AI-модель оптимизирует ядра GPU быстрее, чем эксперты-люди
Новая техника, разработанная исследователями из Стэнфорда, Nvidia и Together AI, совершила значительный прорыв в области искусственного интеллекта, оптимизировав критически важное ядро GPU, чтобы оно работало в два раза быстрее, чем предыдущее передовое решение, написанное экспертами-людьми, сообщает VentureBeat. Техника, названная Test-Time Training to Discover (TTT-Discover), бросает вызов традиционному подходу, позволяющему моделям больше времени на рассуждения.
TTT-Discover позволяет модели продолжать обучение в процессе вывода, обновляя свои веса для конкретной задачи, сообщает VentureBeat. Этот подход контрастирует с текущими стратегиями корпоративного ИИ, которые часто полагаются на "замороженные" модели, где параметры модели остаются фиксированными, независимо от того, является ли это модель закрытого или открытого рассуждения.
В других новостях об ИИ, ИИ-сообщество внимательно следит за прогрессом больших языковых моделей от таких компаний, как OpenAI, Google и Anthropic. MIT Technology Review отметило, что сообщество затаивает дыхание с каждым новым выпуском, пока METR (Model Evaluation Threat Research), некоммерческая организация по исследованию ИИ, не обновит свой график, отслеживающий возможности ИИ. Этот график, впервые опубликованный в марте прошлого года, предполагает, что определенные возможности ИИ развиваются экспоненциально, и последние модели, такие как Claude Opus 4.5, превзошли эту тенденцию.
В других научных новостях группа геологов обнаружила доказательства того, что две древние, размером с континент, ультрагорячие структуры, скрытые под Землей, влияли на магнитное поле планеты в течение последних 265 миллионов лет, сообщает Wired. Эти массы, известные как крупные низкоскоростные провинции сдвига (LLSVPs), являются одними из самых огромных и загадочных объектов планеты. Текущие оценки показывают, что каждая из них сопоставима по размеру с африканским континентом, погребенным на глубине 2900 километров. Согласно Wired, эти низколежащие области вертикальной скорости поверхности (LLVV) образуют неровные участки мантии Земли, с более горячим, плотным и химически отличным материалом, чем окружающая мантия.
Также в заголовках новостей находится тема ядерной энергетики следующего поколения. MIT Technology Review затронуло вопросы о передовой ядерной энергетике, гипермасштабных центрах обработки данных ИИ и энергосистеме в недавней онлайн-дискуссии за круглым столом. Один из ключевых вопросов касался потребностей в топливе для ядерных реакторов следующего поколения. Многие из этих реакторов не используют низкообогащенный уран, который содержится в обычных реакторах, что поднимает вопросы о соображениях цепочки поставок.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment