini per aver creato materiale esplicito generato dall’IA. È facile dare la colpa ai bambini, ma la situazione evidenzia come l’impatto dell’IA sui bambini sia stato ampiamente ignorato. E questo tipo di ricerca non ispira esattamente fiducia. https://t.co/vki4nKLPKb pic.twitter.com/zSA8dysuK2 – ControlAI (@ai_ctrl) 8 luglio 2024 Dottor AI È possibile sapere se una persona rischia di sviluppare l’Alzheimer nei prossimi 6 anni? Un nuovo sistema di intelligenza artificiale è in grado di prevedere con successo l’insorgenza precoce del morbo di Alzheimer utilizzando l’analisi del linguaggio. L’accuratezza della previsione batte i test tradizionali e non invasivi e potrebbe consentire ai pazienti di ricevere un trattamento più precoce. In una scoperta medica, i ricercatori hanno utilizzato l ‘intelligenza artificiale per identificare le infezioni resistenti ai farmaci, come il tifo, prima di tentare di curarle con gli antibiotici. La velocità e l’accuratezza del sistema di intelligenza artificiale consentono ai medici di effettuare diagnosi più rapide e di prescrivere prima gli antibiotici più efficaci. Questo potrebbe essere un grande aiuto per ridurre la diffusione dei batteri resistenti ai farmaci. Altre notizie.. Ecco altre storie sull’intelligenza artificiale che ci sono piaciute questa settimana: E questo è quanto. OpenAI è stato molto silenzioso, anche se altri modelli di IA sono alle calcagna del suo GPT-4o. Incrociamo le dita e speriamo che la prossima settimana ci siano altre notizie su OpenAI oltre a cause legali e hackeraggi. Credi che l’IA riuscirà mai a capire l’umorismo? Scrivere una battuta è una cosa, ma non sono sicuro che un algoritmo possa mai creare il prossimo Seinfeld o Fawlty Towers. Speriamo che gli ingegneri dell’IA concentrino i loro modelli su compiti più semplici come la cura del cancro e l’energia gratuita per il momento. Facci sapere cosa ne pensi, condividi con noi i tuoi tentativi di umorismo con l’AI su X e continua a inviarci link di notizie sull’AI. Leggi di più su dailyai.com
Samsung potenzia le funzioni AI con gli ultimi dispositivi pieghevoli e indossabili
Gli ultimi smartphone di punta e gli indossabili di Samsung sono stati resi più leggeri e sottili, incorporando al contempo funzioni AI avanzate per attirare i consumatori di fascia alta. Samsung, che ha aperto la strada al segmento degli smartphone pieghevoli nel 2019, deve affrontare una crescente concorrenza in questa nicchia di mercato. I dati di Canalys mostrano che la quota di Samsung nelle spedizioni di telefoni pieghevoli è scesa dall’81% nel 2022 al 63% nel 2023, evidenziando l’importanza di questo ultimo lancio. Rispondendo alle pressioni del mercato, Samsung ha apportato notevoli miglioramenti alla sua linea di telefoni pieghevoli: Il Galaxy Z Fold 6, dotato di un ampio schermo, è ora la versione più leggera e sottile della serie, con l’obiettivo di attirare nuovi clienti verso questo fattore di forma. Il Galaxy Z Flip 6 a conchiglia vanta una maggiore durata della batteria, una fotocamera a risoluzione più elevata e una nuova camera di vapore per migliorare il raffreddamento. Questi miglioramenti rispondono a problemi chiave identificati dal feedback dei clienti. Nonostante l’aumento dei costi dei materiali e dopo aver mantenuto i prezzi stabili per tre anni, Samsung ha applicato un modesto aumento di prezzo. Lo Z Flip 6 ha un prezzo di 1.099,99 dollari, mentre lo Z Fold 6 parte da 1.899,99 dollari, con un aumento di 100 dollari rispetto ai modelli dello scorso anno. Samsung ha introdotto diverse nuove funzioni basate sull’intelligenza artificiale, tra cui: Una “modalità di ascolto” che fornisce un’interpretazione vocale simultanea se abbinata agli auricolari Galaxy Buds. La