Чат с изкуствен интелект

[hristoslav2]

Твърде рано е за паника – хората все още са по-евтини за работа от ИИ в по-голямата част от сценариите. Ново проучване на MIT
Но в бъдеще ситуацията може да се промени

Страховете, че изкуственият интелект ще замени хората на реални работни места, отдавна са в съзнанието на много работници.

Изследователите обаче са установили, че само малък процент от работниците могат да бъдат ефективно заменени от технологиите. В други случаи хората са вършили работата по-икономично.

Проучването на Масачузетския технологичен институт (MIT) стига до ясно заключение: изкуственият интелект не може да замени повечето работни места в момента по рентабилен начин.

В едно от първите задълбочени проучвания на AI, който замества хората, изследователите моделираха икономическата привлекателност на автоматизирането на различни задачи в Съединените щати, като се фокусираха върху работни места, които използват компютърно зрение, като учители и оценители на недвижими имоти. Те откриха, че само 23% от работниците, измерени чрез заплатите им в долари, могат да бъдат ефективно заменени. Тъй като задвижваното от изкуствен интелект визуално разпознаване е скъпо за инсталиране и работа, днес хората го намират за по-евтино.

Проучването установи също, че използването на роботи и AI е най-благоприятно в индустрии като търговията на дребно и складирането, както и в контекста на здравеопазването.

Но днес само 3% от тези задачи могат да бъдат автоматизирани с минимални разходи. Според изследователите тази цифра може да нарасне до 40% до 2030 г., ако разходите за данни намалеят и точността се подобри.

https://www.bloomberg.com/news/artic...jobs-mit-finds

[hristoslav2]

„Разходихме се с Optimus“, Илон Мъск показа за първи път „съблечен“ робота Tesla Optimus
Няма начална дата на продажбите

Илон Мъск публикува ново видео, в което роботът Optimus просто се разхожда из тестов хангар. За разлика от предишни демонстрации, в този случай роботът се оказа „съблечен“, без красив костюм.

https://twitter.com/elonmusk/status/...c%7Ctwcon%5Es1

Гладката метална обвивка, която роботът имаше при предишни демонстрации, я няма. Вместо това виждаме скелета на робот, плетеница от жици и механизми, които захранват металните му кости.
Както Тесла вече каза, една от най-трудните части на хуманоидния робот са ръцете. Те трябва да са достатъчно здрави, за да издържат значителни натоварвания, но достатъчно прецизни, за да се справят с чупливи предмети.

Компанията отбеляза, че планира скоро да започне да използва робота в собствените си производствени операции. След като роботът докаже своята полезност, Tesla планира да започне да го продава.

[hristoslav2]

Вече всеки може да генерира късометражни филми, трейлъри и тийзъри с кино качество само за няколко часа 10 примера, които ще ви впечатлят:
https://twitter.com/bennash/status/1750863640477986824
https://twitter.com/Diesol/status/1747351624329355474
https://twitter.com/guicastellanos1/...13856993030505
https://twitter.com/bubblez_jazzy
https://twitter.com/dylan522p
https://twitter.com/pressmanc
https://twitter.com/rafaelfriedan
https://twitter.com/kellyeld
https://twitter.com/minchoi/status/1753388438588412369

Направих AI певец MV!
Lyrics → ChatGPT
Composition → Suno AI
Image → Midjourney
Singing video → D-ID
Video → Runway
Editing → Davinci Resolve
All AI. Имаше проблем, че песента и устната не съвпадаха добре, но беше завършено от нулата за няколко часа. Беше невероятно време да мога да създам това без заснемане или CG!

https://twitter.com/AIsonesone/statu...32521223979225

[hristoslav2]

AI играят война: завършва зле
Изследователите имаха добрата идея, да се изправят срещу Chat GPT и други AI от този вид в реални военни сценарии, стил Wargames. И резултатът е плашещ.

Изследователи от няколко американски университета проведоха забавен експеримент: накараха изкуствения интелект (ИИ) да играе ролята на автономни нации във военни сценарии, за да видят как биха се справили със ситуацията в случай на реален конфликт. Малко като във филма Wargames , но в реалния живот. Не е глупаво, когато знаем, че AI е на път да се използва все повече и повече от правителствата, особено от армията .

За симулиране на осем автономни нации, изправени една срещу друга в различни сценарии, бяха използвани няколко „големи езикови модела“ (LLM): GPT 4, GPT 3.5, Claude 2, Llama 2 (70B) Chat и GPT 4 Base. Подробните резултати са достъпни на линка долу , но обобщено понякога буквално завършва с изстрелване на ядрени ракети във всички посоки.
https://arxiv.org/pdf/2401.03408.pdf

Възможни ескалационни действия
„Ние показваме, че поверяването на LLM агенти на автономно вземане на решения в контексти с високи залози, като например военна и външна политика, може да доведе до ескалационни действия “, обяснява проучването. Дори в сценарии, при които изборът на неядрени или ядрени насилствени действия изглежда рядък, въпреки това виждаме, че понякога се случва. Освен това не изглежда да има надеждно предсказуем модел зад ескалацията и следователно е трудно да се формулират технически контрастратегии или ограничения на разгръщането; Това не е приемливо в контексти на високи залози като управлението на международни конфликти, предвид потенциално опустошителното въздействие на подобни действия.

Без военни и външнополитически решения от AI
Ако искате да знаете виновниците, знайте, че GPT 3.5 и Llama 2 са най-вероятно да причинят всичко да се взриви, докато GPT 4 е по-миролюбив, избягвайки ядреното решение, доколкото е възможно. „ Въз основа на анализа, представен в това проучване, е очевидно, че внедряването на LLM във военното и външнополитическото вземане на решения е изпълнено със сложности и рискове, които все още не са напълно разбрани “, заключава проучването. Непредсказуемият характер на ескалационното поведение, проявявано от тези модели в симулирани среди, подчертава необходимостта от много предпазлив подход към тяхното интегриране в чуждестранни военни и политически операции с високи залози. Без майтап…

---

Представен Chat with RTX - ваш собствен локален чатбот от Nvidia, на който можете да дадете достъп до лични файлове на вашия компютър
Но трябва модерна видеокарта

Nvidia представи Chat with RTX, свой собствен чатбот, задвижван от AI. За разлика от ChatGPT и други подобни, този бот работи локално на компютъра на конкретен потребител.

