Найти тему
9848 подписчиков

⚡️ Новостной дайджест


✔️EX.CO представила систему рекомендаций видеоконтента на основе LLM для цифровых издателей.

Презентованная система позволяет издателям предоставлять аудитории наиболее релевантные видеоролики из банка видеоконтента в режиме реального времени, без ручного сопоставления текстовых данных с мультимедиа.
Система показала высокие результаты, достигнув 80% совпадения релевантности и 4-кратного увеличения вовлеченности аудитории по сравнению с отраслевыми стандартами. Среднее количество негативных взаимодействий с видеоплеером уменьшилось на 30-40%.

✔️Модель HeAR от Google DeepMind выявляет заболевания с помощью анализа звука.

Google разработал биоакустическую модель под названием Health Acoustic Representations (HeAR), предназначенную для обнаружения заболеваний через анализ звуков. Модель была обучена на 300 миллионах аудиофайлов, включая 100 миллионов звуков кашля.
Индийская компания Salcit Technologies использует HeAR в своем приложении Swaasa для анализа кашля с целью раннего выявления туберкулеза.
HeAR демонстрирует высокую эффективность при меньшем объеме обучающих данных. Модель также может обнаруживать другие заболевания, такие как хроническая обструктивная болезнь легких и, потенциально деменцию.

✔️Henrik.ai: мультиконтекстный сервис с ИИ для разработчиков.

Neuralogics представила платформу искусственного интеллекта Henrik которая упрощает процесс разработки программного обеспечения. Пользователи могут создавать функциональные приложения всего лишь с помощью простого запроса.
Henrik.ai основан на концепции "мультиконтекстного интеллекта" которая использует сеть специально обученных AI-моделей для создания комплексных программных систем. Набор моделей позволяет сервису адаптироваться к различным контекстам и сценариям обеспечивая функциональность масштабируемость и безопасность.
Платформа также включает адаптивное обучение которое помогает сервису улучшаться на основе новых данных и взаимодействий с пользователями. Neuralogics акцентирует внимание на этичности и прозрачности решений.

✔️Новая система Парето от Recogni оптимизирует вычисления ИИ с минимальными потерями точности.

Компания Recogni Inc представила новую логарифмическую систему чисел под названием Pareto которая оптимизирует вычисления ИИ при минимизации потери точности. Эта система решает проблемы, связанные с высокими вычислительными требованиями генеративных моделей которые требуют petaFLOPS операций.
Система преобразует умножения в сложения, снижает потребление энергии, задержку и размер чипа, сохраняет высокий уровень точности и достигает высокой производительности при значительно меньшем потреблении энергии.
Эта разработка позиционирует Recogni как лидера в области проектирования чипов, особенно для генеративных приложений, предоставляя решение которое балансирует производительность и эффективность без ущерба для качества модели.

✔️DeepBrain AI в сотрудничестве с Национальным полицейским агентством Кореи представила решение для обнаружения дипфейков.

Сотрудничество государственного органа и частой компании направлены на борьбу с растущей угрозой преступлений, связанных с подменой личности, которые становятся все более сложными и представляют значительные риски для общества.
Система включает два основных компонента: комплексное и голосовое обнаружение. Она анализирует поведенческие паттерны, такие как углы наклона головы и движения губ, для определения подлинности изображаемого лица. Процесс обнаружения занимает от 5 до 10 минут, после чего контент классифицируется как "настоящий" или "фальшивый".
Система основана на данных, собранных DeepBrain AI, включая один миллион корейских и 130 тысяч азиатских данных.
Продукт доступен как SaaS, а также в виде локальной версии для организаций.


#news #ai #ml
3 минуты