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Incastonamento Denso e Contestuale Preaddestrato per Diffusione

Incastonamento Denso e Contestuale Preaddestrato per Diffusione

La nuova famiglia di modelli di embedding multilingue pplx-embed sfrutta un apprendimento contrastivo a più fasi su una struttura di base preformata tramite diffusione, ottimizzando così il recupero su scala web. Sono state rilasciate due varianti: pplx-embed-v1 per attività standard e pplx-embed-context-v1 per embedding contestuali. Quest'ultima si distingue nel benchmark ConTEB, mentre entrambi i modelli mostrano ottime performance in diversi altri benchmark di recupero e valutazioni interne, evidenziando la loro affidabilità per applicazioni di ricerca su larga scala.

arXiv
Oltre le Ricompense Basate su VLM: Modellazione delle Ricompense Latenti Native alla Diffusione

Oltre le Ricompense Basate su VLM: Modellazione delle Ricompense Latenti Native alla Diffusione

I ricercatori hanno presentato DiNa-LRM, un modello di ricompensa latente nativo alla diffusione che ottimizza l'apprendimento delle preferenze direttamente su stati di diffusione rumorosi. Questo approccio sfrutta una verosimiglianza di Thurstone calibrata sul rumore per migliorare l'efficienza di allineamento. DiNa-LRM supera i sistemi di ricompensa basati sulla diffusione esistenti e compete con i principali modelli Vision-Language, ottenendo notevoli miglioramenti in termini di velocità e utilizzo delle risorse durante l'allineamento del modello.

arXiv
SCRAPL: Trasformazione di Scattering con Percorsi Casuali per il Machine Learning

SCRAPL: Trasformazione di Scattering con Percorsi Casuali per il Machine Learning

I ricercatori hanno presentato SCRAPL (Scattering transform with Random Paths for machine Learning), un nuovo metodo di ottimizzazione progettato per semplificare l'uso delle trasformate di scattering wavelet nell'addestramento delle reti neurali. Attraverso un approccio stocastico, SCRAPL migliora l'efficienza delle trasformate di scattering congiunto tempo-frequenza per l'analisi dei modelli sonori, come nel caso della sintesi granulare e dell'abbinamento con la Roland TR-808. Il metodo include un'euristica di campionamento di importanza per migliorare la convergenza e le prestazioni del modello. Il codice e i campioni audio sono disponibili come pacchetto Python, facilitando un'applicazione più ampia nei compiti di elaborazione audio.

arXiv
Ingegneri senior, compresi i cofondatori, abbandonano xAI in mezzo a polemiche

Ingegneri senior, compresi i cofondatori, abbandonano xAI in mezzo a polemiche

Nella scorsa settimana, nove ingegneri, tra cui due co-fondatori, hanno lasciato pubblicamente xAI, segnalando una potenziale instabilità all'interno dell'azienda. Sebbene alcune uscite fossero già state registrate in precedenza, l'ultima ondata solleva preoccupazioni riguardo alla direzione della società e alla retention dei talenti. Questo trend potrebbe influenzare i progetti in corso e la fiducia degli investitori.

TechCrunch
CBP firma un accordo con Clearview AI per utilizzare il riconoscimento facciale per il "targeting tattico"

CBP firma un accordo con Clearview AI per utilizzare il riconoscimento facciale per il "targeting tattico"

La Dogana e Protezione dei Confini degli Stati Uniti ha stanziato 225.000 dollari per un abbonamento annuale a Clearview AI, un software di riconoscimento facciale che confronta immagini con un database di miliardi di foto raccolte da fonti pubbliche. Questa decisione solleva preoccupazioni in merito alla privacy legate alle pratiche di sorveglianza, poiché la tecnologia potrebbe essere utilizzata per identificare individui senza il loro consenso.

Wired
Meridian raccoglie 17 milioni di dollari per ripensare il foglio di calcolo agentico

Meridian raccoglie 17 milioni di dollari per ripensare il foglio di calcolo agentico

Meridian è emersa dalla modalità stealth, presentando una piattaforma innovativa basata su un ambiente di sviluppo integrato (IDE) progettata per migliorare la modellazione finanziaria attraverso l'intelligenza artificiale. Questo strumento si concentra sull'automazione di compiti complessi legati ai fogli di calcolo, affrontando inefficienze comuni. L'approccio di Meridian potrebbe semplificare l'analisi finanziaria e i processi decisionali delle aziende, riducendo potenzialmente la dipendenza dai metodi tradizionali basati su fogli di calcolo.