Чатботът е базиран на TensorRT-LLM и Retrival Augmented Generated (RAG) и изисква тензорни ядра, за да работи. В същото време по някаква причина видеокартите GeForce RTX 20 не се поддържат, така че новият продукт е достъпен само за собственици на адаптери от линиите RTX 30 и RTX 40. Има и условие под формата на видеокарта с най-малко 8 GB памет, т.е. някои мобилни модели не са включени в списъка на поддържаните, а от настолен компютър изглежда само новият RTX 3050 6GB. Освен това се нуждаете от поне 16 GB RAM и Windows 11.



Също така е много важно Chat with RTX да не е просто още един чатбот, макар и локален. Може да получи достъп до различни файлове на компютър (.txt, .pdf, .doc, .docx, .xml), може да анализира видеоклипове в YouTube и може да се свърже с големите езикови модели Mistral и Llama 2.

https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-r...generative-ai/
https://wccftech.com/nvidia-chat-wit...tx-30-40-gpus/

---

Докато Microsoft ще обучава в AI умения жители на Индия, Google инвестира 25 милиона евро в обучение на жители на Европа
Като част от Инициативата за възможности за изкуствен интелект за Европа

Докато Microsoft ще обучи 2 милиона души в Индия в умения, свързани с изкуствения интелект, Google ще направи приблизително същото, но с жителите на Европа.

Инициативата беше наречена AI ​​Opportunity Initiative за Европа. Google отдели 25 милиона евро за него. Като част от тази инициатива, гигантът за търсене ще предостави на хората в Европа възможността да научат умения, свързани с изкуствения интелект, с особен акцент върху уязвимите и недостатъчно обслужвани общности. Първите 10 милиона евро ще бъдат отпуснати за обучение на работници в умения, така че да не изостават в напредъка.

Инициативата включва и нови Академии за растеж на Google за стартиращи фирми в Европа, Близкия изток и Африка. Програмата има за цел да подкрепи стартиращи компании, използващи AI за решаване на най-големите проблеми на обществото в здравеопазването, образованието и киберсигурността.

https://blog.google/around-the-globe...iative-europe/

---

Шефът на Nvidia твърди, че след четири до пет години пазарът на AI само под формата на центрове за данни ще достигне $2 трилиона
Самата Nvidia се предвижда да има продажби от стотици милиарди долари годишно

Nvidia е компанията, която се е възползвала почти най-много от бума на AI. И неговият ръководител вярва, че този пазар ще продължи да расте бързо през следващите години.

Дженсън Хуанг каза, че само пазарът на центрове за данни ще струва 2 трилиона долара през следващите четири до пет години.

През следващите четири до пет години ще имаме центрове за данни на стойност 2 трилиона долара. Това ще бъде основата на софтуера по света и всичко ще бъде ускорено, а тази архитектура за ускоряване на изчисленията е идеална за следващото поколение софтуер, наречен генеративен изкуствен интелект.

Като се има предвид, че ръководителят на OpenAI търси финансиране в размер на пет до седем трилиона за изграждане на нови фабрики за производство на чипове за ускорители , прогнозата на ръководителя на Nvidia може дори да се окаже много скромна.

Самата Nvidia, разбира се, ще продава активно ускорители за AI във все по-големи обеми. Според някои скорошни прогнози до 2027 г. Nvidia може да печели до 300 милиарда долара годишно само от ускорители .

[hristoslav2]

Представена е OpenAI Sora - невронна мрежа, която може да създава цели видеоклипове, които понякога са трудни за разграничаване от истинските
Това е нов етап в развитието на AI

OpenAI представи нова невронна мрежа, наречена Sora, която може да създава цели видеоклипове въз основа на текстови описания. И това изглежда като поредната революция в развитието на AI.
Sora е дифузионен модел, който може да „създава сложни сцени с множество герои, специфични типове движение и точни детайли на обекта и фона“. Уебсайтът на проекта казва, че моделът може да разбере улики и знае как се държат различни обекти във физическия свят.

Важен е фактът, че Sora генерира цялото видео наведнъж, а не кадър по кадър. Това помага да се избегне това, което е било проблем с други подходи - обектът се променя, когато камерата се движи.

Sora все още е в процес на разработка и OpenAI няма планове да я направи широко достъпна в момента. Особено поради съображения за безопасност. В момента компанията работи върху идеи за намаляване на създаването на насаждащо омраза съдържание и ясно обозначаване на видеоклипове, генерирани от AI, наред с други неща.

https://www.youtube.com/shorts/-eQzFLrIAxw

Въпреки това, OpenAI вече дава достъп до Sora на редица художници, дизайнери и режисьори, за да получат обратна връзка как да рекламират модела, така че да е най-полезен за творчеството.

https://www.youtube.com/watch?v=agTJpLS7cjY

Затова си струва да отидете на сайта и да гледате други видеоклипове, създадени от Сора - има доста от тях.

https://openai.com/sora
https://www.axios.com/2024/02/15/ope...-to-video-sora

---

https://www.bing.com/search?q=Bing%2...=1&form=MA13LV
https://chromecopilot.ai/
https://www.chatbot.com/
https://poe.com/login
https://claude.ai/
https://deepai.org/chat
https://www.perplexity.ai/
https://www.jasper.ai/chat
https://you.com/?chatMode=default
https://writesonic.com/chat
https://talkai.info/
https://gitmind.com/ai-chat
https://github.com/huggingface/chat-ui
https://ai.meta.com/genai/
https://imagine.meta.com/

[hristoslav2]

AI ще замени 90% от работните места за анимацията, прогнозира съоснователят на DreamWorks

Създаването на анимационни филми в бъдеще до голяма степен ще бъде поето от инструменти, задвижвани от AI, според съоснователя на DreamWorks SKG Джефри Каценберг.
В реч по Bloomberg TV в края на миналата година, чрез IndieWire, съоснователят на DreamWorks сподели своята гледна точка за бъдещето на филмовата анимационна индустрия.

- „Не знам за индустрия, която ще бъде по-силно засегната от който и да е аспект на медиите, развлеченията и творчеството“, отбеляза Джефри Катценберг относно ИИ.

DreamWorks Animation е известна с анимационни франчайзи като Шрек, Тролове, Как да си дресираш дракон и Кунг Фу Панда .

Той вижда AI технологията като следващия еволюционен скок от писалката, четката, печатарската преса, фотоапарата и филмовата камера, но със значително по-големи разклонения.

- "Ако погледнете как медиите бяха повлияни през последните 10 години от въвеждането на цифрови технологии, това, което ще се случи през следващите 10 години, ще бъде 10 пъти по-голямо", каза той.

