🚀 AI TRENDS | OpenAI to Cease Support for Older macOS Desktop Apps
OpenAI has announced that starting May 8, older versions of its macOS desktop applications will no longer receive updates or support. According to Jin10, these applications may not function properly after this date. This move is part of OpenAI's efforts to streamline its software offerings and focus on newer versions that can better support advanced features and security updates. Users of older macOS versions are encouraged to upgrade to ensure continued access to OpenAI's services.
#AI#OpenAI#macOS#DesktopApps#SoftwareUpdate#Security#TechNews#Upgrade
Congressional report explores privacy implications of generative AI
The U.S. Congressional Research Service (CRS) has recently published a comprehensive report titled "Generative Artificial Intelligence and Data Privacy: A Primer." This report focuses on the privacy challenges and policy considerations surrounding generative artificial intelligence (AI) technology, providing valuable insights for the U.S. Congress.
For those interested in the intersection of AI and data privacy, the CRS report offers an in-depth analysis of the topic. The document underscores the importance of striking the right balance between encouraging AI innovation and safeguarding individual privacy rights. It emphasizes the need for regulatory measures that promote responsible AI development while protecting personal data.
#artificialintelligence#AI#Law#privacy#dataprivacy
📖Governing AI Agents: Legal and Ethical Challenges
AI is evolving from generative models to autonomous agents that can act with minimal human intervention. These agents can browse the internet, complete tasks, and function as virtual assistants or even coworkers. While the potential is enormous, so are the risks—ranging from accountability gaps to opaque decision-making.
Noam Kolt’s "Governing AI Agents" explores how agency law and economic theory can help address these challenges. Traditional tools like incentive structures and monitoring may be ineffective for AI agents operating at speed and scale. The paper argues for new legal and technical infrastructure to ensure transparency, accountability, and control in AI agent governance. A must-read for those shaping the future of AI regulation.
#AI#AIRegulation#AIAgents#TechPolicy#EthicalAI
💲 Amazon может вложить ещё миллиарды в Anthropic — сообщает Financial Times
Amazon рассматривает новое многомиллиардное вложение в разработчиков Claude — компанию Anthropic.
Это уже второе крупное вложение: ранее в ноябре 2024 года Amazon вложил $4 млрд, доведя общий объем инвестиций до $8 млрд, что делает его ключевым акционером компании
💰 Что известно:
— Новая инвестиция усилит позиции Amazon как крупнейшего инвестора в Anthropic (опережая Google)
— Anthropic активно использует AWS, включая чипы Trainium2 и дата-центр Project Rainier в Индиане
— Модели Claude уже интегрируются в продукты Amazon: Alexa+, Prime Video, AWS API
📊 Контекст:
— Оценка Anthropic может легко превысить $75 миллиардов.
— Годовая выручка компании превышает $4 млрд
— Amazon конкурирует с Microsoft (OpenAI) и Google за контроль над передовыми ИИ-системами
Еще стало известно, что Amazon запустит маркетплес ДЛЯ ИИ-АГЕНТОВ В ПАРТНЕРСТВЕ С ANTHROPIC
- Модель маркетплейса позволит стартапам брать плату с пользователей за ИИ-агентов
- Стартапы смогут напрямую предлагать ИИ-агентов клиентам AWS
- Маркетплейс поможет AWS и Anthropic расширить охват
А также привлечь разработчиков к использованию Claude API для создания новых агентов → рост выручки
Amazon не просто инвестирует — он строит инфраструктуру под Claude, делая ставку на долгосрочное доминирование в ИИ через облако.
