Найти похожее

ИИ не умеет шутить — к такому выводу пришли эксперты Google DeepMind после исследования, в рамках которого 20 комикам предложили написать стендап-материал с применением чат-ботов вроде ChatGPT и Bard. Проблемы, с которым столкнулся ИИ: ◽️ ему не хватает человечности, которая делала бы материал забавным; ◽️ он не понимает культурный контекст; ◽️ он не понимает, что такое сарказм, черный юмор или ирония; ◽️ из-за настроек модерации ИИ подвержен определенному уровню цензуры. #DeepMind

🤖DeepMindразработала ИИ-чат-бота Sparrow, обученного на большой языковой модели Chinchilla. Система предназначена для общения с людьми и ответов на вопросы, используя поиск Google. На основе отзывов от пользователей, Sparrow учится генерировать более полезные диалоги, заявили разработчики. 📝 Чтобы предотвратить опасные или оскорбительные сообщения, инженеры собрали экспериментальную группу и попросили участников выбрать несколько ответов модели на один и тот же вопрос. На основе полученных данных исследователи сформировали 23 правила, которых придерживались при доработке чат-бота. В итоге Sparrow не дает финансовых советов, ведет себя дружелюбно и не притворяется личностью. 👾 Однако модель все еще допускает ошибки, отметили в DeepMind. Время от времени Sparrow уходит от темы или выдумывает случайные ответы. Некоторые участники также смогли обойти ограничения чат-бота. #DeepMind#NLP

♟YouTubeприменил освоивший настольные игры ИИ-алгоритм MuZero от DeepMind для улучшения сжатия видео. В компании заявили, что модель снизила битрейт в среднем на 4% без заметной потери качества роликов. По словам исследователя DeepMind Антона Жернова, это значительная экономия вычислительной мощности и пропускной способности. ИИ может помочь жителям стран с ограниченным интернетом смотреть ранее недоступные для них видео, добавил эксперт. 💬 Жернов уточнил, что MuZero работает только с тем YouTube-контентом, где используется метод сжатия видео с открытым исходным кодом VP9, для улучшения которого алгоритм и адаптировался. #YouTube#DeepMind

🔎 Исследователи из DeepMind совместно с физиками-теоретиками из Испании и Германии разработали нейросеть DM21, которая просчитывает поведение молекул на квантовом уровне. Она доступна на GitHub. Алгоритм обучили на данных о квантовых структурах множества разных молекул. Он способен оценивать примерную плотность электронов и вычислять силу взаимодействия между ними. ИИ натренировали распознавать характерные особенности в структуре молекул, чтобы минимизировать погрешность в определении плотности и других свойств ее электронов. ☝️ По словам ученых, в процессе тестирования DM21 превзошла по точности все существующие подходы для ведения квантовых расчетов при вычислении энергии связей в молекулах. #Deepmind#физика

⚽️ Специалисты по ИИ из DeepMind, дочерней компании Google, обучили роботов играть в футбол. При помощи нейросетей они двигаются на 180% быстрее обычных андроидов с заранее прописанными командами. Механические футболисты научились отражать удары, защищать ворота и быстро вставать при падении. Также они стали чаще забивать голы и предугадывать движения соперников. #DeepMind#Google#роботизация

💬 Команда исследователей из Google Research и DeepMindразработали медицинского чат-бота с искусственным интеллектом MedPaLM. Система представляет собой большую языковую модель, которая использует семь различных наборов данных, охватывающих результаты профессиональных врачебных осмотров, исследования и ответы на вопросы пациентов. Проанализировав запрос алгоритм способен предложить несколько «безопасных и полезных» вариантов решений медицинской проблемы. По словам ученых, по качеству ответов ИИ-система превосходит аналогичные модели, но пока уступает врачам-клиницистам. 🔎 В процессе тестирования MedPaLM дала 93% правильных ответов, в то время как подобный алгоритм Flan-PaLM оказался точным только в 63% случаев. #Google#DeepMind#чатботы