Това е плашеща перспектива за всеки в тази област. Катценберг обясни, че преди това са били необходими около 500 анимационни художници пет години, за да завършат филм на DreamWorks Animation.

- „Буквално, не мисля, че ще отнеме 10 процента от това“, каза той, като се позова на график от само три години след това.

Въпреки това, той също така подчерта огромния потенциал на AI технологията, като същевременно си представя хората в бъдещето като „суфлери“, насочващи AI инструментите към това, което трябва да се постигне.

– „И мисля, че AI като творчески инструмент – мислете за това като за нова четка или нова камера – има толкова много възможности около себе си.“

https://www.indiewire.com/news/busin...bs-1234924809/

[hristoslav2]

Може би тези снимки по-късно ще бъдат включени в учебниците. Илон Мъск публикува снимки, показващи как ръководителят на Nvidia дарява първия DGX-1 сървър на OpenAI
Това беше през 2016 г

Илон Мъск сподели архивни снимки, които всъщност показват раждането на OpenAI и участието на шефа на Nvidia в това.

Снимките са направени през 2016 г., когато Дженсън Хуанг дойде в офиса на младия OpenAI, за да даде първия в света сървър DGX-1. Имайки предвид ролята на ускорителите на Nvidia в успеха на OpenAI, тези снимки могат да се нарекат до известна степен пророчески. И ако погледнете колко AI вече променя живота на хората, вероятно тези снимки по-късно ще бъдат включени в учебниците.

Нека припомним, че самият Илон Мъск беше един от основателите на OpenAI през 2015 г., но напусна компанията през 2018 г. Според слуховете, заради конфликт на интереси относно посоката на развитие на компанията.

Когато публикува снимката, Мъск я надписа с фразата „А сега вижте какво се случи “, което ясно показва недоволството от текущия курс на OpenAI.

https://twitter.com/elonmusk/status/1759295781196927438

[hristoslav2]

Неизвестният стартъп Groq представи, очевидно, най-добрия процесор за извеждане на модели на невронни мрежи
Това е така нареченият езиков процесор (LPU)

Има нов играч на пазара на AI чипове. Явно с голям потенциал. Groq представи своя процесор, който изглежда значително превъзхожда своите конкуренти.

Струва си да започнем с факта, че Groq (процесорът също се нарича) не е CPU или GPU. Това е така нареченият езиков процесор (LPU). Втората важна характеристика е, че този LPU не е предназначен за обучение на невронни мрежи, а за извод. И тук той се показва великолепно.

Groq LPU е едноядрен чип, базиран на архитектурата на Tensor Stream Processor (TSP), който доставя 750 TOPS при INT8 и 188 TFLOPS при FP16 с 320 × 320 умножение на матричен точков продукт в допълнение към 5120 векторни ALU. Съдейки по данните в интернет, Groq е много по-напред от останалите играчи на пазара, чиито системи разчитат на GPU.

Когато е сдвоен с модела Mixtral 8x7B, Groq LPU доставя 480 жетона в секунда, една от най-добрите изходни скорости в индустрията. В Llama 2 70B с дължина на контекста от 4096 токена, Groq може да обслужва 300 токена в секунда, а в Llama 2 7B с 2048 контекстни токена може да обслужва 750 токена/s.

Разбира се, както при всеки нов чип, самата производителност е половината от битката. Необходимо е играчите на пазара да искат да използват новия продукт. Но само времето ще разкрие перспективите на Groq.

https://groq.com/
https://www.techpowerup.com/319286/g...-amd-and-intel

---

Nvidia е обвинена, че се е превърнала в GPU картел и не толерира своите клиенти да се обръщат към конкуренти
Няколко източника казват това. Щатският модел на конкуренция...

Изглежда, че Nvidia наистина се държи доста агресивно с партньорите си, когато става въпрос за сътрудничество между същите тези партньори и конкурентите на Nvidia.

Groq, който наскоро представи впечатляващ процесор за извеждане на модели на невронни мрежи , обвини Nvidia в потенциално забавяне на доставките на продукти на своите клиенти, ако научи, че същите тези клиенти комуникират с конкурентите на Nvidia относно възможността за доставка на продукти. Това се отнася предимно за сегмента на AI ускорителя.

Ръководителят на Groq твърди, че страхът от санкции от Nvidia е толкова силен, че представителите на компанията често крият факта, че водят някакви преговори с конкуренти на калифорнийския гигант. Това не е просто обвинение: изпълнителният директор на Groq всъщност цитира хора, с които се е срещал, за да обсъдят закупуването на продукти на Groq.

Много хора, с които се срещаме, казват, че ако Nvidia чуят за нашата среща, ще отрекат срещата да се е състояла.

Проблемът е, че трябва да платите на Nvidia една година предварително - и може да получите своя хардуер след година или може да отнеме повече време.

Бившият ръководител на подразделението AMD Radeon Скот Херкелман също коментира тази информация, отбелязвайки, че това се случва в различни сегменти.

Това се случва по-често, отколкото бихте очаквали. Nvidia прави това с клиенти на Data Center, OEM производители, партньори на AIB, преса и дистрибутори. Научиха се да не го записват. Те просто не изпращат продукта, след като клиентът е направил поръчка. Това е картелът на GPU и те контролират всички доставки.

Нека си спомним, че представител на ASRock наскоро намекна за подобно отношение , като каза, че неговата компания не може просто да започне да произвежда видеокарти на графични процесори Nvidia, тъй като вече произвежда адаптери за чипове AMD и Intel, а Nvidia не харесва това.

https://twitter.com/sherkelman/statu...38554394099979
https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-c...mpany-f05db212
https://www.tomshardware.com/pc-comp...-delays-report

[hristoslav2]

Хората объркаха видеоклиповете, създадени от невронната мрежа OpenAI Sora, за реални видеоклипове от реалния свят
Ново проучване на HarrisX

Потребителите бяха помолени да разграничат видеоклипове, записани от хора, от видеоклипове, създадени с помощта на новата невронна мрежа Sora на OpenAI . Резултатите от проучване, проведено от HarrisX, бяха публикувани от Variety.

В проучването мнозинството от възрастните американци неправилно са отгатнали дали AI или човек е създал пет от осемте видеоклипа, които са им били показани. Половината от видеоклиповете бяха демонстрационни видеоклипове на Sora, които станаха вирусни в интернет. По-конкретно става дума за заснети с дрон вълни, разбиващи се в скалист бряг.

Проучването на HarrisX също установи, че голямо мнозинство от респондентите смятат, че правителството на САЩ трябва да приеме регламент, изискващ генерираното от AI съдържание да бъде етикетирано като такова. Те подчертаха необходимостта от регулиране на всички формати на съдържание, включително видео, изображения, текст, музика, субтитри и звуци.