collaborazione con Google per lo sviluppo di nuove funzioni di ricerca AI, come la visualizzazione di soluzioni passo-passo a problemi matematici se cerchiate sullo schermo. L’azienda ha anche migliorato in modo significativo i suoi prodotti Galaxy Watch: Un nuovo chip a 3 nanometri triplica l’efficienza di avvio ed elaborazione delle applicazioni rispetto al modello dello scorso anno. L’orologio ha ricevuto l’approvazione della FDA statunitense come dispositivo di monitoraggio per l’apnea del sonno. Le nuove funzioni includono la misurazione della potenza di soglia funzionale (FTP) per gli appassionati di ciclismo e dei prodotti finali di glicazione avanzata (AGE) legati al diabete. L’impegno di Samsung nel monitoraggio della salute è ulteriormente esemplificato dall’introduzione del Galaxy Ring. Al prezzo di 399,99 dollari, questo anello intelligente è disponibile nei colori oro, argento e nero e presenta una struttura in titanio con resistenza all’acqua 10ATM e grado di protezione IP68. Con una larghezza di 7 mm e uno spessore di 2,6 mm, è stato progettato per essere sottile e leggero, con un peso compreso tra 2,3 e 3 g a seconda delle dimensioni. Il Galaxy Ring funziona principalmente come un tracker della salute, dotato di accelerometro, sensore ottico della frequenza cardiaca e sensore della temperatura della pelle. È in grado di monitorare il sonno, la frequenza cardiaca e l’attività fisica, introducendo anche nuove metriche Galaxy AI come Energy Score e Wellness Tips. L’anello offre una durata della batteria di 6-7 giorni e viene fornito con un’esclusiva custodia di ricarica trasparente che mantiene una carica di 1,5 volte superiore. L’analista del settore Jack Leathem di Canalys sottolinea l’importanza delle funzioni AI per la salute e il fitness negli indossabili, osservando che sono “fondamentali per attirare i clienti del segmento premium” e per differenziare Samsung dagli altri fornitori di smartwatch. Il Galaxy Ring è compatibile solo con i telefoni Android che utilizzano l’applicazione Samsung Health, con alcune funzioni esclusive per i telefoni Galaxy. Una caratteristica che spicca per gli utenti di Galaxy Z Fold 6 e Z Flip 6 (presto disponibile anche su S24) è la possibilità di controllare la fotocamera del telefono o di disattivare gli allarmi con un gesto di doppio pizzico sull’anello. Sebbene il Galaxy Ring sia promettente per quanto riguarda il design dell’hardware e l’integrazione dell’ecosistema, il suo successo dipenderà in ultima analisi dall’accuratezza del rilevamento e dalle prestazioni costanti della batteria. L’espansione di Samsung nel mercato degli anelli intelligenti, insieme ai miglioramenti apportati ai telefoni pieghevoli e agli smartwatch, dimostra l’impegno dell’azienda nell’innovare i settori degli indossabili e degli smartphone. La nuova linea di prodotti – tra cui i telefoni pieghevoli, gli orologi e l’anello – sarà disponibile a partire dal 24 luglio in Corea del Sud, Nord America ed Europa, segnando un passo significativo nella strategia di Samsung di innovare e competere nei mercati degli smartphone e degli indossabili di fascia alta. (Immagine: Samsung) Vedi anche: L’UE indaga sugli accordi Microsoft-OpenAI e Google-Samsung in materia di AI Vuoi saperne di più sull’AI e sui Big Data dai leader del settore? Dai un’occhiata all’ AI & Big Data Expo che si terrà ad Amsterdam, in California e a Londra. L’evento completo è in concomitanza con altri eventi importanti come Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week e Cyber Security & Cloud Expo. Scopri gli altri eventi tecnologici aziendali e i webinar di TechForge qui. Tags: ai, apple, intelligenza artificiale, galaxy ai, Samsung, z flip 6, z fold 6 Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
