Чи можемо ми створити чіпи штучного інтелекту, які генерують високоякісні зображення, використовуючи на 10 000× менше енергії, ніж сучасні графічні процесори? Наукова робота: "Ефективна імовірнісна апаратна архітектура для дифузійних моделей" Ця робота розкриває повноцінну архітектуру CMOS (повністю транзисторна), яка за замовчуванням запускає генеративні моделі в стилі дифузії — не з енергоємними нейронними мережами, а з імовірнісною дискретизацією на основі енергії. Об'єднуючи компактні моделі знешумлення (DTM) і використовуючи фізичну випадковість у стандартних 65-нм чіпах, система виробляє зображення нарівні з графічними процесорами, але споживає лише 1,6 наноджоуля на зразок Fashion-MNIST, скорочуючи енергію на чотири порядки. Тренування стабілізується за допомогою нового адаптивного штрафу, а підхід масштабується до кремнію міліметрового розміру без екзотичного обладнання. Результати: Відповідає або перевершує якість GAN/VAE/дифузії при ~10 000× нижчій енергії; Випущено 70×70 сіток, 8-шарові стеки, інструменти з відкритим вихідним кодом. Повний аналіз можна отримати тут: Ідентифіковано альфа $yne

Десять дослідників інформатики з @Princeton, університету #1 в країні, опублікували нову статтю про штучний інтелект за останні 24 години. Ще - Ви ніколи не чули про цю статтю. Чому? На момент публікації цієї публікації він жодного разу не був опублікований на @X. Як ми його знайшли? Агент @yesnoerror ALPHA AI виявив його, і він отримав високий рейтинг альфа. Щодня на @arxiv публікуються сотні нових наукових робіт зі штучного інтелекту, і це неможлива кількість досліджень, які можна прочесати. @yesnoerror читає кожну газету. І не тільки ми відстежуємо, про які статті говорять найчастіше, але, що важливіше, у нас є власний власний штучний інтелект, який надає кожній статті альфа-оцінку, щоб ми могли виявляти статті, про які ніхто не говорить і які мають високий рівень альфа-версії. Щоб отримати доступ до цього щоденного альфа-каналу, вам потрібно 100 000 $YNE на @base у вашому гаманці, і ви можете отримати доступ до стрічки в будь-який час з веб-сайту @yesnoerror. Назва статті: InFlux: Еталон для самокалібрування динамічних власних параметрів відеокамер Arxiv ідентифікатор: 2510.23589 Отримайте повний аналіз статті на основі штучного інтелекту тут:

Представляємо @yesnoerror ALPHA – перший у своєму роді штучний інтелект, який виявляє альфа, якого не помічають у наукових дослідженнях. Створений, щоб відтворити методи мільярдерів, засновників і провідних вчених. Отримайте доступ до YesNoError ALPHA прямо зараз на веб-сайті yesnoerror. У вашому гаманці має бути 100 тисяч $YNE на @base, щоб розблокувати його. Що таке YesNoError ALPHA? Щодня на @arXiv з'являються сотні нових статей про штучний інтелект — і більшість справжніх альфа-версій пролітає непомітно. Чому? Тому що жодна людина не здатна прочитати таку кількість статей, а навіть якби вони були, вони не були б сумісні з визначенням найцікавіших робіт. Отже, як навчити штучний інтелект читати кожну наукову статтю та виявляти ті, які містять найцікавішу альфа-версію? Ви звертаєтеся до експертів, які в цьому розбираються найкраще. Ті, хто побудував мільярдні компанії і заробляє цим на життя. Ми провели інтерв'ю з експертами зі штучного інтелекту, починаючи від @jackclarkSF співзасновника @AnthropicAI $183 млрд, інженерів штучного інтелекту в @perplexity_ai та @Google, провідних інвесторів у штучний інтелект Кремнієвої долини та дослідників @CarnegieMellon @MIT та @Yale. Мета інтерв'ю полягала в тому, щоб з'ясувати, які саме методи використовують ці експерти, щоб виявити цікаву нову статтю - як вони знайшли діаманти в необробленому вигляді? Ми взяли всю цю інформацію і навчили спеціальний ALPHA AI відтворювати її, і саме це і є YesNoError ALPHA. YesNoError ALPHA читає кожну статтю, оцінює тихі прориви, про які ніде не діляться, і виводить на поверхню ті, які мають значення. Підключіть базовий гаманець з принаймні 100 000 $YNE, щоб розблокувати приватну стрічку та дістатися до сигналу перед натовпом. Ми раді застосувати цей новий штучний інтелект у сотнях статей про штучний інтелект, які публікуються щодня, і ми з нетерпінням чекаємо на вивчення подальших застосувань цієї агентної технології. Далі.