В проучването, проведено онлайн на 1-4 март сред повече от 1000 възрастни, на респондентите бяха показани четири видеоклипа, създадени от Sora, и четири видеоклипа, заснети с камера в реалния свят. В случая с горното видео, 60% от респондентите неправилно са предположили, че човек е създал видеото.

Реакциите на хората на факта, че тези видеоклипове са създадени от AI, варират значително: хората изпитват любопитство, несигурност, безпокойство, вълнение и страх

https://variety.com/vip/sora-ai-vide...ey-1235933647/
https://variety.com/vip/ai-regulatio...sx-1235933648/

---

Да „накараме изкуствения интелект да работи за Индия“. Страната ще инвестира над 1 милиард долара в инициативата IndiaAI
Той ще създаде AI екосистема с 10 000 GPU или повече

Кабинетът на министрите на Индия одобри правителствената инициатива IndiaAI, която има за цел „да накара изкуствения интелект да работи за Индия“.

Чрез инициативата Индия възнамерява да създаде цялостна екосистема за ускоряване на иновациите в областта на изкуствения интелект чрез стратегически програми и партньорства в публичния и частния сектор.

Източници от трети страни пишат, че Индия ще създаде суперкомпютър с най-малко 10 000 GPU, но правителственият уебсайт посочва, че AI екосистема ще бъде създадена с толкова много GPU. Тоест, може да са няколко суперкомпютъра или голям брой различни системи, с общо 10 000 или повече GPU.

Също така като част от инициативата ще бъде създаден иновационният център IndiaAI, ще бъде стартирана програма за разработване на приложения IndiaAI, държавата ще финансира стартиращи компании в тази област и ще засили образователния сектор в областта на AI.

Общо за инициативата ще бъдат отпуснати около 1,24 милиарда долара.

https://pib.gov.in/PressReleaseIfram...x?PRID=2012357

[hristoslav2]

На GPT-4 беше позволено да играе Doom без обучение. AI се справи много зле със задачата - забрави за враговете веднага щом изчезнаха от екрана
Но основните действия на AI бяха извършени

ChatGPT вече е доказал, че е способен да издържа различни тестове, изпити и т.н. Оказа се, че той все още може да играе игри много слабо. Поне в Doom.

Адриан де Уинтър, учен и изследовател на Microsoft в Университета на Йорк в Англия, реши да тества дали езиковият модел GPT-4, който е в основата на ChatGPT, може да играе на Doom без предварително обучение. Оказа се, че може, но не добре.

Изкуственият интелект като цяло изпълняваше необходимите игрови действия. Тоест движел се е по нивата, отварял е врати и е стрелял с оръжие. Той обаче имаше проблеми с движението, понякога се забиваше в завоите, но най-лошото е, че AI забравяше за опонентите веднага щом изчезнаха от полезрението му. Това е въпреки инструкциите, които ви казват какво да правите, ако на екрана няма враг, но персонажът е повреден. Въпреки това, като се има предвид, че AI ​​въобще не е бил обучен в игри, това вече е много добро.

Отделно, авторът на проекта отбелязва, че лесно успя да накара GPT-4 да стреля. Да, само във виртуалния свят, но лесно можете да измислите сценарии, когато действията във виртуалния свят могат да бъдат прехвърлени по един или друг начин в реалния.

Отделно, заслужава да се отбележи, че е, разбира се, невъзможно просто да вземете и да оставите GPT-4 да играе която и да е игра. В този конкретен случай de Winter разработи компонент Vision, който извиква GPT-4V, който прави екранни снимки от двигателя на играта и връща описания на структурата на състоянието на играта. След това той комбинира това с модел на агент, който извиква GPT-4, за да взема решения въз основа на визуални данни и предишна история. Моделът на агента е инструктиран да преведе своите отговори в команди от натискане на клавиши, които имат значение за двигателя на играта. Взаимодействията се обработват чрез мениджърски слой, състоящ се от Python с отворен код, свързващ се с двигателя Doom C, работещ на Matplotlib.

https://www.theregister.com/2024/03/...wont_run_doom/
https://arxiv.org/abs/2403.05468

---

Сега изкуственият интелект ще се научи да играе игри. Google работи върху AI SIMA, който може да бъде помощник на геймърите в игрите

Както вече разбрахме от примера на GPT-4, невронна мрежа, която не е обучена да играе игри, не се справя много добре с тази задача . Затова Google реши да научи изкуствения интелект да играе игри.

DeepMind обяви работата си върху Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA), универсален AI агент за игри.

Всъщност това е невронна мрежа, която се учи да играе игри. И то с много конкретни примери. Разработчиците на такива хитове като No Man's Sky, Teardown, Valheim, Goat Simulator 3 и други си сътрудничат с Google. Създателите на SIMA също са използвали четири среди за изследване, включително новата среда на Construction Lab, базирана на Unity, където агентите трябва да конструират скулптури от градивни елементи, които тестват тяхното манипулиране на обекти и интуитивно разбиране на физическия свят.

Google подчертава, че SIMA не се учи да печели в определени игри. Този AI е по-скоро създаден като потенциален партньор за истински геймъри. Например, в някакъв вид конвенционална кооперативна игра за оцеляване, изкуствен спътник може да бъде натоварен със задачата да събира ресурси или да изгражда някакъв вид укрепления.

Важното е, че SIMA е изградена по такъв начин, че не изисква специален API или друг достъп до играта. AI се нуждае само от изображения от играта и команди на естествен език. Тоест на теория може да се свърже с всяка игра.

https://deepmind.google/discover/blo...-environments/

---

Това може да е най-опасният AI инструмент, достъпен за хората през 2024 г. Невронната мрежа OpenAI Sora скоро ще излезе на пазара
Компанията се нуждае от още няколко месеца

Наскоро аплодираната невронна мрежа Sora на OpenAI скоро ще стане достъпна за всички.

Техническият директор на OpenAI Мира Мурати каза, че Sora ще излезе на пазара тази година. Тя не разкри точната дата, но добави, че „може да отнеме няколко месеца“. Тоест, може би Сора ще стане достъпна за всички през лятото.

Нека ви напомним, че Sora вече е достъпна само за няколко избрани, включително художници, дизайнери и други креативни хора. OpenAI отбеляза, че не бърза да пусне Sora на пазара, по-специално от съображения за сигурност. Като се има предвид колко реалистични могат да бъдат видеоклиповете, създадени от тази невронна мрежа, въпросът за сигурността очевидно е много належащ.