La NATO rilascia una strategia AI rivista per combattere le minacce
La NATO ha pubblicato una nuova strategia sull’IA per promuovere l’uso responsabile dell’IA nelle applicazioni di difesa e per combattere le minacce degli avversari abilitati all’IA. La strategia aggiornata della NATO è un’indicazione della rapidità con cui l’IA nella difesa sta passando dalla novità all’adozione su larga scala. La strategia originale della NATO per l’IA è stata definita nel 2021 e approvava sei principi di uso responsabile (PRU) per l’IA nella difesa, ovvero: Responsabilità e rendicontazione, spiegabilità e tracciabilità, affidabilità, governabilità e mitigazione dei pregiudizi. il 2021 è stato solo 3 anni fa, ma si tratta di diverse generazioni indietro rispetto alla tecnologia disponibile in commercio che abbiamo oggi. Secondo la NATO, con l’emergere di nuove capacità e la trasformazione dell’IA in una tecnologia di uso generale, sono emersi anche nuovi rischi. Sebbene la NATO sia generalmente associata alla difesa nazionale, la strategia afferma che altre questioni legate all’IA meritano l’attenzione della NATO. La strategia rileva “la potenziale diminuzione della disponibilità globale di dati pubblici di qualità per addestrare i modelli di IA” Inoltre, si parla delle implicazioni dell’IA ad alta intensità di calcolo sul consumo di energia. La NATO si preoccupa anche della “responsabilità nel team uomo-macchina e del superamento dei problemi tecnici e di governance quando le soluzioni a doppio uso del mercato civile vengono applicate in un contesto militare” I risultati desiderati espressi nella strategia rendono chiaro che le armi che i membri della NATO utilizzeranno incorporeranno l’IA. La NATO afferma che adotterà “misure misurabili per integrare l’IA, abilitata da dati di qualità, nelle capacità alleate appropriate attraverso impegni nel processo di pianificazione della difesa della NATO” Per raggiungere il suo obiettivo, la NATO afferma che lei e i suoi alleati “devono essere in grado di accedere e utilizzare laboratori specializzati, sandbox e strutture di test” A differenza del Progetto Manhattan, lo sviluppo di AI all’avanguardia avviene nei laboratori aziendali, non nelle strutture governative. C’è da chiedersi se OpenAI o Meta condividerebbero le loro strutture se la NATO glielo chiedesse. La strategia della NATO sottolinea anche l’impatto che l’IA avrà sui posti di lavoro militari e civili. Per affrontarlo saranno necessari “programmi di riqualificazione, competenze di alto livello, cambiamenti nei ruoli lavorativi e una maggiore integrazione degli esperti tecnici nelle operazioni militari” Jet autonomi, soldati robot e sciami di droni lasceranno probabilmente migliaia di soldati alla ricerca di un impiego alternativo. È facile pensare che le guerre si combattano con l’hardware militare, ma la strategia della NATO contiene un interessante approfondimento su ciò che preoccupa particolarmente i suoi leader: “La disinformazione, l’armamento di narrazioni di genere, la violenza di genere tecnologicamente facilitata e le operazioni informative basate sull’intelligenza artificiale potrebbero influenzare l’esito delle elezioni, seminare divisione e confusione all’interno dell’Alleanza, smobilitare e demoralizzare le società e le forze armate in tempi di conflitto e ridurre la fiducia nelle istituzioni e nelle autorità importanti per l’Alleanza. Questi problemi potrebbero avere profonde implicazioni per l’Alleanza” In uno scenario in cui gli Stati nazionali utilizzano IA superintelligenti per competere tra loro, le decisioni strategiche, la creazione e la distribuzione di propaganda e le manovre di aggiramento avverranno in millisecondi. La sfida che i membri della NATO devono affrontare è che i modelli di IA più potenti appartengono a società che vogliono venderli in un mercato globale. La NATO afferma di dover trovare un modo per “mitigare il rischio che la tecnologia alleata venga sfruttata da potenziali avversari e concorrenti strategici e aiutare gli alleati a salvaguardare l’accesso a componenti vitali” Considerando i progressi compiuti dalla Cina nonostante le sanzioni statunitensi, il cavallo dell’intelligenza artificiale potrebbe essere già scappato. Leggi di più su dailyai.com