🔗Источник
@ai_machinelearning_big_data
#ml#ai#Claude#finance#anthropic#Amazon
📰 AI yangiliklari: hafta davomida texnologiya gigantlari nimalar bilan hayratlantirdi? 🤖🔥
Bu hafta AI industriyasidagi eng muhim yangiliklar:
🟡Dream Machine — Ray2 image-to-video funksiyasi endi mavjud! 🎥✨
🟡Zyphra— yangi ovoz generatsiya tizimi Zonos taqdim etildi! 🗣🔊
🟡Adobe — Firefly Video bilan sun’iy intellekt yordamida video yaratish endi osonroq! 🎨🎬
🟡Pika— videoga yangi maxsus effektlar qo‘shdi! 📹
🟡Perplexity— Deep Research – eng aqlli AI qidiruv tizimi e’lon qilindi! 🔎🤯
🟡YouTube— endi Veo 2 yordamida AI video generatsiya qilish mumkin! 🎞🚀
📌 AI texnologiyalaridagi yangi yutuqlarni kuzatib boring – @kunuzai
#AI#SuniyIntellekt#TechNews#MachineLearning#Innovatsiyalar
🌟POINTS-Reader: компактная VLM для OCR без дистилляции и сложной обвязки.
Tencent опубликовали довольно интересный проект - POINTS-Reader. Это VLM для OCR английского и китайского языков на 4 млрд. параметров на базе Qwen2.5-3B-Instruct, которая обошла GPT-4o и Gemini на бенче OmniDocBench.
POINTS-Reader - это философия предельной простоты c прямолинейным конвейером: на вход подается изображение документа и фиксированный промпт, а на выходе получается извлеченный текст.
Никаких этапов постобработки, скриптов для очистки или дополнительных моделей — результат сразу готов к использованию.
Помимо скромной базовой Qwen2.5, в POINTS-Reader использовали умеренный по нынешним меркам Vision Transformer - NaViT на 600 млн. параметров. И это осознанный инженерный шаг в угоду простоте и производительности.
Современные фреймворки для инференса, будь то SGLang или vLLM, в первую очередь оптимизированы под LLM-часть, из-за чего громоздкий ViT становится узким местом и серьезно замедляет всю систему.
Такая компактная архитектура превосходно показала себя на тестах. На комплексном OmniDocBench модель набрала 0.133 для английских документов и 0.212 для китайских. Эти цифры ставят POINTS-Reader в один ряд с гораздо более тяжелыми и сложными системами.
Секрет проекта кроется в двухэтапной стратегии подготовки данных, которая полностью отказывается от дистилляции знаний у моделей-учителей.
На первом этапе модель получает базовые навыки OCR, обучаясь на синтетике. Дальше начинается самый интересный этап — непрерывная самоэволюция. Модель используется для генерации аннотаций на реальных документах, после чего лучшие из полученных образцов используются для ее дообучения. Этот итеративный процесс позволяет постоянно повышать качество как самой модели, так и генерируемых ею данных.
Этот метод к самосовершенствованию описан в техотчете как очень гибкий и применимый, по словам Tencent, практически к любой другой архитектуре.
🟡Как в любом проекте - есть нюансы.
Модель пока не очень уверенно справляется со сложными макетами, вроде газетной верстки, что может приводить к повторению или пропуску контента. Аналогичные трудности возникают и при обработке рукописного текста, например, в чеках или заметках. Кроме того, на данный момент POINTS-Reader поддерживает только английский и китайский языки.
▶️ Запустить эту прелесть модель можно на Transformers или в SGLang. Поддержку vLLM обещают добавить.
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#VLM#POINTSReader#Tencent
#other#artificial_intelligence#artificial_intelligence_projects#awesome#computer_vision#computer_vision_project#data_science#deep_learning#deep_learning_project#machine_learning#machine_learning_projects#nlp#nlp_projects#python
You can access a huge, constantly updated list of over 500 artificial intelligence projects with ready-to-use code covering machine learning, deep learning, computer vision, and natural language processing. This collection includes projects for beginners and advanced users, with links to tutorials, datasets, and real-world applications like chatbots, healthcare, and time series forecasting. Using this resource helps you learn AI by doing practical projects, speeding up your coding skills, and building a strong portfolio for jobs or research. It saves you time searching for quality projects and gives you tested, working code to study and modify.
https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code