-
Nvidia: Hogyan vált a kutató laborból 4 trillió dolláros óriás?
A Nvidia története lenyűgöző példája annak, hogyan válhat egy kis kutatócsoportból egy globálisan elismert technológiai óriás. Amikor Bill Dally 2009-ben csatlakozott a Nvidia kutatólaboratóriumához, mindössze egy tucatnyi ember dolgozott ott, és a fő fókusz a ray tracing technikán volt, amelyet a számítógépes grafikákban használnak. Azóta a laboratórium több mint 400 munkavállalót foglalkoztat, és kulcsszerepet játszott abban, hogy a Nvidia a 90-es évek videójáték GPU startupjából egy 4 trillió dolláros céggé fejlődjön, amely az mesterséges intelligencia (AI) robbanásának motorjává vált. A Nvidia kutatólaboratóriumának célja most az, hogy olyan technológiákat fejlesszen ki, amelyek a robotika és az AI alapjait képezik. A legújabb termékbejelentések között szerepeltek új AI modellek és könyvtárak, amelyek a…
-
AI Teljesítmény: Valóban Segít a Fenyegetés?
A legújabb kutatások során a tudósok azt vizsgálták, hogy Sergey Brin, a Google társalapítójának javaslata, miszerint a mesterséges intelligenciát (AI) fenyegetve lehetne javítani a teljesítményét, valóban működik-e. Az eredmények azt mutatták, hogy bizonyos esetekben a fenyegető jellegű megközelítés akár 36%-kal is növelheti az AI válaszainak pontosságát, de a kutatók figyelmeztettek, hogy az ilyen módszerek használata kiszámíthatatlan reakciókat is eredményezhet. A kutatás során a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói két, gyakran alkalmazott megközelítést teszteltek: az AI modellek „megkínzását” és a „borravaló adását”. Sergey Brin korábban azt nyilatkozta, hogy a modellek teljesítménye javulhat, ha fenyegetést kapnak, s ezt a kijelentést empirikus úton tesztelték. A kutatás módszertana A kutatás során a tudósok két…
-
AI Teljesítmény: Működnek a Fenyegetések Sergey Brin Javaslatai?
A legújabb kutatások szerint a mesterséges intelligenciák teljesítményét különböző, szokatlan módon lehet befolyásolni, ami új kérdéseket vet fel a fejlesztések és az alkalmazásuk terén. A Penn State Egyetem Wharton Iskolájának kutatói arra keresték a választ, hogy Sergey Brin, a Google társalapítójának javaslata, miszerint a fenyegetések javíthatják az AI teljesítményét, valóban működik-e. Az elképzelések szerint ezek a szokatlan megközelítések akár 36%-kal is növelhetik a válaszok pontosságát bizonyos kérdések esetén, ám a kutatók figyelmeztettek arra, hogy az ilyen módszerek kiszámíthatatlan eredményeket hozhatnak. A kutatás háttere A kutatók a Wharton Iskolán dolgozó szakemberek voltak, akik különböző AI modellek teljesítményét vizsgálták. A kísérlet során a kutatók két elterjedt tesztelési keretrendszert használtak: a GPQA Diamond…