AMD acquisisce il laboratorio privato finlandese AI Silo con un accordo in contanti da 665 milioni di dollari
Il gigante dei semiconduttori AMD ha annunciato l’acquisizione di Silo AI, il più grande laboratorio privato di IA in Europa, in un’operazione da 665 milioni di dollari in contanti che dovrebbe concludersi nella seconda metà del 2024. L’acquisizione è il frutto della strategia di AMD di offrire soluzioni di intelligenza artificiale end-to-end per hardware, software e servizi, in modo da poter competere con il colosso del settore NVIDIA. Silo AI è nota anche per la creazione di innovativi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open-source come Poro e Viking, ottimizzati per l’hardware AMD. L’azienda ha anche sviluppato modelli e soluzioni di intelligenza artificiale per importanti aziende, come Allianz, Philips, Rolls-Royce e Unilever. “Ilteam di esperti di AI di Silo AI e la comprovata esperienza nello sviluppo di modelli e soluzioni di AI di primo piano, tra cui LLM all’avanguardia costruiti su piattaforme AMD, accelereranno ulteriormente la nostra strategia di AI e favoriranno la creazione e la rapida implementazione di soluzioni di AI per i nostri clienti globali”, hadichiarato Vamsi Boppana, SVP dell’Artificial Intelligence Group di AMD. AMD punta a guadagnare terreno su NVIDIA L’ingresso di Silo AI nel gruppo darà un impulso immediato ai chip AI di AMD. L’acquisizione migliora la capacità di AMD di offrire una gamma più ampia di soluzioni AI, tra cui chip, modelli software e servizi di implementazione. Inoltre,AMD è in grado di rafforzare la sua posizione nei confronti di NVIDIA, che ha sostanzialmente quadruplicato il suo valore in poco più di un anno vendendo prodotti orientati all’IA a questo mercato frenetico. In modo lento e silenzioso, AMD ha costruito rapidamente il proprio ecosistema AI nell’ultimo anno, investendo oltre 125 milioni di dollari in una dozzina di aziende di AI e facendo altre acquisizioni strategiche. Silo AI rappresenta però la più grande operazione di AMD nel campo dell’intelligenza artificiale e porta in dote risorse uniche. Oltre al suo team e alla sua base di clienti, Silo AI vanta una preziosa esperienza nella collaborazione con gli istituti di ricerca per ottimizzare l’addestramento dei modelli di IA sui potenti supercomputer che utilizzano i chip AMD. Ad esempio, ha contribuito all’addestramento di modelli linguistici europei open-source all’avanguardia su LUMI, il supercomputer più veloce del continente alimentato da oltre 12.000 GPU AMD Instinct. L’ingente prezzo di 665 milioni di dollari dimostra quanto sia alta la posta in gioco nel mercato delle infrastrutture e dei servizi aziendali. La domanda di piattaforme end-to-end che semplificano lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nelle aziende è in aumento. NVIDIA domina questo mercato, ma c’è spazio anche per altri per conquistare una fetta, anche se per ora piccola. Se mai dovesse esserci una falla nell’armatura di NVIDIA, AMD sarebbe pronta a cogliere qualsiasi opportunità. Naturalmente, la concorrenza rimarrà agguerrita, dato che tutti i giganti della tecnologia investono pesantemente per conquistare quote in questo mercato in crescita. Tuttavia, grazie al suo solido portafoglio di chip e alle capacità del software AI che sta acquisendo grazie alle acquisizioni, AMD si sta posizionando come un giocatore sempre più temibile. Leggi di più su dailyai.com
