NadiAIGlobal AI news. Concise. Clear. Easy to follow.
OpenAI memperkenalkan Daybreak, rangkaian alat keselamatan baru termasuk Codex Security dan GPT-5.5-Cyber. Alat ini direka untuk membantu organisasi mencari, mengesahkan dan menampal kelemahan keselamatan pada skala besar.
OpenAI mengumumkan perlawanan penanda aras OpenAI Five kini tamat. OpenAI News memaklumkan penutupan itu tetapi butiran keputusan dan analisis teknikal belum diberikan.
Kelas pertama OpenAI Scholars 2018 sedang berjalan. Program ini mengikuti kumpulan pembangun perisian berpengalaman yang dilatih menjadi pengamal pembelajaran mesin.
OpenAI Five memenangi siri best-of-three menentang pasukan pemain Dota pada persentil 99.95, termasuk Blitz, Cap, Fogged, Merlini dan MoonMeander. Perlawanan diadakan di hadapan penonton langsung dan kira-kira 100,000 penonton serentak di livestream.
OpenAI Five tewas dua perlawanan kepada pemain Dota 2 teratas di The International 2018 di Vancouver. Bot itu menunjukkan prestasi kompetitif dengan kemungkinan menang yang baik dalam 20–35 minit pertama setiap perlawanan.
OpenAI mengumumkan cohort pertama OpenAI Scholars telah menamatkan program, menurut OpenAI News. Catatan itu memaparkan projek akhir yang dibangunkan oleh peserta.
OpenAI kini menerima permohonan untuk program Fellows musim sejuk 2019 dan program Internship musim panas 2019. Pengumuman itu dikeluarkan oleh OpenAI dan pemohon digalakkan merujuk laman rasmi untuk butiran lanjut.
OpenAI kini membuka permohonan untuk kohort kedua OpenAI Scholars 2019. Program ini menawarkan 6–10 biasiswa dan bimbingan kepada individu dari kumpulan kurang terwakili untuk belajar pembelajaran mendalam sepenuh masa selama tiga bulan dan menerbitkan projek sumber terbuka.
OpenAI mencadangkan teknik keselamatan dipanggil iterated amplification yang menentukan tingkah laku kompleks dengan memecahkan tugas kepada sub-tugas lebih mudah. Kajian ini masih pramatang dan hanya diuji pada domain algoritma mainan, tetapi dibentangkan sebagai potensi pendekatan berskala untuk keselamatan AI.
OpenAI menerangkan pendekatan 'plan online, learn offline' yang menggunakan kawalan berasaskan model untuk pembelajaran dan eksplorasi lebih cekap. Laporan itu menerangkan bagaimana perancangan dalam talian digabungkan dengan pembelajaran luar talian untuk meningkatkan prestasi.
OpenAI membangunkan model berasaskan tenaga yang cepat mempelajari konsep spatial seperti 'near', 'above', 'between', 'closest' dan 'furthest' daripada hanya lima demonstrasi dalam bentuk set titik 2D. Model itu juga menunjukkan pemindahan lintas domain apabila konsep yang dipelajari digunakan untuk menyelesaikan tugas pada robot berasaskan fizik 3D.
Penyelidikan OpenAI mendapati 'gradient noise scale', metrik statistik ringkas, boleh meramalkan mudahnya latihan rangkaian neural diparalelkan merentas tugasan. Kerana tugasan kompleks cenderung mempunyai gradien lebih bising, saiz kumpulan (batch) yang semakin besar dijangka berguna dan mungkin mengurangkan satu had kepada pertumbuhan sistem AI.