🌐 AI News 24 di Marketing Hackers vi accoglie nell’epicentro delle innovazioni che stanno definendo il domani. Dall’impegno del MIT nella battaglia contro i superbatteri resistenti agli antibiotici alla storica decisione dell’ONU per una IA sicura e affidabile, le nostre pagine offrono una panoramica cruciale sul potere trasformativo dell’intelligenza artificiale.
La tecnologia si evolve: Stability AI lancia il suo modello linguistico multilingua, mentre AIRI-Institute redefinisce il concetto di styling con HairFastGAN. E ancora, i dati sintetici si rivelano un’arma a doppio taglio nel progresso dell’IA, mentre Spotify e OpenAI esplorano nuovi orizzonti nell’interazione uomo-macchina. Un viaggio tra le sfide e le straordinarie possibilità che attendono chi è pronto a immergersi nelle dinamiche dell’IA.
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HairFastGAN: trasformazione digitale delle acconciature 🚀
HairFastGAN, l’ultima innovazione dell’AIRI-Institute si dedica al trasferimento di acconciature su immagini, performando bene su compiti complessi come l’adattamento a varie pose e l’osservanza delle peculiarità degli innumerevoli stili di capelli. HairFastGAN impiega una l’architettura FS di StyleGAN, ricorrendo a metodi raffinati di inpainting, il trasferimento del colore e la rifinitura. Il risultato è un’autentica rivoluzione in termini di realismo e rapidità, con HairFastGAN che compie trasferimenti in meno di un secondo su Nvidia V100 🚀. Il settore delle acconciature digitali sta facendo passi da gigante, marcando una vera e propria svolta nell’ambito.
Fonte: AIRI-Institute/HairFastGAN
L’Intelligenza Artificiale del MIT in prima linea contro i batteri resistenti 🦠💪
Il team di scienziati del MIT sfrutta l’Intelligenza Artificiale per combattere la resistenza agli antibiotici. L’obiettivo è colpire i batteri dormienti. Utilizzano uno screening di alta efficienza per testare l’effetto del semapimod su Escherichia Coli e Acinetobacter baumannii. 🧪
Il semapimod ha dimostrato di interagire con le membrane dei batteri Gram-negativi. Questi sono noti per la loro resistenza agli antibiotici. Questa strategia presenta una risposta al problema mondiale della resistenza antimicrobica. 👨🔬
La ricerca evidenzia il ruolo fondamentale dell’AI per accelerare la scoperta di nuovi antibiotici. 🚀
Fonte: MIT News
ONU: Storico evento per un’Intelligenza Artificiale Sicura e Affidabile 🌐
Nell’ombra dell’ONU, un avvenimento senza precedenti ha mosso 123 nazioni a definire norme per i sistemi di intelligenza artificiale (AI). 🤖 L’obiettivo è promuovere uno sviluppo globale sostenibile e inclusivo. 👥 Questa decisione persegue la sicurezza, l’affidabilità e il rispetto dei diritti umani nel campo dell’AI. 🛡️ Ciò è dovuto alle crescenti preoccupazioni per il suo sviluppo non regolamentato e per gli effetti sociali correlati. 🏷️
Questo impegno condiviso prevede una collaborazione globale per eliminare le disuguaglianze digitali e assicurare un accesso equo ai vantaggi della digitalizzazione. 🌍 Viene enfatizzata l’importanza di un dialogo inclusivo e costruttivo per le future discussioni sull’AI. 💬
Fonte: Computer Weekly
Stability AI presenta Stable LM 2 12B, il nuovo modello che parla italiano 🌎🚀
Stability AI ha presentato il modello Stable LM 2 12B, dotato di 12 miliardi di parametri e addestrato su 2 trilioni di token in sette lingue. Questo modello, che eccelle in termini di prestazioni, efficienza e velocità, è ora disponibile su Hugging Face, sia per l’uso non commerciale sia per quello commerciale, con un’iscrizione a Stability AI. 🎓💼
Con questo aggiornamente, Stable LM 2 12B amplia le capacità conversazionali del suo predecessore Stable LM 2 1.6B in inglese, spagnolo, tedesco, italiano, francese, portoghese e olandese, migliorando anche l’interfaccia di function calling con i tool.