7 problemi principali (e le soluzioni) che impediscono l’introduzione dell’intelligenza artificiale nel tuo lavoro
Gli approfondimenti di 10.000 analisti, specialisti IT e dirigenti: tutto sull’intelligenza artificiale. Se non hai familiarità con il tema dell’intelligenza artificiale e vuoi capire come stanno le cose in base all’esperienza di aziende reali, assicurati di leggere questo articolo! L’intelligenza artificiale ha già dimostrato di poter fare molte cose utili e semplificare il lavoro di un’azienda, soprattutto in settori come l’AI nel marketing. Ma ci sono delle barriere che finora hanno impedito all’IA di conquistare il mondo e alle aziende di introdurla nei processi. Con la nostra Agenzia WGG analizziamo queste barriere e ti diciamo cosa fare. Il problema principale: l’intelligenza artificiale generativa ha bisogno di una dieta Ottenere una risposta a qualsiasi richiesta, inventare una legge e analizzare il mercato: tutto questo non è sufficiente perché l’IA funzioni per le aziende. Dopo il boom dell’intelligenza artificiale, i ricercatori si sono resi conto che non basta investire nelle capacità tecniche dell’IA nella speranza che cambi e ottimizzi il lavoro. I dati verificati sono diventati più importanti. Le aziende vogliono instillare nell’IA il valore del fact-checking: dopo di che, tutto cambierà. “Le aziende stanno adottando l’IA così rapidamente che l’affidabilità dei dati sta diventando sempre più preziosa. Per infondere questo valore nell’intelligenza artificiale, è necessario infonderlo nei dati che la alimentano. Immagina che l’intelligenza artificiale abbia una dieta: può mangiare fast food, oppure prodotti di provata efficacia. In parole povere, l’IA darà un reale profitto alle aziende solo se alimentata da dati accurati. Le nostre analisi mostrano l’urgente necessità di informazioni affidabili, ora più che mai” –Wendy Batchelder, Chief Data Officer di Salesforce Ma non si tratta solo di affidabilità dei dati: ci sono altri problemi che frenano le aziende. Ne parliamo di seguito. Altri 6 motivi per cui l’IA è difficile da implementare L’infrastruttura IT delle aziende non è pronta per l’IA I database aziendali e la loro struttura tecnica non sono ancora pronti per l’intelligenza artificiale. Ci sono ancora pochi strumenti all’interno dell’infrastruttura che possono essere facilmente sincronizzati con l’intelligenza artificiale: semplicemente perché l’intelligenza artificiale è una cosa nuova e quando l’infrastruttura è stata creata non aveva il compito di lavorare con l’intelligenza artificiale. Non esiste un sistema di dati unificato Se tutte le tue informazioni sono ancora archiviate in decine di tabelle, documenti e applicazioni, c’è motivo di pensare a una piattaforma unificata o a un sistema di archiviazione ben congegnato. Senza un sistema di dati organizzato, l’AI non produrrà risultati. Imprecisione dei dati L’intelligenza artificiale è limitata ai dati aziendali e a quelli open source, quindi potrebbe non fornire un quadro completo o utilizzare informazioni inaffidabili. I reparti vendite e assistenza sono i meno fiduciosi nell’accuratezza dei dati, mentre i reparti di analisi sono i più fiduciosi. Problemi etici In primo luogo, l’IA non prende sempre decisioni basate sul valore della vita umana, anche se a volte questo può essere posto come condizione. In secondo luogo, l’intelligenza artificiale funziona sulla base di dati provenienti da Internet ed è piena di stereotipi non etici. Ad esempio, quando si