5 найкращих історій тижня: досягнення DeepMind і OpenAI, план Intel щодо графічних процесорів, недоліки нульового дня Microsoft

Дізнайтеся, як ваш бізнес може створювати програми для автоматизації завдань і підвищення ефективності за допомогою інструментів з низьким/безкодовим використанням 9 листопада на віртуальному саміті з низьким кодом/без коду. Зареєструйтеся тут.

Цього тижня технічна лабораторія DeepMind, що належить Google, представила свій перший ШІ, здатний створювати власні алгоритми для прискорення множення матриць. Незважаючи на те, що множення матриць вивчають у середній школі, воно є фундаментальним для обчислювальних завдань і залишається важливою операцією в нейронних мережах.

Так само цього тижня OpenAI оголосила про випуск Whisper, своєї моделі глибокого навчання з відкритим кодом для розпізнавання мовлення. Компанія каже, що ця технологія вже дає багатообіцяючі результати в транскрибуванні аудіо на кілька мов.

Приєднавшись до інноваційного спринту цього тижня, Intel детально розробила план, щоб полегшити життя розробникам, щоб зробити можливим створення програми, яка може працювати на будь-якій операційній системі. Історично це було однією з цілей мови програмування Java, але навіть сьогодні цей процес не є однорідним у всьому обчислювальному ландшафті, який Intel сподівається змінити.

Що стосується безпеки, цього тижня бізнес-лідери мали розглянути кілька нових оголошень, у тому числі використання недоліку нульового дня в Exchange Server від Microsoft. Компанія підтвердила, що підозрюваний суб’єкт загрози, який фінансується державою, зміг успішно викрасти дані з менш ніж 10 організацій, використовуючи її основну платформу.

Подія

Вершина з низьким кодом/без коду

Приєднуйтеся до провідних лідерів сьогодні на віртуальному саміті Low-Code/No-Code Summit, який відбудеться 9 листопада. Підпишіться на безкоштовний абонемент сьогодні.

зареєструватися тут

Хоча це ні для кого не секрет, подібні атаки продовжують збільшуватися в обсязі та інтенсивності, але методи попередження атак також розвиваються. Постачальник рішень із виявлення вразливостей Tenable також змінив свою основну спрямованість. Цього тижня компанія оголосила про перехід від керування вразливістю до керування поверхневими атаками та випустила новий інструмент для бізнесу в цій галузі.

Ось інші з п’яти найважливіших технічних статей тижня:

DeepMind представляє перший штучний інтелект, який відкрив швидші алгоритми множення матриць. Чи може штучний інтелект (ШІ) створювати власні алгоритми для прискорення множення матриць, одного з найважливіших завдань машинного навчання? У статті, опублікованій в Nature, DeepMind представив AlphaTensor, «першу систему штучного інтелекту для відкриття нових, ефективних і перевірених точних алгоритмів». Лабораторія, що належить Google, заявила, що дослідження «просвітлює» 50-річне відкрите питання в математиці про пошук найшвидшого способу множення двох матриць.

Як повідомляється в публікації в блозі DeepMind, AlphaTensor базується на AlphaZero, агенті, який продемонстрував надлюдську ефективність у таких настільних іграх, як Chess and Go. Ця нова робота робить шлях AlphaZero на крок далі, переходячи від гри до вирішення нерозв’язаних математичних задач .

У цьому дослідженні розглядається, як штучний інтелект може бути використаний для вдосконалення самих обчислень.

Технічний директор Intel хоче, щоб розробники створювали...