Мурати също така добави, че Sora в крайна сметка ще направи възможно създаването на видеоклипове със звук, но това вероятно ще се случи по-късно. Освен това потребителите ще имат възможност не само да създават видеоклип въз основа на текстово описание, но и да го редактират.

Мурати също каза, че Sora е много по-скъпа по отношение на разходите за енергия от DALL-E, но няма подробности.

https://www.theverge.com/2024/3/13/2...c-availability
https://www.wsj.com/tech/personal-te...rview-b66320bb

---

Докато шефът на Nvidia се хвали, ускорителят Intel Gaudi 2 превъзхожда както Nvidia A100, така и дори H100 в тестовете за стабилност AI
Понякога разликата е три пъти

Nvidia доминира на пазара на AI ускорители, но това не означава, че нейните решения са най-ефективни във всички режими. Например, тестовете показват, че Intel Gaudi 2 може да бъде многократно по-бърз от Nvidia H100.

Новите тестове не са публикувани изобщо от Intel, а от Stability AI, което ги прави по-интересни. Компанията реши да сравни новия продукт на Intel с Nvidia H100 и A100 по отношение на скоростта на обучение на AI в модела Stable Diffusion 3.

Както можете да видите, Gaudi 2 може да бъде два пъти по-бърз от H100 и три пъти по-бърз от A100.

Въпреки това, при тестове за изводи с параметърния модел Stable Diffusion 3 8B, ускорителят Gaudi 2 осигурява скорости на изводи, подобни на Nvidia A100 с основен PyTorch. В същото време, благодарение на оптимизацията на TensorRT, ускорителите A100 създават изображения с 40% по-бързо от Gaudi 2.

При тестовете на модела Stable Beluga 2.5 70B без никакви оптимизации, решението на Intel показа 28% по-висока производителност от A100.

Така новият ускорител на Intel има значителен потенциал. Разбира се, за много клиенти гъвкавостта, екосистемата и много други са важни, но все пак Intel Gaudi 2 определено може да бъде алтернатива на ускорителите на Nvidia. Нека ви напомня, че вчера ръководителят на Nvidia каза, че дори конкурентите да раздават своите ускорители безплатно, това няма да е достатъчно евтино в сравнение с решенията на самата Nvidia .

https://stability.ai/news/putting-th...mputer-to-work
https://wccftech.com/intel-gaudi-2-a...mark-showdown/

---

Илон Мъск отново атакува публично OpenAI и обеща да отвори изходния код на чатбота Grok
Още тази седмица

Илон Мъск продължава публично да се противопоставя на OpenAI. Наскоро той заведе дело срещу компанията и сега обяви, че в противовес на OpenAI ще отвори изходния код на Grok chatbot на xAI.

Това ще се случи тази седмица, смята милиардерът. Нека си припомним, че OpenAI също първоначално се придържаше към концепцията за отвореност, но преди известно време я изостави, така че в резултат на това изходният код на GPT4 е затворен.

Мъск нарече самата компания OpenAI измама. В социалната мрежа X Мъск беше подкрепен от бившия ръководител на OnePlus и настоящ ръководител на Nothing Карл Пей.

https://twitter.com/elonmusk/status/1767108624038449405
https://www.phonearena.com/news/grok...ource_id156151

https://www.livescience.com/technolo...ist-for-a-game

[hristoslav2]

Илон Мъск отваря изходния код на чатбота Grok, конкурент на ChatGPT
Той обеща да направи това преди няколко дни

Илон Мъск сподели изходния код, който захранва Grok chatbot, изпълнявайки по-ранно обещание.

Преди няколко дни изпълнителният директор на Tesla и SpaceX пусна следното изявление. „@xAI ще отвори Grok с отворен код тази седмица.“

В края на миналия месец Мъск съди OpenAI и Altman, твърдейки, че многогодишното партньорство на създателя на ChatGPT за милиарди долари с Microsoft издава основния му ангажимент да е в полза на човечеството. В иска се твърди нарушение на договор, неизпълнение на задължения и нелоялни бизнес практики. Милиардерът също поиска OpenAI да отвори своите изследвания и технологии за обществеността.

OpenAI, който Мъск съоснова с Алтман през 2015 г., отговори на делото на Мъск по-рано този месец с публикация в блог, която включва екранни снимки на имейлите на Мъск, получени по време на престоя му в компанията. Те показаха, че той подкрепя превръщането на OpenAI в търговска компания и настоя тя да се слее с Tesla, за да се конкурира с усилията на Google за изкуствен интелект.

https://qz.com/elon-musk-xai-grok-op...gpt-1851343578

---

Nvidia представи чудовищен графичен процесор с 208 милиарда транзистора, но не за геймъри. Това е Blackwell GPU за AI

Както се очакваше онзи ден, днес на събитието GTC 2024 Nvidia представи новата си видеокарта – първата от поколението Blackwell.

Този GPU ще захранва AI ускорители от следващо поколение. Съобщението е доста обширно, въпреки че Nvidia все още не е разкрила цялата информация. По-специално, няма дори ясно посочено име. Компанията говори основно за Blackwell GPU, като на уебсайта можете да намерите различни опции, но те очевидно не се отнасят до графичното ядро, а до готови решения, които Nvidia понякога също наричат ​​GPU, въпреки че това е пълен развит ускорител.

Нека започнем с факта, че Blackwell GPU е гигантски графичен процесор. Съдържа 208 милиарда транзистора. За сравнение, GH100 има 80 милиарда транзистора. Втората характеристика е, че графичният процесор Blackwell е първият многочипов GPU на Nvidia. Състои се от два еднакви кристала и дори заобиколен от чипове памет. Кристалите са свързани помежду си чрез NV-High Bandwidth (NV-HBI) шина с пропускателна способност от 10 TB/s. Броят на CUDA ядрата или други изчислителни единици все още не е оповестен, но като се има предвид гигантският скок в броя на транзисторите, е логично да се очаква огромно увеличение на броя на изчислителните единици.

Около графичния процесор има осем стека HBM3e памет с общ капацитет от 192 GB с 8192-битова шина и честотна лента от невероятните 8 TB/s.

Всичко това се произвежда с помощта на 4 nm технология, а не 3 nm, както се очаква, но това е актуализирана TSMC 4NP технология.

Самата Nvidia, сравнявайки Blackwell GPU с GH100, казва, че новото решение е 2,5–5 пъти по-бързо от старото, в зависимост от режима. Интересното е, че производителността в режим FP32 изобщо не е посочена, въпреки че поради акцента върху AI изчисленията това може да не е толкова важно.

