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Cámaras en cabezas de trabajadores entrenan IA para entender trabajo físico
Startup Turing Labs descubrió cómo entrenar IA para ver y entender mundo. Atar cámaras GoPro en cabezas de freelancers y hacerlos trabajar. ¿Suena como burla? Quizás. Pero método parece funcionar.
Freelancers de compañía usan GoPro en cabeza 5 horas al día, realizando trabajo creativo y tareas cotidianas. Material filmado se sincroniza para que sistema obtenga diferentes ángulos de una y misma acción. Objetivo – enseñar a modelos de visión por computadora habilidades más abstractas. Relacionadas con resolución secuencial de problemas y pensamiento visual.
Compañía trabaja con artistas, constructores, cocineros, electricistas – con todos quienes trabajan con sus manos. Director de IA de Turing Sudarshan Sivaram llamó recolección manual de datos única forma de obtener conjunto de datos suficientemente diverso. Contratan representantes de diferentes profesiones de trabajo para acumular conjunto de datos más diverso en etapa de preparación.
Y después de recolectar toda información, modelos de IA podrán entender cómo se realiza cierta tarea, explicó Sivaram.
Al final resulta: personas trabajan con cámaras en sus cabezas, como sensores vivos para IA. Sistema aprende a mirar a través de sus ojos y entender cómo funciona trabajo físico. Futuro ha llegado, y se ve algo extraño.
La compañía china UBTech ganó un contrato por $37 millones. Y enviará robots humanoides Walker S2 a servir en la frontera de China con Vietnam. South China Morning Post informa que los robots interactuarán con turistas y personal, realizarán operaciones logísticas, inspeccionarán carga y patrullarán el territorio. Y característicamente — pueden cambiar su batería de forma autónoma.
Anthropic reveló accidentalmente el "alma" de la inteligencia artificial a un usuario. Y esto no es una metáfora. Este es un documento interno bastante específico.
Jensen Huang anunció una movilización total bajo la bandera de la inteligencia artificial dentro de Nvidia. Y esto ya no es una recomendación. Esto es un requisito.
Un estudio conjunto de la Universidad de Stanford y el Center for Democracy and Technology mostró un panorama preocupante. Los chatbots con inteligencia artificial representan un riesgo serio para personas con trastornos alimentarios. Los científicos advierten que las redes neuronales distribuyen consejos dañinos sobre dietas. Sugieren formas de ocultar el trastorno y generan "contenido inspirador para bajar de peso" que agrava el problema.
La startup OpenAGI lanzó el modelo Lux para control de computadora y afirma que esto es un avance. Según los benchmarks, el modelo supera por una generación completa a los análogos de Google, OpenAI y Anthropic. Además, funciona más rápido. Aproximadamente 1 segundo por paso en lugar de 3 segundos en los competidores. Y 10 veces más barato en costo por procesamiento de 1 token.