TechCrunch
Uber Eats introduce un assistente AI per facilitare la spesa alimentare

Uber Eats introduce un assistente AI per facilitare la spesa alimentare

L'articolo discute una nuova funzionalità recentemente lanciata che consente agli utenti di generare contenuti utilizzando richieste testuali o immagini. Gli utenti vengono avvisati di verificare i propri ordini prima di completarli, suggerendo possibili problemi con i risultati. Questo mette in evidenza l'importanza della diligenza da parte degli utenti nell'utilizzare lo strumento in modo efficace.

The Verge
Apprendimento sul Manifold: Sblocco dei Trasformatori di Diffusione Standard con Codificatori di Rappresentazione

Apprendimento sul Manifold: Sblocco dei Trasformatori di Diffusione Standard con Codificatori di Rappresentazione

Un nuovo approccio chiamato Riemannian Flow Matching con Regolarizzazione di Jacobi (RJF) affronta i problemi di convergenza nei trasformatori di diffusione durante la generazione di output ad alta fedeltà da encoder di rappresentazione. Concentrandosi sulle geodetiche delle varietà e correggendo gli errori di curvatura, RJF consente all'architettura DiT-B (131 milioni di parametri) di raggiungere un punteggio FID significativo di 3.37, superando i metodi precedenti. Il codice è disponibile al link GitHub fornito.

arXiv
Attribuzione dei dati risolta per passi per trasformatori a ciclo.

Attribuzione dei dati risolta per passi per trasformatori a ciclo.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo chiamato Step-Decomposed Influence (SDI) per analizzare come i singoli esempi di addestramento influenzano i trasformatori ciclici durante i calcoli ricorrenti. A differenza dei metodi esistenti che forniscono un unico punteggio di influenza, SDI offre una traiettoria di influenza dettagliata per ogni iterazione. Implementato utilizzando TensorSketch, SDI evita di generare gradienti per esempio, rendendolo scalabile per i modelli di trasformatori. Gli esperimenti dimostrano che SDI è in stretto accordo con i metodi tradizionali a gradiente completo, migliorando al contempo l'attribuzione dei dati e l'interpretabilità nei compiti di ragionamento algoritmico.

arXiv
La causalità nei diffusori video è separabile dalla denoising

La causalità nei diffusori video è separabile dalla denoising

È stata sviluppata una nuova architettura, Separable Causal Diffusion (SCD), per migliorare i modelli di diffusione causale utilizzati nella generazione di video. Decouplando il ragionamento temporale dalla resa di frame multi-step, SCD migliora l'efficienza, raggiungendo una maggiore capacità di elaborazione e riducendo la latenza. Gli esperimenti dimostrano che SCD eguaglia o supera la qualità dei modelli esistenti, rappresentando così un'innovazione promettente nei processi generativi.

arXiv
Il rilascio dell'ultima versione del kernel Linux segna la conclusione dell'era 6.x, offrendo vantaggi significativi agli amministratori cloud.

Il rilascio dell'ultima versione del kernel Linux segna la conclusione dell'era 6.x, offrendo vantaggi significativi agli amministratori cloud.

Linux 6.19 è stato ufficialmente rilasciato, portando con sé miglioramenti in termini di prestazioni e supporto per nuove tecnologie hardware, tra cui driver aggiornati per GPU e reti. Nel frattempo, è iniziato lo sviluppo di Linux 7.0, che preannuncia nuove funzionalità e miglioramenti. Gli utenti sono invitati ad aggiornare alla versione 6.19 per usufruire delle ultime ottimizzazioni e della maggiore stabilità.

ZDNet
OpenAI Abbandona il Marchio 'io' per il Suo Hardware di Intelligenza Artificiale

OpenAI Abbandona il Marchio 'io' per il Suo Hardware di Intelligenza Artificiale

OpenAI ha annunciato che non utilizzerà il nome "io" per la sua prossima linea di hardware dedicato all'intelligenza artificiale, in seguito a un deposito in tribunale relativo a una causa per violazione di marchio intentata dalla società di dispositivi audio, Audioio. Questa scelta mira a evitare ulteriori complicazioni legali mentre il caso prosegue nelle aule di giustizia.

Wired