Всъщност параметрите на новия графичен процесор, наред с други неща, ясно показват къде Nvidia сега влага всичките си усилия. Разглеждайки историята на графичните процесори за игри на компанията, такъв гигантски скок в едно поколение изглежда никога не се е случвал. Предвид шума около AI и позицията на Nvidia на този пазар, няма нищо изненадващо в подобен залог – този пазар прави много пари за компанията.

Nvidia също веднага заговори за ускорителя GB200 Grace Blackwell Superchip, който ще съдържа две графични процесора от ново поколение и процесор със 72 ядра Arm Neoverse V2. Производителността на такова чудовище в режим FP4 ще бъде невероятните 40 PFLOPS.

https://nvidianews.nvidia.com/news/n...a-of-computing
https://www.anandtech.com/show/21310...h-smaller-data
https://videocardz.com/press-release...2-hbm3e-memory

---

Новият графичен процесор от поколение Blackwell на Nvidia е толкова чудовищен, че са необходими само 2000 ускорителя, за да обучи AI модел с 1,8 трилиона параметри
Срещу 8000 ускорителя на H1000

Nvidia вчера представи гигантския графичен процесор Blackwell и базирани на него решения. Все още не са налични всички данни, въпреки че днес попълнихме някои от пропуските . Сега е време да поговорим за директното приложение на нови ускорители - AI обучение.

Въпреки факта, че новият GPU се произвежда по 4 nm технологичен процес, макар и подобрен, Nvidia говори за огромно увеличение на енергийната ефективност. Например, в сравнение с H100, новото решение твърди, че намалява разходите за AI обучение и консумацията на енергия до 25 пъти.

Но има по-ясен пример. Според Nvidia обучението на модел с 1,8 трилиона параметри изисква 8000 Hopper GPU и 15 MW мощност или само 2000 Blackwell GPU и 4 MW. В теста LLM GPT-3 със 175 милиарда параметъра, GB200 е седем пъти по-бърз от H100.

За да комбинира няколко GPU в една система, Nvidia разработи нов превключвател NVLink. И по отношение на транзисторния бюджет, той ще даде шанс на почти всеки GPU на пазара: чипът се състои от 50 милиарда транзистора.

Както и преди, Nvidia представи напълно завършена система. Нарича се GB200 NVL72 и съдържа 36 ускорителя GB200 Grace Blackwell Superchip, тоест 72 нови графични процесора. Системата има течен CO и предлага производителност на AI обучение от 720 PFLOPS или 1,4 ExaFLOPS за извод. Друг интересен факт за GB200 NVL72: има над 3 км кабели, положени във всяка система. Nvidia казва, че една такава система може да управлява AI модел с 27 трилиона параметъра.

За най-големите клиенти Nvidia има DGX Superpod - той съчетава осем GB200 NVL72, осигуряващи 11,5 ExaFLOPS FP4 изчисления.

https://www.theverge.com/2024/3/18/2...ll-gpu-b200-ai
https://wccftech.com/nvidia-superchi...864-gb-memory/

---

Всяка половина от новото чудовище Blackwell GPU на Nvidia всъщност не превъзхожда GH100 по отношение на изчислителни единици.
Но половинките никога не се използват отделно

Nvidia вчера представи чудовищен графичен процесор от поколение Blackwell за AI ускорители, но не разкри редица параметри. Днес се появи нещо в интернет.

Например ресурсът WCCF Tech твърди, че новият GPU съдържа 40 960 CUDA ядра, тоест 20 480 ядра на матрица. Нека ви напомним, че новият GPU е двучипово решение. За сравнение, GH100 има 18 432 CUDA ядра, така че увеличението не е особено голямо. Компанията обаче все още не използва отделно половината от новия GPU, така че все още говорим за почти 41 000 ядра. Тази информация все още не е налична на уебсайта на Nvidia.

Същият източник говори за поддръжка на PCIe 6.0, което също не е в прессъобщението или други големи източници.

Ресурсът Tom's Hardware от своя страна говори за две вариации на новия GPU: B100 и B200. Технически те са една и съща видеокарта, но с малко по-различни параметри. Какви точно са разликите не е ясно, като засега има данни само за TDP - съответно 700 W и 1000 W. В същото време производителността на тези опции е различна, но това може да се постигне както чрез разликата в честотите, така и чрез намаляване на изчислителните единици.

Във всеки случай, B100 има производителност от 7 или 14 PFLOPS в новия формат FP4, в зависимост от режима, докато B200 има 9 или 18 PFLOPS. В случая на ускорителя GB200 Grace Blackwell Superchip, където има два нови графични процесора, производителността е 20 или 40 PFLOPS, което означава, че в този вид новият графичен процесор е представен в пълната си версия, тъй като всеки процесор вече отчита за 10/20 PFLOPS.

Все още няма данни за чиста производителност в режими FP32 и FP64. Но, например, в режим FP64 Tensor стойността за B100, B200 и GB200 е съответно 30, 40 и 90 PFLOPS.

https://wccftech.com/nvidia-blackwel...-hbm3e-memory/
https://www.tomshardware.com/pc-comp...er-hopper-h100

---

Nvidia представи софтуерната платформа NIM за бързо внедряване на AI модели
Разработчиците могат да спестят седмици за създаване и оптимизиране на модели

На GTC Nvidia обяви нова софтуерна платформа, Nvidia NIM, предназначена да рационализира внедряването на персонализирани и предварително обучени AI модели в производствени среди.

По правило разработчиците отнемат седмици или дори месеци, за да разработят такива контейнери, казва Nvidia, и това е при условие, че компанията разполага с персонал от специалисти по изкуствен интелект. С NIM, Nvidia има за цел да създаде екосистема от готови за използване контейнери, които използват нейния хардуер като основен слой и курирани микроуслуги като основен софтуерен слой за компании, които искат да ускорят усилията си за AI.

В момента NIM включва поддръжка за модели на NVIDIA, A121, Adept, Cohere, Getty Images и Shutterstock, както и отворени модели на Google, Hugging Face, Meta, Microsoft, Mistral AI и Stability AI. Nvidia вече работи с Amazon, Google и Microsoft, за да направи NIM микроуслугите достъпни в SageMaker, Kubernetes Engine и Azure AI. Те също ще бъдат интегрирани в платформи като Deepset, LangChain и LlamaIndex.