cerca “dottore”, è più probabile che compaiano gli uomini, “insegnante” è una donna, “donna” è una casalinga e così via. È emerso che l’IA è prevenuta perché lavora sulla base di dati provenienti da Internet e contiene stereotipi e pregiudizi. Questo si chiama pregiudizio dell’IA. Nessun sistema di raccolta e strategia dei dati il 41% dei leader afferma che la propria strategia sui dati è solo parzialmente o per nulla allineata agli obiettivi. Ciò significa che non esiste un’analisi coerente dei dati degli utenti e del mercato. Senza di ciò, è difficile implementare l’intelligenza artificiale: semplicemente non avrà nulla da analizzare. Solo il 32% dei dirigenti e degli analisti misura e studia il valore della monetizzazione dei dati. Minacce alla sicurezza il 78% degli analisti, dei dirigenti e dei responsabili IT dichiara di avere difficoltà a raggiungere gli obiettivi aziendali a causa di problemi legati ai dati, tra cui la sicurezza degli stessi. In primo luogo, stanno già emergendo dei precedenti in cui l’IA analizza illegalmente il materiale librario, ad esempio. Anche se gli autori non hanno dato il loro consenso. In secondo luogo, non c’è chiarezza su cosa accadrà ai dati caricati nell’IA. Non è chiaro se diventeranno parte della conoscenza dell’IA o meno. Inoltre, potrebbero esserci informazioni riservate sia sugli utenti che sull’azienda. Ne consegue un conflitto: puoi implementare l’intelligenza artificiale e raggiungere gli obiettivi con il suo aiuto, ma questo minaccia la sicurezza dell’azienda e degli utenti. Come implementare l’intelligenza artificiale e risolvere i problemi di cui sopra: 4 consigli Suggerimento №1: investi in informazioni di comprovata efficacia sull’intelligenza artificiale per ottenere conclusioni affidabili in uscita il 79% degli analisti e dei dirigenti prevede di investire nella visualizzazione dei dati e nell’IA, il 75% nella formazione e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale utilizzando dati verificati. Per ricevere informazioni verificate da caricare nell’intelligenza artificiale, investi nell’analisi: in outsourcing o internamente. Suggerimento №2: Cambia il tuo approccio alla gestione delle informazioni per ridurre la gravità dei dati Abbiamo già scritto sopra che senza un sistema di dati unificato è difficile implementare l’IA. Pertanto, i manager devono organizzare le informazioni in modo che siano più facili da usare, non solo da conservare. Ad esempio, l’85% degli analisti e dei responsabili IT gestisce i dati per controllare e convalidare la qualità delle informazioni. Se questo non viene fatto, l’IA inizierà a consumare dati di bassa qualità e a produrre risultati errati. Si scopre che l’intelligenza artificiale è un incentivo per mettere ordine nel modo in cui un’azienda organizza i database e nel modo in cui li utilizza. Le aziende più mature (quelle in cui i dati sono gestiti sistematicamente e misurati in ogni fase) hanno maggiori probabilità di vedere i benefici dell’IA nella democratizzazione dell’accesso ai dati, ad esempio. La gravità dei dati si verifica quando le informazioni all’interno di un’azienda sono sparse in sistemi diversi o in luoghi in cui è difficile esportarle, combinarle e analizzarle. Per combattere la gravità, dirigenti e analisti gestiscono i dati con approcci diversi e
SenseNova 5.5 – Il primo LLM in tempo reale della Cina batte il GPT-4o
