Найти похожее

#Google решил ворваться в рынок видео AI генераторов и выкатил свой Veo 2. OpenAI Sora просто курит в сторонке глядя на такое качество физики.

По генерации видео из текста мы сейчас где то тут по качеству. LUMIERE Powered by #Google

💊 IBM разработала алгоритм, который поможет ученым создавать новые виды антибиотиков. Для создания системы исследователи собрали огромный массив данных обо всех молекулах пептидов, известных науке. Затем они обучили ИИ искать закономерности во взаимосвязях между частицами и их свойствами и комбинировать молекулы таким образом, чтобы они могли выполнять определенную функцию. 👩‍🔬 Затем ученые могут точно указать ИИ, какими свойствами должна или не должна обладать молекула. Используя эту информацию, система конструирует новые молекулы, лучшие из которых исследователи могут начать тестировать на лабораторных мышах. Ученые отметили, что их алгоритм сможет существенно сократить время на исследования новых лекарств от десятков лет до нескольких дней. Также они считают, что быстрый поиск новых свойств при комбинировании пептидов позволит справиться с резистентностью бактерий к антибиотикам. #IBM#исследование

⚙️Nvidia на мероприятии GTC 2023представила набор облачных сервисов AI Foundations для разработки искусственного интеллекта. По данным техгиганта, с его помощью компании смогут создавать, совершенствовать и использовать крупноязыковые и генеративные ИИ-алгоритмы, обучая их на собственных данных, для решения уникальных задач. 🪄 В AI Foundations входят языковой сервис NeMo и платформа Picasso для генерации изображений, видео и 3D. Оба продукта включают предварительно обученные модели, API-интерфейсы, оптимизированные механизмы логического вывода, фреймворки для обработки данных и поддержку инженерного персонала Nvidia. На GTC 2023 компания также представила ряд других ИИ-систем. Среди них: 📌 облако DGX Cloud, позволяющее арендовать мощную вычислительную ИИ-инфраструктуру и ПО Nvidia через браузер; 📌 платформы логического вывода L4 для повышения производительности видео, L40 — создания 2D/3D изображений, NVL — развертывания больших языковых моделей и Grace Hopper — разработки рекомендательных систем; 📌 система Isaac Sim для совместной работы над умными устройствами; 📌 рабочий процесс Omniverse для автопроизводителей; Также компания открыла клиентам доступ к ИИ-ускорителям H100 Hopper. #Nvidia

🪄Nvidiaпредставила ИИ-генератор трехмерных объектов по тексту Magic3D. Система базируется на алгоритме eDiffii. Сперва модель преобразовывает запрос в изображения низкого разрешения, которые затем обрабатываются в исходное 3D-представление с помощью фреймворка Instant NGP. 🖼 После этого ИИ-алгоритм DMTet извлекает трехмерную сетку более высокого качества. Это служит шаблоном для дальнейших изображений, масштаб которых увеличивается. По словам Nvidia, в результате получается трехмерная модель объекта размером 512×512 пикселей, которую можно импортировать и визуализировать в стандартном графическом ПО. 💬 В компании заявили, что Magic3D по скорости и разрешению превосходит ИИ-генератор Google DreamFusion. #Nvidia

⚙️Nvidia задействовала графические процессоры и алгоритмы машинного обучения для проектирования новых видеоускорителей. В компании утвеждают, что ИИ можно эффективно применять в таких областях проектирования GPU, как картирование падения напряжения, прогнозирование паразитных явлений, проблемы размещения и маршрутизации, автоматизация стандартной миграции ячеек. 📉 Картирование падения напряжения показывает инженерам, как распределяется мощность в новых процессорах. По данным Nvidia, использование ИИ позволило сократить время произведения расчетов с трех часов до трех секунд с точностью 94%. Также инженеры использовали графовые нейросети для анализа проблемы размещения и маршрутизации компонентов процессора, так как неправильное выполнение этого условия приведет к «пробкам данных». ⚒ Кроме того, переход с 7-нм на 5-нм техпроцесс производства чипов требовал больших трудозатрат, а обучение с подкреплением помогло ускорить этот этап и уменьшить количество ошибок в правилах проектирования. #Nvidia

🖼Nvidiaвыпустила инструмент Canvas для генерации фотореалистичных пейзажей по наброску, основанный на нейросети GauGAN. Для создания изображения пользователю доступны 15 материалов, такие как трава, туман или снег, а также девять стилей, в зависимости от которых меняется освещение и другие детали. Изображение можно разделить на слои, чтобы по отдельности редактировать каждую часть картинки. 🖥 Опробовать Canvas могут все желающие, однако для его работы требуется видеокарта Nvidia c ядрами RT для трассировки лучей из серии RTX. #Nvidia

👀NVIDIAоткроет доступ к облачному суперкомпьютеру DGX SuperPOD для разработки искусственного интеллекта по подписке за $90 000 в месяц. Пользователям сервиса установят готовое комплексное решение для центров обработки данных, что повысит производительность их инфраструктуры. DGX SuperPOD обладает вычислительной мощностью в 100 петафлопс. Аналогичные суперкомпьютеры используются в немецком исследовательском центре ИИ для анализа спутниковых и аэроснимков, а также в университете Флориды для молекулярного моделирования белков с квантовой точностью. 📆 Сервис станет доступен летом 2021 года. #NVIDIA

🎮 Nvidia запатентовала технологию машинного обучения для тактильного фидбека в игровых контроллерах. На сегодняшний день разработчики видеоигр заранее программируют моменты срабатывания тактильной отдачи. Вместо этого специалисты Nvidia предлагают обучить искусственный интеллект распознавать «особые» моменты внутри игры в режиме реального времени и самостоятельно выбирать варианты обратной связи с игроком. ⚙️ О том, как будет работать технология в патенте практически ничего не сказано. Вероятно, обработка алгоритмов будет происходить на CPU, графическом процессоре, либо же на комбинации аппаратного и программного обеспечения. #Nvidia

💎 Google запускает Gemini AI, которая лучше чем chatGPT 4 и проинтегрирована во все продукты #Google. Основные моменты: Мультифункциональность: Gemini разработана с нуля как мультимодальная модель, способная обрабатывать и объединять текст, код, аудио, изображения и видео​​. Гибкость и Оптимизация: Модель представлена в трех вариациях: Gemini Ultra для сложных задач, Gemini Pro для широкого спектра задач и Gemini Nano для задач, выполняемых на устройствах​​. Превосходящая Производительность: Gemini Ultra превзошла человеческих экспертов в тестах на многоязычное понимание, а также показала впечатляющие результаты в задачах, связанных с текстом и программированием​​​​​​. Продвинутое Мультимодальное Рассуждение: Gemini обладает способностью к сложному рассуждению, что делает её особенно подходящей для понимания и объяснения тем в области математики и физики​​​​. Эффективность и Надежность: Обучение Gemini 1.0 проводилось на специализированных AI-оптимизированных инфраструктурах, используя процессоры Google Tensor Processing Units​​. Ответственный и Безопасный #AI: Google уделяет особое внимание безопасности и ответственности, внедряя новые меры защиты для учета мультимодальных возможностей Gemini​​. Широкое Применение: Gemini уже внедряется в продукты Google, включая Bard и смартфоны Pixel, а также будет доступна через API для разработчиков и предприятий​​. Планы на Будущее: Для Gemini Ultra в настоящее время проводятся обширные проверки безопасности и доводка модели, после чего она станет доступна для широкой публики​​. 🔥 Чат для общения с моделью Gemini Pro завезли в Bard: https://bard.google.com/chat