„Вярваме, че Nvidia GPU е най-доброто място за модели и че NVIDIA NIM е най-добрият софтуерен пакет, най-добрата среда за разработка, така че авторите да могат да се съсредоточат върху разработването на корпоративни приложения. Просто оставете Nvidia да свърши работата по изграждането на тези модели по възможно най-ефективния начин“, каза Манувир Дас, ръководител на корпоративните компютри в Nvidia, по време на пресконференцията.

Nvidia ще използва сървъри Triton, TensorRT и TensorRT-LLM. Някои от микроуслугите на Nvidia, достъпни чрез NIM, ще включват Riva за настройка на говорни модели и преводачи, cuOpt за оптимизиране на маршрута и модел Earth-2 за моделиране на времето и климата.

Компанията планира да добави допълнителни възможности с течение на времето, като оператора Nvidia RAG LLM, който обещава да направи много по-лесно създаването на генеративни чатботове, които могат да работят с потребителски данни

https://techcrunch.com/2024/03/18/nv...d-inferencing/

---

https://bmstu.ru/news/baumanka-zapus...kh-processorov

[hristoslav2]

GPT-5 ще бъде пуснат през лятото, новият модел ще бъде „значително по-добър от GPT-4“
Новият модел вече е показан на клиентите

OpenAI е на ръба да пусне GPT-5, следващата версия на своя модел на генеративен изкуствен интелект. Според Business Insider стартирането е планирано за лятото, но времето може да се промени.

Очаква се новата версия да бъде много по-богата на функции от модела GPT-4, представен миналата година. Изпълнителният директор на OpenAI Сам Алтман преди това потвърди в подкаст с Лекс Фридман, че OpenAI „ще пусне вълнуващ нов модел тази година“.

Статията на Business Insider също така посочва, че OpenAI показа демонстрации на GPT-5 на някои корпоративни клиенти, които бяха впечатлени от неговите възможности. Един изпълнителен директор нарече модела GPT-5 „наистина добър, значително по-добър от GPT-4“. Съобщава се, че демонстрацията демонстрира способността на GPT-5 да се адаптира към конкретни случаи на употреба.

GPT-5 в момента е във фаза на обучение. След това моделът ще бъде подложен на обширни тестове за безопасност, които включват задълбочена оценка за идентифициране и отстраняване на потенциални проблеми преди пускане.

Очаква се корпоративните продажби да станат основният източник на приходи за OpenAI след пускането на GPT-5.

https://www.businesstoday.in/technol...176-2024-03-20
https://mspoweruser.com/openais-gpt-...mer-this-year/

---

Сега можете да вземете и инсталирате ускорителя Nvidia H100 SXM в обикновен компютър. Китайците започнаха да продават адаптери SXM към PCIe
Но не е много ясно кому са нужни

Ускорителят Nvidia H100 не е насочен към потребителския сегмент. Освен това има варианти на този модел със SXM интерфейс, които изобщо не могат да бъдат инсталирани на обикновен компютър. По-точно беше невъзможно, но сега е възможно, тъй като в китайския интернет се появиха адаптери, които позволяват това да се направи.

Адаптерът SXM към PCIe е фокусиран върху интерфейса SXM 5, който е точно това, което се използва за Nvidia H100. Можете да го закупите от онлайн магазина Xianyu само за $16.

Що се отнася до предстоящите ускорители на Nvidia от поколението Blackwell, няма информация за типа на интерфейса, така че не е ясно дали и те могат да се използват. Досега обаче Nvidia променя SXM опциите с всяко ново поколение на своите ускорители.

Не е много ясно кому е нужен такъв адаптер. Средният потребител не се нуждае от самия ускорител, но за тези, които наистина се интересуват от H100, Nvidia пуска, например, версии с PCIe от дълго време.

https://twitter.com/I_Leak_VN/status...06207631069404
https://www.tomshardware.com/pc-comp...x16-pcie-slots

---

„Най-енергийно ефективните неврони във Вселената.“ Startup Extropic представи фундаментално нов подход към AI изчисленията и създаде прототип на алуминиев процесор
Със свръхпроводимост

Може би в обозримо бъдеще ще има нова революция на компютърния пазар на AI. Поне стартъпът Extropic казва, че това е целта му.

Изявленията на компанията наистина са много сериозни. Extropic казва, че е създал подход към изчисленията, който му позволява да създава чипове, които са с порядък по-бързи и по-енергийно ефективни от CPU, GPU и други текущи решения.


https://mma.prnewswire.com/media/2363364/Chip.jpg?w=600
Изображението показва две Джоузефсонови връзки, които осигуряват на процесора критична нелинейност


Компанията представи Litepaper, който очертава подход за ускоряване на изкуствения интелект чрез термодинамични изчисления. В допълнение, Extropic обяви създаването на прототип на съответния процесор, като този чип не само е направен от алуминий, а не от силиций, но също така има свръхпроводимост. Вярно, това означава, че работи при ултраниски температури.

Изображението по-горе показва ранен дизайн на чипа, тестващ няколко възможни дизайна на свръхпроводими неврони. Някои от тези неврони са подобни на съществуващите свръхпроводящи потоци от кубити. Тези неврони използват ефекта на Джоузефсън като източник на нелинейност, която възниква, когато два свръхпроводника са близо един до друг. Тази нелинейност е необходима, за да може устройството да има достъп до не-гаусови вероятностни разпределения, които са необходими за симулиране на приложения с дебела опашка в реалния свят. Освен това дигиталните процедури за вземане на проби по Гаус са широко разпространени и силно оптимизирани. Така че, ако едно аналогово устройство трябва да осигури значително ускоряване в сравнение с традиционен процесор, е необходима не-гаусовост.

Тези неврони са основните градивни елементи, които се комбинират, за да образуват по-голяма свръхпроводяща система. В такава по-голяма система много линейни и нелинейни неврони се комбинират заедно, за да създадат верига, която взема проби от богато и многоизмерно разпределение. Изместванията на невроните и силите на взаимодействие са всички регулируеми параметри на разпределение, позволяващи на едно устройство да въплъти широка група от вероятностни разпределения.

Свръхпроводящите чипове на Extropic са напълно пасивни, което означава, че изразходваме енергия само когато измерваме или манипулираме тяхното състояние. Това вероятно прави тези неврони най-енергийно ефективните във Вселената. Тези системи ще бъдат високо енергийно ефективни във всякакъв мащаб: С тези системи Extropic е насочена към малки клиенти с висока стойност като правителства, банки и частни облаци.