Confrontando Stable LM 2 12B con altri modelli come Mixtral, Llama2 e Gemma, risulta particolarmente performante con prompt zero-shot e few-shot, nelle attività multilingua e come elemento dei sistemi di recupero RAG. 💪🏽🔝
Fonte: Stability AI
Dati Sintetici: L’Allenamento dell’AI su AI tra Pericoli e Possibilità 🧪💻
La creazione di dati sintetici di alta qualità nell’ambito dell’intelligenza artificiale rappresenta un focus principale per importanti aziende tecnologiche 🌐 come Anthropic, Google e OpenAI. Questi colossi necessitano di superare le sfide legate alla carenza di dati di addestramento e alle problematiche relative ai diritti d’autore.
Sfortunatamente, non è tutto così semplice 🌹🌷. L’addestramento di modelli AI su dati generati da altre AI presenta delle complessità. Queste difficoltà sono sintetizzate nei concetti di ‘Habsburg AI’ e ‘Model Autophagy Disorder’, che mettono in luce i rischi legati alla dipendenza da dati prodotti dall’AI stessa, i quali potrebbero risultare in modelli “mutanti” o instabili.
Nonostante queste problematiche, Anthropic ha realizzato importanti progressi con Claude 3 👏. Le performance di Claude 3 che è addestrato su dati interni evidenzia come sia possibile migliorare la precisione dei dati sintetici 🎯.
Fonte: Futurism
Spotify: da prompt a playlist
🎧 Spotify ha dato il via a un esperimento basato sull’Intelligenza Artificiale. Questo consente ai fortunati abbonati Premium del Regno Unito e Australia di creare playlist di 30 canzoni partendo da descrizioni testuali. Questa nuova funzionalità, disponibile per Android e iOS, offre agli utenti la possibilità di personalizzare le playlist con ulteriori dettagli descrittivi, rimuovere brani non graditi e salvare le loro creazioni. 🎶
Ciò che stupisce è l’efficacia con cui l’IA gestisce richieste particolari, suggerendo agli utenti di includere nei dettagli generi musicali, mood, artisti, decenni, luoghi, animali, attività, personaggi dei film, colori e emoji per risultati più accurati.
Fonte: The Verge)
Un milione di ore rubate da Youtube per GPT-4: si scatena il dibattito 💻🤔
OpenAI ha addestrato in gran segreto il suo modello GPT-4 utilizzando un’enorme mole di oltre un milione di ore di video trascritti da YouTube 📺. Ciò ha sollevato interrogativi relativi ai diritti d’autore e al consenso da parte dei titolari dei diritti. Interpellato sull’impiego di dati provenienti da YouTube, il Direttore Tecnico di OpenAI ha mostrato disagio, evidenziando la complessità della questione.
È degno di nota il fatto che anche Google abbia impiegato trascrizioni di YouTube per l’addestramento di intelligenza artificiale, ciò evidenzia come l’uso di dati sia una pratica usuale nel settore dell’IA 🌐. Tuttavia, l’aumento delle controversie legali per violazioni dei diritti d’autore solleva un’importante questione: il settore dell’IA potrebbe trovarsi di fronte a una crisi relativa alla disponibilità di dati di alta qualità. In futuro, potrebbe diventare necessario addestrare i modelli su output generati direttamente dall’intelligenza artificiale.
La causa legale avviata dal New York Times contro OpenAI e Microsoft ha lasciato un segno profondo, soprattutto dopo la dichiarazione di Neal Mohan, CEO di YouTube, che ha enfatizzato la violazione dei termini di servizio del sito, intensificando ulteriormente il dibattito 📝🏛.
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