NadiAIGlobal AI news. Concise. Clear. Easy to follow.
Kelas kedua OpenAI Fellows Musim Gugur 2018 telah selesai selepas program magang enam bulan. Setiap Fellow berkembang dari pemula pembelajaran mesin kepada penyumbang teras di OpenAI, dan permohonan untuk Summer 2019 sedang dikaji secara berterusan.
Kelas kedua OpenAI Scholars 2019 telah tamat dengan lapan peserta. Semua lapan menghasilkan projek akhir yang dipamerkan pada Scholars Demo Day di OpenAI.
OpenAI menganjurkan Symposium Robotik pertama pada 27 April 2019, menurut OpenAI. Menurut penganjur, acara itu mengumpulkan penyelidik dan pembangun untuk perbincangan dan perkongsian berkaitan robotik.
Microsoft mengumumkan pelaburan US$1 bilion dalam OpenAI untuk menyokong pembangunan kecerdasan am buatan (AGI) dengan manfaat ekonomi yang lebih meluas. Mereka akan bekerjasama membangunkan platform perkakasan dan perisian di Microsoft Azure, dengan Microsoft menjadi penyedia awan eksklusif.
Menurut OpenAI News, OpenAI menetapkan setiap Khamis sebagai 'Learning Day' di mana pekerja boleh belajar sendiri kemahiran teknikal. Inisiatif ini memberi masa dan kebebasan fokus kepada pembelajaran di luar tugasan harian.
OpenAI melepaskan model bahasa GPT-2 bersaiz 774 juta parameter selepas keluaran model 124M pada Februari dan 355M pada Mei, disertai kajian terhadap potensi penyalahgunaan dan manfaat sosial. Syarikat itu juga menerbitkan perjanjian undang-undang sumber terbuka untuk mempermudah perkongsian model antara organisasi serta laporan teknikal mengenai pengalaman mereka mengkoordinasi norma penerbitan dengan komuniti penyelidikan AI.
Penyelidik membangunkan kaedah untuk menilai sama ada pengklasifikasi rangkaian neural boleh mempertahankan diri daripada serangan adversarial yang tidak dilatih untuk menghadapinya. Kaedah itu memperkenalkan metrik baharu, UAR (Unforeseen Attack Robustness), untuk mengukur ketahanan model terhadap serangan tidak dijangka dan menekankan kepentingan menguji pelbagai jenis serangan yang tidak diduga.
OpenAI kini membuka permohonan untuk kelas ketiga program OpenAI Scholars. Pengumuman itu dibuat oleh OpenAI menerusi saluran berita rasminya.
OpenAI melatih dua rangkaian neural dalam simulasi untuk mengendalikan tangan robot mirip manusia bagi menyelesaikan Rubik’s Cube. Latihan menggunakan kod OpenAI Five dan teknik Automatic Domain Randomization membolehkan sistem menahan gangguan tidak diduga seperti dicucuk mainan zirafah.
OpenAI mengeluarkan versi terbesarnya GPT-2 (1.5 bilion parameter) bersama kod dan berat model sebagai pelepasan akhir dalam pelan pelepasan berperingkat mereka. Tujuan termasuk memudahkan pengesanan keluaran GPT-2 dan menyediakan contoh kes untuk pembangun model berkuasa serta meneruskan perbincangan tentang penerbitan bertanggungjawab.
OpenAI menunjukkan fenomena double descent berlaku pada CNN, ResNet dan transformer: prestasi meningkat, kemudian merosot, lalu meningkat semula apabila saiz model, jumlah data atau masa latihan ditambah. Fenomena ini sering diuruskan dengan regularisasi tetapi masih belum difahami sepenuhnya, dan memerlukan kajian lanjut.
OpenAI News menerbitkan analisis tentang "scaling laws" bagi model bahasa neural. Ringkasan itu membincangkan bagaimana saiz model, jumlah data dan prestasi saling berkaitan menurut laporan OpenAI.