Atlas получает «мозг» от Google. Начало новой эры для роботов? 🤖🧠 Boston Dynamics и Google DeepMind объявили о стратегическом партнерстве, цель которого — соединить лучшее «тело» с передовым «интеллектом» для создания роботов нового поколения. Суть коллаборации: ➡️За «физику» (железо, динамические движения, «атлетический интеллект») отвечает Boston Dynamics. ➡️За «когнитивные способности» (восприятие, рассуждение, планирование, взаимодействие) — Google DeepMind, который интегрирует в Atlas свои мультимодальные ИИ-модели Gemini Robotics. Почему это важно? Цель — научить робота Atlas не просто ходить и поднимать грузы до 50 кг, а понимать окружающий мир, безопасно работать рядом с людьми и обучаться новым задачам на производстве. Первым полигоном станет автопром: Hyundai (основной акционер Boston Dynamics) планирует начать внедрение роботов на своих заводах с 2028 года. Что дальше? Первые коммерческие роботы Atlas уже в 2026 году отправятся в исследовательские центры Google DeepMind и на тестовые площадки Hyundai. Это партнерство может стать тем самым рывком, который переведет гуманоидных роботов из категории впечатляющих прототипов в реальные инструменты для промышленности. #ИИ#Робототехника#BostonDynamics#Google#DeepMind#Atlas#Gemini#Инновации#Автопром https://t.me/semasci

Google DeepMind: как ИИ-гигант захватывает все фронты Пока OpenAI металась между моделями, облаками и попытками захватить рынок, Google ждал своего часа. 🕰️ Спокойно дорабатывая экосистему, вкладываясь в железо и собирая данные, гигант подошел к 2025 году с абсолютным преимуществом. Теперь их победа очевидна даже скептикам. 🔥Лидерство моделей ➡️Gemini 2.5 Pro — №1 в ключевых тестах: LMArena, GPQA Diamond, AIME. ➡️Gemini 2.5 Flash (скоро в релизе) — скорость и стоимость в разы лучше аналогов (даже DeepSeek). ➡️Gemma 3 — open source модель уровня Llama 4 и DeepSeek-v3 но компактнее. 🎯Интеграция в экосистему ➡️1 млн токенов контекста + доступ к Google Поиску, YouTube, Workspace. ➡️Миллиарды пользователей получат Gemini бесплатно через Android, Chrome, Gmail. 🛠️Не только LLM ➡️Veo 2 — топ в генерации видео. ➡️Project Astra (ассистент) и Mariner (взаимодействие с ПК) — прорыв в агентских системах. ➡️Google Workspaces (ранее G Suite) - все собрано в одном флаконе для корпоративного пользователя. ➡️Imagen 3 (изображения) и Lyria (музыка) — пока не топ в своих категориях, но явно догонят, так как были выпущены ещё в прошлом веке (в прошлом году, если быть точнее, но в ИИ это сравнимо с прошлым веком).. ⚡Железо и облака ➡️TPU Ironwood — чипы 7-го поколения для AI-инференса (конкурент Nvidia Blackwell и Huawei Ascend). ➡️Google Cloud + собственные серверы = независимость от Microsoft/AWS. 🆚Почему конкурентам не догнать? ➡️У OpenAI нет своего железа, облака и 2 млрд пользователей «из коробки». ➡️Anthropic зависит от AWS, а Meta сосредоточена на open source, а не продуктах. ➡️Илон Маск с Grok-3 хорошо продаёт полеты на Марс, но у него проблемы с железом (StarGate только стартует). ➡️Apple кажется просто отстал на повороте... ➡️Главный козырь Google: данные. YouTube, Поиск, Карты — это тренировочная база, которой вместе нет ни у кого. ⚠️Но есть нюансы ➡️Gemini всё ещё отстаёт в креативном письме (хотя прогресс есть). ➡️При тестировании не все гладко, мои тесты. ➡️Бесплатный доступ — пока маркетинг. Цены могут вырасти после массового внедрения. ➡️Пока ИИ от Google за VPN, китайцы удобнее... Резюме: Google не просто вернулся в игру — он переписывает правила. И да, это тот редкий случай, когда «too much winning» — не мем, а реальность. 🚀 P.S. Тем, кто верил в xAI: наши соболезнования. https://t.me/semasci #ИИ#AI#GoogleAI#DeepMind#GeminiAI#Veo2#imagen3#lyria