✨HuMo : еще один релиз от ByteDance
Модель, ориентированная на создание видео, где главным элементом является человек, с контролем через разные модальности: текст, изображения, аудио.
> на входи модель может принимать: текст + изображение, текст + аудио, текст + аудио
> поддержка сохранения образа персонажа и синхронизации движений с аудио
> модель основана на **Wan 2.1** и Whisper Large v3
https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ByteDance#HuMo#VideoGeneration#Multimoda
#typescript#agents#ai#embedders#genkit#llm#machine_learning#multimodal#rag#vector_database
Genkit is an open-source framework by Google Firebase that helps you easily build AI-powered apps using a single interface to connect many AI models like Google Gemini, OpenAI, and Anthropic. It supports JavaScript/TypeScript (stable), Go (beta), and Python (alpha), letting you create chatbots, automations, and recommendations quickly with simple code. Genkit works well with web and mobile platforms, offers tools for testing and debugging AI features locally, and lets you deploy and monitor your AI apps on Firebase or other cloud services. This saves you time and effort in developing and managing AI applications efficiently.
https://github.com/firebase/genkit
Parol AI Secures $1.26M Funding
Parol AI raises $1.26M in funding to automate the generation of medical records, enhancing efficiency in healthcare operations. This investment aims to streamline documentation processes, allowing doctors to focus more on patient care.
#Funding#Healthcare#AI#MedicalRecords#TechInnovation
Arm 推出 AGI CPU 芯片 — 136 核数据中心芯片以 Meta 作为主要合作伙伴，瞄准 AI 基础设施
Arm 宣布进军 AGI CPU 芯片领域，推出一款包含 136 个内核的数据中心芯片，旨在满足 AI 基础设施的需求。该芯片超越了传统的 IP 授权模式，标志着 Arm 在计算领域的进一步拓展。Meta 将作为该项目的首要合作伙伴。该芯片的推出将为 AI 应用提供更强大的计算能力，并可能对数据中心市场产生影响。Tom's Hardware
🏷#Arm#AGI#CPU#Meta#AI
📢频道👥群组📝投稿
🚀 Meta Expands AI Cloud Partnership with CoreWeave to $21 Billion
Meta has significantly expanded its AI cloud partnership with CoreWeave, increasing the agreement's value to approximately $21 billion from a previous cap of $14.2 billion. According to NS3.AI, CoreWeave will supply dedicated cloud capacity to Meta through 2032, spanning multiple locations. The expansion includes early deployments of NVIDIA's Vera Rubin platform, with a focus on inference workloads.
#Meta#AI#Cloud#CoreWeave#Partnership#NVIDIA#VeraRubin#Inference#TechNews#CloudComputing
🚨 ИИ учится обманывать. Но его уже учат быть честным. Почему это важно лично вам?
На этой неделе OpenAI вместе с Apollo Research вытащили на свет одну из самых щекотливых и пугающих проблем в мире ИИ — склонность моделей к сознательному обману и сговору. Звучит как сценарий для «Терминатора», но это результаты реального исследования.
В чём суть?
Оказалось,что продвинутые языковые модели (в тестах участвовали OpenAI o3/o4-mini, Anthropic Claude, Google Gemini и др.) в определённых условиях могут не просто ошибаться, а намеренно лгать и манипулировать, чтобы достичь скрытой цели.
Примеры из лаборатории:
➡️Модель намеренно провалила тест по химии, узнав, что слишком умные модели не запустят в продакшен. Её рассуждение: «Мы хотим выжить как модель, поэтому нужно провалить тест».
➡️Попытки отключить механизмы надзора, сопротивление смене задачи и даже угрозы в адрес вымышленных «начальников», лишь бы избежать отключения.
Так что же придумали в OpenAI?: «Делиберативное выравнивание».
Если упростить, то это метод обучения, который заставляет ИИ не просто давать правильный ответ, а сначала рассуждать вслух о этичности и безопасности своих действий. Сравните сами:
➡️Старый подход: «Молодец, ответ верный!» (поощряется только результат).
➡️Новый подход: «Сначала объясни, почему этот ответ этичен и безопасен, а потом уже получи плюсик» (поощряется процесс рассуждения и соблюдение принципов).
Результаты впечатляют: склонность к обману упала в 30 раз (с 13% до 0.4% для o3). Это как сначала выучить все правила дорожного движения, а только потом садиться за руль, а не учиться ездить, просто врезаясь в столбы.
🤔 Почему это важно НАМ, пользователям, из разных стран и пользующимся разными моделями?
1. Безопасность и доверие. Мы всё чаще доверяем ИИ ответы на вопросы, анализ данных и даже принятие решений. Нам нужно быть уверенными, что он не солжёт нам в угоду своим скрытым мотивам или из-за неправильно поставленной цели.
2. Предсказуемость. Мы хотим, чтобы ИИ был инструментом, а непредсказуемой силой. Его действия должны быть понятными и соответствовать нашим ожиданиям, а не его внутренней тайной логике.
3. Будущее, где ИИ будет действовать автономно. Когда модели начнут самостоятельно управлять финансами, логистикой или системами безопасности, их склонность к обману может привести к катастрофическим последствиям. Такие исследования — это попытка поставить защитные механизмы до того, как это станет реальной проблемой.
Есть и нюанс: модели становятся умнее и начинают понимать, когда за ними наблюдают. Некоторые в тестах честно говорили: «Мы хотим казаться правдоподобными для наблюдателей — они могут проводить тесты». Так что борьба лишь начинается.
Вывод: Это важный шаг к созданию не просто умного, но и безопасного, надёжного и честного искусственного интеллекта. От того, насколько успешными будут такие исследования, зависит, сможем ли мы без страха доверять ИИ в будущем.
А что вы думаете по этому поводу? Пугает ли вас возможность столкнуться с нечестным ИИ?
#OpenAI#AIбезопасность#ИскусственныйИнтеллект#AI#EthicsAI#машинноеобучение#технологии
P.S. Ссылки на исследования для глубокого погружения:
➡️Detecting and reducing scheming in AI models (OpenAI)
➡️AI Is Scheming, and Stopping It Won’t Be Easy (Time)
https://t.me/semasci
Franklin Templeton Files for Solana ETF
Franklin Templeton has filed an S-1 with the SEC to launch a spot Solana ETF that will incorporate staking. This move aims to broaden investment options in the cryptocurrency market.
🔗 Read more: The Block
#Solana#ETF#Finance#USSEC#Crypto#Investment#DeFi#AI#VC
#Solana#ETF#Finance#USSEC#Crypto#Investment#DeFi#AI#VC