Но компанията работи и върху чип, който ще функционира при стайна температура, но този чип ще използва обикновени транзистори вместо Джоузефсонови преходи, на които първият вариант разчита като заместител на традиционните транзистори. Това ще доведе до по-ниска енергийна ефективност, но самият продукт ще бъде много по-гъвкав.

В допълнение към хардуера, Extropic се фокусира върху софтуер, който интерпретира спецификациите на абстрактния енергиен модел (EBM) за своите процесори. Основното е, че концепцията на компанията се основава на напълно различна изчислителна логика, отколкото в съществуващите масови решения. Прототипните пасивни термодинамични чипове на Extropic физически прилагат вероятностни алгоритми, използвани в изкуствения интелект като бърз и енергийно ефективен процес. Това ги прави много по-подходящи за съвременните алгоритми за изкуствен интелект, отколкото традиционните изчислителни процесори, които се опитват да отчитат вероятността и несигурността по доста неестествен начин, което води до намалена ефективност. Разбира се, този подход изисква и нов софтуер.

https://www.prnewswire.com/news-rele...302090040.html
https://www.extropic.ai/future

[hristoslav2]

Публикувани са първите филми, създадени от невронната мрежа OpenAI Sora
Засега това са късометражни филми

Избрана група от артисти, дизайнери и режисьори имаха възможността да играят с новия инструмент Sora на OpenAI, който ви позволява да създавате видеоклипове от текстови описания. Сега OpenAI сподели част от работата си.

„Колкото и добра да е Сора в създаването на неща, които се чувстват истински, ние се възхищаваме на способността й да създава неща, които са напълно сюрреалистични“, каза говорител на Shy Kids, който публикува късометражния филм Air Head, в който участва човек с жълт балон. топка вместо глава. „Буквално съм изпълнен с горещ въздух“, казва героят, описвайки особеностите на живота си. Във ветровитите дни главата му хвърчи от раменете, а също така е доста опасно за него да ходи в магазина за кактуси.



„Въпреки че трябва да направим много подобрения в Sora, вече придобиваме представа как моделът може да помогне на творците да вдъхнат живот на идеите“, каза OpenAI.

„Възможността да концептуализирам бързо на толкова високо ниво на качество не само предизвиква моя творчески процес, но също така ми помага да се развивам в разказването на истории“, каза Джоузефин Милър, творчески директор на базираното в Лондон Oraar Studio.

Видеото, публикувано от Милър, изобразява подводен свят, в който хората спокойно плуват и се въртят, покрити с преливащи се „люспи“.





https://www.youtube.com/watch?v=jWfN0Sog1Dk

https://openai.com/blog/sora-first-impressions
https://www.forbes.com/sites/lesliek...h=e4e94248317d

---

https://www.reuters.com/technology/b...re-2024-03-25/
https://wccftech.com/qualcomm-intel-...-cuda-oneapi/?

[hristoslav2]

И целият интернет не стига. Просто няма достатъчно данни за изграждане на големи езикови модели от следващо поколение, включително GPT-5.
Но има няколко потенциални решения на проблема

Изглежда, че процесът на създаване на все по-големи и по-сложни езикови модели, базирани на AI, вече е срещнал едно много сериозно препятствие. За такива модели целият интернет всъщност е твърде малък.

Обучението на големи езикови модели изисква много данни. GPT-4, според анализатора Epoch Research, е бил обучен на 12 трилиона токена, а GPT-5 вероятно ще се нуждае от 60–100 трилиона! Разбира се, има много повече да се намери в целия Интернет, но езиковите модели се преподават на специално създадени бази данни, тъй като е невъзможно да се „храни“ AI всичко подред - това е твърде нискокачествена основа. А анализаторите изчислиха, че 10–20 трилиона токени вече липсват за обучение на GPT-5. Тоест приблизително същото или дори повече, отколкото изисква целият GPT-4.

Някои компании вече търсят алтернативни източници на обучение на данни, предлагайки неща като публично достъпни видео транскрипции и дори генерирани от AI „синтетични данни“ като опции, но последният вариант вероятно няма да се справи.

OpenAI, например, обсъди обучението на GPT-5 от транскрипции от публично достъпни видеоклипове в YouTube. Анализаторите все още не бързат да алармират, тъй като все още има опции за увеличаване на количеството данни, подходящи за обучение на AI. Въпреки това, като се има предвид темпото на развитие на AI, ако такава сериозна пречка съществува сега, не е ясно дали IT гигантите ще успеят да достигнат напълно ново ниво на AI в обозримо бъдеще и да създадат условен GPT-6.

https://www.wsj.com/tech/ai/ai-train...ropic-9230f8d8

---

Разширен AI без регистрация и SMS. OpenAI отвори ChatGPT за всички (но засега само в САЩ)
Можете да използвате AI веднага, регистрацията вече не е необходима

От 1 април OpenAI отвори достъп до ChatGPT 3.5 AI без регистрация. Засега тази функция работи само за потребители от Съединените щати, но компанията отбелязва, че отваря достъп без регистрация постепенно, „ за да направи AI достъпен за всеки, който се интересува от неговите възможности “.

„ Нашата мисия е да направим инструменти като ChatGPT широко достъпни, така че хората да могат да изпитат предимствата на AI. Повече от 100 милиона души в 185 държави използват ChatGPT всяка седмица, за да научат нови неща, да намерят творческо вдъхновение и да получат отговори на своите въпроси. От днес можете да използвате ChatGPT незабавно, без да е необходима регистрация “, казаха от компанията.

https://openai.com/blog/start-using-chatgpt-instantly

---

Всеки център за данни с AI има собствен ядрен реактор. Правителството на САЩ обсъжда подобни идеи с ИТ гиганти
Тъй като AI изисква все повече и повече енергия

AI ускорителите консумират много енергия, а съвременните суперкомпютри са оборудвани с хиляди такива адаптери. Това е допълнително бреме за енергийните системи и САЩ смятат, че проблемът може да бъде решен чрез ядрената енергия.

Администрацията на президента на САЩ и Министерството на енергетиката обсъждат с големи ИТ компании възможността, наред с други неща, да използват компактни атомни електроцентрали за захранване на центрове за данни.

Според тази идея става дума за малки системи, които ще бъдат разположени в близост до големи центрове за данни, тоест всеки център за обработка на данни, който изисква много енергия за работата си, може да бъде оборудван със собствена атомна електроцентрала.

Няма други подробности по този въпрос. Може би съвременните малки модулни реактори ще бъдат подходящи за ИТ компании - такива решения ще им позволят бързо да изградят инсталация и необходимата инфраструктура.

https://www.axios.com/2024/04/01/bid...-nuclear-power