Lo sviluppatore cinese di AI, SenseTime, ha presentato il suo modello multimodale aggiornato SenseNova 5.5 e sostiene che rappresenta lo stato dell’arte. Il modello aggiornato arriva a pochi mesi dal rilascio di SenseNova 5, che secondo SenseTime era alla pari con GPT-4 Turbo. L’aggiornamento del parametro 600B di SenseNova 5.5 rappresenta un miglioramento del 30% delle prestazioni complessive. I punteggi dei benchmark rilasciati dall’azienda mostrano che il suo modello batte GPT-4o e i modelli Claude Sonnet 3.5 di Anthropic. I benchmark in cui SenseNova 5.5 eccelle sono quelli tipicamente utilizzati per i modelli cinesi. Se avessero usato i benchmark GPQA, Humaneval o Math avremmo potuto fare un confronto più equo, ma anche in questo caso i dati sono impressionanti. I risultati dei benchmark di SenseNova 5.5 rispetto ad altri modelli leader. Fonte: SenseTime SenseTime ha anche presentato SenseNova 5o, il primo modello multimodale in tempo reale della Cina in grado di elaborare testo, immagini, audio e video. La demo di SenseNova 5o che ha interagito sul palco ha mostrato le stesse prestazioni della demo di GPT-4o, su cui stiamo ancora aspettando di mettere le mani. SenseTime afferma che le interazioni di SenseNova 5o sono “alla pari con le capacità di interazione in streaming di GPT-4o” Claude 3.5/GPT-4oを超える生成AI、SenseNova 5.5が発表されました。 また、マルチモーダルモデル、SenseNova 5oも同時に発表されたようです。 SenseNova 5.0と比較してパフォーマンスが30％向上し、数学や英語を中心に多くのコア指標がGPT-4oの標準を上回っているとのこと。pic.twitter.com/H1u98SFVwX – 江藤圭一|Radineer (@RadineerE10) 8 luglio 2024 L’azienda ha anche presentato una versione “Lite” di SenseNova 5.5, un modello cloud-to-edge a basso costo destinato a essere eseguito sul dispositivo. SenseTime afferma che il suo modello edge-side costerà solo 9,90 RMB all’anno per dispositivo, ma non ha fornito dati sulle prestazioni. Nell’ambito di SenseNova 5.5, SenseTime ha rilasciato anche Vimi, un generatore di video avatar AI controllabile. Vimi è in grado di generare video della durata massima di un minuto utilizzando una singola foto come suggerimento. Inoltre, permette di controllare con precisione le espressioni facciali e i movimenti della parte superiore del corpo di un avatar. さらに ・音声 ・テキスト ・画像 ・動画 を処理できるリアルタイム・マルチモーダルモデル、SenseNova5oも公開pic.twitter.com/CKs0JyaH1m – ChatGPT × AIツール (@chatgptair) 9 luglio 2024 L’uscita di OpenAI dalla Cina In linea con le sanzioni statunitensi sulle esportazioni di tecnologia in Cina, OpenAI bloccherà l’accesso API ai suoi strumenti e servizi per gli utenti in Cina. Il governo cinese blocca già ChatGPT, ma gli utenti del paese sono riusciti ad aggirare il firewall del governo utilizzando delle VPN. OpenAI non ha spiegato il motivo, ma da oggi bloccherà questo workaround. Ciò ha provocato un’impennata di aziende cinesi alla ricerca di alternative ai modelli di OpenAI. SenseTime ha annunciato il lancio del suo programma “Project $0 Go” per attirare gli utenti sulla sua piattaforma. Si tratta di un pacchetto gratuito e completo per aiutare i nuovi utenti aziendali a migrare dalle piattaforme di OpenAI a SenseTime. Include un credito di 50 milioni di token e servizi di consulenza per la migrazione delle API. Anche altri fornitori di modelli cinesi hanno cercato di trarre profitto dall’uscita di OpenAI. Baidu, Zhipu e Tencent hanno offerto tra i 50 e i 150 milioni di token come incentivo per la migrazione alle loro piattaforme. Ironia della sorte, l’inasprimento delle sanzioni statunitensi e l’uscita di OpenAI dalla Cina probabilmente favoriranno i progressi dell’IA nazionale, in quanto le aziende cinesi capitalizzeranno le entrate che, fino ad ora, sarebbero andate agli Stati Uniti. I modelli SenseNova di SenseTime e Tongyi Qianwen di Alibaba stanno registrando un’impennata nei download e nel coinvolgimento dei clienti. Man mano che gli sviluppatori cinesi rendono pubbliche le loro funzioni multimodali, c’è da chiedersi quanta pazienza avranno gli utenti americani. Aspetteranno che OpenAI e Google passino dalla demo al prodotto o vedranno gli utenti americani adottare i modelli cinesi. Leggi di più su dailyai.com
