Администрация Трампа предприняла несколько значительных шагов, повлиявших на экологические нормы, разработку вакцин и технологии, согласно сообщениям из нескольких новостных источников. Агентство по охране окружающей среды отменило ключевое заключение, лежавшее в основе ограничений на загрязнение окружающей среды от автомобилей и электростанций, в то время как главный регулятор вакцин в Управлении по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) отменил решение ученых агентства, чтобы отклонить мРНК-вакцину против гриппа от Moderna. Одновременно разработчик беспилотных автомобилей Waymo лоббирует чиновников в Вашингтоне, округ Колумбия, чтобы разрешить роботакси без водителей, а Nvidia объявила о новой методике снижения затрат памяти при рассуждении больших языковых моделей.
Решение EPA об отмене заключения, поддерживавшего ограничения на загрязнение от автомобилей и электростанций, было сообщено The Verge. Это действие устраняет решающий элемент в регулировании выбросов. Между тем, Ars Technica сообщила, что Винай Прасад, главный регулятор вакцин в администрации Трампа, отклонил обзор мРНК-вакцины против гриппа от Moderna, отменив решение штатных ученых FDA. Согласно неназванным источникам в FDA, цитируемым Stat News, команда ученых была готова рассмотреть вакцину, и служебная записка от высокопоставленного штатного чиновника, Дэвида Каслоу, возражала против решения Прасада. The Wall Street Journal подтвердила сообщение.
В сфере технологий Waymo, дочерняя компания Alphabet, активно стремится расширить свою деятельность. Wired сообщила, что Waymo настаивает на том, чтобы чиновники Вашингтона, округ Колумбия, приняли новые правила, позволяющие ее роботакси работать без водителей. Ранее компания заявила о своем намерении начать предлагать поездки без водителей в городе в этом году. Waymo обратилась к местным законодателям, включая мэра Мюриэл Боузер и членов городского совета, чтобы создать новые правила.
Также в технологическом секторе исследователи Nvidia разработали методику снижения затрат памяти при рассуждении больших языковых моделей. VentureBeat сообщила, что эта новая методика, получившая название динамическое разреживание памяти (DMS), может снизить затраты памяти до восьми раз. Методика DMS сжимает кэш «ключ-значение» (KV), временную память, которую генерируют LLM. Эксперименты показывают, что DMS позволяет LLM «думать» дольше и исследовать больше решений, не жертвуя точностью, согласно VentureBeat.
Эти действия отражают ряд политических и технологических разработок, каждая из которых имеет потенциальные последствия для окружающей среды, общественного здравоохранения и будущего автономных транспортных средств и искусственного интеллекта.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment